'아이디어 불패의 법칙(The Right It)' - 알베르토 사보이아

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[1부.  불변의 사실]

1. '시장 실패의 법칙'이란 것이 있다. 1번째, 대부분의 새로운 아이디어는 실패한다. 2번째, 유능하게 실행해도 마찬가지다. 즉, 성공할 아이디어는 처음부터 성공할만한 것이고, 실패할 아이디어는 어떤 짓을 해도 실패한다. 될놈될 안될안이다. 실제 실패할 확률은 얼마나 될까? 기준에 따라 수치가 달라지겠지만 닐슨 리서치에 따르면 약 80%의 신제품은 기대에 미치지 못하고 실패한다.

2. 성공방정식은 다음과 같다. 그러니까 하나라도 0이되면 성공은 물건너 간다는 뜻이다. 무슨뜻이냐면, 그만큼 '될놈인 아이디어'를 잡아야 성공하지, 안될 아이디어 붙잡고 개발, 마케팅, 운영에서 날고기어도 성공할수는 없다는 것이다. 시장 실패의 법칙에서 유능하게 실행해도 마찬가지란 것과 같은 의미다.

적합한 제품 x 적합한 마케팅 x 적합한 BM ... = 성공
적합한 A x 적합한 B x 부적합한 C ... = 실패!
적합한 A x 부적합한 B x 적합한 C ... = 실패!!

 

3. 저자가 수십명을 인터뷰하며 파악한 실패의 패턴 FLOP은 이렇다.

"실패(Failure)는 출시(Launch) 또는 운영(Operation) 또는 전제(Premise) 때문이다."

 출시(Launch)가 원인일때, 사람들이 제품이 있는 줄 몰라서 실패. 운영(Operation)이 원인일때, 제품이 사람들의 최저 기대치에 미달해서 실패. 전제(Premise)가 원인일때, 사람들이 제품에 관심이 없어서 실패.

그런데 대부분 실패원인은 셋 중 하나가 독보적이었는데, 그것은 '전제'였다. 그러니까 제대로 만들기전에, 될놈을 찾아서 만들기 시작해야한다는 것이다.

 

4. 될 놈을 찾기위해 사전 인터뷰를 수없이 진행한다고? 아니, 그건 별로 좋은 방법이 아니다. 인터뷰를 진행해서 잠재고객에게 물어보는 것은 잘못된 피드백을 받을 가능성이 매우매우 크다.

 새로운 아이디어를 이야기하면 사람들은 각자의 예측과 편향을 통해 각기 다른 서비스를 떠올린다. (최초 아이디어가 왜곡된다.) 그다음, 해당 아이디어에 투자한게 아무것도 없는 이들이 의견을 내놓는다. (왜곡된 아이디어에 대해 신뢰성 낮은 의견을 받는다.) 마지막으로 이런 정보들 중 우리는 믿고 싶은 사항만 골라 재확인한다. (왜곡된 아이디어에 대한. 신뢰성 낮은 의견을. 편파적으로 해석한다..!)

정리하면 이런 인터뷰에서는 아래 4가지 문제점이 나타난다.

1) 아이디어 전달 문제: 사람들이 아이디어를 자기 관점으로 왜곡해서 해석한다. 
2) 예측력 문제: 사람들이 새로운 서비스를 좋아하게 될지 스스로 예측하기 어렵다. 
3) 적극적 투자가 없다는 문제: 참여자들은 잃을 것이 없기에 피드백이 유효하지 않다.
4) 확증편향 문제: 내가 옳다는 정보만 받아들여서 해석하려 한다. 

 

5. 실패상황은 아래와 같이 나뉘며, 이 두가지 상황을 막으려면 다른 사람들의 데이터가 아닌, '나만의 데이터(내 아이디어를 검증할 정보를 제공하는 데이터)'를 모아서 될놈인지 안될놈인지 검증하는 것이 필요하다. 이때 나만의 데이터는 꼭 사람들의 적극적인 투자(말이 아닌 어떤 행동, 구매 예약 혹은 앱 설치 알림, 이메일이나 문자 알림요청 등.. 이 아이디어를 위해 자신의 개인정보를 입력하거나, 시간을 쓰거나, 돈을 쓰는 행동들)를 반영할 수 있어야한다. 나만의 데이터는 내 가설의 참거짓을 밝혀주는 아주 중요한 데이터다.

