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2022 완독 13 - 아이디어 불패의 법칙, 알베르토 사베이아 / 1부 : 불변의 사실

huiyu 2022. 3. 27. 21:26

완독 13-아이디어 불패의 법칙, 알베르토 사베이아


1부 : 불변의 사실

p39-45.
사실 누구든 새로운 것. 색다른 것을 시도한다면, 실패할 확률이 성공할 확률보다 훨씬 높다.
- 여러 결과 중에서 확률이 가장 높은 것은 '실패'다.
- 대부분의 신제품은 시장에서 실패한다. 유능하게 실행해도 마찬가지다.
- 닐슨 리서치 : 수십 년간 신제품 출시와 관련된 수만 개의 데이터를 추적해왔다. 약 80퍼센트의 신제품이 처음의 기대에 미치지 못하고 '실패' 한다.

p.51
아무리 성공한 기업이라도 구글 묘지나 마이크로소프트 영안실만큼의 실패 목록이 나온다. 유능한 기업으로서 보수적인 회사라고 해도 성공한 제품보다는 실패한 제품의 수가 월등히 많을 것이다.

p.55-58
실패의 패턴. FLOP (영어로 flop은 실패작)
실패(Failure)는 출시(Launch)또는 운영(Operation) 또는 전제(Premise) 때문이다.
...
하나의 근본 원인이 우뚝 솟아올랐다. 바로 '전제'였다. 개발과 출시에 문제가 있어, 시장에서 실패하는 이유는 처음부터 제품 아이디어가 잘못되었기 때문이다.
...
신제품을 작업할 때마다 나는 제품 개발이 제대로 되고 있는지(튼튼하고, 고품질에, 확장 가능하고, 많은 사양), 그다음에는 마케팅과 세일즈가 제대로 되고 있는지 확인하는 데 대부분의 시간과 에너지를 바쳤다. 실제로는 시장에 맞지 않는 것으로 밝혀질 땐, 시간과 노력, 능력을 투입한 결과가 많았다.
-> 제대로 만들기 전에 '될 놈'을 만들어라.

p.61
다른 누군가가 똑같은 아이디어를 여러분보다 더 훌륭하게 혹은 더 빨리 실행할 가능성은 언제나 열려있고, 이는 늘 벌어지는 일이다.

p.63.
'안 될 놈'은 유능하게 실행해도 시장에서 실패할 신제품 아이디어다.

p.64
이 제품이 '될 놈'인지 확인하려고 그들은 시장조사에 상당한 돈과 시간을 투자했다. 그런데도 그들의 제품은 대부분 실패했다.

p.65
생각랜드란 모든 잠재적 신제품이 단순하고 순수하고 추상적인 아이디어의 형태로 제품의 수명 주기를 시작하는 상상 속 공간이다. 즉 아이디어라는 알들이 부화되는 곳이라 보면 된다. 여기까진 문제가 없다.
...
문제가 발생하는 지점은 이 아이디어들이 부화된 이후에도 생각랜드에서 너무 오랜 시간을 보낸다는 점이다. 그렇게 되면 마치 배 밑바닥에 따개비가 달라붙듯 아이디어에 의견들이 달라붙기 시작한다.
누구는 이 아이디어가 훌륭하다고 하고, 누구는 시시하다고 한다. 소위 전문가라는 사람들 사이에서도 의견은 갈린다. 아이디어에 대한 의견은 데이터가 아니다. 데이터가 비슷한 것조차 아니다. 의견은 주관적이고 편향적인 것이다. 추측에 불과하다.

p66
생각만으로는 어느 아이디어가 될 놈인지 아닌지 결정할 수 없다. 전문가들의 생각도 마찬가지다.

p.72
포커스 그룹 인터뷰나 시장 설문조사와 같은 생각랜드 기반의 시장조사 도구는 그 자체가 하나의 큰 산업이다.
...
종종 흥미로운 인사이트를 '일부' 내놓을 수 있다. 하지만 그런 인사이트에 얼마나 비중을 둘 지는 주의가 필요하다
아래와 같은 문제가 있다.
- 아이디어 전달 문제
: 어떤 식으로든 구체적이고 눈에 보이는 형태가 되기 전까지는 그저 추상적인 내용에 불과하다.
여러분만의 방식으로, 여러분의 머릿속에서 상상하거나 그리고 있는 어떤 것이다. 마음의 눈으로 보고 있는 무언가를 다른 사람과 소통하려는 순간, 우리는 힘든 전달 문제에 부딪힌다. 특히 아이디어가 사람들이 그동안 봐왔던 것과 전혀 다른, 새로운 어떤 것이라면 말이다.
예시)
차량 공유 서비스 우버를 처음 들었을 때 성공 확률이 낮다고 생각했다. 스스로 아래와 같이 판단했기 때문이다.
'낯선 사람이 또 다른 낯선 이의 차에 탄다고? 모르는 사람 차에 타지 말란 건 어릴 때부터 들은 얘기야. 이건 미친 아이디어야. 성공 못해'

