디자이너 없이도,
전환율은 마케터가 만듭니다.
네카라쿠배 Product Designer와 함께,
"감"과 "디자이너 의존"에서 벗어나 데이터로 전환을 직접 개선하는 4주 실전.
예쁘게 만드는 법이 아닌,
설득할 근거 만드는 법.
결과물이 아니라 "왜 전환이 안 되는지 설명하고 개선안을 제시할 수 있는" 실무 역량을 만들어요.
네카라쿠배 현직 디자이너가,
마케터의 눈높이로 지도해요.
에이전시 · 스타트업 · 네카라쿠배
스타트업 핵심 플로우 직접 담당
데이터 기반 UX 개선 실무
"디자인이 별로라서"라고
넘기기 쉽지만, 진짜 문제는...
어디서 고객이 멈추는지, 왜 망설이는지 모르고 있다는 것입니다. CTR은 나쁘지 않은데 CVR이 떨어지고, 이탈률은 높은데 무엇을 고쳐야 할지 감이 오지 않습니다. 근거 없는 수정은 같은 결과를 반복할 뿐입니다.
"CTR은 괜찮은데 CVR이 떨어집니다. 어디가 문제인지 모르겠어요."
"디자인을 다시 만들고 카피를 바꿔도 결과가 그대로입니다."
"디자이너에게 항상 의존해야 하고, 협업할 때도 감으로만 말합니다."
숫자(정량)와 말(정성)을 연결해
"왜 전환이 안 되는지" 설명해요.
가상 사례가 아닌 실제 마케팅 현장의 반복되는 전환 문제를 기준으로,
데이터 해석 → 고객 인터뷰 → 사용성 테스트 → 개선 가설까지 실무 사고 흐름을 학습해요.
마케터가 실제 쓰는 5단계 실무 프로세스.
목표 정의
전환 목표 명확화
데이터 해석
CTR·CVR·이탈률
정성 리서치
고객 인터뷰
검증
사용성 테스트 (UT)
개선안 도출
가설→근거→실행
실무에 즉시 적용,
4개의 핵심 실습 결과물.
데이터·리서치로 개선 포인트 도출
"막연히 별로다 → 데이터로 문제를 정의합니다."
- 우리 제품·서비스 선택 + 전환 흐름 직접 분해
- 개선이 필요한 지점 명시 + 논리적 서술
지표 기반 사용자 행동 해석
"이 숫자가 의미하는 사용자 행동을 말로 풀어냅니다."
- 제시된 가상 지표(CTR·CVR·이탈률) 확인·해석
- 망설임·이탈 지점 가설 수립 + 개선 방향 정리
고객 인터뷰 시나리오 직접 설계
"무엇을 물어봐야 할지부터 명확히 합니다."
- 개선 대상 페이지·기능 선정 + 인터뷰 목적 정의
- 실제 행동·맥락을 끌어내는 질문 설계 + 인사이트 가설
UT 시나리오 & 테스트 설계
"이 개선안이 실제로 통하는지 검증합니다."
- 전환 목표를 가진 UT 목적 설정 + 행동 시나리오 구성
- 관찰 포인트 + 성공·실패 기준 설정 + Figma 프로토타입 검증
데이터 사고 → 정성 리서치 → 검증.
4주, 각 2 파트씩 단계적 학습 + 실습 과제.
WEEK 01데이터 기반 마케팅 디자인의 출발
2 파트
강사 소개·강의 목표 + 전체 커리큘럼·학습 흐름 + 취업·실무 시장에서 데이터·리서치의 중요성.
Product Designer와 마케터의 역할 + 디자인에 데이터·리서치가 필요한 이유 + 실제 개선 사례 분석.
우리 회사·담당 제품의 랜딩페이지·상세페이지에서 데이터/리서치로 개선하고 싶은 부분과 그 이유 작성
WEEK 02마케터가 이해해야 할 데이터 구조
2 파트
정성 데이터(인터뷰·UT·VOC) + 정량 데이터(CTR·CVR·이탈률·A/B 테스트) 구분과 활용 기준.
