Ellen Cowan(03:04):
처음에 함께 일하기 시작했을 때 우리는 Amazon의 혁신 문화에 대해 조금 소개했고, 조직의 목표보다는 고객에 대해 더 많이 생각하면서 고객이 원하거나 필요로 하는 것을 기준으로 문제를 재구성하는 거꾸로 일하기 메커니즘을 살펴보았습니다. 그런 다음 우리는 이런 고객을 위해 해결해야 할 가장 중요한 문제를 정의하고, 솔루션을 빠르게 구현하기 위해 매우 구체적인 것부터 고안한 다음 테스트와 반복 작업을 거칩니다. 100만 명까지 확장한다는 목표를 바꾸는 과정은 어땠나요?
Eric Rice(03:42):
거꾸로 일하면서 프로그램을 확장하는 방법을 완전히 다시 생각하게 되었어요. 우리는 수년 동안 모두를 위해 노력했지만 더 크게 빌드할 수는 없었어요. 더 스마트하게 빌드해야 했어요. 그래서 거꾸로 일하기를 통해 여러 페르소나를 찾아냈죠. 감정과 가족과 직업이 있는 사람들과 페르소나를 완성시켜 주는 모든 것들을 떠올렸어요. 그런 다음 이들의 공통점이 무엇인지 살펴보았습니다. 그리고 이들이 직장에서 힘겹게 버티고 있고 소통에 어려움을 겪고 있으며 신뢰 문제로 힘들어 한다는 사실을 알게 되었어요. 또한 팬데믹에서 벗어나면서 하이브리드가 대세가 되었죠.
Matt Kaplan(04:18):
우리는 팬데믹이 한창일 때 바로 이 작업에 뛰어들었습니다. 그러니까 저희 조직으로서는 처음으로 가상 플랫폼을 사용한 기회였어요. Zoom 워크숍을 했고 Teams를 통해 교육을 진행했습니다. 처음으로 사람들과 함께하거나 사람들을 만나서 인사하는 과정 없이 진행한 것이지요. 정말 색다른 경험이었는데, 항상 좋았던 것은 아니었어요. 이것이 거꾸로 일하기를 시작할 때 정말 도움이 된 것 같아요. 그러니까, 안전지대를 넓히는 시작점으로 봐야겠다는 생각이 든 거예요. 특히 디지털을 처음 도입한 지점에서 말이죠.
Ellen Cowan(05:32):
여러 가지 잠재적인 솔루션을 살펴봤는데, 문제가 무엇인지 알게 되었을 때 어떤 것을 빌드하면 좋을지를 어떻게 결정하나요?
Eric Rice(05:44):
거꾸로 일하기는 우리가 서비스를 제공하려는 고객을 정의하는 데 정말 도움이 되었습니다. 그런 다음 우리는 그 아이디어를 다양한 친구, 회사, 파트너에게 전달하고 의견을 물었습니다. 그렇게 해서 얻은 것을 살펴보고, 숙고하고, 반복 작업을 하고, 그 세그먼트에 맞게 출시하기에 가장 좋은 제품이 무엇인지 조정하는 과정을 거쳤죠.
Ellen Cowan(06:03):
그래서 어떻게 되었나요?
Matt Kaplan(06:54):
실제로 우리가 정말 편안함을 느꼈던 무언가를 만들었어요. 사람들을 하나로 모으고 사람들이 서로 연결되도록 도와주는 아날로그 게임이었죠. 그 게임을 정말 좋아했던 만큼, 개발 과정을 거치면서 이런 생각이 들었습니다. '보드 게임 100만 개를 팔 수 있을까? 누가 보드 게임 100만 개를 팔까?'
Ellen Cowan(07:19):
어떻게 하면 규모에서 벗어날 수 있을까요? 우리는 사람들이 좋아하는 것을 만들었어요. 모두가 앉아서 이걸 하면 기분이 좋아지죠. 그럼 이것을 어떻게 직장에 도입할 수 있을까요? 이것을 100만 명까지 확장할 수 있을까요? 어떤 과정을 거쳐야 할까요?
Eric Rice(07:37):
아날로그 게임의 좋은 점 중 하나는 전달 방식의 핵심을 파악하는 데 큰 도움이 되었다는 것입니다. 우리는 사람들에게 부탁하거나 공간을 주면서 창의력을 발휘하거나 이야기를 들려달라고 했습니다. 그건 마치 아날로그 게임처럼 작동했습니다. 그래서 디지털 게임으로 전환하기로 결정했을 때 과거처럼 기술에 접근하는 것을 두려워하지 않았다고 생각합니다.
Matt Kaplan(07:57):
깨달음의 순간도 있었어요. 당신이 우리 직원들 20명과 함께 테이블에 둘러앉아 게임을 하고 있을 때였죠. 우리 모두 서로를 바라봤는데 Sanju가 이렇게 말했던 것 같아요. "음, 먼저 디지털 작업을 해보는 건 어때요?" 괜찮은 아이디어처럼 들렸습니다. 하지만 우리는 평생 디지털 작업을 해본 적이 없었어요. 다음 두 시간 동안 머리를 짜내서 어떻게 아날로그 게임을 가져와서 디지털 제품으로 변환할지 화이트보드에 썼습니다. 재밌었어요. 결국 이 제품을 시범 운영 제품으로 선택했습니다. 그리고 바로 거기서부터 MLP를 빌드하기 시작했죠.