아티클

박종한

박종한

Chapter 7: 디스콰이엇이 커뮤니티 운영을 하며 꼭 지키고 있는 원칙 4가지

커뮤니티 플레이북 7번째 아티클입니다. 이론적으로 보이는 멋진 글을 적어보려고 하다가, 지난 이틀간 릴레잇 세미나에서 배운 점을 떠올리며 다시 작성했어요. 같은 내용도 직접 해보면서 배우는 게 가장 좋고, 그래서 따라할 수 있도록, Actionable 하게 적기로 했습니다. 플레이북이 플레이 할 수 없으면 플레이북이 아니잖아요?

이번 Chapter 7의 제목은 커뮤니티를 관리하고 운영하기 입니다.디스콰이엇 팀이 커뮤니티 운영을 하며 꼭 지키고 있는 4가지 원칙을 적었어요.


1/ 모든 게시글에 댓글 달기

만약 여러분의 커뮤니티에 가입한 멤버가 게시글을 작성했다면 그들은 상당한 정성과 용기를 들여, 다른 멤버들의 리액션을 기대하고 게시글을 적었을 것입니다. Chapter 3: Audience와 Creator는 다르다 에서 설명한 것처럼 직접 콘텐츠를 작성해주는 Creator는 커뮤니티의 매우 귀중한 자산입니다. 커뮤니티에 첫번째 게시글을 올렸는데 아무 댓글이나 반응이 없으면 작성자는 소극적으로 돌아서기 쉽습니다.

또한 커뮤니티의 운영자가 직접 댓글을 다는 것은 작성자에게 강력한 심리적 보상이 됩니다. 왜냐하면 운영자인 여러분의 이름을 보고 커뮤니티에 들어온 멤버분들은 , 여러분의 댓글은 다른 멤버들의 댓글보다 큰 권위를 가지고 있기 때문입니다. 운영자가 열심히 활동하는 커뮤니티는 멤버들이 감동을 받고 더 높은 소속감과 충성심을 가지게 될 가능성이 높습니다.

하지만 프로덕트 개발, 기타 그로스 업무 등으로 바쁜 여러분들이 매 게시물이 올라올 때마다 답글을 다는 것은 매우 어렵습니다. 그래서 저희는 Time Blocking을 적극적으로 활용하고 있습니다. 캘린더에 ‘커뮤니티 멤버와 소통하기’라는 일정을 하루 1시간에서 30분 정도 만든 뒤 그 시간을 최대한 활용하여 댓글도 달고 소통해 보세요. 하나의 팁을 추가로 드리자면, 정성스러운 긴 댓글을 달아드리고 싶은데 게시글이 많아 하루 1시간으로는 부족하다면, 간단하고 짧은 댓글로 글을 읽었다는 사실을 표현해 주세요. 입장을 바꿔서 생각해봤을때, ‘잘 읽었어요!’라는 한마디가 달리는 것이 아예 없는 것보다 훨씬 기쁩니다.

2/ 가입 직후 행동을 바로 유도하기


이후 내용은 Community for Community Makers 클럽 멤버 분들께만 공개됩니다. 클럽에 가입하시고, 저희가 어떤 행동을 유도하는지 확인해 보셔요 ㅎㅎ

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커뮤니티 플레이북 by CCM 디스콰이엇

커뮤니티 시작부터 성장까지 정리한 플레이북입니다.

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박종한

박종한

Chapter 7: 커뮤니티를 관리하고 운영하기

Chapter 6 에서 말씀드린 것처럼 커뮤니티의 정량적 성공을 만들기 위해서는 커뮤니티 모더레이터가 조작할 수 있는 숫자들을 꾸준히 만들어나가야 합니다. 커뮤니티의 본격적인 운영은 방법을 아는 것보다 실행하는 것에 대한 문제입니다. 따라서 이번 챕터는 원리보다는 액셔너블한 아이템들을 중심으로 적었습니다. 디스콰이엇 팀이 커뮤니티를 관리하고 운영하면서 꼭 지키고 있는 액션 원칙은 무엇일까요?

1/ 모든 게시글에 댓글 달기

만약 여러분의 커뮤니티에 가입한 멤버가 게시글을 작성했다면 그들은 상당한 정성과 용기를 들여, 다른 멤버들의 리액션을 기대하고 게시글을 적었을 것입니다. Chapter 3: Audience와 Creator는 다르다 에서 설명한 것처럼 직접 콘텐츠를 작성해주는 Creator는 커뮤니티의 매우 귀중한 자산입니다. 커뮤니티에 첫번째 게시글을 올렸는데 아무 댓글이나 반응이 없으면 작성자는 소극적으로 돌아서기 쉽습니다.

또한 커뮤니티의 운영자가 직접 댓글을 다는 것은 작성자에게 강력한 심리적 보상이 됩니다. 왜냐하면 운영자인 여러분의 이름을 보고 커뮤니티에 들어온 멤버분들은 , 여러분의 댓글은 다른 멤버들의 댓글보다 큰 권위를 가지고 있기 때문입니다. 운영자가 열심히 활동하는 커뮤니티는 멤버들이 감동을 받고 더 높은 소속감과 충성심을 가지게 될 가능성이 높습니다.

하지만 프로덕트 개발, 기타 그로스 업무 등으로 바쁜 여러분들이 매 게시물이 올라올 때마다 답글을 다는 것은 매우 어렵습니다. 그래서 저희는 Time Blocking을 적극적으로 활용하고 있습니다. 캘린더에 ‘커뮤니티 멤버와 소통하기’라는 일정을 하루 1시간에서 30분 정도 만든 뒤 그 시간을 최대한 활용하여 댓글도 달고 소통해 보세요. 하나의 팁을 추가로 드리자면, 정성스러운 긴 댓글을 달아드리고 싶은데 게시글이 많아 하루 1시간으로는 부족하다면, 간단하고 짧은 댓글로 글을 읽었다는 사실을 표현해 주세요. 입장을 바꿔서 생각해봤을때, ‘잘 읽었어요!’라는 한마디가 달리는 것이 아예 없는 것보다 훨씬 기쁩니다.

2/ 가입 직후 행동을 바로 유도하기

커뮤니티에 가입한 멤버는 기대감과 설렘을 가지고 있을 가능성이 높습니다. 이 커뮤니티에 호기심과 의욕이 가득하죠. 이때 첫번째 인게이지먼트를 유도하면 향후 활발하게 활동하는 멤버가 될 가능성이 높습니다. 생각해 보세요. 여러분이 어떤 50인 규모의 네트워킹 모임 장소에 들어왔는데, 무엇을 해야 하는지도 알려주지 않고 가만히 사람들을 방치하는 것이랑, “행사장에 들어오신 분은 다른 분들이 볼 수 있게 스크린에 짧은 자기소개를 남겨주세요”라고 안내하는 것은 다르잖아요. 처음 가입한 멤버가 방황하고, 실망하기 전에 행동을 유도하세요.

저희가 가장 많이 쓰고 있는 전략은 클럽 가입 후 일주일 이내에 자기소개를 작성하도록 하는 것입니다. 게시글을 작성하라고 하는 것의 장점은 게시글에 업보트가 눌리거나 댓글이 달리면 어떤 내용인지 커뮤니티에 다시 들어오고, 커뮤니티 멤버들과 자연스럽게 소통을 시작하게 된다는 것입니다. 자기소개 작성 미션을 줄 때 질문 3~5개로 이루어진 템플릿을 만들어 두면 가입자들이 훨씬 더 많이 참여합니다. 아래와 같은 질문을 추천합니다(물론 말은 다듬어야겠지만요!):

  • 현재 무엇을 하고 있나요(또는 무엇을 할 예정인가요)?
  • 이 클럽에 어떤 것을 기대하고 있나요? → JTBD를 묻는 질문입니다.
  • 다른 멤버분들께 나누어 줄 수 있는 것은 무엇인가요?

3/ 콘텐츠와 멤버가 주목받게 하기


커뮤니티 멤버 모두에게 추천할 만한 콘텐츠가 올라왔다면 그 콘텐츠가 주목받을 수 있게 해주세요. 많은 댓글과 반응이 달리도록요. Chapter 4: 커뮤니티를 시작하는 방법과 유용한 툴 에서 언급한 광장 툴을 활용할 수 있습니다. 아니면 디스콰이엇처럼 클럽 공지사항을 작성하면 커뮤니티 멤버 모두에게 이메일 알림이 날아가는 툴을 사용해도 좋습니다.

여러분이 예능 프로그램이나 팟캐스트의 MC가 된다고 생각하면 됩니다. MC는 자기의 스토리를 많이 풀기보다는 멤버들의 이야기를 잘 듣고 그 중 다른 사람도 흥미로워 할 이야기를 언급합니다. 콘텐츠와 멤버가 주목받게 하여 대상자는 충분한 심리적/사회적 보상을 얻고, 커뮤니티 멤버들은 콘텐츠를 접하게 해주세요.

Chapter 15: 멤버가 생성하는 콘텐츠 활용하기 에서 자세히 설명하겠지만, 디스콰이엇은 멤버가 만들어주신 콘텐츠들을 외부로 열심히 알려지게 하려고 노력하고 있습니다. 팀 내부에서는 이런 활동을 ‘distribution’ 이라고 불러요. 저희 뉴스레터에 주목할 만 한 콘텐츠들을 넣어서 발송하거나, 인스타그램/페이스북으로 올리거나, 주제와 관련 있는 오픈카톡방/슬랙 채널 등등에 링크와 함께 설명을 보내요. 멤버가 생성하는 콘텐츠를 활용하면 커뮤니티의 지표와 콘텐츠 작성자의 심리적 보상 두 마리 토끼를 잡을 수 있습니다.

4/ 오프라인 게더링 열기

이 글을 통틀어 ‘활발하게 활동하는 멤버’라는 표현을 여러 번 쓴 만큼, 글과 댓글을 작성하고 교류하는 활발하게 활동하는 멤버는 커뮤니티에 소중한 존재입니다. 활발한 유저는 어떻게 만들 수 있나요? 멤버들끼리 서로 친해지게 하면 됩니다. 가장 확실한 방법은 오프라인 모임을 여는 것이에요.

디스콰이엇의 비즈니스 모델과 오프라인 모임이 직접적인 관련이 없지만, 저희는 작년에만 20회 넘는 오프라인 모임을 열었어요. 그 이유는 끈끈한 커뮤니티를 만드는 데에 오프라인 모임이 크게 도움을 주기 때문이에요. 오프라인 모임의 예시에는 이런 것들이 있을 수 있어요:

  • 커뮤니티 주제에 맞는 연사를 섭외해 강연 열기
  • 특정 주제의 패널들을 모아 Fireside Chat(토크콘서트의 요즘 말)
  • 커뮤니티 멤버 3명 정도가 각자 본인 스토리 이야기하는 시간 만들기
  • 책을 읽고 와서 발제된 주제에 대해 이야기하는 독서 모임 열기

오프라인 모임을 열 때 커뮤니티 활동을 적극적으로 한 사람에게만 참여 기회를 주거나, 모임 후기글 이벤트를 여는 등 오프라인 모임이 커뮤니티 멤버간의 끈끈함을 만드는 것에 더해 커뮤니티의 성공 지표도 달성하는 여러 꿀팁들은 Chapter 14: 온/오프라인 이벤트 호스팅하기 에서 상세히 소개해 드릴게요.

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하영진

하영진

나의 평범한 이야기

지금 나의 원동력이 되고있는, 평범한 나의 이야기를 정리해 봤다.

어린시절.

개인적으로 평범하게 열심히 공부해서 할 수 있는 경험을 했는데, 시골에서 자랐고, 그렇게 풍족하지 않았고, 정보도 별로 없었고, 어떤 경험도 극히 적었다.

어린 시절은 경상도 의령군 궁류면 운계리 라는 곳이었다. 동네에 내 또래는 1명있고 두시간에 한대정도 있는 버스를 타고 산길을 30분정도 가야 있는 읍내의 초, 중학교를 다녔다. 5일에 한번씩 장이 열리는 날에는 버스에 할머니들이 가득해서 자리를 비켜주고, 할머니는 아이고 그냥 앉으라고 그러는 정감 있는 곳 이었다. 내가 보는 모든 곳에는 푸릇푸릇한 초록색과 황토색 같은것이 많았다.

어머니는 정말 열심히 일하셨고, 한번씩 아버지와 크게 싸웠고 그런게 싫었다. 돈을 많이 벌면 행복할 것 같았고 내가 할 수있는건 공부였다. 초 중학교때는 “시골 학교에서 공부 잘하는 애”, 고등학교때는 “처음에는 놀다가 어울리지도 않고 공부만 하더니 이제 꽤 잘하는애”. 대학교때는 “그냥저냥 평범한, 미래에 대한 고민이 많은 기계과 대학생”. 이 나였다. 그러는 와중에 부모님은 시골에 일거리가 별로 없어지면서 도시로 나오시고, 힘든 시절을 보내셨다. 어머니가 정말 고생하셨고, 나는 나대로 힘들어서 그런 모습을 외면하고 오히려 힘든 나를 받쳐줄 수 있는 존재가 없는 것에 대한 원망을 조금 느꼈다. 대학시절은 즐거운 경험도 많았지만, 두렵고 외로운 시간들이 많았다. 그렇게 최선을 다해서 첫 직장을 현대자동차에 연구원으로 들어갔다.

그때의 기분은 “침몰하는 배에서 구조되는 느낌”, “무너지는 땅에서 뛰어올라 안전한 땅으로 올라선 느낌” 이었다. 6개월 정도 그 느낌으로 목에 걸린 사원증이 고마웠고, 행복했던것 같다. 항상 두려움에 떨다가 느낀 안정감 이었다.




방황...

어린시절의 감정이 기대와 끊임없는 두려움 끝에 찾아온 안정감 이었다면, 첫 직장생활의 감정은 지루함, 허망함, 공허함, 그리고 분노 였다.

먼저 직장생활을 하면서 내가 할 수 있는 것이 없었다. 물질적으로 월급은 나와 내 가족을 “살 수 있을 정도”로 유지할 정도로만 줬고 부모님께 내가 해 드릴 수있는 것이 없었다. 그걸 아는 부모님은 내가 뭘 사준다고하면 항상 필요없다고, 사지말라고 하셨다. 내가 싫어지려고 했다.

회사의 일은 말그대로 커다란 조직을 돌아가게 하는 부품역할이어서, 내 역할은 “엔진에 들어가는 부품의 원가가 정당한가”를 판단하는 일이었다. 원가계산기준이 법전처럼 있었고 그걸보고 엑셀로 계산하는 일이었다. 일에서 재미를 찾기가 어려웠다.

2년 반 뒤에 퇴사했고, 창업을 하기로 마음먹고, 개발자로 포지션을 잡았다. 마크저크버그가 기숙사에 앉아 페이스북 초기모델은 만들었던 것 처럼. 창업네트워크나 업계에 대해 잘 모르는 내가 가장 잘 할 수있는 것은 뭔가 만들어서 증명하는 것이 제일 빠르다고 생각했다. 그리고 다른 방법은 감도 안잡혔다..

개발자로써 커리어보다는, 생각을 실현 할 수있는 프러덕트를 만들 수 있는데 필요한 것은 필요할 때마다 배웠다. 그래서 개발능력의 깊이가 아주 깊지 못하고 전반적인 프러덕트 개발에 필요한 대부분의 것을 다소 얕게 안다.

