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1. -Startup Series Part 2-
[주종익의“How To” Startup # 7] Analysis
1. Physical Store-Café
몇 년 전 테헤란로 사무실에 근무할 때 일이다.
테헤란로에는 수없이 많은 커피 점들이 있다. 거의 10 미터에 한집씩 있다고
해도 과언이 아니다. 스타박스/커피빈/카페베네/파스쿠치…등등 대형
프랜차이즈 점을 필두로 크고 작은 커피숍이 있다.
이 골목에 바리스타 공부를 한 여성이 조그마한 커피숍을 열었다. 비교적
커피 맛도 좋고 가까워서 대형 커피숍 보다 이곳을 자주 이용했다.
자주 들리다 보니 얼굴을 알게 되고 늘 몸에 베어있는 것이 경영이다 보니
나 나름 대로 커피숍운영에 부족하다 싶은 것들을 조언해주곤 했다.
그때 했던 말 중에 방문하는 고객들에 대한 명확한 분석을 하고 그것에 따라
가격도 결정하고 Promotion 방법도 만들고 자주 오는 손님에 대한 혜택도
추가로 생각해보고 고객들의 불만사항과 왜 시설도 좋고 실내 장식이나
의자도 좋은 큰 커피숍을 마다하고 이곳에 오시는지 도 알아 보도록 권고
했다. 내 개인 생각으로는 커피 맛에 민감한 사람은 커피 맛 때문에 올 수는
있겠지만 종합적으로 보면 이 커피숍을 찾아와야 할 이유가 없었다. 그리고
점심 시간에는 사람들이 붐비지만 10 시에서 12 시 오후 3 시 이후는 별로
손님이 없었다. 들릴 때마다 고객 분석을 어떻게 하고 있는지 물어 보았다.
그때마다 아직 못하고 있지만 머리 속으로는 대충 파악을 하고 있다는 말만
되풀이 했다.
그러고 나서 6 개월 후에 문을 닫고 없어 졌다. 끝내 고객에 대한 주인의
생각을 들을 수가 없었다. 문을 닫는 것은 당연하다는 생각이 들었다.
고객의 생각과 행동과 말을 알지 못하는 사람이 나보다 월등한 힘을 가지고
있는 경쟁자들과 경쟁에 이긴다는 것은 불가능 하기 때문이다.
요일 별/시간 별/월별/성별/연령별/가격 별/….고객 분석.
신규고객/재방문고객/발을 끊은 고객/단골 고객…..등의 고객 성향

2. 맛/서비스/가격/청결/분위기/의자의 편안함/메뉴의 다양성/아늑함/…등등의
환경 만족도.
자주 오는 이유/타점과의 차별성/개선점/좋은 점…..등등의 고객 의 소리.
성공에 필요한 조건 등을 면밀히 검토하는 사람 만이 경쟁에 이길 수 있다.
그리고 이것을 눈에 보이는 그래프로 만들어 벽에 붙여 놓고 매일매일
시간만 나면 들여다 보는 눈에 보이는 경영을 하여야 한다.
생계 형 자영업인 커피숍도 이럴진대 세상을 한번 변화 시켜 보겠다고 큰
꿈을 가지고 시작한 Startup 은 말할 것도 없이 분석은 중요하다.
고객의 행동이 이렇게 눈에 보이는 업종에서는 그래도 고객의 행동을
파악한다는 것이 마음만 먹으면 가능하다. 그러나 이렇게 Physical 한 업종이
아니라 Web/Mobile 처럼 눈에 보이지 않는 업종은 차원이 다른 문제이다.
컴퓨터와 스마트 폰 안에서 고객이 움직이기 때문이다
2. Data Driven
소개팅 에서 만난 이성을 계속 만날까 아니면 끝내버릴까 결정을 할 때도
나름대로 결정 기준을 가지고 판단을 내린다. 비록 그래프로 그리고 문서로
만들지는 않지만 어떤 선택 기준이 있게 마련이다. 그리고 그 기준은

3. 사람마다 다르고 항목별 중요도도 다르다. 외모/학력/경제력/성격/…등등 여러
항목을 보고 결정한다. 의사 결정은 기분이나 남들의 의견에 의하여 결정하면
실패의 확률이 높다. 가능한 한 얻을 수 있는 Data 를 충분히 활용해서
결정을 내리는 Data Driven 의사 결정을 하는 것이 좋다.
우리나라 Startup 들이 가장 하지 않는 일이 이 Data Driven 의사결정이다.
그냥 회의를 통해 각자의 의견을 들어보고 “그러면 이렇게 합시다”로 끝을
낸다. 다시 말해 Opinion Driven 의사 결정을 한다.
Opinion 이란 의견을 듣는 것이니 좋은 것이라는 생각이 들겠지만 사실
철학에서의 Opinion 은 억견(臆見)이라고 해서 좋은 의미가 아니다. 근거가
희박한 억지스러운 지식을 말한다. 따라서 오류를 범하는 저급의 지식이다.
이성적인 지식 Episteme 와 대조되는 단어이다.
Web/Mobile 비즈니스 시대의 Data 는 모두 컴퓨터와 Mobile 안에 들어 있다.
필요한 자료를 적정한 Software 를 통해 추출해내서 관리의 도구화를 하여야
되는데 이것을 등한시 한다. 어떤 이들은 이런 것이 있는지도 모르고
Startup 을 한다고 덤벼든다. Web Page 나 App 을 개발했으면 Web Page 안에
들어왔다 나가는 사람들의 일거수일투족(一擧手一投足)을 관찰하고 분석해
내야 한다. App 도 마찬가지이다. Landing Page 의 어떤 부분에 눈길이 많이
가고 어떤 부분은 보지 않는 지를 파악해서 보지 않는 이유를 알아내서
Landing Page 를 고쳐야 Home Page 나 Blog 에 들어온 사람들이 그 내용에
눈길을 주게 된다.
어떤 Metrics(지수)의 Data 를 수집 할 것인지는 각자의 여건에 따라 다르고
업종에 따라 다르다 내게 필요한 중요한 Metrics 를 지정하고 관리 하자.

