분석가 취뽀 Part2. 커리어방향잡기 ver2. + 프로젝트 방향 잡기

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2026.02.12 - [데이터분석가로서의 여정] - 나는 무슨 분석가가 되고 싶은가 - 커리어 목표 잡기

분석가 취뽀 Part1. 나는 무슨 분석가가 되고 싶은가(커리어 목표 잡기)

목차

• 오늘의 고민: 프로덕트 분석가와 게임 분석가 둘 중에 어떤걸 더 우선적으로 프로젝트를 해볼까?
• 게임 da vs. 프로덕트 da
• 자 그렇다면 프로젝트는 어떤걸로 할까?
• 프로덕트 da는 무슨 지표를 보는가
• 프로덕트 da는 어떤 인사이트를 주로 내놓는가
• 추가로 PA가 주로 보게되는 실무 문서들의 목록을 확인해보자.(굵은 글씨가 주로 작성하게 될 문서)
• 주요 PA 툴 알아보기
• 결론

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오늘의 고민

• 프로덕트 분석가와 게임 분석가 둘 중에 어떤걸 더 우선적으로 프로젝트를 해볼까?

..에서 다시 시작된 커리어 고민 time🤣

 

지난번 Part1 글에서는 '어플쪽으로 1순위, 게임 2순위로 가져가야지'라고 막연하게 마무리를 지었었다. 오늘은, 프로젝트 고민을 하다가 게임da와 프로덕트da의 근본적인 차이에 대한 고민을 시작했다.

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게임 da vs. 프로덕트 da

각각의 커리어를 가질 때 내가 내놓을 결과물을 생각하면 각각의 커리어에서 내가 뭘하고 싶은지도 알 수 있다. 그렇다면 

• 게임 da --> 이번 밸런스패치 영향도 분석(밸런스, 재화 소비/긴축, 유저 이탈, 픽률, 승률, 메타, 주차 경향...)
• 프로덕트 da --> 이번 업데이트 패치 영향도 분석(전환율, 체류시간, 리텐션, LTV, 이탈...)

이 중에 난 뭘하고 싶은걸까?

 

그걸 생각하기전에 위 비교 내용을 보면 둘 간의 차이가 명확하다. 각각 전문성이 있는 분야라는 것이 확실하다. 두 분야 간 호환이 생각보다 쉽지는 않을 것 같다. 그래서 일차적인 결론은, 둘다 가져가기는 어렵다는 것.

 

그러면 난 뭘하고 싶을까?

위 내용을 보니 나는 프로덕트 da가 되고싶은 사람이었다.

• 전문성 측면 - 이직의 수월성 (게임da는 게임사 내에서만 돌아야겠지)
• 매일 하게 될 업무 측면 - 설계, 분석, 추적.. 프로덕트 쪽이 훨씬 재미있을 것 같다.

결론: 게임을 좋아하긴 하지만 즐기는 상대로 남겨둬야겠다ㅎㅎㅎ 게임쪽에는 지원하지 않고 프로덕트만 전문적으로 지원해봐야겠다. 물론 프로덕트/비지니스 쪽도 포함된다. (이건 딴얘기지만 프로젝트 dx 빨리 내줘 넥슨.. 목이 곧 빠지겠어!!! 지난번에 페나코두스 안팔아줘서 못샀어 이번에는 설빔입은 궁디 흔드는 페나코두스 꼭 부탁해 제발)

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자 그렇다면 프로젝트는 어떤걸로 할까?

 

