가장 먼저 떠오르는 것이 판단을 만든다

뉴스에서 항공 사고 장면을 연달아 본 날이면, 평소엔 아무렇지 않던 비행기 탑승이 갑자기 두려워지곤 한다. 통계로는 자동차가 더 위험하다는 말을 들어도 마음이 쉽게 바뀌지 않는다. 머릿속에서 선명하게 재생되는 장면이 판단의 첫 재료가 되기 때문이다. 이처럼 ‘쉽게 떠오르는 것’이 곧 ‘자주 일어나는 것’처럼 느껴지는 현상을 ‘가용성 휴리스틱’이라 한다. 일상은 ‘한 사례’로 쉽게 과장된다가용성 휴리스틱은 복잡한 확률을 계산하기 어려울 때 사람이 쓰는 지름길 사고다. 떠올리기 쉬운 사례일수록 더 그럴듯하고 더 흔하다고 판단한다. 그리고 그 판단이 굳어져 실제 확률을 체계적으로 과대평가하는 단계에 이르면 가용성 편향이 된다. 뉴스에서 사고를 자주 봐서 ‘사고 장면이 쉽게 떠오르는 것’은 휴리스틱의 작동이고, 그래서 ‘비행기는 실제보다 훨씬 위험하다’고 믿게 되는 것은 편향의 결과다. 이 과정은 감정과 결합될수록 강해진다. 충격적이고 시각적인 정보는 더 생생하게 남아 쉽게 가용해지고, 떠올린 이미지에 붙은 불안이나 분노가 위험 판단을 더 크게 부풀린다. 전체 발생률보다 한두 개의 사례를 더 믿는 ‘기저율 무시’도 곁에 붙는다. 결국 우리는 확률을 읽는 대신 기억을 읽는다.이 현상은 일상에서도 자주 드러난다. 강력 범죄 보도를 며칠 연속으로 본 뒤 “요즘은 밖이 너무 위험하다”는 말이 자연스럽게 나오고, 외출 자체를 피하게 된다. 친구 한 명이 중고거래 사기를 당했다는 이야기를 들으면 전체 거래가 ‘거의 다 사기’처럼 느껴져 정상적인 거래까지 의심하게 된다. 확률이 아주 낮은 사고를 한 번 상상한 뒤 “절대 하면 안 된다”로 결론 내리는 것도 비슷한 흐름이다. 떠오름이 강해질수록, 실제 빈도보다 ‘최악의 시나리오’가 판단을 밀어붙인다. 디지털 서비스에서는 이 심리가 어떻게 적용될까?디지털 서비스는 이 심리를 ‘이용’하기도 하고 ‘교정’하기도 한다. 예를 들어 지도 앱의 혼잡도 그래프는 사용자가 “지금 가면 붐빌까”를 판단할 때 떠올리는 근거를 바꾼다. 기능이 없으면 지난번 토요일 저녁의 혼잡한 기억 한 장면이 모든 판단을 지배한다. 그러나 그래프가 눈앞에 있으면, 사용자는 자신의 기억보다 화면에 보이는 수치를 더 먼저 떠올린다. 즉, 서비스가 사용자의 가용한 단서를 ‘기억’에서 ‘데이터 표시’로 재배치하는 셈이다. 이는 선택 피로를 줄이는 장점이 있지만, 동시에 그래프가 정답처럼 보일 때 과신을 낳을 위험도 있다. 주변 행사 같은 특수 상황, 표본이 적은 지역의 오차, 갑작스러운 유입 같은 변수를 사용자가 떠올릴 기회가 줄어들기 때문이다.그래서 좋은 설계는 정보의 가용성을 높이되, 불확실성도 함께 가용하게 만든다. 혼잡도 옆에 신뢰도 배지를 두거나, “오늘은 주변 행사로 변동이 클 수 있다” 같은 한 줄을 고정해 두면 사용자는 ‘가능한 오차’를 판단 재료로 다시 끌어올릴 수 있다. 수치 하나로 단정하기보다 범위를 보여주는 방식도 같은 목적을 가진다. 더 나아가 혼잡이 높거나 신뢰가 낮을 때 덜 붐비는 시간대나 비슷한 대안 장소를 바로 제시하면, 사용자의 머릿속에 떠오르는 선택지가 넓어진다. 