📝 Chat GPT를 활용한 회고록 작성 | Notion

✏️ 회고록 작성

✔️ Growth Hacking 학습 회고록

항목	내용
학습 목적	∙ 마케팅과 제품 성장 전략에 대한 구조적인 접근 방식을 배우고자 함 ∙ 감에 의존한 성장보다 데이터 기반의 실험적 사고를 익히기 위함
잘된 점	∙ 그로스 해킹의 본질 이해 : 단순한 마케팅 기법이 아니라, 제품-데이터-마케팅이 통합된 성장 전략임을 깨달음 ∙ AARRR 퍼널의 체계성 습득 : 고객 여정을 단계별로 나누고 병목 지점을 찾는 사고 틀을 익힘 ∙ 가설-실험-지표의 연결성 학습 : 실험을 설계할 때 어떤 지표를 근거로 삼아야 할지에 대한 감각이 생김
아쉬운 점	∙ 실무 적용의 한계 : 학습 내용이 이론 위주이다 보니, 실제 프로덕트나 데이터를 다뤄보지 못한 점이 아쉬움 ∙ 툴 실습 부족 : Amplitude, Mixpanel 같은 분석 툴을 다뤄보지 않아 개념적 이해에 머무름 ∙ 성장 모델 설계 연습 부족 : NSM을 기준으로 실험 아이디어를 구조화해보는 연습이 부족했음
인사이트	∙ 그로스 해킹은 ‘아이디어’보다 ‘실행 구조와 반복 실험’이 핵심이다. ∙ 성장 전략은 조직의 문화와 데이터 접근 권한, 실험 속도에 따라 달라진다. ∙ 결국 중요한 것은 ‘지속 가능한 성장 구조’를 어떻게 설계할 것인가에 대한 고민이다.
추가 학습 계획	∙ 리텐션 전략 심화 학습 : 사용자의 이탈을 줄이는 구조 설계에 대해 더 알아보기 ∙ 데이터 분석 툴 실습 : Mixpanel, GA4, Amplitude 등을 실제 예제와 함께 실습 ∙ 성장 사례 리서치 : Notion, Duolingo, Canva 같은 스타트업의 성장 전략을 분석하며 실무 감각 익히기

✔️ 가상의 서비스 기획 및 지표 설계 학습 회고록

항목	내용
학습 배경	∙ ‘게임 주요 소식 알림 서비스’ 라는 가상의 서비스를 바탕으로, 그로스 해킹의 핵심 개념과 실무 적용 방식을 직접 설계하며 이해하고자 함
학습 목표	∙ AARRR 퍼널의 각 단계에서 적합한 지표 정의 ∙ ICE 프레임워크를 통한 아이디어 우선순위화 ∙ 실제 사례 분석을 통해 실질적인 전략 설계 방안 도출
잘된 점	∙ 각 퍼널 단계에 맞는 구체적인 지표를 설계함으로써 단순 개념 이해를 넘어 실질적인 지표 활용 능력 강화 ∙ Duolingo 사례 분석을 통해 사용자 행동 유도 전략에 대한 감각을 익힘 ∙ ICE 평가를 직접 적용하여 서비스 기획의 실행 가능성과 우선순위를 판단해봄
보완할 점	∙ 실제 사용자 데이터를 기반으로 하지 못해 지표 간 인과관계 분석의 한계 존재 ∙ 기획한 서비스가 가상이다 보니 시장 환경과 기술적 제약을 깊게 고려하지 못함 ∙ AARRR 퍼널이 지나치게 정형화되어 적용된 측면이 있어, 서비스 특성에 맞춘 변형적 접근이 부족
배운 점	∙ 그로스 해킹은 단순한 성장 기법이 아니라, 데이터 기반으로 문제를 가설 설정 → 실험 설계 → 검증 → 반복 최적화하는 사고방식임을 체감함 ∙ 사용자 행동 유도를 위한 작은 변화(A/B 테스트, 알림 디자인 등)의 중요성과 효과를 이해함 ∙ 지표 설계는 수집 가능한 데이터와 연계되어야 하며, 분석 → 실행 → 재측정의 루프가 필수적임
향후 적용 계획	∙ 실제 유저를 대상으로 한 소규모 프로토타입 기획 및 A/B 실험 설계 연습 ∙ 다양한 서비스 유형에 AARRR을 유연하게 적용해보는 적응형 연습 진행 ∙ 노코드 도구 등을 활용한 MVP 수준의 가설 검증 환경 마련 시도

