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Jino

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피드백 100% 망하는 방법 #1

피드백은 어렵지만 성장하는 조직, 회사, 개인에게 중요한 문화이자 역량이라고 생각합니다. 오늘은 피드백을 실패하기 위한 ㅋ 노하우를 공유 드립니다.


첫 번째,

관찰한 사실을 기반으로 하지 않은 주관적인 '평가'를 한다.

각자의 기준으로 사람을 평가하는 것이 피드백의 본질이 아닙니다.

'이번 과제를 진행 할 때 000 역량이 부족해 보였어요. 전문성을 키울 수 있도록 노력이 필요합니다.'
'000님이 잘하는 건 000이고, 부족한 건 000입니다.'

실패할 수밖에 없는 이유.

피드백은 관찰한 사실을 기반으로 성장에 도움, 계기가 될 수 있는 제안을 하는 것이라고 생각합니다.

: 주관적인 평가는 피드백 당사자에게 방어적인 태도를 만들게 됩니다. 아무리 도움이 되는 내용이라도 받아들이는 사람을 움추리게 만들어서는 그 효과를 기대하기 어렵습니다. 그리고 주관적이라는 것이 평가 당사자가 평가한 사람을 어떻게 생각하는가에 따라 피드백 내용 그 자체를 생각하지 못하고 왜곡하게 만들기도 합니다. 직속리더가 A라는 피드백을 한 것과 팀의 동료가 A라는 피드백을 한 것이 주관적인 기준으로 작성 되었을 경우에 A라는 내용의 인식과 회고를 하게 되는 것 보다는 누가 나에게 A라는 피드백을 주었는가?를 생각하게 된다는 것입니다. 

객관적이고 관찰한 상황과 사실을 간단하게 먼저 적고 그 상황에서 더 좋은 대안, 성장을 위해서 생각해 보면 좋은 제안을 적는다면 피드백 당사자도 그 상황을 떠올리고 그 글을 읽으면서 바로 회고를 하는 효과를 얻기 때문에 스스로 느끼고 깨닫게 되는 자극의 크기가 휠씬 큽니다.

두 번째,

피드백을 요청한 사람의 성장을 돕고자 하는 마음이 없는 사람이 피드백을 한다.

하기 싫은 피드백은 아예 작성하지 않는 것이 좋습니다. 

'이번에 같이 일 안했는데 피드백 요청을 받았네 어떻하지?'
'딱히 그 사람에 대해 관심이 없었는데 적당히 써야 하나?'

실패할 수밖에 없는 이유.

피드백은 피드백 대상자의 성장을 위해 평소 많은 관찰을 한 사람이 작성해야 합니다.

: Giver의 마음으로 그 사람의 성장을 위해 평소 그사람의 일하는 방식, 감정의 변화, 성과를 어떻게 만들어 내는지, 다른 구성원과 커뮤니케이션, 성공과 실패에 어떻게 반응하는지 등을 관찰하고 아쉬웠던 점, 잘했던 점, 성장을 위한 제안을 작성해 주시려면 많은 관찰이 필수적 입니다. 당연히 그 사람의 성장을 기꺼이 돕겠다는 마음과 나의 에너지와 시간을 투자 해야 가능한 일입니다. 

이런 마음이 없는 피드백은 피드백을 받는 대상에게 혼란을 주거나 의도치 않게 역효과를 줄 수 있습니다. 얼굴을 보고 이야기하는 것이 아닌 글로서 전달되는 경우에는 특히 문장력이나 구성에 따라 불필요한 오해가 발생 할 가능성도 있습니다. 피드백을 요청 받으셨다고 하더라도 충분한 관찰과 마음가짐이 부족하다면 정중하게 아직은 피드백을 위한 준비(관찰)가 부족하니 다음 기회에 더 좋은 피드백을 하겠다는 취지로 정중하게 사양하는 것을 추천 드립니다.

세 번째,

피드백 문화가 전체의 공감없이 일방적으로 (급하게) 시행된다.

피드백은 생각보다 잘 쓰고, 성장에 반영하기 어렵습니다.

'피드백 쓰셨어요?'
'아직 안했는데 그게 다면평가? 뭐 360도 평가? 뭐 그런건가요?'
'비슷한것 같은데 써야 되는 내용이 많아요.'
'솔직하게 쓰는 사람이 몇명이나 되겠어요. 그냥 적당히 빠지지만 않게 하면 되지.'
'그렇겠죠? 이런걸 갑자기 왜 한다고 하는지.. 어디서 또 듣고 왔나봐요.'

실패할 수밖에 없는 이유.

리더쉽 부터 점진적으로 시행해보고 장점과 단점을 충분히 경험한 뒤에 회사와 조직에 맞는 방식으로 정착 시킬 수 있어야 합니다. (심지어 도입을 하지 않는 의사결정까지도 경험을 해본 뒤에 결정해야 합니다.)

: 직접 경험해 보지 않고 원칙과 방법론만으로 '문화'를 만들 수 없습니다. 특히 피드백 문화는 구성원들간의 신뢰에도 영향을 크게 주기 때문에 올바른 방향으로 정착되고 일을 위한 일이나 남 들이 다 하니까 식이 아니라 실제도 성장에 도움이 되는 제도가 될 수 있도록 각별히 신경을 써야 합니다.

그러기 위해서는 리더십들이 직접 서로에게 피드백을 주고 받으며 그걸 성장에 적용 시켜보고 모여서 회고를 하면서 경험하고 '소화'하는 과정이 필수적이라고 생각합니다. 그래야. 우리회사, 팀에 딱 맞는 피드백 문화를 정착 시킬 수 있는 방향성을 찾을 수 있습니다.

네 번째,

피드백 내용(특히 부정적인)을 모두 수용하려고 한다.

피드백은 내 성장을 위한 답안지가 아닙니다.

'A도 부족하고 B도 부족하고 C도 부족하고 도대체 나는 잘하는게 뭐라는 거야?'
'어떤사람은 A가 부족하다고 하고 어떤 사람은 A가 강점이라고 하는데 누구 말을 들어야 하는거야?'

실패할 수밖에 없는 이유.

피드백의 내용을 어떻게 성장에 활용할지는 전적으로 여러분이 결정하는 것입니다.

: 피드백의 본질은 나의 성장을 위해 내가 보지 못한 장점과 단점을 관찰을 통해 알려주는 것이라고 생각합니다. 그것만으로도 스스로 어떤 부분을 잘하는지 부족한지 깨닫기에 충분합니다. 하지만 질 좋은 피드백은 기대 만큼 많이 받기 어렵기 때문에 피드백의 수용 범위와 그것을 내 성장에 어떻게 연결 시킬 지를 취사선택해야 합니다. 맹목적으로 피드백을 수용하려는 태도는 스스로의 인생을 남의 시선과 평가에 맡기는 것과 다름 없다고 생각합니다. 

특히 부정적인 피드백에 대해서는 내용이 아니라 피드백에 숨어 있는 나에 대한 기대가 무엇인지를 파악하는데 집중하세요. 그러면 사람마다 나에 대한 기대치가 조금씩 다르다는 것을 알 수 있습니다. 그 기대치와 스스로가 정의하고 있는 역할, 산출물의 퀄리티, 역량이 얼마나 일치되는지를 검토하세요. 그 차이가 많다면 부정적인 피드백의 비율이 높을 것이고 그 차이가 크지 않다면 비율이 낮을 것 입니다. 

다섯 번째,

피드백 내용을 성장에 활용하지 않는다. (지나간 과거의 성적표, 점수표라고 생각한다.)

피드백 대로 성장하라는 것이 아니라 성장하는 모습을 피드백 준 사람들에게 보여주세요.

'000님은 피드백 세션이후에 달라지는게 느껴지지 않나요?'
'정말이예요. 변화의 속도는 느리지만 확실히 달라지는게 느껴져요.'
'피드백이 보람있게 느껴져서 좋아요.'

실패할 수밖에 없는 이유.

성장을 위한 최고의 기회를 가볍게 생각하지 마세요.

: 피드백 자체가 성장에 많은 도움이 되는 것은 부정 할 수 없습니다. 몇가지를 나열해 보자면, 1)자기 자신을 메타인지하는데 도움이 됩니다. 특히 주니어인 경우 본인이 인식하는 자신과 타인이 관찰하고 인식하고 있는 모습의 차이가 큰 경우가 많습니다. 메타인지는 주니어 일때 부터 역량을 키워야 빠르게 성장할 수 있는 만큼 적극적으로 피드백을 요청하고 성장하는 것이 좋습니다. 2) 성장을 평가하는데 도움이 됩니다. 특히 소프트 스킬의 경우에 팀 내에서 구성원들과 상호 작용에 영향을 주는 것들이 많습니다. 이 역량이 개발되었는지 좋아졌는지 평가하기 위해서는 함께 일한 사람들의 피드백이 중요한 소스가 됩니다. 

