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그로스해킹"어떻게 하면 우리 제품/서비스가 더 많이 사용되고, 더 많은 사람들에게 알려지며, 더 많은 가치를 제공할 수 있을까" 를 끊임없이 고민하고 실험하며 해결책을 찾아나가는 과정 Step 1. 그로스해킹 기초 ● 그로스해킹이란? 어떻게 하면 우리 제품/서비스가 더 많이 사용되고, 더 많은 사람들에게 알려지며, 더 많은 가치를 제공할 수 있을까? 데이터를 기반으로 제품 또는 서비스의 성장을 극대화하기 위한 실험적 접근 방식제품 구조와 흐름 안에 성장 로직을 설계외부 활동(광고, 홍보)에 집중하는 마케팅과 달리 제품 자체의 개선, UX 최적화에 집중 ● 그로스 해킹의 특징1. 데이터 중심 사고가설 설정부터 결과 분석까지 모든 과정이 데어터에 기반하여 진행AARRR과 같은 지표를 활용하여 제품의 성장 단..

MVP 프로젝트Framer를 활용한 MVP 제작을 실습하고 문제정의 기반으로 기능/설계된 실제 제품을 구현하는 프로젝트Step 0. 사전 논의 ● 0 to 1 vs 1 to 100기획 주제장점단점예시새로운 서비스 및 플랫폼 새로운 아이디어 및 가치 제공많은 리소스 예상데일리 패션 추천 플랫폼 기획이커머스 플랫폼에 사용자 커뮤니티피트니스 플랫폼에 온라인 PT 서비스기존 서비스 개선데이터 기반 문제 해결 용이기획에 많은 제약 예상yse24 티켓예매 플랫폼 개선쿠팡이츠 음식배달 서비스 개선 → 도메인의 문제를 검증된 데이터가 충분한 기존 플랫폼에 새로운 서비스를 추가함으로써 효율적으로 해결헤보자 ● 역할 분담역할설명인원총괄 PM전체 일정 관리 및 회의 주관정) 지영 부) 민서UX/UI PM유저 플로우, 와이..

데이터드리븐사용자 행동 데이터, 시장 데이터, 성과 데이터 등을 기반으로 의사결정을 내리고 제품을 기획하는 방식 Step 1. 기획 배경 및 개요Notion 발제문https://www.notion.so/teamsparta/Chapter-5-1-2022dc3ef51480a798e6c452a4df35b2?source=copy_link기획 배경최근 시청 데이터 리포트 분석 결과, 가입 유저 수는 지속적으로 증가하고 있지만일부 콘텐츠의 평균 시청 시간이 짧은 문제 발생시청 시간을 늘리지 않으면 추천 알고리즘 학습도 어려워지고, 다음 콘텐츠 소비로 이어지지 않아 리텐션 자체가 낮아진다기획 목표1. 시청 지속률이 낮은 유저들의 특성을 파악하고2. 시청 지속률이 낮은(혹은 이탈) 이유를 분석하여→ 사용자의 평균 시청..

데이터드리븐사용자 행동 데이터, 시장 데이터, 성과 데이터 등을 기반으로 의사결정을 내리고 제품을 기획하는 방식 Step 1. 데이터 보는 습관 기르기 ● 실습 전 체크데이터를 볼 때1. 정확한 질문 파악: 상대방이 요구하는 것이 정확히 무엇인가?2. 기준 설정 및 관련 데이터를 수집 및 분석 (비교, 패턴 분석, 사용자 피드백 활용): 명확한 기준을 설정하여 이해를 돕기3. 객관적이고 논리적인 해결 방안 제시 (데이터 시각화, 숫자로 설명) ● 실습 케이스파: 핵심 지표 / 초: 키포인트 / 보: 해결방안API 속도 최적화 관련최근 로그인 API 응답 시간이 길다는 피드백이 있는데, 얼마나 느린 건가요? 개선이 필요할까요?1. 기준최근 30일간 로그인 API의 평균 응답 시간2. 데이터 확인 :평균 ..

데이터드리븐사용자 행동 데이터, 시장 데이터, 성과 데이터 등을 기반으로 의사결정을 내리고 제품을 기획하는 방식 Step 0. 기확 과정 총정리 ● 요구사항 분석 및 요구사항 정의서(PRD) 프로젝트나 제품 개발의 핵심 과정으로, 개발팀이 어떤 제품을 만들 것인지를 명확히 정의하는 단계요구사항을 구체적으로 파악 / 문서화 / 각 팀(개발, 디자인, QA 등)이 동일한 목표를 가지고 작업할 수 있도록 공유 PRD는 요구사항을 체계적으로 정리한 문서로, 프로덕트 개발 과정에서의 지침서'요구사항 정의서제품이나 서비스에서 제공해야 할 구체적인 기능들을 나열기능 이름 : 기능의 이름 기능 설명 : 해당 기능이 어떤 역할을 수행하는지 설명 우선순위 : 해당 기능의 중요도 (예: 필수, 권장, 나중에 추가 가능) 구..

데이터드리븐사용자 행동 데이터, 시장 데이터, 성과 데이터 등을 기반으로 의사결정을 내리고 제품을 기획하는 방식 Step 1. 데이터드리븐 기획 ● 데이터 드리븐 기획이란? 우리 서비스에서 사람들이 실제로 어떤 행동을 하는지 데이터로 확인하고데이터를 분석해서 문제를 찾고객관적인 근거를 바탕으로 해결책을 기획 ● 데이터 드리븐 기획이 중요한 이유1. 정확힌 기획이 가능데이터를 기반으로 실패 확률을 낮추고, 성공 확률을 높일 수 있음ex. 메뉴를 숨겼더니 클릭률이 30% 감소했어. 다시 원래대로 돌리자2. 고객이 원하는 것을 제대로 알 수 있음실제 사용 데이터(클릭 수, 체류 시간, 이탈률)를 보면 고객이 원하는 것을 정확히 알 수 있음ex. 설문조사에서는 이 기능을 원한다고 했지만, 실제 사용 데이터에서는..