새로운 비즈니스 모델이 목표로 하는 시장의 크기와 성장 가능성은 비즈니스의 성패를 좌우하는 핵심 요소입니다. Marc Andreessen이 “시장 부재(lack of market)가 스타트업을 죽이는 가장 큰 원인”이라고 언급한 것처럼, 아무리 뛰어난 기술과 팀을 갖추고 있다 하더라도 충분한 규모의 시장이 없다면 비즈니스의 지속 가능성은 보장될 수 없기 때문입니다.
AI 기반 제품(AI-driven Product)을 개발하고 서비스하려는 창업자 역시 GTM 전략을 수립하고 투자자 등 이해관계자를 효과적으로 설득하기 위해서 목표 시장을 명확히 정의하고 확장 가능성을 판단할 수 있어야 합니다. 특히 AI 기반 제품은 기존 소프트웨어와 달리 사용자의 과업을 직접 수행하는 특성을 가지고 있어, 시장 정의와 규모 추정에도 차별화된 접근이 필요합니다.
본 글에서는 기존 스타트업의 시장 정의 방식을 간략히 살펴본 후, AI 기반 제품의 차별화된 특성을 이해하고 이에 맞는 시장 정의 및 규모 추정 접근법을 제시하고자 합니다. 이를 통해 AI 기술을 활용한 제품을 기획하거나 이미 MVP를 출시한 초기 창업자들이 자신의 비즈니스 잠재력을 더 정확하게 평가하고 투자자들에게 설득력 있게 제시할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것입니다.
기존 스타트업의 시장 정의 및 규모 추정 방식
1) 일반적인 시장 정의 및 규모 추정 방식
스타트업 생태계에서 시장을 정의하고 규모를 추정하는 데 가장 널리 사용되는 프레임워크는 TAM-SAM-SOM입니다. 이 프레임워크는 매우 단순하고 직관적이지만, 이 틀 안에 초기 목표시장부터 확장 시장, 궁극적인 목표 시장까지 담을 수 있기 때문에 여전히 유용하게 활용되는 프레임워크입니다.
- TAM(Total Addressable Market): 제품이나 서비스가 해결하고자 하는 문제와 관련된 전체 시장 규모
- SAM(Serviceable Available Market): 현재 기술과 비즈니스 모델로 실제 접근 가능한 시장 규모
- SOM(Serviceable Obtainable Market): 스타트업이 단기적으로 진입하여 실제 유의미한 점유율을 획득 가능한 목표 시장 규모
여기서 창업자는 최우선으로 SOM을 정의하고 그 규모를 추정해야 합니다. 목표 시장 규모 추정은 일반적으로 두 가지 접근법을 통해 이루어집니다:
- Top-down 방식: 거시적인 시장 데이터에서 시작하여 세분화하는 방식
- Bottom-up 방식: 개별 고객의 지출 규모와 목표 고객 수를 기반으로 추정하는 방식
또한 많은 스타트업들은 경쟁재 또는 대체재를 기준으로 시장 크기를 분석합니다. 유사한 문제를 해결하는 기존 솔루션의 시장 규모를 참조하여 자신들의 잠재 시장을 최대한 합리적으로 추정할 수 있습니다.
초기 스타트업의 시장 정의 및 규모 추정 접근법에 대한 보다 상세한 내용은 당사 블로그의 스타트업 플레이북 콘텐츠를 참조하시면 됩니다.
2) 일반적인 시장 확장 전략 프레임워크
플랫폼, SaaS 등 SW기반의 스타트업은 대개 다음과 같은 방식으로 시장을 확장합니다:
- 초기에는 특정 니치 시장(SOM)에 집중
- 해당 시장에서 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)을 검증
- 유사한 특성을 가진 인접 고객군으로 점진적 확장
- 궁극적으로 더 넓은 시장(SAM과 TAM)으로 진출
이 과정에서 시장 확장 방향성을 결정하는 두 축은 다음과 같습니다. 바로 ‘고객군의 확장’과 ‘제품군의 확장’입니다.