기획·실행·최적화 단계별 데이터 포인트 + 회사 상황에 맞는 리서치 방법 선택 + 디자이너·개발자 협업 방식.
가상 페이지 지표(CTR 5%, CVR 1.2%, 이탈률 78%)를 보고 사용자 행동·문제점·개선 방향 정리
WEEK 03정성 리서치로 전환 병목 찾기
2 파트
정성 데이터가 필요한 이유 + 유저 인터뷰와 UT의 차이.
인터뷰 목적·대상자 선정 + 시나리오·질문 설계 + 결과 정리·인사이트 구조화.
가상의 고객 인터뷰 시나리오와 질문 리스트 작성
FINAL · WEEK 04사용성 테스트와 프로토타입 실습
2 파트
UT가 필요한 이유 + UT 설계와 관찰 포인트.
Figma 프로토타입 세팅 + Zoom 기반 원격 UT
디자이너 없이 직접 만든 개선안을 실제 사용자로 검증.
특정 랜딩페이지·상세페이지 개선을 위한 사용성 테스트(UT) 시나리오 설계
이 클래스 하나로,
전환을 보는 시각이 달라져요.
5단계 실무 프로세스로 사고하기
Process-First
"디자인이 별로라서"로 넘기지 않습니다. 목표→데이터→인터뷰→UT→개선안의 흐름으로 전환 문제를 진단합니다.
정량·정성 데이터를 함께 읽기
Quant + Qual
CTR·CVR·이탈률 같은 숫자 + 고객 인터뷰·UT 같은 발화. 둘을 연결해야 "왜 망설이는지"가 보입니다.
고객 인터뷰를 직접 설계
User Interview
목적·대상자 선정 → 시나리오·질문 설계 → 인사이트 구조화까지. 마케터가 직접 정성 리서치를 돌립니다.
Figma로 직접 프로토타입 제작
Figma Prototype
디자이너에게 매번 요청하지 않습니다. Figma로 개선안을 직접 만들고, Zoom 원격 UT로 검증합니다.
가설 → 근거 → 개선안 구조
Logical Reasoning
"왜 전환이 안 되는가"를 가설·근거·실행 구조로 논리적 설명. 보고에서, 면접에서 자신 있게 말할 수 있게 됩니다.
데이터로 협업하는 마케터
Collaboration with Data
디자이너·개발자와 협업할 때 감이 아닌 데이터와 리서치로 의견을 전달. 결정의 속도와 정확도가 달라집니다.
실습에 그대로 쓰는 마케터용 템플릿.
인터뷰 질문 템플릿
목적별 질문 구조 + 사용자 행동을 끌어내는 오픈 질문 예시.
UT 시나리오 가이드
목표 설정 → 행동 시나리오 → 관찰 포인트 → 성공·실패 기준 일괄 정리.
데이터 해석 체크리스트
CTR·CVR·이탈률을 어떻게 봐야 하는지 항목별 진단 기준.
이런 고민을 하시는 분께 추천해요.
"CTR은 괜찮은데 CVR이 떨어집니다"
전환 병목을 데이터로 진단하고 싶은 퍼포먼스·그로스 마케터
"디자이너에게 매번 의존해야 합니다"
Figma로 개선안을 직접 만들어 검증하고 싶은 마케터
"예쁘게 바꿔봤는데 전환이 그대로입니다"
근거 없는 디자인 수정을 반복하는 콘텐츠·기획 담당자
"고객 인터뷰는 들어봤는데 어떻게 시작하는지 모르겠어요"
정성 리서치를 본격적으로 도입하고 싶은 주니어 마케터·PM
"디자이너·개발자와 협업할 때 감으로만 말하게 됩니다"
데이터와 리서치로 의견을 전달하고 싶은 실무자 — 협업 속도가 달라집니다
연사 소개
네카라쿠배 현직
Product Designer
에이전시 (삼성·LG·네이버) → 2,500만+ 사용자 스타트업 → 네카라쿠배
10년+ 실무를 하면서 디자이너의 역할이 계속 진화해왔습니다.
