목표

🔄 서기숙 과제: 데이터 분석 파트 완료

🌟 목표 달성률 : 60%

서비스 기획 숙련 과제

목표 KPI : 상세페이지 > 장바구니 담기 전환율을 상승 시키고자 함

1. 페르소나 선택

유형	대상 사용자	특징 및 행동패턴
페르소나 A	고가 상품 비교 쇼핑 유저(30만원이상)	신중하게 오래 고민, 장바구니 담기까지 망설임
페르소나 B	저가 빠른 구매 유저 (5만원 이하)	빠르게 담거나 그냥 이탈, 가격에 민감
페르소나 C	외부 검색 유입 신규 유저	뚜렷한 목적으로 가지고 진입, 예상과 맞지 않다면 바로 이탈
페르소나 D	광고 유입 비교 유저	외부 광고 혹은 홈 화면에서 띄워져있는 기획전 광고를 보고 유입되어,다른 플랫폼과 비교 후 장바구니 담기-구매 여부 결정

• 페르소나 선택 기준 : 본 과제의 KPI는 상세페이지→장바구니 전환율이지만, 해당 KPI의 개선이 실제 구매 성과로 이어질 가능성을 높이기 위해, 각 집단의 사용자 볼륨과 장바구니 이후 구매 전환율을 함께 고려하여 분석 대상을 선정하였다.

• 페르소나 정의 : 페르소나는 과제에서 제시된 핵심 특성을 가장 직접적으로 반영하는 기준으로 단순하게 정의하였다.
  이에 따라 A와 B는 상품 가격, C와 D는 유입 경로를 중심으로 구분하였으며, 리뷰 조회 여부나 체류시간과 같은 세부 행동 변수는 페르소나를 정의하는 조건이 아니라 이후 전환 행동을 해석하기 위한 분석 변수로 활용하였다.(따라서 체류시간을 핵심 분석 변수로 사용하지 않으므로 이상치 제거를 별도로 진행하지 않았다.)

  • 페르소나 A : over_300k(price_band)
  • 페르소나 B : under_50k(price_band)
  • 페르소나 C : search(traffic_source)
  • 페르소나 D : ad(traffic_source)

페르소나 A,B에 관해 실제 사용자 행동은 다양한 특성이 혼합되어 나타나기 때문에, 일부 사용자는 고가 상품을 빠르게 구매하거나 저가 상품을 신중하게 탐색하는 등 예외적인 패턴을 보일 수 있다.

본 분석에서는 이러한 개별 편차를 허용하되, 각 페르소나의 대표적인 특성을 중심으로 사용자 집단을 정의하였다.

페르소나	필터 조건	유저 수	장바구니 수	구매 수	장바구니→구매 전환율
A	price_band == over_300k	205명	72명	8명	11.1%
B	price_band == under_50k	517명	171명	65명	38.0%
C	traffic_source == search	448명	127명	45명	35.4%
D	traffic_source == ad	262명	73명	21명	28.8%

⚠️ 데이터 상 장바구니에 담지 않고 구매한 고객은 없다.

본 결과에 따라, 사용자 볼륨이 가장 크고 장바구니 이후 구매 전환율 또한 높은 페르소나 B를 타겟으로 선정하였다.
이는 해당 집단에서 장바구니 전환율을 개선할 경우 실제 구매 증가로 이어질 가능성이 높아, 비즈니스 임팩트가 가장 클 것으로 판단했기 때문이다.

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처음엔 페르소나 A 선택 했었다. 왜냐하면 신중한 고객인 만큼 신중하게 골라서 장바구니에 넣었으니 구매 전환율이 클 것이라고 예상했고 객단가가 크기 때문에 비즈니스 지표에서 유의미한 변화를 이끌어낼 수 있을 것이라고 생각했기 때문이었다.

하지만 데이터를 분석해보니 생각과는 다른 결과가 나와서 다른 페르소나를 선택했다.

아티클

혼자 더 많이 할 수 있게 된 뒤, 협업이 가지는 가치를 돌아보며

"AI 시대에는 사고를 외주화하지 않는 사람이 경쟁력을 가진다"

고로... 각.오.해.라

인사이트

• AI를 업무에 활용하면서 1인 업무 체계로 고립될 수 있음. 사람간의 만남에 뚜렷한 이유가 필요해질 것이고, 의견을 나눌 의미가 있는지 의심하게 될 것.
• 이런 환경에서 협업을 잘 이끄는 것이 PM에게 새로운 과제가 될 것 (상대는 AI다..)
  • 항상 강조되는 목적의 명확성이 같은 맥락에서 또 다시 적용됨.
• AI가 사고를 대신해 준다고 느껴지지만, 오히려 더 여러방면으로 사고하는 능력이 필요하다.
  • 인문, 교양, 문화적 소양을 갖춘 지식인이 되어야 해…
• 애초에 글쓴이가 문제의식을 가진 부분은 AI로 인해 발상의 영역이 좁아져서 창의적이고 혁신적인 아이디어를 만들어내는 데 제한이 생긴다는 점 → 협업의 역할을 보존 하더라도, 그 테이블에 가지고 가는 나의 아웃풋이 AI의 것인지 나의 것인지 점검해야함.
• 나의 아웃풋이 되려면 프롬프팅에 내 판단이 들어가야함 (AI의 판단을 최소화 하자)
  • 하네스 프롬프팅도 같은 맥락에서 나온 개념 같기도 하고..?
  • 기존 프롬프팅이 “해줘” 라면, 하네스는 “이렇게 하지마” 니까 좀 더 사용자의 판단(해도 될 것과 안되는 것)이 개입된 프롬프팅 기술이라고 볼 수 있지 않을까.
• AI에 자아의탁하는 사람들이랑 일해야하는 상황이 분명 있을 것.
  • 살아남으려면 그들이 놓치는 부분을 커버칠 만큼 나의 역량을 키워야함.
  • 오히려 기술적인 스킬 보다는 사고력이 중요해질 것. (기술이야 유투브 보고도 배울 수 있는 것)

오늘의 회고

• 잘한 점: 페르소나 선택함, 초반부터 근거를 탄탄히 하려고 노력함, 직관에서 벗어나 데이터를 근거로 결정함.
• 아쉬운 점: 진도가 더딤.
• 원인: 과제를 시작하고 방향을 설정하는데 많은 시간이 소요 됌
• 개선 액션 아이템: 설정한 방향을 바탕으로 데이터 분석 시작하기

💭 오늘의 한 줄 평 : 여러 요소를 고려하되 애자일하게 진행 할 것!