AI로 기획/개발/디자인까지 혼자 MVP 출시하기(1)
빠른 실행력 갖추기
*해당 글은 총 3편의 시리즈로 제작될 예정입니다
- PM이 사업개발팀의 요청에 따라 MVP를 빠르게 구현했던 경험을 공유합니다.
- 저는 디자인 베이스의 PM으로 개발 역량은 높지 않습니다.
- 디테일한 How to 보단 빠른 실행 방법과 레슨런을 중점으로 쓴 글입니다
진행 배경
연료첨가제 PB 상품을 판매하고 있는 사업개발팀에서 해당 상품군만 모아 후기를 비교할 수 있는 페이지를 기획해 달라는 요청이 왔습니다. 이유는 상품의 특성상 효과가 직접 '체감'되는 게 중요한데, 고객들의 니즈와 VoC를 들어보니 상품별로 이걸 비교하는 게 어렵고 번거롭다는 것이었습니다.
평소 노코드, 바이브코딩에 관심이 많았기에 실무에서 테스트해 볼 수 있는 좋은 기회라고 생각했고, 3일 안에 제작할 수 있는 사이즈를 목표를 잡고 시작했습니다.
기획&설계
기획 중점 잡기
문제 해결이 뾰족해지기 위해 '효과를 비교하기 어렵다'라는 문제에서 '효과'를 명확하게 정의했습니다. 운전자가 말하는 '효과'는 첨가제를 투입 후 체감할 수 있는 변화들을 이야기하는데, 가장 많은 키워드가 연비, 출력, 진동, 소음, 4가지였습니다. 이 4가지 항목별로 후기를 나누어 볼 수 있으면, 운전자들이 연료첨가제를 구매할 때 참고할 것이라고 러프한 가설을 세웠습니다.
비즈니스 관점에서 소소한 수익화를 위해, 모든 상품은 쿠팡 파트너스로 판매페이지에 연결하고, 자체 PB는 네이버 스토어로 연결할 예정입니다. 이렇게 되면 각 플랫폼에서 유입 및 구매 전환 추적이 가능하다는 장점도 있습니다.
사업개발팀의 요청사항 중 또 하나가 SEO를 위해 기본적인 태그 작업과 함께 UX 관점에서 상품을 연속적으로 탐색할 수 있는 영역을 만들어 달라는 요청이 있었습니다.
고객 특성에 맞춰 후기 항목을 세분화 ➔ 키워드 분석을 통해 4가지로 분류 (고객지향)
수익성을 고려한 판매페이지 연결 ➔ 직영 판매 채널과 쿠팡파트너스 연결 (비즈니스)
SEO를 고려하여 UX 설계 ➔ 상품 연계 추천 영역 구성 (마케팅)
데이터 수집
그 다음은 '후기 데이터'를 어떻게 수집할지 결정해야 합니다. 가설이 유효하면 추후에 자체적으로 연료첨가제의 후기 데이터를 수집하면 되지만, 당장의 고객들의 반응을 보기 위해서는 어디선가 후기 데이터를 끌어와야 했습니다.
상업적으로 이용하기 위해 문제가 되지 않는 선에서 유효한 데이터를 만들어야 하기 때문에, 네이버, 쿠팡 같은 플랫폼의 리뷰는 사용하기 어려울 뿐만 아니라, 크롤링 작업을 위한 개발자의 리소스를 가용하기도 어려운 상태였습니다. 그래서 일단은 GPT를 이용해서 리뷰를 수집하고 하드코딩으로 데이터를 세팅하기로 했습니다.
*Food for thought
"서비스의 강점과 데이터의 정확도가 어느 정도로 완성도 있어야 가설 유효성을 검증할 수 있나?"
고객의 반응을 살피기 위한 MVP, 프리토타이핑을 기획할 때 매번 이 질문에 답하는 것이 가장 어렵습니다. 저는 이 부분에서 완성도를 고려하다 타이밍을 놓쳐 에너지가 떨어진 적이 꽤 많기 때문에, 완성도보다는 제품이 빠르게 고객을 만나는 것을 1순위 원칙으로 두고 있습니다.
GPT를 활용한 데이터 정제
우선 인기가 높은 연료첨가제 13개를 리스트업 했습니다. GPT에게 리스트를 전달하고 상품별로 블로그와 영상 후기를 찾은 후, 연비/출력/진동/소음 4가지 항목으로 구분하여 각각 종합적인 평가를 정리해 달라고 요청했습니다. (최신 정보를 반영할 수 있는 유로 버전의 리서치 기능을 활용했습니다.)
후기 데이터 정제를 요청할 때의 프롬프트당연히 한 번에 원하는 정보를 얻지는 못했고 수정과 개선, 교차검증을 거치면서 대략 10회 정도의 프롬프트 수정이 있었습니다. 정보의 가치는 조금 떨어질 수 있지만, raw 데이터 수집과 정제 과정을 30~40분 만에 정리한 것에 의의를 두었습니다.
이제 기획 중점과 그에 필요한 데이터가 준비되었습니다. 다음은 유저 시나리오에 따른 UXUI 설계와 프론트 구현으로 넘어갑니다. 디자인 및 개발 구현은 2편으로 이어집니다. 최대한 빨리 오겠습니다.
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