창업가 포트폴리오
사람이 무엇을 원하는지 먼저 읽고, 그다음에 만듭니다
2인 공동창업 스튜디오의 대표로 1년 동안 제품 10개를 열고 닫았습니다. 각 사례는 같은 순서로 적었습니다. 어떤 욕망과 불안을 봤는지, 무엇을 근거로 결정했는지, AI와 제품을 어떻게 설계했는지, 그리고 숫자가 무엇을 돌려줬는지. 잘 안 된 숫자와 버린 결정도 같이 둡니다.
창업가로서 하는 일, 여섯 단계
문제를 찾고, 돈이 되는 구조를 따지고, 빨리 내놓고, 숫자로 배우고, 자동화로 여러 제품을 굴리고, 아니면 버립니다. 각 단계 밑의 숫자는 아래 사례에서 나왔습니다.
01
문제 발견
앱을 만들기 전에 광고 한 줄로 욕망부터 잽니다.
- 가짜 문 광고 세 소재 CTR 13.43% · 7.39% · 5.33% — 1위 문구가 제품의 핵심 가치가 됨. 다만 이메일 전환은 1~5.7%로 미리 정한 기준 20%에 못 미쳤는데도 앱 개발로 간 순서는 반성으로 남김
- 클릭률 16%를 보고도 체류 중앙값 0초를 따로 판정 — 관심과 사용을 구분
02
시장·수익 구조
원가와 규제를 설계 조건으로 놓고 수익 구조를 짭니다.
- AI 친구 앱 과금을 하루 한도 구독에서 인앱 재화로 개편 — 사진을 마진 조절 변수로 쓰는 구조를 설계
- 앱 수에 비례하던 서버 과금을 공용 백엔드 하나로 합치자고 제안 → 이틀 뒤 첫 배포, 서버 시험 446개 실패 0
- 사행성 규제를 피하려고 예측 서비스의 참가비를 0으로 고정
03
빠른 실행
두 사람과 AI 에이전트로 1년 동안 제품 10개를 열고 닫았고, 그중 여럿을 스토어에 냈습니다.
- App Store 반려 → 에이전트 조사로 원인 두 가지를 확정한 날 바로 수정 → 반려 9일 만에 승인·출시
- AI 키보드 아이디어에서 Play 비공개 테스트까지 이틀
04
지표로 배우기·피벗
숫자가 틀렸으면 제 지표부터 철회하고, 결과가 아니면 방향을 바꿉니다.
- 측정 오류로 판정한 내 지표 6개를 철회 (체류 38초 → 실제 1.5초)
- 트렌드 앱: 기기 2,013대 로그에서 10초 몰입 임계점 발견 → 재설계 6번 → B2B로 전환
- AI 친구 앱 인앱 재화 도입 전후 '가입 후 한마디도 안 한 비율' 39.6% → 19.1% — 같은 시기의 다른 변화와 분리하지 못했다는 점도 함께 기록
05
자동화로 1인 다제품 운영
제 시간과 결정을 AI로 설계했습니다. 판단은 카드로 오고, 저는 승인만 합니다.
- 개인 서버 위 정기 자동화 약 30개, AI 호출비는 하루 $1~2(정가 환산, 이틀 측정), 죽은 프로세스는 11초 안에 재시작
- AI 에이전트가 만들고, 별도의 검증 에이전트가 통과시켜야 반영 — 통과 못 하면 다시
- '반영할까요?' 승인 요청 102건 중 98건을 그대로 승인 → 검증을 통과한 반영은 위임으로 전환
06
버린 결정
「초반 매출이 안 나오면 하지 않는다」를 기준으로 정했습니다.
- 사업성이 낮은 프로젝트를 첫 커밋 3일 만에 종료
- 키캡 키보드에서 AI를 일부러 뺌 — 재미와 꾸미기가 상품이라서
- 트렌드 서비스의 중심을 앱에서 사이트 구독·B2B로 옮김
욕망 → 설계 → 결과, 사례 9개
01관계·친밀 — 가깝고 싶지만 방해받고 싶지 않다
Beff
동네 반경 안에 사는 AI 친구. 기다리기만 하지 않고 먼저 말을 걸어 오기도 합니다.
역할 · 공동창업자 · 제품 · 대화 설계 · 그로스
- 결정과 근거
- K-pop 팬덤처럼 이미 돈이 오가는 욕망에서 출발했습니다. 광고 세 소재(CTR 13.43% · 7.39% · 5.33%)를 비교해 1위 문구를 핵심 가치로 삼았고, 과금은 하루 한도 구독에서 인앱 재화로 바꿨습니다. 재화 구조와 이름은 제가, 요금표는 공동창업자가 만들었습니다.
