프러덕트 관점의 사내 데이터 분석 툴 개발기

안녕하세요. 최근 전사 데이터 리터러시 향상을 위한 고객 데이터 분석 툴을 만들었고, 보통 다들 알고 계시는 방법과는 조금 다른 접근 방법을 택하여 이 내용을 공유하고자 합니다. (꼭 데이터 관련 업무를 하지 않는 분이더라도 공감가시는 글일거라 생각됩니다.)

저는 데이터 분석 업무를 꽤 오래했고, PM으로 커리어 전환 후 PO, PM일을 하고 있습니다. 그래서인지 데이터의 가치 전달에 큰 사명감을 가지고 있기도 합니다.

데이터와 기술의 발전은 굳이 설명을 하지 않아도 잘 알고 계시리라 생각합니다. 허나, 크고 작은 기업들이 확장 가능하고 지속 가능한 아키텍처를 구축하는 데 상당한 성과를 거두었지만, 우리가 하고 있는 일이 진정으로 가치를 제공하고 있는가라는 불편한 질문이 남게 되었습니다. 아마 데이터팀은 이 불편한 질문에 한숨으로 답할 수도 있습니다.

사용자가 누구인지 제대로 파악하고 그들의 니즈를 이해하고 있나요? 그렇다면 빠르고 신뢰할 수 있는 방식으로 인사이트를 생성할 수 있을까요? 사용자가 불만을 제기하지 않고 파이프라인에 장애가 발생하지 않는다면 모든 것이 잘 진행되고 있는 것일까요? 데이터에 대한 모든 투자에 대해 우리는 수익을 보고 있습니까?

저는 데이터팀이 진정한 비즈니스 가치를 제공하고 싶다면 '제품적 사고(Think as a product)'가 중요하다고 생각하게 되었습니다. 그래서 이번에 개발하게 된 데이터 분석 툴을 기획의 시작서부터 제품의 관점으로 접근하였습니다. 그렇게 만들고보니 매우 좋은 결과를 얻을 수 있었고 또 다시 생각해보니 '고객이 열광하는 제품’을 만드는 초기 단계의 전략은 그게 어떤 형태의 프러덕이건 간에 동일하구나를 깨달았습니다.

미디엄 링크

공감이 되거나, 위로가 되거나, 인사이트가 되는 글이면 좋겠습니다. 감사합니다. :)

사내 분석 플랫폼 ‘프러덕트(Product)’ 로 접근하기

부제: 왜 이 제품이 이렇게도 반응이 좋은지 복기해보았다

이 글을 쓰게 된 이유

사내 데이터 프러덕트를 만들고 있다. 데이터 전문가가 아닌 사람이 데이터 분석을 할 수 있는 일종의 ‘노코드(No-code)’ 데이터 분석 플랫폼을 만들었다.

많은 사람들이 사내용 툴 개발팀에서 할 일은 구현과 안정성에 대한 책임 정도라 생각한다. 맞다. 당연히 해야 할 일이다. 하지만 그 이상이 없다. 절박함도 없고 대고객 서비스 대비 고민의 깊이가 깊지도 않다. 처한 상황이 그렇게까지 극단적이지 않아서가 가장 큰 이유이겠지만, Maker인 우리의 프레임이 이미 그렇게 씌워져 있는 이유도 있을 것이다. 오만하게도 고객들이 접하는 제품에 대해서만 ‘제품’이라는 말을 붙이며 숭고히 하고, 사내 제품은 그냥 ‘기능’ 정도로 여겨 데드라인에만 신경을 쓰는 프로젝트 중심의 프로세스로 진행한다.

나는 이번 과제를 프러덕트 관점(Product-Thinking)으로 접근해 보았다. 과거에 제품을 만들던 방법처럼 사내 분석 플랫폼을 만들었다. 나에게 이번 경험은 매우 특별했다. 내가 간과하고 있었던 부분(‘이게 되네?’와 같은 일들)을 깨달았고 ‘제품을 만드는 일’에서 Maker인 우리가 해야 할 일은 결국 다 똑같다는 것도 느꼈다. 그것이 어떤 형태의 프러덕이든 말이다.

