[비개발서적] 아이디어 불패의 법칙 내용 정리 및 독서 후기

 

1. 아이디어 불패의 법칙 내용 정리

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[ 1. 시장 실패의 법칙 ]

시장 실패의 법칙

팩트를 직시하고 받아들이는 일이 처음에는 언짢을 수도 있지만, 팩트를 무시하기로 결심한 사람들을 기다리고 있을 여러 문제와 고통에 비하면 그런 불편은 아무것도 아니다.

우리가 탐구할 팩트는 세 가지 특징을 가지고 있다.

1. 받아들이기가 힘들다. 적어도 처음에는, 인정하기 힘들 수 있다.
2. 확고하고 객관적인 데이터에 기초한다. 가느다란 희망이나 위태로운 신념 또는 언제든 바뀔 수 있는 의견에 기초한 것이 아니다.
3. 견고하고 단호하고 영구적이라는 의미에서 확고하다. 팩트는, 적어도 우리 평생에는, 변할 가능성이 거의 없다.

 

팩트는 2번과 3번의 특징, 즉 객관성과 영구성 때문에 보편적이며 시대를 초월한다. 따라서 여러분은 팩트에 익숙해질 필요가 있다.

 

 

 

실패는 옵션이 아니다. 절대 아니다!

시장에 신제품을 출시할 계획이라면 ‘실패는 옵션이 아니다’라는 말을 믿거나 그에 따라 행동하는 것은 비현실적이다. 절대로 좋은 생각이 아니다. 그 말이 처음에는 뭔가 자신감이나 동기를 부여해줄지 몰라도 그런 격려는 결코 오래가지 못하며, 오히려 실패라는 야수의 아가리 속으로 곧장 떠밀리게 될 것이다.

좀 더 현실적인 공식은 다음과 같다.

여러 결과 중에서 확률이 가장 높은 것은 ‘실패’다.

 

 

 

시장 실패의 법칙

신제품이 시장에 나왔을 때 실패는 예외가 아니라 원칙이다. 실패는 일관되고 집요하며 사방에 있기 때문에 법칙으로 생각하고 존중하는 편이 우리에게 이롭다. 시장 실패의 법칙은 다음과 같다.

대부분의 신제품은 시장에서 실패한다. 유능하게 실행해도 마찬가지다.

 

 

시장 실패, 시장 성공이란 무엇인가?

출시된 신제품이 기대한 성과를 내지 못하거나 오히려 기대에 어긋나는 결과를 낸다면 그게 바로 ‘시장 실패’다.

시장 실패를 한 제품이라도, 다른 기준에서는 성공으로 여겨질 수 있다.

 

 

 

우리는 절대로 실패하지 않는다고?

시장이 원하는 제품으로 지속적인 성공을 거두기 위해서는 경험과 능력이 필수이긴 하지만, 시장이 그 제품에 관심을 갖지 않는다면 그 모든 것이 무용지물이라는 사실이다.

 

 

실패공포증

기업으로서의 구글은 실패에 대해 비교적 관대하다. 그러나 실패라는 야수가 구글이라는 기업 전체를 위협하지는 않을지 몰라도, 직원 개개인으로 보면 분명히 많은 직원들이 실패에 대해 잔뜩 겁을 먹고 있었다. 구글이라는 기업은 실패가 혁신의 불가피한 부산물임을 알고 있었고, 그대로 인정했다.

그러나 구글의 직원 대부분은 이미 성공했거나 잘 알려진 제품 관련 부서에서 일하는 쪽을 선호했다. ‘성공’ 하면 떠오르는 사람이 되고 싶고, 실패는 피하고 싶은 것이 인간의 깊은 욕구다. 이 욕구, 즉 실패공포증 때문에 이미 성공한 많은 기업들이 혁신을 지속하지 못한다.

 

 

 

실패의 패턴 FLOP

내가 수십 명을 인터뷰하며 실패담을 들어보니 뚜렷한 패턴이 하나 있었다. 대부분의 프로젝트가 실패하는 이유는 세 가지였다.

