문제정의와 해결의 중요성
PM의 가장 중요한 역량은 문제를 정의하고 해결하는 역량
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프로덕트의 가치를 향상 시킨다.
진짜 사용자의 문제를 해결해 사용률을 높이고, 비즈니스의 가치를 높임 -
원활한 협업에 도움을 준다.
어떤 문제를 해결하기 위해 이 일을 하는지, 어떤 효과가 있는지를 정의해서 팀원에게 설명해 동기부여를 함
문제정의를 잘하기 위해
사전지식의 필요성
- 배경지식 : 고객의 니즈, 리서치, 시장상황, 당면 목표, 서비스 의 장단점
문제의 본질을 이해하는데 필요한 기초
논리적인 사고
- 프레임워크 활용
문제를 분석하고 해결책을 도출하는 방향성 제시
실무 사례를 많이 접하기
- 서비스를 많이 써보며 "왜 이렇게 만들었지"
- 실무에서는 어떤 문제를 어떻게 해결하는지
직관을 키우는 방법
문제정의와 전략의 의미
문제란
AS IS 현재상태 와 TO BE 바람직한 상태의 차이에서 발생하는 것을 해결하기 위해 노력이 필요한 상황
- 어떤 것이 잘못 되었는지
- 어떤 새로운 기회가 있는지
- 무엇이 개선되어야 하는지
참고 아티클
https://toss.im/career/article/toss-strategy-session
전략이란 어떤 목표에 도달하기 위한 최적의 방법. 현재 두렵거나 좋지 않은 상태를 알고 앞으로의 행복한 비전을 정의하는 단계가 필요하다
전략이 있다는 것은 모두가 동의하는 우선순위 액션 아이템이 정해져 있는 상태
문제 해결 단계와 프레임워크
검증 가능한 가설 기반의 사고가 매우 중요하다.
가설은 문제를 해결하기 위해 예상하는 답
팀 스파르타 채용 공고 예시
PM은 목표수립 - 문제정의 - 가설수립과 검증의 프레임워크로 문제 해결을 위해 고민해야 한다.
| 단계 | 상세 |
|---|---|
| 목표 수립 | 해결하고자 하는 문제의 상위 비전과 목표를 정의 , 사용자/비즈니스 가치 관점에서 달성해야 할 핵심 지표 선정 |
| 문제정의 | 많은 문제 중 핵심 문제를 정의하고 핵심원인 분석 |
| 가설 수립과 검증 | 검증 가능한 가설을 세우고 액션을 실행함, 결과 데이터를 분석해 가설을 검증하고 개선을 반복함 |
참고 아티클
https://tech.socarcorp.kr/product/2022/06/02/reservation-funnel-improvement-with-abtest.html
문제정의 - 가설 - 검증 - 프레임 워크의 필요성
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애자일의 핵심원칙 '점진적으로 개선하기'와 일치
가설 - 실험 - 반복의 빠른 사이클로 성공확률이 높은 방향성 설계 -
데이터 기반의 의사결정 가능
가설 검증을 위한 지표 등의 데이터를 활용해 결정의 근거를 제시하며 객관적 의사결정 가능 -
프로젝트 결과를 프레임워크로 설명해낼 수 있음
과정 중심의 논리적인 사고 방식에 대한 평가 가능
목표 수립의 중요성과 단계
왜?
목표가 있어야 무엇을 위해 일해야하는지의 방향성을 볼 수 있기 때문에 !
- 문제 해결의 성공 여부를 판단하는 기준 제공
- 성공을 판단해야, 문제 해결을 판단 가능
팀이 가장 중요한 문제에 집중할 수 있기 때문에 !
- 목표가 없으면 모든 문제가 중요해보임
- 같은 목표를 공유해서 효율적으로 리소스를 사용하자
목표 수립의 방법
폭포처럼, 가장 상위의 목표부터 이해하기.
상위 목표 : 프로덕트 비전, OKR, KPI
좋은 목표는 상위 목표와 같은 맥락으로 세워져야함
하위 목표 : 프로젝트 목표, 과제 목표, 스프린트 목표 등등
Product vision
프로덕트가 장기적으로 어떤 모습이 되기를 원하는가?
- 궁극적으로 어떤 문제를 해결하고 어떤 가치를 제공할건지
- 장기적으로 바라본다
- 경영진 주도 설정
프로덕트 비전과 목표수립
프로덕트 비전은 장기적인 방향성에 대한 제시.
비전이 있어야 어떤 범위의 문제해결을 할 것인지 가늠할 수 있다.
OKR
Objective + Key Result
목표와 그 목표를 달성하기 위한 핵심결과에 대한 정의
목표 달성 진척도를 측정한다 !
- 주로 팀의 리더와 PM이 함께 설정
참고 아티클
https://spoqa.github.io/2020/05/08/okr-to-goal.html
어떻게?
OKR은 원래 달성하기 어렵다 !
약간의 도전요소 + 현실적 수준 고려
70-80%의 달성률이 적절한 OKR
참고 아티클
OKR을 세우는 과정에 대한 세부적인 가이드
https://medium.com/29cm/%EC%8A%A4%ED%83%80%ED%8A%B8%EC%97%85-okr-%EC%8B%A4%EC%A0%84-%ED%8C%81-96e447eda690
KPI
OKR을 달성하기 위한 핵심 성과지표 !
