*Reforge의 Product Market Fit Collapse: Why Your Company Could Be Next 를 번역했습니다
그동안 제품 시장 적합성(Product Market Fit, 이하 PMF)은 스타트업이 반드시 달성해야 할 핵심 목표로 여겨졌습니다. 그러나 지금 우리는 이례적인 현상을 목격하고 있습니다. 겉보기에 탄탄한 PMF를 확보했던 기존 제품들의 핵심 성장 모델이 갑자기 무너지는 사례가 발생하고 있습니다. Chegg(미국판 콴다, 온라인 과제 도움 서비스)의 기업 가치가 87.5% 폭락한 사례부터 Stack Overflow의 트래픽이 급감하는 현상까지, 이러한 시장 혼란은 “PMF 붕괴(Product Market Fit Collapse)”라고 정의할 수 있는 새로운 현상입니다.
PMF 트레드밀 프레임워크
제품 시장 적합성(Product Market Fit)은 스타트업이 반드시 달성해야 할 핵심 목표지만, 많은 이들이 이를 정적인 상태로 오해합니다. 실제로는 고객층이 끊임없이 변화하고 소비자 기대치가 계속 높아지고 있습니다. 따라서 초기 PMF를 확보한 후에도 이를 지속적으로 유지하고 확장해 나가는 것이 중요합니다.
Casey Winters와 Fareed Mosavat는 Reforge 제품 전략 코스에서 이 개념을 ‘제품 시장 적합성 트레드밀’ 프레임워크로 시각화했습니다:
- 제품 초기에는 PMF가 없는 상태로, 이는 기준선(갈색 선) 아래에 있는 파란 선으로 표현됩니다.
- PMF에 가까워질수록 회사 성과가 증가해 PMF 임계값을 넘게 됩니다.
- 그러나 이 PMF 임계값은 고정되어 있지 않습니다. 소비자 기대치가 지속적으로 상승하면서 시간이 지날수록 PMF 기준선도 함께 올라갑니다.
기술의 발전이 PMF 임계치를 끌어올린다
기술 발전은 PMF 임계값을 더 가파르게 상승시킵니다. 과거 기술 변화에서는 이러한 상승이 점진적으로 일어났고, 고객 기대치도 천천히 변화했습니다.
예를 들어, 모바일 시대에는 스마트폰이 대중화되고 네트워크와 생태계가 성숙하는 데 수년이 걸렸습니다. 인터넷 초기에도 PC가 각 가정에 보편화되고 브로드밴드 연결이 빨라지기까지 오랜 시간이 필요했습니다.
이런 “느린” 변화 속도는 기업들에게 적응할 시간을 주었습니다. PMF가 약해지기 시작했더라도, 그 침식이 수년에 걸쳐 진행되면서 제품 리더들은 데이터를 수집하고 전략을 수정할 여유가 있었습니다. 하지만 AI 시대에는 완전히 다른 양상이 펼쳐지고 있습니다.
AI는 PMF 임계값을 “급변”시켜 제품 시장 적합성 붕괴를 일으킬 수 있음
AI 솔루션이 효과적으로 작동한다고 입증되면, 그 채택 속도는 기존 기술보다 훨씬 빠릅니다. 강력한 AI 도구들은 무료 또는 최소한의 비용으로 쉽게 이용 가능하며, 사용자들은 이를 즉시 자신의 업무에 통합할 수 있습니다. AI는 PMF 임계값의 기울기를 이전 기술 변화보다 훨씬 가파르게 만들고 있으며, 특정 사례에 적합할 경우 PMF 임계값은 급격히 상승합니다.
고객 기대치는 더 이상 예측 가능한 선형적 속도로 상승하지 않고 지수적으로 급증하고 있습니다. 사용자들이 AI 기반 서비스에서 더 효율적이고 개인화된 거의 즉각적인 응답을 경험하는 순간, 기존의 “충분히 좋았던” 솔루션들은 순식간에 구식처럼 느껴집니다. 이것이 바로 PMF 붕괴 현상입니다.
