오늘도 배웁니다

“어떤 아이디어로 창업할까?”보다 중요한 질문 - 아이디어부터 MVP까지

2026-03-30T02:48:14Z

“어떤 아이디어로 창업을 해야 할까요?” 이 질문은 겉으로는 아이디어에 대한 질문처럼 보이는데, 실제로는 문제와 사람(그리고 그 사람이 돈을 내는 상황)에 대한 질문입니다. 저는 이 글을 통해 아이디어를 뽑는 요령을 말하는 대신, ‘문제 → 첫 고객 → MVP → 초기 GTM’까지 한 번에 연결해보려고 합니다. 아이디어가 아니라 문제로 시작해야 하는

GPT로 PRD를 ‘생각하게 만드는 법’ - 왜 PRD를 ‘쓰게’ 하는 것이 아니라 ‘생각하게’ 해야 하는가

2025-11-17T01:48:51Z

PRD(Product Requirements Document)는 꼭 필요할까요? 저는 소프트웨어 개발에 있어“무조건적으로 필요한 개발 문서/개발 방법론은 없다”고 생각합니다.필요하면 쓰고, 필요하지 않으면 안 쓰면 될 뿐이죠. 중요한 건 해당 방법론을 쓰는 이유와 당위성입니다.조직의 현재 상황, 문제의 성격, 팀의 역량에 따라PRD 혹은 6pager 같

주니어 PM을 위한 문제 정의와 기획 실습 - 10년간의 경험을 압축한 2일 워크숍에서 함께 고민을 풀어갑니다

2025-09-08T05:25:01Z

PM은 문제 해결자인데, 왜 문제 정의는 항상 어렵게 느껴질까 10년 넘게 제품을 만들고, 팀을 이끌고, 창업을 하면서 수많은 PM들과 함께 일했습니다. 그 과정에서 공통적으로 느낀 점이 하나 있습니다. “PM은 문제를 푸는 사람이다. 하지만 정작 문제 정의와 기획, 협업, 지표 설정에서 가장 큰 어려움을 겪는다.” 주니어 PM일수록 이 부분에서 막막

아이디어를 MVP로, MVP를 시장으로 - 빠르게, 제대로, 그리고 확장 가능하게 — 저희가 만들어드립니다

2025-08-27T07:41:28Z

지난 10년 동안 저는 여러 스타트업 현장에서 제품을 만들고 키워왔습니다. 숨고에서 제품을 책임졌고, 야놀자에서는 대규모 플랫폼 운영을 경험했습니다. 직접 창업에 뛰어들어 아이디어를 시장에 내놓는 과정도 여러 차례 거쳤습니다. 성공도 있었고 실패도 있었습니다. 그 과정에서 공통된 진실 하나를 배웠습니다. 제품은 “빠르게” 만들어야 하고, 동시에 “제대로”

A/B 테스트, 이렇게 망했습니다 - 4가지 스타트업 A/B 테스트 실패 사례

2025-07-08T21:56:05Z

데이터에 기반한 실험(A/B 테스트 등)은 제품 개선과 성장에 필수적이지만, 항상 성공적인 결과를 보장하지는 않습니다. 오히려 실패하거나 예상과 다른 부정적 결과를 낳는 경우도 많습니다. 중요한 것은 이러한 실패에서 교훈을 얻고 다음 실험에 반영하는 것입니다. 여기 B2B SaaS, 이커머스, 핀테크 스타트업들이 겪은 4가지 데이터 실험 실패 사례를 소개합

스케일업을 부르는 데이터 전략 - 데이터 폭증을 대비한 인프라: 무엇을 언제 갖춰야 할까?

2025-06-14T00:21:09Z

PMF를 찾은 스타트업이라면 이제 사용자 데이터가 기하급수적으로 늘어날 가능성에 대비해야 합니다. 서비스를 키우면서 쌓여가는 로그와 이벤트 데이터를 효율적으로 활용하려면 데이터 인프라에 대한 선제적 준비가 필요합니다. 구체적으로는 데이터 웨어하우스, 데이터 파이프라인, 그리고 팀원이 쉽게 데이터를 질의할 수 있는 쿼리/시각화 환경이 중요합니다. - 데이터

