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린 분석이란 스타트업이 지향해야 하는 목표를 추적하기 위해서 알아야 하는 지표에 관한 내용이다. 비즈니스 모델을 어떻게 설게하고 설정하는지에 관한 책이 아니라 모델을 설정하고 설계하는데 있어서 기준이 되는 다양한 ‘숫자’를 어떻게 받아들여야 하고, 무엇을 선택해야 하는지에 관한 책이다.

지표 선택과 분석에 관한 책이다. 린 캔버스나, 린 UX등과 같은 린 스타트업을 적용하지 않는다고 하더라도 충분히 참고할만한 책이다. 그리고 최소한 이 정도 지식은 있어야 회사의 성공과 실패에 대한 견해를 가질 수 있다. 이건 ‘기본’이다. 기본을 가지고 좀 더 갈고 다듬더야 하는게 우리의 몫이다.

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Lean의 특성상 MVP를 근간으로 한 ‘학습’ 비용을 줄이기 위한 다양한 방법을 제시하고 있다. MVP를 만드는데 급급한 것이 아니라 A/B 테스트를 비롯한 다양한 방법을 통해서 여러가지 케이스를 설명하고 있다. 몇가지 사업 모델을 설명하고 있기 때문에 실전에 쓸모가 많다.

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스타트업이 망하기 위해서 존재한다고 믿는 수 없이 많은 사람들이 있다. 아니 망하길 기원하는 시스템 속에서 성공을 꿈꾸는 우리가 비정상적인 일인지도 모르겠다. 스타트업은 망하는게 아니라 실패할 뿐이다. 그리고 빠른 실패와 빠른 재도전을 통해서 성공에 좀 더 가까워지는 방법을 배우고 있다.

우리의 실패가 망하는 지름길이 되지 않기 위해서 우리가 하고 있는 일에 대한 데이터의 속삭임을 지나치지 않도록 노력하자. 이 책은 그런면에서 충분히 좋은 책이다.

P.S 국내의 모든 스타트업의 성공을 기원하며…

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국내 IT 스타트업의 경우 ‘개발자’를 꼭 구인하고 시작해라. 일단 만들어야 비난 받을 수 있다.

‘만들 수 있는 것을 팔지 말고 팔리는 것을 만들어라’

학습은 여기서도 나온다. 수학도 덜 가르친다는 국내 교육환경에 비하면 스타트업은 학습을 병행한다. 죽어라 공부하는 직종에 오신걸 환영한다. 혹시 대학생이 이걸 읽고 있다면 이런말을 전해주고 싶다. “이럴줄 알았으면 더 열심히 놀껄!”

린(Lean)이란 저렴하거나 규모가 작다는 의미가 아니라 ‘낭비를 없애고 신속하게 움직이는 것’을 말하는데, 이것은 어떤 규모의 조직이든지 도움이 된다(Lean isn’t about being cheap or small, it’s about eliminating waste and moving quickly, which is good for organizations of any size). 린 스타트업의 핵심 개념 중 하나는 ‘구축 -> 측정 -> 학습’인데, 비전 수립에서부터 제품 기능 개발과 영엽 채널 및 마켓팅 전략 개발에 이르기까지 모든 것에 이 과정을 적용할 수 있다.

데이터는 거짓말을 하지 않지만, 우리가 거짓말을 시킬 수 있음을 기억하자! 그리고 통계학 꼭 배우자. 마지막으로 통계학 배우다보면 미적분 나온다. 아… 우린 미적분 안 가르친다는데?!

아무리 그럴 듯한 망상이라도 냉혹한 데이터의 위력 앞에서는 힘을 잃는 법이다. […] 직감을 이용하는 것이 나쁘다는 이야기가 아니다. 직감은 영감을 준다. 스타트업을 운영하는 내내 직감에 귀 기울이고 이용할 필요가 있다. 그러니 직감을 무시하지 말기 바란다. 직감은 중요하다. 단, 직감을 테스트할 필요는 있다. 직감이 실험이라면 데이터는 증거다(Instincts are experiments. Data is proof).