알음알음 “정부지원 사업을 정말 잘받아내는 초기 스타트업”, “창업자가 의지가 있어서 사비로 월급을 주며 진행한 스타트업”, “투자사의 투자를 받으며 인큐베이팅 되는 돈많은 스타트업” 팀에서 일해봤다.

그렇게 3년 반 정도를 “만들 수 있는 능력” 을 키우고 “내가 하고싶은 일이 뭔지” 고민했다. 산만해지고 싶지 않아서 “내가 잘하고 있다는” 것을 깨뜨리는 것을 주의했다. 휴대폰은 항상 무음. 모든 알림은 차단. 심지어 코딩스터디같은 스터디도 안했다. 강좌가 필요할땐 유데미를 봤다. 어린시절의 경험이 다른사람들이 하라고 하는 것을 했던 경험이었고, 결과가 마음에 들지 않았기에, 이번에는 내안으로 파고들어서, 내가 정말 하고 싶은게 뭔지, 그걸 하는 지금 과정이 행복한지, 내가 그리는 인생이 어떤 모습인지 스스로 질문하는 시간들을 가졌다. 이때 책을 읽기 시작했다. 그리고 도움을 많이 받았다.



나옴.

그동안의 시간은 꽤 외로운 시간이었다. 차를 팔고 그전에 모은 돈으로 어떻게 서울에 나의 지금 아지트인 집의 전세금을 구했다. 전세금을 제외하고 1년정도 버틸돈이 있었고, 운좋게 스타트업들에 일할 기회가 생기면서 ‘버틸 돈’ 은 더 많아졌다.

나름 경험이 생겼다고 생각했고, 뭔가 잘 할 수있을 거라고 생각했고, 오랜 시간 은둔한 나만의 고집과 자만심으로 뭔가를 시작했다. 공간을 빌리고, 인테리어를 구상하고, 천장을뜯고, 페인트칠을 했다. 가구도 다 새거로 사서 넣었다. 내 예상대로 수요는 있었지만, “공기”가 안좋았다. 그것도 나한테만. 기침을 1년동안 하고있다. 20살때부터 운동을 꾸준히해서 체력은 자신있는 편이었는데, 10키로가 갑자기 빠지고 체력이 떨어지고 집중력이 극도로 안좋아졌다. 9월에 마무리를 했다. 공간의 이용자분들은 아쉬워했지만, 내가 도저히 그 공간에 있을 수가 없었다. 아이러니했다.. 한달정도는 쉬었다. 넷플릭스를 보고, 운동하고 맛있는걸 먹고 일하고 싶을때만 일하며 회복했다.

문제는 내가 감당할 수 없는 과한 투자를 충분한 고민 없이 했던 것이고, 정신적, 체력적으로 도저히 버틸 수 없어서, 빠져나왔다. 다행히 이번에는 빠져나올 수 있었지만 “만약 빠져나올 수 없는 일” 이었다면? 솔직히 극단적인 생각이 그럴때 들지 않을까 싶다. 주의해야 한다.

에크하르트 톨레의 “삶으로 다시 떠오르기” 라는 책을 보면 내안의 “에고”는 고통체를 만든다. 그 고통체는 불만하는 목소리, “왜 잘안되는 거지” , “내가 이렇게 힘들어 하는데 나와 가장가까운 저 사람은 왜 날 안도와주는거지”, “나는 왜 아직까지 이거밖에 못하는거지” 같은 이야기를 한다. 그 고통체는 나를 더 불행하게 만들고 힘들게 만든다. 그런데 신기한건, 그 고통체가 나를 바닥까지 떨어뜨렸을때. 그 고통체와 에고를 내가 바라보게되고, 그렇게 되면서 진짜 내가 “지금 이순간”에 존재 할 수있게 된다. 고통이 나를 성장시키는 것.

항상 “지금 이순간에 존재” 해야 한다는 생각을 가지고 산다. 다른 사람이 추구하는 가치와 내가 생각하는 가치를 비교하지 않으려고 한다. 모두가 순간을 살면 엄청 다양한 모습의 새로운 세상이 만들어 질 것 같다. “삶으로 다시 떠오르기”의 원제가 “New Earth” 인 것처럼.



다시시작.

22년 10월즈음 부터 퍼플클립을 만들기 시작했다. 앱을 만들기 시작한 것은 나한테 엄청난 힐링이 되었다. 아이언맨3 에서 슈트가 파괴되고 공항장애를 겪는 토니가 마트에서 주섬주섬 뭔가를 주워 장남감총 같은것을 만들면서 회복하는 것 처럼.

그리고 이번에는 사람들을 많이 만나고, 이야기를 듣고, 몰랐던것을 알아가고 있다. 특히 디스콰이엇에서 이루어지는 이야기들이 너무 재밌다. 나와 비슷한 사람도 보이고, 새로운 개념이나 프레임워크들을 알아가고 있다.

그 과정에서 이전에 내가 경계했던 산만함이 엄청나게 생기고 있지만, 지금 단계에 겪어야 하는 일인것 같다. 메이커 타운에서 도언님이 생산성 관리를 하는 방법에 대해 자세히 들을 수 있었는데, 나도 그런식으로 해야만 관리를 할 수 있겠다는 느낌이 바로 들었다. ( Arkiflow 는 정말 최고다 )



퍼플클립으로 하고 싶은것.

정말 하고 싶은것은 증명이다. 요즘 시대에 혼자 힘으로 할 수 있는 것이 많다는 것을 보여주고싶다. 많은 서비스가 큰 비용없이 기존의 직원이 있어야 할 수있는 일들을 대체하고 있고 이젠 AI 가 그것을 더 확장 시킬 것 같다.

내가 여태껏 겪었던 힘듦은. 혼자서 할 수 있는 것이 없는 것에서 오는 두려움. 거기서 오는 선택지의 축소가 결국 대기업이나 큰 자본에 기댈 수 밖에 없게 만들고, 그들이 추구하는 한가지 가치, 자본과 돈을 추구하게 한다.

그런데 그런 구조는 결국 내가 내모습으로 존재할때 만들 수있는 가치를 묵살하게 만들고, 사회의 다양성을 죽이고, 자본에 끌려가게 만들고, 기존의 자본의 위치를 더욱 공고히 하게 만드는 악순환이다.

자본이 아닌 다른 가치를 추구할때, 오히려 이길 수있다고 생각한다. 소비자를 소비주체로만 생각하지 않고 진짜 가치를 주려고 노력하면, 그것을 알아주는 작은 팬들이 조금씩 생기고, 그들이 응집해서 요즘의 ‘힙’ 을 만들고, 멋있는 것이 되면 자본을 이길 수있다고 생각한다.

그래서 사람들이 자기가 가진 다양성을 가지고 “나도 한번 해볼까? 혼자서도 할 수 있을 것 같은데” 라고 작게 시작할 수있으면 좋겠다.

물론 함께하는 사람이 생기고 팀이 조금씩 커질 수는 있겠지만 이런 가치는 유지하고 싶다.



퍼플클립의 계획

먼저, 1월 11일에 배포한 앱을 여러 사람에게 보여줬고, 피드백을 받았다. 예상했던 피드백도 있었고 의외였던 피드백도 많았다. 그것을 바탕으로 앱을 1차적으로 개선해 다음 버전을 낼 생각이다. (현재 총 80분이 다운로드를 받아 주셨다)

GTM 을 동네 모임으로 잡았다. 하지만 기존에 속해있던 동네 커뮤니티가 없어서, 처음 끈끈한 책 모임, 그래서 서로 빌려줄 수있을 정도, 의 모임을 “빠르게” 만들기가 쉽지 않다. 그리고 제대로된 커뮤니티를 만들어본 경험 조차 없고, 최근까지 큰 고민도 해본적이 없으니..

종한님이 퍼플클립에 올려주신 책 “모임을 예술로 만드는 법” 을 읽고 있다. 이런 주제의 책이 있다는 것도 처음 알았지만 내용이 너무 좋다. 모든 모임을 집에 들어가서 공허하지않은 예술로 만든다면 정말 최고의 기술인것 같다. 앞으로 열 북클럽 모임에 적용해보려 한다. ( 그리고 다른 모든 모임에도..! )

메이커 타운을 진행하면서, 여기 오신 분들과 이야기를 나누면서, 고민과 비전을 생각하다보니 꽤나 진지한 주제로 이야기하고 싶은 사람들이 많을 것 같다는 생각도 든다. 디스콰이엇에 누가 댓글로 ‘창업가는 이 시대의 철학가’ 라고 이야기한 것처럼. 디스콰이엇의 ‘가상동네’ 를 만들어서 하나의 성공사례를 만들어 볼 수 있겠다는 생각이 들었다. 각자의 철학을 만들어가고 서로 이야기 해볼 수있는곳. 서로 그 철학을 만들었던 책이 뭔지 고민하고 생각을 정리하고 나누는곳. 서로의 철학이 궁금한 사람들끼리 친해지고 책을 서로 빌려보는 모임. 그리고 창업과 관련된 사례나 바이블 같은책들을 함께 읽는 모임은 어떨까.

누군가의 안에만 있어 정리가 안되어있는 철학을 “계속 물어보고”, “궁금해해서” 정리 할 수밖에 없게 만드는 모임.

아직 구상중이지만, 한달에 한번정도 마루공간에서 모여서 이야기하는 모임. 지속적인 커뮤니티가 이루어지고 서로 사업적으로나 인간적으로 가까워 질 수 있는 그런 ‘가상 동네’ 를 만들어 봐도 좋겠다 싶다.

퍼플클립 측면에서 중요한 것은 “책을 서로 빌려읽는 문화” 그리고 “함께 이야기하는 문화” 를 만드는 것이다. 그리고 그것이 디스콰이엇 메이커 커뮤니티에서 성공적이라면 동네로 그대로 가져오면 된다고 생각한다.

여러모로 이번 디스콰이엇 메이커스타운은 도움이 많이되었다. 실질적으로 방향성을 설정하는 것 뿐만 아니라 심리적인 버팀목이 되어준다. 나와 같이 이렇게 노력하는 사람이 많다는 것 만으로도.

디스콰이엇 화이팅 🔥

그리고 나 화이팅 🔥

< 메이커스 타운 인터뷰 >


퍼플클립

동네에 내 책방을 만들고 주변사람들과 책과 이야기를 나누는 서비스

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김진영

김진영

외국인 채용이 필요하신 대표님 찾습니다!

안녕하세요. 국내 거주 외국인을 대상으로 인재매칭 및 비자발급 서비스를 제공하고 있는 코워크위더스(주)의 김진영입니다.


요즘 코로나 규제가 완화되면서 국내 외국인 시장도 활발해지고 있는데요. 부쩍 스타트업 및 중소기업에서 외국인 직원을 채용하려고 하시는 대표님들이 많아지는 것 같습니다. (해외시장 진출, 글로벌 환경 구축 등을 이유로!)


외국인 직원을 채용할 계획이 있으시거나, 채용이나 비자발급에 있어 궁금한 점이 있으시다면 편하게 연락주세요! 시원하게 답변드리겠습니다.


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오지훈

오지훈

매일 아침 경제 신문 읽는 '경제 독서모임' 어떤가요?


부키스의 경제 독서모임 [영앤리치-경제] 클럽에서

경제 서적 읽고, 매일 경제 신문 읽기 챌린지도 같이 진행하실 분들을 기다리고 있습니다!


어떤 클럽인가요?

  1. 앞으로 약 4개월 동안 한 달에 한 권씩 읽고 이야기 나눠요!
  2. 다음 모임까지 매일 아침 경제 기사 읽기 챌린지를 해요!



첫 모임 읽을 책

1번째 모임에서 우리는 경제 기사를 읽는 방법에 대해 이야기 나눠요.

  • 경제 기사는 왜 읽어야 할까요?
  • 왜 종이 신문을 고수하나요?
  • 경제 기사를 비판적으로 읽는 방법은?

다음 모임까지 경제 기사 읽기 챌린지를 해요!



두 번째 모임 읽을 책

2번째 모임에서 우리는 인플레이션과 긴축 정책에 대해 읽고 이야기 나눠요.

  • 현재 인플레이션의 원인은 무엇인가요?
  • 긴축 정책은 시장에 어떤 영향을 끼치나요?


3,4번째 모임에서는 참가한 멤버들이 추천한 책들을 같이 읽고 이야기 나눌 예정입니다!


클럽 상세 정보


🏠온라인 Zoom

🗓️매달 네 번째 월요일 | 20:00 ~ 21:30

1회차 02.20(월)

2회차 03.20(월)

3회차 04.17(월)

4회차 05.22(월)

👪최소 3인, 최대 8인 최소 인원 미달 시 첫 모임 일정이 한 달 뒤로 연기

✍️독후감 제출 모임 2일 전까지 이메일 제출 | 400자 이상



신청은 부키스 홈페이지에서 부탁드립니다! 아래 상세페이지 링크 남길게요!

[영앤리치-경제] 클럽 링크!

부키스

20·30 직장인을 위한 온라인 독서모임 부키스입니다.

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Jun Lee

Jun Lee

PLM으로 자동 텍스트 분류 제작기! : 해당 텍스트가 AI와 관련이 있을까요?


1.Overview & Motivation

저번시간에 PLM(Pre-trained Language Model)을 통해 키워드를 추출하는 과정을 진행해 보았습니다.

하지만 유저가 잘못된 사이트를 입력한다면? 그 사이트가 AI와 관련이 없다면?

회사와 유저, 모두의 니즈에 부합하지 않을거에요!

모두 AI관련 정보를 찾으려 저희 Core.today에 접근했으니 말이죠~ 그렇다면 유저의 텍스트가 AI 관련인지 아닌지 판별하는 알고리즘이 필요하겠군요!

만들어 봅시다.

2. Success metrics

도대체 AI관련 뉴스가 무엇일까, chatGPT와 함꼐 생각해보았습니다.

chatGPT가 제안하는 유용한 metric으로는 키워드, NER, Topic modeling등 여러가지 방법이 있었습니다. 하지만 실제로 텍스트를 분류할 때, 'GPT-6', 'Dall-E 4'등과 같이 새로운 AI관련 용어가 키워드, NER로 들어왔을 때 인식하지 못한다는 단점이 있습니다.

또한, "AI 사업부 OOO 부장이 승진했습니다."와 같은 문장에서는 AI 사업부가 키워드, NER이 될 수 있지만 문맥상으로는 사회/경제 뉴스에 더 적합하다는 것을 알 수 있습니다.

단어에 국한된 것이 아니라 일반인들이 글을 읽고 문맥을 파악했을 때, "오, 인공지능 관련 지문이구나!"라고 느끼는 텍스트가 AI관련 텍스트라고 기준을 정했습니다. 다소 애매하죠?

인간이 수 없이 하고 있는 이 분류작업을 AI가 못할리가 없습니다.

우리에게는 contextual vector를 무려 768 차원으로 뽑아주는, Pre-trained Language Model, BERT가 있기 때문이죠.

Contextual Information(vector)에서 '인공지능 관련'이 가지는 Boundary를 머신러닝을 통해 설정하고 그 Boundary를 통해 분류를 진행해봅시다!


