수면 코치 Zeo의 실패에서 배우는 헬스케어 웨어러블 디바이스의 조건 (3) 우리에게 주는 교훈들

Zeo의 실패에서 배워야 할 것들

앞선 이유들로인해 Zeo는 얼리어답터 시장에서 주류 시장으로 확산되지 못하고 실패하고 말았습니다. 소위 ‘캐즘 (chasm)’을 넘지 못한 것이지요. 그렇다면 이러한 Zeo의 실패에서 우리는 어떠한 것들을 배워야 할까요?

5년간 Zeo의 CEO를 역임하다 소리소문 없이 회사를 떠난 Dave Dickinson은 회사의 폐업이 알려진 뒤 몇달 뒤, Mobihelathnews에 자신이 Zeo를 경영하면서 배운 것들에 대해서 기고하였습니다. 이 기고문에서 그가 고민하고 있는 핵심적인 부분이 바로, 아직까지도 얼리어답터 시장에 그치고 있는 헬스케어 웨어러블 디바이스가 어떻게 하면 주류 시장으로 확산될 수 있을까에 대한 것입니다.

Dave Dickinson

Dickinson에 따르면 웨어러블 디바이스 등을 통해서, 개인이 자신의 건강 데이터를 측정하게 하기 위한 가장 중요한 질문은 “이러한 데이터가 실제로 소비자들의 지속적인 행동의 변화와 더 나은 삶을 살 수 있도록 동기를 부여하는가?” 하는 것이라고 합니다. 이렇게 측정한 데이터들로 어떻게 하면 고객들의 삶과 건강을 개선시킬 수 있는 실질적인 효용(benefit)을 제공할 수 있는지, 그리고 이를 위해 고객들의 동기를 유발하고, 그들의 행동을 지속적으로 변화시킬 수 있는지가 중요하다는 것입니다.

제 생각에도 현재의 웨어러블 디바이스들, 특히 전 세계의 헬스케어 웨어러블 디바이스들이 공통적으로 직면하고 있는 가장 큰 문제가 바로 이것입니다. 어떻게 하면 고객들에게 기존에 알고 있지 못하던 건강관리에 대한 통찰력(insight)과 건강을 실질적으로 개선시킬 수 있는 효용을 제공하고, 그들을 지속적으로 동기부여할 것인가하는 것 말입니다. 모든 모바일/스마트 헬스케어 사업자들이 고민하고 있는 부분임에도 불구하고, 현재로써는 이를 해결하기 위한 뚜렷한 답도 없고, 참고할만한 성공 사례도 드문 것이 사실입니다.

Dickinson도 이와 마찬가지로 언급합니다. Zeo의 고객 기반을 충성도가 높고, 새로운 기술이라면 무엇이든 먼저 써보고 싶어하는 Qauntified Self 얼리어답터에서, 시장의 대부분을 차지하고 있는 대중들, 특히 실제로 수면에 어려움을 겪고 있는 대중들로 확대하기 위해서는 단순히 측정한 데이터를 보여주는 것보다 훨씬 이상의 것이 필요하다는 것을 깨달았다고 합니다.

그는 이렇게 언급합니다. “속에 든 선물이 무엇인지도 중요하지만, 이를 ‘어떻게 포장하느냐’ 하는지도 중요하다는 것을 깨닫게 되었다. (It turns out that the gift wrapping matters as much as the present inside.)”

교훈 1. 단순히 데이터를 보여주는 것만으로는 충분하지 않다

Dickinson은 “데이터라고 다 같은 데이터가 아니다 (All data is not created equal.)” 라고 이야기 합니다. 데이터는 그 자체로는 고객들에게 아무런 동기를 부여하지 못하거나 행동을 유발하지 못한다는 것입니다. 데이터가 너무도 당연해보이는 것일수록 고객들의 충성도는 낮아집니다. 예를 들어서, Zeo로 측정한 데이터가 만약 단순히 사용자가 언제 잠들었고, 언제 깨어났는지만을 보여준다면 아무런 동기부여도 하지 못하고 행동을 유발하는 효과도 없을 것이라는 의미입니다.

