[번역 + 요약] Superhuman이 PMF를 찾는 엔진을 구축한 방법

세계에서 가장 빠른 이메일 경험을 만드는 스타트업, Superhuman의 창업자이자 CEO인 Rahul Vohra 의 2018년 글을 전문번역 + 요약했습니다.

2022.11.19 | 조회 1.83K |
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삶의 밀도를 높이는 여정

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몇 달 전 Relate의 CTO로 합류한 친구가 최근 아주 흥미로운 글을 소개해 주었습니다. Superhuman의 창업자이자 CEO인 Rahul Vohra가 2018년에 제품/시장 적합성(Product/Market Fit, 이하 PMF)을 찾는 방법에 대해 쓴 글이었죠. 당시 스타트업 씬에서 많이 회자됐다고 하던데 저는 식견이 부족한 탓인지 Superhuman도, 이 글도 처음 들어봤습니다. 저처럼 Superhuman을 잘 모르시는 분들을 위해, 회사 정보 플랫폼인 GetLatka에서 찾아보니 이런 정보가 있더군요.

  • “세계에서 가장 빠른 이메일 경험을 만드는 스타트업”으로 포지셔닝
  • 2014년 창업, $108M 투자유치, 직원 수 100명
  • 2021년 연매출 $18M

글 내용이 굉장히 좋았고, 지난 레터를 읽어보셨다면 아시겠지만 제가 요즘 가장 관심있는 주제 중 하나였기에 번역해봤습니다. 전문번역은 제 블로그에 올려두었고, 여기에는 요약된 내용을 공유합니다. 사내에도 공유하여 이 엔진을 일부라도 적용해보려 합니다.


서론

  • 스타트업이 PMF에 도달해야 한다는 것은 다들 알지만 실제로 찾으려고 해보면 대체 PMF가 뭐고 어떻게 도달할지는 대부분 잘 모른다.
  • 마크 엔드리슨은 내 제품이 PMF에 도달했는지 아닌지 무조건 알 수 있다고 했고(도달하지 못하면 입소문이 잘 안 나고, 사용량이 잘 안 늘고, 언론 보도도 잡담 수준이고, 영업 주기가 너무 길고, 수많은 거래가 성사되지 않는다), 여기에는 100% 동의한다. 그러나 이걸 정량적으로 설명하기는 무척 어려웠다.
  • 이는 PMF의 묘사가 제품 런칭 후의 기업에게 훨씬 적합했기 때문이다. 아직 제품 런칭 전이라면, 우리의 현 상태를 제대로 묘사하고, 우리가 아직 준비되지 않았다는 걸 팀원들에게 설득하고, 다음 단계로 나아가기 위해서는 적절한 용어와 프레임워크가 필요했다.
  • 그래서 나는 여러 PMF 사례를 역설계하여, Superhuman이 PMF를 찾는 엔진을 구축한 4단계 가이드를 만들었다. 이 엔진을 직접 써보고 싶은 사람들은 이 인터랙티브 도구를 사용해보길 바란다.

 

PMF의 선행 지표는 “제품을 더이상 사용하지 못한다면 아주 실망스러워할 유저의 비율”이다

  • 션 엘리스는 100여개의 기업을 조사하여 이 수치가 40%가 넘어가면 제품이 성공할 가능성이 높다는 결론에 도달했다(슬랙의 2015년 설문 결과는 51%).
  • 여기에 힌트를 얻어, Superhuman을 지난 2주간 최소 2번 사용해본 유저 100여명에게 다음 설문을 보냈다.
    1. Superhuman을 더이상 사용하지 못한다면 어떤 기분이 들 것 같나요?  
      A) 매우 실망스러움 B) 약간 실망스러움 C) 실망스럽지 않음
    2. 어떤 유형의 사람들이 Superhuman을 사용하며 가장 큰 혜택을 얻어갈 것 같나요?
    3. 당신이 Superhuman으로부터 가장 중요하게 얻어가고 있는 혜택은 무엇인가요?
    4. Superhuman을 어떻게 더 개선하면 좋을까요?
  • 1번의 응답에서 “매우 실망스러움”이 22%에 불과했으니 우리가 아직 부족한 게 확실해졌다.