GOOB…!

최소 존속 제품(MVP)은 시장에 약속한 가치를 제공하는 최소한의 제품이다. 그러나 이 정의의 어디에도 제품이 실제로 존재해야 한다는 말은 없다. 예를 들어 출퇴근용 카풀 서비스를 구축할 생각이라면 [소프트웨어로 개발할 것이 아니라] 운전자와 승객을 사람이 직접 수동으로 연결시켜줄 수도 있다.

오.. 천잰데?

스타트업에서 분석의 목적은 자금이 바닥나기 전에 올바른 제품과 시장을 결정하는 방법을 찾는 것이다.

우리의 종교는 데이터, 바이블은 통계학, 믿음은 행렬, 우리는 항상 그래프를 본다. ‘빅데이터님이 우릴 보셨어!’

좋은 지표는 {상대적이다. 이해하기 쉽다. 비율로 표현된다. 해동을 바꾼다.} […] 비율이 좋은 지표가 되는 이유는 {행동에 반영하기 쉽다. 비교의 속성이 있다. 대조적인 요소들이나 내재된 갈등이 있는 요소들을 비교하기 솧다} […] 데이터를 수집하기 전에 어떤 데이터 변환에 따라 어떤 행동을 어떻게 바꿀지 미리 합의해야 한다.

정량적이며 실질적인 보고데이터를 선행지표를 중심으로 인과관계를 찾아보자!(뭔.. 소리인가?)

올바른 지표를 선택하는 5가지 방법 {정성적/정량적, 허상/실질, 탐색/보고, 선행/후행, 상관/인과} […] 정성적인 지표들은 관찰이나 경험에 바탕을 두고 실상을 보여주지만 비구조적이고 종합하기 힘듬, 허상 지표는 기분이 좋아지지만 행동 변화를 유도 할 수 없음, 탐색 지표는 추론에 기반하고 유리한 고지를 차지할 수 있도록 하는데 목적이 있는 반면에 보고 지표는 경영 상황을 빠짐없이 알 수 있도록 만드는데 목적이 있음, 선행지표는 미래를 예측하고 후행 지표는 과거를 설명해줌, 두 지표 값이 함께 움직이면 이 두 지표 사이에는 상관관계가 있고 한 지표가 다른 지표를 변한게 하면 인과관계를 가지며 인과관게를 찾으면 미래를 변화시킬 수 있음.

개발자에게 KPI는 ‘덕력!’

분석가들은 사업을 이끄는 특정 지표를 분석하는데, 이것을 핵심 성과 지표KPI라고 부른다.

내가 알고 있는 지표는 허상(이미지)다. 그러므로 중요하다. 우린 ‘이미지’의 시대에 살고 있지 않은가? 맥루한이 말했다. ‘미디어가 메세지’라고… 발터 벤야민 «기술복제시대의 예술작품»만 읽어봐도 이미지는 중요하다. 이미지가 전부다!

주의할 허상 지표 8가지 { 히트 수는 파일수와 비례, 페이지뷰보다 사람수가 중요, 방문수는 중복을 걸러내야 함, 순수 방문자 수는 행동 추적을 할 수 없음, 팔로어/친구/좋아요 수는 인기일 뿐이지 영향력이 아님, 사이트에 머무는 시간/페이지 수는 어떤 행동과 목적을 가지는 알 수 없으면 무의미함, 수집된 이메일 주소가 아닌 메일을 받은 사람들이 원하는 행동을 하는지가 중요, 다운로드 횟수보다는 활성화, 계정 생성등을 측정하는 것이 좋음 }

장자의 호접몽은 쉬운버전 이였어…

럼즈펠드가 다음과 같은 말을 했다. “내가 안다는 것을 아는 것이 있다(대조 및 확인 필요). 또 내가 모른다는 것을 아는 것이 있다(보고를 통해 답할 수 있는 질문, 기준을 정하고 자동화). 그런데 내가 안다는 것을 모르는 것도 있고(직관을 정량화 시키는 방법을 고민), 내가 모른다는 것도 모르는 것(탐색이 여기에 해당하고 여기서 뭔가 많은게 발견됨)

난 코호트 보다 ‘호그와트’가 좋다.

