ݺߣ

ݺߣShare a Scribd company logo
비즈니스 분석가
vs 프로덕트 분석가
: 데이터 분석가의 두 얼굴
주정민
발표자 소개
예상 청중
● 오늘도 수많은 데이터의 늪에서 데이터 분석가(DA)로 일하고 계신 분들
● 미래의 비즈니스 분석가(BA)와 프로덕트 분석가(PA)를 희망하시는 분들
● “BA, PA 똑같은거 아닌가요?” 뭐가 다를까 궁금하신 분들
● 비즈니스와 프로덕트에서 데이터와 친하게 지내고 계신 분들
저요!
이미지 출처 - 구글
발표 배경
● 기업의 데이터 기반 의사결정 니즈로 인해 데이터 분석가를 채용 중이고, 데이터가
중요해짐에 따라 데이터 분석가의 종류는 세분화되고 있습니다.
● 최근 가장 두가지 큰 갈래로 비즈니스 분석가(BA), 프로덕트 분석가(PA)로
나누어집니다.
● 2가지 포지션을 모두 경험해보면서 데이터를 보는 관점, 조직, 역할 등이 다르다는
것을 깨달았고, 그 경험들을 공유하고자 합니다.
1. 비즈니스와 프로덕트의 관계
2. 비즈니스 분석가(BA) vs 프로덕트 분석가(PA)
3. 해외 채용 공고
4. 두 가지 분석가를 경험하면서 배운 점
공유할 이야기
비즈니스 분석가(BA) vs 프로덕트 분석가(PA)
회사의 조직 구조 및 데이터팀 규모에 따라
직무별 역할과 기준이 상이할 수 있습니다.
가상의
사례
Case
Study
배운 점
부제: 데이터 분석가의 두 얼굴
VS
비즈니스 분석가(BA) 프로덕트 분석가(PA)
이미지 출처 - 영화 <엘리멘탈>
Q. 오늘의 퀴즈
BA == PA
BA != PA
이미지 출처 - 구글
Chatgpt에게 물어보자!
무수히 쏟아지는 데이터 Ad-hoc 업무 📈 + 데이터 분석가(DA)
데이터 분석가의 세분화
이미지 출처 - 인스티즈
일이 너무 많아요…
주OO(20대, DA)
실무에서 마주치는 물음표들
📢 : “이번 상반기 회계 결산 해야 하는데 Revenue(매출액), Gross Margin(매출 총이익=
매출액 - 매출 원가)이 얼마나 나왔는지 알 수 있을까요?”
📢 : “이번주 서울 지역과 지방 지역의 Conversion(상품 주문 전환율=전환수/클릭수*100)
의 차이는 어떻게 되나요?”
작년에 가장 많이 팔렸던 베스트 셀러 상품은 무엇인가?
비가 오는 날과 비가 오지 않는 날의 상품 주문 결제 전환율 차이가 있을까?
다음 분기의 예상 매출은 어떨까?
공휴일은 평일에 비해 주문량이 얼마나 증가할까?
이번 시즌에 20% 할인 프로모션을 진행하면 고객의 리텐션을 유지 할 수 있을까?
웹 사이트 방문자의 평균 체류 시간은 어떻게 늘릴 수 있을까?
이번주에 고객의 이탈률이 증가한 원인은 무엇인가?
유저 푸시 알림 서비스의 마케팅 채널 비용이 증가한 이유는 무엇일까?
실무에서 마주치는 수많은 질문들
데이터 분석가의 종류
비즈니스 분석가(BA)
프로덕트 분석가(PA)
파이낸스 분석가
마케팅 분석가
데이터 분석가(DA)
…
BI 분석가
비즈니스와 프로덕트의 관계는?
프로덕트 ⊂ 비즈니스
비즈니스라는 합집합에 대해 여러개의 프로덕트는 부분 집합
비즈니스와 프로덕트의 관계
비즈니스
프로덕트
데이터 분석가의 분석 로세스
Business Product Data Impact
“ 비즈니스 분석가와
프로덕트 분석가
뭐가 다를까? ”
출처 - 영화 <엘리멘탈>
비즈니스 분석가란?
프로덕트 분석가와 비교하여 거시적 관점으로 하나의 큰 그림으로 매출과 비용 관점에서
데이터를 분석합니다.
예) 비즈니스 목표 설정, 전사 KPI(Key Performance Indicator) 설계 및 측정
출처 - 책 <아낌없이 주는 나무>
비즈니스 분석가의 업무 로세스
비즈니스 분석가(BA) 주요 업무
● Key Business Metrics: 전사 지표 설계 및 성과 측정
● Competitor Tracking: 경쟁사 분석
● Pricing/Revenue Analysis: 비용(마케팅 비용, 운영 비용 등) 및 매출 분석
● Strategic Action Plan: 비즈니스 전략 수립
● KPI Dashboard: BI(Business Intelligence) 대시보드 구축
매출, 비용, 사업 데이터 중심
비즈니스 분석가(BA) 역량
● 비즈니스 모델 파악: 비즈니스 캔버스(이해 관계, 고객 관계, 비용 구조, 채널 등)
● 비즈니스 지표 이해: 비즈니스, 재무 지표 (Revenue, Gross margin 등)
● 비즈니스 분석: 비용/재무 분석, 전략 수립
● BI 관련 툴(Tableau, PowerBI): KPI 대시보드 및 시각화
Case Study : 비즈니스 분석편
이미지 출처 - 만화 <짱구>
비즈니스 분석 어떻게 시작할까?
[ 웹툰 비즈니스 모델 ]
모빌리티 예시: 운영 비용 분석
Case Study (1)
택시 기사님 1명 호출하는데 Cost(마케팅 채널 비용)가 얼마나 필요한가요?
