우선 나는 AI를 활용해 RFP 분석을 해봤다.결론부터 말하면, AI가 분석 자체를 대신해준 건 아니었다. 대신 "무엇부터 판단해야 하는지" 순서를 잡는 속도가 확실히 빨라졌다.이번 글에서는 그 판단 과정을 도메인 학습부터 제안전략까지 순서대로 정리해본다. 도메인 학습부터 진행한 이유 나는 해당 업종에 대해 잘 몰랐다. 그렇기 때문에 "왜 이런 요구사항을 넣었을까"부터 이해가 안 됐고, 이 상태로 요구사항을 읽으면 문장 하나하나가 다 중요해 보여서 우선순위를 잡을 수가 없었다. 실제로 처음엔 도메인 학습을 건너뛰고 바로 요구사항부터 정리하려다가, 발주 배경을 모르니 어떤 요구사항이 핵심이고 어떤 게 관행적인 문구인지 구분이 안 돼서 다시 처음으로 돌아갔다.그래서 Claude에게 RFP 원문을 넘기고 ..

지난 글(기획자가 Claude+Figma로 화면설계 해보면? AI 활용 스터디 ①)에서는 전시코너-전시템플릿-전시카테고리-전시페이지로 이어지는 전시 구조를 정리했다. 이번 스터디는 임의로 고른 사이트를 대상으로, 공식 기획 산출물이 하나도 없는 상태에서 혼자 처음부터 정리해보는 개인 연습이다. 이번 편에서는 그 구조를 실제로 "화면설계" 작업으로 옮기면서 겪은 과정을 단계별로 기록해보려 한다. 결론부터 말하면, 화면을 그린 시간보다 범위·용어·정책 같은 기획 기준을 정리하는 데 쓴 시간이 훨씬 길었다. 9년차 기획자로서 이 부분이 왜 필요했는지, 기획 업무에 Claude를 어떻게 활용했는지 순서대로 풀어본다. 왜 화면부터 그리지 않고 기획 기준부터 잡았나 전시 구조 분석은 끝났지만, 구조를 안다고 해서 ..

지난 글에서 전시코너-전시템플릿-전시카테고리-전시페이지로 이어지는 전시구조를 정리했다.이번엔 이 구조를 바탕으로 실제 화면설계 작업에 Claude와 Figma를 어디까지 활용할 수 있을지 직접 스터디해보기로 했다. 왜 하필 전시 관리 화면이었나전시코너, 전시템플릿, 전시카테고리, 전시페이지.이 4개 화면을 고른 이유는 단순하다. 사이트 전체에서 가장 기본이 되는 구조이기 때문이다.신규 생성부터 수정까지 전체 흐름을 다 고려할 수 있는 구조이기도 하고, 무엇보다 전시구조를 제대로 몰랐을 때는 전시 관련 개선기획 업무가 유독 힘들었다.구조가 안 잡혀 있었다기보다 내가 그 구조를 몰랐던 것에 가까웠는데, 알고 나니 이걸 어떻게 활용하면 될지 감이 왔고 결국 내 작업을 쉽고 이슈 없이 만들어주는 기반이 전시구조..

온라인 서비스에서 상품이나 콘텐츠를 화면에 노출시키는 일, 즉 전시 프로세스는 어떻게 설계될까. 서비스기획자로 일하며 쌓아온 경험과 지식을 바탕으로, 전시 프로세스를 공통 구조부터 이커머스 특화 요소까지 정리해보려 한다. "전시"는 화면 하나의 문제가 아니라, 상품이 등록되고 노출되고 다시 내려가기까지의 전체 프로세스라는 걸 실무에서 체감했다. 이번 글에서는 도메인에 상관없이 통하는 공통 전시 프로세스를 먼저 정리하고, 그중에서도 이커머스 전시 프로세스는 무엇이 다른지 짚어보려 한다. 본격적으로 들어가기 전에: 용어 정리전시(진열): 온라인 화면에서 상품·콘텐츠를 사용자에게 노출시키는 행위 전체를 말한다. 오프라인 리테일에서는 진열대 상단(전시)·하단(진열)처럼 목적에 따라 구분하기도 하지만, 온라인 서..

AI 서비스 기획을 공부하는 과정에서 정리한 LLM 실전 활용 사례입니다. 대화형 AI부터 코딩 도구까지, 실제 비즈니스 성과 데이터와 기획 인사이트를 함께 정리했습니다. AI 서비스 기획 공부하면서 느낀 LLM의 실체 AI 서비스 기획 역량을 키우기 위해 LLM 관련 자료들을 정리하고 있는데요.그 과정에서 발견한 인사이트들을 공유해보려고 합니다. AI 서비스를 기획할 때 가장 궁금했던 건 "정말로 비즈니스에 도움이 되는가?" 였습니다.조사해보니 2024년 기준 글로벌 기업 절반 이상이 생성형 AI를 활용하고 있으며, 도입 기업들이 평균 6-10%의 매출 증가를 경험했다고 합니다. 서비스 기획자 관점에서 중요한 건 명확한 문제 정의와 해결 방안 설계가 성공의 핵심이라는 점이었습니다.오늘은 4가지 핵심 L..