특히 2020년대 초반부터 데이터를 이해하고 근거·성과로 디자인을 설명할 수 있는 디자이너가 주목받기 시작했습니다. 저 또한 처음부터 데이터 기반 디자인을 한 건 아닙니다. 수많은 실패와 학습을 거쳐왔습니다. 이 강의에서는 예쁜 디자인 만드는 법이 아니라, 실무에서 당장 내일부터 적용 가능한 데이터 기반 의사결정 방법을 가르칩니다.
- 현) 네카라쿠배 한 곳 — Product Designer (데이터 기반 UX)
- 2,500만+ 사용자 스타트업 제품 설계
- 핀테크·결제 서비스 프로덕트 디자인
- 커머스·플랫폼 핵심 플로우(주문·결제·혜택) 설계
- 복잡한 결제 흐름·보안 조건 고려 UX 설계
- 에이전시 출신 — 삼성·LG·네이버 등 대기업 프로젝트
"예쁘게 만드는 법이 아닌,
전환을 설명할 수 있는 마케터가 되는 길."
모든 과정은 온라인으로 진행해요.
매주 정규 수업 → 과제 수행 → 1:1 멘토링 피드백.
정규 수업 시청
각 주차별 VOD 강의(2 파트)를 자유로운 시간에 시청.
과제 수행 · 제출
개선 포인트 → 지표 해석 → 인터뷰 설계 → UT 설계를 단계별 제출.
멘토링 · 1:1 피드백
매주 월/화요반 PM 9~11시 — 실무자 멘토의 1:1 피드백.
수강 전 준비해 주세요.
Figma 무료 계정
4주차 프로토타입 제작 + 원격 UT 진행에 사용. 무료 플랜으로 충분합니다.
Chrome 브라우저
Figma 작업·웹 분석 도구 사용에 최적화.
Zoom 계정
4주차 원격 UT 진행에 필요. 무료 계정 사용 가능.
인터뷰 질문 템플릿
UX 라이팅 템플릿
실무 체크리스트
자주 묻는 질문
Q 디자인을 한 번도 안 해봤어도 들을 수 있나요?
Q 우리 회사 실제 데이터로 실습 가능한가요?
Q 실제 고객 인터뷰·UT를 누구한테 진행하나요?
Q Part 1 다음에 Part 2가 있나요?
Q 아이디 공유나 기기 제한 정책은 어떻게 되나요?
디자이너 없이도,
전환율은 마케터가 만듭니다.
네카라쿠배 Product Designer와 함께,
"감"과 "디자이너 의존"에서 벗어나 데이터로 전환을 직접 개선하는 4주 실전.
예쁘게 만드는 법이 아닌,
설득할 근거 만드는 법.
결과물이 아니라 "왜 전환이 안 되는지 설명하고 개선안을 제시할 수 있는" 실무 역량을 만들어요.
네카라쿠배 현직 디자이너가,
마케터의 눈높이로 지도해요.
에이전시 · 스타트업 · 네카라쿠배
스타트업 핵심 플로우 직접 담당
데이터 기반 UX 개선 실무
"디자인이 별로라서"라고
넘기기 쉽지만, 진짜 문제는...
어디서 고객이 멈추는지, 왜 망설이는지 모르고 있다는 것입니다. CTR은 나쁘지 않은데 CVR이 떨어지고, 이탈률은 높은데 무엇을 고쳐야 할지 감이 오지 않습니다. 근거 없는 수정은 같은 결과를 반복할 뿐입니다.
"CTR은 괜찮은데 CVR이 떨어집니다. 어디가 문제인지 모르겠어요."
"디자인을 다시 만들고 카피를 바꿔도 결과가 그대로입니다."
"디자이너에게 항상 의존해야 하고, 협업할 때도 감으로만 말합니다."
숫자(정량)와 말(정성)을 연결해
"왜 전환이 안 되는지" 설명해요.
가상 사례가 아닌 실제 마케팅 현장의 반복되는 전환 문제를 기준으로,
데이터 해석 → 고객 인터뷰 → 사용성 테스트 → 개선 가설까지 실무 사고 흐름을 학습해요.
마케터가 실제 쓰는 5단계 실무 프로세스.
