기존 프레임워크를 잠시 내려놓고
백지에서 다시 문제를 본다
이번 상황에 맞는 새로운 프레임을 만들 수도 있다
즉 mental model은 유용하지만,
모든 문제를 기존 모델에 억지로 끼워 맞추면 안 된다는 것입니다.
팬데믹: Airbnb와 DoorDash의 극단적으로 다른 crucible moment
Airbnb
팬데믹 때 Airbnb는 매출이 80% 급감했습니다.
손님, 호스트, 직원, 투자자, 모두가 동시에 압박을 줬습니다.
Brian Chesky는 여기서 먼저 원칙을 세웁니다.
이건 100년에 한 번 있는 팬데믹이다
내가 팬데믹을 고칠 순 없다
하지만 Airbnb를 다음 세대까지 살아남게 만들 수는 있다
그다음 순서대로 실행합니다.
마케팅 삭감
계약직 삭감
낮은 밸류 증자 대신 부채로 자금 조달
호스트와 게스트 양쪽 모두를 커버할 자금 확보
마지막에야 해고
그리고 국경 간 여행 대신 근거리 여행, 장기 체류, 로컬 이동으로 모델을 전환합니다.
DoorDash
반대로 DoorDash는 팬데믹으로 가속을 받습니다.
Tony Xu는 식당들이 30일도 못 버틴다는 걸 몸으로 알고 있었고, 그래서 먼저 식당을 살리는 방향으로 움직였습니다.
가장 인상적인 건, 식당이 연락할 때까지 기다리지 않고:
메뉴를 먼저 올려 놓고
표준 조건을 제시하고
“켜기만 하면 된다”고 한 점입니다
즉 둘 다 같은 팬데믹이었지만:
Airbnb는 생존을 위해 모델을 재정의했고
DoorDash는 상인을 돕는 방식으로 공격적으로 확장했습니다
Alfred는 여기서 차이를 이렇게 봅니다.
어떤 창업자는 위기를 “기회가 숨어 있는 상황”으로 보고, 어떤 창업자는 그냥 위기로만 본다.
순서가 중요하다: 무엇보다 sequencing
그는 Tony Xu의 말을 인용해,
“우리는 보통 해야 할 일을 안다. 문제는 순서다”라고 말합니다.
Brian은 직원 보호를 중요하게 봤기에 해고를 마지막으로 미뤘고
Tony는 상인을 제일 중시했기에 상인을 먼저 구하는 순서로 움직였습니다
즉 회사 가치(values)는 좋은 시기에 쓰는 장식이 아니라,
플레이북이 사라졌을 때 순서를 정해주는 마지막 기준입니다.
초기는 함께 있어야 신뢰의 우물이 생긴다
그는 초기 회사는 원격으로 만들기 매우 어렵다고 말합니다.
이유는:
함께 일하며 쌓이는 신뢰의 우물(well of trust) 이 필요하기 때문
비언어적 신호, 몸짓, 반응, 리듬은 화면으로 거의 전달되지 않기 때문
문화는 의식, 행동, 서사로 만들어지는데 그건 줌으로 약하다
그래서 그는:
초기 팀은 가능하면 같이 있어야 하고
커피숍이라도 같이 모여 일하는 게 낫고
문화 형성엔 대면이 중요하다고 봅니다
다만 완전 반원격도 아닙니다.
중요한 오프사이트나 올핸즈는 불러 모으고
어떤 일은 줌으로 해도 되고
어떤 일은 대면이 필수라고 봅니다
핵심은 입장을 정하고 그에 맞는 시스템을 갖추는 것입니다.
비싼 시장에서도 계속 만나라
그는 뜨거운 시장에서 왜 계속 투자하느냐는 질문에 이렇게 답합니다.
LP는 좋은 시기와 나쁜 시기 모두 돈 벌어주길 원한다
시장이 비싸다고 완전히 멈추면 좋은 회사를 놓친다
private market에선 나중에 싸게 다시 살 기회가 없을 수 있다
1999년 버블 시기를 예로 들며,
그때 투자를 멈췄다면 Google, Salesforce, PayPal, Zappos 같은 회사를 놓쳤을 것이라고 말합니다.
즉 핵심은:
시장이 뜨거워도 사람과 회사를 계속 만나라
다만 투자 금액과 속도는 조절할 수 있다
조금 비싸게 사더라도 맞는 회사를 사는 게, 싸지만 틀린 회사를 사는 것보다 낫다
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향후 12개월
파운데이션 모델은 더 좋아져서,
예전 사람이 하던 분석이나 고객응대 일부는 자동화될 것이라고 봅니다.
