contents
- 프로덕트 데이터사이언스(Product Data Science)란?
- Data Analyst, Data Scientist와의 차이
- 주요 업무
summary
- 프로덕트 데이터사이언스(Product Data Science)란?
프로덕트 데이터사이언스는 데이터 기반으로 제품 및 서비스의 의사결정을 돕는 직무.
- 제품 팀과 협업하여 문제를 정의하고 데이터를 통해 해결책을 제공.
- 데이터를 분석하여 프로덕트 개선, 성장 전략, 사용자 경험 최적화를 목표.
[테크 회사에서 제품(Product) 란?]
제품은 사용자에게 가치를 제공하는 디지털 제품이나 서비스를 의미.
- 예시: 구글 검색, 페이스북 뉴스피드, 아마존 추천 시스템.
📌 1-1. 주요 질문
Product Data Science는 아래와 같은 질문에 답을 제공:
- 어떤 제품 기능이 사용자들에게 가장 유용한가?
- 변화한 Metric의 원인은 무엇인가?
- A/B 테스트 결과, 어떤 옵션을 선택해야 하는가?
- 기회가 큰 시장은 어디인가?
📌 1-2. 해당 직무의 중요성
- 데이터에 기반한 의사결정을 가능하게 함
- 비즈니스와 사용자 경험의 균형을 맞추는 역할 수행
- 회사의 성장 전략과 긴밀히 연결
- Data Analyst, Data Scientist와의 차이
🤔 2-1. Data Analyst
- Data Analyst:
- 주요 업무는 데이터 시각화, 보고서 작성, 성과 측정
- 경영진 및 주요 의사결정권자에게 과거 데이터의 의미를 전달
- 주요 도구: SQL, Tableau, Excel
- Product Data Scientist:
- 제품 팀과 협업해 문제를 정의하고 실험 설계 및 분석을 주로 수행
- 과거 데이터 분석 외에 실험(A/B 테스트) 결과를 기반으로 미래 행동을 예측
- 주요 도구: Python, SQL, 통계 기법
🤔 2-2. Data Scientist - Data Scientist:
- 주로 머신러닝 모델 개발 및 연구에 초점
- 복잡한 데이터셋에서 패턴을 찾아 예측 모델 생성
- 엔지니어링 팀과 협업해 모델을 프로덕션에 배포
- Product Data Scientist:
- 머신러닝보다는 제품 관련 메트릭 최적화와 실험 분석에 초점
- 모델 개발보다는 문제 정의 및 데이터 해석에 더 큰 비중
- 주요 업무
🔍 3-1. 기회 규모 추정 (Opportunity Sizing)
- 기회 규모 추정이란?
- 특정 기능, 제품 개선, 혹은 새로운 시장 진출이 가져올 가치와 영향을 수치로 추정
- 실무에서의 역할
- 데이터 분석: 시장 데이터와 사용자 행동 데이터를 기반으로 추정
- 가설 설정: 기회를 정량적으로 비교해 우선순위 결정
📌 3-2. 지표 설계 (North Star, Guardrail, Input Metrics)
- 지표 설계란?
- 제품 및 비즈니스 성과를 측정하고 관리하기 위한 핵심 지표를 정의하고 체계적으로 설계하는 과정
- 지표의 유형
- ⭐ North Star Metric
- 제품의 최종적인 성공을 정의하는 핵심 지표
- 예) 멜로 뮤직의 경우 ‘총 스트리밍 시간’
- 👿 Guardrail Metrics
- North Star Metric에 집중하는 과정에서 부정적인 영향을 방지하기 위한 보조 지표
- 예) 사용자 만족도, 취소율, CS 접수 건수 등
- ⌨️ Input Metrics
- North Star Metric에 직접적으로 기여하는 행동 기반 지표
- 예) 일간 검색 건수, 신규 사용자 등록 수
- ⭐ North Star Metric
- 실무에서의 역할
- 지표 설정: 제품/서비스의 목표를 달성하기 위한 올바른 지표 정의
- 지표 상관관계 분석: North Star Metric과 Input Metrics의 상관관계를 분석해 지표 신뢰성 확보
- 모니터링 및 개선: Guardrail Metrics를 활용해 부정적 결과를 조기에 탐지하고 수정
📊 3-3. 메트릭 변동 딥다이브 (Metric Deep Dive)
- 메트릭 변동 이해하기
- 제품 지표(예: DAU, Conversion Rate)가 예상치 못하게 변화했을 때, 그 원인을 분석
- 실무에서의 역할
- Root Cause Analysis (원인 분석)
- 데이터 시각화: 변동 요인을 명확히 파악하기 위해 시각화 활용
- 관련 팀과 협업: 프로덕트 팀, 엔지니어링 팀과 함께 문제 해결
🧪 3-4. A/B 테스트 설계 및 분석
- A/B 테스트란?