여기서 핵심은 사용자가 떠올릴 수 있는 ‘대안’을 화면이 먼저 만들어 주는 데 있다. 그래프가 만든 단서의 힘을, 다시 다양한 선택으로 분산시키는 방식이다.보안 경고는 가용성 편향이 가장 강하게 작동하는 무대다. 해킹은 자주 겪지 않으니 대부분의 사용자는 “난 아직 문제 없었다”는 부재의 경험으로 위험을 낮게 평가한다. 반대로 “비밀번호가 노출되었다” 같은 경고는 피해 이미지를 즉시 소환해 위험을 크게 느끼게 한다. 이때 경고가 공포를 자극하는 방향으로만 설계되면 과잉 반응과 경고 피로를 동시에 부른다. 자주 뜨는 강한 경고는 결국 ‘또 뜬다’는 무감각을 더 가용하게 만들고, 공격자가 비슷한 패턴을 모방하기도 쉬워진다. 따라서 경고의 목표는 겁을 주는 것이 아니라, 사용자가 실행할 절차를 가장 선명한 단서로 만드는 데 있어야 한다. 위협 메시지 대신 “지금 가장 효과적인 조치 2가지만 하면 된다”는 식의 단계형 체크리스트가 앞에 오고, 나중에 하기 같은 선택권도 숨기지 않아야 한다. 사용자의 자율성이 보장될 때 경고는 압박이 아니라 도움으로 읽힌다.콘텐츠 추천에서도 가용성은 조용히 방향을 만든다. 넷플릭스의 Top 10 같은 행은 홈에서 반복 노출되며 특정 작품을 ‘가장 먼저 떠오르는 후보군’으로 만든다. 선택의 순간 사람은 수백 개 목록을 평가하지 않고, 떠오르는 몇 개 중에서 고른다. 여기에 “남들이 많이 본다”는 사회적 증거가 붙으면, 인기 자체가 품질 신호처럼 작동한다. 문제는 이 신호가 너무 강해질 때 탐색이 죽고 다양성이 줄어든다는 점이다. 또한 계산 방식이 불명확하면 “조작된 것 아닐까”라는 불신이 생긴다. 그래서 Top 10을 노출하더라도, 바로 옆에 ‘숨은 보석’이나 ‘취향과 비슷하지만 Top10 밖’ 같은 대항 레일을 페어로 붙여야 한다. 인기 외의 판단 단서인 장르, 길이, 톤, 완결 여부를 전면에 두면 사용자는 ‘인기’ 하나만 떠올리지 않게 된다. “최근 7일, 지역 기준”처럼 최소한의 범위를 명시하는 투명성도 불신을 줄이는 안전장치가 된다.노출을 늘려 익숙함을 쌓고 싶다면 더더욱 타이밍이 중요하다. 결정 직전에 “이게 정답”을 반복하면 정보가 아니라 압박이 된다. 대신 행동 이전에는 존재를 알리고, 행동 순간에는 화면을 단순하게 두며, 언제든 다른 선택으로 쉽게 이동할 수 있게 해야 한다. 무엇이 먼저 떠오르게 할 것인가결국 가용성 휴리스틱은 인간의 결함이라기보다, 제한된 자원으로 살아가는 방식이다. 문제는 그 지름길이 언제든 왜곡으로 넘어갈 수 있다는 데 있다. 디자이너가 만드는 UI는 사용자의 머릿속에 무엇을 쉽게 떠올리게 할지 결정한다. 한 줄의 문구, 색 하나, 배지 하나, 반복 노출되는 레일 하나가 판단의 출발점을 바꾼다. 그러므로 설계의 질문은 “무엇을 보여줄까”를 넘어 “무엇이 가장 먼저 떠오르게 될까”로 바뀌어야 한다. 편의를 주되 과신을 막고, 위험을 알리되 공포를 팔지 않고, 인기를 보여주되 대안을 숨기지 않는 방식으로 가용성을 다루는 것이 장기 신뢰를 지키는 길이다. 결국 그 균형이 사용자 경험을 만든다. 디논과 함께하는 독서모임의 일환으로 작성되었습니다.⬇ 독서모임 링크 ⬇https://inf.run/owwZX

