💌 PAP 뉴스레터가 다시 돌아왔습니다 🙇

2023. 4. 5.

2023/4/5 수요일

구독자님 안녕하세요.

한 달여 만에 다시 뉴스레터로 인사드리게 되어 반가운 마음을 먼저 전합니다 🙇

뉴스레터를 잠시 쉬어가는 동안 PAP에는 시즌3 퍼블리셔분들이 합류해 주셨는데요. (PAP 시즌3는 오프라인 킥오프도 진행했는데요. 그 현장이 궁금하시다면 여기에서 확인해 보세요 😃) 훌륭한 퍼블리셔분들이 함께 하는 만큼 앞으로 발행될 글들을 기대해 보셔도 좋을 것 같아요.

이번 뉴스레터부터 새롭게 합류한 퍼블리셔분들의 글들이 함께 소개될 예정입니다! 많은 관심과 응원 부탁드립니다.

* PAP 뉴스레터는 2주에 한 번씩 발송됩니다.

PAP. Original

PAP의 퍼블리셔 분들이 정성스럽게 작성한 글 중 꼭 읽어봤으면 하는 글들을 소개해 드립니다

내가 왕이 될 상인가? (부제- 우리의 비즈니스 모델이 성공할 상인가?)

서유정, 데이터 분석가

우리 서비스가 실패하는 이유는 뭘까요? 시장 실패의 원인을 알고, 우리 서비스가 해당되는지 살펴볼 필요가 있습니다. 또한, 신사업/신제품 등 참신한 아이템을 준비하고 싶은데 이 아이디어가 과연 성공할 수 있을지 데이터로써 검증할 수 있는 방법론을 소개합니다.

우리 서비스가 실패하는 이유는?
나만의 데이터 수집 및 활용

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시계열 자료분석을 활용한 고객 관심사의 선제적 반영

방태모, Data Scientist

모바일 홈 개인화를 위해 고객들이 남긴 데이터를 바탕으로 개인의 관심을 반영한 일종의 모바일 홈 랭킹 시스템을 만드는 것에 대한 글입니다. 이를 위해서는 고객들의 관심사 변화 특성을 잘 분석하여 반영해줄 필요가 있는데요. 그 중 특정 시즌에 반복되는 고객들의 주요 관심사를 랭킹 시스템에 선제적으로 반영하기 위해 사용했던 시계열 자료분석 방법론들을 소개합니다

시계열 분해
이상점 탐지 및 대치
변화점 탐지

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1인 주니어 데이터 분석가로 살아남기

누리, Data Analyst

스타트업에서 데이터 분석가라는 이름으로 업무를 진행하면서 시니어 선배가 없는 1인 주니어 데이터 분석가가 어떻게 살아남았는지에 대한 이야기입니다.

주어진 환경를 기회로 삼아 더 큰 역량을 쌓고 어떻게 좋은 기회를 발견해냈는지 이 글을 통해 확인해보세요.

스타트업 데이터 분석 환경과 상황
데이터 분석 역량을 쌓고 데이터 문화를 만들기

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AI의 시대, PM으로 살아남기

홍선아, 프로덕트 매니저

앞으로 우리는 AI로 대체되는 것이 아닌, AI를 만들고 활용하는 사람이 되어야 합니다. 이런 변화의 흐름에 올라타고 싶은 분들을 위한 책 <당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도>의 일부 내용을 정리하여 소개합니다.

AI, 머신러닝, 딥러닝... 이게 다 뭔데?
AI는 어떻게 만들어지지?
AI를 만들기 전에 알아두세요
AI를 만드는 PM은 어떤 사람이지?

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PAP. Member's Pick

최근 많이 회자되고 있는 아티클 중 PAP 멤버들의 추천을 통해 선정된 아티클들을 소개합니다

1️⃣ Meaningful metrics: 데이터로 제품 팀의 집중력을 높인 방법 (전체 글 보기)

Erin Gustafson, Data Scientist @Duolingo

성장이 정체 됐다고 느껴지던 듀오링고에서, 4년 동안 DAU를 4.5배 성장시킨 비결을 소개한 아티입니다. 특히 80%의 신규 유저를 paid 가 아닌 organic 하게 획득했다는 것이 더더욱 인상적인데요! 이러한 성장의 비결로, 간단하지만 파워풀한 Growth Model의 역할이 컸다고 이야기합니다.

