제품을 만들 때 이게 정말 고객이 원하는 것인지,
나의 아이디어를 체계적으로 검증하며 진행을 하고 싶은 욕심이 있습니다.

우연한 기회로 AWS의 Working Backwards 방법을 알게 되어 내용을 정리 하게 되었습니다.

제프 베이조스 | Is the Working Backwards process optional?)

아마존은 고객의 관점에서 체계적으로 확인하고, 검증 합니다.

  • 어떻게? 그리고 어떤 시선과 과정으로 확인하고 검증할까?

간단한 개요

Working Backwards란?

  • Amazon에서 제품을 설계할 때 사용하는 방법으로 “고객이 원하는 결과부터 먼저 정하고, 거기서 거꾸로 설계해 만드는 방법” 입니다.

목적

  • 사람들이 진짜로 원하는 경험을 만들기 위해
  • “만들 수 있는 것”이 아니라 “필요한 것”을 먼저 확인하려고

어떻게?

  • 데이터를 살펴 시험 문제(고객이 원하는 결과)를 먼저 만든 다음 ,그 문제를 풀 수 있게 계획을 세우자.

구체적인 방법

  1. 고객이 가장 좋아할 장면을 먼저 상상합니다.
    • ex) “앱을 열자마자 1분 만에 여행지를 고른다.”
  2. 그 장면을 한 줄 뉴스처럼 써봅니다.
    • 여기선 PR(Press Release)이라고 부릅니다.
  3. 사람들이 할 법한 어려운 질문을 미리 적고 답합니다.
    • FAQ
  4. 이 결과와 답을 기준으로 어떻게 만들지 거꾸로 정합니다.

적용하기

아이디어 요약(입력값)

  • 제품/서비스: 여행 정보를 빠르게 찾고, 사용자 피드백이 즉시 반영되어 필터링 검색되는 서비스
  • 타깃 고객: 20~40대 개별 여행자/커플, 짧은 시간 내 비교가 필요한 사용자
  • 핵심 문제: 정보 과잉, 필터 부정확, 후기 반영 지연
  • 검증 증거: (가정) 12명 인터뷰 + 간단 프로토타입 테스트

A. 검증 결과 요약 (Input 예시)

[가설 ID] H-101

  • 고객 문제 가설: 여행 정보는 많지만 “내 조건에 맞는” 결과를 빠르게 찾기 어렵다.
  • 목표 고객/세그먼트: 20~40대 개별 여행자/커플, 모바일 검색 비중 높음
  • 성공 지표(정량/정성): 1분 내 조건 충족 결과 도출, 재방문 의향 70%+
  • 검증 방식: 인터뷰 12명 + 클릭 가능한 프로토타입
  • 핵심 발견(증거 요약):
    • 10/12명이 “필터가 부정확”하다고 경험
    • 8/12명이 최신 후기/피드백 즉시 반영을 원함
  • 결론: 유효
  • 범위 영향: “빠른 검색”보다 “신뢰도/반영 속도”가 더 큰 가치로 상승
  • 리스크/미해결 질문:
    • 실시간 피드백 반영이 품질을 떨어뜨릴 수 있음
    • 악성/왜곡 리뷰 대응 필요
  • 다음 액션: 신뢰도 점수/스팸 필터링 최소 버전 실험

B. 로드맵 전환 (Outcome → Roadmap 예시)

[로드맵 항목] R-201

  • 목적(Why): 사용자가 신뢰할 수 있는 필터링 결과를 1분 내 제공
  • 고객 가치(Outcome): 최신 피드백이 반영된 결과를 빠르게 찾는다
  • KPI/성공지표:
    • 검색 완료 시간 < 60초
    • 피드백 반영 만족도 4.2/5 이상
    • 타깃 릴리스: 2026 Q2 (MVP)
    • 출시 범위: 지역 1~2개, 카테고리 3개만
  • 선행 조건: 피드백 반영 규칙/스팸 필터 최소기능
  • 검증 근거: H-101

C. 에픽 전환 (Roadmap → Epics 예시)

[에픽] E-301

  • 연계 로드맵: R-201
  • 문제/목표: 빠른 검색을 위한 핵심 필터 UI/UX 구축
  • 핵심 사용자 스토리:
    • “예산/일정/동행 형태”로 30초 내 검색 시작
    • 결과에서 바로 조건 재조정
  • 수용 기준(AC):
    • 필터 적용 후 결과 표시 < 2초
    • 필터 변경 시 결과가 5초 내 갱신
  • 기술적 고려사항: 캐시 전략, 검색 인덱싱
  • 리스크/가정: 데이터 최신성 확보 필요
  • 산출물: 필터 UI, 검색 API v1
  • 담당 팀/오너: Search 팀
  • 완료 정의(DoD): 사용자 테스트 10명 중 8명 “빠르다” 평가

