[인프런] PM을 위한 데이터 리터러시_#8. 프로젝트 회고

📌 이 글은 [인프런] 카일스쿨의 'PM을 위한 데이터 리터러시' 강의 내용을 요약 정리한 것입니다.

 

회고

회고의 사전적 의미

• 뒤를 돌아다봄
• 지나간 일을 돌이켜 생각함

 

회고를 활용할 수 있는 순간

• 프로젝트 회고 : 프로젝트를 돌아보는 회고
• 스프린트 회고 : 스프린트를 돌아보는 회고
• 개인별 월, 연도별 회고 : 개인의 시기별 회고

 

회고의 목적과 효과

• 목적
  • 지나간 일을 돌이켜 생각하며, 무엇이 잘 되었고 아쉬웠는가 생각하는 과정
  • 어떻게 해야 더 좋은 방향으로 갈 수 있을까?를 생각하는 과정
  • 즉, 더 좋은 방향으로 가기 위한 목적
• 효과
  • 회고를 통해 과거의 경험보다 나은 경험을 할 수 있음
  • 중간에 방향성을 확인할 수 있음
  • 개인의 감정 상태를 확인해, 좋은 팀워크를 유지할 수 있음
  • 그 다음 Action Item을 발굴할 수 있음

 

회고 방법론(KPT)

• KPT(Keep, Problem, Try)
  • K : 계속 유지할 내용
  • P : 잘 되지 않거나, 문제가 있던 내용
  • T : P를 해결하기 위해 시도할 일
• K => P => T 순서로 공유
• Action 아이템이 나오는 것이 핵심

 

회고의 방법론 자체는 중요하지 않고,
회고를 한다는 사실 자체가 중요하며,
회고를 더 잘 하기 위한 방법 고민하기  

프로젝트가 끝나고 나서
꾸준히 방향성을 가지고
지표를 확인하고 개선하는 경험 채우기

 

 

회고 진행 Process

 

회고 진행 TIP

• 회고 목적 정의하기
• 구글 캘린더 등으로 회고 일정 반복 설정하기 (ex. 4주차 금요일 3-5시 회고) 
• 회고 경험(Retrospect Experience, RE) 더 좋게 만들기
  (회고의 회고를 통해 오늘 회고 방식이 어땠는지 파악하고 개선)
• 심리적 안전감 형성하기
  (서로 존중하며 솔직하게 회고에 참여할수록 회고 효과 높아짐)
• 회고의 목적, 구성원의 마음가짐이 제일 중요
  (+방향으로 점진적으로 이동하도록)
• KPT 외에 Realization(깨달음) 기록하기
  (서로의 깨달음 나누며 함께 성장)
• 발산 & 수렴 프레임워크 적용하기
  (발산: 아이데이션하고 서로 의견 공유, 수렴: 발산하며 나온 아이디어 중 선택하며, 해당 아이디어의 목표 구체화)
• 회고 템플릿 만들기
• 회고 관련 당부
  • 아 회고했다~ 보람차다! 도 좋은 관점이지만
  • 아 회고하니 이런 상황이네! 이제 무엇을 해보자!
  • 앞으로의 불확실한 미래에 불확실성을 줄일 수 있는 Action 아이템을 선정하고 실천하는 것이 제일 중요

 

 

아이디어를 수렴하는 과정에서 선택이 어렵다면,
"우리에게 본질적으로 제일 중요한 것이 맞는가?"를
생각해보고 판단하자고 제안하자!

 

 

Foodie Express 프로젝트 회고하기

• 기능 배포 후 지표 변화를 확인할 때 어려울 수 있음
• 메인 지표 1(추천 클릭율) - 출렁거리면서 우상항
• 메인 지표2 (추천 주문 전환율) - 덜 출렁거리면서 우상향
• 보조 지표 Scroll 횟수 - 클릭수보다 살짝 많음, 스크롤을 한 번 정도만 한다는 의미  
• 특정 날짜에 많이 상승한 것은 왜 그럴까? - 연말 특수성? 토요일 + 연말? 대설 특보여서 눈이 많이 내린 날!

너무 공감됐던 포인트!
지표가 우상향, 우하향인 건 알겠는데,
얼마나 했어야 잘 한건지, 기준을 어떻게 잡아야 하는지,
뭘 더 해야하는지 판단이 서지 않았던 적이 있음

 

 

이럴 때는 하나의 지표에만 집중해서 생각해보기!

• 메인 지표에 집중해서 생각하면 좋음
• 추천 클릭율: 평균 19%
• 왜 나머지 81%는 사용하지 않을까?
• 해당 지표가 나오기까지의 스토리를 줄글로 작성해보면서, 여러 케이스를 생각해보기 

 

예시

• case1) 기능을 인지하지 못하고 이탈 결심?
• case2) 기능은 인지했으나, 추천한 메뉴의 금액과 최소 주문 금액 달성을 위한 금액 차이가 커서 이탈 결심?
  각각의 케이스에서 더 이탈하지 않도록 하려면 어떤 Action을 취해야 할까?
• case1 -> 온보딩처럼 새 기능 설명해주자 / Home 페이지에서 새 기능 런칭을 홍보하자
• case2 -> 추천 알고리즘 변경해보자. 금액을 딱 맞출 수 있는 금액으로 바꿔보자 

 

Action 아이디어 수렴 방법

• Impact(얼마나 많은 고객에게 영향을 미치는가?)
• 빠르게 해볼 수 있는 것은 무엇인가?
• 아쉽게 이탈한 사람들을 다시 사용하게 만들 수 있는가? 

 

예시

• case1 -> 공지사항이나 배너가 있다면 쉽게 실현 가능, 온보딩은 클라이언트 개발 필요. 
• case2 -> 80% 중 이러한 케이스가 얼마나 되는지 데이터 확인. 백엔드 로직만 수정 필요. 
• => 결국 둘 다 해보는 걸로 결정! 온보딩 추가 강화, 추천 알고리즘 변경 
• => 멘탈 시뮬레이션 & 앞으로의 방향성 셀프 회고(예상 시간 추정, 어떤 시점에 뭘 할지)

 

다음 회의 전에 큰 그림을 그리기 보다는,
회의를 한 날에 가볍게 큰 그림 그려두는 것도 효과적!

 

해야 할 것이 많으니, 회고는 나중으로 미루자?
->  여유를 만들고, 집중할 수 있는 환경 만드는 조직이 좋은 조직.
너무 바빠도 회고 시간을 통해 하나씩 개선하려 노력하기.

 

데이터는 그냥 데이터 분석가에게?
-> 어떤 기능 개발하고 지표가 변하는지는
곧 우리가 함께 만든 '변화'임.
데이터는 데이터 분석가의 전유물이 아닌,
모든 직무에서 활용 가능한 요소!