함정훈

혹시 코인 세탁소를 이용하면서 불편하신 점이 있으셨나요?

안녕하세요. 사이드 프로젝트로 ‘캐리’를 만들고 있는 IAN(함 정훈)입니다.

'캐리'는 코인세탁소의 세탁물의 비대면 수거, 세탁, 배송을 중개 및 대행하는 서비스입니다. 고객들이 세탁물 준비, 운반, 세탁, 건조, 회수의 모든 과정을 편리하게 이용할 수 있도록 지원합니다.

10월 경에 MVP 런칭을 앞두고 있습니다.

코인세탁소에서 세탁을 하시는 분이 있으시다면

가장 불편하고 짜증났던 경험이 있으신가요?

소중한 의견을 편하게 댓글로 적어주시면 제품을 만드는데 반영하도록 하겠습니다.

MD분들의 고견을 여쭙고자 합니다

[MD분들의 고견을 여쭙고자 커피챗을 제안드립니다]

더블루아워에서 다양한 MD분들의 도움을 받고자 해요

저는 더블루아워에서 Product manager를 맡고 있어요

올해 2분기 이내에 40대~60대 남성을 타겟으로 하는 이커머스 제품을 만들고 있어요

저희 팀은 시니어 남성을 위한 이커머스가 없는 문제를 풀고 있어요

MD분들의 고견을 여쭙고자 커피챗을 제안드립니다.

MD분들 뿐만 아니라 이커머스에 몸담고 계신 모든 분들에게도 고견을 여쭙고 싶습니다.

혹시 주변에 커피챗을 추천해주시고 싶으시다면 메세지를 통해 제안주시면 감사드리겠습니다.

(올해 2분기 경에 저희와 함께 성장할 MD분을 채용 예정에 있습니다)

현재는 등산/아웃도어 버티컬 시장에서 가설을 검증하고 PMF를 찾는 얼리스테이지에 있으며, 카테고리와 시장 전략 가설은 변경 될 수 있어요

제품에 대한 자세한 이야기나 다양한 문의사항이 있으시다면 편하게 메세지 주세요!

감사합니다.

40~50대 남성을 대상으로 하는 온라인 쇼핑 설문조사에 참여해주세요!

안녕하세요. 더블루아워 PM 함 정훈입니다.

40~50대 남성을 대상으로 온라인 쇼핑 설문조사를 진행하고 있어요.

(35세~39세나 51세~55세도 설문조사에 참여하실 수 있어요)
5분 이내의 설문조사를 완료해주시면 참여해주신 모든 분께
3,000원 상당의 기프티콘을 드립니다.

관심이 있으신 분은 아래에 링크를 클릭해서 설문조사에 참여해주세요!

(설문조사 링크 클릭!)

혹시 궁금하신 점이 있다면 편하게 댓글로 문의주세요!!!

이직 준비하며 제품 시장에 내놓기

안녕하세요. 함 정훈입니다.

이직과 함께 조그마한 제품을 만들어 시장에 내놓기 쉽지 않네요😂

첫 메이커 로그 시작하겠습니다.

왜 갑자기 제품을 만들었나요?

PM이라는 직무 특성상 아이디어를 검증된 지표를 기반으로 개발자와 디자이너, 투자자를 설득할 수 있다는 생각이 들었습니다.

Growh hacking 방법론을 기반으로 제품에 온전히 녹여보고 싶었어요. 제가 직접 시도해보기로 결심했어요.

수 많은 아이디어 중 개발자 없이 1인으로 시작하기 적합한 제품으로 결정되었어요. 그리고 가장 Lean하게 실험할 수 있는 제품으로 ‘캠 프렌즈’를 출시했어요.

‘캠 프렌즈’는 원하는 캠핑 장소에 캠핑 용품 대여, 설치, 반납, 청소 해주는 제품이에요.

이 제품은 어떤 문제를 풀고 있나요?

전국의 캠핑 사용자들이 캠핑을 할 때 겪고 있는 문제입니다.

• 캠핑 용품이 없다.

• 캠핑 용품을 사기 부담스럽다.

• 캠핑 용품을 집에 보관하고 말리고 청소할 공간이 부족하다.

• 캠핑 용품을 설치하고 철수하고 집에서 말리고 청소하는 노동이 너무 힘들다.

• 캠핑 용품을 차량에 넣고 다니기 어렵다

• 그런데 캠핑은 해보고 싶긴 하다...🏕️

어떤 지표를 얻을 것인가요?

