🧑‍💼 신규 기술 제품의 리텐션은 왜 그렇게 어려운가

저는 15년 넘게 리텐션 커브 데이터를 뚫어지게 봐왔습니다.

저는 창업가였고, 프로덕트 매니저였으며, 지금은 VC입니다. Andreessen Horowitz에서 저는 매년 수백 개의 스타트업을 만나는데, 그중 다수는 저희의 a16z speedrun 프로그램을 통해 만납니다. 저희는 이 프로그램을 통해 신생 스타트업에 최대 100만 달러를 투자합니다. (네, 저희는 방금 2026년 프로그램을 발표했고 지금 바로 지원하실 수 있습니다.)

다시 리텐션 이야기로 돌아가죠. 저는 수천 개의 커브를 봤고, 새로운 스타트업을 평가할 때 가장 먼저 요청하는 것 중 하나입니다. 수천 개의 데이터룸을 훑어보고, 다양한 세그먼트와 분모로 나뉜 리텐션 커브를 분석했습니다. 제품을 만드는 사람으로서 반대편의 입장에서도 리텐션을 경험했습니다. 리텐션 커브를 조금이라도 개선해보기 위해 수백 번의 A/B 테스트를 실행했고, 온보딩과 알림 이메일의 수많은 버전을 작성했습니다.

여기에는 패턴이 있습니다.

물리학의 법칙처럼, 이상하게도 시간이 지나면서 계속해서 나타나는 일정한 패턴들이 있습니다. 제가 발견한 몇 가지를 공유해 보겠습니다.

• 나쁜 리텐션은 고칠 수 없습니다. 알림을 더 추가한다고 해서 리텐션 커브가 개선되지는 않습니다. A/B 테스트만으로 좋은 리텐션을 만들 수는 없습니다.
• 리텐션은 올라가지 않고, 내려갑니다. 그리고 이상하게도 예측 가능한 반감기를 가지고 감소합니다(정말 급격하게요). 초기 리텐션이 후기 리텐션을 예측합니다.
• 매출 리텐션은 확장되지만, 사용자 리텐션은 줄어듭니다. 좋은 소식은 시간이 지나면서 사용자를 잃게 되지만, 남아있는 사람들은 때로 더 많은 돈을 쓴다는 것입니다!
• 리텐션은 제품 카테고리에 따라 상대적입니다. 본질(nature)이 있고, 양육(nurture)이 있습니다. 죄송하지만, 호텔 예약 앱을 매일 사용하는 제품으로 만들 수는 없습니다.
• 사용자가 확장되고 성장할수록 리텐션은 나빠집니다. 최고의 사용자는 초기에 유입된 오가닉 사용자입니다. 최악의 사용자는 그 이후에 들어옵니다.
• 이탈(Churn)은 비대칭적입니다. 사용자를 영원히 잃는 것은 그들을 다시 데려오는 것보다 훨씬 쉽습니다.
• 리텐션은 이상할 정도로 측정하기 어렵습니다. 계절성은 실재하는 현상입니다. 새로운 테스트는 데이터를 교란시킵니다. 버그도 발생합니다. D365는 실제 지표지만, 그때까지 기다릴 수는 없습니다.
• 리텐션이 엉망인 바이럴 성장은 실패합니다. 우리는 이미 여러 플랫폼과 카테고리에서 이 실험을 수없이 반복했습니다.
• 훌륭한 리텐션은 마법과 같습니다. 실제로 그런 제품을 보게 되면 정말 놀랍습니다.

이제 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

나쁜 리텐션은 고칠 수 없습니다.

이런 경우를 본 적이 있을 겁니다. 몇 달 동안 새로운 제품을 개발하고 출시합니다. 나쁜 소식이 들려옵니다. 초기 리텐션 통계가 나왔는데 끔찍합니다. 이미 제품 개발에 몇 달을 쏟아부었고, 이제 와서 되돌리기는 어렵습니다. 어떻게 리텐션을 개선할 수 있을까요? 그래, 알림을 추가해서 사람들에게 돌아오라고 상기시키자. 새로운 기능들을 잔뜩 추가하자. 랜딩 페이지를 A/B 테스트해서 전환율을 높일 수도 있겠지.

