Product Case Study · 2025
단단이는 “상황이 나를 흔들어도, 내가 중심을 잃지 않는 것”을 돕는 30일 감정 회복 챌린지 서비스입니다. 저는 이 프로젝트에서 기획 · UX · 개발 · 실험 설계 · 마케팅까지 전 주기를 직접 운영하며, “비즈니스를 만들어가는 개발자”로서의 실험을 반복하고 있습니다.
Role & Scope
Overview
단단이는 처음부터 완성된 서비스를 목표로 하기보다, “감정 회복을 어떻게 제품 안에서 루프로 구현할 수 있을까?”라는 질문으로 시작했습니다. Daily Challenge, 7-Day Loop, UX 보상 구조 등 여러 실험을 통해 무엇이 작동하고, 무엇이 작동하지 않는지를 배워가고 있습니다.
이 Case Study는 v1–v3까지의 실험 과정을 중심으로, 제가 비즈니스를 어떤 시각으로 정의하고, 어떻게 제품·데이터·개발을 연결해서 가설을 검증해 나가는지 보여줍니다.
Stack Snapshot
Frontend
React, Material UI, Emotion
Backend
Cloudflare Workers, Hono, D1 (SQLite)
Infra
Cloudflare Pages, Cron Triggers
Experiment
CTR/Retention, 퍼널 로깅, Experiment Docs
* 서버리스 아키텍처를 기반으로 작은 실험을 빠르게 반복할 수 있도록 설계했습니다.
Experiments
단단이의 코어는 “실천 행동이 실제로 일어나는가?”입니다. 그래서 처음부터 “기술적으로 멋진 서비스”가 아니라, 유입–실천–재방문이라는 퍼널을 기준으로 실험을 설계했습니다.
핵심 지표
Experiment v1
“작은 실천 → 기록 → 감정 변화” 루프만으로 사용자가 매일 돌아올지 검증한 실험입니다. 인스타그램 CPC로 유입을 만들고, 온보딩 없이 바로 Daily Challenge로 진입시키는 구조였습니다.
Result: ❌ 단순 Daily Challenge 루프는 리텐션을 만들지 못함.
Insight: 단단이는 “루틴 생성 서비스”가 아니라 “1일 체험 서비스” 상태였음.
Experiment v2
“사용자가 공감하는 짧은 실천을 직접 선택하면 행동과 잔존이 생길 것”이라는 가설을 검증했습니다. 인스타 광고 CTR은 매우 우수했지만, 선택과 실천, 재방문으로의 전환은 거의 일어나지 않았습니다.
Result: ❌ 공감은 발생했지만, 행동과 잔존은 생성되지 않음.
Insight: 보상 구조, 리마인더, 의미감이 없는 실천은 유지되지 않는다.
Experiment v3 (Planning)
v1, v2의 실패를 바탕으로, “정제된 UX와 감정적 보상이 실천 행동과 재방문을 올려줄 것”이라는 가설을 세웠습니다. PM 본인의 2주간 Self-dogfooding을 통해 정성적 증거를 먼저 확보한 상태입니다.
Goal: ✅ 실천 완료율 ≥ 30%, Day2 Retention ≥ 10%.
Next: v3에서 정량 지표 검증 후, v4에서 푸시·리마인더 루프 설계.
Product & UX
단단이의 코어 플로우는 “오늘 상태 인식 → 작은 실천 → 기록 → 감정 피드백 → 다음날 연결”입니다. 이 플로우를 기준으로 UI를 구성하고, 어디에서 이탈이 발생하는지 퍼널 데이터로 추적합니다.
최근 v3에서 개선한 UX
01 · Emotional Onboarding
첫 진입에서는 기능 설명보다 감정적 연결을 우선합니다. “요즘 어떤 감정을 가장 자주 느끼는지”를 묻고, 그에 맞는 실천 추천과 카피를 제공합니다.
02 · Daily Practice Card
오늘 해야 할 것은 항상 한 가지입니다. 카드 한 장에 이미지, 실천 문구, 예상 소요시간, 버튼만 남기고 나머지는 숨겼습니다. 실천 완료 후 색과 애니메이션이 바뀌며 “오늘도 해냈다”는 감정적 보상을 줍니다.
03 · Reflection & History
캘린더와 히스토리는 “잘하고 있는 나”를 시각화하는 역할을 합니다. v3에서는 날짜·진행률·상태 계산을 더욱 정확히 맞추어 사용자에게 신뢰할 수 있는 타임라인을 제공합니다.
Tech & Data
실험을 자주 돌리려면, 인프라는 가볍고 변경에 강해야 합니다. 단단이는 Cloudflare Workers + D1 조합으로 구성해 새로운 실험을 할 때마다 최소 변경으로 퍼널을 바꿔볼 수 있습니다.
Architecture Snapshot
인프라 선택 자체가 “실험 속도”를 최우선으로 둔 의사결정입니다.
Data & Metrics
“좋은 숫자”만 보는 것이 아니라, 가설을 기각해주는 숫자도 똑같이 소중한 데이터로 다룹니다.
What I learned
1. 실패를 전제로 한 실험 설계
v1, v2는 숫자만 보면 실패입니다. 하지만 이 실패 덕분에 “단순 실천 선택은 행동과 잔존을 만들지 않는다”는 사실이 명확해졌고, v3에서 어떤 루프를 설계해야 하는지가 선명해졌습니다. 저는 “실패하더라도 남는 것”을 기준으로 실험을 설계합니다.
2. 문제-가설-지표-개발이 하나의 그림이어야 한다
단단이에서 기능, UX, 인프라, 마케팅은 모두 “이번 실험에서 무엇을 알고 싶은가?”라는 질문에서 출발했습니다. 제가 팀에 합류한다면, 단순 개발이 아니라 제품·실험·데이터를 한 줄로 잇는 역할을 할 수 있습니다.
3. 감정 기반 제품에서 UX와 카피의 비중
감정 회복 서비스는 기능보다 언어와 경험 설계가 더 중요합니다. 실제 Self-dogfooding 과정에서 문구와 완료 UI만 바꿔도 실천 의지가 달라지는 것을 체감했습니다. 저는 이런 감정 UX까지 함께 고민하는 개발자입니다.
Work with me
단단이는 제가 직접 기획하고, 만들고, 실패시키고, 다시 설계해 온 실험실입니다. 같은 방식으로, 당신의 제품/서비스에서도 가설 → 실험 → 학습의 루프를 함께 만들 수 있습니다.
또는, 프로젝트 아이디어와 가설을 한 줄로 적어 보내주셔도 좋습니다.