PM 사전

“앞으로 해야 할 작업들의 목록” 즉, 제품 개발을 위한 할 일(To-Do)의 우선순위 리스트제품 백로그(Product Backlog)는 제품이 가져야 할 기능, 개선사항, 버그 수정, 기술적 작업 등 모든 요구사항을 정리한 우선순위 리스트.보통 PM이 주도해서 작성

Estimated Time of Arrival원래는 “도착 예정 시간”을 뜻하지만,개발/PM 분야에서는 “예상 완료 시점”을 의미예시:🧾 “이 기능 ETA 언제야?” → “언제까지 끝날 수 있냐”는 뜻📍 Jira, Notion 등에서 “Due Date”나 “ETA”

사용자의 관점에서 특정 기능에 대한 요구사항을 표현한 티켓 \- 무엇을 왜 원하는지 \- 어떻게 만족시킬 수 있는지 를 명확히 담은 작은 기능 단위의 요구사항 카드.→ Epic을 쪼갠 것들이 바로 이 Story Ticket들🎫 STORY-203 상품 리뷰 작

큰 사용자 가치(Goal)를 이루기 위한, 큰 규모의 작업 묶음사용자 스토리(User Story)보다 상위 개념하나의 Epic은 여러 개의 User Story로 쪼개짐🚧 기획 초기 단계에서 기능 덩어리를 정의할 때🧠 제품 로드맵(Roadmap)을 짤 때✅ 스프린트

문제 상황이 생겼을 때,“왜?”라는 질문을 다섯 번 이상 반복해서 진짜 원인을 파악하는 분석 기법겉으로 드러난 표면적 증상(현상)이 아닌, 문제의 뿌리(근본 원인)를 찾기 위함잘못된 가설이나 조기 판단을 피하고, 정확하고 지속 가능한 해결책을 설계할 수 있도록 돕는다→

데이터를 설명해주는 데이터음악 파일 자체 = 데이터이 노래의 제목, 가수, 앨범명, 장르, 재생 시간 = 메타데이터즉, 메타데이터는 “그 데이터가 어떤 건지 설명해주는 정보”야.“셔츠 A”라는 상품 = 콘텐츠(데이터)그 상품에 붙은 정보들 = 메타데이터메타데이터가 있어

사용자가 의도적으로 시스템의 허점을 악용하여 이득을 취하거나,정상적인 서비스 흐름을 훼손하는 행위 또는 시나리오프로모션 쿠폰을 계정 여러 개로 반복 수령무료 체험 기간을 여러 이메일로 무제한 이용결제 시스템의 오류를 이용해 실제로는 결제되지 않게 구매게시판이나 리뷰에

정상적인 범위를 벗어난, 극단적인 상황에서 발생하는 예외적인 케이스회원가입 시 전화번호에 특수문자를 입력했더니 에러 발생결제 도중 인터넷 연결이 끊겼을 때0원을 결제하려는 시도게시글에 10만 자를 입력했을 때생년월일에 "1900년 1월 1일"을 넣는 사용자엣지 케이스를

“액셔너블한(Actionable) 데이터”란, 구체적인 행동이나 의사결정을 이끌어낼 수 있는 데이터를 말해요. 단순히 수치나 결과만 나열된 것이 아니라, “그래서 우리는 무엇을 해야 하지?”라는 질문에 답을 줄 수 있는 데이터를 뜻합니다.“앱 방문자가 지난주 대비 10

Weekly Business Report는 한 주간의 업무 진행 사항, 성과, 이슈, 계획 등을 정리하는 주간 보고서입니다.특히 PM(Product Manager)에게 WBR은 프로젝트의 흐름을 정리하고 팀/이해관계자와 정렬된 커뮤니케이션을 유지하기 위한 핵심 도구입니

사일로는 기업 내 부서나 팀들이 서로 정보를 공유하지 않고 고립된 상태에서 일하는 현상입니다.이런 상황에서는 정보 단절, 협업 저해, 고객 경험 저하 등 다양한 문제가 발생하며, 이를 “사일로화”라고 부릅니다.마케팅팀은 고객 데이터를 갖고 있지만, 제품팀은 이를 공유받

웹사이트나 앱에서사용자가 어디를 얼마나 많이 클릭하거나, 시선을 두는지 시각적으로 보여주는 분석 도구흔히 색으로 표현빨간색·노란색은 많이 본/클릭한 곳파란색·녹색은 거의 안 본/안 누른 곳이야사용자들이 어디서 관심을 가지는지어떤 버튼은 잘 안 보이거나 안 눌리는지디자인