간단하게 요약하면 아래와 같은 과정을 통해 Growth Modeling을 하는데요.

목표지표(DAU)를 설정하고, 이를 아래 7개 유저 세그먼트로 분해한다
Markov Model 개념을 도입해, 각 세그간 Transition Probability를 구한다
Transition Probability 중, 어떤 것을 높여야 목표지표에 가장 큰 영향을 미치는지 시뮬레이션한다
찾아낸 가장 임팩트 큰 레버를 개선하기 위한 이터레이션을 반복한다.

2️⃣ 데이터 사이언스 프로젝트의 성과를 어떻게 책정할 것인가 (전체 글 보기)

Vijay Yadav, Data Practitioner

"데이터 사이언스 프로젝트의 성과를 어떻게 책정할 것인가"에 대해 논리정연하게 생각을 잘 정리한 글입니다.

Top-down 접근으로, 회사 목표와 얼라인될 수 있는 DS 문제를 식별하는 것부터 시작하라
기여할 수 있는 임팩트의 차원들이 다수 : 비용 절감, 생산량 향상, Human Time 절감, 프로세스 향상, 속도, 더 좋은 품질, 시장 점유율 향상, 더 많은 사용자 획득 또는 전환
프로젝트가 기여할 임팩트 차원을 결정하면 적절한 지표를 설정, 베이스라인을 측정, 인내심을 가지고 수개월이 걸려도 기다리라는 것.

3️⃣ Metric을 체계적으로 관리하기: Metrics Store (전체 글 보기)

오승준, Data Engineer @QANDA

BigQuery를 기반으로 개발한 Metric Store의 구조와 활용 방식에 대해 소개하는 글입니다. 지표 집계 과정에 있어서 통일성, 자동화를 고민하시는 분들은 참고하실만한 내용일 것 같습니다. 업무에 참고할만한 유익한 글이라 공유드립니다.

metric store 구조

metric type 분류
metric type마다 템플릿 쿼리
table function으로 자동 생성하는 jinja

💌 구독자님에게 드리는 운영진의 편지

안녕하세요, PAP 운영진 이민호입니다.

요즘엔 다양한 정보를 접할 기회가 정말 많아졌습니다. 세상이 워낙 빠르게 변하고 있고, 그러한 변화도 빠른 속도로 정보로 가공되어 우리에게 전달됩니다.

저는 언제부턴가 뉴스레터를 많이 구독하게 되었는데요. 방금 글을 쓰다가 세어보니 꾸준히 받아보는 뉴스레터가 20개는 되는 것 같아요. 덕분에 가끔 일이 바빠지거나 하면 뉴스레터 쌓이는 속도가 읽어서 소화하는 속도보다 빨라서 제 마음을 불편하게 한답니다.

그래도 제가 뉴스레터를 좋아하는 이유는, 제가 관심 있는 분야에 공감하는 사람들이 시간을 들여서 만들어 준 글이라는 점 때문이에요. 뉴스레터를 구독하기 전에는 흘러가는 정보를 놓치지 않기 위해 눈에 불을 켜고 정보를 찾아다녔거든요. 따로 찾아보지 않더라도 누군가 정성스럽게 정리해준 글을 정기적으로 받아볼 수 있다는 점은 저에겐 엄청난 변화였습니다. 욕심부리다가 못 읽은 레터가 쌓여가고 있긴 하지만요.

지금 이 글을 읽고 계신 여러분들도 PAP 덕분에 구독하시는 뉴스레터가 하나 늘었겠군요!

수많은 정보가 소음과 함께 어지럽게 쏟아지는 중에도, PAP와 함께하는 멤버들의 목소리가 구독자분들께 선명하게 전달되길 기대합니다. 저희 운영진분들이 정말 열심히 준비해주셨어요. PAP 뉴스레터, BETA 버전을 마치고 다시 시작합니다!

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