린 스타트업(lean startup) 접근 방식은 기업가 정신의 세계를 폭풍으로 몰아넣었습니다. 드롭박스(Dropbox), 슬랙(Slack), 제너럴 일렉트릭(General Electric)과 같은 유명 기업들도 제품이나 비즈니스에 대한 아이디어를 빠르게 테스트하고 다듬는 방법으로 이를 채택했습니다. 하지만 린(Lean) 스타트업이 전부일까요?
최근 Strategic Entrepreneurship Journal 기사에서 우리는 린 스타트업의 핵심 구성 요소를 실험적으로 테스트한 첫 번째 연구를 발표했습니다. 미국 국립과학재단(National Science Foundation)의 I-Corps 프로그램의 데이터를 사용했는데, 이 프로그램은 린 스타트업(lean startup) 방법을 사용하여 학계 과학자와 엔지니어가 개발한 기술을 상용화할 수 있도록 지원한 결과, 이 접근 방식이 대체로 약속한 대로 작동한다는 사실을 발견했습니다. 또한, 이 방법을 더 집중적으로 사용한 팀은 I-Corps 프로그램 이후 18개월 동안 더 많은 운영적 성공(즉, 회사를 설립하고 더 많은 사람을 고용)했습니다.
그러나 캐치가 있습니다 : 접근 방식이 모든 사람에게 똑같이 잘 작동하지 않습니다. 서로 다른 종류의 학위(공학, 의학 등)를 가진 다양한 교육 수준의 팀은 실험적이고 실습을 통한 학습이라는 특성을 수용했지만, 비즈니스 학위를 가진 사람들을 추가하는 것은 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 모두 가져왔습니다. MBA들은 처음에는 이 방법에 저항하는 경향이 있었는데, 이는 그들의 교육이 사고에 의한 학습을 강조하기 때문일 수 있습니다. 그러나 이 방법의 구성 요소(특히 고객 인터뷰)를 사용하기 시작한 MBA 회원이 있는 팀은 (MBA 회원이 없는 팀에 비해) 팀의 비즈니스 아이디어를 개선할 가능성이 더 높았습니다. 이것은 MBA가 처음부터 이 방법을 받아들이도록 하면 예상치 못한 이점을 시사합니다. 연구를 바탕으로 혁신가들이 방법의 한계를 극복하고 최대한 활용할 수 있는 방법에 대한 증거 기반 권장 사항도 개발했습니다.
먼저, 간단한 입문서: 린(lean) 접근법은 2000년대 초반에 고안되었습니다. 주요 기능은 비즈니스의 다양한 측면에 대한 가설을 수립하고 잠재 고객과 소비자를 인터뷰하고 테스트 가능한 프로토타입을 신속하게 푸시하여 각 가설을 조사하기 위해 "건물 밖으로 나가기"입니다. 이 방법을 사용하면 기업은 현실 세계에서 작동하지 않는 아이디어에 시간과 에너지를 낭비하지 않고 대신 실행 가능한 공격 계획을 세울 수 있습니다.
린(Lean) 스타트업 테스트
우리는 프로그램의 16개 코호트에서 152개 팀을 대표하는 381명의 I-Corps 참가자의 비하인드 데이터를 사용하여 분석을 수행했습니다. 여기에는 팀원의 교육 배경과 같은 전기 및 인구 통계 데이터가 포함되었습니다. 또한 각 팀이 매주 수립한 사업 아이디어에 대한 가설, 인터뷰 및 결정을 추적했습니다. 또한, 한 코호트를 더 깊이 추적하여 모든 팀을 대상으로 매주 설문조사를 실시했습니다. 또한 프로그램을 떠난 후 팀들이 어떻게 지냈는지도 조사했습니다.
이 데이터를 통해 매주 린(Lean) 접근법의 세 가지 주요 차원, 즉 가설 수립(팀이 비즈니스 모델에 대해 개발한 새로운 가정의 수), 가설 조사(해당 가정에 대해 수행된 인터뷰 수) 및 아이디어 수렴(팀이 입증되어 비즈니스 모델에 추가했거나 반증되었기 때문에 제거된 항목의 수)을 측정할 수 있었습니다.
우리의 데이터는 린 스타트업 방법이 약속한 것을 수행한다는 것을 보여줍니다. 우리는 주어진 주에 잠재 고객을 대상으로 한 팀의 인터뷰와 다음 주에 특정 아이디어에 대한 수렴 사이에 긍정적인 상관관계가 있음을 발견했습니다. 다른 말로 하면, 팀들이 더 많은 인터뷰를 수행할수록 사업 아이디어가 추구할 가치가 있는지에 대한 결론을 더 빨리 내릴 수 있었다 - 이 접근법의 옹호자들은 가정하지만 지금까지 경험적으로 입증되지 않은 것이다. 간단히 말해서, 건물을 떠나 고객에게 귀하의 아이디어에 대해 어떻게 생각하는지 물어보는 것이 좋습니다.
더욱이, 고객과의 대화는 유용한 피드백 루프를 만드는 것처럼 보였습니다: 인터뷰를 진행하는 동안 팀들은 새로운 가설이 된 완전히 새로운 아이디어를 얻었습니다. 이는 고객이 결코 새로운 아이디어를 제공하지 않는다는 말을 오랫동안 들어온 혁신가들에게는 놀라운 일로 다가올 수 있습니다. 그들은 할 수 있고 또 할 수 있음이 밝혀졌습니다.