 

PMF 최적화 4단계 가이드

1. 제품의 지지자를 찾고, 기대치가 높은 고객(HXC, high-expectation customers)들을 파악하기 위해 사용자를 세분화한다.

  • 1번 질문에서 “매우 실망스러움” 그룹의 페르소나를 분석한다.
  • 전체 응답 중 그 페르소나가 아닌 유저의 응답은 거른다.
  • “매우 실망스러움” 그룹의 사람들이 2번 질문에 어떻게 응답했는지 분석한다.
  • 여기 나온 키워드를 HXC framework와 조합하여 우리의 주요 고객에 대한 생생한 프로필을 만든다.

2. “약간 실망스러운” 유저를 열렬한 지지자로 만들기 위해 피드백을 분석한다.

  • “매우 실망스러움” 그룹이 3번 질문에 어떻게 응답했는지 분석한다. (Superhuman을 사랑하는 유저들은 속도, 집중, 그리고 키보드 단축키 기능을 가장 좋아했다.)
  • “실망스럽지 않음” 그룹의 피드백은 정중히 무시한다. 이들은 우리의 주의를 산만하게 만든다.
  • “약간 실망스러움” 그룹을, “매우 실망스러움” 그룹이 말해준 우리의 최중요 가치에 공감하는지 아닌지에 따라 둘로 나눈다. (Superhuman에서는 전체 응답자의 45%였던 “약간 실망스러움” 그룹에서 속도를 중요 가치로 뽑은 사람은 30%, 그렇지 않은 사람은 15%였다.)
  • 최중요 가치에 공감하지 않는 “약간 실망스러움” 그룹의 피드백은 정중히 무시한다. 이들은 우리가 뭔 짓을 하든 “매우 실망스러움”으로 움직이지 않을 것이다.
  • 최중요 가치에 공감하는 “약간 실망스러움” 그룹은 조금만 노력하면 열렬한 지지자가 될지도 모르니, 이들이 4번 질문에 어떻게 대답하는지 분석한다. (Superhuman에서는 모바일 앱의 부재가 가장 큰 문제였고 다른 앱과의 연결, 첨부파일 처리, 일정 관리 등이 그 뒤를 이었다.)

3. 유저들이 사랑하는 것은 두 배로 늘리고, 방해 요소는 해결하도록 로드맵을 짠다.

  • 제품 로드맵의 절반(A)은 “매우 실망스러움” 그룹이 사랑하는 것을 두 배로 만드는 데 할애한다. (Superhuman은 이미 굉장히 빨랐지만 더 빠르게 했다. 예를 들어 UI가 100ms 이하로 응답했고 검색도 Gmail보다 빠른 상태였는데, UI는 50ms 이하로 응답하게 하고 검색은 즉시 되는 것처럼 느껴지게 했다.)
  • 로드맵의 나머지 절반(B)은 “매우 실망스러움 그룹과 같은 가치를 보고 있으나 아직은 약간 실망스러운” 그룹을 전환시키는 데 할애한다.
  • 간단한 비용-임팩트 분석을 통해 우선순위를 결정한다.
  • B의 임팩트는 해당 주제가 요청된 수로 측정한다.
  • A의 임팩트는 직관으로 추론한다. HXC 프로필을 만들면서 고객에 대해 깊이 공감하게 되면 직관이 좋아진다.

4. PMF 수치를 가장 중요한 숫자로 두고 이 프로세스를 반복한다.

  • 신규 유저들에게 꾸준히 설문을 발송하여 PMF 수치의 주별/월별/분기별 변화를 관찰한다. 한번 응답한 유저가 다시 응답하지 않도록 주의한다.
  • 제품이 성장할수록 더 많은 유저 그룹을 커버하게 될 것이고 이에 따라 PMF 수치가 떨어질 수도 있다. 그러니 분기별로 설문을 분석하고 로드맵을 다시 만든다.

 

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