가설: 어플리케이션 개발 전에 랜딩페이지를 통해 조회수 대비 클릭율이 20% 이상이라면, 고객의 니즈가 있는 것이다.

설계:

• 최소한의 리소스로 랜딩페이지를 개발한다. ‘아무 준비 없이 캠핑 떠나기’ 버튼을 클릭율 지표로 삼는다.

결과

실시간 트렌딩 프로덕트 3위를 달성했고, 구글 애널리틱스를 통해 오가닉 96명 유입-> 23명 전환→클릭 20명→결제 2명이라는 지표를 검증했다.

추가 액션 플랜

• 위 실험을 통해 유저들이 캠 프렌즈 제품에 대한 욕구가 일정 부분 있다는 것이 검증되었다.

• 웹 페이지로 MVP를 개발한다.

  • 기존에는 카카오톡채널을 통해 제품 안내를 했으나 웹 페이지를 통해 안내 할 예정입니다.

• 인스타그램 광고를 돌려 CPC를 측정하고, Conversion rate 지표가 더 낮아지는지 1차 실험 결과와 비교한다.

• 1차 실험 때 유저가 겪은 Pain을 MVP에 적용해 보완한다.

• 더 린하고 애자일하게 제품을 성장시키기 위해 제품의 기능을 제한한다.

  • 기존) 원하는 캠핑 장소에 캠핑 용품 대여, 설치, 반납, 청소 해주는 제품

  • 현재) 더 다양하고 트렌디한 캠핑 용품을 대여, 반납해주는 제품

  • 캠핑 용품 대여, 반납의 니즈를 더 단단하게 검증한 뒤 스케일 업 한다.

어떻게 문제를 정의했나요?

이직 준비하며 동시에 진행하다보니 속도가 상당히 느렸는데요.

이 제품보다 더 욕심나는 제품도 함께 만들고 있어서 캠프렌즈는 최근 3주간 일시 중지 했었습니다.

기존의 캠핑 시장에서 해결하고 있는 문제들은 아래와 같습니다.

• 내가 원하는 캠핑장을 찾지 못하는 문제

• 내가 원하는 캠핑 용품을 찾지 못하는 문제

다만, 위의 문제는 공급자가 풀기 쉬운 문제를 풀고 있다고 느꼈습니다.

진정으로 고객들이 캠핑을 할 때 가장 Pain을 느끼는 문제가 무엇일까? 라는 생각에 잠겼고, 직접 캠핑을 해보았습니다. (저만 빼고 다 캠핑을 하는 것 같더라고요....)

저는 와이프와 함께 승용차 1대, SUV 1대가 있었고 32평의 집 창고에 부모님이 사용하던 캠핑 용품이 있었습니다.

• 차, 넓은 집, 캠핑 용품이 없었다면 캠핑을 못했을 확률이 매우 높다고 느꼈습니다.

• 설치하는게 너무 힘들었습니다.

• 철수하는 방법을 몰라서 캠핑장 사장님이 도와주셨습니다.

• 집에 와서 녹초가 되었고 캠핑 용품을 다 다시 펼쳐서 집안에서 닦고 말리는데 하루 소모되었습니다.

이런 문제들이 시장에 과연 존재하는지 확인해보는 이터레이션을 거치고 있습니다.

관심이 있으신 분이 있다면 언제든지 편하게 커피챗 주세요 :)

감사합니다.

GPT, 뤼튼으로 한글 데이터 카테고라이징 머신 러닝 하기

3시간동안 GPT 4.0, 뤼튼과 함께 작업한 산출물입니다.

GPT를 통해 많이 부족하지만 빠르게 지식을 습득한 케이스입니다.

비슷한 주제의 한글 데이터를 카테고리로 묶는 방법을 물어보았고 비 개발자인 저는 구글 코랩에서 파이썬 언어로 작업되었습니다.

4만개의 한글 데이터를 2차원으로 축소한 후 K-평균 군집화를 적용하고 그 성능을 평가하고 있습니다. 차원 축소는 t-SNE를 사용하였고, 데이터를 군집화 하는데는 K-평균 알고리즘이 사용되었습니다.(저는 뭔 뜻인지 모릅니다.)

t-SNE(T-distributed Stochastic Neighbor Embedding)는 고차원 데이터를 저차원(여기서는 2차원)으로 변환하는 기법입니다. 이런 기법은 주로 고차원 데이터를 시각화할 때 사용됩니다.

K-평균(K-Means)은 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작합니다.

