Data-Driven하게 일하는 법

💦 나만 모르는 프로덕트 관리 이야기 [✏️ Data-Driven하게 일하는 법] (👀간단 요약) 📌 데이터 인폼드(Data-Informed) ✓ 조직 혹은 팀이 주요 지표에 대해 파악하고 이해하고 있는 것을 의미 ✓ 서비스의 리텐션을 아는 것, 재결제율을 아는 것, 평소 대비 지표가 좋았는지 나빴는지 아는 것 ✓ ‘어떤 액션으로 다음 달 신규 유입을 N명 늘리면 어느 정도 이익이 되는지’ 등을 계산하는 것 📌 데이터 인스파이어드(Data-Inspired) ✓ 데이터를 탐색적으로 분석, 새로운 패턴이나 의미를 발견해 유의미한 정보나 자료를 얻는 것 ✓ 나오면 좋고 안 나와도 어쩔 수 없는 것 정도로 생각할 필요 ✓ 괜찮은 정보나 자료가 발견되는 경우, 서비스 성장에 큰 도움 📌 데이터 드리븐(Data-Driven) ✓ 선택과 액션을 데이터로 결정하는 방법 ✓ 어떤 선택이 나은지에 관한 결정이 사전에 정해져 있기 때문에 ✓ 데이터만 입력하면 주관적인 의도 없이 결정을 내릴 수 있도록 도와줌 📌 Data-Driven 의사결정 ✓ Data-Driven을 쉽게 설명하면 ‘데이터로 중요한 결정을 정하는 방법’ ✓ 결정의 주체와 방법이 모두 데이터라는 것을 의미 ✓ 기업의 문제를 어떻게 의사 결정할 것인가?’에 관한 내용이므로 총체적인 의사 결정 방법론 ✓ 같은 지표라도 ‘지표를 통해 현황을 파악하고 이런 이유로 변화가 있었겠다’라는 해석을 한다면 Data-Informed ✓ ‘지표를 목표로 설정하고 달성, 등락 여부에 따라 의사결정에 영향을 주는 프로세스’라면 Data-Informed이면서 Data-Driven 📌 Data-Driven한 의사결정의 장점 ✓ ‘HIPPO의 극복’과 ‘린(Lean)한 상황 대응’ 📌 HIPPO의 극복 ✓ HIPPO는 가장 많은 연봉을 받는 사람의 의견을 의미 ✓ Data-Driven한 의사결정에서는 고연봉자와 일반 직원의 아이디어 모두 데이터에 기반해 평가받고, 나타난 지표에 기반해 성과에서 더 좋은 결과를 낼 수 있는 아이디어가 채택 📌 린(Lean)한 상황 대응 ✓ 많은 회사에서 공통으로 겪는 문제 상황은 특정 프로젝트를 시작할 때의 목표가 점차 업무가 진행되면서 ✓ 단순히 ‘프로젝트를 마치는 것’으로 변질이 되는 상황 ✓ Data-Driven 프로세스에서는 업무를 하는 이유가 지표 개선이기 때문에 평가 역시 기획한 지표에 기반해 이뤄짐 ✓ 반응이 좋으면 그것에 기반해 더 좋게 만들려 하고, 반응이 좋지 않더라도 ✓ 빠르게 현황을 파악하고 맞추어 액션을 할 수 있다는 점에서 린(Lean)한 대응이 가능 📌 Data-Driven한 의사결정 프로세스 ✓ ‘목표 설정과 지표 설정 - 기획 및 개발 - 액션 - 지표 결과 평가(피드백)’ 프로세스를 거치며 진행 ✓ OKR 프레임워크나 아마존의 WBR(Weekly Business Review) 회의 등 성공적인 프레임워크에 철학적으로 내재된 절차 ✓ Data-Driven 의사결정에서 지표를 평가하는 방법은 크게 액션 전후로 지표를 비교하는 방법과 실험을 통해 동시에 여러 액션을 진행하고 실험 그룹에 따른 지표 차이를 비교하는 방법이 존재 ✓ Data-Driven을 주장하는 여러 회사에서는 실험의 중요성을 강조하고 실험 플랫폼에 투자하고 많은 실험을 통해 서비스를 성장 (AB테스트 등) 📌 Data-Driven의 핵심은 데이터가 아니다 ✓ Data-Driven을 주장할 때 가장 많이 오해하는 것이 ‘데이터를 많이 보고, 인사이트를 많이 얻어내야 한다’고 믿는 것 ✓ 핵심은 데이터가 아닌 목표 지표 설정 - 액션 - 피드백 루프. Data-Driven 문화는 ‘정의한 지표가 좋아질수록 서비스가 좋아진다’라고 가정하고 지표를 성장시키기 위해 노력하는 문화 ✓ 목표 지표 설정 - 액션 - 피드백 루프가 더 빨리 더 많이 돌수록 더 많은 가설과 액션 아이템이 검증되고 축적

Data-Driven하게 일하는 법 | 요즘IT

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2022년 11월 30일 오후 1:52

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