그래서 이 제품의 제작 과정을 기억이 휘발되기 전에 적어본다. 아마 꼭 데이터에 관련된 일에 종사하지 않더라도 판매하는 행위를 하는 사람이기만 하면 공감 갈 내용들이 많을 거로 생각한다.

배경 상황

데이터 분석 플랫폼을 만들 때의 배경을 먼저 설명한다면, 우리 팀은 분석 플랫폼을 만드는 과제가 있던 것이 아니라, 미션이 있었다. 그 미션은 “우리 회사 직원들의 데이터 해석 /활용 능력을 가장 빠른 속도로 키워내기”였다.
글을 읽는 독자도 궁금할 수 있을 것 같은 미션을 이루기 위해 어떤 전략을 짰고, 그래서 분석 플랫폼을 어떻게 구성했는지는 다른 글에 소개하도록 하겠다. 오늘의 글은 ‘고객이 열광하는 제품’을 만드는 초기 단계의 전략에 대해서 내 경험을 바탕으로 설명하도록 하겠다.

나는 최적의 제품을 만들고 싶었다.

• 기능적으로 충족하면서도(구조화하고 체계를 잡아 데이터 분석 요청을 가장 많이 대체할 수 있는 제품)

• 밸류가 높은 프러덕이면서도(데이터 분석을 해본 적 없던 MD들이 인사이트를 얻을 수 있을 정도로 기획이 잘 된 제품)

• 데이터 리터러시가 낮은 동료들에게 교육 튜토리얼이 될 수 있으면서도(진입장벽 매우 낮고 직관적인 제품)

• 현업의 업무는 방해하지 않되, 그들이 지금보다 더 좋은 성과를 낼 수 있게 도와주는 제품(내부 혼란과 분란 없는 “스무스 런칭(smooth launching)”)

결과물을 말하자면

3개월 동안의 개발 기간이 있었고 현재는 베타 테스터에게만 오픈한 상태이다. 놀랍게도 사용자에게 매우 큰 호평과 폭발적인 관심을 받고 있다. (아직 신뢰가 있을 만큼의 데이터가 쌓이진 않아서 9월쯤 정량적 수치를 기반으로 이 제품의 그간 있었던 일에 관해 이야기하겠다.)
정량적 수치 없이 “매우 큰 호평”과 “폭발적인 관심”으로 제품의 초기 반응을 설명하기엔 무리가 있을 순 있지만, 지금껏 우리 회사 사람들의 호응도를 아는 나로선 굉장히 인상 깊은 기록이라 본다.
어떻게 이 결과물을 얻을 수 있었는지 복기해보았다. 가장 큰 차별점은 제품을 결정하고 제품의 스펙을 논하기 전 많은 시간과 노력을 들인 특별한 과정이 있었다. 제품을 찾아나갔던 과정과 원하는 결과물을 만들기 위해 실행한 전략이 있다. 크게 4가지로 구분할 수 있겠다.

1) 고객을 먼저 찾기: 제품을 정해두고 고객을 찾은 것이 아니라 고객을 찾은 다음에 그들에게 맞는 제품을 만들었다.
2) ‘될 놈(Right it)’인지 판단하기: 이 제품이 정말 시장이 원하는 제품인지 제품을 완전히 개발하기 전에 확인했다.
3) 빨리 만들고 일단 물어보기: 제품에 대해 스스로 확신하지 않았다. 고객에게 직접 물어봤다.
4) 제품 기획서부터 출시, 모든 과정이 세일즈였다: ‘세일즈 퍼널 7단계’를 응용하여 고객을 ‘따뜻한 사용자’에서 ‘뜨거운 사용자’ 로 전환시켰다.

1. 고객을 먼저 찾기

PM이나 PO로써 자주 하는 실수는 보편적인 문제에 대해 내가 가진 기술이나 방법론으로 해결하는 것에 집중한다. 경험적으로 이 접근 방법은 성공하는 경우가 거의 없다. 제품을 만들고 이 제품이 필요한 고객을 찾는 것이 아니라, 고객을 먼저 찾고 그 고객이 필요한 제품을 만들어야 할 것이다.