하지만 만약 고객들이 미처 알고 있지 못했던 건강에 대한 통찰력(insight)들을 제공한다면 주류 시장의 고객들을 더 끌어들일 수 있다고 합니다. 예를 들어, 단순 측정에서 한단계 더 나아가서, 그들의 취한 수면 중에 REM/깊은/얕은 수면의 양이나 각 수면들의 기능과 상호작용에 기반한 해석을 통해, 고객들이 기존에 알지 못하고 있던 새로운 통찰력을 안겨준다면, 고객들에게 소위 ‘충격과 공포 (shock and awe)’를 줄 수 있다는 것입니다.

Dickinson은 이와 비슷하게 환자가 콜레스테롤 약인 스타틴을 잘 복용하게 하기 위해서는 혈액검사 결과로 단순히 콜레스테롤 수치만을 주는 것보다는, 좋은 콜레스테롤 (HDL)의 수치와, 나쁜 콜레스테롤 (LDL)의 수치를 구분해서 주는 것이 더 효과적이라는 것을 들어 설명하고 있습니다.

이 부분을 보면 예전에 인터넷에서 보았던 썰렁한 심리테스트가 기억이 납니다. 심리테스트를 위해서 아래 둘 중에 한 가지를 선택하는 것입니다.

• A 타입: 짜장면을 좋아하는 사람
• B 타입: 짬뽕을 좋아하는 사람

이 심리테스트에 대한 해석은, “A를 선택한 당신은 짜장면을 좋아하는 사람이군요”, “B를 선택한 당신은 짬뽕을 좋아하는 사람이군요”. 하는 것입니다. 이렇게 너무도 명백한 데이터와 해석을 주어서는 곤란하다는 것입니다. 대신 만약에, “당신은 최근 3일간 측정된 헬스 데이터와 섭취한 음식의 데이터 및 유전형으로 볼 때, 지금 짜장면을 먹는다면 건강상 A, B, C와 같은 효과가 있을 것입니다. 따라서 짜장면 보다는 짬뽕을 먹는 것이 더 나은 선택입니다” 라고 한다면 어떻게 될까요? 사용자에게 새로운 통찰력과 행동 변화를 유발하기 위한 동기 부여를 일으키는데 좀 더 도움이 될 것입니다.

교훈 2. ‘지금 당장’ 신경을 써야 하는 데이터를 제공하라

두번째로 Dickinson은 고객들이 지금 즉시 신경을 쓰고 행동에 옮겨야하만 하는 데이터를 제공해야 한다고 강조합니다. 고객들은 너무 오랜 시간이 지나서야 장기적으로 나타나는 이득이라든지, 너무 극단적인 효과를 예상하는 데이터 (예를들어, 죽을 병에 걸릴 수 있다든지) 에 대해서는 효과적으로 동기부여가 되지 않는다고 강조합니다.

이 때문에, 고객의 데이터를 자신의 나이대의 다른 고객들과 비교하여 경각심을 주거나, 경쟁심을 자극하는 것이 동기부여에 효과적이라는 것도 알게 되었다고 합니다. 즉, 절대적인 데이터 값보다, 상대적인 비교 분석 값을 주는 것이 더 좋을 수도 있다는 것입니다. 대부분의 사람들은 같은 나이대의 사람들보다 너무 많이 뒤쳐지는 것을 싫어합니다. 이러한 것이 자신의 매력이나 업무 능력, 커리어 등에 악영향을 줄 것을 알고 있기 때문입니다.

Zeo에서는 아래와 같은 같은 나이대의 사람들의 수면에 대한 데이터를 비교할 수 있게 해주었습니다. 예를 들어, 20대의 경우에는 총 수면 시간은 평균 7.3 시간이며, REM 수면/깊은 수면/수면 중 깨는 시간은 각각 평균 1.6 시간, 83분, 16분이라는 것입니다. 또한 NIH에서 제공하는 권장 수면시간 또한 보여주고 있습니다.

