<AI 제품을 처음 만들게된 PM에게> 시리즈
4️⃣ Part 4-1. 실험과 개선을 위한 PM의 ‘행동 데이터’ 설계

Part 4-1. 핵심 요약

- AI 제품에서 행동 데이터는 사용자와 모델 간 상호작용의 해석 대상이다.
- 클릭수보다 중요한 것은 사용자의 의도, 맥락, 실패 흐름을 어떻게 포착할 수 있느냐다.
- 데이터는 기술이 아니라, 사용자 경험을 관찰하는 설계 프레임이다.

"도대체 어디서부터 어떻게 측정해야 하지?"

생성형 AI 기반 제품을 설계하거나 운영하다 보면 PM은 자주 이 질문과 마주한다.

기존 제품에서는 클릭 수, 전환율, 세션 유지 시간처럼 정해진 지표가 익숙했다. 하지만 생성형 AI, 특히 비정형 응답을 생성하거나 맥락 기반 인터랙션을 포함하는 제품에서는 그런 기준이 흔들린다.

사용자는 어떤 문제를 명확히 해결하려 하지 않고, 막연한 기대를 가지고 AI와 상호작용하기도 한다. 입력은 자유롭고, 반응은 예측 불가하며, 결과의 품질은 주관적이다.