무한 피봇 지옥을 탈출하기위한 방법

"배움 없이 피봇하면, 그건 '되는 거 보자' 전략을 위장한 것일 뿐이에요."

✍🏻 LeanX의 데이빗

👋 안녕하세요, 데이빗입니다!

서문.

스타트업에서 반복해서 보는 패턴이 있어요:

벽에 부딪힘
숫자가 정체
실망
체념: "이건 안 되나 봐"
피봇 — 새 방향, 새로운 에너지
그리고... 똑같은 사이클 반복

대부분의 창업자들이 이 루프에 깨닫지 못한 채 갇혀 있어요.

이유는 간단해요: 배움 없이 피봇하고 있어요.

오늘은 이 달성의 천장을 뚫는 방법을 공유할게요.

Part 1. 페니실린, 전자레인지, X-선의 공통점

질문

페니실린, 전자레인지, X-선, 화약, 플라스틱, 가황 고무의 공통점이 뭘까요?

답: 모두 우연한 발견이었어요.

대부분이 놓치는 것

하지만 대부분의 사람들이 대충 넘어가는 것: 모두 실패한 실험으로 시작했어요.

모든 경우에 발명가는 하나의 결과를 달성하려 했고 완전히 다른 것을 얻었어요.

하지만 실패한 실험을 버리는 대신, 대부분의 창업자들이 절대 하지 않는 걸 했어요:

더 깊이 파고들어서 "왜"를 추적했어요.

핵심 인사이트

"돌파구적 인사이트는 실패 안에 숨겨져 있어요. 하지만 찾으러 가야만 해요."

대부분의 창업자들은 반대로 실패에서 도망쳐요.

뭔가 안 되고 있다는 첫 번째 신호에, 왜 정말로 실패했는지 이해하지 않고 피봇해요.

"배움에 기반하지 않은 피봇은 단순히 위장된 '되는 거 보자' 전략이에요."

Part 2. 루프의 함정

다이어그램

단계	설명
1	출시
2	벽에 부딪힘
3	실망
4	체념: "이 방향 안 돼"
5	피봇 — 새 아이디어, 새 시작
6	똑같은 천장에 다시 부딪힘
7	왜냐면 처음 것이 왜 실패했는지 절대 배우지 않았으니까
8	사이클 반복

Ash Maurya의 경험

"저도 이 함정에 여러 번 빠졌어요.
매번 표면적 진단으로 실패를 합리화하고,
빠른 솔루션으로 돌진했다가 같은 곳에 다시 있는 자신을 발견했어요."

Part 3. 사례 연구: Lean Canvas 도구의 활성화 문제

배경: 2012년

온라인 Lean Canvas 도구로 100,000 사용자를 막 넘었어요.

하지만 활성화율과 유지율이 빠르게 떨어지고 있었어요.

100명 가입 → 80명 이탈

대부분의 팀이 하는 것

솔루션을 추측하기 시작했어요:

디자이너: 마찰을 줄이기 위해 온보딩 플로우 최적화
개발자: 몇 주 걸릴 완전 인터랙티브 온보딩 위저드 제안
가장 영향력 있을 것 같은 것부터 단계적으로 구현 결정

결과

다음 몇 주에 걸쳐 처음 세 단계를 푸시한 후에도, 지표가 개선되지 않았어요.

전환점

Ash는 이 이야기가 너무 많이 반복되는 걸 봤어요.

같은 반복을 피하기 위해 미팅을 소집했어요:

"키보드를 내려놓고 더 많은 걸 만드는 걸 멈추세요."

"우리에게 말이 되는 가정에 기반해서 솔루션으로 바로 점프하는 것 같아요. 하지만 모든 정보가 없으면, 아마 엇나가고 있어요."

"만약 우리가 근본 원인이 아니라 사용자들이 가진 증상만 치료하고 있다면?"

Part 4. 학습 실험

첫 번째 실험: 자동 이메일

Lean Canvas를 만들기 시작했지만 완료하지 않은 사용자들에게 자동 이메일을 보냈어요.

응답:

"너무 바빠요"
"더 많은 정보가 필요했어요"
"그냥 도구를 확인해보고 있었어요"

문제: 여전히 너무 표면적이어서 행동하기 어려웠어요.

팀이 각각에 대해 다른 솔루션 문자열을 생각해내는 게 이미 보였어요.

