[인프런 워밍업 클럽] 4주차 회고

학습 내용데이터 축적을 위한 기본 개념데이터는 투자가 필요한 자원 : 데이터 축적 정의, 코딩 작업, 툴 등등Event based analytics기본개념 : event, propertyevent taxonomy 설계 과정이름짓는 규칙 PA 주요개념들이벤트 베이스트 애널리틱스이벤트 기반 데이터분석유저와 제품 사이 일어나는 상호작용회원가입, 버튼 클릭, 결제 등등툴을 갖추면 할 수 있는 것들제품 툴을 쓰면 데이터 엔지니어링 역량이 뛰어나지않아도, 데이터 분석가가 없어도 데이터를 분석할 수 있음이벤트 프로퍼티이벤트에 수반되는 상세 정보파라미터, 어트리뷰트라고도 불림 eg : 상품 카테고리, 세부 카테고리, 제품 이름, 제품 id, 쿠폰 적용여부 등등… 데이터 드릴다운을 위해 필수적이다..user property 유저의 세부정보유저 이름, 회원가입일, 나이, 사용 기기 등등상용pa툴에서 자동으로 수집되는 사용자 정보가 있으나 다른 유저 속성은 우리가 직접 정의 필요어느 시점에 업데이트할것인지 정의 필요eg 이메일, 나이, 지역, 누적 구매금액 등등사용자가 행동하는 값에 따라 달라지는 유저 프로퍼티가 최신성을 유지하려면 언제 업데이트 할 것인지 시점도 정의해야한다.DATA TYPES나이는 숫자 타입으로 저장한다 등등numeric(숫자): 사칙연산 등 각종계산 가능datetime 날짜와 시간string 문자열 / 숫자로 이루어진 문자열도 있음boolean : 예/아니오, t/fEnumerated 제한된 집합 안에서 하나의 값을 택하는 경우 > string보다 효율적임client side/server side데이터 트래킹을 위해 데이터 전송 작업 필요client side : 유저 pc, 스마트폰에서 바로 툴 업체 데이터로 전송장점클라이언트 사이드에서만 발생하는 유저 인터랙션 트래킹가능 익명 유저 트래킹가능단점광고차단으로 데이터 유실 가능수정사항 즉시 업뎃 어려움(배포해야됨..)서버 사이드에서만 일어나는 이벤트는 트래킹 불가함server side : 유저 데이터 서버로 전송장점 : 데이터 유실안됨, 수정 즉시반영가능, 서버사이드 트래킹가능단점 : 유저 인터랙션 트래킹 어려움, 익명 유저 트래킹하려면 추가작업 필요-> 그래서 결국 둘 다 쓴다-> 이벤트데이터를 어디서 트래킹 할 것인지 정의해야함 Event taxonomy 설계taxonomy : 분류 체계Event taxonomy 설계 : 이벤트 트래킹 플랜 만들기접근법탑다운 접근 데이터 활용 목적 정의하기비즈니스 퀘스쳔목적 달성을 위해 알아야 할것, 답을 찾아야 할 질문 정의하기이벤트 및 이벤트 프로퍼티 정의하기바텀업 접근제품의 주요 이벤트는 무엇인가에서 시작핵심 이벤트(결제 조회 등등)하지만 주로 탑다운으로 접근하는 것을 추천데이터 설계할 때부터 나중에 어떻게 활용할까 염두해야 한다처음부터 모든 이벤트를 트래킹하지말고 꼭 필요한 이벤트만 트래킹하자처음에는 30~50개부터 시작탑다운 접근법aaerm측면에서 접근하기naming convention일관성띄어쓰기 하이픈 대문자 명사동사 사용 등등명확성여러 사람이 보는 데이터기 때문에 한번에 알아볼 수 있어야함'국제 공용어인 영어 사용이벤트 세분화 : 얼마나 잘게 쪼갤까?정답은 없으나 각 행동이 구분되는 서로 다른 행동인지/본질적으로 같은 행동인지 판단해서 정의이벤트 텍소노미 문서만들기들어가야 할 항목네이밍 컨벤션 :이름 규칙,대소문자 띄어쓰기 하이픈 밑줄 등등이벤트 정보어떤 이벤트? 