아 진짜 수업 끝나면 운동도 가고 책도 마저 읽는다
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TIL 목차
- 개인 아티클 카타
- AI 기획 / 데이터 세션 2
- 서비스 기획 숙련 과제 과제 과제 ..
개인 아티클 카타
https://velog.io/@minimalhwi_st/insight-12-things-about-product-market-fit
인사이트
가장 중요한 것은 제품보다 '시장 선택'
이 시장 자체가 살아있는 시장인지, 충분히 강한 수요가 있는지 탐색할 것.
PMF 이전에 하는 최적화는 '의미 없는 개선'
PMF를 맞추기 전에 UX 개선, 퍼널 최적화, 마케팅, 카피 등등에 힘을 쏟는 것은 근본 문제가 해결되지 않은 상태에서의 미세 조정이다.
최적화 문제인지, PMF의 문제인지를 객관적으로 분석할 것.
PMF 전에 스케일 하지 마라
성장 시도 전에 리텐션이 안정적인지, 유저가 자발적으로 사용하는지, 추천이 발생하는 지 등으로 제품의 가치를 판단해라. 성장은 이후 진행되어야 할 것.
PMF는 측정이 아니라 '느끼는 것'
숫자로 완벽하게 정의되는 것이 아님. 전체적으로 '되는 느낌'으로 온다는 게 포인트. 고객 반응, 시장 반응, 내부 체감 등 .... 잘 되면 1년동안 꽁짜 밥 먹을 정도로 투자자가 줄을 선다네.
역으로, 지표 한두개로 PMF의 성공을 가늠해서도 안된다는 뜻
BPMF / APMF 는 완전히 다르다
BPMF : '찾기'를 위해 실험, 수정, 피벗하고 리텐션과 반복 사용 지표를 추적함
APMF : '확장'을 위해 마케팅, 영업, 조직을 확대하고 매출과 성장을 추적함
AI 기획 / 데이터 세션 2
전체 흐름 구조
① 문제 정의
왜 AI로 해결해야 하는가?
운영 효율화 (3교대 인력 감소)
공정성 확보 (정치적 리스크 제거)
콘텐츠 증가 대응
👉 ROI 중심 판단이 핵심
② 데이터 설계 (가장 중요)
카테고리 = 정답(label)
정답 기준 엄격하게 정의 필요
데이터 분리:
Train / Validation / Test
📌 핵심: “AI 성능 = 데이터 품질”
③ 학습셋 구축 & 운영 문제
문제 발생:
버전 관리 안됨
어떤 데이터로 학습했는지 추적 어려움
카테고리별 성능 차이 발생
👉 해결: 전용 Admin 구축
Admin의 역할 (핵심 포인트)
기능 정리
1) 학습셋 관리
카테고리별 데이터 수량 확인
부족한 데이터 표시
2) 버전 관리
스냅샷 저장
성능 안 좋으면 롤백 가능
📌 “버전별로 성능 비교 + 복구 가능 구조”
3) 성능 시각화
정확도 기반 신호등 표시
초록: 좋음
노랑: 보통
빨강: 문제
📌 특정 카테고리만 성능 낮은 문제 발견 가능
4) 오분류 관리
어떤 콘텐츠가 틀렸는지 확인
바로 수정 or 다른 카테고리 이동
📌 핵심: “오분류 데이터 = 최고의 학습 데이터”
5) 운영 데이터 → 재학습 루프
실제 서비스에서 틀린 케이스 수집
다시 학습셋에 반영
👉 완전한 피드백 루프 구축
모델 전략
단일 모델 ❌ → 앙상블 구조
사용:
Word2Vec + CNN
FastText
내부 모델
👉 여러 모델 결과를 투표 방식으로 결정
룰 기반 + ML 결합
문제: ML만으로 해결 안 되는 케이스 존재
예시
텍스트 없는 콘텐츠
유머 콘텐츠
신규 주제
👉 해결: 룰 매핑 추가
예시
특정 언론사 → 특정 카테고리
최종 구조
👉 “앙상블 + 룰 기반 하이브리드”
모델들 투표
룰도 하나의 의견
최종 판단
📌 결과: 성능 약 10% 개선
AI의 한계
잘 안 되는 케이스
텍스트 적은 콘텐츠
유머/맥락 기반 콘텐츠
신규 주제 (데이터 없음)
PM이 해야 할 역할
기술보다 중요한 것
1) 문제 정의 : AI로 풀 가치 있는가?