- 목표와 관련된 성과를 추적하고 진행상황을 평가하는 도구
- 정량적 / 정성적 지표 모두 사용 가능
- 가능한 달성가능하게 설정하자
OKR과 KPI
okr : 뭘 달성할거야?
kpi : 어떻게 성과를 측정할거야?
okr은 단기적으로 (분기별 / 연간)
kpi는 지속적으로 (일상적 성과 측정 관리)
OKR은 비전을 달성하기 위해 조직과 팀원이 한방향으로 나아가도록 세운 도전적 목표
KPI는 비즈니스 전반의 성공을 측정하기 위한 지표
목표 수립 과정
프로젝트의 목표가 이 비전, OKR, KPI에 기여할 수 있는지 확인하고, 이에 따른 상세한 목표를 세운다.
참고 아티클
https://techblog.woowahan.com/12417/
목표 수립 시 주의점 및 가치균형 맞추기
사용자 가치와 비즈니스 가치 사이의 균형을 잘 맞춰야한다 (강조 오백번)
주로 사용자의 입장만 경험했던 주니어 PM들이 비즈니스 가치를 소홀히 하는 경우가 많다 ! 사용자 가치, 물론 중요하지만 비즈니스 가치와의 균형점을 볼 줄 아는 눈이 매우매우 중요하다는 것.
가설 수립과 검증의 중요성
가설은 문제를 해결하기 위해 예상하는 답
왜?
성공 확률을 높이기 위해서 !
누가 봐도 당연한 결과가 예상되어도 해야되나?
"네"
실험은 측정과 검증이다.
고객이 어떤 반응을 보이는지 측정하고 검증해야 우리는 그 다음 방향을 정할 수 있다. 실험은 가장 정확하게 고객반응을 측정하는 수단.
해결 방안 도출 및 구체화
가설 기반 사고 hypothesis - driven thinking
핵심 문제 정의 이후 해결하기 위한 해결방안을 도출하는데, 이는 확정된 내용이 아닌 검증된 가설이다.
해결방안이 구체화가 되면 가장 실행 가능한 아이디어를 우선순위로 세운다.
사용할 수 있는 프레임워크
impact기대효과 vs effort노력 matrix
목표 정의 > 현상 발견 > 이로 인한 영향 > 원인 찾기 > 핵심 문제 정의 > 해결 방안 가설 도출
참고 아티클
https://toss.im/career/article/growth-domain
이미 높은데 뭘 ?
-> 더 쪼개자 !
로직트리 , 5whys 등을 사용해보자.
기존 사용자를 높이냐 vs 신규 사용자를 높이냐에서
기존 사용자를 높이는 해결방식을 선택한 예시
가설 수립 방법
가설은 인과관계를 설명하는 문장으로 (변수와 영향)
만약 ~ 하면 ~ 할 것이다 !
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반드시 검증이 가능해야 한다 (정성/정량)
검증이 가능한 명확한 지표를 설정하는 것이 좋다 -
변수와 예상되는 결과를 포함한다
성과를 측정하기 어려운 광고를 집행했더라도, 어떻게든 지표를 잡으려는 노력 !
가설 검증 방법과 장단점
A/B 테스트
두 가지 이상의 옵션을 비교해서 판단하기
장점 : 데이터로 명확한 비교 가능
단점 : 많은 사용자 필요(사용자가 적을 땐 신뢰하기 어려움), 준비에 시간과 비용이 든다
두 가지 버전 중 더 좋은 것을 찾기
사용자 인터뷰
사용자와 직접 대화하며 문제와 니즈 파악하기
장점 : 숨겨진 니즈 파악, 새로운 인사이트 발견
단점 : 사용자 모집 필요
사용자 니즈 파악, 초기 아이디어 검증
유저 테스트
사용자가 직접 제품을 써본 피드백을 받기
장점 : 실제 사용 과정 관찰 가능
단점 : 사용자 모집 필요
제품 실제 사용 후 개선점 찾기
오픈 후 결과 데이터 분석
기능 출시 후 데이터를 분석해 문제 찾기
장점 : 빠르고 비용이 적게 든다
단점 : 상황 별 맥락은 알기 어렵다
기능 출시 후 데이터로 성과 확인
- MVP 테스트 (당근)
- 가설 사용 시나리오 (드롭박스)
-> 랜딩페이지식 검증
가설을 설정하고 검증할 때
가설 검증할 때, 여러 방법으로 교차 검증해야 함 !
가설 근거 + 검증을 위한 액션 + 목표지표까지 종합적으로 생각할 것
오픈 후 데이터 분석 시 주의점
어떤 숫자를 보고 가설이 맞는지 판단할 것인가?
- 직접적인 지표를 선택하기
- 상위 목표와 연결하기
- 지표의 맥락을 이해하기
- 시간 범위를 정하기
가설 검증 실패할 때?
결과가 좋지 않더라도, 얻은 인사이트를 기반으로 가설을 수정해서 다시 검증하면서 점진적 개선을 이루어나가면 됨
더 낫게 개선을 위해서, 지표를 높이기 위해서, 사용자 가치를 높이기 위해서 우리는 어떤 일을 해야할까?
진짜 나쁜 건 가설 검증 자체가 불가능해서 아무런 인사이트도 얻지 못하는 케이스다.
