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티빙이 국내 1위 서비스가 되려면? KOSIS 데이터로 세워보는 전략 오늘 과제는 평소 관심이 있는 프로덕트의 문제점(강점)을 해결(강화)하기 위해 보아야 할 지표를 선정하고, 해당 지표를 모니터링 하기 위해 필요한 데이터를 분석해 보는 것이다. 이론을 배우기보다 실제 분석 툴을 이용해 데이터를 다뤄 보는 것이 목적이니만큼 서론은 가볍게 하고 실제 분석에 들어가보자. 1. 프로덕트 선정 : 티빙 이번 과제에서 선정한 프로덕트는 티빙이다. 코로나19로 인해 콘텐츠 시청의 축이 TV와 영화관에서 OTT로 옮겨온 것이 미디어 업계의 첫번째 변화였다면, 엔데믹 이후는 두 번째 변화가 될 것이고, 그에 따라 시청자의 시청 행태를 예측하고 수익을 다각화하는 것이 주요 과제가 될 것이다. 티빙과 CJ ENM의 모든 사업전략을 다루기에는 범위가 너무 방대하기에, '유료 구독자 천만명을 .. 2022. 10. 4.
세상에서 가장 귀여운 기분일기, 하루콩을 분석해보자(feat.린 분석) 오늘은 린 분석이 필요한 이유와 사업 단계/서비스 유형별 린 분석 방법에 대해 배웠다. 오늘 강의는 위의 린 분석 도서를 기반으로 진행되었다. 에서 전달하고자 하는 바를 한 문장으로 요약하면 '데이터 주도적인 접근'이 필요하다는 것이다. 여기서 데이터 주도적이란, 데이터를 수집하고 분석하는 데 그치지 않고 분석의 결과가 기업의 의사결정에 실질적으로 반영되는 것을 의미한다. 결국 데이터란, 사업이 올바르게 나아가고 있는지 확인하는 수단이라 볼 수 있을 것 같다. 그러나 세상에는 다양한 종류의 프로덕트가 있고, 각각의 프로덕트는 이제 막 세상에 나왔을 수도, 안정 궤도에 접어들었을 수도, 새로운 사업을 확장하고 있을 수도 있다. 프로덕트의 종류와 성장 단계에 따라서 목표는 달라질 것이고, 달라진 목표에 따라.. 2022. 9. 30.
북적북적의 프론트엔드, 백엔드, DB를 살펴보자 6주차의 아침이 밝았습니다..! 이번 주차 부터는 PM에게 필요한 데이터 활용 능력과 개발 지식에 대해 학습하는데요, 첫 날이니만큼 DB가 뭔지, RDBMS와 NoSQL은 뭔지, PM이 왜 데이터를 다뤄야 하는지에 대해 배웠습니다. 결론부터 말씀드리자면 PM이 데이터를 보아야 하는 이유는 때는 '왜?' 라는 질문, 혹은 뾰족한 가설을 확인하고 검증하기 위해서입니다. 데이터 역시 하나의 검증 수단일 뿐 좋은 문제를 찾는 것이 중요하다는 뜻이죠..! 기초 개념을 학습하기에 앞서 PM의 마인드셋에 대해 설명해주신 건, '너무 언어나 툴에 집착하지 말고, 왜 PM에게 데이터가 필요한지에 대해 알고, 그 맥락에서 어느 정도 활용하면 좋을지에 대해 생각해보아라'는 의미였던 것 같습니다. 오늘은 관심 있는 프로덕트를.. 2022. 9. 28.
W5. 기획한 MVP가 플로의 성장에 도움이 될까?(feat. Growth, AARRR) 4주차까지 다뤘던 내용은 플로가 음원 스트리밍이라는 시장의 문제를 어떻게 해결했는지, 이 해결방식에 공감할 만한 고객은 누가 될 것인지, 고객이 왜 플로를 사용하고 플로에서 이탈하는지, 그렇다면 고객에게 가치를 줄 수 있는 방법은 무엇인지에 대해 고민하고 이를 실제 MVP로 기획해보는 것이었습니다. 이번 주차 포스팅은 과연 이 MVP가, 정말 플로의 성장에 도움이 될지 검증해보는 글이 될 것 같습니다. MVP가 유효한지 확인하기에 앞서 먼저 플로의 성장 전략을 살펴보고 플로가 Growth point를 발견했는지 판단해 보도록 하겠습니다. 플로는 Growth 포인트를 발견했을까? 아래는 '20년 상반기부터 '22년 상반기까지 음원 스트리밍 서비스 시장의 굵직한 이슈들과, 해당 년도의 플로의 전략을 한 눈에.. 2022. 9. 28.

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