본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
서비스 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 좋은 문제 해결, 단순히 아이디어를 내는 것이 아니다.
문제를 정확히 정의하고, 다양한 개선안을 제시하고, 논리적인 가설을 세운 뒤, 우선순위를 똑똑하게 조율하는 과정이다.
개선안은 하나에 집착하지 말고, 여러 가능성을 열어둔 뒤
가장 빠르고, 적은 리소스로, 큰 효과를 기대할 수 있는 방법부터 실행하는 것이 핵심이다.
그리고 가설은 항상 수치로 예측하고, 실행 후에는 반드시 데이터로 검증해야 한다.
결국, 빠르게 실험하고 배우는 사람만이 진짜 성장할 수 있다.
part2 문제 정의 및 해결
문제점 개선안 도출과 가설 설정 방법
1. 문제점 확정 후 개선안 도출
- 문제점을 확정하면 개선 방안은 2~3가지 이상 제시하는 것이 좋음.
- 하나의 문제에 대해 다양한 해결 가능성을 고려해야 함.
✍ 예시:
- 문제: 사용자 유입 감소
- 개선안:
- 신규 유입 채널 발굴
- 기존 사용자 대상 알림/푸시 이벤트 진행
2. 개선안을 도출할 때 체크해야 할 것
- 문제 정의가 정확한지 다시 확인 (Step 3~5 과정을 재검토)
- 회사 입장에서 실현 가능한 문제인지 판단
- 케이스 스터디 결과를 참고해 실현 가능한 방향 설정
3. 개선안 도출 방법
- 개선안은 **MVP 단위(최소 기능)**로 세분화해서 작게 잡는다.
- 빠르게 적용할 수 있는 애자일한 접근이 중요.
- 실행 이후에는 원인과 결과를 명확히 연결할 수 있어야 한다.
4. 개선안 정리 및 실행 전략
- 개선안을 많이 도출하더라도, 최종 실행할 것은 중요도 기준으로 최대 3개까지만 선정.
- 선정된 개선안별로 가설 설정이 필수.
5. 가설 설정 방법
- 개선안별로 **"왜 이 방안이 효과적일 것인가"**를 논리적으로 가정.
- 가설은 문제점의 **원인(Y)**을 기반으로 설정한다.
- 실행 이후 성과 입증이 가능하도록 수치 기반으로 설정.
✍ 예시:
- 문제: 회원가입 프로세스 변경 이후 사용자 감소
- 가설: 약관 동의 화면에서 이탈률이 높아진 것이 원인 → 약관 동의 방식을 개선하면 이탈률이 77% → 50% 이하로 감소할 것이다.
6. 데이터 기반 설득
- 가설 설정 시 데이터로 근거를 명확히 제시해야 설득력이 높아짐.
- 수치와 변화폭(%)을 제시하면 설득과 의사결정 속도가 빨라진다.
7. 실습 예시
- 문제: 콘텐츠가 많아 사용자가 무엇을 볼지 모름
- 개선 방안:
- 추천 검색어 추가
- 연령/성별/지역 기반 개인화 추천
- 인기 랭킹 콘텐츠 제공
- 가설 설정:
- 개인화 추천 기능 도입 시 페이지뷰 20% 이상 상승할 것이다.
마무리
- 개선안은 다양하게 제시하되, 실행 가능성과 우선순위를 명확히 정리해야 한다.
- 가설은 수치화해 근거를 마련하고, 실행 후 효과를 검증할 수 있도록 준비한다.
- 다음 시간에는 정리된 개선안의 우선순위를 설정하고 실행 계획을 구체화하는 방법을 학습할 예정.
학습 인증샷
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