발표회
1. Keep
- 논리적이고 구체적인 문제 정의
- 단순히 서비스를 선정하고 문제를 던지는 방식이 아니라, 문제 상황과 문제 정의를 명확하게 분리하여 완성도 높게 접근하는 것.
- 정성적 데이터(실제 사용자 리뷰)와 정량적 데이터를 모두 수집하고 수치화하여 문제의 근거를 탄탄하게 마련함.
- 비즈니스 모델 및 도메인에 대한 깊은 이해
- B2B, B2C 등 사업 모델별로 분류하고 각 플랫폼의 특성을 잘 반영.
- 도메인을 구체적이면서도 넓게 설정하여 기획서 내에서 타사 경쟁 서비스와의 비교 분석을 훌륭히 수행.
- 패션, F&B 등 도메인별 특성에 맞춰 다르게 작동하는 퍼널별 분석을 적절하게 시도.
- 실무적 관점의 유저 및 데이터 분석
- 사용자의 경험을 비즈니스 성과(KPI)와 유기적으로 연결하려는 시도 좋음.
- 실무에서 자주 쓰이는 방식대로 유저를 '탐색형'과 '목적형'으로 세분화하여 분석.
- 솔루션 제안에 그치지 않고, 추후 어떤 데이터를 확인하겠다는 구체적인 지표 설계안을 포함.
- 효과적인 전달력과 태도
- 텍스트를 과하게 쓰지 않고 가독성 좋게 레이아웃을 구성하여 정보 전달 목적에 충실하기.
- 수많은 서비스 중 특정 서비스를 선택하고 핵심 지표(예: 결제 이탈률)에 집중한 당위성과 의사결정의 이유를 잘 설명하기.
- 회의를 이끄는 PM의 관점에서 동료들의 장단점과 협업 구조를 고려하여 문제 해결 프로세스를 설계하기.
2. Problem & Try
- 모호한 문제 정의 및 해결책 구체화 필요
- 문제 정의가 더 날카롭고 뾰족해야 함. 타깃과 인과관계를 길고 상세하게 풀어써서 명확하게 정의할 필요가 있음.
- 문장이 모호하면 안 되며, 해결책을 제시할 때도 사용자가 이 기능을 처음 맞닥뜨렸을 때 행하게 되는 행동 흐름과 진입 장벽 완화를 고려해야 함.
- 비즈니스 임팩트와 문제의 크기 검증 부족
- 고객이 불편하다고 해서 모두 개선할 필요는 없으므로, 비즈니스 영향도와 우선순위를 따져봐야 함.
- 이 문제가 '정말 해결해야 할 큰 문제인가?'를 검증하기 위해, 얼마나 많은 유저가 해당 단계에서 이탈하며 해결 시 매출에 얼마나 기여할 수 있는지 수치적 기준이 필요함. (리뷰 100명 중 2~3명에게만 나타나는 현상이라면 다른 과제에 밀릴 수 있음)
- 종합적인 지표(KPI) 및 가드레일 지표 고려
- 특정 지표(전환율 등)의 상승을 예측할 때, 그것이 매출 공식($방문자 수 \times 구매 전환율 \times 객단가$)이나 비용 측면에 미치는 연쇄 효과를 함께 봐야 함. 하나가 올라도 다른 지표가 낮아지면 건강한 성장이 아님.
- 클릭률이 오르는 대신 푸시 차단율이 올라가는 것처럼, 긍정 지표와 부정 지표를 동시에 모니터링할 수 있는 '가드레일 지표'를 설정해야 깊이 있는 분석이 됨.
- 현업 및 도메인 제약조건 반영
- 이커머스에서 특정 상품을 우선 노출할 때 발생하는 일반 상품의 매출 감소(잠식 효과), 품절 이슈, 재고 운영 등 비즈니스 백스테이지의 한계를 함께 고려해야 함.
- 비즈니스에 필수적인 광고나 프로모션을 무작정 "줄이자"고 제안하는 것은 현업 관점에서 지양해야 하며, "어떻게 더 잘 보여줄지"로 접근해야 함. 푸드테크의 경우 신선도나 유통 등의 운영 이슈(Challenge)도 함께 다루면 좋음.
- 헬스케어 등 특정 산업군을 다룰 때는 해당 서비스만의 독특한 수익 모델(BM)에 대한 분석이 보완되면 좋음.
- 자료의 신뢰도 및 디테일 보완
- 리서치 자료나 데이터를 인용할 때는 조사 시기, 대상자 수, 출처를 명확하게 기입해야 함.