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

출시 때문에 실패하는 경우는 신제품의 세일즈, 마케팅, 유통을 위한 노력이 의도한 시장에서 충분히 눈에 띄거나 이용 가능하지 않은 때에 발생한다. 다시 말해 우리 제품이나 서비스를 원하거나 필요할 거라고 생각했던 사람들(즉 의도했던 표적 시장) 중에 다수가 우리 제품의 존재를 모르거나, 우리 제품에 관해 충분히 알지 못하거나, 우리 제품을 접할 수 없는 경우다. 역사상 가장 훌륭한 아이디어를 기가 막히게 구현했고 아주 큰 문제를 완벽하게 해결해준다 하더라도, 제품이나 제품에 관한 소식을 표적 시장에 내놓을 수 없다면 제품은 실패할 것이다.

운영 때문에 실패하는 경우는 신제품의 디자인, 기능, 안정성이 이용자들의 최저 기대치에도 미달하는 때에 발생한다. 예를 들어 의자가 보기에는 아름답지만 불편하다거나, 식당의 음식은 훌륭한데 서비스가 형편없다거나, 모바일 앱이 계속해서 멈춰서는 경우 등이다. 소수의 얼리어답터가 여러분의 제품이나 서비스를 구매하게 만들 수는 있을지 몰라도, 어이디어의 구현이 충분히 훌륭하지 못하다면 결국에는 말이 나올 것이고 제품은 실패할 것이다.

전제 때문에 실패하는 경우는 그냥 사람들이 여러분의 아이디어에 관심을 갖지 않을 때에 발생한다. 사람들은 제품에 관한 얘기를 들었고, 그게 무엇인지 이해하며, 약속한 기능이 안정적이고 효율적으로 수행될 거라고 믿는다. 쉽게 찾을 수 있고, 테스트해볼 수도 있고, 살 수도 있지만, 그냥 관심이 없다.

 

 

사람들은 화살 돌리기 게임 단계를 지나고 나면 대부분 비슷한 깨달음을 얻었다. “이렇게 다 지나고 보니, 우리는 충분히 제품을 잘 만들고 마케팅도 잘했는데, 그냥 사람들이 정말로 원하거나 필요로 하는 제품이 아니었던 것 같네요. 젠장!” 비난과 원망의 안개가 모두 걷히고 나면, 다른 모든 것들 위로 하나의 근본 원인이 우뚝 솟아올랐다. 바로 ‘전제’였다.

대부분의 제품이 실패하는 이유는 처음부터 제품 아이디어가 잘못되었기 때문이다. 드디어 나는 내가 찾던 ‘주범’을 찾아냈다.

우리는 처음부터 옳은 제품을 만들고 있다고 가정했기 때문에, 실제로는 시장에 맞지 않는 것으로 밝혀질 제품에 시간과 노력, 능력을 투입한 경우가 많았다.

우리는 제품을 제대로 만들지만, ‘될 놈’을 만들지 않는 것이다.

나는 이런 깨달음을 다음과 같은 한 문장으로 요약했다. 이 문장은 나의 ‘주문’이 됐고, 내가 이 책을 쓴 동기이자, 이유이기도 하다.

제대로 만들기 전에, ‘될 놈’을 만들어라.

 

 

 

[ 2. 될 놈 ]

‘될 놈’은 이 책의 주인공이다. 시장 실패의 법칙을 이기는 데 필요한 것이고, 실제로 시장 실패의 법칙을 깰 수 있는 ‘유일한’ 것이다. ‘될 놈은 유능하게 실행할 경우 성공할 신제품 아이디어다.’

그렇다면 누구라도 ‘될 놈’인 아이디어를 유능한 실행력과 결합하면 성공이 보장될까? 미안하지만 그렇지는 않다. 첫째, 비즈니스에서 보장되는 것은 아무것도 없다. 둘째, 앞의 정의가 말해주는 것처럼 ‘아이디어’가 성공하는 것이지, ‘여러분’이 성공하는 게 아니다.

비록 비즈니스에서 아무도 성공을 보장할 수는 없지만, ‘될 놈’에 해당하는 아이디어를 가지고 작업한다면 성공 확률은 극적으로 높아질 것이다.

 

 

안 될 놈

‘안 될 놈은 유능하게 실행해도 시장에서 실패할 신제품 아이디어다.’

 

 

생각랜드

나는 광범위한 시장조사에도 불구하고 실패했던, 수많은 제품의 시체를 해부해보았다. 그랬더니 문제가 되는 패턴이 계속해서 재발하는 모습을 확인할 수 있었다. 해당 제품에 대한 ‘소위’ 시장 조사라는 것들은 대부분 실제 시장을 조사한 게 아니라 내가 ‘생각랜드’라고 부르는 허구의 환경을 조사한 것이었다. 생각랜드란 모든 잠재적 신제품이 단순하고 순수하고 추상적인 아이디어의 형태로 제품의 수명 주기를 시작하는 상상 속 공간이다.

