프로덕트 매니저를 위한 데이터 분석가 협업 가이드 — Product Sprint 편
Intro
제품개발 과정 속에서 DA (Data Analyst) 의 역할이 모호해지는 상황들이 있습니다.
빠르게 굴러가는 제품개발 과정에 DA 로 참여할 때, 주로 PM (Product Manager) 분들과 협업이 미흡하게 이뤄지거나 데이터 활용 프로세스가 명확하게 챙겨지지 않았을 때 DA 로서 제 역할에 있어 혼란을 경험했습니다.
이를 해소하기 위해 직접 PM 분들과 소통해본 결과,
Product Manager (PM) 와 Data Analyst (DA) 가 어떤 목적을 갖고 어떤 시점에 소통을 해야하는지 가이드가 있으면 좋을 것 같다는 의견이 나왔습니다.
PM 과 DA 간의 시너지가 명확히 있을 때와 없을 때, 결과물과 임팩트 측면의 퀄리티가 달라지는 것은 조직이 이미 느끼고 있었지만,
빡빡한 제품일정 속에서 PM 이 DA 와 효과적인 협업 타이밍을 잡기에는 어려운 부분이 있다는 부분에는 저도 공감을 했습니다.
현재 조직에 있는 DA 들 그리고 앞으로 합류하시게될 DA 들이 PM 과의 시너지를 통해 더 재밌게 제품빌딩을 하기를 희망하면서 제 경험을 토대로 가이드를 작성해봅니다.
아래의 분들에게 이 글이 도움이 될 것 같습니다.
- DA 와 언제& 어떻게 소통해야할지 잘 모르겠는 PM
- 조직에 현재 DA 가 필요한지 채용 로드맵을 고민하시는 리더들
- PM 과 협업하면서 내 역할이 모호하게 느껴지는 DA 들
협업 가이드
함께 일하는 Data Analyst 를 최측근으로 만들고 모든 생각을 공유하세요
LINER 에서 하나의 스프린트는 Shaping, Building, 그리고 Cooldown 이라는 3개의 순차적인 단계로 나뉘어서 관리됩니다.
- Shaping 단계에서는 스프린트의 방향성과 기획이 다뤄집니다
- Building 단계는 엔지니어링과 QA 를 포함한 제품 출시까지의 제품 메이킹 프로세스를 뜻합니다.
- Cooldown 단계는 데이터를 통해 제품현황을 파악하고 이터레이션을 논의하게 되는 후속액션 단계입니다. 배포 이후 발견되는 자잘한 버그들을 고치거나 Building 단계에서는 챙기지 못했던 태스크를 챙기는 것도 Cooldown 에서 진행됩니다.
현재 목적조직으로 제품개발하는 LINER 에서는 제품개발 과정들 중에서도 Shaping — Building — Cooldown 으로 구성된 스프린트 구조에서 PM 과 DA 가협업을 제일 많이 하게 됩니다.
그리고 PM 과 DA 의 협업은 제품 방향성 확립과 데이터 기반 후속액션 결정에 결정적인 영향을 미칩니다.
각각의 단계에서 필요한 PM 과 DA 의 소통지점들을 불릿으로 나열하도록 하겠습니다.
지표선정 — Shaping
DA 가 얼마만큼 Shaping 단계에서 PM 과 싱크되는지에 따라 제품 데이터 분석의 액셔너블함의 베이스라인이 결정되게 됩니다.
Shaping 단계에서 PM 은 본인의 제품전략을 기반으로 DA 와 싱크레벨을 최대치로 끌어올려야 합니다. 거의 베프 수준으로요!
- PM 과 DA 는 제품개발 목적 그리고 도출되어야하는 아웃컴 (Outcome)을 소통해주세요. (싱크업)
- PM 과 DA 는 가설점증 여부를 결정하는 핵심지표, 가치측정을 위해 필요한 추가적인 지표들, 그리고 AB 테스트를 한다면 평가지표를 어떤 것으로 할 것인지 등을 논의해주세요.
- DA 는 지표선정 논의에서의 대화를 기반으로 제일 중요한 지표들을 선정해 1차 모니터링 대시보드를 그리면 됩니다.
데이터 수집 프로세스 — Building
- 전반적인 개발일정을 조율하는 시점에,
PM 은 DA 과 제품분석을 위한 데이터 수집 프로세스 일정을 파악해주세요
- 개발일정 산정시 이벤트 태깅 일정을 같이 조율해야 엔지니어분들이 미리 개발일정에 로그 데이터 개발 & 태깅도 고려할 수 있습니다.
(배포 직전에 찾아가 데이터 태깅 요청하지 않기!) - DA 는 Shaping 단계에서 진행한 지표논의를 기반으로 수집해야하는 이벤트를 설계하고 데이터 태깅을 요청해 후속액션 논의에 필요한 데이터가 신뢰가능한 품질로 수집되도록 챙겨주세요.
2. 개발완료 이후 QA 를 진행하면서,
PM 은 DA 와 데이터 QA 여부를 트래킹해주시면 됩니다.