- 예측력 문제
: 용케도 전달 문제의 방해를 받지 않아 여러분의 아이디어를 크게 왜곡되지 않은 상태로 소통하는 데 성공했다고 치자. 우리에게는 또 다른 심각한 문제가 기다리고 있다. 사람들은 아직 경험해보지 못한 것에 향후 내가 원하게 될지, 좋아하게 될지에 대해 형편없는 예측력을 발휘하는 것으로 악명이 높다.
...
작가도 우버를 형편없이 판단하고 안 쓸 거라고 예측했다. 그러나 사용해 본 뒤 본인이 편해서 더 많이 이용했다고 한딘. 딸의 경우는 사용 후에 편함을 느꼈으나 이걸 계속 쓸지는 예측하기 힘들어 6개월간 사용해봄.

요약하면, 인간이라는 종은 새로운 제품이나 서비스를 내가 얼마나 자주, 어떤 식으로 이용할지에 대한 예측력이 형편없다.

- 적극적 투자가 없다는 문제
: 사람들은 의견이나 조언을 주는 것을 아주 좋아한다. 적극적으로 투자한 것이 없다면 대부분의 사람은 별생각 없이 의견이나 조언을 내놓는다. 왜냐면 결과가 어떻게 되든 잃을 건도, 얻을 것도 없기 때문이다.

- 확증 편향 문제
: 나의 기존 신념이나 이론과 일치하는 증거를 찾아다니는 반면, 그와 상반되는 증거는 모두 회피하고 무시하려는 경향.
우리는 자신이 믿고 있는 것을 그대로 인정해주는 데이터를 선택하고, 거기에 비중을 더 두며, 내 생각과 상반되는 데이터는 무시한다

이를 합치면,
최초 아이디어는 전달 과정에서 한 번 왜곡된다. 그 왜곡된 아이디어를 사람들은 각자의 독특한 경험과 편향을 통해 들여다보고 판단한다.
그다음 적극적으로 투자한 게 아무것도 없는 사람들이 의견을 내놓는다.
마지막으로, 왜곡된 아이디어에 대한 편향된 판단에서 나온, 아무런 위험 부담을 지지 않는 사람들의 의견을 조심스럽게 선별하고 해석해 그동안 우리가 줄곧 믿고 싶었던 사항을 재확인한다.

p.81 생각랜드와 긍정 오류
신제품 아이디어에 대한 긍정적인 의견과 예측이 충분히 많이 수집되기 때문에 여러분은 이 아이디어가 추구할만한 가치가 있다고, 심지어 남들이 선수 치기 전에 빨리 전폭적 투자를 해야 한다고 확신한다. 절대로 실패할 수 없다는 태도와 열정으로 중무장한 여러분의 아이디어는 큰 투자를 하고 몇 달 유능하게 실행에 옮긴 아름다유 신제품을 출시한다. 그리고 아무 일도 일어나지 않는다.
*** 웹밴 사례

p.85 부정 오류
부정 오류는 '될 놈'으로 밝혀질 아이디어를 내다 버리게 만든다. 여러분이 훌륭하다고 생각하는 아이디어가 하나 있다. 그 아이디어는 많은 사람이 가진 문제를 해결하는 새로운 방법일 수도 있고, 아니면 새로운 시장 기회이거나 혹은 스릴러 플롯일 수도 읺다.
...
당신은 열정적으로 당신의 아이디어를 설명한다. 그런데 대부분의 사람이 당신의 비전과 흥분을 공유하기는커녕, 아이디어를 이해조차 못한다.
...
1년 정도 시간이 흐른 뒤에 당신은 누군가 아주 비슷한 아이디어로 성공했다는 이야기를 기사로 접한다.

p.86
한때 별로 알려지지 않은 스타트업이던 구글에 내가 초대 엔지니어링 디렉터로 영입 제안을 받았을 당시, 내 친구와 동료들은 대부분 가지 말라고 했다. 이미 확고하게 자리 잡은 검색엔진이 몇 개나 있고(알타비스타, 야후), 더 좋은 포털까지 있지 않냐고, 다시 말해 이미 시장은 선점되었고 포화상태라고 했다.

p. 87.
내가 처음에 듣고서 비웃었던 아이디어 중에 비교적 최근 것만 나열해보면 아래와 같다. 오른쪽은 당시 내가 처음 보인 반응이다.

