
‘코딩하고 사용자들과 대화하라 (write code, talk to users)’
세계적인 스타트업 엑셀러레이터인 Y Combinator의 샘 알트만의 스타트업 조언 중 하나이다. 사용자들과 대화해야하는 이유는 간단하다. 사용자들의 피드백을 통해 제품과 시장에 대한 직관을 키우고, 궁극적으로 사용자들이 진정 원하는 제품을 만들 수 있도록 하기 위해서이다.
지난 주 한국에서 많은 분들과 스타트업과 관련된 이런저런 이야기들을 많이 나눌 수 있었는데, ‘사용자와 어떻게 대화할 수 있는가’에 대한 질문을 많이 받았다. 사용자가 많아질수록, 회사가 커질수록, 업무가 분업화 될수록 사용자랑 literally 대화를 하는 것이 어려워지는 것이 사실이다. 이미 언급했듯이 사용자랑 대화를 하는 목적은 그들의 피드백을 듣기 위해서이다. 따라서 고객의 피드백을 잘 얻을 수 있다면 꼭 ‘대화’를 안해도 되는데, 다음과 같은 방법을 통해 사용자의 소리에 귀를 기울일 수 있다.
1. (그래도 할 수 있다면) 직접 대화가 최고
역시 제일 좋은 것은 직접 사용자와 대화를 하는 것이다. 통계적으로 무의미할 수 있어도 고객들에게 직접 듣는 목소리의 톤, 말투 등이 제품에 대한 좋은 직관을 제공해 줄 수 있다. 사용자들을 쉽게 접근할 수 있다면 그냥 태연하고 자연스럽게 질물을 유도하면 된다.
예를 들어 이번에 한국에서 택시를 탈 기회가 몇 번 있었는데 탈 때 마다 카카오택시 서비스에 대해 기사님에게 물어봤다. ‘기사님 카카오택시 사용하세요?’ ‘하루에 보통 몇 번 정도 카카오택시를 통해 손님 잡으세요?’ ‘카카오택시 있어서 매출 많이 늘으시겠네요?’ ‘사용하시면서 불편하신거 있으세요?’. 물론 취조하듯이 질문만 건조하게 하는 것이 아니고 대화형으로 자연스럽게 풀어나간다. 이 대화를 통해 알게 된 것은 광명 등 서울에 인접한 베드타운에서 택시를 운영하시는 경기도 면허 기사님들은 카카오택시가 별로 도움이 안된다는 것. 카카오택시는 가까운 곳에 있는 손님을 알려주는데, 길 건너 서울에서 호출되는 요청은 법적으로 받을 수가 없단다. 또 비록 광명에서 손님을 받더라도 서울이 도착지인 경우에 돌아올 때 십중팔구 빈차로 와야되므로 (서울에서 손님을 못 태움) 본의아닌 호출 거절을 할 수 밖에 없다고 하신다. 이렇게 기사님과의 짧은 대화로 카카오택시의 edge case를 찾을 수가 있었다.
사용자들을 직접 찾아갈 수 없다면 이메일을 통해 짧은 인터뷰 요청을 할 수도 있다. 온라인 서비스를 운영하는 링크드인에서 개인적으로 자주 사용하는 기법인데, 보통 5-10% 정도의 회신율을 받는다. 10-15명의 사용자들과 같은 주제로 15분씩만 이야기해도 정성적인 (qualitative) 직관을 많이 얻을 수 있다. 다음은 사용자들의 피드백을 듣고 싶을 때 사용하는 이메일 견본이다.
2. 설문을 활용
10명씩 15분씩만 이야기해도 말하는 시간만 150분. 스케줄 맞추고, 인터뷰 질문 작성하고, 인터뷰 후 노트 정리하는 일까지 다 더한다면 꽤 많은 시간과 노력이 필요한 일이다. 시간과 자원의 여유가 없다면 설문을 기반으로 한 고객 피드백을 받는 것도 좋은 방법이다. 블로그에서 다뤘던 NPS도 이러한 일환 중 하나라고 볼 수 있다. 예전에는 임의의 주기대로 설문을 실시하였다면 어떠한 결정적 순간(‘moment of truth’)을 경험하였을 때 즉각즉각 사용자의 피드백을 물어서 각각 세부 기능 단위에서의 분석 및 고객 대응이 가능하도록 하는 것이 최근 추세이다.
특히 앱의 경우에는 설문을 앱 안에서 바로 구현시킬 수 있는 SDK들이 많이 나와있기 때문에, 이런 도구들을 활용하면 사용자의 피드백을 더 많이, 빠르고 정확하게 수집할 수 있다. 다음은 SurveyMonkey에서 무료로 제공하는 모바일 SDK. 실례로 Simon Properties라는 회사는 이 도구를 이용하여 설문 응답율을 200% 높일 수 있었다고 한다.
3. 사용 패턴을 분석
사용자가 아무 말을 하지 않아도 그들의 사용 패턴을 분석함으로써 사용 의도를 파악할 수 있다. 예를 들어 링크드인 사용자가 구직 페이지를 계속해서 들락거린다면 아마 구직의 의도가 있음을 가늠할 수 있을 것이다. 만약 페이스북 사용자가 그룹에 잔뜩 가입한다면 그 그룹들의 특성들을 파악하여 사용자의 관심사가 무엇인지 유추해 낼 수 있을 것이다. 이러한 계량적인 분석들을 통해 사용자에 대한 이해를 높일 수 있고, 또 제품을 만든 의도와 소비되는 행태의 괴리를 빨리 파악하여 제품에 적절한 변화를 줄 수 있는 기반을 제공한다. 단, 여기서 유의할 점은 사용 패턴의 분석은 ‘이 사용자가 이런 행동들을 하였다’는 정확하게 표현할 수 있어도 ‘왜 이런 행동을 하였을까?’에 대하여 어느정도의 유추는 가능하지만 정확한 대답은 제공하지 못한다는 사실이다. 따라서 고객의 피드백이 전혀 없는 ‘데이터 분석 순혈주의’식의 접근은 장려하지 않는다.
4. 고객센터 데이터 활용
내가 항상 사람들에게 ‘꿀단지’라고 말해주는 것이 바로 고객센터에 들어오는 사용자들의 문의 및 불만사항이다. 사용자들의 피드백을 얻으려고 따로 노력하지도 않았는데 알아서 문제점 및 제품에 대한 의견을 주는 것 아닌가. 이 때문에 링크드인에 입사하자마자 고객센터가 있는 오마하를 엄동설한에 덜덜 떨면서 방문했던 기억이 있다.
경험상 어느 제품에 대한 3-4 가지 피드백이 전체 문의 및 불만사항의 70-80%를 차지하는 것 같다. (‘특정 기능이 잘 안되네요’, ‘이거 어떻게 작동하나요?’, ‘이 페이지에서 진행이 안되는데요’ 등). 보통 고객센터에 문의되는 내용은 자유 폼 (free-form) 형식이기 때문에 감정 섞인 욕설 및 육두문자가 여과없이 들어오기 마련인데, 사용자 경험이 그만큼 고통스럽다는 것으로 이해하고 들어오는 사항들의 수량과 고통강도를 종합적으로 고려하여 분석 및 대응을 하는 것을 추천한다.

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Talk (listen) to users… 말처럼 쉽지는 않지만 이러한 방법을 통하여 사용자의 소리에 귀를 기울일 수 있다면 더 빨리 product-market fit을 찾고, 더 빨리 고객들이 원하는 제품을 만들 수 있을 것이다.