AI와 대화는 늘어나는데, 왜 더 외로워지나

AI와 대화하는 일이 일상이 됐다. 질문을 던지면 즉시 답이 오고, 감정을 털어놔도 비난받지 않는다. 그런데 이상하다. 더 많이 연결된 것 같은데, “관계가 얕아지고 외로움이 커진다”는 말이 자꾸 들린다. 이 역설은 왜 생기는가. 답은 단순하다. 대화가 늘어난 것과 관계가 쌓이는 것은 다른 일이기 때문이다. 사람은 ‘사람’을 너무 쉽게 만들어낸다가로등 두 개가 멀리서 보이면 순간 얼굴처럼 느껴질 때가 있다. 점 두 개만 있어도 뇌가 “눈”을 먼저 찾아내는 성질이 있기 때문이다. 이런 현상을 파레이돌리아라고 부른다.여기에 말투나 반응이 조금만 더해지면, 우리는 기계를 기능이 아니라 “누군가의 태도”처럼 받아들인다.“제가 도와드릴게요” 같은 1인칭 말투타이핑 중… 같은 신호기다림과 반응의 리듬이런 단서가 붙는 순간, 화면 속에 ‘거기 있는 느낌’이 생긴다. 이게 사회적 현존감이다. 문제는 여기서부터다. 그 ‘거기 있는 느낌’이 너무 편하면, 실제 사람에게 연락할 에너지가 줄어든다. “충분히 이야기한 것 같은 기분”은 생기는데, 정작 관계는 쌓이지 않는 상태가 된다. 편리함은 관계의 ‘불편’을 지워버린다사람 관계에는 불편이 있다. 타이밍을 맞춰야 하고, 거절당할 수도 있고, 말이 어긋날 수도 있다. 반면 AI는 기다릴 필요가 없고 상처받을 위험도 적다. 사람은 자연스럽게 위험이 적은 쪽으로 이동한다.이 선택이 반복되면, 사람 관계를 유지하는 작은 근육이 약해진다.먼저 연락하기어색함을 견디기갈등을 조정하기그러다 보면 사람 관계가 더 어렵게 느껴지고, 다시 AI로 돌아가게 된다. “더 편한 쪽”이 “더 익숙한 쪽”이 되기 때문이다. ‘진짜 소외된 사람들’에게는 도움이 된 사례도 있다“AI는 다 나쁘다”가 아니다. 진짜로 고립된 사람들, 특히 노인 외로움에서는 기술이 ‘작은 행복’을 만든 사례가 있다.말이 많지 않아도, ‘반응하는 존재’가 위로가 되는 경우뉴욕주 노인복지국(NYSOFA)은 사회적으로 고립된 노인에게 움직이고 소리를 내는 로봇 반려동물을 제공해왔다. 만지면 반응하는 작은 존재가 “누군가가 곁에 있는 느낌”을 만들고, 정서적 안정에 도움을 주는 방식이다. 이 사례가 시사하는 점은 간단하다. 외로움이 심한 순간에 꼭 “깊은 대화”가 필요한 게 아니다. 따뜻한 반응 하나가 하루를 버티게 하기도 한다.요양시설에서 동반 로봇이 외로움을 낮춘 연구도 있다. 물범 모양 동반 로봇 PARO는 요양시설 환경에서 진행된 무작위 대조 시험에서, 로봇과 상호작용한 집단의 외로움이 감소했다는 결과가 보고됐다. 핵심은 “사람을 대체하는 친구”가 아니라, 정서적 완충을 만드는 장치였다는 점이다.AI가 먼저 말을 걸고 루틴을 제안하는 ‘ElliQ’ 같은 시도NYSOFA는 노인 대상 AI 동반 로봇 ElliQ 프로그램을 운영하며 외로움 감소를 보고한 바 있다. 여기서 중요한 포인트는 “그냥 대화 상대”가 아니라, 먼저 제안하고, 작은 행동을 꺼내주는 설계에 있다. 행복을 주되, 의존은 키우지 않으려면 ‘다리’가 필요하다이쯤에서 결론은 단순해진다. AI/로봇이 행복을 줄 수 있느냐는 “기술의 선악”이 아니라 어떤 방향으로 설계했느냐에 달려 있다. 여기서 기준이 두가지 있다.대체(Substitute): AI 안에 오래 머물게 만들어 사람 관계를 약화시키는가다리(Bridge): 잠깐 안정시킨 뒤 사람/현실로 이어주는가 대화의 끝은 ‘더 대화’가 아니라 ‘현실 행동’이어야 한다.“한 줄 안부 보내기”, “내일 산책 약속 잡기” 같이 부담 없는 행동으로 닫아야 한다.친밀함은 기본값을 낮게, 필요할 때만 올려야 한다.너무 사람 같은 말투/애칭은 쉽게 의존을 만든다. “따뜻함 다이얼”처럼 조절 가능해야 한다.과사용 신호에는 ‘부드러운 쉬어가기’를 줘야 한다.심야·장시간·반복 사용일수록 “잠깐 쉬기/타이머로 마무리” 같은 선택지가 필요하다. AI를 더 사람처럼 만들기보다, 사람에게 더 닿게 만들어야 한다AI는 점점 더 사람처럼 느껴지게 된다. 그건 사실이다. 그리고 그 덕분에, 특히 고립된 노인처럼 “진짜 소외된 사람들”에게는 작은 안도감과 일상의 버팀목이 될 수도 있다. 다만 방향을 잘못 잡으면, 따뜻함이 관계를 대신해버릴 수 있다. 그래서 AI는 친구가 아니라, 연결의 다리로 설계되어야 한다. 그때 비로소 기술은 외로움을 덮는 것이 아니라, 행복을 조금씩 회복시키는 쪽으로 작동할 것이다. 디논과 함께하는 독서모임의 일환으로 작성되었습니다.⬇ 독서모임 링크 ⬇https://inf.run/owwZX

2차 효과는 피할 수 없다: 디자이너가 설계할 것은 ‘회복력’