5. 3. Cohort
분석의 종류는 그 목적에 따라 대단히 다양하다.
그리고 흔히 하는 분석도 있고 좀더 전문작인 것도 있다. 그 중에 꼭
Cohort 분석은 하도록 하자.
Cohort 분석을 해봐야 겉으로 보이지 않는 문제점들의 흐름을 정확히 파악 할
수가 있다.
예를 들어 보자

6. 그래프를 보면 겉으로 보기에는 별문제가 없어 보인다 매출액도 늘어나고
고객 수에도 별문제가 없는 것처럼 보이나 Cohort 분석을 해보면 1 월
가입자는 처음 가입했을 때는 5 불을 썼지만 매월 구매액이 3 불 2 불 1 불로
줄더니 급기야 5 개월 후에는 0.5 불 밖에 물건을 구입하지 않았다.
반면 5 월에 가입한 사람은 처음부터 9 불을 사용해서 1 월에 가입한 사람보다
4 불을 더 썼다 이 덕분에 전반적인 그래프의 모습이 좋아 보이는 것이다.
이것이 의미하는 뜻은 초기가입자 유치에는 광고도하고 사은품도 주는 등
잘하고 있으나 기존 고객에 대한 정책은 잘못하고 있다는 것을 알려 주는
것이다. 따라서 기존 고객에 대한 대응 방법을 개선 하라는 명령을 하고 있는
것이다
고객관리에서 말하는 Get/ Keep/ Grow 의 기능 중에 Get 는 잘하고 있으나
Keep 와 Grow 에 문제가 있음을 보여 주는 것이다
4. War Room
Data 를 수집하고 분석하는 것은 우리가 가지고 있는 문제점을 알아 내어
적절한 대응책을 마련하고 미래의 환경변화에 적극적으로 대처하기 위한
목적을 가지고 있다.

7. 정작 어렵게 Data 도 수집해놓고 분석을 해놓고도 이 귀중한 자료를
썩혀버리는 잘못을 범하고 있다.
로마 교황청에서는 교황을 선출할 때(콘클라베) 선거권을 가지고 있는
추기경들이 일단 투표에 들어가면 교황이 선출 될 때까지 나오지 않는다.
교황 선출에 끝장을 낸다. 1 차 투표에서 선출이 되지 않으면 아직 선출되지
않았음을 굴뚝의 연기 색깔로 알린다. 검은 연기는 아직 선출이 안됐음을
알리는 신호이고 흰색 연기는 교황이 선출 되었음을 알리는 신호이다.
마찬가지로 회사 내에도 이런 강력한 의사 결정 방식을 취하기를 권장한다.
일단 중요한 결정을 하고자 할 때는 가칭 War Room 같은 것을 만들어 놓고
회의를 시작하면 끝장 내는 결정을 한 후에 나오기를 바란다. War
Room 안에서는 전쟁하듯이 피 튀기게 싸우고 죽이 되던 밥이 되던 하나의
결정을 내려나가는 문화를 만드는 것이 좋다.
5. Time/Money/경쟁자/Trend/Team 실적
Web/Mobile 분석을 위한 Metrics(지표)이외에도 관심을 가지고 분석을 하여야
할 경영 지표들이 많이 있다.
일정 준수에 관한 Time management 는 시간을 다투어야 하는 Startup 들
에게는 대단히 중요한 요소이다. 한 명의 Team 원이 일정을 준수하지 못해
전체의 일정이 지연되지 않도록 해야 한다.
Startup 실패의 원인 중 돈이 떨어져 Team 을 해체 하여야 하는 경우가
비일비재 하다. Burn Rate 관리를 잘못하면 예상보다 먼저 돈이 떨어지게 된다.
경쟁자 분석/업계동향 분석/Team 원들의 목표 대 실적 관리 등도 대기업처럼
할 필요는 없지만 늘 눈에 보이는 관리가 되도록 하자

8. 6. 분석 병 환자
아무리 좋은 음식이나 약이라도 지나치면 독이 된다. 경영을 하는데 Data 를
통한 분석을 해서 합리적으로 이용하는 것은 당연한 일이다.
그런데 분석 Mania 가있다 뭐던지 분석자료를 보지 않으면 직성이 풀리지
않는 사람이 있다. 분석 환자가 되면 안 된다. 회사가 분석을 위하여 존재
하는 것이 아니라 회사를 위하여 분석을 하는 것임을 알아야 한다. 잘못된
분석 데이터를 신봉하다가 낭패를 보는 경우가 허다하다.
Startup 은 직관이나 감을 배격한다. 그러나 훌륭한 우리의 선배 경영자들은
직감적으로 느껴지는 동물적 감각으로 성공을 한 경우도 많다. 훌륭한
Leader 는 뛰어난 직관력을 가지고 있다고 한다.
균형감각 있는 의사 결정 때문에 Founder 는 늘 머리가 아파야
한다.