Hyunsol Park
디스콰이엇 Pre A 회고: 프로덕트 - 2에 이어지는 글입니다.
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프로덕트 개발은 끊임없는 불확실성과의 싸움이다. 사람들은 불확실성을 마주하면 본능적으로 큰 불안을 느끼고 결정을 내리지 못하는 상태에 빠진다. PM 혹은 CEO의 정말 중요한 역할 중 하나는 팀원들이 느끼는 불확실함을 매니징하는 것이다. 크게 2가지 방법이 있다. 하나는 불확실함 속에서도 빠른 결정을 내릴 수 있는 근육을 기를 수 있도록 도와주는 것이고 다른 하나는 불확실함을 줄이는 방식이다. 지난 글에서 공유한 “집중할 수 있는 업무 프로세스를 세팅한 방법”이 빠른 결정을 내릴 수 있는 근육을 기를 수 있는 환경을 만드는 것에 대한 이야기였다. 이번 글에서는 불확실함을 줄이는 것에 관해 공유하고자 한다.
디스콰이엇은 시드 투자 유치 이후 다음과 같은 과정을 밟아 나가면서 프로덕트를 개발했다.
유저들의 JTBD 및 핵심 액션 파악
Input 지표와 Output 지표 설정
예측 모델 개발 및 주단위 성장 목표 설정
실행 및 측정
1. 메이커들의 JTBD 및 핵심 액션 파악
디스콰이엇을 만들면서 유저들을 정의할때 demographic보다는 JTBD(Jobs to be done)[1]에 중점을 두고 정의한다. demographic은 상관관계에 관한 것이며 이는 유저들이 왜 우리 서비스를 사용하는지 인과관계를 알려주지 않는다.[2]
JTBD는 기능적(Functional), 사회적(Social), 감정적(Emotional)인 영역으로 세분화할 수 있다. 보통 우리가 하는 결정들은 절대 기능적이기만 하지는 않다. 항상 사회적이고 감정적인 영역이 공존하며 이들이 우리가 내리는 결정에 더 강력한 영향을 미친다. 이를 이해하면 성공 가능성이 있는 전략을 도출할 확률이 높아진다.
디스콰이엇 메이커들은 프로필에서 “메이커 상태”와 “이런 요청 원해요”를 표시할 수 있다. 이를 바탕으로 디스콰이엇 메이커들의 JTBD를 파악할 수 있다. 아래 그래프는 메이커 상태 비율이다.
빨강색과 보라색 영역은 현재 프로덕트를 만들고 있는 메이커들이다. 프로덕트를 만드는 과정에서 유저 인터뷰, MVP 개발, 문제 탐색, 전략 도출, 코딩, 디자인 등 다양한 활동들을 하게 되는데 이 과정에서 끊임 없는 불확실함, 막막함, 지식의 부족함 등을 느끼게 되며 이를 해소하기 위해 다양한 사례들, 방법론들을 찾게 된다.
기능적: 지식 및 노하우 획득, 업무 역량 향상
감정적: 막막함 해소, 성장하고 있다는 느낌
사회적: 팀원들로부터의 인정
핵심 액션: 컨텐츠 소비
파란색과 초록색 영역은 팀빌딩, 투자자와 네트워킹 등 누군가를 찾고 있는 메이커들이다.
기능적: 네트워킹
감정적: 유대감
사회적: 지위 향상, 소속감
핵심 액션: 컨텐츠 생산, 메이커 탐색, 연락하기
디스콰이엇 메이커들의 JTBD를 AARRR퍼널[3]에 매핑해보면 이렇다.
Acquisition: 업계 트렌드 및 인사이트를 얻기 위해서 유입
Activation: 네트워킹하기 위해서 가입 후 프로필 및 포스트 작성
Retention: Audience Building을 하기 위해서 지속적으로 포스트 작성
Referral: Status Building을 하기 위해서 디스콰이엇을 다른 사람들에게 알림
Revenue: 필요한 컨텐츠 및 메이커를 더 효율적으로 탐색하기 위해 디스콰이엇에 돈 지불
프로덕트를 개발해나갈때 Activation과 Retention에 먼저 신경을 쓰고 그다음 Acquisition, Referral, Revenue에 신경을 쓴다. 디스콰이엇에서 Activation은 포스트를 작성하는 것이며 이들의 JTBD는 누군가를 찾는 것이다.