이게 어떻게 끝날지 우리는 알고 있다고 생각합니다. 불행하게도, 리텐션이 나쁠 때는 고치기가 매우, 매우 어렵습니다. 거의 불가능에 가깝습니다. 물론, 약간의 개선은 가능할 수 있습니다. 예를 들어 D1 리텐션이 40%인데 50%로 만들고 싶다고 해봅시다. 이건 훌륭하고 잠재적으로 해볼 만합니다. 반면에 D1이 10%라면, 음, 당신은 아마 아무도 원하지 않는 것을 만든 것일 수 있습니다. A/B 테스트나 알림 같은 국소적인 최적화로는 리텐션 커브를 성공할 만큼 충분히 끌어올릴 수 없습니다. 몇 달간의 개발과 매몰 비용이 있을 때, 그냥 한 번 시도해보지 않기는 어렵습니다. 하지만 제 생각에 많은 경우, 신제품은 즉시 피봇하는 것이 더 낫습니다.

리텐션을 개선하는 종류의 피봇은 앱의 홈 화면을 완전히 새롭게 재설계하는 것을 포함합니다. 만약 피드처럼 보인다면, 구조화된 단계별 플로우가 필요할 수 있습니다. 제품이 공유에 관한 것이라면, 주로 생성하고 저장하는 것에 초점을 맞춰야 할 수도 있습니다. 제품을 완전히 다른 방식으로 설명하고 다른 제품과 비교하여 포지셔닝해야 할 수도 있습니다. 리텐션을 바꿀 기회를 얻으려면 여러 면에서 큰 피봇이 필요하며, 클수록 좋습니다.

리텐션은 올라가지 않고, 내려갑니다.

리텐션 커브는 종종 매우 기하학적인 곡선을 따릅니다. 예를 들어, 제가 본 많은 커브는 다음과 같은 형태를 띱니다. D1이 얼마든, D7에는 50%가 감소합니다. D7이 얼마든, D30에는 또 50%가 감소합니다. 몇 달이 지나면 거의 0에 수렴하거나, 운이 좋으면 전체적으로 10%를 유지할 수도 있습니다. 예측 가능한 감소가 있을 뿐입니다.

절대 볼 수 없는 것은 높게 시작했다가 낮아진 후 다시 높아지는 커브입니다. 그건 불가능합니다. 다시 말해, 초기 리텐션이 엄청나게 좋지 않다면, 후기 리텐션도 아마 좋지 않을 것이라는 의미입니다. 강하게 시작해야 강하게 끝낼 수 있습니다.

이 규칙에는 주목할 만한 몇 가지 흥미로운 예외가 있습니다.

• 어떤 제품들은 극도로 하드코어합니다 (예: 온라인 포커). 리텐션은 상대적으로 낮을 수 있지만, 남아있는 사람들은 매우 충성도가 높고 엄청난 돈을 씁니다. 이런 모델도 작동할 수 있습니다.
• 네트워크 효과가 있는 제품의 경우, 신규 사용자들이 처음에는 활발하다가 잠시 주춤할 수 있습니다. 하지만 만약 그 제품(소셜 네트워크나 협업 툴 등 네트워크 효과가 있는 제품)이 점점 더 많은 사용자를 활용해 오래된 사용자를 재활성화할 수 있다면, 리텐션이 약간 상승하는 작은 곡선을 종종 볼 수 있습니다. 이는 매우 드문 경우지만, 가능하다면 놀라운 일입니다.

매출 리텐션은 확장되지만, 사용자 리텐션은 줄어듭니다.

리텐션 커브의 가장 좋고 중요한 역학 중 하나는 사용자에 적용할 수 있을 뿐만 아니라 매출에도 적용할 수 있다는 것입니다. 지금까지 우리는 사용자 리텐션에 대해 이야기했는데, 불행하게도 이는 항상 내려가는 바람직하지 않은 특성을 가지고 있습니다. 반면에 매출 리텐션은 정말 흥미롭습니다. 왜냐하면 사람들은 시간이 지남에 따라 당신의 제품에 더 많은 돈을 쓰는 경향이 있기 때문입니다. 적어도 남아있는 사람들은 그렇습니다.

