[픽플리] '설문'을 통해 잠재적 유저/고객 데이터를 수집할 때의 Do&Don't (1)

안녕하세요!
데이터 수집 플랫폼, 픽플리를 만들고 있는 R2C 컴퍼니의 김동호입니다.

오늘은 저희 파트너분들께 무료로 제공해드리고 있는 <픽플리 리서치 세미나>에서 제가 꼭 말씀드리는 내용들 중 몇 가지만 간단하게 풀어볼까 합니다!

*반응이 좋으면 시리즈물로 진행하거나, 디스콰이엇의 메이커분들을 대상으로도 웨비나를 한 번 개최해보도록 하겠습니다. =)

시작하기 전, '설문'에 대한 개인적인 생각

실무에서 마케터/리서처/신제품 개발팀 등으로 활동하시는 분들은 너무나도 잘 아시겠지만,
사실 '설문'이라는 조사 기법은 field에서 '잘' 활용되고 있지는 않습니다.

대부분의 경우, 내부적으로, 특히 상사에게 어떤 새로운 의견이나 기획안을 올릴 때 가장 쉽게(?) 사용할 수 있는 근거 자료로써 활용이 되고 있는 게 지금의 현실입니다.

실제로 사업을 하면서 "요즘 같은 빅데이터 시대에 누가 이런 설문을 통해 사업을 하냐. 오히려 그런 팀이면 난 글렀다고 본다."와 같은 피드백까지 들어본 사람입니다만...ㅎ
그러나 저는 개인적으로 '설문'이라는 조사 기법이 잘못되었다고 생각하지는 않습니다.
설문이라는 것은 하나의 기법, 즉 도구인 것이고, 역사가 오래됐지만 꾸준히 사용된다는 것은 기법 자체는 매우 훌륭하다는 것을 반증하는 것이죠.
특히, 학술 영역, 그 중에서도 사회과학 분야에서는 필수적으로 활용되기도 하고요.

그럼 결국 그 기법/도구를 잘못 사용하고 있는 '사람'이 문제인 것이다.

라는 게 제 개인적인 입장입니다.

이에 덧붙여, 설문이 실무에서 점점 계륵과 같은 취급을 받는 가장 큰 이유 중에 하나는
'설문 결과를 의사결정에 사용하려고 한다'는 양상 때문이라고 생각합니다.

위 내용에 대한 이야기는 별도의 글로도 몇 페이지 분량이 나오겠지만,
결론부터 간단하게 말씀드리면

설문을 통해 얻어지는 데이터는 의사결정보다는 가설 설정에 적합하다

고 할 수 있을 것 같습니다.

서론이 조금 길어졌지만, 이번 메이커로그에서 제가 알려드리고 싶은 핵심은 아래와 같습니다.

Check 1. 내가 다룰 수 있는/ 감당할 수 있는 데이터 모으기

첫 번째 제안. 5분짜리 설문 1번하는 것보다 1분짜리 설문 5번 하는 게 낫다

두 번째 제안. 종속 변수보다 독립 변수에 신경을 조금 더 써보자

각각의 제안에 대해서도 최소 메이커로그 하나의 분량이 나오겠지만,
이번 메이커로그에서는 한 가지 제안에 대해서만 적고 마무리해보려고 합니다.

먼저, 첫 번째 제안의 내용은 조사자와 참여자 각각의 관점에서 하나씩 그 이유를 말씀드릴 수 있습니다.

• 조사자의 관점: 데이터 또는 통계학에 대한 전문 지식이 없는 경우,
  한 번에 많은 양의 데이터(50문항 이상의 설문, 500명 이상의 응답자)를 모아봤자 이를 제대로 사용할 수 없다.

  • 설문지가 길어질수록 설문지 기획 단계에서부터 불필요한 문항이라던가 들어가서는 안 될 내용들(예컨대, 내 주관이 들어가서 유도 문항/흐름이 만들어진다던가)이 들어갈 가능성이 높아지고

  • 설문 데이터를 잘 활용하기 위해서는 최소한의 상관 분석이 진행되어야 하는데 대부분 폼에서 기본으로 제공하는 결과 분석으로 충분하다고 생각하고

  • 불성실/허위 응답에 대한 데이터 클렌징(data cleansing)을 하기도 어렵다

• 참여자의 관점: 정밀하게 설정된 참여 환경이 아니라면 5분짜리 설문에 집중력 있게 참여할 수 있는 사람은 요즘 시대에 거의 없다

  • 생각해보자. 우린 5분짜리 영상도 보기 어려운 시대에 살고 있지 않나

  • 위와 연결되는 내용이기도 한데, 근래에 진행되는 대부분의 설문은 모바일 환경에서 참여하게 되기 때문에 길게 집중하기 어렵다

  • 그리고 참여자가 '지루함'을 느끼게 되면 불성실/허위 응답의 가능성은 현저히 높아지게 되며, '경품 추첨'으로 참여 유인을 만들어낼수록 길어진 설문은 불성실/허위 응답에 대한 동기부여가 되기까지 한다.

많은 분들이 '긴 설문조사'를 하게 되는 이유에 대해서는 너무나도 잘 알고 있습니다.

당연히도 시간과 돈의 제약 때문이죠.

그러나 그 잠깐의 시간과 돈이 아까워서 발생하게 될 잘못 수집된 데이터와 그로 인해 발생하는 잘못된 의사결정은 더 큰 문제를 불러일으킬 수 있습니다.

그리고 이제 많은 분들이 온라인/모바일 기반의 설문조사에 익숙해져 있고, 설문조사 또는 이와 유사한 방식의 데이터 수집은 데이터 수집을 넘어서 early stage에서의 마케팅이 되었다는 것은
우리뿐만 아니라 소비자와 대중들에게도 이미 널리 인식되고 있습니다.

그러니 우리 메이커들은 똑똑하게 데이터 수집하셨으면 합니다. =)

모두가 원하는 데이터를 얻을 수 있는 다가올 미래!

저희 R2C 컴퍼니와 픽플리가 만들어보겠습니다!

Linkedin 4w Challenge 3주차!

링크드인 챌린지 3주차 진행 상황을 공유해봅니다.

3주차는 본격적으로 링띤 프로필이 2주차에 어느정도 업데이트 가 되었으니,,

이제 콘텐츠를 주기적으로 포스팅 하고 조금 더 열심히 활동을 시작하는 것을 목표로 한 기간이었습니다.

링크드인 포스팅 본격 시작 : 7개 포스트

테크, 인공지능 중심 커리어를 가지고 있기도 하거니와, 관심사도 역시 그러한 분야이기 때문에 인공지능 관련 최근 뉴스를 중심으로 포스팅하게 되네요. 워낙 이 분야가 뉴스가 쏟아져서 사실 포스팅 하려고 하면 쓸게 넘치기도 하구요 :)

• 가장 많이 노출된 포스트: "Emerging Architectures for LLM Applications" andreessen horowitz 에서 공개했던 AI LLM Application 구조에 대한 글을 보고 #인공지능 트렌드 에 대해 쓴 글

  - 노출이 다른 이후 포스팅 대비 3배 정도 되었는데요. 많이 된 것은 아마 오랜만에 LinkedIn 에서 첫 포스트 이기 때문 인듯. 가입한지는 굉장히 오래되었고 다른 유저와 가끔 인터렉션은 있지만 포스팅은 처음이라서 링띤이 특별히 잘 노출해주는 알고리즘이 있었던게 아닐까... 추측합니다.

• 가장 반응이 좋았던 포스트: 스닙팟 소개 포스팅.

