현재 재직 중 · 다니엘프로젝트(주) Product Owner
고영동
Product Manager / Owner · 6년 3개월
보고된 문제를 기다리지 않습니다.
데이터를 열고, 문제를 발견하고, 2주 안에 배포하고 검증합니다.
e커머스 0→1 구축부터 SaaS 플랫폼 설계까지,
가설 기반 실행으로 수치를 만들어온 PM입니다.
About
저는 이런 PM입니다
지시를 기다리지 않고, 데이터를 먼저 열어 문제를 발견합니다.
검색 세션의 93%가 이탈하고 있다는 사실을 누군가 보고한 게 아닙니다. 커뮤니티 론칭 후 "검색 유저가 얼마나 될까"라는 호기심으로 데이터를 열었다가 발견했습니다. LIKE 검색의 구조적 한계를 개발팀에 설명하고, Elasticsearch로 교체해 전환율을 7%에서 18%로 끌어올렸습니다.
포들러스에서는 퍼널 데이터와 VOC 교차검증으로 주문서 70% 이탈의 원인이 장바구니 부재임을 특정하고 2주 만에 배포해 전환율을 두 배로 올렸습니다. 브랜디에서는 성공 셀러 1명의 패턴을 온보딩 시스템으로 복제해 1년 만에 셀러 수를 13배로 키웠습니다.
"수요가 불확실할 때는 백오피스를 과감히 뺐고, PHP 기술 부채를 직접 서버 코드를 뜯어 진단했습니다. PM이 기술 판단까지 주도해 경영진 승인을 이끌어낸 경험, 그것이 저의 방식입니다."
Core
문제 발견 & 가설 검증
Amplitude / GA4 퍼널 + VOC 교차검증으로 원인을 특정하고 배포해 검증합니다.
Technical
기술 이해 기반 의사결정
서버 코드 직접 추출·GPT 분석, Elasticsearch 설계, LLM API 연동 기획 경험.
Execution
0→1 구축 반복 경험
브랜디 헬피·키디키디·포들러스 등 처음부터 설계·론칭한 경험.
Tools
실무 도구
Jira · Notion · Figma · Amplitude · GA4 · Elasticsearch · Brandwatch · Meta/TikTok Ads API
다니엘프로젝트(주) · Product Owner
SaaS v1.0 설계 및 베타 런칭
PHP 기반 외주 SaaS의 기술 부채를 서버 코드 직접 추출·GPT 분석으로 진단하고, 전면 재설계 필요성을 4단 문서로 경영진에 제안·승인을 이끌어내 3인 팀으로 v1.0 베타 런칭을 완료했습니다.
배경 — Daione가 해결하는 문제
다니엘프로젝트는 K-pop 아티스트 IP 마케팅을 운영하는 회사입니다. 캠페인·광고 데이터를 플랫폼별로 엑셀에 분산 관리하던 문제를 해결하기 위해 외주 에이전시에 SaaS v0.5 개발을 맡겼습니다.
- 데이터 통합: 파편화된 플랫폼별 데이터를 내부에 모아 실무자 모니터링 효율 향상
- 운영 리소스 절감: 수작업 반복 리포팅 업무 자동화
- 광고주 리포트 표준화: 고객사에 일관된 성과 기준 제공
문제 1 — 성과 해석 기준 불일치
v0.5를 직접 사용하며 모든 플로우를 테스트했습니다. 광고주 2명, 내부 마케팅팀 11명 인터뷰 진행 결과:
광고주 인터뷰
"어떤 데이터를 봐야 할지 모르겠다"
내부 마케팅팀 11명
"현재 리포트 기능과 업무 기능이 우리 니즈에 맞지 않는다"
문제 2 — PHP 기반 기술 부채로 내재화 불가
카페24 서버에서 코드를 직접 추출해 GPT와 함께 분석했습니다. 세 가지 구조적 문제를 확인했습니다.
