특강) PM의 데스크 리서치 : 정보의 편린에 휩쓸리지 않고 판을 읽는 법

• 데스크 리서치의 중요성 / 과도한 리서치를 방지하는 법(양보다 질!)

[게시글 목차]

1. 왜 PM에게 데스크 리서치가 중요할까?
2. 좋은 리서치는 가설에서 시작한다
3. 데이터는 많지만 인사이트는 부족하다
4. 좋은 질문이 좋은 리서치를 만든다
5. 모든 자료는 편향을 가지고 있다
6. 리서치의 끝은 요약이 아니라 결정이다

 

+) 오늘의 Q&A(답변은 하단에) + 인사이트

Q1. 포트폴리오와 면접 중 무엇이 더 중요할까요?

Q2. 회사 매출은 어디서 확인하나요?

Q3. 대기업 계열사 정보가 안 보이면 어떻게 하나요?

Q4. 면접 전에 회사 문제를 분석해 가면 도움이 될까요?

Q5. 비상장 스타트업은 어떻게 조사하나요?

Q6. 가설 편향은 어떻게 줄일 수 있나요?

Q7. 링크드인은 필수인가요?

 

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오늘의 특강
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PM이 지향해야 할 데스크 리서치란 무엇인가

 

 

1. 왜 PM에게 데스크 리서치가 중요할까?

• 커리어 분석(공고 확인 등등)
• 서비스 전략 수립
• 회의 및 협업 과정에서의 설득력 확보
• 시장을 읽는 감각 형성
  → PM은 문제를 해결하는 직무이기 때문에 판단의 근거가 필요하다.

 

2. 좋은 리서치는 가설에서 시작한다

• 특강에서 가장 강조된 내용 중 하나는 '목적 없는 리서치는 하지 말자'였다.
• 리서치를 시작하기 전에는 먼저 해결하려는 질문이 있어야 한다.
  → 나는 [결정]을 위해, [질문]을 풀려고, [자료]를 본다.
• 많은 사람들이 자료를 수집하는 것 자체를 목표로 삼지만,
  실제로 중요한 것은 자료를 통해 어떤 결정을 내릴 수 있는지다.

3. 데이터는 많지만 인사이트는 부족하다

• 데이터 → 정보 → 인사이트 → 결정
• 데이터는 단순한 사실이다.
  but, 데이터를 정리하고 연결하여 의미를 발견해야 비로소 인사이트가 된다.
  ex. 기업의 채용공고, 서비스 업데이트, 뉴스 기사, 인터뷰 자료를 각각 따로 보면 단순한 정보에 불과하다.
• 여러 자료를 함께 살펴보면 기업이 어떤 방향으로 움직이고 있는지 패턴이 보이기 시작한다.
  → 데스크 리서치의 핵심은 정보를 많이 모으는 것이 아니라, 연결하여 의미를 찾는 데 있다.

4. 좋은 질문이 좋은 리서치를 만든다

좋은 질문의 조건 3가지
조건	구체적이다	의사결정과 연결된다	검증 가능하다
설명	범위가 명확하다	답을 얻으면 다음 행동이 나온다	데이터나 자료로 확인할 수 있다
ex. '배달앱 시장은 어떤가?' 보다는 '배달앱 시장 성장 둔화가 신규 진입자에게 어떤 영향을 줄까?'가 더 좋은 질문 → 질문이 구체적일수록 리서치 방향도 명확해진다.

5. 모든 자료는 편향(Bias)을 가지고 있다

• 기술 블로그는 채용 브랜딩의 목적이 있을 수 있고,
  사용자 리뷰는 불만족한 사용자가 작성하는 비율이 높을 수 있으며,
  IR 자료는 미래 전망을 긍정적으로 표현할 가능성이 있다.
  → 하나의 자료만 보고 결론을 내리는 것은 위험하다.
• 여러 자료를 비교하고, 정성 데이터와 정량 데이터를 함께 확인하는 교차 검증 과정이 필요하다.
  → 가장 위험한 편향은 자료가 아니라 '나 자신'
• 가설을 세웠다면 이를 증명하려 하기보다 반대 근거도 함께 찾아보는 습관이 중요하다.

