두번이나 회사를 매각한 창업자의 AI 스타트업

두번이나 회사를 매각하고, 세번째 스타트업을 시작한 창업가가 있습니다. 이번엔 미국에서 시작했어요. 처음부터 글로벌을 목표로 한거죠. 다만 연쇄창업자에게도 글로벌은 쉬운 일이 아니었습니다. 1년 동안 두번의 피봇을 했거든요. 작년 10월에 시작한 세번째 프로덕트는 최근 60명이 넘는 유료 기업 고객을 유치했습니다. 한개 회사를 제외한 모든 고객이 미국 기업 고객이고요.

글로벌 시장에서 B2B SasS 제품을 만든다는 건 한국과 어떻게 다른지 궁금했어요. AI 프로덕트를 만들고 있는 런베어의 여정을 따라가 보았습니다.

💎 Highlights

"저희가 세번째 창업이다 보니 경험이 많이 있다는 것에 대한 자신감이 있었어요. 그런데 막상 와서 보니까 배울게 너무나 많더라고요. 미국 시장에서는 정말 초보 창업자구나라는 걸 느낄 수 있었어요"

"첫 피봇은 예정된 피봇이었어요. 우선 빠르게 첫제품을 만들어 보면서 뭔가를 검증하고, 그 다음에 다시 기준을 잡아보자라고 생각하고 있었거든요"

"AI를 만드는 것이 점점 더 쉬워지고 있다는 것이 분명했습니다. 따라서 많은 기업이 기성 솔루션을 구매하는 대신 자체 AI 앱을 만들 것이라고 믿었어요"

"문제는 AI 앱을 만드는 시간보다 AI 앱과 기존 앱을 연결하는데 더 많은 시간이 든다는 거였어요"

"한국에서는 타겟 유저를 뾰족하게 잡으면, 회사들이 너무 없어지더라고요. 그런데 미국에서는 한번도 못 들어봤지만 규모가 큰 회사들이 정말 많아요"

"미국에서는 정말 간결하게 말해야 하더라고요"

✏️ 런베어를 잘 모르는 분들을 위해…

Q. 어떤 서비스를 운영중인가요?

플러그베어를 운영 중이에요. Slack, HubSpot 등의 일상 업무 제품에 AI를 쉽게 연결하게 도와주는 서비스입니다. Chat GPT에서 만든 AI Assistant를 회사 슬랙에 연결해서 쓸 수 있도록 해주는 거에요.

Q. 창업가는 누구인가요?

런베어가 세번째 창업인 연쇄 창업가에요. 첫번째 창업은 카카오에, 두번째 창업은 버즈빌에 매각했어요. 런베어를 창업하기 이전에는 버즈빌에서 CPO로 일했고요.

Q. 플러그베어가 첫번째 아이템이었나요?

플러그베어는 런베어팀의 세번째 프로덕트에요. 첫번째 프로덕트는 공유 미팅에 필요한 자료를 자동으로 만들어주는 Elaborate AI 였어요.

비전 달성을 위해 첫 번째 세운 가설은 ‘공유 미팅에 필요한 자료를 자동으로 만들어주면 사람들의 시간을 아낄 수 있을 것이다’였다. Elaborate.ai는 같은 공유 내용을 각각 글머리 기호, 슬라이드 형태로 잘 변환할 수 있는지 실현 가능성 검증과 가치 검증을 위한 실험이었다.
블로그 글

두번째 프로덕트는 데브옵스 엔지니어들이 런북을 효율적으로 관리할 수 있는 서비스 런베어 였고요.

회사 내부 데브옵스 엔지니어들의 운영을 효율화 해주는 것을 목표로 만들었던 서비스, 런베어.

