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禁止且拒絕未經各資訊當事人同意,擅自蒐集本服務提供的使用者個人資訊資料等資料之行為。即使是公開資料,若未經許可使用爬蟲等技術裝置進行蒐集,依個人資訊保護法可能會受到刑事處分,特此告知。
© 2025 Rocketpunch, 주식회사 더블에이스, 김인기, 大韓民國首爾特別市城東區聖水一路10街 12, 12樓 1號, 04793, support@rocketpunch.com, +82 10-2710-7121
統一編號 206-87-09615
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이인서
문헌정보학과 데이터과학을 전공하며 PM에 대해 관심을 가지게 되었습니다. 교내 프로젝트에서 UX기획 및 IA설계를 담당하였습니다. 또한 UX 리서치 방법론을 대입해 내부 시스템 개편을 진행하였습니다. 앞의 두 경험과 BA 인턴으로 근무하며 시장을 읽는 경험은 고객이 습관을 만들 수 있도록 집중하는 루티너리의 PM으로 나아갈 수 있는 힘이라고 생각합니다.
職涯
貼文
AI 職涯摘要
이인서님은 문헌정보학과 데이터과학을 전공하며 UX 기획, IA 설계, UX 리서치 경험을 쌓았습니다. BA 인턴으로 데이터 분석 및 인사이트 도출, 경쟁사/키워드 분석, 설문 분석 경험을 보유하고 있으며, UX Research Coordinator로서 리서치 운영 조직 개편 기획 및 UTday, Survey 운영을 담당했습니다. 또한, B2C 결제 시스템 개편, 로그인 시스템 개편, ARS 도입 등 서비스 기획 및 운영 경험을 통해 고객 중심의 서비스 개선 역량을 발전시켜왔습니다.
經歷
BA 인턴으로서 비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 분석 및 인사이트 도출을 서포트하였습니다. 1. 요청 베이스의 SQL Query, 시각화 대시보드를 제작하여 제공하였습니다. 이를 위해 SQL은 Redash, 사용자 행동 지표는 Amplitude를 사용하였습니다. 2. 주간 경쟁사 분석 / 주간 키워드 분석하여 전사에 인사이트를 제공하였습니다. 3. 에이블리 내 서베이 구성 및 분석을 진행하였습니다.
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1. UX research coordinator로서 리서치 운영 조직의 개편 기획을 참여했습니다. 데스크리서치 및 전반적인 기획을 담당하였으며, 내부 시스템 교체 및 운영 툴 도입을 진행하고 있습니다. 2. UX research 운영 프로그램인 UTday와 Survey 운영을 전담하였습니다. 고객의 참여에 불편이 없도록 운영 기획을 전담하였으며, 고객 경험 개선을 위해 UT를 진행하였습니다. 3. SQL을 이용해 패널 데이터를 관리 및 추출하였습니다. 이에 필요한 쿼리는 직접 생성한 후, 가이드로 만들어 두었습니다. 4. 설문 실행자로서, 쿠팡 리서치팀에서 진행하는 모든 설문의 문항 검토 및 피드백을 진행하였습니다.
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1. B2C 결제 시스템 개편 참여 : VOC 분석 당시 B2C 고객의 결제 시스템에 대한 불만이 강한 것을 확인했습니다. 하여 B2C 결제 시스템 조사를 전담하였으며, 개발팀과의 협업을 통해 B2C 결제 시스템 개편을 진행하였습니다. 더불어 QA 테스터 업무를 맡아 진행했습니다. 2. 로그인 시스템 개편 참여 : B2B 로그인과 B2C 로그인을 분리하여 서비스를 제공하고 있어 VOC가 지속적으로 접수된 상황이었습니다. VOC를 분석하여 담당 기획자에 전달하였으며, 이후 QA 테스터 업무를 맡아 진행했습니다. 3. 고객센터 ARS 도입 참여 : 고객센터 전화 문의 중 악성 고객을 방지하기 위해 ARS 도입을 진행하였습니다. ARS 업체를 알아보고, ARS 멘트를 수집하여 보편적이고 필요한 ARS 멘트를 작성하는 업무를 진행했습니다.
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活動
프로젝트
UX research 시스템 고도화
2021년 5월 - 2021년 11월 · 7개월
UX 리서치를 효율적으로 실행할 수 있도록 시스템 개편에 참여하였습니다. 1. 타 회사의 사례를 벤치마킹하기 위하여 해외 사례 데스크 리서치를 진행하였습니다. 2. '목표 설정 - 문제 정의 - 근본 원인 파악 - 액션 아이템 도출'의 단계를 거치며 리서치 자동화 시스템과 리서치 저장소에 대한 액션 아이템을 도출하였습니다. 3. 리서치 저장소(repository) 도입에 대한 프로젝트를 진행했습니다.
프로젝트
카카오톡 선물하기 개인화 서비스 제안
2020년 9월 - 2020년 12월 · 4개월
서울여자대학교 데이터과학 소학회에 참여하며 카카오톡 선물하기 개인화 서비스 제안 프로젝트를 진행하였습니다. 2020년 하반기 당시 카카오톡 쇼핑하기의 현황을 분석하고, 서비스 여정을 구체화 하였습니다. 이후 개인화 추천을 할 수 있는 영역을 찾아 추천 로직 설계 및 서비스 개선안을 도출하였습니다.
프로젝트
1인 가구를 위한 맛집 추천 서비스
2019년 9월 - 2019년 12월 · 4개월
'1인 가구를 위한 맛집 추천 서비스'라는 주제로 데이터 분석 및 서비스를 팀장으로서 기획하였습니다. 1인 가구를 위한 맛집이라는 키워드를 위해 각 맛집 사이트를 크롤링하여 데이터를 추출하였으며, 1인 가구 거주 데이터 및 음식점 데이터를 수집하였습니다. 이에 대해 전반적인 논리 생성 및 구현 알고리즘을 도출하였고, 분석을 원활히 하기 위해 전반적 논리 생성 및 구현 알고리즘 도출을 전담하였습니다. 이후 로우 데이터 정제를 하였고, 직접적인 모델링을 서포트했습니다. 결과 PPT 제작·발표·보고서 작성을 전담하였습니다
語言
상급 (업무상 원활한 의사소통)
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