비즈니스 아이디어에 대한 데이터 기반 검증: 단계별 가이드

사이드 프로젝트를 시작하려고 하는데 어디서부터 시작해야 할지 모르시나요? 비즈니스 아이디어를 검증하기 위한 데이터 기반 접근 방식은 시작하는 좋은 방법입니다. 이 방법은 가정과 추측이 아닌 사실과 데이터를 기반으로 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 문서에서는 데이터 기반 검증을 통해 비즈니스 아이디어를 생성하고 검증하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다.

이 가이드에서는:

• 아이디어를 어떻게 생성합니까?
• 데이터 가져오기
• AI를 활용한 아이디어 검증
• 보너스: 고객 발견
• 결론

시작해 봅시다!

💡 아이디어는 어떻게 생성되나요?

비즈니스 아이디어를 찾는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 우리 자신이나 다른 사람이 겪고 있는 문제를 식별하고, 어떤 솔루션이 있는지 조사하고, 잠재 고객을 찾아 대화하고, 설문 조사를 만들고, 경쟁사 분석을 사용하여 시장을 이해하는 등의 방법이 있습니다. 또는 Paul Graham처럼 최근에 이렇게 말했습니다 .

새로운 아이디어를 얻는 방법은 이상 현상을 알아차리는 것입니다. 이상하거나 누락되거나 깨진 것 같은 것은 무엇입니까?

그런 다음 MVP(최소 실행 가능 제품)를 구축하여 사용자에게 제공하고 고객 피드백을 측정합니다. 그런 다음 해당 피드백을 받아 올바른 제품 시장 적합성을 찾을 때까지 반복합니다(또는 방향을 바꾸거나 단순히 프로젝트를 완전히 중단).

잠재 고객과 대화하는 것은 프로세스 전반에 걸쳐 매우 중요하며, 특히 내성적인 기업가에게는 다소 어려운 경험이 될 수 있습니다. 말할 것도 없이, Twitter, Reddit 등 잠재 고객을 어디서 찾을 수 있는지 명확하지 않은 경우도 있습니다.

그렇다면 사용자와 대화하기 전에 유효성 을 검사할 수 있는 방법을 찾을 수 있다면 어떨까요?

우리는 바퀴를 재발명할 필요가 없습니다. 0에서 1로 가는 것이 유일한 길은 아닐 수도 있습니다. 이 주제에 대한 Jakob Greenfeld의 훌륭한 기사는 정확합니다.

대부분의 사람들은 세상을 바꾸기 위해 사업을 시작하지 않습니다. 그들은 단순히 가치를 제공하고 그에 대한 보상을 받고 자신의 방식대로 이를 수행하기를 원합니다.

요즘에는 온라인에서 무료로 이용할 수 있는 풍부한 데이터가 있습니다. 중요한 점은 데이터가 우리 관점에서 볼 때 반드시 데이터처럼 보이지는 않는다는 것입니다. 이 특별한 경우에는 앱 스토어를 언급하고 있습니다.

앱 스토어는 평점, 리뷰 등 다양한 유형의 데이터를 중앙 집중화하므로 훌륭한 소스입니다. 모든 앱 스토어(Google, Apple, Amazon… 등)에서 사용할 수 있습니다. 소프트웨어 리뷰 수집기(G2, Capterra 등)에서 얻은 데이터에도 동일한 접근 방식이 사용됩니다. 플랫폼 내에서 데이터를 시각화하는 것이 가능할 수도 있지만 이는 유료 서비스입니다.

나는 우리가 실패로부터 배울 수 있는 만큼 성공으로부터도 많은 것을 배울 수 있다고 굳게 믿습니다. 이를 염두에 두고 앱 스토어 데이터를 사용하여 비즈니스 아이디어를 찾고 검증한다고 해서 단지 최고 성능의 앱에 의존한다는 의미는 아닙니다. 또한 예상만큼 잘 작동하지 않는 앱을 분석하거나 유망한 개념이 성공하지 못하는 이유를 조사할 수도 있습니다.

아이디어는 매우 간단합니다. 평가가 낮지만 자주 다운로드되는 앱은 필요성이 존재하며 더 효과적으로 수행할 수 있다는 신호입니다.

🧲 데이터 가져오기

Play 스토어에서 필요한 데이터를 얻는 것은 기술에 대한 지식에 따라 다소 간단합니다. Octoparse와 같이 온라인에서 사용 가능한 많은 도구 중 하나를 사용하여 긁어낼 수 있습니다. 프로세스가 불분명한 경우 이 가이드를 사용하여 정리하는 것을 고려해 보세요. 비교적 간단해야 합니다.