이벤트 이름, 클라이언트/서버사이드 구분 현재 구현단계 등등이벤트 프로퍼티 정보유저 프로퍼티 정보문서 작성, 관리 할 때기존 템플릿 활용하는 것을 추천데이터베이스 방식으로 정리하기노션처럼 문서에서 관계형 데이터베이스를 활용할 수 있는 툴 사용이벤트와 프로퍼티 사이 관계 정리하기 등등사후관리제품 변화에 따라 이벤트 트래킹/업뎃 필요사후관리 실수…네이밍 컨밴션 규칙 어기기오탈자, 불필요한 공백 넣기 등등새로운 기능을 개발하면서 데이터 트래킹 계획을 세우지 않기이벤트 프로퍼티 넣어놓고 문서 업데이트 안하기★데이터로 일하려면 : 데이터 축적 + 트래킹 + 사후관리 잘하기★ product discovery프로덕트 디스커버리 = 무엇을 만들지 결정하는 과정(decding what to duild)목표 : Valuable, usable, feasible, viable한 솔루션을 찾는 것왜 디스커버리라는 단어를 썼을까?아이디어>제품로드맵>요구사항>디자인>개발이라는 구시대적 제품 개발 프로세스 비판을 위해 등장신약 개발에서 discovery라는 용어를 사용하는 것에 착안하여 사용하기 시작함이터레이션과 실험큰 기회비용 발생 전 미리 assumption 검증해야함아이디어를 개발완료 후 마지막에 검증 XA/B테스트, 사용성 테스트 들은 방법일 뿐 그 자체가 실험은 아님문제 발견과 솔루션 발견솔루션 발견에 더 많은 리소스 투여하기아이디어 개발 완료 후 다음 프로젝트로 넘어가는 것이 아닌 지속적으로 성장시키기 위해 노력해야함Assumptions 검증 방법종류에 따라 적합한 검증 방법이 달라질 수 있음인터뷰, 설문조사, 시제품, 데이터분석, A/B 테스트, 사용성 테스트 등등낮은 비용, 빠르게 검증할 방법을 찾는 것이 가장 중요함100% 확신 가능한 결과를 낼 수 있는 검증방법은 없음 -> 실행을 위한 결단력이 필요함지양해야 할 전략자유롭게 아이디어를 낸다는 차원에서 난사하듯 아이데이션 하고 실행하는 것백로그..ICE scoring 전략의 역할 : 판단과 의사결정의 기준이 되는 Guiding Policy가 된다. -> 전략에 맞는 액션에 선택과 집중 가능무엇을 하지 않을 것인가를 정하는 것전략 방법Opportunity solution treeNorthstar Frame work공통점성과를 위한 비구조적 문제를 구조화하는 방법opportunity space, solution space 충분히 탐색하기의사결정에 도움을 주는 개념적 지도전략 : Opportunity solution tree하나의 목표 정의하기기회(니즈, 욕구, 페인 포인트) 발굴하기기회 맵핑하기 : 그룹핑, 세분화집중할 기회 정하기opportunity space 탐색솔루션 아이데이션 진행솔루션 assumptions 검증 및 실행 전략 : Northstar Frame workoutput-input 지표를 연결하는 metric hirechy에서 확장된 버전6개월~1년 단위로 꾸준히 점검 필요 구성 단계North Star Metric제품 조직이 영향을 끼칠 수 있다고 믿어지는 레벨의 지표중장기적 사업성과, 고객 가치를 제공하지 못하는 지표는 제외Input실험을 통해 인과관계 검증된 경우인과관계 확인 전 가정하여 설정 가능Opportunity고객니즈 페인포인트, 욕구, 솔루션의 방향성intervention솔루션Product Growth전제 : 제품에 확실한 핵심 가치가 있는 경우product worth solving 진행 필요중요한 문제인가?