선행지표가 유용하라면 일정 기간 코호트 분석을 하고 여러 고객군을 비교할 수 있어야 한다.

‘정신승리의 필요성’을 말하는게 아니다. 자신의 적절한 승리 방법을 스스로 선택해야 한다. 지고서 이기는 방법은 없으니까.

[…] 고객 및 사용자와 부딪혀 보는 것보다 더 좋은 방법은 없다. 이 세상의 어떤 숫자도 어떤 일이 발생하는 이유를 설명해주지는 않는다. […] 가정을 수립하고 기준을 정하되 […] 무모하게 계속해서 실험하면 안 된다. 필요하면 기준치를 낮춰라.

살아남아야 코호트 분석이 가능하다. “그대는 살아남을 수 있는가?” 70년대 만화에서 나오던 말인데, 2015년에 듣게 되다니…

고객 세분화란 공통의 특징을 공유하는 집단이다. […] 코호트 분석은 시간을 두고 비슷한 그룹을 비교하는 것이다.

개발자로서 성공하려면 수요와 능력 그리고 욕구가 만나는 지점을 찾아야 하지…?!

창업가로서 성공하려면 여러분은 수요와 능력 그리고 욕구가 만나는 지점을 찾아야 한다.

여튼 돈은 벌어야 된다.

어떤 일을 하고 싶고 잘 할 수 있지만 돈벌이가 안 된다면 돈을 벌 수 있는 법을 배워라, 어떤 일을 잘하고 그 일로 돈을 벌지만 하고 싶은 일이 아니라면 거절하는 법을 배워라, 어떤 일을 하고 싶고 돈을 벌 수 있는 일이지만 잘 하는 일이 아니라면 그 일을 잘 할 수 있는 법을 배워라.

MS랑 싸우지 말고, Apple이랑 경쟁하지 말 것이며, Google 따라하지 마라.

절대로 다른 모든 사람과 똑같은 위치에서, 즉 경쟁우위 없이 회사를 시작하지 말라.

그럼에도 불구하고 검증 소프트웨어는 내가 만든다. 그러므로 검증을 믿을 수 없으니 검증을 검증하자!

영감은 인간의 영역이고, 검증은 기계의 영역이다.

한마디로 “똑똑한 기획자가 필요하다”

정량적 데이터는 가설의 테스트에는 큰 도움이 되지만 사람이 개입하지 않은 채 정량적 데이터만 가지고는 새로운 가설을 만들지는 못한다.

AARRR… 오타난줄 알고 아마존에서 원사 샀는데 정말 AARRR임.

데이브 맥클루어의 해적 지표 : AARRR : 사용자 유치, 사용자 활성화, 사용자 유지, 매출, 추천

엔진은 유니티가 좋다.

에릭 리스의 성장 엔진 : {흡입력, 바이럴, 유료(고객 생애 가치CV, 고객 확보 비용CAC, 고객 손익분기점 도달 시간, 고객 화보 비용을 회수하는데 걸리는 시간} 성장 엔진

피라미드는 믿음의 기자!

숀 엘리스의 스타트업 성장 피라미드 : {제품/시장 적합성, 경쟁우위, 규모 확장}

이런걸 개발에 사용해 봐야겠다.

스타트업의 성공 비결이 있다면 그것은 바로 초점이다. […] OMTM은 가장 중요한 질문에 대해 답을 제시, 기준을 정하게 되고 분명한 목표를 가질 수 있고, 회사 전체를 한 가지에 집중하게 하며, 실험 문화를 조성함

저 중에서 스타트업에서 가능한게 몇개나 되는가?