문제가 발생하는 지점은 이 아이디어들이 부화된 이후에도 생각랜드에서 너무 오랜 시간을 보낸다는 점이다. 아이디어가 생각랜드에서 너무 긴 시간을 보내면 아이디어 주변에는 근거 없는 즉흥적 판단과 신념, 선호, 예측 등이 수북하게 쌓여서 마치 북슬북슬한 공처럼 아이디어를 둘러싸게 된다.

‘생각’ 만으로는 어느 아이디어가 ‘될 놈’인지 아닌지 결정할 수 없다. ‘될 놈’은 실제 세상에서 실험을 통해 발견되어야 한다.

 

 

실패를 부르는 네 마리 요괴

마음속 작은 요괴들이 유발하는 가장 흔한 문제 네 가지는 다음과 같다.

1. 아이디어 전달 문제
2. 예측력 문제
3. 적극적 투자가 없다는 문제
4. 확증 편향 문제

 

아이디어 전달 문제

신제품이나 서비스에 대한 여러분의 아이디어는 어떤 식으로든 구체적이고 눈에 보이는 형태가 되기 전까지는 그저 추상적인 내용에 불과하다. 여러분만의 방식으로, 여러분의 머릿속에서 상상하거나 그리고 있는 어떤 것이다.

문제는 여러분이 신제품과 그 용도에 관해 다른 사람들에게 열심히 설명을 해도, 그들이 상상하는 내용은 여러분이 상상한 것과 전혀 다를 수 있다는 점이다. 그들의 개인적 신념이나 선호, 편견 같은 것 말이다. 사람들은 아이디어 자체를 여러분과 다르게 이해할 뿐만 아니라, 아이디어를 ‘평가’할 ㄸ대도 본인의 독특한 세계관이라는 맥락 내에서 판단한다.

 

예측력 문제

사람들은 아직 경험해보지 못한 어떤 것을 향후에 내가 원하게 될지, 좋아하게 될지에 대해 형편없는 예측력을 발휘하는 것으로 악명이 높다. 앞으로 그것을 어떤 식으로, 얼마나 자주 이용할지에 대해서도 마찬가지다.

 

적극적 투자가 없다는 문제

적극적 투자란 결과에 분명한 이해관계를 갖는다는 뜻이다. 즉 결과에 따라 무언가를 잃게 되거나 얻게 된다는 뜻이다.

적극적으로 투자한 것이 없다면 대부분의 사람은 별생각 없이 의견이나 조언을 내놓는다. 왜냐하면 결과가 어떻게 되든 잃을 것도, 얻을 것도 전혀 없기 때문이다.

 

확증 편향 문제

‘확증 편향(Confirmation-Bias)’이란 나의 기존 신념이나 이론과 일치하는 증거를 찾아다니는 반면, 그와 상반되는 증거는 모두 회피하고 무시하려는 우리의 (아주 인간적인) 경향을 일컫는다. 다시 말해 우리는 정보를 수집할 객관적 방법을 찾아보지 않을 뿐만 아니라, 찾아낸 정보조차 객관적으로 바라보지 못한다.

 

작은 요괴들이 힘을 합치면

요약하면, 생각랜드는 믿을 만하고 객관적이고 활용할 만한 데이터가 아니라, 주관적이고 편향되고 오해의 소지가 있는, 그 결과 잘못된 결론으로 이끌 수 밖에 없는 의견들로 똘똘 뭉친 털북숭이 공을 토해놓는다.

 

 

생각랜드와 긍정 오류

생각랜드는 긍정 오류를 양산한다. 신제품 아이디어에 대한 긍정적인 의견과 예측이 충분히 많이 수집되기 때문에 여러분은 이 아이디어가 추구할 만한 가치가 있다고, 심지어 남들이 선수를 치기 전에 빨리 전폭적 투자를 해야 한다고 확신하게 된다.

 

 

생각랜드와 부정 오류

긍정 오류는 결국 ‘안 될 놈’으로 밝혀질 신제품 아이디어에 과도한 투자를 초래할 수 있다는 사실을 보았다. 부정 오류는 정반대다. 부정 오류는 ‘될 놈’으로 밝혀질 아이디어를 내다버리게 만든다.

