인사이트

01. 사람들이 당신의 제품을 원하지 않는 이유

이미지 클릭 시 링크 이동

✅ 영국에서 프로덕트 매니저로 근무하고 있는 롭 할리팩스가 작성한 글이에요. 사람들에게 필요하고, 혁신적인 기술임에도 성공하지 못한 사례들을 소개하고, 어떻게 하면 사람들의 일상에 적용될 수 있을 지를 소개하고 있어요.

👇 글을 읽고 인상 깊은 내용들을 정리해 봤어요. 원문 글을 함께 읽어보세요.

– 혁신적인 아이디어가 반드시 널리 퍼지거나 받아들여지지는 않습니다.

• 1497년 바스코 다 가마가 희망봉 주변을 항해했을 때 그의 선원 160명 중 절반 이상이 괴혈병으로 사망했습니다. 약 100년 후인 1601년 제임스 랭커스터가 레몬 주스의 효능을 실험해 괴혈병을 예방하는데 성공했지만 해군이 이 방법을 도입하여 모든 선원에게 레몬 주스를 처방하기까지는 또 200년이 더 걸렸습니다.
• 드보락 키보드는 QWERTY 키보드에 비해 타이핑 편의성과 속도면에서 확실하게 뛰어나지만 오늘날까지도 주류 키보드는 QWERTY 키보드입니다.

이미지 클릭 시 링크 이동

– 제오프리 무어의 <Crossing the Chasm>에 따르면 혁신은 수용 곡선에 따라 받아들여지게 됩니다.

• 혁신가들 > 얼리 어답터들 > 빠른 대중들 > 느린 대중들 > 느림보

– 혁신이 채택되기까지는 아래 5가지 요소들에 의해 영향을 받습니다.이 5가지 요소들은 모두 고루고루 고려되어야 합니다. 이 중 하나에 초점을 맞추거나 4가지만 고려하는 것으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 

1. 상대적 이점

– 상대적 이점은 혁신이 기존의 아이디어보다 더 낫다고 인식되는 정도를 말합니다.

– 상대적 이점은 단지 더 나은 기술 사양만을 의미하는 것은 아니며, 드보락 키보드 사례에서 알 수 있듯 5가지 요소 중 이 점 하나만을 만족한다고 해서 성공하는 것은 아닙니다.

2. 복잡성

– 복잡성은 혁신이 상대적으로 이해하고 사용하기 어렵다고 인식되는 정도를 말합니다.

– 제품이 사용하기 복잡하면 사람들이 그 제품을 받아들이는 정도와 속도가 줄어듭니다. 예를 들어, 컴퓨터가 처음 나왔을 때는 프로그래밍을 해야만 사용할 수 있어 어려웠지만, 그래픽 인터페이스와 마우스가 도입되면서 훨씬 더 많은 사람들이 컴퓨터를 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다.

– 하지만 기능이 늘어나면서 제품이 더 복잡해질 위험도 있어, 새로운 기술을 개발하는 사람은 이런 점들 사이에서 균형을 찾아야 합니다.

3. 호환성

– 호환성은 혁신이 기존의 가치, 과거 경험, 사람들의 요구와 일치하는 정도를 말합니다.

– 혁신이 사람들의 기존 지식이나 경험과 잘 맞아야 널리 받아들여지는데, 드보락 키보드처럼 사용자의 기존 타이핑 습관과 맞지 않으면 채택이 어렵습니다. 반대로 애플은 자체 생태계를 구축하여 사용자에게 편리함을 제공하고 호환성을 무기로 경쟁사의 제품 채택에 장벽을 만듦으로써 이 원칙을 잘 활용하고 있습니다.

4. 시험 가능성

– 시험 가능성은 혁신을 제한적으로 실험해 볼 수 있는 정도를 말합니다.

– 새로운 제품이나 서비스를 사용해볼 수 있는 ‘시험 가능성’은 특히 초기 사용자에게 중요합니다. 소프트웨어 제품에서 자주 볼 수 있는 Freemium 모델처럼 사용자가 제품을 무료로 시도해볼 수 있게 함으로써 제품의 가치를 인식하고 그것에 대해 지불하게끔 하는 것은 중요합니다.

5. 관찰 가능성

– 관찰 가능성은 혁신의 결과를 다른 사람들이 볼 수 있는 정도를 말합니다.

– 이웃의 지붕에 새로 설치된 태양광 패널을 보고 자신도 설치를 고려하는 것 처럼 제품이 널리 사용되기 전에 사람들이 그것을 보고 경험할 수 있어야 합니다. 

02. 2024년 Y Combinator에서 가장 눈에 띄는 AI 스타트업들

이미지 클릭 시 링크 이동

✅ Y Combinator 겨울 배치 프로그램에서 각광받은 AI 스타트업들이에요. 스타트업 투자 자체가 줄어들고 있는 와중에도 AI 스타트업들에 대한 투자는 늘어나고 있는 상황인데요. 그 중에서도 주목받은 AI 스타트업들을 살펴보며 트렌드를 읽어보세요.

👇 글을 읽고 인상 깊은 내용들을 정리해 봤어요. 원문 글을 함께 읽어보세요.

1. Hazel

– Hazel은 AI를 이용해서 정부 계약 검색, 초안 작성, 준수 절차를 자동화하는 플랫폼으로, 사용자가 가능한 계약에 맞춰 초안을 생성하고 준수 여부를 자동으로 검사해줍니다. 이로써 작은 회사들도 매년 수백 억 달러 규모의 정부 계약에 도전할 수 있는 기회를 제공합니다.

2. Andy AI

– Andy AI는 가정 방문 중인 간호사들과 환자와의 대화를 AI로 녹취하고 이를 전자 건강 기록으로 변환해주는 도구입니다. 이는 가정 방문 간호사들이 문서 작업에 드는 시간을 줄여주어 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 돕습니다.

3. Precip

– Precip은 AI 기반의 날씨 예보 플랫폼으로, 미국 내 특정 지역의 강수량을 고도로 정밀하게 분석하여 최대 일주일까지 예측합니다. 이 서비스는 농부들이 작물 성장을 추적하고, 건설 현장이 작업 일정을 계획하는 등 다양한 분야에서 실용적인 가치를 제공합니다.

4. Maia

– Maia는 AI 기반의 커플 코칭 앱입니다. 이 앱은 커플들이 서로의 관계를 강화할 수 있도록 매일 질문에 답하고 그룹 채팅을 통해 소통하도록 돕습니다.

5. Datacurve

– Datacurve는 생성형 AI 모델을 훈련시키기 위한 전문가 수준의 데이터를 제공합니다. 특히 사용 라이선스가 제한적인 코딩 데이터에 초점을 맞추고 있습니다. 이 데이터셋은 코드 최적화, 코드 생성, 디버깅, UI 디자인 등에 사용될 수 있습니다.

03. 프로덕트 매니저를 위한 25개의 AI 툴 모음

이미지 클릭 시 링크 이동

✅ 구글에서 AI 제품 리드로 일하는 마릴리 니카가 프로덕트 매니저를 위해 리서치, 마케팅, 배포 등 다양한 분야에서 유용한 25개의 AI 툴들을 모아두었어요. 각 툴 별로 간단한 설명과 함께 링크를 확인할 수 있으니 자신의 상황에 맞게 사용해보시면 좋을 것 같아요.