차근차근 디지털 차근차근 디지털

저는 은행의 데이터 분석가였습니다. 시스템의 보안이나 안정성을 중시하여 방화벽 해제나 권한을 직원에게도 함부로 주지 않으며 SaaS 솔루션 검토도 꼼꼼히하며 웬만해서는 도입하지 않습니다. 분석가들은 가지고 있는 툴 내에서 자체적으로 시스템화하였고 a-z로 데이터 마트를 구축하고 집계하여 대시보드로 만들었습니다. 이로 인해 메시지 어트리뷰션이나 페이지 전환율, 버튼 클릭율, 참여율, 상품 가입율 등 다양한 지표를 더 잘 파악할 수 있었고, 자동화하여 반복업무를 줄여 효율성을 개선하며 기획자나 마케터, 부장/팀장님 등 하나의 화면과 성과를 빠르게 확인하며 커뮤니케이션을 할 수 있었습니다. 또한 이로 인해 분석가들은 반복업무와 불필요한 시간을 줄이며 좀 더 시간과 리소스를 고부가가치로 전환할 수 있었습니다. ..

▶︎ 가설검정과 AB 테스트란? → 가설검정 : 가설이 통계적으로 유의한지 판단하는 과정 → AB테스트 : 기존의 A안보다 새로운 B안이 진짜 더 좋을까? 를 통계적으로 판단하는 방법 즉, 가설을 A안이 더 전환율이 높다, B안이 더 높다 라고 바꾸면 둘은 연구 결과에 대한 유효성을 판단하는 같은 조사 방법이다. AB테스트가 웹 사이트 화면 실험으로 시작되어서 알려졌지만 사실상 가설검정과 다를 것이 없다. ▶︎ AB테스트의 장점 → 비교적 빠르고 쉽게 더 나은 선택을 함으로써 유저의 편의성을 증대시키고 서비스를 개선할 수 있다. → 상관관계로 부터 인과관계일 가능성이 높은 것을 찾을 수 있다. ▶︎ AB테스트의 단점 → 가설 검정에서 보고자했던 요인 사이에 인과관계를 정확히 알 수 없다는 단점이 있다. ..

인공지능 기술이 놀라울 정도로 발전하고 있습니다. 또한 기술이 서비스화 될 정도로 향상되고 안정화되어 일상 생활 속에 많이 자리 잡고 있습니다. Siri를 통해 오늘 날씨를 확인했고 기가지니를 통해 티비를 켰습니다. (음성) 유튜브 프리미엄이 놀랍도록 제가 좋아할 노래를 틀어주더군요 (추천 알고리즘) 어플로 사진을 찍었는데 예쁘게 나와서 기분이 좋았습니다 (이미지) 제 차는 자율 주행이 가능하....진 않고, 돈 많이 벌어서 사고 싶습니다. (자율주행 자동차) 점심 먹으러 갔는데 로봇이 서빙했습니다. (자율주행 로봇) 이 블로그를 쓰는 순간에도 저는 ChatGPT를 사용합니다. (자연어처리 생성형 AI) 이것 외에도 저는 오늘 모르는 것을 찾아보려고 블로그를 검색하던 중 영어로 된 문서를 발견하여 번역을..

▶︎ 지표를 봐야하는 이유 → 정량적 잣대(지표)를 모니터링하면서 직감에 의존하지 않고 문제를 빠르고 정확하게 파악할 수 있다. → 이 문제를 해결하는 과정을 통해 성과를 개선하고, 평가할 수 있다. → 또한 목표를 설정하고 의사결정하는 등 서비스의 방향성을 정할 수 있다. → 예를 들어, 내가 쇼핑몰을 운영하고 있는데 구매 전환율이 줄어들었어, 나중에 통장에 찍힌 매출액으로 확인하기에는 너무 늦었잖아? 바로바로 대응을 해야지. 심지어 그 원인이 쇼핑몰 결제 프로세스의 버그였다면? 고객의 이탈에 큰 원인을 제공하는 것이었다면? 그 고객들을 끌어들이기에는 늦었을 것이다. ▶︎ 떨어질 때 어떻게 해야 하는가 → 문제의 원인을 알 것 같을 때와, 모를 때는 나누어서 생각해봐야 한다. → 문제의 원인을 알 것 ..

