들어가며

Thread 를 보다보면 1인 개발자들이 마케팅에 허덕이는 장면을 많이 본다. 개발은 이제 AI가 해주니까 모든 건 마케팅이다 라고 주장도 한다. 솔직히 어느 정도는 공감하는 주장이다. 하지만 그걸 그냥 마케팅이라고 퉁치는 것도 너무 무책임하다. 마케팅은 콘텐츠 마케팅, 퍼포먼스 마케팅부터 세일즈까지, 아니 내가 볼때는 이 글에서 다루는 제품 고객 개발 전부를 포함한 단어라고 생각이 든다. 어차피 개발 비용이 현저하게 저렴해지는 현재, 대충 만든 제품은 절대 시장에서 살아남을 수 없다. 여기서는 이렇게 주장한다. Product Market Fit 은 마케팅 없이도 팔릴 수준 이어야 한다. 우리의 MVP는 PMF를 가지고 있는가?

linear.app

고객 개발, MVP 개발을 하는 시기에 Linear의 사례를 보고 공부가 많이 되었다. 처음 SaaS를 만들고 고객 개발을 할 때 정말 필요한, 아주 실용적인 내용이라 정리해보고 싶었다.

초기 스타트업 제품 개발에는 예상 밖의 인사이트들이 많다. 특히 요즘 읽고 있는 ‘해결 할 프로덕트’와 Linear 창업자 Tuomas Artman의 글에서 겹치는 부분들이 있어서 흥미로웠다. 단순한 “빠르게 만들고 피드백 받기”가 아니라, 현대의 MVP가 무엇인지를 다시 정의하는 관점이 담겨 있기 때문이다.

지금처럼 AI가 개발 속도를 빠르게 해주는 시대일수록, 정작 중요한 것은 무엇을 만들 것인가를 더 명확히 하는 것 아닐까? Linear의 사례를 따라가면서 AI 시대의 MVP에 대해 다시 생각해보자.

현대의 MVP는 다르다

“Building something valuable is no longer about validating a novel idea as fast as possible. Instead, the modern MVP exercise is about building a version of an idea that is different from and better than what exists today.”

— Tuomas Artman, Linear

Linear 창업자는 명확히 말한다. 더 이상 MVP는 “빨리, 싸게 아이디어를 검증하는 것”이 아니라고.

2011년 Eric Ries의 ‘린 스타트업’에서 정의한 MVP는 “최소한의 노력으로 최대한의 검증된 학습을 얻는 버전”이었다. 그때는 Airbnb가 “낯선 사람의 집에서 자도 될까?”를 검증해야 했고, Lyft가 “라이드 셰어링이 정말 작동할까?”를 테스트해야 했다. 아이디어 자체가 신규 카테고리였으니까.

하지만 지금은 어떤가. 대부분의 카테고리는 이미 포화 상태다. 누군가는 이미 만들었고, 누군가는 더 잘 만들었다. 그래서 새로운 제품이 살아남으려면 “아이디어를 검증”하는 게 아니라 “기존 제품보다 낫다는 걸 증명”해야 한다.

이 차이는 엄청나다. 검증 단계에서는 형편없는 프로토타입도 괜찮다. 하지만 경쟁 상태에서는? 사용자가 이미 다른 선택지들을 알고 있을 때? 당신의 제품은 충분히 좋아야 한다. 아니, 훨씬 좋아야 한다.

그래서 우리는 어떻게 해야 하나?

“빨리 만들자”는 조언은 더 이상 충분하지 않다. Linear가 배운 것처럼, 지금의 MVP는 “치열하게 다듬은 경쟁력 있는 제품”이어야 한다. 그리고 그렇게 되려면 처음부터 무엇을 만들 것인지를 명확히 해야 한다.

타겟 좁히기의 힘

Linear가 택한 전략은 단순했다.

회사의 비전은 “소프트웨어가 어떻게 만들어지는지의 표준이 되자”였다. 엄청난 야심이다. 하지만 MVP 단계에서 모든 개발자, 모든 팀을 대상으로 하려고 했다면? 실패했을 것이다. 리소스도 부족하고, 피드백도 산만했을 테니까.