마케팅 채널(Email, SMS, 카카오톡) 중 어떤 채널이 비용 절감에 효율적일까요?
마케팅 채널(Email, SMS, 카카오톡)별 Open Rate와 CTR은 어떤가요?
이번 분기의 비즈니스 목표는 비용 절감입니다.
모빌리티 예시: 운영 비용 분석
Case Study (1)
내용
비즈니스 모델 3면 양면 시장(플랫폼, 고객, 택시 기사)
비즈니스 상황 이번 분기 비용 절감 목표
문제 정의
택시 기사 1명을 호출하는데
Cost(마케팅 채널 비용)가 얼마나 필요한가요?
지표 마케팅 채널별 Open Rate(오픈율), CTR(Click Through Rate, 클릭률)
전략
마케팅 채널(Email, SMS, 카카오톡) 중
효율적인 채널 선택을 통해 비용 최적화
사례: 수요 공급 문제
Case Study (2)
사례 출처 - Instacart
내용
비즈니스 모델
4면 양면 시장
(쇼퍼, 주문고객, 식료품점, 광고주)
비즈니스 상황
날씨가 추울 때, 주문은 늘어나는데
쇼퍼(배달원)의 부족
문제 정의 수요(고객)와 공급(쇼퍼)의 불균형 문제
지표
쇼퍼가 활동적으로 일하지 않을
시간의 비율(Idleness)
전략
수요 예측 모델을 통해 수요 공급 사전 예측,
쇼퍼에게 추가 비용 지불
프로덕트 분석가란?
비즈니스 분석가와 비교하여 미시적 관점으로 하나 하나 뜯어서 프로덕트와 유저 관점에서
데이터를 분석합니다.
예) 프로덕트 지면 분석, 앱 로그 분석
이미지 출처 - 만화 <짱구>
프로덕트 분석가의 업무 로세스
프로덕트 분석가(PA) 주요 업무
● 모바일 서비스 분석: 퍼널 분석, 코호트 분석, AARRR/RARRA
● UX 분석: 로그 설계, 지면 설계, 유저 리서치, 유저 세그먼트
● 실험: A/B 테스트, A/A 테스트, 인과추론(Causal Inference)
● 프로덕트 백로그 관리
서비스, 유저 행동 데이터 중심
프로덕트 분석가(PA) 역량
● 플랫폼 비즈니스 이해: 플랫폼 비즈니스 이해, 온라인 플랫폼(로그, 지면 등)
● 프로덕트 지표 이해: Conversion, Retention, 이탈률, ARPU(유저당 평균 수익)
● 서비스 분석 기법: App/Web 로그 분석, 그로스 해킹, 코호트 분석, 퍼널 분석
● A/B 테스트: 가설 검증, 실험 설계
● 프로덕트 분석 관련 툴: Amplitude, Mixpanel, GA4
● 모니터링 대시보드(Tableau, Looker Studio 등): 데이터 및 지표 시각화
Case Study : 프로덕트 분석편
이미지 출처 - 만화 <짱구>
프로덕트 분석 어떻게 시작할까?
Revenue
사용자 획득(Acquisition), 활성화(Activation), 유지(Retention), 수익(Revenue), 추천(Referral)
패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석
Case Study (1)
Revenue
이미지 출처 - unsplash
“ 이번주 설날(공휴일)동안 상품 구매 전환율이
평일에 비해 얼마나 증가할까? ”
문제 정의
패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석
Case Study (1)
패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석
Case Study (1)
패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석
Case Study (1)
패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석
Case Study (1)
Revenue
내용
문제 정의 이번주 설날(공휴일)동안 구매 전환율이 평일에 비해 얼마나 증가할까?
가설 설정
이번주 설날에는 고객들이 여가 시간을 많이 가지고 있기 때문에
쇼핑을 평일보다 많이 할 것이다.
따라서 설날 동안 주문 전환율은 평일보다 높을 것이다.
지표 구매 전환율(상품 주문 수/방문 고객 수 * 100)
액션 플랜 20% 쿠폰 상품 프로모션을 진행하는 것이 좋을까?
Impact 매출 ↑, 고객 만족도↑, 마케팅 ROI(Return on Investment, 투자 대비 수익율)
사례: 푸시 알림 A/B 테스트
Case Study (2)
출처 - Analytics at Meta Medium
Weijun C., Yan Q., Yuwen Z., Christina B., Akos L.,
Harivardan J.
내용
문제 정의
많은 유저들이 몇 가지 앱 알림만 받기를
선호하는 결과 발견
가설 설정
평소보다 훨씬 적은 수의 알림을 보내면
앱 사용량이 늘어나지 않을까?
지표 Retention, 앱 사용량, 사용자 만족도
액션 플랜 A/B 테스트로 단기적 및 장기적 실험 효과 측정
Impact
단기적 실험 결과, 앱 사용량이 감소했으나,
장기적 실험 결과, 사용자 만족도와 앱 사용량 증가
적은 푸시 알림으로 사용자 만족도와 앱 사용량을 늘리는 방법
해외 채용 공고
해외 채용공고
Google, Airbnb 채용 공고
키워드: B2B 비즈니스 전략, 운영 이슈, 비즈니스 문제 분석, KPIs, 대시보드
출처 - Google, Airbnb 채용 홈페이지
Business Analyst
Google, Uber 채용 공고
해외 채용공고
Product Analyst
출처 - Google, Airbnb 채용 홈페이지
출처 - Google, Uber 채용 홈페이지
키워드: 유저 행동, 실험, 프로덕트 인사이트, 데이터 시각화
차이점을 정리해보면!
