"직감은 거짓말을 하지 않는다. 하지만 직감을 검증하지 않으면 리더의 책임이 된다."

노스이스턴 대학 경영대학원의 로라 후앙 교수가 이번 12월에 출간한 《직감의 힘(You Already Know)》은 수백 명의 리더와 투자자, 창업자를 추적하며 중요한 순간마다 반복적으로 활용하는 직감에 대해 과학적인 연구로 풀어낸 책입니다. 그의 연구에 따르면 직감(Intuition)은 마법도 아니고 무책임한 감정도 아닙니다. 직감은 경험, 관찰된 데이터, 맥락을 결합한 압축된 추론(compressed reasoning)입니다.

이 개념은 그로스 마케팅의 실험 방법론과 정확히 맞물립니다. 데이터를 기반으로 빠르게 가설을 세우고, 체계적으로 검증한 후 그 과정에서 직감을 정제하는 순환은 사실 검증된 직감(Proven Intuition)을 만드는 과정입니다.

출처: 직감의 힘(You Already Know) | 로라 후앙 - 교보문고

노션(Notion)이 10년 만에 기업가치 100억 달러 규모의 회사로 성장하고, 매년 기하급수적인 성장을 이루어낸 핵심 이유도 여기에 있습니다. 노션(Notion)의 실무자들이 온보딩을 통해 직감과 데이터를 결합한 다양한 가설실험 기반의 그로스 전략을 통해 성장 엔진을 만들어냈습니다.

이 글에서는 로라 후앙의 직감 연구가 실제로 어떻게 작동하는지, 그리고 Notion이 온보딩 실험을 통해 이를 어떻게 증명했으며 어떠한 성과를 만들었는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

1. 직감의 두 얼굴: 변수를 놓치는 순간, 직감은 독이 된다

로라 후앙이 《직감의 힘(You Already Know)》을 통해 강조하는 핵심 메시지는 다음과 같습니다.

“직감은 현재의 맥락에서만 유효하며, 변수가 바뀌면 가장 경험 많은 리더의 직감도 충분히 틀릴 수 있습니다.”

출처: How Apple Store changed retail landscape - SFGATE

이 점을 가장 극적으로 보여주는 인물이 바로 Ron Johnson입니다. 그는 Target Corporation과 Apple에서는 성공적인 혁신을 이끌었지만, 같은 방식의 직감을 미국의 전통 백화점인 JCPenney에 적용했다가 처참한 결과를 만들었습니다.

Johnson은 소매유통 업계에서 가장 뛰어난 직감을 가진 리더 중 한 명이었습니다. 먼저 Target(미국의 대형 대중 소매 체인)에서 일할 때, 유명 디자이너와의 협업을 통해 Target을 ‘그냥 싼 백화점’이 아니라 ‘감각있는 생활용품 브랜드’로 포지셔닝하는 데 성공했습니다. 이 전략 덕분에 Target은 젊은 고객층에게 ‘저렴하지만 세련된 브랜드’라는 이미지를 갖게 되었습니다.

이 성공을 본 Steve Jobs는 Ron Johnson을 Apple로 영입했습니다. 2000년부터 Apple의 소매전략을 총괄하며 고객이 매장에서 제품 관련 상담과 기술 지원을 전문가에게 직접 받을 수 있는 공간인 Apple Genius Bar와 제품을 직관적으로 체험할 수 있도록 구성된 깔끔하고 단순한 매장 레이아웃을 도입해 Apple Store를 업계 최고의 매장 경험으로 만들었습니다. 그 결과 Apple Store의 평방 피트당 매출은 Tiffany 등 명품 백화점을 넘어서는 수준까지 올라갔습니다.

이처럼 Target과 Apple에서 그의 직감은 거의 완벽하게 맞아떨어졌습니다. 그러나 2011년 그가 미국의 전통 백화점 체인 JCPenney 기업의 CEO로 부임했을 때, 상황은 완전히 달라졌습니다. Ron Johnson은 17개월 만에 해고되었고, JCPenney는 심각한 매출 감소와 고객 이탈을 겪었습니다.

