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CareerHub

직무 전환 지도

이론적으로 가능한 모든 조합이 아니라, 실제로 자주 일어나는 경로만 담았습니다. 난이도는 ‘지금 역량이 얼마나 그대로 쓰이는가’를 기준으로 합니다.

역량 대부분이 그대로 쓰인다1~2년 준비가 필요하다사실상 신입으로 재시작한다

기획·디자인에서 출발

기획·PM에서 →

  • 준비 기간이 짧다

    그로스 관련 기능을 기획하며 마케팅팀과 밀접하게 협업했던 PM이 그로스 마케터나 CRM 기획으로 옮겨가는 경로가 흔하다. 특히 스타트업에서는 PM과 그로스 마케팅 경계가 모호해 자연스럽게 넘어간다.

    그대로 쓰는 것 · 퍼널 분석 및 리텐션 지표 이해, 유저 리서치·가설 검증 경험, 타 부서 협업 및 캠페인 기획 경험, 데이터 기반 의사결정 습관

    새로 채울 것 · 채널별 마케팅 실무(퍼포먼스, CRM 등), 예산 운용 및 광고 매체 지식, 브랜드/카피 감각

  • 운영·CS

    2~5년차
    준비 기간이 짧다

    초기 스타트업에서 PM이 운영 프로세스까지 함께 설계하다가 오퍼레이션 총괄로 자리 잡는 경우가 있다. 서비스 초기 세팅 단계에서 기획과 운영을 겸했던 경험이 자연스러운 다리가 된다.

    그대로 쓰는 것 · 프로세스 설계 및 개선 경험, 이해관계자 커뮤니케이션, 이슈 트러블슈팅 및 우선순위 판단, 고객/현장 피드백 반영 습관

    새로 채울 것 · 현장 운영 디테일 및 반복 업무 처리 체력, CS 도구·매뉴얼 운영 경험, 운영 지표(SLA 등) 관리

  • 1~2년 준비가 필요하다

    서비스 하나를 처음부터 끝까지 기획하고 성과를 정리해온 경험을 전략 프로젝트 사례로 재구성해 지원하는 경우가 많다. 특히 신사업 기획이나 사업전략 유관 업무를 겸했던 PM이 이 경로를 택한다.

    그대로 쓰는 것 · 문제 정의 및 구조화 능력, 이해관계자 조율·보고서 작성, 데이터 기반 논리 전개, 프로젝트 관리 경험

    새로 채울 것 · 컨설팅 특유의 프레임워크·산출물 포맷, 산업 전반에 대한 폭넓은 지식, 짧은 기간 내 다수 프로젝트 처리 체력

  • 데이터·AI

    3~7년차
    1~2년 준비가 필요하다

    그로스 PM이나 지표 기반 의사결정을 주도한 PM이 SQL·데이터 툴 사용 비중을 늘리며 데이터 분석가로 넘어가는 경우가 많다. 프로덕트 지표 리포트를 직접 만들고 실험 설계에 깊이 관여했던 이력이 핵심 근거가 된다.

    그대로 쓰는 것 · 지표 설계 및 대시보드 활용 경험, 가설 검증·A/B 테스트 기획, SQL로 데이터 직접 조회하는 습관, 서비스 도메인 이해

    새로 채울 것 · 통계·분석 방법론 심화, Python 등 분석 도구 활용 능력, 모델링/실험 설계에 대한 엔지니어링적 이해