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데이터 기반 의사결정을 위한 주니어 PM의 로그 네이밍 전략

"데이터 분석, 툴(Tool) 공부만 하다가 포기하셨나요?" 대기업 PM은 이미 분석팀이 심어둔 데이터를 보기만 하면 됩니다. 하지만 스타트업이나 사이드 프로젝트의 PM은 다릅니다. 직접 로그를 설계하고, 이름표를 붙이고, 수집하는 '기반'부터 닦아야 합니다. "데이터가 중요하다는데, 대체 내 서비스 어디에 뭘 심어야 할까?" 더 이상 추상적인 개념에 매몰되지 마세요. 로그인 내역 확인부터가 진짜 데이터 기반 의사결정(DDDM)의 시작입니다.

2명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 무제한

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 데이터를 어떻게 심어야하는지

  • 로그 네이밍 규칙


데이터, 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요?
로그 네이밍부터 제대로 잡아봅시다.

로그 데이터는 단순한 기록이 아닌, 제품의 성장 언어이자 의사결정의 핵심입니다.
이 강의를 통해 복잡한 데이터 속에서 길을 잃지 않고, 명확한 인사이트를 얻어내는 PM으로 거듭날 수 있습니다.


회사의 중요한 결정, 데이터가 아닌 직감에 의존하다가 아차! 했던 경험, 혹시 없으신가요?

개발팀과의 소통에서 '로그'라는 단어에 머리가 하얘졌던 순간, 데이터 분석 요청을 받았지만 어디서부터 손대야 할지 몰라 막막했던 경험은요?

'클릭'이라는 모호한 로그 대신 'product_detail_page_click'처럼 명확한 이름으로 사용자의 행동을 정확히 파악하고 싶었던 적, 있으셨죠?

데이터 기반 의사결정이 어렵게만 느껴지셨다면, 이제 걱정 마세요.
이 강의를 통해 PM으로서 데이터를 '잘' 읽고, '정확히' 이름 짓는 방법을 배우며, 실질적인 제품 개선으로 이어지는 데이터 활용 역량을 갖추게 될 것입니다.


로그 네이밍부터 시작하는
데이터 기반 의사결정의 기초를 다집니다.

데이터를 '심는' 방법을 배워
'로그를 통해 성장하는 PM'으로 거듭나세요.




이 강의가 끝나면 당신은


직접 설계하고 수집한 로그 데이터로 의사결정의 정확도를 높입니다.

  • 막연한 추측이나 직관에 의존하는 대신, 실제 사용자 행동 데이터를 기반으로 더 합리적이고 신뢰도 높은 결정을 내릴 수 있게 됩니다. 데이터 기반 의사결정(DDDM)의 핵심 원리를 이해하고 서비스의 성장 동력을 스스로 확보하는 방법을 배웁니다.

서비스의 언어인 로그 데이터를 효과적으로 설계하고 활용합니다.

  • 로그 네이밍 규칙부터 시작하여, 사용자 행동의 '무엇'을 '어떻게' 기록해야 하는지 명확히 알게 됩니다. 잘못된 로그 네이밍으로 인한 데이터 분석의 오류를 방지하고, 서비스의 진짜 의미를 담은 데이터를 수집하는 전문가로 성장합니다.

데이터 기반 의사결정의 함정을 피하고 실질적인 인사이트를 도출합니다.

  • 데이터 과부하, 오해석, 낮은 데이터 품질과 같은 흔한 문제에 빠지지 않고, 명확한 목표와 핵심 지표(KPI)를 설정하여 가장 중요한 데이터에 집중하는 방법을 익힙니다. 수집된 데이터를 통해 사용자 니즈를 정확히 파악하고, 데이터 기반의 제품 개선 아이디어를 자신 있게 제안할 수 있게 됩니다.

개발팀과 효과적으로 협업하여 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축합니다.

  • 로그 데이터 설계 단계부터 개발팀과 긴밀하게 소통하고 협업하는 노하우를 배웁니다. 로그 데이터의 품질을 관리하고 검증하는 프로세스를 갖추어, 분석 도구에서 데이터를 정확하게 활용하고 궁극적으로는 제품 개선을 위한 실질적인 인사이트를 도출하는 능력까지 갖추게 됩니다.






✔️

데이터 기반 의사결정,
이제 PM의 필수 역량입니다

로그 네이밍,
데이터 기반 의사결정의 첫걸음

본 강의는 데이터 기반 의사결정(DDDM)의 핵심 원리와 프로덕트 매니저(PM)로서의 역할을 명확히 이해하도록 돕습니다. 스타트업 환경에서 직접 로그를 설계하고 네이밍하는 구체적인 방법론을 익혀, 데이터를 기반으로 한 합리적이고 성공적인 제품 개발을 위한 실질적인 가이드라인을 제공합니다.