데이터 잘 쓰는 팀은 3가지를 구분한다

2025-06-10T01:03:54Z

제품 담당자와 데이터 분석가라면 사용자 행동 데이터를 어떻게 추적하고 이해할지 늘 고민일 것입니다. 이를 위한 접근법으로 흔히 실시간 대시보드, 주기적 리포트(주간/월간 보고서), 애드혹(ad-hoc) 개별 분석 세 가지를 활용합니다. 각 방법은 장단점이 뚜렷하며, 상황에 따라 적합도가 다릅니다. 최근 한 설문에 따르면 92%의 기업이 데이터 분석을 통해

지표 착시, 어떻게 극복했을까 - 지표만 보고 판단하면 생기는 일

2025-05-22T10:32:59Z

데이터 기반 의사결정이 중요한 B2C 커머스, B2B SaaS, 핀테크 등 다양한 산업에서 트래픽 분석은 핵심 지표를 파악하는 필수 과정입니다. 하지만 데이터 분석가들은 종종 숫자에 현혹되어 잘못된 결론을 내리거나, 숨은 함정을 간과하는 실수를 범하곤 합니다. 본 포스트에서는 실전 사례를 기반으로 분석가들이 자주 저지르는 대표적인 실수 5가지와 그 해결법을

유저 행동 안 보면, 업셀은 없다 - B2B SaaS 초기 스타트업 고객 성공 사례

2025-05-22T10:21:54Z

많은 초기 B2B SaaS 스타트업들은 제품 성장뿐만 아니라 고객 성공(Customer Success) 측면에서도 유저 행동 데이터를 적극 활용하고 있습니다. 가입 후 온보딩이 저조하거나 리텐션(재이용률)이 떨어지고, 업셀링 기회를 놓치는 문제들은 초기 스타트업에게 치명적일 수 있습니다. 규모가 크지 않은 팀이라도 데이터에 기반해 문제를 발견하고 분석하여

데이터 주도 문화로의 전환 - 실전 사례로 배우는 조직 변화 전략

2025-05-22T10:23:17Z

오늘날 다양한 산업의 기업들이 데이터 기반 의사결정 문화로의 전환을 시도하고 있습니다. 그러나 말처럼 쉬운 일은 아닙니다. 한 설문에서는 70% 이상의 기업이 여전히 데이터 문화를 제대로 구축하지 못했다고 할 정도로, 많은 조직이 시행착오를 겪고 있습니다. 이번 글에서는 SaaS, 핀테크, 리테일 등 서로 다른 세 섹터 회사의 사례를 통해, 어떻게 데이터

데이터 스토리텔링 - 분석 결과를 공유하고 활용하는 법

2025-05-22T10:24:27Z

데이터 분석가 A씨는 며칠 밤을 새워 중요한 인사이트를 찾아냈습니다. 그러나 회의 시간에 슬라이드를 발표하자 동료들의 반응은 시큰둥했습니다. 분석 내용은 훌륭했지만, 설득에는 실패한 것이죠. 이처럼 데이터를 잘 분석하는 것만큼 분석 결과를 잘 공유하고 활용하는 능력이 중요합니다. 아무리 좋은 인사이트도 남을 움직이지 못하면 빛을 보지 못합니다. 이번 글에서

GA4 주요 변화 및 기능 - UA와의 차이점, 개선점과 한계, 그리고 대안 툴 비교

2025-05-22T10:25:08Z

Google Analytics 4 (GA4)는 2012년부터 사용되어 온 Universal Analytics (UA)를 대체하는 차세대 웹·앱 분석 도구입니다. GA4는 UA와는 전혀 다른 철학과 구조로 설계되었는데, 이는 단순 업그레이드가 아니라 근본적인 변화에 가깝습니다. UA 대비 GA4의 핵심 변화들을 살펴보고, GA4가 사용자 행동 분석 측면에서

DAU만 보지 마세요 - 유저 행동 데이터 첫걸음

2025-05-22T10:25:59Z

방대한 사용자 행동 데이터, 어디서부터 봐야 할까요? 처음 앱이나 웹 서비스를 만들고 나면, “우리 서비스는 얼마나 잘 되고 있지?” 같은 질문이 떠오르기 마련입니다. 이때 답을 찾는 단서가 되는 것이 바로 유저 행동 분석 지표입니다. 일간 활성 사용자 수(DAU)부터 이탈률(Churn), 리텐션(Retention), 전환율(Conversion Rate)에