- 고객군 확장 : 기존 제품이나 서비스를 새로운 고객 세그먼트에 제공하는 전략
- 제품군 확장(기능 확장 포함) : 기존 고객에게 새로운 제품이나 서비스를 제공하거나 기존 제품에 새로운 기능을 추가하는 전략
예를 들어 일반적인 SaaS 모델의 확장 경로를 살펴보겠습니다. 대부분 SaaS 제품은 개인 또는 중소기업 고객을 대상으로 특정 분야 솔루션을 제공하고 PMF를 검증한 후 대기업군으로 고객군을 확장합니다. 아울러 어느정도 고객 Pool을 확보하면 기존 고객 대상 객단가 증진을 위해 제품 오퍼링을 강화합니다(신제품 출시 또는 M&A 통한 제품 파이프라인 추가 등).
위와 같은 시장 정의, 규모 추정 및 확장 전략 접근법은 과거부터 지금까지 통용되던 접근법으로 AI 기반 제품과 비즈니스에도 여전히 유효합니다. 다만, 프레임워크 적용하는데 있어 AI 기반 비즈니스가 만들어 낼 과거와 다른 부분을 고려할 필요는 있습니다. 그럼 어떤 부분에서 차이가 있길래 보다 다른 접근이 요구될까요? 하나하나 설명드려보겠습니다.
AI 기반 제품의 시장 정의, 규모 추정 및 확장 전략 수립시 고려해야 할 특성
AI기반 제품이 기존의 모바일, SaaS 제품 대비 가지고 있는 몇 가지 특성이 있는데, 이 때문에 시장 정의 및 규모 추정도 조금 다르게 접근할 필요가 있습니다. 기존 대비 다른 특성을 먼저 아래와 같이 4가지로 정리해보고자 합니다.
1) 기존 소프트웨어가 아닌, ‘일(Job Execution)’을 수행하는 제품
AI 기반 제품의 가장 큰 차별점은 단순한 도구(Tool)가 아니라 사용자의 과업(Job)을 직접 수행한다는 점입니다. 기존의 소프트웨어가 사용자에게 특정 작업을 수행할 수 있는 도구를 제공했다면, AI 제품은 해당 작업 자체를 대신 실행합니다.
예를 들어, 기존의 데이터 분석 소프트웨어는 사용자가 데이터를 직접 분석할 수 있는 도구를 제공했지만, AI 기반 데이터 분석 제품은 사용자가 원하는 인사이트를 직접 도출해 제공합니다. 즉, 사용자는 도구를 ‘사용’하는 것이 아니라 AI에게 ‘작업을 위임’하는 것입니다.
이러한 특성으로 인해 AI 기반 제품의 시장을 정의할 때는 ‘누가 이 제품을 사용하는가’보다 ‘어떤 과업(Job)을 대체하는가’에 초점을 맞추어야 합니다. 시장은 사용자 기준이 아닌 과업 기준으로 정의되어야 하는 것입니다.
2) 특정 과업을 완수하는 AI 제품은 개발 비용이 높음
얼마 전 Vibe 코딩이 대세가 될 것이라는 주장도 나왔듯이 AI가 보편화될 수록 제품을 개발하는 비용(주로 코딩)은 감소할 것입니다. 하지만 고도의 지능을 가진 사회초년생을 직무인으로 변환하기 위해 훈련 등 투자가 필요하듯 AI 기반 제품 또한 데이터 수집, 학습, 모델 튜닝 등 상당한 초기 개발 비용이 발생합니다. 이 부분을 고려하면 사실 기존 SaaS 대비 전체 비용은 더 커질 수 있습니다.
이러한 높은 초기 비용은 시장 규모 추정에 직접적인 영향을 미칩니다. 충분한 수익을 창출할 수 있는 규모의 시장이 아니라면, 초기 개발 비용을 회수하기 어려울 수 있기 때문입니다. 따라서 AI 기반 제품의 SOM을 정의할 때는 단순한 고객 수가 아니라, 개발 및 운영 비용 대비 예상 수익을 고려한 실질적인 시장 규모를 산정해야 합니다.
