제로베이스 PM 스쿨 10기 7주차 - 1

프로덕트를 만드는 사람들, 목표와 지표 정의

 

프로덕트 정의

• 프로덕트 : 우리가 일상적으로 사용하는 앱 서비스와 같은 것들 (카카오페이, 배달의민족 등)
  • 이전까지는 산업 혁명 이후 전통적으로 가시적으로 볼 수 있는 물리적 물건인 제품에 익숙했지만, 사람들이 아이폰으로 하루 종일 소프트웨어를 사용하게 되면서 단어의 의미가 확장되어 시장에서 사용자를 만족시키는 사물이나 시스템 모두를 의미

PM의 역할

• 서비스 기획자, PM, PO: 실제로 동작하고 구현될 수 있도록 서비스를 기획 및 설계하는 역할 (개발자 - 디자이너 미드필더)
• 사용자 경험과 비즈니스 관점, 기술 측면에서도 바라보며 기획을 해야 함

프로덕트를 만드는 사람들

• 서비스기획자, 백엔드 개발자, 디자이너, pm/po, 프론트엔드 개발자
• 디자인 산출물이 없어도 백엔드는 개발을 시작할 수 있고 (큰 뼈대만 있으면), 프론트엔드는 불가

프로덕트 진행 방식#1 - Waterfall (서비스 기획자)

✔️워터폴 방식

• 요구사항 → 분석/설계 → 디자인 → 코딩 → 테스트 → 출시

✔️업무역할

비즈니스 기획 (What, Why) - 수익모델, 사업 전략 vs 서비스 기획 (How) - 사용자 조사, 고객 경험 설계

• 비즈니스 기획/클라이언트 : 시장조사, 수익창출 Business Model 수립, 사업 전략, 핵심 경쟁력, 최종 사용자에게 줄 수 있는 가치
• Project Manager : 프로젝트 일정, 리소스 산정, 계약, 산출물 관리, 업무 할당 및 관리
• UX기획, 서비스기획 : 사용자 조사 설계, 고객 관점 사용자 경험 전략 설계, 요구사항 명세서, 기획서(wireframe, workflow)작성

✔️요구되는 역량

• 커뮤니케이션 스킬
• UX/UI Design(고객 경험 디자인), 논리적인 사고, UX research
• Tech(기술)에 대한 이해, 행동경제학, 인문학, 심리학

✔️결과물

• UX Design 전략 수립, 프로덕트 설계(IA설계, 기능정의, wireframe, workflow 설계)

프로덕트 진행 방식 #2 - Agile (PM/PO)

✔️애자일 방식

• 정의: 최소 기능 제품 (MVP) 빠르게 테스트하고 고객 피드백 바탕으로 제품을 개선, 출시할 수 있는 단위
• 목표 : Just in Time “한 번에 다 하려하지 말고 빨리 출시하자”
• Test(가설 수립/테스트 → 데이터 분석, A/B테스트)를 통해 빠르게 피드백을 수용하기 때문에 고객과 더 친화적인 방법론
• 

✔️스프린트 플래닝

• 스프린트를 계획하는 회의, 2주안에 끝낼 수 있는 목표
• 애자일 방식으로 2주간 집중 개발 - 스프린트 플래닝의 반복 (2주 스프린트 X 2회 = 1달, 1달 X 3회 = 1분기, 1분기 X 4회 = 1년)

✔️스프린트에서 공유하는 문서

• 이전 스프린트에서 개발을 완료한 것
• 이전 스프린트에서 개발을 완료하지 못한 것 (그 다음 스프린트에 이어서 개발할지 여부 검토)
• 이전 스프린트에서 발생한 기술적 이슈 또는 버그
• 이전 스프린트에 대한 회고
• 이번 분기의 OKR 달성 상황
• 이번 스프린트에 개발해야 하는 것

✔️애자일에서의 조직 구성 - 목적 조직

ex) 1. 고객택시호출 부서 - pm/po, ux 디자이너, 개발자 2, QA 2 2. 기사님 콜 수신 - pm/po, ux 디자이너, 개발자 2, QA 2 3. 택시 예약 - pm/po, ux 디자이너, 개발자 2, QA 2

• 장점: 고객 중심적 기획, 동시다발적인 고도화가 가능
• 단점: 인력 비용 증가, 협업이 잘 되어야 함(팀워크 중요)

Waterfall vs Agile

• 워터폴: 다양한 케이스를 고려해야 되는 경우, 대규모 데이터가 접목 되어야 하는 경우 (클라우드 서비스, 금융 서비스, 완제품으로 출시되어야 하는 경우)
• 애자일: 규모가 크지 않은 스타트업 프로젝트, B2C프로젝트로 최소한의 단위로 업무를 수행하고 빠르게 테스트할 수 있는 경우

PO과 PM의 차이

✔️PO : Product Owner : 전략가

• 고객을 대변하면서 사업적인 가치를 창출할 수 있는 가설 설정
• 가설을 검증할 방법을 계획하고, 개발 빛 디자인 요구사항 정의
• 성공지표, 세부지표 등을 검토하고 데이터 분석 진행
• 업무 할당, 추적, 관리하는 개발 티켓 생성
• UT 진행 후 고객 피드백을 정리하고 인사이트 발굴
• 고객 및 유관 부서와의 소통을 통해 개발 백로그 관리

→ PO에게 전적인 오너십을 줄 수 있어야 한다.

