제품을 빠르게 만드는 것만큼이나 혹은 어쩌면 그보다 더 중요한 것이 있다.

바로 "우리가 방향에 맞게 실행하고 있는가?"이다.

올바른 방향을 설정에도, 정말 열심히 그리고 빠르게 실행에 옮겼음에도 그곳으로 나아가지 못할 수 있다.

이는 팀이 일단 생존을 하고 나면 발생할 수 있는 문제이다.

생사의 기로 앞에서 살아남으면 비교적 그 원인은 명확하다.

그러나 초기 성공과 함께 제품 기능이 다양해지면 인과관계 파악이 더욱 어려워진다.

이 지점에서 해야할 질문이 바로

"지금의 성과는 제품 팀이 실제로 들였던 노력의 결과물이라고 볼 수 있는가?"라는 것이다.

사용자 수가 늘어난 것이 정말로 개발한 것들 때문에 일어난 것일까? 아니면 혹시 신문에 그로킷에 대한 기사가 실려 사용자 수가 늘어나지는 않았을까?

 

따라서 제품팀은 기능이 사용자에게 어떤 영향을 미쳤는지 보다 정확하게 분석할 필요가 있다.

책에선 이러한 문제를 해결할 방법으로 코호트분석A/B 테스트를 소개했다.

코호트 분석이란 사용자를 특성에 따라 그룹으로 분류하고, 각 그룹 단위로 분석하는 것을 의미한다.

그리고 A/B 테스트는 그룹A, B를 나눠 한 그룹에는 새로운 기능 도입하고 다른 그룹에는 도입하지 않는 등 차이를 두고 기능에 대해 테스트하는 것이다.

보다 구체적으론 신규 출시된 기능에 대해 코호트 분류에 따른 A/B테스트를 진행하고 이 결과를 분석하는 방식으로 결과를 측정하는 프로세스라 생각된다.

분명 이러한 작업을 수행하지 않던 조직에는 매우 번거롭고 느린 작업이 될 거라 생각한다. 그러나 내딛는 한 걸음 한 걸음이 매우 소중한 스타트업에선 유효하지 않은 기능을 개발하지 않는 비용을 아낄 수 있어 결과적으로 효율적인 방법이라 생각한다.

 

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