[PM/PO/기획자] 프로덕트로서 유튜브의 사용자 여정과 PM의 역할

1. 강의 수강 및  데일리 스크럼

1) SQL, 피그마, 파이썬 강의 수강

2) 데일리 스크럼

(1) Ground Rules 정하기

-  <친해지기> - 출석 후 인사 나누기 - 스크럼 할 때 폭풍 리액션 해주기 - 예쁜 말 하기 - 서로를 존중하기

- <같이 공부해요> - 오늘 공부한 것 인증하기 (인증샷/진도율 등) - 의견 많이 내기 (1인 1개 이상) - 다음날 오전 10시까지 전날 과제 최종 디벨롭 -> 인당 1개 이상 다른 사람 과제에 댓글 달기

(2) Goals 정하기

- 직무 스터디 잘해내기

 

 

2. 직무 스터디 2일 차 - 사용자에게 서비스가 전달되는 과정 이해

(1) 개인

유튜브가 사용자에게 전달되는 과정

A) 조사 항목:

주요 사용자 여정(User Journey): _ 사용자: Viewers, Creators, Advertisers/Brands, 기타 이해관계자(레이블, 스튜디오) 및 기여자(자막, 번역, 커뮤니티 참여자)

User Journey Map (Viewers) 

Viewers단계(Stage) 활동(Activities) 터치포인트(Touchpoints) 사용자 감정(Emotions) 문제점(Pain Points) 개선 기회(Opportunities)

인지 &	-	- 유튜브	호기심, 기대감	첫 방문 시 인터페이스 낯설음	신규 사용자 온보딩 가이드, 큼직한 추천 카테고리, 검색 자동완성 기능 개선
탐색 (Discovery)	- 키워드 검색, 인기영상 리스트 검토 - 카테고리별 콘텐츠 훑어보기 - 추천 알고리즘 피드 살펴보기	- 검색창, 카테고리 메뉴 - 추천 피드(홈) - 썸네일, 채널 페이지	호기심 증가, 흥미	너무 방대한 콘텐츠로 인한 ‘정보 과부하’, 검색 결과의 정확성 미흡	맞춤형 추천 강화, 개인 관심사 기반 큐레이션, 탐색용 플레이리스트 제안
시청 (Consumption)	- 선택한 동영상 재생 - 시청 중 자막, 화질 변경, 재생 속도 조절 등 - 연관 동영상 클릭	- 플레이어 UI (재생버튼, 타임바) - 설정 옵션(자막, 품질) - ‘다음에 재생’ 목록	재미, 만족감, 지적 충족감	동영상 로딩 지연, 광고 시청 부담, 원하는 부분 건너뛰기 불편	버퍼링 최소화 기술 개선, 광고 스킵 UX 최적화, 챕터별 구간 점프 기능 고도화
상호작용 (Engagement)	- 구독, 좋아요, 댓글, 공유, 재생목록 추가 - 알림 설정, 크리에이터 커뮤니티 탭 참여	- 좋아요/구독 버튼 - 댓글 영역 - 알림 설정 버튼 - 커뮤니티 탭	참여감, 소속감, 만족	댓글 스팸, 비슷한 콘텐츠 찾기 어려움, 알림 과다	댓글 정화 기능(신뢰할 수 있는 필터), 개인화된 알림 빈도 조절, 연관 콘텐츠 더보기 섹션 강화
재방문 & 유지(Retention & Loyalty)	- 다시 앱/웹 접속하여 관심 채널 업데이트 확인 - 개인화 추천영상 즐겨찾기 - 알림을 통해 신규 콘텐츠 접속	- 로그인 계정 기반 추천 홈피드 - 구독 피드 - 알림창	편안함, 익숙함, 기대감	원하는 채널 업데이트를 놓치거나 알림을 받지 못함, 동일/유사 영상 피로감	메일/푸시알림 최적화, 큐레이션 다양화, UX 리프레시(시즌별 테마, 특별 섹션)

크리에이터 User Journey Map

Creators단계(Stage) 활동(Activities) 터치포인트(Touchpoints) 감정(Emotions) 문제점(Pain Points) 개선 기회(Opportunities)