Ron Johnson이 놓친 변수: 고객의 기대

Ron Johnson이 JCPenney에서 시도한 전략은 다음과 같습니다.

문제 인식: JCPenney는 오랫동안 ‘항상 세일 중인 매장’이라는 이미지를 가지고 있었습니다. 높은 정가를 적어두고, 각종 쿠폰과 상시 할인으로 판매하는 구조였습니다.

Ron Johnson의 직감: 각종 쿠폰과 상시 할인 방식은 고객을 속이는 것처럼 보이므로, 세일과 쿠폰 대신 항상 정직한 가격으로 판매해야 한다.

실행: 모든 쿠폰과 세일을 없애고 상품 가격을 전반적으로 인하한 뒤 저가(Everyday Low Price) 정책으로 전환했습니다.

논리만 보면 매우 합리적인 전략처럼 보이지만 결과는 반대였습니다. 고객들은 혼란스러워했고 심지어 배신감을 느꼈습니다. JCPenney의 핵심 고객층은 쿠폰을 모으고 세일 기간을 기다리는 과정 자체를 즐기며, 할인된 가격에 원하는 제품을 구매할 때 느끼는 성취감과 만족감을 중요한 쇼핑 경험으로 여겼습니다. 이들은 단순히 물건을 사는 것 이상으로, 세일 기간에 남들보다 더 낮은 비용에 제품을 구매했다는 뿌듯함과 즐거움을 소비의 핵심 가치로 삼았습니다.

Ron Johnson은 Target과 Apple에서 통했던 직감을 JCPenney에 그대로 적용하였으나, 고객이 중요하게 여기는 가치가 완전히 달랐습니다. Target과 Apple의 고객은 디자인, 혁신, 브랜드 경험을 중시했지만, JCPenney의 고객은 가격 할인과 쿠폰 사용 자체에서 심리적 만족을 느끼는 타겟층이었습니다.

로라 후앙은 이 사례를 두고 상황적 오만(situational arrogance)이라는 표현을 사용합니다. 한 번 크게 성공한 리더일수록 다른 맥락에서도 자신의 직감이 그대로 통할 것이라고 믿는 경향이 강하다는 것입니다. 심리학적으로도 과신 편향(Overconfidence Bias), 확증 편향(Confirmation Bias)에 해당됩니다.

합리적이고 투명한 가격 정책의 논리가 모든 상황에서 통할 것이라 믿는 순간, 직감은 오히려 조직을 위험으로 몰아넣을 수 있습니다. 따라서 로라 후앙은 ‘문제의 종류와 맥락이 바뀔 때마다, 직감을 다시 검증해야 한다’고 강조합니다.

이 관점에서 보면, 그로스마케팅의 온보딩 최적화는 전형적인 Complex Problem입니다. 사용자 행동, 시장 변화, 제품 진화, 경쟁사 움직임 등 수많은 변수가 동시에 작동하고 완전한 정보를 갖고 시작할 수 없기 때문입니다. 그래서 직감은 필수이지만 동시에 데이터를 통한 검증도 필수입니다.

2. Notion의 온보딩 실험: 직감에서 검증으로, 검증에서 성장으로

출처: How Notion Grows - by Aakash Gupta and Kartik Arora

Notion의 온보딩 실험은 단순한 UX 개선을 넘어, 직감과 데이터를 결합한 그로스 전략의 대표적인 사례입니다. 초기 직감에서 출발해 정확한 지표 기반의 가설 실험을 반복하며, 사용자 행동 데이터와 인사이트를 바탕으로 지속적으로 최적화해 나갔습니다. Ron Johnson의 사례에서 보았듯이, 직감만으로는 맥락의 변화를 감지하기 어렵습니다. Notion 팀이 성공한 이유는 직감을 정량적 데이터로 검증하고, 그 검증 결과를 바탕으로 새로운 직감을 도출한 후, 다시 실험으로 확인하는 사이클을 반복했기 때문입니다.