두 번째 실험: 후속 이메일

응답한 사람들에게 통화에 참여해달라고 요청하는 또 다른 후속 이메일을 보내기로 결정했어요.

사람들이 바쁘고 통화에 그렇게 동기부여가 안 될 수 있으니,

무료 Lean Canvas 진단을 제안하는 세 번째 이메일도 보냈어요.

결과

10통 미만의 전화로 진짜 문제가 있다는 걸 깨달았고 행동 가능한 근본 원인에 도달했어요.

근본 원인

"사람들은 도구가 혼란스러워서 막힌 게 아니었어요. 그 박스에 뭘 넣어야 할지 몰라서 막힌 거였어요."

빈 캔버스를 주고 "비즈니스 모델을 만들어보세요"라고 했어요.

예전에 작동한 이유: 첫 번째 물결의 사용자들은 Lean Canvas에 대한 많은 사전 지식을 가지고 도구에 들어온 얼리 어답터였어요.

많은 사람들이 Ash의 책도 읽었고 시작하는 데 많은 안내가 필요 없었어요.

변한 것: 시간이 지나면서 깨닫지 못한 것은 고객 세분화가 발밑에서 바뀌었다는 거예요.

더 많은 사용자를 얻고 있었지만, 그들은 더 많은 정보가 필요한 사람들이기도 했어요.

"문제가 잘 이해되면 절반은 해결된 거예요."

솔루션: 가입 플로우에서 다음 단계로 온보딩 비디오 추가.

Part 5. 예상치 못한 결과

A/B 테스트

절반의 사용자는 비디오를 보고, 나머지 절반은 안 봤어요.

결과: 놀랍게도, 비디오를 내보낸 후에도 일일 활성화율에 즉각적인 변화가 없었어요. 사실 약간 감소했어요.

대부분의 팀이 할 것

이 시점에서 대부분의 팀은 이 실험을 죽이고 완전히 다른 것으로 피봇할 거예요.

Ash가 한 것

비디오를 봤지만 캔버스를 완료하지 않은 사람들을 다시 전화로 불러서 정말 무슨 일이 일어났는지 이해하라고 주장했어요.

놀라운 발견

"캔버스를 완료하지 않은 이유는 비디오가 원래 아이디어의 실행 가능성과 타당성에 의문을 품게 했기 때문이었어요."

많은 사람들이 공유했어요: 비디오를 보다가 중간에 자기 아이디어가 절대 안 될 거라는 걸 깨달았어요.

그래서 반쯤 구운 아이디어를 캔버스에 채우는 대신, 아이디어를 다시 생각하는 데 추가 시간을 갖기로 결정했어요.

다시 생각하기

표면적으로, 그리고 확실히 지표로 보면, 광학이 나빴어요. 나쁜 결과처럼 보였어요.

하지만 사실 그 반대였어요.

"줌아웃해서 '처음에 왜 사람들이 Lean Canvas를 채우길 원했지?'
라고 자문했을 때,
여기서 더 큰 맥락 또는 해야 할 일은 창업자들이 생각을 명확히 해서
성공적인 비즈니스 모델을 만들 수 있게 돕는 거라는 걸 깨달았어요."

"Lean Canvas의 12개 박스를 채우는 것만이 아니었어요."

더 큰 미션을 고려하면, 사람들이 가정에 의문을 품게 해서 그 일을 해내고 있었어요.

실험을 죽이지 않기로

실험을 바로 죽이지 않고, 추가 숙성 시간을 주기로 결정했어요.

결과:

사람들이 아이디어에 의문을 품으면서 즉각적 활성화율은 떨어졌어요
하지만 며칠 후에 돌아왔어요
후속 유지율과 심지어 유료 전환율이 시간이 지나면서 올라가기 시작했어요

Part 6. 또 다른 함정: 하나의 핵심 지표에만 집중

교훈

"비즈니스 모델은 복잡한 시스템이에요.
핵심 지표가
— 우리의 경우 활성화
— 내려가면서도 전체 비즈니스 모델 트랙션 지표는 올라가는 게 가능해요."

많은 창업자들이 빠지는 또 다른 함정: 실험 주변의 하나의 핵심 지표에만 집중하고 종종 더 큰 그림을 놓쳐요.

