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경력 / 2022.05 — 2023.01

NBT

Project Manager, Meta Seoul

도시 공공데이터와 EP 계산 모델을 이용해 타일의 가치와 구매·개발·거래 규칙을 제품 정책으로 설계했다.

담당 영역

공공 도시데이터를 활용한 Meta Seoul 제품 설계

Meta Seoul PM으로서 도시데이터 수집·가공, 타일 이코노미 산식, 구매·개발·거래 경험과 운영 정책을 함께 설계했다.

주요 업무

  • 공시지가·유동인구·상권·POI와 지하철 승하차·관광 데이터를 수집·가공해 타일 그룹과 등급 구조를 설계했다.
  • 타일 경제의 EP 계산 모델과 수익화 시뮬레이션을 만들고 권리·사용권·수익 배분 개념을 제품 정책으로 정리했다.
  • BigQuery와 Power BI로 분양·거래·승하차 데이터를 분석하고 구매 전환 흐름의 개선 과제를 도출했다.

주요 성과

  • 본인 작업 기록 기준으로 공공데이터를 가공해 500여 개 타일 그룹과 등급 구조를 정리했다.
  • EP 계산기와 수익화 시뮬레이션을 만들어 타일 가격과 수익 배분 정책을 수치로 검토할 수 있게 했다.
  • BigQuery·Power BI 분석을 구매·개발·거래 화면과 운영 정책 개선에 연결했다.

이 경험이 남긴 것

경제 규칙은 직관으로 정하는 것이 아니라 데이터와 산식으로 검증하고 정책·UX의 언어로 번역해야 한다.

주요 프로젝트 1건

프로젝트별 주요 업무와 성과

각 프로젝트에서 맡은 범위와 실제 결과를 구분해 적었습니다.

PROJECT 01
공간 데이터 제품

Meta Seoul 타일 이코노미와 제품 정책

서울의 실제 지리·상권 데이터를 가상 공간의 타일 가치, 구매·개발·거래 규칙과 사용자 경험으로 바꾼 프로젝트다.

  1. 01도시 공공데이터
  2. 02타일 그룹·등급
  3. 03EP 계산
  4. 04구매·거래 정책
  5. 05운영 분석

내가 맡은 일

  • 공시지가, 유동인구, 상권·POI, 지하철 승하차와 관광 데이터의 수집·가공 범위를 정하고 타일 그룹·등급 설계에 활용했다.
  • EP 계산기와 수익화 시뮬레이션으로 타일 가치와 보상 구조를 검토했다.
  • 타일 구매·개발·거래, 사용권·NFT 소유권과 수익 배분을 제품 흐름과 운영 정책으로 정리했다.
  • BigQuery와 Power BI로 분양·P2P 거래와 승하차 데이터를 분석하고 제품 개선 과제를 도출했다.

결과

  • 본인 작업 기록 기준으로 500여 개 타일 그룹과 등급 구조를 정리하고, 제품에서 사용할 데이터·산식·정책의 기초안을 만들었다.
  • EP 계산기 2종과 타일 거래·대중교통 분석 파일을 남겨 가격·수익화 정책을 숫자로 검토할 수 있게 했다.