통제 불가능한 세상에서 ‘손 놓지 않는’ 방법서비스를 설계할 때 우리는 늘 “이 버튼을 누르면 전환이 오를 거야”, “리뷰 리워드를 주면 후기 수가 늘 거야” 같은 1차 효과를 기대한다. 그런데 현실은 대부분 2차 효과로 돌아온다. 사람들이 우리의 의도를 그대로 따르지 않고, 보상과 규칙이 만드는 가장 쉬운 길을 찾아 움직이기 때문이다.문제는 간단하다. 2차 효과를 완벽하게 예측하고 제어할 수 있을까? 솔직히 불가능에 가깝다. 하지만 불가능하다고 해서 손을 놓을 수는 없다. 디자이너가 할 일은 “완벽 통제”가 아니라, 부작용이 생겨도 시스템이 무너지지 않게 만드는 것이다.이 글은 그걸 위해 꼭 알아야 할 5가지 렌즈(Perverse incentive, Cobra effect, Goodhart, Campbell, Reward A hoping for B)를 배달앱 리뷰 사례로 설명하고, 마지막에 “디자이너가 실제로 할 수 있는 일”을 정리한다. 배달 리뷰 리워드가 ‘역효과’로 변하는 이유0. 먼저 A와 B를 나누자B(진짜 목표): 주문 전에 도움이 되는 리뷰가 늘어나서, 사용자의 실패 주문이 줄어드는 것A(우리가 실제로 보상하는 것): “리뷰를 작성했다”는 사실(개수), 혹은 별점 평균 같은 쉬운 지표여기서부터 대부분의 문제가 시작된다. 1. Reward A, hoping for B: A를 칭찬해놓고 B를 기대하는 실수배달앱에서 흔한 문구: “리뷰 쓰면 서비스 드려요.”이건 사실 “리뷰 작성(A)”을 보상하면서, “유용한 리뷰(B)”가 늘어나길 기대하는 설계다.하지만 사용자는 이렇게 최적화한다:혜택을 받는 가장 쉬운 방법 = 짧게라도 리뷰를 남기는 것 그 결과 “맛있어요/굿/재주문각” 같은 리뷰가 쌓이고, 리뷰 수는 늘어도 정보 가치는 올라가지 않는다. 2. Goodhart’s Law: 숫자가 목표가 되면 숫자만 올리는 요령이 생긴다리뷰 ‘수’가 목표가 되는 순간, 리뷰는 정보가 아니라 점수판이 된다.최소 노력으로 점수를 올리는 방법: 복붙, 한 줄, 의미 없는 사진KPI는 상승하지만, 구매 결정에 도움은 줄어든다.즉, “리뷰가 늘었다”는 숫자보다 중요한 질문은 이것이다:“리뷰가 늘어서, 사용자가 더 잘 선택하게 되었나?” 3. Campbell’s Law: 걸린 게 크면(돈/노출/평가) 왜곡·조작이 늘어난다별점/리뷰가 노출·매출·패널티와 직결되는 순간, 평점은 정보가 아니라 ‘이해관계가 걸린 전장’이 된다.“별점 올려주면 서비스 더 드릴게요” 같은 거래 유인이 생기고경쟁/불만이 쌓이면 별점 테러, 분쟁, 의심 사례가 늘어난다.리뷰 요청 카드/메시지가 ‘별점 5점이면 서비스’처럼 사실상 거래가 되는 순간, 평점은 쉽게 왜곡된다.핵심은 “사람이 나빠서”가 아니라, 시스템이 그렇게 행동하도록 만든다는 것. 4. Cobra effect: 문제를 줄이려다 문제를 키우는 루프가 생긴다코브라 효과는 “문제를 없애려고 보상을 걸었더니, 누군가 그 문제를 ‘생산’해서 보상을 타먹는” 패턴이다.배달 리뷰에서 이게 강하게 나타나는 순간은 보통 이럴 때다:리뷰 보상이 확정적이고(100%)검증/상한이 약하고어뷰징 ROI가 높을 때(다계정/반복 주문/형식 리뷰 등)배달 리뷰는 대체로 Goodhart/역인센티브에 가깝지만, 다계정·반복 주문·리뷰 공장처럼 ‘리뷰를 생산’하는 구조가 붙는 순간 코브라 효과에 가까워진다. 5. Perverse incentive(역인센티브): 숫자는 좋아졌는데 가치가 나빠지는 결과정리하면, 배달 리뷰 리워드는 이런 결과를 만들 수 있다.리뷰 수는 늘었는데리뷰 신뢰가 떨어져사용자는 더 자주 실패 주문을 하고CS/환불/불만이 늘어난다.이게 역인센티브(Perverse incentive)다. “좋아지려고 한 설계”가 “나빠지는 결과”를 만드는 것. 결론: 디자이너는 ‘통제’가 아니라 ‘회복력’을 설계한다2차 효과를 0으로 만드는 건 불가능하다. 그렇다면 디자이너의 역할은 무엇일까?디자이너는 결과를 완벽히 통제하는 사람이 아니라,부작용이 생겨도 시스템이 무너지지 않게 만드는 사람이다.그걸 위해, 제품 안에 3가지를 심어야 한다.가드레일(Guardrails): KPI와 함께 품질/신뢰/안전 지표를 같이 둔다.예: 리뷰 수↑와 함께 (저품질/복붙 비율, 신고율, 리뷰 열람 후 주문 전환, CS 분쟁)을 동시에 본다.속도 조절 장치(Controls): 상한/쿨다운/검증/정렬 보정한다.“예: 단순 리뷰 작성이 아닌, "맛/양/포장/배달 체크+한 줄 코멘트" 같은 정보성 리뷰를 입력할 수 있도록 유도한다.롤백과 학습 루프(Recovery loop): 이상하면 멈추고, 규칙을 업데이트한다.예: 중복률/신고율이 임계치를 넘으면 즉시 ‘보상 조건 강화’ 또는 ‘상단 노출 로직 변경’을 적용한다. 2차 효과는 피할 수 없다. 하지만 우리가 설계할 수 있는 건 있다. 안전하게 실험하고 빠르게 회복하는 시스템. 그게 디자이너가 할 수 있는 가장 현실적인 ‘통제’일 것이다. 디논과 함께하는 독서모임의 일환으로 작성되었습니다.⬇ 독서모임 링크 ⬇https://inf.run/owwZX

