장현수

프로덕트 매니저

AI 사용자 여정 · 검색/발견 · 플랫폼 거버넌스
커머스 도메인에서 LLM 기반 AI 서비스와 신규 플랫폼을 0-to-1로 기획하고 출시와 성과 검증까지 주도한 프로덕트 매니저입니다.
사용자 행동과 서비스 데이터를 바탕으로 문제를 정의하고, 파일럿 실험, 퍼널 분석, 품질 평가로 제품 가설을 검증합니다.

경력

NAVER 쇼핑프로덕트

시니어 프로덕트 매니저

2022년 12월 - 현재

우아한형제들 물류플랫폼실

프로덕트 매니저

2021년 9월 - 2022년 11월

삼성SDS 물류사업부

물류 플랫폼 기획

2018년 7월 - 2021년 9월

이랜드시스템스 글로벌SCM사업부

SCM 플랫폼 기획

2016년 1월 - 2018년 6월

학력

연세대학교 정보대학원

UX 전공

2024년 9월 - 현재

  • 졸업 예정: 2026.08

아주대학교

e비즈니스학 전공

2009년 3월 - 2016년 2월

  • 졸업: 2016.02

기술

서비스 기획

  • 서비스 Ideation 및 정책 수립
  • 플랫폼 설계
  • 사용자 화면/UX 설계

데이터 분석

  • SQL
  • Zeppelin
  • Google Analytics 활용 데이터 분석 및 시각화

업무 Tool

  • Jira
  • Confluence
  • Figma
  • MS PowerPoint/Excel

외국어 활용

  • 영어 비즈니스 의사소통 가능 (Opic AL)

프로젝트

AI 쇼핑에이전트

NAVER

지면형 AI 에이전트 기획

2025년 3월 - 2026년 3월

  1. 문제·가설
    기존 쇼핑 사용자는 검색, 상품 비교, 리뷰 탐색과 결정을 직접 수행하고 있었고, 이로 인해 높은 탐색 비용과 외부 웹 이탈이 발생했습니다. 별도의 대화형 에이전트만 제공하는 대신 검색과 상품 상세 등 기존 여정에 에이전트를 배치하고 추가 질문을 대화형으로 연결하면 탐색 부담과 이탈을 함께 줄일 수 있다고 가정했습니다.
  2. 핵심 실행
    • 사용자 여정 설계: 에이전트를 대화형과 지면형으로 구분. 검색어의 정보량과 의도 명확성에 따라 후속 선택지를 제공하고, 상품 상세의 주요정보를 요약한 뒤 검색 맥락을 유지한 상태로 대화형 에이전트에 연결
    • 파일럿·단계적 확장: 정식 출시 전 테마별 상품추천 파일럿으로 전체 상품검색 쿼리의 10%를 커버. 파일럿은 범용적으로 통용될 테마 기준 추천을 제안했으나, 개인의 맥락이 반영되지 않아 초기 이후 사용이 이어지지 않음. 이를 근거로 에이전트 출시 시에는 개인의 검색 배경과 의도를 좁혀가는 구조로 전환. 이후 특정 카테고리부터 노출해 AI 진입률·구매 전환을 비교하고, 광고 영역 이동에 따른 매출 영향도 함께 측정
    • 답변 품질 평가·개선: 유용성·맥락 적합성·사실성 등 평가 기준과 출시 임계치를 수립. Human/Model Evaluation을 병행하고, 실패 유형별 Golden Set, Few-shot을 직접 작성해 모델 학습에 반영하며 재평가 사이클을 반복
  3. 결과
    • 전 평가 항목 임계값 90% 이상을 통과해 출시 승인을 확보하고, 정성 중심의 품질 논의를 정량 배포 기준으로 전환
    • 대화형 진입의 약 90%가 지면형 콘텐츠를 경유(상품 상세 60% / 검색 30% / 독립 진입점 10%)
    • 에이전트를 기존 쇼핑 여정 안에 배치한다는 전략을 실제 이용 흐름으로 확인
    • 선행 파일럿은 출시 후 진입률이 하락한 반면, 정식 쇼핑에이전트의 진입률은 우상향
    • 에이전트 이용군의 후속 상품 탐색이 미이용군보다 약 20% 이상 높게 나타났으나, 직접적인 구매 전환 개선은 기대 대비 제한적
  4. 러닝·재설계
    • 쇼핑의 저빈도·목적형 특성을 고려해 출시 단계에서는 답변 품질·에이전트 진입률·후속 탐색을 우선 측정
    • 리텐션은 실제 사용 간격을 관찰한 뒤 정의하려 했으나, 공식 지표로 전환할 시점과 기준을 사전에 구체화하지 못함
    • 에이전트 콘텐츠의 순차 로딩에 따른 화면 밀림과 AI 상품 요약 접근에 필요한 추가 클릭이 진입을 제한. 재설계 시 고정 높이·점진적 노출과 상품 상세 내 인라인 콘텐츠 등 UX 개선점을 적용

