Product Analyst 가 뭐죠
Product 를 분석하는 사람입니다. 라고 하기엔 많은 내용이 생략되어 있다.
개요
우리집엔 두마리 애옹이가 있다. 무럭무럭 성장한.
하지만 이젠 애옹이 말고 Product도 성장시키고 싶은데 업무를 하다보면 정말 내가 하고 있는일이 제대로 하는 일이 맞는가?? 라는 생각을 자주하게 된다.
비록 내 타이틀이 Product analyst는 아니지만, 이를 지향하기 때문에 Product analyst 는 이런거다 ! 를 잘 정의해둔 GitLab의 Job Description 을 기반으로 알아보자. (당연히 JD는 기업마다 조금씩은 다를 수 있다)
주의, 이번 글에서는 “Product”가 어떤 것인지는 안다고 가정한다.
목표
Product analyst의 핵심 목표는 기업의 Product (Service)를 “분석을 통해” 더욱 좋게 만들어가는 것이다. 이 “분석을 통해” 라는 말은 이후 문단에서 보도록 하자. 아무튼
당연하지만 Product는 원맨팀으로 만들어가는 경우가 없기 때문에 이를 같이 만들어가는 Product team의 구성원들과 주로 일하게 되며 (Product team 이 아닌 다른팀과의 협업 또한 많다)
Product의 Customer(User) 들이 어떤 과정과 목적으로 Product를 사용하는지부터, Product 가 만들어내는 수많은 데이터, 그리고 이 과정 (Customer eXperience)을 개선하는 것으로 Product (와 Business)에 임팩트를 만들어낸다.
한편 Analyst 라는 타이틀이 붙은 이상. 이러한 일들을 “정량적”으로, “데이터에 기반”하여, “분석을 통해” 하게 되는데 이를 위해 현재 Product 의 상태를 명확하게 알 수 있는 지표들 (Key Performance Indicator등의 메트릭)과 이를 담고 표현해 낼 BI 솔루션 (대시보드 / 리포트 등)을 개발하기도 한다.
그리고 전사적인 차원에서 데이터 활용도를 올릴 수 있는 (하드 / 인프라 쪽 보다는 소프트 / 문해력 쪽이 더 가깝다고 생각한다) 방법을 고민하며, 기가막힌 스토리텔링을 통해 전략적 의사결정을 돕는다.
예시를 한번 생각해보자.
고양이용 간식을 만드는 회사가 있다고 하자. 이 회사에는 여러 팀이 있고 동시에 캔을 만드는 팀, 짜먹는 간식, 통으로 된 간식, 과자형 간식등 여러 Product 팀이 있다.
이중 짜먹는 간식(츄르라고 하자)팀에 속한 Product Analyst라면 어떤 일을 하게 될까? (물론 내가 츄르팀에서 일해본 적이 없기 때문에 철저한 뇌피셜이다. 혹시 츄르팀 product analyst가 있다면 알려주세요 제발…)
고양이들이 (엄밀히는 집사들이) 어떤 과정(앱 / 웹 / 선물하기…)과 목적( 영양 / 맛 / 편리함 / 고양이에 대한 충성…)을 거쳐 츄르를 구매하는지를 더 고민하고 이를 더 잘 해결 할 수 있는 개선점을 고민하며.
이러한 과정에서 생성되는 방문, 구매, 재구매 등의 데이터를 들여다 보는 것으로 현재 어떤 상태인지 (월매출을 달성하고 있는지 혹은 특성 단계에서 페이지 에러가 있어 이탈율이 어마어마한지 등)를 대시보드나 리포트등을 통해 확인하며 필요한 액션을 츄르팀과 공유하고 만들어낸다.
대부분의 데이터는 사내 Data engineer 들이 인프라에 이미 담아두었겠지만, 이를 더 잘 활용 할 수 있는 방법과 (가령 documentation, 혹은 사내 교육) use case등을 공유하여 다른 팀에도 motivation등을 만들어 낼 수 있다.
한편, 여러가지 분석을 통해서 Product가 제공되는 형태를 개선해야 한다는 결론이 났다고 치자. (가령 펌핑치약같은 펌핑츄르 라던지)
이를 위해서는 츄르팀 lead 부터 내부 팀원들 그리고 의사결정권자들과 다른 팀 (생산팀 등) 과도 어떠한 근거로 펌핑츄르라는 결론이 났는지 기가막히게 설명할 수 있어야 한다. 그리고 실제 생산 이후에도 이것이 “좋은” Product인지 를 계속 지표를 통해서 추적, 확인 할 수 있어야 하는 것은 말하지 않아도 너무 당연한 일일 것이다.
