PM,PO 업무 성과 트렌드 : LiveOps & Active Analytics

PM,PO 채용시장 갈수록 커져만 가는데.. 내 성과는?

‍

데이터가 강조되면서 데이터 분석가가 되기 위한 로드맵이 우후죽순 생겨났지만, 이는 시장에서 원하는 역량과 달랐습니다. 그렇기 때문에 통계 분석이나 머신러닝을 요구하는 기업이 아닌 경우, PM/PO 직무에 데이터 분석 역량을 담고 이를 곧바로 실행하여 전략까지 수립하는 형식의 운영이 생겨나고 있습니다.

‍

그렇다면, PM/PO가 되고 싶은 분들 혹은 이미 업무를 진행하고 계시는 분들은 데이터 분석의 역량을 어떻게 채우고 계신가요?

‍

‍

‍

2025년 데이터 분석 전략 기획, LiveOps

‍

오늘은 서비스에서 최신 트렌드인 LiveOps에 대해서 설명 드리고자 합니다.

LiveOps는 별도의 개발이나 디자인 작업 없이 유저의 행위를 이끌어내고 서비스의 전략과 품질을 개선하는 프레임워크를 뜻합니다.

‍

쉽게 말해서, 이탈지점에서 푸시메세지 혹은 알람 등을 발송하여 유저와의 접촉을 이끌어내고 유저를 다시 활성 유저로 전환시키는 과정이 대표적인 예시입니다.

그렇다면, 기존의 데이터 분석을 통한 서비스 개선과 CRM 마케팅 행동과는 어떤 차이가 있을까요?

‍

기존의 데이터 분석은 서비스를 분석하고 개선점을 찾아내어 성과를 이끌어내는 과정입니다. 하지만 LiveOps의 개념에서 데이터 분석은 “유저 행위 분석(UBA)” 에 더 초점이 맞춰져 있으며, 축적되는 정보가 아닌 Trigger 방식의 타이밍을 분석해내는 과정을 의미합니다. 또한 기존의 CRM 마케팅 분석 역시, 유저의 Perona(인적정보) 혹은 유저 Segement(유저 군집)을 기반으로 한 실행이 이뤄집니다. 대표적으로 30대 남성, 8시 방문, 종이 구매 등의 대표적 세그먼트를 제작하여 마케팅이나 푸시 알림이 이뤄지게 되는데, LiveOps와의 차이점은 “타이밍” 입니다.

‍

‍

‍

‍

Data Analytics에서 Active Analytics로, 데이터분석 트렌드의 전환

‍

상단에서 LiveOps의 기본적인 개념과 핵심 포인트에 대해서 설명을 드렸습니다. 물론, PM/PO분들이 아니더라도 누구나 본 개념을 적용할 수 있으나 실질적인 실행으로 성과를 달성해야하는 해당 직군 분들께 더 강조되는 프레임워크 입니다.

기존의 Data Analytics는 두리뭉실 했습니다. 레포트틀 발행하고, SQL을 짜고, 대시보드를 만들고 이러한 역량이 “실행을 하는 직군”에게 유의미한 과정은 아닙니다. 그래서 현재 시대는 분석을 위한 분석에 매몰된 Data Analytics 에서 실행을 위한 분석인 Active Analytics로 전환되고 있습니다. Business Analytics와도 유사한 형태라고 볼 수 있겠습니다.

경쟁사가 끝도 없이 늘어나는 한국 시장에서, 우리는 최소한의 리소스와 최대의 효율을 이끌어내는 전략을 취해야합니다. 그렇기 때문에 상대적으로 여유로운 속도감과 명확한 성과 입증이 어려운 DA,CRM 방식은 저물고 있는 추세이며 실시간 분석과 타이밍 실행이 강조되는 LiveOps와 Active Analytics가 떠오르고 있는 이유입니다.

‍

‍

그렇다면, 데이터에서 타이밍이 왜 중요할까요?

‍

서비스가 실패하는 원인 중 하나는 유저와 상호작용할 수 있는 수 많은 시간 중 최적의 상호작용 시점을 놓치는 것 입니다. 예시로, 사용자가 특정 서비스에 관심을 표하거나 흥미를 느낄때 정보를 푸시하면 더 쉽게 받아들이게 할 수 있습니다. 상품을 보고 있는데 5분 내에 할인 정보를 주게 된다면 전환율을 높일 수 있겠지만, 나중에 되어야 해당 부분을 데이터 분석을 통해 인지하고, 메세지를 보내면 전환율이 상대적으로 높을까요? 이미 다른 상품을 구매해버렸을 확률이 있습니다.