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM/PO 4주 차 발자국

4주 차 학습 내용섹션 7. 성과가 나는 제품을 만들기 위한Product DiscoveryProduct Discovery, 제품 발견Product Discovery, 실험과 가설 검증 제대로 알기Product Discovery의 기본 전제, 제대로 된 전략체계적인 Product Discovery를 위한 개념적 지도 그리기, 기회 솔루션트리 체계적인 Product Discovery를 위• 한 개념적 지도 그리기 NorthStar Framework섹션 8. 제품 성장시키기, Product Growth프로덕트 그로스(Product Growth) 소개첫 번째 그로스 레버(Growth (Lever) Acquisition: 제품으로 고객획득하기Retention: 가장 중요한 단 하나의 그로스 레버. Activation으로 리텐션 개선하는 법Retention: Engagement을 움직여서 리텐션을 개선하는 법Monetization: 제품에서 수익을 극대화하는 방법그로스 모델(Growth Model): 우리 제품의 성장 메커니즘 도식화해서 이해하기4주 차 학습 회고제품 발견과 성장에 관한 개념을 알려주시고, 여러 사례를 통해 방향을 잡아주셔서 좋았습니다. UXUI 디자이너지만 인사이트를 얻을 수 있는 아주 좋은 강의였습니다. 감사합니다.

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM/PO 3주 차 발자국

3주 차 학습 내용섹션 5. 데이터 전문성: 프로덕트 지표 프레임워크지표란 무엇인가, Proxy 지표지표를 토대로 의사결정하고 실행할 수 있게됨상시 모니터링 지표와 그때그때 확인하는 지표Acquisition우리는 충분히 많은 신규 유저/고객을 획득하고 있는가?신규 유저/고객을 비용 효율적으로 획득하고 있는가? Activation신규 획득한 유저들이 프로덕트의 핵심 가치를 경험하는 습관을 형성하는 것 Engagement사용자들이 제품에 관심을 갖고, 이용하고, 관계 맺는 것 Retention고객이 이 제품을 계속해서 이용하는 것 Monetization, Metric Hierarchy매출 관련 지표와 지표의 위계 구조섹션 6. 데이터 전문성: Event-Based Product AnalyticsEvent-Based Analytics, 데이터 축적을 위한 기본 개념 이해하기이벤트를 기반으로 하는 데이터 분석Property는 우리가 일일이 정의하고 기록해야 함 필수 작업, Event Taxonomy 설계하기Top-Down 접근Bottom-UP 접근꼭 필요한 이벤트부터 트래킹Event Taxonomy 문서 만들기 3주 차 학습 회고스스로 칭찬하고 싶은 점열심히 필기하며 미션 기간에 맞게 인강을 수강한 점아쉬웠던 점 / 보완하고 싶은 점 / 다음 주에는 어떻게 학습할지아쉬웠던 점과 보완하고 싶은 점은 없고, 다음 주에도 열심히 💪🏻💪🏻💪🏻3주 차 미션 해결 과정어떤 관점에서 접근했는지 / 문제를 해결하는 과정은 무엇이었는지 /왜 그런 식으로 해결했는지 / 미션 해결에 대한 회고3주 차 미션은 “프로덕트 지표 설정하기”였습니다. B2B 디지털 금 거래 서비스를 B2C로 확장하는 초기 단계라는 점을 고려해, 서비스의 특성과 사용자 행동 흐름에 맞는 지표를 선정하고 계산식과 후속조치를 정의했습니다. 금 거래라는 자산 중심 서비스 특성상 총 거래액, 거래 건수, 거래 성사율, 플랫폼 내 금 보유량을 핵심 지표로 설정했고, 각 지표의 변동에 따라 어떤 의사결정을 내려야 할지 구체적으로 시뮬레이션했습니다. 특히 매수·매도·송금·주얼리 구매 등 실제 거래 여정을 바탕으로 사용자의 중도 이탈 가능 지점을 파악하고, 거래 완주를 높이기 위한 UX·정책 개선 관점에서 접근했습니다. 단순한 숫자 측정이 아니라 지표를 통해 문제를 정의하고 개선 방향을 도출하는 것이 중요하다는 걸 배웠습니다.

