[서비스기획] 이직 포트폴리오, 경력 키워드 찾는 법
키워드가 킥입니다.
이직을 위해 포트폴리오를 작성하다 보면 아래의 내용을 정리하는 것에 집중하게 된다.
'어떤 프로젝트들을 했는가?'
'어떤 성과가 있었는가?'
하지만 이에 앞서 고민하면 좋을 것이 있다.
바로 '내가 어떤 기획자인가를 나타낼 수 있는 경력 키워드가 포트폴리오에 포함되어 있는가'이다.
키워드가 킥입니다. (키워드가 중요한 이유)
1) 개별 포트폴리오를 검토하는 시간이 길지 않다.
이력서, 자기소개서와 달리 포트폴리오는 자신이 진행한 프로젝트를 시각적, 직관적으로 보여주기 위해 작성하는 문서이다. 그래서 대부분의 포트폴리오는 많은 이미지를 포함하며 꽤 많은 장수로 작성된다.
그렇게 정성스럽게 작성한 포트폴리오이지만, 포트폴리오를 검토할 대상을 생각해 보면 긴 시간을 들여 꼼꼼하게 읽을 것이라고 기대하기는 어렵다. 타 지원자가 많을 수도 있고, 본인의 다른 실무를 병행하고 있을 가능성이 높기 때문이다. 그래서 읽는 대상은 지원자들의 포트폴리오를 한 장, 한 장 오랜 시간을 들여 꼼꼼히 읽는 것이 쉽지 않다.
우리는 많은 양의 텍스트를 읽게 되면 '말하고자 하는 바' 목적이 무엇인가에 대해 생각해 보게 된다. 특히 시간이 없을 땐 더욱 그렇다. 많은 양의 텍스트를 소화하다 보면 '그래서 말하고자 하는 바가 무엇인지'에 대해 서둘러 답을 얻고 싶어 한다. 그러다 보면 '무의미한 것'들을 선별하기 위해 페이지를 빠른 속도로 넘기게 될 수도 있다. 그렇게 그 과정에서 내가 말하고자 했던 내용들은 그저 흘러가버릴지도 모른다.
그래서 키워드가 중요하다. 키워드를 활용하면 '닻'처럼 내가 전하고자 했던 것에 대해 시선을 끌 수 있다. 또 내가 말하고자 했던 것이 무엇이었는지 효과적이고 효율적으로 전달할 수 있다.
2) 그룹핑을 통해 '기획자로서의 특성'을 발견할 수 있다.
키워드를 활용하면 단순히 경력을 나열하는 것보다 훨씬 더 쉽게 '기획자로서의 특성'을 찾을 수 있게 된다. 키워드를 활용하려면 우선적으로 경력에 대한 '그룹핑'이 이뤄져야 하기 때문이다.
포트폴리오 작성 노하우에 관한 글에서 키워드 그룹핑에 관한 예시를 들었는데, 다시 살펴보자.
Case1. 경력을 나열했을 때
1. 신규 서비스 런칭으로 회원가입률 40% 상승
2. 신사업 공모전 5회 수상
3. 1억 건 이상의 빅데이터 통계 서비스 기획
4. 2년 간 데이터부서에서 중점지표 관리
Case2. 같은 경력 내용을 그룹핑하여 키워드로 분류했을 때
데이터/ 신사업/ 개인화
- 데이터: 1억 건 이상의 빅데이터 통계 서비스 기획, 2년 간 데이터부서에서 중점지표 관리
- 신사업: 신사업 공모전 5회 수상, 신규 서비스 런칭을 통해 회원가입률 40% 상승
- 개인화: 회원 데이터를 토대로 개인화된 서비스 개편
같은 내용이지만 Case1 보다는 Case2에서 '데이터, 신사업'에 관한 경력이 더 명확하게 전달된다. 이렇게 전달된 키워드는 이 지원자가 기획자로서 쌓아온 경력에 '어떤 특성'을 가지고 있는지 더 효과적으로 보여준다.
3) 기억에 남는 포트폴리오가 될 수 있다.
많은 장수로 작성된 포트폴리오를 읽다 보면 기억에 남는 몇 가지 프로젝트 또는 몇 개의 키워드 외에는 인상 깊은 무언가를 남기는 것이 쉽지 않다. 특정 페이지들을 읽을 땐 인상이 깊어도 '나라는 지원자'에 대해 특별한 인상을 남기는 것은 생각보다 더 어렵다.
그렇기 때문에 키워드를 의도적으로 활용하여 '임팩트(impact)'를 주는 것이 반드시 필요하다. 포트폴리오를 검토하는 대상이 관심 있어할 만한 "직무"와 관련된 키워드를 활용하여 지원하는 직무와 fit 한 지원자라는 인상을 주고 "산업 또는 업계 트렌드"와 관련된 키워드를 활용하여 발전에 필요한 지원자라는 인상을 줄 수 있도록 경력을 표현하면 조금이라도 더 기억에 남는 지원자, 임팩트가 있는 포트폴리오를 만들 수 있다.
