[아마존의 사례로 보는 OKR과 지표 설정] OKR은 어려운게 맞다: OKR을 정확하게 잡기 위해서는 프로덕트를 여러가지 방식으로 살펴보아서 오브젝티브가 달성되기 위해서 연관관계를 가지고 있는 지표를 찾아낼 수 있어야 합니다. (중략) 지표의 함정: 첫 번째 문제는 이러한 메트릭이 결과론적인 것으로 직접 통제가 불가능한 경우가 많다는 점입니다. '주문 전환율'에는 고객의 금전상황이나 취향, 상품의 설명, 할인의 유무 등 너무나 많은 영향을 받는 요소가 있는 것이죠. 두 번째 문제는 OKR의 오브젝티브는 추상적이기 때문에 실제 프로덕트에서 수치적으로 바로 설명하기가 어렵다는 점입니다. 그래서 여기에서 '행동 가설'이 필요합니다. 행동 가설이 있다면, 최종 결과가 되는 메트릭을 움직일 수 있는 '원인'들을 정리하고 이에 대한 대체 지표를 세울 수 있게 되죠. 바로 input metric 또는 leaver metrics입니다. 아마존의 OKR 설정 사례: 예를 들어 아마존의 비전은 '사람들이 살 것 같은 모든 물건을 아마존에서 판매한다'는 비전을 가지고 있는데요. 여기서 '살 것 같은 물건'은 실제 매출로 이어져야 합니다. 때문에 최종적인 KPI는 주문 건수나 매출이 발생한 상품이 많아져야 한다는 것인데요. 실제로 이 조건에는 너무나 많은 변수가 있기에 컨트롤 가능한 메트릭인 '상품의 다양성', '최저가 상품의 비율'과 같은 것으로 조정했다고 이야기합니다. 그리고 한 걸음 더 나아가서 '상품의 다양성'을 더 목표화 할 수 있도록 더 구체적인 목표 지표를 만드는데요. '제품 재고가 있고 '2일 배송'이 바로 가능한 상세 페이지의 조회 비율'을 최종적인 목표 지표로 만들게 된 것이죠. (중략) 진짜 OKR을 한다는 것은: 프로덕트 팀의 플래닝은 바로 이러한 방식을 추상적인 가치를 이야기하는 오브젝티브에서 고민끝내 컨트롤이 가능한 구체적인 KR을 정리하고 그 KR을 달성할 수 있는 프로젝트 리스트를 기간에 맞게 제안하는 과정입니다.