서비스 장애는 매우 비싼 문제다. 장애 시간에 비례해서 잃는 매출은 물론이고, 파트너십과 회사 신뢰도에도 매우 부정적인 영향을 미친다. 서비스 장애를 해결하기 위한 도구와 방법론이 상당히 많은데, 우리는 그 중 런북(Runbook)에 집중하고 있다. Runbear.io는 장애 복구, 운영 업무, 문제 해결 등에 활용되는 런북을 실제로 실행 가능한 형태로 관리할 수 있게 도와주는 서비스다.
블로그 글

두번의 피봇을 거쳐 세번째로 시장에 내놓은 프로덕트가 플러그베어 입니다.

🕵🏼‍♂️ 창업가 인터뷰

Q. 플러그베어의 Ideal Customer Profile은 누구인가요?

AI를 활용해서 워크플로우 퍼포먼스를 높이고 싶다는 마음을 가진, 논 테크 회사를 타겟 고객으로 생각하고 있어요. 대표적인 저희 고객사 중 하나는 Laser Away라는 코스메틱 업체에요. 개개인의 피부에 맞는 화장품을 만들어서 제공해주고 있고, 직원이 3천명이 넘어가는 회사에요. 회사 내에 IT 인력이 많지 않아서, 어떻게 Generative AI를 도입할 수 있을지 고민하다가 저희 쪽에 인바운드로 연락을 주셨어요. 법률팀, 마케팅팀, 세일즈팀이 저희 제품을 사용하고 있는 상황입니다.

Q. 사용자들이 가장 큰 임팩트를 느끼는 케이스는 무엇인가요?

“반복적인 질문들을 자동화할 수 없을까?” 가 가장 많이 물어보는 케이스에요. 똑같은 것을 물어보고, 똑같은 답변을 하고 있는데, 그걸 자동화 하고 싶은거죠.

Q. 서비스를 제공하는 입장에서 어려운 부분은 무엇인가요?

아직도 고객사들이 완전히 AI로 서비스를 제공하는 것에 불안함을 느껴요. 환각 문제가 있기 때문에, 서비스를 내놓아도 되는 것이 맞나 싶은 거죠.

Q. 피봇은 어떤 기준으로 하셨나요?

저희의 미션은 ‘사람들의 인지 과부화를 줄여서 더 단순하고 생산력있게 만들어주자’ 는 것이에요. 좋은 기회가 보이더라도 미션에서 벗어나면 안된다는게 저희의 원칙이었어요.

첫 피봇은 예정된 피봇이었어요. 우선 빠르게 첫제품을 만들어 보면서 뭔가를 검증하고, 그 다음에 다시 기준을 잡아보자라고 생각하고 있었거든요. 공유 미팅을 위한 제품을 만들고 있었는데, AI 기술이 너무 빠르게 발전하면서 공유 미팅의 방식 자체가 크게 바뀔 수 있겠다는 생각이 들었어요.

그 다음에 저희에게 익숙한 Dev Ops 영역에서 제품을 만들기 시작했어요. 그런데 엔지니어를 대상으로 제품을 만드는 게 생각보다 너무 어렵더라고요. 다른분이 해주신 이야기인데, 제품의 최종 의사결정권자가 CTO인 영역에 있는 제품은 “팀 안에서 직접 만들지” 라는 질문과 싸워야 한다고 하더라고요. 그러던 중 Open AI Dev Day 발표를 보고 충격을 먹은 뒤에 플러그 베어를 출시하게 되었습니다.

지난 10월, OpenAI DevDay가 열렸습니다. 저희의 원래 제품은 기술 지원을 돕는 AI 어시스턴트였어요. 하지만 OpenAI가 사람들이 자신만의 맞춤형 AI를 쉽게 구축할 수 있는 새로운 제품을 출시하면서, 다른 서비스 제공업체가 아닌 고객사의 엔지니어링 팀과 경쟁해야 한다는 사실을 깨달았습니다.

저희는 제품에 더 많은 기능을 추가하거나 방향을 완전히 바꾸는 것 중 하나를 선택해야 했습니다. 일부 잠재 고객이 관심을 보였지만 결정을 내리는 데 시간이 너무 오래 걸렸습니다. 대기업은 거절하는 데만 몇 달이 걸리곤 했습니다. 그래서 11월 말에 저희는 새로운 아이디어를 테스트하기로 결정했습니다.