피드백을 작성하기 위해 관찰하고, 어떤 내용을 써줄지 고민하고, 이런 사람 또는 역할이 되어 주길 기대하는 마음이 담긴 동료들의 신뢰의 증표인 피드백을 결코 가볍게 생각하지 마시길 바랍니다.


성장중독자와 함께 성장, 스타트업, 제품에 대해 이야기하실 분!

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재헌

재헌

[잘하기? 자라기!]

0. 함께 자라기

내가 정말 잘할 수 있을까? 아니, 우리가 정말 자랄 수 있을까?

- 내가 정말 자랄 수 있을까?

- 우리가 정말 함께 자랄 수 있을까?

- 우리가 정말 매일매일 함께 자랄 수 있을까?

1. 질문을 어떻게 하는 것이 좋은가?

질문은 일종의 기회 비용이다!

우리는 제한된 시간 내에 제한된 수의 질문을 해야 하는 경우가 많습니다. 이 때, 우리는 질문을 통해 얻은 답을 어디에 사용할 것인지, 어떻게 사용할 것인 지를 먼저 되묻는 과정이 필요합니다. 그 과정에서 어디에, 어떻게가 불분명하다면 정보를 얻고자 하는 측면에서는 필요 없는 질문입니다. 이 과정을 거친 PARD-Y들의 질문 중 기억에 남는 질문과 답변을 정리해보고자 합니다.

2. 서로의 목표가 달라도 함께할 수 있다!

팀원 간 목표의 수준이 다르다면 어떻게 해야 할까요? 목표치가 낮은 팀원이 높은 팀원에게 맞춰야 할까요? 아니면, 목표치가 높은 팀원이 어떻게든 그렇지 않은 팀원을 끌고 가야 할까요? 그보다 목표치가 높은 팀원은 팀원이 열심히 할 수 있도록 동기부여 하는 것이 필요합니다. 즉, 수상을 목표로 하지 않는 사람을 수상을 목표로 하게 강제할 수는 없으나 그들이 열심히 하도록 동기부여를 하면 된다는 것이죠! 동기부여를 높일 수 있는 방법에는 크게 피드백을 잘 하는 것과 자율성을 높이는 것이 있습니다. 여기에서 피드백이라 함은 작은 목표 설정과 달성을 통해 내가 하는 일이 타인에게 영향을 주고 있음을 느끼게 하는 것입니다. 또한, 자율성은 팀장의 지시에 의해 팀원이 수동적으로 움직이는 것이 아니라, 동기부여를 통해 그들이 자발적으로 적극적이게 될 수 있게 하자는 것입니다. 제 생각을 조금 추가하자면 팀원을 최대한 존중하면서 작은 일에 솔선수범하고 모범을 보여주는 것도 좋은 방법이 아닐까 생각해보았습니다!

3. '나'의 심리적 안전감을 높이는 방법

팀원이 아닌 '나'의 심리적 안전감은 개인의 성향, 가정환경과도 밀접한 관련이 있을 수 있다고 합니다. 따라서, 이를 고치는 것은 매우 어려울 수 있으며, 상당히 고착화 되어 있을 수 있습니다. 때문에 개선만큼이나 잘 받아들이고 관리하는 것이 중요한데, 설명해주신 방법들을 정리해보았습니다. 첫번쩨로, 사회적 자원을 활용하라! 나의 심리 상태를 공유할 사람이 필요하며, if~then과 같이 구조화 된 해결방법을 미리 만들어 두는 것도 좋은 방법입니다. 두번째로는 나의 생리적 현상과도 관련이 있습니다. 따라서, 무엇을 먹는지, 어떻게 자는지, 규칙적으로 운동은 하는지 등도 꽤나 큰 영향을 줍니다. 세번째로는 CBT 방법으로 사고하는 것입니다. 오늘 이 사건이 20년 뒤 나에게 어떤 영향을 미칠까? 등의 방식으로 사고하는 것입니다. 이러한 방법을 통해 나의 심리적 안전감도 스스로 잘 관리할 수 있습니다.

4. 실습

강연 이후에 진행된 30분 해커톤(?)에 대해서 간단히 회고해보겠습니다. 함께 자라기를 읽고, 조별 나눔까지 진행한 후 진행했지만, 함께 자라기보다는 잘하기에 집중했던 것 같습니다. 또한, 가까이에 있는 전문가를 최대한 활용하지 못했고, 팀원들과도 충분히 소통하지 못했다는 아쉬움이 남았습니다. 다만, 앞으로 어떻게 협업을 할 지 정리해볼 수 있는 시간이었습니다. 무엇보다, 어떤 방법으로 의사결정을 할 것인지 기준과 방법을 먼저 세우는 것이 중요하며, 우리에게 중요한 것이 무엇인지 결정하는 과정이 필요하다는 것을 알 수 있었습니다. 또한, 우리 팀의 아이디어가 한 방향으로 흘러가지 않게 각자 생각할 시간을 가진 후 종이에 써서 서로 나누는 방법도 좋겠다고 생각했습니다. 시간이 지나서 다 기억이 나지는 않지만, 실전 협업에 무엇이 필요한지 느껴볼 수 있었던 시간이었습니다.

5. Action Item

1. 팀 내 심리적 안전감을 형성하기 위한 Action Item

- 팀 내 심리적 안전감을 형성하기 위해 chat바퀴를 실시하겠습니다 (chat바퀴: 서로의 상태를 공유하면서 4친해질 수 있는 산책 시간 마련)

2. 팀이 공동의 목표를 바라볼 수 있게 하기 위한 Action Item

- 팀원의 동기부여를 위해 각자의 병목지점을 나누고 As-is, To-be를 나누는 시간을 갖는다.

3. 서로가 피드백을 반영하고 성장하기 위한 Action Item

- 피드백의 정확한 반영을 위해 '제가 이렇게 이해했는데 이게 맞나요?"라고 다시 묻도록 하기!

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당신은 지금부터 숨쉬는것을 의식하게됩니다

당신은 지금부터 숨쉬는것을 의식하게됩니다

AI를 부정한 사람은 오히려 AI전문가였다


놀랍게도 AI분야는 우리의 삶에 자리잡기 이전에

오랫동안 학문으로서 존재해왔습니다.

그렇게 최근 몇년사이에 눈부신 발전을 이루었죠.

저는 많은 분야들이 AI에 잠식되는 것을 보면서

가끔씩 이렇게 생각할때가 있습니다.

아 나도 좀 더 일찍, AI분야를 공부할걸 그랬나?



그러나, 믿기지 않게도

AI를 정말로 부정한 사람은

AI를 몰랐던 대부분의 사람이 아니라

우리보다 더 일찍 AI를 오랫동안 연구해왔던 학자들이었습니다.

AI에도 사실 여러가지 분야가 있었습니다.

수십년의 AI학문의 역사에서

학자들은 “벽”을 마주해왔고,

“AI의 겨울”이라는 시기도 꽤나 길게 이어졌었습니다.

그렇게 다양한 분야의 AI학문이 발전을 하다가

그중에 딥러닝이라는 방법이 드디어 성공을 한것이죠.

그리고 AI분야의 다른 분야들은

딥러닝에 빠르게 밀려났다고 나게됩니다.

그럼 딥러닝이 아닌 다른 방식의 AI를 수년간 연구해온 학자들은?

자신이 연구해온 세월을, 노력을 부정당하는 감정을 느꼈을 겁니다.

그리고 자의식은 자신의 정신상태를 지키기 위해

딥러닝 AI를 부정했을 겁니다.



“저 방법 안될거야”

“내부적으로 어떻게 동작하는지 제대로 설명할 수 없는게 제대로 동작이나 하겠어?”

이것은 흔히 말하기를 “전문가의 저주”라고 불리기도 합니다.



혹시 그들이 멍청한거고

자신과는 동떨어진 생각이라고 생각하시나요?

사실 우리도 자신의 분야의 전문가가 되어갈수록

알게모르게 저주에 빠져들고 있답니다.

과거 문서에 익숙한 전문가들이

디지털 시대에 word, ppt, excel에 적응하지 못했지만

MZ세대들은 처음부터 배웠기 때문에 더 잘흡수하고 더 높은 생산성을 가질 수 있었던 것처럼 (컴퓨터도 스마트폰도 마찬가지)

기성세대 사람들은

디지털 자원을 능수능란하게 다루는 세대들에게서

비슷한 감정을 느끼고 부정했을지도 모릅니다.

더 나아가서, 우리 다음 세대들이

자기소개서, 개발, 디자인, 기획, 마케팅과 관련된 모든 것들을

gpt를 쓰는데 익숙해진 상태로 회사에 입사했다고 가정해봅시다.

어떤 감정이 들것같나요?

비전공자에 관련분야 공부한지 1개월된 인턴이

여러분이 기존에 했으면 2시간걸릴 기획서를,

일주일 걸릴 시장조사를,

하루동안 개발해야할 웹, 앱, 서버 구축을

gpt를 이용해서 30분동안 이리저리 타이핑해서 구현해내는 순간이

갑자기 급작스럽게 온다면

여러분은 어떤 감정이 들것 같나요?

