매순간 확신과 싸우는 PM

AI 제품을 만들면서 가장 당황스러웠던 순간이 있다. 정확히는, 꽤 괴로웠던 순간에 가깝다.

유저 인터뷰를 하면 보통은 뭔가 쌓인다. 패턴이 보이고, 공통점이 보이고, 그래서 점점 확신이 생긴다.

그런데 이번에는 달랐다. 같은 제품을 보고 얘기하는 게 아닌 느낌.
인터뷰를 해도 데이터가 쌓이는 게 아니라 각자 다른 이야기를 듣고 있는 것 같았다.

리서치를 안 한 게 아니었다. 오히려 반대였다. 첫 제품인만큼 우리는 꽤 정석적으로 했다.
미국과 한국 시장을 대상으로 각 2,000명 규모의 정량 조사를 설계했고, 이후 세그먼트 기반 정성 인터뷰도 진행했다.

단순 인터뷰 몇 개를 돌린 게 아니라 시장 sizing부터 타겟 정의까지 들어간 리서치였다.
그리고 실제로 데이터도 나왔다.  

그런데 문제는 그 다음이었다.

좋아하는 이유는 같은데, 쓰는 방식은 다르다

데이터를 보면 사람들이 좋아하는 이유는 꽤 명확했다. >> 편리함, 개인화, 생산성, 정리/정돈....

근데 이상하게도 누구를 위한 제품인지가 잘 잡히지 않았다. 같은 타겟 안에서도 어떤 사람은 자동화를 원했고, 어떤 사람은 통제를 원했고, 어떤 사람은 아예 AI 자체를 믿지 않았다.

실제로 리서치에서도 이 차이가 그대로 드러났다.

한쪽에서는 “일정을 대신 관리해주면 좋겠다”고 말한다.
다른 한쪽에서는 “AI가 내 일정을 정하는 건 싫다”고 말한다.

같은 기능을 보고도 아예 반대의 반응이 나온다.

그래서 페르소나가 무너진다

보통 이쯤 되면 우리는 페르소나를 만든다.

그런데 여기서 막힌다.

한국에서 하던 방식처럼 “한 줄로 정리되는 페르소나”가 잘 나오지 않았다.

그래서 우리는 proto-persona를 만들었다. 그리고 다시 검증했다. 또 수정했다. 이 과정을 반복했다.

그런데 이상했다... 그럴 수록 정교해지는 느낌이 아니라 계속 흔들리는 느낌에 가까웠다.

나는 PM으로서 논리적으로 판단하고 next step을 결정 해야했는데, 계속 불안하고 더 불안해졌다.

타겟도 가설이고, 기능도 가설이고, 결과도 가설이다

AI 제품에서는 모든 게 동시에 움직인다.
타겟이 고정되지 않으면, 결과도 고정되지 않는다. 결과가 고정되지 않으면 경험도 쌓이지 않는다.

결국 문제는 “리서치를 더 하면 해결된다”가 아니었다. 리서치로도 해결되지 않는 영역이 있었다.

그래서 기준이 바뀐다

이 시점부터는 보는 기준이 달라졌다. 이 사람이 한 번이 아니라 계속 쓰는 사람인지. 한 번 반응이 좋은 사람보다 반복해서 쓰는 사람이 누구인지. 그 기준으로 타겟을 다시 보게 됐다. 단순 리서치 결과보다 더 깊게.. 사용 패턴부터 디테일하게 분석한다.

확신은 쌓이는 게 아니라, 남는 것이다

그렇다. PM은 보통 유저 리서치와 인터뷰를 중요하게 생각한다. 나 역시 그렇다. 하지만 언제까지고 내가 원하는 확신이 생길 때까지 기다릴 수는 없다. 리서치와 인터뷰가 정답을 주는 것도 아니다. 머리로는 알고 있었다. 그런데 막상 여기까지다-라고 끊고 다음 결정을 해야하는 순간이 오면 주저하게 된다. 두렵기도 하다.

내가 원하는 수준의 확신은 (늘 그렇듯) 데이터가 많다고 생기지 않았다. 특히 일관적이지 않은 AI 제품에서 처음부터 일관적인 기준을 세우려는 관점 자체를 다시 봐야할 때가 많았다. 결국 검증하려는 가설을 더 뾰족하게 만들고, 빠르게 반응을 보고, 그 중 반복해서 남는 걸 보는 수밖에 없었다.

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