어떤 주제나 문제를표면적으로가 아니라 깊이 있게 분석하고 파헤치는 과정딥다이브 미팅 → 특정 주제(예: 사용자 이탈 원인)에 대해 심층적으로 토론하고 원인을 분석하는 회의 데이터 딥다이브 → 데이터 표면만 보는 게 아니라 세부 지표·세그먼트까지 파고드는 분석 유

여기서 UT는 User Test 또는 Usability Test의 줄임말로,사용자가 실제로 제품(또는 페이지)을 어떻게 사용하는지 관찰하고,불편함, 혼란, 개선점 등을 찾아내기 위한 테스트.디자인이 의도대로 잘 작동하는지 확인사용자가 혼란을 느끼는 부분을 파악실제 고객

아이디어 생산을 위해 행하는 활동 혹은 아이디어 생산 자체를 뜻하는 광고 용어로, 아이디어를 구하기 위한 모임을 아이데이션 회의라고 한다. 이는 개인 또는 그룹에 의해 이루어지는데 아이데이션 기법에는 다음과 같은 것들이 있다. 1️⃣ 브레인 스토밍(brain storm

내부: 고객이 아닌 직원, 운영자, 관리자 등 내부 인력을 의미해요.어드민(Admin): 관리자(Admin) 또는 관리 도구(Admin Tool)의 줄임말이에요.그래서 내부 어드민은👉 “회사 내부 인력들이 시스템, 데이터, 고객, 콘텐츠 등을 관리하기 위해 사용하는

“목표 달성을 위해 서로 다른 직무(기능)를 가진 사람들이 한 팀 안에 모여 함께 일하는 조직 형태”– 개발자·디자이너·데이터분석가·마케팅·운영 등 여러 기능(Function) 을 가로지르며(Cross) 구성속도 & 자율성팀 안에서 바로 설계·개발·테스트·릴리스까지 결

워킹 백워드(Working Backwards)는 아마존의 제품 개발 철학으로, “고객이 진짜 원하는 것이 무엇인지 먼저 정의하고, 거기서부터 거꾸로 제품을 설계하고 개발해 나가는 방식”이다.즉, 미래의 고객 가치를 명확히 한 후, 이를 실현하기 위한 과정을 역으로 추론

CTA 클릭률(Click-Through Rate for Call To Action, 줄여서 CTA CTR)“사람들이 CTA 버튼을 본 사람 중에서 실제로 클릭한 비율”어떤 페이지에 “지금 구매하기”라는 버튼(CTA)이 있음.그 페이지를 1000명이 봤고, 그 중에 50

“앱이나 서비스에 방문한 사용자가 일정 시간이 지난 후에도 다시 돌아오는 비율”즉, 고객이 얼마나 오래 서비스에 남아 있는지를 보여주는 지표“28일간 유지된 리텐션(Retention over the Last 28 Days)”를 의미.최근 28일 동안의 사용자 잔존율어떤

내 제품(서비스)이 시장에서 ‘진짜 필요’로 받아들여지는 상태를 말합니다.다르게 말하면,👥 고객이 자발적으로 찾고,💸 돈을 지불하며,📣 주변에 추천할 정도로제품에 만족하고 있는 상태를 의미합니다.예전 스마트폰 초창기엔, 사람들은 별로 필요성을 못 느꼈음 → 아직

하나의 회사(또는 브랜드)가 제공하는 관련 제품들을 묶어 놓은 ‘제품군’을 말합니다.쉽게 말하면,🧩 각각 독립적으로 쓸 수도 있지만, 함께 쓸 때 더 강력한 시너지를 내는 제품들의 모음입니다!각 제품들은 각각도 훌륭하지만, 함께 연동해서 쓸 때 사용자 경험이 더 좋아

프로덕트 선셋(Product Sunset)이란? > 더 이상 유지하거나 운영하지 않을 제품이나 기능을 단계적으로 종료하는 과정을 의미합니다. > 즉, 제품의 ‘해 질 시간’이라는 비유처럼, 🔚 제품의 수명 주기를 마무리하는 단계라고 보면 됩니다. 💡 왜 선셋

제품이 시장에 출시되어 사라질 때까지 거치는 일련의 단계를 말합니다.PM은 각 단계마다 다른 전략과 의사결정을 해야 합니다.