본인의 나이대에 맞는 수면습관을 알려주는 카드 (출처)

사실 화장품 업계에서는 이러한 기법을 마케팅에 많이 이용합니다. 예를 들어, 자신과 나이가 비슷한 동년배의 모델이 화장품 광고에 나와서 훨씬 동안인 얼굴로 화장품을 광고한다면, 고객들은 ‘나도 저렇게 젊음을 유지하고 싶다’는 생각으로 화장품을 구매하게 됩니다. 특히 최근 노령화가 진행되고 있는 사회에서는 중장년층의 구매욕구를 자극하기 위해, 신체 나이를 젊게 유지하고 있는 중년의 모델을 의도적으로 기용하기도 한다고 합니다. (참고).

FitBit 등의 액티비티 트레커들 또한 이미 비슷한 기법을 활용하고 있기도 합니다. FitBit은 자신과 친구를 맺은 사람들이 최근 7일간 걸은 걸음수를 랭킹을 매기고 비교할 수 있게 해서 서로 상태를 체크할 수 있도록 합니다. 이 결과는 친구들끼리 서로 경쟁심을 자극하여 동기를 부여하는 효과가 있다고 할 수 있겠습니다.

교훈 3. 최대한 개인적인 맞춤형 분석과 조언을 제공하라

세번째 교훈은 고객들에게 최대한 맞춤형 분석과 해석, 조언을 제공하는 것이 중요하다는 것입니다. 하지만 Dickinson에 따르면, 고객들은 현재 기술로 가능한 것들보다 훨씬 더 높은 수준의 맞춤형 분석을 원한다고 합니다. 현재 기술적인 부분들을 초기 단계인데, 고객들의 눈은 이미 높아져 있는 것이지요.

사실 웨어러블 센서를 사기 위해서 적지 않은 비용을 지불해야 하고, 때로는 좋지 않은 UI/UX 를 감수하면서까지 이런 기기들을 쓰기 때문에 더 높은 퀄리티의 분석을 원하게 되는 것 같습니다.

Zeo의 경우에도 개인형 수면 코칭을 제공한다는 점을 자신들의 장점으로 내세우고 있긴 했지만, 이는 모두 사용자들이 자신의 온라인 수면 일지에 직접 입력한 데이터에 기반한 것이었습니다 (아래 그림 참조). 더구나 이는 ‘정량적’인 것이 아니라 ‘정성적’인 것이었을 뿐만 아니라, 카페인/술 섭취, 잠들기 직전 활동량, 침실 환경 등의 외부적인 조건들이 대부분이어서 진정한 의미의 ‘맞춤형’ 조언이라고 하기는 어려웠습니다.

사용자가 myZeo 에 직접 입력하는 수면 일지 양식

제 생각에는 진정한 의미의 맞춤형 분석과 조언을 제공하기 위해서는 궁극적으로 웨어러블 디바이스에서 나온 데이터가, 23andMe와 같은 개인의 유전정보 데이터와 함께 결합되는 방법 밖에 없다고 생각합니다. 예를 들어, 단순한 카페인/술의 소비와 관련해서도 개인의 카페인/알콜 민감성에 대한 분석을 기반으로 맞춤형 조언을 줄 수도 있습니다. 또한, 23andMe 는 유전형에 기반하여 ‘아침형 인간/저녁형 인간’ 을 구분하려는 시도도 하고 있습니다. 유전적으로 다른 개인별 수면 패턴을 파악할 수 있다면, Zeo의 측정 결과와 합하여 근본적인 의미의  ‘개인 맞춤형 수면 코칭’을 해줄 수 있을 것입니다.

23andMe에서는 유전정보 테스트를 한 고객들에게 자신들의 정보를 자발적으로 제공받고 있습니다.
그 중에는 위와 같이 ‘아침형 인간’ 혹은 ‘저녁형 인간’에 대한 정보도 있습니다.

