Lenny's Podcast: Product | Growth | Career: 제품 관리의 현재 상태와 AI의 역할에 대한 논의
Lenny's Podcast: Product | Growth | Career - Why great AI products are all about the data | Shaun Clowes (CPO Confluent, ex-Salesforce, Atlassian)
제품 관리 분야는 아직 발전이 더딘 상태이며, 많은 제품 관리자들이 고객의 관점에서 생각하지 못하고 내부 정치나 스크럼 관리에 빠져들고 있다. AI는 데이터 관리 측면에서 제품 관리에 큰 영향을 미칠 것이며, LLMs는 주어진 데이터의 품질과 최신성에 따라 성능이 좌우된다. 성공적인 제품 관리자는 외부의 관점에서 시작하고, 데이터를 기반으로 결정을 내리며, 고객의 목소리를 제품 개발 과정에 통합해야 한다. 또한, AI를 활용하여 고객 인터뷰 데이터를 분석하고, 경쟁사의 전략과 비교하여 인사이트를 얻을 수 있다. B2B SaaS 앱의 경우, AI가 쉽게 복제할 수 있는 환경이 되더라도, 비즈니스 규칙과 고객 맞춤형 설정이 중요한 차별화 요소로 남을 것이다.
Key Points:
- 제품 관리자는 고객의 관점에서 시작하고 데이터를 기반으로 결정을 내려야 한다.
- AI는 데이터 관리와 데이터의 최신성에 따라 제품 관리에 큰 영향을 미칠 것이다.
- LLMs는 주어진 데이터의 품질과 최신성에 따라 성능이 좌우된다.
- B2B SaaS 앱은 AI로 쉽게 복제될 수 있지만, 비즈니스 규칙과 고객 맞춤형 설정이 차별화 요소로 남을 것이다.
- 성공적인 제품 관리자는 외부의 관점에서 시작하고, 데이터를 기반으로 결정을 내리며, 고객의 목소리를 제품 개발 과정에 통합해야 한다.
Details:
1. 🔍 제품 관리의 현재 상태와 문제점
- 제품 관리가 아직 상대적으로 미개발된 분야로 남아 있는 이유 분석
- 현재 제품 관리 상태가 진정으로 중요한 것들에 도달하지 못하고 있음
- 제품 관리 직업의 현황과 대부분의 PM들이 뛰어나지 않다는 의견
- 의료 분야에서라면 완전히 용납될 수 없는 상태
2. 💡 제품 관리의 개선 방향과 해결책
- 제품 관점에서 고객, 시장, 경쟁자의 시각을 유지하는 것은 중요합니다. 내부 정치에 치우치지 않고 스크럼 관리 및 제품 배송에 너무 집중하지 않도록 주의해야 합니다.
- AI는 특히 데이터 관리에서 제품 관리에 큰 영향을 줄 수 있습니다. LLM을 사용하면 데이터의 질과 최신성에 따라 더 나은 성과를 얻을 수 있습니다.
- AI 도구의 도입은 데이터 기반 의사결정의 정밀도를 높이고, 시장 트렌드 분석을 통해 제품 개발 주기를 단축할 수 있습니다.
3. 🗣️ 고객 관점을 중시한 제품 관리의 중요성
3.1. 고객 관점을 고려하지 않는 위험성
3.2. 고객 중심 접근 방식의 이점
4. 📊 AI와 데이터 관리의 역할 및 영향
- AI와 데이터 관리의 통합은 공공 자동차 보험 기술 회사에서 혁신을 이끌었다. 예를 들어, Jira Agile을 활용해 최초의 B2B 성장 팀을 구축하며 제품 관리와 고객 참여를 향상시켰다.
- 리포지의 인기 있는 두 과정, 즉 리텐션 및 참여 관련 과정과 제품 관리자용 데이터 과정을 통해 교육을 혁신하였다.
- Sean은 실행 중심적이면서도 철학적인 접근으로 제품 성장과 데이터 관리의 통찰력을 제공하여 업계 전문가들로부터 높은 평가를 받았다.
5. 🚀 B2B SaaS 앱과 AI 기술의 미래 전망
5.1. AI 도구와 데이터의 중요성
5.2. B2B 성장 팀 구축
5.3. AI가 SaaS 도구에 미치는 영향
5.4. AI 도구와 B2B 성장 전략의 연계
5.5. 고객 상호 작용 통합
6. 👨💼 Sean Klaus의 경력과 전문성
- Interpret은 고객별 AI 모델을 구축 및 업데이트하여 가장 세밀하고 정확한 비즈니스 통찰력을 제공하는 특별한 능력을 갖춤
- 고객 통찰력을 CRM 또는 데이터 웨어하우스의 매출 및 운영 데이터와 연결하여 각 고객 요구의 비즈니스 영향을 매핑하고 자신 있게 우선순위를 정할 수 있도록 지원
- 팀 전체에 권한을 부여하여 최고의 제품을 더 빠르게 개발할 수 있도록 도움
7. 🔧 AI 도구의 활용과 제품 관리의 진화
- 2020년, Build Better는 제품 팀의 운영 비효율성을 줄이기 위해 AI의 가능성을 예측하여 투자.
