창업의 과학 - 선배에게 듣는 창업이야기

창업의 과학 - 스타트업이 반드시 직면하는 모든 문제의 99% 해결법
다도코로 마사유키 지음, 이자영 옮김 / 한빛미디어 / 2019년 12월

평점

별4개반

리뷰

 대학교에 입학했을 때부터 창업을 꿈꾸었고, 대학을 졸업한 지금까지도 창업에 대해서 많은 관심을 가지고 있던 차에 이 책을 접하게 되었다.  책을 읽으며 많은 창업 경험을 가진 선배가 와서 창업을 하면서 겪었던 많은 일들과 시행 착오들, 그리고 비즈니스가 성공하기 위한 방법들을 알려주는 듯한 느낌을 받았다. 이 책은 창업의 전반적인 로드맵과 아이디어 검증, 프로토타이핑, 이코노믹스, 피벗 등 창업에 필수적인 내용을 A부터 Z까지 짜임새 있고 밀도 높게, 그러면서 지루하지 않도록 구성되어 있다. 책의 전체를 관통하는 “누구의 어떤 문제를 해결할 것인가?” 라는 메세지는 매 챕터마다 반복되며 계속 우리의 뇌리에 각인 시킨다. 그 뿐만 아니라 처음부터 한국어로 작성된 듯한 깔끔한 번역과 많은 자료를 참고하고 책에 녹이려 한 저자/역자의 주석들, 그리고 원서의 그림들을 완벽하게 한글화하여 적절하게 배치한 편집까지, 저자-역자-편집자의 역량이 모두 뛰어남을 느낄 수 있었다. 다만, B2C 위주의 비즈니스 모델을 다루기 때문에 B2B에 대한 내용은 거의 없는 것이 옥의 티었다. 하지만 전국의 모든 예비 창업 팀과 스타트업 조직이 이 책을 읽게 된다면, 그들의 창조물로 인해 우리가 사는 세상이 조금 더 편리해지지 않을까 하는 생각이 든다.

기억에 남는 내용

•  저자는 서문에서 이 책의 독자를 창업의 실패한 과거의 자신이라고 밝혔다.  개인적으로 그 말이 정말 와 닿았는데, 만약 7년 전 창업을 꿈꾸던 내가 이 책을 읽었다면 학교 생활과 동시에 사이드 프로젝트를 하며 창업을 최소한 한번은 도전해 보았을 것 같다는 생각이 들었다.

• “스타트업은 사업 확장을 할 수 있으며, 재현성이 있는 이익을 낳는 비즈니스 모델을 탐색하는 일시적인 조직이다.” 스티브 블랭크
  스타트업이 일시적인 개념이라는 것을 새로 알게 되었다. 생각해 보면 비즈니스 규모가 커지면서 일반 기업처럼 변할 것이고, 반대로 지금의 대기업들도 창업 초기에는 스타트업이던 시절이 있었을 텐데 그런 생각을 해본적은 없었다.

• 산업공학을 전공해서 그런지 몰라도, 어떤 서비스를 제공할 때 시스템 자동화와 최적화는 반드시 수행되어야 한다고 생각했다. 그래서 지금 개발중인 사이드 프로젝트도 시스템 최적화 적인 요소를 많이 담고자 했다. 하지만 이 책에서는 아이디어의 검증(PMF, CPF 등)을 완벽하게 끝내기 전에는 최적화에 대해 매우 부정적인 태도를 보인다. 이러한 관점은 후반부에서도 나타나는데, 실패한 스타트업은 성공한 스타트업에 비해 2.5배 많은 코드를 작성한다 라는 언급을 통해 핵심적인 기능에만 역량을 집중하라는 입장을 견지하고 있다.

• 엔지니어, 디자이너, 경영자 등 다양한 전공의 팀원들이 같은 비전을 공유하고 대상 고객과 UX를 통일하기 위해 페르소나, 린 캔버스 등을 통해 공통의 이해를 바탕으로 의사소통을 할 수 있도록 함을 알게 되었다. 사실 팀장으로서 팀프로젝트를 할 때 가장 힘들었던 점은, 디자인, 개발, 통계 등 다양한 전공을 가진 팀원 각각의 머리속에 그리는 그림이 다름으로써 야기된 어려움이었다. 그래서 지속적으로 회의를 하면서 생각을 동기화 시키는데 많은 시간을 소모했는데, 이러한 툴을 알았더라면 이 시간을 제품 고도화에 투입하여 더 좋은 결과물을 낼 수 있었을 것이라는 생각이 들었다.

• “만약 내가 고객에게 무엇을 원하냐라고 묻는다면 분명 훨씬 더 빠른 말을 원한다고 대답할 것이다.” – 헨리 포드-
  고객은 고객 스스로의 문제를 해결할 수 없다. 따라서 고객의 문제를 해결하기 위한 솔루션을 스타트업이 제시해야 하며, 그 솔루션에 대한 검증은 고객을 통해 수행되어야 한다.

• 지표의 허영성
  엔지니어가 문제를 잘 해결하고 있는지를 살펴보기 위해 KPI를 살펴보듯, 스타트업의 제품 혹은 MVP가 고객으로부터 사랑받고 있는가를 살펴보기 위해서는 정성적, 정량적 지표를 살펴볼 필요가 있다. 하지만 우리가 해결하고자 하는 문제와 관련이 없는 지표를 선택하게 되어 그 지표를 관리하게 되는 경우 역량의 낭비가 발생할 수 있다.
  예를 들어 얼핏 보면 해당 스타트업의 SNS 팔로우 수와 페이지 뷰 등의 지표는 스타트업의 성장과 밀접한 관련이 있어 보이지만, 우리가 근본적으로 해결하고자 하는 PMF와는 직접적인 관련을 가지지 않는다.  이는 일반적인 공학적 문제에서도 쉽게 발생할 수 있으므로 KPI를 선택할 때 조금 더 신중하게 검토할 필요가 있다.