“저건 편법이야”

“그렇게 하는 것은 옳지 않아”

“쯧.. 그렇게 하는게 아닌데”

“쯧.. 그렇게 개발하는거 아닌데”

“성능 진짜 구리겠는데”

“코드 컨벤션봐”

“이거 어떻게 동작하는지 알고나 쓴건가? ㅉㅉ”

하면서 부정하지 않을 자신이 있나요?

이런 감정을 느끼지 못했다면,

아마 아직 내가 알던 기술이 쓸모가 없어지는것을 경험할만큼 경력이 오래되지 않은 것이거나

세상이 변화함을 인지하고, 빠르게 기회를 포착하는 사람일 것입니다.

세상은 앞으로도 100% 변할것이고

우리가 배웠던 기술과 방법론과, 당연하다고 생각했던 지식들이

혁신에 의해서 송두리째 바뀔 수도 있습니다.

그래서 우리는

회사와 개인을 위해서라도

자신의 지식이 변화에 도태되었음을 인지하고

변화에 빨리 적응하고 기회를 잡을 준비가 되어있어야 합니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

이 글은

오늘 조코딩님 유투브에서, 보이저X 창업자이신 남세동님의 팟캐스트를 보다가

좋은 인사이트를 얻게 되어서 쓴 글입니다.

정말 대단하신 분인것 같습니다.

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김정래

김정래

Llama 7b를 쉽고 싸게 Fine-Tuning 하기

먼저 Llama 7b를 구글 코랩에서 바로 fine-tuning 할 수 있는 링크를 전달드립니다. T4에서도 Llama 7b를 바로 fine-tuning 할 수 있는 것을 볼 수 있습니다. 심지어 단 몇 분만에요!!!

이건 마치 줄 서서 겨우 먹을 수 있는 유명 쉐프의 비싼 요리를 싼 가격에 밀키트로 쉽게 먹을 수 있게 된 것과 비슷하다고 볼 수 있습니다.

https://colab.research.google.com/drive/1Ly01S--kUwkKQalE-75skalp-ftwl0fE?usp=sharing

올해 초 허깅페이스에서 PEFT라는 효율적으로 Fine-tuning을 할 수 있는 기술을 공개합니다(https://github.com/huggingface/peft ).

간략하게 2천만 원이 넘는 그래픽카드(A100 80GB)로도 못하던 fine-tuning을 PEFT 덕분에 가능하게 된 것이죠. 가능은 했지만 1개 그래픽카드로 fine-tuning을 시키는데 오랜 시간이 걸렸습니다.

그리고 중순에 QLoRa라는 획기적인 기법이 등장하면서, 이제 2백만 원이 안되는 그래픽 카드(T4)로 fine-tuning이 가능해지기 시작합니다. 물론 그래도 T4로하면 오랜 시간이 걸리거나 종종 메모리가 부족해, A100으로 빠르게 처리하는 편이었습니다.

그러다 PEFT와 QLoRa 그리고 몇몇 최적화 기능이 들어가면서 2천만 원짜리 그래픽카드 하나로는 엄두도 못 냈던 fine-tuning을 이젠 구글 코랩에서 무료로 쓸 수 있는 그래픽카드(T4)로 해볼 수 있게 된 것입니다(다만 무료로 쓰면 금방 컴퓨터 소스가 부족해서 fine-tuning 몇 번 못할 수 있습니다.).

물론 위에 말한 것처럼 정식 요리가 아닌 밀키트이기 때문에 서비스로 쓰기엔 성능의 무리가 있을 수 있지만, 가벼운 작업은 충분히 잘하는 것을 볼 수 있습니다. 심지어 밀키트답게 fine-tuning 시간도 금방입니다.

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고건

고건

10/10 [9주차] 회고

KEEP

"더하는 것보다 빼는 것이 더 어렵다"

본격적으로 UI 시안 작업을 들어가게 되면서 다양한 시도를 많이 해봤던 것 같다. 기존에 설계된 IA를 중심으로 화면을 설계하다가 정보구조에서 생각치 못한 부분들을 화면을 설계하면서 떠오르게 되었다. 멘토님께서 처음부터 완성된 IA는 없고 화면을 만들면서 IA는 언제든지 수정할 수 있다는 부분을 상기할 수 있었다. 화면들을 만들면서 우리 서비스의 브랜드 색상을 어떤 비율로 가져가면 좋을지 많은 고민이 있었다. 기존에는 블랙 앤 화이트로 가져가다가 포인트 색상으로만 사용할려던 블루톤을 어느새 메인 컬러로 가져가게 되었는데 블루톤 색상을 너무 많은 컴포넌트에 적용시키다 보니 어떤 기능이 중요하고 어떤 기능이 덜 중요한지 우선순위의 위계 질서가 무너지고 마는 현상이 발생하였다. 화면을 만들면서 저 기능도 중요하고 이 기능도 중요하다고 생각이들다 보니 블루톤 색상을 과도하게 사용하고 말았다. 그래서 파란 색상을 포인트 컬러로 잘 활용하는 서비스들 (토스, 카닥, 페이스북)을 참고하면서 어떤 부분에 힘을 주고 어떤 부분에 힘을 빼고 어떤 상황에서는 필값을 주고 어떤 상황에서는 스트로크값만 주어 컴포넌트들의 시각적 대비 효과를 잘 활용하여 사용자에게 중요한 기능을 인지시켜줄 것인지 나름의 분석을 하고 우리 서비스 화면에 녹여내는 방법을 선택하였다. 팀원과 작업을 하면서 색상 활용 부분에 있어 각자의 관점이 다르다 보니 A B 시안을 각각 만들어 멘토님께 피드백을 받고 사용자에게 제공되어야 할 최적의 화면을 구성하는데 어느정도 방향성을 틀 수 있게 되었다.


Problem

"우리 서비스의 심장"
우리 서비스의 존재 이유이자 핵심 기능을 정의하라고 하면 사용자 혹은 운전자가 주차장내 잔여 공간에 대한 정보를 확인할 수 있는 AI CCTV 모니터링 기능이라고 말할 수 있다. 하지만 이 기능에 대한 화면을 설계하면서 많은 어려움이 있었고 지금도 고민이 많이 되는 단계이다. AI CCTV라는 기술이 나온지도 얼마 되지 않아 관련 레퍼런스를 수집하기에는 한계가 있다. 그래서 이와 관련된 스마트홈 서비스의 웹캠이나 CCTV 교통상황 정보를 제공하는 네이버 지도, 카카오내비 서비스를 참고하였지만 우리 서비스와는 거리가 어느정도 있어 화면 설계를 하면서 참고하기에는 거리가 있다고 볼 수 있다. 그래서 백지 상태에서 상상으로 그림을 그리는 격이라고 느껴지는데 어떻게 하면 사용성을 해치지 않고 서비스의 메인 플로우 흐름을 자연스럽게 이 핵심 기능을 제공할 수 있을것인지에 대한 문제가 있다. 멘토님께서는 이러한 방향이 맞는 것인지 의심되도 일단 최대한 많은 화면을 설계해보는것을 권하셔서 모바일뿐만 아니라 이전에 말씀주셨던 스티어링 휠을 활용한 폼팩트 디바이스 화면까지 시안을 제작해보는 시도를 가져봤다. 어떤 방법이 정답이 될지는 모르겠지만 최대한 많은 화면을 도출해본다면 그 중에 하나정도는 얻어 걸리지 않을까 싶다..! (긍정적인 생각)


Try
"잘되고 있고 잘 끝낼 것이다"

우리팀의 큰 장점을 뽑으라고 하면 끈기인 것 같다. 하다가 아닌것 같다 싶더라도 다른 방법을 모색하고 어떻게든 출구를 찾아낸다. 끈기가 없고 하고자하는 욕심이 없었더라면 진작에 도중에 포기하는 프로젝트가 되었을 것이라고 생각된다. 지금까지는 기존 IA에 설계된 화면 플로우 흐름이 어느정도 나왔고 이젠 우리 서비스의 킬러 콘텐츠라고 할 수 있는 AI CCTV 모니터링 화면과 주차장 진입 후에 대한 화면들만 적합하게 나온다면 우리가 생각했던 문제들을 해결할 수 있는 아웃풋을 마무리할 수 있게 된다.

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Ayoung Jo

Ayoung Jo

이야기로 마음을 치료하고 성장할 수 있다면?

"왜 내 마음을 몰라주지? 왜 나를 이해하지 못하지?"

세상에 혼자인 것 같은 느낌, 그럴 때 누구나 이해와 공감이 절실히 필요합니다.

그래서 우리는 [Planet C : Explore My Universe] 스토리 게임을 만들었습니다.

이야기를 통해 감정과 생각을 치유하고 성장하는 경험이 가능하다는 믿음이 원동력이 되었습니다.

이번 MVP는 많은 이가 공감할 수 있는 '외로움'이 주제입니다.

[Planet C]에서 주인공이 되어 게임 속 캐릭터들과 소통을 경험하며,

스스로의 마음을 알아가고 현실에서 어떻게 해야 할지 배울 수 있습니다.

