혼자 웹·앱 비즈니스를 만들고 키우는 사람들의 실전 경험, 수익화 전략, 새로운 방법을 골라 요약합니다.
마이크론은 현재 메모리 반도체 부족의 원인으로 AI 데이터센터 수요 급증과 과거 고객들의 지나친 저가 압박을 함께 지목했다. 팬데믹 이후 수요가 식었을 때 대형 고객들이 가격을 너무 낮게 요구했고, 그 결과 메모리 업체들이 새 생산 설비에 충분히 투자하기 어려웠다는 설명이다. 지금은 D램과 낸드 수요가 공급보다 많아 가격이 계속 오르고 있다. 애플, 마이크로소프트, HP, 델, 닌텐도, 삼성 같은 회사들은 이미 일부 제품 가격을 올렸다. 마이크로소프트는 엑스박스 가격을 100~150달러 올렸고, 애플은 일부 맥북 가격을 최대 18%, 애플 TV 가격을 50% 올린 것으로 전해졌다. 마이크론은 아이다호에 새 D램 공장을 짓고 있으며 2027년에 생산을 시작할 예정이지만, 새 공급이 충분히 늘어나는 데는 시간이 걸린다. 메모리 부족은 2027년까지 이어지고 2028년에야 조금씩 나아질 수 있다는 전망도 함께 나온다.
초기 운영자의 실제 경험이다. AI 콘텐츠를 만들어 주는 SaaS를 2월 초에 시작했지만, 처음에는 충분한 반응을 얻지 못했다. 틱톡과 인스타그램 릴스로 방문자를 보내 보니 하루 30~40명 정도는 들어왔지만, 작업이 번거롭고 기대만큼 커지지 않았다. 이후 X의 관련 글 댓글에 서비스 링크를 자연스럽게 남기자 하루 방문자가 약 300명까지 늘었고, 며칠 동안은 평균 200명 수준을 유지했다. 그 기간에는 하루 가입자가 약 30명 나왔고, 유료 사용자도 10명 생겼다. 하지만 이 방법은 곧 크게 퍼질 만한 X 글을 아주 일찍 찾아 좋은 댓글을 남겨야만 효과가 있었다. 운에 기대는 방식이라 두 달 전쯤 거의 멈췄고, 현재 방문자는 하루 10명 수준으로 떨어졌다. 핵심 고민은 첫 유료 고객은 생겼지만, 반복 가능하고 안정적인 고객 유입 방법이 없다는 점이다.
이미 일이 꽉 찬 상태에서 새 고객이 바로 다음 날 시작할 수 있는지 물었다. 예전 같으면 다음 기회를 놓칠까 봐 무리해서라도 바로 시작한다고 답했을 상황이었다. 이번에는 현재 업무량을 확인한 뒤, 프로젝트에 제대로 집중하려면 약 2주 뒤에 시작해야 한다고 말했다. 통화 직후에는 고객을 잃었다고 생각했지만, 고객은 이틀 뒤 기다리겠다고 답했고 계약을 진행했다. 핵심 변화는 일을 잃는 두려움보다 제대로 해내지 못할 일을 받는 위험을 더 크게 보게 된 점이다. 팀이나 본인의 시간이 꽉 찼을 때는 억지로 끼워 넣을지, 기다려 달라고 할지, 다른 곳을 소개할지 판단해야 한다.
직접 겪은 사례에서, 3개월 전 떠올린 아이디어는 초기에 잠재 고객 몇 명과 빠르게 이야기한 뒤 실행에 들어갔다. 시장의 문제는 실제로 있었고, 고객에게 필요한 것도 있었다. 전체 목표 시장의 약 70%와 이야기했지만, 고객들은 지금 하는 방식을 바꿀 생각이 없었다. 현재 방식은 손이 많이 가고 불편하며 돈도 새고 있었지만, 고객들은 그것을 큰 문제로 받아들이지 않았다. 모든 일을 대신해 주는 도구는 오히려 통제권을 잃는 느낌을 줬다. 가격을 낮추는 것, 더 큰 경쟁사들의 화려한 문구, 기능 설명도 마음을 바꾸지 못했다. 그래서 이 아이디어는 접고 다음 기회로 넘어가기로 했다.
