만들기 전, 될 놈인지를 먼저 알아봐라
목차.
1. 될 놈인가요?.
2. 생각 랜드에서 탈출해라!.
3. 숫자로 가설 세우기, XYZ 가설.
4. 가설만으로 아직 부족하다.
5. 관련 아티클.
하나라도 해당되면, 재밌게 읽을 수 있어요!
1. 가설을 어떻게 세워야 할지 모르겠다.
2. 프로덕트를 한 번 만들어 보고 싶다.
3. 어디서 책 읽어본 척하고 싶다.
매일 엄청나게 많은 프로덕트가 탄생한다. 창업 문화가 대중화되면서 많은 분이 창업에 뛰어들고 있고, 최근엔 부캐 전성시대라 불릴 정도로 다양한 사이드 프로젝트가 진행되고 있다. 그러나, 이렇게 쏟아지는 프로덕트 중에서 우리가 알고 있는 것들은 몇 되지 않는다. 이렇게 쏟아지는 프로덕트만큼이나, 조용히 사라지는 프로덕트도 상당히 많음을 보여준다.
누군가의 노력과 열정으로 태어난 프로덕트가 빛을 발하지 못하고 사라지는 이유는 무엇일까? 분명히 많은 분이 고객 인터뷰를 통해 니즈와 페인 포인트를 철저하게 파악하고 프로덕트를 만들었을 것이다. 또한, 열정과 노력으로 자신의 능력 100% 이상을 살려내서 프로덕트를 만들었을 텐데 말이다.
<아이디어 불패의 법칙>는 이 물음에 대한 답을 다루는 책이다. 즉, 성공 가능성이 있는 프로덕트, 이른바 '될 놈'을 찾는 방법을 다룬다. 아래에 책이 다루는 핵심 내용을 쏙쏙 담았다.
제목 : 아이디어 불패의 법칙_구글 최고의 혁신 전문가가 찾아낸 비즈니스 설계와 검증의 방법론
저자 : 알베르토 사보이아
출판사 : 인플루엔셜
성공의 핵심은 '될 놈'을 찾는 것!
대부분의 신제품이 실패하는 것은 설계나 개발, 마케팅이 허술해서가 아니라 그냥 그 제품이 시장이 원하는 제품이 아니기 때문이다. 우리는 제품을 제대로 만들지만, '될 놈'을 만들지 않는 것이다. 해당 제품의 개발을 정당화해줄 만큼 충분히 많은 사람이 원하거나 필요로 하는 제품이 아닌 것이다.
- p.58
새로 탄생한 프로덕트 중에서 90%가 실패를 한다. 그리고, 이렇게 많은 프로덕트가 실패하는 이유는 그저 '될 놈'이 아니라, '안 될 놈'을 만들었기 때문이라는 게 저자의 설명이다. 여기서, '될 놈'은 '유능하게 실행할 경우, 시장에서 성공할 신제품 아이디어'를 뜻한다. 즉, 제 아무리 팀원 개개인이 높은 퍼포먼스를 보이고 기똥차게 제품을 홍보했을지라도, 애초에 프로덕트가 '될 놈'이 아니라면 성공에 별 다른 영향을 주지 못한다.
물론 프로덕트가 '될 놈'이라고 해서, 항상 성공하는 것도 아니다. 팀원이 저조한 퍼포먼스를 보인다면, 낮은 퀄리티의 프로덕트가 만들어질 수밖에 없다. 결과적으로 아이디어는 훌륭하지만, 그 본연의 가치를 충분히 전달하지 못해 실패할 수도 있다. 하지만, 이 효과는 작은 수준이다. 즉, '유능한 조직에서 안 될 놈에게 매달렸을 때'의 성공 확률은 '못난 조직에서 될 놈에 매달렸을 때'보다 훨씬 낮다. 즉, 성공의 핵심은 '될 놈'을 찾는 것이다.
우리는 사전 조사하는데?
해당 제품에 대한 '소위' 시장 조사라는 것들은 대부분 실제 시장을 조사한 게 아니라 내가 '생각 랜드(Thoughtland)'라고 부르는 허구의 환경을 조사한 것이었다.