이미지 출처 - 만화 <곰돌이 푸>
(개인적인 경험에 기반하여 정리했습니다.)
비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가
분석.Ver
Business Analyst Product Analyst
목표
비즈니스 성장 (1순위),
각 제품별 성장 (2순위)
각 제품의 성장 (1순위),
비즈니스의 성장 (2순위)
분석 대상 매출, 비용, 경쟁사, 고객(회사, 고객) 서비스, 유저, 경쟁 플랫폼
비즈니스/플랫폼 비즈니스, B2B 및 B2C의 오프라인 채널 Web, App 등 회사의 온라인 프로덕트
관점 거시적 관점 미시적 관점
분석의 깊이 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐
비즈니스 임팩트 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐
협업/환경.Ver
Business Analyst Product Analyst
소속 조직 경영진 직속 조직, 사업 조직, 운영 조직 등 프로덕트 조직, 사일로 조직
협업 대상 경영진, 사업팀, 운영팀, 재무팀 등
개발자, 프로덕트팀, UX팀,
마케팅팀, 사업팀 등
분석 환경
개발/분석 환경에 대한 수정 권한이 주어지지 않을 수
있음
플랫폼/클라우드 환경에
접근 가능
기술/툴 Excel, SQL, BI
Cloud, Amplitude, SQL,
Python, BI
비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가
마무리
● 데이터 분석가(DA)는 조직의 구조가 크면서 동시에 데이터 문화가 성숙된 조직일수록
크게 비즈니스 분석가(BA)와 프로덕트 분석가(PA)로 세분화될 수 있습니다.
● 비즈니스에서 두 가지 관점의 분석은 모두 필요하고, 두 가지 분석의 시너지 효과를
통해 비즈니스와 프로덕트는 함께 성장할 수 있습니다.
비즈니스
분석
프로덕트
분석
Business
Growth
✚
,
두 가지 분석가를 경험하면서 배운점
- 비즈니스 분석가(BA)는 전사 조직 관점에서 비즈니스 KPI를 정의하고
매출 관점에서 데이터를 크게 바라볼 수 있습니다.
하지만 세세한 로그 설계나 데이터 퀄리티를 놓칠 수 있습니다.
- 프로덕트 분석가(PA)는 하나의 프로덕트 관점에서 데이터를 뜯어보고 필요한
프로덕트 지표를 설계하고 검증하여 세세하게 분석할 수 있습니다.
하지만 진행한 프로덕트 관련 분석이 작은 비즈니스 임팩트일 수 있습니다.
Career Path
Business Analyst
(BA)
Product Analyst
(PA)
Data Analyst (DA)
Business
Development
(BD)
Product Owner
(PO)
Consultant
Product Manager
(PM)
“ 내가 흥미롭고 관심있는
데이터 분석은 어느 쪽일까? ”
비즈니스 분석가(BA) 프로덕트 분석가(PA)
VS
감사니다.

More Related Content

What's hot (20)

서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기
서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기
서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기
승화 양
Data Engineering 101
Data Engineering 101Data Engineering 101
Data Engineering 101
DaeMyung Kang
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
Yongho Ha
[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론
[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론
[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론
Bokyung Choi
신입 개발자 생활백서 [개정판]
신입 개발자 생활백서 [개정판]신입 개발자 생활백서 [개정판]
신입 개발자 생활백서 [개정판]
Yurim Jin
[데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기
[데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기 [데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기
[데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기
choi kyumin
BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편
BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편
BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편
Seongyun Byeon
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)
Dylan Ko
로그 기깔나게 잘 디자인하는 법
로그 기깔나게 잘 디자인하는 법로그 기깔나게 잘 디자인하는 법
로그 기깔나게 잘 디자인하는 법
Jeongsang Baek
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
Seongyun Byeon
데이터가 흐르는 조직 만들기 - 마이리얼트립
데이터가 흐르는 조직 만들기 - 마이리얼트립데이터가 흐르는 조직 만들기 - 마이리얼트립
데이터가 흐르는 조직 만들기 - 마이리얼트립
승화 양
실무에서 활용하는 A/B테스트
실무에서 활용하는 A/B테스트실무에서 활용하는 A/B테스트
실무에서 활용하는 A/B테스트
JeongMin Kwon
식습관 스몰데이터 분석을 통한 장트러블 극복기
식습관 스몰데이터 분석을 통한 장트러블 극복기식습관 스몰데이터 분석을 통한 장트러블 극복기
식습관 스몰데이터 분석을 통한 장트러블 극복기
Hyejeong Song
데이터 분석가는 어떤 SKILLSET을 가져야 하는가? - 데이터 분석가 되기
데이터 분석가는 어떤 SKILLSET을 가져야 하는가?  - 데이터 분석가 되기데이터 분석가는 어떤 SKILLSET을 가져야 하는가?  - 데이터 분석가 되기
데이터 분석가는 어떤 SKILLSET을 가져야 하는가? - 데이터 분석가 되기
Hui Seo
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표
Dylan Ko
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 로세스
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 로세스데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 로세스
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 로세스
Minwoo Kim
[NDC 발표] 모바일 게임데이터분석 및 실전 활용
[NDC 발표] 모바일 게임데이터분석 및 실전 활용[NDC 발표] 모바일 게임데이터분석 및 실전 활용
[NDC 발표] 모바일 게임데이터분석 및 실전 활용
Tapjoy X 5Rocks
Little Big Data #1. 바닥부터 시작하는 데이터 인프라
Little Big Data #1. 바닥부터 시작하는 데이터 인프라Little Big Data #1. 바닥부터 시작하는 데이터 인프라
Little Big Data #1. 바닥부터 시작하는 데이터 인프라
Seongyun Byeon
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
Yongho Ha
[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
[팝콘 시즌1] 이윤희 : 다짜고짜 배워보는 인과추론
PAP (Product Analytics Playground)
서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기
서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기
서비스 기획자를 위한 데이터분석 시작하기
승화 양
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
데이터는 차트가 아니라 돈이 되어야 한다.