관심 형성 (Interest & Inspiration)	- 유명 크리에이터 사례 탐색- 유튜브 트렌드 분석- 영상 제작 아이디어 구상	- 유튜브 메인 페이지- 인기 영상 차트- 크리에이터 커뮤니티 포럼	호기심, 설렘	시작 방법 막연함, 정보 과부하	가이드 영상, 튜토리얼 페이지 제공스타터 킷 문서 정리
채널 개설 & 준비 (Channel Setup & Planning)	- 채널명/브랜딩 요소 결정- 기본 장비·툴 세팅- 콘텐츠 전략 수립	- 유튜브 스튜디오 초기 설정 메뉴- 채널 아트 업로드 페이지- 크리에이터 아카데미 리소스	기대감, 약간의 긴장	브랜딩 노하우 부족, 플랫폼 정책 이해도 낮음	채널 브랜딩 가이드 제공정책 가이드라인/FAQ 개선
콘텐츠 제작 & 업로드 (Content Creation & Upload)	- 영상 촬영/편집- 메타데이터(제목, 태그, 썸네일) 작성- 영상 업로드 및 공개 설정	- 업로드 관리 툴(YouTube Studio)- 동영상 편집 가이드- 썸네일 제작 툴	의욕, 성취감	편집·메타데이터 최적화에 대한 지식 부족저작권 문제 리스크	편집 팁 툴팁 제공저작권 체크 자동화메타데이터 추천 기능
분석 & 개선 (Analysis & Iteration)	- 조회수·시청 지속 시간·구독자 증감 확인- 댓글·피드백 분석- 콘텐츠 전략 재수립	- YouTube Studio 분석 대시보드- 댓글 관리 툴- 크리에이터 분석 리포트	호기심, 고민, 동기부여	데이터 해석 난이도, 스팸 댓글 관리 문제	시각화된 분석 리포트스마트 필터링 댓글 도구성장 가이드 제안
성장 & 수익화 (Growth & Monetization)	- 광고 수익화 신청- 브랜드 콜라보·스폰서십 고려- 멤버십/굿즈 판매 등 추가 수익 모델 탐색	- 유튜브 파트너 프로그램 신청 페이지- 브랜드 연결 플랫폼- 멤버십 세팅 메뉴	만족감, 자부심미래 설렘	수익화 조건 충족 어려움브랜드 매칭 정보 부족	수익화 상태 모니터링 대시보드 강화파트너십 매칭 플랫폼 개선성공 사례 공유

 

Advertisers/Brands User Journey Map

Advertisers/Brands단계(Stage) 활동(Activities) 터치포인트(Touchpoints) 감정(Emotions) 문제점(Pain Points) 개선 기회(Opportunities)

관심 & 초기 검토 (Awareness & Consideration)	- 디지털 마케팅 채널 검토- 유튜브 광고 사례 리서치- 잠재 고객군, 마케팅 목표 정의	- 유튜브 비즈니스 소개 페이지- 성공 사례 블로그 포스팅- 경쟁사 광고 관찰	호기심, 기대감	플랫폼 특성 이해 부족비즈니스 목표와 매칭된 광고 형식 선택 어려움	업종별 케이스 스터디 제공간단한 “광고 가이드 위자드”로 광고 형식 추천
캠페인 계획 (Campaign Planning)	- 예산 책정- 타겟팅 전략 수립(연령, 지역, 관심사)- KPI(전환율, 브랜드 리프트 등) 설정	- 구글 애즈(Google Ads) 인터페이스- 타겟팅 옵션 설명서- 키워드 플래너	전략적, 약간의 불안	복잡한 타겟팅 옵션성과 예측 어려움	타겟팅 추천 알고리즘 개선KPI 시뮬레이션 툴 제공
광고 세팅 & 실행 (Setup & Launch)	- 광고 영상/크리에이티브 업로드- 캠페인 일정·입찰가 설정- 특정 형식(범퍼광고, TrueView) 선택 후 런칭	- 구글 애즈 대시보드- 광고 검수 프로세스- 미리보기(Preview) 기능	자신감, 기대	검수 지연, 크리에이티브 요구사항 모호다양한 광고 형식 간 최적화 어려움	명확한 광고 크리에이티브 가이드형식별 Best Practice 소개자동 검수 지원 툴
모니터링 & 최적화 (Monitoring & Optimization)	- 실시간 성과 분석(노출수, CTR, 전환 수 등)- 타겟팅 변경, 입찰가 재조정- 저성과 광고 그룹 수정 또는 중단	- 애널리틱스 리포트- 실시간 대시보드- 알림/경고 시스템	몰입, 긴장, 개선 욕구	데이터 해석 난이도 높음성과 개선 방향 모호	성과 개선 가이드(툴팁)광고 그룹별 자동 최적화 추천커스텀 알림 설정 기능
성과 평가 & 재투자 (Evaluation & Re-investment)	- 캠페인 종료 후 종합 리포트 분석- 브랜드 리프트 조사 결과 확인- 차기 캠페인 전략 재수립	- 브랜드 리프트 분석 리포트- 전환 추적 보고서- 재마케팅 목록 관리	만족감, 성장 의지	어떤 요소가 성공/실패 요인인지 파악 어려움재투자 결정 위한 객관적 지표 부족	AI 기반 성과 인사이트 제공비교 리포트(이전 캠페인 대비 개선점)산업 벤치마크 지표 제안

