Career

Maeve Yoo 유미정

Product Owner · 13년차: 상품 기획 · 팀 운영 · 신규 빌드

고객 행동을 바탕으로 상품과 서비스를 기획하고, 기획 조직의 채용·평가와 업무 운영을 맡아 왔습니다. 팀이 근거와 대안을 갖고 기획하도록 기준을 세웠고, 제품의 개발 범위 결정부터 결제·환불·정산 개선까지 담당했습니다.

Open to Senior PO · Product Lead 팀 리드 3개 조직 · 최대 13인 · 채용·평가 직접 수행 플랫폼 구축·개편 4건 · 신규 상품·서비스 5건 6가지 역량 → 케이스 보기 →

Experience

경력

2026.06 ~ 진행 중사이드

VOC × KPI Tree 자동 분류 시스템 사이드 프로젝트 · 1인

설계 · 수집기 · LLM 파이프라인 · 대시보드 전 과정 직접 구축 · 100% 공개 데이터 · NDA-free

VOC를 KPI 트리에 연결하는 4-Layer LLM 파이프라인 2026.06 ~ 진행 중

도서·오디오북 구독 3사의 공개 VOC를 카테고리, KPI 노드, Pillar, NSM 까지 하나의 트리로 연결하는 시스템입니다. 분류 자체보다 그 위에 얹은 Eval · Observability · Guardrails 운영 레이어가 핵심입니다.

1,079건 본실행 분류 (3사 공개 VOC) 75.5% Top-1 정확도 (골든셋 143건 · 합격선 75%) 0.090 ECE 확신 보정오차 (목표 <0.1) 89.2% 가드 3종 통과 자동 분류율

빈도만 보면 순위가 뒤집히는 문제에서 출발: 건수가 적어도 구독 갱신을 직접 좌우하는 불만이 개선 순위 아래로 밀리는 구조를 KPI 노드 연결로 드러냄.
2계층 매핑: 앞단 카테고리 분류는 LLM 판단, 뒷단 KPI 노드 매핑은 카테고리 값으로 결정되는 고정 테이블. "분류가 틀렸나 매핑이 틀렸나"를 나눠 측정·디버깅.
Eval을 먼저 세움: 골든셋 143건 주기 채점(Top-1 / Top-2 분리). v1에서 카테고리 정확도 60%가 나왔을 때 KPI Tree는 그대로 두고 카테고리만 고쳐 75.5%까지 올림.
Guardrails와 사람 검토 큐: PII 마스킹 · confidence 0.7 라우팅 · 차단 카테고리 · 편향 가드. 자동 분류 89.2%, 나머지 10.8%는 사람 검토로 라우팅.
Langfuse로 관측: 분류 1건이 얼마의 비용으로, 얼마나 걸려서, 얼마나 확신하고 돌아갔는지를 계기판으로 확인.

데이터 출처: App Store · Google Play 공개 리뷰. 원천 3,300건, 대표 표본 1,000, 본실행 1,079건. 회사 데이터를 쓰지 않아 전 과정을 공개할 수 있는 프로젝트.

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2024.02 ~ 현재2년 8개월

Product Owner 이디엠에듀케이션 · 차장

개발팀 · IELTS 인강/어학원 플랫폼 · AI 유학 루트 · 데이터 인프라

IELTS 인강·어학원 플랫폼 전면 개편 2024.03 ~ 2025.09 · 19개월

인강·어학원이 통합 운영되던 사이트를 사용자 경험에 맞게 새롭게 빌드하고, 관리자 시스템은 기존 인프라를 쓰지 않고 새로 구축한 대규모 개편 프로젝트입니다.

+17% 인강 매출 YoY ('25.07~'26.06) +42% 신규 가입 +11% 어학원 신규 리드 -60% CS 인입 36초에서 51초로 인강 평균 체류시간 -90% 정산 리소스 (4.5h에서 30분으로 · 구축 '25.07~'25.09 · 측정 '25.10~'26.06)