  - 아무래도 제게는 가장 절실한 스닙팟 본격 홍보 포스팅이었는데, 아무래도 그렇다보니 가장 주변에서 반응을 해주셨습니다. 이런 포스팅은 자주 하지는 않을 생각 입니다. 부탁 느낌이라서..

  - 그렇지만 프로필 "스페셜" 로 고정해두었습니다. :)

웨비나 "Linkedin에서 비즈니스 기회를 만드는 컨텐츠 작성법" 참석

링크드인을 지금 보다 조금 더 잘 활용할 수 있는 방법을 고민해 볼 수 있는 좋은 기회였습니다.

좋은 세미나 준비해주신 @이혜환 @Joseph Kim @Won Jang 님, 감사드립니다!

새로운 커넥션

조금 더 적극적으로 여러 지인, 또는 관련 업계 1촌이 겹치는 분들께 커넥션 요청 하고 활동하면서 새롭게 팔로워가 8.5% 증가하였네요. 링띤에서 이러한 수치가 잘 제공되고 올라가는 것이 보이니 확실히 좋은 동기가 됩니다.

이제 어느새 마지막 주차인데요. 3주에 걸쳐 조금씩 링크드인에 정을 붙이면서 활동량을 늘려가다보니 확실히 개인적으로도 비즈니스 적으로도 가장 도움이 되는 소셜 미디어라는 느낌이 들어서 꾸준히 빠져들게 됩니다.

최근 링크드인 관련해서 이런 뉴스를 보았는데요.

제가 열심히 하게 되서 인지 링크드인이 요즘 엄청 핫해지고 있다고 느끼고 있는데요. 마침 기사에서도 올해 들어 링크드인 성과는 전년 동기 대비 77% 증가했다니.. 개인적인 느낌만은 아닌 듯 하네요. :)

노션 템플릿을 무료로 받아가세요!

안녕하세요. 노션 템플릿 사이트, 노션박스(NotionBox)를 취미로 운영하는 FameLee입니다.

이번에 노션박스에서 신규 노션 템플릿이 업데이트됐습니다. 무료 템플릿도 있으니, 필요하신 분은 받아가세요!

• 기업 품의서 템플릿 (무료)

• 법인 카드 관리 템플릿 (무료)

• 노션 올인원 포트폴리오 템플릿 (프리미엄)

• OKR 기반 프로젝트 관리 템플릿 (프리미엄)

• 올인원 일정 관리 템플릿 (프리미엄)

• 여행 관리 템플릿 (프리미엄)

👇 프리미엄 템플릿은 이번 주까지 할인된 가격으로 제공됩니다!

+ 필요한 템플릿이 있다면, 카테고리 페이지에서 요청을 남길 수 있습니다.

지방 스타트업의 서울 출장 동선 활용하기!

서울, 경기권이 아닌 지방에서 스타트업을 하고 계신분 있나요?

저는 부산에서 8년째 스타트업을 하고 있으며, 지금 새로이 준비중인 디테일이지 서비스도 부산에서 열심히 빌드업을 하고 있어요.

지방에서 시작 하더라도 서울 경기권으로 빈번한 출장을 피할수는 없는 시장 환경인것 같습니다.

저같은 경우 매주 2~3일씩 서울로 출근하는데, 부산에서 서울까지 이동 동선을 가장 효율적으로 사용하는 나만의 방식!

버스 타고 이동 할 경우

주로 서울 출장 마지막날 일정이 늦게 끝날 경우, 부산행 마지막 기차편을 이용하지 못할 경우, 버스타고 부산행을 갑니다

일반버스가 아니라면 우등과 프리미엄의 좌석 편안함은 비슷한 수준인것 같습니다만, 더욱 프라이빗하고 쾌적한건 프리미엄!

이동 시간 동안 푹 숙면을 취하고 컨디션 회복의 목적으로도 사용하는 교통 수단입니다.

비행기 타고 이동 할 경우

저는 주로 제주항공을 이용합니다. 출장이 잦은 탓에 VIP 회원 되어 우선탑승, 수화물 우선 처리, 사전자석지정 등 혜택을 잘 보고 있습니다.

아침 일찍 서울 출근 해야할 경우, 돌아오는 날 일정이 비교적 빨리 끝나고 비행기를 탈 수 있을 경우, 최근처럼 날씨가 비행 일정에 차질 줄것 처럼 불안한 경우 가 아니면 비행기를 타기도 합니다.

대기시간은 길 수 있지만, 실질적으로 비행기에 앉아있는 시간은 1시간 정도이기도 하고 창밖 경치 보는 잠시의 여유시간이 좋아서, 출장가는 시간이 즐거운 시간이 됩니다

기차를 이용하는 경우

저의 대부분의 출장은 기차 입니다

가장 큰 이유는 기차타고 이동하는 3시간,

가장 집중력 높게 해결해야할 컴퓨터 작업을 누구에게도 방해 받지 않고 할 수 있는 시간 이기 때문입니다.

SRT는 모든좌석에 콘센트가 있는 반면, 매진율이 높아 미리 좌석을 예약해 두어야 하는 불편함이 있습니다. 거의 100%의 확률로 옆자리 사람이 함께 타고 가구요.

KTX 는 비교적 언제든지 표를 구매 할 수있습니다. SRT보다 기차 차량수가 많아서 그런지, 명절이나 연휴기간이 아닌 이상 매진 되는일은 많지 않았던거 같아요. 그리고 SRT 대비 높은 확률로 옆자리 비어있는 상태로 널널히 이동 할 수 있어요.

준비되지 않았던 First 1000

얼마 전 Unsexy Business님의 Wordle에 대한 글에서 90명이었던 Wordle의 일간 방문자 수가 4개월 만에 100만명으로 성장하게 되었다는 걸 보게 되었습니다. 이런 걸 보면 First 1000은 달성하기 매우 어려운 목표이지만, 한편으로 우연히 너무나도 쉽게 달성될 수 있는 것 같다는 생각도 듭니다.

저희도 한달 전 갑작스럽게 First 1000을 달성했었는데요, 아쉽게도 그 모멘텀을 꾸준히 유지해내지는 못했습니다. 다른 분들은 이러한 기회를 조금 더 뜻깊게 살려보시면 좋을 것 같아 저희 이야기를 공유드려볼까 합니다.

우선 저희의 First 1000은 눈 깜짝할 새에 달성되었습니다.

약 한달 전 저희는 사용자를 확보하기 위해 지인 및 일부 커뮤니티를 통한 자체적인 홍보만을 진행하고 있었습니다. 그러던 중, 어떤 한 영향력 있는 분께서 저희 서비스에 대해 트윗을 해주셨고, 그 트윗은 약 15만 뷰에 650회가 넘는 리트윗을 기록하였습니다.

그 결과 일주일간 3,500명 이상의 신규 방문자가 발생하였고, 그 힘으로 누적 가입자 1,000명을 달성하게 되었습니다.

당시에는 너무 기쁘기도 하고, 놀랍기도 했습니다. 하지만 솔직하게, 저희는 이 기회를 충분히 활용하지 못했습니다. 이렇게 사용자가 많이 들어올 것을 전혀 예상하지 못했기 때문입니다.

최소한의 기능을 갖추고 빠르게 서비스를 런칭했었기에, 저희는 부족한 기능과 사용상 등을 개선하는데 집중하고 있었습니다. 그래서 사용자들의 행동을 파악할 환경을 제대로 갖추지 못했었습니다.

더불어 대응도 느렸습니다. 기존에 추가하려던 기능은 당장 사용자들이 변화를 느낄 수 있거나, 전환을 유도할 수 있는 기능과 조금 달랐습니다. 그래서 저희는 유입된 사용자들을 많이 전환시키지 못했다고 생각합니다.

