팀스파르타 PM과정 (26)

아티클 스터디 / 과제 개요 / 특강

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데일리 아티클 스터디

1. 아티클 정보

• 제목 : PRD(제품요구사항정의서)의 모든것
• 작성자(저자) : 스파크플러스

2. 핵심 내용 요약

• 이 아티클의 주요 메시지 : “글의 핵심 논지나 전달하고자 하는 메시지를 명확히 정리해 보세요.”
• 핵심 키워드 : PRD, PM, 

3. 흥미로운 점/새롭게 알게 된 점

• 읽으면서 가장 흥미로웠던 부분 :
  • 제품을 만들거나 업데이트 하기위해 기능을 기획하는 단계에서 요구사항을 개괄적으로 설명하는 문서
  • PRD 작성방식
    • 사용자 문제 및 비즈니스 우선순위 결정의 근거 포함
    • 해결방안에 대한 세부정보 추가
    • UX 및 개발 설계 문서 참조 
    • PRD를 업데이트하여 기능 범위를 결정
    • 다른사람과 의견공유
    • 개발중에도 PRD 업데이트 
  • PRD 구성요소
    • 제품 개요 - 요약과 배경
    • 비즈니스 목표/지표
      • 비즈니스 목적 분석
      • KPI 지표
      • 목표수치 설정
    • 핵심고객 및 사용자 정의
    • 핵심 사용자 여정/사용자 스토리
    • 기능적 요구사항 
    • 프로젝트 일정 및 배포계획
    • 와이어프레임 스토리 보드, 레퍼런스(같은 사용자군 다른 업계) 등 첨부
• 이전에는 알지 못했거나 새롭게 배운 내용
  • 과제와 역기획사이드프로젝트를 위해 PRD에 대해 일부러 찾았는데 

4. 나의 한 문장 요약

• 이 아티클을 한 문장으로 요약하면? “핵심 메시지를 한 문장으로 간단하고 명확하게 요약해 보세요.”

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과제 개요 짜기 

1. 페르소나 설정

주어진 데이터 셋과 페르소나를 비교했을 때 과제로 하고싶은 페르소나를 두가지로 좁혔고

이후 데이터의 각 컬럼과 내용을 분석하며 데이터의 전반적인 흐름을 이해하고자 했다 

 

 

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특강 : AI기획/데이터_1회차 특강

AI PM 직무 (AI Product Manager)

- 기존 PM의 역할(문제 정의, 요구사항 구조화 등)과 유사하지만, AI 기술(특히 생성형 AI, ML)에 대한 높은 이해도가 추가로 요구되는 직무 / 단순히 'AI 기술을 도입하는 것'이 아니라, AI를 활용해 비즈니스 임팩트(효율성 증대, 지표 개선 등)와 긍정적인 사용자 경험을 창출하는 것이 궁극적인 목표

 

변화 하는 협업 관계자 

기존 PM : 디자이너, 일반 소프트웨어 개발자

AI PM : +  데이터 사이언티스트(Data Scientist) 및 ML 엔지니어(Machine Learning Engineer)

 

머신런닝 

• 지도 학습 : AI에게 문제와 정답(라벨)을 함께 제공하여 학습시키는 방식
• 분류 : 입력된 데이터의 특징을 바탕으로 정해진 여러 그룹(카테고리) 중 하나로 나누는 작업
  • 예전에 AI가 없을때는 직원들이 일일히 수기로 분류하기도 했다. 
  • 수작업이 시간도 많이 걸리지만 데이터 사이에 끼어져있는 불필요한 정보를 확실하게 거를수있었다

데이터 수집 및 전처리

• 좋은 결과를 위해서는 양질의 데이터 확보가 최우선
• 지속적으로 데이터가 업데이트될 수 있도록 자동 수집 파이프라인을 구축필요
• 학습에 방해되는 불용어를 제거, 본문이 비어있는 데이터걸러내기 등 기계가 잘 학습할 수 있도록 데이터를 정제하는 작업

카테고리 통폐합 및 라벨링

명확한 분류 기준 / 통폐합 작업 / 도메인 지식

 

모델 학습 및 성능 평가

데이터 분할 / 지속적 개선 / 운영 효율화

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사이드 프로젝트