아이디어 불패의 법칙

책을 읽게 된 계기

 이번 책은 페이스북에서 의료분야 중 디지털 헬스케어와 관련한 스타트업 육성 기업인 DHP의 최윤섭 대표님의 글을 보고 접하게 되었다. 책 제목에 많은 눈길이 갔다. 제목에서 나는 '아이디어가 있다면 그 아이디어를 될 수 있게 만들 수 있는 방법을 알려주마!'와 같은 느낌을 받았다. 그리고 그 아래에 있는 부제 부분에 '구글'과 '비즈니스 설계'라는 글자 또한 매력적이었다.

 오늘 서평을 작성할 이번 책의 제목은 '아이디어 불패의 법칙'이다. 책의 부제 부분은 '구글 최고의 혁신 전문가가 찾아낸 비즈니스 설계와 검증의 방법론'이다. 나는 기업의 규모와 관계없이 어떻게 기술로 제품을 만들어 수익을 창출할지에 대한 관심이 많다. 이 책에서 어떤 비즈니스 아이디어를 어떻게 검증하여 잘 출발할 수 있을지 볼 수 있어서 매우 만족스러웠다. 또 일을 하는 도중에 어떻게 적용해볼 수 있을지 많이 고민이 되었다.

아이디어 불패의 법칙 책 표지. 중앙에 여러 단계를 거쳐 아이디어에 도달하는 듯한 일러스트가 있는 것이 매력이다.

 

시장 실패의 법칙과 될 놈

 책의 저자 알베르토 사보이아는 책의 처음 시작을 본인이 창업한 기업이 실패로 끝났던 기억으로부터 시작한다. 정말 멋진 아이디어라고 생각했고 유능한 사람들과 올바르다고 생각한 방법으로 아이디어 실현을 수행했으나 실패로 끝났다. 심지어 이때의 알베르토 사보이아는 이전에 3번의 창업 성공 경험도 있었다. 그럼에도 불구하고 이 기업은 실패하였다. 이러한 상황에서 저자는 왜 실패하였는지 생각해본다.

 저자는 아이디어가 '실패하는 것'에 대해 찾아보던 중 대부분 아이디어는 실패한다는 것을 찾아낸다. 어떤 사람이 수행하더라도 대부분의 아이디어는 실패했다. 대기업이 시도해도, 정말 똑똑한 사람이 실현해도, 경험 많은 사람이 시도해도 아이디어는 실패할 수 있다는 것을 보았다고 한다. 이는 시장 실패의 법칙으로 불러도 합당할 정도로 많은 실패 사례를 찾게 된다. 왜 대부분의 아이디어는 실패하는 경우가 더 많을까? 그 이유를 저자는 찾게 된다. 바로 그 아이디어가 ‘안 될 놈’이었기 때문이다. 처음 아이디어가 ‘안 될 놈’이면 어떠한 방법을 써도, 어떠한 사람들이 모여도 반드시 실패한다. 반대로 잘 되지 않을 것 같은 아이디어가 잘 되는 경우도 있다. 이것은 그 아이디어가 ‘될 놈’이기 때문이다.

 따라서 우리는 어떤 아이디어를 열심히 실현해보기 전에 ‘될 놈’인지 알아보는 것이 중요하다. 동시에 그 아이디어가 ‘안 될 놈’이라면 아이디어를 바꾸어야 한다. 우리는 왜 ‘될 놈’과 ‘안 될 놈’을 잘 구분하지 못할까? 이는 생각랜드에서 기초한 시장 조사와 데이터들이 모여져 잘못된 의사결정을 하기 때문이다. 생각랜드에서 생각한 방향으로 설문조사지를 만들어 조사를 해보면 아이디어가 잘 될 것처럼 결과가 나타나기가 쉽다. 또 시장 조사에서 대상으로 하는 사람들이 아이디어에 대한 의견을 제시할 때 함께 투자한다는 생각으로 임하지 못하는 경우가 많다. 여기서 함께 투자한다고 함은 이 아이디어가 잘못되었을 때 어떤 영향이 있음을 의미한다. 예를 들어 그 아이디어 제품에 대해 구매를 하여 사용한다는 생각으로 금전을 내는 행위가 아이디어에 함께 투자함을 의미한다. 반대로 그냥 무상으로 제품을 써보는 것은 얼마든지 의견만 제시할 수 있다. 즉, 대상으로 하는 사람도 생각만으로 조사에 임하는 것과 같다.