타당한 비즈니스 모델을 만들 수 있는가?시장에서 반응 있는 제품의 성장을 가속화 하는 방법그로스 A/B 테스트 여러번 하기실험이 성장에 기여하기 위해 탄탄한 기반이 필요함탄탄한 기반 : 그로스 레버, 그로스 모델에 대한 이해그로스 레버 : Acquisition, Retention, Monetization그로스 레버 : Acquisition마케팅, 세일즈를 통한 획득을 주로 생각하지만 제품을 활용해서도 고객 획득 가능방법레퍼럴 : 사용자들이 다른 사용들을 초대eg : 페이스북, 링크드인 등 소셜미디어, 드롭박스, 에어비앤조건고객이 제품에 만족고객이 제품의 가치를 금방 실감할 수 있다(quick time to value)많은 사람에게 어필할 수 있는 제품(broad value proposition)모든 제품이 바이럴하게 성장할 필요는 없음을 염두하기네트워크 효과 : 사용자가 늘어날수록 사용자가 가치를 얻을 수 있음(eg : 전화, SNS)제품이 광고판이 됨eg : calendly(일정을 잡으려다보니 서비스를 공유하게되고 자연스럽게 홍보가 됨) UGC로 사용자 유입시키기UGC : user generated content사용자가 제품을 이용하면서 자연스럽게 컨텐츠를 만듦사용자가 다른 사용자에게 공유eg : 스티비 뉴스레터, 타입폼검색엔진 노출eg : 핀터레스트, 트립어드바이저 다름 제품과의 연동(integration)eg세일즈포스 - 줌, 링크드인 등 연동 가능grammarly - 웹프로그램에 확장프로그램으로 제공우버 - 구글 지도와 연동B2B제품 : 제품 주도 성장(product-Led Growth, PLG)배경전통적 방식 : 영업자를 통해 고객를 획득해 탑다운 방식으로 유저들이 이용하게 됨최근 : 유저들이 제품 선경험 후 회사에 확산(바텀업)되어 공식 툴이 됨self-serve 방식 : 슬랙, 노션 등단, 세일즈를 대체하지는 않음작은 기업들 확보에 효과

[인프런 워밍업 클럽] 3주차 회고

Pm은 데이터를 활용해서 어떤 일을 하는가?데이터를 비즈니스에 활용한다는 것은 기록을 통해 현황, 패턴을 찾고 미래를 예측한다는 것높은 수준의 수학, 통계학적 지식이 필요하지 않고 사칙연산만 잘하면 된다!PM의 데이터 활용지표를 보고 사업현황 파악하기데이터를 깊이 보고 인사이트 찾기실행 전 타당성 평가하고 우선순위찾기실행 후 정량적으로 측정 및 평가상관관계 찾기필요 역량데이터 축적 역량의도를 갖고 데이터를 정의하기유저행동로그, event taxonomy 설계데이터 활용 역량지표이해하기, 데이터 분석 역량, 툴 사용 역량데이터 역량을 쌓고 싶다면?그렇게 일하는 회사를 가는 것이 좋다지표란?지표의 스펙트럼구체적이고 직접적인 ↔ 간접적인 지표구체적 : 지난 7일 간 회원가입자 수간접적 : 지난 7일간 활성화, 인게이지된 유저proxy 가능한 수준에서 정의하자중요한 것은 팀이 집중해서 성과를 개선하는 것지표 설정 프레임워크프로덕트에 맞는 지표 설정하기특별한 방법은 없으나 제품과 사업에 대한 깊은 고민, 이해가 필요프로덕트와 비즈니스의 본질유저가 오랫동안 이용하게 만드는 서비스 or 유저의 수요를 빠르게 매칭시켜주는 서비스?프로덕트가 잘 되고 있는지 알 수 있는 방법은?