AI 기반 앱 빌더 Lovable은 첫 100만 달러 매출 달성 후 불과 8개월 만에 연간 반복 매출(ARR) 1억 달러를 돌파했습니다. 이는 AI 주도 성장 전략의 가장 훌륭한 예시입니다.
러블러블의 성장 총괄 엘레나 베르나(Elena Verna)가 레니 뉴스레터(Lenny’s Newsletter)에서 밝힌 바에 따르면, 러블러블은 AI 자체를 성장 엔진으로 활용합니다. 해당 제품은 사용 패턴을 지속적으로 학습하며, 신속하게 새로운 기능을 출시하고, 몇 달마다 효과적으로 제품-시장 적합성(Product-Market Fit)을 재발견합니다.
아래에서는 지속적으로 실행되고, 측정 가능하며, 매주 학습 효과를 누적시키는 AI 주도 성장 플레이북을 구축하는 방법을 보여드립니다.
AI 주도 성장이란 무엇인가요?
AI 주도 성장이란 AI가 고객 확보, 매출 성장, 운영 확장성의 핵심 동력으로 작용하는 비즈니스 전략이자 새롭게 부상하는 시장 진출(GTM) 모델을 의미합니다.
이는 기존 패러다임인 영업 주도 성장(인간 관계와 직접 판매에 의존) 및 제품 주도 성장(PLG, 제품 자체가 사용자 채택과 바이럴 효과를 주도)을 기반으로 하지만 핵심 경쟁력을 지능으로 전환합니다.
다시 말해, AI는 의사 결정에 정보를 제공하고, 경험을 개인화하며, 워크플로우를 자동화하고, 맞춤형 고객에게 다가가는 새로운 경로를 창출하는 데 활용될 수 있습니다.
현대적인 PLG 전략에서 제품은 채널이며, AI가 제품 내 어떤 행동이 다음 '아하' 순간을 창출할지 결정합니다.
핵심적으로, AI 주도 성장은 플라이휠처럼 작동합니다:
- 사용자 상호작용은 행동 데이터를 생성합니다
- 모델은 더욱 정확해지고 유용해집니다
- 제품은 지속적으로 값을 제공합니다
- 더 많은 사용자가 참여하며 이 주기 구조를 강화합니다
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왜 'AI 주도 성장'이 새로운 필수 과제가 되었는가
AI 주도 성장이 보드 차원의 필수 과제가 된 주된 이유 중 하나는 도입 및 투자 규모와 속도가 특정 임계점을 넘어섰기 때문입니다.
AI 성장 전략이 새로운 필수 과제가 되는 이유는 다음과 같습니다:
- 인원 확장은 더 이상 확장성이 없습니다: 과거 성장은 고용 및 관리 가능한 인원에 의해 제한되었습니다. AI는 수천 개의 계정을 대상으로 연구, 아웃리치, 후속 조치, 분석을 자동화함으로써 소수의 강력한 팀이 다수의 일을 관리할 수 있게 합니다. 제약 조건은 더 많은 인력 채용에서 더 나은 성장 루프 구축으로 전환됩니다.
- 속도가 경쟁 우위가 됩니다: 대부분의 기업은 이미 테스트할 아이디어가 충분하지만, 통찰에서 실행으로의 전환이 느립니다. AI는 다양한 변형을 신속하게 생성하고, 패턴을 조기에 포착하며, 결과에 기반한 다음 단계를 추천함으로써 이 주기를 압축합니다.
- 발견의 방식이 재정의되고 있습니다: 구매자들은 영업 팀과 대화하기 전에 AI가 생성한 요약, 추천, 그리고 어시스턴트 답변에 점점 더 의존하고 있습니다.
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🧠 재미있는 사실: 1964년부터 1966년 사이 MIT의 조지프 바이젠바움(Joseph We izenbaum)이 개발한 ELIZA는 최초의 AI 챗봇 중 하나로, 단순한 패턴 매칭을 통해 치료사인 척했습니다.
기본적으로 키워드를 스크립트화된 답변에 대입하는 방식이었음에도, 일부 사람들은 이 tool이 진정으로 자신을 이해한다고 느꼈습니다.
플레이북의 기초 요소
AI 성장 프레임워크의 핵심을 이루는 7가지 요소는 다음과 같습니다 👇
1. AI 도입 준비도 및 데이터 기반 평가
데이터가 분산되거나 오래되었거나 책임자가 없는 경우 AI 주도 성장은 빠르게 무너집니다. 어떤 것도 구축하기 전에 팀은 다음을 이해해야 합니다:
- tools 전반에 걸쳐 성장 데이터가 저장되는 위치
- 어떤 데이터 세트가 신뢰할 수 있는 반면, 어떤 데이터 세트는 잡음이 많은가
- 데이터 품질과 유지 관리를 누가 책임지나요?
결정을 내리기 전에 다음 질문들을 검토하고 데이터가 이를 지원하는지 확인하세요.
💡 전문가 팁: ClickUp 화이트보드를 활용해 다음과 같은 데이터 워크플로우를 시각적으로 지도하세요:
- 성장 데이터의 원천(제품 이벤트, CRM, 광고, 지원, 청구)을 명확히 파악하세요.
- tools와 팀 간 데이터 흐름을 보여주세요
- 수동적인 업무 인수인계, 지연, 사각지대를 파악하세요
- 자동화해야 할 작업과 인간이 직접 수행해야 할 작업을 명확히 구분하세요
2. 성장 목표와 메트릭 정의하기
AI는 유용하게 활용되려면 제약 조건이 필요합니다. 명확한 목표가 없으면 결과 대신 활동을 최적화합니다. 반드시 정의해야 할 사항은 다음과 같습니다:
- 핵심 성장 메트릭
- 성장 동력을 보여주는 선행 지표
- 영향을 확인하는 후행 지표
📌 예시: B2B SaaS 기업은 핵심 메트릭(North Star Metric)을 '활성화된 팀(Activated Teams)'으로 정의합니다.