저희의 핵심 아이디어는 기업들이 각기 다른 목적에 맞는 맞춤형 AI를 만들고 싶어할 것이라는 것이었습니다. AI를 만드는 것이 점점 더 쉬워지고 있다는 것이 분명했습니다. 따라서 많은 기업이 기성 솔루션을 구매하는 대신 자체 AI 앱을 만들 것이라고 믿었어요.

AI를 만드는 것과 실제로 사용하는 것은 다릅니다. GPT는 훌륭하지만, 사람들이 익숙한 도구에서 새로운 것으로 워크플로를 변경하는 것은 어려운 일입니다. 솔직히 말해서 저희는 새로 만든 AI 앱과 기존 앱을 연결하는데 더 많은 시간이 들었어요. AI 앱을 만드는 것보다 말이죠.
레딧 커뮤니티에 작성한 글

Q. 출시 이후 초기 고객 유치는 어떻게 하셨어요?

저희의 원칙 중 하나는 “빠르게 출시하고 사용자로부터 학습한다”는 것이었어요. 일주일 만에 기본 서비스를 구축한 다음 Product Hunt에 출시했고요. 불완전한 제품을 출시하는 것이 두려웠기 때문에 용기가 필요했지만, 두려움을 극복하고 출시했습니다.

출시 이후에는 소셜 미디어 계정과 인맥을 최대한 활용했어요. 친구와 가족에게 제품에 대한 업보팅을 요청했어요. LinkedIn과 Facebook에 관련 게시물을 공유했고요. 덕분에 그 주 Product Hunt에서 5위 개발자 도구로 선정되었습니다
레딧 커뮤니티에 작성한 글

Q. 최근에 유료 고객사도 60여개 생겼다고 들었어요.

콘텐츠 마케팅이 가장 임팩트 있었어요. 대부분 인바운드 고객이고요. 저희가 정의한 페르소나 고객이 어디있지 생각해 봤을 때, 레딧이나 프로덕트 헌트 같은 플랫폼이었거든요. 그런 플랫폼에서 썼던 글로 들어온 고객들이 대부분이에요. 페이드 마케팅을 안 해본 건 아니에요. 그런데 현재 스테이지에서는 비용 대비 전환되는 비율이 너무 낮았어요.

Q. 글로벌은 경쟁이 정말 치열하다는 이야기를 해주셨어요. 어떻게 액션이 바뀌게 되었나요?

고객 지원 분야의 AI 영역은 경쟁이 엄청(x10)나게 심하다. Zendesk 같은 플랫폼이 직접 AI를 만들고 있는 것은 너무 당연한 얘기고, 심지어 WeWork 라운지에서 일하고 있는 옆 사람에게 뭐 만드냐고 물어보면 CX AI 만들고 있다고 답할 정도다.

알고 있었음에도 새삼 느꼈지만 미국은 특정 작은 분야에만 집중해도 충분히 고객이 많을 정도로 크다. 동일 분야에 대해 미국 시장과 한국 시장을 비교하면 신기하게도 40배 정도의 차이가 난다고 한다. 동시에 어떤 작은 분야라도 시선을 조금 돌리면 경쟁자가 있을 정도로 경쟁이 심하다.
블로그 글

타겟 유저를 훨씬 뾰족하게 좁히고 있어요. 한국에서는 타겟 유저를 뾰족하게 잡으면, 회사들이 너무 없어지더라고요. 그런데 미국에서는 한번도 못 들어봤지만 규모가 큰 회사들이 정말 많아요.

그리고 수많은 경쟁사들을 사이에서 고객을 설득하기 위해서는 정말 간결하게 말해야 하더라고요. 한 두 문장 안으로 저희 서비스를 명확하게 설명해야 해요. 미국에 와서 경험하니까 더 절실하게 알 수 있는 것 같아요.