→ PO가 협업할 수 있는 전담 개발 조직이 있어야 한다.

✔️PM : Product Manager : 실행자

• 개발 조직과 협의하여 개발 일정 정의
• 구체적인 개발 티켓 생성 및 정리
• 타 개발 조직과 협업해야 할 경우, 요구사항 정리 및 회의 진행
• 상세한 테스트 방식 기획 후 테스트 진행
• 신규 기능 또는 프로덕트에 대한 사용 설명서 작성 및 배포
• 고객 및 유관 부서의 상세 문의에 대한 답변

PM에게 요구되는 역량

• 고객에 대한 깊은 이해
• 비즈니스에 대한 깊은 이해
• 개발 환경 기술에 대한 깊은 이해
• 시장과 산업에 대한 깊은 이해
• 데이터에 대한 깊은 이해
• 💡소통의 중심 – 의견을 경청, 취합하고 의사결정을 한다. → 서비스의 기획 목표, 일관성, 안정성 등에 영향을 미칠 수 있는 요소들을 컨트롤한다.

서비스 기획사, PO, PM

• 문제의 본질을 이해하고 사용자들에게 전달할 서비스의 가치를 만들어 나가는 미드필더

프로덕트 목표와 지표 설정하기

프로덕트 기획 단계별 산출물

• Product의 목표, 사용자 정의, 핵심 지표 설정
• 구조설계 – 인포메이션 아키텍쳐
• 상위 기획 – 요구 정의서 (요건 정의)
• 상세 설계 – wireframe, workflow

서비스 목표와 지표 정의

✔️OKR : Objective and Key Results : 목표와 핵심 결과

• 목표(Objective)를 설정하고 그 결과(Key Results)를 측정하는 목표 관리 프레임
• Peter Drucker의 MBO(Management by Objective) 철학에서 영감을 많이 받아 만들어짐
• "측정할 수 없다면, 관리할 수 없다.(If you can't measure it, you can't manage it)" ex) 다이어트를 하겠다; '50kg로 감량하겠다'가 아닌 '주 3회 헬스장에서 운동을 하겠다'와 같이 구체적이고 측정 가능한 목표설정이 필요

✔️OKR구성

• Objective - 분기 단위 목적
  • Key Result % (측정 가능한 지표 3~5개, 목표를 달성했는지 확인하기 위해 핵심 결과물 수치화)
  • Key Result %
  • Key Result %

✔️목표 (Objective)

• 명확한 목적이여야 한다.
• 가슴이 뛰는 공격적인 달성 목표가 제시되어야 한다.
• 조직에 맞는 주기로 설정한다. (조직의 목표는 1년마다, 팀의 목표는 분기마다 설정한다.)
• 목표는 최대 한 개에서 세 개 정도로 설정한다.
• 목표에 대한 진척 사항을 매주~2주 단위로 측정한다.

✔️핵심 결과 (Key Results)

• Key Results는 정량적이고 측정 가능해야 한다. 측정 가능한 수치화된 지표가 포함 되어야 한다.
• 비교 가능하도록 기준점(Benchmark)이 되는 수치를 기록해 두어야 한다.
• Key Results를 달성하기 위한 구체적인 milestone/action plan이 있어야 한다.

✔️핵심 지표를 이루는 세 가지 요소

< 1. 달성기간 2. 행동지표 3. 정량적 수치>

• 달성 기간 : 목표로 정한 행동 지표와 정량적 수치를 언제까지 달성해야 할지를 의미한다.(ex : 7월 1일부터 12월 31일까지 6개월 간) / 달성 기간은 이미 1년 혹은 한 분기 등으로 설정 되어있기 때문에 들어가도 되고, 안 들어가도 됨
• 행동 지표 : 목표를 달성하기 위해 행동해야 할 매우 구체적인 내용을 의미한다.(ex : 서비스 회원 가입자 수 2만명 돌파)
• 정량적 수치 : 행동 지표를 정량적 수치로 표기하여 달성 정도를 파악 할 수 있어야 한다.(ex : 7월 31일까지 현재 1만 2000명 달성)

✔️MBO와 OKR의 차이

MBO	OKR
무엇	무엇과 어떻게
1년 주기	분기 혹은 월 주기
개인별 혹은 부서별	공식적이고 투명한
하향식	상향식 혹은 수평식 (~50%)
보상과 연결	대부분 보상과 관련 없음
위험 회피적	공격적이며 도전적

