300x250 반응형 PM12 🔍 고객을 안다고 착각하는 사람들이 놓치는 4가지 층위 "우리 고객이 원하는 게 뭔지 알아요"라는 말이 제일 무서운 이유제품을 만드는 분들이라면 한 번쯤 해봤을 말이 있어요."우리 고객은 이걸 원해요."그런데 그 확신, 어디서 왔나요? 설문 몇 번 돌렸나요? 인터뷰 몇 번 했나요? 아니면 그냥 '느낌'으로요?UX 리서치 분야에서 오랫동안 연구해온 Vitaly Friedman의 프레임워크에 따르면, 대부분의 기업은 고객 이해를 딱 표면에서 멈춘다고 해요. 고객이 말하는 것, 느끼는 것, 실제로 하는 것, 그리고 왜 그렇게 하는지, 이 4가지는 완전히 다른 차원의 이야기거든요.오늘은 이 '고객 이해 4단계 모델'을 실무 관점에서 같이 뜯어볼게요. 제품을 기획하거나 서비스를 운영하는 분들이라면 꽤 실질적인 이야기가 될 거예요.고객 이해, 그게 그냥 설문 아닌가요?.. 2026. 6. 8. 🎤 사용자 인터뷰, 왜 "대화"여야 하는가? PM이 꼭 알아야 할 5가지 원칙 "이 기능 불편하지 않으세요?"라고 물으면 이미 틀린 겁니다제품 기획자라면 한 번쯤 이런 경험이 있을 거예요. 인터뷰 준비하고, 사용자 섭외하고, 시간 내서 열심히 했는데 막상 나온 내용이 너무 뻔한 거죠. 또는 그걸 바탕으로 기능을 만들었더니 아무도 쓰지 않는 상황이 생기거나요.그 원인을 거슬러 올라가면, 놀랍게도 인터뷰 자체에 문제가 있는 경우가 상당히 많습니다. 형식은 갖춰져 있는데 내용이 빈 껍데기인 거예요.사용자 인터뷰는 설문조사가 아닙니다. 체크리스트도 아니고, 심문도 아니에요. 가장 좋은 인터뷰는 그냥 흘러가는 자연스러운 대화처럼 느껴져야 하는데, 이게 생각보다 굉장히 어렵습니다.오늘은 PM이라면, 기획자라면, 그리고 제품을 만드는 사람이라면 반드시 알아야 할 사용자 인터뷰의 핵심 원칙들을 .. 2026. 5. 21. 🎯 전략 망치는 건 바로 '문제 정의'였습니다 "AI가 다 해주는데 우리는 뭘 하면 되나요?"요즘 이 말 정말 많이 들으시죠? 저도 솔직히 처음엔 불안했어요. 챗GPT가 코드도 짜고, 디자인도 하고, 기획서도 써주는데 기획자나 PM은 도대체 어떤 가치를 만들어야 할까요?그런데 최근 한 아티클을 읽고 무릎을 탁 쳤습니다. AI가 절대 대체할 수 없는 영역이 하나 있어요. 바로 문제를 제대로 정의하는 능력이에요.이게 단순한 위로의 말이 아니에요. 실제로 많은 데이터가 이걸 증명하고 있거든요. 오늘은 그 이야기를 함께 해볼게요.솔루션부터 만드는 회사는 결국 망합니다지금 많은 기업들이 일단 만들고 보자는 식으로 접근하더라구요. 특히 스타트업 씬에서는 빌드-측정-학습이라는 린 스타트업 방법론이 너무 당연하게 받아들여지고 있어요.근데 여기 함정이 있어요. 문제.. 2026. 3. 22. 🚀 초기 스타트업에서 기능 로드맵이 실패하는 이유 왜 우리는 로드맵에 집착할까요?초기 스타트업에서 일하다 보면 이런 장면을 꽤 자주 목격하게 돼요. 창업자가 확신에 찬 목소리로 이렇게 말하죠. "6개월 안에 시장에 나갈 거예요. 투자자도 준비됐고, 피치덱도 완성했어요. 이제 제품만 만들면 돼요!"그러면 PM은 습관처럼 움직이기 시작해요. 출시 날짜를 잡고, 기능 목록을 꼼꼼하게 정리하고, 팀을 정렬한 뒤 개발에 돌입하죠. 뭔가 단단하게 잡힌 것 같은 느낌이 들어요. 그런데 말이에요, 사실 바로 이 순간부터 문제가 시작된다는 걸 많은 분들이 나중에야 깨닫더라구요.CB인사이트의 스타트업 사후 분석 보고서에 따르면, 스타트업이 실패하는 원인 1위는 놀랍게도 자금 부족이 아니라 '시장 니즈 부재'로, 전체의 42%를 차지해요. 더 흥미로운 건 이 실패한 스타트.. 2026. 3. 4. AI 코딩 시대, 시스템 설계 없이 '감성코딩'하다 망하는 이유 누구나 만들 수 있지만, 아무나 잘 만들진 못하는 시대요즘 AI 코딩 도구들 정말 대단하지 않나요? 프롬프트 몇 줄만 입력하면 앱이 뚝딱 나오는 시대가 왔어요. 워드프레스가 누구나 블로거로 만들었고, 유튜브가 누구나 크리에이터로 만들었다면, AI 코딩 도구는 이제 누구나 개발자로 만들어주고 있어요.그런데 여기 함정이 하나 있어요. AI는 '돌아가게' 만드는 건 엄청 잘하는데, '잘 돌아가게' 만드는 건 별로 못한다는 거예요. 특히 진짜 제품을 만들려는 창업가나 PM들에게는 이 차이가 정말 중요하답니다.AI는 '지금 작동'만 신경 쓴다AI에게 기능을 만들어달라고 하면, AI는 딱 한 가지만 생각해요. 바로 '지금 당장 돌아가게 하기'죠. 그래서 설정값을 코드에 직접 박아넣거나, 나중 변경은 전혀 고려하지 .. 2026. 2. 12. 🤖 AI 시대, PM의 일은 '번역'에서 '의도 설계'로 바뀌었다 PM의 역할이 완전히 달라졌어요예전 PM의 일은 번역이었어요. 고객과 대화하고, 문제를 정리하고, 스펙 문서를 쓴 다음 엔지니어에게 전달하는 거였죠. "사람들이 필요한 것"과 "실제로 만들어지는 것" 사이의 다리 역할이었어요. 그 번역 레이어에 가치가 있었고요.그런데 지금 그 레이어가 압축되고 있어요. AI 에이전트가 잘 정리된 문제를 받아서 작동하는 코드를 만들어낼 수 있게 되면서, PM의 일이 바뀌었어요. 더 이상 엔지니어를 위해 번역하는 게 아니라, 에이전트가 바로 행동할 수 있을 만큼 명확하게 의도를 형성하는 거예요.스펙 자체가 제품이 되어가고 있어요. 정말이에요.개발 사이클이 몇 주에서 한 시간으로저를 포함해 수십 명의 PM들을 보면서 이런 변화를 목격했어요. 예전엔 PM이 상세한 스펙을 쓰고,.. 2026. 2. 12. 이전 1 2 다음 300x250 반응형