Phase 1. 초기 직감의 발견과 문제 정의

2018년, Notion 팀의 마케팅 담당자 Camille Rickets는 한 가지 직감을 포착했습니다. 바로 '새 사용자들이 첫 유입 시 복잡한 인터페이스 때문에 이탈한다'는 것이었습니다.

이 직감은 정량적 데이터로 뒷받침되었습니다. 당시 신규 가입자 중 48시간 안에 템플릿 생성, 페이지 작성, 팀원 초대 등 노션의 핵심 기능을 한 번이라도 활용해 '이 도구가 나에게 실제로 도움이 된다'고 느낄 만큼 사용한 비율(첫 가치 실현, activation rate)은 35% 이하였습니다. 실제 사용자 인터뷰에서도 '처음 화면이 너무 복잡해 보여서 이탈했다'는 피드백이 반복적으로 등장했습니다.

그래서 Notion 마케팅 팀은 '온보딩을 더 간단하게 만들면 activation rate가 올라갈 것이다'라는 초기 가설을 설정했습니다. 하지만 직감이 정확한지 확인하기 위해서는 가설 실험이 필수적이었습니다.

Phase 2. 첫 번째 검증 실험 - 개인화 퀴즈 A/B 테스트

Notion 팀은 체계적인 실험 설계를 통해 초기 직감을 검증하기로 결정했습니다. 단순히 ‘온보딩을 더 간단하게 하자’는 추상적인 직감 기반의 액션이 아니라, 정확한 지표와 샘플 크기를 기반으로 변수를 하나씩 검증하는 방식을 선택했습니다.

(1) 실험 구조

• Control Group: 기존의 기본 템플릿 목록을 노출하는 방식
• Test Group: "What do you need?" + "How do you work?"이라는 개인화 퀴즈를 도입하여 사용자 역할, 주 사용 목적, 팀 규모 등에 따라 맞춤형 UI를 제공

(2) 변인변수(Independent Variable): 실험에서 변경된 유일한 요소는 '온보딩 방식'입니다. Control Group은 기존 방식을, Test Group은 개인화 퀴즈 방식을 적용했습니다. 이 변수만을 조작하여 실험 결과에 미치는 영향을 측정합니다.

(3) 통제변수(Control Variables): 실험 결과에 영향을 줄 수 있는 다른 요소들은 동일하게 유지해야 합니다. 예를 들어, 사용자의 연령, 기기 종류, 온보딩 시작 시점, 테스트 기간, 표본 크기 등은 동일하게 설정합니다. 이로써 실험 결과가 오직 온보딩 방식의 차이에만 기인함을 보장합니다.

(4) 실험의 신뢰성 확보

• 최소 표본 크기: 2,000명 이상 (통계적 신뢰도 및 유의성 확보)
• 실험 기간: 통계적 유의성이 확보될 때까지 최소 2주 이상 (임시 결론 방지)
• 측정 지표: Activation Rate(2시간 내 첫 행동), Day-7 Retention(1주 유지율), Day-30 Retention(1개월 유지율)

(5) 검증 결과

실험 결과가 오직 변인변수(온보딩 방식)의 영향만을 반영하게 되고, 신뢰도 높은 데이터를 확보하기 위해 위와 같이 실험설계를 진행하였고 그에 대한 결과로써 초기 직감이 부분적으로 맞았습니다. 온보딩 개선이 activation을 높였던 것입니다. 그러나 Notion 팀은 여기서 멈추지 않았습니다. 해당 인사이트를 기반으로 데이터를 더 깊이 있게 분석하기로 결정했습니다.