3. Requirements & Constraints

  • Pre-trained model
  • Bert model / KoBert model
  • Requirements
  • transformers == 4.26.0
  • sentencepiece >= 0.1.97
  • torch >= 1.7.0, <=1.10.1
  • trafilatura (optional, 자동 URL-text fetch를 위해 필요합니다.)
  • Dataset
  • Bigkinds-뉴스 빅데이터
  • AI times-크롤링 데이터
  • Environment
  • Colab (10000개 이상의 데이터셋에서는 Colab-PRO나 40Gb이상의 GPU가 필요합니다.)

4. Methodology


4.1. Model conception

Contextual information을 추출하는 모델은 다양합니다. 기본적으로는 Bi-LSTM, GRU 모델로부터 Transformer, 나아가서는 Bert, Roberta등 여러 모델이 있죠.

저는 여러 모델을 시험해봤는데, 단어정보에 주목하는 Embedding - Dense Layer, 문맥을 파악하는 Embedding - Bi-LSTM - Dense Layer, Bert - Dense Layer 3가지를 시험해봤습니다.

첫번째 모델은 각 단어 토큰의 Embedding 값, 즉 숨겨진 정보에 주목하여 분류를 해봤고, 두번째 모델은 Bi-LSTM을 사용하여 앞 뒤 문맥을 파악하게 하고 마지막 cell에서 문맥정보를 빼와서 분류를 진행해보았습니다.

세번째 모델은 앞에 모델과는 다르게 이미 문맥 정보, Contextual information을 Transformer encoder Layer와 Positional encoding을 통하여 잘 extract 할 수 있게 pre-training 시킨 PLM모델인 BERT를 활용하여 문맥정보를 추출하고 그 문맥정보를 활용하여 분류를 해보았습니다.


4.2. Data

데이터셋을 고르는 것이 까다로웠습니다. 어떤 데이터셋을 선택해야 최적의 결과를 낼 수 있을까요?

아래 사진을 보시죠!

우리가 각 모델에서 Contextual-vector를 얻어서 차원상에 점을 찍으면 위와 같이 나올겁니다. 정치뉴스, 경제뉴스, IT과학 뉴스 등 세분화된 그룹들로 구분할 수 있겠죠! 네이버 뉴스 카테고리처럼요. 그렇다면 우리는 다른 카테고리, 즉 IT/테크/과학이 아닌 다른 카테고리를 선택할 필요가 있을까요?

제 생각은 NO입니다. 왜 그럴까요?

우리의 궁극적인 목표는 AI-Related-Text를 잘 구분하는 것입니다. 그 말은, AI-Related-Text와 IT/테크/과학 분류군에서의 Boundary, 경계를 얼마나 잘 설정하냐가 관건이 될거에요.

그렇다면 Boundary 근처의 데이터들을 최대한 많이 학습시키는 것이 효율적인 학습이 될 것이라고 확신했습니다.

자 이제 데이터를 수집해볼까요?

한국 뉴스 빅데이터를 지원하는 빅카인즈를 이용해 키워드 AI로 AI관련 뉴스데이터셋을 찾아봤어요!

하지만,,

"OOO부장 AI사업부 승진"

"AI빅데이터 사업부 OOO인사발령"

"[기상정보] 다음 내용은 인공지능을 활용한 데이터를 기반으로 작성한 내용입니다."

위 사례와 같이 AI라는 단어는 문장에 포함되지만 기사의 Topic, 주제를 보면 경제, 일기예보 등 다른 주제가 섞여있는 경우가 많아서 빅카인즈 데이터는 NAI, 즉 AI와 연관이 되지 않은 기사 URL-데이터셋을 수집했습니다.

AI관련 뉴스데이터셋은 인공지능신문이라는 신문 사이트를 활용했습니다.

해당 신문은 이름에 걸맞게 인공지능에 관련된 내용만 다방면으로 다루는 사이트라서 이 사이트에 포함된 모든 뉴스들이 인공지능 관련이라고 가정할 수 있었어요.

그래서 해당 사이트에서 AI tech, AI industry 분야에서 모든 기사 URL을 스크래핑하여 URL-데이터셋을 만들었고 각 URL을 순회하며 텍스트를 뽑아와서 AI-NAI 뉴스 데이터셋을 만들었습니다.

AI와 NAI 데이터셋의 크기가 1:1로 설정하고 None데이터를 정제하여 최종적인 데이터셋을 만들었습니다.

자 이제 모델은 만들어 봅시다.


4.3. Techniques

제가 설계한 각 모델은 다음과 같습니다.

우선 첫번째 Embedding-Dense 모델입니다.

우선 Text로부터 Word-tokenization을 진행합니다. 그 이후 Embedding Layer(학습 가능)을 통과하고 나온 단어 수준 embedding vector를 구해서 Dense층을 통과한 후 Binary-classification을 위해 sigmoid 함수를 거치면 끝이납니다.


두번째는 Embedding - Bi-LSTM 모델입니다.

Word-tokenization과 Embedding Layer를 통과하는 것은 똑같습니다. 다만 이제 Dense-Layer 대신 Bi-LSTM층을 통과한 후 output층을 Concatenate 시켜서 Dense-Sigmoid층을 통과시킵니다.

마지막, BERT-Dense 모델

Bert는 위에서 언급했다시피 Contextual vector를 추출하기 좋은 모델입니다.

Bert의 입력층에는 단어 Token과 어디까지가 중요하지 나타내는 어탠션 마스크, 마지막으로 문장을 구분하는 Segment-embedding이 필요합니다.

이렇게 나온 Output들 중에 Pooler output([CLS] 토큰 위치 output)의 벡터를 가지고 와서 Dense-Sigmoid층을 통과하여 이진 분류를 완성합니다.


4.4. Result

우선 정확도는 다음과 같았습니다.

1.Embedding-Dense

Validation accuracy는 0.91정도가 나왔네요. 약 10%정도 오류가 있었습니다.

2.Embedding - Bi-LSTM

위 Embedding-Dense 모델보다 살짝 높은 Validation accuracy가 0.917정도 나왔습니다.

조금 더 개선되었네요!

3.BERT-Dense

(위에는 BERT 모델 Architecture인데 너무길어서 생략하겠습니다...)

우리 BERT모델은 Validation accuracy가 0.988정도 나왔습니다.


4.4. Conclusion

대망의 Bert! 역시 다양한 분야에서 SOTA를 달성한 모델답게 정확도가 무려 98.86%가 나왔습니다.

그렇다면 우리가 선택해야하는 모델은 BERT-Dense 모델이 되겠네요!

BERT-Dense 모델을 이제 Test data로 실험해보고 학습데이터를 더 많이 확보하여 학습시켜야겠습니다.

5. Implementation

5.1. High-level design

유저가 URL을 사이트에 넣으면, 우리는 그 URL에서 텍스트를 추출하고 AI related BERT Classifier에 통과시킵니다. 만약에 AI관련이라면, 키워드와 요약문을 추출하고 데이터베이스에 저장하고 프론트엔드에 나타냅니다.

만약에 AI관련이 아니라면..?

이후 프로세스는 생각을 좀 해봐야겠습니다ㅠㅠ

5.2. Performance (Throughput, Latency)

문서의 길이에 따라서 다르지만 평균적으로 Colab 무료 cpu 환경에서 문서당 요약문, 키워드 추출까지 약 1 ~2초가 소요됩니다.


6.Appendix


6.1. Alternatives

음,, 제가 찾아본 바로는 텍스트를 분류하는 모델은 많이 있으나, AI 관련 텍스트 인지 아닌지 분석하는 모델은 없어서 Few-Shot-Learning이 가능한 chatGPT를 통해 결과를 비교해보았습니다.

chatGPT:

ClassBERT(My model):

chatGPT:

ClassBERT(My model):

chatGPT:

;; 제가 잔소리좀 했더니 화가 났나봐요,,

ClassBERT(My model):

오호! 지금까지는 두 모델 모두 잘 분류하고 있습니다.

그렇다면 코딩, 블록체인, 알고리즘 등 IT기술에는 연관이 되지만 AI 범주가 아닌 데이터들은 어떻게 평가를 할까요?

chatGPT:

ClassBERT(My model):


chatGPT:


ClassBERT(My model):

위 두개의 사례를 보면, chatGPT는 AI의 범주에 있지 않지만 IT범주에 있는 알고리즘, 빅데이터, 메타버스, 코딩 등과 같은 토픽을 가진 텍스트는 모두 AI와 관련이 있다고 한 반면, 제 모델은 AI 범주를 조금 더 잘 구분하는 것을 볼 수 있습니다.

chatGPT도 완벽하진 않군요!

(AI 관련 확률은 SIGMOID를 거친 결과라서 그냥 재미로만 봐주세요ㅎㅎ!)


6.3. Milestones & Timeline

모델 구상 및 설계 : 0.5 day

데이터 가공 : 0.5 day

모델 실험 (동주님이 주신 데이터로) 및 글 작성 : 1 day

6.4. Glossary

BERT

Transformer

Dense Layer

Embedding

Sigmoid

Bi-LSTM

6.5. References

BERT 개념 정리 (특징/구조/동작 방식/종류/장점/BERT 모델 설명)

LDA

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1
이동원

이동원

축구는 이렇게 해야 하는 거였다.

"국가대표 출신 코치 축구레슨 월 **만원"

지금은 축피아가 되어 버린 황보센세...

잼민이 시절 뭣도 모르고 황보관 대포알 슛을 따라하려고 동네 골목에서 냅다 공을 깠다가 뭐 하나 부셔먹고 혼났던 한이 아직도 가슴에 남아 있는지, 아니면 아직도 대포알 슛을 쏘지 못해 한이 된건지 모르겠지만 매주 축구 훈련을 받게 되었다.

"국가대표 출신 코치 축구레슨 월 **만원"

올림픽공원에 걸려 있던 국대출신 축구레슨 이라는 말에 이끌렸기 때문이다. 지금 와서 생각해 보면 이것이 모든 것의 시작이었다.

고인이 되신 유상철 선수.

본격적으로 축구가 기억이 나기 시작한게 92년 히로시마 아시안게임이니 (#손흥민 92년생) 30년 동안 #축구 가 생활속에 항상 있었던 것 같다. (지금도 생생히 기억나는 #유상철 선수의 #한일전 동점골은 지금 봐도 대단하다. 유상철 선수의 골 만큼 충격적이었던 것은 도쿄도 아닌 어디 지방 도시인 히로시마 축구장에 잔디가 카펫 같이 깔려있던것. 근데 저게 프로리그도 없는 나라의 경기장이었다는 것이 너무 부럽고 충격적이었다.)

그 때 그 시절 갬성축구.

성인이 되어서도 근 10년은 #맨땅 에서 축구를 했었다. #조기축구회 에 나가면 아재들의 텃새와 거친태글, 욕설(노머시), 술냄새와 흙먼지는 당연한 것이었다. 2002년 월드컵 이후 체육기금으로 생겨나기 시작한 #인조잔디구장 은 1년에 한두번 행사 때만 갈 수 있는 곳이었다.

잔디구장에 가면 기념으로 단체사진을 꼭 찍었다.

지금은 오히려 맨땅구장이 더 찾기 힘들 정도로 축구 인프라가 정비되었고, 그만큼 더 좋은 축구 환경이 갖춰지기 시작했다. 그런데 들기 시작한 의문...

"내 축구 실력은 늘고 있는 것일까?"

접근성이 좋아지고 생활 축구의 저변이 높아졌다고 내 축구 실력도 같이 높아지지는 않은 것 같다. 우연히 보게 된 축구레슨 모집광고를 보고 매주 #프로출신 #코치님 들에게 #체계적 으로 훈련을 받으니 실력이 늘었는지는 확실히 모르겠지만, 축구는 이렇게 해야 하는거였다는 것은 확실히 알게되었다. 조기축구회 에서는 승부에 미쳐서 골을 많이 넣는게 가장 중요했지만 그게 가장 중요한 것이 아니었다. 나는 그동안 축구에 필요한 #체력 과 #기본기 그리고 팀으로 함께 하는 축구는 모두 무시하고그냥 FM 돌리듯 좆문가 처럼 상상속에서나 팬텀 드리블을 성공시키는 #축알못 이었던 것이었다.

축구하는 나의 상상 속 모습.

축구하는 나의 실제 모습.

#사커캠프 는 축구는 좋아하지만, 오랄축구 축구를 입으로만 하는 분들과 팀을 위해 제공될 #온라인플랫폼 이다. 정식 출시일은 아직 결정되지 않았지만 2023년에 많은 분들에게 도움이 되는 #서비스 로 런칭되기를 희망하며, 지금 현재 #노원구 수락산 스포츠타운에서 매주 목요일 20시~22시에 #팀인큐베이팅 서비스를 시범 운영 중에 있다.


앞으로 사커캠프의 다양한 스토리를 공유해 보고자 한다.

사커캠프

혼자 배우는 축구는 그만. 축구 경기를 더 즐겁게 할 수 있는 기회를 팀과 개인 모두에게 제공해 드립니다.

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이지수

이지수

2022년을 되돌아보며

뒤늦은 연말회고입니다. 2022년에는 사회에 첫 발을 내딛으며 새로운 사람들을 주변에 둘 수 있었습니다. 주변 사람이 바뀌고 난 뒤 환경의 변화를 경험했고, 그로 인해 크게 성장할 수 있었습니다. 1년간 얻은 레슨을 정리해보았습니다.

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2022년에는 두 가지 큰 변화가 있었다. 우선, 무언가를 보는 방식이 바뀌었다. 사소한 일에서 시작해 업무 하나하나와 더 큰 단위의 프로젝트, 더 넓게는 인생에서까지 무엇이 진짜로 중요한지를 챙기게 되었다. 두번째로는 주변 사람이 바뀌었다. 현재 멘토로 계시는 팀장님을 만나게 되고, 팀에 조인했다. 내가 만나고 어울리는 사람의 풀이 팀장님을 중심으로 바뀌었다. 주변 사람의 변화는 환경의 변화로 이어졌다.

환경과 생각의 변화를 통해 배운 것들은 세 가지로 정리해봤다.


1/ 일하는 법을 배웠다.

모든 업무는 문제를 해결하고 커뮤니케이션하는 것으로 일맥상통한다. 어떤 업무든 도달하고자 하는 목표를 설정하고 이를 위한 방법을 찾아 실행하는 것으로 귀결되기 때문이다. 많은 조직에서 기획, 개발, 디자인, 마케팅 등 여러 도메인으로 나눠 처리하지만 결국 문법만 다를 뿐 모두 문제를 해결하는 걸 목표한다. 예컨대, 디자인은 그냥 예쁜 시안이 좋은 디자인이 아니고 기획 의도에 적합한 시안을 만드는 것이 좋은 디자인이다. 마케팅은 단순히 아무 고객이나 데려오는 것이 좋은 마케팅이 아니고 의도한 고객을 데려오는 것이 좋은 마케팅이다. 이렇듯, 주어진 문제를 깊이 있게 고민하고 잘 풀어내는 것이 일 잘하는 게 된다. 그래서 문제해결이 모든 업무의 본질이고 꽃이다.

