서비스 기획자 취업 준비 팁

 

나는 [ 직무 : 서비스 기획 ] , [ 산업 : IT 헬스 케어 ]으로 정하고 회사를 알아보는 중이다. 서비스 기획자에 대해 전혀 모르는 비전공자로써 알아야 할 내용과 포트폴리오 구성법, 회사 선택 시 고려해야 할 사항들을 알아보고 싶었다. 알아보다 보니, 데이터 사이언티스트 직무에 대해서도 듣게 되었다. 서비스 기획자 4년 차 유튜버 똥곰님으로부터 얻은 정보를 정리해 본다.
 
 
 
서비스 기획 현업자가 꼭 우리 팀으로 뽑고 싶은 지원자 특징 / 매력적인 서류 / 포트폴리오 구성은 무엇일까? 나의 열정도 중요하지만,

"나를 어떻게 증명할 것인가"

 
관련 프로젝트 -> 어떻게든 관련 내용을 채워 넣어야 한다. 서비스 기획, 창업 관련 동아리 가입해서 서비스를 A부터 Z까지 만들어보는 프로젝트 수행하고, 기획분야 공모전 참여, 서비스 플로우 직접 짜 본 경험을 포트폴리오로 만들면 좋다.
 
나는 열정을 가지고 있으니까 뽑아야 한다고 하지만, 이 직무를 위해 내가 작게나마 꾸준히 노력한 과정을 구체적으로 제시할 수 없고, 단 하나의 유관 경험도 없다면 그 사람이 말하는 열정을 의심하게 된다. 

"이렇게 정리안 된 포트폴리오를 낸다고?"

1. 콘텐츠 목록이 한눈에 들어오지 않고 복잡해서 어디서부터 봐야 할지 모르겠는 포트폴리오
2. 프로젝트 배경, 문제 상황, 기획 방안 및 결과가 정리되어 있지 않고 프로젝트를 수행했다는 사실만 보여주는 알맹이 없는 나열식 포트폴리오
3. 핵심 콘텐츠로만 구성된 게 아니라, 불필요하다고 잡다한 내용이 너무 많이 들어가서 핵심에 집중할 수 없는 포트폴리오


* 잘 정리된 포트폴리오란 "면접관 friendly"  
한눈에 이 포트폴리오는 어떻게 구성되어 있고, 각 콘텐츠의 성격이 어떻게 분류되어 있는지 알아차릴 수 있도록 구조화되어 있어야 한다. 목차부터 분명하게 보여줘야 한다. 

'이 프로젝트는 핵심적인 프로젝트인 (1)부터 (3) 번을 중심으로 구성되어 있고, 각각의 프로젝트에서 궁금해할 포인트들은 항목별로 분류해서 정리해 놨어'라고 가이딩 하는 것이다. 포트폴리오는 신변잡기성으로 나에 대해 모든 것을 말해주는 용도가 아니라 내가 수행한 유관 경험, 그 과정에서의 문제해결력과 lesson learn을 보여주기 위한 정보성 콘텐츠이다.


본인이 이 프로젝트가 무엇이고 어떤 배경과 과정, 결과를 냈는지 잘 알겠지만 면접관은 이 포트폴리오를 처음 보는 사람이다. 그런데 그 구성이 복잡해서 한눈에 들어오지 않는다면 면접관은 일단 이 포트폴리오를 보기가 싫습니다.

 

"명색이 서비스 기획자로 지원하는 사람의 메인 산출물이 이거야?"

 
라는 생각이 든다.
 

* 핵심만 정리하기!!
포트폴리오에 어떤 콘텐츠를 포함시킬지 골라내는 작업은 물론이고, 각 콘텐츠를 구성하는 요소도 핵심적으로 요약해서 제시해야 한다. 내가 진행하는 모든 프로젝트의 처음부터 끝까지 다 보여주겠다는 것은 지원자의 욕심이다. 예를 들어, 작업했던 산출물 중 핵심 포인트를 정리해서 보여주는 게 아니라 실제 산출물의 파일 원본을 포트폴리오에 첨부하는 식이다.