[Planet C]는 즐겁게 플레이할 수 있지만, 단순히 시간을 보내는 소모성 도구가 아닙니다.

삶에서 겪는 어려움과 문제를 게임을 통해 해결하는 과정에서 진짜 '나'를 찾을 수 있습니다.

그리고 그 과정 속에서 우리 삶에 숨겨진 중요한 가치와 의미를 발견할 수 있습니다.

때론 절망감을 느낄 수도 있지만, 그 절망 속에서도 희망은 항상 있다는 다들 잊지 않으셨으면 좋겠습니다.

노코드 툴과 생성AI로 만든 테스트 버전이라 개선할 점이 많습니다!

1) 테스트 완료 후 홈버튼을 눌러 설문을 제출해주시거나

2) 댓글/커피챗으로 피드백주시면 감사드리겠습니다.

의견 주신 분들께는 추첨으로 스타벅스 아메리카노 기프티콘을 드리니 많은 참여 부탁드립니다~! 😄

[Planet C : Explore My Universe]

http://planet-c.bubbleapps.io

[게임 소개]

전쟁으로 폐허가 된 미래의 지구, 그리고 미지의 C행성.

이 두 개의 세계가 만나면 어떤 이야기가 펼쳐질까요?

당신은 지구의 외교관으로 C행성에 파견되었습니다.

지구인이 C행성에 정착할 수 있도록 우주인들과 유대감을 쌓아야 합니다.

뜻하지 않게 불시착한 당신을 구해준 C행성의 루미.

루미는 어떤 존재일까요? 어떤 이야기를 갖고 있을까요?

C행성의 우주인들과 교류하면서

당신의 마음의 소리를 듣고 원하는 대로 선택해보세요.

감동, 우정, 내면의 성장을 경험하게 될 것입니다.

이제 Planet C에서 새로운 이야기를 펼쳐보세요.

#SF #미래 #우주 #심리 #인터랙티브

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김회연

김회연

10/10 [9주차] UI작업

KEEP

다양한 UI화면 구성을 시도하고 컨셉에 맞는 화면 선정

 다른 서비스들을 많이 찾아보면서 공부를 하였고 공부한 것을 응용해 우리 ‘댕동’ 서비스의 컨셉에 맞게 화면을 구성하려고 노력하였다

Problem

디자인 시스템의 필요성, 컬러 적용 어려움

작업을 진행하면서 왜 디자인 시스템이 필요한지 느낀 한 주였다
디자인 시스템이 제대로 잡히지 않은 상태에서 팀원들끼리 각자 페이지를 작업하다 보니 미세한 차이들이 많이 생겼고, 팀 미팅을 하면서 다시 맞춰 나가려니 많은 시간을 소비해 진도가 더디게 나가는 느낌이었다

정보 위계를 고려하여 컬러와 텍스트를 사용해야 하는데 어떤 부분을 컬러로 지정할지 어떤 부분을 텍스트로 중요도를 보여줄지에 대한 고민을 많이 하게 된 것 같다

Try

우선 Keep going

우리가 필요한 페이지를 빠르게 작업하는 것이 필요하다. 자주 사용하는 것을 컴포넌트로 만들어 적용하고, 현재 우리 서비스가 가장 중요하게 생각하는 플로우에 맞게 작업을 진행 해야 한다

느낌점

꼼꼼해야 하지만 빨라야 하고 UX 부분도 챙겨야 하는 참 어려운 직업인 것 같다..

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이정민

이정민

[Tip] 생각보다 트랙션 나오는 슬랙 이모지 사이트 👨‍💻

샘 알트먼 이모지 버전.png슬랙 이모지 만들기 AI와 함께 라면 어렵지 않아요 👋

여러분 다들 슬랙 사용하시나요?

슬랙(Slack)은 글로벌 1위 기업용 메신저로 22년도 기준 100대 기업 중 77 곳이 슬랙을 사용하고 있습니다.
사실 슬랙의 첫 시작은 게임(tiny spec)이었는데, 나중에 메신저로 피벗해서 큰 성공을 거두었습니다.

엔터테인먼트 기업으로 시작한 슬랙에 "일하는데 꼭 진지해야 되나?"라는 의구심에서 탄생한 슬랙 메신저의 정체성을 이루는 요소가 있습니다.

바로 이모지(Emoji) 입니다.

저희 회사 뿐만 아니라 다양한 스타트업, AI 커뮤니티의 슬랙을 보면 이모지를 정말 잘 사용하고 있는데요.

소통을 캐주얼하게 해준다는 점에서 큰 효과를 주는 것 같습니다.

그런데 남들 모두가 사용하는 이모지, 스타트업은 그런 거 안 좋아하잖아요.

차별화(?)를 위해 슬랙 이모지를 직접 만들거나 아니면 다른 홈페이지에서 가지고 오곤 합니다.

그래서 그런지 슬랙 이모지 사이트... 접속량이 꽤 있습니다. 세 개의 사이트를 살펴보면요.

  1. https://slackmojis.com/

image.png월간 방문 횟수 260K (23.09 기준)

  1. https://emoji.gg/

image.png

월간 방문 횟수 845K (23.09 기준)

  1. https://emoji-gen.ninja/ko/

image.png월간 방문 횟수 34K (23.09 기준)

오... 단순한데 많은 사람들의 관심을 이끌어 내었습니다.

그리고 이러한 관심을 잘 간파한 우리 오픈 소스 진영 내 한 개발자가 이모지의 창의성을 극대화한 서비스를 하나 들고 옵니다.

바로 https://emojis.sh/ 입니다.

우선 서비스 개발자의 말부터 들어 봅시다.

https://twitter.com/pondorasti/status/1709776270014443895

image.png런칭 24시간만에 160,000 개의 이모지 생성, 31,000명 방문...

현재 420,000 개의 이모지가 생성된 것으로 나오니 대략 80,000명이 방문했을 것으로 예측됩니다.

(물론 서비스 운영해보신 분들은 아시겠지만 열성 유저가 저 이모지의 대부분을 만들었을 수도 있습니다)

그런데 특이한 것이 보이죠?

바로 600개의 깃헙 스타입니다. 바로 오픈 소스로 홈페이지를 공유한 것인데요.

홈페이지를 봐야겠습니다.

image.png홈페이지는 정말 단순합니다. 이모지로 만들고 싶은 내용 입력 후 생성.

과정은 텍스트 필터링, 입력값에 어울리는 '이모지스러운' 이미지 생성, 배경 제거 의 순으로 진행되는 것으로 보입니다.

그리고 오른쪽 상단에는 깃헙 로고가 있는데 클릭하면 위 홈페이지의 전체 코드가 담긴 repo 로 연결됩니다.

이렇게 글로벌 레벨에서는 오픈 소스 생태계가 생각보다 정말 활발히 운영되고 있습니다.

그래서 저도 하나 공유를 드려볼까 하는데요. 슬랙 이모지 한 번 직접 만들어 봅시다.

sam altman with thumbs up _ios _2_clipdrop-background-removal.png저는 전 세계 3위, AI 분야 1위의 기업 가치를 자랑하는 오픈 AI 의 CEO 샘 알트먼이 참 대단한 사람이다 라고 생각합니다. 오픈 소스에 대척점에 서기는 했지만, Y Combinator 의 성공적인 운영에 이어 새로운 패러다임을 이끌어 나가고 있다는 점에서 존경스럽습니다.

그런 점에서 멋진 사람의 '따봉'이 좀 더 있어 보이는 것 같아(개인적인 생각) 저희 팀의 슬랙 이모지로도 알트먼의 따봉👍을 사용하기 시작했습니다.

슬랙 캡처.png

이런 샘 알트먼 이모지를 만들기 위해선,

  1. Colab 을 킵니다. 그리고 라이브러리를 다운 받습니다.

!pip install -U git+https://github.com/huggingface/diffusers.git
!pip install -U transformers accelerate xformers safetensors

  1. Stable Diffusion XL 을 세팅합니다. iOS emoji 의 파인튜닝 모델과 함께요.

import torch
from diffusers import AutoencoderKL, DDIMScheduler, StableDiffusionXLPipeline

# Set Scheduler
ddim = DDIMScheduler(
    num_train_timesteps=1000,
    beta_start=0.00085,
    beta_end=0.012,
    beta_schedule="scaled_linear",
    clip_sample=False,
    set_alpha_to_one=False,
    steps_offset=1,
)

# Set Decoder
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(
    "madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", torch_dtype=torch.float16
)

model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"

# Set Stable Diffusion
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    model_id,
    vae=vae,
    scheduler=ddim,
    torch_dtype=torch.float16,
    variant="fp16",
    use_safetensors=True
).to("cuda")

# For efficient memory
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()

# IMPORTANT!!! Set LoRA of iOS emoji
pipe.load_lora_weights("camenduru/ios-emoji-xl", weight_name="ios_emoji_xl_v2_lora.safetensors")
pipe.fuse_lora(lora_scale=0.6)

  1. 입력값을 넣어 생성합니다.

prompt = "A TOK emoji of Sam Altman"
negative_prompt = "ugly, deformed, noisy, blurry, distorted, grainy, text, cropped"
generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(42)
image = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=negative_prompt, num_inference_steps=40, generator=generator)
image = image.images[0]

  1. 그 결과는 바로 다음과 같습니다.

sam altman _ios _pre.png좋은데 샘 알트먼이라고 하기에는 조금 애매합니다.