그 이후로 일일 방문객도, 일일 사용량도 분명 증가하였지만, 확실한 성장세가 아닌 유지된다는 느낌을 지울 수 없습니다. 저희가 조금 더 준비되어 있었거나, 최소한 마음의 준비가 되어 있었다면 어땠을까요? 더 많은 사용자들을 전환시킬 수 있었거나, 조금 더 성장세를 유지할 수 있지 않았을까 생각됩니다.

디스콰이엇에는 First 1000을 바라보며 초기 서비스를 만들어 나가시는 분들이 많이 있으실 거라고 생각됩니다. 지난 PMC 네트워킹 행사에 참석했을 때도 런칭을 준비 중이시거나, 막 서비스를 런칭하신 분들이 많았던 것 같은데요. 이렇게 갑자기 찾아오는 기회를 저희보다는 더 의미 있고 효과적으로 살려나가실 수 있으시면 좋을 것 같습니다.

처음으로 보도자료를 작성했어요! 🗞️

저희 서비스 이름을 검색하면 구글이 오타냈냐고 물어봐요 😂 그래서 메페토에 관한 데이터를 많이 만들려하고 있어요 🫠

안녕하세요! 직접 민주주의를 위키피디아와 같은 집단지성을 통해 실현하고자 하는 플랫폼, 메페토를 만들고 있는 황인선입니다 🖐️

이번주 소소하게 보도자료를 작성했습니다!

보도자료를 통해 재학 중인 모교 미디어센터에 얼마전 광주광역시 대회에서 수상한 소식이 보도되었는데요.

이렇듯 대외적으로 저희 팀에 대한 기록이 작성되면,

1. 향후에 저희를 소개할 때 참고자료로 사용할 수 있고,

2. 내부 구성원들에게 자긍심이나 뿌듯함 같은 긍정적인 감정을 유발해서

앞으로도 이를 활용해보려고 합니다!

다른 보도자료들을 보니, 새로운 서비스나 기능 출시에도 어떤 종류의 사람들에게 도움을 주는 정보성 내용이 있는 경우 뉴스가 되기도 하더라구요 😊

메페토 → 제페토 검색어 자동 수정 멈춰! 🛑

그나저나 서비스 이름인 메페토는, 메타버스 플랫폼 제페토와 이름이 비슷해 항상 자동으로 검색어가 수정되고 있는데요.! 🥲

(메페토는 manifesto, 정치인들이 제대로 공약을 만들고 실천하라는 정신에서 유래하여 시민이 국회를 잘 감시하고, 나아가 주체적으로 참여하자는 의미를 담고 있어요)

그래도 디스콰이엇이나, 여러 플랫폼을 통해 글을 작성하는 활동을 해나갈 때마다 검색할 때 서비스 관련 글도 하나씩 더 생기는 게 뿌듯하네요 🥰

(저희 플랫폼이 더 완성되면 메페토를 검색했을 때, 웹 페이지가 제일 상단에 뜰 수 있도록 해보려구 합니다!)

드문드문 저희 관련 사진과 글들이 있는 모습

언론홍보 관련 읽을만한 글:
1. [스타트업 언론홍보] 0원으로 뉴스기사 200개 내는 방법, 해경(오일나우)

1. 언론홍보가 필요한 이유, 소소

2번째 MVP를 위한 IA를 만들고 있어요!

내가 무엇인가를 열심히 하는 것처럼 보였다면, 글쎄.

그것은 ‘일단은 하기로 했으면 끝까지 해내야지’ 하는 책임감에 더 가깝지 않을까.

굳이 이것을 열정으로 칭하고자 한다면, ‘소극적인 열정’이라는 표현이 적합할지도.

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뭐, 열정에도 다양한 형태가 있는 게 아닐까. 어떤 불꽃은 파란색인 것처럼.

From 설인하, <내가 무슨 노벨문학상을 탈 것도 아니고>

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저는 경제적 자유 붐이 일어났을 때부터 자기계발을 제대로 시작했습니다. 그때 당시에 저는 정말 화려한 빨간색 불꽃 같았어요. 보는 사람마다 붙잡고 사업하라고 이야기할 지경이었습니다.

하지만 지금의 저는 차분한 파란색 불꽃 같습니다. 열정으로 한없이 불타지는 않지만 그저 꾸준히 매일매일 책을 읽고 글을 씁니다.

오히려 이렇게 차분하게 되니 자기객관화가 잘 돼서 좋은 것 같네요. 혹시 여러분은 어떤 열정의 순간에 있나요? 어떤 단계의 열정에 계시든 꾸준히 나아가시면 좋겠습니다. :)

개발자가 어떻게 좋은 디자이너를 채용할 수 있을까?

끝까지 읽고 실망하실까봐 미리 말씀드리자면, 그 방법을 알아냈다는 얘기는 아닙니다.

전 뛰어난 개발자를 알아보고 채용하는데에는 어느 정도 자신이 있습니다.

음, 채용은 빼지요. 아직 성사시킨건 없으니까요. 잘 알아보기만 한다고 해둡시다.

특히 저는 이력이나 학벌을 전혀 보지 않고, 짧은 커피챗 한번으로도 뛰어난 개발자를 알아볼 수 있다고 생각합니다.

이력이나 학벌이 상대적으로 좋지 않은 개발자와 대화할 기회가 생기면 오히려 더 설렐 것 같습니다. 시장에서 저평가되어있는 종목을 찾아낼 수 있는 순간이니까요.

그런데 디자이너는 어떻게 채용하죠?

어떤 디자이너가 뛰어난지 작업물을 보고 제가 판단할 수 있을까요?

구인 사이트에서 디자이너의 이력서들을 한번 살펴봤었는데, 저도 모르게 학벌에 눈이 먼저 가더라고요. 포트폴리오는 제 눈엔 모두 모자람없이 훌륭했기 때문입니다. 자기가 잘 모르는 분야일수록 명패가 더 신경쓰이나 봅니다.

차라리 쇼미더머니 심사위원을 하는게 부담이 덜하겠단 생각마저 들었습니다.

그러다 이번주에 함께 PMC에 참여중인 디자이너 출신의 메이커 @오혜수 님과 커피챗을 나누었는데요. 말씀을 나누며 몇가지 감을 잡은게 있습니다.

우선 제가 가진 디자이너에 대한 오해 중 하나가, 풀스택 디자이너는 드물고 구하기가 어렵다는 것이었습니다. 여기서 풀스택이란, 로고, UI/UX, 그리고 기타 발에 채이는 일들까지 모두 다 할 수 있는 디자이너를 말합니다.

하지만 이력서를 봤을땐 그렇게 보이는 사람이 없었습니다. 이 사람은 로고 디자인만 할수 있고, 저사람은 UI/UX 디자인만 해본 걸로 보였죠.

그런데 혜수 님의 말씀이, 사실 하나를 잘하는 사람은 다른 것도 잘할 것이고, 이력서에 하나만 써놓은 것은 다른 걸 아직 본격적으로 해보지 않아서 그렇다는 것이었습니다. 오히려 대부분의 디자이너들이 풀스택 디자이너에서 크게 멀리 떨어져있지 않다고 들렸브니다.

또, 이건 제가 혜수 님의 말씀에서 행간을 읽어본 것인데요, 디자이너도 미리 많은걸 알고 있기보다는 그때 그때 필요한걸 빠르게 익히고 적용하는 능력이 중요하다고 느꼈습니다.

이 얘기를 듣고나니, 사실 개발자 뽑는거랑 크게 다르지 않겠다는 생각이 들고 자신감이 생겼습니다.