이러한 가속화된 변화는 AI가 특정 영역에서 가치를 입증하면, 기존 솔루션이 “하룻밤 사이에” PMF를 잃을 위험이 있음을 의미합니다. 변화하는 시장에 대응할 긴 적응 기간이 없고, 충분한 데이터를 모으거나 장기 전략을 세울 시간도 없습니다. 적응할 기회는 위협의 심각성을 인식하기도 전에 사라질 수 있습니다. 결과적으로 과거 기술 변화 시대에 성공했던 기업들도 어려움을 겪거나 심지어 폐업할 수도 있습니다.
PMF 붕괴 사례
먼저 제품 시장 적합성(PMF) 붕괴의 몇 가지 사례를 살펴보고, 왜 앞으로 이런 현상이 더 많이 발생할 것인지 설명해 보겠습니다.
1. Chegg 기업 가치 붕괴
붕괴 현상
2024년 1월 Chegg의 기업 가치는 12억 달러였습니다. 그런데 2024년 10월(불과 9개월 후)에는 1.5억 달러로 떨어졌습니다. 9개월 만에 90%의 가치가 하락하고, 이 기간 동안 50만 명의 구독자를 잃었습니다. 2024년 9월 기준 최근 12개월 매출은 6억 6,208만 달러였는데, 현재 기업 가치는 이 매출의 1/4에 불과합니다. 이는 시장이 Chegg가 사실상 0으로 수렴할 것이라고 판단하고 있다는 의미죠.
무슨 일이 있었나
Chegg의 주요 구독 서비스는 학생들에게 과제 도움을 제공합니다. 핵심 가치 제안은 엄선된 전문가들이 작성한 고품질 답변이었습니다.
성장 모델 관점에서 보면, Chegg의 핵심 성장 루프는 ‘기업이 생성하고 기업이 배포하는 콘텐츠 루프’입니다. 더 많은 고품질 답변이 SEO 및 다른 채널을 통해 배포되면, 더 많은 구독자와 참여로 이어지고, 이는 다시 더 많은 고품질 답변에 투자할 수 있게 만들었죠.
그러나 OpenAI가 ChatGPT를 출시하면서 상황이 바뀌었습니다. 학생들은 이제 과제를 입력하기만 하면 즉시 개인화된 답변을 받을 수 있게 되었습니다. 답변이 항상 정확하지는 않았지만, 즉각적이고 무료(또는 저렴)하다는 특성은 10배 이상의 가치 제안과 즉각적인 배포력을 만들어냈습니다.
이로 인해 성장 루프가 깨졌습니다. 구독자가 이탈하기 시작하면 회사 생성 콘텐츠에 투자할 수 있는 자금이 줄어들고, 이는 신규 구독자와 참여 감소로 이어지며, 결국 더 적은 자금으로 더 적은 콘텐츠를 생성하는 악순환이 발생합니다.
문제점
“흥미롭게도, Chegg는 이전에도 물리적 매체에서 디지털로의 전환을 경험한 적이 있습니다. 하지만 그 전환은 교과서 대여에서 숙제 도움으로 피봇할 수 있을 만큼 충분히 느린 속도로 진행되었습니다. AI의 경우엔 훨씬 빠르게 일어났죠. 비즈니스 모델 위협에 적응하는 방법을 알고 있는 팀조차도 이번에는 극복할 수 없었습니다.”
Chegg는 사실상 기회가 없었습니다. 고객 기대치가 급증하자 즉시 PMF를 잃었고, 사용자들이 너무 빠른 속도로 이탈하기 시작해 Chegg가 대응할 시간이 없었습니다. 이미 확립된 대규모 비즈니스에서 혁신을 통해 문제를 해결하려면 시간이 필요합니다.
이제 그들은 구독자 이탈 → 손실 증가 → 현금 보유량 감소 → 인력 감축 → 새로운 방향 모색을 위한 시간과 자원 부족이라는 치명적인 악순환에 빠져 있습니다. 사실이나 AI 모델이 답변할 수 있는 정보 접근에 기반한 구독 비즈니스는 매우 취약한 상태입니다.
