개요

Product/Business Data Analyst 라는 직무에 관심을 가지게 된 이후, 회사를 볼 때 첫 번째로 생각하게 되는 점은 “기업에서 어떤 비즈니스 모델을 가지고 있고, 성공 가능성이 있을까?” 였습니다.

물론 얕은 지식으로 판단할 순 없지만 나름대로 분석과 근거를 기반으로 접근한다면, 재미와 몰입을 극대화할 수 있고, 좋은 결과(=비즈니스 인사이트)로 이어질거라 믿고 있기 때문입니다.

또한, 같은 의미로 단순히 데이터 분석’만’ 하는 것이 아니라 도메인/표적 시장에 대한 이해를 결부시킨다면 유저 또는 시장에서 통하는 서비스, 제품이 뭔지 파악하게 되면서 더 나은 서비스를 위한 분석의 적용 범위가 넓어질 것으로 생각합니다.

이러한 생각을 바탕으로 어떠한 프로덕트를 분석하기 앞서 도메인 시장과 비즈니스 모델을 이해하고 싶었고, 스타트업으로의 이직을 앞둔 현재 상황에서 무엇보다 ‘서비스의 성장 가능성과 그 가능성을 데이터적으로 어떻게 증명할 수 있을까’를 고민하다가 아이디어 불패의 법칙 이라는 책을 읽게 되었습니다.

간략하게 책에 대해 리뷰하면, 신제품/새로운 기능을 준비하고 싶은데 이 아이디어가 과연 성공할 수 있을지 데이터로써 검증하고 싶을 때 적용할 수 있는 방법론을 설명해주는 책으로 실제로 구글에서 사용하고 있는 업무 방식이라고 합니다.

책에서 지속적으로 주장하는 바는 “제품을 어떻게 하면 성공시킬 수 있을까?”가 아닌 제대로 만들기 전에 ‘될 놈’이 될 아이디어에 집착하고 있습니다.

우리 서비스가 실패하는 이유는?

여러 결과 중에서 확률이 가장 높은 것은 ‘실패’다.

서비스가 실패했다는 것은 우리가 신제품 또는 신기능을 런칭하고 시장 결과가 기대 수준에 미치지 못했기 때문에 실패했다고 느꼈을 겁니다. 여기서, 서비스는 신제품, 서비스, 사업 아이디어 등 온갖 유형의 조직에서 생성되는 아이디어를 의미하며, 다양한 용어로 표현되는 것에 혼동되지 마세요!

• 시장 실패 : 신제품에 투자했지만 시장 결과가 기대에 미치지 못하거나 기대와 상반된 것

시장 결과라는 것은 예를 들면, 매출이나 새로운 고객의 유입 등 서비스가 활성화되고 있다는 것을 시사해주는 지표겠지요!

근데 여기서 조금 더 생각해볼 만한 것들이 있습니다. 비즈니스와 직결된 시장 결과를 목표로 두었을 때 실패했을지라도, 다른 기준에서는 성공으로 여겨질 수도 있습니다. 매년 애플에서 업그레이드된 아이폰을 출시하고 있죠. 하지만 매년 반응이 좋진 않습니다. 분명 이전 버전보다 기능 측면에서 우수하겠지만, 이윤을 낼 만큼 팔리지 않는다면 엔지니어링의 기적일 수는 있어도 여전히 ‘시장 실패’ 입니다. 따라서 무언가를 시작하기 전에 어떤 것을 시장 성공으로 둘 것인지 명확한 기준을 세우는 것이 중요합니다.

지금까지 시장 실패가 무엇인지 이해했으니, 서비스가 왜 실패하는지 알아보도록 하겠습니다. 앞서 ‘여러 결과 중에서 확률이 가장 높은 것은 실패다.’ 라고 얘기했는데요. 실제로 닐슨리서치에서 매년 약 80%의 신제품이 시장 실패로 분류된다고 발행했습니다. (기사 찾아보기) 이러한 수치가 나오는 이유를 논리적인 식을 통해 설명해보도록 할게요.

성공에는 여러 요인이 영향을 미칩니다. 즉, 아이디어가 성공하려면 여러 요인이 좋은 방향으로 전개되어야 하죠. 이를 식으로 나타내면 아래와 같습니다.

성공방정식

적합한 A x 적합한 B x 적합한 C = 성공

ex. 식당

• 적당한 위치 x 좋은 식자재 x 맛있는 맛 = 성공
• 적당한 위치 x 안좋은 식자재 x 맛있는 맛 = 실패

즉, 성공 요인 중 하나만 잘못되면 실패를 맛보게 되는 구조인 셈이죠! (아야,,) 위의 3가지 요인에서 나올 수 있는 조합의 수는 8개입니다. 그리고 결과가 성공으로 나오는 조합은 단 1개이고 나머지는 다 실패로 나오겠죠. 그래서 여러 결과 중에서 확률이 가장 높은 것은 실패라는 말이 나온 것이고, 성공하지 못할 확률이 이렇게 높다 보니, 대부분의 신제품이 실패하는 것은 당연하게 여겨지게 됩니다.

