NFT를 활용한 서비스가 성공하기 위해 안정적인 기술을 확보하는 것도 중요하지만, NFT 서비스는 다른 서비스보다 진입장벽이 높기에 기획 역시 중요하다. NFT 서비스 기획 시 주의해야 할 것들을 고려하지 않는다면, 서비스 자체에 큰 리스크가 따를 가능성이 높다. 이번 글에서는 동료 기획자들이 나와 같은 실수를 하지 않기를 바라며, NFT 서비스 기획 시 주의해야 할 것들에 대해 살펴보려고 한다.

커피챗을 신청하는 사람들은 대학생, 취준생, 이제 막 취업한 주니어 기획자, 창업자, 미들급 PO등으로 다양하다. 그중에서도 가장 신청 비율이 높은 건 주니어 기획자이다. 지금까지 총 38번의 커피챗을 진행하며, 가장 많이 받았던 질문들을 정리해보았다. PO는 과연 실무에서 어떤 일을 할까? 궁금한 분들에게 그동안의 답변을 공유하고자 한다.

사용자 경험(User Experience, UX) 영역에는 다양한 직무들이 있습니다. 대표적으로 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 설계하는 UX 디자이너가 가장 잘 알려져 있습니다. 그렇다면 고객에게 좋은 경험을 제공하기 위해서는 UX 디자이너만으로 충분할까요? 그렇지는 않습니다. 바로 객관적인 관점에서 고객의 목소리를 대변해주는 UX 리서처가 필요합니다. 특히 최근 들어 데이터 기반의 합리적인 의사 결정이 더욱 중요해지면서, 기업에서도 UX 리서치 직무에 대한 니즈가 높아지고 있습니다. 이번 글에서는 UX 리서처가 수행하는 다양한 업무들에 대해 알아보고, 다른 직무들과의 차이점을 살펴봄으로써 UX 리서처라는 직무를 소개해 드리고자 합니다.

NFT를 활용한 서비스가 성공하기 위해 안정적인 기술을 확보하는 것도 중요하지만, NFT 서비스는 다른 서비스보다 진입장벽이 높기에 기획 역시 중요하다. NFT 서비스 기획 시 주의해야 할 것들을 고려하지 않는다면, 서비스 자체에 큰 리스크가 따를 가능성이 높다. 이번 글에서는 동료 기획자들이 나와 같은 실수를 하지 않기를 바라며, NFT 서비스 기획 시 주의해야 할 것들에 대해 살펴보려고 한다.

우리가 디자인 사고 능력을 빠르게 성장시킬 수 있는 방법은 무엇이 있을까? 이는 바로 개인적인 느낌이나 취향이 아닌, 논리를 바탕으로 기획과 디자인을 진행하는 것이다. 이 글에서는 디자인 사고를 발달시킬 수 있는 세 가지 형태의 형식 논리학을 소개한다. 그리고 그중에서 디자인 사고와 관련이 깊은 가추법(abduction)을 실제 인터뷰 상황을 예로 들어 알아보고자 한다.

필자가 경험한 바에 의하면 많은 조직이 데이터 드리븐(Data Driven)이라는 명목하에 단순히 데이터를 뽑아보고 참고만 하거나, 기본적인 데이터 지식도 없이 잘못된 해석을 통해 의사 결정을 하는 경우가 많았다. 그중에서도 대표적으로 데이터의 상관관계와 인과관계를 혼용하여 사용하는 경우가 많다. 그럼 상관관계와 인과관계는 무엇일까? 이번 글은 데이터 기반의 조직에서 알아야 하는 상관관계와 인과관계에 대한 개념을 알아보고, 기획자로서 최소한의 데이터 분석 지식을 겸비하여 올바른 의사 결정을 할 수 있도록 돕고자 한다.

아마존의 플라이휠은 아마존의 성공을 견인한 동력으로 잘 알려져 있습니다. 그러나 저는 아마존이 플라이휠이라는 개념을 직접 언급해서 가장 유명해진 것이고, 다른 많은 기업들도 알게 모르게 자신만의 플라이휠을 만들고 굴려왔다고 생각합니다. 오늘은 이러한 생각을 바탕으로 우리가 알고 있는 국내외 대기업이 어떻게 성장해 왔는지 플라이휠의 관점에서 살펴보고, 자신의 서비스에 맞는 플라이휠을 찾아보는 방법에 대해 알아보겠습니다.

무엇이든 데이터가 있으면 쉽게 결정을 내릴 수 있을 것 같습니다. 하지만 현업에서는 데이터가 있어도 결정을 내리기 어려운 상황들이 있습니다. 특히 데이터를 통한 의사결정을 내릴 때, 가장 경계해야 할 점은 데이터가 있음에도 이를 잘못 해석해 잘못된 결론으로 가는 상황입니다. 이번 글에선 데이터를 잘못 해석하게 되는 상황별 유형과 제대로 해석할 수 있는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

사용자 경험은 기업에서 더 나은 비즈니스 성과를 위한 핵심 요소로 인식되고 있으며, 이에 따라 사용자 경험을 측정하고 관리하는 활동이 더욱 중요해지고 있습니다. 그렇지만 UX에 대해 위키피디아는 ‘제품이나 서비스를 직·간접적으로 이용하면서 느끼고 생각하게 되는 총체적 경험’으로 정의하는 등 매우 주관적이고 추상적입니다. 그만큼 이를 측정하고 관리하기는 쉽지 않습니다. 이번 글에서는 사용자 경험의 구성 요소와 이를 측정할 수 있는 다양한 방법에 대해 소개하려고 합니다.

기업들이 앞다퉈 AI 솔루션을 고객센터, 고객 응대 분야에 도입하는 이유는 무엇일까요? 다양한 고객센터 AI 솔루션들 중 우선적으로 도입해야 할 솔루션은 어떤 것들이 있을까요? 이번 글에서는 쏟아지는 AI 기술 관련 콘텐츠 속에서, CX 기획자들이 AI 고객센터 전환에 앞서 알아야 할 내용들을 함께 살펴보고자 합니다.