PM의 무기가 될 수 있는 인과추론 - A/B 테스트를 넘어서(업무 별 정리)
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PM/S.C.C - Data
1. 프로덕트 기획 단계에서의 인과추론적용 사례:고객 행동 분석: 특정 요인이 사용자 이탈(Churn)에 미치는 영향을 분석.예: "이탈률이 높은 고객은 무료 체험 기간이 짧기 때문인가?"기능 우선순위 결정: 특정 기능이 사용자 만족도나 전환율에 미치는 영향을 파악.예: "검색 기능 개선이 실제로 구매 전환율을 높이는가?"사용 방법론:회귀 불연속 설계(RD): 무료 체험 기간이 경계값(예: 14일)에서 어떻게 행동에 영향을 주는지 분석.도구변수(IV): 직접 실험이 어려운 경우 대체 변수를 통해 인과 관계를 추론.2. 그로스 분석과 마케팅 전략적용 사례:마케팅 캠페인 효과 분석: 특정 마케팅 활동이 매출 증가에 얼마나 영향을 미치는지 파악.예: "할인 쿠폰이 매출 증가에 기여했는가, 아니면 기존 구매자만..
PM이 반드시 알아야 할 데이터 분석 스킬
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PM/S.C.C - Data
1. 데이터 분석 종류(?) 혹은 데이터 분석을 사용하게 되는 경우 크게 나누면 페르소나 작성, 그로스 관련 분석, A/B 테스트, 시장 세분화에서의 클러스터링, UX 리서치로 분류할 수 있다. 1) 페르소나 작성 : 데이터로 그려내는 '완벽한 고객의 초상화목표: 사용자 유형에 대한 구체적인 이해.활용 데이터:인구통계학적 정보(나이, 직업, 위치).심리학적 데이터(동기, 목표, 좌절 요인).행동 데이터(구매 빈도, 관심사, 선호 채널).결과물: 각 사용자 군에 맞는 페르소나와 이를 기반으로 한 제품 및 서비스 설계.2) 그로스 분석 : '성장 공식'을 찾아서목표: 고객 획득, 유지, 재참여를 위한 전략 수립.활용 데이터:코호트 분석(신규 vs 기존 사용자 행동 비교).LTV(고객 생애 가치)와 CAC(고..
Figma - 3. Outline, Flatten, Boolean Operation(path finder)
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PM/S.C.C - Design
1. Outline 기능 : 선(stroke)을 면(fill)으로 만든다. 사용하는 이유 : 선을 면으로 만들면 1) 선에선 불가능하지만, 면에선 가능한 디자인들을 적용할 수 있다.2) 선 두께가 변하면, 도형의 모양이 변하는 경우 선을 면으로 바꿔 불상사를 방지할 수 있다.3) 일부 그래픽 프로그램이나 출력 형식에서 면은 지원하지만 선은 지원하지 않는 경우가 있다고 한다. 2. Flatten 기능 : 도형이 회전하거나 객체의 경계로 다른 작업을 하기 어려울 때 경계를 새로 만들어준다. 다음과 같다.   3. Boolean Operation(패스파인더) 두 벡터 도형이 겹쳐있을 때, 집합처럼 다뤄 겹치는 부분과 겹치지 않는 부분을  자유롭게 결정할 수 있도록 해준다.
Figma - 2. Path
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PM/S.C.C - Design
1. Path란?Path는 벡터 도형의 모양을 정의하는 개념. 그렇다면 벡터 도형이란? 벡터 도형(Vector Graphic)은 수학적 좌표와 수식을 기반으로 만들어진 도형 -> Path로 벡터 도형을 만든다고 생각하면 된다. 2. Path의 주요 구성 요소Anchor Point Path를 정의하는 주요 지점.직선 경로의 끝점이거나 곡선 경로에서 방향을 바꿀 수 있는 점.Path Segment 두 앵커 포인트 사이의 선분.직선 세그먼트와 곡선 세그먼트로 나뉨.Handle 곡선을 조정하는 데 사용하는 도구로, 곡선의 각도와 길이를 제어.Bezier 곡선에서 곡선의 형태를 조작하는 데 중요. -> 이 세 개로 벡터 도형들을 만듬. 3. 벡터 도형의 구성 요소Anchor Point 도형을 구성하는 주요 좌표...
