- 자주 인용되는 '30% vs 18%'의 표본에는, 두 번째 시도에서 시드도 못 받고 사라진 수천 명이 빠져 있다. 
- 경험이 많을수록 유리하다는 것도 두 번째까지만의 얘기.

(잘 안된 창업자는 그 근본 원인을 자신에게 먼저 찾아 고치기 전까지는 계속 어렵다고 봅니다. 사업에서 운이 당연히 중요하지만 요즘은 메타인지의 중요성도 제대로 깨닫고 있습니다)

'연쇄창업 성공률 30% vs 초회 18%'.

투심위 자리에서 이 슬라이드를 띄워놓으면 분위기가 달라져요. "이 대표님은 한 번 해본 경험이 있으시니까요." 심사역들 고개가 끄덕여지고, '경험 = 자산'이라는 공식이 회의실 공기를 장악합니다. Harvard 교수팀이 만든 숫자라 권위도 묻어 나오고.

근데 그 슬라이드 아래쪽 각주까지 읽어본 적 있는지요?

같은 자료 본문에 이렇게 적혀 있습니다 - 이 연구는 여러 번 VC 자금 조달에 성공한 사람만 관찰한 것이라고. 두 번째에 시드도 못 받고 조용히 사라진 수천 명은 처음부터 표본에 안 들어온 거예요.

복권 당첨자만 모아놓고 '복권은 수익성이 좋다'고 발표한 셈.


1. 숫자는 맞다, 근데 '누구의' 숫자인지가 빠졌다

• 원래 연구(Gompers 교수팀, NBER)의 표본은 VC 자금 조달에 '성공한' 연쇄창업자입니다. 두 번째 도전에서 접은 사람은? 표본 밖이에요. 애초에 세지도 않은 겁니다.

• 미국 전체 스타트업 중 VC 투자를 받는 비율 자체가 0.05%. 그 0.05% 안에서 '또 받은 사람'만 추려낸 거니, survivorship bias가 설계 단계부터 내장된 구조죠.

• 숫자 자체가 틀린 건 아니에요. 다만 표본이 커버하는 범위와, 현장에서 갖다 쓰이는 범위가 다를 뿐.


2. '경험이 쌓일수록 유리하다'는 직선은 존재하지 않더라

• 여기서 반전이 하나 나옵니다. American Economic Review(2014) 데이터를 보면, 성공률이 가장 높은 건 두 번째 창업(34%). 정점이 여기예요.

• 세 번째 28%, 네 번째 이후 22%. 경험이 쌓일수록 좋아지는 게 아니라, 두 번째 찍고 내리막이에요. 네다섯 번째까지 가면 초회 창업자(18%)와 격차가 확 줄어듭니다.

• 하락 원인으로 꼽히는 세 가지 - 반복된 성공이 부르는 과신, 같은 사람을 계속 밀어주는 데 지친 투자자의 네트워크 피로, 그리고 잘하던 영역을 벗어나는 도메인 이탈. (네 번째 창업을 하는 사람은 대개 '이번엔 좀 다른 걸 해보겠다'며 새 판을 벌리는데, 이게 독이 됩니다.)

• '연쇄창업자'라는 한 단어에 두 번째 도전자와 다섯 번째 도전자가 같이 묶여 있으니, 평균을 낸들 투자 판단에 쓸 수 있는 근거가 안 돼요. 한 번 실패한 사람과 네 번 실패한 사람이 같은 칸에 들어가 있는 셈이죠.

• 근데 널리 인용되는 건 '경험이 유리하다'는 앞 문장뿐. '네다섯 번째부터 체감한다'는 뒷 문장은 같이 안 옮겨집니다. 이유는 뻔하죠. 불편하니까.


3. 81%가 '다시 하겠다'고 답했다 - 근데 '실제로 다시 못 한' 사람은 안 세봤다

• Wilbur Labs가 2026년 창업자 200명한테 물었더니, 실패 경험 후 81%가 '다시 창업할 의향이 더 커졌다'고 답했습니다. 31%는 당장 시작하겠다고 했고. 단 한 명도 '다시는 안 하겠다'고 답하지 않았다는 게 놀랍더라고요.

• 의향은 설문으로 깔끔하게 잡힙니다. 숫자가 딱 나오거든요. 근데 두 번째 시도에서 자금 조달에 실패하고 진짜로 접은 사람 수는? 어디에도 집계가 없어요. 측정 자체가 안 된 겁니다.

• 한쪽만 측정되는 구조에서 '창업자는 회복력이 강하다'는 내러티브가 자동으로 만들어집니다. 81%의 의향과 실제 창업 사이에 간극이 얼마나 되는지는 숫자로 안 잡히니까, 그 간극은 존재하지 않는 것처럼 취급되는 거죠.


이 얘기를 늘어놓는 건 재도전을 말리려는 게 아닙니다. 다만 근거로 쓰는 숫자가 '살아남아서 눈에 보이는 사람'으로만 구성된 표본에서 나왔을 때, 그 숫자만으로 창업자의 가능성을 판단하고 있는 건 아닌지… 

(출처)
- Paul Gompers 외, "Skill vs. Luck in Entrepreneurship and Venture Capital" (Harvard/NBER Working Paper 12592)
- Kerr, Nanda, Rhodes-Kropf (2014), American Economic Review
- Wilbur Labs, "Why Startups Fail" 2026 Survey (창업자 200명 대상)
- Unicorn Screener, "Serial Entrepreneur Success Rates: What the Data Shows" (2026.4)
- CB Insights, Fundraising Speed Data (2023)