by Mr. Lim

PO에겐 "WHY"에 답하는 과정이 매우 중요한 직무인 것 같습니다.

생각하는 과정이 중요한 만큼 PO들이 어떻게 일하고 있는지 아티클을 통해 배워가고 있습니다.

이번 아티클은 프로젝트를 진행하며 '이 업무를 왜 했는지'에 대해 잘 정리된 글이었던 것 같습니다.

문득 글을 읽다보니 다음 업무를 진행하는 과정은 어떻게 연결되어 있을지 궁금해지더군요.

'PO는 무슨 일을 해야하는지 어떻게 생각했을까' 혹은 '왜 이 일을 하기로 생각했을까' 말입니다.

그래서 글을 정리하며 PO가 했을듯한 사고의 과정을 추론해봤습니다.

1. CEO 발표 " 강남 외 다른 지역의 시술 상품 적극 영입하고 다른 지역 상품의 구매율 증가해야 한다"

프로젝트의 계기가 된 사건인 것 같습니다. 대표이사의 발표를 들어보니 내용이 2가지네요.

• CEO "강남 외 지역 상품이 늘어나야 한다"
• CEO "강남 외 지역 상품의 구매율이 증가해야 한다"

이 내용에 강남언니 PO는 이렇게 생각했을 듯 합니다.

• CEO "강남 외 지역 상품이 늘어나야 한다 " → PO "사고 싶은 니즈가 있는거야?"
• CEO " 강남 외 지역 상품의 구매율이 증가해야 한다" → PO "강남언니에 있는데 안사고 있는거야? 왜?"

2. VOC와 검색어를 통한 니즈 분석

PO는 사용자에게 수요가 있는지 기존 데이터를 통해 니즈를 확인해봅니다. 

PO "다른 지역 상품에 대한 니즈가 있나?" → "지역 관련해서 나타나고 있는 사용자 행동이 있는지 한번 살펴보자"

그래서 PO는 VOC와 검색 데이터를 분석해봅니다. 분석 결과 VOC와 검색량에서 유의미한 데이터를 발견합니다.

• VOC 35% "지역 관련 상품 찾기 어려워"
• 검색량 Top 15에 지역검색어

이 결과에 강남언니 PO는 이렇게 생각했을 듯 합니다.

• VOC 35% "지역 관련 상품 찾기 어려워" → PO "사고 싶은 니즈가 있구나" + "찾기 어려워서 못사고 있구나"
• 검색량 Top 15에 지역검색어 → PO "사고 싶은 니즈가 있구나"

3. UT를 통해 어려움의 원인 확인

데이터 분석을 통해 강남 외 지역 상품에 대한 니즈가 있다는 것은 확인했습니다. 그러나 기존에도 이미 강남언니에는 강남 외 지역 상품도 판매하고 있던 것 같습니다. 하지만 지금 상태라면 상품을 더 들여다놔도 밑 빠진 독에 물 붓기일 것입니다. 왜냐하면 상품이 있음에도 사용자가 찾는 걸 어려워하고 있기 때문입니다. 그래서 PO는 UT를 통해 이 부분에 대한 원인을 탐색하기로 결정합니다. 그리고 그 결과 2개의 페르소나를 발견했다고 합니다.

• 페르소나A) 지역 필터링을 못하겠어
  • 이유1) 필터링 기능을 못찾아서
  • 이유2) 지역명을 봐도 어디있는지 몰라
• 페르소나B) 동네에 병원이 있는지도 몰랐어
  • 이유) 존재 자체를 몰랐음

4. 전사 지표와 팀 지표 Align

현상과 문제를 파악했으니 이제 해야할 일은 이 문제가 해결할 가치가 있는지를 알아보는 것입니다. 그래서 강남언니 PO는 이번 프로젝트로 문제가 해결되면 지표가 어떻게 바뀔지 검토합니다.

• Critical Path과 Key metric 정의: 지금 문제와 현재 가장 밀접하게 연관된 혹은 문제가 해결됐을 때 영향을 미칠 Funnel과 지표를 정의합니다.