이것이 B2B SaaS 제품의 가장 큰 강점 중 하나입니다. Slack과 같은 제품을 예로 들어봅시다. 사용자 코호트를 보면, 리텐션 커브는 다른 제품들처럼 하락할 가능성이 높습니다. 어떤 사람들은 잘 쓰고, 어떤 사람들은 그렇지 않습니다. 하지만 사람들이 시간을 들여 Slack을 도입한 회사에서는, 유기적으로 성장이 시작되고 그 회사로부터 얻는 수익이 시간이 지남에 따라 극적으로 증가하기 시작합니다. 매출 리텐션 커브는 줄어드는 대신 성장하기 시작합니다. 이것은 놀라운 일이며, 불행히도 대부분의 소비자 제품에는 적용되지 않습니다. 이는 B2B 제품이 소비자 제품보다 비즈니스 모델 역학이 더 쉬운 가장 큰 이유 중 하나입니다.

이것의 소비자 버전은 Amazon과 더 비슷합니다. 처음에는 책과 음악을 사는 것으로 시작했을 수 있지만, 시간이 지나면서 제품의 기능이 확장됨에 따라 점점 더 많은 것을 사기 위해 사용하기 시작합니다. 그 때문에 제품에서의 당신의 LTV(고객 생애 가치)는 본질적으로 무한합니다. 우리는 Uber에서도 이런 현상을 봤습니다. 사용자 코호트는 시간이 지남에 따라 감소했지만, 사람들이 처음에 공항까지 가는 Uber 탑승에 썼던 돈은 레스토랑에 가거나 직장으로 출퇴근하는 용도로 확대되었습니다. 그래서 사용자 리텐션 커브는 내려가지만 매출 리텐션 커브는 올라갑니다.

리텐션은 제품 카테고리에 따라 상대적입니다.

저는 과거에 리텐션에 대한 본질(nature) 대 양육(nurture) 개념에 대해 글을 쓴 적이 있습니다. 현실은 많은 제품에 자연스러운 사용 사례가 있다는 것입니다. 예를 들어 협업 툴이나 코딩 앱은 직장에서 매일 사용할 수 있으며, 사용량은 7일 중 5일 활성으로 제한될 수 있습니다. 이를 버그 알림 시스템과 대조해 보세요. 바라건대 자주 사용하지 않아야겠죠! 소비자 제품도 마찬가지입니다. 사람들은 뉴스, 메시징, 소셜 앱을 매일 확인하지만, 의학 참고서를 자주 사용하지는 않습니다. 날씨나 은행 앱처럼 리텐션은 좋지만 사용 빈도가 낮은 앱도 있습니다. 그리고 게임과 같은 일부 카테고리는 매우 중독성 있고 빈번하지만, 사람들은 콘텐츠를 다 즐기고 나면 보통 몇 주 후에 그만둡니다.

본질 대 양육이 중요한 이유는 많은 신제품이 단순히 기회가 없다는 것을 말해주기 때문입니다. 만약 당신이 여행 앱을 개발하고 있지만 소셜 기능을 의도했다면, 현실은 사람들이 그렇게 많이 여행하지 않는다는 것입니다. 친구와의 상호작용만을 유일한 목적으로 하는 제품을 만들기는 어려울 것입니다. 대신, 그 불규칙한 본질을 받아들이고 거래의 일부를 소유하여 수익화하는 방법을 찾거나, Yelp처럼 레스토랑과 밤문화를 다루면서 여행 기능도 사용할 수 있는 더 빈번한 사용 사례를 갖는 것이 더 나을 것입니다. 본질과 싸우기는 어렵습니다. 당신이 할 수 있는 것에는 한계가 있습니다.