사실 개인 유전 정보 분석 결과와 개인 웨어러블 디바이스의 데이터와의 결합은 모두가 상상하고 있는 궁극적인 헬스케어 서비스일지도 모릅니다. 하지만 여전히 기술적, 현실적으로 넘어야 할 산이 많습니다. 제가 예전 포스팅에서 다뤄드린바 있듯이 23andMe의 분석 결과의 정확성에는 좀 더 검증되어야 할 부분도 있습니다. 하지만 개인 유전정보 분석과  Health-IT 부분에서의 데이터는 언젠가는 서로 결합하면서 더 큰 상승작용을 만들어내게 될 것입니다.

교훈 4. 데이터를 보여주는 방식이 중요하다

네번째 교훈은, 사용자에게 데이터를 보여주는 방식과 형식이 중요하다는 것입니다. 같은 데이터라고 할지라도 이를 어떠한 방법으로 분석하고, 어떠한 디자인으로 시각화할 것인지 자체가 사용자들의 동기 부여에 미치는 영향이 크다는 것입니다. Quantified Self 얼리어답터들에게는 그냥 측정한 원본 데이터 (raw data)를 제공하더라도, 그들 스스로가 가설을 세우고, 통계 분석을 하고, 상관 관계를 찾고, 그들끼리 분석 결과를 공유하는 것을 즐겨 할 수 있습니다. 하지만 대부분의 일반 대중들은 그러한 것에 관심도 없고, 하고 싶은 의지도 없지요.

예를 들어, 앞서 언급한 Quantified Self 공식 홈페이지의 Joe Betts-LaCroix 의 발표에는 이러한 모습이 나오기도 합니다. 아래와 같이 장기간 측정한 자신의 수면 데이터를 프로그램을 짜서 분석하고, 그래프로 그려서 숨겨진 의미와 상관관계를 파악하려는 얼리어답터 혹은 긱(geek)의 모습이지요. 하지만 일반적인 사용자들 사이에서 이렇게까지 하려고 하는, 혹은 할 수 있는 사람은 얼마나 될까요?

자신의 수면 데이터를 그래프로 그려서 분석한 결과를 발표하는 Joe Betts-LaCroix

그렇기 때문에 대중들이 보다 쉽고 직관적이면서도, 정확하고 효과적으로 데이터를 받아들일 수 있는 방안을 개발하는 것이 바람직할 것입니다. 이를 위해 Dickinson은 무엇보다도 행동 심리학자들이나, 디자이너, 예술가 들의 도움이 중요하다고 이야기 합니다. 그는 자신이 Zeo의 CEO로 일하던 5년 동안, 관련 헬스케어 컨퍼런스들에 많이 참가하였지만, 심리학자나 디자이너들의 발표를 듣지는 못했다고 합니다. ‘행동심리학자들과 디자이너, 예술가 들이야 말로 우리들을 감정적으로 동기부여할 수 있는 능력을 가진 사람들이다’라고 Dickinson은 이야기 합니다.

그는 데이터 시각화 (data visualisation)으로 행동을 바꾸게 하는 것은 현재로서는 과학이라기 보다는 예술에 가깝다고 술회하였습니다. 특히 이러한 데이터를 스마트폰의 작은 화면에 어떻게 효과적으로 나타낼 것인지, 혹은 가정에서 쓰는 큰 스크린으로 데이터를 보게 하는 것이 좋은지, 혹은 그래프를 그리기 위해서 데이터를 어떠한 구간으로 쪼갤 것인지, 점수를 나타낼 때 10점 만점으로 할 것인지, 100점만점으로 할 것인지 등 세세한 부분까지 사용자를 동기부여 하고, 지속적인 행동 변화를 유지하기 위해서는 중요한 부분이라고 합니다.

교훈 5. 건강관리 기기냐, 의료 기기냐 그것이 문제로다

혹자는 Zeo가 의료기기 시장을 공략하지 않고, 일반 소비자의 건강 관리 시장에 머물렀던 것을 패착의 한 요인으로 꼽기도 합니다. 사실 이 부분은 모든 헬스케어 웨어러블 디바이스라면 어느 시점에 이르러서는 반드시 고민할 수 밖에 없는 부분인 것 같습니다.