개편 방향을 감이 아니라 데이터에서 잡음: 유입, 가입, 결제, 수강, 재결제 전 구간의 사용자 데이터 흐름을 먼저 정의.
온라인 인강과 오프라인 어학원을 한 운영 시스템으로 통합: 어학원은 결제의 약 95%가 캠퍼스 현장 단말기에서 일어나고 인센티브가 사업팀·강사팀 두 조직으로 안분되는 구조. 정산 기준축을 결제 상태에서 수강 기간으로 옮겨 매출 귀속을 다시 정의.
인강·어학원 사이트 UX를 완전 분리: "같은 브랜드, 다른 경험". 운영자 화면은 기존 인프라를 쓰지 않고 새로 구축해 하나로 통합.
결제 Depth 5단계에서 3단계로로 축소. 결제·리드·배송 백오피스 기획.
정산·리드·매출 대시보드를 설계해 데이터 기반 의사결정 환경 구축. 매출·가입·인쿼리 대시보드는 인강·어학원 각각 구축(2025.07~2025.09): 상품별·모듈별·국가별 매출과 유입 채널별 인쿼리를 같은 화면에서.
대규모 데이터 마이그레이션 이슈 대응, CS 최소화 정책 설계.
릴리즈를 세 차수로 분리: 1차 개편(관리자·사용자 화면 신규 구축), 1차 고도화(정산 설계·대시보드), 2차 고도화(신규 상품). 개발 난이도와 안정성을 기준으로 순서를 정함.
QA 시나리오를 직접 작성하고 스테이징에서 검수: 로직이 복잡하고 크리티컬한 기능 위주로 시나리오를 짜고, UX 정상 작동까지 확인한 뒤 배포. 릴리즈 전 과정 리딩.

협업: 개편 코어 9인 (기획 2 · 디자인 2 · 개발 3 · 컨텐츠마케팅팀 2) / 전체 관여 15인 · 6개 조직 (기획 · 디자인 · 개발 · 컨텐츠마케팅 · CS · 영상)

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IELTS 기초 학습 풀패키지 기획·출시 2025.11 ~ 2026.06 · 2차 고도화

상품별 매출, 단계별 수강률, 상세 페이지 클릭·구매 전환을 분석해 기초 학습 풀패키지를 기획·출시한 프로젝트입니다.

35.6% 신규 상품이 IELTS 인강 전체 매출에서 차지한 비중 +32% 인강 매출 YoY ('25.11~'26.06)

UI를 더 손대지 않기로 결정. SQL로 수강·결제 데이터를 추적하고 GA4 이탈률과 대조.
기초 상품의 매출 비중과 수강률, 상세 페이지 전환을 비교해 기초 학습 수요에 맞는 상품이 없다고 판단.
기존 상품 개선이 아니라 기초 학습 풀패키지를 신규 커리큘럼으로 구성해 출시.

협업: 코어 3인 (기획 1 · 개발 1 · 학원사업팀 1) / 전체 관여 15인 · 6개 조직 (개편과 동일)

AI 기반 글로벌 유학 전략 컨설팅 플랫폼 2025.11 ~ 진행 중

글로벌 정규유학 루트 추천을 위해 비정형으로 흩어져 있던 입학요건을 데이터로 체계화하고, 고객의 상황과 스펙에 맞는 루트를 자동으로 추천하는 프로젝트입니다.

표준 엔티티 체계 수립: 사람 의존 상담 구조 탈피 입학요강 100여 개 · 상담 로그 수백 건 판독 42,407건 7개국 코스 LLM 1차 매핑 ('25년 · 제안값, 검수 전)

미국·영국·캐나다·네덜란드 등 해외 대학의 전공별 입학요건 분석.
LLM으로 비정형 입학요건 텍스트에서 공통 판단 요소 추출: GPA · 공인어학성적 · 선수과목 · 학위체계를 핵심 엔티티로 정의.
엔티티 간 판정 순서와 스크리닝 로직 설계: 탈락 사유가 빨리 드러나는 순서로 배치하고, 의미 층위가 다른 조건은 층을 나눔.
100여 개의 입학요강 자료를 읽고, 상담 로그 2만여 건을 추출한 뒤 그중 수백 건을 직접 판독해 실제 상담이 어떤 순서로 판단하는지 구조화.
입학요건·코스·지원자 스펙을 관리하는 백오피스(Admin) 구조 기획.
신뢰도 3단계 라우팅: 원문의 정확도에 따라 확신도 구분(확신 / 애매 / 의심: 검토 필요).
사업 방향과 수익 모델을 먼저 설계: 글로벌 입시예측 플랫폼을 시장 효용·기술·포지셔닝 세 축으로 비교하고, 국가별 유학 정책 변화를 근거로 다국가 비교·전환을 서비스 축으로 설정. AI가 대체할 영역과 컨설턴트가 남을 영역을 나눠 자동화 경계를 확정한 뒤 3단계 로드맵(데이터 기반 구축, 단일 국가 MVP, 다국가 확장)과 단계별 수익 모델을 담은 분석·전략안을 단독 작성해 보고.
입학요건 파싱앱 직접 구축: 코스별 요강을 파싱해 데이터로 적재하는 앱을 직접 만들어, 요강 PDF 275건 전량 파싱과 샘플 검증까지 수행.
KPI가 다른 두 부서 조율: 상담 신청 리드 수를 보는 브랜드 마케팅실과, 방문 상담을 직접 진행하는 오프라인 컨설팅 조직(정규유학본부 EC) 사이에서, 스크리닝을 상담 신청 이후로 옮기는 안을 제안해 양 부서 동의로 확정. 상담 일정 확정 후 폼 발송, 상담 중 확인·보완, 입력 이력 보존까지 운영 흐름 문서화.
착수 순서 합의: 데이터를 더 모으기 전에 국문 검색 등 인트라 검색 개선을 먼저 진행하기로 개발팀과 결정.
사업 확장 관점에서 입시 예측 플랫폼으로의 BM 로드맵 수립.

