혼자 웹·앱 비즈니스를 만들고 키우는 사람들의 실전 경험, 수익화 전략, 새로운 방법을 골라 요약합니다.
웹앱에 송장이나 보고서 같은 PDF 내보내기를 붙이는 일은 생각보다 운영 부담이 크다. 실제 작업에서는 헤드리스 Chrome, Puppeteer 설정, 메모리 누수, 콜드 스타트, 운영 중 메모리 부족 종료 같은 문제가 이어졌다. 개발 환경과 운영 환경에서 글꼴이 다르게 보였고, 트래픽이 몰리면 동시 처리 제한 때문에 PDF 생성 작업이 조용히 대기열에 쌓였다. 핵심 기능보다 브라우저 실행 환경을 돌보고 HTML 템플릿을 맞추는 데 시간이 더 많이 들어갔다. FastPDF는 이런 부담을 줄이기 위한 작은 API 서비스다. HTML이나 공개 웹주소를 한 곳으로 보내면 Chromium 기반 렌더링 과정을 거쳐 PDF를 바로 돌려준다. 글꼴, CSS, 페이지 규칙, 자바스크립트 실행을 처리하며, 현재 무료 요금제는 월 100회 변환까지 카드 없이 쓸 수 있다. 유료 요금제는 더 많은 사용량과 웹훅을 위한 것이지만, 웹훅 기능은 아직 마무리 중이다.
정규직 소프트웨어 개발을 하면서 Lumea라는 파일 공유 앱을 함께 만들고 있는 상황이다. Lumea는 파일을 한 번 열람하거나 내려받은 뒤 자동으로 지우는 방식이며, WhatsApp처럼 파일 품질을 낮추지 않고 원본 품질 그대로 보낸다. 비밀번호가 걸린 링크와 일정 시간이 지나면 사라지는 링크도 제공한다. 아직 수익은 없고, 제품도 초기 단계라서 돈을 버는 일보다 자연 유입과 실제 사용자 피드백을 먼저 확인하고 있다. 퇴근 뒤 밤과 주말만으로는 시간이 부족하고, 제품이 더 집중된 시간을 필요로 한다는 고민이 있다. 핵심 질문은 안정적인 직장을 그만둘 만큼 충분한 신호가 있는지, 아니면 단순한 기대감과 조급함인지 구분하는 방법이다.
한 에듀테크 스타트업은 7년간 운영되며 한때 직원 60명, 연매출(ARR) 2백만 달러로 유럽 이 카테고리에서 상위 3위 안에 들었다. 거대언어모델(LLM)이 등장하자 첫해에는 일시적 유행이라 여겼지만, 이듬해 매출이 전년 대비 20% 감소했다. 살아남기 위해 회사 전체를 걸고 자체 논문 생성 자동화 파이프라인(에이전틱 AI 파이프라인) 개발에 나섰다. 약 1년간의 개발 끝에 결과물의 성공률은 70%에서 98.6%로 올랐고, 페이지당 비용은 17유로에서 2유로로 낮아져 외주 프리랜서 없이도 고객 불만 없는 결과물을 만들 수 있게 됐다. 하지만 개발 기간 동안 시장은 다시 무너져 전년 대비 70% 감소했다. 결국 완성된 파이프라인을 어디에 써야 할지 모르는 상태가 됐고, 직원 급여는 본인 저축으로 충당 중이며 버틸 수 있는 기간은 두 달 정도 남았다. 총 18개월과 150만 유로가 투입된 프로젝트다.
몇 달 동안 혼자 인공지능 서비스를 만들며 버그를 고치고 화면을 다시 다듬고 실제로 사람들이 쓸지 확인하는 시간이 이어졌다. 이 서비스는 인공지능을 더 쓸모 있고 쓰기 즐겁게 느끼게 만드는 방향으로 출발했다. 출시 뒤 예상보다 빠르게 사람들이 찾아와 쓰고 주변에 알렸고, 3주가 안 되는 기간에 이용자가 1,200명을 넘었다. 이제 가장 큰 고민은 다음 단계다. 외부 투자 없이 계속 혼자 키울지, 팀을 만들지, 다른 회사와 협력할지, 전혀 다른 성장 방식을 택할지 정해야 하는 시점이다.