▶︎ 데이터 개방 반대 입장 → 개인정보 유출로 인한 사생활 침해 → 정보 유출로 인한 범죄에 노출될 수 있으며, 보안 위험과 사이버 범죄 증가 → 잘못된 해석으로 왜곡된 정보를 확산시켜 사회적 혼란을 유발할 수 있. 오용 가능성 → 데이터 전문성 차이로 발생하는 또다른 정보 불균형. 데이터는 개방이 되어 누구나 이용가능하지만 그 데이터를 이해하고 잘못된 데이터를 처리하고 제대로 활용하기 위해서는 데이터에 대한 기본적인 개념과 도메인 지식을 알고 있어야 한다. 또는 데이터의 품질을 평가하고 제대로 된 해석을 해야 하는데 그렇지 않을 경우 잘못된 의사결정으로 이어질 가능성이 높다. 데이터를 알고 모르는 사람들에 대한 격차가 더욱 커질 것이다. → 특정 집단, 기업만 알고 있던 정보를 모두가 알게 되면서 전..

리텐션 마케팅 사례를 하나 가지고 왔습니다. 최근 받은 광고 알림입니다. 절대 회사 제품 광고는 아닙니다!!! (광고를 받을 만큼 유명한 블로그도 아님... ㅎㅎㅎ) 여러분들도 그러시겠지만, 저는 보통 광고 알림을 받으면 무시합니다. 하지만 이번 푸시 알림은 달랐습니다. 마케팅 동의한 고객에게 짧은 주기로 '우리 회사 이런거해~ 우리 회사 잊지마~' 하는 그런 MASS 마케팅의 문구나 컨텐츠가 아니었습니다. "케이스 바꿀 때 되셨죠?" 였습니다. 이 짧은 문구에 놀랐던 이유는 고객과 제품에 대한 두 가지 특성 모두 녹아져 있었기 때문입니다. 1) 고객 개인화 2) 제품의 사용주기 저는 2023년 7월 2일 ESR에서 아이패드 케이스를 결제했습니다. 제가 어떤 것을 샀는지 알고 있기 때문에 "케이스"를 문..

PM이신 분의 책을 읽다가 연차가 낮을 때는 시키는 일만 잘하면 되고, 내가 잘하는 것만 잘하면 됐는데, 연차가 높아지고 책임지는 직급이 되고 PM이 되니까 이해관계자들과의 커뮤니케이션을 위해 관련된 산업 분야와 각각 업무에서 쓰이는 용어와 프로세스를 알아야 하고, 기술적인 것 뿐만 아니라 목표를 수립하고 프로세스를 설계하고, 기획하고, 의사결정하고, 성과 관리하고, 기업 담당자와 소통하고 팀원들의 역할을 분배하고 갈등을 해결하는 중재자 역할을 하는 등 수많은 일들을 했다고 합니다. 그리고 그것이 처음 PM을 했을 때는 힘들었고 배워야 할것도 많았지만 경험을 거듭하면서 더 나아지고 본인만의 노하우가 생겼다고 하셨습니다. 하지만 스페셜리스트 성향을 가진 사람들은 PM 이 되면 더 힘들어한다고 하시더라구요...

1. 애자일 방법론과 부스팅 기법 오늘 프로젝트 기획에 관한 수업에서 애자일 방법과 워터폴 방법에 대해 배웠습니다. 짧은 개발 주기로 반복적인 개발을 거치며 더 나은 프로덕트를 만든다? 어디서 많이 들어봤는데? 이전 모델이 잘못 예측한 데이터에 가중치를 부여하며 더 나은 분류기를 만든다? 애자일과 부스팅 기법이 비슷하다는 생각이 들었습니다. 애자일 방법은 짧은 개발 주기를 가지고 반복적으로 개발하고, 고객의 피드백이나 새로운 요구사항 같이 중간에 변경이 필요한 경우 빠르게 수정하며 반복할수록 더 좋은 프로덕트를 만들어냅니다. 부스팅(boosting)은 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 강력한 학습기(strong learner)를 만드는 앙상블 학습 기법 중 하나인데, 이전 모델이..