최소 자원으로 빠르게 제품을 만들고, 고객 반응을 통해 반복적으로 개선하는 방식의 창업 전략입니다.스타트업이 돈 낭비, 시간 낭비 없이 실패를 빠르게 학습하며성장할 수 있도록 도와주는 접근 방식입니다.이 사이클을 계속 반복하면서 제품과 시장의 궁합(PMF)을 찾아갑니다

사용자가 서비스나 기능에 첫몇 접근하는 지점을 의미함사용자가 인스타 광고를 클릭해 앱을 설치했다면 → 인스타 광고가 EP기존 유저가 푸시 알림을 누르어 특정 기능을 실행했다면 → 푸시 알림이 EP💸 전환율을 결정짓는 핵심 요인: 어떤 경로로 들어온 사용자가 실제 구매

PRD는 ‘제품 요구사항 문서’를 뜻하며, 하나의 제품이나 기능을 만들기 위해 무엇을 만들지, 왜 만드는지, 어떻게 동작해야 하는지를 명확히 정리한 문서입니다.

고객의 행동을 단계별로 나눠 전환 과정을 시각화한 모델고객이 어디서 이탈하는지 알 수 있음\*전환율(Conversion Rate)\*\*을 높이는 전략 수립에 유리함성과를 데이터 기반으로 분석하고 반복 개선할 수 있음퍼널 데이터를 기반으로 UX 문제를 발견하고 개선점을

사용자가 웹사이트나 앱에 방문해서 일정 시간 동안 활동한 하나의 기록 단위방문자의 활동량과 이탈 패턴페이지별 평균 체류 시간세션 당 전환율 (세션 수 대비 구매 등 목표 행동 수)퍼널 분석의 기본 단위로 사용됨세션 수가 많은데 전환율이 낮다? → UX 문제 혹은 CTA

전체 사용자 중에서 특정 기준에 따라 나눈 사용자 집단전체 데이터를 한 덩어리로 보면 인사이트가 흐릿해짐세그먼트를 나누면 각 그룹의 행동 차이나 성과 차이를 비교 가능퍼널, 리텐션, 전환율 분석에 필수로 쓰임세그먼트는 데이터를 '잘게 나누는' 것이 아니라, 비즈니스 의

러닝은 단순한 공부나 지식이 아니라, 실행 경험을 통해 얻은 교훈과 인사이트를 의미함.PM, 기획, 실험 등에서 흔히 사용되는 용어로, 실행 결과를 분석해 다음 행동에 반영하기 위한 '배움'의 개념."지난 액션의 영향력을 파악해 러닝을 쌓고..."이전에 실행한 일의 결

개발 초기 빠른 출시나 단기 성과를 위해 비효율적인 코드나 구조를 감수하면서 생기는 '미뤄둔 기술적 문제'나중에 시간이 지나면서 유지보수 비용, 오류 발생 위험, 변경의 어려움으로 돌아오는 문제금융의 부채처럼, 지금은 편하지만 나중에 "이자(추가 비용)"를 치르게 되는

오래되어 현재 시스템과 잘 맞지 않는 기술, 시스템, 코드, 프로세스 등을 통칭하는 말직접 번역하면 '유산'이지만, IT와 PM 분야에서는 “유지보수하기 어렵고 변화에 유연하지 않은 것”을 의미함레거시는 무조건 나쁜 게 아님다만, 현재의 목표 달성이나 스케일업에 방해가

ATC는 고객이 상품 상세페이지에서 “장바구니 담기” 버튼을 눌러 결제 여정에 진입하는 행동을 의미한다. 이커머스 퍼널에서 구매(Checkout)로 이어지는 첫 관문이므로, PM들이 전환 최적화 시 가장 먼저 살펴보는 지표 중 하나다.선행지표: ATC가 올라가면 일반적

업리프트(uplift)란 A/B 테스트나 마케팅 캠페인에서 새로운 시도(변수)가 기존 대비 추가로 만들어 낸 순수 성과를 나타내는 지표다. 쉽게 말해, "그 기능을 적용했더니 얼마만큼 더 잘 팔렸나?"를 숫자로 보여준다고 이해하면 된다. 📈효과 분리: 외부 요인(계절

ROI(Return on Investment)는 투자비용 대비 얼마나 많은 수익이 발생했는지를 백분율(%)로 표현하는 지표다. 쉽게 말해 “이 프로젝트, 돈 쓴 만큼 벌었나?”를 판단하는 데 쓰인다. 📊✅ 의사결정 기준: 어떤 프로젝트, 캠페인, 기능에 돈을 쓸지 우