협업: 코어 4인 (기획 1 · 개발 1 · 정규유학 EC 2) / 전체 관여 11인 · 3개 조직 (브랜드마케팅실 2 · 개발 2 · 정규유학 EC 6)

AI 유학 루트 케이스 →

데이터 인프라: KPI Tree 설계와 앰플리튜드 택소노미 배포 2026.05 ~ 2026.07

사업운영부서가 매출과 GA4만 보고 있다는 것을 확인하고 직접 제안해 시작한 프로젝트입니다. 문제 제기부터 배포까지 주도했습니다. 기획과 택소노미 작성은 직접 하고, 개발 연동·검수는 개발자와 함께 진행했습니다.

L0~L3 4계층 설계 · 부서 합의 이벤트 40여 종 User Property 37종 코호트 12종 배포

도구 도입보다 KPI Tree가 먼저: 핵심 가치 정의, NSM 확정, L0~L3 설계 순으로 진행.
L2를 합산이 아니라 곱셈으로 분해(완강률 = 진입률 × 시청 완강률): 지표가 떨어졌을 때 어느 구간인지 바로 특정 가능.
이벤트 택소노미 · User Property · 코호트를 직접 작성하고, 개발 연동과 스테이징 검수를 거쳐 배포.

협업: 코어 3인 (기획 1 · 개발 1 · 컨텐츠마케팅팀 1) / 전체 관여 8인 · 3개 조직 (개발 1 · 컨텐츠마케팅팀 4 · 디자인 2 결과 공유) · 컨텐츠마케팅팀 부서장 포함

KPI Tree · 앰플리튜드 케이스 →

TOEFL AI 모의고사: 사업계획 수립과 비용 재검토 2026 · PRD v4.0 단독 작성

TOEFL 학습 플랫폼의 초기 사업계획을 세운 뒤, 고객 확보 비용을 다시 검토해 진입 방식에 대한 우려와 대안을 관련 부서에 보고한 프로젝트입니다.

측정 모델과 AI 채점 설계: 순수 LLM 채점 대신 Hybrid 채점 + Off-topic 감지로 실패 모드까지 정의.
CapEx / COGS / OpEx를 분리한 뒤 BEP 시나리오 작성 (계획상 가정 기준이며 집행 실적 아님).
초기 계획 수립 후 경쟁 환경과 고객 확보 비용을 추가 검토: 후발 서비스가 유료 고객을 모으는 데 당초 가정보다 많은 마케팅비가 들 수 있다는 우려를 추가 사업타당성 보고서로 정리.
국내 개인 고객을 직접 확보하는 진입에 신중할 것을 제안하고 어학원·유학원 B2B 제휴를 대안으로 보고 (영업기간·수익 배분·파트너 의존도 부담 병기).
이후 별도 사업 결정으로 사업 방향은 DET(듀오링고 영어시험) 대비 학습 플랫폼으로 전환됨: 현재 기술 검토 중이며 '27년 상반기 개발 완료 목표. 담당 범위는 초기 사업계획 수립 · 경쟁 환경과 비용 검토 · 우려와 진입 대안 보고까지이며, 측정 모델과 채점 설계는 시험 종목과 무관하게 남는 산출물.

2022.07 ~ 2023.039개월

팀장 메타비티

개발팀 · 팀장 · 개발 3인 · 디자이너 1인 프로덕트 팀

ISO 재난안전 국제표준 자격 시험 플랫폼 구축

응시·결제·결과 확인까지 전 과정을 온라인으로 처리하는 시험 플랫폼을 구축했습니다.

응시 프로세스 온라인화로 운영 효율 개선

시험 응시 흐름(User Flow)과 정보 구조 설계.
정책 · 결제 · 결과 확인 UX 기획.
개발 3인 · 디자이너 1인으로 구성된 프로덕트 팀을 리딩하고 기획 전 영역을 직접 담당. 디자이너 직접 채용.

