팀스파르타 PM과정 (44)

아티클 카타 / 과제

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1. 아티클 정보

• 제목 : 데이터 기반 기획하기
• 작성자(저자) : 김현석

 

2. 핵심 내용 요약

• 이 아티클의 주요 메시지 : “글의 핵심 논지나 전달하고자 하는 메시지를 명확히 정리해 보세요.”
• 핵심 키워드 : Google Tag Manager

3. 흥미로운 점/새롭게 알게 된 점

• 읽으면서 가장 흥미로웠던 부분 :
  • Google Tag Manager : 트리거와 태크를 만들어서 로깅이 쉽다
  • 로깅이 쉬워져서 GA의 분석보고서 참고에 유용하지만 GA에 로깅하지못하는 데이터들은 확인하기 어렵다는 단점이 있다 
  • 데이터 기반 프로젝트 
    • AI도서추천 섹션 A/B테스트 - 일반도서 & 장르물 독자 
    • 도서추천 위치 탐색 - PV는 높으나 구매비중이 낮은 장르홈에서 좋은 추천이 구매전환으로 이어질수있다는 인사이트 
    • KPI 설정 - 섹션별로 판매액과 구매전환율, CTR, 카트/위시 담기수 
    • 론칭후 지표확인  > 적용한 
    • 데이터로깅은 분석의 근간이 되기때문에 신경써야하며 미리미리 로깅할수있는 인프라를 만들어두어야한다 
    • 데이터로그의 신뢰도도 신경써야한다 
    • 일반 알고리즘 추천이었다면 노출되지않았을 도서또한 AI추천으로 고객에게 노출시킬수 있었다 
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• 이전에는 알지 못했거나 새롭게 배운 내용 :
  • 리디를 사용하고있어서 아티클에서 설명하는 내용들이 이미 적용이 된 리디 서비스를 경험해보았다 
  • 하나의 서비스들이 이런 고민과 분석으로 도출된 결과라는 것이 막연하게 생각되던 실무에서 좀더 피부에 와닿게 느껴지는 것같다 
  • 데이터에 따라 분석이 달라지는 것을 강조하는 것을 보고 데이터를 분석하는 능력뿐만아니라 데이터를 미리 잘 쌓아두는 것도 중요하다는 것을 느꼈다 
  • MD나 알고리즘 추천이 아닌 AI추천으로 더 다양하고 넓은 도서를 사용자에게 선보일수있고 판매경로를 늘릴수있는 효과도 같이 생길것같다 
  • 정량적 데이터뿐만아니라 정성적 피드백또한 중요하다고 강조했다 

4. 나의 한 문장 요약

• 이 아티클을 한 문장으로 요약하면? 
• 데이터수집과 정성적피드백 수집, 분석의 삼박자가 만드는 성장