[BDA WAVE] 네이버 서비스 기획(PM) 직무 현직자 강연 후기

지난 5월 30일 전국 대학생 연합 빅데이터 학회인 BDA에서 주관하는 강연인 BDA WAVE에 다녀왔어요!

 

제목: 비전공자를 위한 데이터 기반 서비스 기획 사례 및 실무

 

네이버 클라우드의 PM(서비스 기획)으로 근무하고 계신 연사님께서 실무 사례 위주로 많이 얘기해 주셔서 매우 유익한 시간이었습니다. 그럼 강연 내용과 후기를 작성해 볼게요~!

*직접 필기한 내용으로 정리하는 거라 약간의 오류가 있을 수 있습니다.

 

<목차>

1. 서비스 기획이란?
2. 실제 사례 1 - NAVER WORKS
3. 실제 사례 2 - ONA(조직 네트워크 분석)
4. 서비스 기획자가 되려면...
5. Q&A

1. 서비스 기획이란?

앱 제작에서 서비스 기획이란 전략 기획의 한 부분이다.

• 제품의 하위개념인 서비스에 대한 기획 (제품> 서비스> 기능)
• 전략 기획 > 서비스 기획 > UI기획

• Preproduction – productions – released
  • 주로 Preproduction 단계의 일들
• 리서치, 타당성 검토, 사업성 검토, 개발이슈 검토, IA 설계, 필요 스펙 정리, 화면 설계 등
• 기술적으로 구현 가능한지(개발) 검토, 경제적으로 가치가 있는지 검토, 페이지의 계층적 구조 설계(디자인), 피그마로 디자인 초안 작성, 기획서 작성
  *기획서의 내용 - what, why

서비스 기획자의 R&R

• 제품의 로드맵 그리기
• UX&TECH 스펙 정의, 화면 정의
• PM 역할 - 개선 사항 확인, 진행에 차질이 없도록 일정 조율
• 시시각각에 대응하는 사람

 

서비스 기획 업계 흐름

• 생성형 AI의 등장
  • 현재 존재하는 수준의 ai를 서비스에 적용하고 사람들을 모을 수 있는 방법을 찾자
• 직무 트렌드 – 데이터 드리븐 의사결정

업무 커뮤니케이션 방식

1. 어디에 있는 누구에게 서비스를 만들 것인가 - who where
2. 무엇을 왜 만들 것인가? - what why
3. 어떻게 만들 것인가? - how

데이터 관련 프로젝트 라이프 사이클

프로젝트를 진행할 때 어떠한 지표를 활용할 수 있는지 설명하는 부분인데, 조금 누락된 부분이 있다.

그로스 해킹의 AARRR과 유사한 느낌으로 이해하면 좋을 것 같다!

• 가입 완료율 = 가입 완료 수/가입 시도 수
• 온보딩 성공률 = 온보딩 성공 수/가입 완료 수
• 유료 전환률 = 유료 전환 수/온보딩 성공 수

이외에도 여러 데이터 기반 지표들을 사용하여 기획에 활용한다.

• 바이럴 전환율 – 추천인 등 통해 바이럴 통한 유입 수 비
• Carry Capacity – 어느 정도까지 미래의 유저가 늘 수 있을지의 최대치(유입 수와 유출 수를 통해 계산 가능)

이러한 지표들을 일주일, 매일, 한달 등의 주기로 확인하며 운영 및 기획에 활용한다.

 

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2. 실제 사례 1 - NAVER WORKS

 

회원 가입 과정에서 각 페이지별 이탈률 집계, 가입 성공률 향상

• KPI – 가입성공률 70% 목표
• 데이터를 보고 문제 인식 후, 가설을 만들고 검증
• 가설 설정 및 검증
  1. Autofill을 적용하면 높아질 것 - 실제로 개선
  2. 소셜 로그인을 없애면 이탈률 줄어들 것
     • 일본에서의 사례인데, 일본 사람들은 회사용 소프트웨어에 자신의 line 계정 사용하는 것 주저함
     • 소셜 로그인의 가입 성공률이 낮다는 사실에 의문을 가진 뒤 -> 인터뷰를 통해 해당 사실 확인 -> 프로젝트에 적용한 뒤 실제 개선
• 주의 사항) CVR(가입 성공률), AR(활성화율) 반 비례
  • 쉽게 들어온 유저는 쉽게 나간다