그후에 전 노트폴리오에 가입해서 UI/UX(일단 당장 하게될 일은 이거니까요) 디자이너들의 포트폴리오를 살피기 시작했습니다.

역시, 다 똑같이 잘 한것으로 보였습니다.

하지만, 디자이너들끼리의 평가가 있었는데요. 그걸로 작업물을 정렬하는 기능이 있더라고요. 재밌게도, 지금 제일 위에 올라와있는 건 비전공자의 작업물이더라고요. 이런점이 오히려 저에게 이 목록에 대한 신뢰를 주었습니다.

지금 제 전략은, 디자이너 사이에서 평가가 좋은 작업물을 만든 디자이너들에게 커피챗을 제안하는 것입니다. 작업물 각각에 대한 제 자신의 호오는 평가에 반영하지 않으려합니다.

대신에 성사된 커피챗에서, 제가 좋은 개발자를 알아볼 때 쓰는 질문을 그대로 쓰려고 합니다. 의사소통이 잘 되고, 차근차근 생각하는 능력이 있는 사람인지 알아볼 수 있는 질문들이요.

말은 자신만만하게 했는데, 사실 커피챗 성사부터 쉽지 않아보이긴 합니다. 그래도 열심히 두드려보고 재미있는 결과가 있으면 또 공유하겠습니다.

Creation Cost와 SaaS 4.0

Generative AI와 Creator Economy는 가설로 가득찬 영역이다. 우리는 그 두 영역을 함께 다루고 있다.

그렇기 때문에 매주 인풋을 받아 고민하고, 우리의 가설로 전환하고, 이를 액션플랜으로 전환하는 과정이 필수적으로 동반된다. 새롭게 커져가는 시장에서 확신을 가져가는 과정이 지난한 고민의 시간을 동반한다고 익히 들었지만 막상 직접 해나가니 여간 쉬운 일은 아니다.

이번주는 두 가지 글에 대해 팀원들과 대화를 나누었다.

첫번째 글은 즐겨읽는 Every.to의 When Content Creation Goes to Zero 라는 글

두번째 글은 Lightspeed Ventures에서 발행한 글인 SaaS 4.0: Say Hello to The Era of Cognition이다.

두 가지 글에서 인상적이었던 부분들과 느낀 점들을 기록해보았다.

When Content Creation Goes to Zero

올해부터 시작된 GenAI Wave에서 우리가 기대하는 것은 Generative AI 서비스들, 그리고 LLM들이 점차 발전하면서 Creation의 영역에서 획기적인 임팩트를 낼 수 있는 시점이라는 것이다.

우리 CreatorHood 팀이 갖고 있는 비전은 Easiest Way to Sell your Creativity, 콘텐츠 생산비용을 최소화시켜 Creativity의 가치를 더욱 높이는 것이다.

이 글은 우리가 Generative AI를 활용해 비즈니스를 하는 것에 뛰어든 결정과 관련해, "Why Now?"에 대한 답이 되어주었다.

The most significant consequence of AI is that it will push creation costs to zero. 

The atomic activity of any company can be boiled down to:

1) Create stuff

2) Acquire customer to buy stuff

3) Distribute that stuff

이 글에서 모든 회사의 핵심 활동은 다음 세가지라고 말한다.

생산하기(만들기) / 고객 확보하기 / 배포하기

인터넷이 유통의 세번째 범주를 깨뜨렸다면, AI는 첫 번째 범주인 Create Stuff를 깨뜨리게 될 것, 즉 AI 도구에서 오는 혁신은 디지털 구성 요소로 상품을 생산하는 데 드는 비용을 획기적으로 줄여준다는 것이 이 글의 골자다.

Creation Cost가 그렇게 줄어들 수 있을까요?에 대해 애초에 질문하지 않는다. (물론 우리 팀도 마찬가지로 굳게 믿고 있다.)

그렇기에 지난 십몇년간 Distribution에서의 혁신을 경험한 우리가 Creation 단계에서의 혁신을 경험한다면, 이제 Customer Acquisition만 남으면 어떻게 될까에 대해 근본적인 물음을 던져주었다.

인터넷을 사용해 무료로 컨텐츠를 배포할 수 있게 되면서 사회의 모든 측면이 바뀌었다. niche한 카테고리에서의 기술적 혁신보다 더. 인터넷은 P2P 연결부터 마켓플레이스까지 우리의 물리적인 노동을 조정하는 방식을 꾸준히 변화시켜왔다.

• 지역신문 같은 미디어 회사의 지리적 arbitrage가 사라졌고

• 정치인들도 정책보다 트위터 포인트의 가치를 크게 느끼게 되었다.

이러한 변화로 인해 digital goods나 조정 매커니즘을 한번만 구축해두면 그 다음부터는 acquisition cost만 신경쓰면 되게끔 만들었다. 무료로 영원히 확장가능한 게 지금의 씬이다.

마찬가지로 AI 도구들의 도움으로 콘텐츠 제작 비용이 0으로 수렴해간다면 그 효과는 정말 광범위할 것이다. 파생된 가설들은,

• 새로운 customer acquisition 방식을 가진 기업에게 점점 더 집중될 수 있다는 것

• 프로덕트를 어떻게 설계하는지에 있어서도, 가장 좋은 데이터를 AI 모델에 지속적으로 제공하는 것의 가치가 계속 강조될 것이다. 즉 더 나은 학습 인풋을 위해 재설계할 수 있는 제품이며, 현재의 프로덕트들 중 그 모습에 가장 유사한 것은 사용 가능한 버튼, 스와이프, 콘텐츠 길이까지 앱의 모든 측면이 추천 알고리즘에 더 나은 정보를 제공할 수 있도록 설계되어 있는 틱톡이 아닐까 한다.

무엇보다 가장 큰 영향은 콘텐츠와의 관계 자체를 근본적으로 변화시킬 것이라는 점이다.

무엇이 진짜고 가짜인지 구분도 모호해지고, 윤리적인 이슈, 전문성 이슈, 기여에 대한 이슈, 모든 당연하다고 생각했던 지점들이 흔들릴 수 있다. 재정비가 필요한 시점에 우리 팀 역시 궁극적으로 콘텐츠 생산비용을 최소화시키면서 달성하려는 것이 무엇인지에 대한 고민이 깊어졌다.

SaaS 4.0: Say Hello to The Era of Cognition

우리 CreatorHood 팀이 크리에이터들의 생산비용 문제를 해결하는 첫번째 경로는 SaaS이다. 결국 Easy to Create할 수 있도록 하는 데에 소프트웨어는 필수적으로 동반되고, 이후에 우리 팀이 그리고 있는 Agency Platform (추후에 글에서 한번 다루어보겠다)을 실현하기 위해서도 우리 프로덕트는 이들의 업무 속에 깊숙히 관여되어 있어야한다는 결론이 섰다. Lightspeed Ventures에서 낸 SaaS 4.0에 대한 글이 눈에 띄었는데, Generative AI로 인해 SaaS 판에 있어서도 큰 변화가 생길 수 있음을 하나의 Thesis로 제시한 글이다.

Generative AI는 소프트웨어에 요청하는 작업의 유형과 SaaS 프로덕트 구축 방식을 바꿀 것, 그리고 새로운 비즈니스 모델, 생산성/효율성의 엄청난 향상, 개인화 강화, 새로운 크리에이티브 콘텐츠의 폭발적인 증가를 목격하게 될 것이라고 하면서 System of Cognition이라는 개념을 제시한다.

즉, Generative AI는 모든 SaaS 프로덕트에 스며들 것이라는 것, 다가올 새로운 시대에는 지식 근로자의 업무 중 50% 이상이 업무의 유형에 따라 기존 워크플로우를 보강하거나 보완할 수 있는 AI와 함께하게 될 것이라는 것.