지표 설정 시 처음부터 맞는 지표를 찾을 수 없기 때문에 공통 프레임 워크를 통해 지표를 설정함acquisition(획득)충분히 많은 신규 유저/고객을 획득하고 있는가?비용 효율적으로 신규 유저/고객을 획득하고 있는가?CAC(고객 획득 비용) : 고객 1명을 획득하는데 드는 비용Customer Lifetime Value(고객 생애 가치) : CLV,CLTV,LTVpayback perido(투자 회수 기간)activation신규 사용자들이 습관을 형성할 수 있도록 초기 사용자 경험을 설계해야한다.retention 주요 인풋 중 activation이 가장 임팩트가 큼activation 3단계 : setup / aha / habit momenthabit : 사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성한 순간장기리텐션과의 상관관계를 기반으로 정의 필요aha moment : 사용자가 처음으로 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 순간setup moment : 사용자가 제품의 핵심 가치를 경험하기 위한 준비를 마친 순간ahamoment 도달 전 거쳐야하는 과정신규유저 / setup, aha, habit monet 전환율을 측정engagement리텐션에 영향을 주기 때문에 중요하다.breadth : 얼마나 많은 유저들이 서비스를 이용하는지day, wau, mau로그인, 접속이 아닌 핵심 행위를 했는가를 기준으로 판단해야함depth : 기능을 얼마나 깊이있게 이용하는지액티브 유저 중 n가지 이상의 기능을 이용한 사용자 수, 비율 등시간을 기준으로 : time spent / dau - 10만분/1만명 → 10분frequency : 얼마나 자주 이용하는지dau/mau, dau/wau : 이용 빈도 평균lnessL5+/7 : 1주일 중 5일 혹은 그 이상 제품을 이용한 이용자 수efficiencty : 성공적으로 과업을 완수하는지제품마다 유저들이 수행하는 과업이 다름retention고객이 제품을 계속해서 이용하는 것사업 모델에 따라 기준이 달라질 수 있음고객이 우리가 원하는 행동을 하는지 가 중요함리텐션율 : 특정 기간 동안 고객들이 유지되는 비율제품 이용 주기에 따라 적절한 시간 단위 정해야함측정 기간 단위 : 일 주 월 분기 연 4주 등정의기준 기간분모분자종류코호트 리텐션리텐션 커브Day N retentionBracket(bounded) retentionUnbounded retentionMonetization매출, 기간별 매출 성장율Paying users 수인당 매출(객단가) 지표ARPUARPPUNet revenue retentionMetric Hierarchy지표의 위계구조리텐션 아웃지표는 액티베이션, 인게이지먼트 등 인풋지표에 영향을 받음수식으로 명확히 표현되지 않는 인풋 아웃풋 관계도 중요함eg : 이커머스 - 상품 카테고리 개수, 카테고리 상품 다양성, 얼마나 쉽고 빠르게 찾을 수 있는가 등등프로덕트 비즈니스에 대한 고민다른 프로덕트 케이스 참고 이번주 회고과제 : 시간이 부족해서 급하게 하다보니 충분히 고민할 시간이 부족했다.. 다음 주에는 시간을 잘 확보하자종합첫 과제 회고가 있었다! 수정할 부분을 자체적으로 고쳐서 보완해보자데이터야놀자 행사를 다녀오느라 주말하루를 통으로 날려버리니 시간이 부족했다. 시간 관리를 잘 해야겠다.