그래서 Linear는 타겟을 극도로 좁혔다. “작은 스타트업의 Individual Contributor(IC)들”. 더 구체적으로는 “이슈 트래킹에 고민 있는 작은 팀의 엔지니어들”.

그리고 초점을 세 가지로 집중했다:

Fast: 로컬 스토리지, 페이지 리로드 없음, 오프라인 작동
Modern: 키보드 숏컷, 커맨드 메뉴, 컨텍스트 메뉴
Multiplayer: 실시간 동기화, 팀원 presence

흥미롭게도, Linear 창업자는 자신들이 바로 이상적인 고객이었다. “우리를 위해 만들어보자”는 전략이었다.

내가 처음 스타트업에 시작했을 때 비슷한 고민을 했었다. 그리고 분명히 처음에는 타겟 고객만 생각하고 서비스를 만들었고 초기에 준수한 지표로 투자까지 받았었다. 하지만 투자 이후 성장 정체기가 찾아오며 서비스의 핵심 타겟을 생각하기보다는 외연을 늘리기 위해서 계속해서 유저들이 요청하는 기능을 추가했다. 밤을 새서 만든 기능이 있어도, 아침이 되면 한숨만 나왔다. 지표는 움직이지 않았고, 고객도 원하지 않았다. 이 기능이 있다면 꼭 쓰겠다는 고객들은 어느새 사라져 있었다.

기능을 계속 추가했는데도 누구도 진짜 필요해하지 않는 그런 상황 말이다. 돌이켜보니, 가장 먼저 해야 할 일은 “우리가 정말 사랑하는 고객이 누구인가”를 정의하는 것이었다.

그런데 여기서 주의할 점이 있다. Linear가 선택한 “작은 스타트업의 IC”는 단순히 좁은 범위가 아니었다. 그것은 강력한 동기와 높은 기대를 가진 고객이었다. 번역하자면, “문제가 있다는 걸 알고, 해결책을 찾고 있던 사람들”이었다는 뜻이다.

‘해결 할 프로덕트’의 핵심 가르침도 이것이다. 고기대 고객(High-Expectation Customer) 을 찾는 것이다. 당신의 제품이 선택지가 아니라 생명줄 같은 느낌의 고객 말이다. 마치 특정 약물이 없으면 못 사는 환자처럼, “이게 없으면 진짜 문제가 된다”고 느끼는 그런 고객 말이다.

피드백 루프와 대기자 명단의 전략

Linear의 두 번째 레슨은 대기자 명단(Waitlist)을 어떻게 사용하는지였다.

많은 스타트업이 대기자 명단을 “마케팅 채널”이나 “사용자 수 증가 수단”으로만 생각한다. 하지만 Linear는 다르게 생각했다. 대기자 명단은 “제품을 다듬는 숫돌” 이었다.

구체적으로 Linear는:

대기자 명단 가입 시 구체적인 질문을 했다:
- 회사 규모는?
- 당신의 역할은?
- 현재 뭘 쓰고 있나?
- 현재 도구의 불만은?
피드백에 응답할 수 있을 사람들부터 초대했다. Linear는 GitHub 연동만 가능했으므로, GitHub 쓰는 작은 스타트업 창업자들부터 시작했다.
피드백을 듣고 반복했다. “새 기능 요청”이 줄어들 때까지 현재 기능을 다듬었다.
안정화되면 다음 세그먼트를 초대했다.

이게 왜 중요한가. 왜냐하면 잘못된 고객의 피드백은 제품을 망가뜨리기 때문이다.

‘해결 할 프로덕트’에서 경고한다. “모든 피드백의 평균은 끔찍한 제품으로 이어진다.” 이건 비판이 아니라 수학이다. 서로 다른 니즈를 가진 100명의 피드백을 모두 수렴하려고 하면, 당신의 제품은 평균 제품이 된다. 평범한 제품이 된다.

거꾸로, 지나치게 좁은 피드백 그룹만 들으면? “너무 특이한 사람들만을 위한 제품”이 된다. 그래서 균형이 필요하다.