또한 이러한 이유로, 만약 당신이 매우 높은 리텐션, 높은 빈도의 앱을 만들고 싶다면, 사람들이 이미 핵심적인 일상 제품으로 인식하고 있는 일부 카테고리 내에서 만들어야 할 것입니다. 이는 당신의 앱이 성공한다면, 다른 일상 제품의 사용 시간을 빼앗아 온다는 것을 의미합니다. 제가 ChatGPT를 꾸준히 사용하면서 Google 검색 횟수가 극적으로 줄어든 것은 놀라운 일이 아닙니다. 또는 블로그를 읽고 쓰기 위해 Substack을 사용하기 시작했을 때, 다른 종류의 소셜 뉴스 소프트웨어를 사용하지 않게 된 것도 마찬가지입니다.

사용자가 확장되고 성장할수록 리텐션은 나빠집니다.

만약 당신이 운 좋게도 훌륭한 리텐션을 경험하는 제품을 만들었다면, 자연스러운 일 중 하나는 모든 행동, 수익화, 사용량을 훨씬 더 넓은 시장에 그대로 적용하고, 작은 좋은 숫자들에 큰 숫자를 곱하면 자연스럽게 아주 큰 좋은 숫자가 나올 것이라고 가정하는 것입니다. 현실은 사용자 기반을 확장하기 시작하면 나쁜 일들이 일어나기 시작한다는 것입니다. Android 및 해외 사용자를 추가하기 시작하고 유료 마케팅 및 기타 채널을 사용하여 더 많은 고객을 확보한다고 가정해 봅시다. 당신은 곧 모든 지표가 나빠지는 것을 발견하게 될 것입니다.

그 이유는 최고의 사용자들이 초기에 나타나기 때문입니다. 수익성이 가장 높고, 의도가 가장 높으며, 가장 디지털에 익숙하고 연결된 사람들은 당신의 제품을 일찍 발견하고 친구의 추천으로 사용하기 시작하는 경향이 있습니다. 나중에 다른 소스로부터 새로운 사용자들을 데려오면, 당신의 제품이 그들에게는 그다지 좋지 않을 가능성이 높습니다. 서구 국가의 대학생을 위한 iPhone 앱을 만들었는데, 기능이 잘 맞지 않는 신흥국의 Android 사용자를 데려오면서 지표가 나빠지는 것처럼 간단한 문제일 수 있습니다. 물론 시간이 지남에 따라 이를 개선하기 위해 노력할 수 있지만, 장담하건대 결코 예전과 같지는 않을 것입니다.

대신, 질문은 이것입니다: 사용자가 성장하고 점점 더 나빠질 때, 그들이 여전히 가치가 있고 당신의 제품을 수익성 있게 운영할 수 있는가? 그리고 더 중요하게, 초기에 들어왔던 그 핵심적인 고가치 사용자 기반을 유지할 수 있는가?

이 초기 사용자들을 종종 '골든 코호트(The Golden Cohort)'라고 부르는 것은 당연합니다.

이탈(Churn)은 비대칭적입니다.

사용자를 이탈시키는 것은 믿을 수 없을 정도로 쉽습니다. 사실, 대부분의 제품은 첫 30일 동안 90% 이상의 사용자를 이탈시킵니다. 동시에, 이미 그만둔 사용자를 다시 데려오는 것은 믿을 수 없을 정도로 어렵습니다. 이것이 이탈을 둘러싼 핵심적인 비대칭성입니다. 사실, 상황이 너무 안 좋아서 누군가를 다시 데려오려고 노력하는 것보다 그냥 새로운 사용자를 확보하려고 노력하는 것이 더 쉬운 경우가 많습니다.

이러한 이유로 휴면 사용자에게 할인이나 혜택을 보내 부활시키려는 라이프사이클 마케팅은 극도로 고통스럽고 비용이 많이 드는 경향이 있습니다. 종종 효과가 있는 버전은, 기존의 활성 사용자가 제품의 자연스러운 사용을 통해 누군가를 부활시키도록 하는 것입니다. 예를 들어, 직장의 누군가가 새로운 프로젝트 관리 툴을 시도했다가 정착하지 못했다면, 그들의 이메일에 기능 알림을 퍼부어서는 다시 데려올 수 없을 것입니다. 대신, 그들의 동료 중 한 명이 새로운 프로젝트에서 함께 작업하기 위해 그들을 툴에 다시 초대하도록 유도해야 합니다. 그것이 효과가 있는 방법입니다. 하지만 다시 말하지만, 엄청나게 어렵고 복잡하며 네트워크 효과(즉, 공유 및 협업)가 있는 제품에만 가능한 일입니다.

