[챌린지] 프로덕트 데이터사이언스 - 2회차

contents

• 프로덕트 센스(Product Sense)란?
• 기회 규모 추정 3단계 Framework
• 정리

  summary

🧠 1. 프로덕트 센스(Product Sense)란?

프로덕트 센스는 사용자의 니즈를 이해하고, 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 제품 전략을 수립하는 능력.

🔑 프로덕트 센스가 중요한 이유

1. 사용자 중심 접근
   • 사용자가 겪는 불편이나 니즈를 명확히 파악하고, 제품 개선 아이디어를 도출할 수 있다.
   • 데이터를 통해 사용자 행동 패턴을 분석하고, 사용자 경험(UX)을 최적화.
2. 데이터 기반 의사결정
   • 데이터 분석가는 제품팀과 협력하여 데이터를 기반으로 우선순위를 설정하고, 실질적인 제품 개선 방향을 제안할 수 있다.
     • 예: 특정 기능이 사용자 유지율에 미치는 영향을 분석하고 이를 기반으로 제품 로드맵 설계
3. 비즈니스 임팩트 창출
   • 제품 개선이 회사의 핵심 목표(North Star Metric)와 어떻게 연결되는지 이해하고, 이를 강화하는 전략을 제안할 수 있다.
     • 예: 전환율을 높이는 새로운 기능 개발

📋 실제 사례

• [카카오톡 선물하기]
  
  • 사용자 참여도 증가 : 사용자들이 손쉽게 선물을 주고받을 수 있는 기능을 도입하여 플랫폼 내 머무는 시간을 증가시키고, 친구와의 상호작용을 강화.
  • 결과적으로 사용자 활동성을 높이고 신규 사용자 유입에도 기여.
• [네이버 쇼핑 라이브]
  • 사용자 구매 전환율 상승: 라이브 커머스 기능을 통해 실시간 소통으로 제품 정보를 제공, 구매 전환율을 극대화.
  • 특히 소상공인에게 새로운 판매 채널을 제공하며 플랫폼 가치를 강화.

📊 2. 기회 규모 추정 3단계 Framework

1단계: 동기 이해

• 고객과 회사가 이 기능을 통해 얻을 수 있는 이점은 무엇인가?
• 고객의 입장에서 이 기능이 얼마나 가치 있는지 파악.

2단계: 기회 규모 추정

• 이 기능이 주요 지표(예: 트랜잭션 수, 매출)에 얼마나 큰 변화를 가져올 것인지 추정.
• 정량적인 데이터를 기반으로 구체적인 영향을 계산하고, 이를 통해 기대 가능한 기회 규모를 산출.

3단계: 비용과 리스크 평가

• 이 기능을 개발하는 데 필요한 리소스와 발생할 수 있는 잠재적 리스크를 평가.
• 다른 기능 또는 프로젝트와 비교하여 이 기능이 얼마나 높은 우선순위를 가져야 하는지 결정.

✅질문: “김대리, 스파르타페이는 사용자가 정기 결제를 예약할 수 있는 새로운 기능을 고려하고 있습니다. 프로덕트 팀의 데이터분석가로서 이 기능을 구축할 가치가 있는지, 제품 팀에 어떻게 알릴 수 있을지 설명해주세요.”

💡 2-1. 동기(Motivation) 이해

고객과 회사 입장에서 왜 이러한 기능을 필요로 할지 생각해 보자.

👥 고객 관점

‘정기 자동이체’ 기능이 유용할 수 있는 몇 가지 사례를 살펴보자.

1. 월세나 공과금 납부: 매달 반복적으로 납부해야 하는 고정 비용을 자동으로 처리.
2. 가족 또는 지인 송금: 자녀 용돈, 부모님 지원금 등을 일정 주기로 자동 송금.
3. 자산 관리: 투자 계좌, 적금, 예금 등으로 주기적으로 자금을 이체.

현재 스파르타페이에서도 수동으로 수행할 수 있지만, 정기 자동이체 기능이 도입된다면 고객에게 훨씬 더 큰 편리함을 제공할 수 있다. 고객은 한 번 설정해두면 반복적인 작업을 신경 쓸 필요가 없어지고, 생활의 효율성이 향상.

🏢 회사 관점

정기 자동이체 기능은 고객 유지율(Retention)과 거래 규모(Transaction Volume) 모두를 증가시킬 가능성이 큼.

Retention

• 정기 결제를 설정한 고객은 한 번 세팅 후 타 플랫폼으로 이동할 가능성이 줄어든다.
• 타 플랫폼으로 변경하려면 기존 설정을 취소하고 새로운 플랫폼에서 동일한 작업을 반복해야 하는 전환 비용이 증가하기 때문.
• 결과적으로 고객이 스파르타페이에 더 오래 머무르게 된다.

