AI로 올바른 고객을 찾는 방법: 6개월 → 2주

“잘 훈련된 AI는 확증 편향을 하지 않아요. 추측이 아니라 증거 강도로 순위를 매겨요.”

✍🏻 LeanX의 데이빗

👋 안녕하세요, 데이빗입니다!

서문

이상적인 고객을 찾는 건 예전에 몇 달의 인터뷰, 분석, 추측이 걸렸어요.

이제 AI를 올바르게 사용하면, 그 시간을 몇 달에서 며칠로 줄일 수 있어요. 

그리고 훨씬 더 정확해요.

저는 이걸 바이브 스타트업이라고 불러요. 

코딩을 AI와 함께하는 게 바이브 코딩이라면, 창업의 전 과정을 AI와 함께하는 게 바이브 스타트업이에요.

오늘은 워크샵의 실제 사례 연구를 통해 정확한 시스템을 보여줄게요. 

창업자의 핵심 가정이 자신의 고객 인터뷰에 의해 완전히 박살나는 과정과, 

AI가 그들이 스스로 절대 보지 못했을 것을 어떻게 포착했는지.

Part 1. 전통적 접근법의 문제

세 단계

전통적인 고객 발견 접근법:

1. 고객 인터뷰
2. 패턴 찾기
3. 이상적 고객 프로필(ICP) 구축

이론에서는 간단, 실제에서는 잔인해요.

왜?

인간은 수십 개의 대화에서 패턴 인식을 하는 데 끔찍해요:

• 마지막 인터뷰를 가장 잘 기억함
• 편향을 확인하는 인용구를 체리피킹
• 가장 중요한 미묘한 신호를 놓침

Ash Maurya의 경험: Cloudfire

“초기 제품 Cloudfire에서 이걸 힘들게 배웠어요.

30명을 인터뷰했어요. 모두 사용할 거라고 했어요. 만들었어요. 그리고 그들은 유령이 됐어요.”

“인터뷰에 답이 있었어요. 그때는 그냥 볼 수가 없었어요.”

바이브 코딩이 코드 작성의 병목을 없앤 것처럼, 바이브 스타트업은 고객 발견의 병목을 없애요. 

문제는 인터뷰를 하는 게 아니라, 인터뷰에서 진짜 신호를 찾는 것이니까요.

Part 2. 사례 연구: 김ㅇㅇ의 프리미엄 밀키트

배경

개인 코칭을 통해 한 사례 연구를 진행했어요.

김ㅇㅇ 예비창업자:
- 호텔 레스토랑에서 7년간 근무한 셰프 출신
- 여러 요리 대회 수상 경력
- 새로운 저온조리(수비드) 밀키트 레시피 개발 중
- 뛰어난 요리 실력

김ㅇㅇ의 아이디어:
- 직장인을 위한 프리미엄 수비드 밀키트 정기배송
- 기존 밀키트보다 레스토랑급 맛을 합리적 가격에: 1인분 9,900원
- 스마트스토어에서 시작 후 자체 브랜드로 성장

김ㅇㅇ이 가진 것:
- Lean Canvas ✅
- 확신 ✅
- 요리 역량 ✅

김ㅇㅇ이 없는 것:
- 누군가가 실제로 만드는 걸 원한다는 증거 ❌

Part 3. Broad Match 인터뷰

대부분의 창업자가 잘못하는 것

대부분의 창업자들이 고객 발견에서 잘못하는 것: 자기 아이디어를 검증하려고 나가요.

가정된 고객 프로필에 맞는 사람들을 찾고 유도 질문을 해요.

문제: 듣고 싶은 것만 들어요. 

종종 언덕에 올라가서 이웃 기회의 산을 놓치는 고전적인 Hill Climbing 문제가 발생해요. 

터널 비전이니까요.

함정을 피하는 방법

가정된 시장에 자신을 제한하지 마세요. 대신 먼저 Broad Match 기준을 사용해서 기회 지형을 스캔하세요.

김ㅇㅇ의 경우:
- 최근 밀키트나 배달음식을 주문한 직장인 누구와든 이야기
- 미식가로 필터링 ❌
- 요리 수준으로 필터링 ❌
- 가격 민감도로 필터링 ❌
- 그냥 이 카테고리에서 최근 주문한 사람 찾기

왜?

“아직 김ㅇㅇ의 가설을 검증하려는 게 아니에요. 먼저 레이더 신호를 보내서 진짜 기회가 어디 있는지 — 언덕이 아니라 산 — 찾으려는 거예요.”

김ㅇㅇ과 워크샵 참가자들은 2주 동안 12개의 인터뷰를 진행했어요.

여기서 바이브 스타트업의 첫 번째 도구가 등장해요. 

김ㅇㅇ은 FounderAI로 Lean Canvas를 먼저 잡고, Mom Test 기반 인터뷰 스크립트를 자동 생성했어요. 

