2025/03 5

데이터 드리븐 기획 실전 기초 (1) - PRD, IA, 서비스 정책서, 에러 케이스, 상세 기능 명세서 및 유저 플로우

요구사항 분석 및 요구사항 정의서(PRD)1. 개념요구사항 분석프로젝트나 제품 개발의 핵심 과정개발팀이 어떤 제품을 만들 것인지를 명확히 정의하는 단계요구사항을 구체적으로 파악하고, 이를 문서화하여 각 팀(개발, 디자인, QA 등)이 동일한 목표를 가지고 작업할 수 있도록 공유요구사항 정의서(PRD)요구사항을 체계적으로 정리한 문서프로덕트 개발 과정에서의 지침서 역할이 문서가 잘 작성되면 이해 관계자들 간 커뮤니케이션을 원활히 하고 프로젝트 진행이 명확해짐2. 요구사항 정의서(PRD) 작성 방법제품이나 서비스에서 제공해야 할 구체적인 기능 나열기능 이름: 기능의 이름기능 설명: 해당 기능이 어떤 역할을 수행하는지 설명우선순위: 해당 기능의 중요도 (예: 필수, 권장, 나중에 추가 가능)구현 기준: 기능이..

데이터 드리븐 기획 심화 (2) - 데이터 시각화

1. 데이터 시각화 목적[커뮤니케이션]- 데이터 시각화는 단순히 데이터를 보여 주는 것이 아니라, 데이터를 기반으로 의미 있는 메시지를 전달하는 것- 데이터를 명확하고 직관적으로 전달하는 과정으로, 목적에 맞는 시각화 방법을 선택하는 것이 가장 중요복잡한 데이터를 쉽게 전달: 숫자나 텍스트보다 시각적 자료가 직관적으로 정보 전달데이터 기반 의사결정을 촉진: 데이터에 대한 신뢰도를 높이고 논리적인 결론 도출이해 관계자 설득: 경영진, 투자자, 팀원 등 다양한 청중에게 의사결정 유도 2. 데이터 시각화 유형시계열 비교: 시간에 따른 데이터 변화를 분석하는 방법꺾은선 그래프: 기본예) 기업의 연간 매출 데이터      1년 동안의 일별 평균 기온 변화 분석영역 차트: 변화량을 강조하여 시각적 효과 극대화막대 ..

데이터 드리븐 기획 심화 (1) - 구글 애널리틱스

1. 구글 애널리틱스(Google Analytics)의 개념웹사이트나 앱 방문자의 행동을 분석하는 도구방문자가 어디에서 왔는지어떤 페이지를 많이 보는지얼마나 오래 머무르는지어떤 버튼을 클릭하는지2. 구글 애널리틱스로 할 수 있는 것웹사이트에 얼마나 많은 사람이 방문했는지DAU (일일 활성 사용자): 하루에 몇 명이 사이트를 방문했는지MAU (월간 활성 사용자): 한 달 동안 몇 명이 방문했는지방문자가 어디에서 왔는지구글 검색(SEO), 페이스북, 인스타그램, 광고, 이메일 등어떤 채널에서 가장 많은 방문자가 오는지 파악하여 마케팅 최적화 가능사람들이 내 사이트에서 어떤 행동을 하는지어떤 페이지를 많이 보는지, 어디에서 이탈하는지, 어떤 버튼을 클릭하는지예) "사용자들이 홈 화면에서는 오래 머물지만, 결제..

데이터 드리븐 기획 기초 (2) - 데이터 분석 기본 공통 용어

1. PV (Page View; 페이지뷰)사용자가 웹사이트 또는 앱 내에서 특정 페이지를 조회한 횟수동일한 사용자가 같은 페이지를 여러 번 새로고침 해도 PV는 증가PV는 방문자 수와 관계 없이 페이지가 얼마나 많이 조회되었는지를 나타내는 지표2. UV (Unique Visitor; 순 방문자)특정 기간 동안 웹사이트나 앱을 방문한 중복되지 않은 개별 사용자 수같은 사람이 여러 번 방문해도 하루 동안은 1명의 UV로 계산3. DAU (Daily Active Users; 일간 활성 사용자)하루 동안 특정 서비스에 방문하거나 특정 액션을 수행한 사용자 수4. WAU (Weekly Active Users; 주간 활성 사용자)일주일 동안 특정 서비스에서 활동한 사용자 수DAU의 주간 버전으로, 주 단위 사용자 ..

데이터 드리븐 기획 기초 (1) - 개념, 중요성, 단계

1. 데이터 드리븐 기획이란사용자 행동 데이터, 시장 데이터, 성과 데이터 등을 기반으로 의사결정을 내리고 제품을 기획하는 방식우리 서비스에서1) 사람들이 실제로 어떤 행동을 하는지 데이터로 확인하고,2) 데이터를 분석해서 문제를 찾고,3) 객관적인 근거를 바탕으로 해결책을 기획데이터 드리븐 기획을 하면 감이 아닌 근거(데이터)로 정확하게 의사결정 가능 2. 데이터 드리븐 기획이 중요한 이유고객이 원하는 것을 제대로 알 수 있고, 이를 통해 비즈니스 성과를 극대화 가능정확한 기획이 가능"이 기능이 좋을 것 같아"→ "이 기능을 사람들이 실제로 사용하고 있는지 데이터를 보자"데이터를 기반으로 하면 실패 확률을 낮추고, 성공 확률을 높일 수 있음고객이 원하는 것을 제대로 파악 가능"사람들이 이 기능이 필요하..