- 트위터 : 누가 나 같은 사람을 팔로하고 싶어 하겠어? 그리고 나는 누가 날 팔로하는 것도 싫어. 140자 글자 제한은 또 뭐야?

- 우버 : 고맙지만 사양하겠어. 택시도 없고 리무진 탈 돈도 없다면 면허도 없는 낯선 사람의 차에 타느니 차라리 버스를 타겠어. 대체 그 다음은 뭐야? 낯선 사람 집에서 잠이라도 자는거야?

- 에어비앤비 : 알지도 못하는 사람한테 하룻밤 방을 빌려준다고? 그런 식으로 자기 집 문을 열어줄 사람이 얼마나 있을까? 그리고 낯선 사람 집에서 기꺼이 자려는 사람이 그렇게 많을까? 대체 공포영화는 한 번도 안 본 거야?

- 테슬라의 로드스터 첫 모델 : 좌석도 두 개 밖에 없는 데다 배터리로 가는 순수 전기차에 12만 달러를 쓴다고? 그 돈이면 포르셰나 페라리를 살 수 있어.


3장 - 생각은 접어두고 데이터를 모으라.
'의견보다 데이터(Data Beats Opinions)'

p96.
그들의 데이터에 의존해 내 아이디어가 시장에서 성공할지 여부를 결정해서는 안된다.
그들의 데이터는 '다른 사람이, 다른 프로젝트를 위해, 다른 시기에, 다른 곳에서, 다른 방법과 다른 목적으로 수집하고 편집한 모든 시장 데이터'다. 다른 사람이 여러분과 비슷한 아이디어를 가지고 실험하고 행동하고 결정하면서 나온 데이터가 여러분의 행동과 의사결정을 보충하거나 여러분이 참고할 만한 정보를 제공할 수는 있다. 그러나 그걸로 충분하진 않으며 나만의 데이터를 수집하는 걸 대체해서는 안된다.

어떤 아이디어가 생겼을 때 가능한 시나리오.
1. 역사상 이런 아이디어는 처음이다.
-> 가능성 낮음
2. 남들이 비슷한 아이디어를 가졌으나 추진하지 않음
- > 추진하지 않았다고 시장에서 실패한다는 건 아니다. 새로운 아이디어를 내는 건 쉬우나 추진하긴 어렵다.
3. 남들이 비슷한 아이디어를 적극적으로 추진하고 있다.
->그들의 데이터를 얻을 수 없음
4. 비슷한 아이디어로 실패한 경우
-> 그들이 실행 과정에서 한 가지 이상을 망쳤을 수도 있고, 아니면 그들의 제품이 여러분의 아이디어와 작지만 의미 있는 방식으로 달랐을 수도 있다. 해당 아이디어가 다른 시기, 다른 장소, 혹은 다른 사람들을 대상으로 시도되었을 경우는 말할 것도 없고, 그들의 결과가 여러분의 아이디어나 표적 시장에는 해당되지 않을 수도 있다. 비즈니스의 역사는 어느 시기, 어느 장소에서는 실패했으나 다른 시기, 다른 장소에서는 성공했던 아이디어로 가득하다.

5. 다른 사람이 비슷한 아이디어를 추진하고 출시해서 성공한 경우
- 누군가 성공했다고 너도 성공하진 않는다.

그들의 경험과 결과, 데이터가 여러분의 아이디어에도 반드시 적용되리라는 법은 없다.

**1부 불변의 사실 요약
- 시장 실패의 법칙 : 대부분의 새로운 아이디어는 시장에서 실패한다. 유능하게 실행해도 마찬가지다.
- 대부분 새로운 아이디어가 시장에서 실패하는 이유는 그 아이디어가 '안 될 놈', 즉 아무리 잘 실행해도 시장이 관심 갖지 않을 아이디어기 때문이다.
- 시장에서 성공할 확률을 가장 높이는 방법은 '될 놈'인 아이디어에 유능한 실행력을 결합하는 것이다.
- 새로운 아이디어가 '될 놈'인지 아닌지 결정할 때 직관이나 남의 의견, 그들의 데이터에 의존해서는 안된다.
- 새로운 아이디어가 '될 놈' 일 가능성이 높은 지를 결정할 수 있는 가장 믿을 만한 방법은 나만의 '데이터'를 수집하는 것이다.



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