Lifto는 창업자가 정지 화면 대신 짧은 제품 소개 영상으로 자기 제품을 보여주는 서비스다. 시작 후 약 한 달 만에 등록 창업자 100명, 업로드된 제품 소개 영상 55개, 서비스 안의 여러 반응을 만들었다. 초기 경험에서 가장 크게 드러난 점은 제품을 만드는 일보다 실제로 사람들이 쓰게 만드는 일이 더 어렵다는 것이다. 피드백은 예상보다 많이 들어왔고, 문제 제보와 디자인 의견이 제품 개선에 직접 도움이 됐다. 하지만 커뮤니티를 만드는 일은 기능을 만드는 일보다 더 어려웠다. 자기 제품 영상을 올리게 하는 것과 다른 창업자의 영상을 보고 좋아요나 댓글을 남기게 하는 것은 전혀 다른 과제였다. 짧은 제품 소개 영상은 정지 화면보다 제품을 이해시키는 데 더 효과적이라는 가설도 초기 사용에서 힘을 얻었다.
SaaS를 출시한 뒤 사람들이 실제로 발견하게 만드는 일이 가장 큰 어려움이다. 흔한 조언은 Product Hunt에 올리고, Hacker News에 소개하고, Reddit에 공유하라는 것이다. 하지만 그 다음에 어디에 더 올려야 하는지는 막히기 쉽다. 첫 제품 출시 경험을 바탕으로 스타트업 디렉터리, AI 도구 디렉터리, SaaS 디렉터리, 출시 플랫폼, 소프트웨어 목록 사이트를 몇 주 동안 찾아 300곳이 넘는 제출처를 스프레드시트로 정리했다. 이 목록은 새 제품을 알릴 채널을 더 넓게 찾고 싶은 사람에게 출발점이 된다.
비영어권 영어 작성자는 업무 제안서, 한 장짜리 소개 문서, 링크드인 글을 ChatGPT나 Claude로 다듬었지만, 결과물이 너무 매끈하고 비슷해서 AI가 쓴 티가 났다. 그래서 주말과 며칠 밤을 써서 자신의 문체를 더 잘 살리는 글쓰기 도구를 직접 만들었다. 이 도구는 프로젝트별 기억 시스템을 두고, 중요한 정보와 최근 정보, 내용의 가까움을 기준으로 필요한 자료를 골라 쓴다. 프로젝트 지시사항, 정리된 사실, 업로드 파일, 이전 대화 사이에는 우선순위를 정해 어떤 정보가 먼저 반영될지 분명히 했다. 141개의 실제 업무용 요청을 6개 최신 모델로 시험하고, GPT-5.5 계열 평가 모델로 8가지 기준을 비교했다. 답변은 여러 후보를 동시에 만든 뒤 평가를 거쳐 가장 나은 것을 고르는 방식이다. 목표는 단순한 AI 포장이 아니라, 짧은 시간 안에 자기다운 제안서와 소개 문서를 만드는 것이다.
새 앱을 Product Hunt에 청중 없이 올렸더니 8시간 30분 뒤 결과는 28위, 댓글 0개, 실제 반응 0건, Product Hunt 유입 10회, 설치 0건이었다. 조용할 것은 예상했지만, 실제 반응은 훨씬 더 적었다. Product Hunt 출시 전에는 팔로어를 먼저 만들고, 응원해 줄 사람을 준비하고, 출시일 전에 그 안에서 활동하라는 조언이 반복된다. 이번 결과는 그 조언이 왜 중요한지 보여준다. Product Hunt는 모르는 사람에게 제품을 처음 발견하게 해 주는 곳이라기보다, 이미 가진 청중의 반응을 더 크게 키우는 통로에 가깝다. 출시 직후에는 LinkedIn과 Telegram으로 유료 홍보를 제안하는 메시지도 들어와, 자연스러운 발견 채널이라는 기대와 거리가 있어 보였다. 앱은 약 2주 전에 나온 초기 제품이고, 현재 ASO, 제품 설명 방향, Apple Ads 실험을 준비 중이다. Product Hunt의 현실적인 목표는 백링크와 SEO 효과, 그리고 약간의 방문자 유입 정도였다.