TinyPopups는 제품 업데이트나 새 기능을 웹사이트에 쉽게 알리기 위해 만든 작은 도구다. 제품 자체도 바이브 코딩 방식으로 빠르게 만들었다. 정교한 검색 최적화 계획을 세우는 대신, AI에게 사람들이 이 도구를 찾을 때 어떤 말을 검색할지 묻고 여러 종류의 페이지를 만들게 했다. 예를 들어 경쟁 제품과의 비교 페이지, 대안 제품 페이지, 활용 사례 페이지, 기능별 페이지가 만들어졌다. 페이지 주제는 새 기능 알림 팝업, 제품 업데이트 위젯, 변경사항 알림 팝업, 웹사이트 알림 막대처럼 실제 검색어에 가까웠다. 이렇게 만든 페이지들을 크게 고민하지 않고 공개했고, 이번 주 Google에서 간단한 기능 알림 도구를 찾던 사람이 그중 한 페이지에 들어와 첫 유료 고객이 되었다. 핵심은 매출 자체보다, AI 덕분에 혼자서는 쓰기 부담스러운 여러 검색 의도를 아주 낮은 비용으로 시험해볼 수 있었다는 점이다.
4개월 만에 월 반복 매출 2,500달러를 넘긴 구독형 소프트웨어 사례의 핵심은 고객을 모으는 무료 자료 자체가 아니라, 그 자료가 곧바로 데모 예약으로 이어지게 만든 흐름이었다. 무료 자료는 창업자와 영업 담당자가 당장 고객 후보를 더 잘 찾는 데 쓸 수 있는 내용이었다. 예를 들어 잠재 고객을 점수로 나누는 틀, 더 나은 영업 메시지를 쓰는 문장 예시, 30초 안에 고객 가능성을 가려내는 양식이 제공됐다. 제품을 쓰지 않아도 자료만으로 도움이 되게 만든 점이 중요했다. 대신 모든 무료 자료 아래에는 같은 일을 자동으로 처리하면 어떻게 보이는지 한 줄로 덧붙였다. 강한 판매 문구가 아니라 “직접 하는 방식”과 “자동화된 방식”을 나란히 보여주는 구조였다. 버튼은 홈페이지나 가격표가 아니라 항상 데모 예약으로 연결됐다. 데모에서는 사람들이 자기 문제에 제품을 대입해 볼 수 있었고, 이 방식으로 데모 상담의 약 90%가 유료 고객으로 이어졌다.
몇 달 동안 만든 AI 기반 웹사이트·소셜미디어 상담 도구가 실제 가입으로 이어지지 않고 있다. 이 도구는 방문자 질문에 답하고, 잠재 고객 정보를 모으고, 문의가 구매 가능성이 있는지 걸러내고, 여러 채널의 대화를 자동으로 처리한다. 데모를 본 사람들은 유용하다는 반응을 보인다. 하지만 실제로 계정을 만들거나 돈을 내는 고객은 거의 없다. 지금까지 전화 영업, 이메일 영업, 링크드인 글, 레딧 글, Product Hunt 출시를 시도했다. 대화와 긍정적인 반응, 데모 요청은 생기지만 가입 전환이 막혀 있다. 가능한 원인으로 상품 자체, 전달 문구, 가격, 신뢰, 온보딩, 목표 고객 선택 문제가 모두 의심되고 있다.
삼성전자, SK하이닉스, 마이크론이 미국에서 메모리 가격을 짜고 올렸다는 이유로 소송을 당했다. 미국 소비자 14명과 개인용 컴퓨터 판매점 등 소규모 사업자 3곳이 2026년 6월 25일 캘리포니아 연방법원에 소송을 냈다. 이들은 세 회사가 전 세계 디램 대부분을 만들고 있으며, 2022년부터 공급량과 가격을 함께 조정해 4년 동안 가격을 약 700% 올렸다고 주장한다. 핵심 주장은 세 회사가 고대역폭 메모리로 생산을 옮긴다는 이유를 내세워 디램 공급을 줄였다는 것이다. 애플의 최근 제품 가격 인상이 소송을 촉발한 계기로 언급됐다. 아직 소송 규모는 작지만, 법원이 집단소송으로 인정하면 디램이 들어간 제품을 산 일반 소비자와 기업 전체로 범위가 넓어질 수 있다. 원고 측이 이기면 피고 회사들은 손해액의 3배를 물어야 할 수 있다. 다만 투자은행 제프리스 등 업계 쪽은 적어도 올해 말까지는 이 소송이 메모리 가격에 영향을 주지 않을 것으로 보고 있다.