2. Stack Overflow 트래픽 감소
붕괴 현상
GitHub CoPilot과 ChatGPT가 2021년 말에 출시되었습니다. Stack Overflow의 트래픽은 즉시 감소하기 시작했습니다. 감소량은 Stack Overflow와 외부 개발자들 사이에서 공개적으로 논쟁이 되었지만, 구체적인 수치와 상관없이 그 영향은 상당했습니다.
무슨 일이 있었나
Stack Overflow의 핵심 성장 루프는 ‘사용자 생성, 기업 배포 콘텐츠 루프’였습니다. 개발자가 질문을 올리면 → 다른 개발자가 사회적 자본을 얻기 위해 답변을 제공 → 회사는 SEO 및 다른 채널을 통해 해당 콘텐츠를 배포 → 이를 통해 더 많은 사용자와 콘텐츠 제작자를 유치하는 구조였죠.
GitHub CoPilot과 다른 AI 솔루션이 출시되면서 사용자들은:
- 답변을 기다리거나 검색할 필요 없이 즉시 답변을 얻을 수 있게 되었습니다.
- Stack Overflow를 검색할 필요 없이 코딩 환경 내에서 직접 답변을 얻을 수 있게 되었습니다.
- 자신이 작성 중인 코드에 맞춤화된 답변을 받을 수 있게 되었습니다.
AI 생성 코드에 일부 문제가 있었지만, 전체적인 가치 제안은 강력했고 고객 기대치가 급증하면서 Stack Overflow는 PMF를 잃었습니다. 핵심 성장 루프가 붕괴되기 시작했습니다. 조회수, 투표 등이 감소하면서 기여자들이 답변을 게시할 동기가 줄어들었습니다.
문제점
Stack Overflow는 이제 OverflowAI 출시와 기반 모델과의 라이선스 계약을 통해 대응하고 있습니다. 하지만 핵심 성장 루프가 이미 깨진 데다, 개발자들이 AI로 콘텐츠를 생성하기 원하는 접점(코딩 환경 내)을 소유하고 있지 않다는 것이 문제입니다. 커뮤니티 주도 콘텐츠 모델은 자신들의 콘텐츠를 AI 솔루션으로 먼저 활용하지 못한다면 AI 혁신에 특히 취약합니다.
3. Shutterstock + Getty의 (곧 다가올?) 붕괴
붕괴가 아직 일어나지는 않았지만, 스톡 사진 시장에서는 임박한 것으로 보입니다. Shutterstock과 Getty Images는 최근 AI 위협에 대응하기 위해 합병했습니다. 이 비즈니스들은 Midjourney와 같은 이미지 기반 모델과 도구들이 계속 발전함에 따라 위협을 받고 있습니다.
무슨 일이 일어나고 있나
Shutterstock과 Getty의 성장 모델은 모두 기여자들의 콘텐츠 제공에 의존하는데, 이 콘텐츠가 더 많은 유료 고객을 유치하고, 그 수익을 다시 기여자들과 공유하는 구조입니다. 자금 흐름이 중단되면 기여자들의 콘텐츠 제공이 줄어들고 선순환이 역전됩니다.
생성형 AI 이미지 모델이 점점 더 발전함에 따라, 미래는 이미 예견되어 있습니다. 조만간 디자인 툴 내에서 원하는 스타일로 매우 개인화된 이미지를 즉시 생성할 수 있게 될 것입니다. 이는 일반적인 스톡 사진을 사용하는 것보다 10배 이상 가치 있는 제안이죠.
물론 모든 사용 사례와 스타일에 맞는 모델이 아직 완벽하지는 않으며, 사용자들도 원하는 결과를 얻기 위한 프롬프트 작성법을 배우는 중입니다. 하지만 붕괴는 머지않아 올 것으로 보입니다.
문제점
두 회사 모두 이 위협을 인식하고 있는 것은 분명합니다. 새로운 AI 솔루션에 재투자하고 있죠. 하지만 이 위기를 헤쳐나갈 수 있을까요? 제 생각에는 어려울 것 같습니다. 핵심 성장 루프가 붕괴되는 상황에서 사용자 습관의 새로운 접점(디자인 도구)을 소유하지 못하고 있기 때문입니다.
