나만의 데이터
선요약
결론은 아이디어 -> 시장 호응 가설 -> XYZ 가설 -> XyZ 범위축소된 가설로 개선한 후 실험 결과를 자체 데이터로 삼으라는 얘기 같다
자체 데이터 결과가 실패일 경우 교훈삼아 다음으로 넘어가고 큰 실패는 면하는 거고
자체 데이터 결과가 성공일 경우 요행일지도 모르니 조금 더 개선된 규모로 최소 1회이상 재검증으로 실패율을 최소화하는 성공 루트 수단이 될 수 있다는 뜻인듯 싶다
의사결정 과정은 '나만의 데이터'에 의해 해야 한다
직관이나 그들의 데이터는 no!
'그들의 데이터'와 직관은 실패하는 대부분의 된다
'될 놈'은 '나만의 데이터'에서 만들어진다
시장 호응 가설 to XYZ 가설
아이디어가 시장에서 성공하려면 여러 핵심 요인이 빈틈없이 맞아들어가야 한다
`적합한 A x 적합한B x 적합한C. .. = 성공"
시장 호응 가설의 역할 - 정확한 정의, 시장 수요가 존재한다는 명확한 증거 발견
- 숫자
중요한 것 중에 일부는 셀 수 있고, 또 세어야 한다
- 애매모호한 사고는 '의견'과 마찬가지로 실패라는 야수에게 먹잇감과 다름없다. 대놓고 낭패를 부르는 격이다.
- 생각에서 애매모호함을 가장 잘 제거해주는 것이 '숫자'다.
- 그리고 가장 좋은 사실은 그 숫자라는게 처음에는 그냥 개략적인 추정치여도 된다는 점이다
- 사실 여건이 허락하는 것보다 더 정확한 수치를 사용하려고 하는 것은 오히려 잘못이다
- 사례에서 첫 가설을 세울 때 우리가 어림수를 사용한 것도 바로 그 때문이다
- 당시엔 그저 경험을 바탕으로 추측을 해보는 중이었으므로 더 정확한 숫자를 쓰는 것은 섣부른 시기상조 였다.
- 그래서 필요한 것이 실험이다
- 하나하나 설명해주는 단ㄷ계
XYZ가설: 가설을 더 날카롭게 만드는 방법
그냥 인상깊었던 내용들을 쭉 메모했습니다 🙇🏻♂️
-`적어도 X퍼센트의 Y는 Z할 것이다'
X - 표적 시장의 구체적 퍼센티지
Y - 표적 시장을 명확하게 하는 말
Z - 시장이 아이디어에 어떤 식으로 호응말 것 같은지의 기대
X, Y, Z는 미지의 변수
-
알려지지 않은 변수에 대해 경험에 기초한 추측에서부터 시작하면 됨
-
간단한 실험을 통해 처음 세운 가설을 검증해보고, 필요하다면 조정해나가는 것
-
이 과정을 몇 번 반복해서 애매모호함을 걷어내고 나니 꽤 쓸만하고 검증가능한, 숫자로 이야기하는 가설이 생김
-
궁극적으로 뭐가 '합리적 숫자'인지는 시장이 결정할 것이다.
그리하여 중간쯤에서 절충하여 120달러라는 최초 가격에 타협했다(책 속 내용)
X - 아직까지 완전히 이해하지 못하거나 그 존재를 증명할 수 없는 요소
(모르거나 완전히 이해하지 못하는 것은 위험과 동시에 기회에
X : 얼마나 큰 조각, 표적 시장의 과연 몇 퍼센트를 차지할 수 있을까?
Y : 우리의 표적 시장이 뭘까?
Z : 표적 시장은 우리 제품에 어떤 식으로, 정확히 어느 범위까지 호응할까?
XYZ 가설은 시장 탐험 도구상자에 들어있는 첫 번째 도구, 필수 중의 필수
시장이라는 어두운 미지의 세계 속으로 얼마나 들어왔는지 측정하고 알려줄 객관적 방법 제공
바보같은 아이디어 + XYZ 가설 = 진지하고 강력한 도구
바보같은 아이디어 + XYZ 가설 * 사고 도구(범위 축소) = 더욱 더 강력한 진지한 도구
범위 축소
- 구체적이긴 하지만 일반적인 가설의 범위를 좁혀들어감으로써
'지금 당장 실행 가능하고 검증 가능한' 가설을 얻는 것
XYZ -> xyz 더 작고 간단하고 당장에 입증 가능한 버전의 시장 호응 가설을 얻는 하나의 방법이다
XYZ가 참이라면 xyz도 참일 수 밖에 없다, 하지만 테스트와 입증이 훨씬 쉽다는 것이 핵심이다 (작은게 참이면 큰 것도 참이니까 작은 것부터하는 원리인가보다)
XYZ 예시
적어도 10퍼센트의, 대기질 지수가 100이상인 도시에 사는 사람들은, 120달러짜리 휴대용 오염 탐지기를 구매할 것이다
잘 짜여졌지만 어마어마한 잠재적 시장을 그려내고 있다.