 

아이디어와 시장 호응 가설

 아이디어가 ‘될 놈’ 임을 확인하는 첫걸음은 아이디어가 구체화될 곳을 바탕으로 가정을 세우는 것이다. 대부분의 아이디어는 사업적인 부분을 가지고 있다. 즉, 아이디어가 구체화될 곳이라고 함은 시장이며, 이 시장을 바탕으로 가설을 먼저 세워 보아야 한다. 이를 시장 호응 가설이라고 부른다. 예를 들면 아래와 같다.

• 아이디어 : 출퇴근, 직장인, 관심사, 자기 계발
• 시장 호응 가설 : 직장인들은 관심사가 같고 출퇴근 지역이 비슷한 사람들과 자기 계발을 위해서 이야기를 나누고 싶어 할 것

 이 시장 호응 가설이 맞다면 아이디어는 시장에서 큰 성공을 거둘 수 있다. 하지만 시장 호응 가설이 구체적이지 않고 모호하다. 가설이 맞고 틀림을 확인하기 위해 숫자로 이야기를 해야 한다. 이 숫자가 곧 우리만의 데이터가 되며 이러한 데이터를 근거로 아이디어에 대한 의사결정을 내릴 수 있다. 책에서는 시장 호응 가설을 구체적이며 숫자로 이야기가 가능하도록 바꾸는 방법을 알려준다. 그 방법을 XYZ법칙이라고 부른다. 어떤 시장 호응 가설을 ‘적어도 X퍼센트의 Y는 Z할 것이다’로 바꾸어보자. X퍼센트라는 숫자로 테스트를 하여 아이디어가 시장에서 어떻게 반응할지 구체적으로 확인할 수 있다. Y는 시장이며 Z는 시장에서 실현되는 아이디어이다. 위의 시장 호응 가설 예시에 XYZ법칙을 적용하면 아래와 같다.

• XYZ법칙 : 적어도 10퍼센트의 한국의 직장인들은 관심사가 같은 사람들과 출퇴근에 이야기를 나누고 싶어 할 것

 XYZ법칙에서 보통은 Y라고 하는 아이디어가 실현될 시장이 큰 경우가 많다. 즉, 이 XYZ법칙으로 표현된 시장 호응 가설을 테스트하기 위해서는 시장과 비용이 많이 들어간다. 이를 테스트하는 방법은 기존에 만들었던 XYZ법칙으로 표현된 시장 호응 가설의 범위를 잘게 쪼개야 한다.(단순화) 이를 xyz법칙이라고 하며 ‘적어도 x퍼센트의 y는 z할 것이다’로 표현하는 것이다. 소문자가 의미하는 것은 축소된, 잘게 쪼개어짐을 말한다. 예를 들어 Y가 경기도라면 y는 성남이 될 수 있다. 앞에서 XYZ법칙으로 표현한 것을 xyz법칙으로 바꾸어 표현해보면 아래와 같다.

• xyz법칙 : 적어도 10퍼센트의 분당의 직장인들은 관심사가 같은 사람들과 출근에 이야기를 나누고 싶어 할 것

아이디어를 기반으로 하는 시장 호응 가설이 구체화, 수치화, 단순화되어 가는 도식.

 

가설을 테스트하기 (프리토타이핑 기법)

 xyz가설로 표현된 시장 호응 가설은 빠르게 적은 비용으로 테스트를 시도해 볼 수 있다. 책에서는 이러한 가설에 대한 테스트를 ‘프리토타이핑’이라고 부른다. 이는 시제품을 의미하는 ‘프로토타이핑’과는 다르다. 프리토타이핑은 시제품 없이도(있다면 더 좋을 수 있다!) 어떤 방법들을 마련하여 가설을 확인하는 테스트 방법이다. 프리토타이핑은 테스트를 해보는 것에 초점이 맞추어져 있다. 반면에 프로토타이핑은 시제품을 만들어보는 것에 초점이 있다. 여기서 큰 차이는 시제품이 아무리 좋더라도 앞에서 먼저 언급한 바와 같이 '안 될 놈'이라면 시제품에 시간, 인력, 금전을 낭비하고 실패할 수 있다. 프리토타이핑은 프로토타이핑으로 넘어가기 전 혹은 사업이 진행되기 전 아이디어가 '될 놈'인지를 빠르게 테스트한다. 그리고 이 프리토타이핑이 이 책의 꽃이자 열매이다.

