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데이터 기반 서비스 기획 (코호트 찾는 법, 그로스 루프, ICE 우선순위 설정) [패스트캠퍼스 PM부트캠프]

PM으로서 명심해야 할 것 프로덕트 개선을 위한 무조건적인 투자는 옳지 않다. 뭐든 프로덕트로 무언가를 해결하려는 생각을 최대한 버리는 것이 좋다. 절대 프로덕트로 모든 게 잘 해결되지 않는다. 영업을 뛰든, 리서치를 돌리든 노가다로 해볼 수 있는 것은 해보고 검증이 됐다면 그것을 프로덕트에 이식하는 플로우를 넣는 것이 좋다. 가장 적합한 것 중에 하나가 우리에게 반응을 잘해주는 코호트를 빨리 찾는 것이다.  코호트(Cohort) 찾는 방법 코호트 유저 특성을 여러 카테고리로 쪼갤 수 있다. 트래픽 소스를 통해서도 쪼갤 수 있다. 실험에 노출된 방문자들은 어디에서 왔는가? (블로그, 페이스북, 구글 검색 등 다양한 채널 경로를 통해서 온 유저를 쪼갠다) 이 외에도 지역, 방문 빈도(신규, 재방문 등), ..

PM 2024.08.18

데이터 기반 서비스 기획 (AARRR, 피드백, Retention, 코호트) [패스트캠퍼스 PM 부트캠프]

Intro 무언가를 할 때 목표를 정확하게 잃지 않는 것이 중요하다. 배우는 게 많다 보니까 지식적으로 매몰되는 경우가 있는 것 같다. 각각의 영역에 대해서 해당 지표가 비즈니스적으로 어떤 의미가 있어서 어떻게 지표를 설정하면 좋을까. 그것이 우리 팀에게 어떤 도움이 되나 이런 것을 측정하는 것이 목표이기 때문에 이 부분을 명심하는 것이 좋다. 고객 DB를 가지고 얼마나 실험하고 비즈니스에 활용하느냐가 성패를 가를 수 있는 중요한 요인이 될 수 있다.  이걸 잘하는 분들은 DB 400명만 가지고도 월에 억씩 벌면서 비즈니스를 할 수 있을거고, 한달에 만 명씩 들어와도 매출이 1억도 안되는 회사들도 있다. 실제로 그런 회사들이 많다.  BEP(손익분기점)을 맞추는 회사들이 살아남는 세상이 됐는데 이런 환경..

PM 2024.08.12