[인프런 워밍업 클럽] 2주차 회고

1. 이번주 배운 내용1) 고객 전문가가 되기 위한 유일한 방법, 고객을 직접 만나기고객을 만난다는 것은 VOC, 영업부서의 고객의견 리서처가 수행한 조사를 전달 받는 것이 아님중간 개입자 없이 직접 고객을 만나는 것을 말한다고객의 경험, 생각, 감정을 생생하게 알 수 있음. 더 알고 싶은 것은 후속 질문으로 알아낼 수 있음우리가 얼마나 고객을 몰랐는지 알 수 있음고객에 대한 더 정확한 mental model을 만들 수 있음mental model : 고객 동기, 원하는 것, 어떤 문제를 해결하고자 하는지, 어떤 상황에서 제품을 사용하는지 등아이디어 창출 가능고객의 문제를 더 잘 알게되면 나오는 아이디어는 질적으로 다름재미와 보람지적 즐거움숫자로서의 고객이 아닌 실제 고객을 만나게됨PM전문성 축적고객을 만나본 적 없는 Pm/PO들과의 차별성좋은 질문을 하면서 고객과 만나본 사람들은 다름안티 패턴바빠서 고객 못 만남우선순위가 높은 작업은 고객을 만나는 일이다?작업을 위해 시간을 할당해놓기!꼭 PM이 하지 않아도 되는 일(프로젝트 관리, TC작성 및 수행)은 팀원과 나누기만나기가 두려움안좋은 피드백을 들을까 두렵다.뭘 물어봐야할지 몰라 두렵다.인터뷰 방법 학습하기전문UX리서처가 아니어도 큰 비용을 쓰지 않아도 할 수 있음영업 CX등 다른 조직에 의존전달만 받고 만나지 않기전달 받은 이야기들은 많은 정보들이 생략, 요약되기 때문에 충분한 정보를 얻기 어렵다CS나 영업 조직의 관점은 제품 조직의 관점과 다르다.파악하는 맥락이 다를 수밖에 없음.내부직원들을 고객이라고 생각이미 제품에 익숙한 사람들은 도움이 되기 어렵다.리허설 목적으로만 활용하기가깝고 편한 고객만 만남목적에 맞게 리크루팅 진행 X컴포트 존에 머무르고 싶어함목적에 맞게 불만족 고객, 이탈 고객, 제품에 익숙하지 않은 사람들을 모아 만날 줄 알아야한다.연례 행사식으로 진행프로젝트 성이 아닌 꾸준히 고객을 파악하고 assumption 검증 필요continuos DIcovery Habits1주일에 1~2명 만나기인터뷰 방법심층 인터뷰1:1 진행30분~ 1시간, 2시간설문조사는 후속질문을 할 수 없기 때문에 고객을 깊이 있게 이해하기는 어렵다.미리 준비한 질문보다 후속, 추가 질문이 중요함포커스 그룹 인터뷰도 전문 모더레이터가 있더라도 난이도가 높아 비추천. 사람들은 집단의 영향을 받고 초면인 타인 앞에서 솔직한 이야기를 하기 어려워 함Q. 그러면 설문조사 후 일부를 추려서 후속질문을 하는 것은?Q. 그럼에도 많은 서비스들이 서비스 이용 설문조사를 하는 이유는 무엇일까요? 단순히 안티패턴 때문인지..?사용성 테스트제품 사용성 평가를 위해 수행하는 리서치진행자가 참가자에게 과업을 수행하게하고 수행 모습을 관찰 + 질문함사용성의 중요성 → 사용성이 낮으면 제품은 외면받음지식의 저주 : 내가 아는 것을 상대방도 알고 있을 것이다.**고객 리서치 설계 접근법 -> 우리가 어떤 ‘의사결정’을 할 것인가 에서 출발하기2) 심층 인터뷰 하는 법인터뷰 인원 : 의사결정에 필요한 정보를 얻을 때 까지. 10명부터 시작하는 것도 무난하다.