<Product Analytics is Useless. Let’s Fix That.> 제품 분석이 무의미해지는(?) 그런 상황들에 대해서 알려주고, 그런 함정에 빠지지 말라는 글입니다. 뼈 때리는 얘기를 몇 개 발췌해보자면.. "Product teams don’t need data for its own sake. They need data to make better products." IDEA #1: 가설을 만드세요. 의사결정이 아니라. IDEA #2: 탐험하기 위해서 분석하세요. IDEA #3: 점진적으로 반복하세요. 이런 내용이 있는데요. 1과 3이야 어느 정도 기본에 해당될 수 있을텐데요. 2번이 좀 재밌습니다. Traditionally, product analytics have functioned as a kind of documentation. You decide that you care about a group of things—high-level metrics like pageviews and sessions—and then you track them. We’re not saying there’s anything wrong with documentation-style analytics. We have these high-level dashboards up on monitors in our office, too. But if this is where your data starts and ends, you’re missing a wealth of information. - What product features drive these metrics? - What events make up these features? - And — finally — how can you change these events to improve your high-level KPIs? When analytics only track things that are defined in advance, it’s simply not possible to diagnose a problem in this way. Fixes like these are only noticeable when Product Managers can ask multiple questions of their data, and poke around in it. -> 이 얘기가 뭐냐면.. 데이터 분석이 이미 만들어진 대시보드 상에서만 이뤄지면 안 된다는 그런 얘기입니다. 그러면 충분히 쪼개지 못해서.. 진짜 개선을 할 수 없기 때문이죠. 더 파고 들어갈 수 있어야 합니다. 그리고 그 파고 들어갈 가설 수립 등의 과정을 제품 분석이 부스팅하는 것이죠. :)