우리는 다운로드 수가 50만 건이 넘지만 별점 3개 이하인 앱을 찾고 있습니다. 이는 수요가 높은 것이 무엇인지(필요하지도 않은데 왜 다운로드하겠습니까?), 실행 불량으로 인해 사용자가 불만을 느끼는 부분이 무엇인지 알려줍니다.

마찬가지로, 다운로드 수가 적은 최고 등급의 앱을 확인해 보는 것도 흥미로울 수 있습니다. 이는 적절한 사람들에게 다가갈 수 있다면 잠재력이 있는 훌륭한 제품을 나타내는 것일 수 있습니다.

결과는 다음과 같이 4~5개의 열이 있는 CSV와 같습니다.

1. 데이터 정리

원시 데이터를 사용하여 이를 이해하고 관련 정보를 찾고 싶습니다.

빠른 분석을 통해 제외해야 할 일부 세그먼트를 식별할 수 있습니다. 다운로드 수가 100만 건이 넘는 앱은 일반적으로 거대 기업(Amazon Prime, Google 등)의 모바일 버전입니다. 큰 꿈을 꾸는 것이 중요하지만 현재로서는 관련성이 없습니다.

따라서 앱 다운로드 수를 50만에서 100만 사이로 필터링하겠습니다.

2. 분석 실습

다음과 같이 카테고리별로 데이터를 집계했습니다.

두 번째 필드는 데이터에 있는 해당 카테고리의 앱 수이고, 마지막 필드는 해당 카테고리의 평균 평점입니다.

상위 3개 카테고리는 도구, 엔터테인먼트, 금융이며, 평균 평점은 2.7 정도입니다. 3개 카테고리 전체에 걸쳐 50만 번 이상 다운로드된 앱이 1,375개입니다. 충족되지 않은 요구 사항과 불만족스러운 사용자 가 많이 있습니다.

차트를 선호하는 분들을 위해:

파란색 그래프는 평균 평점이고, 주황색 그래프는 전체 목록 대비 해당 특정 카테고리의 비율을 나타냅니다. 이상적인 지점은 주황색 그래프가 파란색 그래프와 어느 정도 겹치는 곳으로, 해당 카테고리에 앱이 집중되어 있음을 나타내는 동시에 나쁜 평가도 표시됩니다. 차트는 위의 표에서 이미 투명했던 내용을 확인시켜줍니다.

이제부터 세상은 우리의 굴이다. 우리는 흥미롭다고 생각되는 어떤 방향으로든 더 깊이 분석할 수 있습니다.

예를 들어 도구 카테고리를 자세히 살펴보겠습니다.

3. 무역의 '도구'

'도구' 카테고리 앱 내에서 다운로드 수가 100만 건 이상인 앱을 검색하고 평균 평점(오름차순)으로 정렬합니다.

목록은 여전히 꽤 길지만, 적어도 틈새 시장과 일부 초기 목표가 있습니다. 그런 다음 각 앱을 자세히 살펴보고 해당 앱의 기능, 경쟁자가 누구인지, 적절한 경우 시장 잠재력이 무엇인지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 목록의 각 제품에 대해 수집된 리뷰에 대한 감정 분석을 수행하고 주요 테마/키워드를 추출할 수 있습니다. 이는 해당 틈새 시장의 신제품에 대한 즉각적인 개선 영역(또는 심지어 기능)을 결정하는 좋은 방법이 될 것입니다.

목표는 특정 틈새시장에 대한 더 많은 정보를 얻고 해당 데이터를 다음 단계에 활용하는 것입니다.

따라서 잘 알려진 검증 방법 외에도 아이디어를 더욱 검증하기 위한 두 가지 추가 도구를 제안할 수 있습니다. 이 모든 것을 결합하여 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 실제로 어떤 맥락에서 무엇이 유용한지 결정하는 문제입니다.

🤖 AI를 이용한 아이디어 검증

예, AI는 대세입니다. 아니요. 이는 단지 추세를 활용하는 또 다른 가이드가 아닙니다. 결국 이것은 ChatGPT에 관한 것이 아닙니다. 지금은 .

로이퀀트 는 창업자를 위한 스타트업 인텔리전스 플랫폼입니다. 그들은 경쟁 환경, 사후 분석 등과 같은 다양한 데이터 서비스를 제공합니다. 우리의 경우 "아이디어 검증" 도구에 관심이 있습니다.

첫 번째 구성 요소는 다음과 같이 제공된 입력을 기반으로 아이디어의 "고유성"을 측정합니다.

