📖 2주차 학습 내용 요약

고객 전문가가 되는 법

• 고객을 직접 만난다

  • 1대1 심층 인터뷰

  • 사용성 테스트

• 고객을 만나기 전 설계가 필요함

  • 리서치의 목적은 더 나은 의사결정을 하기 위한 것

  • 의사결정에 필요한 정보와 지식을 획득하기 위해 리서치 설계

     

   

1대1 심층 인터뷰

• 인터뷰 인원은 10명부터 시작하자

• 설계 순서

  • 사업 질문 : 우리 사업이 이뤄야 하는 중요한 목표, 해결해야 하는 중요한 문제 ( = 우리가 해야 할 의사결정)

    • 어떻게 하면 고객 이탈을 줄일 수 있을까?

  • 리서치 질문 : 목표를 이루고 문제를 해결하기 위해 리서치에서 답을 얻고자 하는 질문

    • 이탈한 고객들은 어떤 사람들인지?

    • 어떤 순간에 제품에 실망하여 이탈을 결심하는지?

  • 인터뷰 질문 : 리서치 질문에 답을 얻기 위해 인터뷰에서 실제로 하는 질문 (리서치 질문을 그대로 하면 안 됨)

    • 해지를 하게 된 결정적 이유는 무엇인가요?

       

사용성 테스트

• 사용성이란

  • 유저가 제품을 사용할 수 있나?

  • 제품을 이해할 수 있나?

    • 이 제품을 이용해서 뭘 할 수 있는지 이해

    • 제품 작동 방식을 알고 뭘 하면 어떤 결과가 나오는지 이해

  • 기능을 발견할 수 있나?

    • 기능을 찾아 들어가는 경로가 직관적이어야 함

• 5명만 테스트하면 웬만한 사용성 문제는 찾아낼 수 있음

• 새로운 제품이나 기능을 만들 때, 리디자인, 기능 개선 시 수행

  • 매몰비용이 너무 커지지 않을 시기에 (엔지니어가 구현하기 전)

  • 그렇지만 사용자가 경험할 수 있는 프로토타입은 있을 때

• 진행 방법

  • 유저가 우리 제품에서 수행할 만한 현실적인 태스크를 주기

  • 질문하기

PM의 데이터 활용

• (의사결정 전) 지표를 이용해 사업의 현황 파악

  • 어떤 지표들이 존재하는지 알고

  • 각 지표들이 어떤 의미이고

  • 지표의 값에 따라 우리가 어떤 의사결정을 해야하는지 알기

• (의사결정 전) 데이터 드릴 다운을 통해 인사이트 찾기

  • 데이터를 집요하게 쪼개서 봐야 함

• (실행 전) 타당성을 평가하고 우선순위 정하기

  • 우리 제품 조직의 시간과 자원을 써서 진행할 만한 일인지 평가

    • 현재 많은 사용자들이 이용하는지, 지표에 개선 여지가 많은지

• (실행 뒤) 결과를 정량적으로 측정하고 평가

  • 몇 명이 사용하는가? (Feature Adoption)

  • 한 번 사용한 이후에도 계속 사용하는가? (Feature Retention)

• + 데이터 간 상관관계 찾기

• SQL 데이터 추출, 엑셀 피벗 테이블

데이터를 잘 활용하는 PM이 되려면?

• 데이터 축적 역량 (로그 설계, Event Taxonomy 설계)

  • 의도를 가지고 데이터를 정의해야 함

    • 어떤 데이터를 축적할 것인지 정의

    • 그 데이터를 어떤 형태, 어떤 이름으로 축적할 것인지 정의

• 데이터 활용 역량

  • 지표 이해하기

  • 데이터 분석 역량

  • 툴 사용 역량

💬 회고

• 예전에 고객 인터뷰를 나가기 전 질문을 미리 준비해갔는데, 강의를 듣고 생각해보니 잘못된 부분이 많았다.

  • 고객의 의향을 물어봤던 것, 유도 질문 (~한 기능이 추가되면 쓰실 건가요?)

  • 원리, 원칙을 물어봤던 것 (~할 때 어떤 점을 주로 고려하세요?)

• 로그 설계 시 어떤 데이터를 축적할 것인지 정의하고, 그 데이터의 형태와 이름도 정의한다는 게

  • 축적할 데이터가 쌓일 테이블의 컬럼명이나 컬럼 속성을 정하는 걸 말씀하시는 건지? 궁금해져서, 조금 찾아봐야겠다.

     

🔖 출처

• 강의명 : 시작하는 PM/PO들에게 알려주고 싶은, 프로덕트의 모든 것

• 지식공유자 : 김민우

• 강의 링크 : https://www.inflearn.com/course/시작하는-pmpo-모든것