우리 스타트업에 맞는 BM 가설 도출하는 방법.

· BM이 너무 OO면 문제가 된다.
· 제대로 BM 가설을 세우는 방법.
· 스타트업이 처음부터 매출을 발생시켜야 하는 4가지 이유.

“BM이 뭐에요?”

VC가 자주하는 질문 탑 3안에 든다. 

본인이 현재 투자라운드를 돌고 있다면, 가장 심여를 기울여 고민해야 하는, 그리고 가장 많은 가설이 검증되어 있어야 하는 주제이다.

1️⃣ 큰 회사만 많은 BM들을 돌릴 수 있다.

BM, Business Model 은 뭘까? 사실 아주 간단한데, 이는 ‘사업이 돈을 어떻게 버는가?’ 이다. 창업가들은 세상의 모든 기업들 대부분이 10가지 이내의 BM으로 구성되어 있다는 사실을 망각하며, 본인 기업에게는 새로운 사업모델이 적용되어야 한다고 생각한다.

“유저가 걸어다니면 포인트가 쌓이고, 포인트를 소비하며 발생하는 매출의 수수료를 받는 동시에 이렇게 쌓인 유저 트래픽으로 광고 비용을 받는데, 이 광고 매출을 유저에게 돌려주고…” 등.. 초기 우리의 BM이 이렇게 복잡하다면 다시 고려를 해봐야 한다. 사실 초기 스타트업의 BM은, 10개 중 하나를 그냥 배끼면 된다.

일전에 소개한 내 초기 창업팀 스토리로 돌아가면, 우리는 당시 50여명 정도의 팀원들로 구성되어 있었는데, 우리가 담당한 BM만 해도 무려 6가지나 됐다. Advertising, Transactional, B2B SaaS, Enterprise, Marketplace, B2C.

그러나 명심하자,

“Only Big businesses can afford many BMs.”

오직 큰 규모의 회사들만이 많은 BM들을 돌릴 수 있다.

하나의 BM을 제대로 작동시키는데에 까지는 엄청난 리소스가 들어간다. 매출화를 위한 수십, 수백의 고객 인터뷰. 기능들의 차별화 또는 고도화. 가격정책에 대한 실험 부터 끊임없는 솔루션의 진화까지.

카카오를 예시로, 카카오의 2023년 연결 매출은 8.1조원이며, 전체 직원은 3901명으로 집계된다. 즉, 카카오의 계열사를 하나의 BM으로 둔다면, 하나의 BM당 카카오는 평균 25명을 할당하고 있으며, 각 계열사가(BM이) 만드는 평균 매출이 560억이라는 뜻이다. 좀더 풀어서 얘기하면, 카카오에 들어간 N년차 전문가, 이공계 석박사, 금융 전문가들, 아이비리그 출신 사업개발 팀으로 구성된 총 25명도 하나의 BM에 집중하며, 이들이 벌어들이는 매출이 어마무시하다는 뜻이다.

이에 대비해 당시 우리 팀은 주니어와 시니어로 구성된 팀으로, 각 BM당 8명 할당된 셈이었고, 발생되는 매출이 아예 없었다. 

2️⃣ BM에 대한 가설을 세우는 법:

나는 Albert Savoia의 “아이디어 불패의 법칙”에서 나온 xyz 기법을 추천하는데, “적어도 x 퍼센트의 y는 z를 할것이다.”의 형태로 가설을 세우는 것이다. 참고로 여기서,

- x는 예상되는 Conversion Rate이고,

- y는 Ideal Customer Profile(ICP - 우리의 초기 고객 프로필)

- z는 해당 ICP로부터 우리가 보고 싶은 결과물이다.

나는 여기에 추가해, 우리가 어느정도 밑지는 상황이더라도, 반드시 가설에 구입과정을 넣는 것을 추천한다. 이에 대한 내 이유는 밑에 좀 더 설명하겠다.

xyz 가설 예시:

“적어도 10퍼센트의, 샌프란시스코에서 마운틴뷰로 통근하는 구글 엔지니어는, 스탠퍼드대학교의 Ai 교수가 가르치는 1주짜리, “Ai 입문" 수업을 버스에서 듣기 위해 300달러를 지불할것이다.”

결론,

3️⃣ 구매를 넣는건 옵션이 아닌 이유.

‘아니 초기 인데 벌써부터 지불해야 할 고객을 모집하라구?’

그렇다. 반드시 구매를 발생시켜야 한다.

BM에 대한 가설을 검증할때는 반드시, 우리의 궁극적인 서비스의 뼈대, 즉 ‘MVP로부터 고객이 핵심가치를 경험하고 이로 인해 구매가 발생되는 단계’까지, Full-cycle(결제 > 서비스 전달)을 실행해야 한다.

여기엔 수많은 이유가 있겠지만, 개인적으로는 아래 4가지 이유 때문이다.

첫번째, 그래야 우리 스타트업이 돌아갈 펀더멘털, 즉 실수요가 사업초기부터 파악되며(정말 돈을 지불하고도 우리 서비스를 사용할 고객이 존재하는가?),

두번째, 구매를 발생시키는 고객 프로필들이 누군지를 매우 정확하게 확인할 수 있고(이들의 직장, 성별, 사는 곳, 예산, 평균 결제 금액, 결제 시점/상황),  

세번째, 거래를 성사시키는데에 들어가는 법률, 금융 프로세스를 이해할수 있게 되며,

마지막, 실제 xyz 가설을 실행하며 발생하는 현장 데이터 기반으로 세세한 기능화/서비스 개선이 이뤄지기 때문이다.

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· 사진은 이번 주말, 제주도 성이시돌 목장. 

· 실리콘벨리를 품는 창업가들을 위한 영어 뉴스레터 - https://lnkd.in/gK67Fw_u

· Ai 기술을 포함시키지 않고도 높은 밸류로 투자받는 법. - https://lnkd.in/gezhQxJb