'기획자의 키워드' 찾기 노하우
1단계. 가장 먼저 내가 쌓아 온 경력을 몇 가지 키워드로 그룹핑할 수 있는지 살펴보자.
프로젝트를 시간순 또는 중요도순으로 나열해서 정리해 두었다면, 이번에는 프로젝트 목록을 보며 주요 키워드를 추출하고 그 안에서 중요도 순으로 다시 정리해 보자.
간단하게 예를 들어보면 다음과 같다.
[시간순]
2024.01~07/ 6개월/ SEO
2024.02~04/ 2개월/ AI추천 개편
2024.04~07/ 3개월/ 빅데이터 통계 서비스 개편
2024.07~09/ 2개월/ 메인 홈 개편
2024.09~11/ 2개월/ 랭킹 개편
[주요 키워드를 추출하여 그룹핑]
SEO
2024.01~07/ 6개월/ SEO
AI 추천
2024.02~04/ 2개월/ AI추천 개편
2024.07~09/ 2개월/ 메인 홈 개편
데이터
2024.04~07/ 3개월/ 빅데이터 통계 서비스 개편
2024.09~11/ 2개월/ 랭킹 개편
[그룹핑한 키워드로 다듬기]
개인화(AI 추천)
2024.02~04/ 2개월/ AI 추천 개편
2024.07~09/ 2개월/ 메인 홈 개인화
빅데이터
2024.04~07/ 3개월/ 빅데이터 통계 서비스 개편
2024.09~11/ 2개월/ 랭킹데이터 개편
SEO
2024.01~07/ 6개월/ SEO
이렇게 경력을 키워드 중심으로 정리하면 포트폴리오를 보는 사람에게 어떤 프로젝트를 해왔는지 효율적이고 효과적으로 전달할 수 있다. 또 내가 지금까지 해 온 프로젝트를 통해 '나라는 기획자가 어떤 특성을 가지고 있는가'에 대해서도 생각해 볼 수 있는 기회가 생긴다. 여기에 추가로 프로젝트의 성과까지 '숫자'를 통해 정리하게 되면 성과 데이터를 중심으로 프로젝트의 '중요도'를 정하기도 쉽다.
그러나 이렇게 경력 키워드를 추출하는 것에도 어떤 키워드를 활용해야 효과적일지 고민이 될 때가 있다. 그럴 땐 키워드에 임팩트를 주기 위해 검토하는 대상의 '관심'을 받을만한 키워드를 찾아내는 것이 중요하다.
1) 지원하는 공고에 '가장 적합한 인재'라는 인상주기
JD(Job Description)를 활용해 요구하는 능력 키워드 추출하기
가장 먼저 지원하는 기업의 공고를 통해 해당 부서에서 어떤 능력을 필요로 하는지 키워드들 추출해 보자. 예를 들어, 지원하는 부서의 JD에 '데이터 분석'이라는 키워드가 있다면 '데이터 분석' 관련 진행했던 프로젝트 또는 운영업무가 있었는지 돌아보고 해당 키워드를 우선적으로 고려한다.
'앱 업데이트 이력'을 활용해 실무키워드 추출하기
앱 스토어(또는 구글 스토어)에 등록된 '앱 업데이트 공지' 또는 서비스 페이지 내 '공지사항 게시판' 등을 살펴보면 해당 서비스가 무엇을 중점적으로 서비스를 개편하고 있는지, 주로 어떤 서비스 개편이 이뤄지는지 파악해 볼 수 있다.
2) 산업/업계 트렌드에 필요한 인재라는 인상주기
산업/업계 뉴스 키워드 추출하기
산업 또는 업계 관련된 뉴스들을 살펴보면 최근 지원하려는 산업계가 어떤 것에 관심을 두고 있는지, 경쟁 키워드가 무엇인지 파악해 볼 수 있다. 이런 키워드를 경력 키워드 추출 시 함께 녹여볼 수 있다면 더 효과적으로 임팩트가 있는 키워드를 전달할 수 있다.
경쟁사의 키워드 추출하기
추가로 경쟁사의 뉴스를 검색하여 키워드를 추출하다 보면 산업계의 트렌드를 넘어 현재 지원하려는 기업이 포지셔닝된 특정 사업에서 어떤 것이 주요 쟁점인지를 효과적으로 파악할 수 있다.
간단하게 예를 들어보자.
특정 플랫폼 서비스의 기획자로 지원하려고 한다.
[공고]
일에 대한 소개
• 데이터 기반 광고 서비스 UX를 개선
• 다양한 광고 상품을 유저 데이터 기반으로 타겟팅되어 노출되도록 서비스 및 백오피스를 기획
• 사업팀과 사용자 voc 및 데이터 기반의 광고 상품 및 서비스 방향에 대해 논의
우대사항에 관한 내용
• 실제 서비스를 런칭하고 성과 측정 및 지표 관리해 보신 분
• 동시다발적으로 진행되는 여러 프로젝트의 우선순위를 설정하고 관리해 보신 분
• Google Analytics, Appsflyer 등 User Data 분석 경험을 보유하신 분
[산업/업계 키워드]
#AI심의 도입 # AI추천
유저 데이터를 분석하는 업무는 대부분의 서비스 기획자에게 필요하지만 해당 플랫폼은 특히 데이터 분석을 기반으로 광고 상품이 잘 운영될 수 있도록 사업팀과 비즈니스적인 논의가 이뤄지는 서비스이기 때문에 조금 더 객관적으로 데이터를 활용해 설득할 수 있는 역량이 필요해 보인다.