Yongho Ha
[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론
[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론
[Causal Inference KR] 스타트업에서의 인과추론
Bokyung Choi
신입 개발자 생활백서 [개정판]
신입 개발자 생활백서 [개정판]신입 개발자 생활백서 [개정판]
신입 개발자 생활백서 [개정판]
Yurim Jin
[데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기
[데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기 [데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기
[데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기
choi kyumin
BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편
BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편
BigQuery의 모든 것(기획자, 마케터, 신입 데이터 분석가를 위한) 입문편
Seongyun Byeon
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)
Dylan Ko
로그 기깔나게 잘 디자인하는 법
로그 기깔나게 잘 디자인하는 법로그 기깔나게 잘 디자인하는 법
로그 기깔나게 잘 디자인하는 법
Jeongsang Baek
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
성장을 좋아하는 사람이, 성장하고 싶은 사람에게
Seongyun Byeon
데이터가 흐르는 조직 만들기 - 마이리얼트립
데이터가 흐르는 조직 만들기 - 마이리얼트립데이터가 흐르는 조직 만들기 - 마이리얼트립
데이터가 흐르는 조직 만들기 - 마이리얼트립
승화 양
실무에서 활용하는 A/B테스트
실무에서 활용하는 A/B테스트실무에서 활용하는 A/B테스트
실무에서 활용하는 A/B테스트
JeongMin Kwon
식습관 스몰데이터 분석을 통한 장트러블 극복기
식습관 스몰데이터 분석을 통한 장트러블 극복기식습관 스몰데이터 분석을 통한 장트러블 극복기
식습관 스몰데이터 분석을 통한 장트러블 극복기
Hyejeong Song
데이터 분석가는 어떤 SKILLSET을 가져야 하는가? - 데이터 분석가 되기
데이터 분석가는 어떤 SKILLSET을 가져야 하는가?  - 데이터 분석가 되기데이터 분석가는 어떤 SKILLSET을 가져야 하는가?  - 데이터 분석가 되기
데이터 분석가는 어떤 SKILLSET을 가져야 하는가? - 데이터 분석가 되기
Hui Seo
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표
Dylan Ko
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 로세스
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 로세스데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 로세스
데이터 기반 성장을 위한 선결 조건: Product-Market Fit, Instrumentation, 그리고 로세스
Minwoo Kim
[NDC 발표] 모바일 게임데이터분석 및 실전 활용
[NDC 발표] 모바일 게임데이터분석 및 실전 활용[NDC 발표] 모바일 게임데이터분석 및 실전 활용
[NDC 발표] 모바일 게임데이터분석 및 실전 활용
Tapjoy X 5Rocks
Little Big Data #1. 바닥부터 시작하는 데이터 인프라
Little Big Data #1. 바닥부터 시작하는 데이터 인프라Little Big Data #1. 바닥부터 시작하는 데이터 인프라
Little Big Data #1. 바닥부터 시작하는 데이터 인프라
Seongyun Byeon
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
어떻게 하면 데이터 사이언티스트가 될 수 있나요?
Yongho Ha

Similar to [데이터야놀자 2023] 비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가_ 데이터 분석가의 두 얼굴-주정민.pdf (20)

분석 현장에서 요구되는 데이터과학자의 역량과 자질
분석 현장에서 요구되는 데이터과학자의 역량과 자질분석 현장에서 요구되는 데이터과학자의 역량과 자질
분석 현장에서 요구되는 데이터과학자의 역량과 자질
Sun Young Kim
더 나은 사용자 경험과 비즈니스를 만들기 위한 프로덕트 매니저로 일하기
더 나은 사용자 경험과 비즈니스를 만들기 위한 프로덕트 매니저로 일하기더 나은 사용자 경험과 비즈니스를 만들기 위한 프로덕트 매니저로 일하기
더 나은 사용자 경험과 비즈니스를 만들기 위한 프로덕트 매니저로 일하기
Hyunjung Kim
Learning dataanalyst 2020oct_yonsei
Learning dataanalyst 2020oct_yonseiLearning dataanalyst 2020oct_yonsei
Learning dataanalyst 2020oct_yonsei
Isabel Myeongju Han
MindsLab seminar(20140527) 03_실시간 마켓센싱을 위한 마켓인텔리젼스
MindsLab seminar(20140527) 03_실시간 마켓센싱을 위한 마켓인텔리젼스MindsLab seminar(20140527) 03_실시간 마켓센싱을 위한 마켓인텔리젼스
MindsLab seminar(20140527) 03_실시간 마켓센싱을 위한 마켓인텔리젼스
Taejoon Yoo
MindsLab seminar(20140527) 02_빅이슈 해결을 위한 빅데이터 사용
MindsLab seminar(20140527) 02_빅이슈 해결을 위한 빅데이터 사용MindsLab seminar(20140527) 02_빅이슈 해결을 위한 빅데이터 사용
MindsLab seminar(20140527) 02_빅이슈 해결을 위한 빅데이터 사용
Taejoon Yoo
[PAP] 팝콘 시즌 1 컨퍼런스 사전 QnA
[PAP] 팝콘 시즌 1 컨퍼런스 사전 QnA[PAP] 팝콘 시즌 1 컨퍼런스 사전 QnA
[PAP] 팝콘 시즌 1 컨퍼런스 사전 QnA
Bokyung Choi
170222 창조경제혁신센터 기술사업화 과정에서의 비즈니스모델 민광동
170222 창조경제혁신센터 기술사업화 과정에서의 비즈니스모델 민광동170222 창조경제혁신센터 기술사업화 과정에서의 비즈니스모델 민광동
170222 창조경제혁신센터 기술사업화 과정에서의 비즈니스모델 민광동
Kwangdong Min
레코픽 설명회 15회-개인화 추천(with DMC미디어)
레코픽 설명회 15회-개인화 추천(with DMC미디어)레코픽 설명회 15회-개인화 추천(with DMC미디어)
레코픽 설명회 15회-개인화 추천(with DMC미디어)
recopick
ʰճ나투어라텔앤드파트너즈2202󲹰Բ.
