스타트업에서 어드민 시스템은 단순한 관리 도구가 아닙니다.
비효율적인 어드민은 운영 비용을 증가시키고, 데이터 오류를 유발하며, 서비스 확장을 어렵게 만듭니다.
이러한 문제를 방지하려면 단순한 기능 목록을 나열하는 기획이 아니라, 데이터 흐름과 확장성을 고려한 기획이 필요합니다.
이 글에서는 "유저 관리 어드민"을 예제로 들어,
PM이 데이터 기반 기획을 할 때 고려해야 할 요소를 설명하겠습니다.
기획 시 반드시 고려해야 할 데이터 요소
1. 데이터 확장성을 고려한 기획
기획 초기에는 단순해 보이는 데이터 구조도, 서비스가 성장하면서 변경이 필요해집니다.
PM은 개발팀이 MVP 단계에서 최소한의 데이터로 시작하면서도, 향후 확장할 수 있는 구조를 고려하도록 도와야 합니다.
예제: 유저 관리 시스템의 확장성 문제
초기 기획에서는 단순한 역할(Role) 필드(admin, user)만 정의했지만,
비즈니스가 확장되면서 팀별 권한 설정, 계층적인 권한 시스템이 필요해질 수 있습니다.
실전 팁
- 초기에 단순한 필드(
role: user/admin)로 시작하더라도, 향후 RBAC(Role-Based Access Control) 같은 구조로 확장할 수 있도록 설계 - "이 데이터가 추후 변경될 가능성이 있는가?"를 기획 단계에서 점검
- 확장 가능성을 고려해, 테이블을 분리할지, JSON 필드를 활용할지 개발팀과 논의
2. 운영 효율성을 고려한 기획
PM이 단순히 "이 기능이 필요하다"고 정의하는 것이 아니라, 운영팀이 데이터를 어떻게 관리할 것인지 고려한 기획이 필요합니다.
예제: 유저 계정 관리 프로세스 기획 시 고려해야 할 요소
- "이메일 변경 요청" 기능을 추가했을 때, 변경 이력을 남겨야 할까?
- 고객 지원팀이 비활성화된 유저를 검색할 수 있어야 할까?
- 삭제된 유저 데이터를 완전히 제거할 것인가, 복구할 수 있도록 보관할 것인가?
실전 팁
- 운영팀과 협의하여, 어떤 데이터가 자주 조회·수정되는지 미리 파악
- 데이터 변경 이력을 남길 필요가 있는지 결정 (ex: ‘이메일 변경 로그 저장’)
- 데이터 삭제 정책 정의 (즉시 삭제 vs 일정 기간 후 삭제)
3. 데이터 일관성과 권한 관리
어드민에서 잘못된 데이터 수정이 발생하면, 비즈니스 전체에 영향을 미칠 수 있습니다.
PM은 개발팀과 협력하여 어떤 데이터가, 누구에 의해, 어떻게 수정될 수 있는지 명확히 정의해야 합니다.
예제: 유저 상태 변경 기능을 기획한다고 가정하자.
- 관리자가 유저를 ‘비활성화’하면, 유저의 모든 데이터 접근이 차단되는가?
- 유저 상태 변경 권한이 있는 사용자는 누구인가? (CS 팀? 관리자만?)
- 특정 조건에서만 상태 변경이 가능하도록 해야 하는가?
실전 팁
- "이 데이터를 수정할 권한이 있는 사용자는 누구인가?"를 기획 문서에 포함
- 데이터의 변경 가능 여부를 정의
- 중요 데이터 수정 시 이중 확인(Confirm Modal) 또는 로그 기록 기능 추가 고려
4. 자동화 & 데이터 흐름 최적화
PM은 반복적인 수작업을 줄이고, 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 자동화 방안을 고려해야 합니다.
예제: 유저 관리에서 자동화가 필요한 경우
- 6개월 이상 로그인하지 않은 유저를 자동으로 ‘휴면 계정’으로 전환
- 비활성화된 유저가 로그인하면 자동으로 활성화
- 고객이 비밀번호 재설정을 요청하면, OTP 기반 인증 자동화
실전 팁
- 자동화할 수 있는 반복 작업을 기획 단계에서 정의
- 개발팀과 협의하여, 홉스와 같은 솔루션 활용 가능 여부 검토
- 운영팀이 자동화된 프로세스를 쉽게 관리할 수 있도록 설정 화면 제공
PM이 기획할 때 체크해야 할 사항
1. 데이터 확장성을 고려했는가?
- MVP 단계에서 최소한의 데이터 구조를 정의했는가?
- 향후 확장을 고려해 필드 구조나 테이블 설계를 고민했는가?
2. 운영 효율성을 고려했는가?
- 운영팀이 데이터를 쉽게 조회·수정할 수 있도록 기획했는가?
- 데이터 삭제 및 변경 이력 관리 정책을 정의했는가?
3. 데이터 일관성과 권한을 관리했는가?
- 특정 데이터를 수정할 수 있는 사용자 권한을 정의했는가?
- 중요 데이터 수정 시 검증 절차를 포함했는가?
4. 자동화 및 데이터 흐름 최적화를 고려했는가?
- 수작업을 줄일 수 있는 자동화 기능을 기획했는가?
- 개발팀과 협력하여, 자동화 가능한 영역을 논의했는가?
데이터 중심으로 기획하고 홉스를 활용한다면!
홉스를 사용하면 PM이 데이터 중심 기획을 더 효율적으로 실행할 수 있습니다.
- 기존에는 확장성을 고려한 데이터 구조 변경이 개발팀의 배포를 거쳐야 했지만, 홉스에서는 관리 UI에서 직접 데이터 필드를 수정할 수 있어 운영 효율성이 높아집니다.
- 워크플로우 자동화 기능을 활용하면 유저 상태 변경, 알림 전송 같은 반복 작업을 개발팀이 쉽게 설정할 수 있습니다.
- 운영팀이 직접 데이터 필터 및 검색 기능을 관리할 수 있어, 개발 리소스를 절감하면서도 유연한 기획이 가능합니다.
PM은 데이터 흐름과 운영 효율성을 고려한 기획을 설계하고, 홉스를 통해 이를 빠르게 구현할 수 있습니다.
결론: PM의 데이터 중심 기획이 좋은 어드민을 만든다
어드민 시스템 기획은 단순한 UI 배치가 아니라, 데이터 구조와 흐름을 고려한 설계가 핵심입니다.
PM이 데이터 중심으로 기획하면, 운영 효율성을 극대화하고 유지보수 비용을 줄일 수 있습니다.
개발팀과 협업하여, 데이터 기반 기획을 실현해 보세요.
정보 설계부터 화면 구성까지 어드민에 관한 고민이라면 무엇이든 이야기 나누고 싶습니다.
이 링크에서 일정을 잡아주세요.