이런 경우에는 기본적인 유저 데이터 분석 역량을 넘어 중점 데이터 관리, VOC 데이터의 지표화, 사업팀과의 협업, 비즈니스적인 역량 등이 있는 것을 최대한 어필할 수 있는 키워드들을 함께 추출하는 것이 조금 더 효과적일 것이다.
또한 최근 AI가 빠지는 트렌드인 산업계가 없다고 하더라도 해당 플랫폼에서 AI를 통해 심의, 추천, 광고 등에 활용하고 있는 것을 확인했다면 작은 업무일지라도 AI 관련 역량을 보유하고 있음을 어필하는 것이 효과적일 것이다.
그렇게 위에서 그룹핑했던 경력 키워드를 다시 한번 공고와 산업계 트렌드에서 추출한 키워드에 녹여서 다듬어 보면 다음과 같다.
[추출한 키워드로 다시 다듬어보기]
1) 유저 데이터 분석
2024.09~11/ 2개월/ 유저 데이터 분석 기반의 랭킹 데이터 개편
2024.04~07/ 3개월/ 사용자 빅데이터를 활용한 통계 서비스 개편
2024.01~07/ 6개월/ 메타 데이터 분석을 통한 SEO 개편
2) 개인화(AI 추천)
2024.02~04/ 2개월/ AI 추천 개편
2024.07~09/ 2개월/ 메인 홈 개인화
3) 기타
VOC 데이터 지표화 및 사업팀과의 커뮤니케이션
2024.02~현재/ 10개월/ 주 1회 사업부서와 VOC 데이터 분석 및 서비스 개편 리딩
본부 중점관리 지표 관리
2024.02~현재/ 10개월/ 본부 중점관리 지표 PL 및 전략보고
그렇다면 최초 예시를 들었던 프로젝트 목록과 비교해 보자.
A 지원자의 포트폴리오(시간순으로 정렬)
2024.01~07/ 6개월/ SEO
2024.02~04/ 2개월/ AI추천 개편
2024.04~07/ 3개월/ 빅데이터 통계 서비스 개편
2024.07~09/ 2개월/ 메인 홈 개편
2024.09~11/ 2개월/ 랭킹 개편
A' 지원자의 포트폴리오(본인이 중요하다고 생각한 프로젝트순으로 재정렬)
2024.02~04/ 2개월/ AI추천 개편
2024.04~07/ 3개월/ 빅데이터 통계 서비스 개편
2024.07~09/ 2개월/ 메인 홈 개편
2024.09~11/ 2개월/ 랭킹 개편
2024.01~07/ 6개월/ SEO
B 지원자의 포트폴리오(주요 역량 기반의 키워드를 중심으로 경력 재정렬 및 추가)
1) 유저 데이터 분석
2024.09~11/ 2개월/ 유저 데이터 분석 기반의 랭킹 데이터 개편
2024.04~07/ 3개월/ 사용자 빅데이터를 활용한 통계 서비스 개편
2024.01~07/ 6개월/ 메타 데이터 분석을 통한 SEO 개편
2) 개인화(AI 추천)
2024.02~04/ 2개월/ AI 추천 개편
2024.07~09/ 2개월/ 메인 홈 개인화
3) 기타
VOC 데이터 지표화 및 사업팀과의 커뮤니케이션
2024.02~현재/ 10개월/ 주 1회 사업부서와 VOC 데이터 분석 및 서비스 개편 리딩
본부 중점관리 지표 관리
2024.02~현재/ 10개월/ 본부 중점관리 지표 PL 및 전략보고
시간순보다는 중요도 순이 유의미하겠지만 지원자 본인이 중요하다고 생각하는 것이 아닌, 공고와 산업계 트렌드를 기반으로 추출한 키워드를 중심으로 중요도를 정렬하는 것이 더 효과적이며 이렇게 추출한 키워드를 활용하여 경력에 최대한 녹여낸다면 더 임팩트 있게 내가 가지고 있는 역량들을 보여줄 수 있을 것이다.
이렇게 포트폴리오를 채워나가다 보면 주요 경력이 아니라고 생각했던 루틴 했던 업무들도 주요 역량이 될 수 있고 내가 생각했던 가장 중점적인 프로젝트가 사실은 해당 공고에서는 중요하지 않았을지도 모른다는 피드백을 스스로 해볼 수 있을 것이다.
이렇게 키워드는 단순히 보여주기 위해서 그룹핑하는 것을 넘어 스스로 포트폴리오를 작성하면서 얻을 수 있는 피드백에도 중요한 역할을 한다.
키워드만큼 중요한 것이 '데이터'로 경력을 표현하는 것인데 이 부분은 다음 글을 통해서 다시 다뤄보자.