면접관이 그 많은 사람들의 포트폴리오를 확인하면서 첨부한 스토리보드를 다운로드하여 1쪽과 마지막 쪽 까지 읽고 스토리보드에서 나의 역량을 "알아서" 발견해 줄 것이라는 것은 오산이다.


서비스 기획자로서 어떤 강점과 역량을 가진 지원자로서 포지셔닝을 할 것인지 결정하고 이 강점을 가장 잘 드러낼 수 있는 내 경험은 무엇일지 선별해서 이를 어떻게 효과적으로 보여줄 수 있을지 고민했으면 좋겠다.
 

에이전시 vs 인하우스

자신의 성향, 업무에 대한 가치관, 꿈꾸는 커리어 패스에 따라 고려하기를 추천한다. 그러나,  장기적 커리어를 위해서는 결국 한 번은 인하우스 서비스 기획을 경험하는 것이 좋다고 생각한다.

서비스 기획자는 웹 / 앱 서비스를 만들기 위한 기획을 하고 그 과정에서 디자이너, 퍼블리셔, 개발자 직군과 폭넓게 협업한다는 특징이 있다.

이 특징 때문에 애자일(agile)하게 / 워터풀(waterfall) / 스크럼(scrum) 등 it 업계의 일하는 방식에 영향을 받게 되고 개발자와 디자이너와 협업을 하기 위한 목적의 기획 산출물을 만들게 된다. 

서비스 기획자는 어느 정도 기능적 역할을 수행한다. 프런트 페이지 혹은 백오피스 메뉴를 기획하고, 스토리보드와 아이어프레임을 산출해서 실제 서비스에 구현하는 실무 기능 수행을 하는 것이다.

내가 담당하는 하나의 페이지 혹은 기능에 대해서 초기 기획부터 디자인 프로토타이핑, 그리고 실제 릴리즈까지 전체 과정을 바라보며 의사결정 할 수 있기 때문이다.

화면 단위의 기획을 하는 서비스 기획자의 경험을 확장해서 어느 시점에선 비즈니스 단위를 기획하는 사업 기획으로 넘어가고 싶다고 생각한다.

시간이 흘러 20년, 30년 일하고 은퇴하는 시점에서 서비스 기획자로 은퇴할 것이라 생각하지 않는다. 하나의 직무와 하나의 정체성으로만 30년 이상 일한다는 것 자체가 원하는 방식이 아니었다.

넓은 범주의 기획자로서 언젠가 사업 단위의 의사결정을 내리기 위해서는 우리 회사의 전체적인 사업 구조와 현업자로서 나의 의사결정을 얼라인 하는 연습, 즉, 프로덕트 매니저의 관점이 필요하다고 생각한다. 그러기 위해서는 에이전시보다 인하우스가 유리한 측면이 있다. 프로덕트 매니저는 우리 회사의 비즈니스 골을 부극성 지표로서 나의 프로덕트를 얼라인 해야 하는데, 에이전시 소속으로 특정 회사의 프로젝트에 참여한다면 그 회사의 비즈니스 골이나 경영 전략을 공유받는 것조차 어렵기 때문이다.


커리어라는 여정을 어떻게 시작해서 어떻게 가꾸어 나갈지 긴 호흡으로 바라보아야 한다. 

*** 원하는 신입사원

1. 자기 생각을 조리 있게 전달할 수 있는 지원자
2. 주어-서술형 호응이 안 맞거나, 맞춤법이 틀린 사람이 있다.  -> 언어적 역량과 연습이 부족하구나 생각이 들게 한다.
3. 서비스 기획 / 모든 기획자에게 말하기와 글쓰기는 핵심 역량이다.
4. 내가 의도한 바와 기획한 내용을 다른 사람들에게 효과적으로 전달하고 설득해야 한다.
5. 의사소통 능력을 가장 중요한 역량으로 뽑음
질문의도를 파악해서 구조를 갖춰 논리적으로 답변할 수 있는 사람이 필요함.
6. 부족함을 인정하는 겸손함과 성장하려는 열정을 갖춘 지원자 
7. 신입지원자로서 어떤 태도와 자세를 갖고 있는지 스스로를 돌아보고, 어떤 모습을 강조했을 강조했을 때 더 환영을 받을지 고민해 보기