일상에서 느낄 수 있는 직관적인 예시를 들면, 맛집 후기를 쓰는 파워블로거가 쓴 부정적인 평가 하나로 식당이 큰 타격을 입게 될 수 있죠. 🍚 

실패의 패턴 FLOP

또한, 실패한 것들을 분석하면 패턴이 하나 보입니다.

실패(Failure)는 출시(Launch) 또는 운영(Operation) 또는 전제(Premise) 때문이었다.

실패의 원인에는 여러 이유가 있지만 대부분 처음부터 제품 아이디어가 잘못되었기 때문입니다. 신제품을 작업할 때마다 제품 개발이 제대로 되고 있는지, 그다음에는 마케팅과 세일즈가 제대로 되고 있는지 확인하죠. 이 모든 행동은 처음부터 옳은 제품을 만들고 있다고 가정했기 때문에 수행하고 있는 것이고, 실제로는 시장이 관심 없는 제품에 리소스를 낭비하고 있는 격일 수 있습니다.

그래서 책의 저자는 제대로 만들기 전에 ‘될 놈’을 만들어라. 라고 강력하게 말하고 있습니다.

그 밖의

‘될 놈’의 전제가 가장 중요하지만, 사람•소통•생각도 실패의 원인이 됩니다.

• 사람기반

아이디어는 생각에 기반한 형체가 없는 것이기 때문에, 주변 조력자들에 의해 영향을 받습니다.

1. 우리가 생각했던 아이디어를 전달하고자 할 때, 우리 머릿속에서 그리는 것들이 100% 그대로 전달되지 않습니다. 받아들이는 사람의 개인적 상상력, 세계관 등 다양한 맥락에서 판단하게 됩니다.
2. 사람들은 아직 경험해보지 못한 어떤 것을 향후에 내가 원하게 될지, 좋아하게 될지에 대한 예측력은 형편없다고 합니다. 예를 들면, 아이디어를 들었을 때는 이용하지 않을 것 같다고 생각했던 것이 나중에 제품 출시를 하면 이용하고 있는 거죠.
3. 적극적 투자 즉, 사람들은 직접 자금을 투자하지 않는 이상 별생각 없이 의견이나 조언을 줍니다. 결과가 어떻게 되든 잃을 것도, 얻을 것도 전혀 없기 때문이죠. 따라서, 좋은 정보일까? 라는 의구심을 가질 수 있습니다.
4. 확증 편향은 자신이 가지고 있는 신념과 일치하는 정보만 취하고 상반되는 정보는 무시하는 무의식적 사고 성향을 의미합니다.

• 긍정오류, 부정오류 기반

만약 어떤 기업에서 신사업을 런칭 하기로 했다고 생각해볼게요. 발표가 나자마자 관련 전문가들이 모두 성공 가능성을 운운하며 좋은 반응을 보이고 있어요. 그래서 그 회사는 그 말에 힘을 받아서 일사천리로 투자자를 모집하고 건물을 짓고 사람을 고용하게 됩니다. 그리고 홍보를 하며 출시를 했는데 반응이 없는 거죠. 그 이유는 뭘까요. 이 과정은 모두 생각만으로 진행된 시장조사의 예측 반응 및 수치에요. 실제 시장 수치가 아닌 거죠. 이 예시는 실제로 책에 예시가 있는데 아무튼 영업을 시작한지 2년 만에 파산했다고 합니다.

나만의 데이터 수집 및 활용

지금까지 서비스가 실패하는 큰 맥락을 이해하셨을 것이라고 생각됩니다! 이제부터는 실패를 줄이기 위한 방법론 및 도구에 대해서 알아보겠습니다. 제품/서비스마다 실패의 요인은 매우 다르고, 오류에 대한 정답은 없습니다. 그렇다면 아이디어가 성공할지 여부를 어떻게 알 수 있을까요?

생각, 의견보다는 데이터로 아이디어를 증명하기 위해서는 쓸모 있는 데이터를 수집해야합니다.

쓸모 있는 데이터 = 나만의 데이터

우리의 아이디어를 검증하기 위해서 팀원들이 직접 수집한 시장 데이터
↔ 그들의 데이터?
다른 사람이, 다른 프로젝트를 위해, 다른 시기에, 다른 곳에서, 다른 방법과 다른 목적으로 수집 및 편집한 데이터

다른 목적을 가지고 수집한 데이터를 통해 내 아이디어를 검증하는 것은 결과를 신뢰할 수 없습니다. 비슷한 아이디어라고 할지라도 데이터 수집 시기가 다를 수 있고, 어떤 경로로 얻었는지, 어떤 처리를 가했는지 알 수 없기 때문입니다. 그래서 신선함, 관련성, 신뢰성, 통계적 유의성 조건을 만족하는 데이터를 가장 빨리, 미덥게 확보하는 방법은 직.접. 수집하는 것입니다. 유의할 점은 우리와 비슷한 아이디어나 시장을 추구했던 그들의 데이터를 무조건적으로 배척하는 것이 아니라 대체할 수 없다는 것이 포인트 !!