- p.65
엄청난 자원을 쏟아부었는데, 알고 보니 프로덕트가 '안 될 놈'인 상황을 생각해보자. 결국, 실패로 끝이 나고 자원은 바닥에 뿌린 꼴이 된다. 이를 바꿔서 말하면, 프로덕트를 만들기 전에 먼저 '될 놈'인지 혹은 '안 될 놈'인지를 안다면, 자원을 효율적으로 쓸 수 있다. 만약 '될 놈'임을 미리 알았다면 자원을 쏟아부으면 되고, '안 될 놈'임을 미리 알았다면, 자원을 낭비하지 않을 수 있다.
많은 기업이 프로덕트를 만들기 전에 사전 조사를 진행한다. '고객의 니즈는 무엇인가?', '고객이 겪는 페인 포인트는 무엇인가?' 등을 먼저 파악하고, 이렇게 수집한 데이터를 기반으로 '될 놈'일 것 같은 프로덕트를 만든다. 특히, 규모가 큰 기업의 경우, 리서치 회사를 고용할 정도로 프로덕트가 '될 놈'인지 사전에 알아내기 위해 엄청나게 많은 자원을 쏟는다. 하지만, 철저한 사전 조사를 거친 프로덕트도 고객의 선택을 받지 못하고, 사라진다. 뭐가 문제일까?
많은 기업이 진행한 조사는 '생각 랜드'라 불리는 허구의 환경에 기반을 두기 때문이다. 고객은 실체 하는 프로덕트를 보거나 사용하지도 않은 체, 그저 질문에 대한 답을 하는 식으로 자사가 진행된다. 그리고, 기업은 이런 고객 데이터를 모아서 프로덕트가 '될 놈'인지 판단하다. 하지만, 이 데이터는 실제가 아닌, 허구 세계에 기반을 하기에 프로덕트의 가능성 자체를 잘못 판단하게 된다.
생각 랜드에 빠지면 안 되는 이유 4가지
실체 하는 프로덕트가 없는, 허구의 환경에서 고객 인터뷰를 진행하면 어떤 일이 발생할까?
(1) 우선, 고객은 프로덕트의 형태나 기능을 스스로 생각해야 한다. 즉, 고객의 해석에 의존해 가상의 프로덕트가 탄생한다. 이러한 과정에서 '회사가 생각한 프로덕트'와 '고객이 생각한 프로덕트'가 달라질 수 있다.
(2) 고객이 '회사가 생각하는 프로덕트'와 완전히 동기화가 됐다고 해도, 이를 실제로 사용해 본 경험은 없다. 따라서, 고객은 '이 가상의 프로덕트'를 쓰고 있는 '가상의 상황'도 생각해야 한다. 하지만, 경험한 적이 없으므로, 실제로 자신이 이 프로덕트를 어떻게 쓸 것이고, 얼마나 자주 쓸지도 생각하기 어렵다.
(3) 같은 상황에서도 책임이 있을 때와 없을 때의 행동과 마음가짐은 달라진다. 특히 책임이 있다면, 판단을 내리고 선택하는 데 좀 더 신중해진다. 제품을 구매하는 상황이라면 자신이 돈을 내야 한다는 책임이 있기 때문에, 서로 다른 제품도 비교하거나 제품이 실제로 가치가 있는지 등을 확인하다. 하지만, 위의 상황에서 고객은 어떠한 책임도 지지 않으므로, 프로덕트에 대한 깊은 생각 없이 평가를 내릴 수 있다.
(4) 생각 랜드에서 발생하는 문제는 고객뿐만 아니라, 우리에게도 있다. 인간은 자신이 믿고 지지하는 것과 얼라인 되는 증거에만 찾아다니고, 그와 상반대 되는 것들은 무시하는 경향이 있는데, 이를 확증 편향이라고 한다. 이 확증 편향은 우리가 데이터, 그 자체를 객관적으로 바라보지 못하게 만든다. 즉, 제 아무리 고객의 데이터를 객관적이고 사실 그대로 수집했어도, 우리가 이를 객관적으로 바라보지 못할 수 있다.