 

** 회사 고르는 기준 

모바일 서비스 론칭, 성장시키는 프로덕트 매니저  " 서비스 기획자 / PM 프로덕트 매니저"
기획 -> 상위 전략 기획 / 실행 단계가 모두 필요하다

 

기획을 세분화

1. 전체 기업 관점에서 전략적 의사결정을 내리는 사업 기획자
2. IT 프로덕트 전략을 수립하는 프로덕트 매니저
3. PO : 프로덕트를 실제로 구현하기 위한 Task 정의하고 실행
4. 제품 개발이라는 프로젝트를 관리하는 프로젝트 매니저
5. 기능을 중심으로 기획하고 구현하는 서비스 기획자
6. 고객의 사용성을 중심으로 서비스와 프로덕트를 디자인하는 UI/UX 기획자

그러나 회사마다 서비스 기획/ 프로덕트매니징 경계를 다르게 정의한다. 서비스 기획자라고 불리지만 실제로는 PM처럼 상위 비즈니스 전략까지 아우르는 회사도 있다.

프로덕트 매니저로 부르지만 실질적으로 기능 중심의 서비스 기획 역할을 수행하는 회사도 있다. 직무별 R&R을 어떻게 정의하는지는 회사마다 모두 다르다.
 
지원하려는 회사에서 제시하는 잡 디스크립션을 상세하게 보고 어떤 직무의 역할이 가장 기대되는 포지션인지를 판단해야 한다. 프로덕트 매니저라고 해서 갔는데 계속 어드민 정책만 기획하거나 서비스 기획자라고 해서 갔는데 사업 전략과 비즈니스 모델 설계까지 요구하는 경우도 있다. 구인공고를 볼 때 직무명만 보는 것보다 실제 어떤 일을 하는지 본질에 집중하는 것이 중요하다. 10년 차 이상의 시니어 프로덕트 매니저 커리어 패스를 보면 사업기획에 몸을 담고 있다가 시대적인 흐름을 타고 프로덕트 매니저로 직무를 전환한 분들이 많다. 애초에 사업기획과 프로덕트 매니저의 기획법에 본질적인 차이가 없다고 말씀하시는 분들도 많다.

직무 -> 산업 -> 회사 기준으로 선택하라!!

직무명보다 구체적 역할을 아는 것이 중요하다. 가장 정확하게 확인할 수 있는 것이 잡 디스크립션이다. 채용 공고 / 잡 디스크립션에 명시된 키워드를 일차적으로 주목~! 동일한 역량이라 해도 이걸 키워드로써 워딩을 어떻게 표현하는지 회사마다 다를 수 있다.


그 회사에서 IT 기술을 얼마나 핵심 역량으로 활용하고 있는지, 투자 의지와 여력이 있는지 중요하다. 필수적인 결제 기능 정도만 유지하면 되는 B2B기업의 홈페이지 기획과 마케팅 메시지, 광고 배너 운영의 유무로 전체 매출이 달라지는 B2C 커머스 앱 기획은 요구되는 기획력의 수준이 전혀 다르다.

또한 유사한 업계라 할지라도, 회사 내에 개발 및 기획 인력이 내재화되어 인하우스 개발이 이루어지는 회사와 IT 업무를 에이전시나 SI 업체에 아웃소싱하여 외주 주는 회사는 IT 기획자가 성장하고 경험할 수 있는 폭이 다르다.

직무 경험을 중심으로 회사를 선택할지, 혹은 기업의 네임밸류를 중심으로 회사를 선택할지는 중요한 기준이라고 생각한다.
 
그 회사의 핵심 비즈니스 모델이 IT 기술에 얼마나 결부되어 있는지도 중요합니다.