협업: 전체 관여 11인 · 5개 조직 (PO 총괄 1 · 기획 1 · 컨텐츠 3 · 개발 3 · 해외사업 2 · 디자인 1)

e-Test 필리핀 이러닝 플랫폼 구축 해외

국가·국제 자격이라는 새 도메인에서 다시 구축·런칭.
자격 체계와 출제 기준을 정리해 학습·응시 플로우로 구성.

2020프리랜서 · 4개월

프로덕트 기획 · QA 프리랜서

강남엄마 '학원리뷰' 사이트 구축

사이트 구축 · 사용자 플로우 점검 · QA.

2019.07 ~ 2020.0410개월

파트장 에듀윌

공무원 CM본부 · 9·7급 · 경찰 · 기획자 3인 리드 (본인 포함 4인)

무료 서비스 수익화 검토와 유료 전환 캠페인 · 전사 데이터 해석 가이드

무료 학습 서비스 이용 데이터를 분석해 유료 전환이 일어나는 핵심 지점을 정의하고, 전사에서 공통으로 쓸 데이터 기반 기획 가이드까지 만들었습니다.

4% 이상 무료 강의 이용 고객 대상 유료 전환 캠페인 전환율 +31.5% 공무원 부문 매출 YoY

무료 서비스 '지식인'은 이용자 중 수강상품 결제 비중이 1% 미만이어서, 이용 행태를 분석해 전환 가능 세그먼트를 정의하고 부분 유료화를 제안. (아래 4%와는 대상·분모가 다른 별개 지표)
수강률이 높은 단원·강사 하이라이트를 모아 연휴 한정 무료 단기 특강을 구성하고, 종료 후 수강생에게 할인권을 배포하는 유료 전환 캠페인 운영.
단기 중장기 기획 소재 수립 및 릴리즈 주도.
기획자의 '감' 중심 의사결정 구조를 개선: 부서마다 다르게 읽던 지표를 전사 데이터 해석·활용 가이드로 통일.
파트 구성원 평가에 참여했고, 메가엠디에서 함께 일하던 기획자 1인을 직접 영입.
메가엠디에서 만든 기획·결과보고 기준을 파트에 그대로 적용: 근거를 갖춘 기획서와 실행 후 결과 분석.

2015.06 ~ 2019.023년 9개월

팀장 메가엠디 · 컨텐츠마케팅팀

컨텐츠마케팅팀 · 팀장 2년 9개월 · 최대 13인 (서비스기획 4 · 컨텐츠기획 8 · 팀장 포함)

컨텐츠마케팅팀 조직 운영 · 최대 13인 2016.06 ~ 2019.02

입사 2년 차에 팀장으로 승진했습니다. 경쟁사 대응 TF를 맡은 뒤 이어서 조직 운영을 맡았습니다.

서비스 기획자 4인 · 컨텐츠 기획자 8인으로 구성된 혼합 직군 팀의 채용 면접과 인사평가, 업무 배분과 일정 관리, 산출물 리뷰를 통한 최종 품질 책임.
기획 프로세스 재정립: 개인 역량에 의존하던 방식을 팀이 공유하는 기준으로 전환.
신규 인력 채용과 온보딩 진행.
재직 기간 중 6인 채용. 로스쿨 시장 확장을 맡으며 13인 규모로 팀 확대.
정기 1on1과 성장 피드백으로 팀원 개인의 성장 방향 설계.
검토 방식 전환: 위험요인 나열에서 멈추던 신규 기획 검토를, 새 기획에 부담을 느끼는 팀원에게 기존 경험을 쓸 수 있고 위험이 작은 과제부터 배분하고 위험요인과 실행 대안을 함께 내도록 바꿈. 이후 대안을 함께 제안하는 변화를 관찰(정성).
기획·결과보고 기준 수립: 기획서에 목표 고객·기대 효과·예상 이용 흐름을 가설로 쓰고 데이터·시장 자료를 근거로 붙이게 함. 실행 후에는 결과 데이터와 예상과의 차이, 다음 방향을 분석 보고서로 남기도록 운영. 에듀윌에서도 같은 기준 적용.

합격자 수강 데이터 기반 프리미엄 교육 프로덕트 4종 런칭

약대 합격생의 수강 데이터를 비교 분석하고 FGI 조사를 통해, 인강으로 합격생의 학습 방식을 참고해 질의응답·시간관리·개념 이해를 지원하는 상품을 기획하고 패키지로 판매한 프로젝트입니다.

