섹션4, 5 강의 후기

강의

1. PM은 데이터를 활용해서 어떤 일들을 하나

   • 데이터 활용 역량이 중요_ 지표를 통해 데이터 확인

     
     
     [각 영역별로 다양한 지표들이 존재함]

     • Acquisition: 고객을 얼마나 잘 획득하고 있나

     • Engagement: 획득한 고객들이 제품을 잘 이용하고 있나

     • Retention: 이들이 계속 고객으로 남아있는가, 이탈하는가

     • Monetization: 이들을 통해 수익을 잘 만들어 내고 있는가

     ! 꼭 개발툴을 배우지 않아도 된다. BI툴, 엑셀을 이용해서 데이터를 확인 할 수 있다.

• 프로덕트 에널리틱스 툴: 소프트웨어 제품에서 사용자들이 어떤 행동을 하는지 기록하고, 그 데이터를 분석하는데 쓰이는 툴

  • 대표적인툴: Amplitude, Mixpanel

     

• 상용 PA 툴을 이용하지 않는다면?:

  데이터베이스 에서 직접 데이터를 추출하고, 이를 가공해서 대시보드를 만들어야함.

  • SQL 사용: 처음부터 끝까지 배울 필요는 없다.

    데이터를 만들고, 수정하고, 추가하고 추출하는 것 중에서 추출하는 부분만 익히면 됨

     

• 데이터 툴: 비즈니스 인텔리전스 BI 툴

  • 리데시, 메타베이스, 홀리스틱스, 태블로 툴을 사용하여 시각화 함.

PM의 데이터 활용

• 지표를 이용해 우리 사업의 현황을 한눈에 파악하기

  • 데이터를 깊게 파악하는 능력 필요

    디테일하게 들여다 보자.

    
    

    [데이터 드릴 다운]

    • 총 집계된 지표를 자세히 쪼개서 보는 것

    • 드릴다운 -> 데이터 해상도 증가 -> 새로운 정보와 인사이트 제공
      

• 가장 필요한 자세 :

  호기심과 집요함

  • 지표, 사칙연산만 할줄 알면 됨

  • 데이터 드릴다운도 특별한 수학적 통계학적 지식이 필요하지 않다.

  • 연령별, 지역별, 연령&지역별, 회원가입 일자별, 특정 행동을 했던 사람 vs 그 행동을 하지 않은 사람 등등

  • 호기심을 갖고 다양한 방식으로 집요하게 쪼개서 보는 것.

데이터로 타당성 평가 하기

• 왜 해야 하는가?: 안될 만한 일에 시간과 자원을 낭비해서는 안됨.

• 어떻게 해야 하는가? : 결과 예측은 어렵다. 그러나 타당성을 미리 평가 하고 우선순위를 정할 수 있다.

• 현재 많은 사용자들이 이용하고 있는가?

• 지표에 개선의 여지가 많은가? 적은가?

타당성 평가 기준

• Feature adoption:몇명이 사용하는가?
  - 목표한 만큼 많은 유저들이 이용하면 1차적으로 성공한것으로 판단.

•  

  Feature Retention: 한번 사용한 이후에도 계속 이용하는가?
  - 한번 이용하고 마는 것이 아니라, 계속해서 이용한다면 2차적으로 성공한 것으로 판단.

배울 것

** 엑셀 피벗 테이블 익히기

ㄴ 엑셀 피벗 테이블 기능 학습, 익히기***********