Raylight는 제품 소개 영상을 브라우저 안에서 만드는 도구다. 별도 프로그램을 설치하지 않고, 글자와 도형, 제품 화면 이미지를 움직이게 배치할 수 있다. 작업은 타임라인 위에서 진행되며, 움직임이 빨라지거나 느려지는 느낌도 조정할 수 있다. 만든 영상은 파일로 내보낼 수 있다. 예시 영상은 약 1시간 안에 제작됐다고 제시됐다. 비싼 영상 제작사에 맡기거나 After Effects를 배워야 하는 부담을 줄이는 것이 핵심이다. 만든 결과물을 다른 소프트웨어 서비스의 소개 영상 템플릿처럼 재사용할 수도 있다.
SubNuke는 1인 창업자가 쓰는 구독형 소프트웨어, 인공지능 기능 이용료, 호스팅 비용을 한곳에서 보게 해 주는 비용 관리 도구다. 만든 계기는 잊고 있던 무료 체험과 쓰지 않는 좌석 때문에 매달 150달러 넘게 새고 있다는 문제였다. 기존 비용 관리 서비스는 Plaid나 온라인 은행 로그인 정보를 요구하는 경우가 많아 부담이 컸다. SubNuke는 은행 계좌를 연결하지 않고, 영수증 이메일을 전달받거나 읽기 전용 받은편지함에 연결해 결제 내역을 읽는다. 영수증 분석은 로컬에서 처리해 구독 현황판을 만든다. 500개가 넘는 구독형 소프트웨어의 해지 절차도 정리해, 바로 해지 링크와 환불 요청 문구를 제공한다. 현재 공개 베타로 나왔고, 3일 무료 체험을 제공한다.
Bolt, Lovable, Cursor, Claude 같은 AI 코딩 도구는 짧은 요청만으로 작동하는 앱을 빠르게 만들 수 있다. 그래도 보일러플레이트는 사라진 것이 아니라 더 중요해질 수 있다. AI는 프로젝트마다 어떤 인증, 결제, 데이터베이스 구조를 원하는지 자동으로 알지 못한다. 기준이 없으면 새 대화나 새 프로젝트마다 서로 다른 방식의 코드를 만들 수 있다. 미리 정한 기본 구조를 깔아두면 AI가 처음부터 추측하지 않고 그 구조 위에서 작업한다. 실제 경험상 매번 Claude에 같은 설계 방식을 다시 설명하는 일이 번거로워서 Indie Kit이라는 보일러플레이트를 만들었고, 고정된 기반을 주자 결과물이 훨씬 일관되고 나아졌다는 주장이다.
운영 중인 웹사이트에 새 사용자와 재방문 사용자가 조금 있지만 아직 돈은 벌지 못하고 있다. 현재 기능도 사람들이 돈을 낼 만큼 강한 가치가 있다고 보기 어렵다. 새 기능이나 도구를 만들 시간은 있지만, 검색해 보는 키워드마다 이미 먼저 자리 잡은 경쟁자가 많다. 다른 사이트에서 걸어주는 링크가 부족해 검색 결과에서 그들과 경쟁하기도 어렵고, 뚜렷한 수요도 잘 보이지 않는다. 기존 사용자에게 간단한 피드백을 받으려 해도, “도움이 됐나요?” 같은 짧은 확인조차 잘 누르지 않는다. 참고하려고 읽은 글들은 마케팅 중심이거나, 실제 경험 없이 만든 듯한 인공지능 글처럼 보여 신뢰하기 어렵다. 핵심 고민은 수익 없는 초기 웹사이트에서 다음에 무엇을 만들지 어떻게 정하느냐다.