 

 

생각랜드 탈출하기

시장 실패의 법칙과 생각랜드가 결합되면 여러분은 다음과 같은 두 가지 시나리오 중 하나의 희생양이 될 가능성이 크다.

• 시장 실패의 법칙을 무시하고 생각랜드에서 나온 긍정 오류 반응을 결합해 ‘안 될 놈’, 즉 실패하게 되어 있는 아이디어에 과잉 투자한다.
• 실패에 대한 두려움과 생각랜드에서 나온 부정 오류의 피드백을 결합해 잠재적 ‘될 놈’이었던 아이디어를 계속 추진하지 못한다. 유능하게 실행했다면 분명히 성공할 아이디어였는데 말이다.

 

생각랜드의 부정적 혹은 긍정적 반응이 나중에 오류로 밝혀질지, 적중할지는 어떻게 알까? 내 결론은 ‘알 수 없다’는 것이다. 아이디어 잔달 문제, 예측력 문제, 적극적 투자가 없다는 문제, 확증 편향 문제를 고려하면, 아이디어의 성공 가능성을 오판할 방법은 너무나 많다.

그런데 내 의견도, 남의 의견도, 심지어 전문가의 의견도 믿을 수 없다면 내가 개발하고 싶은 그 아이디어가 성공할지 여부는 어떻게 알까? 그래서 필요한 게 바로 데이터다!

 

 

[ 3. 생각은 접어두고 데이터를 모으라 ]

3장의 제목은 구글의 핵심 운영 원칙 중 하나인 ‘의견보다 데이터(Data Beats Opinions)’에서 따온 것이다.

의사결정 과정에서 진지하게 고려되려면 해당 데이터는 핵심 기준 몇 가지를 충족시켜야 했다.

신선함: 데이터는 따끈따끈한 것이어야 한다. 새로 나온 것일수록 더 좋다. 왜냐하면 몇 년 전에는 진실이었던 것이 지금은 진실이 아닐 수도 있기 때문이다. 사람들의 태도나 기대가 휙휙 빠르게 바뀌는 첨단기술 사업이나 온라인 세상에서는 이 점이 특히 중요하다.

확실한 관련성: 해당 데이터는 지금 평가하려는 특정 제품이나 의사 결정에 직접적으로 적용할 수 있는 것이어야 한다. 당연한 기준이 아닌가 생각할 수도 있지만, 의사결정 과정에서 별 연관성 없는 데이터가 얼마나 자주 끼어드는지 알면 깜짝 놀랄 것이다.

알려진 출처: 의사결정을 내릴 때 다른 기업에서 수집됐거나 다른 프로젝트를 위해 수집된 데이터에 의존해서는 안 된다. 그들이 데이터 수집과 필터링 과정에서 어떤 기법을 사용했을지 누가 알겠는가? 또한 그들이 데이터를 편집하고 요약하는 과정에서 어떤 편향이나 영향력, 동기가 작용했을 수도 있다.

통계적 유의성: 데이터는 통계적으로 유의미해야 한다. 충분히 큰 샘플을 사용해야만 결과가 우연에 좌우되지 않는다. 동료들 앞에서 망신을 당하고 싶지 않다면, 개인적인 경험이나 일회성 이야기를 데이터로 제시하지 마라. 구글 재직 초창기에 나는 그런 실수를 두 번 저질렀다가, 두 번 다 “일화는 데이터가 아니에요”라는 합창을 들어야 했다.

 

 

 

그들의 데이터

그들의 데이터에 의존해 내 아이디어가 시장에서 성공할지 여부를 결정해서는 안 된다. 그런 유혹이 일겠지만, 그런 지름길을 택하는 것은 게으르고 위험한 시도다.

그들의 데이터는 ‘다른 사람이, 다른 프로젝트를 위해, 다른 시기에, 다른 곳에서, 다른 방법과 다른 목적으로 수집하고 편집한 모든 시장 데이터’다.

여러분의 것과 비슷한 아이디어로 남들이 했던 것 혹은 하지 못했던 것에만 기초해서 여러분 본인의 아이디어에 대한 의사결정을 내려서는 안 된다. 그들의 경험과 결과, 데이터가 여러분의 아이디어에도 반드시 적용되리라는 법은 없다.

전적으로 무시하라는 뜻은 아니다. 왜냐하면 그들의 데이터에도 여러분이 배울 수 있는 것이 일부, 어쩌면 많이 있을지도 모르기 때문이다.