실질적인 로그 설계 및 네이밍 실습

강의에서는 '로그 데이터: 제품의 언어이자 성장 동력'이라는 관점에서 사용자 행동을 기록하는 방법을 배웁니다. 특히 버튼 클릭, 페이지 뷰, 사용자 입력 등 다양한 상호작용에 대한 로그 네이밍 전략을 구체적인 예시와 함께 실습하여, 데이터 수집의 정확성을 높이고 실제 제품 개선 아이디어를 도출하는 역량을 기릅니다.


📚

데이터의 시작점을 잡는
로그 네이밍 전략

Section 1

데이터 기반 의사결정의 이해와 PM의 역할

데이터 기반 의사결정(DDDM)의 중요성과 PM의 역할에 대해 학습합니다. 추측이 아닌 객관적인 지표와 사용자 행동 데이터를 바탕으로 합리적인 결정을 내리는 방법을 배우고, DDDM이 제품 성장에 미치는 긍정적인 영향과 성공 사례를 탐구합니다. 또한, 데이터 과부하, 오해석, 낮은 데이터 품질과 같은 일반적인 함정을 파악하고 이를 해결하기 위한 전략을 배웁니다.


Section 2

핵심 지표(KPI) 정의 및 효과적인 추적 계획 수립

제품 성공을 위한 핵심 지표(KPI)를 이해하고 선정하는 방법을 익힙니다. SMART 원칙에 기반하여 KPI 추적 목표를 설정하고, 사용자 여정을 기반으로 효과적인 이벤트 스키마를 설계하는 실습을 진행합니다. 최종적으로 추적 계획서를 작성하고 검토하는 과정을 통해 데이터 수집의 기반을 다집니다.


Section 3

표준 로그 네이밍 규칙 및 이벤트/속성 정의

데이터 품질을 향상시키기 위한 표준 로그 네이밍 규칙의 중요성을 학습합니다. 사용자 행동의 '무엇'을 기록할 것인지 이벤트(Event)를 정의하고, 이벤트에 대한 '상세 정보'를 담는 방법으로 속성(Property/Parameter)을 정의하는 방법을 상세히 배웁니다.


Section 4

다양한 사용자 행동에 대한 로그 네이밍 전략

버튼 클릭, 페이지 뷰, 사용자 입력 등 다양한 사용자 행동에 대한 로그 네이밍 전략을 구체적으로 학습합니다. 또한, 복합적인 상호작용과 예외 상황 발생 시 로그를 어떻게 효과적으로 네이밍할지에 대한 실질적인 방안을 모색합니다.


이런 분들의 고민을
해결할 수 있어요!

📌

초보 PM

로그 데이터 수집의 중요성은 알지만,
어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막한 분

📌

데이터 분석 경험이 적은 기획자

서비스의 핵심 지표를 정의하고,
데이터를 통해 제품 개선 방향을 설정하는 데 어려움을 겪는 분

📌

사이드 프로젝트를
운영하는 모두

사용자 행동 데이터를 명확하게 기록하고 관리하는 방법을 몰라,
서비스 성장에 데이터를 활용하지 못하고 있는 분

수강 전 참고 사항


실습 환경

  • 별도의 개발 환경 설정 없이 웹 브라우저만 있으면 됩니다.

  • 강의 내용을 따라 하며 간단한 로그 예시를 직접 작성해 볼 수 있습니다.

  • 강의 수강을 위한 PC나 노트북 사양에 대한 특별한 요구사항은 없습니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 데이터 기반 의사결정(DDDM)의 개념을 처음 접하는 분들도 이해하기 쉽게 설명합니다.

  • 로그 데이터에 대한 사전 지식이 없어도 괜찮습니다.

  • 스타트업이나 개인 프로젝트에서 데이터를 직접 다루고 싶은 분들에게 특히 유용합니다.

학습 자료

  • 강의 자료를 제공하여 학습 내용을 복습할 수 있습니다.

  • 실제 서비스에 적용 가능한 로그 네이밍 규칙 예시를 참고할 수 있습니다.

  • 데이터 기반 의사결정을 위한 실질적인 사고방식을 배울 수 있습니다.


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 데이터를 처음 심고 확인하고자 하는 사람들

  • 데이터의 용어를 한 번도 들어보지 못한 사람들

안녕하세요
Nada입니다.

52

수강생

4

수강평

4.8

강의 평점

3

강의

10회 이상 웹·앱 메이킹 프로젝트를 진행했으며, 그중 3개의 서비스를 실제로 배포하여 현재까지 운영하고, 운영되고 있습니다.
EPSON Innovation Challenge in Korea에서 최우수상을 수상하였고, 애플 디벨로퍼 아카데미에서 다양한 협업과 문제 해결 프로젝트를 진행하였습니다.
ADsP 자격증을 보유하고 있으며, 현재는 스타트업에서 1인 PM으로 재직 중인 김예지입니다.

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커리큘럼

전체

18개 ∙ (2시간 13분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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