Phase 3. 데이터에서 나온 새로운 직감 - 변수는 템플릿 선택이다

첫 번째 실험의 성공 이후, 팀은 타겟 세그먼트별 분석을 통해 더 깊은 인사이트를 찾아냈습니다. 단순히 ‘개인화가 좋다’는 일반적 결론이 아니라, 어떤 행동이 정말 중요한 변수인지를 파악하고자 했습니다.

A/B 테스트 데이터를 사용자 행동별로 재분석한 결과 예상치 못한 패턴이 드러났습니다.

• 퀴즈를 완료한 사용자 중 첫 템플릿을 즉시 선택한 사용자의 D7 retention: 38%
• 퀴즈는 완료했지만 템플릿 선택을 미룬 사용자의 D7 retention: 8%
• 차이: +475%

이는 온보딩 구조의 복잡도 자체보다, 사용자가 자신의 사용 사례를 명시적으로 정의하고 실행하는 행동이 진짜 변수라는 것을 의미했습니다. 온보딩이 간단해도 사용자가 템플릿을 선택하지 않으면 retention이 급격히 떨어진다는 뜻입니다.

이것이 로라 후앙이 말하는 검증된 직감의 힘입니다. 온보딩을 간단히하는 초기 직감은 개선했지만, 근본 원인 분석(RCA, Root Cause Analysis)을 통해 문제의 표면적인 증상만 해결하는 것이 아닌 문제의 가장 기저에 있는 핵심 원인을 발견했습니다.

Phase 4. 두 번째 실험 - 팀 도메인 자동 감지와 협업 초대

3단계 실험에서 얻은 인사이트는, 사용자가 자신의 사용 목적을 명확히 정의하는 행동이 온보딩 성공에 매우 중요하다는 것이었습니다. 하지만 이 인사이트는 또 다른 질문을 던졌습니다. “사용자가 의도를 정의하는 것만으로 충분할까?”

사용자가 자신의 목표를 명확히 했더라도, 실제로 그 목표를 실현하는 과정에서 마찰(예: 팀원 초대, 협업 설정 등)이 발생하면, 그 의도는 쉽게 사라질 수 있습니다. 따라서 Notion 팀은 다음과 같은 가설을 도출했습니다.

“사용자가 의도를 정의하는 것만으로 충분하지 않다. 그 의도를 실제 행동으로 옮기는 과정에서의 마찰을 최소화해야, 진정한 activation과 retention을 이끌어낼 수 있다.”

이에 따라, 팀원 초대와 협업 설정 과정에서의 마찰을 줄이는 것이 다음 실험의 핵심이 되었습니다.

(1) 실험 설계

• Control Group: 온보딩 완료 후 "팀 초대하기" 버튼을 제공하고 사용자가 직접 팀원의 이메일을 입력하게 함
• Test Group: 온보딩 중 이메일 도메인을 자동 감지하여 "우리가 회사 이메일을 감지했습니다. 팀원들을 자동으로 초대할까요?"라고 제안하고 원-클릭으로 완료 가능하게 함

(2) 검증 결과

두 번째 실험을 통해 중요한 인사이트를 얻었습니다. 개인 사용자의 retention이 개선된 것뿐만 아니라, 팀 사용자의 retention이 개인 사용자보다 4배 가까이 높아진다는 사실이 확인되었습니다. 이는 노션을 사용하는 대다수의 사용자가 혼자 사용하는 것이 아니라, 팀 협업을 위해 사용한다는 것을 깨닫는 계기가 되었습니다.

노션에서 팀원을 초대하는 과정은 단순히 '초대'만 하는 것이 아니라, 협업을 시작하는 첫 단계입니다. 즉, 팀원을 초대하면 한 명의 사용자가 아니라 여러 명이 함께 노션을 사용하게 되고, 협업을 하면서 노션의 기능을 더 많이 체험하게 됩니다. 이로 인해 팀원들은 노션을 계속 사용하게 되고, 자연스럽게 retention(재방문율)이 높아집니다. 또한, 팀원들이 함께 사용하면 서로가 노션을 더 자주 사용하게 되고, 팀원이 노션을 더 잘 활용하게 되면서 전체적으로 노션을 계속 사용하는 비율이 높아집니다.