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM/PO 2주 차 발자국

2주 차 학습 내용섹션 3. 고객에 대한 전문성 쌓기고객 전문가가 되기 위한 유일한 방법, 고객을 직접 만나기중간에 누군가를 끼지 않고 직접 고객을 만나서 이야기를 나누고 관찰해야 한다.고객리서치 설계 접근법목적 설정이 중요하다. 더 나은 의사결정을 하기 위한 목적.PM이 고객을 파악하는 가장 강력한 도구 1. 심층 인터뷰 하는 법고객의 '문제'를 파악하기에 좋은 리서치 방법의사결정의 근거로서 활용PM이 고객을 파악하는 가장 강력한 도구 2. 사용성테스트사용성 테스트는 언제하면 좋은지, 진행 방법 섹션 4. 데이터에 대한 전문성 쌓기PM은 데이터를 활용해서 어떤 일들을 하나데이터를 비즈니스에 활용PM으로서 데이터 역량을 어떻게 쌓을 수 있나의도를 갖고 데이터를 정의2주 차 학습 회고스스로 칭찬하고 싶은 점출퇴근길에 강의를 열심히 수강한 점아쉬웠던 점 / 보완하고 싶은 점 / 다음 주에는 어떻게 학습할지아쉬웠던 점과 보완하고 싶은 점은 없고, 다음 주에도 열심히 💪🏻💪🏻💪🏻2주 차 미션 해결 과정어떤 관점에서 접근했는지 / 문제를 해결하는 과정은 무엇이었는지 / 왜 그런 식으로 해결했는지 / 미션 해결에 대한 회고2주 차 미션은 “고객 조사 설계하기”였습니다. 제가 맡은 프로덕트의 고객 조사 계획을 세워보는 것이였는데요. 조사 주제를 설정하고, 어떤 사람들을 어떤 방법으로 조사할지, 어떤 질문을 할지 설계해 보고, 인터뷰 질문지까지 만드는 과정이었습니다. 조사 주제 설정부터 조사 대상 선정, 조사 방법 선택, 그리고 질문지 작성까지 순차적으로 진행했습니다.제가 진행하는 프로덕트처럼 낯선 분야일수록, 단순 설문이나 지표 분석만으로는 사용자가 느끼는 심리적 장벽이나 잠재된 기대를 충분히 드러낼 수 없다고 판단했기 때문에, 심층 인터뷰 방식을 주된 리서치 수단으로 삼았습니다.‘사업 질문 → 리서치 질문 → 인터뷰 질문’으로 이어지는 가이드를 바탕으로 접근하니, 막막함 없이 논리를 체계적으로 잡아갈 수 있었고, 인터뷰 결과 역시 비즈니스 의사결정과 직접적으로 연결되는 형태로 활용할 수 있다는 점이 좋았습니다.또한, 모집 방법과 사전 질문을 통한 필터링 기법까지 배움으로써 원하는 타깃을 구체적으로 선정할 수 있었고, 그 덕분에 전체 리서치 방향을 제가 의도한 대로 이끌어갈 수 있다는 점이 좋았습니다.