약 다섯 달 동안 SaaS를 만들었지만 유료 고객은 없었다. 가입자는 있었고 실제로 써 본 사람도 있었지만 결제는 일어나지 않았다. 기능을 더 만들면 준비가 끝날 것이라고 생각했지만, 실제 문제는 제품 안이 아니라 결정을 막는 불안과 업무 흐름에 있었다. 일주일 전 가입한 뒤 사용을 멈춘 사람에게 왜 떠났는지, 무엇이 부족했는지 짧게 물었다. 답변은 그날 바로 왔다. 상대는 규제가 강한 업계용 소프트웨어를 만들고 있었고, 앱 안에 외부 위젯을 넣기 전에 보안 위험이나 예상 밖의 사용자 데이터 수집이 없다는 확신이 필요했다. 가격 방식은 마음에 들었지만, 엄격한 환경에서도 안전하다는 근거가 부족했고, Linear로 일하는 업무 흐름과 맞는지도 걸림돌이었다.
Takeasy는 독립 식당이 자기 웹사이트에서 바로 주문을 받을 수 있게 만든 식당용 주문 소프트웨어다. 많은 식당은 이미 웹사이트가 있지만, 손님이 주문 단계에서 Uber Eats나 Deliveroo로 이동하면 식당이 최대 30%의 수수료를 잃는다. Takeasy는 이런 중개 수수료를 줄이고, 식당이 손님과 주문을 직접 가져가도록 돕는 데 초점을 맞췄다. 첫 식당들과 출시한 뒤 한 달이 지나기 전에 Takeasy를 통한 직접 주문액이 2만 유로를 넘었다. 이 경험에서 중요한 점은 식당 주인들이 기능 수나 기술 방식보다 돈을 아낄 수 있는지, 직접 주문이 늘어나는지, 직원이 쉽게 쓸 수 있는지, 손님을 배달 앱으로 넘기지 않아도 되는지를 더 중요하게 본다는 것이다. 수직형 SaaS를 만들 때는 코드를 쓰기 전에 고객과 먼저 이야기하고, 기능 아이디어를 실제 사용자에게서 얻고, 복잡한 관리 화면보다 단순한 흐름을 우선해야 한다.
초기 인터넷 서비스 운영에서는 유료 고객과 무료 고객 모두가 기능 요청, 오류 제보, 보안 개요 PDF 요청 같은 문의를 계속 보낼 수 있다. 정해진 기준이 없으면 가장 강하게 압박하는 사람이 먼저 답을 받는 구조가 되기 쉽다. 이런 방식은 조용히 기다리는 고객을 뒤로 밀리게 만들고, 운영자도 매번 급한 목소리에 끌려다니게 만든다. 고객 지원을 체계 없이 처리하면 개발과 홍보에 쓸 시간이 줄어들고 쉽게 지칠 수 있다. 지속 가능한 운영을 위해서는 문의를 순서와 기준에 따라 정리하고, 혼란스럽지 않게 처리하는 방식이 필요하다.
주식시장 분석가 추적 서비스가 월 반복 매출 약 200달러까지 올라왔고, 기본 구독 가격은 월 19.95달러다. 이 서비스는 소셜미디어와 유튜브 같은 곳에서 나오는 주식 분석가들의 발언과 예측을 모아, 누가 실제로 좋은 기록을 냈는지 보여주려 한다. 목표는 온라인에서 금융 조언을 하는 사람들에게 책임성을 만들고, 이용자가 검증된 분석가를 더 쉽게 따라가게 하는 것이다. 현재 구독자는 종목별 시장 분석과 요약, 추적 중인 분석가들의 구체적인 주식 예측, 전체 점수뿐 아니라 각 분석가가 어떤 판단을 했는지 볼 수 있다. AI 상담 기능과 MCP도 포함되어 있어, 8만 개가 넘는 예측·대화·거래 관련 데이터에 질문할 수 있다. 예를 들어 상위 3명의 분석가가 함께 이야기하는 유망 종목을 물어볼 수 있다. 초기 제품은 복잡한 도구가 너무 많아 일반 이용자에게 어렵고 직관적이지 않았고, 그래서 핵심 사용 흐름만 남기는 방향으로 단순화했다. 다음 고민은 AI 상담 기능을 종량제로 팔지, 아니면 다른 방식으로 유료 전환을 높일지다.