허상의 수요와 진짜 수요 구분하기

우리는 고객부터 찾고자 했다. 왜 고객부터 찾느냐?
수요를 알 수 있다. 고객의 상태를 알면 이것이 허상의 수요(있어도 되고 없어도 되는 존재)인지 아니면 지금 당장 해결해야 하는 문제인지 판단할 수 있다.

어떤 고객을 찾았는가?
<마케팅 설계자>라는 책을 보면 ‘방문자 온도’라는 개념이 있다. 나는 ‘아무것도 모르는 고객'보다는 ‘문제도 인식했고, 해결책도 인식한 고객'을 찾고자 했다. ‘방문자 온도' 개념으로 말한다면 따뜻한 고객이다.

<마케팅 설계자>의 ‘방문자 온도' 개념(출처: 김시현님의 <마케팅설계자> 요약 자료)

김시현님의 ‘마케팅 설계자' 요약본이다. 470페이지에 달하는 책이라 매우 두꺼워 볼 엄두가 잘 안나는데 이 1시간짜리 영상으로도 책 내용을 알 수 있어, 매우 추천한다. https://www.youtube.com/watch?v=ZTbJ131mitk

문제를 어떻게 풀지는 알 것도 같은데 스스로는 해결책을 찾지 못했고, 우리의 해결책이 그들에게 딱 맞는 솔루션임을 알아챌 수 있는 고객을 찾았다. 그리고 우리의 역할은 그들이 현재 어디에 있는지, 필요한 것이 무엇인지 알려주어서 우리 제품이 필요한 이유를 이해시키는 것이었다.

방문자가 어느 정도는 판매자에게 호의를 가져야 긍정적인 사전 프레임이 동작한다는 걸 알려주기 위해 보여준 개념이기도 하지만 나는 이 개념을 미래에 우리 제품을 만나게 될 수많은 방문자의 상태를 객관적으로 인식하는 데 활용했다. 그들의 현재 상태를 구분 짓는 데 도움이 되었고, 우리가 타겟하고자 하는 고객은 어떤 상태인지 그리고 그들이 알고 있는 것은 무엇이고 필요로 하는 것이 무엇인지 등 집중해야 할 일에 대해 흔들리지 않는 기준을 잡는 데 도움이 되었다.

나는 아래와 같은 기준으로 타겟 고객을 물색했다.

• 이 일을 할 때마다 매번 번거로움을 느끼는 사람

• 오늘도 그 고민을 하고 있는 사람

• 현재 방식에 고충(불편함과 짜증, 분노)을 겪고 있는 사람

• 변화를 만들 수 있는 사람

다소 분노가 많은 고객일 수는 있으나(^^;) 그래야 우리 제품의 가치를 더 잘 알아줄 사람이자, 제품에 만족한다면 그들의 오랜 고민과 고통을 덜어준 우리 제품을 많은 사람들에게 소문을 내줄 것이라 생각했기 때문이다.

자, 이제 고객은 찾았다. 고객이 고통스럽게 겪고 있는 문제를 해결하는 방법은 여러가지다. 이제 우리가 고안한 제품이 ‘될 놈'인지 점검해보았다.

2. ‘될 놈'인지 판단하기

우리는 왜 실패하는가

명확하게 존재하는 비즈니스 문제, 그러면서도 하이 임팩트를 낼 수 있는 문제에 집중해야 원하는 변화가 이뤄질 것이다. 비즈니스 니즈에 절실히 필요한 일로 시작해야 “quick win” 전략으로 밸류를 찾아낼거고, 결과적으로 신뢰를 전달할 것이다. 그리고 이를 시작으로 다른 하이 임팩트 케이스를 만들어 내면 된다. 명확한 수요 없이 이것저것 시도하는 일 때문에 계속 실패하는 것이다.