PM 재고찰 : 기획과 데이터, 그리고 성장의 연결고리
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PM/S.C.C - Essence
1. PM은 어떤 역할을 하는 사람인가? 비슷한 경험을 해 본 적이 있나? 1) 크게 '프로덕트 기획'과 '프로젝트 매니징', ' 그로스 프로덕트 (출시 후)' 세 개로 나뉘는 것 같다. (1) 프로덕트 기획  타겟의 불편, 욕구, 경험하고 싶은 것들을 캐치하여 해당 부분들을 만족시킬 수 있는 프로덕트를 기획. 특히 PM의 두드러지는 특징은, 기획단계에서부터 데이터를 사용한다는 것이다. 판단의 근거를 데이터를 통해 하고 후에 프로덕트 출시 후 개선에 있어서도 데이터를 매우 적극적으로 사용한다. 거의 데이터 분석가가 하는 정도로 해야 되는 것 같다. 이미 기획이 된 프로덕트의 경우 프로젝트 매니징 및 출시 후 관리를 주로 하게 된다. (2) 프로젝트 매니징(출시 후) 기획이 되었으면, 프로젝트가 원활히 진..
Figma - 1. Constraint, Resizing
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PM/S.C.C - Design
1. 어떻게 도형 안에 딱 떨어지는 다른 도형을 만들 수 있을까? 1) 정렬2) shift + alt(window) 키를 이용한다. 원과 삼각형을 만든 뒤 삼각형이 대략 내부에 오도록 위치시킨다.그 후, 두 도형을 드래그를 통해 한 번에 붙잡고 정렬을 한다.삼각형만 클릭 한 뒤, shift + alt 키를 누른 채로 크기 조절을 한다. shift + alt 키는 도형의 중심을 움직이지 않은 채 크기만 변경할 수 있게 하는 단축키이다.   2. Frame + Constraint  // Frame + Auto Layout + Resizing 프레임 내부에 프레임이 존재할 때,  Frame + Constraint 로 조절하거나  Frame + Auto Layout 으로 조절하거나 둘 중 하나로 조절 할 수 있..
페르소나 - 3
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PM/S.C.C - Essence
1. 데이터 드리븐하게 어떻게 페르소나를 만드는지에 대한 예를 한번 봐보자. 시나리오: 헬스케어 앱 개발목표: 20~30대 직장인을 위한 건강 관리 앱 개발.결과물: 페르소나를 통해 사용자의 주요 요구와 고충을 반영한 기능 설계. 1) 데이터 수집 단계(1) 데이터 소스-설문조사질문:"주로 건강 관리를 위해 어떤 앱을 사용하시나요?""건강 관리에서 가장 큰 어려움은 무엇인가요?""건강 관리를 위해 하루에 투자할 수 있는 시간은?"결과: 응답자의 60%가 "시간 부족"을 주요 문제로 꼽음.75%가 하루 10분 이하의 시간을 투자할 수 있다고 응답.-사용자 인터뷰대상: 20~30대 직장인 10명.주요 발언:"회사에선 너무 바빠서 운동을 할 시간이 없어요.""앱 사용이 번거롭거나 복잡하면 바로 삭제해요."결과..
페르소나 - 2
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PM/S.C.C - Essence
1. 왜 한 사람을 대표하도록 만드는 걸까? 왜 분포로 만들지 않는 걸까? 결론 분포로 만들지 않는 이유는 분포가 너무 추상적이어서 실질적인 의사결정을 돕기 어렵기 때문이다. 일단 사용자 데이터를 사용해 분포를 세분화한 뒤, 각 그룹의 대표 페르소나를 생성해야 한다. 페르소나는 분포를 대변하는 구체적인 이야기를 통해 팀의 방향성을 명확히 하는 역할을 해야 한다는 사실을 명심하자.  1) 페르소나는 "의사결정 도구"-한 명의 사람처럼 만드는 이유는 구체성과 공감에 있다.페르소나는 단순한 통계 데이터가 아니라, 구체적인 행동과 맥락을 담은 "가상의 인물"이다.팀이 한 명의 사용자에게 집중하면, 더 쉽게 공감하고 그 사람의 문제를 해결하려는 방향으로 논의가 이루어진다. 예: "김지수(28세 마케터)는 직관적인..
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