초기 B2B microSaaS 운영자는 꾸준히 고객을 데려오는 길을 찾기 어렵다. X나 LinkedIn에서 이미 개인 브랜드가 크지 않으면 안정적인 노출을 만들기 힘들다. Reddit은 홍보성 글로 보이면 금지될 위험이 있어 마케팅하기가 점점 까다롭다. 그래서 작은 B2B SaaS 창업자들이 실제로 의존하는 고객 유입 채널이 검색 최적화인지, 먼저 보내는 영업 연락인지, 디렉터리인지, 아니면 놓치고 있는 다른 방법인지가 핵심 질문이다. 특히 창업자, 개발자, 마케터, 에이전시를 고객으로 삼는 제품의 초기 단계에서 무엇이 작동하는지가 초점이다.
초기 사업 단계에서 가장 많이 부딪히는 문제는 제품을 만들기 전 고객을 확인하는 일, 첫 사용자를 얻는 일, 사용자가 계속 쓰게 만드는 일이다. 한 소비자 대상 앱은 검색과 다운로드는 일어나지만 전체 120명 중 실제로 남아 쓰는 사람이 20~30명 수준이라, 다운로드보다 반복 사용을 높이는 일이 핵심 과제다. 개발자 출신 운영자는 문제 검증의 중요성을 알아도 인스타그램 메시지, X, 유튜브 댓글로는 반응을 얻기 어렵다는 현실을 겪는다. 서비스 사업의 온보딩은 고객 종류와 서비스 성격에 따라 달라지며, 반복 매출이 있는 서비스는 관계를 만들기 위한 사람의 접점이 더 필요할 수 있다. 온라인 쇼핑몰에서는 판매가 사업의 중심이면 Shopify가 확장성과 판매 기능 면에서 유리하고, 작은 가게나 온라인 판매 비중이 낮으면 Wix도 충분할 수 있다. 멘토를 찾을 때는 처음부터 멘토십을 요구하기보다 모임, 협회, 학교 프로그램, 온라인 커뮤니티에서 구체적인 질문을 하고 조언을 실행한 뒤 결과를 공유하는 방식이 더 잘 이어진다. 회사 운영 데이터는 매출, 구매, 재고, 비용을 같은 형식으로 기록하고 일간·주간·월간 지표를 정해야 나중에 분석과 대시보드에 쓸 수 있다.
앱이나 새 서비스를 알릴 수 있는 레딧 서브레딧로 r/SideProject, r/IndieHackers, r/shareyourstartup, r/newproducts, r/promoteMyApp, r/AlphaandBetaUsers, r/vibepromoting이 제시됐다. r/IndieHackers에는 바로 홍보 글을 올릴 수 없고, 해당 서브레딧 안에서 카르마를 최소 10 이상 쌓아야 한다. 전체 내용은 초기 앱, 사이드 프로젝트, 새 제품, 베타 사용자 모집처럼 작은 인터넷 비즈니스가 초반 유입을 얻을 수 있는 공개 채널 목록에 가깝다.
QR Egg(qre.gg)는 QR 코드가 나중에 끊길 수 있다는 불안을 해결하려는 QR 코드 플랫폼이다. 출발점은 티셔츠 선물에 인쇄한 동적 QR 코드가 생일 하루 전 갑자기 작동하지 않은 경험이었다. 사용한 무료 QR 생성기가 임시 코드만 제공했고, 계속 쓰려면 돈을 내야 하는 구조였기 때문이다. QR Egg는 누구나 정적 QR 코드를 제한 없이 만들 수 있고, 동적 QR 코드는 5개까지 무료로 만들 수 있다고 제시한다. 무료 동적 QR 코드도 서버에서 영구적으로 유지된다는 점을 핵심 약속으로 내세운다. 개발자를 위한 API와 웹훅, 브랜드 맞춤 설정, 문맥 인식 QR 기능도 포함되어 있다.