 

 

‘나만의 데이터’를 수집하라

‘나만의 데이터’란 여러분의 아이디어를 검증하기 위해 여러분의 팀원이 직접 수집한 시장 데이터다. ‘나만의 데이터’가 되려면 해당 데이터는 ‘신선하고, 관련성이 있고, 믿을 만하고, 통계적으로 유의미한 데이터’라는 기준을 반드시 충족시켜야 한다.

 

 

요약

• 시장 실패의 법칙: 대부분의 새로운 아이디어는 시장에서 실패한다. 유능하게 실행해도 마찬가지다.
• 대부분의 새로운 아이디어가 시장에서 실패하는 이유는 그 아이디어가 ‘안 될 놈’, 즉 아무리 잘 실행해도 시장이 관심을 갖지 않을 아이디어이기 때문이다.
• 시장에서 성공할 확률을 가장 높이는 방법은 ‘될 놈’인 아이디어에 유능한 실행력을 결합하는 것이다.
• 새로운 아이디어가 ‘될 놈’인지 아닌지를 결정할 때 직관이나 남의 의견, 그들의 데이터에 의존해서는 안 된다.
• 새로운 아이디어가 ‘될 놈’일 가능성이 높은지를 결정할 수 있는 가장 믿을 만한 방법은 ‘나만의 데이터’를 수집하는 것이다.

 

 

[ 4. 사고 도구 ]

시장 호응 가설

시장이 우리의 아이디어에 호응하지 않는다면 호응을 강요할 수는 없다. 간단히 말해, ‘시장이 없으면 방법도 없다’.

시장 호응 가설이란 시장이 여러분의 아이디어를 어떻게 받아들일지에 관한 여러분의 핵심 신념이나 가정을 말한다. 시장이 내 아이디어를 더 자세히 알고 더 탐구하고는 한번 써보고 받아들이고 마침내 구매까지 하고 싶어 할까? 만약 시장이 내 아이디어를 받아들여서 한번 서보고 구매까지 한다면, 어떤 식으로 얼마나 자주 이용할까? 재구매도 하고 친구에게 추천도 할까?

시장 호응 가설은 너무도 중요하기 때문에 명확해야 할 뿐만 아니라 테스트가 가능해야 한다. 그리고 가능하면 숫자로 표현되어야 한다.

 

 

숫자로 이야기하라

구글에서 일하는 동안 내가 습득한 귀중한 습관 중 하나는 ‘모호한 용어를 피하고 가능하다면 늘 숫자를 사용하라’는 것이다. 만약 ‘의견보다 데이터’가 더 중요하다면 그 데이터를 표현하는 최고의 방법은 ‘숫자로 이야기’하는 것이다.

애매모호한 의견: 우리가 ‘회원가입’버튼을 조금 더 넓게 만들면 클릭을 좀 더 받을 수 있을 것 같아. 검증 가능한 가설: 우리가 ‘회원가입’ 버튼을 20퍼센트 더 넓게 만들면 가입자가 최소 10퍼센트는 늘 것 같아.

 

 

 

XYZ 가설

적어도 X 퍼센트의 Y는 Z할 것이다.

 

“X퍼센트는 여러분의 표적 시장의 구체적 퍼센티지를 말합니다. Y는 여러분의 표적 시장을 명확하게 설명하는 말이고요. Z는 시장이 여러분의 아이디어에 어떤 식으로 호응할 것 같은지 여러분의 기대를 나타냅니다. 여기서 X, Y, Z는 알려지지 않은 변수를 나타냅니다. 하지만 바로 그 알려지지 않은 변수에 대한, 경험에 기초한 추측에서부터 시작하면 됩니다. 그렇게 해서 간단한 실험을 통해 처으에 세운 가설을 검증해보고, 필요하다면 조정해 나가는 거지요”

이런 최초 숫자는 근사치조차 못 되었던 것으로 밝혀질 수도 있다. 궁극적으로 뭐가 ‘합리적 가격’인지는 시장이 결정할 것이다.

XYZ 가설 형식은 ‘애매모호함’을 제거하는 데 놀라운 효과가 있었다.

 

 

범위 축소

범위 축소의 목표는 구체적이긴 하지만 일반적인 가설의 범위를 좁혀 들어감으로써 ‘당장 실행 가능하고 거증 가능한’ 가설을 얻는 것이다.