지금 상태로 출발점이 되기에는 너무 크다.('검증 가능'하지 않다)
시험도 다가오고 예산도 얼마 없는 대학생 몇 명이서 빠르게 검증할 수 있는 내용은 아니다.
그래서 필요한 것이 범위 축소 도구 이다
대문자 Y : 궁극적인 표적 시장
어마어마한 크기의 시장을 좁혀들어가서 대표성은 있으나 한정된 지역에 해당하는 작은 부분집합을 찾아내야한다
전체 시장 Y에서 좀 더 다루기 쉽고 접근 가능하며 크기가 작은 첫 번째 테스트 시장 y로 옮겨가야 한다
아는 사람 2명, 가족, 길 건너 모르는 지인 n명 - 너무 적어서 통계에 유의성을 상실할 수 있다 (작은 것도 적당히^^)
100명에서 1000명 근처라면 OK,
다만 샘플로 뽑은 사람들이 표적 시장에 대한 대표성을 갖도록 유의해야 한다 (실제로 여러분의 서비스 제품을 구매할 수 있는 유형의 사람들이 100명~1000명이어야 한다) (기준점 good!)
ex)
3억 2800만명 미국인 중
무작위 100명을 고른다면 새로운 피자 가설 검증에 적당한 샘플 크기,
but 테슬라 로드스터 (좌석2개,12만 달러) 전기자동차를 팔 생각이라면 무작위로 고른 100명으로는 원하는 데이터를 얻을 수 없다
(대부분의 사람은 그런 차를 살 능력이 없거나, 선택하지 않기 때문에) 이런 경우는 표적 시장에 접중된 검증이 필요하다
ex) 젊고 괴짜기질이 있는 백만장자
Y: 대기질 지수가 100 이상인 전 세계 모든 도시
- 막연한 아이디어 상태
y : 중국의 베이징 - 출신 지역으로 축소
개선된 y : 베이징에 있는 토트 아카데미의 학부모 - 지인과 연관지어 더 축소
중국으로 범위를 좁혔기 때문에 미국 달러에서 중국 위안으로 통화 단위를 바꾸었고,
XYZ 가설을 다음과 같이 개선
`적어도 10퍼센트의, 베이징 토트 아카데미 학부모는, 800위안 짜리 휴대용 오염 탐지기를 구매할 것이다'
훌륭한 발전이다
이제 접근이 쉬운, 표적 시장의 부분집합에 기초해서 '숫자로 이야기'하는 가설을 갖게 됐다.
하지만 아직까지 제품이 없다는 큰 문제가 남아있다!
생각에 빠져있는, 실현되지 않은 아이디어들에 불과하다. 이런 제품을 설계 개발 제조하려면 많은 돔과 함께
1년의 시간이 필요할 것이고, 일회성 시제품조차 개발하려면 상당한 투자와 몇 달의 시간이 필요할 것이다.
닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐 같은 문제
많은 돈과 시간을 투자하기에 아서 시장 호응 가설을 검증해야만 이 제품 아이디어가 '될 놈'인지 알 수 있어야 한다.
하지만 시장 호응 가설을 검증하려면 이미 제품이 만들어져 있어야 한야
쉽지 않다고 한다 😅
한 번 해보자
데드라인 내에 성과를 내야 하는 상황이라 여기까지만 읽고 직접 내 아이디어에 적용할 수 있는지 실천해보기로 했다
적어도 x퍼센트의, 특정 지역 범위내 타겟 고객 y는, z 가격의 프로덕트를 구매할 것이다 를 템플릿 삼아 계속 적용 && 개선 반복
42개의 아이디어를 최대한 가속된 실험을 통해아이스 프레임워크까지 적용하여
ice 랭킹 순서로 xyz 가설 실험을 실행할 준비를 해둔 상태다
내 아이디어가 프로덕트로 나오고
만들면 찾아오겠지..