문제 ①
PHP 개발자 인재풀이 좁아 내부 팀 빌드업 자체가 어려움
문제 ②
기존 코드를 다른 언어로 마이그레이션하는 데 신규 개발보다 더 많은 공수 예상
문제 ③
DB 설계 구조상 기능 확장 시 기술 부채 누적 가능성 (하드코딩 및 스팟성 DB 테이블 확인)
핵심 의사결정 — PHP 유지 vs 마이그레이션 vs 전면 재설계
코드·DB 분석 결과를 바탕으로 4단 구조 문서를 작성해 경영진에 제안했습니다. ① 현재 상황 진단 → ② 현재 우려 → ③ 추후 우려 → ④ 해결 방법 제안
| 옵션 | 예상 공수 | 주요 리스크 | 판단 |
|---|
| PHP 유지·리팩토링 | 낮음 | 인재풀 한계, 확장성 없음 | 기각 |
| 타 언어로 마이그레이션 | 높음 | 신규 개발보다 공수 더 큼 | 기각 |
| Java Spring + React 전면 재설계 | 중간 | 초기 리소스 투입 필요 | 채택 |
실행 내용
- 데이터 구조 재설계: 플랫폼·캠페인별로 분절된 데이터를 온톨로지 기반 통합 구조로 재설계. 아티스트 → 캠페인 → 광고 지표를 체계적으로 연결하는 데이터 모델 정의
- API 연동 MVP 기준 제한: Chartmetric·Meta·TikTok·YouTube Ads API 연동을 개발 복잡도와 일정 리스크를 고려해 MVP 기준으로 범위 제한
- 핵심 기능 기획: 광고주 리포트 자동화, 성과 대시보드, 예측 모델 기능 기획. 파트너오피스·백오피스 고도화 요구사항 정의
- 베타 운영 중 피드백 반영: 내부 마케팅팀 11명 베타 테스트 후 "반자동이 아닌 완전 자동화" 니즈 수렴 → 카드뉴스 타이틀 자동 생성 기능 로드맵 반영 (현재 PoC 테스트 중)
성과
34개사
전체 고객사 풀
(v0.5 시절부터 유지)
회고
잘된 점
개발 배경 없이 서버 코드를 직접 추출·GPT 분석하고, 4단 구조 문서로 기술 부채를 근거 있게 진단한 것이 경영진 설득의 핵심이었습니다. 개발 착수부터 베타 런칭까지 6개월간 방향 변경 없이 일정을 준수했습니다.
아쉬운 점
초기 데이터 구조 설계 시 내부 운영팀 업무 범위를 충분히 고려하지 못해, 베타 운영 중 자동화 요구가 예상보다 다양하게 나오면서 대응이 늦었습니다.
다니엘프로젝트(주) · Product Owner
카드뉴스 자동화 피처 기획 PoC 진행 중
SaaS 베타 운영 중 내부 인터뷰로 발견한 콘텐츠 소스 탐색 병목(건당 3시간 / 소스 찾기만 2시간)을 해결하기 위해 X·유튜브·틱톡 API를 실제 연동해 키워드 기반 소스 조회 기능을 구현했습니다.
병목 구조 분석
| 작업 | 소요 시간 | 문제 |
|---|
| 소스 탐색 (X·유튜브·틱톡) | 약 2시간 | 자연어 검색 정확도 낮아 수동 탐색 반복 |
| 헤드라인·텍스트 구성 | 약 1시간 | 소스를 찾은 후에도 직접 기획·작성 |
| 합계 | 약 3시간/건 | 아티스트 이슈 동시다발 발생 시 병목 심화 |
핵심 가설 & 의사결정
핵심 가설
X·유튜브·틱톡 API를 연동해 키워드 기반으로 관련 소스를 데이원 내에서 한 번에 조회할 수 있다면, 소스 탐색 2시간을 대폭 단축할 수 있다.
완전 자동화 대신 Human-in-the-loop 방식 선택한 이유: 아티스트 관련 콘텐츠는 브랜드 리스크가 민감해 AI 단독 게시 시 오류 발생 가능성이 있습니다. 제작 시간 단축이 목표이지, 게시 판단까지 자동화하는 것은 현 단계에서 불필요하다고 판단했습니다.