문제해결은 1)WHAT, 2)HOW, 3)WHY 세 가지로 구성된다. 1)WHAT은 어떤 문제를 풀 것인지 문제를 정의하는 부분이고, 2)HOW는 정의한 문제를 어떻게 해결할 것인지에 부분이다. 3)WHY는 WHAT과 HOW를 각각 검증하고 둘의 징검다리 역할을 한다. 문제를 해결하는 일은 각각을 한 사이클로 반복한다.

WHY가 가장 중요하다. 좋은 조직은 WHY로 시작해 WHY로 끝난다. 구성원들의 다양한 생각과 관점은 WHAT과 HOW를 통해 드러나더라도 결국 WHY가 모든 생각을 연결한다. 왜 이 문제를 풀어야 하는지, 왜 이 문제가 중요한지, 왜 이러한 방식으로 문제를 풀어야 하는지... WHY는 논리의 또 다른 이름이고, 협업의 기반이 되는 설득의 문법이다. 그래서 좋은 인재는 명확한 기준을 갖고 당연한 것을 당연시 여기지 않으며, 좋은 조직은 다양한 생각을 연결하는 높은 WHY 밀도를 갖춘 조직이다.

문제 잘 풀기만 하면 빨리 갈 수 있어도 멀리 가기는 어렵다. 다른 사람하고 같이 잘해야 한다. 같이 잘하려면 좋은 커뮤니케이션도 할 수 있어야 한다. 어떤 문제를 풀어야 하는지, 왜 풀어야 하는지, 어떻게 풀어야 하는지가 전달될 때 그 생각의 가치가 비로소 입증된다. 복잡하게 말하는 것, 어렵게 말하는 것, 생각의 흐름대로 말하는 것 모두 피해야 한다. 나만의 생각을 다른 사람은 모르기 때문에 쉽고 명확하게 전달해야 한다. 내 생각을 올바르게 표현하고 설득하는 것도 일이다. 좋은 커뮤니케이션이 좋은 인재들을 이어 좋은 조직을 만든다.


2/ 사업을 배웠다.

“팀장님이 가진 관점을 접하고, 팀장님으로부터 사업을 배우고 싶습니다.” 팀장님과의 첫 대면에서 했던 말이다. 그땐 사업이 단순히 돈을 버는 일이라고 생각했다. 아니, 사업에 대한 정의조차 명확하지 않았다. 지금은 생각이 많이 바뀌었다. 변화를 돌아보는 차원에서 지금 내가 생각하는 사업은 무엇인지 정리해봤다.

사업은 무언가를 만들고 시장으로부터 돈을 벌어 들이는 일이다. 모든 것이 돈으로 거래되는 세상에서 사람들은 자신이 가진 돈으로 무엇을 살지 선택한다. 그래서 사람들이 무언가를 산다는 것은 사람들의 삶에서 그것이 얼마나 영향력 있는지 혹은 얼마나 가치 있는지를 나타내는 지표가 된다. 간단히 말해, 기존에 있던 것보다 더 나은 것을 만들거나 세상에 없던 새로운 것을 만드는 일이다.

새로운 것을 만드는 건 무진장 어렵다. 하지만 무엇을 만들든 간에 결국 사람이 하는 일이다. 실제로 세상이 필요로 하는 물건을 만드는 일이고, 만든 물건의 결과가 입증될 때까지 버텨내야 하는 일이고, 만들어낸 물건이 계속 공급될 수 있도록 판을 짜는 일이다. 그래서 무엇을 만드느냐가 중요한 게 아니라, 누가 만드느냐가 중요하다. 혼자 할 수 있는 일이 아니라, 누구와 하느냐가 중요하다.

사업은 무언가를 파는 일이다. 조직 밖에서는 고객을 대상으로는 가치를 팔아 돈을 얻고, 조직 안에서는 미래에 대한 비전을 팔고 타인의 협력을 얻어내는 일이다. 파는 일은 본질적으로 무언가를 내어주고 제값을 받는 거래이고, 양자합의를 기본으로 한다. 서로가 서로를 선택해야 한다는 의미다. 그리고 서로가 서로를 선택하려면 신뢰가 기반해야 한다. 고객에게는 우리가 제공하는 가치에 대한 신뢰를 주고 받고, 동료에게는 함께 만들어갈 미래에 대한 신뢰를 주고 받는다. 그래서 사업은 사실 주고받는 선택의 기반이 되는 신뢰가 가장 중요한 일이다.


3/ 인생을 배웠다.

삶은 그 사람이 가진 믿음의 총합이다. 인생은 믿음의 총합을 기르는 여정이라고 할 수 있다. 세상에는 사람수 만큼이나 많은 믿음과 꿈과 생이 있다. 걔중에는 믿음이 꽃피운 삶도 있고 그렇지 않은 삶도 있을 것이다. 단 한 번 주어지는 여정 안에서 나만의 믿음을 꽃피우기 위해선 두 가지가 있어야 한다.

올바른 인간관계를 맺어야 한다. 세상은 우리의 인생으로는 매우 단편적인 일부밖에 담아내지 못할 만큼이나 거대하다. 그래서 나의 믿음과 내 삶이 향하는 방향에 공감해주고 도움줄 조력자를 만들어야 한다. 짧지 않은 여정을 계속 이어가려면 등 떠밀어주고 같이 걸어줄 사람이 필요할 때가 있다. 

실력을 갖춰야 한다. 세상은 다양한 질서에 의해 돌아간다. 질서에는 사람이 만든 것과 자연에 의한 것, 그리고 보다 심도 있는 차원의 것도 있다. 실질적으로 무언가를 이뤄내기 위해서는 세상의 질서에 맞서야 하는 순간도 찾아온다. 어떠한 상황이 주어지든 간에 질서에 간섭할 수 있는 힘을 갖춰야 나만의 믿음을 온전히 실현할 수 있다.

물론, 기존의 질서를 뒤바꾸거나 새로운 무언가를 만들어 내는 것만이 인생은 아니다. 하지만 새로움 없는 도전을 하고 있고나 혹은 누군가 만들어 놓은 길을 걷고 있다면 그것이 자신의 길인지는 다시 한 번 확인해봐야 할 것이다. 사람들은 모두가 다르고 저마다의 기질과 배경, 생각을 바탕으로 각자 다른 꿈을 갖는다. 이 세상에 똑같은 사람은 없다.


내가 추구하는 믿음을 단단하게 다지고, 뾰족하게 다듬어야 한다. 실력으로 내가 믿는 가치를 입증할 때 세상은 반응한다. 리스크와 책임지는 것을 두려워 말자. 실패를 회피하며 이룰 수 있는 것에는 명확한 한계가 있다. 책임지고 스스로 결정할 수 있는 사람이 되자. 확고한, 떳떳한 사람이 되자.


서브스택 블로그에도 많이 놀러와주세요! (링크)

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임용진

임용진

인공지능도 사람의 마음을 읽을 수 있을까?

  1. 인공감성지능이란?

​

​

▣ 인공감성지능이란? 

​

▪ 인공지능(Artificial Intelligence: AI) + 감성지능(Emotional Intelligence)을 인공감성지능이라 함


▪ 인공지능에 감정, 공감, 윤리, 비판적 사고 등을 불어넣는 작업, 인공지능 기술자들의 목표


▪ 인공감성지능은 인공지능의 가치와 그 쓰임새에 있어 중요한 차별화 요소

➪ 인공감성지능은 감성지능과 인공지능의 결합으로, 인공지능 혹은 로봇이 스스로 가지고 있는 감정을 통해 사람처럼 자신과 타인의 감정을 구별하고, 새로운 사고와 행동을 결정하는 감정의 근거를 도출하는 것



▣ 감성 컴퓨팅이란?

​

▪ 인간의 감성을 인지하고 해석할 수 있는 인공지능 기반의 시스템 개념을 감성 컴퓨팅 (Affective Computing: AC)이라고 함

​

▪ 물리적/감각적 자극으로부터 사람들이 보이는 심리적인 반응을 인지하여 인간과 컴퓨터 간의 상호작용에 활용하기 위한 기술

​

▪ 2022년이면 인공지능이 인간의 감정을 이해해 지금보다 한층 더 적극적인 교감을 할 것

​

▪ 하지만, 현실은 대부분 인간과의 상호작용에서 감정을 인지하는 감성 컴퓨팅 기술에만 집중

※ 시장 조사 전문기관 가트너(Gartner)는 감성 컴퓨팅을 새로운 비즈니스 생태계 조성 가능성을 가진 잠재적 기술로서 인식

​


※ 감성지능의 주요 구성요소​

​

​

​

① 자기 인식 능력(self-awareness):

자신의 기분, 감정, 취향 등 이러한 것이 타인에게 미치는 영향을 분명히 이해하는 능력

​

② 자기 관리 능력(Self-management):

성취 지향성, 적응력, 정서적 통제력, 긍정적 관점 등을 관리하는 능력

​

③ 관계 관리 능력(Relationship management):

갈등 관리, 코칭 및 멘토링, 영향력, 고무적 리더십, 팀워크 등 인간관계를 형성하는 능력

​

④ 타인 인식 능력(Social awareness):

타인의 감정/시각을 헤아리고 관심을 보일 수 있는 능력과 다른 사람들의 감정적인 반응에 대응해 처리하는 능력

​




▣ 인공감성지능 주요 기술요소 동향


▪ 감정 인식기술은 딥러닝, 신경망, 빅데이터 등 인공지능의 핵심 기술들을 기반으로 안면인식(Facial expression), 언어인지(Speech Recognition), 동작 인식(Gesture Recognition), 생체인식(Biometrics) 등을 통해 진행


▪ 하지만 인공감성지능은 위와 같은 감정 인식과 더불어 감정 생성(emotion generation), 감정 증강(emotion augmentation) 기술이 더해졌을 때 비로소 인공지능이 인공감성지능으로 거듭날 수 있음



▣ 인공감성지능을 위한 3가지 주요 기술

​

​

① 감정 인식 기술

▪ 어쿠스틱 스피치, 말하고 쓰기의 언어적 내용, 얼굴 표정, 몸의 자세나 움직임, 걸음걸이, 심박수, 피부전도, 뇌 활동과 같은 생리학적 신호 등을 분석하여 감정 상태를 인식

※ 관련연구 : Deep end-to-end 학습기술 개발에 초점을 맞춘 연구가 진행

​

​

② 감정 생성 기술

▪ 감정 생성은 기계에 감정을 합성(synthesizing)하는 것 

▪ 감정을 합성하는 것은 기계가 실제 감정이 있는 것처럼 보이거나, 인간이나 동물의 감정과 유사한 내부 메커니즘을 가지고 

있는 것처럼 만드는 것

▪ 예컨대, 감정이나 상황에 따라 다양한 어조와 속도로 합성하거나, 감정 상태를 나타낼 수 있도록 필요한 동작 등을 합성하는 

과정이 요구

※ 관련연구 : 감정적 스피치 생성을 위한 WaveNet과 같은 Deep-learning 기반의 연구가 증가

​

​

③ 감정 증감 기술

​

▪ AI 기반 감성증강 기술은 인식 단계, 이해 단계, 표현 단계의 세 가지 단계로 구성


- 인식 단계에서는 Text, 음성, 표정, 행동 및 동작, 생체신호 등을 인식하여 디지털화


- 이해 단계는 추론 모델을 기반으로 인식 단계의 디지털화 신호를 통합하여 감정이나 감성 상태를 파악하고 개인 맞춤형으로 소통하는 방법을 탐색


- 표현 단계에서는 음성, 동영상, 로봇 등의 다양한 매체를 활용하여 개인에게 소통 방법을 실현

​


▣ 인공감성지능 적용사례



​* 반드시 인간처럼 감정을 표현하는 것이 아닌 인간의 감정을 분석하여

인간과 상호작용하는 것을 인공감성지능 기술이라 할 수 있음






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Cassie Jeong

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여러분의 생산성툴 후기를 알려주세요!

안녕하세요 넥스트유니콘 PM Cassie입니다.

우리 기업에 필요한 서비스를 찾을 수 있도록 도와드리는 유저스픽이라는 서비스를 운영하고 있는데요, 서비스 선택에 도움이 될 수 있도록 리뷰라는 기능을 적극 활용하고 있습니다.


✔️ 만약에 여러분이 생산성툴 도입전에 미리 알았더라면 좋았을 내용이 있나요?

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박샤넬로

박샤넬로

프로세스보다 중요한 것은 결국 '사람'이라는 사실


좋은 기회로 슈퍼코더 대표님의 개발 애자일 특강을 

들을 수 있었다. PM으로서 다시금 애자일과 스프린트의

중요성과 더불어 성공적으로 진행하기 위해서는 참여하는

개발팀들이 '동기부여'를 지속적으로 전달해야하는 것을 

알 수 있었다. 


결국, 프로덕트는 '사람'이 만드는 것이기 때문이다. 

늘 그렇지만 쉽게보여도 쉬운 부분은 아닌것 같음을 

다시 한번 느낄 수 있었다. 


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박준서

박준서

바다 Bada

문화예술을 사랑하는 당신을 위한 소셜 미디어

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서창우

서창우

실패의 기록 2 - 공연.. 좋아하시냐구요?

안녕하세요, 매버릭스 팀의 대표 서창우라고 합니다.

오늘은 실패의 기억 1 - 코알라와 크리스마스 에 이어서

두 번째 실패에 대해 적어보려고 합니다. 두 번째 실패는 지금까지 겪었던 7번의 실패 중 가장 긴 시간 동안 진행했던 프로젝트였습니다. 약 1년 반 정도 사이드로 진행하며 예비창업패키지까지 선정되었던 프로젝트였죠. 긴 시간 동안 서비스를 운영했고, 나름의 성과도 있었기 때문에 그만두려니 아쉬웠던, 그런 아픈 손가락이었습니다. 그렇지만 결단을 내릴 수밖에 없었고 이제는 좋은 추억으로 남겨두려고 하고 있어요.

공연 좋아하시나요?

지난 취미 추천 프로젝트를 끝내고 돈까스집에서 다시 만난 저희 팀은 무엇을 할지 이야기를 시작했습니다. 그 당시 팀이 재밌어 하는 걸 해야한다는 생각이 많았던 저는 별 생각 없이 공연이라는 아이템을 생각했습니다. 저를 제외한 나머지 팀원들이 모두 공연을 좋아했거든요. 아무 생각 없이 내뱉은 말이 이렇게 커질 줄은 그때는 몰랐습니다..

공연 OTT를 만들자!

처음 제가 가져갔던 아이디어는 공연 OTT를 만들자는 것이었습니다. 이 아이디어를 시작했던 2021년은 넷플릭스, 디즈니플러스, 왓챠 등등 OTT가 한창 핫했던 시기였고, 저는 공연으로 어떤 재밌는 걸 만들 수 있을까 고민하다 공연 OTT를 만들어서 모든 사람이 공연을 싸게 볼 수 있게 해주자라는 생각을 했었죠. 너무 순진한 생각이었지만, 아이디어 자체는 그럴싸하게 들렸습니다.

모든 팀원이 아이디어에 공감을 했고, 다들 공연을 좋아했기 때문에 결정까지는 그렇게 오래 걸리지 않았습니다. 작게 검증하기 위해 저희는 공연 뉴스레터로 사람들이 공연 콘텐츠에 얼마나 관심이 있는지 확인하려고 했습니다. 그렇게 공연 뉴스레터 '오글'이 시작됐습니다.