이 가설에는 우리 팀 역시 동의하는 바, 우리의 눈길을 더 끈 것은 Lightspeed Ventures가 "그래서 어떤 회사와 제품들에 주목하는지"였다. 다음 요소들이 우리가 제품을 만들어나감에 있어 중요한 판단기준들이 될 것이다.

1. 독점 데이터 (Proprietary Data)

2. 상호작용빈도 (Frequency of Interaction)

   • 일시적이거나 빈번하지 않은 워크플로우보다, 하루/일주일에 여러번씩 반복되는 워크플로우인지

3. Depth of UI

   • 지금은 ChatGPT를 그저 감싸는 제품들이 많이 보이는데, 이렇게 감싸는 형태로는 지속가능하지 않을 것. 자체적인 프로덕트의 메인 요소를 갖고 있으면서, 다른 시스템과 통합하기도 했을 때 가치를 창출할 수 있음

4. 10x Value Proposition

5. Low-level vs High-level intelligence

   • LLM은 업무의 상당 부분을 자동화할 수 있을 것. 회사의 가치창출과 연결되는 반복작업은 high-level intelligence, 즉각적이거나 딱히 ROI가 없는 단순 작업 자동화는 low-level.

마티 케이건 - 훌륭한 제품을 만드는 방법에 대한 10가지 오해

트로우 서비스를 만들면서, 괜찮은 정보를 담은 영상을 찾기 위해 가끔씩 유튜브를 돌아다니는 습관이 생겼습니다. 그러다 우연히 'Marty Cagan - The Nature of Product'라는 흥미로운 제목의 영상을 발견했습니다. '인스파이어드'의 저자이자 실리콘밸리 제품 그룹(SVPG)의 창립자인 마티 케이건이 훌륭한 제품을 만드는 방법에 대한 사람들의 10가지 오해에 대해 키노트를 진행하는데요. 간단하게 요약하여 내용 공유드립니다.

1. 누군가 푼 적 없는 문제를 해결해야만 합니다.

   • 에어팟, 스트라이프, 스포티파이, shopify 등의 훌륭한 제품들은 전부 기존에 있었던 문제를 해결해 낸 제품입니다.

2. '문제 공간'을 이해하는데 최대한 많은 시간을 할애해야 합니다.

   • 기술 스타트업들이 가장 먼저 해야 할 일은 현재 널리 사용되는 방식보다 10배 이상 더 잘하는 제품을 만드는 것입니다. -벤 호로위츠

   • 솔루션을 발견하는데 시간을 할애하는 것이 중요합니다.

3. 해당 도메인의 전문가가 되어야 한다

   • 진정한 도메인 전문성은 도메인 지식에서 도메인 도그마를 제외한 것입니다. -Shreyas Doshi

   • 이미 도메인에서 전문가인 사람은 레거시를 파악하기 어렵습니다.

   • 열린 마음으로 빠르게 학습하는 사람들이 좋은 PM이 될 수 있습니다.

4. 고객의 목소리를 경청해야 한다

   • 어떤 고객도 아마존에 프라임 멤버십 프로그램을 만들어달라고 요청한 적이 없습니다. -제프 베조스

   • 고객과의 대화는 필요하지만, 고객에게 의존하면 안 됩니다.

5. 솔루션에 전념하고 성공할 때까지 반복해야 합니다.

   • 솔루션이 아닌 문제와 사랑에 빠져야 합니다. -Kaaren Hanson

   • 솔루션에 매몰되면 안 됩니다.

6. Product Owner가 필요합니다.

   • Product Owner는 프로세스 과정의 역할일 뿐입니다. Product Manager는 제품의 가치와 실행 가능성을 책임집니다. -마티 케이건

   • 프로세스가 있는 조직은 보통 민첩함이 떨어지게 됩니다.

7. 혁신적인 제품 아이디어가 필요합니다.

   • 아이디어가 일의 90%라고 생각하는 질병 -스티브 잡스

   • 아이디어는 솔루션을 만들어내는 iteration의 시작점일 뿐입니다.

8. 엔지니어는 코딩에 집중해야 합니다.

   • 우리는 엔지니어들에게 업무를 지시하기 위해 고용하는 것이 아니라, 어떤 것이 가능할지 보여달라고 고용합니다. -스티브 잡스

   • 제품을 만드는 회사에서 가장 중요한 것은 권한 있는 엔지니어의 개념입니다. -빌 켐벨

   • 엔지니어 또한 제품을 만드는 과정에서 중요한 의사 결정권자가 되어야 합니다.

9. 고객들이 사랑하는 제품을 만드는데 집중해야 한다

   • 기업들이 저지르는 가장 큰 실수 중하나는 PMF의 제품 측면과 시장 측면을 모두 고려하지 않는 것입니다. -Martina Lauchengco

   • 고객에 집중하는 것은 좋은 현상이지만, PMF의 절반밖에 되지 않습니다.

   • 시장의 측면에서도 문제를 고민하는 것이 중요합니다.

10. 회사의 성장을 위해 'process people'이 필요하다

    • 많은 대기업에서 프로세스가 사고의 대체제가 된다는 것이 문제입니다. -일론 머스크

    • 제품의 성장에 있어 프로세스가 주가 되면 안 됩니다.

관심 있는 분들을 위한 풀영상 공유드립니다!

Zapier을 통해 레버리지하기

요즘 "레버리지"라는 책을 읽고 있다.

책에서는 정말 중요한 부분에 시간을 쓰고 그외에 것을 자동화하라고 이야기한다.

그래서 우리 팀이 하는 일 중 자동화 할 수 있는 부분이 없을까 생각을 해봤다.

우리는 만나서 함께 일하는 코워킹클럽을 매주 진행하고 있는데 개선해야 할 부분이 보였다.

개선해야할 부분

1. 코워킹클럽 참여 문자를 수기로 보내고 있다.

코워킹클럽을 열면 참여 전날에 우리가 수기로 문자를 보내고 있었다.

이 일은 단순하지만 생각보다 손이 많이 가는 일이다. 또한 까먹을 염려가 있다.

1. 신청자를 바로 알 수 없다.

우리는 왈라를 통해 신청을 받고 있는데, 왈라에서 신청이 완료되면 따로 알림이 없어 수시로 확인해가며 신청자를 확인하고 있었다.

개선 방법

이 문제점을 zapier을 통해 자동화를 시켰다.

zapier는 약 6000개의 툴들의 상호작용을 도와주는 프로그램이다.

Tool을 관리하는 Tool이라고 생각하면 편할것 같다.

zapier을 통해 이루어낸 자동화를 프로세스를 살펴보면

1. 신청자가 왈라로 신청한다.

2. 왈라로 받아온 정보를 구글 시트에 저장

3. 시트에 저장된 연락처를 통해 미리 지정해둔 문자 메세지를 보낸다.

4. 이후 디스코드를 통해 우리에게 신청 되었음을 알려준다.

이 자동화를 통해 우리는 위의 두가지 문제점을 개선할 수 있었다.

초기창업팀에서는 정말 중요한 부분에만 신경을 써도 시간이 매우 매우 부족하다는 것을 느끼고 있다.

앞으로 이 경험을 바탕으로 자동화가 가능한 부분은 최대한 자동화를 하며 시스템을 설계해 나가야겠다.

Redis Cluster 를 파헤쳐 보았다

Redis Cache세션 및 Clustering 테커톡을 준비하며 자료를 조사하다 보니, 생각보다 자세하게 설명된 자료가 많이 없었습니다.
Redis Cluster에서의 노드 간 통신, 장애 감지와 Failover 등에 대해 깊게 다뤄보았습니다.
정말이지 이렇게까지 깊게 들어갈 생각은 없었는데(...), 어느새 Redis 코드까지 뒤지고 있는 저를 발견했습니다.

