PMF가 안 왔다는 건 어떤 신호로 알 수 있을까?

Pre-mature PMF 시그널 5개.

· Pre-mature PMF 시그널 5개.

· Ai 버블 시대 흐름에도 어필되는 진득한 PMF.

YC에서 배운 정의에 따르면, PMF란 “고객중심적인 팀이 그간에 빌딩한 프로덕트에 수요가 최근 6-12개월간 팀이 대응하기 버거울 정도로 꾸준하게 빠른추세로 증가해, 많은 주문을 쳐내는 과정에서 시장이 원하는 솔루션과 BM으로 진화되는 과정”을 뜻한다. 고로 이 환경을 구성하는데에는

A. 그간의 고객중심적인 업무, R&D 방식

B. 무조건적인 고객의 신뢰 (프로덕트를 너무 신뢰해 자신의 문제들을 끊임없이 재반복적으로 그리고 점진적으로 우리 팀에 맡기는 관계)

C. 스케일링이 가능하게 설계된 최소한의 프로덕트 (즉, 고객 스스로 프로덕트의 최소한의 가치를 경험할수 있게 하는 기능들)

D. 이 모든 과정에서 시시적절하게 고객에게 upselling, cross-selling 할수 있는 영업 조직 및 파운더 세일즈 역량.

이 반드시 수반된다.

만나는 모든 스타트업이 PMF를 달성했다고 그래서 이제 투자유치를 받겠다, 프로덕트화 하겠다 하지만, 위 기준으로 살펴보면 실제로 대부분 스스로도 오해하고 있는 경우가 많긴 한게 현실. 지금처럼 AI 버블이 시장의 모든 소음을 증폭시키는 시대에선, 파운더가 의도치 않아도 상시 작동되는 FOMO 멘탈리티가 “우리가 드디어 PMF를 찾은 것 같다”는 성급한 결론으로 내몬다.

나는 YC·500에서 수백 개 팀을 보며 한 가지 정도는 반복 확인했는데, 이는 PMF가 절대 희망으로, 비젼으로 오지 않는다는 것이다. 앞서 살펴봤지만, PMF를 이루는 변수들은 증상, 현상의 상태로 온다. 지금 PMF를 지나는 팀들은 스스로도 PMF를 지나고 있는지 모른다. 가파른 파도에서 수영하기 바쁘면, 그 파도의 크기가 얼마나 큰지를 가늠하는 순간도 사치이며 찰나이다.

1️⃣ Pre-mature PMF

우리가 포커 등에서도 얘기하는 beginner’s luck 같은게 우리 씬에서도 작동하는데, 초기에 기새 좋은 트랙션이나 데모데이 모멘텀처럼 겉으로 보이는 스파크가 있을 때 더 이러한 편향적 해석을 증폭시킨다.

우리 팀에 PMF가 오지 않았다는 전조 증상들 5가지.

1. 투자자에게 데모나 파일럿을 성과처럼 포장하기 시작한다

고객이 돈을 내지 않은 상태의 PoC, 무료 파일럿, 파일럿 후 피드백이 없는 상황을 팀이 “우리가 뭔가 된 것 같다”는 정서로 소비한다면 이는 위험하다. PMF가 있는 팀은 돈이 들어오는 계약으로 자신을 증명하며, 고객의 입으로 시장 평가가 전달된다.

2. 미팅마다 고객이 칭찬만 한다.

“좋아요”, “흥미롭네요”, “우리 팀도 내부적으로 논의해볼게요.” 이런 고객사들의 말들은 무시해야 할 정도가 아니라 위험한 신호이다. 정말 위급한거다. 그간의 고객 인터뷰에서 고객이 파운더의 눈치를 보고 있다는 의미이며 (파운더가 에고가 큰 확률이 매우 높다), 영업이 아니라 설득 나아가 협박인 경우이며(스타트업에게 자주 적용되지 않는 탑다운 세일즈), 팀 내부에도 투명한 소통문화가 부재할 수 있다. PMF의 본질은 불편·결핍·위험을 해결하는 순간 나타나고, 그때 고객은 칭찬보다 구매 압박을 먼저 건다.

3. 트랙션이 아닌 스토리를 근거로 확신이 생긴다

시장에서 들리는 소문, 멘토의 칭찬, 투자자의 흥미롭다는 식의 말이 팀의 판단을 좌우하면 안된다. PMF는 외부인의 언어가 아니라 내부 대시보드 즉 실제 계좌에 꽂히고 GA에 발생되는 숫자로 확인되어야 한다. 정성적인건 그 이후이다. 특히 IR에서 Story가 Numerical Evidence를 대신하기 시작하면 안된다.

4. 주니어 팀원 스톡옵션이 오히려 늘어난다

예민한 주제이다. 스톡옵션을 잘 활용하지 않는 파운더들도 많기에. 그러나, PMF가 오지 않은 팀은 내부 에너지 손실을 막기 위해 팀원들을 설득하고 붙잡는 데 힘을 쓴다. 이 과정에서 주니어에게 과한 역할·의사결정권·옵션을 부여하며 팀 전체의 기대치를 키우기 시작한다.

반대로 PMF가 가까운 팀은 사람을 늘려야 해서 옵션이 부족해지는 현상이 벌어진다.

5. 계속 바빠만진다.

일은 늘고, 미팅은 많고, 고객 대화도 활발한데… 정작 지표는 평평한 상태가 몇 주, 몇 달간 이어진다. 제품은 계속 바뀌고, 피처가 쌓이고, 데모 수는 많아지는데 Retention, 컨버젼, Exp. Rev 같은 핵심 지표는 꿈쩍도 하지 않는다.

2️⃣ AI 버블 시대 흐름에도 어필되는 진득한 PMF

1. AI 여부는 보조적이어야 한다.

PMF는 기술이 아니라 결핍에서 온다. 고객이 이걸 쓰기 전과 후의 세계가 명확히 갈려야 한다.

2. Output이 아니라 일이 줄어드는 양으로 증명된다

Ai의 장점인 생산성은, 실제 고객의 업무시간 감소, 오류 감소, 비용 절감 같은 물리적 변화를 숫자로 증명되어야 한다. “멋진 자동화”가 아니라 “한 달에 인력 0.3명 줄었다”는 식의 논리.

3. 고객 경험이 지속적으로 더 날카로워’진다

AI 제품은 초기에 감탄을 얻기 쉽다. 그러나 본게임은 3주, 3개월 뒤다. PMF가 있는 팀은 사용이 쌓일수록 고객 불편이 줄어들고, 제안 기능이 정교해지고, 고객의 학습 비용이 현저히 감소해야 한다.

4. 고객이 팀을 전문가로 인정하기 시작한다

AI 모델링보다 중요한 것은 팀의 산업내 문제 이해도다. 고로 PMF가 있는 팀은 고객이 팀을 기술 업체가 아니라 “우리 프로세스 구조까지 이해하는 사람들”로 대우받아야 한다.

5. 더 똑똑해지는 것이 아니라 더 단순해져라.

PMF가 가까워질수록 팀은 모델을 복잡하게 만들지 않아야 한다. 오히려 기능을 줄이고, 흐름을 단순화하고, input을 제한해서 고객에게 그냥 써지는 툴로 느껴지게 만들어야 한다. AI는 내부에서 복잡할 지언정, 고객 경험은 점점 더 단순해져야 한다.

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· 사진은 Embarcadero, SF.

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