Loggd는 습관 추적을 앞세워 판매되는 웹앱이다. 처음에는 Notion을 대신할 더 보기 좋은 개인 관리 도구를 만들려는 목적에서 시작됐고, 습관 기능이 붙으면서 지금의 형태가 됐다. 개발은 11월에 시작됐고, 12월에 웹앱을 출시한 뒤 같은 달에 첫 유료 사용자가 나왔다. 12월부터 7월까지 총매출은 3,158유로이며, 월 반복 매출과 평생 이용권 판매가 섞여 있어 전부 매달 반복되는 돈은 아니다. 마케팅은 거의 매일 Threads에 글을 올리는 방식으로 진행됐고, 7개월 동안 쉰 날은 많지 않았다. Loggd에는 습관, 할 일, 목표, 작업과 연결할 수 있는 Pomodoro 타이머, 순위표, 움직이는 캐릭터, 작은 커뮤니티가 들어 있다. 실제 제품은 여러 기능을 담은 개인 생산성 도구에 가깝지만, 사람들을 처음 끌어들이는 문구는 습관 추적에 맞춰져 있다.
랜딩 페이지 링크를 공개 댓글에 남기면, 처음 온 방문자 관점에서 바로 느끼는 문제를 받을 수 있다. 가까운 사람은 이미 제품을 알고 있어서 첫 방문자가 어디서 헷갈리는지 정확히 보기 어렵다. 평가의 핵심은 첫 5초 안에 제품이 무엇처럼 보이는지, 어느 지점에서 페이지를 떠나고 싶어지는지, 제목이 실제로 의미를 전달하는지, 가장 먼저 고칠 문장 하나가 무엇인지다. 피드백은 사람을 비판하는 것이 아니라 페이지 자체를 거칠지만 공정하게 보는 방식이다. 별도 조건은 없고, 먼저 남긴 순서대로 가능한 만큼 공개 댓글에서 답을 받는 구조다.
연 반복 매출(ARR) 5만 달러인 마이크로 SaaS를 9만 7천 달러에 인수한 실제 사례다. 인수자는 여러 마이크로 SaaS를 사들여 6자리 매출 규모의 포트폴리오를 만들었다고 밝힌다. 이번 사례는 그중 가장 성공적인 인수의 돈 흐름을 30분 분량으로 풀어본 내용이다. 특히 언젠가 팔 수 있는 작은 소프트웨어 사업을 만들고 싶은 개발자에게, 단순히 있으면 좋은 제품이 실제 매각 대상이 되려면 어떤 경제성이 필요한지에 초점을 둔다. 공개된 설명만으로는 매출, 인수가, 영상 길이 외의 세부 수익성이나 비용 구조는 확인되지 않는다.
AI 앱 제작 도구가 초기 이용자를 받고 있다. 목표를 넣으면 일을 여러 단계의 작업 그래프로 나누고, 쉬운 작업은 로컬 모델에 맡기며, 설계나 복잡한 논리처럼 중요한 부분만 Claude 같은 비싼 모델에 보낸다. 예시 실행은 14단계였고, 대부분은 로컬 모델이 처리했으며 설계와 논리 단계에만 Claude가 쓰였다. 실행 전 예상 비용을 먼저 보여주며, 한 예시는 약 0.47달러로 예상됐고 실제로는 0.58달러가 들었다. 실제 비용은 추가 수정이 필요하면 더 올라갈 수 있다는 경고도 함께 나온다. 기존 AI 제작 도구는 내부에서 어떤 모델과 API 키를 쓰고 어떤 판단을 했는지 보이지 않아, 고객 프로젝트처럼 책임이 필요한 작업에는 불안하다는 문제의식에서 만들어졌다. 이 도구는 각 단계의 판단을 기록으로 남겨 사용자가 무슨 일이 있었는지 확인할 수 있게 한다.