ʰճ나투어라텔앤드파트너즈2202󲹰Բ.ʰճ나투어라텔앤드파트너즈2202󲹰Բ.
ʰճ나투어라텔앤드파트너즈2202󲹰Բ.
Namhee Choi
책 "제품의 탄생" 소개
책 "제품의 탄생" 소개책 "제품의 탄생" 소개
책 "제품의 탄생" 소개
SANGHEE SHIN
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
더게ѫ인스
[도서 리뷰] 헤드 퍼스트 데이터 분석 ( Head First Data Analysis )
[도서 리뷰]  헤드 퍼스트 데이터 분석 ( Head First Data Analysis )[도서 리뷰]  헤드 퍼스트 데이터 분석 ( Head First Data Analysis )
[도서 리뷰] 헤드 퍼스트 데이터 분석 ( Head First Data Analysis )
Seung-Woo Kang
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
더게ѫ인스
디지털마케터 이연정 Portfolio
디지털마케터 이연정 Portfolio디지털마케터 이연정 Portfolio
디지털마케터 이연정 Portfolio
ssuser4161d5
[BizSpring] Data Consulting_사례집.pdf
[BizSpring] Data Consulting_사례집.pdf[BizSpring] Data Consulting_사례집.pdf
[BizSpring] Data Consulting_사례집.pdf
BizSpring Inc.
[창업자&예비창업자] 2018년 사업계획서 작성 방법 및 전략
[창업자&예비창업자] 2018년 사업계획서 작성 방법 및 전략 [창업자&예비창업자] 2018년 사업계획서 작성 방법 및 전략
[창업자&예비창업자] 2018년 사업계획서 작성 방법 및 전략
더게ѫ인스
3강. 당신의 시장을 알고 있는가
3강. 당신의 시장을 알고 있는가3강. 당신의 시장을 알고 있는가
3강. 당신의 시장을 알고 있는가
Ho Hyun Lee
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
Pikdata Inc.
스타트업의 데이터 분석
스타트업의 데이터 분석스타트업의 데이터 분석
스타트업의 데이터 분석
Hyunjong Wi
분석 현장에서 요구되는 데이터과학자의 역량과 자질
분석 현장에서 요구되는 데이터과학자의 역량과 자질분석 현장에서 요구되는 데이터과학자의 역량과 자질
분석 현장에서 요구되는 데이터과학자의 역량과 자질
Sun Young Kim
더 나은 사용자 경험과 비즈니스를 만들기 위한 프로덕트 매니저로 일하기
더 나은 사용자 경험과 비즈니스를 만들기 위한 프로덕트 매니저로 일하기더 나은 사용자 경험과 비즈니스를 만들기 위한 프로덕트 매니저로 일하기
더 나은 사용자 경험과 비즈니스를 만들기 위한 프로덕트 매니저로 일하기
Hyunjung Kim
MindsLab seminar(20140527) 03_실시간 마켓센싱을 위한 마켓인텔리젼스
MindsLab seminar(20140527) 03_실시간 마켓센싱을 위한 마켓인텔리젼스MindsLab seminar(20140527) 03_실시간 마켓센싱을 위한 마켓인텔리젼스
MindsLab seminar(20140527) 03_실시간 마켓센싱을 위한 마켓인텔리젼스
Taejoon Yoo
MindsLab seminar(20140527) 02_빅이슈 해결을 위한 빅데이터 사용
MindsLab seminar(20140527) 02_빅이슈 해결을 위한 빅데이터 사용MindsLab seminar(20140527) 02_빅이슈 해결을 위한 빅데이터 사용
MindsLab seminar(20140527) 02_빅이슈 해결을 위한 빅데이터 사용
Taejoon Yoo
[PAP] 팝콘 시즌 1 컨퍼런스 사전 QnA
[PAP] 팝콘 시즌 1 컨퍼런스 사전 QnA[PAP] 팝콘 시즌 1 컨퍼런스 사전 QnA
[PAP] 팝콘 시즌 1 컨퍼런스 사전 QnA
Bokyung Choi
170222 창조경제혁신센터 기술사업화 과정에서의 비즈니스모델 민광동
170222 창조경제혁신센터 기술사업화 과정에서의 비즈니스모델 민광동170222 창조경제혁신센터 기술사업화 과정에서의 비즈니스모델 민광동
170222 창조경제혁신센터 기술사업화 과정에서의 비즈니스모델 민광동
Kwangdong Min
레코픽 설명회 15회-개인화 추천(with DMC미디어)
레코픽 설명회 15회-개인화 추천(with DMC미디어)레코픽 설명회 15회-개인화 추천(with DMC미디어)
레코픽 설명회 15회-개인화 추천(with DMC미디어)
recopick
ʰճ나투어라텔앤드파트너즈2202󲹰Բ.
