좋은 것을 좋다고 설득하기: Value Edge 방정식
SparkLabs Playbook 제 7장
스파크랩 플레이북 제 3호 <IR 앞둔 초기 창업자라면 꼭 확인해야 할 체크리스트>에서 스파크랩이 투자 검토 시 가장 집중해서 보는 것 중 하나가 ‘회사의 제품/서비스가 타겟 고객에게 어떤 Value Edge를 줄 수 있는가’ 라고 설명드린 적이 있습니다.
그리고 서비스/제품의 핵심 가치인 Value Edge의 공식도 아래와 같이 소개드렸습니다.
Value = Our service – existing, old services
이번 호에서는 이 Value Edge 공식의 구체적인 수치화 매트릭스에 이야기하겠습니다.
1. Value does not equal number of features
Matrix를 본격적으로 설명드리기에 앞서, 창업자들이 제품/서비스를 소개할 때 자주 저지르는 실수에 대해 언급하고 싶습니다. 많은 창업자들이 자사 제품 및 서비스에 대해 설명할 때, 너무 기능(feature)에 초점을 맞춥니다. 물론 기능들의 총 합(sum)이 value를 만들 수 있으나, 기능의 숫자와 value가 항상 정비례하는 것은 아닙니다. 오히려 때로는 너무나 많은 기능이 UI/UX를 복잡하게 만들어 value의 전달을 저해할 수 있습니다. 저희 스파크랩 사무실 벽에는 마크 저커버그의 유명한 코멘트가 담긴 액자가 걸려있습니다.
"The trick isn't adding stuff, it's taking away."
“The trick isn't adding stuff, it's taking away.”
2. The FACE Matrix
그럼 스파크랩은 투자 검토시에 Value Edge를 어떤 기준으로 측정할까요?
저희는 이때 FACE Matrix를 사용합니다.
Fast: 기존 제품/서비스 대비 결과물 산출이나 솔루션 도입이 얼마나 빠른지
Accuracy: 기존 제품/서비스 대비 얼마나 정확하게 결과물을 낼수 있는지
Cost Effectiveness: 기존 제품/서비스 대비 얼마나 가격 경쟁력이 있는지
Ease of Use: 기존 제품/서비스 대비 얼마나 사용성(UI/UX)이 좋은지
이 네 가지 기준을 종합하면 결국 가장 좋은 제품/서비스란 결과물을 실시간으로(real time) 정확하게, 더 저렴하게, 좋은 사용성(UI/UX)을 통해 제공하는 것입니다. 그러나 이것을 Matrix라고 하는 이유는 해결하고자 하는 문제나 다양한 상황에 따라 Value의 초점이 다를 수 있기 때문입니다. 저희가 자주 쓰는 FACE Matrix의 예시는 Covid 진단 키트입니다. PCR 키트의 결과 확인은 항체 키트보다 느리며(Not Fast), 가격도 10배 이상 비싸고(Not Cost Effective), 채취 방법은 항체 키트와 같습니다(Similar UI/UX). 하지만, 정확도라는 측면에서는 99.99%로 항체 키트의 95% 보다 월등히 높기 때문에 모든 나라에서 채택한 솔루션이 되었고, 이것을 개발한 한국의 몇 개 회사는 그야말로 “대박”을 쳤습니다.
또한, 많은 경우 어떤 솔루션이 기존 제품보다 F(속도), A(정확성), E(사용성) 측면에서는 비슷한데 가격이 기존 제품 대비 10분의 1 수준으로 C(가격 경쟁력) 측면에서 월등하면 Value Edge가 충분히 있다고 판단할 수 있습니다.
전에 언급했던 Apple 제품들은 F, A 측면에 있어 Android 제품들과 비슷하다고도 볼 수 있을 것입니다. 오히려 가격이 더 높아 C(가격 경쟁력) 측면에서는 불리할 수 있습니다. 그러나 E(사용성)가 매우 높기 때문에 확실한 Value를 전달할 수 있다고 봅니다.
여기서 흥미로운 것은, FACE Matrix의 F, A, C는 정량화하기가 쉽지만 E는 그렇지 않다는 점입니다. 그래서 많은 회사들이 사용성의 정량화를 포기하고 보다 손쉬운 길을 택합니다. 스크린샷으로 대시보드나 UI를 보여주는 방식을 많이 사용합니다. 그러나 사용성의 정량화는 Sales Process에 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 어떤 제품/서비스가 실시간으로, 정확하게 기존 솔루션 대비 10분의 1의 가격으로 결과물을 만들어낼 수 있는데, 이것을 운영하기 위해서는 1년 동안 교육과정을 이수해야 할 뿐만 아니라 주기적으로 지속적인 트레이닝을 받아야 한다고 가정한다면, 이 제품/서비스의 Sales Conversion은 크게 기대할 수 없을 것입니다.
그렇다면 “사용하기 편하다”라는 이 주관적인 느낌을 대체 어떻게 정량적으로 보여줄 수 있을까요? E의 정량화는 원하는 결과물을 내기 위한 조작에 걸리는 평균 시간, 숙달된 조작을 하기 위해서 사용자가 받아야 할 교육/트레이닝에 소요되는 평균 시간 등의 수치로 제시하셔야 합니다.
마지막, 3번째의 Value Edge를 어떤 기준으로 측정할까요? 궁금하시다면 지금 바로 SparkLabsPlaybook을 구독해 주세요! (전문 더 보러 가기)
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This newsletter is written by Jimmy Kim