2. Input 지표와 Output 지표 설정
JTBD와 핵심액션을 정의하고 난 후 KPI를 설정했다. KPI는 2가지 중요한 역할을 한다.
프로덕트가 PMF를 찾아가고 있는지 알려준다.
팀원들이 결정 우선순위를 어떻게 세워야되는지 가이드를 준다.
보통 아래와 같은 KPI를 설정한다.
매출 성장률
예시 - ARR, MRR, GMV
고객 성장률: 돈을 지불하는 고객 수
예시 - 유료 고객수, 시장 점유율
제품 사용 성장률: 프로덕트의 핵심 기능을 사용하는 횟수
예시 - 카톡 같은 경우 메세지 보낸 횟수, 에어비엔비의 경우 예약 건수, 우버의 경우 승객을 태운 횟수
활성 사용자 성장률: 프로덕트를 액티브하게 사용하고 있는 사용자가 얼마나 증가하고 있는지
예시 - MAU, DAU
성장 효용: 지출 대비 매출
예시 - LTV/CAC, 마진율
사용자 경험: 유저들의 프로덕트 사용 경험이 얼마나 좋은지
예시 - NPS
디스콰이엇과 같은 소셜네트워킹 플랫폼은 MAU를 주요 KPI로 설정한다. 하지만 주요 KPI 하나로는 팀이 어떤 액션을 취해야 되는지 파악하기가 어렵다. 당연히 모든 프로덕트가 매출, 사용자, 사용자 경험을 늘리고 싶어한다.
이런 문제를 해결하기 위해 Input 지표와 Output 지표를 구분해서 측정해야 된다.
Input 지표는 좀 더 팀이 컨트롤할 수 있는 것들이다. 디스콰이엇의 경우 포스트 생산 수가 Input 지표이다. 이때 우리가 취할 수 있는 다양한 전략이 있다. 단순하게는 우리가 직접 포스트를 작성해서 포스트 생산수를 늘려나갈 수 있고 그 외에 다양한 이벤트, 챌린지 등을 통해 포스트 생산 수를 늘릴 수 있다.
Output 지표는 우리가 PMF를 찾아나가고 있는지 알려준다. 디스콰이엇은 위에서 언급한 것처럼 MAU가 Output 지표이다.
실제 데이터를 보면 포스트 생산수는 MAU에 직접적인 영향을 미친다. 아래 그래프에서 선은 MAU이고 바는 포스트 생산 수를 나타낸 것이다. 보면 그래프가 움직이는 것이 비슷하다.
Input 지표와 Output 지표를 설정할때 중요한 점은 심플해야된다는 점이다. 이전 글에서 언급한 것처럼 측정하는 것이 너무 많거나 복잡하면 전략의 집중도가 떨어지고 팀의 결정 속도도 느려진다. 다만 Input 지표를 하나로 가져갔을때 위험성도 있기는 하다. 예를 들어 디스콰이엇처럼 포스트 생산수와 같이 양에만 집중하다 보면 퀄리티가 낮은 포스트들이 많이 올라올 수 있으며 이는 안좋은 사용자 경험으로 이어져 MAU에 안좋은 영향을 줄 수 있다.
이런 경우에는 NPS와 같이 퀄리티를 측정할 수 있는 Input 지표를 더 추가하면 된다. 그 외에 팀이 수행하는 액션의 효율성까지 Input 지표로 측정해나가면서 전략을 더 다듬을 수 있다.[4]
3. 예측 모델 개발 및 주단위 목표 설정
Input 지표와 Output 지표를 설정한 후 아래와 같이 회귀 분석을 통해 Input 지표와 Output 지표의 상관계수를 측정해본 후 예측 모델을 만들었다.
Output(y) = 기울기 × Input(x) + 상수
디스콰이엇의 경우 월 포스트 생산수와 MAU 상관계수를 측정했고 이를 토대로 파악한 기울기와 상수값을 활용해 예측 모델을 만들었다.
