[내일배움캠프]PM2기_데이터드리븐 강의주차

 

📌 TIL: 데이터 드리븐 기획 단계 정리 (2025.06.04)

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✅ 오늘 배운 핵심 내용

데이터 기반 서비스 기획은 단순한 직관이나 요구사항 반영을 넘어서, 문제 정의부터 실험, 개선까지 전 과정을 데이터로 검증하고 반복하는 구조로 이루어진다. 이를 통해 사용자 중심의 제품 개선이 가능하다.

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🧭 데이터 드리븐 기획 단계 요약

1. 문제 정의 (Goal Setting)
   • “무엇을 만들까?”보다 “무엇을 해결해야 할까?”에 집중
   • 비즈니스 목표와 사용자 데이터를 기반으로 Pain Point를 정의
2. 데이터 수집 및 분석
   • 사용자 행동 데이터: 클릭 수, 이탈률, 체류 시간 등
   • 마케팅 지표: 전환율, 광고 반응률
   • 정성 데이터: 사용자 피드백, VOC 분석
   • 현재의 문제를 수치로 명확히 파악
3. 가설 수립 및 실험 설계 (A/B Test 등)
   • 인과관계를 가정한 가설(Hypothesis) 설정
   • 해당 가설을 검증할 수 있는 실험 설계 및 적용
4. 결과 분석 및 의사결정
   • KPI 기반으로 효과 측정
   • 성공 시 확산, 실패 시 원인 분석 후 개선안 도출
5. 지속적인 개선 (Iteration)
   • 반복적 개선을 위한 지표 모니터링 루틴화
   • 문제 → 가설 → 실험 → 분석 사이클을 반복하여 서비스 개선

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🧠 인사이트 / 느낀 점

• 기능 중심 사고에서 벗어나 문제 중심 사고가 중요하다.
• 데이터 없이는 기획도 설득도 불가능하다.
• 특히 실험과 KPI 분석은 객관적 의사결정의 핵심 도구임을 실감했다.
• 반복과 개선이 전제된 구조이기에 처음부터 완벽한 기획은 없다는 점을 기억하자.

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✏️ 내 업무에 적용할 수 있는 포인트

• 당장 기획 회의 전, “왜 만들려고 하는가?”를 수치와 피드백으로 정리할 것.
• 실험 설계를 염두에 둔 기획안을 준비해, 검증 가능성을 내포한 문서를 만들 것.
• 실패한 실험도 인사이트라는 점에서 반복 학습이 가능한 구조로 기록 관리할 것.

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📊 데이터 지표 용어 정리 (한눈에 보기)

번호 용어 설명

1	PV (Page View)	페이지 조회 수. 동일 사용자의 새로고침도 포함됨.
2	UV (Unique Visitor)	순 방문자 수. 하루에 1명만 카운트됨.
3	DAU (Daily Active Users)	하루 동안 활동한 사용자 수.
4	WAU (Weekly Active Users)	일주일간 활동한 사용자 수.
5	MAU (Monthly Active Users)	한 달간 활동한 사용자 수.
6	Retention Rate (리텐션율)	기존 사용자가 다시 방문한 비율. 예: Day 1 Retention.
7	이탈률	일정 기간 후 이탈한 사용자 비율.
8	CTR (Click-Through Rate)	클릭률 = (클릭 수 / 노출 수) × 100
9	Conversion Rate	전환율 = (전환 수 / 방문자 수) × 100
10	DCU (Daily Click Users)	하루 동안 클릭한 사용자 수.
11	DCC (Daily Click Count)	하루 동안의 클릭 총 횟수.
12	Session (세션)	사용자의 활동 단위. 활동 없으면 세션 종료.
13	체류 시간	사용자가 머문 총 시간.
14	Impression (노출 수)	광고·콘텐츠가 보여진 총 횟수.
15	CPA (Cost Per Action)	액션당 광고비 = 광고비 / 전환 수
16	CPC (Cost Per Click)	클릭당 광고비 = 광고비 / 클릭 수
17	CPM (Cost Per Mille)	1,000회 노출당 광고비
18	CPI (Cost Per Install)	앱 설치 1회당 비용
19	ARPU	사용자 1명당 평균 수익
20	ROI (Return On Investment)	투자 수익률 = [(수익 - 비용) / 비용] × 100