AI 서비스 시장조사부터 5Whys까지

오늘 수업에서는 AI 시대에 서비스를 기획할 때 필요한 기본 흐름을 배웠다.

단순히 “좋은 아이디어를 떠올리는 것”이 아니라,
시장을 조사하고, 사용자의 문제를 발견하고, 그 문제를 논리적으로 정리한 뒤,
AI를 활용해서 더 빠르게 검증하고 실행하는 과정이 중요하다는 것을 알게 되었다.

전체 흐름은 다음과 같다.

시장조사 → 서비스 컨셉 변화 → AI Builder → 문제 발견 → 비즈니스 목표 → XYZ 가설 → 설득의 3요소 → MECE → 문제 정의 → 5Whys

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1. 시장조사란 무엇인가?

시장조사는 내가 만들고 싶은 서비스가 실제로 가능성이 있는지 확인하는 과정이다.

아이디어가 아무리 좋아 보여도,
그 서비스를 필요로 하는 사람이 없거나, 시장이 너무 작거나, 이미 강한 경쟁자가 많다면 사업으로 만들기 어렵다.

그래서 기획자는 서비스를 만들기 전에 먼저 시장을 확인해야 한다.

시장조사는 쉽게 말하면 이런 질문에 답하는 과정이다.

이 서비스를 쓸 사람이 있는가?
이 시장은 얼마나 큰가?
이미 비슷한 서비스를 하는 경쟁자가 있는가?
사람들은 지금 이 문제를 어떻게 해결하고 있는가?
앞으로 이 시장은 커질 가능성이 있는가?

예를 들어 ADHD 실행 유도 앱을 만든다고 하면,
그냥 “ADHD 앱을 만들고 싶다”에서 끝나면 안 된다.

먼저 ADHD 관련 앱 시장, 생산성 앱 시장, 습관 관리 앱 시장, 투두리스트 앱 시장 등을 조사해야 한다.

그리고 사람들이 실제로 어떤 앱을 쓰는지,
어떤 점을 불편해하는지,
리뷰에서 어떤 불만이 반복되는지 봐야 한다.

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2. 시장조사에서 봐야 하는 것

시장조사를 할 때는 단순히 검색만 많이 하는 것이 중요한 게 아니다.

중요한 것은 자료를 보고 내가 어떤 판단을 할 수 있느냐이다.

시장조사에서는 주로 다음 내용을 확인한다.

1) 시장 크기

시장 크기는 이 서비스가 돈을 벌 수 있는 가능성이 얼마나 큰지 보는 것이다.

예를 들어 전 세계 생산성 앱 시장이 크다면,
그 안에서 ADHD 사용자를 위한 실행 유도 앱도 가능성이 있을 수 있다.

하지만 시장이 크다고 무조건 좋은 것은 아니다.
너무 넓게 보면 내 서비스가 정확히 어디에 들어가는지 알기 어렵다.

그래서 시장을 너무 크게 잡기보다는,
내 서비스가 실제로 들어갈 수 있는 구체적인 시장을 봐야 한다.

2) 고객

고객은 이 서비스를 실제로 사용할 사람이다.

기획자는 “모든 사람이 쓸 앱”이라고 생각하면 안 된다.

모든 사람을 위한 서비스는 오히려 아무에게도 정확히 닿지 않을 수 있다.

예를 들어 ADHD 실행 유도 앱이라면 고객을 더 구체적으로 나눠볼 수 있다.

• 과제를 자꾸 미루는 대학생
• 업무 시작이 어려운 직장인
• 집안일을 계속 미루는 사람
• 계획표는 쓰지만 실행을 못 하는 사람
• 알림을 받아도 무시하는 사람

이렇게 구체적으로 나눠야 진짜 고객을 찾을 수 있다.

3) 경쟁자

경쟁자는 나와 비슷한 문제를 해결하고 있는 서비스이다.

경쟁자는 꼭 똑같은 앱만 의미하지 않는다.

예를 들어 ADHD 실행 유도 앱의 경쟁자는 다음과 같을 수 있다.

• 투두리스트 앱
• 습관 관리 앱
• 생산성 앱
• 노션 템플릿
• 챗GPT 프롬프트
• 종이 플래너
• 알람 앱

즉, 사용자가 지금 문제를 해결하기 위해 쓰고 있는 모든 방법이 경쟁자가 될 수 있다.

4) 트렌드

트렌드는 사람들이 요즘 어떤 방향으로 움직이고 있는지 보는 것이다.