글쓴이는 19살이며 지난 18개월간 8개 이상의 제품을 출시했다. 레딧에 올린 글들이 누적 조회수 150만 회를 넘겼고, 광고비를 한 푼도 쓰지 않고 수천 명의 사용자와 유료 고객을 확보했다. 이 경험을 바탕으로 한 YC(와이 콤비네이터) 투자 스타트업의 성장(그로스) 업무도 맡았고, 18살 때는 AI 앱 빌더 서비스 lovable 본사에 초청되어 자신이 만든 제품을 직접 시연하기도 했다. 이 전략을 그대로 따라 한 다른 창업가는 3일 만에 매출 0원에서 월간 반복 매출(MRR) 1,600달러를 달성했고, 또 다른 창업가는 글 하나로 사용자 80명을 얻었다. 최근에는 레딧만 활용해 3주 만에 사용자 2,300명을 모으기도 했다. 글쓴이는 대학을 그만두고 이 일에 전념하고 있다. 공개한 전략의 첫 단계는 '내 잠재 고객이 실제로 모이는 커뮤니티 찾기'다. r/SaaS나 r/startups처럼 흔히 떠올리는 서브레딧은 사실 다른 창업가들만 모여 있고 실제 고객은 없는 곳이라고 지적한다. 대신 목표 고객이 정확히 누구인지 정의한 뒤, 그들이 실제로 활동하는 서브레딧 3~5곳을 찾아야 한다고 조언한다. 이를 위해 Claude 같은 AI에게 '내 목표 고객이 레딧 어디에 모여 있는지' 물어보면 후보를 정리해준다고 설명한다. 두 번째 단계는 해당 서브레딧에서 무엇이 잘 퍼지는지 미리 파악하는 것으로, '이번 달 인기순' 정렬로 상위 20개 글을 읽어보라는 조언이 이어지지만 원문은 여기서 끊겨 있다.
작은 웹 서비스를 만들 때 새로 가입한 사람에게 직접 메일을 보내도 답장이 전혀 오지 않을 수 있다. 제품을 만들 때마다 새 가입자 한 명 한 명에게 개인 메일을 보냈고, 자동 발송이나 복사한 문구가 아니라 실제로 상대가 누구인지와 무엇이 필요한지를 물었다. 그래도 결과는 답장 0건이었다. 문제의 핵심은 “사용자와 대화하라”는 조언이 실제로는 너무 막연하다는 점이다. 가입 직후의 개인 메일만으로는 사람들이 쉽게 속마음을 열지 않을 수 있고, 운영자는 이것이 방식의 문제인지 원래 흔한 일인지 판단하기 어렵다.
EaseAssign은 작은 일을 맡기고 완료한 사람이 돈을 받는 웹 서비스다. 학생과 사회 초년생이 경험 많은 프리랜서와 경쟁하지 않고 작은 일감을 찾기 어렵다는 문제에서 출발했다. 출시한 지 약 일주일 만에 첫 유료 요청이 들어왔고, 실제 사용자가 과제를 완료했다. 매출은 약 3달러에 그쳤지만, 모르는 사람이 직접 서비스를 쓰고 돈이 오간 첫 검증이 생겼다. 제작에는 GPT와 Antigravity가 쓰였고, 정식 도메인도 구매했다.