[에픽] E-302

  • 연계 로드맵: R-201
  • 문제/목표: 사용자 피드백이 빠르게 결과에 반영되는 구조
  • 핵심 사용자 스토리:
    • 사용자가 리뷰/태그를 남기면 즉시 반영
    • 최근 피드백을 우선 고려한 결과 정렬
  • 수용 기준(AC):
    • 피드백 제출 5분 내 반영
    • 악성/중복 리뷰 필터링 최소 규칙 적용
  • 기술적 고려사항: 이벤트 처리, 신뢰도 점수
  • 리스크/가정: 스팸 대응
  • 산출물: 피드백 파이프라인, 신뢰도 스코어 v1
  • 담당 팀/오너: Data/ML 팀
  • 완료 정의(DoD): 베타 사용자 100명 중 70% 이상 “반영이 빠르다”

[에픽] E-303

  • 연계 로드맵: R-201
  • 문제/목표: 최신성/신뢰도 기반 결과 랭킹
  • 핵심 사용자 스토리:
    • 최신 정보가 먼저 노출
    • 신뢰도 낮은 정보는 하위로 밀림
  • 수용 기준(AC):
    • 최근 30일 데이터 가중치 적용
    • 신뢰도 하위 10% 결과 자동 하향
  • 기술적 고려사항: 랭킹 파라미터 설계
  • 리스크/가정: 특정 지역 데이터 편향
  • 산출물: 랭킹 로직 v1
  • 담당 팀/오너: Search 팀
  • 완료 정의(DoD): A/B 테스트에서 CTR 10% 개선

PR (Press Release) 초안

[제목]
“원하는 여행 정보, 1분 안에 찾는다” — 실시간 피드백 반영 필터링 검색 서비스 출시

[부제/요약]
여행자들의 최신 피드백이 즉시 반영되는 검색 결과로, 정보 과잉 속에서도 가장 적합한 선택지를 빠르게 찾도록 돕습니다.

[서울, 2026년 4월 15일]
오늘 우리는 여행 정보를 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 돕는 새로운 필터링 검색 서비스를 발표합니다. 이 서비스는 사용자의 피드백을 빠르게 반영해 결과를 재정렬함으로써, 최신 정보에 기반한 의사결정을 가능하게 합니다.

[고객 문제/맥락]
여행자는 검색 결과가 많을수록 선택이 어려워지고, 후기가 늦게 반영되는 경우 실제 경험과 다른 정보에 노출됩니다.

[해결 방식]

  • 조건 기반 필터로 1분 내 탐색 시작
  • 최근 피드백 중심의 결과 정렬
  • 신뢰도 낮은 정보 자동 하향

[고객 인용문]
“결정 직전의 ‘최신 후기’가 반영되어 불확실함이 줄었습니다.”

[내부 리더 인용문]
“여행의 핵심은 신뢰할 수 있는 최신 정보입니다. 우리는 고객 피드백을 즉시 반영해 여행자의 의사결정을 더 빠르고 정확하게 만들고자 합니다.”

[세부 정보]
서비스는 도시/테마별로 시작하며, 모바일 우선 경험을 제공합니다. 초기 버전은 1~2개 지역, 3개 카테고리로 제한된 범위에서 시작합니다.

[가격/출시/가용성]
2026년 2분기 베타 출시 예정. 초기 베타는 무료로 제공됩니다.

[콜 투 액션]
베타 신청: (링크/문의 채널)


FAQ 초안

[Customer FAQ]

  1. 이 서비스는 누구를 위한 것인가?
  • 짧은 시간 내 여행 선택지를 비교해야 하는 20~40대 개별 여행자/커플.
  1. 가장 큰 가치는 무엇인가?
  • 최신 피드백이 반영된 결과를 빠르게 찾을 수 있음.
  1. 기존 여행 검색과 무엇이 다른가?
  • 사용자의 최근 피드백이 즉시 반영되어 결과 신뢰도가 높음.
  1. 피드백 반영 속도는?
  • 베타 기준, 제출 후 5분 내 반영을 목표.
  1. 악성/왜곡 리뷰는 어떻게 처리하나?
  • 중복/스팸 패턴 필터링과 신뢰도 점수 기반으로 하향 처리.
  1. 어떤 지역/카테고리부터 시작하나?
  • 초기에는 1~2개 지역, 3개 카테고리로 제한된 범위에서 제공.
  1. 가격은?
  • 베타 기간은 무료, 정식 출시 시 과금 모델을 공개 예정.

[Internal FAQ]

  1. 왜 지금인가?
  • 여행 수요 회복으로 최신 정보의 중요성이 높아졌고, 고객 불만이 반복되는 영역임.
  1. 성공 지표는?
  • 검색 완료 시간 < 60초, 피드백 반영 만족도 4.2/5 이상.
  1. MVP 스코프는 왜 이 정도인가?
  • 핵심 가치(빠른 검색 + 빠른 피드백 반영)를 검증하기 위해 범위를 축소.
  1. 주요 리스크는?
  • 스팸/악성 리뷰, 데이터 편향, 실시간 반영으로 인한 품질 저하.
  1. 대응 계획은?
  • 신뢰도 점수와 최소 필터링 규칙을 베타에 포함, A/B 테스트로 조정.