플러스마이너스제로(주)는 2024년 UGRP(학부생 공동 연구 프로젝트) 연구팀에서 출발하여 실제 법인 설립 및 창업으로 이어진 스타트업입니다.

저는 이 팀에서 대표직을 맡아 사업의 전반적인 기획과 운영, 그리고 조직 관리를 총괄했습니다. 특히 직관에 의존하기보다는 데이터 기반의 의사결정을 내리기 위해 다양한 설문조사와 심층 인터뷰, 유저 리서치를 기획하고 수행하여 데이터를 수집 및 분석하는 업무에 집중했습니다.

XR 업무 솔루션

Problem

2024년 저희 팀이 수행한 UGRP 연구의 핵심 주제는 XR(확장현실) 환경에서의 UI 구성에 따른 사용자 반응의 변화를 분석하는 것이었습니다.

2023년 말 Apple이 Vision Pro를 공개함에 따라, 저희 팀은 XR 기술이 단순한 엔터테인먼트 영역을 넘어 다양한 업무 환경으로 확장되고 있다는 흐름을 포착했습니다. 이에 따라 기존의 평면적인 2D 디스플레이 환경이 아닌, 공간감을 가진 3D 환경에서는 업무용 UI가 어떤 차별점을 가져야 하는지에 대해 의문을 품고 프로젝트를 시작했습니다.

Solution

저희 팀은 연구를 위해 Apple Vision Pro 환경에서 구동되는 업무용 브라우저를 직접 기획하고 개발했습니다.

이 솔루션의 핵심 기능은 XR 디스플레이 상의 작업 윈도우를 3개의 레이어(Layer)로 구성하는 것이었습니다. 이를 통해 사용자는 단일 작업창 내에서도 각 레이어별로 서로 다른 깊이(Depth)감을 느끼며 각각의 중요도에 따른 정보를 직관적으로 구분하여 확인할 수 있도록 구현했습니다.

이러한 기술적 시도와 아이템의 가능성을 높게 평가해 주신 지도 교수님의 추천으로 해당 아이템을 기반으로 정부지원사업에 지원하였고, 최종 선정되어 총 7,000만 원의 사업화 자금을 지원받으며 본격적인 창업의 길로 들어섰습니다.

Data Analysis

저희는 개발된 소프트웨어의 효용성을 검증하기 위해 체계적인 데이터 분석 프로세스를 구축했습니다.

• 정량적 데이터 수집

유저 테스트 단계에서 모든 참가자에게 실험 전후로 상세 문항으로 구성된 설문지를 작성하게 하여 사용자의 기대치와 실제 만족도 변화를 측정했습니다. 또한 구글 루커 스튜디오(Google Looker Studio)를 활용하여 수집된 설문 데이터를 시각화하고 상세히 분석했습니다.

• 행동 데이터 분석

모든 유저 테스트 과정을 녹화하여 아카이빙 하였고, 영상 분석을 통해 각 유저의 시선 처리, 손동작 등 모든 행동 패턴을 데이터 로그로 기록했습니다. 이를 통해 특정 행동과 실험 결과 간의 인과관계 및 상관관계를 도출했습니다.

• 정성적 데이터 분석

테스트 종료 후 모든 참여자와 30분 이상의 심층 인터뷰를 진행하여 단순 수치로는 파악할 수 없는 구체적인 반응을 수집했습니다. 인터뷰 내용은 모두 텍스트 대본으로 변환하여 주요 키워드를 추출하고, 유저 간의 공통된 경향성과 인사이트를 도출하는 데 활용했습니다.

최종적으로 유저 인터뷰, 설문 결과, 실험 로그 분석 데이터를 종합하여 유저를 유형화하였고, 특정 행동 패턴을 보인 유저가 최종 결과에서 어떤 만족도를 나타내는지에 대한 명확한 상관관계를 파악할 수 있었습니다.