1) 존재하는 제품에서 시작하는 것도 방법이다

PM이나 PO라면 이전에 없던 새로운 서비스를 만들고자 하는 본능과 욕심이 있다. 새롭게 무언가를 만들고자 하면 설명과 함께 설득해야 한다. 하지만 이 과정은 생각보다 쉽지 않다. 아주 쉽지 않다. 흡사 “나 이런 서비스 만들건데, 이건 이런 개념이고요. 어쩌고저쩌고. 이런 게 좋은 건데요. 어쩌고저쩌고. 그래서 컨펌 좀 해주세요.”라는 부탁을 무특정 다수, 이 일과 아무 상관 없는 사람에게까지 하는 것과 같다.

‘분석 포털’은 이미 우리 회사에 존재했기 때문에 잠재 고객들에게는 낯선 툴은 아니였다. 이 점을 이용했다. 포털을 만들 정도로 수요가 존재하긴 하지만, 기존 제품에서 주는 정보는 사용자에게 가장 필요한 정보는 주지 않았고, 필요 없는 정보까지도 전달하는 것이 문제였다.
그러나,

• 우리는 무엇이 가장 필요한지 알고 있다

• 우리는 무엇을 제공해 줄지 명확하다

이 부분을 잘 소구한다면 오히려 ‘설득의 과정’은 쉽게 지나갈 수 있고, 기존 고객까지도 가져올 수 있겠다고 생각했다.

2) 반드시 고객에게 직접 확인했다. 추측 금지.

우리 팀은 어느 포인트를 기점으로 이 제품이 ‘될 놈’이 맞구나를 알 수 있었다. 바로 고객에게 직접 물어본 다음이었다. 이 사건을 계기로 우리는 이후 주요 이벤트를 진행할 때도 고객에게 묻는 습관을 지녔다.
제품의 방향에 대해 고객이 공감해 줄지 우리조차도 아직 확신이 서진 않았을 때, 우리끼리 더 고민하기보단 고객에게 먼저 물었다. 빠르게 제품을 아주 간단하게 구현했고, 앞으로 사용자가 될 사람들이 이것에 대해 어떤 이야기를 하는지 확인했다. 참고로 이 지점에서 우리는 큰 허점을 발견했고, 그로 인해 제품 전체의 구조도 바꾸는 일을 감수했지만 인제 와서 생각해 보면 이 변경이 ‘신의 한 수'라고 생각한다. 어떤 식으로 FGI를 진행하였고 어떤 것을 검증하려고 했는지, 이에 대한 자세한 이야기는 ‘빨리 만들고 일단 물어보기'에서 다루겠다.

3. 빨리 만들고 일단 물어보기

만드는 동안에도 고객의 반응을 상상하며 큰 기대감에 부풀어 있진 않았지만, 막상 구현하고 나서도 여전히 확신은 없었다. ‘사람들이 좋아해 줄까?’ ‘정말 이렇게 진행해도 될까?’ 제품의 Maker들은 제품의 가치를 알아볼 순 있어도 실제로 고객이 열광할 제품인지는 잘 모른다. 오직 실사용자들만 안다.

상상하면서 마음 졸일 필요 없다. 직접 물어보면 된다. 그것이 가장 확실한 방법이다.

중요한 포인트는 첫째, 고객에게 물을 때는 실체가 있는 무언가로 물어야 우리가 바라던 자세한 의견이나 솔직한 피드백을 들을 수 있다. 두 번째로는 실체가 있는 무언가는 꼭 완제품일 필요는 없다. 고객이 정보로써 알아야 할만큼만 구현하고 바로 우린 심판대 앞에 섰다. 실제 제품의 20~30% 정도의 완성도였다.

개발 완성도 30% / 95% 시점에 사용자들에게 점검

우리는 “프리토타이핑"이라는 개념을 이용했는데, 프리토타이핑(pretotyping)이란 그럴듯한 시제품(prototype)을 제작하기 전 유사한 제품이나 서비스를 만들어 유저 경험을 테스트하는 방식이다. 아주 적은 비용과 시간을 들이면서 아이디어를 검증하고 발전시킬 수 있다는 장점을 가지고 있다.