문서와 지식베이스가 잘 준비된 것처럼 보여도 인공지능 답변은 틀릴 수 있다. RAG 구성이 작동해도 규칙을 잊거나, 엉뚱한 문단을 참고하거나, 답이 매번 달라질 수 있다. API 토큰을 지나치게 많이 쓰는 문제도 함께 생길 수 있다. 원인은 항상 모델 성능에만 있지 않다. 지식 문서가 애매하게 쓰였거나, 너무 잘게 또는 이상하게 나뉘었거나, 색인이 부정확하거나, 필요한 내용을 찾아오는 방식이 약하면 같은 문제가 반복된다. 먼저 점검할 곳은 문서의 표현, 문서 분할 방식, 색인 구조, 검색 결과가 실제 질문과 맞는지 여부다. 문제를 외부에 상담할 때는 고객 정보나 비공개 자료를 올리지 않아야 한다.
작은 팀은 인공지능 도구 비용이 적정한지 판단하기 어렵다. 핵심 쟁점은 매달 쓸 금액을 미리 정해두는 방식과, 필요한 도구를 먼저 구독한 뒤 실제 효과를 재는 방식 중 무엇이 나은가이다. 비용을 비교하려면 월 지출액, 가장 큰 비용 원인, 구독을 유지할지 판단하는 기준을 함께 봐야 한다. 특히 거대언어모델이나 인공지능 도구 구독은 편리하지만, 반복 지출이 빠르게 늘 수 있어 업무 시간 절약이나 매출 기여처럼 눈에 보이는 효과로 따져야 한다.
AI가 쓴 글처럼 느껴진다는 반응이 감지 도구 없이도 나오고 있다. 의심되는 신호는 같은 말의 반복, 너무 매끈한 문장, 실제 경험이 빠진 내용, 비슷하게 끊기는 문단 구조다. 블로그나 온라인 글을 자주 읽는 사람일수록 이런 패턴을 더 쉽게 알아차릴 수 있다는 문제의식이 있다. AI를 글쓰기에 쓰는 사람에게는 더 자연스럽고 믿을 만한 글로 보이게 하려면 무엇을 바꿔야 하는지가 핵심 과제다.
FlexoraAI는 처음에 기능을 더 만들면 사람들에게 보여줄 준비가 될 것이라고 판단했다. 그 결과 ‘마지막 기능’이 몇 주짜리 개발로 늘어났다. 이후 코딩을 멈추고 AI를 매일 쓰는 사람들과 직접 이야기하면서 방향이 바뀌었다. 가장 중요하다고 생각했던 기능은 거의 관심을 받지 못했다. 대신 많은 사람이 여러 AI 도구를 오가며 문맥을 옮기고, 각 대화가 어디까지 진행됐는지 기억해야 하는 불편을 반복해서 말했다. 그래서 모든 일을 해주는 AI를 만들기보다, 여러 AI 에이전트가 각자 다른 일을 맡되 한곳에서 흐름을 관리하는 마이크로 SaaS로 초점을 좁혔다. 아직 초기 단계이며, 지금은 기능을 더 붙이는 시간보다 사용자와 이야기하는 시간을 더 늘리고 있다.
상품은 팀 구성원들이 하나의 디지털 카드에 글과 영상을 남길 수 있게 한다. 기본 가격안은 카드 1장당 9달러이고, 상위 단계는 카드 1장당 15달러다. 상위 단계에는 카드에 모인 모든 메시지를 PDF 기념본으로 받을 수 있는 기능이 포함된다. 초기 고객을 모으기 위해 처음 100명 또는 200명에게 두 가격 단계 모두 1년 동안 70% 할인하는 한정 혜택을 검토하고 있다. 낮은 단계에서 높은 단계로 바꾸는 경우에도 카드별 추가 결제 금액에 같은 70% 할인을 적용하려 한다. 아직 이 가격 기능을 만들기 전이라, 몇 시간을 들여 구현할 가치가 있는지 판단이 필요한 상태다.
4명이 일하는 소규모 마케팅 대행사에서 잠재고객을 찾는 비용이 계속 늘어 수익성이 나빠지고 있다. 한 달에 약 2,000건의 콜드 이메일을 보내고 LinkedIn에서도 연락하지만, 지금은 무료 체험판과 손수 조사에 기대고 있어 시간이 많이 든다. 필요한 조건은 월 200달러 미만, 최신 연락처 자료, 높은 이메일 정확도, 구매 가능성이 있는 사람을 가려내는 기능이다. Prospeo는 실제로 확인된 연락처에만 돈을 내는 방식이고 직통 전화번호도 제공해서 후보로 검토되고 있다. UpLead도 비교 대상이지만, 실제로 쓸 기능 대비 비용이 더 높아 보인다. HubSpot과 잘 연결되는지도 중요한 조건이다.