이왕 깊게 들어간 거, 이해하기 쉽게 글로 남겨보았습니다.
😁

데일리 스크럼은 한국어로 뭘까요?

저희 팀의 경우 소통을 가능하면 쉽게 하려고 노력을 많이 하고 있어요.
그러다 보니 가능하면 콩글리시나 전문 용어를 피하고, 한국어로 정의하여 사용하고 있는데요.

어느 날 ‘데일리 스크럼’은 한국어로 뭐라고 하면 좋을지 고민을 했었고,
그렇게 정해진 것이 바로 ‘매일 모이는 회의’입니다 ㅎㅎ

사실 엄청 마음에 들지는 않지만 ‘데일리 스크럼’보다는 낫지 않을까 싶어서 사용하고 있어요 🙂

한국어 사용에 많은 노력을 하고 있지만 그럼에도 불구하고, WAU와 같은 약어는 그대로 사용하고 있어요. 이유는 이러한 전문 용어를 한국어로 완전히 풀어서 사용하면, 오히려 말이 길어지면서 소통에 방해가 되기 때문입니다.

이렇게 소통하다 보면 생각의 흐름이 단순해져서 좋은 반면, 외부인과 이야기를 할 때는 조금 불편한 것 같아요 😂

개인적인 바램으로 전문용어도 한글화가 많이 되어서 많은 곳에서 사용했으면 좋겠네요 ㅎㅎ

여러분 생각에 '데일리 스크럼'은 한국어로 뭐라고 할 수 있을것 같나요?

왜 한국엔 OpenAI가 없는가

기술이 끊임없이 발전하는 요즘, 가장 주목 받는 키워드가 무엇이냐 묻는다면 단언컨대 생성형 AI, 우리가 아는 OpenAI의 ChatGPT라고 말할 수 있겠다.

-그림1. 하이퍼블로바X 개발 일정(출처: 네이버,서울경제)

지난 21일, 네이버는 기술 채널 '채널 테크'를 통해서 대화형 에이전트 '클로바X(CLOVA X)'와 생성형 AI 기반 검색 서비스 '큐(Cue:)'의 베타 서비스 공개 일정을 밝혔다. 작년 11월 최초 베타 버전이 공개된 ChatGPT 서비스나 New Bing에 비해 다소 느린 시작이라 볼 수 있다.

그림2. 글로벌 250대 생성 AI 스타트업 기업 그래프(출처: 머니투데이, 고석영 기자/정서희 인턴)

또 올해 초 CB인사이트에서 발표한 '글로벌 250대 생성AI 스타트업 기업'에 따르면 국내 소속 기업은 단 3곳으로, 126개를 차지하는 미국과 대비해 현저히 낮은 수치를 보였다. 단순히 기술이나 자원의 격차 만으로는 설명하기 힘든 차이를 보인 것이다. 충격적인 차이를 보고 나는 깊은 고민에 빠졌다.

왜 우리는 OpenAI와 같은 First Mover가 될 수 없었는가? 이 질문에 대해 나를 포함한 많은 이들은 데이터의 양과 질에 초점을 맞췄다.

LG AI 연구원 최정규씨는 "우리도 한국어에 집중하다가 영어를 포함한 바이링구얼(2개 이상 언어 구사)을 지향하게 됐다. 한국어 데이터는 전세계 인터넷 데이터 중 0.6%에 불과한 반면 영어는 60%를 차지하더라" 라며 AI 연구에서 한국어 데이터의 고충을 설명했다.

그와 동시에 영미권 책과 달리 한국은 저작권이 있는 자료의 경우 라이선스를 얻으려면 개개인 생산자에게 컨택을 해야한다며 데이터 차이가 발생하는 이유도 설명했다.

'데이터의 부족'이라는 문제는 단순히 생성형 AI 개발에 국한되는 문제가 아니다. 데이터의 수집과 학습은 AI를 포함한 딥 테크 분야에서 필수 불가결한 과정이다. 따라서 데이터 수집 과정이 어렵다면 결국 우리는 영미권 데이터에 의존하는 Fast Follower 중 하나가 될 수 밖에 없다. 딥 테크 산업은 차세대 산업 분야로 계속해 성장하고 있고 이 분야에서 주도권을 잡지 못한다는 것은 큰 문제이다. 이것이 정부와 기업인들 모두 AI 발전 속도를 따라잡기 위한 해결 방안을 고민하고 있는 이유이다.

이를 해결하는 것은 단순하다. 앞서 언급된 인터넷 상에 존재하는 데이터의 원 소유자와 수요자 사이 컨택 과정이 효율적으로 처리되면 해결된다.

누군가 데이터를 생산하는 개개인에게 생산 직전 AI 학습을 위한 데이터 공유를 허가 받아 모아둔다면 데이터 수요자는 저작권적 고민 없는 고품질의 데이터를, 공급자는 자신의 데이터 가치에 맞는 보상을 받을 수 있지 않을까.

LLM 분야를 넘어 미래의 새로운 Innovative Deep tech 분야에서 주도권을 쟁취하기 위한 합리적 데이터 생산, posti가 이끌어 가보려 한다.

커피챗으로 구직할 때 참고할 5가지 팁

공동창업자가 잠든 새벽에 오피스 앞 바에서 일하다가 친구랑 DM을 주고받게 되었다. 새벽 네시에 왜 안자고 있냐고 했더니 일할 팀을 찾으러 Resume와 자소서를 쓰고 있다고 했다. 나는 스타트업에서 일할 생각 있으면 적극적으로 커피챗을 해보라고 추천했다. 지난 일년 간 300번이 넘는 커피챗을 하면서 얻은 개꿀팁을 친구한테 공유했다.

1. Be Casual

커피챗이라는 단어의 의미는 커피를 홀짝이며 하는 대화라는 뜻이다. 그 막 회의실에서 하는 숨막히는 인터뷰가 아니라 적당히 소음도 있고 편안한 의자가 있는 곳에서 같이 커피 한 잔 하면서 대화하는 것을 말한다. 너무 목적을 명확히 해 두면 그건 미팅이지 커피챗이 아니다. 궁금한 질문들을 몇가지 가지고 가는 건 매우 좋은 태도이지만, ‘이 커피챗을 통해 우리 제품을 사게 만들거야’, ‘이 커피챗이 끝나면 나는 이 회사의 고용 계약서를 쓰고 있을거야’라고 목적을 너무 명확히 하는 건 좋지 않다.

목적이 너무나 확실하면 경직되게 된다. 사실 영업의 기본도 질문하는 것이다. 상대를 제대로 이해하기도 전에 뭔가를 설득하거나 팔려고 하면 분위기가 딱딱해진다. Selling Through Curiosity라고 들어봤는가? 목적이 있어도 테이블에 앉자 마자 뭔가를 팔려고 하지 말자.

2. Direct Questions

경쟁사 직원이 아닌 이상 직설적으로 이것 저것 질문해도 웬만한건 다 대답해 준다. 퀄리티 있는 직설적인 질문을 하자. 맥락이 좀 없어도 웬만해선 상대가 당황하지 않을 것이다. 왜냐면 스타트업 창업자들은 이미 VC들에게 혹독히 단련되었을 것이기 때문이다..