이 단계에서 PO는 이번 프로젝트를 통해 해당 지표를 얼만큼 개선해야 팀 목표에 도달할 수 있을지를 추정합니다. 근사치라 할지라도 이 과정을 수행하는 이유는 단 하나입니다. 바로 프로젝트에서의 우선순위 결정에 근거가 되기 때문입니다.

• PO '이번 프로젝트에서 지표를 얼만큼 개선해야하는지 알겠어. 이만큼 개선시키려면 뭐부터 해야지?'

5. 문제 정의 구체화 및 실행

이후에는 실행의 과정이었던 것 같습니다. 다만 UT를 통해 문제를 한번 더 구체화했던 것 그리고 메인이 아니었더라도 해당 페르소나를 타겟으로 MVP를 개발하고 빠르게 개선했던 점은 인상 깊었습니다.

글을 읽으며 저 또한 Cannibalization 현상이 발생하지 않은 것은 신기하기도 했네요.

강남언니 PO는 어떤 과정을 통해 제품을 발전시키는지 알 수 있던 아티클이었습니다.

 

최근에 출간된 "도둑맞은 집중력"이라는 책에 따르면,

[우아한 기술블로그] 신미지: 레퍼런스 없이 000 만들기, 아이디어는 어디에서 왔을까?

• 그룹웨어 리뉴얼 프로젝트를 다룬 글입니다. 프로젝트 진행 방법론보단 어떤 방법을 활용했는지에 관해 다루고 있습니다.
• 워크샵을 통해 도출한 아이디어를 선별하는 과정은 결국 우선순위를 산정하는 과정과 같지 않나 싶어요. 각 기능 별로 예상되는 사용 빈도, 사용자 범위, 기대효과 등은 어떤 식으로 정의하고 계량화했을지 궁금증이 생깁니다.
• 우아한 오피스 첫 화면에서 겹겹이 쌓이는 팝업 공지와 수많은 연관사이트는 구성원들의 불편함을 토로하는 영역이었다고 합니다. 그러나 리뉴얼된 그룹웨어에서 노출되는 개인화 메시지는 구성원들이 이를 응원을 얻는다는 피드백을 받았다고 합니다. 어떤 기능은 문제점을 해결하기 위해 나오지만 어떤 기능은 서비스를 더 좋게 만들기 위해 나온다는 점을 생각해볼 수 있었습니다. 전자는 사용자의 불편함을 해결하고 후자는 사용자의 즐거움을 주지만, 둘다 사용자라는 공통점이 있네요.

[브런치] 조영수: (23년 3주 차) 가설 검증

해당 아이디어는 커뮤니티 이벤트로 올렸는데 반응이 매우 좋았다. 단기간 진행한 이벤트임에도 댓글 참여자가 480명이 넘었다. 댓글 추이를 보면 고객들은 평균 3~4개의 OTT를 구독중이다.

• 이벤트를 통해 신규 아이디어 실험을 진행했다니. 저는 2개 구축 프로젝트에서 프로모션을 담당하며 이벤트 관련 프론트오피스, 백오피스를 기획했습니다. 사이트 방문 그리고 구매 유도 목적의 이벤트만 고려했습니다. 이런 스스로를 반성하게 하는 글이었습니다. 
  • 생각해보면 이벤트는 사이트 관여도가 어느 정도 있는 사용자만이 참여할 수 있는 서비스인 것 같습니다. 특히나 커머스에서 단순 제품 검색 및 가격 비교 목적이라면 사이트 탐색 없이 제품 검색으로 바로 이동하기 때문입니다. 이벤트를 발견하고 내용을 확인한다는 건 사이트에 어느 정도 관여도가 나와야 나타날 수 있는 행동인 것 같습니다.
  • 설령 체리피커라 할지라도 해당 도메인에 어느 정도 지식을 갖춘 사용자라는 점에서 저관여 사용자로 나타나진 않을 것 같습니다.
  • 즉, 이벤트는 서비스 사용자들 중 관여도가 어느정도 나오는 이들이 모이는 메뉴라고 할 수 있습니다. 따라서 이벤트를 테스트베드로 활용하면 아마 서비스 미사용자 혹은 라이트 유저를 걸러내는 1차 필터링 효과를 얻을 수 있을 것 같습니다. 설령 라이트 유저가 응모하더라도 사용자를 대상으로 하기에 사용자 정보를 기반으로 테스트 대상으로 타당한지도 신뢰롭게 검증할 수 있습니다.