운영 업무를 관리하는 제품은 처음에 급여 기능을 만들 계획이 없었다. 목표는 고객의 일상적인 업무 관리를 돕고, 직원이나 협력자에게 돈을 지급하는 일은 다른 서비스에서 처리하게 하는 것이었다. 그런데 고객의 업무 흐름이 점점 이 제품 안으로 들어오자 같은 불편이 반복됐다. 일을 관리하는 곳과 돈을 지급하는 곳이 나뉘어 있어 고객은 다시 다른 도구로 이동해야 했다. 이 반복된 요청 때문에 급여 기능을 제품에 넣어야 하는지 제품 로드맵을 다시 생각하게 됐다.
printqr는 Shopify에 새 상품이 등록될 때마다 QR 코드를 자동으로 만들고 그 상품에 붙여 주는 작은 SaaS다. 일반 무료 QR 코드 생성기는 사람이 직접 버튼을 눌러 한 개씩 만드는 방식이라, 상품 수가 많은 쇼핑몰에는 맞지 않는다. 이 서비스는 설치 후 webhook으로 새 상품 등록을 감지해 수동 작업 없이 QR 코드를 만든다. Shopify 밖에서 상품 목록을 가져오는 경우에는 API로 한 번에 최대 500개까지 처리할 수 있는 bulk endpoint도 제공한다. 구성은 Cloudflare Workers에서 실행되고, Durable Object가 사용량 크레딧 장부를 관리하며, Stripe가 결제를 맡는다. 개발 중에는 일반 qrcode 패키지의 PNG 생성 기능이 Workers 환경에서 필요한 canvas를 쓸 수 없어 직접 PNG 인코더를 만들었고, 다른 디코더와 바이트 단위로 비교해 확인했다. 요금은 무료 100회 생성, 월 9달러 5,000회 생성과 bulk endpoint, 월 19달러 Shopify 자동화와 webhook 생성 무제한이다. 실제 Stripe 결제, Shopify 계정 연결, 법적 안내 페이지까지 갖춰 출시했지만 외부 고객 매출은 아직 0달러다.
광고 예산 없이 첫 고객 50명을 모은 핵심 경로는 Reddit이었다. 대상 제품은 콘텐츠 제작자가 발행 일정을 관리하는 작은 도구였고, 만든 사람 자신이 겪은 문제에서 출발했다. 처음 한 달은 콘텐츠 제작과 직접 관련된 서브레딧에 도움 되는 글을 올렸지만 계속 삭제됐다. 계정에 카르마가 있고 글이 진짜 도움을 주려는 내용이어도, 외부 링크가 있으면 스팸으로 보는 분위기를 넘기 어려웠다. 문제는 가장 관련 있어 보이는 큰 커뮤니티일수록 운영 기준이 엄격하다는 점이었다. 이후 reoogle.com을 통해 운영자가 거의 활동하지 않지만 실제 대화는 계속되는 서브레딧을 찾는 방식으로 방향을 바꿨다.
작은 소프트웨어 서비스가 꾸준한 고객을 얻기 시작하면 고객 지원 방식이 운영의 핵심 문제가 된다. 확인해야 할 것은 하루나 일주일에 들어오는 문의 수, 주로 쓰는 연락 창구, 반복 질문과 새로운 문제의 비율이다. 이메일, 사이트 안 채팅 창, Discord, Slack 같은 채널 중 어디로 문의를 받을지도 정해야 한다. 창업자가 모든 답을 직접 할지, 다른 사람에게 맡길지도 중요한 선택이다. AI를 써서 답변을 줄일 수 있는지, 실제로 도움이 된 부분과 잘 안 된 부분도 따져봐야 한다. 전담 고객 지원팀이 없는 1인 창업자나 작은 팀은 문의가 늘어날수록 시간 관리와 반복 업무 줄이기가 가장 큰 과제가 된다.
statpilot.dev는 Stripe 결제를 쓰는 웹사이트 20만 개 이상을 찾아 성장 속도로 살펴보는 도구다. 목표는 이미 유명한 회사가 아니라, 빠르게 커지는 작은 제품을 일찍 발견하는 것이다. 기존 제품 발견 도구는 전체 방문자 수가 큰 사이트를 위에 올리는 경우가 많아서 늘 같은 큰 회사만 보이기 쉽다. 이 도구는 웹을 돌아다니며 Stripe 결제 사용 흔적을 찾는 크롤러, 방문자 수와 지역 정보를 보강하는 데이터 처리 과정, 그리고 조건을 골라 보는 화면으로 구성됐다. 가장 어려운 부분은 Stripe 결제 화면을 베껴 둔 템플릿 때문에 실제 사용하지 않는 사이트를 Stripe 사용 사이트로 잘못 잡지 않는 일이었다. 반응을 보니 사람들은 월 1,000만 방문 같은 큰 숫자보다, 두 달 만에 1만 방문에서 20만 방문으로 뛴 사이트에 더 관심을 보였다. 그래서 필터 화면도 단순 순위보다 성장률을 더 잘 볼 수 있게 바뀌었다.
Skwado는 친구나 지인들이 함께 가능한 날짜를 빠르게 찾게 해 주는 웹 도구다. 모임을 여는 사람이 행사를 만들고 링크를 공유하면, 참여자는 계정을 만들지 않고 이름만 입력해 들어간다. 각자 공유 달력에 가능한 날과 바쁜 날을 표시하면, Skwado가 서로 겹치는 가장 좋은 시간대를 보여준다. 할 일 목록과 참고 링크를 모아 두는 기능도 있어 여행, 운동, 파티 같은 실제 준비까지 함께 다룰 수 있다. 처음에는 여행 계획용으로 만들었지만, 같은 문제가 스포츠 모임이나 여러 사회적 약속에도 반복된다는 점 때문에 범위를 넓혔다. 초기 테스트에서는 가입을 요구하는 순간 관심이 크게 떨어져, 계정 없는 사용 흐름이 중요한 선택이 됐다. 수익화는 아직 정해지지 않았고, 건별 결제와 구독을 검토한 뒤 지금은 광고와 제휴 예약 링크 쪽을 더 현실적인 방향으로 보고 있다.
인공지능 덕분에 누구나 빠르게 새 웹서비스나 앱을 만들 수 있는 시대가 되면서, 많은 창업 아이디어가 이미 성공한 회사를 따라가는 방향으로 몰리고 있다. 성공한 사업을 참고하는 일은 사업에서 충분히 가치 있는 방법이지만, 단순히 같은 형태를 반복하는 것만으로는 차이가 약하다. Anthropic은 OpenAI를 그대로 따라 한 회사가 아니라 목표, 기반 구조, 방향이 다르다. Perplexity도 Google을 그대로 대체하려는 서비스라기보다 검색 경험을 다르게 만드는 쪽에 가깝다. 중요한 질문은 “무엇을 새로 만들까”보다 “사람들이 어떤 다른 경험을 하게 만들까”에 더 가깝다. 소셜 네트워크도 완전히 새로운 제품이 아니더라도, 특정 학교 이메일로만 들어갈 수 있다는 제한처럼 사용자가 느끼는 경험이 다르면 차별점이 될 수 있다.
TripVerdict는 여행 계획이 예산에 맞는지 먼저 판단해 주는 여행 도구다. 항공권과 숙소의 실시간 데이터를 바탕으로, 해당 여행이 실제로 예약 가능한 수준인지 보여준다. 일반 온라인 여행사나 인공지능 여행 계획 도구는 예약이 일어나야 돈을 벌기 때문에, 여행이 가능해 보이도록 유도할 수 있다. TripVerdict는 먼저 독립적인 판단을 보여주고, 사용자가 결정을 내린 뒤에만 예약용 제휴 링크를 보여주는 방식을 내세운다. 제휴 링크는 표시될 때 명확히 알린다. 초기 테스트에서는 첫 사용자 중 약 85%가 실제 여행 계획을 넣어 봤고, 10명 중 7명이 아직 연결되지 않은 예약 링크를 클릭했다. 핵심 질문은 이 방식이 신뢰를 지키면서 돈을 벌 수 있는지, 그리고 제휴 수익이 결국 판단을 흐리게 만들지 여부다.