구현 워크플로우
② X · 유튜브 · 틱톡 API 동시 호출
플랫폼별로 따로 검색하던 방식을 데이원 단일 인터페이스에서 통합 조회
회고
잘된 점
베타 인터뷰에서 "소스 찾기가 가장 힘들다"는 구체적인 병목을 수치(2시간/건)로 확인한 뒤 PoC 범위를 결정했습니다. 전체 자동화가 아닌 병목 구간만 먼저 해결하는 방식으로 범위를 좁혀 빠르게 API 연동까지 진행할 수 있었습니다.
아쉬운 점
PoC 기획 시점에 소스 탐색 시간 단축량을 Before/After로 측정하는 기준을 함께 설계하지 못했습니다. 측정 기준을 지금 단계에서 미리 확정했어야 했습니다.
포들러스 · Product Manager
마켓플레이스 MVP 수요 검증
반려동물 미용 예약 플랫폼에서 커머스로 피벗하는 시점에, 백오피스 구축을 MVP에서 의도적으로 제외하고 기존 고관여 유저의 구매 전환 가능성을 먼저 검증했습니다. 퍼널 데이터 + VOC 교차검증으로 장바구니 부재를 이탈 원인으로 특정했습니다.
배경 — 오프라인 50명 인터뷰 기반 가설 수립
피벗 이전, 실제 오프라인 애견 미용샵 고객 50명을 직접 인터뷰했습니다.
핵심 인사이트
"미용샵 방문 고객의 70% 이상이 방문 시 작은 것이라도 구매하고 간다"
수립한 가설
"미용을 맡기는 고관여 유저라면, 동일한 플랫폼에서 상품이 전시될 경우 구매할 것이다"
핵심 의사결정 — 백오피스 없는 MVP 전략
- 결정: 수요가 불확실한 상태에서 백오피스 구축은 리소스 낭비. MVP 범위에서 의도적으로 제외
- 방식: 상품 리스트 단순 전시로 "고객이 실제로 구매하는가"만 검증
- 운영: 입점 업체와 엑셀·공유 드라이브로 소통하며 개발 리소스는 수요 검증에 집중
- 장바구니 제외: 단품 구매 유도가 더 효과적일 것이라 판단해 의도적으로 제외. 상세페이지 → 주문서 → 결제 단일 플로우로 설계
문제 발견 — 거래액 하락 & 퍼널 분석
| 기간 | 거래액 |
|---|
| 론칭 첫날 | 200만 원 (기존 유저 100%) |
| 1주차 누적 | 500만 원 |
| 2주차 누적 | 400만 원 (하락 시작) |
| 단계 | 현황 |
|---|
| 상품 상세 진입 | 100명 기준 |
| 구매하기 버튼 클릭 | 유지 |
| 주문서 페이지 | 70명 이탈 (70%) |
| 결제 완료 | 잔여 30명 중 일부만 |
VOC 교차검증
62.5%
불편 응답 (50명)
"장바구니 없어서 불편하다"
→ 퍼널 데이터 + VOC 교차검증으로 장바구니 부재가 이탈의 직접 원인임을 확인했습니다.
수요 검증 완료 판단 기준
대표와 합의한 기준
첫 달 실측 거래액이 서버비를 제외한 인건비를 커버하는 수준 → 월 3,000만 원 달성 시 파트너오피스 구축 단계로 전환
회고
잘된 점
수요 불확실 상황에서 백오피스를 과감히 제외하고 검증에 집중한 의사결정이 초기 리소스 낭비를 막았습니다. 퍼널 데이터와 VOC를 교차검증해 원인을 특정한 것이 다음 스프린트 방향을 빠르게 잡는 근거가 됐습니다.
아쉬운 점
MVP 설계 시 Amplitude 이벤트 택소노미를 더 촘촘하게 설계했다면 주문서 이탈을 론칭 첫날부터 발견했을 것입니다. 론칭 후 2주가 지나서야 퍼널 분석을 진행한 것이 아쉽습니다.
포들러스 · Product Manager
파트너오피스 구축 및 커머스 PMF 달성
거래액 하락을 트리거로 장바구니를 2주 만에 복원하고, 파트너오피스 전면 구축을 병행해 구매 전환율 5%→11% · 운영 리소스 83% 절감 · 론칭 첫 달 거래액 3,000만 원 PMF를 달성했습니다.
