2. 문제정의: 진짜 문제를 정의하는 방법

<키워드>
문제정의
5 whys
Logic Tree
Impact vs Effort matrix

 

오늘은 PM이 문제를 어떻게 해결하는가에 대하여 저번에 다룬 1. 목표수립을 잘 하는 법에 이어서 2. 문제 정의를 잘하는 법,

다시 말하면 '진짜 문제'를 정의하는 방법에 대해서 배웠다. 

 

이게 처음에 무슨 말인가 싶었는데 표면적으로 문제 현상을 발견하는 것과, 진짜 문제가 무엇인지 분석하는 것을 다르다는 걸 알게 되었다.

다음과 같은 과정을 거쳐 발견한 문제가 '진짜 문제'이다.

 

문제를 정의하는 방법은, 크게 3단계를 거친다.

1) 문제 현상 발견

2) 문제 정의

3) 핵심 문제 정의

 

각 단계는 구체적으로 어떻게 수행되는지,

그리고 이 과정을 좀 더 체계적으로 수행하기 위한 2가지 프레임워크에 대해 알아보고,

결국 문제 정의 과정의 핵심이 무엇인지 정리해보고자 한다. 

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1️⃣  문제 현상 발견

가장 첫번째는 1단계에서 수립한 목표의 달성을 방해하는 요소들을 탐색하는 것이다. 

문제 현상은 정성적 데이터, 정량적 데이터, 경쟁사 분석 등을 통해 발견할 수 있다.

문제현상을 발견하기 위해 사용될 수 있는 데이터는 아래와 같이 정리할 수 있다. 

방법	설명
사용자 피드백 수집	설문조사, 인터뷰, VOC 분석을 통해 사용자들이 겪는 문제를 수집
유저 테스트	실제 사용자가 서비스를 사용하는 모습을 관찰하여 문제를 발견
유관 부서 인터뷰	고객을 자주 만나는 세일즈 팀원, UX 디자이너 등과의 인터뷰를 통해 문제 발견
데이터 분석	비정상적인 패턴이나 예기치 않은 현상을 데이터 기반으로 발견
경쟁사 분석	경쟁사의 서비스 분석을 통해 자사 서비스의 문제점이나 개선점을 발견

 

=>

이 때 중요한 것은, 문제 현상을 발견할 때 사용자 관점과 비즈니스 가치를 동시에 고려하는 것이다.

 

문제 현상이 발생함으로써 나타나는 영향과 결과를,

(1) 사용자 관점에서

(2) 비즈니스 관점에서 분석해본다.

 

그 영향과 결과를 고려했을 때 해결의 가치가 높다고 판단되는 문제 현상에 대해서 문제 정의단계로 들어간다.

 

2️⃣  문제 정의

이 단계에서는 앞서 발견한 문제 현상의 근본적인 원인을 찾아나간다.

예시)
- 문제 현상: 사용자가 특정 음식을 주문하고 싶지만, 원하는 메뉴를 찾는 데 시간이 오래 걸림
- 문제현상의 원인: 
  (1) 검색 결과 정확도 낮음
  (2) 카테고리 필터 부족 

 

-> 예시에서 볼 수 있듯이 "문제 현상이 결과적으로 나타나게 된 원인"을 찾는 것이 문제 정의의 핵심이라고 볼 수 있다.

 

이 '문제현상의 원인'을 찾는 방법에는 2가지 방식이 있다.

• 5 Whys: 글자 그대로 왜?를 5번 물으면서 (왜의 왜, 왜의 왜의 왜...) 근본적인 원인을 탐색하는 방법이다.
• 로직트리: 큰 문제를 여러 가지 세부적인 나무가지로 분리한 후, 이를 다시 해결할 수 있는 구체적인 질문이나 하위 항목으로 나누는 방식이다. (참고로 세부적인 브랜치로 분리할 때 mece하게 분류해야 한다.)

=> 두 방법 모두 문제를 좁혀나가며, 해결할 수 있는 구체적인 요소를 찾는다는 점에서 공통점이 있다.

 

3️⃣ 핵심 문제 정의 

문제 정의를 다한 후에는 어떤 문제를 해결할 것인지 정해야 한다.

대부분의 상황에서는 문제가 한 두개가 아닐 것이므로 각 문제들의 우선순위를 파악함으로써 중요한 문제부터 해결한다.

문제의 우선순위는 각 문제를 해결할 때 드는 cost 대비 기대효과를 기준으로 우선순위를 설정한다.

임팩트	노력	우선순위
높음	낮음	✅ Quick Win
높음	높음	Major Project
낮음	낮음	Fill-in
낮음	높음	Hard Slog

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깨달은 점 & 어려웠던 점

✅ ‘문제 정의’는 문제를 나열하는 게 아니라, 선택하는 일이다

예전에 했던 soop 문제 정의 실습을 다시 떠올려보니 나는 당시 문제를 많이 찾는 데 집중했었던 것 같다. 

하지만 오늘 배운 내용을 통해 깨달은 건,

진짜 중요한 건 "어떤 문제를 해결할지를 전략적으로 좁혀가는 과정"이라는 것.

문제를 정의한다는 건 결국 해결 가능한 지표를 선택하고,
그 지표를 통해 실제 개선이 가능한 방향으로 집중하는 일이었다.

 

✅ 사용자 가치와 비즈니스 가치를 동시에 고려하지 않으면, 문제는 끝도 없이 많아진다

이전에는 “이것도 문제 같고, 저것도 문제 같고…” 하면서
기준 없이 문제들을 무작정 모았는데,

지금 생각해보면 그건 정의가 아니라 수집에 가까웠다.

오늘 배운 핵심은,

1. 논리적으로 중요한 지표인가?
2. 비용 대비 기대 효과가 큰가?

이 두 가지 기준을 가지고 문제를 선별해야
한정된 자원 안에서 제품을 개선하는 실질적인 실행이 가능하다는 것.

 

✅ '왜?'를 깊이 묻지 않으면 근본 원인엔 도달할 수 없다

데이터로 드러나는 건 대부분 표면적인 현상이다.
근본적인 원인은 논리적으로 “왜?”를 반복하며 파고들어야 비로소 보인다.

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정리하면, 

문제 정의란

✔️ 수많은 가능성 중에서 진짜로 해결할 수 있는 핵심 하나를 논리적으로 좁혀가는 일이다.

✔️ 단순한 발견이 아니라, 사용자와 비즈니스 모두를 고려해 실행 가능한 방향으로 집중하는 전략적 선택의 과정이다.