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title: "Assumption Mapping Matrix"
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# [[Assumption Mapping Matrix]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
비즈니스 모델의 근간이 되는 보이지 않는 가설들을 '전략적 중요도'와 '증거의 충분성'을 기준으로 시각화하여, 제품의 성패를 가를 치명적 위험 요소를 식별하고 실험의 우선순위를 결정하는 도구이다. [1, 2]

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
- **이축 분석 구조 (Two-Axis Analysis):** 수직축은 '중요도(전략적 가치)'를, 수평축은 '불확실성/증거 수준'을 나타내어 가설의 위치를 결정한다. [3-5]
- **전술적 사분면 (Tactical Quadrants):** 매트릭스상의 위치에 따라 Plan(계획), Experiment(실험), Defer(보류), Discover(발견)의 네 가지 관리 전략으로 분류한다. [5, 6]
- **D.V.F. 차원 통합:** 가설을 바람직함(Desirability), 실현 가능성(Feasibility), 수익성(Viability) 관점에서 평가하고 시각화한다. [7-9]
- **협업적 우선순위 결정:** 이해관계자들이 모여 가설에 대한 서로 다른 인식을 맞추고, '무엇을 먼저 검증할 것인가'에 대한 팀의 합의를 이끌어낸다. [10, 11]

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
- **지그재그 우선순위 휴리스틱:** 2x2 매트릭스에서 자원을 배분할 때 Critical(1) → High(2) → Medium(4) → Low(3) 순서로 추적 및 관리하는 패턴을 따른다. [12]
- **색상 코딩 표준:** 시각적 식별을 위해 주황색(바람직함), 파란색(실현 가능성), 녹색(수익성) 포스트잇을 활용하여 가설의 성격을 구분한다. [9]
- **치명적 질문 필터:** "이 가설이 틀렸을 때 사업 전체가 실패하는가?"라는 질문을 통해 최우선 순위인 'Leap-of-faith' 가설을 선별한다. [13-15]

## 📖 세부 내용 (Details)
### 매트릭스 구성 및 영역 정의
가설 매핑 매트릭스는 David Bland에 의해 대중화되었으며, 가설을 다음 네 영역으로 구분한다. [2]
- **실험 영역 (Experiment - 우상단):** 중요도가 매우 높지만 입증할 증거가 거의 없는 영역이다. 비즈니스의 가장 큰 위험 요소이며, MVP나 실험을 통해 즉시 검증해야 하는 '신념의 도약' 가설들이 위치한다. [5, 6, 16]
- **계획 영역 (Plan - 좌상단):** 중요도가 높고 이미 충분한 증거(사실)가 있는 영역이다. 즉각적인 테스트는 필요 없으나, 팀 간의 정렬을 위해 제품 로드맵 및 백로그에서 지속적으로 논의되어야 한다. [5, 16, 17]
- **발견 영역 (Discover - 우하단):** 현재는 중요도가 낮아 보이지만 모르는 것이 많은 영역이다. 제품 확장 시 숨겨진 기회나 위험이 있을 수 있으므로 사용자 인터뷰 등 정성적 연구를 통해 탐색한다. [5, 6, 16]
- **보류 영역 (Defer - 좌항단):** 중요도와 불확실성이 모두 낮은 영역이다. 쉽게 해결할 수 있어 보이지만 전략적 가치가 낮아 자원 낭비를 방지하기 위해 작업을 뒤로 미루거나 무시한다. [5, 16, 18]

### 실행 프로세스
1. **가설 도출:** 이해관계자들이 모여 비즈니스 모델 캔버스 등을 기반으로 20~30개의 가설을 포스트잇에 작성한다. [11, 15]
2. **범주화:** 각 가설을 Desirability, Feasibility, Viability로 분류하고 지정된 색상 코드를 부여한다. [9]
3. **매핑:** "이것이 우리 사업에 얼마나 중요한가?"와 "우리가 가진 증거가 얼마나 확실한가?"를 기준으로 토론하며 매트릭스에 배치한다. [1, 9]
4. **실험 설계:** 우상단(Experiment)에 위치한 가설 중 리스크 점수($Risk = Probability \times Impact$)가 가장 높은 항목을 우선적으로 선정하여 실험을 설계한다. [19, 20]

### 전략적 이점
가설 매핑은 제품 매니저가 '큰 소리를 내는 이해관계자'의 의견이 아닌 '검증된 데이터'를 기반으로 의사결정을 내리게 돕는다. [21] 또한, 포용적 설계(Inclusive Design) 시 팀이 가진 기저 편향을 드러내어 잘못된 설계 방향을 사전에 차단하는 역할을 한다. [22]

## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
- **축 명칭의 변형:** 일부 소스에서는 수평축을 'Known/Unknown'으로 표기하고 [3], 다른 소스에서는 'Evidence/Certainty'로 표기하지만 [5], 두 가지 모두 '가설을 뒷받침하는 데이터의 객관적 존재 여부'를 측정한다는 점에서 실질적 의미는 동일하다.
- **분류 체계의 확장:** 기본적인 4분면 외에 '리스크 영향도 등급(1~5단계)'을 세분화하여 각 등급별로 'Passively Monitor'부터 'Freeze Scaling'까지의 구체적인 거버넌스 행동 지침을 결합하기도 한다. [23]

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
- **Getup (이커머스 브랜드):** 정장 온라인 쇼핑 앱 개발 프로젝트에서 가설 매핑을 사용하여 '전문 스타일리스트 추천' 기능이 '날씨 기반 코디'보다 사용자 가치(4/5 vs 2/5)가 높음을 식별하고 개발 우선순위를 조정함. [24-26]
- **Lokalise:** 쇼피파이 번역 앱의 초기 채택(Early Adoption)을 유도하기 위해 가설 매핑을 통한 바람직함/실현가능성/수익성 테스트를 진행함. [27]
- **Back Market:** 고객 케어를 위한 라이브 채팅 MVP 런칭 전, 핵심 가설을 매핑하여 검증 우선순위를 설정함. [27]
- **PSPO II 자격 시험:** 전문 스크럼 제품 소유자 자격 시험에서 제품 백로그 아이템을 확정하기 전, 가장 저렴하고 가치 있는 실험을 찾는 핵심 방법론으로 다루어짐. [28, 29]

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual (실제 기업들의 전략 수립 및 자격 시험 표준으로 활용되는 것이 소스에서 확인됨)
- **출처 신뢰도:** B (David Bland의 방법론 및 전문 제품 관리 프레임워크 기반)
- **중복 검사 결과:** 신규 생성 (New discovery)

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-06-12: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine.