지표의 정의, 양적 성장에서 질적 검증으로 진화
VC는 이제 단순 빠른 성장보다 유지와 반복가능한 성장에대한 질문을 한다
바쁘신 분들을 위한 5초 요약
2020년대 초반까지 스타트업 트랙션은 명확했다. “빠른 사용자 증가” 또는 “가파른 매출 상승” 이 두 가지만 보여주면 투자 유치가 가능했다. 그러나 2024~2026년 투자 환경에서 VC들의 트랙션 해석 방식이 근본적으로 변했다. 단순 성장 수치보다 “유지율(retention)”, “unit economics”, “반복 가능한 성장 채널”, “고객 집중도”, "실제 사용 패턴"을 더 중요하게 평가한다. 특히 AI 도구로 인위적 성장이 가능해지면서, VC들은 "진짜 트랙션"과 "허상 트랙션"을 구분하는 능력이 필수가 되었다. 이제 트랙션은 단순히 "얼마나 컸나"가 아니라 "얼마나 건강하게, 지속가능하게, 효율적으로 컸나"의 문제다.
트랙션의 정의가 바뀌고 있다
“우리는 지난 6개월간 사용자가 10배 성장했습니다!”
2021년이었다면, 이 한 문장으로 시드 투자를 유치할 수 있었다. 그러나 2025년 VC 미팅에서 이 말을 하면, 즉시 후속 질문이 쏟아진다:
“그 중 몇 %가 다음 달에도 돌아왔나요?”
“CAC(고객 획득 비용)는 얼마고, LTV(생애 가치)는 얼마인가요?”
“그 성장이 유료 마케팅인가요, 유기적(organic) 성장인가요?”
“상위 10개 고객이 전체 매출의 몇 %를 차지하나요?”
“사용자들이 실제로 제품을 '사용’하나요, 아니면 가입만 했나요?”
트랙션의 정의가 변했다. 과거에는 양적 지표(Quantitative Metrics)가 지배했다면, 이제는 질적 검증(Qualitative Validation)이 필수가 되었다.
왜 변화가 일어났는가?
1. 2022~2023년 벤처 겨울의 교훈
제로금리 시대에 투자받은 수많은 “빠르게 성장하는” 스타트업들이 2022년 이후 추락했다. 성장은 빨랐지만 unit economics가 엉망이었고, 유지율은 끔찍했으며, 마케팅 예산을 끊자 성장도 멈췄다.
예시: 소셜 커머스 스타트업들이 2020~2021년 폭발적 성장 → 2022년 대규모 마케팅 축소 → 사용자 급감 → 밸류에이션 90% 하락 또는 폐업
2. AI 도구로 인한 "성장 해킹"의 진화
생성형 AI, 자동화 툴로 인위적으로 숫자를 부풀리기 쉬워졌다. VC들은 이제 표면적 수치를 믿지 않는다.
예시:
봇 트래픽으로 DAU 부풀리기
가짜 계정 생성 (AI로 대량 프로필 생성)
한시적 프로모션으로 가입 유도 후 이탈
3. Exit 시장의 변화
IPO나 M&A 시장이 “빠른 성장” 스토리를 더 이상 프리미엄으로 평가하지 않는다. 수익성, 지속 가능성이 핵심이 되면서, 초기 단계 투자자들도 기준을 바꿨다.
구식 트랙션 지표의 한계
1. 사용자 수 (Number of Users)
과거 방식 (2020년)
“우리는 100만 사용자가 있습니다” → Impressive!
가입 회원 수 = 트랙션의 증거
현재 VC의 질문 (2026년)
“그 중 월 활성 사용자(MAU)는 몇 명인가요?”
“일 활성 사용자(DAU)는? DAU/MAU 비율은?”
“가입 후 7일 유지율은? 30일 유지율은?”
문제점:
가입은 쉽지만, 사용은 어렵다
100만 가입자 중 1만 명만 실제 사용? → 1% retention
이메일 주소 수집은 트랙션이 아니다
실제 사례: 한국 AI 챗봇 앱이 “50만 다운로드” 주장. 하지만 7일 유지율 5%, 30일 유지율 0.8%. VC는 "사용자가 아니라 다운로더"라고 평가.
2. 매출 증가율 (Revenue Growth Rate)
과거 방식
“우리는 월 30% 성장하고 있습니다” → Great traction!
현재 VC의 질문
“그 성장이 신규 고객인가요, 기존 고객 expansion인가요?”
“이탈률(churn rate)은 얼마인가요?”
“Net Revenue Retention은 얼마인가요?”
“성장이 선형인가요, 지수적인가요?”