내가 봤을 때, 가장 효과적인 방식은:

명확한 기준으로 초기 고객 선정하기 (우리의 타겟이 명확한가?)
그 그룹과 깊게 대화하기 (많은 사람 vs 소수와 깊은 이해)
같은 패턴의 피드백만 반영하기 (일회성 요청이 아니라 반복되는 문제)

결론적으로 우리 사용자 또는 고객의 세그먼트를 제대로 나누고 정의하는 게 정말 중요하다고 생각한다. 마치 편집자가 수많은 기사 중에서 독자에게 꼭 필요한 것만 선별하듯이, 피드백도 전략적으로 걸러내야 한다. 그리고 조각가가 대리석에서 불필요한 부분을 떼어내며 본질을 드러내는 것처럼, 세그먼트 안에서도 핵심만 남기고 나머지는 과감히 제외해야 한다.

고기대 고객을 찾는 과정

그렇다면 어떤 고객이 “고기대 고객”일까?

Linear의 창업자 Tuomas는 직접 고객을 만나 물었다:

“Linear가 없으면 어떻게 될 것 같아?”
“Linear의 가장 큰 도움이 뭐야?”
“어떻게 더 나아질까?”

그리고 “없으면 진짜 아쉬울 것 같은” 고객들이 초기 그룹이었다.

역으로 말하면, 단순히 “편할 것 같아서” 쓰던 고객은 대기자 명단에서 빼도 된다. 사실은 마음이 없던 고객이고, 더 좋은 대안이 나오면 금방 떠난다. PMF(Product Market Fit)를 찾는 단계에서는 “사랑하는 고객”이 필요하다. 좋아하는 고객이 아니라 사랑하는 고객 말이다.

여기서 당연히 이런 질문이 떠오를 것이다. “아직 제품도 없는데, 어떻게 그런 고객을 미리 찾을 수 있나?”

핵심은 제품이 아니라 기회(Opportunity) 에서 시작하는 것이다. 제품은 결국 고객의 문제나 욕구를 해결하기 위한 솔루션이다. 그렇다면 제품이 나오기 전에도, 그 문제를 절실하게 느끼고 있는 사람들은 이미 존재한다. 바로 그들을 먼저 찾아야 한다.

구체적으로는 이런 흐름이다. 우리가 해결하려는 기회를 정의하고, 그 기회를 실제로 겪고 있는 고객군을 찾아 나선다. 그들과 대화하고, 그들의 맥락을 이해한다. 그리고 MVP를 그들 손에 쥐어주는 순간, 이 사람들이 “고기대 고객”이 될 수 있는지를 알게 된다. 제품 전에 고객이 있고, 고객 전에 기회가 있다.

‘해결 할 프로덕트’은 이를 더 구체적으로 설명한다. 고기대 고객은:

당신의 제품의 핵심 장점을 인정하는 사람
자신의 문제를 해결하려는 강한 동기가 있는 사람
제품에 높은 기대를 걸고 있는 사람

쉽게 말해, “이게 하나의 해결책이 아니라 그들의 유일한 희망처럼 느껴지는 사람”이다.

내 경험에서도 이게 맞는 말이라 느꼈다. 초기에 우리 제품을 쓰던 고객 중에서, 정말 돈을 내고 계속 썼던 고객들은? 거의 예외 없이 “이거 없으면 진짜 문제야”라고 말하던 사람들이었다. 단순히 “편할 것 같아서” 쓰던 사람은 더 좋은 대안이 나오면 떠났다.

그래서 초기에 할 일은:

고기대 고객 5명을 찾기
그 5명을 정말 행복하게 만들기
나머지 100명이 원하는 걸 무시하기 (초기에만)

냉정하게 들릴 수 있지만, 이게 성공 확률을 높이는 유일한 방법이다.

잠깐 B2B SaaS 를 주로 하던 회사에서 일했던 경험이 있다. 회사 대표는 “잠재 고객”에게 영업을 했고, “잠재 고객”들은 “이 기능”만 있으면 구매하겠다고 했다. 월 만원 짜리 기업 고객을 위해 완전히 새로운 피쳐를 3주동안 팀이 개발하기도 했다. 당시에는 이게 맞는 방법이라고 생각했다. MRR 영향도는 0%. 결국 그 회사 고객만을 위한 피쳐가 되었고, 다른 영업 기회는 오지 않았다.