리텐션은 이상할 정도로 측정하기 어렵습니다.

사람들이 리텐션에 대해 이야기할 때, 그들은 첫날, 첫 주, 첫 달에 무슨 일이 일어나는지를 측정하려고 하는 경향이 있습니다. 하지만 2년 후에 무슨 일이 일어날지에 대해서는 거의 이야기하지 않습니다. 그 이유는 제품을 작업할 때, 팀이 무슨 일이 일어나고 있는지에 대해 결정을 내릴 수 있을 만큼 충분히 짧은 시간 프레임과 측정하기 쉬운 것이 필요하기 때문입니다. 결과적으로, 연간 이탈률이나 장기적인 수익화가 엄청나게 중요함에도 불구하고, 당신은 그것을 측정하지 않고 당장 눈앞에 있고 쉬운 것에 집중하는 경향이 있습니다. 하지만 이 접근 방식에는 많은 문제점이 있습니다.

불행하게도, 많은 제품 카테고리는 엄청난 계절성을 경험합니다. 상거래, 여행, 웰니스 또는 온라인 데이팅과 관련된 모든 것이 명백한 예입니다. 하지만 기업이 비즈니스 소프트웨어를 사용하는 방식에도 주기가 있습니다. 계절성은 상황을 복잡하게 만듭니다. 왜냐하면 월 대비 또는 분기 대비 하락할 수 있는데, 이것이 당신이 출시한 기능 때문일까요? 아니면 이번 분기의 사용자 행동이 단순히 다르기 때문일까요? 리텐션이 매우 지연되어 나타날 때 측정하기는 어렵습니다.

버그나 당신이 실행 중인 새로운 테스트 또는 새로운 시장 출시도 마찬가지입니다. 이것들은 모두 데이터를 흐리게 만드는 것들이고, 당신은 리텐션 커브가 오르거나 내린 보고서를 검토하게 됩니다. 하지만 모든 숫자에는 별표가 붙어 있습니다. 왜냐하면 그들은 새로운 Android 출시가 사과와 오렌지를 비교하는 격이 되지 않았는지 검증하려고 하기 때문입니다.

리텐션이 엉망인 바이럴 성장은 실패합니다.

신제품을 만드는 많은 사람들은 신규 사용자 등록에만 매우 집중하고 리텐션에는 전혀 신경 쓰지 않습니다. 결국, 우상향하는 그래프만 보고 싶다면, 깔때기 상단을 늘려서 빠르게 성장하고 있다는 것을 보여주고, 벤처 캐피탈 자금을 잔뜩 유치한 다음, 리텐션 문제는 나중에 해결하면 되지 않을까요?

우리는 지금 업계에서 이런 일을 항상 보고 있습니다. 크리에이터가 자신의 앱을 수백만 팔로워에게 홍보하거나 론칭 영상이 매출 성장을 유발하여 제품이 미친 듯이 TikTok에서 바이럴될 때 말입니다. 비록 사용성과 이탈률이 좋지 않은 상태임에도 불구하고 말이죠.

기술 업계는 이미 이 실험을 여러 번, 여러 번 반복했습니다. 그리고 결론은 같습니다. 리텐션이 엉망인 고도의 바이럴 제품은 오래가지 못합니다. 왜냐하면 리텐션을 고치기가 너무 어렵기 때문입니다. 결국, 신기함이 사라지면서 사용자 확보는 시들해지고, 결국에는 엉망인 사용자 확보와 엉망인 리텐션만 남게 되며, 올라간 것은 반드시 내려오게 되어 있습니다.

