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데이터 기반 프로덕트 개발이란?
•
프로덕트를 만들기 전 : 데이터를 분석해 문제나 기회를 찾는 행위
•
프로덕트를 만든 후: 데이터를 분석해서 제대로 만들었는지 평가, 개선
데이터 기반이면 직관은 필요 없는거야?
NO - “직관은 프로덕트를 만드는 사람들에게 중요한 틀, 하지만 직관을 데이터로 검증하지 않으면 문제다.”
말은 쉽다. 실천하기 위해서는 슴관과 규율이 필요하다.
다음과 같은 경우 데이터가 무시되기 쉽다.
•
위에서 결정한 기능 로드맵에 따라서 개발하는 경우
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위기의식 → 경쟁사 하는 것 따라하기
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바빠서 지표를 추적하지 않는 경우
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데이터 활용 계획을 수립하지 않은 경우.
데이터 기반 프로덕트 개발
1. 데이터 수집 및 저장
사용자 행동 데이터가 있어야한다.
사용자들이 어떤 행동을 하는지 알아야
어디를 어떻게 개선하면 좋을지 기회를 발견하고 의도대로 잘 작동하는지 알 수 있다.
Amplitude, Mixpanel 사용하면 좋다
2. 주요 지표 설정 → INPUT OUTPUT 관계 이해
프로덕트 관점에서 봐야하는 지표들을 결정
•
Retention
지표 = OUTPUT
변수 = INPUT
결과에 영향을 끼치는 변수, 요인을 모두 깔아두고, 그 세부 요인을 움직이는 방향으로 생각하는 것이 좋다.
인풋과 아웃풋을 정의하면 원하는 아웃풋을 움직이기 위한 더 구체적인 인풋 변화 전략을 수립가능하다. 막연한 아이디어에이션 → 구체적
핵심은 OUTPUT 을 직접 최적화할 수 없음을 깨닫고 인풋을 변화시키는 것
3. 대시보드 시각화 → 데이터 상시 관찰
데이터를 볼 수 있는 도구를 팀이 가지고 있고,
팀이 이런 도구에 쉽게 접근할 수 있어야함.
팀이 직접 데이터를 볼 수 있다면, 의사결정 속도는 그만큼 빨라집니다.
대시보드는 거창할 필요 없다.
4. 실험 기반 프로덕트 개발
1.
가설을 세운다
2.
실험을 설계한다.
3.
실험을 진행한다.
4.
결과를 측정한다.
5. 데이터 심층 분석 → 다음 전략 수립에 활용
1.
사용자 고객을 세세히 세그멘테이션
정량적 데이터는 만능이 아니다.
정량적 데이터가 할 수 있는 일
•
WHAT : 현상 파악, 과거에 그리고 지금 무슨일이 일어나고 있는지 파악
•
과거 데이터를 기반으로 앞으로 무슨 일이 일어날지 예측
정량적 데이터가 답을 주지 않는 것들.
무슨 일이 일어나는지 현상 WHAT 을 데이터로 파악할 수 있지만, 그일이 왜(WHY)일어나는지는 데이터가 알려주지 않는다.
언제나, WHY를 알기 위해서는 고객 리뷰, 인터뷰 등의 정성적인 자료가 필요하다. 데이터는 문제나 기회의 영역이 어디인지는 보여줄 수 있지만, 팀이 무엇을 만들어야 할지, 어떻게 고쳐야할 지에 대한 답을 얻을 수 는없다.
구체적인 솔루션은 사람이 생각해야 한다.
솔루션은 전적으로 직관과 디자인의 영역이다.
참고