Part 7. GO LEAN 프레임워크

6단계

이 경험에서 Ash는 모든 이니셔티브를 측정하는 GO LEAN 프레임워크를 고안했어요:

단계	이름	설명
G	Goal	중요한 단 하나의 핵심 지표를 명확히 — 활성화나 유지나 매출이 아님, 트랙션
O	Observe	하나의 지표가 아니라 전체 비즈니스 모델을 시스템으로 매핑 (Customer Factory 모델), 비즈니스 모델 기준선 설정
L	Learn	비즈니스 모델의 핵심 병목, 제약, 또는 가장 약한 링크 식별. 추측하지 말고 왜를 이해하기 위해 더 깊이. 가장 빠른 방법은 실제 고객 대화
E	Experiment	인사이트를 테스트하기 위한 빠른 실험 설계
A	Analyze	올바른 결과 측정
N	Next Action	피봇, 인내, 또는 전략 일시 중지

Part 8. 실패한 실험은 없다

Buckminster Fuller의 말

"실패한 실험이란 건 없어요. 예상치 못한 결과만 있을 뿐."

두 가지 선택

결과가 기대와 맞지 않을 때, 두 가지 선택이 있어요:

선택	설명
도망가기	새로운 걸 시도
파고들기	왜를 묻기

배움 없이 방향을 바꾸면, 그건 피봇이에요. 기억하세요, 위장된 "되는 거 보자" 전략.

금광 탐사꾼 이야기

금광에서 몇 피트 떨어진 곳에서 포기하고 돌아서는 금광 탐사꾼을 생각나게 해요.

"돌파구적 인사이트는 종종 실패한 실험 안에 숨겨져 있어요. 하지만 그 '왜'를 추적해야 해요."

Part 9. 후속: 오늘날

결과

첫 번째 비디오 실험 후, 이 전략에 배로 집중하기로 결정했어요.

새로운 창업자들이 스타트업 여정을 진행하면서 계속 안내하는 여러 개의 완전한 코스와 이메일 시퀀스를 만들었어요.

오늘날에도 많은 창업자들이 시작하고, 멈추고, 몇 주에서 때로는 몇 달 후에 돌아오는 건 흔해요.

이제 이걸 비즈니스 모델이 실제로 작동하는 것으로 인식하게 됐어요.

"이 모든 것은 우리가 겉보기에 또 다른 실패한 실험처럼 보인 첫 번째 비디오 실험을 죽이지 않은 데서 비롯됐어요."

"그 이유는 실패에서 도망치는 대신 실패를 분석했기 때문이에요."

요약: 루프에서 탈출하기

원칙	설명
루프	출시 → 벽 → 실망 → 피봇 → 똑같은 벽
원인	배움 없이 피봇 = 위장된 "되는 거 보자" 전략
돌파구	실패 안에 숨겨진 인사이트, "왜" 추적
근본 원인 찾기	표면적 진단 ❌, 고객 대화로 "왜" 이해 ✅
예상치 못한 결과	실패한 실험 ❌, 예상치 못한 결과 ✅
GO LEAN	Goal, Observe, Learn, Experiment, Analyze, Next Action
하나의 지표 함정	비즈니스 모델은 복잡한 시스템, 더 큰 그림 보기

💡 데이빗의 생각
이 사례 연구가 좋은 이유: 직관에 반하는 결과.
온보딩 비디오를 추가했더니 활성화율이 떨어졌어요. 대부분의 팀은 실험을 죽이고 피봇할 거예요.
하지만 "왜"를 물었어요. 사람들이 아이디어에 의문을 품게 됐어요.
그게 더 큰 미션이었어요 — 12개 박스를 채우는 게 아니라,
생각을 명확히 해서 성공적인 비즈니스 모델을 만들게 돕는 것.
즉각적 활성화율은 떨어졌지만, 며칠 후 돌아왔고, 유지율과 유료 전환율이 올라갔어요.
배움 없이 피봇하면 같은 천장에 계속 부딪혀요. 실패에서 도망치지 말고, 분석하세요.

FounderAI는 Ash Maurya의 방법론을 기반으로 한 AI 공동창업자입니다.

"아이디어는 있는데 어디서부터 검증해야 할지 모르겠다"는 창업자들의 고민에서 출발했습니다.

대화를 통해 Lean Canvas를 단계별로 완성하고, 7개 차원(고객, 시장, 수익모델, 솔루션, 팀, 타이밍, 경쟁)으로 사업성을 정량 평가하며, Mom Test 원칙에 따른 고객 인터뷰 스크립트까지 자동으로 생성합니다.