3) 같은 과업이라도 ‘맥락(Context)’이 다르면 추가 비용 발생
AI 제품의 또 다른 중요한 특성은 맥락(Context) 의존성입니다. 동일한 과업이라도 수행 맥락이 달라지면 AI 모델은 새로운 학습이 필요할 수 있습니다.
예를 들어, AI 기반 채용 평가 시스템을 생각해 보겠습니다. 중소기업용으로 개발된 AI 채용 평가 시스템을 대기업에 적용하려면, 대기업의 복잡한 채용 프로세스와 평가 기준에 맞게 모델을 수정하거나 재학습시켜야 할 수 있습니다. 마찬가지로, 한국의 법률 체계에 맞춰 개발된 AI 법률 문서 검토 시스템을 미국 시장에 적용하기 위해서는 미국 법체계에 맞게 실질적으로 새로운 모델을 구축해야 할 수도 있습니다.
이는 기존 SaaS 제품과 큰 차이점입니다. 기존 소프트웨어는 고객군이 확장되더라도 동일한 기능을 제공하면 되었지만, AI 제품은 맥락이 달라지면 추가적인 개발 비용이 발생합니다. 따라서 시장 확장 계획을 수립할 때 이러한 맥락 전환 비용을 고려해야 합니다.
4) AI Adoption Rate가 시장 크기에 영향을 미침
기술 수용 주기(Technology Adoption Lifecycle)에서 AI는 아직 주류 시장에 완전히 진입하지 못한 단계에 있습니다. 즉, 모든 잠재 고객이 AI 솔루션을 즉시 수용할 준비가 되어 있지 않다는 의미입니다.
AI Adoption Rate(AI 수용도)는 특정 시장에서 잠재 고객들이 AI 기술을 활용한 솔루션을 얼마나 빨리, 그리고 얼마나 쉽게 수용할 수 있는지를 나타냅니다. 이는 산업별, 지역별, 기업 규모별로 크게 다를 수 있으며, 이것이 실질적인 시장 크기에 직접적인 영향을 미칩니다.
AI 수용도가 낮은 시장에서는 고객 전환율(Conversion Rate)이 낮아져 실질적인 시장 규모가 축소됩니다. 따라서 초기 시장(SOM)을 정의할 때는 AI Adoption Rate를 고려한 현실적인 시장 크기 산출이 필요합니다.
AI 기반 제품의 목표 시장 정의 및 확장 전략
1) AI Adoption Rate & 모델 운영 비용을 고려한 SOM 정의
AI 기반 제품의 초기 목표 시장(SOM)을 정의할 때는 다음 요소들을 특별히 고려해야 합니다:
- AI 수용도(AI Adoption Rate): 목표 시장의 AI 기술 수용 준비도
- 데이터 접근성: 필요한 데이터를 얼마나 쉽게 확보할 수 있는지
- 초기 모델 개발 및 운영 비용: 해당 시장을 위한 AI 모델 개발 및 운영에 소요되는 비용
- 고객 획득 비용(CAC) 대비 고객 생애 가치(LTV): 고객 확보에 투입되는 비용 대비 예상 수익
이러한 요소들을 종합적으로 고려하여, 초기에 집중할 가장 현실적이고 수익성 있는 시장 세그먼트를 식별해야 합니다. 그리고 그 시장에서 제품-시장 적합성을 검증한 후, 점진적으로 확장해 나가는 전략이 필요합니다.
2) 시장 확장은 유사 인접 고객군이 아닌 ‘유사한 결과물(Outcome)’을 요구하는 산업군에서 시작
기존 소프트웨어 비즈니스는 주로 같은 산업 내에서 비슷한 고객군으로 확장하는 전략을 취했습니다. 그러나 AI 기반 제품은 다른 접근법이 더 효과적일 수 있습니다.