회사 포트폴리오가 온오프라인 채널로 다각화되어 있거나 혹은 애초부터 오프라인 BM을 기반으로 시작한 회사의 경우 온라인 사업이 회사의 '일부'일 가능성이 있다. 100% 온라인을 통해 매출을 발생시키는 회사와 IT 분야의 집중도나 투자의지가 다를 수 있다.

그리고 IT 기획자가 잘 성장할 수 있는 조직 문화를 갖고 있는지를 특히 눈여겨보기를 추천한다. 시장 변화에 빠르게 유연하게 대응하고 신사업에 공격적으로 추자 해 신규 프로덕트 개발이 활발한 회사~!

공채 중심 분위기보다 경력직 수혈과 이직에 열려있는 회사 분위기가 좋다. 스타트업은 회사 규모와 안정성에 따른 장단점이 명확하게 갈린다는 점을 고려해야 한다.

**  데이터 사이언티스트 

 

데이터 관련 3가지 직무

1. 데이터 분석가 : 데이터 분석 및 처리하고 비즈니스에 의미 있는 결과 창출, 분석 도구를 활용해서 데이터 보고서를 설계하고 작성, 

2. 데이터 사이언티스트 : 과거 패턴으로부터 미래를 예측하는 모델을 설계, 비즈니스에 여러 알고리즘 적용시켜서, 새로운 분석 모델이나 머신러닝 모델을 수정 및 개발한다. 

3. 데이터 엔지니어 : 데이터웨어하우스나 데이터베이스를 구축 및 관리, 데이터 파이프라인 구축, SQL 튜닝을 한다던지, 대용량/실시간 시스템 개발하는 등의 업무를 한다.

예를 들어, 음식 배달 서비스 사용자들이 이용건수(주문건수)를 늘리기 위해서 배달비 무료 쿠폰을 문자로 보내주는 프로모션을 기획하고 있다. 이때 재방문 주기가 지났는데도 앱에 접속하지 않은 고객들에게만 쿠폰 발송, 쿠폰 없이도 알아서 재방문을 잘하는 고객들에게까지 비용을 들여가면서 배달비 무료 쿠폰을 줄 필요는 없다. 그리고 고객들 특징별로 맞춤형 프로모션을 전개하기 위해서 평소 배달료를 신경 쓰지 않고 주문하는 고객들과 배달비 무료 쿠폰이 있을 때만 주문을 하는 고객들을 구분하려고 한다. 

이때 제기할 수 있는 질문들은, 
1) 어떻게 고객들의 재방문 주기를 계산할 것인가?
2) 어떻게 배달비 무료 쿠폰이 있을 때에만 주문하는 고객을 분류해 낼까?
3) 과연 배달비 무료쿠폰을 뿌렸을 때, 회사 전체 이익에 도움이 될까? 오히려 손해가 나가지 않을까?

이 3가지에 대한 답을 내리기 위해서는 데이터 엔지니어, 사이언티스트, 그리고 분석가가 모두 필요하다.

1. 데이터 엔지니어 : 일단 배달의 곰을 이용하는 이용자의 데이터(고객 로그 Log)를 수집하고 데이터 베이스 저장공간에 효율적으로 저장, 고객 로그는 일반적으로 지저분한 형태로 수집될 수 있다. 하둡 hadoop과 같은 빅데이터 시스템에 저장하는 업무

데이터를 어떻게 저장할지 처음부터 잘 설계하지 않으면 나중에 데이터를 읽어오는 데 굉장한 오랜 시간이 걸리거나 새로운 기능을 개발했을 때 기존의 데이터베이스 규격과 맞지 않아서 정보를 저장하지 못하는 문제들이 발생할 수 있다.

그렇기 때문에 빅데이터 시스템과 데이터베이스를 잘 설계하고 처리하는 데이터 엔지니어의 작업이 필요하다. 

2. 이렇게 수집된 데이터를 갖게 된 데이터 사이언티스는 머신러닝인 딥러닝을 통해 고객별 재구매 주기를 계산하는 로직을 개발한다. 어떤 데이터를 활용해서 재구매 주기를 계산한 수 있을지 파악하고, 다음 재구매일을 예측하는 모델을 개발하는 것이다.

