제품을 효과적으로 관리하고 개선하기 위해서는 제품에서 생산되는 데이터뿐만 아니라 그 주변 데이터 분석이 PM에게는 매우 중요한 전략 요소가 됩니다. 이번 글에서는 B2B 프로덕트 PM으로서 제가 사랑하는 지표 3개의 레시피를 공개합니다. 이것이 왜 필요하고, 그것을 언제 어떻게 보는 것이 그 환경에서 의미가 있고 중요한 것인지, 무엇을 체크하기 위함인지를 설명하고자 합니다.

IT 프로젝트의 생산성을 높이는 5가지 협업 툴들을 소개합니다. 실제로 위시켓을 이용하는 클라이언트님과 파트너님도 많이 사용하고 있는 툴들인데요, IT 프로젝트가 처음인 분들이라면 꼭 확인해보시고 프로젝트 진행 시에 이 툴들을 적극 활용해보세요 :)

게임 QA의 업무는 프로세스 전반에 걸쳐 있어, 그 범위와 성과를 측정하는데 어려움이 있다. QA의 업무를 가볍게 살펴보면 기획서 정리, 개발에 대한 피드백 제공, 테스트 케이스 작성, 테스트, 버그 리포트 작성, 테스트 방법 개발 등이 있다. 오늘은 게임 개발 프로세스를 따라 QA가 하는 일을 살펴보고자 한다.

제품의 생존에 있어 가장 중요한 게 무엇일까요? 평판? 자금? 훌륭한 개발팀? 모두 중요하지만, 그중 제일은 '제품이 해결하는 고객의 문제가 얼마나 크고 많은가', 즉 제품의 시장 적합성, ‘Product/Market Fit’입니다. Product/Market Fit을 제대로 검증한 제품은 기반이 탄탄합니다. 고객 유치, 제품 확장, 수익화까지 전부 순조롭습니다. 그러므로 초기 제품 검증에 Product/Market Fit가 그토록 중요한 개념으로 꼽히는 건 이상하지 않습니다.

UX 리서처와 데이터 사이언티스트는 무슨 일을 하나요? 두 직군의 역할을 머릿속에 바로 떠올리는 분들도 있을 겁니다. 하지만 제가 체감하기로는 일부 회사에서 UX 리서처가 mixed-method(혼합연구방법)로 역할을 확대하면서 경계가 모호해진 경우가 있습니다. 데이터 사이언티스트도 데이터 분석가, 비즈니스 분석가, 정량 리서처 등 조금씩 다른 이름과 역할로 규정되는 경우가 있고요. 둘은 소속 조직이 다른 경우가 많고 국내에서 UXR은 상대적으로 늦게 생긴 직군이다 보니, 두 직군이 협업할 때 어떤 시너지가 날지 예상하기 어려워하는 모습도 종종 보곤 했습니다. 이번 글에서는 화해 UX 리서처가 협업하는 여러 직군 중, 데이터 사이언티스트(a.k.a DS)와 협업하는 상황과 사례를 소개해 보려고 합니다.

우리는 구글 애널리틱스(이하 GA)를 왜 배우려 할까요? 누군가 이렇게 물어본다면, 보통은 고객의 행동을 분석하기 위함이라고 답할 겁니다. 그런데 그간 GA와 관련한 제 연재 글을 꾸준히 읽은 독자라면 이런 의문이 들 수 있습니다. ‘이게 정말 고객 행동 분석인가?’ 웹로그 분석을 해보지 않은 사람들에게 행동 분석의 사례를 제시하라고 하면 아마 ‘특정 영역의 클릭 빈도수는 얼마인가’, ‘스크롤은 어디까지 내려오는가’, ‘얼마나 화면을 봤는가’ 등을 말할 것입니다. 그렇지만 오늘 이야기할 ‘GA 행동 보고서’는 이처럼 흔히 떠오르는 내용이 아닌, 우리가 고객을 위해 분석해야 할 내용을 담고 있습니다.