적어도 10퍼센트의, 대기질지수가 100 이상인 도시에 사는 사람들은, 120달러짜리 휴대용 오염 탐지기를 구매할 것이다.

 

앞의 문장은 잘 짜이고 ‘숫자로 이야기’하는 시장 호응 가설이지만, 어마어마한 잠재적 시장을 그려내고 있다. 이 가설은 지금 상태로 출발점이 되기에는 너무 크다. ‘검증 가능’하지 않다. 그래서 필요한 것이 범위 축소다.

 

 

표적 시장 축소: Y → y

시장 호응 가설에 나오는 대문자 Y는 궁극적인 표적 시장을 나타낸다. 전체 시장 Y에서 좀 더 다루기 쉽고 접근 가능하며 크기가 작은 첫 번째 테스트 시장 y로 옮겨가야 한다.

범위 춧고를 할 때는 과감한 태도가 필요하지만, 혹시 샘플 크기가 너무 작아져서 통계적 유의성을 상실하는 일이 없도록 주의해야 한다. 여러분이 샘플로 뽑은 사람들이 표적 시장에 대한 대표성을 갖도록 유의해야 한다.

 

 

 

[ 5. 프리토타이핑 도구 ]

시제품이냐 프리토타입이냐

엔지니어의 한 사람으로서 나도 시제품 만드는 것을 아주 좋아한다. 얼른 오실로스코프와 납땜인두에 전원을 꽂고 싶다. 하지만 이제 나는 제대로 작동하는 시제품을 만드는 데 많은 시간을 투자하기에 앞서 기다리는 법을 배웠다. 시제품의 제1목적은 다음과 같은 질문에 답하는 것임을 잊지 마라.

• 우리가 이걸 만들 수 있는가?
• 이게 의도대로 작동할 것인가?
• 얼마나 작게/크게/싸게/에너지 효율적으로 만들 수 있을까?

 

이런 것들도 중요한 질문이다. 하지만 수많은 경험과 증거가 말해주둣이 대부분의 경우 우리는 그 제품을 만들어낼 수 있고, 의도한 대로 작동하게 할 수 있을 것이고, 결국에는 에너지 효율 등을 최적화할 수 있을 것이다. 다시 말해 우리는 제품을 만들 수 있고 의도한 대로 작동하게 할 수 있다고 자신감을 가져야 한다.

반면에 프리토타입의 주된 목적은 다음과 같은 질문에 답하는 것이다.

• 내가 이걸 사용할까?
• 언제 어떻게 얼마나 자주 사용할까?
• 남들이 사줄까?
• 사람들은 이 제품에 얼마까지 지불하려고 할까?
• 사람들은 언제 어떻게 얼마나 자주 이걸 사용할까?

 

이 질문들에 대한 답은 우리가 다음과 같은 가장 중요한 질문에 답할 수 있게 도와준다. ‘이걸 만들어야 할까?’

 

 

 

가짜 문 프리토타입과 윤리 문제

나는 이 기법이 정말 빠르고 저렴하게 실행할 수 있으면서도 몇 시간 만에 현실 세계의 데이터를 수집해준다는 점이 정말 좋다. 하지만 약간의 기만이 포함되어 있다는 사실은 여전히 다소 마음에 걸린다. 여러분도 그 짐이 마음에 걸린다면 두 가지 해결책이 있다.

첫 번째 해결책은 사람들에게 솔직하게 밝히고 보상을 해주는 것이다.

두 번째 해결책은 가짜 문 프리토타입의 변형이라고 할 수 있는, 외관 프리토타입을 이용하는 방법이다.

 

 

외관 프리토타입

외관 프리토타입과 가짜 문 프리토타입은 한 가지 중요한 점에서 차이가 있다. 외관 프리토타입은 잠재적 고객이 문을 두드리거나 ‘구매하기’ 버튼을 클릭했을 때 누군가 응답을 하고 어떤 일이 벌어진다는 점이다.

 

 

프리토타입의 본질

1. 프리토타입은 적극적인 투자가 있는 ‘나만의 데이터’를 생성해야 한다.
2. 프리토타입은 빠르게 수행할 수 있어야 한다.
3. 프리토타입은 저렴하게 수행할 수 있어야 한다.

 

하지만 이런 요구사항을 모두 고수한다고 하더라도 우리가 선택할 수 있는 프리토타이핑 기법과 조합은 너무 많다. 그래서 다음과 같은 의문이 생긴다.

