아래 영상은, 커리어 성장에 대한 생각을 다시 한번 진지하게 해볼 수 있게 만들어주었다.
가장 인상적이었던 말, 커리어 성장의 핵심은 문제 해결 능력을 키우고 도전 정신을 유지하는 것. 나의 문제 해결 능력은 얼마나 성장했을까? 도전 정신을 유지하기 위해 나는 어떤 선택을 해야하는가? 지난 상반기 주니어 PM으로 일하면서, 내가 문제를 발견하고 정의하는 과정에서 사용한 3가지 노하우를 본 글을 통해 풀어보려고 한다 🙂
1. Dogfooding
Dogfooding은 제품을 출시하기 전에 내부적으로 사용해보며 실제 사용자 경험을 개선하고 잠재적인 문제를 조기에 발견할 수 있는 중요한 방법론이다. 70년대 미국에서 유래한 것으로, 당시 애완견 사료 광고의 슬로건 "자신의 개 사료를 먹는 사람은 제품을 신뢰한다"에서 비롯되었다고 한다. 즉, 제품을 만드는 사람들이 직접 그 제품을 사용함으로써 제품의 질을 보장하고 개선하는 문화를 의미한다.
적용 사례
Onboarding with Fresh Eyes
입사 첫날, 프로덕트의 첫 경험을 보고서로 형태로 작성해서 공유했다. 제품에 대한 선입견이 가장 적은 상태에서 제품 탐색과정을 팀과 공유하는 것은, 제품 개선에 중요한 인사이트를 제공할 수 있다. 사실 이건 이전 직장에서 좋았던 온보딩 정책이라고 생각해서 새로운 직장에서도 동일하게 적용했다.
Internal User Testing(UT) 문화 정착
AI 챗봇 Glidy를 개발하면서, 내부적으로 정기적인 Internal UT(User Testing)를 진행했다. 당시 조직 내 UT 문화가 정착되기 전이라, UT의 필요성과 진행 방법에 대한 가이드를 직접 제작해 공유했다. 이전 직장 동료인 Product Designer 친구에게 조언을 구하고, 도움을 받았다. <사용자를 생각하게 하지마!> 책과 저자 블로그를 참고했다.
AI챗봇팀에 PM으로 투입되었을 때, 챗봇은 (핵심 가설과 PM없이…) 개발이 어느 정도 진행된 상황이었다. 주니어 PM인 나는, 주어진 제품을 역으로 사용해보고 기획안을 재작성해야하는 챌린지를 마주했다. 제품을 어디서부터 어떻게 개선해야할지.. 막막했었는데, 어려운 상황일수록 문제의 본질로 돌아가려고 했다. 제품은 고객없이 존재할 수 없으며, 따라서 해답은 고객(사용자)에게 있다고 판단했다.
MVP를 기반으로, 챗봇이 실제로 토플 학습에 도움이 되는지를 UT를 통해 검증했다. 개발자분들도 UT에 적극적으로 참여해주면서, 함께 더 좋은 제품을 만들기 위해 토론하고 고민하는 시간들을 갖았다. 사실 이 때, 좋은 제품을 만들기 위해 함께 고민할 수 있는 동료가 있다는 것이 얼마나 감사한 일인지를 몸소 느꼈다. UT를 통해 자잘한 사용성 및 UI 개선부터, GPT가 아닌 Glidy가 토플 공부에 어떻게 더 도움이 될 수 있는지를 논의하고 발전시켰다. 예를 들어,
각 영역별(lc, rc, wr, sp)로 특화된 기능이나 사용자의 풀이 맥락을 고려한 기능 등 디테일한 피처들은 모두 UT 과정에서 얻은 인사이트였다.팀원들이 합류할 때마다 온보딩 과정에 Internal UT를 포함시켜 제품에 대한 이해도를 높이고 개선에 기여할 수 있도록 유도했다. 이를 통해 모든 팀원이 제품에 대한 책임감을 가지고 개선에 참여할 수 있도록 하는 문화를 구축할 수 있었다.
2. JTBD 인터뷰
JTBD(Jobs to be done)은 고객이 제품을 구매하는 이유는, 자신이 달성하고자 하는 "일"을 돕기 위함이라는 개념에서 파생되었다. 고객은 특정 상황(situation)에서 문제를 해결하기 위해(motivation), 제품을 이용한다(expected outcome). T과외 MVP 초기 디자인, SAT 상품확장을 진행할 때, JTBD 인터뷰를 진행했고 진행하고 있다.
