최소 기능 제품 (Part 2)

개요

제품 아이디어가 통할지 어떻게 알 수 있을까요? 우리의 최소 기능 제품 (Part 2) 프레젠테이션은 다운로드하여 제품 요구에 맞게 커스터마이징할 수 있으며, 초기 작업의 분류부터 MVP의 개발 및 실행까지 지침을 제공합니다. 더욱 중요한 것은, MVP가 성공적인지를 결정하는 북극성 지표를 포함하고 있습니다.

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수행해야 할 작업 (JTBD)

수행해야 할 작업 프레임워크는 고객의 고통 포인트를 이해하고 브레인스토밍 과정을 안내하는 데 중요합니다. JTBD는 각 사용자 유형의 맥락과 상황에 따른 고객의 필요를 정의하고 조직화합니다. 여기에 제시된 예는 목표와 JTBD가 다를 수 있는 세 가지 사용자 유형에 대한 세 가지 트랙을 보여줍니다.

이것은 Airbnb와 같은 마켓플레이스 앱처럼 두 가지 이상의 다른 고객 유형을 가진 제품에 유용합니다. 여기에는 호스트와 여행자가 모두 서비스를 받아야 하는 경우가 포함됩니다. 레이아웃은 제품의 진화를 고려하며, 초기 개념부터 가장 먼저 테스트 가능한 제품과 그 여러 가지 반복, MVP, 그리고 마침내 군중에게 사랑받는 더 세련된 제품까지를 고려합니다.

MVP 개발

제품 범위

다음으로, 범위 침범을 피하기 위해 MVP의 범위를 정의할 시간입니다. 이 슬라이드는 사용자 스토리에 기반한 MVP 출시를 위한 기능을 명확하게 정의합니다. 상단 행은 중요한 사용자 흐름을 나타냅니다.이것은 사용자가 그들의 '해야 할 일'에 도달하기 위해 거쳐야 하는 여정입니다. 이 사용자 흐름이 없으면 기능적인 제품이 존재하지 않을 것입니다. 차트에서 높은 위치일수록 기능이 중요합니다. 이 목록에서 제품이 기능적으로 작동하기 위해 필수적인 기능에 대한 MVP 선을 그립니다. 그 아래의 모든 것은 미래를 위해 보관해야 합니다.

MVP 트리

제품 평가

개념 테스트 보고서

이제, MVP가 작동하는지 여부를 검증하는 계획을 개발할 시간입니다. 이 개념 테스트 보고서 슬라이드는 초기 반복에 대한 피드백을 얻기 위해 모집한 인터뷰 참가자들의 결과에 기반한 발견을 강조합니다. 이 예에서는 물을 테스트하는 데 사용되는 세 가지 경쟁 개념이 있습니다.

인터뷰 참가자들의 반응과 응답을 기반으로, 3번 개념이 잘 수행된 것으로 보이며, 2번 개념은 그렇게 인기가 없었습니다. 팀이 고려하고 있는 개념의 수에 따라 막대 그래프를 추가하거나 삭제하십시오. 왼쪽에는 테스트 결과에서 추출할 수 있는 인사이트를 요약하고, 이를 이해관계자들에게 다음 단계의 권장사항으로 공유하십시오.

검증 테스팅

MVPs와 관련하여, 성공적인 론칭을 암시하는 테스트 결과만 해석하는 실수를 쉽게 저지를 수 있습니다. 이러한 편향을 방지하기 위해, 테스트를 실시하기 전에 정확한 성공 지표를 정의하는 것이 중요합니다.

이러한 북극성 지표들이 검증 결과를 결정합니다. 다른 지표들이 유망해 보일지라도, 북극성 숫자를 덮어쓰면 안됩니다. 위의 슬라이드는 제품 팀이 미리 합의한 검증 지표를 강조하며, 아래쪽에는 이전 반복에 대한 개선을 추적할 공간이 있습니다.

도입 및 성숙도

제품 도입 곡선

어떤 제품의 실행 및 개발에 있어서도, 이 도입 곡선은 제품 팀이 시장에서 자신들의 제품이 정확히 어디에 위치해 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.우리는 아직 초기 시장에 있나요, 아니면 주류 시장으로의 틈을 넘어섰나요? 성숙으로 상승하고 있나요, 아니면 망각으로 하락하고 있나요? 왼쪽 열에 달성한 데이터를 입력하여 지금까지의 진행 상황을 보여줍니다.

MVP 주기

MVP 주기는 빠른 반복을 특징으로 하는 애자일 개발 과정을 따릅니다. 이 슬라이드는 개발 과정에서 어디에 위치해 있는지를 도식화하여, 팀 전체가 같은 페이지에 있도록 돕습니다. 왕래하는 과정에서 일들이 조금 복잡해질 수 있기 때문입니다.

디자인 사고에 따르면, 명확한 사용자 필요성을 정의한 후에 연구, 관찰, 통찰력을 우선 순위로 합니다. 이 생성 단계 후에는 아이디어를 테스트 가능한 가설과 잠재적인 해결책으로 좁혀나갑니다. 새로운 학습이 들어오면 계속해서 실험하고 개선합니다.

고객 이탈 분석

MVP가 출시된 후에는 고객 이탈 분석 표를 사용하여 사용자를 코호트로 그룹화하고 유지율을 추적합니다. 예를 들어, 3월 22일에 113명의 사용자가 가입했고, 첫 날에는 98%가 남아 있었습니다. 5일째 되는 날에는 대략 20%가 남아 있었습니다. 일반적으로 시간이 지날수록 더 많은 사용자가 손실됩니다. 그러나 어느 정도까지는 이 이탈률이 안정화되어야 합니다. 그렇지 않다면, 제품을 다시 생각하고 철회하여 다시 시작해야 할 수도 있습니다.