Phase 5: 세 번째 실험 - 세그먼트별 온보딩 경로 분화

두 번째 실험의 성과를 통해 Notion 팀은 명확한 직감을 도출했습니다. ‘모든 사용자의 성장 경로가 같지 않다. 개인 사용자와 팀 사용자는 온보딩에서부터 완전히 다른 경로를 따라야 한다’는 결론이었습니다. 이는 단순히 개인과 팀을 나누는 것 이상으로, 각 사용자 유형의 핵심 행동과 니즈를 정확히 파악하고 그에 맞춘 온보딩 경로를 설계해야 한다는 인사이트였습니다.

이번 실험은 세그먼트별 최적화된 제품 중심의 성장 실험 설계에 초점을 맞췄습니다. 개인 사용자와 팀 사용자의 온보딩 경로를 각각 다르게 설계함으로써, 각각의 핵심 행동과 니즈에 맞춘 가설을 세우고, 이를 실험으로 검증하는 방식을 적용했습니다.

(1) 실험 설계

• 개인 사용자 경로: 템플릿 선택 → 개인 커스터마이징 → 공유
• 팀 사용자 경로: 역할 정의 → 팀원 초대 → 협업 규칙 설정
   

(2) 검증 결과

• 개인 사용자 활성화율: 기존 49% → 세그먼트 맞춤형 온보딩 적용 후 62%
• 팀 사용자 활성화율: 기존 대비 최대 30% 개선
   

이 단계에서 Notion은 더 이상 ‘일반적인 온보딩’이 아닌 세그먼트별 최적화된 성장 실험을 설계했습니다. 각 사용자 유형의 핵심 행동을 정확히 파악하고, 그에 맞춘 경로를 설계함으로써 지속 가능한 성장이 가능해졌습니다. 이는 단순히 activation과 retention을 높이는 것을 넘어, 회사 전체의 성장 전략을 근본적으로 변화시킨 결정이었습니다.

3. 실험을 통한 성과: 정확한 지표 기반의 가설 실험이 만드는 격차

출처: Notion Business Model: How Does Notion Make Money? - FourWeekMBA

Notion이 온보딩 실험을 통해 이루어낸 성과의 핵심은 무엇일까요? 바로 한 번의 실험으로 끝나지 않았다는 것입니다. 더 정확히는, 매 실험마다 정량 데이터와 정성 데이터를 결합하여 다음 가설을 도출하는 체계적인 프로세스를 반복했다는 뜻입니다.

이 사이클을 Notion이 온보딩에서만 5년간 반복한 결과는 다음과 같습니다.

반복되는 실험 사이클: What → Why → So What → Then

Notion이 적용한 실험 프로세스는 다음과 같습니다.

1단계: 정량 데이터 분석 (What)

• Activation rate, retention 등 핵심 지표 측정
• 세그먼트별, 코호트별 상세 분석
• 통계적 유의성 검증 (p < 0.05)
   

2단계: 정성 데이터 수집 (Why)

• 사용자 인터뷰: “왜 이 경로를 선택했나?”
• 행동 관찰: “어느 단계에서 가장 오래 머무는가?”
• 이탈 분석: "어디서 사람들이 떠나는가?"
   

3단계: 새로운 가설 도출 (So What)

• 정량 + 정성 데이터 결합하여 인사이트 도출
• "다음 변수는 무엇인가?"라는 질문 제기
• 기존 직감을 정제하거나 완전히 새로운 직감 발견
   

4단계: 다음 실험 설계 (Then)

• 한 번에 한 변수만 변경하여 인과관계 명확히 함
• 충분한 표본 크기와 실험 기간 확보
• 3단계로 돌아가 사이클 반복

이 과정은 Ron Johnson의 실패와 정반대입니다. Ron Johnson은 직감에만 의존했고 검증하지 않았습니다. Notion은 직감으로 시작했지만, 정확한 지표와 통계 기반으로 검증하고, 그 결과를 바탕으로 다시 직감을 정제했습니다.