Transaction Volume

• 정기 결제가 활성화되면 플랫폼을 통해 이루어지는 결제 건수가 자연스럽게 증가.
• 특히 월 단위, 분기 단위로 꾸준히 반복되는 결제는 스파르타페이의 매출과 총 거래 금액을 상승시키는 데 기여.

📚 TIP

• 고객 관점: 고객의 입장에서 생각해보기!
  • 자신의 생활에서 반복 결제가 필요한 사례를 떠올려 보세요. 정기 결제가 가능해진다면 어떤 점에서 더 편리한지 생각해보는 것이 고객의 동기를 이해하는 데 큰 도움이 된다.
• 회사 관점: 비즈니스 동기 파악하기!
  • 대부분의 제품 기능은 사용자 확대, 유지율 증가, 또는 수익성 강화를 목표로 함.
  • 이 기능의 경우, 주된 목표는 거래 유지율 증가에 초점이 맞춰져 있다고 가정할 수 있다.

📈 2-2: 기회 규모 추정 (Opportunity Sizing)

‘정기 자동이체’ 기능이 스파르타페이에 가져올 수 있는 기회 규모를 추정해보겠습니다.

Bottom-up Estimation(상향식 추정) 접근 방식을 사용하여, 이 기능이 거래 규모(총 결제 금액, 거래 규모)에 얼마나 영향을 미칠 수 있는지 분석하겠습니다.

2-2. 🔍 1단계: 기존 데이터 분석 - 규모 추정

정기 결제의 특징 정의

A. 동일 수취인에게 반복적으로 이체.

B. 일정한 주기로 이루어짐 (예: 매주, 매월).

C. 결제 금액이 일정하거나 비슷한 수준.

데이터 레이블링

스파르타페이의 과거 결제 데이터를 분석하여, 다음 기준에 따라 거래를 분류:

• High Likelihood (높은 가능성): 위 3가지 조건(A,B,C)을 모두 충족하는 거래.
• Medium Likelihood (중간 가능성): 2가지 조건을 충족하는 거래.
• Low Likelihood (낮은 가능성): 1가지 조건만 충족하는 거래.

결과 집계

• SQL이나 Python을 사용하여 각 그룹의 거래 수와 거래 금액을 집계.
• 하한값 (Lower Bound): High Likelihood 그룹의 거래 총액.
• 상한값 (Upper Bound): Low, Medium, High Likelihood 그룹의 거래 총액 합산.

예제:

• 추정 하한값: 500억
• 추정 상한값: 1,200억
• “스파르타페이에서는 현재 약 500억 원에서 1,200억 원 사이의 정기 결제가 이미 이루어지고 있는 것으로 추정.”

2-2. 🚀 2단계: 기능 도입 후 기대 효과 추정

다음 단계로, 정기 결제 기능 도입 이후 얼마나 많은 고객이 이 기능을 채택할 것인지 추정해보자.

다소 추정하기 어렵지만, 아래와 같은 요소들을 고려할 수 있다:

1. 유사한 과거 기능 도입 사례 분석
   • 스파르타페이의 과거 기능 도입 성과를 참고. 이 중 A/B 실험 결과가 있다면 더더욱 좋다.
   • 예: ‘QR 결제 기능’이나 ‘해외 송금 기능’ 도입 후 사용자 채택률 증가 데이터를 기반으로 정기 결제 기능 도입 효과를 유추.
   • 리서치 질문 예시:
     • QR 결제 도입 후 채택률이 몇 % 증가했는가?
     • 해당 증가율이 정기 결제 기능과 얼마나 유사한 패턴을 보일 수 있는가?
2. 관련 서비스 내 유사 사례 분석
   • 스파르타페이 외의 자사 서비스(예: 스파르타뱅크, 스파르타모빌리티)에서 유사한 기능을 도입한 사례를 확인.
   • 예: 스파르타뱅크에서 ‘자동이체 서비스’를 제공한 이후 신규 사용자 전환율과 유지율이 어떻게 변화했는지 데이터 확보.
   • 리서치 질문 예시:
     • 스파르타뱅크 자동이체 도입 후 월간 활성 사용자(MAU)가 얼마나 증가했는가?
     • 정기 결제와 같은 장기적 반복 서비스의 사용자 충성도 향상 효과가 있는가?
3. 경쟁사 및 시장 분석
   • 토스, 네이버페이 등 유사한 기능을 제공하는 경쟁사 사례를 참고.
   • 예: 토스가 정기 결제 기능을 도입한 이후 채택률과 거래량 변화를 조사.
   • 리서치 질문 예시:
     • 경쟁사에서 해당 기능이 사용자 유지율(Retention) 및 신규 사용자 유입에 미친 영향은?
     • 채택률 증가가 매출 혹은 거래 규모에 어느 정도 기여했는가?