• MBO - KPI와 연결되며 보상과 연결됨 / OKR이 보상과 연결되면 목표를 낮게 잡게 되고 전체 목표 달성은 등한시 하게 됨

✔️OKR을 통한 효과

• 투명함: 구성원 모두가 투명하게 목표를 설정, 의구심 X 모호함 X
• 동기부여
• 협업

✔️OKR에서 피해야 하는 것들

• 평가 관리하기 위한 목적
• 너무 쉬운 목표
• 탑다운 방식(강제적인 할당 방식)
• 모호하고 주관적인 목표
• 할 일 목록

✔️OKR 사례

목표 #2의 핵심결과 #3은 적절한 OKR이 아님(정량적이지 않아서 측정이 불가하기 때문)

✔️OKR 잘못된 사례

• 정량적 수치 X, How to X

✔️지속적인 추적 (중요!)

• 주 단위 발전 상황을 지속적으로 점검해야 된다.
• 목표를 동료들과 공유하고 발전 상황을 지속적으로 검토 해야지만 성공 가능성이 높아진다.

✔️마무리: 평가와 분석- 객관적인 점수 매기기

• 무엇을 성취했는지 확인하고 다음 번에 어떤 변화가 필요한지 파악할 수 있다. 점수가 낮은 경우에는 재검토가 필요하다. 핵심 결과를 달성한 비중의 평균을 구하는 것이고, 구글은 0.0~1.0 구간으로 점수를 측정한다.
  • 0.7~1.0: 녹색 (목표 달성)
  • 0.4~0.6: 노랑 (어느정도 성과는 있었지만 목표 달성에는 못 미침)
  • 0.0~0.3: 빨강 (실질적인 성과를 이룩하지 못함)

프로덕트와 목표와 지표 설정하기 2

✔️AARRR 지표

• 미국 벤처 캐피탈 startups의 창업 기획자 데이브 맬클루어가 개발한 분석프레임워크 시장 진입 단계에 맞는 특정 지표를 기준으로 서비스의 상태를 가늠할 수 있는 효율적인 지표가 된다.
• Acquisition(유입) → Activation(활성화) → Retention(유지/재방문) → Referral(추천) → Revenue(매출)
• AARRR의 각 단계별 지표
  • Acquisition: 사용자가 어떻게 서비스를 알았는가? 사용 지표: DAU, MAU, New User, 유입 경로
  • Activation: 사용자가 어떻게 첫 번째 긍정적인 경험을 하는가? 사용 지표: 체류 시간, 이탈률, 사용자 흐름
  • Retention: 사용자가 다시 이용하는가? 사용 지표: 재방문율, 전환율
  • Referral: 다른 사람들에게 서비스를 소개하는가? 사용 지표: 공유 채널별 공유 비율
  • Revenue: 매출로 이어지는가? 사용 지표: 매출, 전환율을 높이는 목표

✔️주요 지표 및 용어 이해하기

이 경우 PV = 13, Session = 3, UV = 2

• PV(Page view, 페이지뷰): 페이지가 사용자에게 노출된 지표
• Session: 사용자들이 페이지에 진입해서 일련의 활동을 하면서 서비스를 떠날 때까지 유지해주는 것
• UV(Unique view, 순 방문자): 데이터 수집 기간 동안 페이지에 방문한 전체 사용자 중 중복되지 않은 순 방문자

→ PV와 UV 데이터는 특정 기간의 추세를 살펴보거나 증감이 눈에 띄게 큰 날을 찾아서, 인사이트를 발견한다.

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• 전환율(Conversion Rate): 방문한 사용자 중 특정 행위를 한 방문자의 비율(ex. 회원 가입, 상품 구매, 파일 다운로드, 동영상 재생 등)
• 이탈률(Bounce Rate): 페이지와 상호작용하지 않고 사이트를 떠난 단일 페이지 세션의 비율을 의미
• 종료율(Exit Rate): 방문한 모든 페이지를 대상으로 1개 이상의 페이지를 보고 화면을 종료한 방문(세션)행동의 비율

✔️데이터 분석 목적

• 데이터를 분석할 때 항상 조직의 이슈를 기반으로 생각한다.
• 데이터는 숫자나 수치보다 패턴에서 발견되는 변화/추세가 중요하다. → 급격한 추세의 변화에서 인사이트를 발견할 수 있다.
• 문제를 개선하기 위한 가설을 수립하고, 조직에 공유하고 공감대를 얻는다.
• 문제를 발견한 시점의 데이터는 개선 후 결과 평가할 때 랜드마크로 활용한다.
• 최종적인 목적은 데이터를 분석하여 비즈니스에 기여하고 성과를 창출하는 것이다.