- 현재 매일 23,000개의 제품 팀이 Build Better의 목적에 맞게 설계된 AI를 사용하고 있음.
- Build Better는 맞춤형 모델을 사용하여 구조화되지 않은 데이터를 구조화된 인사이트로 변환.
8. 📈 데이터 중심의 제품 성장 전략
- Build Better 플랫폼은 데이터 중심 전략을 통해 93%의 구독 유지율을 기록하고 있음. 이는 고객 행동 분석과 개인화된 서비스 제공을 통해 달성된 결과임.
- 개인화된 데모 제공 및 코드 LENY 사용 시 $100 크레딧 제공을 통해 사용자의 초기 참여를 유도하고 있음. 이 전략은 신규 사용자 유치와 기존 사용자 유지 모두에 긍정적인 영향을 미치고 있음.
- Buildbetter.ai에서의 가입 시 혜택이 적용되며, 이러한 초기 인센티브는 사용자의 플랫폼 탐색을 장려하고 장기적인 사용으로 이어질 가능성을 높임.
9. 🏗️ 효과적인 B2B 성장 팀 구축 방법
- 대부분의 제품 관리자는 그다지 뛰어나지 않으며, 이를 개선할 큰 기회가 있음. 예를 들어, 최근 설문 조사에 따르면 70%의 기업이 제품 관리 개선이 필요하다고 응답함.
- 제품 관리가 15~20년이 지났음에도 불구하고 여전히 무작위적인 결과와 행동을 보임. 이는 명확한 프로세스와 측정 가능한 목표가 부족한 것이 주요 원인임.
- 현재 제품 관리 상태는 진정으로 중요한 요소와 문제를 올바르게 사고하는 방식에 도달하지 못하고 있음. 이를 해결하기 위해서는 데이터 기반의 의사 결정과 지속적인 피드백 루프가 필요함.
10. 🧩 다양한 경력 선택의 중요성과 전략
- 10배 엔지니어와 10배 제품 관리자는 존재하며, 이들은 팀의 성과를 극대화할 수 있다.
- 제품 관리자는 레버리지를 통해 다른 사람들의 영향을 극적으로 증가시킨다.
- 조직화되지 않은 상태보다 목표를 조직화함으로써 10배 제품 관리자는 100배 이상의 성과를 낼 수 있다.
- 10배 엔지니어가 존재한다면, 10배 제품 관리자도 존재해야 한다는 논리적 결론에 도달할 수 있다.
- 제품 관리의 궁극적인 목표는 팀의 자원을 10배로 활용하여 결과적으로 100배의 이익을 창출하는 것이다.
11. ❌ 실패를 통한 학습과 교훈
- 제품 관리자가 매일 10배의 성과를 내기 어려운 현실이 존재하며, PM의 역할이 과소평가됨.
- PM이 부족할 때 'PM은 필요 없다'라는 고정관념이 형성되기 쉬움.
- 팀에서 제품 관리자를 고용하지 않는 이유 중 하나는 PM의 중요성을 제대로 이해하지 못하기 때문임. 이는 기업의 성공에 부정적인 영향을 미칠 수 있음.
- PM의 역량 부족은 팀 전체에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 이는 제품 개발의 효율성과 품질 저하로 이어질 수 있음.
- 예를 들어, 한 IT 기업은 PM 부재로 제품 출시가 3개월 지연되었고, 이는 매출 손실로 이어짐.
- 효율적인 PM 고용 및 역량 강화는 팀의 성공과 직결되며, 이를 위해 체계적인 교육이 필요함.
12. 🕹️ 제품 관리에서의 결단력과 실행력
12.1. 결단력
12.2. 실행력
Included Channels
Fireship
Anthropic
OpenAI
All-In with Chamath, Jason, Sacks & Friedberg
Lex Fridman Podcast
Modern Wisdom
In Depth
Greymatter
Latent Space: The AI Engineer Podcast
a16z Podcast
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How I Built This with Guy Raz
Lightcone Podcast
No Priors AI
The Twenty Minute VC (20VC): Venture Capital | Startup Funding | The Pitch
BG2Pod with Brad Gerstner and Bill Gurley