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM/PO 1주 차 발자국

1주 차 학습 내용섹션1. 프로덕트 매니저의 역할, 고유의 전문성프로덕트 매니저의 역할, 고유의 전문성 4가지성공적인 프로덕트의 네가지 조건과 제품 조직이 마주하는 네가지 리스크프로덕트 매니저가 사업 성과를 낸다는 것이란?Pre-PMFPMF 이후 제품 조직이 하는 일 섹션2. 문제, 제대로 정의하고 해결하는 방법문제, PM의 사고 알고리즘 - 문제 정의Problem Space와Solution Space 문제, PM의 사고 알고리즘 - 문제 해결문제 정의는 분석, 문제 해결은 창조의 영역 고객의 모든 문제가 비즈니스가 되진 않는다. 해결할 가치가 있는 문제Problem Worth Solving (해결할 가치가 있는 문제) 1주 차 학습 회고스스로 칭찬하고 싶은 점강의를 두 번씩 반복해서 듣고 노트를 정리하는 등 꼼꼼하게 수강했습니다.아쉬웠던 점 / 보완하고 싶은 점 / 다음 주에는 어떻게 학습할지실무 사례와 더욱 밀접하게 연결 지으려면, 강의를 들을 때마다 “우리 회사 혹은 내가 담당하는 서비스에서 이 개념을 어떻게 적용할 수 있을까?”라는 질문을 상시로 해야겠다고 느꼈습니다.1주 차 미션 해결 과정어떤 관점에서 접근했는지 / 문제를 해결하는 과정은 무엇이었는지 /왜 그런 식으로 해결했는지 / 미션 해결에 대한 회고1주 차 미션은 “프로덕트 매니저의 역할은 무엇일까?”라는 질문이었습니다. 추천해주신 아티클 사이트들(예: SVPG, Product Talk, Shreyas Doshi, Lenny’s Newsletter 등)에서 PM의 역할에 대한 여러 견해를 검색하고 정리한 뒤, 제 생각을 덧붙이는 활동을 했습니다.미션을 진행하면서 다양한 PM 정의를 접했는데, 마치 한 직무 안에 여러 직종이 녹아든 느낌이었습니다. 예를 들어,Marty Cagan은 비즈니스 성과와 고객 가치 모두를 책임지는 ‘결과 중심’을 강조했고,Shreyas Doshi는 팀을 촉진하고 전략적으로 문제를 예방하는 역량,Lenny Rachitsky는 Shape–Ship–Sync라는 프레임워크로 제품 방향 설정부터 실행·조율까지의 전체 과정을 체계화하더군요.이런 견해들을 종합해보니, PM 역할이 단순 기능 기획자가 아니라 사업적 맥락과 사용자 요구를 균형 있게 조정하는 종합 설계자에 가깝다는 걸 느꼈습니다.수강 평강의를 듣기 전에는 PM 업무를 다소 막연하게만 알고 있었는데, 이번 학습과 미션을 통해구체적인 프로덕트 매니저의 역할을 이해하고,어떤 역량을 갖춰야 하는지를 좀 더 명확히 알게 되었습니다.가장 인상 깊었던 부분은 "비즈니스적 관점으로 해결할 가치가 있는 문제를 선택하는 것”이었습니다. UX/UI 디자이너로서는 “사용자가 겪는 문제는 전부 풀어야 한다”고 생각해왔는데, PM의 입장에서는우선순위(비즈니스 임팩트 vs. 사용자 불편도 vs. 기술 리소스)조직 리소스(시간, 예산)시장 기회같은 요소들을 고려해 “이 문제를 풀어야 하는 진짜 이유”를 더 심층적으로 따져봐야 함을 깨달았습니다. 앞으로 남은 학습에서도, “어떻게 하면 문제 정의를 더 명확하게 해 내고, 그 문제를 해결하는 과정에서 팀이 한 목소리를 낼 수 있게끔 할까?”를 중심으로 고민해볼 계획입니다.