일반 소비자 시장을 대상으로 하는 전략과 의료용 시장을 대상으로 하는 전략 모두 장/단점이 있습니다. 일반 소비자를 대상으로 판매를 한다면 공략할 수 있는 시장의 규모는 상대적으로 훨씬 크지만, 진입장벽이 낮기 때문에 신규 경쟁자들이 언제든지 새롭게 진출할 수 있으며, 그들과의 기술 및 가격 경쟁 또한 피할 수 없습니다.

반면, 의료 기기 시장의 경우 FDA나 식약처의 승인을 받아야 하기 때문에, 이를 위해서는 기기의 안전성과 정확성, 효과성에 대한 검증이 필요하며, 승인 과정에서 적지 않은 돈과 시간이 소요됩니다. 뿐만 아니라, 의사의 처방이 있는 경우에만 소비자들이 구매할 수 있기 때문에 시장의 규모가 상대적으로 작고 제한적인 편입니다. 하지만 FDA 승인이라는 과정 자체가 후발주자들이 단숨에 넘기 힘든 진입 장벽이 되며, 의료용으로 판매될 경우에는 일반 소비자 대상 기기보다 높은 가격을 받을 수도 있습니다.

Zeo의 경우에는 스마트폰 앱을 내어 놓는 등 일반 소비자 시장을 목표로 성장하기 위한 전략을 채택하였습니다. 대신 FDA의 승인을 통해서 의료 기기용 시장으로 진출은 시도조차 하지 않았던 것으로 알려져 있습니다. 앞서 언급했다시피 Zeo의 경우 기존의 의료용 수면 모니터링 기기와 비교했을 때 정확도가 크게 차이나지 않았으므로, FDA 승인 후 의료 시장에 진출하는 시나리오도 충분히 생각해볼 수 있었을 것 같습니다. 하지만 그러한 전략을 사용하지는 않았지요.

다른 모바일 헬스케어 기기 중에는, 특히 의료용으로 활용될 수 있는 기기들의 경우에는 FDA 승인을 받은 후에, 기존의 의료용 시장의 기기와 성능을 비교하여 경쟁력을 인정 받고, 의료 시장으로 진출하려는 전략을 사용하는 곳도 적지 않습니다.

대표적인 예로 AliveCor의 ECG Heart Monitor의 경우가 그렇습니다. AliveCor ECG Monitor는 스마트폰에 부착하는 케이스의 일종인데, 이 케이스를 스마트폰에 부착하면 환자의 심전도를 측정할 수 있습니다. 이 기기는 2012년 12월 FDA의 승인을 받았으며, 의사들과 의사들의 처방을 받은 환자들이 구매할 수 있게 됨으로써 실제 진료 현장에서도 사용될 수 있었습니다. 그리고 최근 2014년 2월에는 FDA로부터 이 기기를 의사의 처방 없이도 일반 사용자들에게도 판매할 수 있도록 승인을 받았습니다. (현재 pre-order 를 받고 있는 중인데, 개인적으로 저도 이 기기의 구매를 신청해서 곧 수령할 수 있을 것 같습니다)

AliveCor의 ECG Heart Monitor

iRhythm의 ZIO라는 패치 형태의 심전도 모니터 역시 FDA의 승인을 받아서 의료용으로 사용할 수 있습니다. ZIO는 손바닥 정도 크기의 패치인데, 심장에 이상이 있는 환자들이 가슴에 최대 2주까지 붙이고 다니면서 심장을 모니터링할 수 있습니다. 측정된 데이터는 ZIO 기기 자체에 저장되며 회사에 이 패치를 보내면 분석한 데이터를 보고서 형태로 돌려줍니다. 이 기기는 기존에 의료용으로 사용되는 Holter monitor 에 비해서 심방세동 (atrial fibrillation) 증상을 발견하는데 더 높은 정확도 및 월등한 사용자 경험을 보인다는 연구 결과를 최근 보여주기도 하였습니다. 또한, 최근 미국의 의료보험사 Aetna는 ZIO를 처방받을 경우 의료 보험을 적용해주기로 결정하였습니다.