함정:
높은 신규 고객 유입 + 높은 이탈 = “Leaky bucket”
매출 증가해도 이탈이 더 빠르면 의미 없음
Net Revenue Retention 공식:
Net Revenue Retention =
(기초 매출 + Expansion - Churn - Contraction) / 기초 매출
건강한 SaaS: 110~130% 이상
위험 신호: 90% 이하
3. 총 거래액 (GMV - Gross Merchandise Value)
과거 방식
마켓플레이스가 “우리 플랫폼에서 연 $10M 거래 발생” → 인상적!
현재 VC의 질문
“Take rate(수수료율)는 몇 %인가요? 실제 매출은?”
“상위 10개 판매자가 GMV의 몇 %를 차지하나요?”
“구매자 중 재구매율은?”
“거래가 유기적인가요, 아니면 프로모션 유도인가요?”
문제점:
GMV $10M이어도 take rate 3%면 매출 $300K
소수 파워셀러에 의존 → 플랫폼 이탈 시 GMV 급락
할인/프로모션으로 부풀린 GMV는 지속 불가
새로운 트랙션 지표들
1. Retention Cohort Analysis (코호트 유지율 분석)
왜 중요한가: 성장보다 유지가 더 중요하다. 이탈이 심하면 아무리 신규 유입이 많아도 의미 없음.
VC가 보는 것:
월별 코호트(cohort)의 장기 유지율 곡선
“Flattening curve” - 일정 시점 후 유지율이 안정화되는가?
좋은 신호:
3개월 후 유지율 40% 이상 (B2C)
12개월 후 유지율 80% 이상 (B2B SaaS)
곡선이 일정 시점 후 평평해짐 (안정화)
나쁜 신호:
계속 우하향하는 곡선 (멈추지 않는 이탈)
최근 코호트가 과거 코호트보다 유지율 낮음 (제품 악화)
실제 예시: Slack은 IPO 시 “2,000개 이상 팀이 $100K+ 연 지출” 강조. 하지만 더 중요한 건 “팀의 85%가 1년 후에도 사용” (높은 retention).
2. Unit Economics: CAC Payback Period
정의: 고객 획득 비용(CAC)을 회수하는 데 걸리는 시간
CAC Payback Period 공식:
CAC Payback Period = CAC / (월 ARPU × Gross Margin)
VC 기준:
우수: 12개월 이하
허용 가능: 12~18개월
위험: 18개월 이상
왜 중요한가:
Payback이 길면 운전자본(working capital) 많이 필요
성장하려면 계속 자금 조달 필요 (capital intensive)
예시:
SaaS A: CAC $1,200, 월 ARPU $100, Gross Margin 80% → Payback = $1,200 / ($100 × 0.8) = 15개월
SaaS B: CAC $600, 월 ARPU $60, Gross Margin 90% → Payback = $600 / ($60 × 0.9) = 11개월
SaaS B가 더 건강 (비록 ARPU는 낮아도)
3. 유기적 vs 유료 성장 비율 (Organic vs Paid Growth)
VC가 선호하는 것: 유기적 성장 (Organic growth)
유기적 성장의 증거:
Direct traffic, Referral, Word-of-mouth
바이럴 계수(K-factor) > 1
유료 마케팅 없어도 성장 지속
레드 플래그:
성장의 90% 이상이 유료 광고
광고 중단 시 성장 멈춤
CAC가 계속 상승 중 (광고 경쟁 심화)
실제 질문:
“마케팅 예산을 0으로 줄이면 어떻게 되나요?”
“고객의 몇 %가 추천(referral)으로 오나요?”
Best Case: Dropbox 초기 - 추천 프로그램으로 사용자 60% 이상 유기적 확보
4. Product Engagement Depth (제품 참여 깊이)
단순 DAU를 넘어서:
사용자가 얼마나 “깊게” 제품을 사용하는가?
핵심 기능 사용률은?
측정 지표:
Session duration: 평균 사용 시간
Feature adoption: 핵심 기능 사용자 비율
Power user %: 주 5회 이상 사용하는 비율
예시:
SNS 앱: “월 활성” 사용자보다 “일 활성” 사용자 비율 중요
SaaS: "로그인"보다 “핵심 액션(예: 문서 생성, 데이터 업로드) 수행” 중요
VC 질문:
“사용자가 단순히 가입했나요, 아니면 '습관’이 되었나요?”
“Aha moment를 경험한 사용자 비율은?”
5. 고객 집중도 (Customer Concentration)
리스크 지표: 소수 고객에 매출 의존도
VC 우려:
상위 5개 고객이 매출의 50% 이상 = High risk
한 고객 이탈 시 사업 타격 큼
건강한 분포:
B2B SaaS: 최대 고객이 전체 매출의 10% 이하
Marketplace: 상위 10개 판매자가 GMV의 20% 이하
실제 사례: 한 B2B SaaS가 연 매출 $2M, 하지만 1개 엔터프라이즈 고객이 $1.2M (60%). 그 고객이 이탈 고려 중이라는 소문 → VC 투자 중단.
섹터별 트랙션 기준의 진화
B2C 소비자 앱
과거 (2020):
MAU 100만 이상
빠른 바이럴 성장
현재 (2026):
DAU/MAU 비율 20% 이상
7일 유지율 40% 이상, 30일 유지율 20% 이상
유기적 성장 채널 명확
수익화 경로 실험 중 (광고, 구독, IAP)
예시:
Threads (Meta): 가입 1억 명 순식간 돌파 → 하지만 DAU 급락 → “허상 트랙션” 논란
BeReal: 일시적 폭발적 성장 → 유지율 문제 → 성장 정체
B2B SaaS
과거 (2020):
ARR(연간반복수익) $1M+
고객 20~50개
현재 (2026):
ARR $1M+ (여전히 중요)
Net Revenue Retention 110% 이상
CAC Payback 12개월 이하
Logo churn(고객사 이탈률) 10% 이하 연간
Sales cycle 명확히 정의 및 반복 가능
특히 중요한 Magic Number:
Magic Number = (현 분기 신규 ARR × 4) / 전 분기 Sales & Marketing 지출
1.0 이상: 효율적 성장
0.75 이하: 비효율적, 자금 소모적
Marketplace / Platform
과거 (2020):
GMV 성장률
공급자/수요자 수
현재 (2026):
Take rate 및 실제 매출
양면(supply & demand) 유지율
재구매율 / 재판매율
플랫폼 의존도 (공급자가 직거래로 이탈 안 하는가?)
핵심 지표:
Liquidity: 수요와 공급의 균형
Network density: 사용자당 평균 거래 빈도
예시: Uber Eats는 GMV보다 “주문 빈도” + “레스토랑 유지율” 강조
하드웨어 / IoT
과거 (2020):
Pre-order 수
크라우드펀딩 금액
현재 (2026):
실제 배송 및 사용 데이터
제품 사용 빈도 (IoT 데이터)
재구매율 (소모품) 또는 NPS
Unit economics: COGS, 물류비 포함 실제 마진
레드 플래그:
Pre-order는 많은데 배송 지연
제품 받고 사용 안 함 (IoT 연결 끊김)
"허상 트랙션"을 걸러내는 VC의 기술
1. Deep Dive into Analytics
VC는 이제 단순 피칭 덱이 아닌 실제 데이터 접근을 요구:
Google Analytics / Mixpanel 직접 확인
Stripe dashboard 열람 (실제 매출 패턴)
Cohort analysis raw data
창업자 준비사항:
데이터 룸(Data room) 미리 준비
주요 지표 대시보드 실시간 공유 가능하도록
2. Customer Reference Calls
과거: “저희 고객은 만족합니다” → VC 믿음
현재: VC가 직접 고객에게 전화
“이 제품을 얼마나 자주 쓰나요?”
“결제하는 이유는? ROI는?”
“경쟁 제품과 비교하면?”
“추천할 의향 있나요? (NPS)”
창업자가 해야 할 것:
Reference customer 리스트 미리 준비 (동의 받은)
고객이 제품 가치를 명확히 설명할 수 있도록 준비
3. Cohort Decay Analysis
VC는 초기 코호트 vs 최근 코호트 비교:
좋은 신호:
최근 코호트 유지율이 과거보다 높음 (제품 개선)
시간이 지나도 일관된 유지율
나쁜 신호:
최근 코호트가 더 빨리 이탈 (제품 질 하락? PMF 상실?)
초기 얼리어답터만 남고 신규 사용자는 바로 이탈
4. Channel Sustainability Test
VC 질문: “지금 성장 채널이 포화되면?”
SEO: 구글 알고리즘 변경 시?
유료 광고: CAC가 2배 오르면?
바이럴: K-factor가 떨어지면?
준비된 창업자:
다변화된 채널 (3개 이상 채널에서 각 20%+ 획득)
채널별 unit economics 파악
대체 채널 실험 중
창업자를 위한 새로운 트랙션 스토리텔링
1. 양(Quantity)과 질(Quality)의 균형
나쁜 피칭:
“우리는 100만 사용자가 있습니다” (끝)
좋은 피칭:
“우리는 10만 MAU가 있고, 그 중 30%가 주 3회 이상 사용합니다. 7일 유지율은 45%, 30일은 28%입니다. 이는 벤치마크 대비 2배 높은 수치입니다.”