실제 초기 운영 사례로, 한 소규모 웹 에이전시는 지역 사업자에게 웹사이트를 팔며 시작했다. 현재 고객은 5곳이고, 매출은 몇천 유로 수준이며, 주된 영업 방식은 콜드콜이다. 핵심 관심사는 웹사이트 제작 자체보다, 앞으로 인공지능 중심 에이전시가 기존 에이전시와 다르게 운영될 수 있다는 가능성이다. 이를 위해 Cursor 안에 회사의 작업 방식, 기준, 회의 기록, 고객 정보를 모아 둔 ‘회사 두뇌’를 만들고 있다. 목표는 이 시스템이 나중에 웹사이트를 거의 스스로 제작하도록 하는 것이지만, 아직 그 수준에는 도달하지 못했다. 또 Google Maps에서 회사를 찾아 정보를 보강하고, 연락할 만한 회사를 고르는 도구를 만들고 있다. 각 회사의 기존 웹사이트가 낡았는지, 품질이 낮은지, 검색 엔진에 잘 보이지 않는지도 자동으로 확인하려 하지만 결과에는 아직 만족하지 못하고 있다. 고객이 결제하고, 콘텐츠를 올리고, 웹사이트를 검토하고, 배포를 승인하고, 수정 요청을 남기는 고객 포털도 만들고 있으며, 나중에는 인공지능 에이전트와 연결해 고객 사이트 수정까지 자동 처리하려는 구상이다. 사람은 영업, 신뢰 형성, 고객 이해, 전략적 판단에 집중하고, 인공지능 에이전트는 조사와 영업 후보 선별을 맡는 방향이다.
IndieAppCircle은 작은 앱 개발자가 자기 앱을 올리고, 다른 사람에게 실제 사용 후 의견을 받을 수 있게 만든 웹서비스다. 출시한 지 8개월 조금 넘어서 사용자 3,200명을 넘겼다. 성장은 폭발적이지 않았고, 갑자기 사용자가 몰린 적도 없었지만 천천히 이어졌다. 이런 속도 덕분에 사용자 의견을 보면서 앱을 계속 고칠 수 있었다. 주된 성장 방법은 Reddit에 서비스를 알리는 것이었다. 사용자 3,000명쯤부터는 시간이 부족해 마케팅을 거의 멈췄고, 그 뒤 성장 속도는 꽤 느려졌다. 서비스 방식은 다른 독립 앱을 테스트하면 크레딧을 받고, 그 크레딧으로 자기 앱을 실제 사람들에게 테스트받는 구조다. 가짜 계정은 허용하지 않는 방향을 내세우며, 전체 커뮤니티에 도움이 되는 큰 업데이트도 준비 중이다.
GummySearch의 종료 발표는 레딧 조사를 한 도구에 묶어 두는 방식의 위험을 보여준다. 핵심은 무엇으로 갈아탈지가 아니라, 고객이 실제로 무엇을 불편해하고 무엇을 사고 싶어 하는지 이해하는 절차를 갖추는 것이다. 먼저 레딧 기본 검색, Reddinbox, Google, Perplexity, 손수 찾기처럼 여러 통로로 대화를 모은다. 그다음 반복되는 불만, 구매 전 질문, 기능 요청, 경쟁 제품 비교, 고객이 자연스럽게 쓰는 말을 찾는다. 마지막으로 그 결과를 만들 콘텐츠, 바꿀 메시지, 먼저 손볼 제품 기능, 계속 나오는 반대 이유, 경쟁사가 놓친 기회로 연결한다. 대화를 모으는 일은 점점 쉬워지지만, 그 안에서 의미 있는 반복 신호를 읽어 사업 결정으로 바꾸는 능력이 차이를 만든다.