이것은 한 번의 좋은 아이디어의 결과가 아닙니다. 반복된 검증과 정제의 결과입니다. 매 실험마다 작은 개선이 누적되고, 각 개선이 다음 실험의 기초가 되면서 기하급수적인 성장이 가능했습니다.

결론: 그로스 마케팅 기반의 가설 실험 설계의 중요성

출처: Hypothesis Driven Product Management - substack

로라 후앙이 《직감의 힘》을 통해 전하고자 했던 핵심 메시지는 직감이 출발점일 뿐이라는 점입니다. 직감을 어떻게 다루고, 어떤 맥락에서 적용하며, 얼마나 철저히 검증하는지가 진정한 차이를 만든다는 것입니다.

"경험이 많은 리더들이 가장 자주 범하는 실수는 과거의 성공 경험을 현재의 다른 문제에 그대로 적용하는 것입니다. 변수가 바뀌었는데 직감만 옛날 그대로인 것입니다. 이것을 '상황적 오만'이라고 부르는 이유는 경험이 깊을수록 더 위험해지기 때문입니다. 당신은 과거에 맞았습니다. 하지만 지금은? 지금의 변수는 무엇입니까?"

Notion의 온보딩 실험은 이를 완벽하게 증명합니다. Ivan Zhao와 Simon Last는 ‘맞춤형 온보딩이 좋을 것 같은데?’라는 직감에서 시작했습니다. 그것은 맞았습니다. 그러나 그들은 거기서 멈추지 않았습니다.

가설이 왜 맞았는가? → 어떤 변수가 작동하는가? → 그 변수가 다른 분야에서도 작동할까? → 다음 변수는 무엇인가?

이 순환을 끝없이 반복하면서, 초기 직감은 데이터 기반의 검증된 통찰로 변모했습니다. 그리고 그 검증의 결과들이 쌓이고 쌓여, 결국 100억 달러의 기업 가치와 1천만 명의 사용자로 현실화되었습니다.

다가오는 2026년의 마케팅 필드는 더 이상 ‘좋은 아이디어의 싸움’이 아닙니다. 누가 더 빠르게 자신의 직감을 정확한 지표와 통계로 검증하고, 그 검증에서 나온 인사이트를 다음 실험으로 전환하는가의 싸움입니다.

당신의 팀이 가진 직감은 무엇입니까? 그리고 당신은 그것을 얼마나 철저히 정량적 데이터로 검증하고 있습니까? 더 중요한 것은 첫 번째 검증에서 맞았을 때, 당신은 멈출 것입니까, 아니면 "그 다음 변수는 무엇입니까?"라는 질문으로 나아갈 것입니까?

위그로스는 데이터 기반의 그로스마케팅 전략을 통해 기업의 성장을 이끌고 있습니다. 단순한 마케팅 채널 최적화를 넘어, 정확한 지표 설정 → 가설 수립 → A/B 테스트 → 인사이트 도출 → 다음 실험이라는 순환 구조를 체계화하며 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 합니다. 이는 마케팅 팀의 추측이 아닌, 데이터가 말해주는 성장의 경로를 구축하는 것입니다.

Notion의 사례처럼, 당신의 기업도 초기 직감에서 시작해 체계적인 실험을 통해 지속 가능한 성장 엔진을 구축할 수 있습니다. 위그로스와 함께라면, 매 분기마다 검증되고 개선된 전략으로 확실한 성과를 만들어 나갈 수 있습니다. 2026년의 성장 경쟁에서 앞서가는 것은 더 큰 예산이 아닙니다. 더 빠른 검증 속도와 정확한 데이터 기반 의사결정입니다. 위그로스와 함께 시작해 보세요!

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