Taag... 여기까지인가...?

아이템 개발 과정: Taag의 시작

처음에는 Taag라는 아이템을 기획했습니다. 사람들이 인스타그램, 유튜브, 각종 아티클 등에서 발견한 흥미로운 정보를 더 쉽게 수집하고 활용할 수 있도록 돕는 서비스를 만들고 싶었죠. 많은 사람들이 북마크나 메모를 통해 영감을 기록하지만, 막상 필요할 때는 빠르게 찾지 못하거나, 심지어 기록해 둔 사실조차 잊어버리는 경우가 많다는 점에 착안했습니다.

실제 설문조사 결과

그래서 Taag는 AI 기반의 태그 자동 생성 및 분류 서비스를 제공하려 했습니다. 사용자가 taag 앱으로 URL을 전송하면, AI가 해당 내용을 분석해 자동으로 그 내용을 한 두가지 키워드로 요약해주는 해시태그를 생성하고, 이를 기반으로 검색 및 분류 기능을 통해 필요한 정보를 빠르게 찾아낼 수 있도록 하는 것이 목표였습니다.

첫 번째 도전: PMF 찾기

처음 기획한 아이디어가 제대로 작동하는지 확인하기 위해 인스타그램 광고를 통해 목업 테스트를 해봤습니다. 그런데 생각만큼 반응이 좋지 않았습니다 😔

홍보했던 카드뉴스의 CTR이 0.66%로 매우 낮았는데, 명확한 타겟 고객 설정이 부족했던 것이 원인인 것 같았습니다. 실제 사용자가 필요로 하는 정보를 정확히 짚어내지 못한 채, 너무 넓은 범위를 타겟으로 삼았던 거죠.

피봇: 새로운 문제를 찾아서

기존 Taag 아이디어를 개선하기 위해 추가 인터뷰와 MVP 테스트를 계획했지만, 그렇게 하려면 상당한 시간과 비용이 필요하다는 단점이 존재했습니다. 하여 팀원들과 논의 끝에, 새로운 문제를 정의하고 접근하기로 했습니다.

마침 팀원 중 한 명이 리서치 툴인 '라이너'를 사용하면서 느꼈던 불편함을 이야기해주었어요. 이를 계기로 리서치 작업 중 자주 발생하는 비효율성과 불편함에 주목하게 되었습니다.

새로운 방향: 문제 재정의와 검증

새롭게 도출한 문제는, 리서치를 하는 사람들이 다양한 소스에서 정보를 모으는데, 이 과정에서 정보가 여기저기 흩어지다 보니 나중에 활용할 때 혼란을 겪는다는 것. 정보가 산발적으로 저장되고, 이를 정리하고 가공하는 데 시간이 많이 들기 때문에 효율성이 떨어진다는 점이었습니다.

피봇을 결정한지 얼마 되지 않은 터라 이 문제를 더 깊이 파고들기 위해 사용자 인터뷰를 통해 pain point를 명확히 파악하고, 그 결과를 바탕으로 새로운 MVP를 기획할 예정입니다.

다음 단계

기존 Taag에서 리서치 효율성을 높이는 새로운 서비스로 전환할 준비를 하고 있습니다. 앞으로는 데스크 리서치와 인터뷰를 통해 사용자들이 실제로 겪고 있는 문제를 더욱 깊이 이해하고, 그에 맞는 솔루션을 제시할 계획입니다!

이번 피봇을 통해, 우리만의 차별화된 가치를 제공하는 서비스를 만들 수 있기를 기대하고 있습니다. 🚀