질문의 퀄리티를 통해 상대는 당신의 수준을 가늠할 수 있을 것이다. 가능하면 머리를 겁나 굴려가면서 핵심을 파고드는, 당신이 상대의 사업에 대해 그림을 그려봤을 때 있는 빈 부분에 대한 질문을 하자. 커피챗에서의 질문을 통해 산업과 프로덕트에 대해 배우는 것은 이 회사에 가지 않더라도 매우매우 이득인 부분이다. 채용을 원하는 상대에게 당신은 당신을 고용할 기회를 줄 수 있으니, 갑의 위치에서 신나게 질문하고 많이 얻어가도록 하자.

물론 질문을 할 때 그것이 궁금한 배경에 대해 설명해주면 좋은 답변을 얻는 데에 도움이 된다. 이때 본인의 이전 커리어를 넣어 설명하면서 똑똑하고 유능한 인재라는 것을 은근히 어필하자.

3. Clarify the Company’s Problem

질문을 통해서 상대 회사가 가지고 있는, 채용을 통해 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 파악하고 가능한 명확하게 해야 한다. 이걸 얼마나 잘 이해할 수 있는지가 나의 역량이다. 회사의 문제를 명확하게 해 놓으면, 이게 내가 풀고 싶은 문제인지 아닌지, 풀 수 있는 문제인지 아닌지를 판단할 수 있다.

아웃바운드 구직을 위한 커피챗의 가장 중요한 목적은 안면을 트는 것도, 고용 제안을 하는 것도 아닌 상대 회사의 문제를 명확하게 이해하는 것이다. ‘아웃바운드 구직’이라는 게 질문을 통해 스스로 회사의 문제를 정의하면서 Job Description을 쓸 수 있어야 가능한 것이기도 하다. 여담이지만, 원티드에 올라와있는 포지션에 지원하는 것보다 일단 마음에 드는 회사랑 커피챗하면서 그 회사 사무실에 자리를 만드는 것이 향후 만족도가 높을 거라고 생각한다.

4. Keep In Touch

사실 30분 ~ 1시간짜리 커피챗 한 번 했다고 이 회사를 모두 이해할 수 없다. 처음 알게 된 회사의 경우 최소 3개월은 캐주얼하게 소통하며 지켜보는 것을 추천한다. 젊은 스타트업의 경우라면 대표와 인스타 맞팔을 하는 걸 추천한다. 내가 일할 수도 있는 회사의 CEO가 어떤 철학을 가지고, 어떤 어려움을 해결하면서, 얼마나 즐겁게 일하는지 알 수 있다.

좋은 관계를 유지하고 싶다면 중간중간 인스타 스토리 답장으로 플러팅을 하면 좋다. 당신이 마음에 썸남/썸녀에게 하듯이.. 근데 실제로 멋진 대표들은 정말 멋지기 때문에 플러팅을 안 할 수가 없다. (저한테 플러팅 받으신 업계 분들은 제가 정말 좋아하는 겁니다ㅠ 목적이 있어서 그러는 게 아니라 응원하는 마음이 커요ㅋㅋ)

어쨌든 커피챗의 초기 목적처럼 가능한 캐주얼하게 소통하고 싶다면 개인적인 연락 채널을 알아두면 매우 도움이 된다. 공식적인 루트로 약속을 잡아야 만날 수 있게 하지 말고, 마음에 드는 회사의 대표와 연결될 수 있는 ‘꺼리’들을 만들어 둬라! 같이 파티에 간다던지.. 러닝을 한다던지.. 독서모임에 간다던지.. 데이트를 한다던지..

5. How To Get Started

1/ 마음에 드는 회사 찾기: 디스콰이엇의 메이커 리스트 활용을 적극적으로 추천한다. 여기에서 원하는 토픽을 필터할 수 있고, ‘커피챗 요청하기’기능으로 직접 커피챗 제안을 보낼 수 있다.

2/ Zoom도 좋다: 비대면 커피챗도 요즘은 아주 일반적이니 거리가 멀거나 날씨가 더울 땐 일정을 잡을 때 비대면을 적극적으로 제안하자. 상대는 이동 거리도 줄어들고 커피값도 아낄 수 있어서 오히려 좋아할 것이다.

3/ Resume가 아니더라도 최소한의 Selling Point는 전달하자: 커피챗 전에 멋진 노션 문서를 완성해 갈 필요는 없다. 그러나 상대가 나를 만나줘야 한다는 걸 설득하는 나에 대한 최소한의 Selling Point는 전달해야 한다. 이건 전 직장의 이름이 될 수도 있고, 학벌이 될 수도 있고, 내가 만들어본 실행이 될 수도 있고, 아니면 팬심이 될 수도 있다. 당신 회사의 팬이고 고객이라고 하는데 안 만나줄 회사 없다.

적극적으로 커피챗을 요청하자. 나는 근처에 약속 있어서 점심 먹고 얘네 집에 고양이 보러 가서 이것저것 물어보다가 공동창업 제안을 받았다. 그리고 고양이 같이 굴자. “나는 너랑 같이 해볼 수 있는 게 있으면 해보고 싶은데~ 너만 괜찮다면 말이지~” 나는 그러다 결혼(=공동창업)했다. - 그렇게 LSD 는 시작되었다. (프로덕트 업보트와 댓글은 사랑입니다💚)

TIL 2주차 #Mile

세션 내용 정리

메이아이 박준혁 대표님 스토리

매장 방문객들을 분석해서 → 데이터 기반의사결정을 돕는 b2b saas 솔루션

오프라인 앰플리튜드!
B2B Enterprise Business 로 현재 고객사 현대, lg, 신세계, sk, kt, cj 등

처음 창업하고 1년동안…

팀원 4~10명 내외 팀

• 사무실은 공유 오피스

• 프리시드 + 시드투자

• 각종 정부 지원사업

• 조별과제 확장판

• 모든 토픽에 대해 “고민 → 시도 → 실패” 사이클 돌기

그 다음 스테이지

• 팀원 10~20명

• 삼성전자 R&D 캠퍼스, C랩 아웃사이드

• 각종 정부지원 사업

• PMF 발견

• 조직 문화

지금 스테이지

• 팀원 30명

• 삼성역 포스코 사거리

• 프리 시리즈 A, 시리즈 A

• PMF 이후 Scalability에 대한 고민

학생 창업의 어려움과 알빠노 마인드를 위한 변하지 않는 내가 왜 창업을 해야 하는가에 대한 확고한 이유를 찾을 수 있어야 함.

잘할 수 있는 것과 못할 수 없는 것을 명확히 구분하는 것이 필요,

어린나이에 창업을 하면 사람들이 귀여워(?)함 ㅋㅋ 그냥 무기로 활용해라.

당신은 지금 당신의 아이템과 사랑에 빠져 있다!

→ 객관적인 판단을 할 수 없는 상태다라는 사실을 항상 인지하는 것이 중요함

→ 그러면 해야하는 건, 객관적인/확실한 증거들을 많이 찾는 것이 정말 중요하고 그 중 하나가 투자일 수도

맨땅에 헤딩할거면 데드라인 잡고 해라

창업은 도박이 아니다. 모든걸 “똑똑”하게 걸 수 있어야 함.

회고 및 정리

1. b2b saas에서 레퍼런스의 중요성

2. 투자 유치 과정에서, 특히 시드라운드에서는 b2b saas business에 중요한 MRR, ARR, Churn rate에 기반한 Projection 정도면 충분함.

3. vc들의 경우 11월 말, 12월 부터는 사실상 투자검토가 어려운 시기

4. 초기 스타트업 멤버들, 특히 대표자에 있어 context switching이 얼마나 중요한 지.

5. 투자자 선택 시 고려해야하는 사항

   • 밸류에이션

   • 투자금 입금 시기

   • 네임밸류

   • vc, 하우스와의 핏

   -> 초기 단계에서는 3,4번이 가장 중요함.