이럴 때는 IP-Adapter 를 사용해 참고할 만한 이미지를 일부 반영해 이미지를 생성해줍니다.

저는 샘 알트먼의 프로필 이미지를 참고하도록 사용했습니다.

from ip_adapter import IPAdapterXL

image_encoder_path = "/content/h94/sdxl_models/image_encoder" 
ip_ckpt = "/content/h94/sdxl_models/ip-adapter_sdxl.bin"  
ip_model = IPAdapterXL(pipe, image_encoder_path, ip_ckpt, device="cuda")

코드를 간략히 보면 이미지를 반영하는 image encoder 와 이미지를 생성하는 스테이블 디퓨전 모델에 반영되는 weight 값이 설정 되어야 함을 알 수 있습니다.

images = ip_model.generate(pil_image=profile_image, num_samples=1, num_inference_steps=50, seed=164710062023, prompt="A TOK emoji of a man with thumb up", negative_prompt="low quality, blurry, mutated", guidance_scale=7.5, scale=0.75)

profile_image 에 위 샘 알트먼의 프로필 이미지를 입력하고 기존과 동일하게 입력하여 이미지를 만들면 됩니다. 저는 '따봉을 주는' 샘 알트먼의 이모지가 필요했기 때문에 입력 값에 'with thumb up" 을 집어넣어 주었습니다.

그래서 나온 결과는 바로

sam altman with thumbs up _ios _2.png

위 이미지를 배경만 제거하면 슬랙 이모지에 사용할 수 있는 이미지가 만들어 지게 됩니다. 시도해 볼만 한가요?

당장은 코드 작업이 좀 불편한 분들이 계실 수도 있어서 저도,

  • Vercel 로 빠르게 웹페이지 배포 후 공개 (돈 많이 나갈 예정)

  • 특정 부위 묘사 잘하는 AI 모델 자체 개발 (새벽 남는 시간 데이터셋 모으는 중)

을 고민해 보고 있습니다.

스모어톡과 함께 이미지 AI를 기업 내에 도입하고 싶은 분들은 커피챗, 미팅 등으로 편하게 연락주세요 :)


이정민 (스모어톡, tonylee@smoretalk.io)

플라멜 Flamel v0.1

프롬프트 엔지니어링이 필요 없는 가장 쉬운 검색형 이미지 생성 서비스

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이스터에그캠프

이스터에그캠프

🧡서비스 중간 리뷰🧡 @주찾아

열정 뿜뿜 두 남자의 모빌리티 사랑... ‘고하이’팀 :) @고건 @이형진
8주 동안 진행한 UX리서치와 핵심기능 도출 과정을 공개합니다!

1.png2.png3.png4.png5.png6.png7.png8.png9.png

이렇게 열심히 도출한 리서치 인사이트를 꽉!! 잡으며 메인 플로우 UI를 채워나갈 예정이라고 하네요!

고하이팀의 최종 디자인을 기대해주세요 💪🏻🙋🏻‍♂️🙋🏻‍♂️🔥

@이스터에그캠프
@easteregg.official 인스타그램에서도 해당 콘텐츠를 만나보실 수 있어요 :)

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임준택

임준택

도로시 AI, 프로덕트 헌트 10위안에 들고싶어요!

안녕하세요! 도로시 AI를 만들고 있는

래빗홀의 임준택 입니다.

어제 드디어 product hunt에 프로덕트를 올려보았습니다!

UPVOTE 한번 부탁 드립니다!
현재 최고 15위인데 더 올라가고 싶어요 ㅠㅠ

https://www.producthunt.com/posts/dorosi-ai-for-all-story-dreamers

얼마전 디스콰이엇에 프로덕트 등록을 하였는데, 많은 관심을 가져주셔서 감사합니다!

저희 도로시 AI는 단순히 동화책 생성을 넘어,

이야기로 4-7세 아이들의 상상력과 창의력을 발달 시켜주는

이야기 샌드박스 서비스로 확장 하려고 합니다.

직접 만드는 동화책이라는 점에서,

독서를 싫어하는 아이도 동화책에 관심을 가지게 만들어 줍니다.

곧 인터렉션 동화책 제작 기능을 출시하는데,

인터렉션 게임처럼 동화책 장면 하나하나를 스스로 선택해서 만들어가는 기능입니다.

다가올 AI시대에 아이들의 창의력이 더 발달 할 수 있도록,

제가 조금만 기운 낼 수 있도록,

조금만 도와주세요!

변화된 도로시AI를 확인해보시고!
많은 upvote와 comment, review 부탁드립니다!
https://www.producthunt.com/posts/dorosi-ai-for-all-story-dreamers

맞춤형 동화책 제작 서비스. 도로시 AI

간단한 정보만 입력만으로 맞춤형 동화책을 만들어 드려요!

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엘리

엘리

영업 전문가님들의 도움이 필요합니다!

안녕하세요 토폴록 김현정(Ellie)입니다!

이번에 B2B 영업 직군의 업무 형태를 파악하고자 약 3~5분짜리 설문조사를 준비를 해봤는데요, 시간이 괜찮으시다면 B2B 세일즈 업계 분들의 도움을 부탁드리려고 합니다
🥹🥹🥹

저희 토폴록 서비스를 간략하게 설명드리자면 “B2B 세일즈 지원 플랫폼”으로

영업하시고자 하는 타겟 기업의 영업 정보(구매/도입 검토 요건 등)를 제공해드리며, 해당 기업으로부터 니즈가 발견될 경우 의사결정권자와의 미팅까지 주선해드립니다.

설문조사 및 인터뷰 참여자에게는 토폴록 서비스를 통해 접근하기 어려웠던 영업 대상 기업의 결정권자와의 미팅 주선을 무료로 도와드릴 예정입니다.

많은 분들의 참여 부탁드리며, 토폴록 서비스에 관심있으신 분들은 언제든지 문의 부탁드립니다 😄

감사합니다!

설문조사 링크: https://tally.so/r/w477qX

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Richard Lim

Richard Lim

DADB(Data Analyst Digital Brain) 를 소개합니다.

DADB.jpeg

데이터 분석가 직무를 꿈꾸고 있나요?
꾸준히 성장하는 데이터 분석가로 성장하고 싶나요?
데이터 분석 프로젝트를 성공적으로 완료하고 싶나요?
데이터 분석에 도움이 되는 자료들을 정리하고 싶나요?

성장하는 데이터 분석가(DA)를 위한 디지털 브레인 (DB)를 소개합니다.

#노션 으로 만든 #DADB 는

데이터 분석가가 어떤 업무를 하는 사람(Who is DA)인지 알려줍니다.
데이터 분석에서 가장 많이 사용하는 프레임워크(Framework)들을 소개합니다.
데이터 분석에 필요한 스킬셋(Skillset)을 알려줍니다.
데이터 분석 프로세스(Process)에 대해 알려줍니다.

데이터 분석, 더 이상 디지털에서 헤메지 마세요.
#데이터리차드 가 데이터를 재미있고 가치있게 배울수 있도록
함께하겠습니다.

ps. DADB의 예상 출시 일자는 10월 20일입니다.
사전 예약을 받고 있습니다. 아래의 폼에서 신청해주세요.

사전 예약 신청하기: https://tally.so/r/wvD2Rl

#데이터분석가 #데이터교육 #디지털브레인

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나영

나영

고객 집중을 넘어 고객 중심으로

안녕하세요, 저는 실무역량 기반 채용플랫폼 '미니인턴' 서비스 운영을 담당하고 있는 (주)오픈놀 제나영 연구원이라고 합니다.

오늘도 CX 관련하여 고객 중심 비즈니스의 중요성에 대해 말씀드리려고 합니다.

고객 중심 기업이 얻는 성과는 대단합니다.

그 예시로 고객 중심 기업은 고객에게 초점을 맞추지 않는 기업보다 60% 더 많은 수익을 창출합니다.

이렇게 고객 중심적이라는 것은 회사가 내리는 모든 단일 결정에서 고객을 최전선에 두는 것을 의미합니다.

그렇다면 '고객 집중'과 '고객 중심'의 차이는 무엇일까요?

1. 고객처럼 생각하라.

고객 집중적이라면 고객을 이리저리 관찰 분석하고 어떻게 하면 제품을 팔까 고민하지만, 고객 중심적이라면 고객의 관점에서 문제와 상황 전체를 바라봅니다.

2. 고객이 원하는 것이 아니라 필요로 하는 것을 다루어야 한다.