소셜미디어 로그인(구글 로그인)을 반드시 제공해야 한다. 계정 생성 장벽을 낮추지 않으면 대부분의 방문자가 가입 자체를 포기하기 때문이다. 무료 체험 대신 처음부터 결제를 요구하라는 원칙도 있다. 돈을 낸 사용자만이 진짜로 진지한 사용자이기 때문이다. 출시는 끝이 아니라 시작이며, 출시 이후 활동의 5분의 4는 마케팅이고 나머지 5분의 1만 제품 개발에 써야 한다. 제품을 부끄러워하지 말고 어디에나 홍보하고, 서비스 해지자의 피드백을 가장 소중한 정보로 여기라고 강조한다. 창업자 스스로 자기 제품을 계속 써봐야 사용자가 미처 신고하지 않은 버그를 발견할 수 있다. 신규 고객 확보보다 기존 고객 유지(리텐션)가 더 값진 매출을 만든다는 원칙도 포함된다. 최소기능제품(MVP)은 절반으로 줄이고, 거기서 또 절반으로 줄여 핵심 기능만 남기라고 권한다. 월 1만 달러 매출에 만족하지 말고 더 크게 생각하라는 조언도 있는데, 월 10만 달러를 벌기 위한 노력이 1만 달러를 벌 때와 크게 다르지 않기 때문이다. 실제로 여러 방법을 시도했는데도 전환이 안 된다면 시장이 신호를 보내는 것이니 받아들이라고 말한다. 기능 추가보다 유통(사람들이 제품을 발견하게 만드는 일)이 먼저다. 사람들은 소프트웨어 자체가 아니라 그것이 가져다주는 결과를 산다. 칭찬이 아니라 실제 매출과 재사용 행동으로 성과를 측정해야 하며, 신규 사용자가 몇 분 안에 첫 성공 경험을 하게 만드는 것이 중요하다. 모든 사람을 대상으로 하지 말고 타깃을 좁힐수록 좋다는 원칙으로 마무리된다.
처음 SaaS를 만들 때 가장 큰 고민은 돈을 거의 쓰지 않고 시작한 뒤, 이용자가 생기면 더 안정적이고 저렴한 유료 환경으로 옮기는 방법이다. 필요한 구성은 백엔드, 데이터베이스, 인증이다. 처음에는 무료 호스팅을 쓰고 싶지만, 몇 달 뒤 다른 플랫폼으로 바꾸거나 요금제를 올릴 때 사용자 데이터를 잃지 않는지가 중요하다. 큰 문제 없이 마이그레이션할 수 있는지도 핵심 판단 기준이다. 처음부터 다시 고른다면 어떤 배포 조합이 현실적인지에 대한 조언이 필요한 상황이다.
rungcode.io는 ‘Forward Deployed Engineer’ 면접을 준비하는 좁은 분야의 사스입니다. 처음에는 실제 코드 편집기, 에스큐엘 실습 공간, 인공지능 모의 면접, 115개 문제, 결제, 2단계 인증까지 만들었지만 출시 뒤 몇 주 동안 하루 방문자는 약 5명뿐이었습니다. 제품 기능은 많았지만 사람들에게 알리는 힘이 부족했습니다. 이후 새 기능을 더 만드는 대신 공개 채용 사이트인 Greenhouse, Lever, Ashby에서 관련 채용 공고를 모았습니다. 11개 회사의 292개 채용 공고를 바탕으로 어떤 회사가 뽑는지, 얼마를 주는지, 면접에서 무엇을 보는지 분석한 무료 보고서를 냈습니다. 이 보고서를 소개한 Reddit 글 2개만으로 방문자가 5배 늘었습니다. 평균 체류 시간도 7~13분으로 길었고, 사람들이 보고서를 끝까지 읽은 뒤 앱으로 들어왔습니다. 다만 첫 유입 증가는 가입으로 이어지지 않았기 때문에, 관심을 모으는 일과 돈을 내는 고객을 얻는 일은 다르다는 점이 드러났습니다.
지역 학원을 위한 가벼운 구독형 웹 서비스(SaaS)가 목표다. 인터넷이 느린 환경에서도 돌아가야 하며, 출석 확인, 반 배정, 수강료 납부 여부 같은 학생 관리 기능이 필요하다. 시험 쪽에서는 교육 과정이나 시험 기준에 맞춘 객관식 문제를 자동으로 만들고, 답안을 바로 채점하며, 학생 성과를 분석해야 한다. 교사는 종이나 손글씨 객관식 시험지를 사진으로 올릴 수 있어야 한다. 이 사진에서 OCR과 LLM으로 글자를 읽고 내용을 정리한 뒤, JSON 형태로 바꿔 문제 데이터베이스에 넣는 흐름도 필요하다. 핵심 고민은 이 정도 기능을 작고 빠르게 만들 수 있는 기술 스택을 어떻게 고를지다.