뉴스레터, 인스타, 그리고 앱까지

뉴스레터로 시작된 오글은 인스타그램에도 공연 관련 콘텐츠를 올리며 다양한 잠재 고객들을 모았습니다. 그리고 저희는 그 고객들과 여러 공연 관계자들을 인터뷰하며 공연계에는 어떤 문제가 있는지 파악하기 시작했습니다.

저희가 인터뷰를 하며 느낀 점은 OTT를 하기는 너무 어렵겠다는 것이었습니다. 사람들이 원하는 해외 공연의 라이센스를 따오는 것이 스타트업으로서 불가능에 가까워 보였습니다. 저희는 치열한 토론 끝에 피봇을 결정했고, 공연 팬이라면 많이 사용하고 있던 티켓북 앱을 만들어 공연 플랫폼으로 확장하며, 천천히 OTT로 나아가는 것으로 방향을 정했습니다.

그렇게 각자 학교와 회사를 다니며 사이드로 오글 프로젝트를 진행했고, 10월부터 1월까지 3개월 간 오글 앱을 만들게 됐습니다. 2022년 1월, 앱이 완성되어 사전신청을 받았던 200분의 고객들에게 메일을 보냈고, 오글의 클로즈 베타 테스트가 시작되었습니다.

이게 PMF..?

초반에는 반응이 꽤 좋았습니다. 마케팅비를 1원도 안쓰고, 바이럴로 고객들이 빠르게 들어왔습니다. 2개월 동안에 1000명의 사용자가 가입했고, 클로즈 베타였기 때문에 초대코드를 받고 싶다는 DM이 매일 왔습니다.

저희는 이게 "설마 PMF?"라는 이상한(?) 생각을 하고 있었고, 솔직히 기분이 좋았습니다. 빠르게 사용자를 늘려서 티켓 판매도 하고, OTT도 하고, NFT도 하고 꿈을 키워 나갔죠. 이 지표를 가지고 저희는 예비창업패키지에도 도전했고, 덜컥 선정되어 5000만원 정도의 자금을 확보할 수 있었습니다.

진짜 공연 좋아하시나요?

꽤 여러가지 성과를 거뒀고, 재밌었던 기억입니다. 아직 오글 앱은 운영하고 있긴 하고, 고객들도 사용하고 있습니다. 하지만 저희는 오글을 실패라고 생각하고 있죠.

당시 저희는 그냥 팀원들이 좋아한다는 이유만으로 시장에 대한 이해와 고민 없이 아이템을 정했고, 이게 큰 실수였습니다. 우선 계속 조사를 하고, 인터뷰를 할 수록 공연이라는 시장은 굉장히 진입하기 어려운 시장이었습니다. 티켓 판매의 70%는 인터파크가 과점하고 있는 상태였고, 구조적으로 공연 제작사들은 인터파크에 홍보를 맡길 수밖에 없는 상황이었습니다. 이런 시장을 혁신하는 데 들이는 노력에 비해 가져갈 수 있는 시장의 크기와 성장도 그렇게 매력적으로 다가오지 않았습니다.

이런 시장을 혁신하는 것이 스타트업이 할 일이라는 생각은 합니다. 하지만 무엇보다 중요했던 것은 그 정도로 저희 팀이 공연을 좋아하는 것은 아니였던 것입니다. 단지 취미였고 공연을 가끔 보며 즐기면 충분한 정도였지 공연계를 바꾸겠다라는 큰 비전을 지속할 수 있는지는 의문이었습니다. 심지어 저는 공연을 그렇게 좋아하는 사람도 아니였죠.

그렇게 저희는 오글이라는 사업을 우리가 지속할 수 있을지에 대해 진지하게 이야기를 했고, 스타트업으로서 우리가 해야할 일은 아니다라는 결론을 내렸습니다.

배운 점

이 과정에서 저희 팀이 배웠던 것은 시장의 중요성이었습니다. 시장이 가지는 힘은 매우 큽니다. 이런 말이 있죠. 좋은 시장에서 나쁜 팀은 어느 정도 성공하고, 나쁜 시장에서 좋은 팀은 성공하지 못하며, 좋은 시장에서 좋은 팀은 위대한 성공을 거둔다. 이 말처럼 시장이 사업의 성공에 가지는 중요성은 엄청나다고 생각합니다.

하지만 지금 당장 시장이 작더라도 꾸준히 지속하여 좋은 시장을 스스로 만들어 내는 기업들도 있죠. 대표적인 사례로는 아이디어스가 있을 것 같습니다. 이런 기업들은 아마 그 시장에 엄청난 비전과 믿음이 있었기에 10년 이상 지속할 수 있었다고 생각합니다. 그렇기 때문에 시장 자체도 중요하지만 시장과 팀의 적합성, Team-Market Fit도 엄청나게 중요한 요소라는 생각을 하였습니다.

이렇게 시장 자체의 크기와 성장성, 혹은 Team-Market Fit 적어도 이 두가지 중 하나는 갖추고 있어야 스타트업이 진입하기 적합한 시장이라는 것을 배웠고, 저희는 이후의 도전들은 이런 요소를 고려하여 아이디어를 검증하게 되었습니다.


Ogle

리뷰 기반 공연 티켓북 어플리케이션

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나무영

나무영

오늘은 소소한 소개?하나 해도 될까요?

안녕하세요!

모두모두 모두의 AI 클럽에 작년에 했던 활동에 대해

소소한 소개 더 해볼까 합니다.


지난 가을의 끝자락과 겨울의 초입, 저에게 일어난 일은 아니었지만 #1029이태원참사 로 마음이 많이 아프고 일상에서 거의 반쯤 손을 놓아버린 상태였었어요.

그래도 아픔을 딛고 저의 활동에 관심을 갖는 어떤 소식들이 들려 조금씩 조금씩 아이디어를 발전시켜 보았습니다.


<제 3회 예술데이터가 바꾸는 세상 공모전>에서 많은 분들의 도움을 받아 조금 쑥쓰럽지만, 대상을 수상했어요.

작년에 또 우연히 만난 해커톤에서 뚝딱뚝딱 노코드로 티저를 만들기도 했고요.

지금은 알파 형상을 만들기 위해 인공지능 어떤 녀석인지!! 미지의 세계를 탐험하고 있답니다. (배움의 고통... ㅎㅎ)


은둔형외톨이들을 위한 인공지능 문화추천사 똑똑, 혹시 그 이야기 들어보지 않으실래요?


https://ebooktree.oopy.io/ask

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인공지능 문화추천사 똑똑

22-11-27 티저사이트 오픈!!

https://ebooktree.oopy.io/ask


https://lab.arko.or.kr/contents/datacase/view/15

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아르코 데이터랩

아르코 데이터랩

https://lab.arko.or.kr/contents/datacase/view/15


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이보민

이보민

창업가는 사업을 되게 하기 위해 가지고 있는 모든 것을 써야 해요

창업을 두 번 한 창업가이자, 데이터 분석가 김민주입니다

Q. 안녕하세요! 민주님, 자기소개를 부탁드립니다.

안녕하세요 김민주 입니다. 대학 졸업 후 공유 주거 스타트업 창업을 했고요. 이후 데이터 분석가로 전향해 일을 하다가 데이터리안을 창업해 일을 하고 있습니다.

고양이와 살고 있고 여름을 좋아하고 퀴즈 맞히기에 희열을 느끼는 사람입니다.

 

민주님 반려묘 토끼

 

Q. 창업을 두 번이나 하셨다고요? 첫 번째 회사는 어떤 회사였나요?

공유 주거 스타트업에서 셰어하우스를 만들고 운영하는 일을 했어요.

처음 창업을 했을 때, 셰어하우스가 막 알려지기 시작하던 때였는데요. 혹시 청춘시대라는 드라마 아세요? 셰어하우스에 사는 대학생들이 주인공인 청춘 드라마인데, 그 드라마가 그때쯤 했어요.

셰어하우스는 장단점이 아주 뚜렷한 주거형태인데요. 넓고 쾌적한 공용공간을 저렴한 가격에 함께 쓸 수 있다는 장점이 있는 대신 다른 사람들과 함께 생활해야 한다는 단점이 분명해서 누구에게는 아주 이상적인 주거 형태겠지만, 누군가에게는 또 아닐 수 있어요.

저희는 통학하는 대학생들을 타깃으로 대학가에서 셰어하우스를 운영했는데요. “통학하는 대학생"으로 타깃을 정하게 된 이유는 아무래도 지방에서 온 학생들은 기숙사에 많이 들어가기도 하고, 학년이 올라갈수록 결국 자취를 선호하게 돼요. 그런데 1시간 반 ~ 2시간 정도 통학하는 학생들은 주말이면 본가에 쉽게 갈 수 있고 방학에는 더더욱 학교 근처에 남아있을 이유가 없잖아요. 그러니 계약기간이 긴 원룸 같은 형태는 부담스럽고, 아무리 풀옵션이라고 해도 멀티탭, 수저 같은 세세한 생활용품은 각자 준비해야 하니까 그것도 부담스럽고요. 그래서 처음에는 저도 셰어하우스가 그냥 대학생들을 위한 서비스다라고만 생각했었는데, 운영을 하다 보니 장거리 통학생으로 타깃이 뾰족해졌습니다.

 

 

‘사업에 필요한 일은 다 하는 사람’으로 첫 커리어를 시작했어요

Q. 첫 번째 창업하셨을 때는 주로 어떤 일들을 하셨었나요?

포지션이 정해져있는 게 아니었기 때문에 필요한 일은 다 했어요. 언젠가 저를 소개할 일이 있었을 때 “도배부터 회계까지” 이렇게 쓴 적이 있었는데 그게 정말 제가 한 일들이었어요. 매물을 알아보고 셰어하우스로 꾸미고 입주민을 모집하고 계약하는 일도 했고요. 시설 관리하고 CS와 운영 업무도 했고요.

그때가 갓 대학교 졸업하고 나서 였으니까 뭘 알았겠어요. 그래도 맨땅에 부딪치며 다양한 일들을 해본 덕분에 모르는 것도 배워서 하면 되겠지 하는 배짱이 생긴 것 같아요. 나중에 돌아보니 그 다음에 일을 할 때도 그 때의 경험이 많은 도움이 됐던 것 같습니다.

 

 

제가 겪은 문제를 직접 해결해보고 싶었어요

Q. 왜 창업을 하셨었나요?

창업을 하고 난 후 정말 많이 받았던 질문이에요. 마지막 학기를 앞두고 학교 근처에서 방을 구한 적이 있었는데요. 말도 안 되는 컨디션의 방이 월세 50, 60씩 하는데, 아무리 봐도 그 돈 주고 그런 방에 살고 싶지가 않더라고요. 그게 6년 전이었는데요. 제가 본 방들 중에는 곰팡이가 벽 가득 피어있는 방도 있었고요. 복도에 쓰레기가 제대로 치워져있지 않거나, 한옥 주택에 딸린 바깥채인데 신발을 신고 화장실에 가야 하는 곳도 있었고요. 딱 봐도 외풍이 너무 심해 보이는 방도 있었고요. 한평도 채 안 되어 보이는 방도 있었습니다.

너무 힘들어서 진짜 한숨만 나오더라고요. 그러다가 개인이 운영하는 셰어하우스에 가보게 됐는데요. 너무 쾌적해서 감동이 밀려오는 거예요. 방 3개짜리 오래된 아파트의 방 하나를 쓰는 거였는데요. 삶의 질이 너무 차이가 나는 게 눈에 보였어요. 심지어 앞서 알아본 비싸고 컨디션 안 좋은 방들과 비슷한 가격대였거든요. ‘아, 셰어하우스가 대학가에서 유효한 주거형태일 것 같다’라는 그때 생각을 처음 하게 되었습니다.

그리고 얼마 지나지 않아서 운 좋게도 같이 사업을 할 동료를 주변에서 찾았고, 사업을 시작하게 됐어요. 제가 너무 필요하다고 생각했던 아이템이니까 이건 꼭 잘 될 것 같다고 생각했고요. 신나서 가슴이 쿵쿵 뛰었었죠.

 

민주님께서 운영하셨던 셰어하우스

 

 

창업 후 취업, 넥스트 스텝을 위해 공부하는 시간이었어요

Q. 본인의 페인 포인트에서 시작해서 창업까지 이어졌다는 게 정말 재미있는 지점인 것 같아요. 그런데 민주님은 창업가로만 일을 하셨던 건 아니었죠. 셰어하우스 창업 후 데이터 분석가로 취업을 하셨던 것으로 알고 있는데요. 혹시 창업 후에 취업을 하게 된 이유가 있으신가요?

처음 창업을 했던 회사가 더 큰 스타트업에 합병이 되었고, 그 회사에서 팀원으로 10개월 정도 일했어요. 합병을 하기로 결심한 이유도 일을 배우고 싶기 때문이었는데요. 대학 졸업하고 바로 창업을 해서 다른 사람들은 어떻게 일을 하는지 전혀 모르는 상태였으니까 내가 지금 맞게 하고 있는 건지도 자신이 없고 잘 모르겠더라고요. 그래서 일을 배우고 싶다는 생각이 컸었습니다. 합병되고 나서 실제로 많이 배우고 성장했고요.

그러다가 퇴사를 하게 되었는데요, 그때도 언젠가 다시 내 사업을 하고 싶다는 생각은 있었어요. 그렇지만 그 당시에는 아직 다음 창업을 하기에는 부족한 점이 많다고 생각했어요. 제가 직접 보고 경험해 본 스테이지까지는 다음번에 조금 더 쉽게 갈 수 있겠지만, 그 이상으로 가기는 어렵겠다는 생각이 들더라고요. 그래서 다시 창업을 했을 때 전에 창업했을 때보다 더 멀리 가려면 거기가 어딘지, 거기서는 어떻게 살아남아야 하는지 미리 알아야겠다는 생각을 했습니다.

 

스타트업을 흔히 로켓이라고 말하잖아요. 빠르게 성장하는 그런 스타트업에서는 어떤 사람들이 일하고, 그 사람들은 무슨 생각을 할까, 어떻게 일을 할까 궁금했어요. 그리고 그걸 바로 옆에서 배우고 싶다는 마음이 가장 컸기 때문에 그런 회사에 들어가 보고 싶었고요. 그래서 취업 준비를 하고 일할 회사를 결정할 때 가장 중요하게 생각했던 점이 배우고 싶은 사람이 있는가, 실제로 일하면서 내가 그 사람에게 배울 수 있는가였습니다.

제가 데이터 분석가로 일했던 회사는 입사 당시 15명 정도의 작은 규모의 스타트업이었고요. 더 큰 회사에 가는 것보다 작은 규모의 회사에 가면 대표님에게 직접 배울 기회가 많을 거라고 생각해서 그 회사를 선택했어요. 실제로 같이 일을 하면서 많이 배웠습니다. 업무적으로도, 인간적으로도요. 그리고 그 회사에서 배운 것들이 두 번째 창업, 데이터리안을 성장시켜나가는 데 큰 도움이 되었어요.

업무적으로 작게는 문서 작성 스킬도 직접 많이 보고 배울 수 있었고요. 일을 하는 태도에서도 많이 배웠습니다. 함께 일하는 사람들이 기분 좋게 업무를 끝까지 완수할 수 있도록 끌고 가는 에너지가 대단한 분이었어요.