고객 집중적이라면 고객의 말을 잘 듣고 고객이 원하는 걸 주기 위해 애쓰지만, 고객 중심적이라면 고객의 필요를 잘 이해하고 이를 이뤄내기 위해 애씁니다.

3. 단순 제품을 제공하는 게 아닌 해결책을 제공하라.

고객 집중적이라면 개별 고객이 원하는 것에 어떤 상품과 서비스가 딱 맞는지 각각 찾기 위해 노력하지만, 고객 중심적이라면 고객의 장기적인 경험을 최적화하면서 전반적인 해결책을 찾기 위해 노력합니다.

4. 고객의 생애가치에 집중하라.

고객 집중적이라면 모든 고객을 잘 대하고 최상의 서비스를 제공하고자 노력하지만, 고객 중심적이라면 고객의 생애 가치를 기반으로 핵심 고객 그룹이 누구인지 이해하고 핵심고객 관리에 집중합니다.

5. 반응하지 말고 주도하라.

고객 집중적이라면 고객을 열심히 따르며 개별 고객에게 맞는 상품과 서비스를 발견하기 위해 애쓰지만, 고객 중심적이라면 핵심 고객 그룹에 집중하여 그들의 필요를 정의하고 그들의 문제를 해결하기 위해 노력합니다.

'고객 중심'이라는 것은 결국 고객에 맞춰주기만 하는 것보다는 고객을 미리 파악하고 핵심 고객을 관리하는 것이라는 생각이 듭니다.

공유드리는 정보 관련하여 궁금하신 점은 편하게 댓글 달아주세요!

더불어 기업에서 고민하고 계신 부분에 대한 참가자들의 아이디어를 얻을 수 있는 '미니인턴'에도 많은 관심 부탁드립니다. :)

📝미니인턴 신청 링크: https://forms.gle/ZiwtzUBdTZix6WCXA

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김동훈

김동훈

그.. CX선배님들 훈수 부탁드립니다.

훈수까지는 아니더라도 영감이 될 수 있는 인사이트 글이 있다면 부탁드려요.

저희가 지난 3분기부터 CX팀을 만들어서 조금씩 나아지고 있는데요.

아직까지 여러모로 부족한 부분이 많습니다.

CX팀을 빌딩하면서 읽기 좋은 아티클이나 필독 도서가 있으시다면

거침없이 훈수 부탁드리겠습니다. 뭐든 좋습니다🔥

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한진

한진

오디오북 메모

  1. 국내 웹소설 시장 - 1조 850억 ( 문광부 추산 )

  2. 국내 오디오북 시장 - 800억 (M, W사 포함)

  3. 제작 방식 - 성우 더빙 위주

  4. 제작 방식의 한계 - 고 비용, 대량 생산 불가능

  1. 음성합성 오디오북의 기술적 장벽

    - 적합한 음성의 부족 / 대화체 문장, 억양의 부자연스러움

  2. 주요 플레이어들의 문제점

    - 대량 생산이 불가능한 UI
    - SNS, 유튜브 크리에이터 겨냥

  3. 필요한 기능

    - 텍스트에서 대사 구분하고 화자/배역 이름 삽입
    - 20개 국어 이상의 자동 번역

    - 자유로운 목소리 추가가 가능한 음성합성

    - 텍스트의 배경을 분석하여 이미지 생성

    - 오디오/이미지 삽입.편집이 가능한 저작화면

이 5개중 2개는 적당한 API를 찾았으나 테스트는
못한 상태 입니다.

많은 개발자 분들과 소통하기 위한 아이디어 메모 입니다. ^^

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문정민

문정민

여러분의 서비스에서는 어떤 지표를 보고계신가요?


안녕하세요. 호패의 프론트엔드 챕터 문정민입니다.

저희팀 호패는 Furo 라는 이름으로 여러가지 서비스를 만들며 제공하고 있습니다.

감사하게도 최근 저희는 미국에서 투자를 받게되었습니다.

이를 계기로, 미국에서 다양한 고객들과 교류하며 귀중한 경험을 쌓고 있는데요.

그 중에서도 인상깊은 경험은 미국에서 만난 우수한 서비스들이 'Building in Public'의 원칙을 따르며 그 과정과 결과를 공유하고 있다는 것이었습니다.

그래서, 이를 본받아 저희도 이번 업데이트 내용을 디스콰이엇을 통해 공유하려 합니다.

바로 지금이요!


image.png


여러분의 서비스에서는 어떤 지표를 보고계신가요?

데이터와 지표는 우리에게 현재의 위치를 일깨우고 나아갈 방향을 제시하며

때로는 미래의 성장을 예측하게 합니다.

어젯밤에도 지표하나에 울고 웃은 분 메이커분들... 여기 계신가요?

그렇다면 여러분의 서비스에서는 어떤 지표를 중요하게 보고계신가요?

정말 알고 싶네요! 저희가 쏙쏙 제공해드리고 싶거든요.

이 질문을 드리게 된 배경은 저희가 새로 런칭한 기능이 바로 "Analytics" 이기 때문입니다.

Furo 는 여러분의 서비스에 로그인과 회원가입을 간편하게 구현할수 있도록 모든것이 준비된 IAM SaaS입니다.

Furo 콘솔에 오시면 이제 Analytics 페이지를 만나보실 수 있습니다.

이 페이지를 통해 저희 사용자들이 그들의 서비스에 대한 점점 더 깊은 통찰을 얻는데 도움을 드리고 싶어요.


업데이트 주요 내용

이걸 쓰려던건데...! 서론이 길었습니다.

이번 업데이트에서는 아래와 같은 지표를 제공합니다.

  • 소셜 로그인 통계: 우리 서비스에 가장 많이 사용되는 소셜 로그인 방법을 확인하고 전략을 재조정해보세요.

  • MAU & DAU 그래프: 일별/월별 사용자 활동 패턴을 분석하여 서비스의 활성도를 확인하세요.

  • Total Users / New Users: 서비스의 전체적인 성장 트렌드와 신규 사용자 유입을 쉽게 파악하세요.

설명드린 지표들을 일간, 주간, 월간으로 확인하실 수 있어요.

그리고 데이터들을 효과적으로 확인하실 수 있게 세 가지 주요 섹션으로 구분하였습니다.

앞으로 각 영역에서는 아래와 같은 통찰을 얻을 수 있도록 지속적으로 지표를 업데이트 할 예정입니다.

  • Primary Metrics: 서비스의 핵심 활동성과 성장지표를 한눈에 파악할 수 있도록

  • Conversion Metrics: 사용자의 행동 패턴을 깊게 이해할 수 있도록

  • Service Metrics: 지속적인 활동성을 통한 성장을 확인할 수 있도록


Primary Metrics: 서비스의 핵심 활동성 확인하기

여기서는 서비스의 핵심 활동성과 성장 지표를 볼 수 있어요.

페이지의 가장 상단에 있는 이 섹션에서 숫자로 핵심지표를 확인할 수 있습니다.

지금은 MAU / DAU 그리고, 신규가입자 / 전체사용자 수로 표시되는데요.

이전 구간과의 비교를 함께 제공합니다.


Conversion Metrics: 사용자의 행동 패턴을 깊게 이해하기

여기에서는 사용자의 행동 패턴을 깊게 이해할 수 있도록 관련내용을 보여드릴 예정이에요.

image.png

저희가 준비한 내용은요.

✅ Login Method: 가장 많이 사용되는 소셜 로그인 방법을 확인하고 전략을 재조정해보세요.

✅ Login Success/Fail Rate: 로그인 성공 및 실패 비율을 통해, 사용자의 로그인 경험을 파악하실 수 있습니다.

✅ Wrong Password: 비밀번호 오류 횟수를 통해 보안과 사용자 편의성에 대한 피드백을 받을 수 있습니다.

✅ Sign-up Duration: 사용자가 회원가입을 완료하는 데 걸리는 평균 시간입니다. 이를 통해 회원 가입 프로세스의 효율성을 측정하실 수 있습니다.

🔄 (데이터 쌓는중) 페이지별 전환/이탈률: 생생한 데이터를 퍼널차트로 보여드릴 예정입니다.

💌 + 여러분의 제안을 통해 더 좋은것으로 보여드릴게요

사실 더 WOW~한 내용들이 있는데 열심히 뒤에서 작업중이에요.


Service Metrics: 지속적인 활동성을 통한 성장 확인하기

기간별 MAU와 DAU의 평균 및 추세를 한 눈에 확인하실 수 있습니다.

image.png

  • 기간별 MAU: 최대 12개월 동안의 월별 활성 사용자 추세를 확인하실 수 있습니다.

  • 기간별 DAU: 최대 90일 동안의 일별 활성 사용자 추세를 확인하실 수 있습니다.


부끄럽지만... 이런것은 신경썼어요

애널리틱스 페이지도 다양한 환경에서 편하게 보실 수 있도록

모바일이던, 태블릿이던 어떤 사이즈에도 보시기에 불편함이 없도록 했구요.

image.png

그리고 만약 데이터를 제공하기에 충분히 쌓이지 않았다면

아래와 같은 화면을 보실수도 있어요 😢

데이터가 충분히 쌓이게 된다면, 안개가 걷어지고 선명한 데이터가 나타날거에요.

image.png

이외에 곳곳에 숨겨진 저희들의 세심함을 오셔서 발견해주세요.