- 제품의 두 가지 버전을 사용자에게 무작위로 제공한 후, 성과를 비교하는 실험 방법
- 데이터 기반으로 의사결정을 내릴 수 있는 가장 신뢰도 높은 방법
- 실무에서의 역할
- 실험 설계: 가설 설정, 샘플 크기 계산, 실험군/대조군 정의
- 결과 분석: p-value 계산, 효과 크기 추정, 비즈니스 인사이트 도출
🏖️ 주요 학습 내용 요약 (TL;DR)
- Product Data Science의 역할
- 데이터 기반으로 제품/서비스의 의사결정을 지원하며, 제품 팀과 협업해 문제를 정의하고 해결책을 제시합니다.
- 주요 업무: 기회 규모 추정, 지표 설계, 메트릭 분석, A/B 테스트 설계 및 분석
- Data Analyst 및 Data Scientist와의 차이
- Data Analyst: 과거 데이터 분석 및 시각화, 보고서 작성이 주요 업무
- Data Scientist: 피쳐 엔지니어링, 머신러닝 모델 개발 및 빅데이터 분석에 초점
- Product Data Scientist: 제품 관련 데이터 분석 및 최적화, A/B 테스트 설계 및 결과 분석에 집중
- 주요 업무
- 기회 규모 추정: 제품 개선이나 시장 진출의 가치와 영향을 수치화
- 지표 설계: North Star, Guardrail, Input Metrics 정의 및 분석
- 메트릭 변동 딥다이브: 지표 변동 원인 분석 및 팀 협업
- A/B 테스트 설계 및 분석: 데이터 기반 의사결정을 위한 실험 설계 및 결과 분석key points
프로덕트 데이터사이언스(Product Data Science) 요약
정의: 데이터 기반으로 제품 및 서비스의 의사결정을 지원하는 직무.
주요 질문: 유용한 제품 기능, Metric 변화 원인, A/B 테스트 선택, 기회가 큰 시장.
중요성
데이터 기반 의사결정, 비즈니스와 사용자 경험의 균형, 성장 전략과 연결.
역할 비교
Data Analyst: 데이터 시각화 및 보고서 작성.
Data Scientist: 머신러닝 모델 개발 및 데이터 패턴 분석.
Product Data Scientist: 제품 문제 정의, 실험 설계 및 분석.
주요 업무
기회 규모 추정: 제품 개선의 가치 수치화.
지표 설계: 핵심 성과 지표 정의.
메트릭 변동 분석: 지표 변동 원인 분석.
A/B 테스트: 실험 설계 및 결과 분석.
TL;DR
Product Data Science는 데이터 기반 의사결정을 지원하며, 기회 추정, 지표 설계, 메트릭 분석, A/B 테스트를 주요 업무로 한다. Data Analyst는 과거 데이터 분석, Data Scientist는 머신러닝에 집중.
인사이트
A/A 테스트
정의: A/A 테스트는 두 개의 동일한 버전을 사용자에게 보여주고, 그 반응을 비교하여 실험 설계의 적절성을 확인하는 과정.
목적:
변수의 일관성 검증: 실험군과 대조군 간의 차이가 없는지 확인.
측정 도구 검증: 데이터 수집 및 분석 도구가 제대로 작동하는지 점검.
A/A 테스트의 중요성
신뢰성 확보: A/B 테스트를 시작하기 전에 실험의 신뢰성을 확보할 수 있다.
문제 조기 발견: 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 발견하여 수정할 수 있다.
결론적으로, A/B 테스트의 프리테스트는 A/A 테스트로 불리며, 실험의 신뢰성을 높이고 문제를 사전에 해결하는 데 중요한 역할을 함. 더 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있다.
- 큐패드는 A/B 테스트와 관련된 도구로, 사용자 경험을 최적화하기 위해 다양한 실험을 수행하는 플랫폼. 큐패드는 특히 웹사이트나 애플리케이션의 성능을 개선하는 데 도움 준다.
큐패드의 기능
A/B 테스트 지원: 큐패드는 사용자가 두 가지 이상의 버전을 비교하여 어떤 버전이 더 효과적인지를 분석할 수 있도록 도운다
데이터 기반 의사 결정: 실험 결과를 바탕으로 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있다
사용자 경험 개선: 큐패드를 통해 사용자의 반응을 분석하고, 이를 바탕으로 사용자 경험을 개선할 수 있다.