ʰճ나투어라텔앤드파트너즈2202󲹰Բ.ʰճ나투어라텔앤드파트너즈2202󲹰Բ.
ʰճ나투어라텔앤드파트너즈2202󲹰Բ.
Namhee Choi
책 "제품의 탄생" 소개
책 "제품의 탄생" 소개책 "제품의 탄생" 소개
책 "제품의 탄생" 소개
SANGHEE SHIN
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
더게ѫ인스
[도서 리뷰] 헤드 퍼스트 데이터 분석 ( Head First Data Analysis )
[도서 리뷰]  헤드 퍼스트 데이터 분석 ( Head First Data Analysis )[도서 리뷰]  헤드 퍼스트 데이터 분석 ( Head First Data Analysis )
[도서 리뷰] 헤드 퍼스트 데이터 분석 ( Head First Data Analysis )
Seung-Woo Kang
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
[창업&예비창업자] 사업계획서 작성 실무
더게ѫ인스
디지털마케터 이연정 Portfolio
디지털마케터 이연정 Portfolio디지털마케터 이연정 Portfolio
디지털마케터 이연정 Portfolio
ssuser4161d5
[BizSpring] Data Consulting_사례집.pdf
[BizSpring] Data Consulting_사례집.pdf[BizSpring] Data Consulting_사례집.pdf
[BizSpring] Data Consulting_사례집.pdf
BizSpring Inc.
[창업자&예비창업자] 2018년 사업계획서 작성 방법 및 전략
[창업자&예비창업자] 2018년 사업계획서 작성 방법 및 전략 [창업자&예비창업자] 2018년 사업계획서 작성 방법 및 전략
[창업자&예비창업자] 2018년 사업계획서 작성 방법 및 전략
더게ѫ인스
3강. 당신의 시장을 알고 있는가
3강. 당신의 시장을 알고 있는가3강. 당신의 시장을 알고 있는가
3강. 당신의 시장을 알고 있는가
Ho Hyun Lee
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
데이터 블렌딩으로 더빠른 Insight 획득
Pikdata Inc.
스타트업의 데이터 분석
스타트업의 데이터 분석스타트업의 데이터 분석
스타트업의 데이터 분석
Hyunjong Wi

[데이터야놀자 2023] 비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가_ 데이터 분석가의 두 얼굴-주정민.pdf

  • 1. 비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가 : 데이터 분석가의 두 얼굴 주정민
  • 3. 예상 청중 ● 오늘도 수많은 데이터의 늪에서 데이터 분석가(DA)로 일하고 계신 분들 ● 미래의 비즈니스 분석가(BA)와 프로덕트 분석가(PA)를 희망하시는 분들 ● “BA, PA 똑같은거 아닌가요?” 뭐가 다를까 궁금하신 분들 ● 비즈니스와 프로덕트에서 데이터와 친하게 지내고 계신 분들 저요! 이미지 출처 - 구글
  • 4. 발표 배경 ● 기업의 데이터 기반 의사결정 니즈로 인해 데이터 분석가를 채용 중이고, 데이터가 중요해짐에 따라 데이터 분석가의 종류는 세분화되고 있습니다. ● 최근 가장 두가지 큰 갈래로 비즈니스 분석가(BA), 프로덕트 분석가(PA)로 나누어집니다. ● 2가지 포지션을 모두 경험해보면서 데이터를 보는 관점, 조직, 역할 등이 다르다는 것을 깨달았고, 그 경험들을 공유하고자 합니다.
  • 5. 1. 비즈니스와 프로덕트의 관계 2. 비즈니스 분석가(BA) vs 프로덕트 분석가(PA) 3. 해외 채용 공고 4. 두 가지 분석가를 경험하면서 배운 점 공유할 이야기
  • 6. 비즈니스 분석가(BA) vs 프로덕트 분석가(PA) 회사의 조직 구조 및 데이터팀 규모에 따라 직무별 역할과 기준이 상이할 수 있습니다. 가상의 사례 Case Study 배운 점
  • 7. 부제: 데이터 분석가의 두 얼굴 VS 비즈니스 분석가(BA) 프로덕트 분석가(PA) 이미지 출처 - 영화 <엘리멘탈>
  • 8. Q. 오늘의 퀴즈 BA == PA BA != PA 이미지 출처 - 구글
  • 10. 무수히 쏟아지는 데이터 Ad-hoc 업무 📈 + 데이터 분석가(DA) 데이터 분석가의 세분화 이미지 출처 - 인스티즈 일이 너무 많아요… 주OO(20대, DA)
  • 11. 실무에서 마주치는 물음표들 📢 : “이번 상반기 회계 결산 해야 하는데 Revenue(매출액), Gross Margin(매출 총이익= 매출액 - 매출 원가)이 얼마나 나왔는지 알 수 있을까요?” 📢 : “이번주 서울 지역과 지방 지역의 Conversion(상품 주문 전환율=전환수/클릭수*100) 의 차이는 어떻게 되나요?”