프로젝트 기획을 하려면 내가 알아야할것이 있쥐🤩 그것은

• 프로덕트 da는 무슨 지표를 보는가
• 프로덕트 da는 어떤 인사이트를 주로 내놓는가

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• 프로덕트 da는 무슨 지표를 보는가
  • 프로덕트 DA는 기본적으로 아래 내용들을 측정하기 위해 로그를 설계하고, 내용을 분석한다.
    • 유저 여정(유저가 처음 들어와서 핵심가치에 도달하기까지의 행동 흐름) 확인
    • 전환 단계 확인(이탈/유입 위치)
    • 유저 활성화(유저가 핵심 가치를 처음으로 경험한 순간) 여부
    • 리텐션 관련
    • 비지니스 가치 연결(매출 발생)
  • PA 업무 분야와 순서는 다음과 같다: 가치 정의(매출 포함), 여정분석, 마찰구간 발견, activation 정의, retention 분석, 가설 설정, 실험 설계, 결과측정, 검증 그리고 앞 내용 반복.
  • activation vs engagement vs retention: 핵심 가치 첫 경험 vs 반복사용/깊은사용 vs 일정 기간 후 재방문
  • 사전에 정하고 분석할 수도 있지만 분석하면서 찾아낼 수 있음. 예를 들면, 30일 유지 유저의 80%는 첫날 장바구니 추가 경험이 있고 이탈 유저는 30% 있다면 장바구니 추가가 activation 후보임. 10분이상 시청한 유저는 7일 리텐션이 3배 높다라고 하면 10분 시청이 activation이 될 수 있음. activation은 초기행동 + 단순방문x + 가치 경험과 연결 + 이후 리텐션과 상관관계가 있는 지표.
• 프로덕트 da는 어떤 인사이트/결과물를 주로 내놓는가
  • 인사이트
    • PA의 진짜 결과물은 '의사결정'. PA의 결과물은: '기능을 출시한다 / 안 한다', 'A안을 선택한다 / B안을 선택한다', '롤아웃한다 / 롤백한다', '이 기능을 고친다', '이 KPI를 핵심 지표로 삼는다'. 즉, 조직의 방향을 바꾸는 결정이 PA의 결과물.
  • 실제 결과물
    • Feature Impact Analysis (기능 영향 분석 리포트)
      • 주요 내용: 기능 출시 후 성과 분석, KPI 변화 정리, 세그먼트별 차이, 다음 액션 제안
      • 주요 결과: “이 기능 유지하겠습니다.”, “이건 롤백합니다.”, “추가 개선이 필요합니다.”
    • Experiment Result Report (실험 결과 문서)
      • 주요 내용: 가설, 실험 설계, 통계 검정, 지표 등
      • 주요 결과: "전환율 3.2% 유의미하게 증가 → 전면 적용"
    • KPI 정의/재정의
      • 주요 내용: Activation 정의 변경, Retention 계산 방식 변경, 핵심 지표 선정
      • 주요 결과: “이제 00 지표를 보기로 한다.”

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추가로 PA가 주로 보게되는 실무 문서들의 목록을 확인해보자.(굵은 글씨가 주로 작성하게 될 문서)

• 제품기획
  
  • PRD(제품 기능 정의 문서): 포함내용은 문제정의, 기능설명, 성공기준, 출시범위. PA는 여기서 KPI를 뽑을 수 있다.
  • Feature Spec / UX Spec
• 데이터 설계
  
  • 이벤트 설계 문서(tracking plan): 포함내용은 이벤트이름, 이벤트 설명, trigger조건, 유저특성, 이벤트특성, 필수여부, 담당자 정도. (예, event_name: button_click  /  trigger: 로그인 버튼 클릭  /  Properties: page_name, user_id)
  • Event Taxonomy
  • Data Dictionary 
  • KPI 정의 문서
• 실험
  • 실험 설계 문서: 포함내용은 가설, 실험군/통제군 정의, Primary KPI, Secondary KPI, 샘플사이즈 계산, 노출 정의 등
  • 실험 결과 리포트 
• 운영
  • 주간/월간 지표 리포트
  • 이상 탐지 리포트 

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주요 PA의 툴은? : GA4(GA360), 믹스패널(Mixpanel), 앰플리튜드(Amplitude)

출처링크

 

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결론

• 나는 프로덕트 DA가 되기에 도움이 될 프로젝트를 할 것이다.
• 프로덕트 DA가 보는 지표를 보는 프로젝트를 진행할 것이다. 
• 결과물을 프로덕트 DA가 주로 내는 문서/리포트와 유사한 형태로 할 것인지에 대해 고민이 필요하다.
• GA4를 한번은 사용해봐야 할 듯 싶다.

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+) P.S.

내가 하고싶었던 포트폴리오 방향은

• 실제 로그 기반
• 유저 행동 분석
• 퍼널 / 리텐션 / 이탈
• A/B 테스트 설계
• 세그먼트 / 시뮬레이션
• (데이터 파이프라인 설계)
• “이 사람은 프로덕트 분석가다”가 느껴져야 함

 

그렇다면 이런 방향의 포트폴리오가 쓰임새는 있을까?

1. 포트폴리오 쓰임새 확인: 로그 데이터 분석이란걸 실제로 현업에서 많이 쓰나? 프로덕트 분석시에? 없는 회사가 많지 않을까?
   1. GPT에게 물어보니 요즘은 없는곳이 별로 없다고 한다. 초기 스타트업이나 오프라인 서비스, 굉장한 레거시로 돌아가는 조직이 아니라면 프론트에 이벤트를 심거나, 서버에서 로그를 자동수집하거나 해서 로그 없는 서비스는 별로 없다고 한다. 로그가 없는 경우, 이벤트 심는 것 부터 시작하고 실험은 제한적으로 수행하는 것 부터 시작하면 된다고 한다. 즉, 로그 데이터가 별로 없으면 데이터 분석가를 뽑을 일이 별로 없다는 것이지. --> 로그데이터 프로젝트를 하는 것은 OK.

+) 일단 pa포트폴리오에서 중요한것은 “문제 정의 → 지표 설계 → 분석 → 실험 설계” 인듯함. 참고하기.