MVP에 접근하는 새로운 틀: 엔트로피(Entropy)

이번 글은 MVP의 중요성을 제차 언급하기보다, 엔트로피 관점에서 MVP를 다시 정의하고, 스타트업이 MVP개발에 활용할 수 있는 <높은 엔트로피에 대응하는 MVP 개발전략 체크리스트>를 공유하고자 한다. 지금 혁신 아이디어가 떠올라 검증해야 하는 초기 스타트업 창업자, 신사업을 설계하고 있는 팀, 그리고 시장에서 PMF(Product-Market Fit)을 찾기 위해 실험 중인 팀들에게 도움을 주고자 한다.

최근 국내 대기업 사내벤처 팀들과 함께 MVP(Minimum Viable Product, 최소존속제품) 개발과 시장적합성(Market-Fit) 검증 컨설팅을 진행하면서 한 가지 공통된 장면을 반복해서 목격했다. 팀은 누구보다 열정적이고, 아이디어는 충분히 매력적이었다.

그러나 팀들은 정작 가장 중요한 질문들 앞에서는 멈춰 섰다.

“이 사업의 불확실성은 정확히 무엇인가?”

“우리는 지금 무엇을 모르고 있는가?”

“그리고 그 불확실성을 어떻게 줄일 것인가?”

대분분의 팀들이 최소존속기능이라는 개념 탓에 기능을 ‘줄이는 것’에 집중했지만, 정작 무엇이 가장 불확실한지 알지 못한 채 MVP를 고도화하고 있었다. 아직도 가설 수립에 충분한 정보조차 없는 상태였다. 나는 이들과 함께 MVP 제작과 시장검증 방향을 찾기 위해 엔트로피 개념으로 접근하기 시작했다.

스타트업이 혁신의 대상은

엔트로피가 아주 높은 상태여야 한다.

스타트업이 혁신을 추구한다면, 그 혁신은 본질적으로 ‘엔트로피가 아주 높은 상태’임은 자명하다. 엔트로피는 어떤 상태의 불확실성과 그로 인해 발생되는, 또는 알아야 하는 정보의 크기와 그 변화양상을 의미한다. 때문에 엔트로피가 높은 시장에서의 혁신 가능성의 확률이 낮고, 결과를 예측하기 어려울수록 우리는 더 많은 정보를 얻게 되고, 그만큼 엔트로피는 높아진다. 즉 불확성(변수)이 높은 신사업모델은 엔트로피가 높은 시장이다.

요약 : 확률이 낮을수록, 어떤 정보일지는 불확실하게 되고, 우리는 이때 '정보가 많다', '엔트로피가 높다'라고 표현한다. 

정보 이론의 기본은 어떤 사람이 정보를 더 많이 알수록 새롭게 알 수 있는 정보는 적어진다는 것이다. 어떤 사건의 확률이 매우 높다고 가정하자. 우리는 그 사건이 발생해도 별로 놀라지 않는다. 즉, 이 사건은 적은 정보를 제공한다. 반대로, 만약 사건이 불확실하다면, 그 사건이 일어났을 때 훨씬 유용한 정보를 제공한다. 그러므로, 정보량(information content)은 확률에 반비례한다. 

어떤 결과값의 발생 가능도가 작아질수록 그 정보량은 커지고, 더 자주 발생할수록 그 정보량은 작아진다. 그러므로 엔트로피는 '어떤 상태에서의 불확실성', 또는 이와 동등한 의미로 '평균 정보량'을 의미한다. 

* 출처: 위키디피아, 정보 엔트로피

https://researchoutreach.org/

스타트업의 초기 시장검증 단계 역시 그렇다. 고객이 누구인지, 정말 돈을 지불할지, 우리가 정의한 문제가 진짜 문제인지조차 불확실하다. 가능성의 경우의 수는 많고, 각 가설의 확률은 낮다. 즉, 엔트로피가 매우 높은 상태다. 그래서 창업은 본질적으로 ‘정보를 수집하는 과정’이다.

신사업모델의 검증을 위한 MVP가 갖는 불확실성은 리스크가 아니라,

아직 확인하지 않은 확률(가능성)에 가깝다. 

때문에 아이디어를 믿기보다 데이터를 더 많이 수집해야 하는 이유다. 동전 던지기보다 주사위 던지기가 더 높은 엔트로피를 갖는 이유도, 가능한 경우의 수가 더 많기 때문이다. 그만큼 엔트로피가 높은 혁신의 상태에서의 성공 확률은 낮다는 것이다.

불확실성은 위험이 아니라, 아직 확인하지 않은 가능성이다. 

그리고 엔트로피가 높은 상태는 두려움의 대상이 아니라, 

가장 가치 있는 정보를 품고 있는 공간이다.

MVP가 확률(경우의 수)을 조정하는

실험이어야 하는 이유.

MVP는 단순한 축소판 제품이 아니다. 그것은 엔트로피를 낮추는 실험 장치다. 불확실한 가설을 시장에 던져보고, 고객의 반응이라는 데이터를 통해 확률을 재조정하는 과정이다. 각각의 실험은 확률을 업데이트하고, 무작위성을 구조로 바꾼다.

엔트로피가 높은 시장에서는 전략보다 실험이 먼저다.

아이디어를 믿기보다 데이터를 수집해야 한다.

그리고 MVP는 그 정보를 획득하는 가장 경제적인 방법이어야 한다.