AI 제품의 확장은 ‘비슷한 과업을 가진 고객군’보다는 ‘AI가 생성하는 결과물(Outcome)이 유사한 이종 산업’으로 이루어지는 것이 효율적일 수 있습니다. 이는 AI 모델이 특정 유형의 결과물을 생성하도록 훈련되었다면, 유사한 결과물을 필요로 하는 다른 산업으로의 확장이 맥락 전환 비용을 최소화할 수 있기 때문입니다.
시장 확장 전략을 수립하는데 인접 고객군이 아닌 기대 결과물의 유사성으로 시작한다는 것의 예시는 다음과 같습니다.
- AI 채용 평가 시스템은 AI 고등학교 진학 상담 시스템으로 확장
- AI 법률 문서 분석 시스템은 AI 보험 약관 분석 시스템으로 확장
이러한 확장 접근법은 기존의 산업 중심 확장보다 AI 기술의 재활용성을 높이고, 추가 개발 비용을 절감할 수 있는 장점이 예상됩니다. 물론 실제 개발하고 운영하면 인접 고객군으로의 확장이 종전처럼 큰 비용이나 노력이 요구되지 않을 수 있겠지만, 특정 맥락의 일을 A to Z까지 모두 처리해주는 AI 제품 특성상 기대 결과물 유사성 측면에서 시장 확장 가능성도 함께 고려해야 합니다.
3) TAM은 특정 산업이 아니라, 특정 ‘핵심 과업(Core Functional Job)’으로 정의
전통적인 시장 정의에서 TAM은 주로 특정 산업이나 제품 카테고리의 전체 시장 규모를 의미했습니다. 그러나 AI 기반 제품의 경우, 산업 중심이 아닌 ‘핵심 과업(Core Functional Job)’ 중심으로 TAM을 정의하는 것이 더 적합합니다.
개인적으로 제품 비전 및 궁극적 목표 시장을 정의하는데 있어 우리 제품이 고객을 위해 수행하는 핵심 기능 과업(Core Functional Job)을 우선 고려하는게 중요하다고 강조하는데, 실제 고객의 일을 대신 해주는 AI 기반 제품은 그 특성상 Job에 대한 이해가 더 중요해지는 것 같습니다.
다시 돌아와 AI가 해결하는 핵심 과업을 중심으로 시장을 정의하면, 산업 경계를 넘어 유사한 과업을 수행하는 모든 잠재 고객을 포괄할 수 있습니다. 이는 AI의 본질이 특정 산업이 아닌 특정 과업을 수행하는 데 있기 때문입니다.
예를 들어, AI 기반 문서 요약 시스템의 TAM은 ‘법률 산업’이나 ‘의료 산업’이 아니라 ‘문서 요약이 필요한 모든 과업’으로 정의될 수 있습니다. 이렇게 정의하면 법률, 의료, 학술, 언론 등 다양한 산업에 걸쳐 있는 잠재 시장을 포괄하여 궁극적 목표 시장을 ‘문서 요약 솔루션 시장’으로 정의하고 그 규모를 합리적으로 추정해보는 것입니다.
4) Born to Global 제품으로 시작 가능
AI 기반 제품을 계획할 때, 특정 카테고리의 제품은 처음부터 글로벌 시장을 목표로 하는 ‘Born to Global’ 전략이 효과적일 수 있습니다. AI 제품 중에는 국가나 지역 간 차이가 적어 처음부터 글로벌 시장을 목표로 할 수 있는 경우가 있습니다. 이는 AI가 수행하는 과업이 국가별 차이가 적거나, 지역적 특성에 덜 의존적인 경우에 해당합니다.
예를 들어, 데이터 분석, 코딩, 이미지 생성 등의 영역은 국가별로 요구사항이나 프로세스의 차이가 적기 때문에 글로벌 확장이 상대적으로 용이합니다. 이러한 제품들은 초기부터 ‘Born to Global’ 전략을 취할 수 있습니다.
