Challenge) [PRD 작성] 서비스 소개 → 이용 가치 분석(목표(Goal)/KPI)

1단계. 선정된 도메인 → 이커머스

• 도메인 탐색 & 시장조사 → 시장 스캐닝 → 도메인 선정 : https://mekite.tistory.com/24

2단계. JD 분석 및 나의 목표 정리

• JD 분석 및 나의 목표 정리(경험 매핑 → 향후 보완 계획) : https://mekite.tistory.com/25

3단계. 타겟 사용자 정의

• 타겟 사용자 정의 → 페르소나 설정, 만다라트 작성 : https://mekite.tistory.com/26

4단계. 사용자 시나리오 → 유저플로우

• 기능 선정 → 사용자 시나리오 → 프로세스 설계(유저플로우) : https://mekite.tistory.com/27

5단계. PRD + 오늘의 Q&A + 오늘을 마치며(느낀점) ▼

[오늘의 Q&A] - 답변은 하단에

1. AI 기반 서비스를 기획하고 설문조사를 진행한 결과, 많은 사용자들이 AI에 대한 신뢰도가 낮다는 반응을 보였다. 앞으로도 AI 기반 서비스를 계속 기획해도 되는가?

2. 튜터님만의 메모방법이 있는가? 정보는 어떻게 정리하는가?

3. 기본 자금이 부족한 상황에서 창업을 하고 싶은데 어떻게 생각하는가?

4. 사용자의 Paint Point 기준으로 '기존 기능 개선 vs 새로운 서비스' 둘 중 어떤 게 맞는 방향인가?

5. KPI 지표를 실제로는 어떻게 산정하는가?

6. 개선 방향은 가정으로라도 설정해야 하는가?

7. KPI 검증 과정(A/B 테스트 등)은 중요한가? 얼마나 중요한가?

 

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1. 서비스 소개 → Userfit TOP3

◾AI 기반 구매 의사결정 보조 서비스

• 사용자가 조건을 입력하면 '후회 없는 선택'을 목표로 Top3 제품을 압축 추천 + 리스트 정보 제공 + 구매 링크 연결

 

1-1. 서비스 이미지(AI 활용)

 

 

1-2. 문제 정의(Problem)

 → 실제 설문조사를 진행하여 구매 의향 여부와 그 이유(개선점 파악 목적)를 물었다

• 현재 상황(As-is)
  • 사용자는 쿠팡/네이버 등에서, 판매순/리뷰/가격을 기준으로 직접 탐색
  • 리뷰 신뢰도 낮음(광고/조작 의심)
  • 비교 과정 피로 → 대충 구매 || 구매 미루기
• 문제로 인한 손실
  • 탐색 시간 증가(3~10분 이상)
  • 잘못된 구매 → 환불/재구매
  • 구매 결정 지연
  • 사용자 피로 및 이탈
• 왜 이 문제가 중요한가
  • 고관여* 제품일수록 후회 비용이 큼
  • 신뢰 문제 해결 못하면 AI 추천은 의미 없음

* 고관여 : 소비자가 상품이나 서비스를 구매할 때 가격, 위험 부담, 개인적 중요성 등으로 인해 많은 시간과 노력을 들여 신중하게 고민하고 정보를 탐색하는 정도(↔저관여(습관적/충동적 구매))

 

 

1-3. 핵심 기능

우선순위	기능명	설명	필요한 이유
P0 (Must)	조건 입력 기능	구조화된 질문 기반 입력 (가격, 용도, 사이즈 등)	정확한 추천 기반 확보
P0 (Must)	리스크 필터링	리뷰/데이터 기반 문제 제품 제거	'후회 방지' 핵심
P0 (Must)	Top3 압축 추천	검증된 제품 1~3개만 제공	선택 피로 최소화
P1 (Should)	추천 이유 설명	장점 + 단점 + 선택 기준 제공	신뢰 확보
P1 (Should)	가격/조건 정확성 보정	실시간 가격/할인 반영	정보 신뢰성 강화
P2 (Nice)	가격 알림 기능	가격 변동 시 알림	재방문 유도
P2 (Nice)	사용자 맞춤 학습	이전 선택 기반 추천 개선	개인화 강화

