목표

✅ 그로스 해킹과 데이터 2-3까지 수강 1 순위 1000원
✅ 데이터드리븐 우수사례 특강 수강 후 개선 점 정리 2 순위

🌟 목표 달성률 : 100%

특강

데이터 드리븐 과제 우수사례 특강

튜터님 : 한지선 튜터님

• WBS (Work Breakdown Structure) :프로젝트의 전체 작업을 계층적으로 쪼갠 구조도.

MVP 앱 출시
├── 기획 - PRD 작성 / 와이어프레임
├── 개발 - 프론트엔드 / 백엔드
└── QA  - 기능 테스트 / 버그 수정

왜 쓰나?

• scope 누락 방지
• 담당자·기간 배정 기반
• Jira의 Epic → Story → Task 구조가 WBS를 툴로 구현한 것

실전 포인트
일정 지연 시 "왜 늦어요?" 대신 "WBS 기준 이 태스크 D+3 지연"으로 말하면 감정 아닌 데이터로 커뮤니케이션 가능.

먼저 쪼개고, 그 다음 순서 잡기.

인사이트

1. 목표 범위 한정 명시
완독률 개선이 최상위 목표라도, 이번 과제에서 직접 개선할 대상은 한 단계 좁혀 명시. 단계를 끊어낸 것이 신뢰감을 높임.

2. KPI 선정 이유 서술하기
목표 KPI를 정하는 것에서 멈추지 않고, 왜 그 지표를 선택했는지 이유까지 문서화.

3. 가설 근거에 이론·논문 차용하기
가설을 세울 때 심리학 이론이나 논문을 레퍼런스로 끌어옴.

4. 교란 변수 인식하고 서술하기
분석 결과에 영향을 줄 수 있는 교란 변수를 인지하고 명시적으로 언급.

5. 레퍼런스 분석 성실하게 수행하기
경쟁 서비스나 유사 사례 분석을 건성으로 넘기지 않고 충분히 파고든 흔적이 보임. 기획의 맥락과 차별점이 자연스럽게 드러남.

6. 목차 + 개요 요약 제시하기
문서 구조를 목차로 정리하고, 기획안의 핵심을 개요 요약으로 앞에 제시. 읽는 사람이 전체 그림을 먼저 잡을 수 있어 가독성이 높아짐.

7. 시장 구조와 비즈니스 임팩트 연결하기
전자책 시장 구조, 완독률의 비즈니스 임팩트, 수익 모델별 완독률의 의미까지 분석. 문제를 사업적 맥락 안에서 읽어내는 시각이 기획서의 깊이를 결정함.

8. EDA(탐색적 데이터 분석) 시도 후 문서화
EDA(Exploratory Data Analysis)란 가설을 세우기 전에 데이터를 먼저 다양한 각도로 살펴보는 과정. 평균, 분포, 이상값 등을 훑으며 데이터의 전체적인 모양을 파악한 뒤 분석 방향을 잡는 순서가 체계적인 인상을 줌.

피드백 기준

(필수) 유저의 행동 및 특성을 다각도로 분석했는가?
(필수) 데이터 분석 결과를 기반으로 독서 이탈 또는 완독에 영향을 미치는 요인에 대해 구체적이고 현실적인 가설을 설정했는가?
(필수) 작성 결과물이 기본 구성 요건(문제->분석->인사이트->해결안)을 갖추고 있는가?
(필수) 분석 과정과 인사이트, 가설, 해결방안이 앞선 단계의 결과를 확장하며 논리적으로 연결되어 있는가?
(필수) 장르, 디바이스, 구독 플랜, 유입 경로, 추천 클릭 여부, UX 설정 등 주요 로그 필드를 활용하여 이탈 또는 완독에 영향을 주는 요인 간의 인과 관계를 논리적으로 설명했는가?
(도전) 해결방안에 와이어 프레임이나, 레퍼런스 리서치, 근거 자료가 완성도 있는 수준으로 첨부되었는가?
(필수) 단순 현상 나열을 넘어, 문제의 본질을 설명하는 핵심 인사이트를 도출했는가?
(필수) 제시한 해결 방안이 실제로 완독률 향상 또는 초반 이탈률 개선에 기여할 수 있는가?
(도전) 제안한 전략이 실제 eBook 서비스의 구조, 데이터 수집 환경, UX·운영 측면을 고려했을 때 현실적인 실행 가능성을 갖추고 있는가?
(도전) 실제 e-book 시장 나아가 컨텐츠 도메인의 구조와 유저를 이해하며 현업의 문제를 해결하려고 노력했는가?

오늘의 회고

• 잘한 점: 목표를 달성함
• 아쉬운 점: 시간이 남았는데 목표치까지 듣고 더 듣지 않음
• 원인: 목표를 완수하여 더 하고 싶지 않았음..
• 개선 액션 아이템: 판돈 올리기

💭 오늘의 한 줄 평 : 돈으로 높여보는 집중력