  • 12. 작년에 가장 많이 팔렸던 베스트 셀러 상품은 무엇인가? 비가 오는 날과 비가 오지 않는 날의 상품 주문 결제 전환율 차이가 있을까? 다음 분기의 예상 매출은 어떨까? 공휴일은 평일에 비해 주문량이 얼마나 증가할까? 이번 시즌에 20% 할인 프로모션을 진행하면 고객의 리텐션을 유지 할 수 있을까? 웹 사이트 방문자의 평균 체류 시간은 어떻게 늘릴 수 있을까? 이번주에 고객의 이탈률이 증가한 원인은 무엇인가? 유저 푸시 알림 서비스의 마케팅 채널 비용이 증가한 이유는 무엇일까? 실무에서 마주치는 수많은 질문들
  • 13. 데이터 분석가의 종류 비즈니스 분석가(BA) 프로덕트 분석가(PA) 파이낸스 분석가 마케팅 분석가 데이터 분석가(DA) … BI 분석가
  • 15. 프로덕트 ⊂ 비즈니스 비즈니스라는 합집합에 대해 여러개의 프로덕트는 부분 집합 비즈니스와 프로덕트의 관계 비즈니스 프로덕트
  • 16. 데이터 분석가의 분석 로세스 Business Product Data Impact
  • 17. “ 비즈니스 분석가와 프로덕트 분석가 뭐가 다를까? ” 출처 - 영화 <엘리멘탈>
  • 18. 비즈니스 분석가란? 프로덕트 분석가와 비교하여 거시적 관점으로 하나의 큰 그림으로 매출과 비용 관점에서 데이터를 분석합니다. 예) 비즈니스 목표 설정, 전사 KPI(Key Performance Indicator) 설계 및 측정 출처 - 책 <아낌없이 주는 나무>
  • 20. 비즈니스 분석가(BA) 주요 업무 ● Key Business Metrics: 전사 지표 설계 및 성과 측정 ● Competitor Tracking: 경쟁사 분석 ● Pricing/Revenue Analysis: 비용(마케팅 비용, 운영 비용 등) 및 매출 분석 ● Strategic Action Plan: 비즈니스 전략 수립 ● KPI Dashboard: BI(Business Intelligence) 대시보드 구축 매출, 비용, 사업 데이터 중심
  • 21. 비즈니스 분석가(BA) 역량 ● 비즈니스 모델 파악: 비즈니스 캔버스(이해 관계, 고객 관계, 비용 구조, 채널 등) ● 비즈니스 지표 이해: 비즈니스, 재무 지표 (Revenue, Gross margin 등) ● 비즈니스 분석: 비용/재무 분석, 전략 수립 ● BI 관련 툴(Tableau, PowerBI): KPI 대시보드 및 시각화
  • 22. Case Study : 비즈니스 분석편 이미지 출처 - 만화 <짱구>
  • 23. 비즈니스 분석 어떻게 시작할까? [ 웹툰 비즈니스 모델 ]
  • 24. 모빌리티 예시: 운영 비용 분석 Case Study (1) 택시 기사님 1명 호출하는데 Cost(마케팅 채널 비용)가 얼마나 필요한가요? 마케팅 채널(Email, SMS, 카카오톡) 중 어떤 채널이 비용 절감에 효율적일까요? 마케팅 채널(Email, SMS, 카카오톡)별 Open Rate와 CTR은 어떤가요? 이번 분기의 비즈니스 목표는 비용 절감입니다.
  • 25. 모빌리티 예시: 운영 비용 분석 Case Study (1) 내용 비즈니스 모델 3면 양면 시장(플랫폼, 고객, 택시 기사) 비즈니스 상황 이번 분기 비용 절감 목표 문제 정의 택시 기사 1명을 호출하는데 Cost(마케팅 채널 비용)가 얼마나 필요한가요? 지표 마케팅 채널별 Open Rate(오픈율), CTR(Click Through Rate, 클릭률) 전략 마케팅 채널(Email, SMS, 카카오톡) 중 효율적인 채널 선택을 통해 비용 최적화
  • 26. 사례: 수요 공급 문제 Case Study (2) 사례 출처 - Instacart 내용 비즈니스 모델 4면 양면 시장 (쇼퍼, 주문고객, 식료품점, 광고주) 비즈니스 상황 날씨가 추울 때, 주문은 늘어나는데 쇼퍼(배달원)의 부족 문제 정의 수요(고객)와 공급(쇼퍼)의 불균형 문제 지표 쇼퍼가 활동적으로 일하지 않을 시간의 비율(Idleness) 전략 수요 예측 모델을 통해 수요 공급 사전 예측, 쇼퍼에게 추가 비용 지불
  • 27. 프로덕트 분석가란? 비즈니스 분석가와 비교하여 미시적 관점으로 하나 하나 뜯어서 프로덕트와 유저 관점에서 데이터를 분석합니다. 예) 프로덕트 지면 분석, 앱 로그 분석 이미지 출처 - 만화 <짱구>
  • 29. 프로덕트 분석가(PA) 주요 업무 ● 모바일 서비스 분석: 퍼널 분석, 코호트 분석, AARRR/RARRA ● UX 분석: 로그 설계, 지면 설계, 유저 리서치, 유저 세그먼트 ● 실험: A/B 테스트, A/A 테스트, 인과추론(Causal Inference) ● 프로덕트 백로그 관리 서비스, 유저 행동 데이터 중심
  • 30. 프로덕트 분석가(PA) 역량 ● 플랫폼 비즈니스 이해: 플랫폼 비즈니스 이해, 온라인 플랫폼(로그, 지면 등) ● 프로덕트 지표 이해: Conversion, Retention, 이탈률, ARPU(유저당 평균 수익) ● 서비스 분석 기법: App/Web 로그 분석, 그로스 해킹, 코호트 분석, 퍼널 분석 ● A/B 테스트: 가설 검증, 실험 설계 ● 프로덕트 분석 관련 툴: Amplitude, Mixpanel, GA4 ● 모니터링 대시보드(Tableau, Looker Studio 등): 데이터 및 지표 시각화
  • 31. Case Study : 프로덕트 분석편 이미지 출처 - 만화 <짱구>
  • 32. 프로덕트 분석 어떻게 시작할까? Revenue 사용자 획득(Acquisition), 활성화(Activation), 유지(Retention), 수익(Revenue), 추천(Referral)