인터뷰 설계 : 사업 질문 > 리서치 질문 > 인터뷰 질문 순인터뷰 질문 설계의 기술 : 의향이 아닌 실제 경험 묻기, 구체적인 상황, 경험 묻기인터뷰 가이드 준비테마에 따라 인터뷰 내용 정리 후 의사결정 반영3) 사용성 테스트 하는 법새 제품이나 기능을 만들 때, 개발작업 전 진행참가 인원은 일반적으로 5명이나 사용 그룹이 n개 인경우 그룹별 5인으로 구성태스크와 질문을 섞어서 테스트오프라인, 원격, unmoderated test 등의 방식 사용녹화 필수 2. 과제접근 관점 : 초기 서비스 기획을 위한 Assumption 검증을 위한 인터뷰를 설계하려 했다. 3. 종합칭찬하고 싶은 점 : 생성형 AI와 이전 인터뷰 설계를 활용하여 작성했다.아쉬웠던 점 : 인터뷰에 원하는 의도를 충분히 담지 못한 것 같다. 추가로 강의에서 알려주신 팁이나 주의사항을 제대로 활용하지 못한 것 같다.보완하고 싶은 점다른 인터뷰 가이드를 읽어보고 인사이트 얻기강의 내용을 바탕으로 다른 상황에서도 활용할 수 있도록 프롬프팅 고도화 작업을 진행하기

[인프런 워밍업 클럽] 1주차 회고

section 1프로덕트 매니저의 역할, PM고유의 전문성 네가지사용자와 고객 :정성+정량적 지식데이터 : '프로덕트가 어떻게 이용되고 있는가?' 를 파악할 수 있어야 함비즈니스 : 수익 구조, 니즈 등 사업이 어떻게 움직이고 있는지 파악산업 : 경쟁사 + 산업 동향 파악즉 PM이란, 단순히 기획안, 정책서 등 문서 작성을 하는 것이 아닌 문제를 파악하고 제품을 통해 해결책을 찾고 시장성을 만들어 내는 사람성공적인 프로덕트의 네가지 조건 : valuable, usable, feasible, viable프로덕트 매니저가 사업성과를 낸다는 것프로덕트 마켓 핏 찾기(PMF)시장(고객)을 만족시키는 제품 → 고객이 문제 해결을 위해 우리 서비스를 사용하고 있다.ㄴ (좋은)시장이란? : 사업이 성립될 수 있을만큼 많은 잠재고객이 있는 시장(aka 지불 의사가 큰 시장)Pre-PMF단계 라면 PMF를 찾는 것이 PM의 역할 PMF 이후의 제품 업무feature work : 제품 기능 확장으로 고객가치 창출 + 사업 가치 창출growth work :기존 시장 대상으로 더 많은 고객들이 제품을 사용하도록 만들어서 가치 창출ㄴ eg : 신규 유저 온보딩*pmf 를 찾는 과정에서도 제품은 성장을 함. feature work도 제품 성장을 위한 일인데, growth work는 좀 다름.접근성을 늘려서 수익을 늘리는 일PMF Expansion : 동일 제품으로 신규 시장 or 신규 제품으로 기존시장 or 신규 제품으로 신규 시장에 진출해서 성장하는 일Scail work : 스케일업을 위한PM이 사업성과, 사업 가치를 낸다는 것은? :PMF을 찾고 Feature Work를 통해 고객에서 가치제공 + 사업에도 가치를 만들고 Growthwork를 통해 사업 성장을 만들고 PMF Expansion을 통해 성장을 만들어내는 것*기능 기획, 프로젝트 관리가 아니라 큰 맥락을 염두하고 제품 조직이 어떻게 성과를 낼 수 있을지 실행하는 것mandate levels(*해야 하는 일이 무엇인지 파악하고 미리 선 제안할 때 참고하기)section 2문제, PM의 사고 알고리즘 - 문제정의, 문제해결문제정의비즈니스 환경에서 우리가 하는 모든 일은 문제를 해결하는 일문제 정의 : 문제를 명확하고 구체적으로 만들기문제 해결을 위해 배경을 알아야함 진짜 원인을 알아야 그 방법이 도출된 방식을 알 수 있고 그 방법이 원인 해결을 위해 맞는 해결책인지 알 수 있으니까. → 나도 다른 사람에게 설명할 떄 꼭 배경을 같이 설명하는게 좋겠다.problem space/solution space문제나 해결방법은 딱 떨어지는 것이 아니기 때문에 전방위적으로 사고할 수 있어야 한다.