클래스, 이렇게 들었어요!
이런 걸 배울 거예요
프로덕트 데이터 분석이란?
프로덕트 개발 사이클에 데이터 분석이 어떻게 활용되는지 살펴봅니다.
데이터 리터러시란?
데이터를 해석할 때 빠지기 쉬운 함정에 대해 알아봅니다.
지표 위계 관리란?
프로덕트 방향성을 나타내는 지표를 어떻게 설계하고 봐야하는지 알아봅니다.
데이터 시각화
올바른 시각화 방법으로 데이터를 표현하는 방법을 익혀봅니다.
데이터 분석을 통한 프로덕트 개선
코호트, 연관성 분석을 통해 패턴을 찾아 인사이트 얻는 법을 배워봅니다.
실험 (A/B 테스트)
A/B 테스트는 무엇인지, 유의해야하는 점이 무엇인지 학습합니다.
인과추론
인과 추론이란 무엇인지, 실무에서 활용할 수 있는 가이드라인을 배웁니다.
우리가 데이터를 분석하는 목적은
명확합니다.
‘어떤 기술을 활용하여 어떤 결론을 도출해야 우리 비즈니스의 가치를 더 높일 수 있을까?’에 대한 답을 찾아내기 위함이죠. 끊임없이 변화하는 사용자에 대해 배워가야 하는 불확실한 상황에서, 어떻게 데이터 분석을 활용해야 더 효과적인 프로덕트를 만들 수 있을지에 대한 고민은 지속적으로 이어지고 있습니다.
데이터에 관심이 높아지는 만큼 데이터를 다루는 기술에 대한 강의는 많습니다. 하지만, 기술을 기반으로 프로덕트에 대해 깊게 이해할 수 있는 시각과 개선할 수 있는 방법을 알려주는 강의는 드뭅니다.
▶ 왜 드물까요?
공식이 없기 때문이죠.
회사마다, 산업마다 프로덕트와 비즈니스 모델이 모두 상이하기에 ‘프로덕트 데이터 분석’에는 획일화된 방법론이 없습니다.
▶ 따라서, 다년 간 다양한 도메인을 경험해본 실무자에게 배우는 것이 가장 빠른 학습의 길입니다.
프로덕트 데이터 분석의
실무 인사이트를
집약하여 나누어 줄 PAP입니다.
안녕하세요, 프로덕트 데이터 분석 커뮤니티 PAP입니다.
PAP는 프로덕트 분석가, 데이터 분석가, 데이터 프로덕트 오너 등이 모여 만든 프로덕트 데이터 분석 커뮤니티입니다. Product Analytics Playground의 약자로, 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기하면서 노는 공간을 구성하고자 하는 의도를 담았습니다.
다섯 명의 현업 데이터 실무자들이, 실무에서 부딪히며 체득해 온 인사이트를 여러분들과 함께 나누고자 클래스101과 함께 프로덕트 데이터 분석 클래스를 준비했습니다.
프로덕트 개발에서 의사 결정에 기여하는 데이터의 역할을 더 널리 알릴 수 있기를,
저희가 겪어 왔던 업무의 인사이트로 더 많은 분들의 실무에 도움이 되기를 바라요.
프로덕트 데이터 분석을
실무에 적용했을 때 일어나는 변화
프로덕트 데이터 분석은, 데이터를 통해 사용자와 프로덕트의 상호작용을 이해하는 과정을 말합니다. 사용자 행동 데이터를 분석하고, 전환 기회를 파악하고, 영향력 있는 경험을 창출하여 사용자를 비즈니스의 핵심에 두기 위한 프레임워크입니다.
▶ 프로덕트팀이 데이터 분석을 몰라서는 안 되는 이유
프로덕트 데이터 분석,
중요한 것은 알겠지만
어떻게 학습해야 할지 모르겠다면.
- 데이터를 통해 프로덕트를 성장 시키려면 어떻게 해야 할까?
- 다른 실무자들은 어떤 고민을 하고 있을까? 어떤 시행착오를 겪었고, 이를 어떻게 해결했을까?
- 데이터 분석가는 아니지만, 데이터를 업무에 잘 활용하려면 어떤 것부터 고민해야 할까?
실무자 5인의 경험을 초 압축하여
녹여낸 가장 확실한 커리큘럼
▶ 클래스 커리큘럼
수강 후 나만의 무기가 될 세 가지
▶ 이런 분들에게 추천합니다!
▶ 선수지식: 파이썬 기초 활용 능력
데이터 분석은 가끔은 흥미롭고 재미있는 일이지만, 대체로 머리 아프고 지난한 일입니다.
이 클래스를 함께하며 데이터 분석이 조금 더 재미있는 일이 되었으면 좋겠습니다.
커리큘럼
크리에이터
PAP
PAP는 프로덕트 분석가, 데이터 분석가, 데이터 프로덕트 오너 등이 모여 만든 프로덕트 데이터 분석 커뮤니티입니다.
PAP는 Product Analytics Playground의 약자로, 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기하면서 노는 공간을 구성하고자 하는 의도를 담았습니다.
프로덕트 분석, 메트릭, 인과추론, 실험, 데이터 시각화 등 다양한 주제에 관심을 가진 사람들이 함께 모여 컨텐츠를 생산하고 있습니다. 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 블로그, 페이스북, 유튜브 채널 등을 운영하고 있답니다! 😆
5명의 현업 데이터 실무자들과 함께 시작하는 프로덕트 데이터 분석
최보경 : 현재 국내 검색 포털 기업에서 데이터 분석 업무를 하고 있습니다. 데이터에서 인과관계를 정의하는 데이터 분석 방법론을 탐구하고 있습니다. 이전에는 초중고 3명 중 2명이 쓰는 AI 풀이 검색 앱 콴다 팀의 첫 데이터 분석가로, 프로덕트 조직에서의 데이터 분석가의 역할을 정의하고 다양한 직군들과 더 잘 일할 수 있는 방법을 몸소 부딪히며 배웠습니다.
박혜민 : 여러 스타트업을 거쳐 현재는 콴다에서 데이터 분석 업무를 하고 있습니다. 좋은 질문을 하는 것이 좋은 분석의 시작이라고 믿습니다. 지표 변화에서 어떤 질문을 던지고 어떤 답을 찾기 위해 노력해야할까 고민하며, 유저 데이터 속에 답이 있다고 믿으며, 프로덕트를 개선하기 위해 고민합니다.
김상현 : 데이터라이즈에서 데이터 분석가로 일하고 있습니다. 이커머스의 성장을 돕는 데이터 프로덕트를 만들고 있습니다. 데이터에 익숙하지 않은 사용자들도 손쉽게 데이터를 통한 가치를 얻을 수 있는 방법을 고민합니다.
우지철 : 카카오 등 여러 회사를 거쳐 현재는 이커머스 Allinone 그로스 솔루션을 만드는 데이터라이즈에서 데이터 리드로 일하고 있습니다. 데이터에 익숙하지 않은 B2B 유저들이 쉽고 빠르게 데이터에 기반한 가치를 얻을 수 있는 방식을 고민합니다.
이민호 : 데이터 분석가로 커리어를 시작했지만, 지금은 데이터 활용 경험을 더 많은 분들이 경험하실 수 있도록 서비스를 만드는 프로덕트 오너 역할을 하고 있습니다. 현재 데이터라이즈에서 이커머스의 성장을 돕는 데이터 프로덕트를 만듭니다.
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