즐겨 쓰거나 궁금했던 서비스를 골라 비즈니스 모델부터 사용자 경험까지 직접 데이터를 모아 분석하고, 개선안을 제안하는 기록입니다.
옳은 방향(Platform 확장)으로 가고 있으나 실행이 코어(Product)를 훼손 중. 균형을 되찾는 '스카웃 라벨 가시화'를 심층 제안합니다.
보러 가기 → CASE 02AI 기능의 진화는 신입사원을 키우는 순서를 닮았다. 릴리스 186건을 뜯어 '성공을 먼저 맞추는' 빠진 단계를 찾아내고, 다음에 나올 기능을 직접 설계합니다.
보러 가기 → CASE 03클럽하우스, 비리얼, 셋로그는 왜 정점에서 무너졌나. 시대의 결핍이라는 프레임으로 흥망을 해부하고, 여론조사 데이터로 검증해 AI 시대의 3부작 서비스를 제안합니다.
보러 가기 →다음 분석을 준비하고 있습니다. 한 번에 하나의 프로덕트를 깊게 파는 것을 원칙으로 합니다.
남의 프로덕트를 밖에서 뜯어보는 것과 별개로, 제가 직접 만들며 부딪힌 문제와 그때 내린 판단을 기록합니다. 분석이 '보는 눈'이라면, 빌딩 노트는 '만드는 손'입니다.
핀테크 서비스 MOA를 만들며 내 카드 3년치를 넣자, 더미 1,120만 건으로도 못 본 문제가 드러났다. 취소·이체·결제대행을 짚으며 '잘 맞히기'보다 '틀리지 않기'를 택한 기록입니다.
보러 가기 →만들면서 마주친 다음 문제를 정리하고 있습니다.
Process
Q. 이 서비스는 어떤 구조로 돈을 버는가?
Q. 이 서비스의 본질은 무엇이고, 시장 어디에 서 있는가?
Q. 데이터가 말하는 진짜 문제는 무엇인가?
Q. 가능한 해법 중 무엇을 가장 먼저 해야 하는가?
Q. 그 해법을 어떻게 설계하고, 성공을 무엇으로 측정하는가?
Q. 내 주장 중 무엇이 팩트고 무엇이 가설인가?
Q. 이 과정에서 무엇을 배웠는가?
Principles
검증 안 된 주장은 가설이라고 명시합니다.
프레임에 데이터를 끼워 맞추지 않고, 질문에 맞는 프레임을 고릅니다.
정량 데이터와 실사용 경험을 함께 봐야 문제의 결이 보입니다.
다 하려다 아무것도 안 되는 것보다, 한 번에 하나를 깊이 팝니다.
프로덕트 매니저가 되기 위해 준비하고 있습니다 Open to Work
콘텐츠·영상 산업에서 5년간 해외 작품의 투자·수입·배급과 글로벌 인더스트리 행사를 운영하다, 스토리텔링과 기술의 교차점에서 일하고 싶어 프로덕트의 세계로 넘어왔습니다. 영상 생성 AI 스타트업에서 크로스 펑셔널 TF를 리드하며 신규 서비스를 기획했습니다. 이 아카이브는 좋은 프로덕트를 직접 뜯어보며 PM의 시야를 벼리는 훈련의 기록입니다.
출시한 프로덕트
