프로필에 없는 경험을 흔적으로 찾아가는 방법

지난 글에서는 맡길 일에서 출발해 필요한 경험을 정의하는 일이 어떤 문제를 해결하는지 확인했습니다. 이제 그 다음 단계로 그 경험을 가진 사람을 어떻게 찾아갈지 알아볼게요.

이번에도 PM을 찾아봅시다. 이번엔 일본 사용자 대상 B2C 서비스의 0 → 1 출시부터 초기 운영까지 담당할 PM이 필요하다고 해볼게요. 프로필에서 '일본 서비스 출시', '일본 B2C 서비스 PM' 같은 키워드를 검색합니다. 비슷한 후보들만 나오네요. 'Japan'같은 키워드를 추가해 다시 찾아봐도 결과가 크게 달라지지 않습니다.

이런 경험을 가진 사람이 정말 드문 걸까요? 그럴 수도 있습니다. 다이렉트 소싱은 대부분 쉽게 찾기 어려운 경험을 가진 사람을 발견하기 위해 진행하니까요. 하지만 아직 확인하지 않은 가능성이 있습니다. 바로 '그 경험이 우리가 검색한 키워드로 적혀 있지 않을' 가능성이죠.

프로필에는 단순히 맡았던 제품 이름만 적혀 있을 수 있습니다. 재직했던 회사와 직함만 있고 자세한 업무는 비어 있을 수도 있고요. 우리가 궁금해하는 경험과 후보자가 중요하다고 생각해 적어둔 경력이 다른 경우도 많습니다. (한국인이 한국 서비스만 운영하는 한국 기업에서만 일해왔다면 한국어 네이티브임을 프로필에 명시하지 않을 테니까요.)

필요한 경험이 검색한 키워드로 적혀 있지 않을 수 있어요

우리가 찾는 경험이 우리가 검색한 키워드로 적혀 있을 의무가 없음을 다시 한 번 생각하며, 검색어 대신 그 경험을 할 만한 일을 고민해 봅시다.

쉽게 생각해 보자고요. 일본 서비스 운영 경험이 필요하다면? 일본 사용자를 대상으로 서비스를 제공하는 회사와 제품을 찾아볼 수 있을 것 같아요. 국내에는 잘 알려지지 않았지만 일본에서 운영되는 제품이 많을 겁니다. 여러 제품을 가진 회사 중 특정 제품만 일본에 진출했을 수도 있고요. 회사의 서비스 출시 소식, 제품 소개, 구성원의 발표 자료에 이런 사실이 남아 있을 수 있습니다.

AI를 활용하기 딱 좋은 순간입니다. 이렇게 요청해볼 수 있겠어요.

그러면 AI가 제안한 회사와 서비스명이 다음 탐색의 출발점이 됩니다. 하지만 제안받은 정보를 그대로 쓰기 전에 첨부된 공개 자료를 살펴보는 것을 잊지 마세요. 일본 진출 계획을 발표한 것인지, 실제로 제품을 운영 중인 것인지에 따라 찾아볼 이유가 달라지고 출시 준비 경험이 중요한지, 이미 출시한 지 오래된 서비스를 운영한 경험이 중요한지에 따라 사용할 단서도 달라질 거니까요. 후보자에게 필요한 경험을 먼저 합의해 두면 이런 차이를 곧바로 판단할 수 있습니다.

제품 이름 하나가 새로운 후보로 이어질 수 있어요

AI가 찾아온 자료에 일본향 서비스의 출시 소식을 알린 D사의 공식 블로그 포스트가 있습니다. 서비스 이름은 'DD'라고 하네요. 이 회사가 일본 사업을 진행하는 줄 몰랐는데 제품 소개를 보니 반년 전까지 일본 사용자 대상의 서비스를 운영 중이었습니다.

이제 '일본 서비스 출시 경험이 있는 PM'에 더해 'DD라는 제품 출시를 맡았던 사람'을 찾아볼 수 있습니다. 제품명과 회사명을 바탕으로 검색어를 추가하고 AI에게는 팀 인터뷰나 발표 자료에 등장하는 담당자가 있는지 더 찾게 합니다.

오호, 처음 보는 프로필이 나타나기 시작합니다. 블로그에서 발견한 제품 이름이 사람을 찾는 단서가 된 겁니다. 알고 있던 회사 목록이나 후보자가 직접 적어둔 키워드 안에서만 검색했을 때는 보이지 않던 경로예요. 서치라이트가 후보자 의뢰를 받으면 필요한 경험을 먼저 구체화한 뒤 회사와 사업, 제품으로 탐색 범위를 넓히는 이유도 여기에 있습니다. 처음에는 누구를 찾아야 할지 몰라도 그 사람이 겪었을 만한 일을 통해 찾아갈 수 있기 때문이죠.

이렇게 찾은 한 후보의 프로필에 'DD 서비스 Product Manager'라는 경력이 있습니다. 일본 경험을 추측할 만한 다른 키워드는 보이지 않네요. 처음 검색에서는 찾을 수 없었지만 제품명을 알고 나니 살펴볼 이유가 생겼습니다.

찾아온 길을 돌아볼까요.

이제 'DD'라는 일본 출시 제품의 정보와 후보자의 'DD' 담당 경력이 각각 확인된 것으로 볼 수 있습니다. 하지만 실제로 어떤 업무를 어디까지 맡았는지는 아직 모를 가능성이 큽니다.

이 후보자에 관한 다른 자료를 더 찾아볼지, 여기에서 드랍할지, 어느 정도의 조건을 만족하니 커피챗을 진행해 직접 물어볼지 판단할 수 있도록 무엇 때문에 찾았는지 함께 기록해두면 좋습니다.

기술 블로그에도, 팀 인터뷰에도 흔적이 남아 있어요

이 방법은 어떤 포지션에도 적용할 수 있습니다.

개발 조직의 기술 전환을 이끌어본 사람이 필요하다면 기술 블로그나 발표 자료에서 프로젝트와 참여자를 찾아가볼 수 있고, 앱 사용자 증대를 주도한 마케터를 찾고 싶다면 팀 인터뷰를 찾아볼 수도 있어요.

물론 모든 경험이 사람이나 AI가 바로 접근할 수 있는 공개 기록을 남기지는 않습니다. 어떤 공개 기록을 찾았다고 해도 원하는 경험을 모두 쌓았을 것으로 바로 판단할 수도 없고요.

하지만 내가 원하는 목표로 가는 길을 넓혔다는 점이 아주 중요합니다. 직격일 것으로 생각한 검색어로는 보이지 않던 사람이 서비스명으로 보이기도 하고, 회사 소개에는 없던 담당자가 공개 발표 자료에서 나타나기도 합니다.

다이렉트 소싱에서 AI에게 기대할 수 있는 역할도 여기에 있습니다. 내가 처음 떠올린 단어에서 더 나아가 필요한 경험을 찾아갈 경로를 제안하고 그 경로를 확인할 자료를 모아주는 것이죠. 직접 찾으려면 많은 시간을 써야 하는 일을 AI는 아주 빠르게 해내니까요.

지금 검색 결과에서 비슷한 후보만 반복해서 보인다면 질문을 바꿔보세요.

그 경험을 한 사람이라면 어떤 일에 참여했을까?
그리고 그 일은 어디에 기록돼 있을까?

처음 본 제품명 하나가 딱 맞는 후보자에게 가는 길을 만들어줄 수도 있습니다. 다음 화에서는 이렇게 찾은 후보자의 경력을 어떻게 해석해야할지 알아봅시다.

*본문에서 사용한 회사명과 서비스명은 실재하는 것이 아니며 가상의 예시입니다.

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