“우리 아이템이 없으면 고객은 왜 불편한가?”라는 질문은 결국 가장 정보량이 큰 질문이다. 만약 고객이 아무 반응을 보이지 않는다면, 우리는 큰 정보를 얻는다. 그 가설의 확률이 낮다는 명확한 신호이기 때문이다.

이번 사내벤처 MVP 설계 프로젝트에서 강조했듯이, “돈을 지불하는 고객 발견”이 유일한 성공 조건이다. 이는 감이 아니라 확률의 문제다. 지불은 가장 강력한 정보 신호다. 말이 아니라 행동으로 확인되는 데이터이기 때문이다. 초기 인터뷰, 랜딩페이지 테스트, 베타 출시, 실제 결제 전환율 같은 지표들은 모두 엔트로피를 줄이는 장치들이다.

높은 엔트로피 시장 = 가능한 경우의 수가 많고, 기대 결과(혁신)의 확률이 낮은 상태.

MVP의 목적 = 가장 큰 확률 분산을 줄여서 점점 예상가능한 상태로 만드는 것.

결국 스타트업의 '혁신'의 본질은 높은 엔트로피 상태에서 출발해, 증거(정보) 기반 의사결정으로 질서를 만들어 가능성의 확률을 높이는 과정이다. 리스크는 흔히 피해야 할 것으로 여겨지지만, 스타트업에서 리스크는 ‘정보가 아직 부족한 상태’의 다른 이름이다. 불확실성이 크다는 것은, 아직 경우의 수를 줄일 정보량을 충분히 확보하지 못했다는 뜻이다. 모든 것을 아는 순간은 오지 않는다. 다만, 충분히 알게 되는 순간은 온다. MVP는 그 지점까지 가기 위한 가장 경제적인 정보 수집 도구다. MVP를 통해 반복적으로 실험하고, CAC, 리텐션, 실제 발화 횟수와 같은 핵심 지표를 확인하는 이유도 여기에 있다.

이제, 엔트로피를 낮추는 MVP 체크리스트로 들어가 보자.

엔트로피를 낮추는 MVP 체크리스트 10

엔트로피를 낮추는가?

정보를 실제로 얻고 있는가?

확률을 조정하고 있는가?

1) 현재 우리 사업의 

‘최대 엔트로피 영역’은 어디인가?

다음 중 어디가 가장 불확실한가?

• 고객 존재 여부

• 문제의 심각도

• 대안 대비 차별성

• 지불 의사

• 반복 사용 가능성

--> 가장 확률 분산이 큰 변수부터 검증해야 한다.

2) 핵심 가설은 ‘확률 문장’으로 

정의되어 있는가?

가설은 감이 아니라 확률 명제다.

“고객이 좋아할 것 같다”가 아니라,

“타깃 A 중 최소 15%는 첫 달 2만 원을 지불한다”로 확률의 문장으로 정의한다.

3) 이번 MVP는 

‘가장 정보량이 큰 질문’을 다루고 있는가?

정보량은 확률에 반비례한다. 이미 확실한 기능을 검증하는 것은 정보량이 낮다.

예:

• 버튼 색상 테스트 (X)

• 실제 결제 전환 테스트 (O)

--> 놀라움이 큰 질문일 수록 요구되는 정보량은 많다.

4) 지표는 

‘확률 업데이트’가 가능한 구조인가?

MVP 결과는 다음 중 하나여야 한다.

• 가설 확률 상승

• 가설 확률 하락

• 가설 폐기

--> 지표가 애매하면 엔트로피는 줄지 않는다.

5) ‘행동 데이터’ 중심으로 

설계되었는가?

엔트로피 감소는 행동으로만 가능하다.

• 실제 결제

• 예약금

• 계약 의향서

• 반복 로그인

• 실제 사용 시간

--> 고객의 말은 정보량이 낮다. 행동은 정보량이 높다.

6) 실험 단위는 

충분히 작고 빠른가?

높은 엔트로피 상태에서 장기 개발은 위험하다.

• 2~4주 내 검증 가능한가?

• 노코드/수기 운영으로 대체 가능한가?

--> MVP는 학습 속도 최적화 장치다.

7) ‘지불하지 않는 이유’ 데이터를 

구조화하고 있는가?

거절은 높은 엔트로피 정보다.

• 왜 지금 안 사는가?

• 대안은 무엇인가?

• urgency가 부족한가?

• 가격 저항인가?

--> 거절 패턴은 확률 구조를 보여준다.

8) 고객군이 점점 좁혀지고 있는가?

엔트로피 감소의 신호: ICP는 선명해지고 있는가?

• 고객 정의가 구체화

• 메시지가 단순화

• 전환율 상승

--> 고객의 범위가 넓어질수록 엔트로피는 증가한다.

9) 실험(MVP) 결과가 

사업의 전략을 바꿔가고 있는가?

결과가 나와도 방향이 바뀌지 않는다면 그건 실험이 아니다.

• Pivot?

• Narrow?

• 가격 조정?

• 타깃 수정?

--> 확률이 변하면 전략도 변해야 한다.

10) 우리의 MVP는 

‘제품 완성’을 목표로 하고 있는가, 

‘확률을 설계’하고 있는가?

MVP는 작은 완성품이 되면 안 된다. 그 목적은 확률을 설계하는 것이다.

엔트로피가 낮아질수록:

• CAC 예측 가능

• LTV 예측 가능

• 리텐션 예측 가능

--> MVP목적은 시장 반응 확률을 점점 예측 가능한 상태로 만드는 것.

한 줄 정리>>

MVP는 제품 개발 프로세스가 아니라, 불확실성을 수치화하고 확률을 재설계하는 과정이다.

끝.