내가 국내에서 B2B SaaS 회사들을 겪어보며 느낀 건 초기엔 제품에 대한 신념이 있었는데, 투자 이후 어느새 외주처럼 변해있는 회사들이 많았다. (잠재) 고객의 니즈를 따라다니다 보니 자신들의 정체성을 잃어버린 것이다. 국내 시장이 작아서 핵심 고객 풀이 훨씬 작다는 현실도 있겠지만, 내 제품을 진정 사랑하는 고객만을 만족시키기 위해 다른 걸 선택하지 않고 정면 돌파하는 것이 바로 성공의 길이다.

‘해결 할 프로덕트’에서도 언급하지만 “잠재 고객”은 “고객”이 아니다. 내 제품을 본인의 비용을 지불하고 쓰는 고객이 진정 “고객”이다. 가끔 우리가 너무 많은 “잠재 고객”의 피드백에 휘둘리고 있는건 아닌지 생각해보자. (타겟 고객이 아닌 당신의 친구, 가족 모두 포함이다. 하지만, 그들이 우리 제품에 돈을 내고 매일 쓰고 있다면, 그들의 말에 귀기울일 필요가 있다.)

현대 MVP의 핵심 메시지

Linear의 사례와 ‘해결 할 프로덕트’의 가르침을 정리하면, 현대의 MVP는 이렇다:

아이디어 검증이 아니라 경쟁 제품 만들기 - 빨리가 아니라 다듬기
타겟 극도로 좁히기 - “모두를 위한” 포기하기
피드백 루프를 전략적으로 관리하기 - 모든 의견을 듣는 게 아니라 패턴 찾기
고기대 고객 중심 - 많은 사람이 “좋아”하는 것보다 소수가 “사랑”하는 것
마케팅 없이도 팔릴 수준까지 - PMF는 마케팅이 아니라 제품의 증거

특히 최후의 기준은 명확하다. 당신의 제품이 정말 PMF를 찾았다면, 마케팅을 하지 않아도 입소문이 난다. 고기대 고객들이 주변에 자꾸만 말하고 싶어 하는 그런 상태.

AI 시대에 이 원칙들을 어떻게 적용할 것인가

그런데 지금은 AI 시대다. 여러 LLM Code 에이전트들 덕분에 개발 속도를 엄청나게 빨라졌다. 개발 비용이 점점 저렴해지고 있다.

이런 상황에서 위의 원칙들은 더 중요해진다. 왜냐하면 개발 속도가 빨라졌을수록, 무엇을 만들 것인가가 중요해지기 때문이다.

예전에는 “빨리 만든다”가 경쟁 우위였다. 하지만 지금은? AI 덕분에 아이디어만 좋으면 누구나 빨리 만들 수 있다. 그래서 당신의 경쟁 우위는:

더 명확한 타겟 - AI는 아무나 타겟한다. 당신은 구체적인 사람을 본다.
더 깊은 피드백 이해 - AI는 일반적 요청을 듣는다. 당신은 패턴을 본다.
더 강한 신념 - AI는 모든 기능을 제안한다. 당신은 50%를 지울 용기가 있다.

특히 마지막이 중요하다. Linear도 처음엔 엄청 많은 기능을 넣으려고 했을 거다. 하지만 그들은 “없어도 되는 것 50%“를 과감히 제거했다. 이게 오늘날의 MVP다.

AI를 쓸 때도 같다. AI는 “이런 것도 있으면 어때?” “저런 기능도 추가하면 어때?”라고 계속 제안한다. 하지만 현명한 프로덕트 빌더는 **“없어도 되는 건?”**이라고 묻고, 그것들을 지운다.