린 스타트업(Lean Startup)에 대한 일반적인 비판 중 하나는 피드백 루프가 절대 멈추지 않는다는 것입니다. 혁신가로서, 당신은 사업을 구축하기보다는 가설을 테스트하는 데 시간과 자원을 낭비할 수 있습니다. 우리의 데이터는 이 비판을 뒷받침하지 않았습니다: 우리는 한 주에 팀의 아이디어 수렴과 다음 주에 가설 수립 사이에 음의 상관관계가 있음을 발견했습니다. 다른 말로 하자면, 이 방법에는 자연스러운 멈춤 메커니즘이 내재되어 있습니다: 팀들은 그들의 사업 아이디어에 대한 열린 질문들을 점차적으로 해결해 나갔습니다.
팀 구성이 중요한 이유
그러나 린 스타트업의 이러한 유용한 다운스트림 효과는 모두 팀이 처음부터 가설을 제안하고 조사하도록 하는 데 달려 있습니다. 여기서 우리는 서로 다른 교육 배경을 가진 팀들의 운명이 가장 극명하게 엇갈리는 것을 보았습니다. MBA 학위를 소지한 구성원이 한 명 이상 있는 팀은 다른 팀에 비해 어려움을 겪었고, 그 결과 더 적은 수의 가설을 수립하고 비즈니스 아이디어에 더 느리게 수렴했습니다.
MBA 팀이 어려움을 겪는 경향이 있는 이유는 무엇입니까? 본 연구는 MBA가 겪는 어려움의 원인을 직접 조사하지는 않았지만, 인터뷰 데이터는 가능한 이유를 제시한다. 전통적인 비즈니스 스쿨 커리큘럼은 행동에 의한 학습보다는 생각에 의한 학습(예: 사례 연구 분석)을 강조합니다. 결과적으로 MBA 팀은 비즈니스 모델을 통해 생각함으로써 이미 검증했기 때문에 가설이 필요하지 않다고 믿을 수 있습니다. 또한 MBA는 자신을 고객보다 더 많이 알고 있는 비즈니스 전문가로 생각하기 때문에 가설을 세우고 조사하는 것을 꺼릴 수 있다고 생각합니다.
그러나 MBA에게 나쁜 소식만 있는 것은 아닙니다. 흥미롭게도, 그들이 린 스타트업 프로세스에 참여했을 때, 그들의 팀은 이익을 얻었습니다. 실제로, 이러한 팀의 프로브는 MBA 멤버가 없는 팀의 프로브보다 새로운 아이디어와 비즈니스 아이디어 융합으로 이어질 가능성이 더 높았으며, 이는 MBA가 고객 인터뷰 결과를 해석하는 데 특히 능숙하다는 것을 시사합니다. MBA 팀은 또한 프로빙에 대한 응답으로 비즈니스 모델에 큰 변화를 줄 가능성이 더 높았습니다. 즉, MBA는 처음에는 린 스타트업을 채택하는 데 어려움을 겪을 수 있지만 이를 통해 많은 것을 배울 수 있습니다.
린(Lean) 스타트업을 최대한 활용하는 방법
그렇다면 이 모든 것이 린(lean) 접근 방식을 고려하는 야심 찬 혁신가에게 의미하는 바는 무엇일까요? 이를 최대한 활용할 수 있는 세 가지 방법은 다음과 같습니다.
가설을 세울 때는 양이 아닌 질에 초점을 맞춰야 합니다.
우리가 발견한 더 놀라운 발견 중 하나는 많은 가설을 세운 팀이 더 적은 가설을 조사하는 경향이 있었다는 것입니다. (교육적으로 다양한 팀은 이 패턴의 예외였습니다.) 우리의 데이터가 그 이유를 직접적으로 밝히지는 않았지만, 우리는 모호하고 뻔뻔한 가설보다 몇 가지 명확하고 사려 깊은 가설을 조사하는 것이 훨씬 쉽기 때문이라고 생각합니다. 프로빙의 모든 이점을 얻기 위해 린(lean) 팀은 실제로 테스트하고자 하는 가설을 더 적은 수로 개발하는 데 집중해야 합니다.
MBA라면 작은 파이를 먹을 준비를 하세요.
MBA와 린 스타트업이 반드시 자연스럽게 맞는 것은 아닙니다. 그러나 MBA는 이 접근 방식으로 큰 성공을 거둘 수 있습니다. 따라서 비즈니스 스쿨 졸업생이라면 처음에는 약간의 불편함을 준비해야 하지만 검증 결과를 분석할 때 기술이 도움이 될 것임을 알고 있어야 합니다.
다양성을 포용합니다.
우리는 교육적으로 다양한 팀들의 이례적인 성공에 깊은 인상을 받았습니다. 동질적인 팀(예: 엔지니어 또는 MBA로만 구성된 팀)은 초기 아이디어에 대해 지나치게 낙관적일 수 있으며 이를 조사하려는 의지가 적을 수 있습니다. 비슷한 배경을 가진 사람들의 그룹이 집단 사고에 취약할 수 있기 때문일 수 있습니다. 그러나 교육적으로 다양한 팀에는 이러한 문제가 없습니다. 회원들의 다양한 배경 덕분에, 그들은 집단 사고에 덜 민감하고 초기 신념에 대한 애착이 적기 때문에 특히 방법의 실험적 특성을 기꺼이 받아들이고 자신의 아이디어를 조사할 의향이 있습니다. 우리의 데이터는 대부분 교육적 다양성에 초점을 맞췄지만, 다른 유형의 다양성도 마찬가지로 긍정적인 합의 파괴 효과를 낳고 팀이 알고 있다고 생각하는 것에 의문을 제기하도록 장려할 것이라고 믿습니다.
따라서 혁신 팀이 대부분 비슷한 배경을 가진 사람들로 구성되어 있다면 그 범위를 넓혀야 합니다. 그리고 팀에 MBA가 있는 경우 그들이 가설을 개발하고 조사하도록 하는 데 약간의 설득이 필요할 수 있지만 결국에는 모두에게 이익이 될 것임을 알고 있습니다.