✔️ Google Analytics 학습 회고록

항목	내용
학습 배경	∙ 구글 애널리틱스를 활용해 사용자 행동 흐름을 분석하고, 이탈률 및 전환율 개선을 위한 실험 설계를 학습, 데이터 기반의 실무적 분석 능력을 기르기 위해 실습 중심으로 접근
학습 목표	∙ GA를 활용한 페이지별 이탈률 및 전환율 분석 ∙ 사용자 흐름 기반의 퍼널 구성 및 병목 구간 식별 ∙ 분석 데이터를 바탕으로 A/B 테스트 실험 설게 및 개선 아이디어 도출
잘된 점	∙ game_board 페이지의 사용자 집중도 파악을 통해 주요 사용 행동의 중심을 분석함 ∙ 이탈률 분석을 통해 게임 시작 이전에서의 병목 구간(70.3% 이탈)을 명확히 식별 ∙ 실제 데이터를 기반으로 한 전환 퍼널 분석 및 실험 설계 시뮬레이션을 통해 실무에 가까운 분석 사고력을 경험함
보완할 점	∙ 가상의 시나리오 기반으로 진행되어 실제 사용자 군의 다양성 반영 한계 존재 ∙ GA의 고급 기능(세그먼트, 이벤트 트래킹 등)에 대한 활용 범위가 제한적이었음 ∙ 개선안 도출 시 UI/UX 변화 외에도 컨텍스트 기반의 사용자 심리 분석 부족으로 설득력 있는 개선 설계가 다소 아쉬웠음
배운 점	∙ GA를 통한 분석은 단순 수치 확인을 넘어서, 사용자 행동 흐름을 맥락적으로 해석하는 사고방식이 필요함을 체감함 ∙ 이탈률 지표 하나에도 다양한 원인이 존재하며, 이를 바탕으로 문제를 가설화하고 실험으로 증명하는 순환 과정의 중요성을 이해함 ∙ 데이터 → 인사이트 → 액션으로 이어지는 실무형 분석 흐름을 경험함
향후 적용 계획	∙ GA의 세그먼트 기능을 활용한 특정 사용자군 중심의 행동 분석 실습 ∙ 노코드 도구와 연계하여 실제 소규모 유저 테스트 및 A/B 실험 진행 ∙ 다양한 서비스 유형에 맞춘 퍼널 분석 훈련 및 GA 고급 기능(이벤트, 목표 전환 등) 실습 확장

🎯 KPT 방식 회고록 작성 (Keep, Problem, Try)

🟢 Keep (유지할 점)

항목	내용
데이터 기반 사고 훈련	가상의 서비스를 기획하고 AARRR 지표와 ICE 프레임워크를 적용하면서, 수치 기반의 문제 정의 및 실험 설계 능력을 지속적으로 강화함
가설 설정 → 실험 설계 → 검증 흐름 이해	구글 애널리틱스와 A/B 테스트 실습을 통해 실험 프로세스를 구체적으로 따라가 보며 그 중요성과 구조를 체득함
서비스 사용자 여정 관점의 시야 확보	퍼널 단계별 이탈률 분석, 사용자 흐름 관찰 등 고객 중심의 데이터 해석 연습을 반복하며 실무적 감각을 기름

🔴 Problem (문제점)

항목	내용
실제 데이터 접근 한계	대부분 가상의 시나리오로 분석을 수행하여 실사용자 기반의 세밀한 인사이트 도출에 제약이 있었음
도구 실습의 제한성	GA4 외에도 Amplitude, Mixpanel 등 다양한 툴을 함께 익히지 못해 도구 활용 역량이 편증됨
서비스 특성 맞춤 전략 부족	AARRR 퍼널이나 실험 설계가 일부 정형화되어, 서비스 고유 맥락을 반영한 변형적 접근은 미흡했음

🟡 Try (시도할 점)

항목	내용
MVP 수준의 가설 검증 실험 진행	노코드 툴 등을 활용해 작게라도 실제 사용자 기반 실험 환경을 구현하고 검증 루프를 경험해보기
툴 다양화 및 심화 실습	GA4를 넘어 Amplitude, Mixpanel 등 행동 기반 분석 도구를 실제 예제로 다뤄보며 툴별 강점을 비교 학습
리텐션 중심 전략 심화 탐구	리텐션이 강한 서비스 구조를 설계하기 위해 Duolingo, Notion, Havitica 등의 사례를 분석하고 응용해보기

📚 KPT 회고 사례

1️⃣ 개인 학습 회고 사례

대상 : 한 학기 동안의 데이터 분석 공부

Keep

∙ 매주 학습 일지 작성 습관 유지

∙ Kaggle 노트북을 따라하며 실전 감각 향상