이런 팀에 맞습니다
- 시드~시리즈 A, 프로덕트·그로스·데이터 역할이 겹쳐 있는 조직
- 대시보드는 있으나 주간 회의에서 해석이 갈리는 팀
- 트래픽이 적어 「교과서 A/B」가 어렵다고 느끼는 PM
학습 성과
- 이벤트·프로퍼티 택소노미 초안과 네이밍 규칙
- 북스타·가드레일·진단 지표 한 장 맵
- 퍼널·코호트로 병목 후보를 좁히는 리포트 템플릿
- 실험 백로그를 영향×신뢰×노력으로 정렬하는 시트
모듈 구성
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측정 목적과 의사결정 루프
주간 리뷰에서 실제로 바꾸는 결정과, 장식용 지표를 구분합니다.
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이벤트 택소노미 설계
객체·행동·맥락 프로퍼티를 나누고, 버전 관리 규칙을 정합니다.
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퍼널과 경로 분석
단계 정의의 함정, 세션 경계, 「완료」 이벤트의 허수를 다룹니다.
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코호트와 리텐션 읽기
가입 주차별 곡선에서 제품 이슈와 시즌 효과를 분리하는 연습.
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실험 설계와 우선순위
표본이 작을 때의 판단 프레임, 가드레일, 중단 기준.
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팀 핸드오프
용어 사전, 리포트 소유권, 30일 유지 체크리스트.
강사
정하린
전 B2B·마켓플레이스 프로덕트 리드. 데이터 팀 없이도 주간 지표 회의를 굴려 본 경험을 바탕으로, 스타트업 규모에 맞는 측정 설계를 코칭합니다. Aconsit 플래그십 커리큘럼을 설계·진행합니다.
수강 후기
모듈 4 코호트 과제를 우리 앱에 적용하니, 「전체 리텐션 하락」이 특정 가입 주의 온보딩 변경 탓이었음을 팀에 설득할 수 있었습니다.
자료는 탄탄합니다. 주당 과제 시간이 공지보다 길어질 수 있어, 바쁜 스프린트와 겹치면 부담이 됩니다.
자주 묻는 질문
코딩이 필요한가요?
필수는 아닙니다. SQL·스크립트를 다루면 과제가 수월하지만, 스프레드시트와 제품 분석 도구 UI만으로도 따라올 수 있게 구성되어 있습니다.
자사 데이터가 없어도 되나요?
공개 샘플 데이터셋으로 전 모듈을 수행할 수 있습니다. 다만 자사 로그를 쓰면 수료 후 바로 팀에 남기는 산출물이 많아집니다.
한계가 있다면요?
일 활성 사용자가 매우 적은 초창기 제품은 통계적 실험 모듈에서 배울 수 있는 범위가 제한됩니다. 그 경우에도 정성·정량 혼합 판단은 다루지만, 「유의한 A/B 결과」를 단기간에 내는 것은 과정 목표가 아닙니다.
결제는 어떻게 하나요?
이 사이트에서는 결제가 되지 않습니다. 일정 확정 후 이메일로 안내드리며, 환불 조건은 환불 정책을 따릅니다.