목표는 1만 개가 넘는 시장 조사 보고서를 자동으로 만드는 인공지능 콘텐츠 공장이다. 흐름은 보고서 제목을 자동 수집하고, 각 시장을 조사한 뒤, LLM으로 여러 개의 긴 본문 섹션을 작성하는 방식이다. 이후 결과물을 검토해 품질을 확인하고, HTML 템플릿에 넣어 웹페이지 형태로 만든다. 마지막에는 WooCommerce CSV로 내보내 상품이나 콘텐츠 목록에 올릴 수 있게 한다. 장기적으로는 사람 손을 덜 거치고 자동 게시까지 이어지는 구조를 원한다. 핵심 고민은 특정 자동화 도구 추천이 아니라, 안정성, 확장성, 비용, 유지보수를 모두 고려한 전체 설계다.
작은 수선·맞춤 옷가게가 6개월 동안 매장 계산대 신청표로 이메일 구독자 약 340명을 모았다. 아직 한 번도 이메일을 보내지 못했다. 이유는 규모에 맞는 이메일 마케팅 도구를 고르기 어렵고, 필요 이상으로 비싼 서비스를 쓰게 될까 걱정되기 때문이다. 조사할수록 가격표와 기능 비교가 많아지고, 대부분 훨씬 큰 회사를 대상으로 만든 것처럼 보인다. 일부 도구는 가장 낮은 요금제도 월 50~100달러라서, 실제로 쓰지 않을 기능에 돈을 내는지 판단하기 어렵다. 반대로 더 싼 도구는 꼭 필요한 기능이 빠져 있을지도 모른다는 불안도 있다. 대행사에 맡기는 선택지도 보이지만, 직접 도구를 골라 천천히 배우는 것보다 나은지 확신하지 못한다. 몇 달 동안 도구만 배우고 이메일 몇 번 보낸 뒤 아무 성과가 없을 가능성이 가장 큰 걱정이다.
Still은 도박을 끊거나 줄이고 싶은 사람을 위한 조용한 분위기의 앱이다. 이미 iOS와 Android에서 서비스 중이다. 기능은 도박 사이트와 앱 차단, 충동을 다루는 도구, 유발 요인 기록, 진행 상황 확인, 지켜낸 돈 계산, 30일 회복 프로그램으로 구성되어 있다. 도박은 이제 카지노만이 아니라 스포츠 베팅, 온라인 슬롯, 예측 시장, 크립토형 앱, 루트박스, 카드팩처럼 휴대폰에서 언제든 접근할 수 있는 형태로 넓어졌다. Still은 단순히 접근을 막는 앱이 아니라, 숨 고르기, 마음을 현재로 돌리기, 행동 결과를 미리 떠올리기, 유발 요인 기록, 진전 확인처럼 충동 자체를 다루는 데 초점을 둔다. 가장 큰 과제는 홍보다. 도박 문제는 민감한 영역이라서, 절박한 사람에게 무언가를 파는 것처럼 보이지 않으면서도 문제가 커지기 전에 앱을 알리는 방법이 필요하다.
인공지능 에이전트로 여러 업종의 고객 응대를 자동화하는 SaaS가 완성됐지만, 출시 후 6주 동안 매출이 전혀 나지 않았다. 제품 자체는 잘 작동한다고 판단하지만, 실제 고객 확보에는 실패했다. 시도한 방법은 광고 집행, 인스타그램 게시물 운영, 약 5번의 대면 영업 미팅이었다. 결과는 모두 0건의 판매였다. 핵심 문제는 개발 역량은 있지만 판매 경험이 부족하다는 점이다. 지금 필요한 것은 첫 고객을 어떻게 찾고, 어떤 방식으로 설득하고, 어떤 채널부터 검증해야 하는지에 대한 현실적인 조언이다.