또 인간적으로도 정말 많이 배웠는데요. 제가 입사 초기에 작지 않은 실수를 해서 혼난 적이 있었는데, 감정적으로 얘기하지 않으시더라고요. 감사하기도 했지만, 그런 사람을 처음 봐서 너무 신기했어요.

아까 얘기했던 것처럼 좋은 것, 멋진 것을 지향점으로 삼고 싶어도 내가 본 것, 겪은 것 외에는 상상하기 힘들잖아요. 저도 그전까지는 누구처럼 되고 싶다 하는 롤 모델 같은 게 딱히 없었는데 그 대표님과 일하면서는 몇 년 뒤에 저 사람처럼 되고 싶다고 생각했어요.

 

 

적절한 피드백이 중요하다는 걸 깨달았어요

Q. 너무 좋은 경험을 하셨네요. 혹시 대표님과 있었던 에피소드 중에 기억에 남는 에피소드가 있으신가요?

제가 다니고 있을 때는 아직까지 회사가 작은 규모였기 때문에 대표가 직접 처리할 일이 정말 많았는데요. 그 와중에 일대일 면담을 하시더라고요. 처음 했던 면담은 제가 한 실수 때문이었는데요. 그 이후에도 주기적으로 구성원들에게 피드백을 주셨어요.

저도 그다음에 한번 더 면담을 했던 적이 있었는데요. 앉자마자 칭찬을 막 해주시더라고요. 아주 구체적으로요. 계속 체크하지 않아도 한번 준 일은 알아서 잘 한다, 그리고 커뮤니케이션을 잘한다는 게 제가 받은 피드백이었어요. 그리고 앞으로는 좀 더 적극적으로 의견을 내면서 팀 내에서 성장했으면 좋겠다는 이야기도 하셨어요.

기분은 좋았는데 엄청 낯설더라고요. 그전에 일했던 회사에서는 누구도 저에게 그렇게 시간을 내서 피드백을 주지 않았거든요. 일단 저는 그 얘기들을 듣고 안도했습니다. 사실 칭찬을 받았던 것들 중 태스크 관리는 제가 정말 어렵게 어렵게 하고 있는 거였거든요. 그런데 지금 충분히 잘 하고 있다는 피드백을 받으니까 ‘아, 이만큼 하면 되는구나’라는 생각이 들어서 안심했던 것 같아요. 그리고 커뮤니케이션에 대한 이야기는 새로웠는데요. ‘아, 내가 이런 걸 잘하는 사람이구나, 여기에 내 강점이 있구나’를 발견하게 됐어요. 그전까지 저한테 부족했던 게 뭐였는지 정확하게 몰랐는데, 적절한 타이밍에 적절한 피드백을 받는 게 필요했다는 것을 그때 알게 됐습니다.

이렇게 좋은 피드백을 받았던 경험이 데이터리안에서 SQL 데이터 분석 캠프를 운영할 때도 도움이 많이 되고 있습니다. SQL 데이터 분석 캠프에서는 수강생분들이 개인 프로젝트를 해서 올려주시면 피드백을 해드리고 있는데요. 종류가 조금 다르긴 하지만, 제가 좋은 피드백의 힘을 알기 때문에 프로젝트 피드백을 드릴 때에도 좀 더 조심스러워지는 것도 있고 어떻게 하면 도움이 되는 피드백을 드릴 수 있을까 고민을 하게 되더라고요. 수강생분들 중에 캠프를 듣는 8주 동안 프로젝트 4개를 하신 분이 있었는데요. 그전 프로젝트에 해드렸던 피드백이 다음 프로젝트에 반영이 되면서 점점 성장해나가는 모습을 보면서 뿌듯하고 정말 놀랐던 기억이 있습니다. 피드백이 이렇게까지 영향을 줄 수 있구나 하고요.

 

SQL 데이터 분석 캠프 프로젝트 피드백 중 일부 캡쳐

 

 

주어진 업무에서 한 발 더 나아가 업무 범위를 넓혔어요

Q. 직장인으로서 민주님은 어떤 일들을 하셨나요?

이것도 비하인드 스토리가 있는데요. 데이터리안 창업 전에 일했던 회사에서는 사실 퍼포먼스 마케터 포지션으로 면접을 봤어요. 당시에 저는 데이터 분석가로 업무를 하고 싶었는데요. 데이터 분석 경력이 없으니 신입으로 지원해야 한다고 생각을 했습니다. 그런데 생각보다 신입 데이터 분석가를 뽑는 곳이 그렇게 많지 않더라고요. 그래서 그냥 제가 넣을 수 있는 포지션은 다 넣어봤어요. 마케터, 운영, 분석가 등등 여러 직무 채용공고에 지원을 했었고요. 대신 마케터나 운영 직무여도 데이터를 보면서 업무를 하면 좋겠다는 설명이 쓰여있는 공고 위주로 지원을 했습니다.

그래서 이전 회사 면접을 볼 때에 퍼포먼스 마케터 면접이었지만 데이터 분석 프로젝트도 보여드리고, 분석 업무를 하고 싶다는 의지를 많이 어필했고요. 경영진분들이 데이터 분석의 중요성을 알고 계신 분들이어서 결국 퍼포먼스 마케터 겸 데이터 분석가로 입사하게 되었어요.

제가 했던 일은 퍼포먼스 마케팅 집행, 성과 분석, 대행사와 커뮤니케이션, SEO, GA, GTM 세팅, 뉴스레터 발송과 같은 마케팅 업무들도 했었고요. 데이터 추출이나 분석 업무도 했었어요. 그중에서도 마케팅 데이터 분석을 위해서 필요한 GTM 세팅 같은 것들은 처음 해보는 거였는데요. 사내에 저한테 뭘 알려줄 수 있는 분도 안 계셔서 GA 공식 문서에 나와있는 튜토리얼 보고 따라 하고 구글링도 엄청 했던 것 같아요. 이런 경험이 저희가 최근에 론칭한 GA4 데이터 분석 캠프 커리큘럼을 만들 때 도움이 많이 됐던 것 같습니다. GA를 혼자 힘들게 공부했던 과거의 저를 떠올리면서, 수강생분들이 이런 부분을 궁금해하시겠지, 어려워하시겠지 생각하며 커리큘럼을 만들 수 있었어요.

 

 

데이터 분석을 통해 답을 얻고 싶었어요

Q. 민주님이 데이터 분석을 공부하게 된 계기는 무엇이었나요? 왜 데이터 분석가로 취업을 해야겠다고 생각하셨나요?

첫 번째 창업 당시 답답했던 게 있었어요. 저는 이과를 나와서 정답이 있는 게 익숙한 세상에 살던 사람인데요. 창업을 하니 답이 없는 세계에 떨어진 기분이었어요. 정해진 답이 있는 게 아니라 어떻게든 답에 가까운 것을 만들어가면 되니까 그게 어떤 의미에서는 해방감을 줬지만, 시간이 갈수록 그 답이 없는 세계가 불안하고 막연해졌어요. 돌이켜보면 특히 일이 안 풀리기 시작했을 때 답답하다는 생각을 많이 한 것 같아요. ‘지금 맞게 하고 있는 걸까?’ 하는 의문도 계속 들고요.

그 와중에 우연히 데이터 분석이란 걸 알게 되었고, 여기서 내가 답을 얻을 수 있겠구나 하는 생각을 했던 것 같아요.

 

Q. 창업을 하셨을 때랑 취업하셨을 때 하셨던 일이 다르니까 어떻게 보면 민주님은 직무 전환을 하신 케이스라고 생각이 들어요. 직무 전환할 때 고민을 많이 하셨던 것으로 알고 있는데요. 혹시 직무 전환을 고민하고 계시는 분들께 이것만큼은 꼭 이야기해주고 싶다 하는 것이 있으신가요?

지금까지 해왔던 경험이 0이 아니다. 신입이 아니라는 점을 꼭 이야기해 드리고 싶어요.

저는 이전에 창업했던 경험이 있었지만 분석가로 취업하려고 할 때 관련 경험이 없으니 스스로 신입이라고 생각했었어요. 연봉 협상도 신입이라고 생각하고 했고요. 근데 막상 들어가 보니 회사에서는 저를 신입으로 보지 않으셨더라고요.

그러고 보니까 이전에 일하면서 데이터 분석 업무를 한 적은 없었지만, 일하는 방법이나 다른 사람들과 커뮤니케이션하는 방법 같은 것들을 이미 배웠더라고요. 사실 회사에서 일하는 건 어느 회사, 어느 직무라도 비슷비슷하다는 생각이 들어요. 리서치하고 문서 작성하고 공유하고 컨펌받고 그런 것들이요. 처음 일을 할 때 가장 어려웠던 것도 그런 기본적인 것들이었다는 것도 기억이 났고요.

직무 전환을 준비하시는 다른 분들도 본인의 지난 커리어가 아무것도 아니라고 생각하지 않으셨으면 좋겠어요.

 

 

데이터 분석, 전문가만 하는 일이 아니라는 걸 알려주고 싶어요

Q. 두 번째 창업은 데이터리안이죠. 인터뷰 보시는 분들 중에 데이터리안이 어떤 회사인지 잘 모르시는 분들도 계실 것 같은데, 데이터리안은 어떤 회사인지 설명해 주실 수 있나요?

데이터리안은 데이터 분석가들이 창업한 회사입니다. 데이터 분석과 관련한 교육, 컨설팅, 세미나를 하고 있어요. 개인적으로 데이터 분석이 누구에게나 필요하고 많은 분야에서 시너지를 낼 수 있는 스킬이라고 생각해요. 데이터 분석이 소수의 전문가들만 할 수 있는 어려운 일이 아니라 누구나 접근할 수 있는 영역이라는 걸 알려드리고 싶어요. 제가 그랬듯이요.

 

Q. 데이터리안에서 민주님은 어떤 일들을 하고 계시죠?

지금도 비즈니스에 필요한 일들을 하고 있는데요. 아무래도 제가 하는 일 중에 요즘 가장 중요한 일은 데이터 분석 강의 기획인 것 같아요.

최근에 GA4 데이터 분석 캠프를 런칭했어요. 제가 처음 GA를 실무에서 사용해야 했을 때 정말 어려움을 많이 겪었거든요. 공식 문서는 불친절하고, 용어의 정의도 하나하나 알아야 하고, 기능이 많은 것 같기는 한데 뭘 써서 뭘 할 수 있는지 도통 모르겠더라고요.

그래서 이번에 GA4 캠프를 기획할 때, 용어 하나하나 친절하게 설명하려고 노력을 많이 했습니다. GA 기능의 기반이 되는 AARRR, 퍼널 분석이라든지, 리텐션 분석 같은 프레임워크를 먼저 알려드리면서 전반적인 그림을 이해한 후에 GA는 분석을 위한 도구로서 잘 사용하실 수 있도록 커리큘럼을 구성해 봤습니다.

개인 블로그나 노션 페이지만 가지고 있다면 누구나 데이터 수집부터 분석을 통해 개선까지 해볼 수 있다는 게 GA의 가장 큰 장점인 것 같아요. 그런 면에서 데이터 분석을 배워보고는 싶었는데 어려울 것 같아 망설이고 계셨다면 GA로 공부를 시작해보시는 것도 좋은 선택이라고 생각합니다.

 

흔한 데이터리안 회의실의 모습

 

 

어떤 도구를 쓰는지 보다는 일이 되게 하는 것이 중요해요

Q. 민주님이 일을 할 때 가장 중요하다고 생각하는 것은 무엇인가요?

어려운 질문이네요. 일단 가장 중요한 건 즐거운 거라고 생각해요. 다 먹고살자고 하는 일인데 괴로우면서 하는 건 너무 마음 아프잖아요.

지금 당장 필요한 것을 잘 아는 게 중요한 것 같아요. 지금 당장 필요한 것이 아니라면 과감하게 미루거나 생략할 줄 아는 것이 스타트업에서 미덕이지 않을까 생각하고요. 비슷한 이야기로 ‘완벽하게 하는 것이 중요하지 않다. 어떤 툴을 쓰는지는 중요하지 않다.’는 것도 있네요. 필요한 순간에 일이 되게 하는 것이 가장 중요하니까요.

 

 

창업가는 사업을 되게 하기 위해 가지고 있는 모든 것을 써먹어야 하는 사람이에요

Q. 창업가로서 일을 하는 것과 직장인으로서 일을 하는 것은 어떤 점이 어떻게 다른가요?

주변 사람들에게 자주 하는 이야기가 있어요. 내가 할 수 있는 일이 10개라고 한다면 회사에서 일을 할 때는 그중에서 한두 개만 쓰는데, 창업을 하면 10개를 다 쓰고도 모자라서 없는 것도 만들어 써야 한다는 이야기 인데요. 그렇게 있는 거 없는 거 다 끌어와서 결과물을 만들어 내는 게 저한테는 정말 큰 효능감을 주거든요. 저는 기술자로서 한 분야의 대가가 되고 싶다거나, 학문적으로 깊이 있는 지식을 쌓고 싶다거나 하지는 않고 어설프더라도 내 손으로 결과물을 만들어내고 그 결과물을 사람들이 좋아해 줄 때 행복한 사람이에요.

사실 이게 오랫동안 단점이라고 생각했던 부분이었어요. 하나를 진득하게 하지 못하고 자꾸 관심사가 옮겨 다니고 여러 가지를 깔짝깔짝 하는 것 같았거든요. 몇 년 전에 1만 시간의 법칙 같은 게 이슈가 되면서 점점 더 불안해졌었는데요. 그때 “모든 것이 되는 법”이라는 책을 만났어요. 이 책에서 다능인(Multi-Potentialite)이라는 개념을 소개해요. 애초에 여러 가지 일을 하도록 생겨먹은 사람들이 있다고요. 한번에 여러 가지 일을 해야 가장 효능감이 올라가는 사람, 시간차를 두고 다른 분야에 빠지는 사람, 한 프로젝트 안에서 다양한 역할을 수행하면서 만족을 얻는 사람 등 다양한 유형이 있다는 것을 알려주는 책이었습니다.

저는 이 책을 보고 정말 많은 위로를 얻었어요. ‘아, 나 같은 사람들이 또 있구나. 이런 사람들도 뭔가 성취하면서 잘 살고 있구나.’하고요. 그리고 창업을 했을 때 가장 효능감이 높고 즐거웠던 이유를 여기에서 찾을 수 있었어요. 저는 제가 가진 모든 걸 써서 도전적인 과제를 달성할 때 가장 효능감이 올라가는 사람이더라고요. 이 깨달음이 다시 창업을 해야겠다고 확실하게 마음먹은 계기가 되기도 했어요.

다들 창업해서 어렵지 않냐고 물어보시는데, 사실 회사 다닐 때 더 많이 스트레스 받고 어려웠던 것 같아요. 창업을 했을 때와 팀원으로서 회사에 다닐 때는 써야 하는 근육이 다른 것 같거든요. 저는 창업을 먼저 해본 사람이니까 팀원으로 회사에 다니는 것보다 창업을 해서 일을 하는 게 더 자연스럽고 쉬웠던 것 같기도 해요. 사실 둘 다 어려운 일이지만 개인적으로는 창업을 했을 때 더 큰 기쁨, 짜릿함이 있었다고 결론을 내고 싶네요. 아, 더 큰 기쁨과 짜릿함은 비교도 안 되게 큰 불안과 함께 오긴 합니다(웃음).