MAU = 기울기 × 포스트 생산 수 + 상수
아래 그래프를 보면 월 포스트 생산수와 MAU의 R 제곱 값은 0.96으로 굉장히 높은 수치가 나온다. 상관관계가 굉장히 높으며 회귀 분석을 통해 얻어낸 기울기와 상수를 사용해 예측모델을 만들면 꽤 정확한 예측이 나올 것이라는 것을 보여준다.[5]
그리고 MAU = 43.7 x 포스트 생산 수 + 4393라는 함수가 나온다. 이 함수를 활용해 포스트 생산수가 늘어남에 따라 미래의 MAU, 가입자 수가 어떻게 늘어날지 모델을 만들었다. 이렇게 미래에 대한 모델을 만들어 놓으면 우리가 무엇에 집중해야 되는지, 그리고 속도를 얼마나 빨리 내야 되는지 좀 더 확실한 감을 갖고 현실적인 주단위 목표를 설정할 수 있다.
월 포스트 증가율을 어떻게 정하느냐에 따라 어느 시점에 어느 정도의 MAU, 가입자 수가 결정된다. 그리고 AARRR 퍼널별로 전환율을 높이는걸 목표로 하면 이 속도가 더 빨라진다. 예를 들어 만약 디스콰이엇 유입에서 가입 전환율을 개선시키는 것에 신경쓰면 가입자 수가 늘어나는 속도가 빨라진다. 혹은 사이트 방문하여 포스트 작성까지의 전환율 개선에 신경쓰면 MAU 증가 속도가 훨씬 빨라진다.
이전에도 강조했던 것처럼 나는 규모가 작은 팀일수록 모든 것을 개선하려고 하는 것이 아닌 다른 것들은 과감히 포기하고 하나의 전략만 파고드는 것이 훨씬 강력하다고 생각한다. 그래서 우리는 퍼널 전체를 개선하는 것이 아닌 오로지 포스트 생산수를 증가하는 것에만 집중하기로 결정했다. 다만 포스트 생산수가 증가함에 따라 사용자 경험이 안좋아져 역효과가 나는 것을 경계하기 위해 지속적으로 상관계수가 높은 상태로 유지 되는지를 매월 체크했다. 만약 저 상관계수가 크게 떨어지기 시작하면 그때는 UX를 신경쓰기 시작해야 된다.[6]
이 모델을 바탕으로 디스콰이엇이 달성하고자 하는 최소 주 5%씩, 월 22%씩 포스트 수를 성장시켜야 우리가 목표한 시점내에 목표한 가입자와 MAU를 달성할 수 있다는 결론을 냈다.
4. 실행 및 측정
앞의 과정을 거치고 나면 팀의 목표가 명확해진다. 각 팀원들은 “내가 하고자 하는 일이 포스트 생산수를 주 5%씩 늘리게 하는 일인가?”를 바탕으로 해야될 일과 하지말아야 되는 일을 스스로 판단하면서 실행할 수 있다. 이와 관련 없는 일이라면 일단 과감히 서랍에 넣어두고 나중에 때가 왔을때 다시 꺼내면 된다.
디스콰이엇에는 오퍼레이션 팀과 프로덕트 팀이 있다. 디스콰이엇에서 오퍼레이션 팀은 Market Adoption을 책임지는 사람들이다.[7] 현재는 메이커들이 포스트를 작성하도록 프로덕트 외적으로 다양한 전략을 생각하는 사람들이다. 도언(@권도언)님과 종한(@박종한)님이 이를 담당해주고 있다.
지금까지 진행한 메이커클럽, 메이커챌린지, 다양한 오픈오피스아워 이벤트 등 모두 포스트 생산수를 늘리기 위한 시도였다.
프로덕트 팀은 기능 개발을 통해 포스트 생산수를 늘린다. 나를 포함해 제니님 (@Jenny Hong) , 홍민(@Hongmin Park)님, 재환( @Jae Hwan Jeong)님이 이를 담당해주고 있다.