- 될놈 아이디어: 부정오류(False Negative: 참을 거짓으로 잘못 판단하는 오류, 부정적으로 생각했지만 잘 된 경우)에 혹해서 해봤자 잘 안될것이라고 추진하지 못해서 실패(예시. 뭐? 쌩판 남을 우리집에서 재워준다고? 누가 그런걸 해! -> 에어비앤비에 대해 처음 들은 사람들의 일반적 반응이었다.)

- 안될놈 아이디어: 긍정오류(False Positive: 거짓을 참으로 판단하는 오류, 긍정적으로 생각했지만 잘 안된 경우)에 혹해서 과잉투자하다가 실패 (ex. 책에 나오는 웹밴 사례)

 

[2부.  쓸모있는 데이터를 수집하는 방법]

6. 새로운 제품의 80%는 실패하고, 사람들한테 물어보는 것도 좋은 방법이 아니라면.. 한 5번은 사업을 해봐야 1번 성공할 수 있으니 여러번 시도하는 것만이 답이란 건가? 음.. 반은 틀리고 반은 맞다. 우선 생각하는 아이템이 실패하는 것이 당연하다는 전제를 깔고, 떠올린 새 아이디어가 진짜 될놈인지 안될놈인지 검증해봐야한다. 여기서 새로운 제품에 대한 추상적인 아이디어를 구체화한 것이 'XYZ가설', 새 아이디어가 될놈인지 아닌지 검증할 수 있는 근거가 '나만의 데이터', 나만의 데이터를 빠르고 저렴하게 쌓을 수 있는 것이 '프리토타입'이다.

XYZ 가설: 새로운 제품에 대한 추상적인 아이디어를 구체화한 것
나만의 데이터: 새 아이디어가 될놈인지 아닌지 검증할 수 있는 근거
프리토타입: 나만의 데이터를 빠르고 저렴하게 쌓을 수 있는 것

 

7. XYZ가설은 될놈 아이디어를 찾는 도구로, 추상적인 아이디어를 검증가능한 가설로 구체화 시켜준다. 아이디어를 "적어도 X%의 Y는 Z할 것이다."라는 문장에 맞춰 적는다. 

XYZ 가설: "적어도 X%의 Y는 Z할 것이다."

(예시. 초기 아이디어: '초기 아이디어가 '심하게 오염된도시에 살고 있는 일부 사람은, 대기오염을 모니터링해서 피할 수 있게 도와줄 합리적 가격의 장치에 관심을 가질 것이다.'

-> XYZ가설: 적어도 '10%'(X: 표적시장에서의 점유 목표)의 '대기질 지수가 100이상인 도시에 사는 사람들'(Y: 표적시장)은, 120달러짜리 오염탐지기를 '구매'(Z: 아이디어에 대한 기대)할 것이다.)

 

8. 그런데 XYZ가설은 검증하기에 범위가 너무 방대하다. xyz가설로 축소해서 '당장 실행가능하고 검증 가능한'가설로 치환할 필요가 있다. 예시에서 '대기질 지수가 100이상인 도시에 사는 사람들'(Y)는 너무 범위가 넓으므로 '베이징 토트 유치원의 학부모(y)'로 축소시키는 것이다.

 

9. 그런데 축소시키는 것과 별개로, 이 가설이 유효한지 보기위한 근거를 어떻게 마련해야할까? 저자는 프리토타이핑을 제안한다. 프리토타입은 사람들이 이 아이디어에 적극적으로 투자하는지 그 행동을 데이터로 쌓을 수 있는 시제품 이전의 제품이다. 

프리토타입(Pretotype): 아이디어를 검증하는 나만의 데이터를 쌓을 수 있는 제품으로, 시제품인척 하는 제품이란 의미와 시제품보다 앞선 것이란 의미가 있다. 

 

10. 프리토타입에는 여러가지 유형이 있다. 그중, '미캐니컬 터크 프리토타입'은 실제 작동하는 기술인척 하지만 스케일러블하지 않은 제품으로, 나만의 데이터를 쌓는 것이 목적이다. 프리토타입의 유형에는 피노키오 프리토타입, 가짜 문 프리토타입, 외관 프리토타입, 유튜브 프리토타입, 하룻밤 프리토타입 등이다. 그런데 본질은 같으며, 프리토타입은 아래 3가지가 핵심이다.

