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서비스기획입문 과제 우수 사례 분석

① 문제 분류와 우선순위 판단의 '기준' 명문화 리뷰 분석: 리뷰 카테고리를 나눌 때 카테고리 이름만 적는 것이 아니라, 각 카테고리가 어떤 사용자 문제와 서비스 영역을 대표하는지 정의한다. 또한 하나의 리뷰에 복합적인 문제가 있다면 중복 태깅을 통해 데이터를 남김없이 활용한다. 우선순위 선정: 내 과제에서도 Impact와 Effort를 고려했지만, 우수 사례는 이를 더 세분화한다. 예를 들어 Impact를 '리텐션 영향도(반복 사용 영향, 이탈 감소 영향)'와 '기대효과(체감도, 행동 변화 유도)'로 쪼개고, Effort를 '기술 복잡도'와 '의존성'으로 나눈 뒤 각각의 정의를 표로 제시한다. 적용점: 앞으로 우선순위 매트릭스를 그릴 때는 각 축의 세부 판단 요소를 문장으로 정의하고, 특정 문제가 왜 ..

카테고리 없음 2026.06.17

[아티클]데이터 분석 지표 'Time Spent(체류 시간)'의 이해

웹 페이지 내 사용자 체류 시간 지표의 계산 방식과 데이터 해석 시 주의점에 대한 글.https://support.contentsquare.com/hc/en-us/articles/37271873598097-Time-Spent1. Time Spent(체류 시간)의 정의 및 계산법정의: 사용자가 웹 페이지에 머무는 평균 시간.측정 기준: 첫 번째 페이지뷰(Pageview)가 트리거된 시점부터 해당 페이지에서 발생한 마지막 이벤트(클릭, 스크롤 등)가 전송된 시점까지의 간격을 측정.공식:{Time Spent} = {마지막 이벤트 전송 시간} - {첫 번째 페이지뷰 전송 시간}2. 비즈니스 맥락에 따른 데이터 해석 방법체류 시간의 '좋고 나쁨'은 콘텐츠의 성격에 따라 상대적으로 해석해야 함.콘텐츠 소비형 페이지..

카테고리 없음 2026.06.16

[아티클] 이커머스 전환율의 잔혹한 현실, 그리고 쪼개기(?)의 미학

과제를 하다 지루해서 이커머스 전환율 관련 아티클 3개를 읽었다.지표를 단계별로 쪼개서 생각하는 방법과, 전환율의 잔혹한 현실을 배웠다. 1번 아티클: Heap: ECommerce Conversion Funnel Optimization Guide ECommerce Conversion Funnel Optimization for Product Managers & Marketing TeamsOptimizing your ecommerce conversion funnel is more than just lifting a single metric, it's about creating high LTV customers - learn how.www.heap.io 1. 전환율(Conversion Rate)은 쪼갤수록 강..

카테고리 없음 2026.06.15

A/B 테스트란?: 트래픽 분산 방식, 아웃라이어 처리, 순차적 검정 등

오늘은 과제 피드백 중 추천해주신 AB test 미리 공부해보았다 https://brunch.co.kr/@digitalnative/19 AB Test 기본부터 심화까지 -1편AB Test에 기반한 전략적 의사결정으로 서비스 개선하기 | 저번 글 아마존, 에어비앤비, 넷플릭스의 AB테스트 결과 정리에 이어서, 이번 편에서는 서비스 기획자, 전략가, 프로덕트 오너라면 반드brunch.co.kr A/B Test 기본 개념과 사용자 분산 방식1. A/B Test란?정의: 디지털 환경에서 전체 실사용자를 대조군과 실험군으로 나누어 특정 UI나 알고리즘의 효과를 비교하는 데이터 기반 의사결정 방법론.핵심 사례: 2008년 오바마 대선 캠프에서 500건의 A/B 테스트를 통해 기부 전환율 49% 증가, 이메일 수집률..

카테고리 없음 2026.06.12

서비스 기획 입문 과제 보완 방식 고민하기

1. 보완할 점1: 탐색 시간 증가에 대한 논리적 사고'탐색 시간 증가 → GMV 감소'라고 너무 바로 전제한 점이 보완 필요함.처음에는 탐색 시간이 길어지면 당연히 효율이 떨어진다고 생각했는데, 실제로는 정보 탐색 실패일 수도 있고, 반대로 구매 의도 강화 과정일 수도 있음. 예를 들면 탐색 시간이 길어지면서 장바구니에 담거나 좋아요 누르는 식으로 오히려 구매로 이어질 수도 있음. 2. 왜 그렇게 생각했는가 돌아보면 이 판단이 논리나 데이터보다 개인적 경험에 많이 기대고 있었음. 평소 이커머스 앱 사용 중에 탐색 시간이 길어지면, 답답함이나 비효율을 먼저 떠올려서, 그게 곧바로 부정적인 결과로 이어진다고 생각했음. 그러나 과제에서는 이런 직관만으로는 부족했고, 탐색 시간이 길어지는 이유랑 그 이후 행동..