잠시. 돈방석에 앉는 상상을 해봤으니 이러한 것들을 이뤄내기 위해 필요한 역량은 어떤 것인지 알아보자
레벨별 주요역량 (Jr — Int — Sr)
Product analyst의 경우 Junior는 묘사 되어 있지 않은데 어느 정도 동의하는 바이다. 왜냐면 Product 도 알아야 하고 Analytics (Data) 도 알아야 하는데 보통 둘 중 하나출신의 Junior가 다른 역량들을 채워가며 Product analyst로 커리어 패스를 타게 되지 않을까? 라고 생각했기 때문이다.
조금 더 구체적으로 (개인의 주관적인 생각이다) 도메인 경험을 가진 (보통 Project Manager)사람이 데이터를 배우는 경우와 데이터 경험을 가진 (보통 Academic 출신 Graduate, Data scientist 혹은 Data analyst) 사람이 도메인 경험을 쌓아가는 경우로 나뉠 수 있는데. “도메인의 컨텍스트를 이미 알고 있고, 데이터의 필요성을 인지한” 전자의 방식이 훨씬 더 빠르게 임팩트를 만들어내기 쉽다고 생각한다.
아무튼, Intermediate 의 경우 전략 혹은 데이터 분석등을 통해 Product Manager 혹은 Product Owner를 돕는다 (ad-hoc data work라 표현 했는데 이는 특수한 목적을 가지는 데이터 작업 이라고 생각하면 좋고 그냥 데이터 분석이라고 생각해도 좋다, 아래 레퍼런스 참조)
이를 위해 “객관적인” Product 의 지표. 가령 Adoption / Retention Engagement / Monetization등을 높일 수 있는 방법과 기회를 데이터를 통해 확인하며 이를 확인할 수 있는 dashboard와 metric 또한 설계, 구현한다.
이중 Monetization은 아래 레퍼런스를 참조하면 좋다.
한편 Product 사용중에 고객이 겪는 경험을 더욱 개선하기 위해 A/B test와 같은 실험을 설계 / 실행 그리고 그 결과를 평가한다.
당연하지만 dataset을 통해 insight를 발견하기도 하며 Technical / Business DRI 로써 “Product 로 부터 나오는 지표와 데이터를 가장 잘 아는 사람”이 된다. (디테일한 DRI 는 아래 레퍼런스를 참조)
단순히 매번 썼던 분석, 방법론 외에도 새로운 이론과 지식, 방법을 탐구, 공유하며 이 외에도 필요한 경우 Data user story, Usecase, Workflow, Code 등도 문서화, 관리하기도 한다. (커뮤니티, 세미나 등을 통한 성장이 꾸준히 필요하다)
(대부분의 경우) Product를 빠르게 성장시켜야 하기 때문에 마찬가지로 빠르게 실행 할 수 있는 능력이 필요하며 Product manager, Engineering, Design 등 다양한 사람들과의 협업을 위해 원활한 커뮤니케이션 또한 필요하다.
이를 위해 필요한 역량들은 아래와 같다. (Soft skill은 생략했다)
- Descriptive / Predictive analytics
- Metrics, A/B testing, Conversion-retention, Segmentation, User archetype, Usage patterns
- Form hypothesis, Product experiment, Recommendation
- SQL
- BI, Dashboard
- DW / DL / ERD
- Project leading / Growth team 경험
여기서 Archetype이란 “특정한 사람”의 전형적인 예로, Persona와 유사하다고 생각하면 좋다. 그리고 Descriptive / Predictive 의 차이를 알고 있는 것은 꽤 중요한 것 같아 아래의 좋은 레퍼런스 블로그를 남긴다.
Senior의 경우, 필요역량은 Intermediate와 크게 다르지 않지만, 조금 더 많은 연차와 경험들을 필요로 한다.
한편 GitLab 기준으로 Senior 이후 Manager도 설명하고 있는데 Senior에 추가로 아래 역량들을 필요로 한다. (말 그대로 Manager) 다만 이부분은 Product analyst가 아닌 다른 커리어의 Manager에서도 많이 설명하고 있기 때문에 이를 서술하진 않겠다.
- Team managing
- Task managing / prioritize
- Stakeholder managing
- Cross-functional collaboration as lead
기타
- 나도 여전히 Product analyst, Business analyst, Data analyst 등 유사한 포지션에 대해서 조금씩 헷갈리긴 하지만 어쨌든 레이어의 차이일 뿐 “기업을 성장시키는 역할이”라는 공통의 목적을 가지고 있다고 생각한다. (실제로 PM, PO와 같이 혼용 되는 것 같다)
만약 이에 관해서 다른 기업들은 어떻게 표현했고. 어떠한 역량들을 요구하는지 관심이 있다면 위 링크를 통해 이것 저것 알아보는 것도 추천 !
2. 기가 막힌 스토리텔링, 데이터에 대한 깊은 이해 등 핵심 역량을 보유한 예시는 누가 있을까 등이 궁금하다면, (개인적 의견) 꼬젯 선생님을 참조해보는 것도 매우 좋을 것 같다.
3. 펌핑츄르… 만들어주세요…