우리가 정의한 문제는 우리가 의식하지 못한 상위문제의 솔루션을 내포문제 정의에 도움이 되는 질문그 문제는 어떤 점 때문에 중요한가?해결해야하는 이유맥락은 무엇인가?누구의 문제이고 어떤 고민이 있는지 파악그 문제는 정말로 중요한가? → 선택에는 기회비용이 따른다. 기회비용 관점에서 사고하기맥락 파악 후 해야할 질문.꼭 해결할 필요는 없음기대가치 가늠하기 - 얼마나 많은 고객이 문제를 겪는가?(현상 아래) 원인은 무엇일까?문제해결문제 정의=분석, 문제 해결 = 창조아이데이션팀에 문제의 맥락 커뮤니케이션하기아이디어는 솔직하게 피드백논리적으로 말하기 이상의 것이 필요이터레이션제품을 만들고 학습하기를 반복함으로써 빠르게 이터레이션 싸이클 반복하기방법론 : 린스타트업, creative selection, braintrust린스타트업의 대표적인 오해 : 최소기능제품으로 빨리 출시하자!ㄴ MVP는 고객과 시장에 대한 가정 검증을 위해 사업적으로 타당한 최소 기능을 갖춘 제품을 말한다.-> 제대로 하려면?assumption(고객이나 제품에 갖고 있는 추측, 가정 등)을 문서 형태로 명확히 정의하기: 검증방법도 고객인터뷰, 랜딩페이지 테스트 등 어떤 방법론이 어떤 맥락에서 어떤 가정으로 테스트하는데 좋은지 알고 사용해야함 고객 피드백 수집 방법 계획: 직관이 아닌 고객의 (정성/정량) 피드백에 의존하기ㄴ 특히 정성 데이터를 통해 유저 행동의 why를 알 수 있음결론문제는 잘 정의해야 해결할 수 있다(조급하지 말자)문제 정의 맥락, 기회비용, 현상을 넘어 더 먼곳을 보자문제 해결은 분석이 아닌 창조의 영역*팀과 함께 협력적으로 아이디어를 내고 끊임없이 이터레이션*린 스타트업 오해 금지 가정 검증하기 고객의 모든 문제가 비즈니스가 되진 않는다 - 해결할 가치가 있는 문제우리가 가정한 문제가 중요한 문제인지 어떻게 알 수 있는가? → 고객가치 판단적극적으로 해결책을 찾는가문제 해결을 위해 시간과 돈을 쓰는가?타당한 비즈니스 모델을 만들 수 있는 문제인가? → 사업가치많은 사람이 겪는 문제인가?b2c 천만, b2b 10만개 조직문제를 인지하고 신경을 쓰는가?:인지하지 못한 문제는 시장이 존재하지 않는 것. 문제가 있다고 전도한다면 시장을 만들 수는 있지만 어려운 일문제 해결을 위한 충분한 예산이 있는가?반복해서, 자주 경험하는 문제일까? 회고과제접근 관점 : PM의 여러 관점을 생성형 AI 등장을 배경으로 상반된 입장을 살펴보고자 함. 종합칭찬하고 싶은 점 : 계획대로 학습을 진행했다. 아쉬웠던 점 : 과제를 하면서 느낀 점이지만 여전히 자료를 목적에 맞게 작성함에 있어 어려움을 느끼는 것 닽다.보완하고 싶은 점 : 보는 사람의 목적에 맞게 자료를 작성하는 방법에 익숙해지자. 총평 : 연차에 비해 잘하고 있는지 늘 의심하던 중이었는데 기준점으로 삼을 수 있을 만한 강의를 만난 것 같아 다행이라는 생각이 든다. 앞으로도 많은 인사이트를 얻을 수 있도록 열심히 배워봐야겠다. 특히 인스파이어드는 초반을 읽고 아직 다 읽어보지 못했는데 이번 스터디를 진행하면서 완독을 목표로 삼아야겠다.. 이번주도 잘 지나갔다! 다음주도 화이팅!