서지오 지먼의 다섯 가지 요소 개선 {더 많은 물건, 더 많은 사람, 더 자주, 더 많은 돈, 더 효율적}

돈 안내는 손님은 고객이 아님을 잊지 말자. 손님은 왕이 아니다. 그리고 한국의 헌법은 왕정을 허용하지 않는다.

일회성 사용자와 가치 있는 진짜 사용자를 구분해야 한다. […] 모든 사용자가 이로운 건 아니다. 고객 수에 연연하지 말라. 그 대신 좋은 고객들을 위해 제품을 최적화하고 활동에 관심을 보이는 고객을 기반으로 활동등을 분류하라.

‘Exit’도 있어야 되지 않냐?

지금 소개하는 다섯 단계 {공감, 흡인력, 바이럴 효과, 매출, 확장}은 다른 린 스타트업 지자들의 조언을 반영한 것

다른 사람들의 생각을 이해나는게 똑똑하다는 걸 입증하는거 아니냐?

지금 해야 할 일은 여러분이 똑똑하다는 점을 입증하거나 솔루션을 발견했다는 사실을 입증하는 것이 아니다. 여러분이 할 일은 다른 사람들의 생각을 이해하는 것이다.

문제를 찾는게 문제라니… 더 큰 문제인 것 같다.

해결할 문제 찾기 {문제가 확실히 불편하다, 충분히 많은 사람이 중요하게 여긴다, 사람들이 이미 이 문제를 해결하려 노력하고 있다. }

사회와 시장이 존재한다고 가정하면 해당 구성원이 모른다는건 정말 모르는걸까? 아니면 정보가 공유되지 않고 있는건가?

문제가 있어도 시장은 이를 모를 수 있다는 점에 주목하라.

주장과 근거!

정성적 지표는 추세가 매우 중요하다. […] 정성적 지표는 처음에 여러분이 가졌던 육감, 즉 직관이나 마음 한 구석에 사라지지 않는 생각을 근거 있는 추측으로 바꿔준다.

반반무마니는 전세계 공통이냐?

[…] 이것은 수렴적 접근 방식이다. 이 방식은 문제의 긴급성과 보편성을 정랴화하는 것에 초점을 맞추고 있으므로 […] 반면에 확산적 문제 인터뷰는 훨씬 더 사변적이며 여러분이 만들려는 유용한 뭔가를 찾는 대상의 범위를 넓히려 한다. […] 인터뷰를 실시할 때 적절한 균형을 유지하려면 연습이 필요하다.

사업 모델의 위험을 줄이는게 제품을 만드는거쟈나?!

여러분의 제품과 비슷한 제품이나 플랫폼에서 사람들이 어떤 행동을 하기 바라는지 생각한 다음 실제로 이렇게 행동하는지 실험해보자. […] 여러분의 할 일은 제품을 만드는 것이 아니라, 사업 모델의 위험을 줄이는 것이다.

우리에게 MVP는 곧 출시제품 아니였던가?

공감 단계에서 찾은 위험들은 테스트할 수 있을 정도의 기능만 있는 최소한의 제품을 만드는 동안 여러분은 (설문조사의 형태로) 계속 피드백을 수집하고 (베타 등록 사이트, 소셜 미디어, 다른 형태의 예고 광고를 통해) 얼리어답터를 확보해야 한다. […] MVP는 제품이 아니라 과정이라는 점을 기억해야 한다. […] 핵심은 여러분의 사업에서 위험도가 가장 높은 부분을 찾고 지속적인 테스트와 학습을 통해 위험을 줄이는 것이다.

기획자가 싫어요를 누르고 싶어합니다.

사용 및 인게이지먼트에 해당하는 지표 없이는 어떤 기능도 구현하면 안 된다.

기대한 것처럼 사용하지 않으면 피벗인가요?

궁극적으로 바이럴 효과 단계로 이동하기 전에 두 가지를 입증해야 한다. { 사람들이 여러분이 기대한 것처럼 제품을 사용하는가?, 사람들이 제품에서 충분한 가치를 얻는가? }

기능을 없애는게 쉽지 않다. ‘강결합’이라고 들어봤는지 모르겠는데, 내가 해줄 말이 많다.