 

 

함께일 때 비로소 할 수 있는 일들을 이뤄나가는 쾌감이 있어요

Q. 창업에서만 느낄 수 있는 더 큰 기쁨, 짜릿함이 있다고 얘기를 해주셨는데요. 구체적으로 그 기쁨과 짜릿함은 어떤 것들인지 설명해 주실 수 있을까요?

하나의 목표를 향해 함께 달려가는 것. 혼자서는 이룰 수 없는, 함께일 때 비로소 할 수 있는 일들을 해내는 것이요. 사람들이 모여서 일을 해보면 각자 잘 하는 일들이 다 다르잖아요. 그런 것들이 모여서 톱니바퀴처럼 탁 맞아서 굴러갈 때의 쾌감이 있어요.

데이터리안을 봐도 보민님 선미님 혜정님 저, 다 다르잖아요. 보민님은 사람들을 정말 좋아하고 사람들 안의 이야기를 뽑아내는 걸 잘 하고요. 선미님은 공부하고 공부한 것들을 다른 사람에게 전달하는 일을 정말 잘 하는 사람이고요. 혜정님은 영상이든 뉴스레터든 콘텐츠 제작을 기깔나게 하는 사람이죠. 그리고 저는 이런 것들을 사업으로 만드는 사람이고요. 창업이란 게 아이템이 가장 중요하다고 생각하기 쉽지만, 사실 사람이 가장 중요하거든요. 제가 겪어본 바로는 그랬습니다. 무엇을 하느냐 보다 누구와 하느냐가 언제나 중요했던 것 같아요.

 

 

하이큐를 좋아하는 이유, 제가 창업을 계속하는 이유와 같아요

Q. 마지막은 가벼운 질문으로 마무리를 해보도록 하겠습니다. 뉴스레터 비즈니스 스터디 글에서 넷플릭스를 많이 보신다고 얘기해 주셨어요. 혹시 요즘은 어떤 콘텐츠를 많이 보시나요?

요즘은 보민님이 추천해 주신 웬즈데이를 재밌게 보고 있습니다.

그리고 저는 봤던 거 또 보는 걸 좋아하는데 하이큐를 최근에 다시 봤어요. 한 5번 정도 돌려본 것 같은데요. 고등학교 배구팀이 전국 대회에 나가는 이야기예요. 뭔가…. 얘기를 하다 보니까 제가 하이큐를 좋아하는 이유가 계속 창업하는 이유와 비슷한 것 같네요. 지금이 아니면 함께 할 수 없는 사람들과 지금이 아니면 안 될 목표에 도전하는 이야기라서 제 마음을 울리는 것 같아요.



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JAYDEN KIM

JAYDEN KIM

동영상에서 인생샷을! BestPic

팀 내에서 1인 1 idea를 빠르고 린하게 검증하는 '머신건 프로젝트'를 진행하고 있습니다. 저의 3번째 프로덕트 MVP를 공유합니다.


문제 정의

  • 누가 : 사진 찍기를 부끄러워 하는 여자친구의 자연스러운 찰나의 순간을 인생샷으로 찍어주길 원하는 남자친구는
  • 언제 : 각 잡고 찍는 사진으로는 자연스러운 사진이 나오지 않아 동영상 촬영을 하여 스크린샷을 통해 인생샷을 건질 때
  • 때문에 : 몇 분(라이브샷처럼 몇초가 아님)짜리 동영상을 계속 보며, 잘 나온 순간을 포착하는 것이 귀찮기 때문에
  • 한다 : 대안이 없어서 매번 귀찮게 긴 동영상을 본다
  • 탄생배경 및 부가설명 : 현호가 매번 데이트에서 하는 행위


문제 deep why

  • 1-1 why : 왜 여자친구는 자연스러운 순간포착을 원해?
  • answer : 카메라 의식안하고 자연스러운 그 순간의 모습이 가장 잘나오니까 or 카메라 의식하면 각목인형이 돼버려서
  • 1-2 why : 왜 그때만 인생샷이 나오는데?
  • answer : 프로 or 인스타를 열렬히 하는 유저가 아닌 이상 카메라 앞에서 잘 찍기 쉽지가 않다.
  • 2-1 why : 왜 아이폰 기본 기능인 라이브 샷 기능은 안써?
  • answer : 1~3초가 아니라 분단위 영상에서 A컷을 뽑아내길 원해서


솔루션 핵심가치

  • 몇 분짜리 영상에서 인생샷 frame들을 기가맥히게 pick pick


솔루션 Brain Storming

동영상에서 인생샷 frame들을 기가 막히게 pick 해주는 기능이 담긴 앱


솔루션 검증계획

  • 어떤 툴로 : 소프터
  • 무엇을 만들고 : 랜딩페이지
  • 어떻게 배포할 것인지 : 인스타 광고


Product 링크

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동영상을 인생샷으로

동영상에서 가장 잘 나온 사진을 자동으로 캡쳐해드려요!

https://bestpick.softr.app/


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Jay

Jay

재택근무 1년 넘게 해보니 제 점수는요-

어느덧 재택근무를 한 지도 1년이 넘었습니다.


20대엔 30대가 그렇게 멋있어 보였는데

막상 30대가 되니 어쩐지 더 찌질한 것 같은 것처럼

재택근무도 엄청 우아하게 보였는데

막상 해보니 꼭 그렇지도 않습니다.

그래도 한 번 해보니 계속 하고 싶어요 :)


요즘 MZ 세대는 재택근무 기업인지 체크하면서

이력서를 넣는다는 인터뷰를 읽고

오 나도 그랬는데! 🧐하는 내적 친밀감이 상승하더라고요.


무조건 재택근무가 되는 곳만 골라서

지원하다보니 결국 꿈에 그리던(?) 재택근무러가 되었네요😎


여기저기 여행하며 일하는 디지털노마드가 될 줄 알았는데

현실은 세팅 잘 된 집을 떠나지 못하는 집순이가 되었지만

그래도 다시 주5일 출근하라고 하면 못할 거 같아요.


재택근무 1년 넘게 해보니 개인적인 점수는 90점입니다.

❤️집에서 조용히 일하니 집중력 상승, 교통비/외식비 절약, 출퇴근으로 썼던 시간이 100% 내 거, 꼭 9-6로 일하지 않아도 된다는 점, 피곤하면 10분 정도 침대에 누웠다가 일어나는 꿀휴식, 편한 옷 입고 일하기 등등...장점이 너무 많거든요.

🤔나머지 10점은 사무실에서 나누는 소소한 수다나 간식타임 같은 게 좀 그립고, 아주 가아끔씩 화상 회의로도 얘기가 잘 안 될 때 느끼는 답답함? ㅠ


디스콰이엇에는 얼마나 많은 분들이 재택근무 하시는지도 궁금하네요.

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석대건

석대건

솔직하게 말하면, AI 진짜 1도 모르겠어요...

  • 현재 만들고 있는 프로덕트가 있으신가요?

넵. 유튜브 영상 주소만으로 시청자 눈길을 끌 수 있는 가장 효과적인 썸네일을 자동완성해 유튜버에게 제공하는 서비스를 여차저차 운영 중입니다.~!


  • 관심있는 비지니스 분야 (예) 교육, 금융, 커머스

현재 가장 많이 보고 또 보아야 하는 섹터! 콘텐츠입니다.~!


  • 관심있는 생성 AI분야

NLP 쪽에서도 시멘틱 기술과, 협업 필터링을 활용해 사용자 맞춤 생성AI 뉴스를 주시하고 있습니다.~!


  • 어떤 생성 AI를 얼마나 자주 사용하고 계신가요? (예) chatgpt로 인생2회차 살고 있는 헤비유저

아직 의미 있게 사용하는 서비스는 없으며 활용법을 공부 중입니다.


  • 클럽에 가입하면서 기대하시는 것이 있나요?

생성AI를 활용할 수 있는 기술 레퍼런스를 많이 접하길 원합니다.~!!

썸네일각

유튜브 영상 주소를 넣으면 썸네일이 나온다

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이요한

이요한

온보딩 경험 최적화를 통한 리텐션 향상 전략 - Toss Lab. Inc. 양진호 COO님

안녕하세요 여러분! Relate B2B GTM 컨퍼런스 2일차, JANDI를 만들고 계신 Toss Lab. Inc.의 양진호 COO 님께서 두번째 세션을 진행해 주셨습니다.

1일 차에 이어서 정말정말 많은 분들이 어제와 같은 뜨거운 열기로 자리를 함께 해주셨는데요, JANDI를 만들며 겪었던 시행착오와, JANDI에서 진행했던 몇 가지 사례를 바탕으로 B2B SaaS를 세일즈 하며 명심해야 할 전략과 노하우를 말씀 주셨습니다. 인상 깊도록 직접 실행하며 부딪히고 배우신 경험을 들을 수 있었던 자리였던 것 같아요.


들어가기 전, 인상 깊게 들었던 부분들을 알려드릴게요.

  1. 잔디의 랜딩 페이지에는 0000가 없다
  2. 롯데 백화점의 Upselling 전략이 당근 마켓에서 거래된다?
  3. NPS와 NDR


B2B와 세일즈에 대해 잘 모르는 부분이 많아 익숙하지 않은 용어들이 많이 들리는 세션이었지만, B2B 세일즈에 뛰어들고 배워내기 위해서는 익숙해 질 필요가 있다는 COO님 말씀을 듣고 용어들과 많이 친해지려고 애를 썼습니다. 메이커 로그를 작성해 두고 나중에 추가로 알아봐야겠다 싶었던 부분들에는 중간중간 각주*를 달아두었어요!

메이커 여러분들께서도 함께 봐주시고, 혹시나 잘못 적혔거나 추가해야 하는 부분이 보이시면 함께 이야기 해보면 좋을 것 같습니다 :)


어떻게 온보딩을 해야 고객들이 우리 제품을 더 잘 사용할 수 있을까?

*

잔디는 메신저 기반 협업 툴로 한국과 대만, 일본에서 서비스를 전개중이다. 현재 60명 정도의 팀으로 움직이고 있다.

좀 더 현지화 되어 있는 서비스라고 말씀 드릴 수 있을 것 같다.

최근에 전자 결재 기능을 런칭했고, 조직도라던가 근태 관리와 같이 조금 더 전통 산업군에서 많이 사용하고 필요로 하는 기능들이 계속 추가 될 예정이다.

잔디가 타겟하고 있는 마켓은 IT나 Tech 보다는, 전통적인 제조나 유통 커머스, FM* 사업이 잔디의 주요 고객이다. 대표적으로는 롯데 백화점, 아모레퍼시픽, 한샘과 같은 회사들에서 전사적으로 잔디를 활용하고 계신다.

*

처음엔 투자 은행에서 커리어를 시작했다가, 한국에 들어와서 toss lab 창립 멤버로 조인했다. 처음에는 세일즈를 담당했고, 완전 초기 단계의 제품에 과금 모델이 없는 상태에서 제발 제품 한번 써보시라고 페이스북 DM을 엄청나게 보냈다.

고객 수가 조금씩 모이기 시작하면서 고객 응대를 하기 시작했고, 그때부터 CX업무를 꽤 오래 했다. 그리고 과금 모델이 붙으면서 BM 설계, billing process manual*, 그리고 채용까지 진행을 하면서 오퍼레이션을 담당하게 되었다. 어느정도 전체적인 사이클을 다 돌았다고 생각하니 마케터가 나가버렸다. 그때부터는 마케팅까지 담당하게 되었다. 그렇게 지금은 담당했던 부서들의 (세일즈와 오퍼레이션, 마케팅, CX까지) 전체 총괄을 담당해서 일하고 있다.

*

장표에 영어가 많이 들어가 있어서 양해를 구하고 싶지만, 사실 반드시 필요한 부분이라고 생각해서 많이 사용했다. 여기 오신 분들 대부분 SaaS를 하고 싶으신 분들이실 거라고 생각하는데, 진짜로 원하는 세일즈와 관련된 리드젠 전략 등등의 필요한, 원하는 정보를 찾아보려고 해도 정말 찾기 힘들다. 그런 정보들을 잘 구글링하려면 무조건 영어 단어로 찾아볼 필요가 있다. 한국에는 그런 자료가 많이 쌓여있지 않기 때문이다. relate 블로그 빼고.

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릴레잇 Relate 블로그: 스타트업의 고객 개발, 세일즈, GTM, SaaS 플레이북

Relate 팀의 스타트업 이야기: GTM 세일즈, 마케팅, 그로스, 프로덕트, 개발, 문화, 투자 이야기를 씁니다.

https://www.relate.kr/blog/


*

오늘 말씀 드릴 주제는 계약까지 된 고객들을 대상으로 고객들이 이탈하지 않을 수 있는, Onboarding training*, Product adoption*, Issue handling, Retention 에 관련된 내용이다.

대부분 아직 Customer aquisition 에 꽂혀있을거로 생각된다. 리텐션을 크게 생각 안 해보셨을 것 같은데, 리텐션은 중요하고, 무엇보다 가성비가 훌륭하다.

Aquisition, 유입 단계에서는 마케팅도 태워야 하고, 대규모 세미나 혹은 웨비나도 해야 하고, 리소스가 참 많이 든다. 그러나 리텐션은 조금만 신경 써도 효율이 좋다. 이미 있는 고객과의 관계 유지에 신경 쓰는 부분이기 때문에 절대 간과해서는 안되는 부분이라고 생각한다.

잔디 팀은 현재 플레이북을 많이 수정해가고 있기 때문에, 공유해 드릴 플레이북은 당장 없지만 이 자리를 통해 여러가지 시행착오를 겪으며 배운 점들을 말씀드리려고 한다.

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SaaS Customer Journey Mapping

An in-depth look at customer journey mapping for SaaS companies.

https://segment.com/growth-center/customer-journey/customer-journey-saas/


Segment 에서 만든 Customer journey map이다. 거의 완벽에 가까운 지도라고 생각한다.

Discovery/Awareness → Engagement → Evaluation → Purchase/Onboarding → Account Growth/Advocacy*

고객이 우리를 아는 순간부터 결제를 하고, 이후 끝 단 까지 이어지는 각 단계 별로, 그 마다 어떤 문제들이 발생하며 그것을 해결하기 위해 우리 팀은 무엇을 해야하는지 다 뜯어 봐야 한다고 생각하셔야 한다. 하지만 오늘은 시간이 없으니 중요한 네 가지만 우선적으로 빠르게, 말씀드리고자 한다.

  1. Website research
  2. Customer Onboarding
  3. Product adoption
  4. Customer support


Website research
  • 현재 우리 웹사이트(랜딩 페이지) 우측 하단 혹은 좌측 하단에 챗봇이 있으신지 생각해 보셔라. 잔디는 인터컴이라는 제품을 사용중이다. 설마, 아직도 우리 랜딩 페이지에 인앱 챗이 없다면, 무조건 하셔야 한다. 지금 우리 홈페이지에 직접 제 발로 온 사용자조차 붙잡지 못 한다면 더 많은 비용을 들여서 더 낮은 효율을 보게 될 것이다.


