[PMF] 제품-시장 적합성: 성장을 위한 분석

0. 들어가며

제품..출시!

 

제품이 시장에 출시되면 고객 반응을 면밀히 분석하는 과정이 필수적입니다. 우리 서비스가 출시 직후 마켓 1위를 찍으면 정말 좋겠지만... 이런 경우는 정말 드뭅니다. 해외 여행할 때 필수가 된 에어비앤비 조차 출시 직후엔 인기가 없었다죠! 

 

그럼 기대 만큼의 반응이 시장에서 나오지 않을 경우, 기업은 어떤 조치를 취해야 할까요? 많은 경우 기능 추가를 고려할 수도 있겠습니다. '지금 우리 서비스가 A, B 기능만 있으니 C 기능을 추가하면 시장에서 반응이 올거야!'라는 기대를 하면서요. 하지만 기능을 늘린다고 해서 반드시 긍정적인 결과를 초래하는 것은 아닙니다. 오히려 코어 유저들의 니즈에서 벗어난 기능이 하나 추가됨으로써 그들이 이탈할 수도 있지 않을까요? 

 

이러한 경우 기능을 추가하기 이전에 거쳐야할 것은 '우리의 제품이 시장의 니즈를 진정으로 충족하고 있는지?'를 확인하는 단계입니다. 그렇다면 이를 어떻게 확인할 수 있을지 지금부터 알아보겠습니다.

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1.  PMF (Product-Market Fit) 개념

일부 어플이나 제품은 지나치게 많은 기능을 포함하고 있어 오히려 사용자가 원하는 핵심적인 경험을 희석하는 경우가 있습니다. Window XP의 후속 버전으로 출시된 Window Vista는 새로운 혁신적 기능을 도입했지만 오히려 성능을 저하시켜 많은 비판을 받으며 실패작이라 평가되었습니다. 이처럼 기능만 추가함으로써 사용자가 원했던 핵심 기능이 오히려 약화되었다면 사용자가 불편함을 느끼고 이탈할 가능성이 커집니다.

 

제품 출시 후 성과가 저조할 때는 기능 추가가 아닌 제품-시장 적합성(PMF) 분석이 선행되어야 합니다. PMF는 제품이 시장의 수요를 충분히 충족하며, 사용자들이 이를 지속적으로 사용하는 상태를 의미합니다. PMF를 달성한 제품은 자연스럽게 고객 유지율 (Retention), 전환율 (Conversion)이 높아지며 사용자들이 자발적으로 제품을 추천하는 효과까지 나타날 수 있습니다.

 

1.1. PMF 를 측정하는 핵심 지표 

PMF를 달성했는지 여부를 판단할 수 있는 대표적인 지표는 다음과 같습니다. 업종이나 제품 유형에 따라 PMF를 평가하는 방식은 다를 수 있으며, PMF를 달성하기까지 걸리는 시간도 기업마다 상이합니다. 

 

1. 리텐션 (Retention rate): 사용자가 일정 기간 동안 서비스를 지속적으로 이용하는 비율
2. 전환율 (Conversion rate): 사용자가 한 단계에서 다음 단계로 넘어가는 비율 (예: 장바구니 넣기-> 구매)
3. 순수 추천 지수: 고객이 제품을 주변에 추천할 의향이 있는지 측정하는 지표

 

1.2. PMF 달성하지 못했다면? 

(원인) PMF-----> (결과) 리텐션, 전환율

 

PMF를 달성하지 못한 경우 단순히 리텐션과 전환율을 높이려는 시도는 근본적인 해결책이 아닙니다. 리텐션과 전환율은 PMF의 결과물이지 PMF를 높이기 위한 직접적인 수단이 아니기 때문입니다. 

 

그렇다면 PMF 향상을 위해선 무엇을 해야 할까요? 사용자 행동 데이터 분석 (로그 분석) 이 필요합니다. 사용자 데이터를 사용해 다양한 분석을 하여 고객의 실제 니즈를 파악하는 과정이 선행되어야 합니다. 로그 분석을 활용해 사용자가 제품을 어떻게 이용하는지, 어떤 지점에서 이탈하는지를 정량적으로 평가해야 합니다. 다음 포스트 부터는 PMF 향상을 위해 할 수 있는 사용자 데이터 분석 방법론에 대해 알아보도록 하겠습니다.

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* 해당 포스트의 내용은 양승화님의 그로스 해킹 책 내용을 바탕으로 공부한 내용을 기록한 포스트 입니다.

https://www.yes24.com/Product/Goods/96576416

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