<그림 설명> 에어비앤비와 우버는 프리토타이핑 기법을 이용해 빠르고 저렴하게 ‘나만의 데이터’를 모았다

<그림 설명> Fake Door Test — 프러덕트가 마치 존재하는 것처럼 만들고 고객 반응을 보는 기법

프리토타입이 준비되자마자 FGI(Focus Group Interview) 일정을 덜컥 잡아버렸다. 아직 기능적 동작도 하지 않는 깡통 콘솔과 시나리오 예시 기반의 캡쳐 화면으로 새로운 제품에 대해 소개했다. 참가자들은 충분히 이 제품이 어떤 제품인지, 자신에게 도움이 될 툴인지 아닌지 판단이 가능했고, 적극적으로 피드백을 주었다.

참고로 FGI는 철저하게 준비했다. 참가자들을 완벽히 이해시켜야 했고, 그들이 행여나 시간 낭비를 했다는 감정이 들지 않도록 정성껏 준비했다. 주요 체크리스트는 아래와 같다.

<그림 설명> FGI 진행 체크리스트

4. 제품 기획서부터 런칭, 모든 과정이 세일즈

나는 ‘세일즈 퍼널 7단계’를 개발 전반에 녹아냈었다. 다음은 <마케팅 설계자> (내가 많은 영감을 받은 책이다 ^^;)의 세일즈 퍼널 7단계이다. 우리는 어떻게 녹였는지 단계별로 짚어보겠다.

<마케팅 설계자>의 세일즈 퍼널 7단계

<1단계, 2단계- 방문자 온도를 파악한다 / 사전 프레임과의 연결점을 설정한다>

• 차가운 고객을 선택하면 더 많은 사용자를 얻을 수도 있었지만, 나는 따뜻한 고객을 선택했다. 그리고, 따뜻한 고객을 뜨겁게 만들고자 했고 뜨거운 고객이 된 그들이 차가운 고객을 따뜻하게 만드는 방법을 택했다.

• 차가운 방문자보다 따뜻한 방문자를 선택한 이유:
  차가운 방문자와 따뜻한 방문자는 어떤 차이가 있는지 구분했다. 그리고 두 부류에 어떻게 접근해야 할지도 생각해 보았다. 그러고 나니, 따뜻한 방문자는 무엇을 제공해 주면 좋을지가 명확했지만, 차가운 방문자는 모호했다. 어떤 문제가 있는지 구체적으로 알지 못하는 방문자에겐 우리는 그저 다른 팀 사람이었다.
  차가운 방문자가 따뜻한 방문자가 될 수 있도록(스스로 어떤 문제가 있다는 사실을 알아차릴 수 있는 단계) “누군가”가 이끌어줘야 한다고 판단했고, 그 존재가 제품Maker들이 아닌 사용자가 더 적합하다고 생각했다. 다른 업무를 하고 있는 우리보다는 같은 업무를 하는 이들의 말에 더 신뢰가 있지 않을까 해서 만든 전략이었다.

• 따뜻한 방문자에게 제안한 가치:
  타겟으로 한 따뜻한 방문자에게는 그들이 필요한 가치를 전달할 수 있도록 했다. 이 제품을 통해서 그들의 ‘무엇을' 성취하도록 돕는 것이 우리가 할 일이라 마음먹었다. 예를 들어, 상사의 강압에 데이터로 근거를 들어 반박하거나, 획기적인 제품을 기획해서 성과를 쟁취하는 것 말이다.

<3단계, 4단계 — 가입자, 구매자를 추려낸다>

• 가입자 추리기:
  가입자를 추려내는 일에는 팀마다 데이터 분석을 해본 경험이 있는 사람을 수소문했다. 분석을 해본 경험이 있어야 본인들의 업무에는 어떤 데이터 어떤 뷰로 봐야 하는지 체계가 잡혀있고, 잘 된 분석이 무엇이고 미약한 분석이 무엇인지 구분할 수 있고, 무엇보다 데이터 추출 요청 프로세스의 단점을 알고 있어 우리 제품이 어떤 차별점이 있는지 알아챌 수 있기 때문이다.