Result

하지만 2024년 하반기를 기점으로 XR 하드웨어 시장의 성장세가 예상보다 둔화되었고, 초기 아이템의 사업적 방향성에 대한 불확실성이 커졌습니다. 이에 저희 팀은 냉정한 시장 분석을 통해 2024년 말을 기점으로 기존 아이템을 과감히 정리하고 새로운 비즈니스 모델로 피벗(Pivot)을 결정했습니다.

경력보유 여성 취업 지원 플랫폼

XR 솔루션 이후 저희 팀이 새롭게 방향을 잡아 준비한 서비스는 경력보유 여성분들이 유연근무제 혹은 완전 비대면 근무 형태로 경제 활동에 복귀할 수 있도록 돕는 취업 지원 플랫폼입니다.

Problem

출산과 육아 등 가정적인 사유로 휴직을 하게 된 경력보유 여성분들은 다시 업무 현장으로 복귀하는 데 큰 어려움을 겪고 있습니다. 이들 중 대다수는 배우자의 직장에 따른 거주지 문제나 자녀 양육 문제로 인해, 물리적인 출근이 필수적인 기존의 9 to 6 풀타임 근무 형태에 현실적인 부담을 느끼고 있었습니다.

반면, 지방에 소재한 중소규모 기업들은 지역 내 청년 인구 감소와 인프라 부족으로 인해 만성적인 인력난을 겪고 있는 불균형이 존재했습니다.

Solution

저희 팀은 이 두 가지 문제를 연결하여 해결하고자 했습니다. 지방 소재 기업들의 인재 채용 난관을 해소하기 위해, 고숙련 전문성을 보유하고 있음에도 물리적 제약으로 일하지 못하는 경력보유 여성분들을 비대면 근무 또는 유연근무제 형태로 매칭해 주는 플랫폼을 기획했습니다.

Data Analysis

이전 경험을 살려 이번 아이템 역시 철저한 데이터 기반의 검증 과정을 거쳤습니다.

• 설문조사 설계 및 진행

실제 타겟 유저가 모여 있는 지역 맘카페 등을 통해 수많은 경력보유 여성을 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 이때 데이터의 편향을 방지하기 위해 문항을 매우 세밀하게 설정하고 논리적으로 배치하여 신뢰도를 높였습니다.

• 전수 전화 인터뷰

단순한 온라인 설문에 그치지 않고, 연락처를 남겨주신 설문 참여자 전원에게 전화를 걸어 심층 인터뷰를 시도했습니다. 응답해 주신 분들을 대상으로 진행한 전화 인터뷰에서는 각자가 처한 상황과 고민, 그리고 현실적인 장벽에 대해 깊이 있는 대화를 나누었습니다.

• 인사이트 도출

인터뷰 결과, 대부분의 경력보유 여성분들은 재취업을 희망하고 있었으나, 실제 적극적으로 구직 활동을 하는 비율은 극히 드물다는 사실을 발견했습니다. 그 원인을 분석해 본 결과, 단순한 일자리 부족보다는 오랜 공백으로 인한 업무 적응의 두려움, 그리고 육아 병행으로 인해 취업 후 다시 퇴사해야 할지도 모른다는 상황적 불안감이 주된 원인임을 파악할 수 있었습니다.

Insight

위의 두 가지 창업 아이템을 기획하고 검증하는 과정에서 저는 데이터 기반 의사결정이 얼마나 중요한지 절실히 깨달았습니다.

사용자들은 제가 책상 앞에서 상상했던 것보다 훨씬 넓고 다양한 스펙트럼을 가지고 있으며, 각기 다른 행동 양식과 결과를 보여주었습니다.

하지만 놀랍게도 그 방대하고 무질서해 보이는 데이터 속에서도 일정한 패턴을 발견할 수 있었고, 겉으로 보이는 현상 이면에 있는 문제의 본질을 깊이 파고들다 보면 결국 하나의 공통된 핵심 문제로 귀결된다는 사실을 배울 수 있었습니다.