예전에는 단순히 기록하는 앱이 많았다면,
이제는 AI가 사용자를 도와주는 앱이 많아지고 있다.

예를 들어 예전 투두앱은 사용자가 직접 할 일을 적어야 했다.

하지만 AI 시대에는 사용자가 이렇게 말할 수 있다.

“나 지금 할 일이 너무 많아서 뭘 먼저 해야 할지 모르겠어.”

그러면 AI가 할 일을 정리하고, 우선순위를 나누고, 가장 쉬운 첫 행동을 제안해줄 수 있다.

이런 변화가 바로 AI 시대 서비스 기획에서 중요하다.

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3. 서비스 컨셉의 변화

서비스는 시대에 따라 계속 바뀌어 왔다.

예전에는 단순히 웹사이트가 있으면 충분했다.
그다음에는 모바일 앱이 중요해졌다.
그리고 지금은 AI가 들어간 서비스가 중요해지고 있다.

1) 모바일 중심 시대

2010년대에는 스마트폰이 빠르게 퍼지면서 모바일 앱이 중요해졌다.

이 시기에는 사람들이 기존에 불편하게 하던 일을 앱으로 편하게 만드는 것이 핵심이었다.

예를 들면 다음과 같다.

• 전화로 음식 주문하기 → 배달 앱으로 주문하기
• 길에서 택시 잡기 → 택시 앱으로 호출하기
• 은행 가기 → 모바일 뱅킹으로 처리하기

이때 중요한 것은 사용자가 스마트폰으로 더 편하게 행동할 수 있게 만드는 것이었다.

2) 구독과 SaaS 시대

그다음에는 한 번 구매하고 끝나는 서비스보다,
매달 돈을 내고 계속 사용하는 서비스가 많아졌다.

예를 들면 넷플릭스, 노션, 클래스101 같은 서비스가 있다.

이런 서비스는 사용자가 계속 돌아오게 만드는 것이 중요하다.

그래서 단순히 가입자 수만 보는 것이 아니라,
사용자가 얼마나 오래 쓰는지,
얼마나 자주 다시 들어오는지,
유료 구독을 계속 유지하는지를 봐야 한다.

3) AI 네이티브 시대

이제는 AI가 서비스의 보조 기능이 아니라,
서비스의 중심이 되는 시대가 오고 있다.

예전 서비스는 사용자가 직접 버튼을 누르고, 직접 정보를 입력해야 했다.

하지만 AI 네이티브 서비스는 사용자가 말하면 AI가 알아서 도와준다.

예를 들면 다음과 같다.

예전 방식: 사용자가 직접 할 일을 입력하고 날짜를 정한다.
AI 방식: 사용자가 “나 오늘 너무 할 일이 많아”라고 말하면 AI가 할 일을 정리해준다.

이제 서비스 기획자는 단순히 화면과 버튼을 기획하는 사람이 아니다.

AI가 어떤 판단을 해야 하는지,
사용자를 어디까지 도와줘야 하는지,
어떤 순간에 개입해야 하는지도 함께 기획해야 한다.

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4. AI 시대의 Builder

AI 시대에는 Builder라는 개념이 중요해진다.

Builder는 쉽게 말하면,
AI 도구를 활용해서 혼자서도 빠르게 서비스를 만들고 실험할 수 있는 사람이다.

예전에는 서비스를 만들려면 기획자, 디자이너, 개발자가 모두 필요했다.

하지만 지금은 AI 도구를 활용하면 한 사람이 기획, 디자인, 개발의 일부를 빠르게 시도할 수 있다.

예를 들면 다음과 같은 도구들이 있다.

• ChatGPT
• Claude
• Notion AI
• Figma
• v0
• Lovable
• Bolt
• NotebookLM
• Perplexity

물론 AI가 모든 것을 완벽하게 해주는 것은 아니다.

하지만 아이디어를 빠르게 정리하고,
화면 초안을 만들고,
코드를 생성하고,
자료를 요약하고,
문제를 분석하는 데 큰 도움을 줄 수 있다.

그래서 AI 시대의 기획자는 단순히 문서만 쓰는 사람이 아니라,
AI를 활용해서 빠르게 만들고 검증하는 사람이 되어야 한다.

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5. 문제 발견의 중요성

서비스 기획에서 가장 중요한 것은 문제 발견이다.

