시장에 출시되는 수많은 신제품의 단 절반만이 살아남습니다*. 그런데 더 자세히 들여다보면, 어떤 기업은 성공률이 60%, 어떤 기업은 40%입니다. 무엇이 이러한 차이를 만들까요? 
차이는 문서화된 신제품 개발 프로세스의 유무입니다. 이에 맞게 리서치 프로세스 또한 표준화·문서화되어 있어야 데이터가 일관성을 갖출 수 있고, 기업은 이를 바탕으로 시장 반응을 예상하고 신제품의 실패 확률을 낮출 수 있습니다. 이번에는 리서치 프로세스를 정립하고 데이터를 자산화하는 방법을 소개합니다. 
*(벤처창업연구 9권 6호, 2014)

신제품 리서치, 매번 어려운 이유

신제품 초기 아이디어를 발굴하고 시장에 출시하기까지, 개발 단계별로 컨셉 평가, 제품 테스트, 초기 시장 반응 조사 등 여러 리서치가 수행됩니다. 이렇듯 성공적인 신제품 출시를 위해 리서치에 적잖은 시간과 비용을 투자하면서도, 많은 기업이 매번 비슷한 조사를 반복하거나 결과 데이터 해석에 어려움을 겪곤 합니다. 

더욱 정교한 신제품 관련 의사결정을 하기 위해서는 리서치 프로세스를 표준화하고 결과 데이터를 자산으로 축적해야 합니다. 그래야 일관된 기준으로 과거-현재 데이터를 비교하고, 우리 기업 상황에 알맞은 데이터 해석의 기준을 찾고, 더 나아가 이를 바탕으로 신제품의 시장 반응을 예측할 수 있습니다.   

신제품 리서치 프로세스를 표준화하는 방법

1. 컨셉부터 출시까지, 신제품 개발 단계 수립하기

신제품 출시를 위해 반드시 거쳐야 하는 단계를 체계화해야 합니다. 각 단계에서 의사결정을 위해 수집해야 하는 데이터를 정의하고 수행할 리서치를 결정하세요. 이 단계에서 ‘일정 수준 이상의 평가를 얻은 경우에만 다음 단계로 이동한다’는 원칙을 정립해야 합니다. 

2. 다음 단계로의 진행 여부를 결정하는 기준 세우기

리서치의 ‘통과 기준’을 결정해 두어야 합니다. 쉽게 말해 시험에서 최소 몇 점 이상이어야 합격인지를 정하는 겁니다. 기준은 자사의 목표, 벤치마크 제품, 축적된 리서치 데이터를 기반으로 설정할 수 있습니다.

• 자사 목표 대비: 자사의 경험을 바탕으로 목표를 세우고 이를 달성했는지를 판단합니다.
• 벤치마크 대비: 자사 또는 경쟁사의 컨셉/제품과 비교해 우열을 판단합니다.
• 축적된 데이터 대비: 리서치 프로세스가 정립되고 데이터 자산화를 이루었다면 축적된 데이터를 기준으로 개발 진행 여부를 결정하고, 더 나아가 시장 반응까지도 예측해 볼 수 있습니다. 이러한 판단까지 가능한 것이 궁극적으로 가장 이상적입니다. 

3. 문서화된 리서치 가이드라인 만들기 

리서치 결과의 품질을 유지하고 활용도를 높이려면 프로세스를 표준화하고 이를 문서화하여 가이드라인을 만들어야 합니다. 조사 담당자나 주관 부서 변경 등의 변수가 발생해도 일관된 기준으로 데이터를 축적해야 하기 때문입니다. 대표적으로 컨셉 평가를 예로 들면, 아래 세 가지 항목을 표준화해야 합니다. 

• 컨셉 평가 자극물 표준화(예: 컨셉 보드, 시제품 패키지 형태 등)
• 조사 대상 선정 기준 표준화(예: 대상자 조건, 표본 추출 방식 등)
• 설문지 표준화(예: 질문 내용, 문항 순서, 분석 방식 등)

표준화된 설문지, 데이터스페이스로 간편하게 시작하기

표준화된 설문지, 어디서부터 어떻게 만들어야 할까요? 데이터스페이스는 조사 유형별로 전문가가 설계한 설문지 템플릿을 제공합니다. 

컨셉 평가, 네이밍 평가, 패키지 테스팅 등, 다양한 신제품 조사 설문지를 클릭 몇 번으로 불러와 바로 사용해 보세요. 우리 기업명, 제품명, 카테고리명 등의 제시어만 입력하면 전체 설문지가 한 번에 생성됩니다. 자동화된 분석 결과와 해석 가이드 또한 함께 제공합니다. 

신제품 성패 예측하는 방법, 데이터 자산화

표준화된 리서치 프로세스가 내부에 자리 잡았다면 데이터를 자산화할 수 있습니다. 과거 리서치 결과를 데이터베이스(DB)화하는 것부터 시작해 보세요. 이때 리서치 결과뿐 아니라, 점유율이나 판매량과 같은 실제 출시 후 시장 성과, 마케팅 활동을 연계해 살펴보면 좋습니다. 특히 놓치기 쉬운 것이 바로 내부 평가입니다. 내부 구성원이 신제품 출시 후 성과를 어떻게 체감했는지 역시 의사결정에 참고할 만한 유의미한 데이터입니다. 

이처럼 신제품의 개발부터 출시까지, 전 단계의 데이터를 포괄하는 종합 DB를 구축하면 신제품 시장 반응을 예측할 수 있는 강력한 도구가 됩니다. 예를 들어, ‘컨셉 평가에서 구매 의향률이 nn% 이상인 경우, 출시 후 3개월 내 목표 달성할  가능성이 n% 이다’와 같이 구체적인 예측을 할 수 있는 겁니다. 

신제품 성공을 위한 체계적인 리서치와 데이터 활용 전략

신제품의 성공률을 높이기 위해서는 체계적인 리서치 프로세스를 정립하고, 이를 통해 축적된 데이터를 자산화하는 것이 핵심입니다. 오픈서베이 데이터스페이스는 이러한 과정을 돕기 위해 설계된 툴입니다. 표준화된 설문지 템플릿과 자동화된 데이터 분석 기능을 활용해 더 효율적으로 신제품 리서치를 수행하세요. 

이 아티클은 지난 12월 10일 오픈서베이가 진행한 Data on Fire 써밋에서 박종백 오픈서베이 부사장이 진행한 <워크샵 – 조직 문화를 바꾸는 신제품 개발 프로세스> 내용 일부를 요약한 것입니다.