 

 

 

 

2. 서비스 이용 가치 분석

 

2-1. 서비스 가치(Value Proposition)

 

◾ 슬로건 : '비교는 저희가, 선택은 당신이'

 

 

2-2. 목표(Goal)/KPI

1. 명확한 가설 설정
   • 조건 기반 구조화 입력 + 리스크 필터링 추천을 제공하면
     • 사용자의 탐색 시간이 줄어들고
     • 구매 결정 전환율이 증가할 것
2. 검증 - 설문 방식 채택 ☑️
   • 서비스에 돈을 지불할 의향이 있는가? 이유는 무엇인가?
     • 추천 자체는 유용할 수 있음
     • 빠르게 제품을 고르고 싶을 때는 도움 될 것 같음
     • 시간 절약 측면에서는 의미 있음
     • 온라인 쇼핑 이용을 어려워하는 50-60대 사용자에게 추천 의향 있음
   • 서비스에 돈을 지불할 의향이 없는가? 이유는 무엇인가?
     • 기존 쇼핑몰(쿠팡/알리)도 이미 추천 기능 존재 → 굳이 이 서비스를 써야 할 이유가 없음
     • 애초에 비교 안 하는 사람도 많음 → 모든 사람이 비교 피로를 느낀다는 가정 오류
     • 리뷰 자체도 신뢰하지 않는데 AI가 그걸 어떻게 검증하는지 의심스러움 → AI 신뢰도 낮음
     • AI 추천이 얼마나 나에게 잘 맞을지 모르겠음
     • 판매자별 할인/행사 일정 변동 반영 어려움(실제 가격이 다를 수 있음)
     • 입력 과정 자체가 번거롭게 느껴질 수 있음
     • 금액을 지불하고 이용하면 서비스에 대한 기대치가 상승할 수밖에 없는데 결과 만족 못 하면 불만 발생할 것
     • 기존 방식에서도 불편함 크게 없음
3. KPI
   • 사용 의향 : 40%
   • 비사용 : 60%

지표	현재(As-is)	목표(To-be)	기간
사용 의향 비율	40%	60%	4주
추천 결과 신뢰도	30%	50%	4주
평균 탐색 시간	3분	1.5분	4주
이탈률	60%	35%	4주

 

 

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오늘의 Q&A

 

나의 Q&A

• AI 기반 서비스를 기획하고 설문조사를 진행한 결과, 많은 사용자들이 AI에 대한 신뢰도가 낮다는 반응을 보였다. 앞으로도 AI 기반 서비스를 계속 기획해도 되는가?라는 고민이 든다.
  • AI는 시대흐름(트렌드)라고 생각 → 무조건 피할 필요는 없음
  • 모든 사용자를 만족시킬 필요는 없으므로, AI에 실망한 사용자가 반드시 타겟 고객이 아닐 수 있음을 생각할 것
  • AI는 필요할 때만 사용 권장 → 문제 해결 수단으로서 AI를 선택해야 함(왜 AI를 써야 하는지 명확해야 함)
  • 신뢰는 기능이 아니라 품질에서 나오므로, 결과 품질을 통해 신뢰를 쌓아야 함
  • 결국, 이 서비스를 돈 주고 쓸 만큼 가치가 있는가?(유료 전환 가능성)가 핵심 기준

 

개별 Q&A

• 튜터님만의 메모방법이 있는가? 정보는 어떻게 정리하는가?
  • Notion 사용중, Obsidian 재사용 고려중 + 기본 메모 앱 병행(TMI일 수 있는데, 흥미로워서 추가)
  • 학습에 메모 습관도 중요하지만 아티클을 모아서 보는 습관을 기르길 추천
• 기본 자금이 부족한 상황에서 창업을 하고 싶은데 어떻게 생각하는가?
  • 정부지원금 목적으로 창업하는 건 비추천
  • 일정 수준 수익이 궤도에 오르고, 검증 후 투자 고려할 것
    • 한 달 최소 생계비 계산 → 외주/수익 활동으로 비용 확보 → 실제 서비스 구독 수익 구조 검증 → 투자 유치