6. Enterprise Sales의 첫 진입지점으로 OI를 태핑하는 방법론과 사례들

이번 주 부터는 개발에 돌입했습니다.

일요일이 가기 전에, 짧은 메이커로그 남겨요!

이번 주에는 제품 개발에 돌입했습니다.

빠르게 빠르게 개발해서, 1달 안에 런칭하는 게 목표입니다.

일요일 저녁도 잘 마무리하시면 좋겠습니다 :D

[Awaken] 팀원이 지금 하고 있는 일을 볼 수 있다면?

해당 기능이 출시 되었을 때 알림을 받고 싶으시다면, 아래 링크에서 이메일을 남겨주세요!

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원격 근무를 하다 보면 문득 그런 생각이 듭니다.

"지금 다른 팀원은 무슨 일을 하고 있지?"

데일리 스크럼이나 프로젝트 관리 도구에 적혀있지만 왜 이런 생각이 들까요?

지난 7일간 원격근무를 하고 계신 분들과 이야기를 나누어봤고 이유를 정리해 봤습니다.

원격 근무의 문제

1. 업무 텐션이 떨어진다.

2. 팀 간의 유대감 형성이 어렵다.

3. 외로움, 고립감을 느낀다.

4. 업무 커뮤니케이션이 어렵다.

문제를 정리하고 알게 된 사실은, 업무뿐만 아니라 인간적인 부분들 또한 문제가 될 수도 있다는 것이었습니다.

팀의 유대감 형성이나 외로움을 해소하기 위해 기존의 원격 근무팀들은 주기적으로 오프라인 이벤트를 열거나 업무용 메신저에 잡담을 위한 채널을 별도로 생성하여 일부러라도 이야기를 더 나누고 있다는 것을 알게 되었습니다.

따라서 저희는 다른 팀원이 하고 있는 일이 궁금한 이유는 외로움과 같은 인간적인 문제일 수도 있다고 판단했고,
원격근무 팀의 유대감 형성과 외로움을 해소를 도와주는 인간친화적인 도구를 만들어야겠다고 생각하고 있습니다.

다른 메이커분들은 어떻게 생각하실지 궁금하네요. 😅

어웨이큰의 해결 방식이 마음에 드신다면,
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오랜만의 근황 (1)

안녕하세요! 부모님을 위한 효도구독서비스, 파밀리아의 서승아입니다😊

왜 이렇게 오랜만에 왔느냐 하시면 사실 지난주에 코로나에 걸려 장장 4일을 앓아 눕다가 왔기 때문입니다..😷

마침 이번주 목요일에 코로나로 디스콰이엇 PMC모임이 무산되었다는 소식에, 걱정이 많이 되더라구요.. 모두 완쾌하시고, 무사하시길 기원합니다!🙏

그럼 본격적으로 알려드리는 파밀리아의 첫번째 소식!

바로, 관리자 페이지를 기획 & 개발하고 있답니다.😎

대시보드와 관련한 정보 아마 모두 잘 아시겠지만,

혹시 저처럼 초보이신 분들을 위해 정리한 내용 공유드립니다!

대시보드 기획을 위한 데이터 분석 관련 용어

*사용자(Users): 웹사이트나 앱을 방문한 개별 사람의 수로 user_id로 식별됩니다.

*활성사용자: 기준일로부터 1일, 7일, 30일간 앱을 사용한 인원수. 앱에서 세션을 시작한 사용자 수의 합을 의미합니다.

*세션(Sessions): 사용자의 행위에 대한 정보를 제공할 수 있는 하나의 단위입니다.

접속 후 일정시간동안 유효한 세션을 갖게되는데, 이때 유효한 세션이란 어느 경로를 통해 접근했는지와 같은 정보를 포함하고 있습니다.

세션발생은 두가지로 분류됩니다.

• Time based

• Campaign based

(1)Time based

시간에 따라 세션이 생성되고 갱신됩니다. 일반적으로 30분 정도를 한 세션이라고 하며, 세션은 일정 시간이 지나면 자동 종료됩니다.

세션이 만료되기 전 다시 행동을 하면 갱신되어 계속 같은 세션이며, 만료되고 나면 새로운 세션으로 다시 생성됩니다.

(2)Campaign based

광고페이지, 랜딩페이지와 같은 새로운 경로로 유입시 새로운 세션이 시작됩니다.

*리텐션(Retention): 유저의 재방문 지표입니다.

Day1 리텐션은 유저의 앱/웹 최초 경험을 나타냅니다.

Day 7 리텐션은 최소 앱 실행 후 일주일이 지난 시점에 얼마나 많은 유저들이 남아있는지 확인할 수 있는 지표입니다.

Day 30 리텐션은 한달 후의 잔존율 지표입니다. 이때까지의 리텐션 지표를 바탕으로 유저의 이탈방지 및 장기적인 유지를 위한 전략을 세웁니다.

*이벤트(Events): 사용자의 특정 행동을 기록합니다. 예를 들어 구매버튼 누르기, 스크롤 내리기 등과 같은 데이터로 사용자의 행동을 파악하는데 유용합니다.

*전환율(Conversion Rate): 목표를 달성한 사용자의 비율입니다. 예를 들어 파밀리아 서비스의 경우 결제를 전환으로 세팅할 수 있습니다. 전환율은 목표를 완료한 사용자 수를 전체 사용자 수로 나눈 값으로 %로 표기됩니다.

*진입페이지(Landing Pages): 사용자가 사이트를 클릭했을 때 가장 먼저 보이는 페이지입니다. 서비스 개발 전, 랜딩페이지를 만들어 유저의 관심정도를 확인해보고 실제 개발을 하는 경우가 많은것 같습니다.

*이탈률(Bounce Rate): 한 페이지만 조회한 후 웹/앱을 떠난 사용자의 비율입니다. 랜딩페이지나 광고페이지를 보고 우리 앱에 들어왔으나 바로 끄면 '이탈'로 기록됩니다.

*채널(Channels): 사용자가 접속하는 경로입니다. 검색엔진, 광고, 소셜미디어 등과 같이 다양하게 분류할 수 있습니다.

대시보드의 목적 (훨씬 다양하게 있어요!)

1. 목표값 설정을 통한 전체 트래픽 관리

회원가입, 결제 등과 같은 목표를 설정하여 캠페인을 운영할 수 있습니다.

2. 스크롤 관여도 측정

스크롤 뎁스 기능을 보조지표로 활용할 수 있습니다. 예를 들어 컨텐츠의 30%미만에서 이탈률이 높다면 해당 캠페인은 광고를 최적화하는 것보다 컨텐츠 내용 수정이나 기능 최적화를 하는것이 효율적이라고 합니다.

3. 사용자 탐색기

서비스 오픈 초기단계에 있는 경우, 한 명이 구매결정을 했을 때 전환이 발생한 사용자를 수기 분석하면 도움이 됩니다. 예를 들어 앱 유입 후 구매전환이 이루어질때까지의 행동패턴과 시간을 분석해서 광고와 랜딩페이지, 캠페인에 적용할 수 있습니다.

4. 특정 버튼 클릭값 트래킹

목표와 관련된 버튼, 링크에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

데이터 분석이라고 하면 대표적으로 구글 애널리틱스가 생각나네요 ㅎㅎ

다양한 도표로 제시하면 더 많은 인사이트를 얻을 수 있어

원하는 정보를 효율적으로 수집하고 목표달성을 위한 전략을 기획할 수 있답니다.

앗 어느덧 저녁시간이네요!

그럼 모두 즐거운 일요일 저녁시간 되시고 또 뵈어요~~👍 안녕!