카테고리 없음 2026.06.11

아마존의 성과 지표 'Fast Track In Stock' 알아보기 (FTIS에서 공급망 서비스화까지)

1. 아마존이 input metric을 강조하게 된 사연아마존식 지표 철학은 결과지표(output) 대신 통제 가능한 선행지표(input)를 보자는 데서 출발함.매출, 고객 수, 이익, 현금흐름은 “이미 벌어진 일”을 보여줄 뿐이고, 실제로 팀이 바꿀 수 있는 것은 제품 가용성, 배송속도, 재고 정확도 같은 input metric임.2. Fast Track In Stock(FTIS) 지표의 도입 과정이 지표는 하루아침에 도입된 것이 아니라 2000년대 초중반에 걸쳐서 결정된 지표이자,통제 가능하고, 고객 중심인 지표를 만들기 위한 Trial and Error의 결과물임.1단계 (초기): 단순히 '상품 상세 페이지 수(Number of detail pages)'를 측정. (하지만 매출로 이어지지 않음을 확..

카테고리 없음 2026.06.10

PM이 갖추어야 할 습관: Why에서 시작하는 의사결정과 소통법

1. WHY정의: 결정의 이유 생각보기왜 why를 반복해야 하는가?(원인) 문제의 근본 원인을 파악할 수 있고,(목적) 프로젝트의 목표를 분명히 하고,(기준) 프로젝트 전 과정에서 판단의 기준을 세울 수 있게 됨. 2. What, HowWhat: 목표, 결과물을 정의하는 단계프로젝트의 범위를 설정하고 필요한 리소스와 작업 목록을 구체화함.How: 프로젝트의 구체적인 실행 계획을 수립하는 단계세부 일정, 작업 분배, 협업 방식 등 로드맵을 수립함. 3. 커뮤니케이션정의: 서로 필요한 정보를 교환하고, '정확하게 이해하는 과정'커뮤니케이션에서 고려할 사항 4가지명확성과 간결성: 필요한 내용만 구체적으로 말하자!목표와 의도 명확히: 목적을 분명히 밝히고 소통하자. 두괄식 잊지 말자!공감과 감정 관리: 나 자..

카테고리 없음 2026.06.09

[이커머스 물류 가이드] 풀필먼트 개념과 플랫폼별 배송·정산 방식 비교 (feat. 지마켓 PM 공고 분석)

1. 물류 서비스의 종류 (PL: Party logistics)물류를 누가 수행하느냐에 따라 1자부터 4자까지 구분.1PL (1자 물류): 판매자가 자기 창고, 자기 트럭으로 직접 모든 것을 처리하는 방식. (초기 소규모 쇼핑몰)2PL (2자 물류): 계열사나 자회사(물류 전문 부서)를 통해 물류를 처리하는 방식.3PL (3자 물류): 외부 물류 전문 업체에 보관, 운송 등을 위탁하는 방식. 전통적인 물류 아웃소싱, B2B에 적합함.4PL (4자 물류): 단순 아웃소싱을 넘어, IT 솔루션과 물류 컨설팅을 결합하여 공급망 전체를 최적화하는 고도화된 서비스. (오늘날의 '풀필먼트'가 여기에 해당)2. 풀필먼트(Fulfillment)란?이커머스 고객의 주문이 들어온 순간부터 최종 배송 완료, 그리고 반품/환..

카테고리 없음 2026.06.08

서비스 기획 과정, 이커머스의 방어적 기획과 데이터 분리 사례

서비스 기획 진행 과정 1. 킥오프(Kick-off)프로젝트가 공식적으로 시작되는 첫 단계프로젝트의 목표, 범위, 일정, 예산, 리스크 및 해결 방안 등 논의핵심 사항을 팀과 이해관계자들과 sync를 맞추기 위해 중요한 단계임.회의록 공유 및 액션 아이템 정리 및 추적2. 프로젝트 진행 중 공유필요한 정보를 필요한 사람에게 정확히 전달하는 과정, 불필요한 내용 말하지 말자.변동 사항에 대한 의사결정, 리스크 관리, 기대 sync 맞추기, 문서화커뮤니케이션 채널: 슬랙, Jira, 이메일, 트렐로 등3. 회고다음 프로젝트의 개선을 위한 논의 과정성공, 실패 분석하고 배우기팀원 간 협업, 성과 인정 효율성 향상이커머스 서비스 기획 아티클 시리즈(by '큰그림기획')아티클 1: 이커머스 플랫폼의 체리 피커 걸..

카테고리 없음 2026.06.05

PM 데이터 분석 기초

데이터, 지표, 로그 이해하기1. 데이터와 지표의 이해 데이터 (Data)정의: 의미나 해석이 없는 상태의 그냥 수집된 정보.정량적 데이터: 숫자로 표현되는 데이터 (예: 별점, 방문자 수, 판매량).정성적 데이터: 숫자로 측정할 수 없는 주관적 정보 (예: 유저 리뷰 등).지표 (Metric)정의: 데이터에서 중요한 정보를 뽑아내고 가공·해석한 결과.역할: 프로덕트가 잘되고 있는지, 잘못되고 있는지 판단하는 도구 (예: 매출 성장률, 웹사이트 전환율).데이터와 지표의 관계지표는 데이터를 바탕으로 '의미'를 부여한 것입니다.예시: "어제 100명, 오늘 120명 방문"은 데이터 / "오늘 방문자 수가 어제보다 20% 증가했다"는 지표.2. 로그(Log)의 정의개념: 소프트웨어나 시스템에서 발생하는 이벤트..

카테고리 없음 2026.06.04