(실패를 줄이는) 아이디어 불패의 법칙

만약 당신에게 시장에서 통할 좋은 아이디어가 있다면, 그것을 검증 가능한 XYZ가설의 형태로 바꾸어보라는 것이다. 그리고 XYZ가설을 ‘프리토타이핑(pretotyping)’으로 해결하라고 역설한다. 만약 프리토타이핑 과정을 통해 ‘될 놈’이라고 검증됐다면, 이제 적극적인 투자를 유치하고 빠른 실행력을 보여 세상에 남들보다 먼저 물건을 내놓아야 한다. 그것이 성공의 지름길이다.

이제 본격적으로 아이디어를 검증하는 방법론과 그 안에서 나만의 데이터를 활용하는 방법에 대해 간략하게 이야기해 보겠습니다. 우리가 어떤 기능 or 문제점을 개선하고자 할 때, 크게 <가설정의 → 실험 → 결과> 방향으로 진행하는데, 비슷한 맥락으로 이해하면 됩니다.

1. 시장 호응 가설

아이디어가 생성되면, 시장이 우리의 아이디어에 어떻게 반응할지에 대한 가설(시장 호응 가설)을 내려 반응을 살펴봅니다. 예를 들면, 시장에서 00아이디어가 먹힐까? 이용한다면, 어떤 식으로 얼마나 자주 이용할까? 와 같은 호기심을 바탕으로 가설을 세우게 됩니다.

2. xyz 가설

이러한 가설은 명확하게 표현돼야 하며, 테스트가 가능한 숫자의 형태이어야 합니다. 또한, 가설의 범위를 좁혀 ‘지금 당장 실행 가능하고 검증 가능한’ 버전으로 update 해야합니다.

3. 프리토타이핑 검증

그리고 이렇게 정의한 시장 호응 가설을 프리토타이핑이라는 도구로 검증하게 됩니다. 프리토타이핑은 프로토타이핑(=시제품)보다 먼저 나오는 제품을 의미하는데요. 두 제품의 목적은 다르지만 결론은 이걸 만들면 반응이 있을까? 로 귀결되게 됩니다. 따라서, 상대적으로 리소스가 적게 드는 프리토타이핑을 이용하여 가설 검증을 하는 것이 메리트가 있겠죠!

• pretend(’~인 척하다’) + prototype(’시제품을 만들다’) = pretendotyping (’시제품을 가진 척하다’의 의미)
• pre + totyping : prototype 보다 먼저 나오는 제품

4. 분석 및 평가

프리토타이핑을 통해 수집한 나만의 데이터를 이해하는 단계입니다.

• 적극적 투자 지표 : 아래의 테이블 처럼 투자/성공이라고 생각할만한 데이터 요소를 점수화하여 적극적 투자 지표로 생각할 수도 있습니다. 데이터를 점수화하여 아이디어가 될 놈인지 평가할 수 있죠!

• 될 놈 척도 : 성공 확률을 5가지 카테고리로 나누어 우리가 추적하는 지표와 비교하는 방법입니다.
  ex. 매우 높음(~90%) > 높음(~70%) > 50/50(~50%) > 낮음(~30%) > 매우 낮음(~10%)

될 놈 척도는 “데이터가 가설의 예측을 크게 상회한다면, 성공 확률은 ‘매우 높음’을 가리킬 것이다.”처럼 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 신제품 출시 전 프리토타이핑으로 시장 가능성을 테스트하는 상황을 생각해봅시다. 고객에게 신제품 출시를 언급하며 사전 예약을 미리 받습니다. 이미 기존 이용 고객들 중 신제품을 사려고 예약한 고객의 비율과 성공 확률(=될 놈 척도)을 비교함으로써 신제품의 반응을 테스트해볼 수 있습니다. 처음부터 프리토타이핑에 대한 성공확률이 높을 수는 없습니다. 아이디어를 지속적으로 업그레이드 하면서 여러번 실험을 수행해야 합니다.

이러한 방법들이 과연 효율적일까, 효과적일까 생각이 들 수 있지만, 프리토타이핑 기법을 사용한다면 시간은 채 2주도 걸리지 않았을 것이며, 데이터는 반드시 적극적 투자가 개입된 ‘나만의 데이터’로만 구성되어야 한다고 주장하고 있습니다.

마지막으로

이번 글에서는 아이디어에 대해 사고하면서 실패하는 근본적인 원인이 무엇인지, 그리고 아이디어를 데이터로 검증하는 과정을 정리해 보았습니다. 어떻게 보면 당연하게 여겨질 수 있는 이야기 이지만, 다시 한 번 서비스에 대해 생각해보게 되는 계기가 되었습니다.생각과 의견에 기반하여 아이디어를 검증하는 것이 아닌 데이터를 활용하여 실패를 만나지 않도록 해요! 책에서 배운 내용을 적용해볼 기회를 만난다면, 후속편으로 돌아오겠습니다 :)

책의 표제를 보면, 세상에 나온 대부분의 신제품들은 10개 중 9개 실패한다고 합니다. 첫술에 배부르길 바란다면 그 생각을 멈추세요! 결국, 세상에 통찰을 던지는 사람은 실패에서도 교훈을 얻습니다.