우리는 우리의 효율과 규모가 하락하는 한 매년 고객들을 위해 상품가격을 지속적으로, 또 현저히 더 낮추는 것을 목표로 의사결정을 해왔습니다. 이것은 숫자 계산을 기반으로는 할 수 없는 대단히 중요한 결정의 한 예입니다. 사실 가격을 낮출 때마다 우리는 수학이 말하는 것과 반대되는 방향으로 나아갑니다. 수학은 늘 가격을 올리는 것이 현명한 조치라고 말합니다.

• 모든 의사결정이 수학적으로 검증할 수 있는 건 아닌 것 같습니다. 그리고 수학적으로 옳은 것이 사업적으로 또는 서비스적으로 옳다는 것도 아닌 것 같습니다.
• 중요한 건 서비스의 목적을 생각할 때 이것이 맞는 행동인가를 판단하는 능력인 것 같습니다.

프로젝트가 끝나고 본사 복귀했다.

여유 시간이 생겨 팀원분들과 PO Session을 다시 한번 들어보며 내용을 정리했다.

[핵심 개념]

• Carrying Capacity(C.C)  
  • '호수가의 물의 높이가 어디까지 올라올까?'에 답은 호수에 들어오는 물의 양(Inflow)과 나가는 물의 양(Churn(=)으로 호수가의 물 높이가 결정된다.(한계수용능력)
  • 제품의 한계수용능력, 즉 Total Customer를 정의하는 개념

→ Total Customer는 Daily New Customer(Inflow)와 Daily Lost Customer(Churn)에 의해 결정된다.

ㄴ 이어지는 질문: "Customer란" → 생각해보기

[공식]

• C.C = Daily New Customer / Daily Lost Customer(Rate)

ㄴ 이어지는 질문

• Daily New Customer 정의? 일주일이면 알 수 있다. 광고나 마케팅 없이 유입되는 사용자수. 런칭 즉시 알 수 있다.

Q. 광고나 마케팅 집행중일 때는 어떻게 알 수 있나?

A. 광고 유입 유저 다 발라내고 측정한다. 그치만 그래도 정확하진 않다. 왜냐하면 광고 집행하면 organic User는 늘기 때문이다.

• Daily Lost Customer 정의? 한달안에,  길면 두달 안에 알 수 있다.

[C.C의 활용]

• C.C 도달이 예측될 때 새로운 제품 런칭을 통해 C.C를 키운다.
• C.C는 그로쓰 모델링 질문 5가지에 해답을 준다.
  • 파워 유저(로열 유저)의 공통된 행동을 발견했다. 이 행동을 모든 유저에게 유한다면 이는 서비스에 도움이 될까?
  • 서비스가 24시간 장애를 겪어 트래픽이 감소했다. 이것이 장기적으로 어떤 영향을 미치게 되는가?
  • 하루 10만명 vs 매주 70만명의 차이?
  • 광고 실행 후 사용자가 증가했다. 그럼 사용자가 계속 증가할 것이라 믿는가? 그 근거는 무엇인가?
  • 알림 기능의 장애로 일일 인입 사용자 수가 감소했다. 이는 어떤 문제가 될 것인가?

[SI 프로젝트에서 C.C의 활용]

• 분석 단계에서 담당 제품의 Inflow가 현저히 낮은 기능, Churm이 현저히 높은 기능을 발견한다.
• 분석 단계에서 담당 제품의 Inflow와 Churm을 측정한다. 오픈 이후 안정화 단계에서 Inflow와 Churm을 측정한다. 이를 통해 개선 성과를 추정할 수 있다.