+16% 매출 YoY ('18.01~11 vs '17.01~11 · 11개월) 인강 연간 KPI 기준 매출액 목표 초과 달성 34% 패키지 구매 비중 (건수 기준)

가입·매출·시험 트렌드 분석을 통해 시기별 고객 니즈 및 전략 수립.
상위 5인의 수강 커리큘럼을 상세 분석해 수강 패턴 인사이트 도출.
초시·재시를 분리한 FGI(10명 내외) 질문 설계 및 미팅 주도.
신규 상품·서비스 4종 개발: M톡(1:N 질의응답) · 시간관리 · 3D 강의 · 원리이해 특강.
4종 프로덕트 패키지 판매 전략 수립.
상품 구조 · 가격 · 환불 · 정산 정책 수립, 운영 및 품질 관리 체계 구축.
M톡 개발 범위 결정: 목표 형태는 앱이었으나 투입 가능한 개발자 2인 · 4개월 이내라는 제약. 예상 매출·고객 가치·운영체제별 개발 부담을 비교해 웹 우선 출시를 개발팀 실장과 합의하고 일정에 반영. 앱은 이용 트래픽·매출 반응을 보고 검토하는 후속 과제로 남김.
런칭 후 첫 판단을 수정: 3D 강의 실사용자가 노베이스 초시생으로 확인돼 타겟과 제작 범위를 다시 잡음.
결정 범위: 상품 구성 · 업무 배분 · 가격/환불 정책 · 합격생 정산정책은 직접 결정. 개발 방식·일정은 개발팀 실장과 합의, FGI와 오프라인 제품 개발비는 대표 승인.

협업: 코어 8인 (기획 4 · 디자인 2 · 개발 2) · TF(FGI · 강의개발 · 프로덕트개발 · 서비스기획) / 실행 관여 23인 · 7개 조직 (컨텐츠마케팅 · 서비스기획 · 디자인 · 개발 · 강사진 · 영상 · CS) · 원리이해특강 교안 개발·촬영에 참여한 합격자 1인 포함 / 리서치 참여 10인 (FGI)

메가엠디 케이스 →

2013.03 ~ 2015.032년 1개월

CM · Project Lead 한국교육방송공사(EBS)

학교교육본부

개인맞춤형 진단·코칭 플랫폼 개발 프로젝트 2013.09 ~ 2015.12 · 본인 참여 ~2015.03

학습 유형 · 진로 · 성취도를 종합 분석해 학습자에게 개인화된 진단 결과와 학습 방향을 제공하는 공공 진단 플랫폼입니다.

교육부 지원 공공사업 선정·수주 1만 건 런칭 4개월 내 앱 다운로드 2.5만 명 누적 방문자

사업계획안 수립, 교육부 지원 공공사업 선정·수주.
연세대 연구진 협의를 통해 학업성취·학습유형·진로탐색 진단도구 3종 확정.
연세대 진단 알고리즘 구조 설계 참여 및 문항 데이터 구조 정의.
결과 멘트 자동 생성 구조를 룰 기반으로 기획.
규준검사 표본 확보를 위한 학교 섭외 및 검사 주도.
UX 설계 50% 기여, QA 총괄.

협업: 전체 관여 24인 · 6개 조직 (기획 3 · 개발 7 · 디자인 3 · 교재개발 3 · 연세대 연구진 3 · EBSi 강사팀 4)

2011.08 ~ 2012.101년 3개월

상품기획 이투스교육 · 사원

상품기획팀 · 입시 인강 상품

타겟팅 프로모션 및 학습 정보 서비스 기획

시즌별 패키지 상품 판매 성과 개선 사용자 세그먼트 기반 마케팅 기획 경험 축적

회원 유형별 학습 니즈에 맞춘 타겟팅 프로모션 기획.
고2 대상 학습 정보 존 기획.
매출·VOC 분석을 근거로 수강 상품 페이지 기획.

Education

학력

2007 ~ 2012

가천대학교

학사 · 아동복지학

Skills & Tools

직접 다루는 범위

데이터 · 분석

SQLAmplitudeGA4KPI Tree 설계이벤트 택소노미코호트 설계

쿼리 직접 작성 · 대시보드 직접 구축. 앰플리튜드는 설계부터 배포·검수까지 주도.

AI · LLM 운영

LLM 파이프라인 설계프롬프트 분류 규칙Eval · 골든셋ECE (확신 보정)GuardrailsLangfuse

VOC × KPI Tree는 설계·수집기·파이프라인·대시보드를 1인으로 전부 직접 구축.

사업성 · 그 외

P&L · BEPROI · NPV · IRRLTV / CAC사업계획·로드맵 수립Figma영어 (업무 회화)

P&L은 직접 작성. 영어는 기본적인 업무 회화 가능.