“엄마한테 물어봐도 거짓말이 안 나오는 질문(맘 테스트)” 

— 과거 행동 기반으로 설계된 질문지를 들고 인터뷰에 나간 거예요.

Part 4. AI가 본 것, 인간이 못 본 것

인터뷰 전사를 AI에 넣다

12개의 인터뷰를 마친 후, 전사 텍스트를 FounderAI에 업로드했어요.

중요한 건 FounderAI가 단순 전사 + 요약 도구가 아니라는 거예요. 

Lean Startup 방법론이 내장된 AI라서, 인터뷰 데이터를 창업자에게 의미 있는 구조로 분해해요.

Customer Forces 분석

FounderAI는 고객 이야기를 네 가지 힘으로 분해했어요:

세 가지 버킷

그리고 모든 데이터를 세 가지 버킷으로 분류했어요:

왜 이 세 가지가 중요하냐면 —

“고객은 거의 절대 ’여기 제 문제예요. 풀어주세요’라는 배너를 건네주지 않아요.”

대신 그들은 불평해요. 짜증을 묘사해요. 버티기 위해 하는 해키한 것들을 말해요.

“그게 풀 가치 있는 진짜 문제의 대리(proxy)예요.”

실제 예시

김ㅇㅇ의 인터뷰 중 하나에서, 최근 밀키트를 주문한 1인 가구 직장인:

이런 분류를 12개 인터뷰 전체에 걸쳐 2분도 안 걸려서 끝냈어요. 수동으로 하면 며칠 걸릴 작업이에요.

Part 5. 블랙박스가 아닌 이유

AI에 대한 우려

많은 사람들이 AI를 들으면 눈을 굴려요. 당연해요.

 “AI가 분석했습니다”는 “제가 대충 봤습니다”와 같은 말일 수 있으니까요.

하지만 여기서 핵심은 이거예요:

“모든 인사이트는 100% 직접 검수가 가능해요.”

모든 단일 분류는 인터뷰의 직접 인용구로 연결돼요.

• 고객이 사용한 정확한 단어를 볼 수 있어요
• 원본 텍스트의 그 부분으로 바로 돌아가서 직접 확인할 수 있어요

“블랙박스가 아니에요. 

AI가 ’이건 고군분투하는 순간’이라고 하면, 왜 그렇게 판단했는지 검증할 수 있어요.”

“고객 발견에서 AI가 할 수 있는 최악의 일은 존재하지 않는 인사이트를 환각하는 거예요.”

바이브 스타트업이 “그냥 AI한테 맡기자”가 아닌 이유가 여기 있어요. 

AI가 구조화하고, 인간이 검증하고, 함께 판단하는 것. 

그게 바이브 스타트업이에요.

Part 6. 문제 클러스터 — 그리고 충격

12개 인터뷰 결과

업로드한 인터뷰들에서, 심각도 순으로 7개 문제 클러스터를 식별했어요:

1. 퇴근 후 요리할 에너지 부족
2. 설거지와 뒷정리 부담
3. 혼자 먹을 때 양 조절 어려움
4. 점심 메뉴 고르는 스트레스
5. …등등

목록에서 빠진 것

음식의 맛과 품질.

“이 인터뷰에서 단 한 명도 음식의 맛이나 품질을 문제로 식별하지 않았어요. 

하나의 고군분투 순간도 없고, 하나의 짜증나는 점도 없고, 음식 퀄리티와 관련된 하나의 해결 방법도 없어요.”

“김ㅇㅇ의 전체 논지 

— 직장인을 위한 레스토랑급 프리미엄 밀키트 

— 데이터에서 신호가 제로였어요.”

만약 수동으로 했다면

“김ㅇㅇ이 수동으로 했다면 

— 12개 전사를 읽으면서 스프레드시트에 인용구를 하이라이팅 

— 찾고 있던 걸 찾았을 가능성이 높아요.”

• “맛있는 거 먹고 싶다”는 지나가는 코멘트
• 음식 품질에 대한 곁다리 발언
• 매달릴 확증 편향

약한 신호를 쫓고 자신을 위한 내러티브를 만들었을 거예요.

잘 훈련된 AI

“잘 훈련된 AI는 그렇게 안 해요. 

할루시네이션(환각)된 추측이 아니라 주어진 모든 사실에 대한 증거 강도로 순위를 매겨요.”

“이 인터뷰의 증거: 진짜 페인 포인트가 있는 곳은 퇴근 후 에너지 부족과 설거지 부담이었어요. 음식의 맛이 아니에요.”

Part 7. Persevere, Pivot, or Diverge

Lean Canvas와 현실의 교차 참조

FounderAI는 김ㅇㅇ이 처음에 작성한 Lean Canvas를 기억하고 있어요. 