• 어떤 프리토타입을 사용할지 어떻게 고르는가?
• 여러 가지 실험을 몇 가지나 해봐야 하는가?
• 데이터를 얼마나 많이 수집해야 하는가?
• 언제 테스트를 중단하는가?

 

위와 같은 질문에 답하려면 마지막 도구인 분석 도구가 필요하다.

 

 

[ 6. 분석 도구 ]

적극적으로 투자한다는 것은 무언가에 대한 위험 부담을 진다는 의미고, 결과에 따라 중요한 것을 얻거나 잃을 수도 있다는 뜻이다. 무언가를 적극적으로 투자했다는 것은 여러분이 그 아이디어에 대해 진지하다는 뜻이다. 이미 여러분이 나름대로 조사를 했다는 뜻이고, 또한 향후 어떤 어려움이 생기더라도 단번에 아이디어를 폐기하기보다는 어려움을 극복해보겠다는 뜻이다. 적극적 투자는 약속과 진지함, 심사숙고를 뜻한다.

어느 아이디어의 시장 잠재력이나 성공 가능성을 측정할 때는 확고한 데이터에 기반해 심사숙고해야 한다. 그리고 그 데이터는 반드시 적극적 투자가 어느 정도 수반된 것이어야 한다.

 

 

사례: 토르텔로매틱

보다시피 나는 적극적 투자 점수를 매길 때 혹독할 만큼 까다롭다. 예를 들어 무작위적 의견을 무시할 뿐만 아니라 소위 전문가 의견이라는 것도 무시한다. 전문가라고 해도 비전문가보다 잘 알지 못하는 경우가 너무나 많다는 것을 경험적으로 알고 있기 때문이다.

나는 또 온라인에서의 ‘좋아요’나 트윗, 리트윗, 댓글을 비롯해 온갖 종류의 투표나 설문조사에도 0점을 준다. 아무 생각없이 ‘좋아요’를 누르거나 댓글을 달거나 트윗을 쓰기가 너무나 쉽기 때문이다. 적극적 투자를 한 게 아무것도 없다면 점수는 ‘0’이다.

이 경우 내가 데이터로 간주하는 증거 중에 가장 작은 것이 ‘유효한’ 이메일 주소다. 특정 제품 아이디어에 대한 가격 제안, 업데이트, 정보 등이 올 거라는 사실을 알면서도 상대가 기꺼이 알려준 이메일 주소 말이다.

반면에 나는 유효한 전화번호에는 10점을 부여한다.

나는 사람들의 시간에는 1분에 10점을 부여한다.

돈에 대한 나의 평가는 단순하다. 1달러가 곧 적극적 투자 1점이다.

 

 

될놈척도

데이터에서 가치를 추출하고 그것을 활용해 합리적이고 충분히 근거 있는 의사결정을 내리려면 데이터를 해석하고, 측정하고, 비교하고, 다른 유관 데이터와 결합할 방법이 필요하다.

 

 

어느 정도의 데이터가 필요할까?

무엇보다 분명히 밝혀둘 점은 한 번의 실험으로는 충분치 않다는 것이다. 결과가 아무리 결정적이고 확정적으로 보여도 상관없다.

왜냐하면 실험을 왜곡시킬 수 있는 요소가 수없이 많기 때문이다.

경험상 나는 여러분에게 ‘최소한’ 세 번에서 다섯 번 정도는 실험을 해야 한다고 말하고 싶다. 해당 아이디어 실행에 상당한 위험 부담이 따르거나 큰 투자를 해야 할 경우에는 그보다 몇 번은 더 해봐야 한다.

 

 

[ 7. 전략 도구 ]

전략 1: 생각은 글로벌하게, 테스트는 로컬하게

‘생각은 글로벌하게, 테스트는 로컬하게’라는 말의 듯은 우리가 젶무에 대한 글로벌 계획을 갖도 되지만, 그렇게 야심찬 해외 계획의 수립과 실행에 시간을 쓰기 전에 훨씬 작고 접근하기 쉬운 표적 시장의 하위 시장에서 아이디어를 검증해야 한다는 것이다.

 

 

전략 2: 내일보다는 오늘 테스트하는 게 낫다

여러분의 아이디어(와 엉덩이)를 생각랜드에서 끄집어내어 최대한 빨리 시장으로 갖고가라.

만약 여러분의 아이디어가 거절당할 운명이라면 나중보다는 지금 현실을 깨닫는 편이 낫다.