메이커들로부터 다양한 채널을 통해 정말 소중한 피드백이 많이 들어온다. 그리고 평소에 팀원들과 밥을 먹거나 잡담을 나누면서 여러 재미있는 아이디어들도 많이 나눈다. 빨리 테스트해보고 싶은 충동이 들게 하는 아이디어들이 많다. 이 아이디어들을 아래와 같이 AARRR퍼널 기점으로 정리해본 후 어느 시점에 테스트를 해보면 좋을지 정리를 한다. 그리고 일단은 현재 집중하고 있는 Activation(포스트 생산)과 관련된 기능들의 우선순위를 높여서 개발한다.
간혹 중간 중간에 너무 UX가 불편해서 이와 같은 전략을 알고 있는 우리도 짜증난다라는 생각이 드는 것들이 있으면 당장 포스트 생산수와 직접적인 연관이 없어도 개발을 하긴 한다. 사이트내 검색기능 개발, 모바일 속도 개선 등이 이런 형태의 작업이였다.
이렇게 해서 우리팀은 지난 1년간 월평균 23%씩 포스트 생산수를 성장시켜 왔다.
Pre A 프로덕트 회고를 마무리하며: “Kill your darlings”
이로써 프로덕트 회고를 마무리한다. 회고글을 적다보니 우리 팀원들 한명 한명이 너무 자랑스럽고 감사한 마음이 들기도하고 나 스스로도 우리가 집중해야 될 것이 무엇인지 다시 스스로 리마인드하게 되는 계기가 되는 것 같다.
지금까지 적은 프로덕트 회고를 통해서 전하고 싶은 메세지를 한 단어로 표현하자면 “집중”이다. 문학에서 “Kill your darlings”라는 표현이 있다. 글을 적다보면 정말 아름다워 보이는 문장이 떠오를때가 있다. 하지만 그 문장이 내가 글을 통해 전달하고 싶은 메세지에 노이즈를 더한다면 너무 아름답고 애착이 가는 나의 자식 같은 존재도 과감히 죽일 수 있어야 된다. 프로덕트 개발도 이와 같다. 너무 좋아보이고 중요해보이는 것이라 하더라도 현재 전략과 맞지 않는다면 일단 과감히 포기할 수 있어야 된다.
Foot notes
[1] JTBD(Jobs to be done)는 유저들이 어떤 문제를 해결하기 위해 솔루션을 채용하는지에 관한 것이다. 예를 들어 아침에 드라이브스루에서 밀크쉐이크를 구매하는 사람들의 JTBD는 배고픔을 해소하기 위해서라기 보다는 운전하면서 출근할때 느끼는 지루함을 해소하기 위해서이다. 이를 이해하고 나면 매출을 늘리거나 고객 경험을 개선시키기 위해서 다양한 맛의 밀크쉐이크를 만드는 것이 아닌 먹는데 더 오래 걸리는 밀크쉐이크를 만드는 인사이트를 낼 수 있다. JTBD에 대해서 요약 정리한 메이커로그: https://disquiet.io/@hpark0011/makerlog/271
[2] 이와 관련된 내용을 더 자세히 알고 싶다면: https://hbr.org/2016/09/know-your-customers-jobs-to-be-done
[3] AARRR 퍼널은 유저가 서비스를 인지해서 돈을 내는 고객이 되는데까지의 생애주기를 표현한 것 :https://www.youtube.com/watch?v=irjgfW0BIrw
[4] 양, 질, 효율성 측정에 관한 메이커로그: https://disquiet.io/@hpark0011/makerlog/279
[5] 구글시트의 Chart Editor를 사용하면 이를 쉽게할 수 있다: https://www.youtube.com/watch?v=yZXNS5AxmIY
[6] 이런 현상을 Negative network effect라고 한다. Positive network effect는 네트워크에 참여하는 사람이 많아질수록 네트워크의 가치가 높아지는 것이라면 negative network effect 네트워크에 참여하는 사람이 많아지면서 네트워크 경험을 오염시키는 사람들이 생기기 시작하고 이들 때문에 네트워크의 가치가 낮아지는 것을 이야기한다: https://breadcrumb.vc/curation-how-to-beat-negative-network-effects-229dffff166b
[7] Operator의 역할에 관한 메이커로그: https://disquiet.io/@hpark0011/makerlog/943
디스콰이엇
IT 프로덕트 메이커들을 위한 소셜네트워크