핵심 의사결정 — 장바구니를 검색·추천보다 먼저 편성한 이유
이유 ①
주문서 이전 유저가 가장 오래 머무는 페이지 (평균 체류시간 약 20초)
이유 ②
결제까지의 핵심 루트로, 여기서의 이탈이 전환율에 직접적인 영향
이유 ③
검색·추천 개선보다 빠르게 배포·검증 가능한 범위
핵심 인사이트
"장바구니는 단순 편의 기능이 아니라 '나중에 구매하기 위해 담아두는 곳'입니다. 이를 제거한 것은 다량 구매와 재방문 구매를 포기하는 것과 다름없었습니다."
① 장바구니 프로세스 재설계
Before
상세페이지 → 주문서 → 결제 (단일 플로우)
After
장바구니 → 주문서 → 결제 (3단계)
- 거래액 하락을 트리거로 론칭 후 2주 만에 스프린트 편성
- 배포 직후 2주간 마케팅 집행 없음·동시 기능 배포 없음 확인 → 전환율 개선을 장바구니 단독 기여로 귀인
- 결과: 전환율 5% → 11% 확인
② 파트너오피스 풀 스펙 구축
- 유저 인터뷰로 파트너사 95% 이상이 스마트스토어·자사몰 운영 경험 보유 확인 → 별도 교육 없이 셀프 등록 가능한 구조로 설계
- 기능 범위: 상품 등록·관리 / 주문·배송·취소·반품·교환 상태별 관리 / 기획전 제안
- 택배사별로 상이하던 송장 양식을 단일 표준 양식으로 통일
③ 운영 리소스 재투자
파트너오피스 구축으로 절감된 운영 리소스(하루 6시간 → 1시간)를 신규 파트너 영업·온보딩·기획전 세팅에 재투자했습니다. 결과: 파트너사 20개사 → 33개사 (65%↑)
성과
회고
잘된 점
거래액 하락이라는 데이터를 트리거로 장바구니 복원을 결정하고, 가설 → 배포 → 검증 사이클을 2주 스프린트 내에 완료한 실행력이 PMF 달성의 핵심이었습니다.
아쉬운 점
초기 장바구니 제거 결정 시 영향도를 사전에 지표로 설정해두지 않았습니다. 론칭 전에 "주문서 이탈률 X% 이하"라는 목표 지표를 명확히 세웠다면 더 빨리 대응할 수 있었을 것입니다.
그린앤그레이 (농수산물 커머스) · Product Manager
농수산물 커머스 커뮤니티 0 to 1 기획
청정원 브랜드 수주 프로젝트. 경영진 방향을 그대로 실행하지 않고 현업 실무자 100명 인터뷰 결과를 근거로 탭 구조를 데이터로 확정해 6개월 내 안정 론칭했습니다.
100명 인터뷰 → 탭 구조 도출
경영진의 커뮤니티 도입 방향을 그대로 실행하지 않고, 청정원 현업 실무자 100명을 직접 인터뷰해 탭 구조를 데이터로 확정했습니다.
| 탭 | 응답 수 | 도출 근거 |
|---|
| 오늘먹거리 | 30명 | 오늘 먹은 걸 인증하는 공간. "어디냐"는 댓글 → 자연스러운 커머스 연결 |
| 별미투표 | 20명 | 뭘 먹을지 고민하는 유저가 많아 투표로 참여 유도 |
| 궁금해요 | 10명 | 기타 자유 글쓰기 공간. 익명에 가까운 커뮤니티 특성 활용 |
| 인기글 | — | 참여 기반 베스트글 노출로 커뮤니티 활성화 유도 (별도 설계) |
커뮤니티 구조 & 알고리즘 설계
- 게시글 작성·댓글·신고·채택 포인트 전체 플로우 설계
- 스토어 상품 태그·해시태그로 커머스-커뮤니티 연결 구조 설계
- 베스트글 알고리즘 가중치 직접 정의: 추천 40% + 댓글 40% + 조회 20%
- 백오피스: 탭 설정·진열 관리·별미투표 운영 도구 등 운영팀 자율 관리 구조 설계
성과
회고
잘된 점
경영진 방향을 그대로 실행하지 않고, 100명 인터뷰 결과를 근거로 탭 구조를 데이터로 확정한 것이 기획 완성도를 높였습니다. 론칭 후 오늘먹거리 탭이 전체 게시글의 60% 이상을 차지하며 인터뷰 결과와 일치했습니다.