빠름 vs 늦음, 사용자의 행동 여부를 결정합니다.

너무 이른 정보는 오히려 사용자의 행위를 반감 시킵니다. 아직 서비스와 친해지지도 않았는데 구매 푸시를 보낸다고 해서 유저가 이를 달가워 할지는 미지수입니다. 또한 너무 늦은 정보는 무의미한 행위가 될 수 있습니다. 사용자가 구독 취소를 결정 했는데, 시간이 지난 후에야 혜택이 있다는 것을 알리면 큰 의미가 없다는걸 알 수 있습니다.

그래서 저희는 “딱 좋은 타이밍” 을 느끼게 해야합니다.

적절한 시점에, 아쉬움을 느끼는 타이밍에 정보와 혜택을 제공하여 “와, 딱 맞는 시점에 이런게 왔네” 라는걸 느끼게 해야합니다. 예를 들어 배달 플랫폼에서 음식을 10분 이상 탐색하는 유저에게 “메뉴가 고르기 어려우신가요?” 라는 문구와 함께 추천 메뉴를 정확하게 전달한다면 어떨까요? 아주 큰 UX의 발전을 이륙할 수 있습니다.

‍

‍

‍

‍

LiveOps, Active Analytics의 다양한 사례

‍

다음으로, 이해를 돕기 위해 다양한 산업에서 LiveOps 및 Active Analytics가 활용되는 사례에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

재차 말씀드렸지만 핵심은 "타이밍" 입니다. 기존의 분석과정이나 기획과 차이가 없어보여도, 이러한 과정을 실시간으로 진행할 수 있냐, 없냐의 차이 입니다.

‍

‍

‍

ThinkingData의 LiveOps, Active Analytics 서비스

‍

저희는 유저의 타이밍을 포착하여 즉시 실행할 수 있는 강력한 LiveOps 기능을 제공합니다. Client Webhook을 기반으로, 지연 없는 알림을 보내고 유저의 행위에 즉각 대응하는 기능을 제공합니다.

Active Analytics를 통한 유저 행동 분류와 분석으로 실행을 위한 분석 절차를 미리 세팅한 후 전달 메시지와 목표 KPI를 설정합니다.

‍

‍

PM,PO 데이터 분석 업무의 결론

‍

2015년부터 시작된 데이터 열풍이 2025년에 이르러 마침내 그 진정한 형태를 갖추고 있습니다. 지난 10년간의 여정을 돌아보면, 시장이 진정으로 원했던 것은 단순한 통계 기법이나 복잡한 머신러닝 알고리즘을 활용한 수동적 Data Analytics가 아니었습니다.

기업과 조직이 실제로 필요로 했던 것은 분석을 넘어 전략을 수립하고, 그 전략을 즉각 실행으로 옮길 수 있는 'Active Analytics' 였습니다. 이는 데이터를 단순히 들여다보는 것이 아니라, 데이터를 통해 실시간으로 의사결정을 내리고 비즈니스 성과로 직결시키는 능동적인 접근법을 의미합니다.

이제 모호한 ROI와 불분명한 성과 지표에 머물러 있던 전통적 데이터 분석에서 벗어나, LiveOps와 Active Analytics를 통해 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 순간 입니다. 이러한 전환은 단순한 방법론의 변화가 아닌, 데이터를 바라보는 관점의 근본적인 변화를 표현하기도 해요!

LiveOps를 통한 실시간 모니터링과 Active Analytics의 전략적 의사결정 체계를 도입함으로써, 기존 업무에 새로운 성과와 재미를 더할 수 있습니다. 이는 단순히 효율성 향상만이 아닌, 창의적 문제 해결과 혁신적 기회 발굴이라는 색다른 재미와 성취감을 부여한다고 확신합니다.

‍

‍

‍

이 외에도 궁금한점이 있으시다면 저희와 함께 해보시는건 어떨까요?

협업 의사가 있으신 분들은 문의사항 으로 전달 부탁드립니다!

‍

‍

[현재 진행중인 이벤트!] : https://www.thinkingdata.kr/project-t

[홈페이지] : https://www.thinkingdata.kr

[고객사례] : https://www.youtube.com/watch?v=veruInjTU-k

[고객사례] : https://www.youtube.com/watch?v=5dIrFVWTsAc

[기능소개] : https://www.thinkingdata.kr/blog

[뉴스기사] : https://www.thinkingdata.kr/news

‍