 프리토타이핑을 하여 가설을 테스트하는 방법은 정말 다양하다. 책에서는 여러 프리토타이핑의 예시를 설명을 하고 있다. 이러한 예시는 제조업 분야, 외식업 분야, IT기반 서비스업 분야 등에 따라 최적의 방법이 조금 나뉜다. 하지만 어떤 가설에 대하여 수치화된 데이터를 기반으로 하는 합당한 결과를 얻을 수 있는 테스트를 한다면 그 어떤 것도 프리토타이핑이 될 수 있다.

 위에 도식으로 살펴보았던 예시를 프리토타이핑을 어떻게 하는지 실제로 해보지 않았지만 예시로써 설명해보자. 현재 빠르게 확인하여 우리만의 데이터를 확보할 xyz 법칙 가설은 '적어도 10퍼센트의 분당의 직장인들은 관심사가 같은 사람들과 출근에 이야기를 나누고 싶어 할 것'이다.(코로나 시국이 아니라고 가정하자!) 지금은 저녁 7시인데 당장 문구점에 가서 큰 패널을 하나 사자. 이후 패널에 '당신의 출근을 더 가치 있게. 출근 중 관심 토크!'라고 작성하자. 이후 조금 더 디테일한 설명을 작성하여 종이로 프린트하자. 자세한 내용은 아래와 같다.

•  수원에서 판교까지 버스로 출근할 수 있습니다. 이 통근 안내 버스는 4명 정도가 이야기를 할 수 있게 만들어져 있습니다.(가짜 그림 만들기!) 관심사를 등록하고 테이블에 사람들이 오면 이야기를 해보세요! 지금 만 원에 사전 등록을 하시면 3번의 공짜 탑승이 가능합니다! (계좌번호와 보내는 사람에 주의할 점 설명...)

 설명 종이와 패널을 들고 내일 아침에 판교역으로 가자. 그리고 관심을 보이는 사람들에게 설명을 하고 설명 종이를 나누어 준다. 그렇게 해보니 설명을 듣거나 안내 종이를 들고 간 100명 중 5명만이 만 원을 계좌로 송금하였다. 또 10명은 추후 서비스에 대한 설명자료를 요청하며 명함을 주고 갔다. 그렇다면 우리는 아래와 같이 가설에 실제 수치를 넣어서 확인할 수 있다.

• 적어도 15퍼센트의 분당의 직장인들은 관심사가 같은 사람들과 출근에 이야기를 나누고 싶어 했으며, 그중 5퍼센트는 매우 적극적인 관심을 보였고, 10퍼센트는 조금 관심을 보였음!

 여기서 우리는 실제로 버스도 없고 웹사이트나 앱도 없으며 운영할 자금이나 시간, 인력이 없다. 하지만 테스트는 했고 결과를 얻었다. 이제 테스트를 마쳤으니 15명에게 어떠한 테스트를 진행하였는지 알려주고 돈은 다시 돌려주면서 간단한 기프티콘을 보내주자. 윤리적으로 문제가 조금(?) 있을 수 있는 프리토타이핑 방법이었다. 이런 부분은 주의해서 테스트를 해야 한다. 우리는 기프티콘만 소비하여 수치화된 우리만의 데이터를 하루 만에 얻었다.

 프리토타이핑은 이와 같이 해볼 수 있다. 다른 방법은 어떤 것이 있을까? 실제 코로나 시국을 고려하여 간단한 가짜 웹사이트를 만들어 SNS로 테스트를 해볼 수도 있다. 혹시 직장이 판교라면 사내 사람들을 대상으로 설문조사를 해볼 수도 있다. 여기서 프리토타이핑에서 주의해야 할 점이 있다. 이 사항은 아래와 같으며 앞에서 설명한 내용으로 충분히 이해할 수 있다.