우리는 이것을 많은 맥락에서 보아왔습니다. 초기 소셜 네트워크 단계에서는 이메일 주소록을 사용하여 스팸으로 성장을 유도했지만, 사용자들을 좋지 않은 제품으로 이끈 많은 제품들이 있었습니다. 때로는 그들을 형편없는 벨소리 연간 구독에 가입시킬 수 있다면, 그들을 수익화하고 그 과정에서 돈을 벌려고 시도할 수 있었습니다. 물론, 피드와 실명제와 같은 UX 혁신을 통해 결국 고도의 바이럴성과 매우 높은 리텐션을 모두 갖춘 제품을 만든 Facebook이 나타나기 전까지는 말입니다. 모바일 앱에서도 똑같은 일이 일어났습니다. SMS를 통한 강제 초대로 인해 큰 히트작이 나타나기도 했지만, 역시 제품이 끈적거리지 않으면 전체가 빠르게 무너집니다.

훌륭한 리텐션은 마법과 같습니다.

이 글을 전부 읽고 나면 약간 우울하게 느껴질 수도 있습니다. 저도 때로는 일을 시작하기가 어렵다는 것을 압니다. 하지만, 무언가가 정말로 잘 작동할 때는 놀랍습니다. D30 50%를 기록하는 제품을 실제로 보게 되면(저는 몇 년에 한 번씩 봅니다), 정말 놀랍습니다. 저는 이런 대박 제품들이 빌더들이 훌륭한 지표를 얻기 위해 믿을 수 없을 정도로 체계적인 A/B 테스트 방법을 가졌거나, 그들을 그곳에 도달하게 한 일종의 고속 반복 프로세스를 사용했기 때문에 일어나는 것이 아니라고 믿게 되었습니다. 단순히 약간의 마법이 필요하기 때문입니다. 이 마법은 시장이나 고객의 요구에 대한 신선한 통찰력에서 비롯되며, 돌이켜보면 당연해 보일 수 있지만, 이 제품이 그것을 처음으로 알아냈기 때문에 초고도의 리텐션을 이끌어냅니다. 우리는 이제 화상 회의 소프트웨어나 사라지는 사진, 또는 어떤 주제에 대해서든 답해주는 마법 같은 AI에 대해 이렇게 말할 수 있습니다. 여기에는 반복과 지표 기반 테스트로는 도달할 수 없는 마법이 있습니다.

가장 큰 질문

이 모든 것을 읽고도 여전히 큰 질문이 남을 수 있습니다. 그래서, 어떻게 하면 훌륭한 리텐션을 얻을 수 있는가? (만약 제가 결정론적인 방법을 안다면, 스타트업 투자자로서의 제 일이 훨씬 쉬워지겠죠?)

하지만 최선을 다해봅시다. 위의 제 요점들에는 몇 가지 단서가 있습니다.

• 아이디어가 정말로 중요합니다.
• 높은 리텐션 제품을 원한다면, 이미 리텐션이 높은 카테고리를 선택해야 합니다.
• 당신이 이미 매일 사용하는 기존 제품이 있는 제품 카테고리를 선택해야 합니다.
• 당신은 그것과 직접적으로 경쟁하는 무언가를 만들게 될 것입니다.
• 만약 당신이 이긴다면, 사람들은 그 다른 제품 사용을 멈추고 당신의 제품을 대신 사용하게 될 것입니다.

이것은 높은 기준이지만, 좋은 시작이라고 생각합니다.

물론, 이미 존재하는 것과 매우 정면으로 경쟁하는 무언가를 만든다면, 당신은 "누군가를 전환시키는 것이 정말 어려울 것"이라고 적절하게 반대할 수 있습니다. 그렇습니다. 그래서 여기서 당신은 충분한 시장 위험을 감수하기로 결정해야 하지만, 딱 적절한 양만 감수해야 합니다. 즉, 핵심적인 상호작용을 재창조하는 새롭고 다른 것을 하는 것입니다. 하지만 당신은 아마 80%가 아닌 20%의 리믹스에 대해 이야기하고 있을 것입니다. 이상적으로는, 사용 후 첫 60초 이내에 사용자들이 빠르고 본능적으로 이해할 수 있는 방식으로 이것을 설명할 수 있어야 합니다.

