AI 요약관련 정보

• 프로덕트 회사 이직을 위해 데이터 기반 사고의 컨셉 이해가 필수적이며, 이는 모든 기획 및 개발 과정에서 데이터를 통한 의사 결정을 의미합니다. 💡
• 데이터 기반 사고는 전사 목표 달성을 위해 PO/PM이 DB 데이터 분석을 시작으로, 월별, 지역별, 성별 매출 추이 등 다양한 각도에서 데이터를 심층적으로 분석하는 방식으로 활용됩니다. 📊
• 문제 정의는 데이터 분석을 기반으로 목표 달성 또는 문제 해결을 위한 핵심 포인트를 찾아내는 과정이며, 예를 들어 30대 남성 구매 급감 및 20대 여성 구매 급증과 같은 데이터 분석 결과를 바탕으로 문제 정의가 이루어집니다. 🎯
• 가설 설정은 퍼널 분석, 설문 조사, 페르소나 설정 등 다양한 데이터 분석 방법을 통해 문제 원인에 대한 가설을 세우고 해결 방안을 모색하는 과정입니다. 🤔
• 검증은 설정된 가설을 바탕으로 변경된 사항이 실제 성과에 미치는 영향을 KPI, 퍼널 분석, A/B 테스트, 설문 조사 등을 통해 확인하는 과정입니다. ✅
• 데이터는 DB 기반 데이터, 로그 기반 데이터, 정성적 데이터의 정량화, 비정형 데이터 등 다양한 종류가 있으며, 각 데이터는 문제 해결 및 의사 결정 과정에서 서로 다른 방식으로 활용될 수 있습니다. 📚
• 데이터 기반 사고 능력을 향상시키기 위해서는 GA, SQLD 등 관련 자격증을 취득하거나, 사이드 프로젝트를 통해 데이터 기반 사고를 실제로 적용해보는 경험을 쌓는 것이 좋습니다. 🛠️
• 사이드 프로젝트를 통해 데이터 기반 사고 경험을 쌓을 때는 SI 프로젝트처럼 진행하는 것이 아니라, 데이터 기반 사고를 적용할 수 있는 구조를 만들고 경험하는 것이 중요합니다. ⚙️
• 데이터 기반 사고 경험이 부족할 경우, 자신이 가진 다른 강점을 효과적으로 어필하여 부족한 부분을 보완하는 전략도 필요합니다. 💪