결과에 대해 해석하자면,

• 실루엣 점수(Silhouette Score): 클러스터링의 품질을 측정하는 지표로, 1에 가까울수록 클러스터링의 품질이 좋다는 것을 의미합니다. 학습 데이터셋의 실루엣 점수는 약 0.342, 테스트 데이터셋의 실루엣 점수는 약 0.341로, 클러스터링의 품질이 적절하다고 할 수 있습니다.

• Silhouette Score: 이 지표는 -1에서 1 사이의 값을 가집니다. 이때, 1에 가까울수록 클러스터 내의 샘플들이 얼마나 밀접하게 모여 있는지를 나타내며, 이는 잘 구성된 클러스터를 의미합니다. 반면에, -1에 가까울수록 샘플들이 클러스터에 잘못 배정되었다는 것을 의미합니다. 0에 가까울 경우, 클러스터 오버랩이 있을 가능성이 있습니다. 보통 0.5 이상의 값이면 괜찮은 클러스터링 결과로 볼 수 있습니다. 여기서 Silhouette Score가 0.34정도로 그리 높지 않습니다. 이는 클러스터 간의 분리가 그리 잘 이루어지지 않았다는 것을 의미할 수 있습니다.

• Davies-Bouldin Index: 이 지표는 클러스터의 분산과 클러스터 간의 거리를 기반으로 클러스터링의 품질을 측정합니다. 값이 낮을수록 클러스터링의 품질이 좋다는 것을 의미합니다. 0에 가까운 값이 이상적이지만, 일반적으로 1 이하면 양호한 결과를 나타내는 것으로 간주됩니다. 여기서 Davies-Bouldin Index가 0.81로 1 이하이므로, 클러스터링이 양호하게 이루어졌다고 판단할 수 있습니다.

이 제품은 아래의 방법으로 문제를 해결해줍니다.

1. 미슐랭 출신 셰프의 수 천가지의 레시피를 추천해줍니다.(접니다...)

2. 레시피에 필요한 만큼만 식재료를 배송해줍니다.

3. 물론 손질은 다 되어있고, 레시피에 딱 필요한 만큼만 포장되어있습니다.

4. 1주일에 1번 배송하며, 신선한 원재료를 받아볼 수 있습니다.

프레이머로 간략하게 만든 랜딩 페이지입니다. 개발자 없이 mvp를 구현하는 상태에서 이용할 의향이 있는 유저에게 어떤 온보딩을 선사할지가 고민이네요.

https://forceful-functions-485775.framer.app/

저는 미식을 즐기는 편인데요. 식사 관련해서 매일 겪는 문제가 있습니다.

1. 매일 밥을 해먹기에 ’뭐 먹지?’라는 고민에 시간과 에너지를 소모

a. 배달음식이 맛이 없음

b. 월 식사비에 30만원 이상 사용하고 싶지 않음

c. 그러나 건강한 식단을 챙기고 싶으면서도 꽤나 맛있는 음식을 매일 먹고 싶음

2. 뭘 먹지 정했으면 식재료를 컬리, 쿠팡에서 구매하느라 시간과 에너지를 소모

3. 배송 온 식재료의 포장을 뜯고 손질하는데 시간과 에너지를 소모

4. 음식을 해먹지만 항상 채소나 육류가 냉장고에 남아서 썩거나 냉털을 해야하는 번거로움이 있음

5. 그래서 결국 다양한 음식을 해먹지 못하고 매 번 먹는 음식만 먹게 됨

6. 다시 1번으로 돌아감

이 문제를 해결할 수 있는 제품을 만들어 보기로 했습니다. 미국에는 Hungry root라는 제품이 있고, 한국에는 아직 레퍼런스가 없긴 합니다.

제가 만들어보게 될 제품은 Hungry recipe입니다. Hungry root와 거의 동일합니다.

코인 세탁소 세탁 대행 제품 ‘캐리‘의 일기

1. 사이드 프로젝트로 백엔드 3, 프론트엔드 3, 디자인 2 과 함께 시작했습니다.

2. 시작 후 여러 일들이 있었고 결과적으로 MVP 스코프의 50% 구현을 달성했습니다.

3. 배포까지 가설 검증에 조금이나마 뒷 받침할 수 있는 근거를 찾으면 좋을 것 같아 당근 광고를 10만원 집행했습니다. 광고를 통해서 당근 채팅으로 인입됩니다.

4. 2명의 유료 결제 고객이 1주일만에 발생했고 CAC는 5만원이 되었습니다.

5. 결제한 유저 2명은 모두 주부셨고, 이 중 한명은 추석 연휴 때 3번 재 이용 문의를 주셨습니다.