- AI·제품 설계
- 처음엔 '기다려지는 상대'라는 가설로 사람 같은 답장 간격을 설계했지만, 실제 대화를 읽고 '사용자에게 관심이 없다'를 이탈 원인으로 짚으며 그 가설을 데이터로 뒤집었습니다. 공동창업자가 '손절' 설계를 없애고 규칙 프롬프트를 취지 중심으로 바꿨습니다. 첫 답장은 첫 턴 준비 단계를 건너뛰어 25초에서 약 5초로 줄였고, 그 근거가 된 연구(15초 이상 지연이 관계 인식을 해친다)는 제가 찾았습니다.
- 결과
- 한국 App Store 평점 4.5. 다만 전후 기간과 유입 경로가 달라, 재화 개편 하나의 효과는 떼어 내지 못했다고 적어 둡니다.
39.6→19.1%
가입 후 무대화 비율
~7×
월 다운로드 (8월→9월)
25→~5s
첫 답장 시간
34/294
순위권 스토어 키워드
02주의 — 기다림을 견디기 어려운 마음
ADHD와 AI의 침묵
AI가 답을 준비하는 동안의 침묵이 ADHD 성향 사용자에게 어떻게 경험되는지 실험합니다.
역할 · 연구 설계 · 실험 앱 제작
- 결정과 근거
- '빠를수록 좋다'는 가정 대신, 같은 대기 시간을 어떻게 나누어 보여 주느냐가 경험을 바꾸는지를 묻기로 했습니다.
- AI·제품 설계
- 총 대기 78초가 같은 3조건 실험을 설계하고, 실험용 앱을 직접 만들었습니다. 조작 점검의 오경보는 순열검정으로 바꿔 10.4%에서 명목 0.1%로 낮췄습니다.
- 결과
- 논문 투고 후 심사 중입니다.
3
실험 조건
78s
조건별 같은 총 대기
10.4→0.1%
조작 점검 오경보 (명목)
03사회적 불안 — 거절하는 말이 어렵다
Excuse me
진짜 같은 예약 전화 한 통으로, 불편한 자리를 무례하지 않게 떠나게 합니다.
역할 · 창업자 · 제품 · 수익 모델
- 결정과 근거
- 출시 전에 전면 개편을 택했습니다. 로봇 같은 목소리로는 '진짜 같은 전화'라는 취지가 성립하지 않기 때문입니다. 결제도 '준비 중'으로 두지 않고 무료 목소리 2개 + 목소리 구매 + 프로로 실제 구조를 붙였습니다.
- AI·제품 설계
- 자연스러운 사람 목소리와 더 긴 배경 소음으로 '전화가 진짜인가'에 대한 의심을 지우고, 문구에서 AI 같은 말투를 빼고 법적 위험 고지를 먼저 적었습니다.
- 결과
- 스토어 출시 준비 중입니다. 매출은 아직 없습니다.
04사회적 불안 — 뭐라고 답할지 몰라 대화창을 닫는다
K’ai
단톡방과 DM에서 답장 한 줄과 한국어 다듬기를 도와주는 AI 키보드.
역할 · 창업자 · 모델 평가 · 수익 모델
- 결정과 근거
- 제가 매일 쓰는 개인 키보드에서 이미 검증된 흐름을 상업용으로 옮겼습니다. 차별 기능은 감이 아니라 모델 평가로 골랐습니다.
- AI·제품 설계
- 저가 모델로 원가를 누르고, 고치지 않아도 될 문장은 건드리지 않게(과교정 0) 평가 기준을 세웠습니다.
- 결과
- 수요는 아직 검증 전입니다.
99/100
다듬기 평가
0/36
과교정
~₩0.03
호출당 원가
2d
Play 비공개 테스트까지
05불확실성 — 해 보기 전엔 이 일이 나와 맞는지 모른다
LiveLike
쉽게 해 볼 수 없는 직업의 삶을 AI와 직접 살아 보며, 그 일의 판단과 압박을 몸으로 겪게 합니다.
역할 · 제품 · 출시 · 스토어
- 결정과 근거
- App Store 2.1(a) 반려 나흘 뒤 에이전트 조사로 원인 두 가지(임시 서버 주소, 로그인 직후 재화 부족)를 확정했고, 그날 바로 고쳤습니다.
- AI·제품 설계
- 전신인 직무 시뮬레이터에서는 채점을 현직자 감수에 붙여 '그럴듯하지만 틀린 통과'를 막았습니다. 그 뒤 채팅형으로 방향을 바꿔 지금의 LiveLike가 됐습니다.
- 결과
- 재제출 빌드는 한 번에 승인됐습니다. 출시는 빨랐지만 수요는 아직 증명하지 못했습니다.