설명을 위해 위 목록에 있는 '스마트 에어컨' 앱의 예를 사용해 보겠습니다. 우리는 우리가 아는 한도 내에서 입력을 입력할 것이며 입력이 정확할수록 결과는 더 좋아질 것입니다. 그러나 다른 검증 프로세스와 마찬가지로 목표는 완벽한 정보 상태에 도달하는 것이 아닙니다. 그것은 불가능. 대신, 우리는 무엇이든 구축을 시작하기 전에 가능한 한 위험을 제거하고 가장 중요한 가설을 확인하는 것을 목표로 합니다.

각 범주에 대한 다양한 하위 측정값에서 계산된 전체 실패 위험 측정값(이 예에서는 59.2%)을 얻습니다. 예를 들어, 위치와 시장은 1% 등급을 받았는데, 이는 전 세계 해당 지역에서 비즈니스를 수행하는 데 어려움이 있음을 반영합니다.

20%의 참신함 점수는 또한 우리의 아이디어가 그다지 혁신적이지 않다는 것을 보여 주며 이는 기술적으로 실패 위험을 증가시킵니다(항상 그런 것은 아님).

비즈니스의 생존 가능성과 관련하여 결과를 향상시키는 또 다른 구성 요소가 있지만, 필요한 입력 중 일부(비즈니스 가치 평가, 수익 창출 등)는 너무 이르기 때문에 실제로 우리 범위 내에 있지 않습니다.

이것은 우리가 go/nogo 결정을 내려야 하는 단계입니다. "고위험"(70% 이상)으로 평가된 아이디어는 그 자리에서 삭제되어야 합니다. 이는 다소 임의적인 기준점이며 과학이라기보다는 예술에 가깝습니다.

🕵️ 보너스: 고객 발견

이제 우리가 원하는 것이 무엇인지 더 잘 알았으므로 잠재 사용자와 소통하고 피드백을 받을 차례입니다. 우리의 아이디어를 구체화하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공할 수 있기 때문에 대화할 적절한 사람을 식별하는 것이 중요합니다.

키워드 검색, 소셜 청취 등을 통해 잠재적인 첫 번째 사용자를 찾는 데 도움이 되는 많은 도구가 있습니다. 앞으로 나올 기사에서 이 문제를 다룰 수도 있습니다.

지금은 두 가지 구체적인 솔루션에 대해 이야기하고 싶습니다. 첫 번째는 CustomerDiscovery.io입니다.

이 회사는 "여러 부서에 걸쳐 피드백을 수집, 구성 및 분석할 수 있는 올인원 작업 공간을 제공하여 스타트업이 더 빠르게 성장할 수 있도록 돕습니다 ."

간단히 말해서, 이 플랫폼을 통해 창업자는 잠재적인 얼리 어답터를 인터뷰하고 귀중한 피드백을 얻을 수 있으며, 이는 바로 이 단계에서 우리에게 필요한 것입니다!

두 번째 솔루션은 Respondent.io입니다. 이 플랫폼은 좀 더 고급 사용자 연구 프로젝트를 위한 것이며, 더 깊은 통찰력을 제공하기 위해 다양한 기준(직업, 위치 등)을 기반으로 검증된 사용자를 모집할 수 있는 가능성을 제공합니다. 참가자에게 "인센티브"를 제공할 수도 있습니다. 즉, 인터뷰 대상자에게 지정된 금액(프로젝트 소유자의 재량에 따라)을 지불하는 방법도 있습니다. 그리고 분명히 보상이 높을수록 더 나은 피드백을 얻을 수 있습니다.

당연히 이는 특정 성숙도 임계값에 도달할 때 사용하는 도구입니다. 모든 프로젝트(특히 인디 해커/개인 사업자의 경우)에 완벽하게 적합할 수는 없지만 그럼에도 불구하고 좋은 리소스입니다.

결론

글쎄요, 거기 있어요!

아이디어를 검증하는 과정은 복잡하고 많은 노력이 필요합니다. 좋은 아이디어를 갖는 것뿐만 아니라 시장, 경쟁사, 잠재 사용자를 이해하는 것도 중요합니다.

전통적인 아이디어 검증 방법을 AI 기반 도구 및 고객 검색 플랫폼과 결합함으로써 아이디어와 그 잠재력을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이는 아이디어를 추구할지 여부와 최선의 방법을 결정하는 데 도움이 될 것입니다.

프로세스는 지속적인 개선과 조정을 통해 반복되어야 합니다. 올바른 접근 방식과 올바른 도구를 사용하면 우리의 아이디어가 성공할 가능성이 가장 높다는 것을 확인할 수 있습니다!

많은 관심을 가져주셔서 감사합니다! 😄

나는 여행중인 기업가입니다! 이 글이 마음에 드셨다면 그 출처가 더 있을 것입니다: Twitter 및 The Generalist의 Thinkbox 뉴스레터 .