네이버플러스 스토어 앱 출시

NAVER

알림 플랫폼·운영 거버넌스 구축

2024년 5월 - 2025년 3월

  1. 문제·가설
    기존 쇼핑 알림은 네이버앱 내 타 서비스와 혼재되어 있어 사용자 피로도 관리를 위한 총량 제한을 적용하고 있었습니다. 쇼핑 전용 채널을 분리하고 중요도에 따라 푸시와 앱 내 피드를 구분하면, 총량을 늘리지 않고도 주목도와 열람률을 높일 수 있다고 가정했습니다.
  2. 핵심 실행
    • 알림 클렌징·중요도 분류: 네이버 전체 알림에서 쇼핑 알림을 분리하고 사업팀·개발팀 등과 전수 검토해 이관·종료 대상을 결정. 중요도에 따라 푸시 알림과 앱 내 피드 알림을 구분
    • 라우팅·사용자 피로도 관리: 네이버앱과 쇼핑앱을 함께 설치한 사용자에게 중복 발송되지 않도록 쇼핑앱 우선 라우팅과 항목별 수신 설정을 설계
    • 마케팅 정책·플랫폼: 푸시 총량은 보수적으로 유지하고 푸시 없는 알림 허용만 확대. 운영 효율을 위해 쇼핑앱 전용 대량 발송 기능을 추가
  3. 결과
    • 발송 총량 증가 없이 쇼핑 알림 열람률을 2%대에서 3~4%대로 약 50% 이상 개선
    • 부서별 발송 요구를 단일 기준으로 조율하고, 쇼핑앱 알림 거버넌스 체계를 정착
  4. 실패·러닝
    • 과거 발송량과 수익 모델을 고려해 셀러 알림을 총량 관리 대상에서 제외했지만, 출시 후 발송량과 수신 거부가 함께 증가. 문제는 예측 오차보다 예외를 둔 구조에 있었음. 다시 설계한다면 수익 모델이 적용되는 영역에도 발송 캡을 설정하고, 수신 동의가 아닌 실제 사용자 경험을 기준으로 총량을 관리

빈티지시티 Web 검색 기능 확장

NAVER

2023년 10월 - 2024년 1월

  1. 문제·가설
    신규 고객 유치가 핵심 과제로 떠올랐지만 기존 전략은 App-First에 집중되어 있었습니다. 일본 사업팀, 시장조사, 오프라인 이벤트 VOC, 사용자 데이터를 교차 분석해 일본 사용자의 높은 Web 이용 비중을 확인하고, Web 기능을 고도화하면 Web→App 신규 고객 전환이 늘어날 것이라고 가정했습니다.
  2. 핵심 실행
    • 한정된 리소스를 고려해 최다 사용 기능인 상품 검색을 MVP로 우선 확장
    • 앱과 정보 싱크를 유지하면서 상품사진 상세 확인 등 Web 사용 목적에 맞춰 화면을 설계
    • 다국어 지원·PV 수집 구조·운영 지표를 함께 설계
  3. 결과
    • Web→App 전환 유입 40% 증가
    • Web 평균 세션 체류시간 100% 증가
  4. 러닝
    • 기존의 App-First 전제를 검증 대상으로 전환하고, 시장별 사용 맥락에 따라 채널과 기능 우선순위를 다시 설계하는 것의 중요성을 확인

배민B마트 다크스토어 생산성 트래킹 대시보드

우아한형제들

2021년 10월 - 2022년 2월

  1. 문제·가설
    지점별 업무 현황과 생산성이 매니저의 직관과 수기로 관리되어 병목을 식별하기 어려웠습니다. 단계별 소요시간을 기록하고 대시보드로 가시성을 높이면 현장이 스스로 병목을 발견하고 개선할 수 있다고 판단했습니다.
  2. 핵심 실행
    • 현장 리서치·설계: 센터를 여러 차례 방문해 모호한 작업 단계를 정의하고, 로깅 정확도와 작업자 부하의 균형을 핵심 기준으로 삼음
    • 검증·확산: 파일럿 센터에 우선 적용해 단계별 소요시간과 병목 해소 양상을 타 센터 평균과 비교한 뒤 전체 센터로 확산
  3. 결과
    • 센터별 업무 단계 평균 소요시간 로깅 체계를 구축
    • 매니저가 데이터를 분석해 개선 과제를 도출하는 선순환 구조를 정착
    • 이후 전체 센터와 상위 물류창고까지 확장
  4. 러닝
    • 근무자 식별정보에 대한 프라이버시 검토가 늦어 암호화 로직과 정책을 수정하며 출시가 약 1주 지연
    • 개인 단위 데이터를 다루는 제품은 법무 검토를 설계 초기부터 병행해야 한다는 점을 깨달음

빈티지시티 App 검색 고도화

NAVER

2023년 5월 - 2023년 7월

  • 신규 검색 기능·정책 수립을 통해 App 상품 검색량 20%, 상품 상세지면 PV 80% 증가

배민B마트 공급사 반품출고 프로세스 도입

우아한형제들

2022년 5월 - 2022년 9월

  • 프로세스·정책, Web 화면, 데이터 인터페이스를 기획해 반품출고 소요시간 45% 감소 및 이력 DB화

국제운송 운임 입찰 서비스 기획

삼성SDS

2019년 6월 - 2019년 10월

  • 항공·해상 등 타입별 입찰 서비스를 설계해 연 30건 이상 운영하고 입찰 이력 DB화

RFID Tag관리 시스템 도입

이랜드시스템스

2017년 1월 - 2017년 5월

  • 파일럿·정책·인터페이스·사용자 교육을 주도해 입출고 수량 일치율 96%, 매장 입고 검수시간 80% 단축