목표 정의
전환 목표 명확화
데이터 해석
CTR·CVR·이탈률
정성 리서치
고객 인터뷰
검증
사용성 테스트 (UT)
개선안 도출
가설→근거→실행
실무에 즉시 적용,
4개의 핵심 실습 결과물.
데이터·리서치로 개선 포인트 도출
"막연히 별로다 → 데이터로 문제를 정의합니다."
- 우리 제품·서비스 선택 + 전환 흐름 직접 분해
- 개선이 필요한 지점 명시 + 논리적 서술
지표 기반 사용자 행동 해석
"이 숫자가 의미하는 사용자 행동을 말로 풀어냅니다."
- 제시된 가상 지표(CTR·CVR·이탈률) 확인·해석
- 망설임·이탈 지점 가설 수립 + 개선 방향 정리
고객 인터뷰 시나리오 직접 설계
"무엇을 물어봐야 할지부터 명확히 합니다."
- 개선 대상 페이지·기능 선정 + 인터뷰 목적 정의
- 실제 행동·맥락을 끌어내는 질문 설계 + 인사이트 가설
UT 시나리오 & 테스트 설계
"이 개선안이 실제로 통하는지 검증합니다."
- 전환 목표를 가진 UT 목적 설정 + 행동 시나리오 구성
- 관찰 포인트 + 성공·실패 기준 설정 + Figma 프로토타입 검증
데이터 사고 → 정성 리서치 → 검증.
4주, 각 2 파트씩 단계적 학습 + 실습 과제.
WEEK 01데이터 기반 마케팅 디자인의 출발
2 파트
강사 소개·강의 목표 + 전체 커리큘럼·학습 흐름 + 취업·실무 시장에서 데이터·리서치의 중요성.
Product Designer와 마케터의 역할 + 디자인에 데이터·리서치가 필요한 이유 + 실제 개선 사례 분석.
우리 회사·담당 제품의 랜딩페이지·상세페이지에서 데이터/리서치로 개선하고 싶은 부분과 그 이유 작성
WEEK 02마케터가 이해해야 할 데이터 구조
2 파트
정성 데이터(인터뷰·UT·VOC) + 정량 데이터(CTR·CVR·이탈률·A/B 테스트) 구분과 활용 기준.
기획·실행·최적화 단계별 데이터 포인트 + 회사 상황에 맞는 리서치 방법 선택 + 디자이너·개발자 협업 방식.
가상 페이지 지표(CTR 5%, CVR 1.2%, 이탈률 78%)를 보고 사용자 행동·문제점·개선 방향 정리
WEEK 03정성 리서치로 전환 병목 찾기
2 파트
정성 데이터가 필요한 이유 + 유저 인터뷰와 UT의 차이.
인터뷰 목적·대상자 선정 + 시나리오·질문 설계 + 결과 정리·인사이트 구조화.
가상의 고객 인터뷰 시나리오와 질문 리스트 작성
FINAL · WEEK 04사용성 테스트와 프로토타입 실습
2 파트
UT가 필요한 이유 + UT 설계와 관찰 포인트.
Figma 프로토타입 세팅 + Zoom 기반 원격 UT
디자이너 없이 직접 만든 개선안을 실제 사용자로 검증.
특정 랜딩페이지·상세페이지 개선을 위한 사용성 테스트(UT) 시나리오 설계
이 클래스 하나로,
전환을 보는 시각이 달라져요.
5단계 실무 프로세스로 사고하기
Process-First
"디자인이 별로라서"로 넘기지 않습니다. 목표→데이터→인터뷰→UT→개선안의 흐름으로 전환 문제를 진단합니다.
정량·정성 데이터를 함께 읽기
Quant + Qual
CTR·CVR·이탈률 같은 숫자 + 고객 인터뷰·UT 같은 발화. 둘을 연결해야 "왜 망설이는지"가 보입니다.
고객 인터뷰를 직접 설계
User Interview
목적·대상자 선정 → 시나리오·질문 설계 → 인사이트 구조화까지. 마케터가 직접 정성 리서치를 돌립니다.
