프로덕트 매니저 18

스타트업의 현실적 AI 도입 3단계 (낭만공돌이)

유튜브 '낭만공돌이 - IT와 비즈니스 이야기'에 제공된 라는 영상의 내용을 정리한 글입니다. What I learned ? 아래 내용은 비단 회사뿐만 아니라, 개인의 일하는 방식에도 순차적인 적용이 가능할 것 같다. 최초에는 Chatgpt를 이용해서 내가 직접 질문이라는 Input을 넣어서, 효과적으로 Information을 뽑아내고, 그것을 가공해서 Output을 만들어내는 형태라면, 이후에는 이런 내 고객인 동료나 상사 등에게 바로 내보일 수 있는 수준의 Output을 직접 만드는 형태로 고도화 해볼 수 있을 것 같다. AI를 활용하기 위해서라도 결국 우리는 코딩을 배워야한다. 만약 제품을 기획하는 사람이라면, 기획 단계에서 이 제품에서는 AI를 어떻게 녹일 수 있을지 고민하는 것도 필요해질 것 같..

퇴사를 고민하는 직업 1위가 시니어 프로덕트 매니저? (CNBC)

What I thought 2022년 11월부터 2023년 10월까지 미국 내 77만 명 이상의 노동자들이 보고한 데이터를 기반으로 조사한 결과, 상위 15개의 직업 목록을 살펴봤을 때 아래와 같은 것으로 나타났는데, 그 결과가 꽤나 눈길을 끌었다. CNBC에서 생각한 원인은 IT근로자들의 사무실 복귀 강제 명령, 대규모 감원으로 인한 안정적인 직장 추구, 그리고 감원을 통해 제한된 자원 등이 부담으로 작용한 것으로 보고 있음. 실제 프로덕트 매니저로 일했을 때, 가장 어려움을 겪는 상황이 개발인력이 충분하지 않은 경우. 결과물이 나오기까지 오랜 시간이 걸리고, 그런 상황에서 이슈처리 등을 함께 병행하다보면, 생각보다 아웃풋을 만들어내는 것이 어려움이 많음. PM이 고민해야 할 영역 중 하나가 어쩌면, ..

높은 성과를 내는 프로덕트 매니저의 14가지 습관

2021년 5월쯤, Product Manager로 유명한 Lenny Rachitsky의 뉴스레터로 소개된 일 잘하는 프로덕트 매니저의 14가지 습관이라는 내용이다. 프로덕트 매니저의 마음가짐, 일하는 방식에 대한 글을 보던 중, 실제 내가 리스펙하는 PM분들과 많이 닮아있다는 생각이 들어서, 글을 가져와서 간단하게 코멘트를 달아봤다. 1/ Great PMs take pride in the clarity and conciseness of their documents, emails, presentations, and meetings. 1/ 훌륭한 제품 매니저는 문서, 이메일, 프레젠테이션, 회의에서의 명확성과 간결함에 자부심을 갖습니다. PM의 가장 중요한 역량 중 하나는 커뮤니케이션이다. 정말 일 잘하는 ..

AI Product Manager의 역할 정의하기

Data Science Process Alliance에서 발행한 'What is an AI Product Manager'의 내용을 발췌/정리한 글입니다. AI Product Manager의 개념 보통 Product Manager는 기술, UX, 비즈니스의 교차점에 있는 직무로 평가받음 AI Product Manager 역시 이와 다르지 않음. 다만, 제품이 AI로 달라지기 때문에 이전보다 양질의 데이터가 중요해짐 즉, 데이터의 수집, 저장, 변환, 분석 및 유지 관리는 모든 AI 제품의 핵심 AI Product Manager의 역할은? 요약하면 AI Product Manager의 역할은 인공지능 관련한 트렌드를 계속 공부하면서, 관련된 영역을 제품에 잘 전달할 수 있도록 고민해야 한다. 특히 AI Pro..

PO, 기획자 등 라벨링보다는 일의 본질 (우아한형제들)

배달의민족 유튜브의 영상을 정리한 글입니다. 영상을 통해 느낀 점은.. 결국 프로덕트 매니저로 일을 할 때, 일의 본질Why를 생각하라는 주제로 볼 수 잇음 인터넷에 돌아다니는 프로덕트 매니저, 프로덕트 오너, 기획자 등의 역할, 업무 방법론 등에 대한 공유가 많아짐. 조직을 관리하는 리더부터 커리어를 만들어가는 구성원의 입장에서 혼란이 생길 수 있는 상황. 그럼에도 Product Manager라 불리는 일의 본질은 변하지 않음. 현재의 상황과 문제로부터 우리가 원하는 이상적인 결과로 가는 과정에서 자원을 효율적으로 사용하면서, 결과를 극대화 시키는 일. 그 과정에서 초기에 빠른 실험과 실행이 필요할 때는 Product Owner의 역할로 일을 할 수도 있으며, 처음에 Product Owner로 입사했어..