여기부터는 xyz 실험이 필요한 이유를 설명하는 내용 같아
인상깊은 부분들을 단순 메모해두었다
이런 식의 접근법은 어느 아이디어가 될 놈인지 알아보는 방법으로는 너무 많은 위험부담과 비용이 따른다
의견에 휘둘리는 생각랜드 기반 시장조사에 의존할 수는 없다는 사실을 배움
너무 많은 긍정 오류와 부정 오류를 낳기 때문
'의견'이 아닌 데이터가 필요함
동시에 '그들'의 데이터에는 의존할 수 없음
'나만의 데이터'를 수집해야 함
데이터 수집에 쓸 제품을 만들지 않고서 대체 무슨 수로 '나만의 데이터'를 수집하지?
그래서 '프리토타이핑'이 필요
프리토타이핑 도구
xyz가설을 활용하여 효과적으로 될 놈을 찾는 수단을 소개해주는 내용
뭔지 몰라서 일단 그냥 다 메모했다
이게 '될 놈'을 발견하는 과정에서 왜 중요할까?
사례
IBM 리즈 시절 컴퓨터 타이핑 고수가 별로 없었음
음성 인식 기술 상용화 해보고 싶어했음
시제품 만들려고했더니 수십년 걸렸음
그래서 작업대 모형을 하나 만들었음 (컴퓨터 박스, 마이크, 모니터, 키보드는 없음)
잠재고객 몇명에게 혁신적인 음성인식 컴퓨터 신제품이 나왔다고 소개했다
그런 다음 잠재고객들에게 기본적인 사용법을 설명해주고
새 발명품을 한 번 사용해보라고 했다
사람들은 미심쩍어하면서도 흥분된 기분으로 마이크에 대고 말을 했다
2초 후 음성의 텍스트가 모니터에 나타났다
이 시제품을 사용해본 사람들은 한결같이 깊은 인상을 받았다
실제로 당시엔 음성인식 기계가 있지 않았다
시제품조차 없었다.
옆방에서 숙련된 타이피스트가 마이크에서 흘러나오는 음성을 듣고 받아 타이핑했을 뿐이다
옛날 방식 그대로 말이다.
처음엔 이 기술에 깊은 감명을 받아서 음성인식 컴퓨터를 구매하고 사용할 거라고 확신했던 살마들이 대부분 이 시스템을 몇 시간 이용해본 후엔 생각을 바꿔먹었다
타이피스트가 빠르고 거의 완벽하게 말을 글로 바꿔주고 있음에도,
컴퓨터에다 몇 줄 이상의 텍스트를 말로 입력하는 것은 몇가지 측면에서 너무 어색하고 문제가 ㅁㄴㅎ았다. ㄱ러다보니 두어 시간 후면 사람들은 목이 아팠고, 업무환경은 시끄러워졌으며 기밀 유지도 되지 안았다
- IBM은 음성인식 시스템의 시제품을 가지고 있었다
- 그런 시제품을 가지고 있는 '척'을 했을 뿐이다
- 그들에게는 그게 필요했다
- 만약 시범 이용자가 마이크 저쪽에 컴퓨터가 아닌 사람이 있다는 사실을 알았다면 혹은 그런 의심이라도 했다면 이용자의 행동은 완전히 달랐을테고 결과도 달라졌을 것이기 때문ㅇ디ㅏ
시제품 : 어느 제품 or 서비스 아이디어를 실제로 만들 수 있는지 어떤식으로 만들어야 한느지, 어떤 식으로 작동할지, 최적의 크기나 모양은 무엇일지 보기 위해 설계
프리토타입 : 어느 아이디어가 추구하고 만들 가치가 있는지를 값싸고 빠르게 검증
xyz 가설을 만들려면 나만의 데이터가 필요하다
- 개선 요소 최적화
- 바이럴이 필요한 환경의 고객 규모는 굉장히 거대하다
- 예산이 부족한 스타트업, 개인사업자, 프리랜서, 크리에이터, 빌딩 인 퍼블릭을 시도하는 학생, 자영업자, 소상공인
- 그들이 얼마나 지출하는지 모른다!
- 자체 데이터 확보가 필요하다
did list
[완] 아이디어 불패의 법칙을 읽고
42개의 프로덕트 아이디어를 XYZ 가설 * ice framework 적용하여 개선
[완] 0p to 223p 프리토타입 종류 최소 1가지에 대해 학습하고 실천하려 노력함
참고