그 다음 단계
하지만 진짜 기회는 자동화 그 자체보다,
고객 경험을 다시 설계하는 것이라고 말합니다.
그는 Sierra를 예로 듭니다.
고객지원 티켓 자동화에서 멈추는 게 아니라
고객서비스가 어떤 경험이어야 하는지 다시 발명하는 것
이 인터넷 초기와 비슷하다고 봅니다.
예약, 검색, 항공권 변경 등은 단순 비용절감이 아니라 경험 재설계였습니다.
AI도 마찬가지라는 것입니다.
1) 단순 wrapper
기초 모델 위의 다른 UI일 뿐이면 지속성이 약합니다.
2) 대형 모델 회사의 roadkill
오늘 모델이 못하는 작은 기능을 메우는 제품은, 내일 OpenAI나 Google, Amazon, Meta가 기본 기능으로 넣어버릴 수 있습니다.
3) 사업이 안 되는 빠른 채택
지금 AI 시장엔 빨리 써보는 고객은 많은데, 금방 떠나는 제품도 많다고 말합니다. 테스트 매출은 있지만 churn이 높은 회사는 경계합니다.
그가 찾는 것은:
workflow에 깊이 박히고
ROI가 지속되며
경험을 바꾸고
배포/유통이 독자적인 것
AI와 빅테크: 겁내면 게임에서 나가야 한다
Google, Microsoft 같은 대기업과 어떻게 경쟁하느냐는 질문에 그는 아주 명확합니다.
기술 투자 역사에서 incumbents를 무서워했다면 아무것도 못 했을 거라고 말합니다.
예를 들면:
Microsoft가 돈과 서버가 많다고 search를 이긴 건 아니다
browser war도 영원하지 않았다
대기업은 늘 내부 문제와 규제, 관성에 걸린다
즉 큰 회사가 돈이 많다고 자동으로 이기는 건 아니라는 겁니다.
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순차 처리 vs 병렬 처리
그는 개인은 보통 문제를 순차적으로 풉니다.
하지만 팀을 운영하면 문제를 작은 조각으로 쪼개 병렬로 돌릴 수 있어야 한다고 말합니다.
혼자 10배 개발자여도
10명의 10배 개발자가 병렬로 하면 못 따라갈 수 있다
즉 문제를 적절히 분해하는 능력은
단순 효율이 아니라 조직 확장 능력과 연결됩니다.
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미래를 예측하기보다, 기회가 오면 뛰어드는 기계를 만들어라
그는 회사는 미래를 정확히 예측하는 존재라기보다,
기회가 왔을 때 즉시 뛰어들 수 있는 기계가 되어야 한다고 말합니다.
DoorDash의 grocery 확장을 예로 들면:
억지로 미리 밀어붙이는 것보다
고객이 “장도 같이 보내줘” 하고 계속 두드릴 때
회사가 준비돼 있어야 한다는 것입니다
즉 중요한 건 예언이 아니라 준비된 민첩성입니다.
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표준화 vs 맞춤화: 아코디언처럼 늘리고 줄여라
초기 스타트업은 너무 표준화되어 있으면 고객을 못 얻는다고 말합니다.
그는 이를 accordion에 비유합니다.
초반엔 접혀 있다가
고객을 따기 위해 크게 늘어나고
그 뒤에 다시 표준화를 밀어 넣는다
즉 처음엔 one-off도 허용해야 하지만,
언젠가는 그걸 정리해 몇 개의 표준 페르소나나 표준 제품으로 수렴해야 합니다.
너무 초기에 표준화하려는 건 오만일 수 있다는 말도 덧붙입니다.
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Working backwards와 working forwards를 둘 다 하라
Amazon식 working backwards를 그는 좋아하지만,
많은 창업자가 미래 그림은 그려도 오늘부터 1년, 2년, 3년의 경로를 못 그린다고 말합니다.
그래서 그는 둘 다 필요하다고 합니다.
working backwards: 이상적인 미래에서 현재로 내려오기
working forwards: 오늘의 현실에서 1년, 2년, 3년을 쌓아가기
둘이 맞지 않으면, 지금 가는 경로가 미래 비전과 다른 것이라는 뜻입니다.