더 많은 PMF 붕괴가 다가오고 있다
지금까지 제시한 사례들은 모두 기업 생성 또는 사용자 생성 콘텐츠에 기반한 회사들입니다. 이들은 초기 모델의 콘텐츠 생성 능력 때문에 가장 취약했습니다. 그렇다면 PMF 붕괴는 여기서 멈출까요? 저는 그렇게 생각하지 않습니다.
AI 모델의 능력은 기하급수적으로 발전하고 있습니다. 아래는 OpenAI의 모델들이 여러 벤치마크에서 어떻게 발전해 왔는지 보여줍니다. OpenAI의 최신 o3 모델 출시는 이 기술이 이제 성장 곡선의 변곡점을 넘어섰음을 시사합니다.
하지만 최신 기술과 그 기술로 개발된 새로운 제품 사이에는 시간차가 있습니다. 개발자들이 새로운 기능을 가진 기술을 활용하는 최선의 방법을 찾아내는 데 시간이 걸리니까요. 현존하는 대부분의 제품들은 여전히 GPT-3나 GPT-4와 같은 모델을 기반으로 구축되어 있습니다.
o1과 o3를 기반으로 한 새로운 제품들이 곧 시장에 나올 것입니다. 벤치마크 곡선이 보여주듯, 이들의 능력은 점진적으로 나아지는 정도가 아니라 훨씬 뛰어날 것입니다. 이런 제품들이 출시되면서, 더 많은 카테고리에서 고객 기대치가 급증하고 PMF 붕괴 사례가 늘어날 것입니다. Nancy Rademaker의 이 이미지가 상황을 잘 시각화한다고 생각합니다.
PMF 붕괴를 피하는 방법
서비스를 만드는 사람으로서 우리는 PMF가 붕괴하는 시대에 무엇을 할 수 있을까요? 이는 매우 어려운 과제입니다. 케이시 윈터스는 이 상황을 이렇게 분석했습니다:
“Netflix와 Chegg는 물리적 매체(영화, 교과서)에서 디지털로의 전환에 성공했습니다. 하지만 Redbox와 Gamefly 같은 회사들은 실패했죠. PMF 붕괴를 피하려면 미리 예측하고 회사의 미래를 걸어야 합니다.”
PMF 붕괴를 예측하고 피하기 위해서 우리는 다음 세 가지 영역에 집중해야 합니다:
- 고객 기대치가 어떻게 변화하고 있는지 이해하기
- PMF 붕괴 위험 수준 평가하기
- 제품 포트폴리오 전략 적절히 배분하기
1. 고객의 기대치가 어떻게 변화하고 있는지 이해하기
미시적 관점에서의 고객 기대치 변화
첫 단계는 여러분의 서비스와 관련된 고객 기대치가 어떻게 변화하고 있는지 촘촘히 파악하는 것입니다. 많은 기업에서 고객 인사이트를 얻는 과정은 정말 고통스럽습니다:
- 제품팀이 알고 싶은 질문들이 생깁니다.
- 그러면 사용자 리서치팀에 의뢰해 차례를 기다립니다.
- 리서치팀이 조사를 실행하고 결과를 정리해 제품팀에 발표합니다(보통 몇 달 뒤에야).
- 그렇게 얻은 인사이트는 파워포인트나 구글 드라이브에 묻혀 먼지만 쌓입니다.
많은 대기업에서는 제품팀이 고객과 직접 대화조차 못하게 합니다. 이런 프로세스에는 세 가지 큰 문제가 있습니다:
- 너무 느립니다 – 답을 얻는 데 몇 달씩 걸리기도 합니다.
- 너무 번거롭습니다 – 고객 피드백을 얻는 과정이 너무 복잡해서 제품팀이 아예 포기해버리기도 합니다.
- 단절이 생깁니다 – 실제 제품을 만드는 사람들이 고객과의 대화에서 나오는 미묘한 뉘앙스와 맥락을 놓치게 됩니다.
