고객 Need를 끌어내는 5가지 질문법
3-3. 고객 인터뷰에서 Need를 찾는 방법론
“정말 그게 문제인가요?”
– 고객 인터뷰에서 진짜 Need를 추출하는 질문법
고객 인터뷰를 하다 보면,
종종 이런 생각이 듭니다.
“이 사람 말만 들으면 기능 10개는 더 만들어야 할 것 같은데...”
“이걸 진짜 문제라고 봐야 하나?”
고객은 자신이 겪는 문제를 정확히 표현하지 않습니다.
그들은 겉으로는 바람(Want)을 말하지만,
그 아래엔 반드시 니즈(Need)가 숨어 있습니다.
스타트업의 창업자의 진짜 역량은,
그 말을 듣는 것이 아니라, 그 말 뒤를 해석하는 것입니다.
Want는 말하고, Need는 드러난다
고객은 이렇게 말합니다.
“UI가 좀 예뻤으면 좋겠어요.”
“알림 기능이 더 있었으면 해요.”
“요즘 앱들처럼 좀 더 트렌디했으면…”
이건 전부 Want이다.
하지만 우리가 궁금한 건 이거죠.
“왜 그런 걸 원하나요?”
“그게 해결되지 않으면 어떤 불편이 생기나요?”
고객이 직접 말하지 않더라도,
행동 속에서, 감정 속에서, 불편함 속에서 Need는 드러납니다.
Need를 끌어내는 질문법 5가지
1. “왜 그게 불편했나요?”
→ 표면적인 기능 요청 뒤에 숨은 맥락을 찾습니다.
“UI가 불편해요” → “어떤 작업을 하다가 그런 느낌을 받으셨나요?”
2. “그럴 때 기분이 어떠셨나요?”
→ 감정은 문제의 강도를 알려주는 힌트이다.
“짜증 났어요”보다 “기대했는데 실망했어요”가 더 중요한 신호일 수 있다.
3. “그것을 해결하기 위해 시도해 본 것이 있나요?”
→ 고객이 자발적으로 대안을 찾았다는 건, 실제 니즈일 가능성이 높다.
4. “그 문제가 얼마나 자주 일어나나요?”
→ 반복성 있는 문제인지 확인합니다. 일회성 불편함은 Need로 보기 어렵다.
5. “그 문제 때문에 실제로 무엇을 해야 했나요?”
→ 행동으로 연결된 문제일수록 사업화 가능성이 크다.
좋은 질문은, 고객을 ‘설명하게’ 만든다
고객에게 “무엇을 원하시나요?”라고 묻는 대신,
“어떤 경험을 하셨나요?”, “어떤 상황이었나요?”라고 물어보세요.
고객이 ‘제품’이 아닌 ‘자신의 이야기’를 말하게 될 때,
그 안에서 진짜 문제가 튀어나오게 됩니다.
설명을 유도하는 질문은
정보보다 통찰을 줍니다.
문제의 ‘표면’이 아닌 ‘맥락’을 들어라
고객은 “버튼이 작다”라고 말하지만,
실제 문제는 “출근길 지하철 안에서 한 손으로 쓰기 어렵다”일 수 있습니다.
이처럼 문제는 언제나 맥락과 함께 존재합니다.
그래서 고객 인터뷰는 기능 요청 리스트를 받는 시간이 아니라,
상황, 감정, 행동을 관찰하고 파고드는 과정이 되어야 합니다.
정리: Need를 추출하는 질문 프레임
1. 언제 / 어디서 / 무엇을 하다가 불편했나요?
2. 그때 어떤 감정을 느꼈나요?
3. 비슷한 상황이 자주 반복되나요?
4. 직접 해결해보려 했던 시도가 있었나요?
5. 이 문제로 인해 포기하거나 손해 본 게 있나요?
이 질문들을 따라가다 보면,
고객의 말속에 숨어 있던
“지불할 의사가 있는 문제”를 발견하게 됩니다.
감정 언어별 문제정의와 해석 예시
사례: AI 기반 커리어 매칭 스타트업의 고객 NEED 추출
“좋은 정보가 너무 없어요”
AI 기반 커리어 매칭 기업의 문제 정의 여정
: 겉으로 드러난 말이 아닌, 그 이면의 진짜 문제에 집중하다
“현직자 이야기를 더 많이 보고 싶어요.”
“커리어 관련 콘텐츠가 부족한 것 같아요.”
이 기업이 초기에 진행한 사용자 인터뷰에서 가장 많이 들은 말이었습니다.
이 피드백을 곧이곧대로 받아들였다면,
- 더 많은 콘텐츠 확보나,
- 인기 현직자 큐레이션 기능,
- ‘좋아요’ 많은 게시글 위주 피드 기반
같은 기능 개발에 집중했을 것입니다.
하지만 팀은 멈춰서 물었습니다.
“왜 그들이 ‘콘텐츠가 부족하다’고 느끼는 걸까?”
Want 뒤에 숨은 Need: “나에게 맞는 정보가 없다”
이용자들이 말한 건 콘텐츠의 ‘수량 부족’이 아니었습니다.
사실 플랫폼에는 다양한 커리어 관련 글이 계속 올라오고 있었기 때문입니다.
문제는 ‘필터링되지 않은 정보의 홍수 속에서
내가 필요한 콘텐츠를 찾기 어렵다’는 점에 있었습니다.
즉, 진짜 Need는
“내 커리어 상황에 맞는, 지금 필요한 정보를 빠르게 찾고 싶다”는 것이었습니다.
이건 단순한 콘텐츠 양의 문제가 아니라,
매칭 정확도와 탐색 효율성에 관한 문제였습니다.
문제 재정의 후 나온 방향: ‘AI 추천 + 태그 기반 탐색’
이 인사이트를 기반으로,
- AI 기반 추천 알고리즘 도입
- 태그 중심의 콘텐츠 분류 체계 구축
- ‘같은 고민을 가진 사람들의 글’을 묶어 보여주는 피드 기능 개발
이러한 변화는 사용자의 실제 경험을 크게 개선했습니다.
“이제는 내 상황과 비슷한 사람 이야기를 바로 볼 수 있어요.”
“필요한 정보가 정말 잘 보이네요.”
같은 피드백이 쏟아졌습니다.
Want는 현상, Need는 방향이다
이 사례는 명확히 보여줍니다.
고객이 말하는 것은 힌트일 뿐, 그것이 문제의 전부는 아니라는 것입니다.
표현된 욕망(Want)을 한 겹 벗겨보면,
진짜로 해결이 필요한 문제(Need)가 드러납니다.
인터뷰에서 스타트업은 그 지점을 놓치지 않고
‘문제 정의의 깊이’를 확보해야
제품이 시장에서 살아남는 겁니다.
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