Jobs-to-be-done + 5 Whys 로 제품 본질 파고들기 (feat. 문라이트)

문라이트는 "논문을 함께 읽는 AI 동료"를 표방하며 글로벌하게 사랑받는 코르카의 대표 제품입니다. 제가 코르카에 합류한 이후 여기저기 기웃거리고 있는데요. 과거 메모를 정리하다가 몇주 전에 문라이트 팀 분들에게도 참견했던 게 보여서 블로그에도 기록 남겨둡니다.

저는 사람들이 제품을 사용하는 본질적 이유를 파고들어 제품의 핵심가치를 강화하기 위해 Jobs-to-be-done과 5 Whys를 자주 활용합니다. (뭘 하고 싶어서 이 제품을 쓸까? A 하고 싶어서. A는 왜 하고 싶을까? B 하고 싶어서. 반복)

이 사고방식으로 분석해주는 GPTs도 만들어봤는데 나름 쓸만하네요.

아래는 문라이트에도 이 기법을 가볍게 적용해본 것입니다(위 GPTs의 시스템 프롬프트에 예시로 넣었습니다). 저는 문라이트를 많이 써보지도 않았고, 논문을 자주 읽는 사람도 아니니 단순히 사고실험만 할 수 있을 뿐이지만, 그래도 이 프레임으로 생각해보는 건 확실히 도움이 된다고 느꼈습니다.

핵심 질문: 연구자가 논문을 왜 읽을까? 그들의 Jobs-to-be-done이 뭘까? 문라이트가 그 JTBD를 잘 돕고 있는지, 또는 이게 그들의 JTBD가 정말 맞는지 어떻게 Active(설문/인터뷰)하게 / Passive(분석도구)하게 확인할까?

JTBD 1) 이 논문을 이해하고 싶다

JTBD를 위한 기능

• 논문 이해에 핵심적인 어셋들인 테이블, 그림, 키워드에 대해 현재 문라이트도 해설을 잘 해주고 있음. 이 해설의 정확도와 유용성이 높을수록 좋음.
• 논문 이해도 확인 퀴즈 제공하기. 이 퀴즈에 참여한다는 것 자체가 Active한 시그널.

평가

• Active: 이 논문 이해에 우리의 설명이 효과적이었는지 평가, 퀴즈가 효과적이었는지 평가
• Passive: 특정 기능(논문 이해에 도움을 주는 기능, 퀴즈 등)에 대한 리텐션. 이 기능을 써본 사람이 얼마나 다음에도 또 사용하는가?
  • 분석 결과 우리 기능을 많이 쓸수록 퀴즈 점수가 높다, 라는 상관관계가 나온다면 우리가 퀴즈를 잘 만든 것

그러면 이 논문은 왜 이해하고 싶을까?

• JTBD 2) 이 주제에 대해 이해하고 싶어서.
• JTBD 3) 이 논문에 나온 아이디어를 재현/구현해보고 싶어서.

JTBD 2) 이 주제에 대해 이해하고 싶다

JTBD를 위한 기능

• "우리가 생각하기에 이 논문은 이런 주제를 다루고 있다"를 보여주고, 당신은 이중 어떤 주제를 이해하기 위해 읽는 것인지 묻기
• 이 주제를 더 잘 이해하기 위한 추천들. 이 저자의 관련 다음 논문이나, 이 논문의 반박 논문, 이 주제의 최신 논문 등을 제안
• 추천 엔진을 어떤 사람이 클릭했는지, 추천이 유용했는지 등도 평가 저장해서 추천 효과성 높이기

평가

• 우리가 제안한 주제를 이해하는 데 이 논문이(그리고 우리가 추천한 논문이) 얼마나 효과적이었나? 설문
• 이 주제에 대한 퀴즈 제공 + 퀴즈 효과성 확인 설문
• 각 기능의 리텐션

JTBD 3) 이 논문에 나온 아이디어를 재현/구현해보고 싶다

JTBD를 위한 기능

• (논문 도메인에 따라 엄청 다르겠지만) 데이터셋과 코드를 참조/생성해서 깃헙 repo를 만들어준다
  • Sionic AI에서 muvera라는 논문을 재현하는 구현체를 만든 것처럼
• 시각화 해주고, 코딩해서 프로토타입을 만들어주고...

평가

• 우리가 만들어준 repo가 실제로 재현/구현에 도움이 되었는가? 설문과 리텐션 확인

그러면 주제에 대한 이해, 아이디어 재현/구현은 왜 하고 싶을까?

• JTBD 4) 그 주제의 논문을 쓰고 싶어서/쓰고 있어서
• JTBD 5) 그 도메인에 관련된 제품을 만들고 있어서

여기부터 필요한 기능과 평가는 다음 기회에.