아쉬운 점
론칭 후 탭별 실제 사용 비중 데이터를 기반으로 가중치를 재조정하는 후속 실험까지 이어지지 못한 것이 아쉽습니다.
그린앤그레이 (농수산물 커머스) · Product Manager
검색 고도화 및 전환율 개선
커뮤니티 론칭 후 데이터를 탐색하다 검색 세션 93% 이탈 문제를 스스로 발견하고, LIKE 검색의 구조적 한계를 Elasticsearch 자연어 검색으로 해소해 검색→구매 전환율을 7%→18%로 개선했습니다.
문제 발견 — 호기심에서 시작
커뮤니티 론칭 완료 후, "검색을 사용하는 유저가 얼마나 될까"라는 호기심으로 검색 데이터를 열었습니다.
- LIKE 검색의 한계: 정확한 키워드의 문자열 일부만 매칭 → "하얀 원피스" 검색 시 "원피스"만 결과로 노출
- 컬러·카테고리·사이즈 등 속성 매칭 불가 → 유저가 원하는 상품을 찾지 못하고 이탈
핵심 가설 & 의사결정
핵심 가설
"상품 등록 시 컬러·카테고리·상품명·사이즈를 속성으로 매칭할 수 있다면, 유저가 원하는 검색 결과에 더 가까워져 결제까지 이어질 것이다"
개발팀에 LIKE 검색의 한계를 데이터와 함께 제시하고, Elasticsearch 자연어 검색 실험을 제안해 동의를 얻었습니다. 별도 지시가 아닌 PM이 스스로 발견하고 제안한 문제였습니다.
실행 내용
- Elasticsearch 기반 자연어 검색 설계: 형태소 기반 키워드 분해 + 카테고리·속성 매칭 로직으로 개선. "하얀 원피스" → 색상(하얀) + 카테고리(원피스)로 분해해 검색 필터·랭킹에 반영
- 개인화 추천 설계 (홈 영역): 좋아요·장바구니·최근 조회 데이터 기반 개인화 추천 상품 노출. 전환율 개선의 주요 기여는 Elasticsearch 검색으로 확인
성과
↑2.5배
3개월 / GA4·Amplitude 기준
회고
잘된 점
별도 지시가 아닌 데이터 탐색 중 스스로 발견한 문제였고, LIKE 검색의 구조적 한계를 개발팀에 논리적으로 설명해 실험을 이끌어냈습니다.
아쉬운 점
Elasticsearch와 개인화 추천을 동시에 배포해 각각의 기여를 정밀하게 분리 측정하지 못했습니다. 순차 배포를 했다면 더 명확히 파악할 수 있었을 것입니다.
주식회사그린앤그레이 (셀룩) · Product Manager
진열 자동화 & 리뷰 시스템 도입
네이버 투자 무산으로 자체 커머스 전환이 결정된 시점에 합류해, 개발팀 의존 구조의 수동 진열을 자동화하고 크리마 SaaS 연동으로 리뷰 시스템을 빠르게 도입했습니다.
배경 — 합류 시점의 맥락
셀룩은 네이버 투자 협약 무산으로 자체 커머스 구조로 전환 결정. 두 가지 핵심 문제가 있었습니다.