1. 프리토타이핑은 적극적인 투자가 있는 '나만의 데이터'를 생성해야 함
2. 프리토타이핑은 빠르게 수행할 수 있어야 함
3. 프리토타이핑은 저렴하게 수행할 수 있어야 함

 

우리만의 데이터 결과를 평가 및 분석하기

 프리토타이핑을 통해 아이디어에 대한 우리만의 데이터를 얻었다. 하지만 돈을 지불한 사람과 명함을 건네준 사람을 동등하게 볼 수 없다. 즉, 우리만의 결과 데이터를 기반으로 아이디어를 평가 및 분석할 때는 다른 어떤 것이 필요하다. 또 아이디어에 대한 가설을 수정해나갈 필요가 있다. 또 하나의 아이디어에 여러 가설을 두고 테스트를 해본 뒤 결과를 함께 볼 필요가 있다.

 책에서는 분석 도구라는 이름으로 데이터를 평가 및 분석하는 방법을 안내한다. 우리만의 데이터는 처음 가설에 비하면 5퍼센트 정도 높은 결과를 보였다. 하지만 우리만의 데이터를 좀 더 객관적으로 보기 위해 평가를 수행이 필요하다. 우리만의 데이터는 위에서 언급한 바와 같이 적극적 투자를 받은 경우(돈을 지불함)와 작은 관심(명함을 건넴)을 받은 케이스로 나눌 수 있다. 더 나아가서 설명 종이를 들고 간 경우도 있다. 각각의 경우를 비중에 따라 점수화를 진행하여 평가를 수행하자. 설명 종이를 들고 간 것은 아무런 도움이 되지 못하므로 0점으로 처리한다. 명함을 주고 간 것은 작은 노력과 개인정보를 제공하는 것이므로 1점으로 처리하자. 마지막으로 돈을 지불한 경우는 확실한 투자이므로 10점을 적용하자. 이렇게 계산을 마치면 총 60점을 획득하였다.

프리토타이핑 실험 결과를 점수로 평가하는 방법.

 

 이제 이 점수를 바탕으로 아이디어에 대한 가설을 우리만의 데이터로 만들어진 점수로 분석하자. 아래의 그림은 이 책에서 제공하는 분석을 위한 도구이다. 여기에 프리토타이핑으로 획득한 점수를 같이 확인할 수 있도록 표기하였다.

실험 결과를 평가하여 얻은 점수를 분석하기 위한 그림.

 

 분석 도구는 우리만의 데이터를 점수로 환산하였을 때 괜찮은지를 한 번에 볼 수 있는 그림이다. 가장 아래에는 시장 실패의 법칙이 작성되어 있는데 저자는 아이디어가 ‘될 놈’이 아니라면 실패할 수 있음을 상기시키기 위해 작성하였다고 한다. 분석도구에서 60점은 나쁘지 않은 아이디어임을 말해주고 있다. 하지만 우리가 아이디어와 가설을 조금 수정하여 다시 프리토타이핑한다고 생각해보자. 이 프리토타이핑에서 나온 우리만의 데이터가 90점으로 평가된다면 더욱 나은 ‘될 놈’ 아이디어라고 할 수 있다. 또는 비슷한 아이디어로 조금 다른 프리토타이핑을 하여 분석 도구 그림에 추가할 수 있다. 이렇게 모인 수정 및 다양한 프리토타이핑은 ‘될 놈’ 아이디어를 실행하는 것에 대한 데이터 기반 근거 자료가 된다. 이를 아래의 그림으로 설명할 수 있다.

처음 가설1(아이디어1) 이외에 다른 가설들과 수정을 거치며 표기한 분석 결과.

 

아이디어 불패의 법칙을 수행하기 위한 전체 과정의 요약과 전략

 아이디어를 시장 호응 가설로 바꾸고 구체화, 수치화, 단순화(잘게 쪼개기)를 거쳐 프리토타이핑하고 평가 및 분석을 했다. 이를 도식화하면 아래의 그림과 같다.