많은 사람이 서비스를 기획할 때 “내가 만들고 싶은 아이디어”에서 시작한다.

하지만 좋은 기획은 아이디어보다 문제에서 시작해야 한다.

왜냐하면 사용자는 아이디어를 사는 것이 아니라,
자신의 문제를 해결해주는 서비스를 사용하기 때문이다.

예를 들어 이런 아이디어가 있다고 해보자.

ADHD 사용자를 위한 앱을 만들고 싶다.

이 문장은 아직 기획이라고 보기 어렵다.

왜냐하면 어떤 문제를 해결하는지 정확하지 않기 때문이다.

더 좋은 문제 정의는 다음과 같다.

ADHD 성향의 사용자는 할 일이 많아질수록 무엇부터 시작해야 할지 몰라서 실행을 미룬다.

이렇게 문제를 구체적으로 써야 서비스 방향도 정할 수 있다.

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6. 문제를 발견하는 방법

문제는 책상 앞에 앉아서 머리로만 생각한다고 잘 나오지 않는다.

사람들이 실제로 불편해하는 장면을 관찰해야 한다.

문제를 발견하는 방법은 여러 가지가 있다.

1) 나 자신의 불편에서 찾기

내가 직접 겪는 불편은 좋은 출발점이 될 수 있다.

예를 들어 내가 수업에 집중하지 못하고,
어려운 개념을 혼자 다시 정리해야 이해가 된다면,
이것도 하나의 문제이다.

이 문제를 서비스 관점으로 바꾸면 이렇게 볼 수 있다.

초보 학습자는 어려운 강의를 들은 뒤, 자기 수준에 맞게 다시 풀어주는 도구가 필요하다.

2) 주변 사람의 불편에서 찾기

친구나 가족이 반복해서 불평하는 것도 좋은 문제 신호가 될 수 있다.

예를 들어 친구가 매번 “할 일이 너무 많은데 어디서부터 해야 할지 모르겠다”고 말한다면,
이것은 실행 유도 서비스의 기회가 될 수 있다.

3) 커뮤니티와 댓글에서 찾기

Reddit, 네이버 카페, 블로그 댓글, 유튜브 댓글, 인스타그램 댓글에는 사람들이 솔직하게 불편을 말하는 경우가 많다.

특히 사람들이 반복해서 같은 불만을 말한다면,
그것은 해결되지 않은 문제일 가능성이 높다.

예를 들어 ADHD 관련 콘텐츠 댓글에 이런 말이 많다면 주목해야 한다.

• 계획은 잘 세우는데 실행을 못 한다.
• 알림을 받아도 그냥 넘긴다.
• 할 일이 너무 크면 시작을 못 한다.
• 완벽하게 하려다가 아예 시작을 안 한다.
• 앱을 깔아도 3일 뒤에 안 쓴다.

이런 말들은 서비스 아이디어의 중요한 재료가 된다.

4) SNS 반응에서 찾기

릴스, 쇼츠, 틱톡에서 반응이 많이 나오는 콘텐츠도 문제 발견에 도움이 된다.

사람들이 저장하고 공유하는 콘텐츠는
그 주제에 관심이나 공감이 있다는 뜻이다.

특히 공유가 많이 되는 콘텐츠는
“나만 그런 게 아니었구나”라는 공감 포인트가 강한 경우가 많다.

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7. 비즈니스 목표 설정

문제를 발견했다면 다음에는 비즈니스 목표를 생각해야 한다.

서비스는 단순히 좋은 마음으로만 운영될 수 없다.

서비스가 계속 유지되려면 비즈니스 목표가 있어야 한다.

예를 들어 ADHD 실행 유도 앱의 목표는 다음과 같이 세울 수 있다.

사용자가 매일 최소 1개의 일을 실제로 시작하게 만든다.

이 목표를 숫자로 바꾸면 더 좋다.

예를 들면 다음과 같다.

• 7일 재방문율을 높인다.
• 할 일 완료율을 높인다.
• 첫 실행까지 걸리는 시간을 줄인다.
• 유료 전환율을 높인다.
• 앱 삭제율을 낮춘다.

기획자는 “좋은 서비스”라는 막연한 말보다,
무엇이 좋아져야 하는지 숫자로 생각해야 한다.

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8. XYZ 가설

XYZ 가설은 아이디어를 검증 가능한 문장으로 바꾸는 방법이다.

그냥 “좋은 앱을 만들고 싶다”라고 하면 너무 막연하다.