예측 모델을 만들어서 인공지능이 고객 행동 패턴을 학습하도록 한다. "재구매 예측 머신러닝 모델"은 구매자의 이력을 학습, 직전 구매일로부터 평균적으로 10일 후에 재구매를 하고 있고, 그 편차는 +- 7일이라는 결과가 나왔다. 이 구매자가 18일 동안 재구매가 이뤄지지 않으면 배달비 무료 쿠폰을 주는 게 좋다는 예측 결과를 낼 수 있다. 그리고 어느 동네에 살고 있고 연령대가 어떻게 되는지 평소에 배달료를 얼마나 내고 주문을 했는지 시켜 먹는 음식들의 가격대는 어땠는지 등 다양한 빅데이터를 인공지능에게 학습시킬 수 있다.

그 결과 배달비 무료쿠폰을 줬을 때 재구매 효과가 가장 좋은 고객군을 예측하는 모델을 개발하기 된다. 

데이터 분석가는 이런 배달비 무료 쿠폰 프로모션을 진행했을 때 비즈니스적으로 효과가 있을지 종합적으로 사전에 검토하거나 이미 프로모션을 시작한 경우라면 어떤 효과를 봤는지 모니터링하고 분석하여 시각화한 후 보고서로 만드는 작업을 한다.

우선적으로 타기팅해야 할 고객군을 산정해서 의사결정권자들에게 보고를 하기도 한다. 예를 들어 평소에도 비싼 배달비를 감수하면서 음식을 배달해 먹던 고객들은 배달비 무료 쿠폰 프로모션 대상에서 제외를 하거나 평균적으로 1-2만 원대의 저렴한 음식을 주문해 먹는 고객들이 무료 쿠폰을 사용할 경우 매출은 증가하더라도 영업이익이 마이너스가 되므로 프로모션 대상에서 제외해야 한다는 등의 마케팅 제안을 할 수 있다. 

skill set

프로모션 KPI 수립, 비즈니스 의사결정에 필요한 데이터 분석 업무를 수행한다. 해당 업무 도메인을 잘 이해하고 있어야 문제를 제대로 파악하여 어떤 데이터가 필요할지 정의하고 데이터를 분석해서 개선안을 마련할 수 있다.

데이터 분석가가 배달 업계에 대해서 잘 몰랐다면 어땠을까? 어떤 기준으로 고객들을 세그먼트화 할 수 있을지, 어떤 고객들을 타켓팅하는 것이 가장 효과적일지 판단하기 어려웠을 것이다.

그렇기 때문에 도메인에 대해서 전문성을 갖추는 것이 매우 중요하다. 

또한 의사결정권자들 앞에서 분석된 데이터를 보고하고 설득해야 하기 때문에 데이터 시각화 능력과 커뮤니케이션 능력이 아주 중요하다.

데이터 시각화에는 Power BI나 Tableau, Google analystics 등의 툴들이 있다.

프로그래밍 능력이 필수로 요구되는 것은 아니지만 데이터를 가공하여 분석하는 과정에서 SQL, Python, R 등의 언어를 사용하기 때문에 정말 최소한으로 데이터 분석을 위한 수준으로  프로그래밍을 학습하는 것이 중요하다.

데이터 사이언티스트는 주로 특정 비즈니스 도메인 안에서 머신러닝, 딥러닝 모델을 연구 및 개발하고 서비스 품질을 개선하는 역할을 하고 있다. 데이터 사이언티스트도 도메인 지식이 굉장히 중요하다. 모델을 개발하기 위해서 수학, 통계, 프로그래밍 능력이 필요하다. 

프로그래밍은 Python, Scala 등을 공부해야 하고, 딥러닝을 다루는 Pytorch, tensor flow와 같은 라이브러리들도 능숙하게 다룰 수 있어야 한다. 직접 빅데이터 저장 플랫폼에서 데이터를 읽어와야 하다 보니 Hadoop이나 Spark에 대한 지식이 플러스 요인으로 작용할 수 있다.