전환 허브: 유입 트래픽이 매출로 이어지는 관문이기 때문이다.의사결정 지원: 고객의 불확실성을 해소해 구매 확신을 높인다.데이터 자원: 클릭, 스크롤, 리뷰 읽기 패턴 등 행동 데이터를 통해 상품·UX 개선 인사이트를 얻을 수 있다.첫 화면(Above the Fold)

PM이 꼭 알아야 할 지표와 KPIs 정리.어떤 기능이 가장 인기 있는지, 자주 혹은 아예 이용되지 않는지사용자가 제품이 참여하는 방법가입 후 얼마나 많은 유저가 다시 돌아오는지 확인제품 내에서 고객 만족도를 측정핵심 유저와 그 외 유저 집단을 식별참여(Engageme

바이브코딩은 코드 없이도 서비스 구현과 아이디어 검증을 빠르게 할 수 있는 방법으로, 초기 스타트업과 PM, 마케터에게 큰 장점이 있습니다.

📌 푸터(Footer)푸터는 웹사이트나 앱 화면의 맨 하단 영역을 의미합니다.

CMS는 콘텐츠 관리 시스템으로, 웹사이트나 앱에 올라가는 콘텐츠(텍스트, 이미지, 동영상 등)를 코딩 지식 없이도 작성, 편집, 관리할 수 있도록 도와주는 소프트웨어입니다.비개발자 친화적: 마케팅, 운영, 기획 담당자도 쉽게 콘텐츠를 수정 가능업데이트 효율성: 페이지

정의SEO는 검색엔진 최적화로, 구글·네이버 같은 검색엔진에서 웹사이트나 콘텐츠가 상위에 노출되도록 구조, 콘텐츠, 링크 등을 최적화하는 전략과 기술을 말함.왜 중요한가?📈 유입 증가: 검색결과 상위에 노출될수록 자연스럽게 방문자 수가 늘어남.💰 광고비 절감: 유료

💡 Webhook (웹훅)📌 한 줄 요약“웹훅은 ‘어떤 일이 벌어졌을 때’ 다른 시스템에 자동으로 알려주는 실시간 알림 배달부다.” 🚚

Warm Data는 단순히 숫자(콜드 데이터)나 직접 경험(핫 데이터) 사이 어딘가에 있는 데이터로,사람과 환경, 맥락, 관계 속에서 살아 움직이는 정보를 말합니다.이 개념은 노라 베이츠슨(Nora Bateson)이 제안했는데,데이터를 정량(숫자)만으로는 해석할 수 없

특정 이벤트가 발생했을 때, 미리 지정한 URL로 서버가 자동으로 알림이나 데이터를 보내주는 방식이다. 쉽게 말해 “실시간 푸시 알림” 같은 기술이다.

JSON은 데이터를 저장하고 교환하기 위한 가벼운 포맷이다. 사람이 읽고 쓰기 쉽고, 기계가 해석하고 생성하기도 쉬운 구조를 가지고 있다.🌍 표준성: 언어에 종속되지 않고 거의 모든 프로그래밍 언어에서 사용 가능하다.🔗 데이터 교환: API, 서버-클라이언트 간 데

AI Wrapping은 인공지능 모델을 그대로 쓰는 것이 아니라, 서비스나 제품 맥락에 맞게 “감싸고(Wrap)” 재가공하는 과정을 말한다. 즉, AI 모델을 그대로 노출하지 않고, 사용자 경험(UX)에 맞게 가공된 형태로 제공하는 것이다.🎯 맥락화(Contextua

AI에서 토큰은 텍스트를 모델이 이해할 수 있도록 쪼갠 최소 단위를 말한다.

파인튜닝은 이미 학습된 AI 모델(예: GPT, BERT 등)에다가 특정 목적이나 데이터셋을 추가 학습시켜 “내 상황에 더 특화된 모델”로 만드는 것을 말한다.

RAG는 대형언어모델(LLM)이 답을 생성하기 전에 외부 지식(문서, FAQ, 위키, 정책 등)을 먼저 검색하여, 그 근거를 컨텍스트로 넣고 답변을 생성하는 방식이다. 쉽게 말해 “모르면 찾아보고, 근거를 들며 대답한다”라고 이해하면 된다.

SQL이 확실히 DATA를 뽑아내는데 좋다. 다만, 생각 없이(= 가설 없이, 인사이트 정리 없이) 뽑다보면 그냥 릴스를 보는 것과 다름없는 현상이 나오는 것 같다. 데이터를 뽑을 때 간단하게라도 가설을 세우고 뽑아보고, 인사이트 정리하도록 해보자.~ 과제 진행하기 \