결국 AI 시대의 MVP 전략은 이것이다:

AI로 빨리 만들고
명확한 타겟을 좁혀서
핵심 가치 하나만 남기고
고기대 고객과 깊이 있게 대화하면서
마케팅 없이도 팔릴 때까지 다듬는다

나가며

솔직히 처음에는 “MVP”라는 단어가 많이 답답했다. “최소한”이라는 표현이. 하지만 지난 시간을 돌이켜보니, 그 “최소한”은 사실 최대한의 선택이었다.

Linear의 이야기를 따라가면서 깨달은 건 이거다: 마케팅 없이 팔리는 제품을 만들어야 한다는 것.

그런데 그게 어떻게 가능할까? 답은 우리가 위에서 다룬 것들 안에 있다.

먼저 “모든 사람을 위한 제품”이라는 환상을 버려야 한다. 대신 아주 좁은 타게팅으로 고기대 고객들을 찾아야 한다. 모든 사람을 위한 옷을 입히려는 게 아니라, 한 사람을 위한 핸드메이드 옷을 완벽하게 만드는 것처럼. 구체적인 사람 3~5명을 상상하고, 그들이 진짜 필요해하는 게 뭐인지를 명확히 하는 것. “모두를 위한”이 아니라 “이 사람을 위한 제품”으로 질문을 바꾸는 순간, 당신의 제품은 방향성을 얻는다.

그 다음은 용기다. 피드백이 쏟아질 때, 당신은 선택해야 한다. 가족과 친구의 의견은 배제하고, 실제 고객의 목소리만 듣기. 그리고 같은 문제가 3번 이상 나올 때만 해결하기. 한 사람의 요청은 특수하지만, 패턴은 일반이기 때문이다. 모든 피드백을 반영하는 것이 아니라, 방향을 유지하는 게 훨씬 중요하다.

그리고 가장 핵심은 이거다. 당신의 제품을 잃으면 진짜 실망할 그런 고객들을 찾고, 그들을 완벽하게 만족시키는 데만 집중하는 것. 다른 고객들의 의견은 나중이다. 초기에는 고기대 고객 5명을 위해서 당신의 모든 에너지를 쏟아야 한다. 그들이 “없으면 진짜 아쉬울 것 같은데”라고 말할 때, 당신은 PMF를 찾은 것이다.

이 과정에서 핵심은 선택과 집중이다. “이것 없으면 핵심 가치 전달 안 되는 건?”이라는 질문으로 기능의 50%를 과감히 지울 수 있어야 한다. 대리석의 여분을 떼어내 조각상을 만드는 것처럼, 불필요한 것들을 제거하면서 본질이 드러나는 과정이다. Linear도 처음엔 엄청 많은 기능을 넣으려고 했을 거다. 하지만 그들은 필요 없는 것들을 제거했다. 이게 바로 경쟁력이 되었다.

AI가 개발 속도를 빠르게 해주는 시대일수록, 이런 선택과 집중이 더 중요해진다. 기술적 어려움은 이미 해결했으니까.

개발 비용이 AI 덕분에 저렴해지는 이 시대, 남은 건 단 하나다.

“누구를 위한 제품을 만들 것인가”

마케팅이 아니다. 확장이 아니다. 결국 우리가 고민해야 하는 것은, 정말로 누구를 위한 제품을 만드느냐는 것이다.

이 과정에서 당신이 해야 할 일들은 명확하다:

핵심 원칙	실행 방법
마케팅 없이 팔릴 수준까지	제품 자체가 증거가 되도록 다듬기
아주 좁은 타게팅	구체적인 고객 3~5명 정의하기
고기대 고객 중심	사랑하는 고객만 완벽하게 만족시키기
피드백은 전략적으로	패턴이 반복되는 것만 반영하기
50%를 지울 용기	핵심 가치 없으면 삭제하기

“The smallest team with the strongest clarity will always beat the largest team with the most confusion.”

가장 명확한 작은 팀이 가장 혼란스러운 큰 팀을 항상 이긴다.

References

Thanks to Ellie. 이번 글은 “해결 할 프로덕트” 스터디 자료를 준비해 온 Ellie 의 독서 노트에서 영감을 받았다.

AI 시대의 MVP - Linear에서 배운 제품 개발의 원칙

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