데이터를 기반으로 팀원들 간의 의견 대립을 해결한 사례

B2B 서비스의 경우 업종별로 서비스 사용 양상이 다름
-> 회원가입 과정에서 업종값을 알아내서 활용해야 한다. vs 업종 페이지 추가함으로써 회원가입 도중 이탈이 늘어날 수도 있다.
->AB 테스트 진행을 통한 문제 해결

기간: 2주
A/B 비율 - 5:1(업종값X:업종값 추가)
CVR(전환율) 측정 결과 - 55 VS 50

PM과 회의 - 2주간의 5% 하락이 통계적으로 유의미한가?
- 매일 일별 데이터를 비교했을 때는 A와 B가 7:7로 동일
- 이상치 제거했을 때는 6:7
- 조금 더 정확히 살펴보기 위해 독립표본 T-test 실행
- 통계적으로 유의미한 차이 X

둘 다 비슷하기 때문에 업종을 활용할 수 있게끔, 최종적으로 B안 선택

질문: 2주 동안은 너무 표본이 적지 않나요? 실무에서 테스트 기간은 어떻게 설정하나요?

답변: 처음에는 2달을 하자고 하였으나, 현업에서는 항상 시간이 넉넉하게 주어지지 않는다.
따라서 사안의 중요도를 고려해 상황에 맞게 조율한다. 2주는 표본이 적긴 하지만 의사 결정을 보완하는 정도로 사용하는 데는 문제가 없으니까!

 

3. 실제 사례 2 - ONA(조직 네트워크 분석)

• 데이터 기반 조직 관리
• 회사의 조직도와 실제적인 협업 양상은 다르다.
• 회사 내 다양한 데이터를 통해 실제 협업 네트워크의 형태를 파악
• 활용 방안
  • 성과를 내는 것
  • 트러블이 발생하지 않는 것
    • ONA를 통해 고립된 구성원 및 사내정치, 근무 태만 파악
• 도덕적, 윤리적 문제가 있을 수 있기 때문에 아직까지 실제로 활용하지는 않는다고 한다.

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4. 서비스 기획자가 되려면...

서비스 기획자에게 필요한 핵심 역량

• Communication
  • 글쓰기, 말하기
• Domain Knowledge
  • Tech 뉴스 보기, it 관련 과목 수강, 콘퍼런스 참여(온라인으로도 가능), 프로그래밍 경험
• Product Experience
  • 앱/웹서비스 사용 경험(E.g. 자소서나 면접에서 - 우리 서비스 개선점 2개 찾으시오 -> 이때는 많이 알고 있을수록 좋음. 10개 중에 2개 고르는 방식. 경쟁사의 부분을 도입해도 되고 새로운 방식을 고안해도 됨. 해당 분야의 여러 제품(국내, 해외)을 사용해 보고 비교해 보면 좋음), pain point 개선 idea, UX knowledge
• 그 외 효과적인 개선점을 찾고 이를 제품에 반영하기 위해 수반되는 역량들

추가적인 역량

• Product-minded 데이터 분석 능력
• 제품과 고객을 이해할 수 있는 가설을 증명하는 것
• 사용 기술/툴 스택
  • GA
  • Google Firebase
  • Kibana, Tableau
  • Mysql(option)
  • Python(option)
  • 그 외 사내 자체 제작 툴
• But 기술만 중요한 게 아니다
  • 데이터 역량이 많은데, 기획과 관련된 산출물이 없으면 마이너스
  • 기획 및 도메인에 대한 역량도 중요하다.

만약 IT에 대해 배경 지식이 부족하다면...

• 도서: 거의 모든 IT의 역사
• 뉴스 보기, 관련 과목 수강, 콘퍼런스 참가
• 코딩 경험 쌓기
• 학교 수업 활용

IT 전공자가 기획자로 취업을 준비한다면...

• Communication 역량 높이기
• domain 역량 쌓기(목표 기업 및 IT 뉴스 보기, slack 등 생산성 툴을 관리 경험 쌓기)
• product experience

기획자인데 데이터 역량을 갖추고 싶다면...