물론 당연히 있어야 하지만 놓친 부분에서도 많은 피드백을 부탁드립니다.


앞으로의 계획

지표는 현재의 숫자를 통해 미래의 행동을 결정하는 만큼,

로그인에 대한 인사이트는 저희가 최상으로 제공할 수 있기 위해 다양한 시도들을 해볼예정이에요.

현재 상태에서 회원 전환률을 높이려면, 어떤 행동을 하는 것이 좋을지에 대한 인사이트.

저희 시스템이 가진 노하우를 동반한 제안.

미래를 예측하고 미리 움직일 수 있게하는 Forecast 까지.

점점 더 발전하는 Analytics가 되도록 물밑에서 발길질을 계속 할 예정이에요.

저희 Furo 는 실제 사용자의 피드백을 주고 받으며 지속적으로 서비스를 개선하고 있어요.

추가되는 기능과 다양한 개선 사항들에 대해서도 소식을 전하겠습니다.


저희 다양한 서비스들이 더 있어요

저희는 미국에서 탄탄한 로그인 방패 LADS도 만들고 있어요!

더 궁금한 내용이 있으시다면, 여기에도 관심가지고 둘러봐주세요!.

그럼 다음 소식들고 또 오겠습니다!

Furo IAM

로그인을 5분 만에 구현하는 IAM SaaS

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4
DELdot

DELdot

Review | 초기 스타트업의 부트스트래핑 사례: (주)블랙루비 스튜디오

🐇 스타트업 혹한기가 오면서 부트스트래핑에 대한 이야기가 종종 오가는 것 같습니다. 부트스트래핑 이야기가 나오면 함께 잘 언급되는 이야기가 블랙루비 스튜디오의 사례인데요, 연구 자료가 있을 정도로 유명한 사례이기도 합니다. 그동안 귀찮다는 이유로 읽어보지 않았던 자료를 이제서야 리뷰해 보았습니다.

🍟 [ 원문 DBpia Link ]

초기 스타트업의 부트스트래핑 사례: ㈜블랙루비 스튜디오 | DBpia

2019년에 나온 자료로, 블랙루비 스튜디오 창업자 소재우 대표와 수차례 진행한 인터뷰 내용을 중심으로 작성되어 있어 실제 초기창업팀이 내부에서 겪는 고군분투를 느낄 수 있었습니다.

원문을 꼭 읽어보시길 추천 드립니다.

블랙루비 스튜디오

  • 블랙루비 스튜디오는 2016년 학양대학교 출신 소재우 대표가 창업한 학생창업 기업으로, 글로벌 Big tech 기업들의 주요 뉴스를 수집해 요약 제공하는 서비스를 제공했습니다.

글로벌 5대 플랫폼 기업 정보를 실시간으로…

  • 그리고 창업 2년 후, 상대적으로 빠른 시간에 네트워크 구축 솔루션 기업 (주)아이크래프트에 인수되어 화제가 되기도 했습니다.

아이크래프트, AI전문 개발사 블랙루비스튜디오 인수

  • 블랙루비 스튜디오의 시작은 사실 소재우 대표가 좋아하던 게임을 직접 만들어보기 위한 것이 계기였다고 합니다.

  • 이후 당시 제작한 엔진이 기반이 되어 파생 서비스들이 운영되고, 엑싯에 이르게 됩니다.

부트스트래핑

  • 이론적으로는 부트스트래핑(Bootstrapping) 또는 재무적 부트스트래핑(Financial Bootstrapping)이란 신생 기업이 외부 자금 조달에 대한 의존도를 줄이면서도 새로운 기회를 추구할 수 있게 하는 행위로 설명된다고 합니다.

  • 외부 자금 유입을 최소화하고, 내부적으로 자금 문제를 해결해 기업이 초기에 겪는 어려움을 극복하기 위한 하나의 방법을 의미한다고 합니다.

  • 학술적으로 이해하려니 조금 어렵지만, 결국 대량의 부채나 지분이 과도하게 희석되는 투자는 이자 혹은 경영권 위협이라는 리스크가 존재하므로, 이를 지양하고 어떻게든 내부 효율화와 스스로 수익을 만들어내 살아남는 방식으로 이해했습니다.

  • 재미있는 점은, 연구의 관점에서는 부트스트래핑이 스타트업의 성공에 미치는 영향에 대해 논쟁의 여지가 있다고 합니다.

    • 부트스트래핑을 긍정적으로 보는 관점에서는 당연 기업 운영의 효율화, 생존 기회 향상 등의 장점이 있다고 보고 있고,

    • 부정적으로 보는 관점에서는 기업이 비용 절감과 같은 내부 효율화와 통제에 집중하는 바람에 새로운 기회를 무시할 수 있고, 향후 투자에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 보고 있습니다. 또한 스스로 모든 것을 해결하는 분위기가 결국 창업가에게 중요한 업무보다 가치가 적은 업무에 많은 시간을 소비하게 만든다고 보고 있습니다.

블랙루비 스튜디오의 부트스트래핑 사례

  • 본 연구자료에서는 블랙루비 스튜디오의 부트스트래핑을 아래의 총 7가지로 소개하고 있습니다. (각 표현은 원문에서의 표현을 제가 이해한 방식으로 각색하였습니다.)

    1. 창업가의 자기 자금 활용

    2. 팀원 인건비 지연 지급

    3. 아웃 소싱(외주 개발) 활동

    4. 사무실 비용 절감

    5. 각종 거래 비용 절감

    6. 정부 보조금 활용

    7. 채용에 드는 리소스 효율화

1. 창업가의 자기 자금 활용

  • 소재우 대표는 창업 전 고등학생을 대항으로 하는 과외로 벌어들인 800만원, 프로그래밍 외주 개발을 통한 1,200만원의 자금을 모아 창업 자금으로 활용했다고 합니다.

  • 이러한 활동을 창업 이후 멈춘 것이 아니라, 창업 초기 7~9개월 가량 병행을 하며 팀 유지 비용을 충당했다고 합니다.

  • 소재우 대표는 당시 이러한 근무량을 커버하기 위해 새벽까지 일을 해야했다고 하는데, 때로는 이러한 개인적인 기여를 무의식적으로 팀원들에게 표현, 팀원들로 하여금 부담감으로 작용해 떠나가게 하는 결과를 만들기도 했다고 합니다.

2. 팀원 인건비 지연 지급

  • 회사 극 초기에는 수입이 발생하면 50%는 회사의 자금으로 남겨두고, 나머지 50%를 인원수만큼 배분해 인건비로 지급했다고 합니다.

  • 또한 팀원들이 원한다면 회사의 재무 상태를 전부 공개하기도 했다고 하는데요, 개인적으로는 창업 초기부터 뜻을 함께하기로 한 멤버들이었기에 가능했던 방법이라는 생각이 듭니다.

3. 아웃 소싱(외주 개발) 활동

  • 블랙루비 스튜디오 역시 외주 개발을 통해 부족한 운영비를 충당했습니다.

  • 주로 2~3개월 주기로 외주 프로젝트를 진행하고, 이 돈으로 다시 2~3개월은 제품 개발에 시간을 투자했다고 합니다.

  • 아마 요즘의 대부분의 스타트업들 역시 부족한 자금 충족을 위해 외주 개발을 가장 많이 활용하고 있을 것이라고 생각되네요.

4. 사무실 비용 절감

  • 블랙루비 스튜디오는 최초 창업시에는 별도 사무실을 두지 않고, 멤버들이 소재우 대표가 살던 옥탑방에서 함께 작업을 하며 지냈다고 합니다.

  • 그러나 업무 공간과 생활 공간의 분리가 되지 않아 결국 몇 개월 뒤 9평 정도의 작은 공간에서 4~5인이 함께 작업을 했다고 합니다.

5. 각종 거래 비용 절감

  • 소재우 대표는 외주 잔금을 못 받은 경우 진행하는 소송을 비롯해 특허 출원, 법인 설립, 세무 처리 등의 작업 시 스스로 해결할 수 있는 서류작업은 최대한 직접 행하는 방식으로 전문가 활용에 드는 비용을 절감했다고 합니다.

  • 예를 들면 소송의 경우 내용 증명을 직접 작성하고, 세무 처리의 경우에도 많은 작업은 직접 처리하고 월 10만원 정도의 세무사 비용만을 지불했다고 합니다.

  • 어떻게 보면 대표자의 리소스가 정말 많이 들 수 있는 부분인데, 시간과 노력의 분배가 정말 쉽지 않았을 것이란 생각이 듭니다.

6. 정부 보조금 활용

  • 많은 스타트업들이 그렇듯, 블랙루비 스튜디오도 정부 보조금을 적절히 잘 활용했습니다.