하지만 XYZ 가설로 바꾸면 누가, 어떤 상황에서, 어떤 행동을 할지 더 명확해진다.

형태는 다음과 같다.

X라는 사람은
Y라는 상황에서
Z라는 행동을 할 것이다.

예를 들어 ADHD 실행 유도 앱에 적용하면 다음과 같다.

ADHD 성향의 대학생은
과제가 너무 크게 느껴질 때
AI가 첫 행동을 5분 단위로 쪼개주면 과제를 시작할 것이다.

이렇게 쓰면 나중에 실제로 검증할 수 있다.

검증 질문도 만들 수 있다.

• 정말 ADHD 성향의 대학생이 이 문제를 겪는가?
• 과제가 크게 느껴질 때 시작을 못 하는가?
• AI가 첫 행동을 쪼개주면 실제로 시작률이 올라가는가?

기획은 감으로 하는 것이 아니라,
이런 가설을 세우고 확인하는 과정이다.

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9. Logos, Pathos, Ethos

기획자는 아이디어를 설명하고 설득해야 한다.

이때 필요한 세 가지 요소가 있다.

바로 Logos, Pathos, Ethos이다.

1) Logos: 논리

Logos는 논리와 근거이다.

숫자, 데이터, 분석 결과가 여기에 해당한다.

예를 들면 다음과 같다.

가입자 100명 중 67명이 7일 안에 이탈했다.

이런 데이터는 문제를 더 설득력 있게 만든다.

2) Pathos: 감정

Pathos는 감정과 공감이다.

사용자가 실제로 어떤 답답함을 느끼는지 보여주는 것이다.

예를 들면 다음과 같다.

사용자는 할 일을 못 끝내고 자기 전에 죄책감을 느낀다.

이런 문장은 숫자로는 설명하기 어려운 사용자의 마음을 보여준다.

3) Ethos: 신뢰

Ethos는 신뢰이다.

이 기획이 믿을 만한 근거와 태도를 가지고 있는지 보여준다.

예를 들면 다음과 같다.

ADHD 당사자 인터뷰 30개와 앱 리뷰 500개를 분석했다.

이렇게 말하면 기획의 신뢰도가 올라간다.

좋은 기획은 Logos, Pathos, Ethos가 모두 필요하다.

숫자만 있으면 차갑고,
감정만 있으면 근거가 약하고,
신뢰가 없으면 설득력이 떨어진다.

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10. 논리란 무엇인가?

논리는 단순히 똑똑해 보이는 말이 아니다.

기획에서 논리는 근거와 주장을 연결하는 것이다.

예를 들어 다음 문장은 약하다.

이 기능을 넣어야 합니다.

왜 넣어야 하는지 이유가 없기 때문이다.

더 좋은 문장은 다음과 같다.

사용자 인터뷰에서 10명 중 7명이 이 기능을 요청했고,
경쟁 서비스 3곳 중 2곳이 이미 이 기능을 제공하고 있으며,
이 기능이 없어서 가입 후 이탈하는 사례가 있었다.
따라서 다음 업데이트에서 이 기능을 우선순위로 올려야 한다.

이렇게 근거가 있어야 주장이 설득력을 가진다.

즉, 기획자는 단순히 의견을 말하는 사람이 아니라,
근거를 바탕으로 결정을 제안하는 사람이다.

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11. MECE란 무엇인가?

MECE는 문제를 정리할 때 사용하는 사고방식이다.

뜻은 쉽게 말하면 다음과 같다.

빠짐없이, 겹치지 않게 나누기

예를 들어 옷장을 정리한다고 생각해보면 쉽다.

좋은 분류는 다음과 같다.

• 상의
• 하의
• 외투
• 속옷

이 분류는 서로 겹치지 않고, 대부분의 옷을 넣을 수 있다.

반대로 나쁜 분류는 다음과 같다.

• 빨간 옷
• 여름 옷
• 비싼 옷
• 셔츠

이렇게 나누면 문제가 생긴다.

빨간 여름 셔츠는 어디에 넣어야 할지 헷갈리기 때문이다.

서비스 기획에서도 마찬가지이다.

고객, 기능, 시장, 문제를 정리할 때 기준이 섞이면 헷갈린다.

예를 들어 다음 분류는 좋지 않다.

• B2B
• 모바일
• 광고
• 20대

이것은 기준이 섞여 있다.