• 본인이 속한 조직의 작은 데이터로부터 의미 있는 결과 만들기

 

요약 및 TIP

• 요즘 신입 공고가 매우 적다.
• IT 업계는 이직이 활발한 편
  • 일할 수 있는 적당한 곳에서 빠르게 시작하자
• 정량적인 점수, 기술 지식보다는 '정성적인 도메인 지식'이 가장 중요함.
  • 혼자 공부하고 정리하는 습관 들이기
• 다음의 물음에 대답하며 SELF-CHECK
  1. 내가 관심 있는 PRODUCT 또는 MARKET(DOMAIN)은?
  2. 도메인과 관련된 프로젝트 경험은 무엇이 있을까?
  3. 관련 수업 수강 시 - 수업에서 배운 점과 성과는?
  4. IT 산업의 서비스 기획자가 되기 위해 하고 있는 노력은 무엇인지?

 

Q&A

Q: 데이터 기반 서비스 기획 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇인가요?
A: 커뮤니케이션 역량이 중요하다. 기획자는 디자인팀, 개발팀, 사업팀, 마케팅팀, 데이터팀 등 다양한 부서의 가운데서 이해관계를 고려하여 조율하는 역할을 한다. 따라서 상황에 맞고 조리 있게 소통하는 능력이 중요하다.

Q: IT 업계에서 영어 역량의 비중은?
A: 서비스마다 차이가 있다. 저희 부서의 경우 일본을 상대로 서비스를 진행하기 때문에 영어보다 일본어가 더 중요하다. 전체적으로 언어나 문화에 대한 역량보다는 도메인에 대한 관심과 지식이 더 중요하다. 당장 함께 일할 수 있는 사람을 필요로 하기 때문에 도메인이 매우 중요하다.

Q: 서비스 기획 PM과 데이터 분석 직무에 각각 어떤 성향의 사람이 적합한가요?
A: 하나에 깊게 몰입하고 숫자를 중요시하는, 어지러운 것보다 정돈된 것이 좋은 사람은 데이터 분석가가 어울린다.
반면, 소비자의 말을 들으며 큰 그림을 그리는 게 좋다면, 서비스 기획이 더 적합할 것이다.

Q: 네이버의 인재상이 뭐라고 생각하시나요?
A: 열린 사고로 활발하게 토론을 할 수 있는 사람, 다양한 선택지에 대해 소통하면서 의견을 좁혀나가는 사람, 주어진 문제를 해결하는 게 아니라 문제를 찾아서 주도적으로 해결하는 사람, 어떤 문제에 대해 퇴근이 끝나도 고민하고 의견을 나눌 수 있는 사람

 

느낀 점

1. 서비스 기획자는 다양한 부서를 논리적으로 설득하고 조율하는 사람이다.
2. IT 서비스에서는 데이터를 매우 중요하게 다루며, 데이터를 기반으로 소통한다.
3. 실무에서는 정량적인 지표가 완벽하게 나타나지 않는 경우도 많고, 따라서 이를 정성적 지표의 보조 지표로 활용한다.

나는 원래 데이터 분석 쪽으로만 관심을 많이 갖고 있었는데 해당 강연을 계기로 서비스 기획이나 PM 직무에도 관심을 갖게 되었다. PM이나 IT 기획이라고 하면 공학 지식을 많이 갖고 있어야 할 것 같고(물론 많으면 좋겠지만), 전공자가 아니면 접근하기 어려울 것 같은 인상이 있었다. 하지만 그런 것 보다 다양한 부서와의 의견을 조율하고 소통하는 역량이 중요하다는 것을 깨달았다. 그리고 기획에서 데이터를 활용하여 의사결정하는 실제 과정을 들을 수 있어서 너무 좋았다. 생생한 현직자의, 실무자의 이야기를 들을 수 있다는 것이 아주 의미 있는 기회였고, 참석하길 잘했다는 생각이 들었다. 아직 어떤 직무로 일을 하게 될지는 정확히 모르겠지만, 꼭 데이터를 중요하게 여기는 기업에서 일을 하고 싶다.