 

 

전략 3: 싸게, 더 싸게, 제일 싸게 생각하라

첫 번째 혹은 두 번째로 생각해낸 프리토타이핑 실험 아이디어에 만족하지 마라. 이렇게 자문해보라. “이게 우리가 할 수 있는 최선인가?”

왜냐하면 우리의 첫 번째 해결책이 최선이자 가장 효과적이고 효율적인 경우는 거의 없기 때문이다.

 

 

전략 4: 고치고 뒤집고 다 해보고 그만둬라

시장 기회는 바로 거기에 있고 그것이 현실이다. 그러나 그 시장 기회에 접근하는 모든 제품이 성공하는 것은 아니다. 너무 비싸거나, 너무 크거나, 너무 복잡하거나, 색깔이 잘못됐거나, 이름이 잘못됐거나 등등에 해당할 수 있다. 시장은 아주 아주 까탈스럽고 까다로울 수 있다. 시장이 좋아하는 제품 조합(즉 ‘될 놈’)을 생각해내지 못하면, 시장은 여러분의 아이디어를 거절할 것이다.

시장의 특정한 문제나 기회에 대해 여러분이 정말로 헌신적이거나, 관심이 있거나, 열정적이라면 그 시장을 고수해라. 하지만 최초의 아이디어를 수정하고 바꿔가면서 실험해라.

 

 

무엇을 만들 것인가

앞서 배운 것처럼 ‘될 놈’을 찾는 일은 결코 쉽지 않다. 많은 노력과 창의성, 집요함이 필요하다. 아주 운이 좋은 경우가 아니라 몇 번이고 테스트하고, 실패하고, 다시 처음으로 돌아가기를 되풀이해야만 우리의 시장 검증 절차를 모두 이겨낸 아이디어를 발견하게 될 것이다.

 

 

 

 

 

 

2. 아이디어 불패의 법칙 독서 후기

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최근에 제품 기획 그리고 실행에 관련된 학습을 많이 하는데, 이 책을 통해 많은 인사이트를 얻을 수 있었다. 최근에 읽었던 ‘린 스타트업’이 상대적으로 이론적인 내용을 많이 품고 있었다면, ‘아이디어 불패의 법칙’은 사례를 기반으로 조금 더 가려운 구석을 많이 긁어주어 매우 유용했다.

 

스스로의 행동을 반성하는 부분도 많았는데, 대표적으로 ‘일화는 데이터가 아니에요’라는 부분이다. 팀에서 제품 관련 기획 리뷰를 진행할때면, ‘나의 경험’을 사례로 얘기하는 경우가 빈번했다. 그리고 그것이 시장의 데이터라고 착각했다. 하지만 이는 시장의 데이터가 아니고, 그냥 나의 일화일 뿐이었다. 실제로 진행했던 ‘꽃돼지 키우기’ 역시 비슷한 맥락에서 나의 일화와 다르게 성공을 거두었다. 스스로의 잘못된 직감과 오판에 대해 반성하게 되면서, 책에서 다루는 데이터와 관련된 내용을 손쉽게 체득할 수 있었던 것 같다.

 

팀 차원에서도 많이 반성하는 계기가 되었다. 책에서 설명하였듯 제품은 가설이 기반이 되어야 하고, 그 가설은 데이터로 측정 가능해야 한다. 하지만 실제로 팀에서 세웠던 가설들을 보면, 검증이 불가능하거나 혹은 수치로 이루어지지 않아서 검증하기 어려운 가설들이 많았다. 조금 더 빠르게 학습하고 지적했다면 팀이 보다 제품을 성공으로 향하게 만들 수 있었을텐데, 진작에 학습하지 못했던 부분에서 아쉬움을 느꼈다. 하지만 이후에 진행되는 제품들에 있어서는 학습한 내용을 바탕으로 책임감 그리고 성공을 위한 피드백을 위한 목소리를 내야겠다.

 

스스로 꼽은 나의 약점 중 하나로, ‘프로덕트 엔지니어’로써 제품 개발 외에 제품의 가설과 방향성에 미치는 영향력이 부족하다는 부분이 있었다. 비록 시작은 약점을 극복하기 위한 노력이였지만, 제품을 기획하고 설계하는 부분을 꾸준히 공부하면서 해당 부분에 대한 매력을 알아가고 있다. 앞으로 더 많은 기여를 통해 성공의 경험을 이끌 책임감을 발휘해야겠다.