- 서비스 나 프로덕트 가 신규 오픈 할 때 우리 는 그 반응 을 어떻게 알 수 있 을까 ? 자신 주변 반응 을 기민 하 게 살필 것 이 다 . " 어머 새로 오픈 한 카카오 샵 검색 너무 좋 아요 ", " 이번 에 나온 짜 왕 은 신세계 야 " 등등 의 반응 말 이 다 . 그런데 이런 반응 은 주관 적 이 고 비 전문 적 이 라 매도 당하 기 쉽 다 . 그런 이유 로 우리 는 데이터 를 찾 게 되 는데 일반 적 으로 시장 에서 그 신뢰 가 가장 잘 보장 되 어 있 는 지표 를 그 준거 기준 으로 삼 는다 . 인터넷 비즈니스 에서 는 UV 일 것 이 고 오프라인 프로덕트 에서 는 판매량 이 될 것 이 다 . 그런데 그 증가세 가 드라마틱 한 경우 가 아니 라면 우리 는 그 기준점 을 이미 상당 부분 성공 했 던 서비스 나 프로덕트 에 맞추 고 있 을 것 이 므로 단순 비교 시 에 현재 의 서비스 나 프로덕트 에 대해서 절망 적 으로 생각 하 기 가 쉽 상이다 . IT 서비스 에서 는 최근 사례 를 살펴보 자면 네이버 밴드 가 대표 적 일 텐데 , 초기 오픈 에 있 어 학생 들 협업 툴 로 기능 을 부각 했 던 네이버 밴드 의 UV 는 조금 저조 했 던 편 이 다 . 그런데 이 밴드 를 40 ~ 50 세대 들 이 집단 SNS 로 대체 하 기 시작 하 면서 괜찮 은 서비스 로 자리 잡아가 기 시작 했 다 . 만약 에 서비스 적 가치 를 UV 라는 지표 하나 에 만 초점 을 두 었 다면 이 서비스 는 어떻게 되 었 을까 ? 우리 가 데이터 를 볼 때 관점 의 고정 을 시작 하 면 데이터 의 의미 는 사실상 얼마 든지 조작 가능 하 다 . 통계 란 것 이 고도 화 된 거짓말 이 라고 하 는 이 도 있 지 않 은가 . 나 의 부족 한 경험 에서 도 서비스 진입 초기 에 는 일상 화 되 거나 업계 표준 의 지표 를 들이밀 면 비관 적 으로 평가 하 기 가 쉬워진다 . 누군가 데이터 를 들이밀 며 당신 의 서비스 가 별로 라고 한다면 우리 는 그 지표 가 가진 효용 성 에 도 불구 하 고 다른 대응 을 시도 해야 한다 . 데이터 의 기준 이 너무 높 아 현상 을 비관 적 으로 보 고 이 를 믿 으려는 이 에게 시달리 는 분 들 에게 이렇게 말 하 며 쫄 지 말 라 하 고 싶 다 . " 될 서비스 나 될 프로덕트 를 말아먹 은 책임 은 네게 없 다고 "