 iRhythm 사의 패치 형태 심장 모니터 ZIO

헬스케어 기기의 의료시장 진출에 대해서는 한마디로 결론 짓기가 어려운 부분으로 보입니다. 이미 Zeo의 폐업이 정해진 지금에 와서 과거를 돌아보며 후향적으로 (retrospective) 이러한 이야기를 하기는 쉬울지는 몰라도, 그 당시에 이에 대한 의사 결정을 내리는 것은 그리 간단한 문제가 아니었을 것 같습니다. 다만 이는 앞으로도 모바일 헬스케어 디바이스를 만드는 업체들이 공통적으로 직면하고, 고민 끝에 전략적인 결정을 내려야 할 부분으로 생각합니다.

실패로 끝난 Zeo의 도전, 후발 주자들에게 길을 열어줄 것인가

지금까지 총 3회에 걸쳐서, Quantified Self 운동의 개척자였던 수면 모니터 Zeo의 실패 사례를 분석해보고, 이 사례에서 헬스케어 웨어러블 디바이스가 성공하기 위해 갖춰야할 교훈들을 살펴보았습니다. 한번 더 요약하자면,

• 첫째, 단순히 데이터를 보여주는 것만으로는 충분하지 않으며, 사용자에게 건강 관리에 대한 통찰력과 실질적인 효용을 제공하고, 지속적으로 행동의 변화를 유발할 수 있도록 동기 부여를 해야 한다는 점.
• 둘째, 고객들이 지금 당장 신경을 써야 하는 데이터를 제공해야 하며, 이를 위해서는 비슷한 나이대의 소비자들과 비교 분석하는 것이 유용할 수 있다는 점.
• 셋째, 최대한 고객에게 개인화되고, 맞춤화된 조언과 코칭을 제공해야 하며, 이를 위해서는 장기적으로 개인 유전 정보 분석과 결합되면 좋을 것이나 아직은 기술적인 한계가 많다는 점
• 넷째, 데이터를 보여주는 방식이 중요하며, 이에 대해서는 행동 심리학자나, 디자이너의 역할이 클 것이라는 점.
• 다섯째, 일반 건강 관리 기기로 남을 것인지, 의료 기기 시장으로 진출할 것인지에 대한 결정이 중요하다는 것이었습니다.

개인적으로 이번 Zeo 사례를 분석하면서 제가 지속적으로 느꼈던 점은 ‘안타깝다’는 것이었습니다. 이렇게 새로운 분야를 개척하기 위해서 도전적이고 혁신적인 사업을 추진했었으며, 한 때 많은 사용자들의 사랑을 받았던 기업이 이렇게 소리소문 없이 사라지는 것이 안타까웠다는 것입니다.

Dickinson 의 말처럼 Zeo는 시대에 너무 앞서간 기업이었는지도 모릅니다. 흔히 신규 시장에 먼저 진출하는 first mover 는 성공하기가 쉽지 않다는 이야기를 많이 합니다. 다른 기업들이 가보지 못한 미지의 영역을 처음 개척하고 있기 때문에, 처음 겪는 시행착오도 많을 것이기 때문입니다. 영어에 이런 속담이 있습니다. “그의 등에 꽂혀 있는 화살을 보면, 누가 선구자인지 알 수 있다 (You Can Recognize A Pioneer By The Arrows In His Back.)”

사실 최근 디지털 헬스케어, 모바일 헬스케어 분야가 점차 인기를 얻어가고 있지만, 이 새로운 분야에 대한 의구심은 여전히 존재하는 상태입니다. 아직까지 뚜렷하게 내새울 수 있는 큰 성공 사례도 없고, 검증된 수익 모델도 많지 않기 때문입니다. 아무쪼록 이러한 선구자들이 겪었던 시행착오들에서 얻은 교훈을 바탕으로, 디지털 헬스케어 시장을 근본적으로 혁신할 수 있는 새로운 기업과 서비스가 나오길 바랍니다.