B2B는 고객 유형이고,
모바일은 채널이고,
광고는 수익모델이고,
20대는 연령대이다.

MECE하게 나누려면 하나의 기준으로 나눠야 한다.

예를 들어 수익모델 기준이라면 이렇게 나눌 수 있다.

• 구독
• 광고
• 거래 수수료
• 라이선스
• 일회성 결제

이렇게 나누면 더 깔끔하다.

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12. MECE를 활용한 시장조사

시장조사도 MECE하게 정리할 수 있다.

교재에서는 시장조사를 단계별로 나누어 보는 방식이 나온다.

큰 흐름은 다음과 같다.

시장 정의 → 시장 크기 → 시장 세분화 → 경쟁 구도 → 외부 환경

1) 시장 정의

먼저 내가 어떤 시장을 보고 있는지 정해야 한다.

나쁜 예시는 다음과 같다.

AI 시장

이건 너무 넓다.

좋은 예시는 다음과 같다.

한국 B2B AI 회의록 SaaS 시장

이렇게 구체적으로 정해야 시장조사가 가능해진다.

2) 시장 크기

시장 크기는 이 시장이 얼마나 큰지 보는 것이다.

여기서 TAM, SAM, SOM 같은 개념이 나온다.

쉽게 말하면 다음과 같다.

TAM

이론상 가장 큰 전체 시장이다.

SAM

내 서비스가 실제로 도달할 수 있는 시장이다.

SOM

내가 현실적으로 가져갈 수 있는 시장이다.

예를 들어 ADHD 앱 시장을 본다면,
전 세계 정신건강 앱 시장 전체를 TAM으로 볼 수 있고,
한국의 ADHD/생산성 앱 사용자를 SAM으로 볼 수 있으며,
초기 1~3년 안에 실제로 확보할 수 있는 사용자를 SOM으로 볼 수 있다.

3) 시장 세분화

시장 세분화는 고객을 더 작게 나누는 것이다.

ADHD 실행 유도 앱이라면 이렇게 나눌 수 있다.

• 대학생
• 직장인
• 프리랜서
• 콘텐츠 창작자
• 수험생

또는 문제 상황으로 나눌 수도 있다.

• 시작을 못 하는 사람
• 중간에 자주 끊기는 사람
• 마감 직전에 몰아서 하는 사람
• 계획만 세우고 실행하지 못하는 사람

이렇게 나누면 어떤 고객을 먼저 공략해야 할지 보인다.

4) 경쟁 구도

경쟁 구도는 경쟁자가 누구인지 보는 것이다.

여기서 중요한 것은 직접 경쟁자뿐만 아니라 간접 경쟁자와 대체재까지 봐야 한다는 점이다.

ADHD 실행 유도 앱의 예시는 다음과 같다.

직접 경쟁자

ADHD나 실행력 개선을 직접 돕는 앱

간접 경쟁자

투두리스트, 노션 템플릿, 습관 관리 앱

대체재

종이 플래너, 알람, 친구에게 부탁하기, 챗GPT에 직접 물어보기

사용자는 꼭 앱으로만 문제를 해결하지 않는다.

그래서 대체재까지 봐야 현실적인 기획이 가능하다.

5) 외부 환경

외부 환경은 서비스 밖에서 영향을 주는 요소이다.

대표적으로 PESTLE이 있다.

• Political: 정치
• Economic: 경제
• Social: 사회
• Technological: 기술
• Legal: 법
• Environmental: 환경

예를 들어 AI 앱을 만든다면 개인정보 보호법, AI 기술 발전, 정신건강에 대한 사회적 관심 등이 영향을 줄 수 있다.

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13. 문제란 무엇인가?

문제는 단순히 짜증나는 일이 아니다.

기획에서 문제는 현재 상태와 원하는 상태 사이의 차이이다.

예를 들면 다음과 같다.

현재 가입 후 7일 재방문율이 12%이다.
목표는 30%이다.
따라서 문제는 7일 재방문율이 목표보다 낮다는 것이다.

이렇게 문제는 가능하면 숫자로 표현하는 것이 좋다.

나쁜 문제 정의는 다음과 같다.

사람들이 앱을 별로 안 좋아한다.

이 문장은 너무 막연하다.

좋은 문제 정의는 다음과 같다.

신규 가입자 100명 중 88명이 7일 안에 다시 방문하지 않는다.

이렇게 쓰면 무엇을 개선해야 하는지 더 명확해진다.