이런 문제들은 대부분의 조직에 존재하는 ‘피드백 분산 비용’의 한 형태라고 볼 수 있습니다. 피드백 분산 비용이란 고객의 의견이 조직 내 여러 부서와 시스템에 흩어져 있어 실제로 제품 개선에 활용되기 어려운 상황을 말하죠. AI 기반의 제품팀들이 기존과 다르게 일하는 방식 중 하나는 바로 이 과정을 완전히 새롭게 생각하는 것이라고 봅니다.
이것이 Reforge Insight Analytics가 해결하고자 하는 문제입니다. 이 제품은 모든 고객 피드백 출처를 한데 모으고, AI를 활용해 데이터를 분석하고 탐색하며, 이를 개발자들이 이미 사용 중인 도구에 실시간으로 직접 전달합니다. Reforge Insight Analytics 같은 도구를 사용하든 그렇지 않든, 고객 기대치는 너무 빠르게 변화하고 있습니다. 이 프로세스가 개선되지 않으면 PMF 붕괴 가능성은 훨씬 더 높아집니다.
거시적 관점에서의 고객 기대치 변화
AI가 기술 제품 전반에 걸쳐 고객 기대치를 어떻게 변화시키고 있는지 이해하는 것도 중요합니다. 몇 가지 변화하는 트렌드를 살펴보겠습니다:
“내가 작업하는 공간” → “대신 해주는 서비스” – 오늘날 우리가 사용하는 많은 소프트웨어는 콘텐츠와 경험을 직접 만들 수 있게 해주는 도구입니다. Canva, Notion, 구글 문서, Gmail 등이 그렇죠. 하지만 이런 작업을 누군가 대신 해준다면 어떨까요? AI는 고객 기대치를 “내가 작업할 수 있는 도구”에서 “나 대신 일을 처리해주는 서비스”로 바꾸고 있습니다.
“기본 버전을 커스터마이징하기” → “처음부터 맞춤형” – 많은 B2B 제품들은 고객이 자신의 프로세스, 업무 흐름, 데이터에 맞게 대대적인 커스터마이징을 해야 하는 방식으로 만들어집니다. CRM 카테고리를 예로 들어볼까요? CRM 셋업은 너무 많은 작업이 필요해서 Salesforce와 다른 CRM을 고객 요구에 맞게 구성하는 시스템 통합 서비스가 연간 수십억 달러 규모의 산업으로 성장했습니다. 하지만 이런 과정이 필요 없다면 어떨까요?
“수동 작업” → “자동화된 작업” – 많은 제품들은 팀이 가치를 얻기 위해 수많은 수동 작업을 해야 합니다. 제품팀에게 가장 와닿는 예는 아마도 JIRA일 겁니다. 태스크를 생성하고, 최신 상태로 유지하고, 시간이 지나면서 정리하는 데 필요한 시간이 상당하죠. 또는 영업 담당자가 대화와 거래에 대한 데이터를 끝없이 입력해야 하는 CRM도 마찬가지고요. 이런 작업들이 자동화된다면 어떨까요?
“사용자당 또는 월별 과금” → “완료된 업무에 대한 과금” – 지난 25년 동안 많은 제품들은 소비자가 좌석당 또는 월별로 비용을 지불하는 방식을 택했습니다. 고객은 제품 사용이 지불하는 비용보다 대략적으로 더 큰 가치가 있는지 머릿속으로 계산합니다. 실제 가치는 가격과 직접적으로 연결되어 있지 않죠. 하지만 실제로 얻는 가치에 대해서만 지불할 수 있다면 어떨까요?
2. PMF 붕괴 위험 수준 평가하기
두 번째로 중요한 것은 제품 시장 적합성 붕괴의 위험 수준을 평가하는 일입니다. Ravi Mehta와 함께한 AI 전략에서 이 주제를 더 깊이 다루었으니, 여기서는 핵심적인 내용만 살펴보겠습니다.
1. 고객 접점을 얼마나 직접적으로 소유하고 있는가?
고객과의 접점을 긴밀하게 통제하는 제품들(예: Github)이 있습니다. 반면에 Google이나 다른 채널이 사용자가 제품에 접근하고 돌아오는 주요 경로인 제품들(예: Stack Overflow)도 있죠. 고객 관계를 더 많이 소유할수록 PMF를 유지하고 방어하기가 더 수월해집니다. 이를 평가하는 방법 중 하나는 중개자를 거치지 않고 직접 제품에 접근하는 사용자의 비율을 측정하는 것입니다.