 

B) 사용자 경험을 개선하는 데 활용되는 데이터

Viewers

 1. 플랫폼 이용 행태 데이터(Usage Patterns) 

 (1) 재생 로그:

  - 시청 길이 및 완료율

  - 특정 시간대(아침 출근길, 저녁 취침 전) 시청 패턴

 (2) 시청 환경:

  - 접속 디바이스(모바일, PC, 스마트 TV), 네트워크 품질(로딩 속도, 해상도 선택 패턴)

  사용자의 콘텐츠 소비 패턴 파악에 도움, 알고리즘 개선, UI 최적화(모바일 UX 개선, 낮은 대역폭 모드 제공) 등에 활용

 2. 검색 및 탐색 행동 데이터(Search & Discovery Behavior)

 (1) 검색어 빈도 및 클릭 후 이탈률:

 - 어떤 검색어로 들어왔는지, 검색결과 클릭 후 재빨리 이탈하는지(결과 품질 문제)

 (2) 추천 콘텐츠 클릭률(CTR, Click-Through Rate):

 - 홈 피드, 추천 피드에서 어느 썸네일/장르/길이의 영상이 더 많이 클릭되는지

3. 시청 중 상호작용 데이터(Engagement Signals)

(1) 좋아요/싫어요, 구독, 댓글, 공유 등의 상호작용 비율:

- 어느 단계에서 구독을 눌렀는지, 어떤 종류의 콘텐츠가 좋아요·댓글을 많이 유도하는지

(2) 구독자 유지율(Subscriber Retention Rate) 및 알림 클릭률:

- 재방문 유도 요소, 특정 채널·크리에이터에 대한 충성도 분석

- 이러한 상호작용 데이터는 사용자에게 가치 있는 콘텐츠가 무엇인지 식별하고, 커뮤니티 기능 강화, 알림 빈도 및 방식 개선, 크리- 에이터-시청자 소통 기능 업데이트 등에 활용할 수 있다.

4. 플레이어 내 상호작용 데이터(Player Interaction Data)

(1) 동영상 내 특정 구간 건너뛰기(Seek Behavior):

- 시청자들이 자주 건너뛰거나 반복 시청하는 구간 분석

(2) 자막 사용률, 화질 변경 패턴:

- 언어별 자막 필요성 파악, 기본 화질 설정 최적화, 재생 속도 조절 기능 개선

- 이를 통해 시청 경험 개선(인터랙티브 챕터, 구간별 강조, 더 편리한 플레이어 컨트롤 제공)이 가능하다.

5. 고객 만족도 조사 및 피드백 데이터(Feedback & Survey)

(1) NPS(Net Promoter Score), 설문 응답, 앱 스토어 리뷰:

- 사용자들이 직접 말하는 불편사항, 개선 요청 사항, 원하는 추가 기능 파악

 

C) PM의 역할: PM은 어떤 단계에서 가장 큰 영향을 미치는지

- Viewers

1. 탐색(Discovery) 단계:

- 사용자에게 적합한 콘텐츠를 빠르고 정확하게 제시하는 추천 알고리즘, 검색 기능, UI/UX 개선 - 상호작용, 재방문에 영향

2. 상호작용(Engagement) 단계:

"좋아요", "구독" 등 사용자가 플랫폼 내에서 적극적으로 참여할 수 있는 기능을 기획하고 개선

→ 사용자 만족도를 높이고 플랫폼에 대한 심리적 유대감을 강화

3. 재방문 & 유지(Retention & Loyalty) 단계:

- 사용자가 지속적으로 플랫폼을 찾게 하는 구조(개인화 추천 고도화, 알림 시스템 최적화, 이벤트·프로모션 기획 등)를 마련.

시청 로그, 재방문 패턴, NPS, 피드백 등을 종합적으로 분석하여 충성도를 높이고 이탈률을 낮추는 제품 전략을 수립.