• 구매자 추리기:
  가입자를 추려내고 콜드 컨택을 진행했다. 사내 메신저를 통해 우리가 하는 일을 설명해 드리고, FGI 참석 의사를 여쭤봤다. 물론 이 과정에서도 응답을 한 분과 응답하지 않은 분이 계셨다. 그리고 우리는 응답한 분을 ‘구매자'로 정의하였다.

<5단계 — 적극적인 구매자를 파악한다>

• 나만의 데이터 쌓기:
  <아이디어 불패의 법칙>에 나온 ‘나만의 데이터'를 활용했다. 이 책에서는 ‘나만의 데이터’를 수집하는 기준을 ‘투자 점수’로 이야기한다. 예를 들어 돈을 지불한 사람과 명함을 건네준 사람을 동등하게 볼 수 없다고 말한다. 단순한 격려나 무책임한 비난도 ‘투자 점수'로 치면 0점이다. 하지만 제품 업데이트 알림을 원해 이메일 주소를 입력하는 행동이나, 시간을 투자해 제품 시연에 참석하는 것은 유의미한 행동이라고 한다. 특히나 아직 나오지도 않은 제품에 대해 현금 보증금 / 주문을 거는 행위는 ‘투자 점수'에 매우 고득점을 한다(Wadiz의 와디즈 펀딩과 같은 개념이다).

<나만의 데이터> from 아이디어불패의법칙

• 우리의 케이스로 돌아오면 MD들은 FGI에 참여하여, 한 시간이 넘는 시간 동안 제품 시연을 들어 자신의 시간을 투자했다. 이들은 이미 고득점의 구매자이다. 그리고 그 안에서도 자발적으로 다수의 질문을 한다거나, 정량 서베이에 구체적이고도 정성스럽게 응답하는 분들도 계셨다. 이들은 구매자 중에서도 ‘적극적인 구매자’일 것이다.

<6단계 — 관계를 숙성시키고 상향 조정한다>
현재 시점으로 우리는 6단계에 진입한 상태이다. 관계를 숙성시키기 위해서 자유롭게 데이터에 관한 이야기를 나눌 수 있는 커뮤니티를 만들었다(Teams 내 채널을 이용했다.). Q&A, 업데이트 알림, 건의를 격식 없게 할 수 있는 공간이자, 피쳐 업데이트 시 배포되는 대로 공지, 정기 배포 일정과 내용을 공유하고 있다. ‘닥터 세션’이라는 것도 만들어 사용자가 가설에 대한 데이터 검증 방법이나 산출된 데이터 해석에 어려움이 있다면 직접 설명해 주러 “왕진”을 가기도 한다. 이렇듯 소통하는 채널을 만들어 사용자와의 관계를 더욱 공고히 하고 있다.

개발 시작부터 런칭까지 전반적으로 묻어있었던 “세일즈 퍼널 7단계"

<7단계 — 판매환경을 바꾼다>
우리가 바라는 변화된 판매 환경은 우리가 직접 홍보하러 나서지 않아도 사내 입소문으로 사람들이 자발적으로 분석 툴을 사용하는 것이다. 그리고 더 많은 사람들이 커뮤니티에 참여하고 의견을 나눠서 전사적으로 ‘데이터 리터러시’를 해결하는 것이 목표이다.

우리의 목표는?

우리의 미션은 “우리 회사 직원들의 데이터 해석 /활용 능력을 가장 빠른 속도로 키워내기”였다. 적어도 1년 내 목표는 이 툴을 기반으로 사내 직원들이 우리 회사에는 어떤 데이터가 쌓이고 있고, 문제 정의와 가설 기반의 데이터 검증법을 체득했으면 한다.

전체 오픈을 하고 나서부터는 정식으로 우리 제품의 성과를 정량적으로 측정할 예정이다. 이전에는 찾아볼 수 없었던 개념의 새로운 피쳐들도 만들고자 한다. 이에 대한 업데이트도 곧 글로 소개하겠다.