만약 새로운 기능이 OMTM을 상당폭 개선시키지 못하면 그 기능은 없애라. 어설프게 손보고 광내는 데 집착하지 말라.

‘일단 해보자’라고 하는건 좋지 않은가 보다… 긍정적인게 꼭 긍정적인건 아닌가봐.

‘우리가 구현하고자 하는 기능이 흡입력을 증가시킨다고 생각하는가’라는 질문을 스스로에게 던져보라. 대답이 “아니다”라면 그 기능은 미뤄두자.

정량적인 검증을 하게 되면 기능이 추가되지 않는 경우는 없는거냐?

정량적인 검증 없이 제품에 기능이 추가되는 경우가 너무 많은데, 이것은 범위와 기능이 비대해지는 지름길이다.

그렇다. 동의한다.

고객은 창업가와 공통점이 있다. 바로 거짓말을 잘 한다는 점이다. 고객은 일부러 거짓말을 하지는 않지만 여러분의 제품이 실제로 어떻게 작동하는지 또는 그 제품으로 자신이 무엇을 하는지 모르는 경우가 종종 있다.

드립은 덕력과 개드립의 농도가 중요하다.

“아무에게서나 의견을 듣지 말라”

구전 바이럴 효과가 좋은 것 처럼 보이지만 거의 불가능에 가깝다.

바이럴 효과의 세 가지 방식 {내재된 바이럴 효과 - 제품 자체에 포함, 인위적인 바이럴 효과 - 억지로 발생시키고 보상 시스템으로 구현, 구전 바이럴 효과 - 사람들이 제품에 대해 이야기 하는 것 } […] 이 세 가지 바이럴 효과는 서로 다르게 취급해야 한다.

10%로 성장하는 회사는 도대체 뭐하는 회사인가?

[…] “주당 1% 밖에 성장하지 못하면 자기가 무슨 일을 하는지 아직 모르고 있다는 뜻입니다.”

한달에 한번 방문을 목표로 해도 성공이다.

회원 가입한 사용자의 30%가 한 달에 한 번 방문하고 10%가 매일 방문하는 것을 목표로 삼아라., […] 매출을 최대화시켜주는 가격을 찾고 나면 사용자 기반을 확장시키기 위해 이보다 약 10% 낮은 매출에 해당하는 가격에 제품을 제공하라., […] 발생할 것으로 예상되는 매출의 3분의 1 이상을 고객 확보 비용으로 지출하지 말라., 이메일 마켓팅 캠페인을 제대로 실시하면 오픈율은 20~30%, 클릭율은 5% 이상이 될 것이다.

Active-X 없는데도 65%인가?

구매 퍼널에 들어간 사람들의 65%는 결제하기 전에 주문을 포기한다., 신용카드 요청 하면 2% 시험 사용 50% 유료 서비스 전환이고 신용카드 미요청시 10% 시험 사용 25% 유료 사용하고 마켓팅 활동을 펼치면 40% 증가, 이탈율을 5% 이하로 유지

플랫폼에 따라 원하는 종류가 다르다. 즉, 사람들은 자신과 비슷한 집단에 포함되길 원한다. 따라서 해당 플랫폼에서 요구하는 이슈가 정말로 중요한 이슈인지 꼼꼼하게 따져봐야 겠다.

실험을 할 때는 플랫폼에 따라 분류하라. 가령 페이스북 팬들은 트위트 팔로어들과는 다른 종류의 콘텐츠를 원한다.

17분이면 긴 시간 아닌가?

하루 17분을 보낸다면 흡입력이 좋다.

금액별로 분류해야 한다.

구매자들의 행동을 이해하려면 구매 전환율과 함께 거래 금액을 측정해야 한다. 그럼 다음 이 정보를 판매자들에게 알려주어야 한다.