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14. 문제의 두 종류

문제는 크게 두 종류로 볼 수 있다.

1) 논리적 문제

논리적 문제는 데이터와 분석으로 원인을 찾을 수 있는 문제이다.

예를 들면 다음과 같다.

• 매출이 왜 떨어졌는가?
• 가입 후 이탈률이 왜 높아졌는가?
• 결제 페이지에서 왜 사용자가 나가는가?

이런 문제는 숫자, 데이터, 로그 분석, 실험을 통해 접근할 수 있다.

2) 창의적 문제

창의적 문제는 정답이 하나로 정해져 있지 않은 문제이다.

예를 들면 다음과 같다.

• 어떻게 하면 사용자가 더 쉽게 시작하게 만들 수 있을까?
• 어떻게 하면 ADHD 사용자가 죄책감 없이 다시 앱을 열 수 있을까?
• 어떻게 하면 초보자도 AI를 쉽게 활용하게 만들 수 있을까?

이런 문제는 인터뷰, 관찰, 아이디어, 프로토타입 등을 통해 풀어야 한다.

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15. 문제해결이란 무엇인가?

문제해결은 겉으로 보이는 증상만 덮는 것이 아니다.

문제해결은 문제의 원인을 찾아서 제거하는 것이다.

예를 들어 사용자가 앱을 안 쓴다고 해서
무작정 푸시 알림을 많이 보내는 것은 좋은 해결이 아닐 수 있다.

사용자가 앱을 안 쓰는 이유가
첫 화면에서 뭘 해야 할지 모르기 때문이라면,
푸시 알림을 늘리는 것이 아니라 첫 화면과 온보딩을 고쳐야 한다.

즉, 문제해결은 다음과 같은 순서로 가야 한다.

증상 발견 → 원인 분석 → 진짜 원인 찾기 → 해결책 설계

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16. 문제 정의란 무엇인가?

문제 정의는 해결해야 할 문제를 명확한 문장으로 정리하는 것이다.

좋은 문제 정의는 다음 요소를 포함한다.

누가
어떤 상황에서
무엇을 원하지만
어떤 방해 요소 때문에
문제가 생기는가

예를 들어 ADHD 실행 유도 앱의 문제 정의는 이렇게 쓸 수 있다.

ADHD 성향의 대학생은 과제를 시작해야 하는 상황에서 첫 행동을 정하고 싶지만, 할 일이 너무 크게 느껴져서 시작하지 못한다.

이 문장은 누가, 어떤 상황에서, 무엇을 원하고, 무엇 때문에 막히는지가 들어 있다.

반대로 나쁜 문제 정의는 다음과 같다.

ADHD 사람들을 위한 좋은 앱이 필요하다.

이 문장은 너무 넓고 모호하다.

기획자는 문제를 넓게 말하는 것이 아니라,
해결할 수 있을 만큼 구체적으로 줄여야 한다.

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17. 5Whys란 무엇인가?

5Whys는 문제의 근본 원인을 찾기 위해 “왜?”를 반복해서 묻는 방법이다.

겉으로 보이는 증상만 보고 바로 해결책을 만들면 진짜 문제를 놓칠 수 있다.

그래서 5Whys는 왜 이런 문제가 생겼는지 계속 파고든다.

예를 들어 다음과 같은 문제가 있다고 해보자.

오늘 수업에 집중하지 못했다.

이때 바로 “내가 의지가 없어서”라고 결론 내리면 문제를 해결하기 어렵다.

5Whys로 분석하면 다음과 같이 볼 수 있다.

문제: 오늘 수업에 집중하지 못했다

1번째 Why

왜 집중하지 못했는가?
→ 수업 내용이 너무 어렵게 느껴졌다.

2번째 Why

왜 어렵게 느껴졌는가?
→ 처음 나오는 개념과 용어가 많아서 흐름을 놓쳤다.

3번째 Why

왜 용어가 많으면 흐름을 놓치는가?
→ 쉬운 예시 없이 전문용어가 바로 나오면 이해하기 어렵다.

4번째 Why

왜 쉬운 예시가 필요한가?
→ 나는 새로운 개념을 배울 때 생활 속 예시로 바꿔야 이해가 잘 된다.

5번째 Why

왜 그런 방식이 필요한가?
→ 처음부터 추상적인 설명을 들으면 머릿속에서 그림이 그려지지 않기 때문이다.

이렇게 분석하면 문제는 단순히 집중력이 부족한 것이 아니다.