2. 성장의 "Why"를 설명
나쁜 피칭:
“지난 6개월간 월 20% 성장했습니다” (그래프만 보여줌)
좋은 피칭:
“성장의 60%는 유기적 입소문이고, 30%는 콘텐츠 마케팅, 10%는 유료 광고입니다. 유료 광고 CAC는 $50이고, LTV는 $400이라 3개월 만에 payback됩니다. 유기적 성장은 제품의 공유 기능 개선 후 2배 증가했습니다.”
3. 문제점도 솔직하게, 하지만 해결책과 함께
나쁜 피칭:
문제 숨기기 → VC가 발견 → 신뢰 상실
좋은 피칭:
“현재 이탈률이 15%로 높습니다. 분석 결과 온보딩 과정이 문제였습니다. 새 온보딩 플로우를 A/B 테스트 중이며, 초기 결과 이탈률 10%로 감소 보입니다.”
4. 벤치마크와 비교
나쁜 피칭:
절대값만 제시 (맥락 없음)
좋은 피칭:
“우리 7일 유지율 40%는 같은 카테고리 앱 평균 15% 대비 2.7배 높습니다. Superhuman이 같은 단계에서 38%였던 것과 비슷한 수준입니다.”
5. 다음 마일스톤 명확화
나쁜 피칭:
“이 투자로 성장할 겁니다” (모호)
좋은 피칭:
“이 $1.5M 시드로 12개월 내 목표: ARR $500K → $2M, CAC $200 → $150, NRR 100% → 115%. 이를 위해 제품팀 2명, 세일즈 1명 채용하고, 콘텐츠 마케팅에 월 $20K 투자합니다.”
트랙션은 이제 "건강 검진 보고서"다
트랙션은 더 이상 단순한 성장 곡선이 아니다. VC들은 이제 스타트업을 종합 건강 검진하듯 평가한다:
새로운 트랙션 체크리스트
성장 (Growth)
✓ 월 성장률 15% 이상
✓ 유기적 성장 채널 존재
✓ 성장이 가속화 추세 (또는 최소한 유지)
유지 (Retention)
✓ 30일 유지율 20% 이상 (B2C) / 80% 이상 (B2B)
✓ 코호트 곡선이 안정화
✓ Churn rate 감소 추세
경제성 (Economics)
✓ LTV:CAC 비율 3:1 이상
✓ CAC payback 12개월 이하
✓ Gross margin 70% 이상 (소프트웨어)
참여도 (Engagement)
✓ DAU/MAU 20% 이상 (해당 시)
✓ 핵심 기능 사용률 50% 이상
✓ Power user 비율 증가 추세
지속가능성 (Sustainability)
✓ 다변화된 성장 채널 (3개 이상)
✓ 고객 집중도 낮음 (top 10 < 40%)
✓ 반복 가능한 sales/acquisition 프로세스
섹터별 최소 기준 (시드 → 시리즈 A)
B2C App
MAU: 50K → 500K
30일 유지율: 20% → 30%
수익화 경로: 실험 → 입증
B2B SaaS
ARR: $200K → $1M+
고객: 10개 → 30~50개
NRR: 100% → 110%+
Marketplace
GMV: $500K → $5M
Take rate × GMV = 실제 매출
재거래율: 30% → 50%
마지막 조언: 트랙션은 스토리다
숫자는 중요하지만, 숫자 뒤의 이야기가 더 중요하다:
왜 이 숫자가 의미 있는가?
어떻게 이 트랙션을 만들었는가?
다음 단계는 무엇인가?
Best Practice:
데이터를 투명하게 공유하라 (숨길수록 의심받음)
문제를 인정하되, 해결책을 제시하라
비교 맥락을 제공하라 (벤치마크, 동료 기업)
다음 12~18개월 로드맵을 명확히 하라
2026년의 트랙션은 "얼마나 빨리 컸나"가 아니라 "얼마나 건강하게, 효율적으로, 지속가능하게 컸나"다. 이 새로운 기준을 이해하고 준비하는 창업자만이 투자를 유치하고, 더 나아가 진짜 성공적인 사업을 만들 수 있다.
출처
Andreessen Horowitz - Metrics for SaaS Startups
First Round Capital - What Investors Really Look for in Traction
Sequoia Capital - Measuring Product-Market Fit
OpenView Partners - SaaS Benchmarks Report 2024
PitchBook - Startup Traction Analysis 2025
Lenny’s Newsletter - Retention Best Practices
CB Insights - Why Startups Fail (Traction Issues)
발행일: 2026년 2월 9일
작성: Venture Digest 인사이트팀
문의:
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