[아티클 읽기] 데이터로 프로덕트 문제 탐구하는 방법

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2652/

‘데이터’로 프로덕트 문제 탐구하는 방법 | 요즘IT

 

문제를 해결한다는 것

• 프로덕트 조직에게 ‘해답’ 이란 무엇일까? → 고객과 사업적 가치를 함께 충족하는 프로덕트를 만드는 것
• 이 해답은 문제를 통해 발견된다. 따라서 문제를 정의한다는 것은 고객과 사업적 가치를 함께 충족할 해답을 가진 문제를 발견해야 함을 의미 → 다시 말해 무엇을 문제로 정의했느냐에 따라 창출되는 가치의 영향력이 다르다
• 임팩트있는 해답을 얻기 위해서는 문제를 어떻게 정의할지 고민해야함

문제 정의

• 문제 정의할 때 직관적인 분석과 객관적인 분석 모두 필요함
• 직관적인 분석에서는 산업 흐름과 프로덕트 현황을 통해 문제와 해결방안을 생각해야함
• 다만 편향에 주의해 현재 프로덕트 상태를 객관적으로 파악하는 것도 중요함
• 프로덕트의 성장을 이끄는 진짜 문제를 발견하기 위해서 의도적으로 새로운 관점을 설정해 프로덕트를 객관적으로 분석하고자 노력해야함
  • 프로덕트 구성 요소로 접근
  • 이상적인 시나리오 작성

데이터 읽기

1. 인과관계인가? 연관관계인가?

• 해당 기능의 진짜 영향력을 확인하고 싶다면 그 기능의 클릭이 원인으로 작용하여 그 결과로 영향을 끼친 행동을 발견하는 것이 중요함

1. 유사 상황 (또는 반대 상황)을 통한 크로스 체크

• 추정하는 상황을 입체적으로 납득할 만한 근거를 살펴봐야함
• 만약 반대 상황에서는 왜 그런 상황이 생겼는지, 정황을 구체화해야함

1. 숫자의 함정을 조심하자

• %의 함정을 조심하기 → 같은 %라고 하도 모수에 따라 의미가 달라질 수 있음
• 시간의 흐름을 같이 살펴보기
• 고객 특성을 고려하기
• 프로덕트 지표에 영향을 끼칠만한 외부 요인이 있었는지 확인하기

마치며

• 데이터를 어떻게 해석하느냐에 따라 문제의 방향성이 달라질 수 있음 → 눈 앞에 보이는 데이터에 계속 의구심을 품고 반론을 제기하며 데이터의 객관성을 확보
• 본인의 데이터 해석을 타인과 공유할 수 있는 환경이라면 공유하는 것도 좋음

내 생각

• 데이터로 프로덕트를 탐구하는 방법은 여기저기서 이미 많이 다룬 것 같긴 하다
• 엄청난 인사이트를 얻은 건 아니지만 내가 실무에서 데이터를 볼 때 염두에 두면 도움이 될 것 같다