  • 33. 패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석 Case Study (1) Revenue 이미지 출처 - unsplash “ 이번주 설날(공휴일)동안 상품 구매 전환율이 평일에 비해 얼마나 증가할까? ” 문제 정의
  • 34. 패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석 Case Study (1)
  • 35. 패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석 Case Study (1)
  • 36. 패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석 Case Study (1)
  • 37. 패션 오프라인 플리마켓 A: 퍼널 분석 Case Study (1) Revenue 내용 문제 정의 이번주 설날(공휴일)동안 구매 전환율이 평일에 비해 얼마나 증가할까? 가설 설정 이번주 설날에는 고객들이 여가 시간을 많이 가지고 있기 때문에 쇼핑을 평일보다 많이 할 것이다. 따라서 설날 동안 주문 전환율은 평일보다 높을 것이다. 지표 구매 전환율(상품 주문 수/방문 고객 수 * 100) 액션 플랜 20% 쿠폰 상품 프로모션을 진행하는 것이 좋을까? Impact 매출 ↑, 고객 만족도↑, 마케팅 ROI(Return on Investment, 투자 대비 수익율)
  • 38. 사례: 푸시 알림 A/B 테스트 Case Study (2) 출처 - Analytics at Meta Medium Weijun C., Yan Q., Yuwen Z., Christina B., Akos L., Harivardan J. 내용 문제 정의 많은 유저들이 몇 가지 앱 알림만 받기를 선호하는 결과 발견 가설 설정 평소보다 훨씬 적은 수의 알림을 보내면 앱 사용량이 늘어나지 않을까? 지표 Retention, 앱 사용량, 사용자 만족도 액션 플랜 A/B 테스트로 단기적 및 장기적 실험 효과 측정 Impact 단기적 실험 결과, 앱 사용량이 감소했으나, 장기적 실험 결과, 사용자 만족도와 앱 사용량 증가 적은 푸시 알림으로 사용자 만족도와 앱 사용량을 늘리는 방법
  • 40. 해외 채용공고 Google, Airbnb 채용 공고 키워드: B2B 비즈니스 전략, 운영 이슈, 비즈니스 문제 분석, KPIs, 대시보드 출처 - Google, Airbnb 채용 홈페이지 Business Analyst
  • 41. Google, Uber 채용 공고 해외 채용공고 Product Analyst 출처 - Google, Airbnb 채용 홈페이지 출처 - Google, Uber 채용 홈페이지 키워드: 유저 행동, 실험, 프로덕트 인사이트, 데이터 시각화
  • 42. 차이점을 정리해보면! 이미지 출처 - 만화 <곰돌이 푸> (개인적인 경험에 기반하여 정리했습니다.)
  • 43. 비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가 분석.Ver Business Analyst Product Analyst 목표 비즈니스 성장 (1순위), 각 제품별 성장 (2순위) 각 제품의 성장 (1순위), 비즈니스의 성장 (2순위) 분석 대상 매출, 비용, 경쟁사, 고객(회사, 고객) 서비스, 유저, 경쟁 플랫폼 비즈니스/플랫폼 비즈니스, B2B 및 B2C의 오프라인 채널 Web, App 등 회사의 온라인 프로덕트 관점 거시적 관점 미시적 관점 분석의 깊이 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 비즈니스 임팩트 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐
  • 44. 협업/환경.Ver Business Analyst Product Analyst 소속 조직 경영진 직속 조직, 사업 조직, 운영 조직 등 프로덕트 조직, 사일로 조직 협업 대상 경영진, 사업팀, 운영팀, 재무팀 등 개발자, 프로덕트팀, UX팀, 마케팅팀, 사업팀 등 분석 환경 개발/분석 환경에 대한 수정 권한이 주어지지 않을 수 있음 플랫폼/클라우드 환경에 접근 가능 기술/툴 Excel, SQL, BI Cloud, Amplitude, SQL, Python, BI 비즈니스 분석가 vs 프로덕트 분석가
  • 45. 마무리 ● 데이터 분석가(DA)는 조직의 구조가 크면서 동시에 데이터 문화가 성숙된 조직일수록 크게 비즈니스 분석가(BA)와 프로덕트 분석가(PA)로 세분화될 수 있습니다. ● 비즈니스에서 두 가지 관점의 분석은 모두 필요하고, 두 가지 분석의 시너지 효과를 통해 비즈니스와 프로덕트는 함께 성장할 수 있습니다. 비즈니스 분석 프로덕트 분석 Business Growth ✚ ,
  • 46. 두 가지 분석가를 경험하면서 배운점 - 비즈니스 분석가(BA)는 전사 조직 관점에서 비즈니스 KPI를 정의하고 매출 관점에서 데이터를 크게 바라볼 수 있습니다. 하지만 세세한 로그 설계나 데이터 퀄리티를 놓칠 수 있습니다. - 프로덕트 분석가(PA)는 하나의 프로덕트 관점에서 데이터를 뜯어보고 필요한 프로덕트 지표를 설계하고 검증하여 세세하게 분석할 수 있습니다. 하지만 진행한 프로덕트 관련 분석이 작은 비즈니스 임팩트일 수 있습니다.
  • 47. Career Path Business Analyst (BA) Product Analyst (PA) Data Analyst (DA) Business Development (BD) Product Owner (PO) Consultant Product Manager (PM)
  • 48. “ 내가 흥미롭고 관심있는 데이터 분석은 어느 쪽일까? ” 비즈니스 분석가(BA) 프로덕트 분석가(PA) VS