내멋대로 브랜디의 플로우차트와 작동방식 예상하기!
[코드스테이츠 PMB 14] Daily
오늘은 브런치 작가 승인이 난 첫 날...! 이 영광스러운 날에 멋드러진 첫 과제를 업로드하려고 드릉드릉 시동걸고 있었는데 수업 내용이 SQL이다,,,, 아니 SQL이요..? (좌절) 이 고난과 시련을 수업을 통해 이겨내려 했지만 아무래도 실패인 것 같다. 이왕 이렇게 된 거 즐-겨! 오늘은 힘을 빼고 과제를 작성할 예정이다. 오히려 좋아!
브랜디는 2016년에 서비스를 시작한 여성 온라인 쇼핑몰 플랫폼이다. 넓게 흩어져 있던 쇼핑몰을 한 곳에 모아 편리하게 볼 수 있을 뿐만 아니라, 소비자의 구매 이력을 바탕으로 인공지능으로 분석해 구매 확률이 높은 제품을 추천하는 매력을 가졌다.
그래서 오늘은 브랜디의 플로우 차트와 예상되는 데이터 작동 방식을 알아보고자 한다.
브랜디의 주요 매출인 '상품 구매'에 초점을 맞춰 '내멋대로' 플로우 차트를 그려보았다.
브랜디의 '상품 구매' 플로우 차트
[고객 구매 여정]
원하는 상품 검색 - 상품 상세 정보 확인- 상세 조건 선택 - 구매하기 - 로그인/회원가입- 정보 입력 - 결제하기 - 결제완료- 주문완료
이 과정을 직접 플로우 차트로 그려봤다.
클라이언트, 서버, DB의 상호작용
1) 고객이 주문한 상품,결제 정보를 서버로 보내면, 서버는 이를 가공하여 데이터베이스로 정보를 보낸다.(ex. 고객명->고객 UUID)
2) 데이터베이스에서 결제, 상품 정보 데이터를 서버로 보낸다.
3) 서버는 데이터 베이스에서 받은 상품과 결제 정보를 인간 친화적 언어로 앱 또는 웹화면에 UI로 띄워준다.
PM이 데이터베이스에 대해 알아야 하는 이유
1) 함께 협업할 개발자와의 원활한 커뮤니케이션의 근간이 된다.
2) 데이터가 어디서 생성, 수집, 가공되는지에 대한 지식을 바탕으로 더 나은 기획을 수행한다.
+오늘의 TMI)
인턴 생활을 했을 때, 회사 내에는 데이터 인사이트팀이 있었다. 닉값하는 데이터 인사이트팀은 엄청나게 누적된 데이터에서 '인사이트'를 얻어 마케팅팀에 전달했다. 예를 들면, '첫 가입 후, 이주 동안 어떤 활동도 하지 않는 고객은 앞으로 몇 달동안 어떤 트래픽도 없다'는 그런 것이었다.(이건 내부에서 진짜 나온 인사이트는 아니다. 보안상의 문제로 혹시 몰라 내가 지어냈다.) 그러면 그 2주라는 기간 안에 유저가 한 번이라도 유입될 수 있도록, 유의미한 활동을 할 수 있도록 카카오톡 메신저, 팝업 등 오만가지의 방법으로 유저에게 알림을 줬다.(나 너 핸드폰에 아직 살아있어!라는 마지막 미미한 신호,,)
이런 걸 처음 경험한 나는 굉장히 감동했고, 저도 데이터를 보고 싶다며 데이터를 요청해서 보았다. 그렇다,,, 가공할 수 없다면 데이터는 똥이었다. 데이터 인사이트팀에서는 그 '똥'을 '금'으로 만들 수 있었지만, 인사이트를 얻을 수 없는 나에게는 데이터는 그저 쌓인 똥이었다. (자꾸 똥 얘기만 해서 죄송해요♥)
그랩의 블로그- IT 회사에서 데이터 직군은 데이터를 어떻게 관리할까?수업 중 본 이미지가 이걸 잘 표현하고 있다고 생각했다. (원작자의 의도랑 일치하는지는 잘 모르겠지만,,) 어쨋뜬 데이터 그 자체는 현상일 뿐, 어떤 인사이트를 주지 않는다. 똥인지 금인지 당사자가 만들어내는 것이지... 수업을 통해 내가 당장 엄청난 양의 데이터안으로 뛰어들어 인사이트를 찾지는 못하겠지만, '금'을 찾기위해 어떤 지표에서 어떤 결과 값을 봐야하는지는 판단하여, 데이터 속에서 인사이트를 찾아 헤엄치는 데이터 직군의 분들에게 오리발 한 짝,,정도는 되고 싶다�
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