근본 원인은 새로운 개념을 배울 때 쉬운 예시와 단계별 설명이 필요한 학습 방식에 있다.

따라서 해결책도 달라진다.

다음 수업 전에는 용어를 먼저 훑어보고,
수업 후에는 어려운 개념을 쉬운 예시로 다시 정리한다.

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18. 5Whys를 비즈니스 문제에 적용하기

5Whys는 개인적인 문제뿐만 아니라 서비스 문제에도 적용할 수 있다.

예를 들어 사용자가 가입 후 바로 이탈하는 문제가 있다고 해보자.

문제: 사용자가 가입 후 바로 이탈한다

1번째 Why

왜 이탈하는가?
→ 첫 화면에서 무엇을 해야 할지 모르기 때문이다.

2번째 Why

왜 무엇을 해야 할지 모르는가?
→ 첫 화면에 기능이 너무 많고 안내가 부족하기 때문이다.

3번째 Why

왜 기능이 너무 많고 안내가 부족한가?
→ 신규 사용자의 첫 사용 경험을 따로 설계하지 않았기 때문이다.

4번째 Why

왜 첫 사용 경험을 설계하지 않았는가?
→ 팀이 사용자가 처음 느껴야 할 핵심 가치를 명확히 정하지 않았기 때문이다.

5번째 Why

왜 핵심 가치를 정하지 않았는가?
→ 사용자 온보딩의 목표와 기준이 합의되지 않았기 때문이다.

이 경우 근본 원인은 사용자가 게으르거나 관심이 없는 것이 아니다.

진짜 원인은 가입 직후 사용자가 느껴야 할 핵심 가치와 온보딩 구조가 명확하지 않은 것이다.

그래서 해결책은 단순히 알림을 많이 보내는 것이 아니다.

첫 화면에서 사용자가 바로 핵심 기능을 경험할 수 있도록 설계해야 한다.

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19. 좋은 5Whys와 나쁜 5Whys

좋은 5Whys는 마지막 원인이 사람 탓으로 끝나지 않는다.

좋은 5Whys는 시스템, 환경, 구조, 기준의 문제까지 내려간다.

좋은 근본 원인 예시

• 첫 사용 경험이 설계되어 있지 않다.
• 팀 안에서 목표 기준이 합의되지 않았다.
• 사용자가 해야 할 첫 행동이 명확하지 않다.
• 데이터 기준 없이 감으로 판단하고 있다.
• 문제를 작게 쪼개는 시스템이 없다.

반대로 나쁜 5Whys는 사람 탓으로 끝난다.

나쁜 근본 원인 예시

• 사용자가 게으르다.
• 직원이 일을 못한다.
• 내가 의지가 부족하다.
• 사람들이 관심이 없다.
• 운이 나빴다.

이런 결론은 문제를 해결하기 어렵다.

왜냐하면 다음에도 같은 상황이 오면 같은 문제가 반복될 가능성이 높기 때문이다.

5Whys는 남 탓을 하기 위한 도구가 아니다.

오히려 사람을 탓하지 않고,
다음에는 같은 문제가 생기지 않도록 구조를 바꾸기 위한 도구이다.

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20. AI를 활용한 5Whys

AI를 활용하면 5Whys 분석을 더 빠르게 할 수 있다.

하지만 AI에게 단순히 “분석해줘”라고 하면 답이 너무 일반적으로 나올 수 있다.

그래서 AI에게 역할, 문제, 규칙, 출력 형식을 구체적으로 알려줘야 한다.

AI 프롬프트 예시

너는 서비스 기획자이자 문제정의 전문가야.

문제:
사용자가 앱을 설치하고 3일 뒤부터 사용하지 않는다.

위 문제를 5Whys 방식으로 분석해줘.

규칙:
1. 왜?를 5번 이어서 물어봐.
2. 마지막 원인은 사람의 의지 부족으로 끝내지 마.
3. 시스템, 환경, 구조, 설계 문제까지 내려가.
4. 마지막에는 해결 액션 3개를 제안해줘.
5. 초보자도 이해할 수 있게 쉽게 설명해줘.

출력 형식:
- 문제
- 1번째 Why
- 2번째 Why
- 3번째 Why
- 4번째 Why
- 5번째 Why
- 근본 원인
- 해결 액션 3개
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[TODAY's 명언제조자 에디터의 명언] :

" 사람 탓 그만.시스템 조져🖕🏻."