애매모호함 멈춰!
숫자로 이야기함으로써 애매모호한 신념은 명확하게 진술된, 검증 가능한 가설이 된다.
- p.114
프로덕트가 '될 놈'이 되기 위해선 고객의 열렬한 지지를 받아야 한다. 하지만. 프로덕트를 고객이 실제로 사용하고 반응을 보기 전까지, 모두 가설일 뿐이다. 고객이 아이디어에 대해 어떻게 반응할지를 보여주는 가정을 시장 호응 가설이라고 한다. 만약, 이 가설이 참이라면, 이렇게 검증된 아이디어에 기반한 프로덕트는 '될 놈'이 된다. 만약 틀렸다면, 새로운 가설을 세워서 프로덕트의 올바른 시작점을 찾아야 한다.
검증은 숫자에 기반해야지, 가설 설정 및 검증 과정 전체에서 애매모호함을 없앨 수 있다. 가령, '회원가입 버튼을 조금 더 넓게 만들면, 클릭률을 높일 수 있다!'라는 가설을 세웠다고 해보자. 여기서 '넓게'의 범위는 각자 상이하다. 누군가는 5 %를, 또 다른 누군가는 10%를 생각할 수 있다. 또한, 검증을 위해서 클릭률이 얼마나 상승했는지를 봐야 하는데, 누군가는 3 %, 또 다른 누군가는 6 % 일 때, 가설이 참이라고 판단할 수 있다. 이러한 애매모호함을 없애기 위해선, 숫자라는 객관적 지표가 필요하다.
숫자로 가설 세우기
마찬가지로, 시장 호응 가설도 숫자에 기반을 둬야 하며, 이때 XYZ 가설이 이용된다. 여기서 각 X, Y, Z는 변수이며, 가설 전체가 3개의 변수로 구성된다.
X : 우리는 얼마나 큰 조각, 그러니까 표적 시장의 몇 퍼센트를 차지할 수 있을까?
Y : 우리의 표적 시장이 뭘까?
Z : 표적 시장은 우리 제품에 어떤 식으로, 정확히 어느 범위까지 호응할까?
예를 들어보자. 코인 세탁소 이용객은 세탁소에서 시간을 보내는 걸 싫어하며, 이들 중 다수는 세탁물을 픽업해서 세탁을 해주고 다시 가져다주는 서비스를 이용할 것이라 생각했다. 세탁물을 픽업하고 배달해주는 서비스를 생각했고, 이제 이 서비스가 '될 놈'인지 검증하기 위한 가설을 세운다. 이때, '적어도 10 % 의 코인 세탁소 이용객은 세탁물을 픽업해서 24시간 내에 돌려주는 서비스에 5달러를 지불할 것이다.'로 XYZ 가설을 설정할 수 있다. 여기서, X는 '10 %', Y는 '코인 세탁소 이용객', Z는 '서비스를 이용해 5달러를 지불한다.'가 된다.
가동되는 '척' 하는 프로덕트, 프리토 타입
그런데 XYZ 가설 같이 숫자로 가설을 판단하는 것만으로 생각 랜드에서 벗어날 수 있을까? 여전히 실체 하는 프로덕트가 없기 때문에, 생각 랜드에서 벗어날 수 없다. 생각 랜드의 환상을 집어던지고, 현실로 돌아오기 위해선 실체 하는 무엇인가가 필요하다. 하지만, 다시 모순에 빠지게 된다. 프로덕트를 완성하기 전에 프로덕트가 '될 놈'인지 먼저 알아야 한다고 말했는지, '될 놈'인지 알기 위해선 실체 하는 프로덕트가 있어야 한다니?
여기서 핵심은 '완성'이 아니라, '실체'에 있다. 즉, 완성된 프로덕트가 아니라, 그저 실체 하는 프로덕트만 있으면 된다. 실제로 가동되지 않지만, 고객이 봤을 때 가동되는 '척' 할 수 있는 프로덕트인, 프리토 타입이 필요하다. 프리토 타입에 대한 설명은 다음 글에 이어서 진행하겠다!
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