j-node 님의 블로그

1. Flow Chart란?Flow Chart는 하나의 기능이나 업무가 어떤 순서로 진행되는지를 도형과 화살표를 이용해 표현하는 순서도.텍스트로 기능을 설명하면 중간 과정이 빠지거나 사람마다 다르게 이해할 수 있는데, Flow Chart는 모든 흐름을 시각적으로 표현하기 때문에 누구나 동일한 프로세스를 이해할 수 있다는 장점이 있음.예를 들어 회원가입 기능이라면 단순히 '회원가입 → 완료' 가 아니라'서비스 접속 → 회원가입 버튼 클릭 → 정보 입력 → 입력값 검증 → 조건 만족 여부 → 성공이면 가입 완료 → 실패하면 오류 메시지 출력'처럼 조건에 따라 어떤 흐름으로 진행되는지까지 표현하는 것이 핵심.2. Flow Chart의 구성 요소Flow Chart는 의미가 정해진 도형을 사용하여 작성함.Term..

반복적인 유저 피드백(VOC) 수집 및 분류 작업을 자동화한 워크플로우를 만들어봄.전체 자동화 아키텍처 Google Form (VOC 접수) ➡️ Google Sheet (데이터 저장) ➡️ Make (새 행 감지) ➡️ OpenAI API (GPT 분석 및 JSON 파싱) ➡️ Google Sheet (분석 결과 업데이트) ➡️ Make Router (이슈 여부 판단 및 분기) ➡️ [경로 A] Notion DB 등록 + Slack 알림 (이슈인 경우) / [경로 B] Slack 알림 (일반 의견)주요 단계별 핵심 요약1. 데이터 수집 및 분석 준비 (Google Form & Sheet)유저 피드백용 Google Form을 생성하고 응답을 Sheet와 연동.기존 질문 데이터 외에 GPT가 분석한 결과를..

계획대로라면 오늘 Perplexity vs. Manus 딥리서치 성능 비교해야 하는데 Manus credit 이미 다 썼음......그래서 Perplexity vs. GPT 대결로 대체함.목표무료 버전 AI(Perplexity, GPT)로 딥리서치가 1)얼만큼 상세히 가능한지 2)출처는 어느 정도 신뢰할 수 있는지 비교해본다.도구Claude Sonnet 4.6(team plan 중 무언가), Perplexity Standard Search(free plan), GPT-5.5 Instant(free plan)과정1. 프롬프트 작성Claude Chat 사용. 딥리서치 성능 비교해볼 만한 질문 프롬프트 작성 요청.어제 뉴스에서 보고 궁금해진 헬스케어 도메인 선택. Claude가 리서치 질문 프롬프트를 아래와 ..

AI 활용법 특강1. PM 업무와 AI 활용 원칙핵심 마인드셋: 판단과 책임은 PM(나)이 지고, 생산은 AI와 함께한다. AI는 생산 속도를 높일 뿐, 비즈니스 맥락 제공과 최종 검토는 사람의 몫이다.업무별 활용 범위:AI 전임 가능: 이메일/슬랙 초안 작성, 인터뷰 녹취 요약, 회의록 정리, 리서치 자료 수집 등.AI + PM 검토 필요: 유저 인터뷰 질문지 초안, 데이터 보고서 해석, PRD 초안 및 구조 잡기 등.PM 직접 수행 (AI 불가): 유저 인터뷰 진행(공감/뉘앙스), 문제 정의, 비즈니스 우선순위 및 전략 결정, 팀원 1on1 및 갈등 조율, 이해관계자 설득.2. 주요 AI 툴별 강점과 한계ChatGPT: 범용성과 창의적 작업, 파일/수치 분석 및 코드 인터프리터에 강함. 단, 긴 문서..

🚀 프로젝트 개인 회고 📅 작성일: 2026-06-26 | 이름: 강지윤STEP 1. 프로젝트 핵심 요약 (Fact)프로젝트명: 배달의민족 성장 전략 역기획 나의 역할: 실험 세부 설계, 데스크 리서치 발표내가 담당한 핵심 지표/가설: (제안) 음식 배달 주문 완료 직후 또는 배달 대기 화면 하단에 사용자의 현재 시간대, 날씨, 직전 주문 음식과 연관된 B마트/배민스토어 상품을 '상황 기반 개인화 추천'으로 노출한다면, 2개월 내 해당 영역을 통한 퀵커머스 주문 전환율이 n% 이상 개선될 것이다. -> 핵심 가설 설정사용한 도구: Sample Size calculator, Claude Code, GPT STEP 2. PM 역량 한 조각 발굴 (Action)자소서와 면접 질문에 바로 답변할 수 있도록 ..

