프로덕트 매니저/오너

1. 교육생·모임장 문제 발견

• 교육생과 모임장을 인터뷰해 실제 행동과 현재 대안 파악
• 사용자가 학습을 시작하고 멈추고 다시 참여하는 과정을 제품 데이터로 분석
• AI 챌린지 교육생과 모임장의 학습·소통·운영 병목 관찰
• 인터뷰, 행동 데이터, 고객 문의에서 반복되는 미충족 문제 발견
• 관찰과 분석을 고객 문제, 대상 사용자, 발생 맥락, 현재 대안으로 구조화
• 가장 중요한 문제를 검증할 후속 질문과 제품 실험 설계

2. 로나 코치와 AI 챌린지 플랫폼 기획

• 로나 코치와 AI 챌린지 웹·모바일이 맡을 역할과 연결 경험 설계
• 주제 탐색과 모객용 소개부터 교육 참여까지 이어지는 웹 사용자 여정 기획
• 진행 상황·공지·과제 제출을 관리하는 학습 웹서비스의 정보 구조 설계
• 플랫폼 내 실시간 화상 모임과 참여자 상시 채팅 경험 기획
• 모임장 운영과 과거 영상·수료증 이용 흐름을 프로토타입으로 검증
• 학습 지속과 운영 편의를 확인할 제품 실험과 성공·중단 기준 정의

3. 사업 임팩트 기반 제품 우선순위 결정

• 고객 가치, 매출 가능성, 리텐션, 검증 비용을 기준으로 제품 기회 비교
• 웹·모바일·로나 코치의 기능 범위를 나누고 필요한 기능부터 출시 순서 결정
• 제품 분석 도구로 활성화, 학습 참여, 완주, 재참여 흐름 측정
• 최소 기능의 기대 효과와 중단 기준을 정하고 검증 결과로 다음 개발 범위 판단
• 사용자 반응과 사업 목표를 함께 보고 제품 방향 조정
• 작은 실험을 반복해 제품·시장 적합성에 가까워지는 근거 축적

4. 팀 정렬과 제품 실행 주도

• 고객 맥락과 판단 근거를 공유해 팀 이해 정렬
• 문제 정의와 의사결정 기준을 제품 문서와 화면 설계로 구체화
• 리니어나 지라에서 제품 과제의 범위, 우선순위, 담당자, 완료 기준 관리
• 프론트엔드·백엔드·AI 엔지니어와 교육·운영팀의 의존성을 맞춰 출시 계획 수립
• 논의에서 생긴 결정과 보류 사항을 기록해 팀의 해석 차이와 재작업 축소
• 출시 후 사용자 반응과 지표를 팀에 공유하고 다음 실행까지 연결

5. AI 기반 제품 제작과 운영 체계 구축

• AI 에이전트로 고객 인터뷰 정리, 데이터 탐색, 문서 초안 작업 자동화
• AI 코딩 도구로 핵심 화면과 제품 실험을 직접 구현해 학습 속도 향상
• 프로덕트 디자인 원칙과 컴포넌트 기준을 정리해 일관된 사용 경험 관리
• 제품 분석 이벤트와 대시보드를 설계해 팀이 같은 지표로 판단하도록 지원
• 반복되는 발견, 우선순위, 출시, 회고 과정을 템플릿과 체크리스트로 표준화
• 새 도구와 방법을 빠르게 익혀 제품 발견과 실행 흐름에 적용