2. 서비스 사용 빈도가 높은가?
리텐션과 인게이지먼트 측면에서 보면, 사용 사례를 정의하고 자연스러운 사용 빈도를 파악하는 것이 중요합니다. 연간 1-2회 사용되는 저빈도 제품(예: 여행 서비스)이 있고, 매일 사용되는 고빈도 제품(예: Slack)이 있습니다.
제 생각에는 저빈도 제품이 더 큰 위험에 노출되어 있습니다. 사용 빈도가 낮다 보니 다음에 필요할 때 사용자가 다른 서비스로 쉽게 전환할 가능성이 높아지거든요. 습관의 강도가 약하기 때문이죠. 반면 고빈도 제품은 사용자에게 강한 습관이 형성되어 있어서, 시장에 더 나은 대안이 있더라도 그 습관을 깨기가 쉽지 않습니다.
3. 컨텐츠 생성을 지원하는 서비스인가?
AI의 “킬러 사례”는 종종 사용자가 무언가를 ‘창작’하는 바로 그 지점에서 나타납니다 – 코딩(GitHub Copilot), 글쓰기(Notion AI), 디자인 캔버스(Figma) 등에서요. 만약 여러분의 제품이 사용자가 핵심 작업을 수행하는 ‘그 공간’이 아니라 이러한 창작 환경 이후(코딩중에 문제가 생길때 찾아보는 StackOverflow처럼)나 외부에 위치한다면 더 쉽게 대체될 수 있습니다. AI는 워크플로우에 직접 통합되어 주 작업 환경을 떠날 필요 없는, 더 자연스러운 대안이 될 수 있습니다.
4. 독점적인 데이터를 보유하고 있는가?
AI 시대에서 데이터는 (이번에는 정말로) 새로운 석유입니다. 특히 기반 LLM과 모델들이 접근할 수 없는 독점적인 데이터가 중요하죠. 만약 데이터(또는 콘텐츠)가 대규모 언어 모델이 수집하고 활용할 수 있는 형태로 존재한다면, 그것은 방어할 수 없습니다. 독점적인 데이터를 많이 보유할수록 PMF 붕괴의 위험은 낮아집니다.
5. 핵심 성장 루프를 무엇이 깨뜨릴 수 있을까?
제품의 성장 모델을 깊이 이해하고 있나요? 단순히 성장 루프를 그려보는 것을 넘어, 사용자가 성장 루프의 각 단계를 ‘왜’ 수행하는지 파악해야 합니다. 그 “이유”가 무너지면 루프는 긍정적인 방향이 아닌 부정적인 방향으로 돌아가기 시작합니다. 예를 들어, 사용자 생성 콘텐츠에 의존하는 성장 모델은 기여자들의 동기부여가 사라지면 순식간에, 빠르게 무너질 수 있습니다. Stack Overflow 사례에서 우리는 이런 현상을 목격하고 있습니다.
6. 고객들은 얼마나 기술 친화적인가?
“오늘날 우리는 기술 수용 곡선의 최첨단부, 즉 캐즘 이전 영역(코드 개발자, 디자이너, 기술 전문가, 학생들)에서 진정한 혁신적 붕괴가 일어나는 것을 목격하고 있습니다. 반면, 기술에 덜 민감하고 캐즘 너머의 주류 시장을 대상으로 하는 비즈니스는 AI로 인한 영향을 상대적으로 덜 받을 가능성이 높습니다.” – Fareed Mosavat
여러분의 고객층이 기술 수용 곡선에서 어디에 위치하는지 – 특히 캐즘을 기준으로 어느 쪽에 있는지- 에 따라 제품 시장 적합성(PMF)이 무너지는 속도가 크게 달라집니다. 혁신자와 얼리 어답터로 구성된 캐즘 이전 시장을 타깃으로 할수록 PMF 붕괴 위험이 커집니다. 이들은 기술적 가능성에 더 큰 가치를 두고, 새로운 솔루션을 적극적으로 시도하며, 기존 습관을 쉽게 바꾸는 경향이 있습니다. 또한 제품의 완성도나 안정성보다는 혁신적 가치 제안에 더 끌리며, 확실히 더 나은 대안이 등장하면 브랜드 충성도가 낮아 빠르게 이탈할 수 있습니다.