- 문제 1: 상품 진열이 100% 수동으로 이뤄져 개발팀 리소스가 낭비되는 구조 (운영팀 → 개발팀 엑셀 요청 → 오류 반복 → 하루 1시간 소비)
- 문제 2: 스마트스토어 연동 구조에서는 네이버 리뷰를 셀룩 내부로 가져올 수 없었고, 리뷰 기능 자체가 부재
진열 자동화 — 복합 지표 설계
| 영역 | 적용 지표 | 목적 |
|---|
| 탑 셀러 탭 | 구매수 중심 | 실제 매출 기여 상품 노출 |
| 베스트 상품 | 조회수 + 구매수 혼합 | 탐색 관심도 + 전환 균형 |
| 추천 영역 | 최근 조회·좋아요·장바구니 | 구매 의도 기반 개인화 |
리뷰 시스템 도입 — 크리마 SaaS 선택 이유
핵심 판단
"리뷰 데이터 확보 → 상품 신뢰도 개선 → 전환율 개선" 문제를 가장 빠르게 해결하기 위한 선택
- 자체 개발 배제 ①: 리뷰 작성·노출·정렬·신뢰성 관리까지 범위가 넓어 일정 지연 리스크 큼
- 자체 개발 배제 ②: 초기에는 리뷰 데이터 자체가 없어 자체 개발해도 효과 없음
성과
회고
잘된 점
스마트스토어 리뷰를 직접 수집할 수 없는 플랫폼 구조의 한계를 파악하고, 크리마 SaaS 연동으로 빠르게 우회 솔루션을 설계한 것이 단기간 내 리뷰 데이터 확보로 이어졌습니다.
아쉬운 점
경영 악화로 인한 조기 종료로, 자체 커머스 구조 전환의 핵심 기능들을 론칭까지 이끌지 못했습니다.
주식회사 디어테일 · Product Manager
이벤트 채널 신규 기획 & 어드민 고도화
MAU 16만 대비 이벤트 참여 0.1%라는 문제를 데이터로 발견하고, 접근 경로 개선을 단계적으로 실험해 이벤트 참여 완료 수 100명→900명(9배↑)을 달성했습니다.
문제 발견
이벤트 참여 엑셀을 직접 확인한 결과, 최근 2주 기준 참여 인원이 80~101명 수준이었습니다.
핵심 질문
"MAU가 16만인데 왜 참여 수는 이것밖에 안 되지?" → 이벤트 자체의 매력도 문제가 아니라, 접근 경로 문제라는 가설 수립
단계적 노출 전략 — 검증 후 확장
1차 개선 — 메인 배너 노출
결과: 참여 완료 100명→900명(9배↑), 배너 클릭 5,000→20,000회(4배↑)
2차 개선 — 상단 탭 확장
메인 배너 성과를 근거로 이벤트를 상단 탭으로 확장. "검증된 개선의 확장"이라는 흐름으로 설득.
성과
↑9배
이벤트 참여 완료
(100명 → 900명)
↑4배
이벤트 배너 클릭
(5,000 → 20,000회)
회고
잘된 점
처음부터 전면 변경하지 않고, 메인 배너 노출이라는 작은 실험으로 가설을 데이터로 먼저 검증했습니다. 이 결과를 근거로 상단 탭 확장이라는 더 큰 변경을 설득하고 실행한 흐름이 리스크를 최소화했습니다.
아쉬운 점
4개월이라는 짧은 기간으로 이벤트 유형별 참여율 차이를 충분히 분석하지 못하고 종료됐습니다.
(주)이랜드리테일 · PM 주임
키디키디 론칭 — 시장 검증 · ERP · 커뮤니티
"1등이 없는 시장"이라는 기회를 검증하고, 남대문 도매 구조의 본질적 문제(선결제 vs 후정산 충돌)를 파악해 ERP 판매자센터를 설계했습니다. 론칭 1년 누적 거래액 100억 원·신규 회원 20만 명·사내 벤처 투자 5억 원을 달성했습니다.
1단계 — 시장 기회 검증
- 아동 카테고리는 수요가 충분히 존재하지만 1등이 없는 시장 → 진입 기회 존재
- 오늘의집(커뮤니티 기반 유입) + 브랜디(풀필먼트 수익 구조) + 무신사(브랜드 확장) BM을 조합
- 시장 구조 분석·경쟁사 BM 분해·적용 전략을 본부장님과 전략기획팀에 공유 → IR 핵심 전략으로 이어짐
2단계 — ERP 판매자센터 구축
남대문 도매 판매자를 직접 인터뷰한 결과, 온라인 판매를 하지 않는 이유가 선결제 vs 후정산 구조 충돌임을 확인했습니다.