인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 개념과 관계를 알기 쉽게 정리했습니다.기술 제안서나 실무 커뮤니케이션에서 혼동하지 않도록 핵심 예시와 함께 설명합니다. 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 개념 정리IT 서비스 기획자로 일하다 보니 AI 관련 기능 제안을 받게 되는 경우가 있더라구요.그때 문서에 AI, 머신러닝, 딥러닝을 구분없이 사용하는 경우가 많습니다.하지만 세 용어는 서로 다른 개념이며 포함 관게를 갖고 있어 정확히 구분하고 사용하는 것이 중요합니다. 1. 인공지능 (AI, Artificial Intelligence)AI는 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들기 위한 광범위한 개념입니다.전통적인 AI는 룰 기반 시스템처럼 사람이 규칙을 직접 코딩하여 작동하도록..

복지몰 플랫폼에서 회원사마다 브랜딩을 다르게 운영하는 'White Label 템플릿' 기능, 멀티 테넌트 구조부터 관리자 기능, 보안과 확장성까지 정리해보았습니다. White Label 복지몰 템플릿, 이건 뭘까?"White Label" 템플릿이라는 말을 처음 들었을 때, 이게 정확이 어떤 구조일까 궁금했어요.그래서 복지몰을 기획하거나 운영해 볼 경우를 대비해 해당 용어를 정리해두려고 합니다.혹시 저처럼 처음 접하신 분들이나, 비슷한 시스템을 고민하시는 분들에게도 도움이 되셨으면 좋겠어요.✅ 기본 개념 정리멀티 테넌트 SaaS(Multi-Tenant Software as a Service) : 하나의 시스템을 여러 기업이 함께 쓰되, 각 기업은 독립적인 환겨어럼 복지몰을 운영할 수 있는 구조White L..

다양한 방식으로 제공되는 이커머스 구매흐름 서비스 이커머스 서비스를 기획하면서 구매 전환을 유도하는 다양한 구조와 UX 흐름을 접하게 되었다.서비스 흐름은 단순한 화면 구성이나 기능 배열을 넘어서, 사용자의 행동을 유도하고 선택을 이끌어내는 전략적 요소로 작용한다고 느꼈다. 특히 이커머스에서는 플랫폼마다 각기 다른 방식으로 구매 유도 전략이 녹아 있어, 이를 이해하고 비교하는 것이 실무 감각을 기르는 데 도움이 된다고 생각하였다. 이에 따라 향후 다양한 이커머스 서비스를 직접 분석해보는 '역기획 스터디'를 진행하고자 하였으며, 스터디에 앞서 분석 방식과 기준을 명확히 정리해두기로 하였다.이러한 정리를 통해 이후 분석에서 흐름을 놓치지 않고 일관된 시각으로 비교하며, 기획자로서 좋은 개선 포인트를 도출하고..

평범함의 가치, 다시 보기 2025년 트렌드코리아 두 번째 키워드는 Nothing Out of the Ordinary : Very Ordinary (#아보하) 이다.이 키워드는 평범한 일상이 오히려 안정감을 주고, 반복되는 루틴 속에서 삶의 의미를 발견하려는 소비자의 움직임을 반영한다.과거에는 비범함, 차별화, 혁신이 중심에 있었지만, 이제는 평범한 하루를 꾸준히 잘 살아내는 것 자체가 하나의 트렌드가 된 시대이다.   📌 Neo-Currency Society란? '#아보하' 는 아무것도 특별하지 않아도 괜찮은 하루 라는 의미를 담고 있으며,단조로움 속에서도 정서적 안정, 반복 가능한 루틴, 사소한 만족의 가치를 발견하는 소비자 흐름을 뜻한다.이 키워드는 불확실성과 과잉 자극의 시대 속에서 '덜어내고 ..

피그마로 주도하는 기획자 중심의 프로젝트 업무 흐름 웹서비스를 구축하거나 리뉴얼하는 과정에서, 이제 Figma는 디자이너만의 도구가 아니라 기획자와 개발자 모두가 함께 사용하는 실시간 협업 툴로 자리 잡았습니다.특히, 서비스 기획자 입장에서는 Figma를 통해 논리 설계, 와이어프레임, 프로토타입까지 직접 다루며 실무 효율을 높일 수 있습니다. 이 글에서는 기획자 중심의 프로젝트 업무 흐름을 기준으로, 각 단계에서 디자이너와 개발자까지 Figma를 어떻게 활용하는 지를 정리하고, 기획자가 실제로 Figma에서 어떻게 일하는지를 자세히 소개합니다.  기획자는 Figma를 언제부터 어떻게 사용해야 할까? Figma는 단순히 디자인 툴이 아니라, 기획자에게도 '시각적 기능 설계 툴'로서 매우 강력한 무기입니다..