JTBD 인터뷰에 많은 도움을 준 소중한 자료를 소개한다.
- YC 스타트업 스쿨 :
- 스타트업의 아이디어는 일요일에 느긋하게 떠오르는 것이 아니라, 사용자와의 대화를 통해 발전해야 한다.
- 구체적인 질문들은 X에 대한 문제, 과제 또는 목표에 대해 묻는다.
- 질문할 때는 깊이 파고들어 회사가 X를 수행하는 이유를 이해하는 것이 중요하다.
- 질문할 때는 상대방의 행동과 말뿐만 아니라, 그들이 지금 어떻게 문제를 해결하고 있는지도 이해하는 것이 중요하다.
- 예/아니오 질문보다는 구체적이고 실제적인 예시를 제시하도록 노력해야 한다.
- 질문을 할 때 두 개의 질문을 동시에 하지 않도록 주의해야 한다.
- 인터뷰에서는 문제보다는 기능에 초점을 맞추는 것이 아닌, 문제에 대해 깊이 이해하는 것이 중요하다.
- Official Jobs to be Done Playbook(번역) :
- 구매 포인트 : 언제, 어떻게 제품을 구매했는지
- 첫 번째 생각 탐색 : 제품을 구매하기로 한 최초의 순간을 알기 위한 질문 / 언제 문제를 해결하기 위해 무언가를 탐색하기 시작했는지 / 언제 누구와 함께 있었나
- 고객이 고려한 사항 구축 : 문제를 해결할 제품, 서비스를 어떻게 찾게 되었는지 / 어떤 종류의 솔루션을 시도해봤는지
- 고객의 감정에 대한 호기심 : Job 도구를 가질 때 어떤 감정이었고, 어떤 문제를 예견했고 어떤 상황을 상상했는지 알 수 있음 / 주변 지인에게 제품을 구매하는 것에 대한 이야기를 할 때 어떤 상황이었는지
- 제품 구매 상상 : 구매할 때 우려한 것
3. 사용자의 사용경험을 꾸준히 모니터링
T과외 서비스를 개발하면서, 나는 이 신규 제품이 우리의 비즈니스에 새로운 가치를 더할 수 있을 것이라고 생각했다. 기존 온라인 멤버십에서는 고객이 우리 제품을 사용하는가에 대한 정성적 데이터를 수집하기 어려웠다. 우리는 주로 정량적 지표(예: 테스트 완료율, 사용 횟수 등)를 통해 부분적으로 사용자의 행동을 파악할 수 있었다. 사용자가 왜 우리 제품을 선택하고 어떻게 사용하는지, 어떤 부분에 만족하고 불만족하는지에 대한 정보는 CSAT(고객 만족도 조사)나 성적 상승 후기 이벤트와 같은 비주기적 방법을 통해 간헐적으로 수집하고 있었다.
T과외 서비스를 시작하면서 온라인 멤버십(우리의 주력 상품)을 기반으로 대부분의 수업이 이루어지며, 주간 NN시간 동안 사용자가 수업을 어떻게 받는지 직접 모니터링이 가능해졌다. 이는 ‘양질의’ ‘유의미한’ 비정형 데이터를 수집할 수 있음을 의미했다. 이러한 비정형 데이터를 체계적으로 DB화하면, 향후 AI튜터 Glidy의 개선, 더 나은 Test Prep 서비스, 적합한 과외 매칭, 유학 멘토링 등과 같은 로드맵 사업에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라고 생각했다.
→ Data Flywheel?! 그러나 아쉽게도,,, 여러 사업적 우선순위와 ROI 문제로 인해 이러한 제품 로드맵에 대한 나의 아이디어는 큰 진전을 이루지 못다. 다만, 나는 차선책으로 그 가능성을 확인하기 위한 밑작업으로 수업을 직접 모니터링하기 시작했다. 과외 후기 수집 파일럿 프로젝트를 시작하면서, 먼저 인터뷰할 사용자들을 대상으로 첫 수업부터 마지막 수업까지의 과정을 꼼꼼히 모니터링하고, 이를 통해 우리 서비스의 핵심 가치 제안(Core Value Proposition)을 더욱 정교하게 설계할 수 있었다. 과외TF Sync 회의에서는 직접 모니터링을 통해 - 발견한 각 사용자의 Needs와 Painpoint를 팀과 공유하고 있다.
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