여기서 바로 투자자들이 던지는 두려운 질문인 "왜 지금인가(why now)?"가 상당히 중요해지기 시작합니다. 왜냐하면 여기서 당신이 말하는 것은, 이상적으로 업계에 어떤 종류의 새로운 발전이 있다는 것이기 때문입니다. 그것이 LLM과 같은 범용 기술이든, 소셜 미디어의 과포화와 같은 사회적 차이든, 당신이 이 변화를 정확한 순간에 일으킬 수 있게 해주는 것입니다.

이것은 당신을 기존 시장에 빠르게 진입시키고, 초기에 훌륭한 리텐션 수치를 가질 가능성이 더 높습니다. 타이밍은 매우 중요합니다. 만약 타이밍을 놓치고, 관심도가 낮은 카테고리이며, 당신의 차별화가 충분히 다르지 않다면, 당신은 리텐션 문제를 사용자 확보 문제로 바꾼 것을 발견하게 될 것입니다. 새로운 종류의 인터넷 브라우저를 만드는 것의 어려움이 바로 여기에 있습니다. 만약 당신이 이기면, 그것은 엄청나게 끈적거립니다. 하지만 사람들은 기존 브라우저에 너무 만족해서 그들이 당신의 것을 시도하게 만드는 것이 매우 비싸고 복잡합니다.

이것이 제가 지난 세대의 "Uber for X" 아이디어들처럼 "Cursor for X"나 "Figma for X" 아이디어를 가진 사람들을 비난하지 않는 이유입니다. 그들은 미친 시장 위험을 감수하지 않기 위해 일부 기존 시장과 행동에 편승하려고 노력하고 있습니다.

그리고 만약 당신이 차별화를 제대로 하고, 타이밍을 제대로 맞추고, 엄청난 사용자 수요가 있고, 올바른 기본 제품 카테고리를 정확히 찾아냈다면, 저는 그것이 정말로 효과가 있을 수 있다고 생각합니다.

하지만 새로운 시장은 어떤가요?

자연스러운 반론은 새로운 시장이 종종 기존 시장보다 더 흥미롭다는 것입니다. 기술이란 낡은 것에 20% 혁신하는 것보다 완전히 새로운 것을 만드는 것이 아닌가요? 물론 이것은 사실이지만, 저는 이것이 아주 극소수의 제품이라고 생각합니다.

이 반론에 대한 저의 반론은 대부분의 제품이 실제로는 어떤 종류의 이전 혈통을 가지고 있다는 것입니다. 비록 그 이전 제품들이 빠르게 잊혀질지라도 말입니다.

Instagram 이전에는 Hipstamatic이 있었습니다. 이는 초기 App Store에서 유료 사진 앱 1위가 되었었습니다. 그것은 사진 필터의 성공을 증명했습니다. 물론 Google은 최초의 검색 엔진이 아니었습니다. 실제로는 Lycos, Excite, Infoseek 등 이후 10번째 정도였습니다. 이들은 소비자들이 검색을 원하지만 수익화가 불가능하다는 것을 보여주었습니다. Tesla는 최초의 전기차가 아니었고, iPhone도 최초의 스마트폰이 아니었습니다. 때로는 10번째 반복이 중요합니다. 어떤 사람들은 이것을 'first mover'가 아닌 'last mover advantage'라고 부릅니다. 저는 이것이 중요한 점이라고 생각합니다.

하지만 때로는 새로운 일들이 일어나기도 합니다. Uber는 이미 성공적인 차량 호출 앱이 있었기 때문이 아니라, 택시를 부르는 기존의 오프라인 행동을 앱으로 전환하기 위해 만들어졌습니다. (그리고 Lyft는 아니었습니다. 당시에는 이상한 버스 예약 서비스였습니다.) 물론 ChatGPT의 많은 부분은, OpenAI가 창립부터 정말로 성공한 v3까지 5년의 여정을 거쳤고, 그것이 무엇을 대체할지에 대한 실제적인 청사진 없이 이루어졌습니다. 이러한 종류의 여정은 주목할 만하며, 기술 산업은 그 덕분에 더 나아졌습니다. 왜냐하면 그것들은 새로운 카테고리 창출의 일부로서 실제적인 위험을 수반하기 때문입니다.

Why retention is so hard for new tech products

And how to apply these lessons to the current gen of AI apps

@andrewchenAndrew Chen