플래그십 과정
제품 사용량 예측 실무
애플리케이션 분석으로 쌓은 신호를 단기 예측으로 옮기고, 팀과 공유할 가정 문서를 남깁니다.
이 과정에서 다루는 것
활성·잔존·기능 채택 지표를 예측 입력으로 정리하는 방법, 단순 이동평균과 코호트 기반 시나리오의 차이, 그리고 한국 SaaS에서 자주 생기는 시즌성·프로모션 왜곡을 분리하는 체크리스트를 다룹니다.
학습 성과
- 이벤트 사전을 제품·엔지니어링이 합의할 수 있는 형태로 작성
- 14·30·90일 사용량 시나리오를 가정과 함께 문서화
- 예측 오차와 제외 계정을 브리핑에서 설명할 문장 확보
모듈
주 1회 라이브와 비동기 실습으로 진행합니다.
1. 이벤트 언어 맞추기
필수·선택 이벤트, 내부 계정 필터, 스키마 변경 이력.
2. 코호트와 잔존 신호
가입 주차 표, 조용한 이탈과 급격한 이탈의 구분.
3. 기능 채택을 예측 입력으로
노출·첫 사용·재사용을 나눠 피처 신호로 변환.
4. 단기 사용량 시나리오
베이스·상향·하향 시나리오와 신뢰 구간의 문장화.
5. 프로모션·시즌성 분리
국내 쇼핑 시즌·B2B 결산월이 활성에 미치는 영향.
6. 경영진 브리핑 리허설
한 장 요약, 질문 예상, 한계 고지.
강사 윤가은
전 B2B 분석 리드. 국내 구독형 제품의 사용량·전환 리포팅을 설계했고, Cloud Adv에서 예측 워크숍과 팀 랩을 진행합니다. 통계 도구보다 합의 가능한 가정을 남기는 쪽을 선호합니다.
FAQ
SQL을 잘해야 하나요?
기본 SELECT·GROUP BY 수준이면 충분합니다. 복잡한 모델링은 다루지 않습니다.
우리 회사 데이터를 꼭 가져와야 하나요?
권장하지만 필수는 아닙니다. 샘플 앱 로그로도 과제를 완료할 수 있습니다.
한계가 있다면?
이 과정은 장기 수요 예측이나 재무 매출 모델링을 대체하지 않습니다. 제품 사용량(활성·채택) 구간에 한정되며, 데이터 품질이 낮으면 시나리오 폭이 넓어집니다. 그 한계를 숨기지 않는 것이 학습 목표의 일부입니다.
6주차 브리핑 리허설에서 “왜 상향 시나리오를 안 믿는지”를 먼저 말하라는 피드백을 받았습니다. 실제 분기 회의에서 그대로 써먹었습니다.
모듈 3 과제가 길었습니다. 채택 정의를 세 번 고쳤고, 그 과정이 팀 문서에 남았습니다.