1. 프리토타입은 적극적인 투자를 보여주는 나만의 데이터를 얻을 수 있어야한다.
2. 프리토타입은 빠르게 수행하여 그 결과를 볼 수 있어야한다.
3. 프리토타입은 저렴하게 수행할 수 있어야한다.

 

11. 사람들과 인터뷰해서 나온 의견들, 설문조사의 답변들은 '생각랜드의 데이터'로, 현실의 것이 아니다. 사람들의 망상, 생각에 기인한 것이고 그들의 상상력에 의존한다. 그리고 최대한 긍정적으로 답변할 가능성이 크다. 절대 유효한 데이터가 아니니 이 데이터를 믿고 사활을 걸어서는 안된다. 프리토타이핑을 하면 '안될 놈'에게 쏟을 돈과 시간을 아낄 수 있다. 그러니 많은 것을 베팅하기 전에 먼저 테스트해봐야한다. 실제로 될지도 모르는 아이디어에 인생을 낭비하면 안된다. 

12. 아이디어가 성공할 만한 것인지 될 놈 척도를 5가지 기준으로 세워볼 수 있다. 프리토타입으로 얻은 데이터를 아래 기준으로 가늠하여 될놈인지 판단하고, 적절할 실험을 더 실행하거나 아이디어를 더 다듬어볼 수 있다.

성공 가능성	기준
매우 높음 (90%이상)	데이터가 가설의 예측을 크게 상회
높음 (7~90%)	예측을 살짝 상회하거나 비슷한 수준
50/50  (50%내외)	데이터가 애매하거나, 손상 혹은 해석하기 어려운 수준
낮음 (1~30%)	예측에 살짝 못미치는 수준
매우 낮음  (10%이하)	예측에 크게 못미치는 수준

(예시. '적어도 20%의, 학교의 점심 카페테리아 포장초밥 구매 학생은 가격이 절반일 경우 '하루지난 초밥'을 선택할 것이다.'(xyz가설) 

-> 프리토타입으로 초밥 100개를 진열하고 50개는 하루지난 초밥으로 반값판매, 50개는 그냥 초밥으로 판매하여 데이터를 얻는다.

-> 결과로 하루지난 초밥을 구매한 수가 8개라면? 가설인 20%이므로 '성공가능성 높음'이다. 만약 16개라면? 40%나 구매한 것이므로 '성공가능성 매우높음'이다. 구매한 수가 6개라면? 15% 구매한 것이므로 가능성 있는 시장이 존재할수도 있지만 성공할만한 것은 아닌, '성공가능성 낮음'이다.)

 

[3부. 유연한 전략]

12. XYZ가설, 프리토타입, 나만의 데이터 등 이 모든 것을 어떻게 실행하고 결정할까? 저자가 이야기하는 4가지 전략은 다음과 같다. 

1. 생각은 글로벌하게, 테스트는 로컬하게 - 접근하기 쉬운 작은 시장에서 시작해서 가설을 검증해라
2. 내일보다는 오늘 테스트하는 게 낫다 - 빠르게 프리토타이핑해서 나만의 데이터를 얻어라
3. 싸게, 더 싸게, 제일 싸게 생각하라 - 가장 저렴한 프리토타입을 찾아라
4. 고치고 뒤집고 다 해보고 그만둬라 - 안될놈이라 버리지말고 적극적으로 피보팅하라

 

13.  결국 저자가 제시하는 아이디어 검증방법은 아래와 같다.

신제품 아이디어 -> 시장 호응 가설 -> XYZ 가설로 검증가능하게 구체화
-> xyz1가설, xyz2가설 등으로 범위 축소 -> 각 가설마다 프리토타이핑 실험 -> 나만의 데이터를 쌓기
-> 될놈척도에 따라 판단하기 -> 사업화 or 수정 or 폐기 결정!

 

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이 책의 추천점수는 5점 만점에 5점이다. 2번 이상 읽을 가치가 있는 책으로, 소장용 구매를 추천한다.
복잡계인 비즈니스 환경에서 완벽하게 옳은 연역적인 결론이 나오는 것은 불가능하다. 그러므로 뾰족한 가설을 세우고, 빠르게 실행해서 실제 결과를 확인해야한다. 린스타트업과 맥락을 같이하는 내용이다.