캔버스의 가설과 인터뷰에서 실제로 나타난 것을 교차 참조해서 세 가지 판정 중 하나를 내려요:

1. Persevere (인내) — 가설과 현실이 일치. 계속 가세요
2. Pivot (피봇) — 부분적 불일치. 방향 수정이 필요해요
3. Diverge (분기) — 완전히 다른 기회가 보여요

김ㅇㅇ의 결과

높은 확신으로 주요 분기(Major Diverge).

표면화된 두 가지 새 기회:

1. 퇴근 후 에너지가 바닥나서 설거지 없는 간편식이 필요한 1인 가구
2. 양 조절 가능한 소포장이 필요한 다이어트 중인 직장인

이게 바이브 스타트업의 핵심이에요. 전통적 방식이면 김ㅇㅇ은 몇 달 후에야 — 혹은 영원히 — 이걸 발견했을 거예요. AI와 함께하니까 2주 만에 자신의 전제가 틀렸다는 걸 알고, 더 큰 기회를 봤어요.

Part 8. 창업자 판단

AI가 안 하는 것

“AI는 당신을 위해 산을 고르지 않아요. 산이 어디 있고 얼마나 높은지만 보여줘요.”

당신이 결정해요 — 최소 성공 기준, 불공정한 우위, 실제로 작업하고 싶은 것에 기반해서 어떤 걸 오를지.

“이게 창업자-비즈니스 모델 적합성을 찾는 핵심이에요.”

김ㅇㅇ의 질문

“프리미엄 밀키트를 만드는 것에서, 설거지 제로 간편식을 만드는 것으로 피봇할 의향이 있나?”

요리 노하우와 열정을 이 다른 문제들을 푸는 데 확실히 방향 전환할 수 있어요.

“하지만 궁극적으로 그건 김ㅇㅇ의 결정이에요. AI 결정이 아니에요.”

바이브 코딩에서도 마찬가지죠. 

AI가 코드를 써줘도 아키텍처는 개발자가 결정해요. 

바이브 스타트업에서도 AI가 데이터를 구조화하고 패턴을 찾아줘도, 어떤 산을 오를지는 창업자의 판단이에요.

이 분석 없었다면

“이 분석 없이는, 간편식 산에 대해 절대 몰랐을 거예요. 미식가 고객 세그먼트를 쫓느라 너무 바빴으니까요. 그 길을 갔다면 작은 언덕 — 맛 품질 언덕 — 을 오르는 결과가 됐을 거예요.”

Part 9. Broad Match → Narrow Match

요약

방금 보여준 건 Broad Match 연구를 사용한 기회 매핑과 우선순위화예요.

다음 단계

방향을 고르면, Broad Match에서 Narrow Match로 전환해요:

Narrow Match에서 MVP의 재료를 찾아요:

• 반드시 있어야 하는 것 (Must-haves)
• 성능 기능 (Performance features)
• 더 중요하게, 입소문을 만드는 기쁨 기능 (Delighters)

Part 10. 바이브 스타트업 프레임워크

6단계

1단계부터 6단계까지, FounderAI 하나로 끊김 없이 할 수 있어요. 

캔버스 작성, 스크립트 생성, 인터뷰 분석, 교차 참조까지. 

그게 바이브 스타트업을 위해 FounderAI를 만든 이유예요.

요약: AI로 올바른 고객 찾기

💡 데이빗의 생각

김ㅇㅇ의 사례가 강력한 이유: 7년 경력, 요리 대회 수상까지 한 뛰어난 셰프가 완전히 틀렸어요.

전체 논지 

— 직장인을 위한 레스토랑급 프리미엄 밀키트 

— 데이터에서 신호가 제로였어요. 단 한 명도 음식의 맛을 문제로 식별하지 않았어요.

수동으로 했다면? 아마 찾고 있던 걸 찾았을 거예요. 

“맛있는 거 먹고 싶다”는 지나가는 코멘트, 

확증 편향에 매달리기. 약한 신호를 쫓고 자신을 위한 내러티브 만들기.

잘 훈련된 AI는 그렇게 안 해요. 증거 강도로 순위를 매겨요.

진짜 페인 포인트: 퇴근 후 에너지 부족, 설거지 부담. 음식의 맛이 아님.

이 분석 없이 김ㅇㅇ은 미식가를 쫓느라 바빴을 거예요. 작은 언덕을 오르면서 이웃 산을 놓쳤을 거예요.

바이브 코딩이 “누구나 코드를 만들 수 있게” 한 것처럼, 바이브 스타트업은 “누구나 올바른 고객을 찾을 수 있게” 해요. 도구만 맞으면요.

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본 콘텐츠는 Ash Maurya(《Running Lean》 저자, Lean Canvas 창시자)의 고객 발견 프레임워크를 참고하여 한국 바이브 스타트업 워크샵 사례로 재구성하였습니다.