큐패드의 장점
간편한 실험 진행: 코드 구현 없이도 URL만으로 쉽게 A/B 테스트를 진행할 수 있다.
서버 사이드 실험 지원: 웹과 앱 모두에서 서버 사이드 실험이 가능하여 다양한 환경에서 실험을 수행할 수 있다.
결론적으로, 큐패드는 A/B 테스트를 통해 사용자 경험을 최적화하고, 데이터 기반의 의사 결정을 지원하는 유용한 도구. 이를 통해 기업은 제품이나 서비스의 성능을 지속적으로 개선할 수 있다. 큐패드에 대한 더 자세한 정보는 여기에서 확인할 수 있다.
- 북극성 지표(North Star Metric, NSM)
우리 프로젝트의 핵심 성공 지표: NSM은 고객 가치를 반영하면서도 비즈니스 성과를 직관적으로 보여주는 지표
NSM: "여행 코스를 추천받아 실제 실행한 사용자 수"
이 지표는 고객이 플랫폼을 사용하여 추천을 받고, 그 코스를 실행했다는 데이터를 통해 사용자 만족도를 간접적으로 나타낸다.
실행 여부는 사용자 피드백(리뷰, 설문 응답)이나 위치 데이터(예: 경로 추적 API)로 확인.
- AARRR 프레임워크 분석
AARRR은 스타트업의 성장 및 사용자 여정을 이해하는 데 사용:
1) Acquisition (획득)
목표: 대전 맞춤 여행 플랫폼으로 유입되는 사용자 확보.
- 채널:
- 소셜 미디어 광고 (예: 인스타그램 광고 및 성심당 쿠폰 제공).
- 지역 커뮤니티(잡담방 5704명 활용)에서의 입소문.
- 협력 업체(숙소, 맛집, 관광지)의 프로모션 이벤트.
- 지표:
- 방문자 수
- 신규 사용자 등록 수
2) Activation (활성화)
목표: 플랫폼 사용자의 초기 만족도와 여행 코스 추천 경험 제공.
활성화 이벤트:
개인 맞춤 코스 추천 완료 (데이터 입력 후 추천받은 사용자의 비율).
- 지표:
- 데이터 입력-추천 완료 비율.
- 평균 추천 코스 확인 시간.
3) Retention (유지)
목표: 플랫폼에 재방문하거나 새로운 여행 계획을 세우는 사용자 비율 증가.
-
유지 방법:
- 커뮤니티 활성화(리뷰 공유, 지역민 추천).
- 푸시 알림(축제 정보, 신규 명소 추천).
-
지표:
- 재방문율.
- 30일 활성 사용자 비율(사용 후 한 달 내 재사용).
4) Referral (추천)
목표: 사용자 간 플랫폼 추천을 통한 신규 유입 증가.
- 추천 유도 방법:
- 사용 후 리뷰 작성 시 포인트 지급.
- 여행 완료 후 친구 초대 시 쿠폰 제공.
- 지표:
- 초대 링크를 통한 신규 사용자 수.
- 추천 기반 신규 가입 비율.
5) Revenue (수익)
목표: 플랫폼의 지속 가능한 수익 모델 확보.
-
수익 모델:
- 숙소 예약 연계 수수료.
- 지역 업체(맛집, 카페, 관광지)와 협력해 추천 위치의 광고 수익 창출.
- 프리미엄 추천 기능(정확도와 디테일 향상).
-
지표:
- 사용자당 평균 수익(ARPU).
- 광고 수익 비율.
- 비즈니스 매트릭 (Business Metrics)
핵심 지표:
1)사용자 행동 관련 지표:
- 추천 코스 실행률
- 사용자 만족도 설문 점수(NPS)
- 피드백 수 및 긍정 비율
2) 재무 관련 지표:
- 수익 (광고 및 숙소 예약 연계).
- CAC (Customer Acquisition Cost): 사용자 1명을 획득하는 데 드는 비용.
- LTV (Customer Lifetime Value): 사용자의 평균 수익.
3) 플랫폼 퍼포먼스 지표:
- 추천 알고리즘의 응답 시간.
- 추천 정확도(사용자 피드백 기준).
정리
북극성 지표: 여행 코스를 추천받아 실제 실행한 사용자 수
AARRR: 사용자 여정을 중심으로 Acquisition → Activation → Retention → Referral → Revenue 단계별 구체적인 목표와 지표 설정.
비즈니스 매트릭: 사용자 행동, 재무, 플랫폼 성과를 아우르는 지표 설계.