6. 리서치의 끝은 요약이 아니라 결정이다

• 발견(Findings) → 의미(So What?) → 제안(Action)
  ⤷ 좋은 리서치는 자료 정리에서 끝? NO... 그 자료가 어떤 의미를 가지는지, 그리고 무엇을 해야 하는지까지 연결되어야 한다.
  ⤷ Why? : 결국 리서치는 의사결정을 위한 도구이기 때문이다.

 

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오늘의 Q&A

 

 

Q1. 포트폴리오와 면접 중 무엇이 더 중요할까요?

• 포트폴리오보다 면접 준비를 먼저 생각해도 된다.
  면접은 결국 사람과 사람의 대화다.
  • 왜 나를 뽑아야 하는지
  • 어떤 캐릭터로 기억될 것인지
  • 어떤 맥락으로 나를 설명할 것인지
    → 이 부분을 명확하게 전달하는 것이 중요하다.

 

Q2. 회사 매출은 어디서 확인하나요?

• 대기업 → 검색만으로도 확인 가능
• 중소기업 → 사업자번호 기반 검색 활용

 

Q3. 대기업 계열사 정보가 안 보이면 어떻게 하나요?

• 항상 정확한 데이터를 얻을 수 있는 것은 아니다.
• 여러 자료를 종합해 정황상 가장 합리적인 추론을 해야 한다.
• PM에게 중요한 것은 100% 정답보다 합리적 판단이다.

 

Q4. 면접 전에 회사 문제를 분석해 가면 도움이 될까요?

• YES
• 서비스 직접 사용 / 최근 업데이트 / 최근 채용 방향 / 기업 이슈 / 시장 상황
  → 회사가 왜 지금 사람을 뽑는지 이해하면 면접에서도 강점이 된다.

 

Q5. 비상장 스타트업은 어떻게 조사하나요?

• 가장 가치 있는 정보는 사람에게서 나온다.
• 링크드인 / 업계 행사 / 현직자 네트워킹 / 커뮤니티 → 활용할 것
• 공개 자료보다 실제 구성원의 이야기가 훨씬 많은 정보를 제공하는 경우가 많다.

 

Q6. 가설 편향은 어떻게 줄일 수 있나요?

• 반대 질문을 던져라.
  ex. 내 가설이 틀렸다면? / 반대 증거는 없을까?
  → 가설을 검증하려 하지 말고 반박하려는 태도가 중요하다.

 

Q7. 링크드인은 필수인가요?

• 사실상 필수...(온라인 내향인은 눈물이 납니다...주륵)
  • 채용 제안 수신
  • 업계 동향 파악
  • 현직자 네트워킹
  • 링크드인 전용 채용공고
    → 특히 IT 업계에서는 채용 채널로 활용되는 비중이 높다.

 

 

인사이트

 

자료의 편향에 대한 부분은 아주 조금이지만 알고 있었다.

그래서 최대한 공식 자료, 뉴스, 기술 블로그 등

나도 모르게 무의식적으로 관점을 달리 한 리서치 자료를 찾아보고 있었다...!

한 가지 자료만으로는 뭔가 채워지지 않는 지점이 있는 것 같아서 찝찝했다.

cuz 나 자신도 믿지 않는 나의 성향 탓....ㅋ...ㅋㅋㅋ

이제까지 내가 유별난 거라고 생각했는데 왜 그런 행동을 한 건지에 대한 이유를 오늘 알았다.

 

다만, 나의 문제점은 리서치한 자료를 분석하고 내 식으로 해석하는 데 너무 많은 시간을 쓴다는 점이었다.

이전에 재미 삼아 시작한 글쓰기가 문제였던 걸까...

AI로는 채워지지 않는 나만의 감성이 사라지는 게 아쉬워서

사견을 넣고 넣다 보면 사견만 뚱쭝하게 가득 찬 게시글이 탄생한다.

이걸 해소할 방법을 찾아야만...