3. 제품 전략 포트폴리오 배분하기
Reforge 제품 전략 과정에서 Fareed와 Casey는 제품 작업을 다섯 가지 유형으로 나누었습니다.
- 제품 시장 적합성(Product Market Fit) – 초기 제품 시장 적합성을 0에서 1로 만들어가는 과정입니다. 즉, 시장에서 실제로 원하는 제품을 처음으로 만들어내는 작업입니다.
- 기능 작업(Feature Work) – 제품의 기능과 시장을 점진적으로 확장하여 인접 영역으로 나아가면서 가치를 창출하고 확보하는 작업입니다. 기존 제품에 새로운 기능을 추가하거나 개선하는 일이 여기에 포함됩니다.
- 성장 작업(Growth Work) – 기존 시장에서의 채택과 사용을 가속화하여 가치를 창출하고 확보하는 작업입니다. 사용자 확보, 활성화, 리텐션을 개선하는 데 초점을 맞춥니다.
- 확장 작업(Scaling Work) – 팀이 계속 전진하고 새로운 수준의 기능, 성장, 제품 시장 적합성 확장 작업을 수행할 수 있도록 병목 현상을 해결하는 데 집중합니다. 기술적 부채 해결, 인프라 개선, 프로세스 최적화 등이 포함됩니다.
- 제품 시장 적합성 확장(Product Market Fit Expansion) – 인접 시장, 인접 제품, 또는 둘 다로 확장하여 비점진적인 방식으로 제품 시장 적합성의 상한선을 높이는 작업입니다. 기존 PMF를 넘어서는 새로운 차원의 가치를 창출합니다.
제품 전략의 핵심은 이러한 다양한 작업 영역들 사이에 한정된 자원을 어떻게 현명하게 배분할지 결정하는 것입니다. 여기서 중요한 점은 현재 데이터에만 의존하지 않는 미래 지향적 사고입니다.
PMF 붕괴 위험 평가 결과에 따라서는, 지금 당장의 제품 데이터가 괜찮아 보여도 PMF 확장이나 근본적인 시장 적합성 작업에 더 많은 자원을 투입해야 할 때가 있습니다. AI 시대에는 고객 기대치가 하루아침에 급변할 수 있어 현재 지표만으로는 미래 위험을 제대로 감지하기 어렵기 때문이죠.
PMF 붕괴는 이제 막 시작되었습니다
우리는 아직 AI 기술 변화의 초입에 서 있을 뿐입니다.
- AI의 역량이 기하급수적인 속도로 발전하고 있습니다.
- 인간들은 이제 막 AI를 활용한 새로운 경험을 만들어내기 시작했습니다.
- 전 세계 사람들의 손에는 이미 AI를 구동할 수 있는 기기가 있어서, 이전 기술 혁신들에 비해 도입 장벽이 훨씬 낮아질 것입니다.
이 모든 요소들이 합쳐지면 최소한 제품 시장 적합성 트레드밀(PMF Treadmill)의 속도가 빨라지고, 최악의 경우 더 많은 “변곡점”이 생겨 PMF 붕괴 사례가 더 빈번하게 발생할 것입니다.
이전 기술 혁신들과 달리, AI는 기존 비즈니스 모델과 고객 기대치를 훨씬 더 빠르게, 그리고 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 환경에서는 변화에 선제적으로 대응하고, 새로운 가치 창출 방식을 끊임없이 고민하는 기업만이 살아남을 수 있을 것입니다.
아래의 문서들도 한번 읽어보시면 도움이 될 것입니다.
- Check out Reforge Insight Analytics
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원문 : Reforge의 Product Market Fit Collapse: Why Your Company Could Be Next
번역 : Claude 3.7 Sonnet / 편집 : 에디
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