ERP 설계 방향
단순 주문 관리가 아닌 "오프라인 거래 구조와 온라인 판매 구조 사이의 간극을 줄이는 작업"으로 설계
- 판매자가 직접 주문 확인 → 사입 → 입고 → 출고까지 처리할 수 있는 전용 ERP 설계
- 대한통운 시스템 연동으로 송장번호 자동 발급 및 배송중 상태 일괄 처리 구현
- 3PL 연동 WMS 기획으로 배송 리드타임 30% 단축 (3~5일 → 1~3일)
3단계 — 커뮤니티 기획 (50명 인터뷰)
50명 인터뷰 핵심 인사이트
"친구가 아이가 없으면 공감받기 어렵고, 인스타그램에서 육아 정보를 해소하지만 상품 정보는 잘 공유되지 않는다"
- 상품 태그 연계: 키디키디 내 구매 상품을 게시글에 직접 태그 가능 → 커머스-커뮤니티 자연 연결
- 캔디 포인트 시스템: 댓글·게시글·정보 공유 활동에 포인트 지급 → 활성 유저 자발적 참여 유도
성과
회고
잘된 점
시장 기회 검증을 단순 리서치가 아니라 "성공한 BM 구조를 이 시장에 적용했을 때 성립하는가"로 접근한 것이 IR까지 이어지는 일관된 논리로 작동했습니다.
아쉬운 점
ERP 도입 이후 거래액 회복 속도를 월 단위로 트래킹하지 못해 시스템 개선이 거래액에 미친 직접적인 영향을 수치로 분리해 보여주기 어려웠습니다.
주식회사브랜디 · 헬피팀 PM / 사업기획 파트장
1인 셀러 플랫폼 0→1 및 연 거래액 1,000억 달성
셀러 70명 중 80% 비활성, 월 거래액 5억의 60%를 1명이 독점하는 구조를 발견하고 — 성공 셀러 복제 시스템, MD팀 구좌 협업, 제로 예산 MCN 마케팅을 설계해 셀러 수 13배·연 누적 거래액 1,000억을 달성했습니다.
현황 파악 — 구조적 문제 3가지 발견
+80%
셀러 비활성 비율
(70명 중 56명 이상)
핵심 인사이트 — 성공 셀러 1명 분석
"이 구조를 다른 셀러들에게 복제할 수 있다면, 비활성 셀러 문제와 거래액 편중 문제를 동시에 해결할 수 있다" → 온보딩 8단계 시스템으로 설계
① 셀러 온보딩 프로세스 전면 재설계
1–2단계: 입점 신청 및 심사 → 상품 등록 교육 수강
3–5단계: 무료 샘플 대여 → 사진 촬영 후 운영센터 검토 → 상품 등록
6–7단계: 브랜디 내 지정 컨셉 도출 → 1개월간 반복 → 상품 30개 달성 목표
8단계: 30개 달성 시 메인 배너 기획전 입점 → 매출 부스팅 (ROAS 약 1,200%)
② 제로 예산 MCN·인플루언서 마케팅
크리에이터 페인포인트 정의
- 패션에 관심 있지만 바쁜 일정과 복잡한 절차로 실행이 어려움
- 구독자에게 진정성 있는 아이템을 공유하고 싶음
헬피의 제공 가치 (예산 없이 협업 성사)
- 무료 샘플 무한 제공 + MD 스타일 큐레이션
- 크리에이터 단독 메인 기획전 + 구독자 전용 쿠폰
- MCN 30곳 직접 제안서 발송 → 샌드박스·리플 등 협업 확정
성과
회고
잘된 점
비활성 셀러를 직접 인터뷰해 이탈 원인을 파악하고, 성공 셀러 1명의 구조를 분석해 온보딩 프로세스로 복제한 것이 핵심이었습니다. 크리에이터의 페인포인트를 먼저 정의한 것이 예산 없이 협업을 성사시킨 핵심이었습니다.
아쉬운 점
채널별 기여 매출을 정밀하게 분리해 측정하지 못했습니다. 채널별 UTM 설계와 기여 매출 분리 트래킹을 사전에 설계했어야 했습니다.