1. 사용자의 Paint Point 기준으로 '기존 기능 개선 vs 새로운 서비스' 둘 중 어떤 게 맞는 방향인가?
   • 둘 다 유효한 접근이라고 봄
   • 기존 서비스 불편감 발견 → 실제 사용자 의견 확인/개선 또는 미니 프로젝트로 구현하는 걸 추천(역기획)
   • 사용자가 실제로 서비스 내에서 문제를 느끼는가?에 대한 확인이 먼저 이루어져야 함 → 내가 개선할 여지가 있는 건지도 고려

• KPI 지표를 실제로는 어떻게 산정하는가?
  • 가설 설정 : 이 기능을 바꾸면(버튼 생성 || 수정) 매출이 증가할 것이다
  • 목표 수치 설정 : 팀의 목표 설정(도전적인/챌린징한 목표)
  • 결과 분석 : '왜 안됐는가(목표 미달성 이유)'를 파악
• 개선 방향은 가정으로라도 설정해야 하는가?
  • YES
  • 가설 기반으로 방향을 설정하는 것(맞으면 계속 발전(빌드업), 틀리면 수정)
  • 완벽한 답이 아니라 검증 가능한 가설을 세우는 것이 중요 포인트
• KPI 검증 과정(A/B 테스트 등)은 중요한가? 얼마나 중요한가?
  • 매우 중요함
  • KPI는 목표일 뿐, 검증이 핵심
  • A/B 테스트 → 전환율 비교 → 데이터 기반 판단
  • 잘 되는 방향(전환율이 높은 것)에 집중(몰입)하는 것이 비즈니스

 

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오늘을 마치며

 

어제 튜터님의 피드백을 반영하여 실제 설문조사를 진행했다.

대략적인(포스팅 4개 분량을 모두 보라고 하기엔 부담이 있어/양심통) 서비스 내용을 전달하고

해당 서비스에 돈을 지불할 의향이 있는지, 그리고 그 이유를 함께 물었다.

 

개발직군 관점과 달리 일반 사용자들은 아직까지 AI 결과에 대한 신뢰도가 낮다는 점을 확인했다.

거기서 1차 충격을 받았고,

여러 제품을 굳이 비교하지 않고 그때그때 보이는 제품을 구매한다는 사용자가 있어서 2차 충격을 받았다.

물건을... 비교 안 하고 산다고...?! 나로서는 상상도 할 수 없는 일이다.

 

타겟 연령층을 재설정하는 부분은 나도 고민했었던 지점이라 공감되었다.

검색과 탐색이 익숙한 20~40대보다 온라인 쇼핑이 어려운 50~60대를 고려했어야 했다.

특히 20~30대는 오히려 직접 검색하는 편이 빠를 수 있다는 점을 간과했다.

 

설문 내용을 확인하며 '이렇게 다르게 볼 수 있구나'라는 생각이 들었다.

개선점이 더 명확해지는 과정이 재밌었다.

문제를 정의할 때 한 가지 관점에 머무르지 않고, 다양한 시선에서 검증하는 것이 중요하다는 점을 느꼈고

앞으로의 프로젝트에 그간 배운 내용을 최대한 반영해야겠다고 생각했다.

 

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PRD 피드백 + 개인 Q&A

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https://mekite.tistory.com/40

 

 

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추가 미션 : AARRR 학습

 

→ AARRR(Pirate Metrics) 프레임워크 + PM 관점 정리(실수+개선 방법) : https://mekite.tistory.com/29

AARRR(Pirate Metrics) 프레임워크 + PM 관점 정리(실수+개선 방법)