2) 데이터 설계 : 라벨 기준 정의, 데이터 품질 관리
3) 운영 구조 설계 : Admin 설계, 피드백 루프 설계
4) 모델 선택 기준 정의 : 정확도만 X, 속도 / 비용 / 유지보수 포함
서비스 기획 숙련 과제 ... 초안 드디어 완성
또 길어졌음
최대한 요약하고 간추린다고 했는데 쉽지가 않구나
그리고 빼는 내용들이 정말 빼도 되는 내용인가? 내가 집중해야 하는 내용이 A인데 이게 a인 것은 아닐까? B가 맞는건가? 라는 생각도 참 많이 들었지만 결단력 있게 쳐낼 건 쳐내는 과정을 거쳤다.
그렇게 해서 정리된 나의 목차 ..
- 프로젝트 개요
- 목표 정의 (핵심 요약)
- 프로젝트 목표
- 데이터 기반 현황 분석
- 데이터 기반 페르소나 추출
- 페르소나 별 상세 현황
- 페르소나 별 장바구니 담기 전환율 영향 요인 분석 - 핵심 타겟 선정
- 선정 근거
- 왜 B인가?
- 왜 C가 아닌가? - 페르소나 B 상세 분석
- 페르소나 특징
- 추출 조건
- 주요 행동 지표
- 데이터 기반 핵심 특징
- 전략적 시사점 - 문제 정의
- 핵심 문제
- 전환 저해 요인 정리
- 근본 원인 - 가설 및 해결 방안
- 메인 가설
- 세부 가설 및 해결 방안
- 검증 계획 (검증 방식, 실행 로드맵, 성공 기준 및 롤백 기준, 리스크 및 대응) - 기대 효과
- 정량적 시뮬레이션- 매출 효과
- 정성적 효과
이렇게 보니 길긴 길다
내일 중첩되는 내용 좀 생략할 수 있으면 구조화 다시 해보고 합쳐봐야지
그리고 오늘 한 것 중에 제일 마음에 드는거
스티브 잡스식 표제 만들기 ㅋㅋ
보여주고, 확신시키고, 담게 하라. 27초 안에
ㅋㅋ 내가 해놓고도 웃기다 싶지만 정확한 걸 .....
그리고 여기저기서 벤치마킹하고 리서치하고 고민해낸 나의 상세페이지 개선안 ... 특히 마음에 드는 것은 장바구니 퀵 스와이프다 !
내가 쿠팡을 쓰면서 무한으로 돈을 쓰게 만든 가장 무서운 ui ..... 전환율을 높이기에 이것만한 게 없다는 생각을 한다. 일단 담고보자가 되게 만드는 것 ...
그리고 검증 계획을 세우면서 특강 때 들었던 가드레일 지표도 활용해보았다!
지난 과제 때도 이 부분은 칭찬 받고 별다른 피드백 언급이 없던 부분이라, 이전 과제와 동일한 흐름으로 작성함 ㅎ.ㅎ
처음엔 가설을 4개나 세우는 게 맞나? 싶었는데 다 조합해서 ui를 그려보니 생각보다 괜찮을 것 같고, 각 가설을 조합했을 때 시너지가 좋은 것 같아서 이대로 진행해보기로 ... 많다 하면 줄이져 뭐 ... ㅠ.ㅠ 울면 돼 ~
오늘 원래 adsp 개념 1회독 하려 했는데 못 했다. 응응. 내일 해야지. 응응 ........ 내일이면 얼추 과제는 마무리 될 것 같으니 남는 시간을 알차게 잘 써야겠다.
화요일엔 화내지말자 ~ 화요팅 아자자