9d
반려 → 출시
0→24
순위권 스토어 키워드
161 / 0
채점 검사 / 오통과 (전신 시뮬레이터)
06습관 — 작심삼일을 끊고 싶다
PUSHERS
하루 푸시업 1개. 전면 카메라가 세고, 연속 기록과 친구 대결로 이어 가게 합니다.
역할 · 창업자 · 제품 · 그로스
- 결정과 근거
- 서버 비용 0으로 출시했습니다. 카메라 엔진에 3D 시뮬레이션으로 만든 꼼수 동작 조합 198가지를 넣어 통과를 39에서 0으로 줄였고, 버튼만 눌러도 수가 오르는 경로도 막고 있습니다. 속일 수 있는 습관 앱은 의미가 없기 때문입니다.
- AI·제품 설계
- '하루 1개'로 진입 장벽을 낮추고 시작 음성과 불필요한 설명은 뺐습니다. 다음 설계는 출석·친구 대결·알림 루프입니다.
- 결과
- App Store에 출시돼 있습니다. 다만 7일 잔존은 아직 0%라서, 습관 루프 자체를 다시 설계하고 있습니다.
68/71
카메라 인식 (공개 영상 6개)
39→0/198
카메라 꼼수 조합 통과
59→9위
브랜드 검색 순위, 3일
₩0
서버 비용
07보상·놀이 — 손끝의 재미, 모였는데 할 게 없을 때
Key’s · Crobby
타자 소리와 키캡을 모으는 키보드, 그리고 지도 위에서 서버가 심판을 보는 야외 경찰과 도둑.
역할 · 창업자 · 제품 방향
- 결정과 근거
- 키보드에서는 AI를 일부러 뺐습니다. 이 제품의 상품은 지능이 아니라 소리·모션·꾸미기라서, 소리는 최대한 리얼하게 만드는 데 집중했습니다. 놀이 앱은 유치한 캐릭터를 빼고 어른 무리가 하는 게임으로, 핵심 행동 전까지 로그인 없이 시작하게 바꿨습니다.
- AI·제품 설계
- 보상 루프(코인 → 키캡 뽑기)와 공유하고 싶은 시청각 자극으로 바이럴을 노리고, 놀이 앱은 '같은 무리가 매주 다시 모이는가' 하나로 검증합니다.
- 결과
- 두 앱 모두 MVP 단계이고, 출시 전 테스트 중입니다.
08호기심·트렌드 — 매일 보는 숏폼이 아무것도 남기지 않는다
Tremer
숏폼을 보는 시간을 트렌드를 예측하는 시간으로 바꾸는 서비스.
역할 · 공동창업자 · 리서치 · 지표 설계
- 결정과 근거
- 광고비 1만 5천 원으로 클릭 1,137회(클릭당 15원)를 얻었지만, 행동 로그는 따로 봤습니다. 체류 중앙값 0초, 예측 참여 6.0% — '관심이지 사용이 아니다'라고 판정했습니다. 예측 참가비는 사행성 규제를 피하도록 0으로 고정했습니다.
- AI·제품 설계
- 기기 2,013대의 행동 로그에서 10초 몰입 임계점을 찾았고, 측정 오류로 판정한 제 지표 6개는 철회했습니다.
- 결과
- 재설계 6번 뒤 중심을 사이트 구독과 B2B 트렌드 리포트로 옮겼습니다. 가장 큰 교훈은 순서입니다. 지불 의사를 먼저 확인했어야 했습니다.
16%
광고 CTR
0s
체류 중앙값
2,013
분석한 기기
6
철회한 내 지표
09자기 주의·결정 — 혼자서 여러 제품을 굴릴 시간이 없다
Dan OS
하루의 데이터를 AI가 판단해 결정 카드로 만들고, 저는 승인하거나 고치기만 하는 개인 운영체제.
역할 · 설계 · 운영 (내부 도구)
- 결정과 근거
- 가장 아끼려는 자원을 '제 시간'으로 정했습니다. 알림은 한 화면으로 모으고, 모든 자동화는 'AI가 제안하고 제가 승인하는' 구조로 통일했습니다. 제가 병목이 되는 결정은 근거가 쌓이면 위임합니다.
- AI·제품 설계
- AI 에이전트가 만들고, 별도의 검증 에이전트가 통과시켜야 반영됩니다. 제가 승인하거나 고친 기록은 다음 판단의 재료가 됩니다.
- 결과
- 이 사이트의 이번 개편도 같은 방식으로 만들었고, 독립 검증을 통과한 뒤에 반영했습니다.
~30
정기 자동화
$1–2
하루 AI 호출비 (정가 환산)
11s
프로세스 자동 복구
98/102
승인 요청 중 그대로 승인
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