The Four Fits: AI 시대의 성장 프레임워크

프로덕트 마켓 핏의 창시자가 설명하는 AI 시대의 성장 프레임워크

10년 전에 Four Fits라는 개념을 작성했던 브라이언 발포(Brian Balfour)가 AI 시대의 성장 프레임워크에 대한 글을 썼습니다.

https://blog.brianbalfour.com/p/the-four-fits-a-growth-framework

Four Fits 프레임워크는 스타트업이 1억 달러 가치를 도달하기 위해 필요한 네 가지 요소(Product Market Fit, Product Channel Fit, Channel Model Fit, Model Market Fit)를 강조했습니다.

당시 그는 “The 4 Growth Frameworks You Need to Build a $100 Million Product”에서 다음과 같이 썼다고 합니다.

“적합성(Fits)은 항상 진화하고, 변화하고, 깨진다. 그럴 때는 하나의 요소만 바꿀 수 없다. 네 가지 모두를 다시 점검하고, 필요하다면 함께 바꿔야 한다.” 과거에도 변화는 있었지만, 충분히 분석하고 대응할 수 있는 ‘시간적 여유’가 있었다.

그러나 지금은 그렇지 않으며, 현재 Four Fits에 영향을 미치는 변화는 여러 가지이며, 그 변화는 전례 없는 속도로 일어나고 있다고 언급했습니다.

그러면서 AI가 변화시킬 가능성이 대해서 다양한 인사이트를 제공하는데, 그 중에서 개인적으로 인상적이었던 부분은 AI와 비즈니스 모델의 재편과 관련된 내용이었습니다. 최근에 몇 가지 아이디어에 대해 MVP를 만드는 것을 시도했는데 비용 관점에서 부담이 있을 수 밖에 없습니다.

(1) Cost to Serve의 증가 많은 SaaS 제품이 PLG(Product-Led Growth)에 의존했던 이유 중 하나는, 무료/프리미엄(freemium) 사용자에게 서비스를 제공하는 데 드는 비용이 매우 낮았기 때문이다. 그러나 LLM의 비용은 매우 다양하며, 경우에 따라 상당히 높을 수 있다. 이 새로운 비용 구조는 프리미엄/프리미엄 모델의 경제성을 무너뜨릴 수 있다.

(2) 토큰 사용량(Token Usage)의 증가
무거운 작업일수록 더 많은 토큰을 소모한다. 게다가 사용자들은 이전 버전보다 훨씬 비싼 최신 LLM을 선호한다.
TextQL의 창립자 Ethan Ding은 이렇게 썼다: “GPT-3.5는 GPT-4보다 10배 저렴하다. 하지만 iPhone이 출시된 날의 플립폰처럼 매력이 없다.”
즉, 기술비용이 떨어져도 경제성은 개선되지 않는다. 이유는 고객이 여전히 최신 모델만 원하기 때문이다.

(3) 지불 의향(Willingness to Pay)은 불확실하다
일부 AI 툴이 처음 선보였을 때의 마법 같은 감동은 점차 사라지고 있다.

시간이 지나며, 사용자는 “이게 기본 아니야?”라는 새로운 기대를 갖게 된다.
… … 커뮤니티에서 쉽게 확인할 수 있다. 처음에는 찬사 일색이던 게시글이, 지금은 “가격 대비 가치가 떨어진다”는 불만으로 바뀌었다.

이밖에 전통적인 SaaS의 Gross Margin이 보통 70% 이상인데, Lovable 마진은 35%로 낮은 수준이고 무료 사용자의 비용을 포함하면 더 낮아진다는 점도 참고할만한 포인트였습니다.

그리고 과거 통했던 SEO을 통한 자연 유입이 감소하면서 기존 기업들은 더 비싼 채널(예: 유료 광고)로 이동해야 하고, 채널 비용 구조에 맞춰 가격 정책과 비즈니스 모델도 바꿔야 하고, AI로 인한 원가 상승까지 겹치면서 기존 강자들이 쉽지 않겠다는 생각이 들었습니다.

관련해서 아래와 같은 리스크가 겪을 가능성이 높아진다고 브라이언 발포는 언급했습니다. 아마도 많은 기업들이 이미 아래와 같은 현상을 겪을 것이라 예상됩니다. 저도 관찰했던 상황들이고, 여러분들께서도 한번 진단해보시면 좋을 것 같습니다.

Channel Model Fit은 고객을 획득하기 위한 채널과 가격 및 ARPU가 일치하는지 여부에 달려있다. 만약 AI가 그 균형을 즉시 뒤흔든다면, 다음과 같은 상황에 처할 수 있다.

Danger Zone에 갇힘
- ARPU가 낮아 인간 세일즈를 감당할 수 없고, 동시에 바이럴·광고 채널로 성공하기엔 너무 복잡할 때.

대규모 이탈 또는 성장 정체
- AI 기반 경쟁 제품이 훨씬 싸고 효과적이면 고객은 한꺼번에 떠난다.

CAC 폭증과 단위경제 악화
- 마케팅 지출은 늘어나지만 1년 내 회수 불가능 → 현금 소진

무리한 가격 조정과 번들 재구성
- 급하게 가격정책을 바꾸다 보면 채널과 맞지 않아 혼선 발생

시장 이동 압박 (Up-market / Down-market)
- AI로 기존 세그먼트가 평준화되면, 기업은 엔터프라이즈(상위시장)로 올라가거나 혹은 저가형(하위시장)으로 내려가야한다. 그러나 이 둘 다 비용과 리스크가 큰 변화이다.