Q. 한국에서도 이메일을 통해 영업하고, 줌으로 대화를 할 수 있잖아요. 어떤게 다른가요?

B2B SaaS를 영업할 때 제품을 파는게 아니라 어카운트를 세팅한다는 이야기를 하잖아요. 소프트웨어 뒤에 사람이 있다는 느낌을 주는게 중요하더라고요. 미국에 있으면 시차도 없으니까 훨씬 빠르게 많이 커뮤니케이션 할 수 있게 되는게 좋았어요.

Q. 테크스타즈 프로그램은 어떤가요?

저희의 목적은 한가지였어요. “미국 회사라고 포지셔닝 되어야 한다” 미국에 법인을 설립했다고 미국 회사라고 봐주는 건 아니었어요. 미국 회사로 인식시키는 가장 빠른 방법 중 하나는 미국 VC로부터 투자를 받는 거라고 판단했어요. 그래서 테크스타즈 프로그램에 들어온 것만으로 기대했던 것을 달성한거죠.

기대 이상으로 달성한 것들도 있어요. 저희가 세번째 창업이다 보니 이런 저런 경험이 많이 있다는 것에 대한 자신감이 있었어요. 그런데 막상 와서 보니까 배울게 너무나 많더라고요. 미국 시장에서는 정말 초보 창업자구나라는 걸 느낄 수 있었어요. 테크스타즈에서 지식적인 것을 전달해주는 것 뿐만 아니라 고객에 집중해서 실행을 하는 과정 자체에 도움을 많이 받았던 것 같아요. 미국에 진출하려고 하는 초기 스타트업이라면 굉장히 추천드리고 싶어요.

Q. 고객 인터뷰는 어떤 방식으로 했나요?

인터뷰할 고객을 구하는 거는 생각보다 어렵지 않아요. 주변 네트워크를 이용해도 되고, 미국에서 유저 인터뷰를 중개해주는 서비스도 있고요.

만났을 때 잘 질문하는 게 더 중요한 것 같아요. 저희는 이미 유료 고객이 있는 상황이었기 때문에, 그들이 왜 돈을 지불했는지 알아내는게 중요한 과제였어요.

Q. GPT Wrapper에 대해서는 어떻게 생각하세요?

버티컬로 집중하는 업체들은 분명히 가능성이 있다고 생각해요. 버티컬에 맞게 AI 성능과 UX를 최적화 할 수 있으니까요. 다만 보통 Wrapper라고 불리우는, 아주 간단하게 서비스들은 무너질 거라고 생각해요. 이미 많이 무너졌고요.

Q. AI 스타트업들이 정말 많이 나오고 있잖아요. 어떻게 생각하세요?

최근에 테크스타즈 디렉터가 링크드인에 쓴 글이 있어요. 이번 배치 인터뷰 지원서를 검토하다 보니까, Powered by AI가 붙은 서비스들이 마치 ‘우리는 인터넷을 가지고 사업해요’ 라고 하는 거랑 비슷한 것 같다는 거였어요.

테크스타즈 매니저가 "AI-driven" 이 적힌 지원서를 너무 많이 보고 작성한 글.

AI를 활용한다는 것 자체에는 별로 의미가 없는 것 같아요. 오히려 원칙적으로 어떤 문제를 어떻게 풀어나가는지를 명확하게 해야 하는 것 같고요. 예를 들어서 인터넷과 모바일 발전하면서 런드리고나 당근마켓 같은 서비스가 나왔잖아요. 그런데 인터넷이 없었을 때 사람들이 편하게 세탁하거나, 편하게 물건 파는 것에 대한 욕심이 없었냐 하면 그건 아니잖아요. 기술의 탄생과 상관없이 사람들이 원하는 건 어딘가에 있을 것이고, 그걸 잘 찾아서 해결해주는게 중요한 것 같아요.