[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기] PM/PO 1주 차 미션

저는 현업에서 UX/UI 디자이너로 일하고 있습니다. 다만, PM이 없는 스타트업의 특성상 PM 역할도 일부 겸하게 되어 이번 강의를 수강하고 미션을 진행해보았습니다. 부족한 점이 있더라도 너그럽게 봐주시면 감사하겠습니다. 🥰SVPG의 Product Manager Job Description핵심 역할“제품이 고객에게 가치 있고, 비즈니스에도 타당한 솔루션이 되도록 책임지는 것” 비즈니스 및 고객 이해PM은 마케팅, 영업, 법무, 재무 등 다양한 비즈니스 제약 사항을 파악하고, 고객과 시장 흐름을 깊이 이해해야 합니다.크로스펑셔널 팀과 협업보통 PM·디자이너·엔지니어로 구성된 소형 팀에서, 디자이너는 ‘사용성’, 엔지니어는 ‘구현 가능성’, PM은 ‘가치와 비즈니스 타당성’을 책임집니다.혁신적인 제품을 만들려면 팀원 모두가 적극 참여해야 하며, PM은 Discovery(문제 탐색)부터 Delivery(실행)까지 협업을 이끕니다.영향력을 통한 리더십PM은 팀을 이끌지만 공식적인 ‘상사’가 아니므로, 논리와 데이터를 바탕으로 이해관계자를 설득해야 합니다.단순 출시가 아니라, 출시 후 성과까지 책임지는 자세가 필요합니다.[내 의견]디자이너로서 사용자 가치를 최우선으로 여기지만, PM은 여기에 비즈니스 타당성까지 고려해야 한다는 점을 다시금 깨달았습니다. 디자인 측면에서 “멋진 UX”를 구현해도, 실제 매출이나 비용 구조에 부합하지 않으면 장기적 가치를 내기 힘들 수 있겠더라고요. 앞으로 기획할 때, 디자인적 혁신뿐 아니라 “이게 실제로 우리 스타트업의 성장이나 수익에 기여할까?”를 함께 따져야겠다고 느꼈습니다.Shreyas Doshi의 Good Product Managers, Great Product Managers결과 달성 vs. 궤도 변화‘좋은 PM(Good PM)’은 주어진 목표 달성에 집중하지만, ‘뛰어난 PM(Great PM)’은 회사 성장 궤적을 바꿀 정도로 큰 임팩트를 만들어냅니다.데이터 활용의 차이좋은 PM은 지표 중심, 뛰어난 PM은 지표 + 맥락(정성적 통찰)을 종합해 의사결정을 내립니다.고객 및 도메인 지식좋은 PM은 분야를 열심히 연구하지만, 뛰어난 PM은 세계적 전문가 수준까지 파고듭니다.겉으로 드러나지 않은 니즈나 미래 방향까지 내다보는 통찰력을 갖추려 합니다.팀을 대하는 자세좋은 PM은 본인 아이디어에 팀의 ‘동의’를 구하지만, 뛰어난 PM은 팀이 ‘스스로 아이디어를 내고 주인의식을 갖게’ 만듭니다.“이거 어때?”가 아니라 “내가 놓친 부분이 뭔지 알려줄래?”라는 태도로 팀 의견을 적극 수렴합니다.일하는 방식보통 PM은 업무에 치여 늘 바쁘고 번아웃되기 쉽지만, 뛰어난 PM은 우선순위를 철저히 관리해 레버리지를 극대화합니다.프로세스도 상황에 맞게 유연하게 적용하고, 필요하다면 기존 규칙을 과감히 개선합니다.기술 부채와 제품 품질좋은 PM도 기술 부채 해결의 가치를 알지만 기능 개발을 우선하기 쉽습니다.뛰어난 PM은 신기능뿐 아니라 안정성과 품질에도 관심을 가져, 엔지니어의 리팩터링·부채 상환도 적극 지지합니다.전략적 사고와 문제 선택뛰어난 PM은 단순히 문제 해결뿐 아니라, 처음부터 잘못된 목표나 전략으로 문제를 만들지 않도록 합니다.전략 자체가 잘못되었다면 과감히 수정하도록 제안합니다.조직 기여와 성장 마인드성공 시엔 주변 공로자에게도 크레딧을 돌리고, 실패 시엔 교훈을 회사 전체에 공유합니다.커리어 사다리에만 집착하지 않고, 실제 역량 개발과 임팩트에 집중합니다.‘PM 주도형’보다 엔지니어·디자이너와 동등하게 협업하는 ‘제품 집착형 문화’를 선호합니다.[내 의견]디자이너로서 “이렇게 하면 UX가 좋아질 거야”라며 아이디어를 내는 경우가 많습니다. 그런데 Shreyas Doshi의 글에 따르면, 뛰어난 PM은 팀원이 스스로 아이디어를 내게 유도하는 촉진자라고 하더군요. 디자인 아이디어도 “내가 맞으니 그대로 따르면 돼”보다는, “함께 브레인스토밍하고, 내가 놓친 부분이 뭔지 알려달라”는 식으로 팀원들의 다양한 관점을 모으는 게 더 나은 결과를 가져온다는 점을 재인식했습니다.앞으로 PM 역할을 맡을 때, 팀원들에게 “우리가 해결하려는 사용자의 문제는 정확히 무엇이며, 왜 중요한가”를 자주 환기시켜야겠다고 생각했습니다.Lenny Rachitsky의 What is product managementShape the Product (방향 설계)PM은 시장·사용자·데이터 인사이트를 바탕으로 무엇을 만들지 결정하고, 우선순위를 정합니다.시장조사와 피드백·분석을 통해 비즈니스 임팩트가 큰 기회를 찾아내고 솔루션을 구체화합니다.Ship the Product (실행 및 출시)결정된 사항을 제때 높은 품질로 내놓도록, 개발 과정·일정·품질 관리 등을 조율합니다.“예상치 못한 일이 없도록(on time and free of surprises)” 하자는 것이 핵심입니다.Synchronize the People (사람 조율)경영진·다른 부서·제품 팀원 등 이해관계자와 공통의 목표·전략을 공유하고 불필요한 충돌을 방지합니다.PM은 ‘커뮤니케이터’이자 양방향 조율자로서, 로드맵 투명성·피드백 중재·경영진과의 소통 등을 책임집니다.[내 의견]디자이너로서 사용자 입장에서 문제를 정의해왔는데, Lenny의 글을 보니 비즈니스 목표까지 고려해 “왜 이 문제를 풀어야 하는가?”를 명확히 하는 게 정말 중요하다는 걸 느꼈습니다. 실제로 개발을 진행하다 보면 디자인 의도와 일정 사이에서 갈등이 생기기도 하더라고요. 이럴 때 팀원들과 우선순위를 조율하고 모두가 같은 방향을 보도록 돕는 일이 필수라는 점을 다시 깨달았습니다. 앞으로 PM 역할을 더 맡게 된다면, 사용자 경험과 비즈니스 니즈를 균형 있게 잡고, 팀 전체가 같은 목표를 공유하도록 적극적으로 커뮤니케이션해야겠다고 생각했습니다.앞으로 PM 역할을 맡게 된다면, 사용자 경험과 비즈니스 니즈를 균형 있게 고려하면서, 팀 전체가 한 방향을 향해 협업하도록 노력해보려고 합니다. PM이 없는 스타트업이라는 상황이 쉽지는 않지만, 그만큼 다양한 업무를 경험하며 빠르게 성장할 기회라고 생각합니다! 모두들 화이팅!