1. 디자이너 Lee Geunbae
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디자이너의 똑똑한 시간 관리 법
Intro. 시간은 참 놀라울 만큼 빨리 흘러간다. 눈에 넣어도 아프지 않을 나의 사랑스러운 아들이 태어난 지도 2년이 됐고, 석사를 졸업하고 회사에 입사한 지도 1년이 되어간다. 인턴 근무 기간을
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페이스북에서 초창기 스타트업으로!
3년 동안 디자이너로 많은 성장을 했다고 느꼈고, 따라서 이직을 결심했다 | 페이스북에서의 경험 2021년 5월, 나는 정들었던 페이스북을 떠나 한 초창기 스타트업으로 이직했다. 3년 동안 신입
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1) Facebook Ads Split (A/B) Testing: facebook의 주된 수입원인 광고이며 B2B
2) Facebook Gaming: facebook의 B2C
두 개의 팀의 User group 특성이 다르고, 접속하게 되는 미디움도 다르기 때문에 서로 다른 디자인.
"디자인이 어떻게 데이터를 통해 영향을 받을 수 있는지" (전략적 접근 방식)
방향성을 잡을 때 도움이 될만한 정보인지를 파악해서 팀에게 요구할 수 있는 능력, 그리고 내가 이해한 바를 토대로 문제에 대한 가설을 수립하고 해결 방안을 제시할 수 있는 역량. 무엇보다도 이 모든 일처리 과정에서 실시간으로 마주하게 되는 사용자 반응을 고려하여 유연하게 우선순위를 배치할 수 있어야 함.
Team1. Facebook Ads
Tool: "Facebook Ads Manager" (광고주들이 매일 사용하는 광고 집행용 툴)
광고 AB실험을 하려고 하는 광고주들은 sophisticated marketers.
ex) BF 세일을 맞이해서 회사가 1억을 페이스북에 태운다면 어떻게 해야할까?
1000만원 정도를 세 가지 시안에 배분하여 AB 실험 진행하고, 각 시안마다 지정한 비슷한 타겟 사용자들에게 페이스북이 랜덤으로 보여주기. 나머지 9000만원을 더 효율적으로 자신있게 쓰게 도와줌. 추가적으로 광고주들이 생각했던 가설을 입증하거나 꾸준히 사용자들에게 어떤 방법이 통하는지를 실험을 통해 배우며 차후 광고 전략에 대한 인사이트 줍줍.
#Tool: confirm the test budget and schedule. Two new campaigns based on the ad you selected and compare them to see which performs better. Version A (Control) vs. Version B (Variant)
Metric: cost per result, CPM(Cost per 1,000 impressions), Impressions, Reach, Link Clicks, CPC(Cost per Link Click), CTR(Link Click-Through Rate)
무언가를 테스트할 때 (새로운 광고 캠페인을 만들때), 아래의 세 개를 입력해야 한다.
1) 광고의 목적 - website traffic, conversion 등
2) 사용자 타겟팅 - age, gender, interest 등
3) 필요한 광고 에셋 - image, video, content 등
처음부터 AB테스팅을 하는 회사도 있지만, 이미 진행하고 있는 광고에 대한 실험을 해보고 싶어하는 광고주도 많음
-> Iterative Testing!
Team2. Facebook Gaming
코로나로 인해 특정 팀들과 제품들을 밀어주기도
Facebook Rooms, Online Events, COVID info center 등
Entertainments팀(Gaming, Music, Watch etc.)에 대한 투자도 커쳐서, 그중 한 팀인 Facebook Gaiming도 Facebook Tournaments라는 제품에 대해 많은 투자를 받음. 토너먼트 제품의 경우 다른 페이스북 제품보다 소규모의샘플 수여서 가설입증 및 실험디자인에서 전략적인 접근이 필요.
페이스북에서 일을 할 경우 이미 존재하는 제품을 개선시키는 1>2 프로젝트가 다수이나, 토너먼트는 0>1 경험.
Gaming Video라는 게이밍팀의 핵심 팀 중 한 곳에서 시니어 디자이너 공석.
Gaming Video Discovery 팀은 페이스북 게이밍 제품의 렌딩페이지로 이어지는 각종 top-of-funnel에 대한 많은 고민을 하는 팀이다. 주된 업무는 facebook의 수많은 high traffic and high engagement 제품들 (ex. newsfeed, groups, events, watch)에서 페이스묵 게이밍으로 어떻게 유입시키는지. 게이밍 비디오 팀에서는 방대한 데이터들 중 우리에게 중요한 시그널이 되는 점들을 많이 레버리지 (gaming interest, # of gaming groups joined, gaming video watch hours 등). 우리가 분석 및 추출 가능한 데이터 뿐만 아니라 그 데이터들이 사용자 경험/퍼널(funnel)에 있어 어떤 연관관계를 가지는지에 대해 더 파고들기. 특정 사용자의 사용자 경험에서의 효과적인 upsell.
Facebook's data driven product development란
- 키워드를 사용해 필요한 데이터를 query하고, 관심있는 metric에 대한 결과 값을 빠르게 확인
- 데이터 엔지니어들이 파이프라인을 뚫고, 사이언티스트들이 분석해 프로덕트팀의 분기/반기 목표를 수립하고, 우리가 그것에 어떻게 접근하고 있는지 매주 알려준다.
https://blog.statsig.com/why-we-started-statsig-45cd80079e7d
Why we started Statsig
When I joined Facebook, one of the things that surprised me was the autonomy Engineers had in building new products and features, and how…
blog.statsig.com
페이스북안에서 매일 쓰는 몇가지 툴에 대한 소개
큰 샘플사이즈라 작은 변화조차 company-level, org-level, team-level의 key metric에 어떤 영향을 끼치는지 금방 분석할 수 있다. 예를 들어 뉴스피드에 어떤 CTA 버튼의 변화가 얼마만큼의 user engagement metrics(댓글 수, 리액션 수) 변화를 이끌어내는지, 그것이 긍정부정중립인지도 알 수 있다.
Personalization과 Experimentation의 공전.
문제를 해결할 때에는, 인사이트 공유 -> 문제해결에 대한 가설(아이디어) 수립-> 디자인 및 개발 -> 실험 결과 리뷰 -> 결정내리기(iterate, ship or kill)을 반복하는 연습
업무를 수행함에 있어서 중요한 것
1) 제품의 end-to-end 경험 (product funnel) & 팀의 목표를 숙지
2) Qualitative & Quantitative 데이터로 실험 아이디어 제시 (identify drivers that move specific metrics)
3) 팀과 협업하여 실험에 대해 적절한 시그널을 얻을 수 있는 솔루션 만들기
4) 크고 작은 많은 실험들에 관해서 균형있게 시간과 노력 분배하기
5) 다른 팀의 허락 또는 리뷰를 받아야 한다면 미리 연결하여 방향성 검토
6) 데이터에 대한 완전 의존만이 아닌, 직감도 활용