그러나 모든 AI 제품이 글로벌 시장에 쉽게 진출할 수 있는 것은 아닙니다. 다음과 같은 요소들이 글로벌 확장의 장벽으로 작용할 수 있습니다:
- 언어 장벽: 자연어 처리가 필요한 AI 제품은 언어별로 다른 모델이 필요할 수 있음
- 규제 환경: 금융, 의료, 법률 등 규제가 심한 산업의 AI 제품은 국가별 규제에 맞춰 다르게 개발되어야 함
- 작업 프로세스 차이: 동일한 업무라도 국가나 지역별로 수행 방식이 크게 다를 수 있음
- 문화적 차이: 사용자 기대와 문화적 맥락이 국가별로 상이할 수 있음
예를 들어, 금융 서비스 관련 AI 제품은 국가별 금융 규제가 상이하여 Born to Global 접근이 제한적일 수 있습니다. 반면, 코딩이나 이미지 생성과 같은 영역은 국가, 규제, 언어 제약이 거의 없이 전 세계 사용자들이 유사한 요구사항과 기대 산출물을 갖고 있어 글로벌 확장이 용이합니다.
창업자가 당장 해결하고 싶은 문제에 집중하더라고 우리 제품이 궁극적으로 어디까지 확장할 수 있는지 그리고 계속 이 아이템에 집중해야 하는지 판단할 때 Born to Global 가능성 유무를 고려해볼 수도 있겠습니다. Born to Global 제품이 가능한 제품 카테고리는 추후에 따로 포스팅으로 정리하고자 합니다.
결론: AI 기반 제품의 시장 정의 및 규모 추정을 위한 핵심 원칙
AI 기반 제품의 시장을 정의하고 규모를 추정할 때 고려해야 할 핵심 원칙을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:
- 시장 정의는 ‘사용자(User)’가 아니라 ‘과업(Job Execution)’ 중심으로 해야 합니다.
- AI 제품은 도구가 아닌 과업 수행자로 인식되므로, 제품이 대체하는 과업을 중심으로 시장을 정의해야 합니다.
- 시장 분석 시 “누가 이 제품을 사용하는가?”보다 “어떤 과업을 대체하는가?”에 초점을 맞추어야 합니다.
- SOM 정의 시, AI Adoption Rate와 운영 비용을 반드시 고려해야 합니다.
- 목표 시장의 AI 기술 수용도를 현실적으로 평가해야 합니다.
- 데이터 수집, 모델 개발, 운영 비용을 고려한 수익성 분석이 필요합니다.
- 초기 개발 비용 회수가 가능한 충분한 규모의 시장인지 검증해야 합니다.
- 시장 확장은 ‘같은 문제를 가진 고객군’이 아니라, ‘비슷한 결과물을 요구하는 이종 산업’ 중심으로 진행해야 합니다.
- AI가 생성하는 결과물(Outcome)이 유사한 다른 산업으로의 확장을 고려해야 합니다.
- 맥락 전환 비용을 최소화할 수 있는 확장 경로를 설계해야 합니다.
- 기술 재활용성을 높이는 방향으로 확장 전략을 수립해야 합니다.
- TAM은 특정 산업이 아니라, ‘핵심 과업(Core Functional Job)’ 기준으로 정의해야 합니다.
- AI가 해결하는 핵심 과업을 중심으로 잠재 시장을 파악해야 합니다.
- 산업 경계를 넘어 유사한 과업을 수행하는 모든 잠재 고객을 포함해야 합니다.
- 과업의 빈도, 중요성, 현재 해결 방식 등을 분석하여 시장 규모를 추정해야 합니다.
- Born to Global이 가능한 AI 제품은 처음부터 글로벌 시장을 목표로 설정 가능합니다.
- 언어, 규제, 프로세스, 문화적 장벽이 낮은 영역을 식별해야 합니다.
- 글로벌 확장 가능성과 제약 요인을 체계적으로 분석해야 합니다.
- 국가별 맥락 차이에 따른 추가 개발 비용을 예측해야 합니다.
이러한 원칙들을 염두에 두고 AI 기반 제품의 시장을 정의하고 규모를 추정한다면, 더 현실적이고 지속 가능한 비즈니스 모델을 설계하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 투자자들에게도 기존의 단순한 시장 통계 인용보다 더 설득력 있는 시장 분석을 제시할 수 있을 것입니다.