  • 예비 창업자 대상 지원 사업, 대학 관련 지원 등을 활용했다고 합니다.

7. 채용에 드는 리소스 효율화

  • 소재우 대표는 창업 준비 과정에서 각종 분야의 스터디를 모집, 다양한 인력들을 만나보고 이를 팀원 채용으로 이어지게 했다고 합니다.

  • 채용시 지원자에 대한 정보 비대칭성이 강하기 때문에, 이에 대한 정보 파악에 드는 비용을 줄이기 위함이라고 설명하는데요, 리뷰하면서 든 개인적인 생가은 역량/팀워크 측면 가장 잘 맞는 인원을 골라내기 위해서는 좋은 방법이지만, 대다수의 스타트업은 적용하기 불가한 방법이거나 지속하기 어려운 방법이란 생각이 들었습니다.

🐧 이상 블랙루비 스튜디오 사례를 리뷰해 보았는데, 원문을 읽으면서 인상 깊었던 것은 각종 비용 절감을 위한 날것의 이야기들 이었습니다. 어쩌면 스타트업이라면 생존을 위해 매번 고민해야 하는 문제이고, 한편으론 ‘살림 노하우’같은 이야기들이라 학술적으로 정형화하기 어려운 영역인 것 같습니다. (원문에서 언급한 Winborg & Landstrom(2001)이 분류한 32개의 부트스트래핑 방법을 보아도 그렇네요.)

말 그대로 노하우성 운영 방법들이기에, 특히 극초기 기업의 경우 많은 스타트업들과 적극 교류하고 이러한 노하우들을 서로 공유해나가는 것이 좋겠다는 생각을 해봅니다. (커뮤니티를 만들어봐도 재밌겠다는 생각이 듭니다)

🦊 (Ref.) Winborg & Landstrom의 논문(2001) [ Link ]

블로그에도 글을 올리고 있습니다 :)

https://inblog.ai/deldot

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Johnny

Johnny

B2B 서비스 고도화에 성공 방정식은 없는 것 같습니다.

나는 캔디데이트란 서비스를 23년 2월에 런칭하면서 사전신청자가 70%의 올가닉하게 가입하는 것을 경험했다. 그리고 기능 문의, 결제 문의 등이 몇몇 기업에서 강하게 들어오면서 [되는 포인트]를 짚었다는 걸로 너무 행복한 상반기를 보내는 시간이었다. 9개월이라는 기간 동안 1,500명 가까운 면접 연락이 연락이 갔고, 12,000건 이상의 메세지가 활용됐다. 그리고 유료결제도 나왔다.

그러나 지금 기준 10월자로 순 방문자가 줄어들고 있고 올가닉 보다는 광고에 치우쳐지고 있다. 전반적인 경기침체로 인해 중소 기업 시장의 채용을 줄이는데도 한 몫을 했고, 지금 돌이켜보면 많은 데이터에 의한 가설 실패도 있었던 것 같다.

  1. 결제 예측의 실패

    • 사전신청과 설문을 통해 데이터를 취합했고 200개 정도의 기업의 요구사항을 반영하여 초기 가격을 세팅했다. 고객에게 물어봤고 고객이 원하는 가격대였다. 그리고 결제를 붙인지 1주만에 전환 고객이 생겨났다. 처음엔 제대로 된 예측이라 생각했다. 그렇지만 한달이 지나도 2건정도 문의가 올 뿐이었다. 분명 가격을 물어보시는 분들도 많이 계셨고 올가닉하게 결제가 되어야 하는데...어떤 부분이 잘못된 걸까 고민했다.

  2. 결제금액 인상 시도

    • B2B 치고 가격이 너무 싸서 신뢰가 안간다는 사용자 피드백들이 들려왔다. '가격이 저렴해도 고객이 신뢰가 안가나' 라고 생각했다. 그래서 서비스를 개인이 활용하는 범위에서 회사 전체 범위로 넓히고 고도화를 시도했다. 그리고 가격을 인상했다.

    • 가격을 인상하니 순수 회원가입이 잘 안되더라. 우리의 예측이 잘못된건지 아니면 사용자들이 만족하지 못한 서비스 퀄리티였는지 다양하게 고민해보고 논의를 해봤다.

  3. 전환 발생

    • 가격 인상대로 한 기업에서 결제문의가 들어오기 시작했다. 인상된 가격범위에서 2건의 결제가 올가닉하게 진행이 됐다. 그리고 액티브하게 활용을 진행하고 있다.

    • 그러나 또 문제는 바이럴이다. 유료서비스다보니 가격대가 오르니 바이럴이 -90%이상 급감하는 걸 경험했다.

  4. 나의 고민

    • B2B는 바이럴 보다 사용성이 우선이란 얘기를 많이 접했다. PoC를 여러 회사를 통해 진행했고, 사용성을 검증받았고, 결제까지 진행해봤다. 그런데...또 바이럴이 안되니 광고비가 많이 든다.

    • 편의성이 높은 한 가지의 기능만 있어도 된다고 했다. 그래서 핵심 기능의 편의성 있게끔 만들려고 준비했다. 그런데 실제 사용 고객은 추가 기능들을 요청한다. 그래서 추가 기능을 만들면 사용자들은 편의성의 불편함을 얘기한다. 고객의 마음은 시시각각 변한다.

    • 사용자 편의를 개선했더니 이제는 최종 결정권자(사장, 대표)를 설득할 기능이 필요하다고 한다. 왜냐하면 사용자(실무자)가 결제를 하는게 아니니 그들을 설득시켜주고 납득시켜줄 기능이 필요하다고 한다. 지금 팀차원에서 고민하고 있다.

    • 투자자들은 IR대로 고도화가 진행되고 있지 않음을 짚어주신다. 맞다. 고객반응에 따라 편의성을 개선하다보니 IR때 공유했던 계획과는 다르게 고도화 속도가 진전이 안된다. 그러다보니 투자자입장에서는 매출도 만족스럽지 않고, 계획대로도 진행이 안된다 생각할 수 있다.

    • 팀원들은 시간투여도 많이하고 있으니 결과가 나지 않는 것에 부담을 느끼기 시작하는 것 같다.

  5. 결론

    • 답은 없다. 지금은 문제가 바이럴이니 어떻게든 바이럴을 만들기 위해서 고객만족도를 높이는 서비스 품질과 CRM이 필요한 것 같다. 연락오시는 고객에게 계속 물어보고 해결해보고 하는 것밖에.. 자금이 소진되기 전까지 계속 도전해볼 뿐...그리고 자금이 떨어지면 다시 자금을 마련해서 도전해볼뿐...그리고 함께 만들어 가려고 노력하는 것일 뿐...

캔디데이트

면접이 필요한 모든 현장의 서비스 - 면접 안내 솔루션 캔디데이트 입니다.

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Richard Lim

Richard Lim

DADB(Data Analyst Digital Brain) 를 소개합니다.


DADB.jpeg

데이터 분석가 직무를 꿈꾸고 있나요?
꾸준히 성장하는 데이터 분석가로 성장하고 싶나요?
데이터 분석 프로젝트를 성공적으로 완료하고 싶나요?
데이터 분석에 도움이 되는 자료들을 정리하고 싶나요?

성장하는 데이터 분석가(DA)를 위한 디지털 브레인 (DB)를 소개합니다.

#노션 으로 만든 #DADB 는

데이터 분석가가 어떤 업무를 하는 사람(Who is DA)인지 알려줍니다.
데이터 분석에서 가장 많이 사용하는 프레임워크(Framework)들을 소개합니다.
데이터 분석에 필요한 스킬셋(Skillset)을 알려줍니다.
데이터 분석 프로세스(Process)에 대해 알려줍니다.

데이터 분석, 더 이상 디지털에서 헤메지 마세요.
#데이터리차드 가 데이터를 재미있고 가치있게 배울수 있도록
함께하겠습니다.

ps. DADB의 예상 출시 일자는 10월 20일입니다.
사전 예약을 받고 있습니다. 아래의 폼에서 신청해주세요.

사전 예약 신청하기: https://tally.so/r/wvD2Rl

#데이터분석가 #데이터교육 #디지털브레인

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허수빈

허수빈

어디에도 없는, "oVice X Deel"이 함께 만든 자료집을 드려요!

스타트업을 위해 두 회사가 뭉쳤습니다!

1) 어디에 있든 한 팀으로 일하는 협업환경을 구축하는 방법과

2) Deel의 한국 기업이 해외에서 인재를 처음 채용하는 방법의 A to Z를 담았습니다.

해외 진출에 관심 있는 기업 뿐 아니라

우리는 자율적으로 서로 다른 시간과 장소에서 근무하는데, 어떻게 긴장감과 생산성을 유지할 수 있을지 고민하고 계시는 인사담당자 / C-level 분들께 추천드립니다!

웨비나를 신청하시면 드리는 자료집도 놓치지 마세요 📚

웨비나혜택안내_1.png

웨비나 신청은 여기에서 하실 수 있어요 -> https://tally.so/r/3qD6ek

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