PM에게 리서치란 무엇일까 (우아한형제들)

유튜브 '배달의 민족' 채널에 게재된 의 영상 내용을 정리한 글입니다. 자세한 내용은 원본 영상을 확인해주시기 바랍니다. PM은 Product Manager의 일은 정말 다양하며, 모든 프로세스상에서 PM은 존재한다. Analysis : 비즈니스 요건 확인, 요구사항 정의, 기능 정의, IA 설계 Design : 스토리보드, 와이어프레임, 프로토타이핑 Implementation : 프론트엔드, 백엔드 개발 F/U Test : QA 진행, 배포 F/U, 운영 특히나 PM은 조금 더 앞장서서 끄는 역할. 그 과정에서 여러 구성원들과 갈등을 넘어서, 설득하는 과정이 필요해짐. 이런 갈등은 왜 발생할까 생각해보면, 모두가 한 곳을 바라보고 있지 못한 경우. 실제로 내가 바라봐야하는 방향에 대한 방향성이 명확하지..

[SQL/Clickhouse] 시계열 데이터 지수index로 변환하기

오늘은 물가지수, 주가지수와 같은 지수로 변환하는 법이다. 아이디어는 간단하다. 시계열 순으로 가장 최초의 값을 가져오고, 그 값을 모든 행에 나눠서 지수로 표현하는 방법이다. 거래액 등 단위 자체가 다른 2개의 지표에 대해서, 시작점을 100으로 놓고 어떤게 더 성장했는지 비교할 때 유용하다. 예를 들면, 통계청에서 발표한 이커머스 거래 현황과 작고 소중한 우리 회사 거래액을 비교한다고 가정해보자. 시장지배력이 높은 기업이라도 아마 단위 자체가 다를 가능성이 높다. 이럴 때 시장의 성장에 비해 우리의 성장이 잘 이뤄지고 있는지 등을 볼 때, 지수로 변환해서 확인하면 유용하다. 우선 코드는 아래와 같다. SELECT stat_date, round(company_gmv/sum(company_gmv_r1)o..

Uber의 Data Science Team의 비전

아래 내용은 아티클 중 일부를 발췌/번역했습니다. Uber는 각 직원들이 특정 기술적 전문성 없이도 더 나은 결정을 내리고, 결과를 예측할 수 있도록 자신들을 강화하길 원합니다. 최근 이벤트에서 Uber의 데이터 과학 책임자 Franziska Bell은 세계 최대 규모의 교통 네트워크 회사가 모든 직원들이 데이터 과학자처럼 자신들의 직무를 수행할 수 있도록 바란다고 말했습니다. Bell에 따르면 이렇게 하면 회사는 손쉽게 이용 가능한 모든 데이터 세트에서 깊은 인사이트를 얻어 직원과 고객 모두에게 우수한 경험을 제공할 수 있게 될 것입니다. Uber는 서로 다른 부서의 팀이 풍부한 데이터 포인트를 통해 지속적으로 상호 작용하는 플랫폼화를 통해 이를 달성하고자 합니다. Uber는 또한 엔지니어링, 제품 및..

[시계열분석] Prophet 모델 Trend Changepoint(변곡점)의 활용

들어가면서 시계열 분석에서 중요한 것 중 하나가 변곡점(changepoints)이다. 시간의 흐름에 따라 나타나는 패턴이라는 것이 매번 동일한 수준으로 발생하지 않는다. 어떤 순간을 기점으로 상승세나 하락세의 흐름이 변화하기도 한다. 주식을 예로 든다면, 일시적인 조정을 하락세로 판단하고 보유한 주식을 전량 처분하거나, 순간적인 반등인데 상승세로의 전환으로 판단하고 풀베팅을 때린다면 문제가 될 것이다. 따라서 시계열 분석에서 의미있는 변곡점을 파악하는 것은 중요한 과제다. Prophet 모델은 변곡점 분석을 위한 기능을 제공한다. Trend Changepoint는 시계열 데이터에서 추세 변화가 일어날 수 있는 지점을 나타낸다. 다행히 Prophet 모델은 이런 변곡점을 자동으로 감지하고, 이를 반영하여 ..

[시계열분석] Prophet 모델에 독립변수 추가하기

들어가면서 우리가 어떤 변수에 대한 예측치를 정할 때, 그 예측치의 추세에 영향을 주는 것들이 있다. 예를 들면, 첫 구매 프로모션 혜택을 받게 될 고객을 예측한다고 가정해보자. 이런 경우, 첫 구매 수치는 아무래도 회원가입 추세를 따라가게 될 가능성이 크다. 이런 것처럼 어떤 변수를 예측할 때, 다른 원인이 되는 독립변수를 분석에 결합한다면 조금 더 정확한 추세를 분석할 수 있을 것이다. Prophet에서도 모델에도 add_regressor이라는 기능을 제공하고 있다. # Prophet에 사용할 데이터프레임 생성 prophet_df = first_df[['first_promote_day', 'first_cnt', 'join_total']].rename(columns={'first_promote_day'..