실험 설계 구체화 중 샘플 사이즈 계산, 보조 지표 선정 오래 걸림.카피 변수화해서 복잡도 줄이기정책설계서 어렵다... 우선순위 산정하고 로직 짜기 공부: 비전공자를 위한 IT 지식 읽어야겠다..계속 기획에 정답이 없음을 강조하셨는데, 정답이 없어서 자유도가 높은 것이 장점이자 단점이다. 혼자 기획 시에는 자유롭게 하면 되는데, 함께 기획할 때, 형식과 내용 모두에서 싱크 맞추기가 정말 어렵다.내가 예상한 것보다 형식에서도 각자 생각하는 방향이 달라서..이걸 어디까지 구조화 할지가 관건.개인이 의견 내고, 취합하는 방식에서 충분히 고민해보게 되는 것은 장점, 각자 다른 방식으로 생각이 시작되는 것은 단점.써볼 서비스캔바피그마 메이크유저 플로우 그려주는 사이트냅킨?공부하기 싫지만 해야 하는 것정책 설계서 ..

첫 팀 프로젝트를 해보니...!오늘도 '단어 하나에도 유의하자! 서로 싱크 맞추자!'핵심 가설 설정, 페르소나페르소나를 완전히 구체화하고, 가설을 설정한 것이 아니라서 핵심 가설 선정 이후에 페르소나 구체화가 어려웠음.비즈니스 임팩트를 고려해서, 특정 유저 세그먼트를 타겟해서 전환율을 높인다. -> 이런 방향으로 생각했다가 페르소나의 상황을 구체화하려니.. 유저의 페인포인트를 뒤늦게 고려하는 느낌?페르소나 구체화에 시간 꽤 소요됨. -> 뒤늦게 해서 그런 걸 수도 있음;;해결 방안 도출핵심 가설 설정에서 합의가 잘 이루어졌다면, 시간이 단축됨.다만 MVP 수준으로 상세한 논의는 여기서 하지는 않았음.리스크를 얼마나 감수할 것이냐, 어떻게 논리적으로 방어할 것이냐 논의.실험(A/B Test) 설계실험 목표..

첫 팀 프로젝트를 해보니...!각자가 문제 현상과 해결 방안 도출 과정에서 조금씩 다른 주안점, 프레임워크를 사용해서 기획하게 됨.단어 하나하나도 각자 다르게 생각함.프레임워크마다 유도하는 결론의 특성이 있을 수 있음.목표 선정비전에 해당하는 큰 목표, 하위 목표들이 있어서 구분하는 것도 필요함.데스크 리서치비즈니스 관점: 시장성, 비즈니스 모델유저 관점: 앱 UI 유저 플로우 분석, 정성 데이터 분석, 경쟁사 분석데이터 분석: 데이터에서 말하지 않는 요소(전체 서비스 중 일부 서비스 사용자만 리뷰를 남기는 등)까지 고려해야 함.다양한 관점에서 조사가 가능함.문제 정의문제 현상을 어디까지 쪼개서 분석할지도 각각 달랐음.문제 현상의 근본 원인(근본 문제)을 찾는 과정에서 문제 성격마다 원인 접근 방식이 다..

1. 배달의민족의 비전 변화와 시장 내 입지비전의 진화: 초기 '좋은 음식을 먹고 싶은 곳에서'라는 기치로 출범했으나, 현재는 '원하는 모든 것을 실시간으로 제공하는 대체불가능한 배달 플랫폼'을 지향함. 단순 음식 배달 중개업자(Aggregator)에서 고객의 모든 일상을 책임지는 종합 초고속 물류 플랫폼(M-Commerce)으로 진화하는 중.압도적인 재무 성과: * 2024년 매출액 4조 3,226억 원(영업이익 6,408억 원)을 기록한 데 이어, 2025년에는 사상 최초로 매출 5조 원을 돌파(5조 2,830억 원)하며 시장 지배력을 공고히 함.특히 2024년 B마트가 서비스 출시 이후 첫 연간 EBITDA(법인세·이자·감가상각비 차감 전 영업이익) 흑자 전환에 성공하면서, 퀵커머스가 배민의 지속 ..

‘문제 현상 - 원인 - 근본 문제’ 분석 1. 고비용 발생 `효율·비용` 배달 및 서비스 운영 과정에서 높은 비용 구조가 지속적으로 유지되고 있다. 발생 원인 후보- 라이더 수급 불안정과 물류 시스템 효율성 저하 등 인프라 측면의 문제가 존재한다. - 사용자의 주문 패턴이 단건·소액 주문에 집중되어 배달 건당 효율이 저하되고 있다. 단, 이 부분은 '퀵커머스 빈도/객단가 약함' 현상과 오버랩되므로 해당 현상으로 이관한다. 근본 원인- 라이더 인건비 비중이 높고, 물류 시스템의 특정 구간에서 효율이 떨어지고 있다. 해결 방안 후보- 라이더 로봇 대체 검토 - 물류 시스템 효율성 개선 2. 혜택 인지 불일치 `UX` 서비스가 제공하는 혜택(할인, 쿠폰, 멤버십 등)을 사용자가 충분히 체감하지 못하거나..