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JANDI - 프로들을 위한 No.1 업무 협업툴 잔디

업무용 협업툴 잔디와 함께라면 신속하고 효율적인 협업을 할 수 있습니다.

https://www.jandi.com/landing/kr


  • 잔디 랜딩페이지에 들어가보시면 없는 것이 있다. 홈페이지에 전화번호가 없다. 왜? 처음엔 없지 않았다. CX 에이전트들이 굉장히 노고가 많고 정신적으로 스트레스가 많았는데, 그들이 원하는 것이 이것이었다. 전화번호 없애달라고. 납득이 안 된다고 했다. 그러다가 한 분이 퇴사를 하면서 진지하게 고민을 했다. 스타트업 정신으로 과감하게 빼봤다. (A/B 테스트로. 아님 다시 넣지 뭐!) 너무 불안했지만, 생각보다 괜찮더라. 이 결정을 내리며 CX 에이전트들이 리소스를 다른 곳에 투입 할 수 있게 되길 바랐다. 그리고 실제로 효과를 봤다. 사실, 고객 응대를 하다보면 맥락이 없는 내용의 컴플레인 전화를 받게 된다. 잔디가 안됩니다! 정확이 어떤 것이 문제인지 말씀해주시는 분들이 거의 없었다. 그런 것들을 따져보고 물어보는 시간이 너무너무 비효율적이었다. 그래서 보완재로서 전화 응대를 봇으로 대체하는 결정이 잘 한 결정이었다고 생각한다.


Customer Onboarding
  • MVG 가 뭔지 아시는지. 아, 뭔지 아시는 이 분 (@박종한 님). 이 분이랑 친해지셔야 한다.(웃음) MVG는 롯데백화점 VIP 제도다.

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롯데백화점

지점별 쇼핑정보, 매장안내, 우수고객 제도, 문화센터, 웨딩센터, 롯데갤러리 등 정보제공

https://www.lotteshopping.com/vipBenefit/selectionCriteria


  • 이건 정말 완벽한 Customer Onboarding 전략이라고 생각한다. 목적은? Upselling 을 위한 것이다. 무엇이 다른가? 같은 층에 있어도 라운지가 다르다. 똑같이 발렛을 맡겨도 누구는 1층에서 바로 내릴 수가 있고, 누구는 지하 2층, 3층까지 가야 한다. 계급제 같기도 하지만, 고객들의 불편한 점을 “명확하게” 파고들었다고 생각한다. 주차하는 거 정말 Pain in the ass지 않나. 백화점에 가서 주차하러 지하까지 가는것, 자리를 찾는 것. 백화점에 가서 커피 한 잔 하러 가서 자리 찾는 거. 정말 불편한 점이다. 사실 엄청 큰 가치는 아니지만, 일부 고객들은 어떻게든 다음 등급으로 올라가기 위해 소비를 한다. 6000만원 쓰는 사람들이 1억원을 채우기 위해 노력하게 된다는 것이다. 재미있는 점은, 이 MVG 카드가 등급별로 당근마켓에서 중고로 팔리고 있다는 점이다. 그것도 상당히 고가에. 종종 이렇게 실생활에서 발견 할 수 있는 점들을 비즈니스 전략으로 적용해 보려고 노력한다. 롯데 백화점의 MVG 사례는 우리 서비스에서 발렛이 무엇인가, 라운지가 무엇인가 고민해 볼 수 있는 좋은 사례인 것 같아서 공유 드렸다.
  • 더 많은 매출을 위해서는 유저의 데이터, Customer data 의 Attributes*을 정하셔야 한다. 그 회사나 그 사람이 가지고 있는 특성, 롯데백화점의 사례로 예시를 들자면 고객이 어느 동네에 사는지, 얼마를 썼는지, 언제 처음 롯데 백화점에서 카드를 긁기 시작했는지와 같은 정보들이 될 수 있겠다.
  • 잔디 같은 경우 메신저 안에서 2000개 이상의 메세지를 보내는 등, 이 고객은 Retain이 되었다, 라고 판단하는 기준들이 있다. (Aha moment) 그런 것 처럼 우리가 필요한, 목표 달성에 필요한 데이터를 반드시 수집하고 Attributes를 정해야 한다.
  • 그리고 나서 Customer Onboarding map을 그려야 한다. 백화점에 들어오면서 부터 나갈 때 까지의 동선을 생각해보면, 처음부터 가장 주의를 뺏는 것은 푸드코트이지 않나? 입구와 가장 가깝고, 시식코너에서 나는 음식 냄새 때문에. 그러면서 자신이 원하는 것을 사기 위해 백화점을 둘러보고 이동하기 시작한다. 이와 같이 우리 서비스의 Customer Onboarding map을 그려보아야 한다. 만드는 사람들이야 매일같이 서비스를 사용하고 겪기 때문에, 당연히 유저들이 이렇게 행동하지 않겠어? 하는 착각에 빠지기 쉽다. 하지만 실제로 주변인들에게 사용하게끔 해봐야 한다. 사용하는 사람들이 어떤 어려움을 겪는지는 실제로 처음 사용해보는 사람들이 가장 잘 안다. 때문에 유저들이 서비스를 처음부터 끝까지 사용하면서 어떤 어려움을 겪는지 잘 파악하고 추적할 수 있어야 한다.
  • 추적을 한다면 기간은 어느정도가 중요할까? 가입한 시점으로부터 일주일 단위(+7일)로 파악하는 것이 가장 좋다. 왜? 고객 입장에서 우리가 보낸 정보, 인터뷰 요청을 확인하기에는 그 가입한 당시의 요일, 그 시간이 그 유저에게 가장 편안한 요일과 시간대일 확률이 높기 때문이다.
  • 잔디는 고객 여정의 모든 단계 마다 메세지가 나가고, 확인 하는 과정이 있다. 이 과정에서 미디어를 고르는 것도 중요하다. 메세지 마다 메일을 보낼 것인지, 인앱 챗을 보낼 것인지, 카톡 플러스 친구 메세지를 보낼 것인지 전화를 할 것인지 결정한다. 그리고 그 모든 메세지마다 오픈율과 클릭률을 계속해서 모니터링, 테스트 하며 개선해 나가야 한다.
  • 잔디는 유저가 가입한 후 한 달 반 부터 서베이를 시작한다. 이 과정에서 NPS (Net promoter score)* 를 활용한다. 당신은 잔디를 얼마나 지인 혹은 동료에게 추천하시겠습니까? 등등을 물어보며 10점 만점의 점수 합산을 통해 이 고객이 DETRACTOR(0~6점)인지, PASSIVE(잘 모르겠어요. 7~8점)인지, PROMOTER(너무 좋아요. 9~10점)인지 구분을 할 수 있다. 각 분류마다, 공통 질문 이후의 질문을 다르게 설정하고 있다. 혹시나, 동일한 질문을 모두에게 보내주고 있는 상황이라면 서베이의 구조를 개편하는 것을 시도해보시기 바란다.
  • 이후 NPS를 이루는 DETRACTOR, PASSIVE, PROMOTER들의 구성을 파악하고 각각의 비율이 늘어나는지 줄어드는지, 각 군들이 전체에서 어느 정도의 비율을 차지하는지 아는 것이 매우 중요하다. 그래야 전략을 세울 수가 있기 때문. DETRACTOR의 비율이 너무 많다면 어떻게 줄일지, PASSIVE가 많다면 이들을 어떻게 PROMOTER로 전환 시킬지에 대한 전략을 세우는 과정을 가진다. 잔디는 현재 PASSIVE를 PROMOTER로 전환 시키는 것에 집중 하고 있다.
  • NPS를 하면 좋은 점
  • 고객들이 좋아하는 것
  • 고객들이 싫어하는 것
  • 고객들이 인지하지 못하는 것
  • 을 알 수 있다. 고객들이 좋아하는 것, 싫어하는 것은 대부분 잘 안다. 하지만 마지막 (우리 팀이 고생해서 개발한 기능을 잘 모르는 경우) 부분은 잘 모른다. NPS를 들여다 보다보면 알 수 있게 되며,* 매출의 선행 지표로 볼 수 있다.
  • 분석하기 가장 어려운 고객군은?
  • PROMOTER < DETRACTOR < PASSIVE
  • 진짜 초기라면, PROMOTER에 집중해야 한다. 왜? 주변에 우리 서비스가 좋은 서비스라는 것을 자발적으로 알리는 사람이 적기 때문이다. (Word of mouth)*
  • PASSIVE의 분석이 어려운 이유는 미지근한 반응과 애매한 응답 때문이다. 잔디 왜 쓰세요? 라고 물어도 대답이 적다. 그냥저냥 쓸만 해서요. 라는 대답이 가장 분석하기 어렵다.
  • DETRACTOR를 PROMOTER로 바꾸는 과정은 어렵다. 그러나 PASSIVE에 있는 사람들을 PROMOTER로 바꾸는 것은 기능 한 두 개를 바꾸고 피드백을 반영하면 되기 때문에 상대적으로 쉽다.
  • 불편사항을 접수하게 되면 반드시 직접적으로 소통할 필요가 있다. 보통 인 앱 챗으로 많이 접근을 해야 한다. 지하철에서 올라오면서 받는 전단지 처럼 공격적으로, 빡세게, 정확하게 물어보고 응대 할 수 있어야 한다. 정말 불편한 점 딱 하나만 말해 주세요. 그 기능을 추가하던, 고치던 할게요.
  • 무엇보다 목표 세팅을 잘 하는 것이 중요하다. 무료 기능 사용자를 유료 기능 사용자로 전환하는 것이 가장 중요한지, 장기간 아무도 쓰지 않는 우리 제품을 당장 사람들이 쓰게 만드는 것이 중요한지.
  • 목표로 하는 Customer data를 정하기 → Customer Onboarding map 에서 segment 구분 → 미디어 선정과 방법 결정 → 주기적인 모니터링과 분석


Product adoption.
  • 잔디에서는 최근에 캘린더 기능을 런칭했으나 Product adoption*이 너무 낮았다. 기능이 잘 알려지지 않은 경우(Hidden fiture*)였다. 이런 경우 customer journey에 태우지 않고, 별도로 매달 인 앱에서 알려드리고 있다. 각각의 기능들을 매 달, 월별로 다르게 올려보면서 어떤 것들을 유저들이 많이 보고 있는지 확인하며 판단한다.
  • 잔디의 CX팀은 단순히 고객 상담을 하고 customer journey를 설계하는 것 뿐만이 아니라, 직접 콘텐츠를 제작하고 있기도 하다. 사용자가 어떻게 잔디를 사용할 수 있는지 알려주고 기능들을 소개하고 있다. 잔디의 고객들은 결고 쉽지 않은 고객들이다. 대부분 전통 산업군에 많다보니, 사용자에게 친숙한 콘텐츠들이 많이 필요했다.
  • 콘텐츠 사례 중 하나인 잔디 능력 고사는 Product adoption을 많이 고민하며 만들었다. 잔디에 있는 기능들을 가지고 문제를 짰다. 2일 동안 3천명이 참여해주셨고, Entertain과 Engage를 같이 할 수 있었던 성공적인 사례였다.


Customer support
  • 잔디는 봇 세팅을 통해서 헬프 서비스를 도입했고, 현재는 60명 중에 2명이 CS업무를 담당하고 있다.
  • 잔디는 인터컴으로 헬프 서포트를 하고 있고, 에이전트로 연결이 되어도 자동으로 매크로로 연결해서 응답 하기 때문에, 응답 시간도 줄어들게 되며 휴먼 서포트를 현저하게 줄일 수 있었다.
  • Net dollar retention rate (NDR rate)*은 Customer success 의 아주 중요한 지표다. 세일즈에서 중요한 지표인 MRR과 Retention, Churn을 가지고 계산할 수 있다.
  • 작년 고객의 100명 중 10이 이탈해서 90명이 남았을 때, 이 중 Upsell된 고객이 있거나, 10명이던 팀이 50명이 되는 경우 등 Upgrade가 Loss를 덮는 경우, NDR rate가 100%를 넘기는 경우도 있다.

{(Starting MRR + Upgrade - Downgrade - Churn) / Starting MRR } * 100

  • NDR을 늘리려면, 업그레이드를 늘리거나, 다운그레이드를 줄이거나 Churn*을 줄이면 된다. 생각보다 계산은 간단하다.
  • 잔디 같은 경우 요금제를 다양화 하거나 더 많은 포텐셜 유료 계약을 체결 시킬 수 있는 가능성을 높이거나 하면서 NDR을 높이기 위해 노력한다. 본인의 서비스가 어디에 위치해 있고, 경쟁사의 서비스는 어디에 있는지 영역을 잘 파악하는 것이 중요하다.
  • gainsight, vitally* 등의 툴을 활용하면 고객이 특정 기능을 써보려고 할 때 자동으로 메일이 날라온다.이 기능 테스트 해보려고 했는지. 이런 것들을 통해 업그레이드를 유도해 볼 수 도 있다. 적절한 툴 사용은 고객 접근을 더욱 쉽게 만들 수 있다.
  • 당연한 말이지만 결국, 프로덕트를 만드는 사람은 서비스에 대한 고객의 피드백을 계속 봐야 한다. 매일매일 봐야 한다.심심할때 마다 봐야 한다. 고객의 피드백은 전사는 아니어도 적어도 프로덕트 매니저, 오퍼레이션을 하는 사람들, 최대한 많은 사람들이 봐야 한다.
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신가인

신가인

A급 회의를 위해 기억할 5A's

한동안 1인창업가로 살며 회의할 일이 없다가 요새 회의할 일이 부쩍 많아졌다.


퍼플카우 하우스를 준비하면서 같이 사는 멤버들이랑도 많이 하고, 무사의습관의 교관들과도 회의를 하게 됐다.


그런데 오랜만에 회의를 하다보니 예전에 회의 많이 할 때처럼 퐈바박 진행되지 않았다.


그래서 이번 기회에 10년만에 회의를 하더라도 제대로 진행할 수 있도록, 내가 예전에 회의하기 전에, 회의하면서, 회의하고 나서 항상 신경썼던 것들을 기억하기 쉽게 정리해보고자 한다.


이름하야 5A 기법


1) Agenda

회의에서 의사결정 해야하는 것을 미리 정한다. 3개를 넘지 않는 것이 좋다.

그리고 회의는 언제 어디서 하는지, 길이는 얼마나 될 것인지도 정한다.


2) Answer Before

그 내용을 모든 참가자들에게 보내서, 관련된 질문에 미리 답을 글로 적어오라고 한다.


이렇게되면 회의가 시작하고 나서 모두 그 답변을 빠르게 훑은 다음에 바로 의사결정 단계로 넘어갈 수 있다.


3) Agree

의사결정을 진행한다. 의사결정이 잘 안될 때는 더 상위 레벨의 why 와 프로젝트의 핵심 전략을 상기시키며 그것에 맞는 방향으로 결정을 해나간다.


4) Action Plan

어떤 일을 누가 언제까지 어떻게 할 것인지 정한다.


5) After Review

회의가 끝난 후 회의 내용을 정리하여 다시 모든 참석자에게 발송하고, 데드라인이 도래했을 때 다시 한 번 진행상황을 체크한다.



이렇게 5A로 기억하니 앞으로 절대 까먹을 일이 없을 거 같다!


Q. 여러분만의 회의 꿀팁은?


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