Figma로 직접 프로토타입 제작
Figma Prototype
디자이너에게 매번 요청하지 않습니다. Figma로 개선안을 직접 만들고, Zoom 원격 UT로 검증합니다.
가설 → 근거 → 개선안 구조
Logical Reasoning
"왜 전환이 안 되는가"를 가설·근거·실행 구조로 논리적 설명. 보고에서, 면접에서 자신 있게 말할 수 있게 됩니다.
데이터로 협업하는 마케터
Collaboration with Data
디자이너·개발자와 협업할 때 감이 아닌 데이터와 리서치로 의견을 전달. 결정의 속도와 정확도가 달라집니다.
실습에 그대로 쓰는 마케터용 템플릿.
인터뷰 질문 템플릿
목적별 질문 구조 + 사용자 행동을 끌어내는 오픈 질문 예시.
UT 시나리오 가이드
목표 설정 → 행동 시나리오 → 관찰 포인트 → 성공·실패 기준 일괄 정리.
데이터 해석 체크리스트
CTR·CVR·이탈률을 어떻게 봐야 하는지 항목별 진단 기준.
이런 고민을 하시는 분께 추천해요.
"CTR은 괜찮은데 CVR이 떨어집니다"
전환 병목을 데이터로 진단하고 싶은 퍼포먼스·그로스 마케터
"디자이너에게 매번 의존해야 합니다"
Figma로 개선안을 직접 만들어 검증하고 싶은 마케터
"예쁘게 바꿔봤는데 전환이 그대로입니다"
근거 없는 디자인 수정을 반복하는 콘텐츠·기획 담당자
"고객 인터뷰는 들어봤는데 어떻게 시작하는지 모르겠어요"
정성 리서치를 본격적으로 도입하고 싶은 주니어 마케터·PM
"디자이너·개발자와 협업할 때 감으로만 말하게 됩니다"
데이터와 리서치로 의견을 전달하고 싶은 실무자 — 협업 속도가 달라집니다
연사 소개
네카라쿠배 현직
Product Designer
에이전시 (삼성·LG·네이버) → 2,500만+ 사용자 스타트업 → 네카라쿠배
10년+ 실무를 하면서 디자이너의 역할이 계속 진화해왔습니다.
특히 2020년대 초반부터 데이터를 이해하고 근거·성과로 디자인을 설명할 수 있는 디자이너가 주목받기 시작했습니다. 저 또한 처음부터 데이터 기반 디자인을 한 건 아닙니다. 수많은 실패와 학습을 거쳐왔습니다. 이 강의에서는 예쁜 디자인 만드는 법이 아니라, 실무에서 당장 내일부터 적용 가능한 데이터 기반 의사결정 방법을 가르칩니다.
- 현) 네카라쿠배 한 곳 — Product Designer (데이터 기반 UX)
- 2,500만+ 사용자 스타트업 제품 설계
- 핀테크·결제 서비스 프로덕트 디자인
- 커머스·플랫폼 핵심 플로우(주문·결제·혜택) 설계
- 복잡한 결제 흐름·보안 조건 고려 UX 설계
- 에이전시 출신 — 삼성·LG·네이버 등 대기업 프로젝트
"예쁘게 만드는 법이 아닌,
전환을 설명할 수 있는 마케터가 되는 길."
모든 과정은 온라인으로 진행해요.
매주 정규 수업 → 과제 수행 → 1:1 멘토링 피드백.
정규 수업 시청
각 주차별 VOD 강의(2 파트)를 자유로운 시간에 시청.
과제 수행 · 제출
개선 포인트 → 지표 해석 → 인터뷰 설계 → UT 설계를 단계별 제출.
멘토링 · 1:1 피드백
매주 월/화요반 PM 9~11시 — 실무자 멘토의 1:1 피드백.
수강 전 준비해 주세요.
Figma 무료 계정
4주차 프로토타입 제작 + 원격 UT 진행에 사용. 무료 플랜으로 충분합니다.
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Zoom 계정
4주차 원격 UT 진행에 필요. 무료 계정 사용 가능.
인터뷰 질문 템플릿
UX 라이팅 템플릿
실무 체크리스트