AI 시대, 데이터분석가의 역할 변화

2025-05-22T10:26:50Z

반복 업무를 대신하는 AI 도구들 실리콘밸리를 중심으로 데이터 분석 플랫폼에 AI 기능이 속속 도입되면서, 데이터 분석가의 반복적 작업과 기초 분석 업무가 자동화되고 있습니다. 예를 들어 Amplitude의 “Ask Amplitude” 기능은 자연어 질문만으로도 차트를 생성하고 인사이트를 얻을 수 있게 해주며, 전문적인 분석 도구 경험이 적은 사용자도 활

AI와 제품 분석의 만남 - 주요 Product Analytics 툴의 AI 혁신

2025-05-22T10:27:41Z

제품 분석(Product Analytics, PA) 분야에 생성형 AI와 머신러닝 기술이 빠르게 접목되면서, 데이터에서 자동으로 인사이트를 찾아내고 미래를 예측하며 대화형으로 분석을 지원하는 새로운 기능들이 등장하고 있습니다. Amplitude, Mixpanel, Heap, Pendo와 같은 주요 PA 기업들은 이러한 AI 기술을 자사 도구에 적극 도입하여

유저 마음을 진짜로 안다는 것 - 행동 데이터와 피드백의 조합

2025-05-22T10:28:32Z

사용자 정성 피드백(인터뷰, 설문 등)과 정량 행동 데이터(클릭률, 페이지뷰, 전환율 등)를 함께 분석하여 인사이트를 도출하고 실제 제품 개선으로 이어진 사례들을 소개합니다. 커머스 사례: daFlores – 설문 & 행동데이터로 전환율 개선 온라인 꽃배달 업체 daFlores는 글로벌 사용자를 대상으로 서비스를 제공하면서, 일부 단계에서 전환율 저하

커스텀 이벤트 vs 자동 수집 이벤트 - 2025년 데이터 트래킹 트렌드

2025-05-22T10:29:20Z

제품 데이터 분석을 고민하는 프로덕트 매니저와 데이터 애널리스트라면, 사용자 행동을 어떻게 추적할지 한 번쯤 딜레마에 빠지곤 합니다. 특히 B2C 앱이나 커머스, B2B SaaS 서비스, 핀테크 플랫폼처럼 데이터 기반 의사결정이 중요한 분야에서는 “자동으로 모든 이벤트를 수집할까, 아니면 필요한 이벤트만 선별해 정의할까?” 하는 고민이 있습니다. 2025년

저의 유저행동데이터 분석 여정

2025-05-22T10:30:26Z

1. 감에 의존 (2015) 2015년에 기획자로서 첫 커리어를 시작하였습니다. 서비스기획자라는 직업도 생소한데다가 와이어프레임, 스토리보드라는 개념도 처음이었던지라 헤매기 일쑤였죠, 이 때 저는 배달대행 플랫폼을 만들고 있었는데 만드는 과정, 그리고 만든 이후에도 유저 행동을 트래킹하여 서비스 분석을 해야 겠다는 생각을 잘 하지 못했습니다. 그저 오프라인

슬랙은 왜 '2000'이라는 숫자에 집착했을까? - 사용자 행동 데이터로 KPI를 발견한 슬랙, 아마존, 페이스북 이야기

2025-05-22T10:31:48Z

제품이 성공적으로 성장하려면 어떤 사용자 행동 지표를 핵심 성과 지표(KPI)로 삼아야 할까요? 수많은 지표 중에서 사업 목표에 맞는 지표를 선택해야 합니다. 잘 선택된 KPI는 팀의 방향을 잡아주고, 사용자의 행동 데이터를 바탕으로 제품을 개선하는 나침반 역할을 합니다. 이 글에서는 이커머스, B2B SaaS, 커뮤니티(소셜) 분야의 미국 대표 기업들이

'감'으로 제품 만드는 스타트업은 위험하다

2025-05-22T10:32:49Z

Amplitude나 Mixpanel 같은 제품 분석 도구를 도입해 온보딩 전환율, 구매 전환율, 매출, 리텐션 등을 크게 향상시킨 사례들을 소개합니다. Swish(핀테크 스타트업): 온보딩 전환율 251% 상승 Swish는 미국의 소규모 금융 스타트업으로, 개인 예산관리 앱을 서비스합니다. 설립 초기에 팀 규모가 작고 자본도 한정적이었으며, PMF(pr