아이디어가 '될 놈'인지 확인하는 절차 및 방법에 대한 도식.

 

 또 책에서는 이 과정을 잘 수행하기 위한 전략을 소개하고 있다. 전략은 총 4가지이며 아래와 같다.

1. 생각은 글로벌하게, 테스트는 로컬하게
2. 내일보다는 오늘 테스트하는 게 낫다
3. 싸게, 더 싸게, 제일 싸게 생각하라
4. 고치고 뒤집고 다 해보고 그만둬라

 마지막으로 알베르토 사보이아는 중요한 화두(?)를 당부들을 말한다. 첫 번째는 그 아이디어가 여러분을 위한 아이디어인지 생각해보라는 것이다. 아무리 좋은 아이디어라고 할지라도 여러 단계를 행하면서 많은 고통이 수반되기 마련이다. 이때 이 아이디어가, 이 아이디어로 인한 일이 자신에게 소중한 일이 아니라면 해내기가 힘들고 의미가 없을 수 있다고 한다. 두 번째는 그 아이디어가 세상을 위한 아이디어인지 생각해보라는 것이다. 다른 의미로는 나쁜 아이디어를 생각하지 말자이다. 누군가에게 피해를 주는 아이디어를 실행하는 것은 어찌 되었던 나쁘다. 이는 윤리적인 부분과 다른 사람 혹은 자연이나 세상을 생각하며 아이디어를 떠올리고 실행하라는 메시지를 말하고자 하는 것 같았다.

 

다른 부분에 이 방법을 적용해 볼 수 없을까?

 이 책의 아이디어 확인 기법은 주로 비즈니스에 대한 부분에 초점이 되어 있다고 생각한다. 하지만 아이디어를 확인하는 과정은 어떤 분야든 적용하여 살펴볼 수 있다는 생각이 들었다. 하나를 떠올려보면 제품의 어떤 기능에 대한 기획이 될 수 있다. 이를 구체적인 예로 풀어서 설명해보고자 한다.

 제품에 ‘손쉬운 정보 획득’이라는 기능을 추가하고자 한다. 이 기능은 사용자의 불편함으로부터 생각해내었다. 이 제품의 사용자는 의료진이므로 다음과 같은 XYZ법칙이 적용된 가설을 세울 수 있다.

• 적어도 50%의 이 제품을 사용하는 의료진은 손쉬운 정보 획득 기능이 이전 기능보다 좋다고 응답할 것임

 이후 잘게 쪼개어 프리토타이핑할 수 있게 바꾸어 보면 아래와 같다.

• 적어도 50%의 이 제품을 사용한 사내 임상 지원팀은 손쉬운 정보 획득 기능이 이전 기능보다 좋다고 응답할 것임

 기능을 만들고 제품에 탑재한 후 임상 지원팀 중 10명에게 테스트를 바로 시행한다. 테스트는 매우 좋음, 조금 좋음, 좋지 않음으로 체크할 수 있게 준비한다. 이때 적극적 투자에 대한 개념을 적용하기 위해 매우 좋음을 선택한 직원의 경우 이후 개발 관련 테스트 확인 문서에 이름이 들어갈 수 있음을 알린다.(책임의 관점에서 적극적 투자를 유발)  테스트를 수행해 본 결과, 매우 좋음 2명과 조금 좋음 5명, 좋지 않음 3명을 확인하였다. 이를 평가하면 아래의 그림과 같다.

• 매우 좋음 5점, 조금 좋음 1점, 좋지 않음 0점; 따라서 12점 (최고점이 50점이므로 100점으로 바꾸어 보면 24점)

 100점을 기준으로 환산하면 24점이므로 분석 지표에 따라 많이 부족함을 확인하였다. 여기서 기능의 사용 시나리오를 바꾸어 다시 테스트하면서 더 좋은 기능으로 바꾸어 갈 수 있다.

 이러한 예시와 같이 일을 하면서 아이디어에 대한 데이터 기반의 의사결정이 필요할 때 이 방법을 적극 활용하면 좋을 것 같다.