- 배포 전에 데이터 QA가 잘 마무리 되었는지 확인이 이뤄지면 됩니다.
- 데이터 QA 가 마무리 되지 않았는데 배포되는 것은 하지 않아도 되는 실수입니다.
후속액션 — Cooldown
- 출시직후 PM 은 제품현황을 대시보드로 확인하고 대시보드에 대한 피드백을 DA 한테 1차적으로 주세요.
- 지표선정 시점에 의사결정을 위해 Shaping 에서 필요하다고 소통했던 정보들과 제품이 출시되고 난 이후에 Cooldown 에서 필요하다고 생각이 드는 정보는 당연히 다를 수 있습니다.
- PM 이 대시보드를 요청했음에도 불구하고 대시보드를 보지 않는 상황이 PM 이 추가적인 데이터 요청을 하는 것보다 데이터 분석가한테는 훨씬 김빠집니다.
- DA 가 만든 대시보드가 요청을 준 PM 이 매일 봐야하고 보고 싶어하는 대시보드가 될 수 있도록 해야 대시보드가 제 역할을 할 수 있습니다.
그러므로 필요하다면 꼭 대시보드에 대한 피드백 혹은 수정을 요청하세요.
2. 출시이후 크루들과 모여 제품성과와 Cooldown 을 논의하세요. 이 자리에서 DA 한테 제품 현황공유를 요청하세요.
- 대시보드를 보면서 스프린트 크루와 자유롭게 이야기를 나누세요.
- PM & DA 외의 크루와도 어떤 부분이 잘 되었고 어떤 부분은 지표개선이 필요한지 생각하면서 다양한 의견도 받고 가설을 뽑아내면 이터레이션 여부를 결정하는데에도 큰 도움이 될꺼에요.
- PM 이 대시보드 공유를 직접할 경우에, 결과공유에 개인해석이 섞여 공유되지 않도록 주의해주세요.
성과와 배움을 명확히 구분해서 조직과 소통하세요!
3. (필요하다면) DA 한테 최적화를 위한 인사이트 && 기회 발굴을 위한 데이터 분석을 요청주세요
- 요청형태 특정 퍼널지점에 대한 탑다운 분석일 수도 있고 혹은 프로젝트에 성과달성에 필요한 인사이트를 발굴하는 바텀업 식일 수도 있습니다.
- PM 도 정확히 어떤 결과를 받게 될 것인지 모르는 상황에서 요청을 넣게 되는데, 여기서 PM 이 미리 DA 와 싱크업을 얼마나 잘 해놨는지가 중요해집니다.
- 싱크가 맞춰져있는 상태에서 DA 가 자유롭게 분석한 결과가 PM 이 액셔너블한 인사이트로 이어질 확률이 높습니다.
4. 제품전략에 대한 고민들을 DA 와 상시로 자유롭게 나누세요.
- 저를 포함해 그동안 만나왔던 DA 들과 소통을 해보니,
대다수의 DA 들은 Data Strategist 로서 일을 할 때가 Analytics Tool 처럼 단순 데이터 추출업무를 할 때보다 훨씬 동기부여되고 열정적으로 데이터를 들여다보게 된다고 자신있게 말할 수 있습니다.
PM 이 DA 를 신뢰하고 협업을 원할수록, DA 는 데이터로 변화를 주고싶다는 생각에 더 열정적인 최측근으로 성장하게 됩니다.
Outro
내가 의사결정을 내리는데에 필요한 데이터들을 밀도있게 발굴하고 분석해줄 인력이 따로 있다는 것은 엄청난 에셋입니다.
데이터에 능통한 PM 이더라도 맡고 있는 제품의 범위가 광범위 할 수록 밀도있게 데이터를 들여다볼 시간은 부족해집니다.
PM 이 심도있게 제품전략과 고객의 문제를 고민하기 위한 시간을 확보하기 위해서 신뢰할 수 있는 DA 와의 협업은 필수적입니다.
DA 와 싱크레벨을 높여놓은 상태에서 밀도있게 협업했을 때, 임팩트의 크기와 후속액션의 퀄리티가 달라짐을 체감할 수 있을 것입니다.
지표 하나로 임팩트가 결정되는 것이 아니라 밀도있는 데이터 활용을 통해 성과와 배움이 구분도 가능해집니다. 전사적으로 지표공유를 하는 자리에서도 더 준비가 된 상태로 참여할 수 있을겁니다.
PM 과 DA 가 시너지를 낼 때, 데이터 드리븐하게 조직을 움직이면서 더욱 동료들과 의미있게 일을 하는데에 부스트를 줄 수 있게 됩니다.
LINER 의 스프린트 구조에 기반해서 작성한 협업 가이드지만, 내일도 협업을 같이 해야하는 DA 와 조금이라도 더 좋은 시너지를 내는 데에 도움이 되기를 바랍니다.
둘이 서로 의지할 수 있는 든든한 파트너 관계가 될 수 있기를!