민감도 분석 (Sensitivity Analysis)

정확한 예측은 어려우므로 가정을 변경하며 최악과 최상의 시나리오를 모두 포함한 범위를 제시하는게 좋다.

• 🥶 채택율이 낮은 시나리오: 초기 채택률 5%, 사용자의 도입 속도가 느린 경우
• 😁 채택율이 높은 시나리오: 초기 채택률 15%, 적극적인 홍보 및 초기 사용자 반응이 좋은 경우

예제:

• 채택률 5%: 500억 * 5% = 25억
• 채택률 15%: 1,200억 * 15% = 180억
• “민감도 분석 결과, 보수적 시나리오에서는 채택률 5%로 최소 25억 원, 낙관적 시나리오에서는 채택률 15%로 최대 180억 원의 추가 거래 규모를 기대할 수 있다..”

📚 TIP: 정성적인 데이터 보완

정량적 분석만으로는 기회 규모를 완전히 파악하기 어려울 수 있으므로, 이를 보완하기 위해 정성적 데이터를 활용하겠습니다. 이는 사용자 요구와 시장의 실제 니즈를 더 명확히 이해하는 데 도움이 된다.

• 고객지원팀: 고객 요청 데이터 분석 (예: “자동이체 기능이 있나요?“와 같은 문의).
• 사용자 인터뷰 및 설문조사: 정기 결제 기능에 대한 수요와 기대 확인.
• 앱 리뷰 및 SNS 분석: 정기 결제에 대한 언급 빈도 및 피드백 확인.

2-3. ⚖️ 비용과 리스크 (Costs and Risks) 평가

최종적으로 도입 여부를 결정할 때는 1️⃣ 기회 규모, 2️⃣ 개발 및 디자인 비용, 그리고 3️⃣ 리스크의 세 가지 요소를 종합적으로 고려 필요.

• 개발 비용 평가: 엔지니어링 및 디자인 팀과 협력하여 기능 개발에 필요한 시간과 리소스를 추정.
• 기술적 리스크 분석: 플랫폼 안정성을 저해할 수 있는 잠재적 문제를 검토.

핵심 질문: “이 기능이 엔지니어링, 디자인, 제품 리소스를 사용하는 데 있어 최선의 선택인가?”

시나리오 기반 의사결정

• Scenario 1: 기회 규모가 크고, 개발 비용이 적음
  • 정기 결제 기능이 추가 거래 규모를 180억 원까지 창출할 수 있고, 개발 비용과 리스크가 낮은 경우, 이 프로젝트는 100% 우선순위 상위권으로 배치.
• Scenario 2: 기회 규모가 작고, 개발 비용이 큼
  • 기회 규모가 25억 원에 불과하며, 구현에 5억 원 이상의 리소스가 필요한 경우, 이 기능은 다른 높은 임팩트의 프로젝트에 비해 우선순위가 낮아질 가능성이 있다.

예시:

• “정기 결제 기능은 초기 개발 비용이 5억 원으로 추정되며, 25억 ~ 180억 원의 추가 거래 규모를 창출할 가능성이 있다. 리스크는 상대적으로 낮고 ROI가 높은 것으로 판단되어, 현재 백로그 상위권의 프로젝트로 제안합.”
• “기회 규모가 상대적으로 작고(25억 원), 구현 비용과 리스크가 높아 현재로서는 다른 프로젝트에 리소스를 집중하는 것이 더 적합.”

📝 정리

프로덕트 센스(Product Sense)

• 정의: 고객의 니즈를 이해하고, 비즈니스 목표를 달성하기 위한 제품 전략 수립 능력.
• 중요성:
  • 사용자 중심 접근으로 고객 문제 해결.
  • 데이터 기반 의사결정으로 실질적 제품 개선.
  • 회사의 핵심 목표(North Star Metric)와 연결된 비즈니스 임팩트 창출.

기회 규모 추정 3단계

1. 동기 이해: 고객 관점, 회사 관점
2. 기회 규모 추정: 하향식 추정, 기능 도입 후 채택률 추정, 민감도 분석으로 효과 예측
3. 비용과 리스크 평가: 우선순위 측정

key point

기회 규모 추정 3단계를 하는 이유!
일단 고객의 입장도 중요하지만 항상 회사의 입장을 생각해야한다는 점을 잊지 말아야한다!

• 경쟁사나 유사플랫폼에 대한 조사를 하는게 좋은데, 어떠한 기능을 도입하고 나서 어떤 변화가 있었는지에 초첨을 맞춰 파악하는 것이 가장 좋다!

• 민감도 분석: 최악의 반응과 최상의 반응을 미리 예측해보는것이다!
  (시나리오별로)