1. 간단히 자기소개 부탁드립니다.
현재 마이크로소프트(Microsoft) 본사 Azure 팀에서 Senior Quant UX Researcher로 재직 중에 있습니다. 제가 몸담고 있는 Quant UX Research 분야는 사용자 경험(UX)를 정량적인 방법론으로 풀어내는 정밀한 영역입니다. 단순히 숫자를 나열하는 것을 넘어, 데이터 과학(Data Science)의 분석적 사고와 UX 리서치의 인간 중심적 통찰이 만나는 접점에 서 있습니다.
저는 New York University(NYU)의 ITP(Interactive Telecommunications Program)에서 기술과 인간의 상호작용에 관한 석사 학위를 받았으며, 이후 삼성(Samsung) 미국 이커머스 조직의 Data Manager로서 UX와 비즈니스 데이터를 통합 관리하며 수익 최적화 전략을 리드했습니다. 이러한 실무 경험을 바탕으로, 현재는 마이크로소프트에서 클라우드 서비스의 방대한 데이터를 분석하여 글로벌 사용자들을 위한 전략적 의사결정을 지원하고 있습니다.
2. 수업에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이신가요? 그리고 수업은 어떤 형태로 진행되나요?
본 강의의 타이틀은 Data-Driven Logic: 수치 너머의 맥락을 읽는 퀀트 UX 리서치 심화 과정입니다. 단순히 이론을 전달하는 데 그치지 않고, 복잡한 비즈니스 난제 앞에서 흔들리지 않는 '해석의 기준'을 세우는 것을 목표로 합니다.
주요 학습 모듈비즈니스 가치 환산: UX 개선이 어떻게 생애 가치(LTV)와 매출로 직결되는지 수치로 증명하는 법을 배웁니다. 전략적 데이터 페어링: 크로스셀링(Cross-selling)과 업셀링(Up-selling)의 방향성을 읽고 수익을 극대화하는 UI/UX 트리거를 설계합니다. 구조적 분석 기법: 네트워크 분석과 퍼널 분석을 통해 파편화된 데이터를 하나의 유기적인 흐름으로 시각화합니다. 실전 실험 및 VOC 자산화: A/B 테스트의 성공과 실패 사례를 역설계(Reverse Engineering)하고, 사용자 피드백(VOC)을 정량적 자산으로 변환합니다. 성과 증명 대시보드: AI를 활용해 인사이트를 추출하고, 도메인별 핵심 지표(KPI)를 관리하는 리더블(Readable) 대시보드를 구축합니다.
진행 형태강의는 '이론 - 사례 분석 - 실습'의 3단 구조로 진행됩니다. 업계에 알려진 상징적인 사례(예: $300M 달러 버튼, 오바마 캠페인 등)는 물론, 제가 직접 현업에서 리드하며 겪었던 시행착오와 성공의 메커니즘을 모두 공유할 예정입니다. 변화하는 데이터의 흐름을 읽고 ‘나만의 분석 시스템'을 스스로 설계할 수 있도록 돕겠습니다
3. 본 수업에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?
이 수업에서 배우는 내용은 수강생 여러분의 비즈니스 환경에 따라 즉각적이고 파괴적인 효과를 발휘할 것입니다.
기업 실무자(리서처, 디자이너, PM): 본인의 업무 기여도를 객관적인 수치로 환산하여 증명할 수 있습니다. 예를 들어, "디자인을 바꿨다"가 아니라 "디자인 개선을 통해 소요 시간을 10초 단축했고, 이것이 LTV와 결합되어 연간 매출에 얼마의 기여를 했다"는 식의 전략적 소통이 가능해집니다. 이를 통해 조직 내에서 더 높은 영향력을 가진 임팩트 있는 프로젝트를 주도하게 될 것입니다.
사업가 및 창업자: 자신의 사업 구조를 데이터로 객관화하여 바라볼 수 있는 안목을 갖게 됩니다. 현재의 성과를 냉철하게 진단하는 것은 물론, 미래의 잠재 고객군을 정량적으로 예측하여 리소스 낭비 없는 효율적인 마케팅과 UX 설계를 실현할 수 있습니다.
커리어 전환 희망자: 퀀트 UX 리서치라는 유망한 분야의 전문 지식을 확보함으로써, 데이터 기반 의사결정이 중시되는 글로벌 IT 기업 및 테크 조직으로의 도약을 준비할 수 있습니다.
4. 주로 어떤 분야에 있는 분들이 수강대상에 적합할까요?
본 강의는 단순히 데이터를 다루는 법을 넘어, '데이터를 통해 비즈니스를 움직이는 법'을 고민하는 모든 실무자를 위해 설계되었습니다. 구체적으로는 다음과 같은 고민을 가진 분들에게 가장 적합합니다. 현직 리서처 및 데이터 분석가: 툴(SQL, Python 등)은 다룰 줄 알지만, 방대한 로그 데이터 속에서 "그래서 무엇을 해야 하는가(So What?)"에 대한 명확한 비즈니스 답을 내리는 데 한계를 느끼는 분들입니다.
UX 디자이너 및 서비스 기획자: 주관적인 직관이나 "예쁜 디자인"이 아닌, 숫자라는 강력한 객관적 무기를 통해 자신의 기획안을 증명하고 이해관계자들을 논리적으로 설득하고 싶은 분들에게 필수적입니다.
PM 및 의사결정권자: 단기적인 지표 상승에 일희일비하지 않고, 서비스의 장기적 성장을 견인할 '북극성 지표(North Star Metric)'를 설정하며 비즈니스 임팩트가 큰 프로젝트를 설계하고자 하는 분들에게 권장합니다.
비즈니스 운영자 및 창업자: 자신의 사업을 객관화하여 바라보고, 잠재 고객의 가치를 정량적으로 예측하여 리소스를 최적의 지점에 투입하고 싶은 리더들에게 실질적인 가이드를 제공합니다. 주의: 본 강의는 단순한 통계 공식이나 툴의 사용법만을 익히고자 하는 분들보다는, 문제를 해체하고 해결하는 '사고의 프레임워크'를 장착하고 싶은 분들에게 최적화되어 있습니다.
5. 마지막으로 수강생들에게 하고 싶으신 말
"데이터는 거짓말을 하지 않지만, 동시에 스스로 정답을 알려주지도 않습니다." 우리는 흔히 데이터가 모든 문제를 해결해 줄 것이라 믿지만, 정작 중요한 것은 수치 너머의 맥락을 읽어내는 리서처의 '눈(Eye)'입니다. 저는 이번 강의를 통해 여러분께 단순한 지식의 나열이 아닌, 변화하는 데이터의 속에서도 흔들리지 않고 그물을 던질 수 있는 '시스템'을 전수하고자 합니다.
제가 삼성과 마이크로소프트 본사에서 수많은 프로젝트를 하며 깨달은 것은, 가장 강력한 리서처는 숫자를 가장 잘 계산하는 사람이 아니라 숫자를 비즈니스의 언어로 번역할 줄 아는 사람이라는 점입니다. 여러분이 이 강의를 마치고 실무로 돌아갔을 때, 자신의 기여도를 LTV와 매출로 당당히 증명하며 조직 내에서 대체 불가능한 전문가로 인정받는 모습을 기대합니다.
단순히 데이터를 모아서 1차원적 분석만 하는 것이 아니라, 평생 활용할 수 있는 ‘데이터 기반의 논리(Data-Driven Logic)'라는 강력한 무기를 장착하는 시간이 되길 바랍니다.