핵심 지표는 7일 이내에 핵심 설정을 완료하는 팀 수입니다.
선행 지표는 온보딩 과정에서 발생하는 제품 이벤트, 첫 성공적인 워크플로우 달성까지 소요 시간, 7일 이내 완료된 AI 지원 작업 수입니다.
후행 지표는 체험판에서 유료 전환율과 30일 유지율입니다.
📚 더 알아보기: B2B 마케팅을 위한 최고의 AI 도구
3. 영향력이 큰 활용 사례 파악하기
가장 효과적인 시작점은 수동 노력이나 느린 의사 결정이 직접적으로 성장을 한도로 제한하는 영역입니다. 다음을 찾아보세요:
- 실험 과정의 병목 현상
- 반복적인 분석 또는 보고
- 인간의 협업에 의존하는 대량 워크플로우
AI가 통찰과 실행 사이의 간극을 좁히는 사용 사례를 우선시하세요. 바로 그곳에서 시너지 효과가 시작됩니다.
⭐ 보너스: 마케팅 자동화를 위한 AI 활용법
4. 성장 워크플로우 구축 및 자동화
이제 사용 사례를 반복 가능한 워크플로우로 전환할 때입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 다중 에이전트 오케스트레이션: 전문 에이전트 팀이 협업합니다. 한 에이전트는 의도 신호를 모니터링하고, 다른 에이전트는 맞춤형 시퀀스를 구성하며, 세 번째 에이전트는 응답을 평가하고 실패 시 경로를 재설정합니다.
- 자기 개선 루프: 에이전트가 결과(예: 오픈율, 회의 예약, 이탈 방지)를 기록하고, 이를 미세 조정 또는 프롬프트 최적화에 피드백하여 자율적으로 개선합니다.
- 동적 에스컬레이션 및 하이브리드 패턴: AI 에이전트가 고위험 또는 모호한 상황(예: 복잡한 협상이나 경계 사례)을 감지하고 전체 상황 요약과 함께 원활하게 인계합니다.
잘 구현된 에이전틱 워크플로우는 실시간 신호와 계산된 결과를 기반으로 행동을 조정함으로써 기본적인 마케팅 자동화를 뛰어넘습니다.
📚 더 읽어보기: 완벽한 마케팅 커뮤니케이션 전략 수립 단계
📮 ClickUp 인사이트: 당사의 AI 성숙도 설문조사에서 명확한 과제가 드러났습니다: 팀의 54%는 분산된 시스템에서 일하며, 49%는 도구 간 컨텍스트 공유를 거의 하지 않고, 43%는 필요한 정보 찾기에 어려움을 겪습니다.
일이 분산되면 AI 도구가 전체 맥락을 파악하지 못해 불완전한 답변, 지연된 응답, 깊이나 정확성이 부족한 결과물이 발생합니다. 이는 업무 확산 현상으로, 기업에 생산성 손실과 시간 낭비로 수백만 달러의 비용을 초래합니다.
ClickUp Brain은 작업, 문서, 채팅, 목표가 모두 상호 연결된 통합 AI 기반 작업 공간 내에서 운영되어 이러한 한계를 극복합니다. 기업 검색은 모든 세부 정보를 즉시 표면화하며, AI 에이전트는 플랫폼 전체에서 작동하여 맥락을 수집하고 업데이트를 공유하며 업무를 추진합니다.
그 결과 더 빠르고, 더 명확하며, 지속적으로 정보를 반영하는 AI가 탄생합니다. 이는 서로 연결되지 않은 tools로는 결코 따라잡을 수 없는 수준입니다.
5. 신속하게 테스트하고, 배우고, 반복하세요
AI 주도 성장은 질문을 "이게 효과가 있었나?"에서 "무엇을 충분히 빠르게 배워 실행에 옮길 수 있었나?"로 바꿉니다. 신호와 결정 사이의 시간을 줄이고 싶기 때문입니다.
이는 테스트 → 측정 → 개선의 빠른 주기를 의미합니다.
📌 예시: 사후 분석 회의를 기다리지 않고, AI가 데이터가 안정되는 즉시 실험 결과를 분석하여 세그먼트 전반의 패턴을 도출하고 실제 행동 변화가 발생한 지점을 강조합니다. Teams는 맥락이 생생한 상태에서 집중 투자할 부분을 결정합니다.
⏭️ ClickUp 대시보드 내 AI 카드는 차트 옆에서 실험 성과를 자동 요약합니다. 핵심 결과를 강조하고, 이상 현상을 발견하며, 수동 분석 없이 핵심 메트릭을 움직인 요인을 지적합니다. AI 카드 + 대시보드 조합에 대해 자세히 알아보려면 이 비디오를 시청하세요. 👇
6. 엔진 확장 및 운영 체계화
테스트가 반복 가능함을 입증한 후, 다음 단계는 지속 가능한 확장을 이루는 것입니다. 이를 위한 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:
- 단계적 도입: 선행 지표가 두 번의 완전한 주기 동안 안정적으로 유지된 후에만, 목표 고객의 10~20%에서 50%, 그리고 80~100%로 확대하세요.
- 가시성 자동화: 주요 임계값(예: 응답률 15% 이상 하락, 액션당 비용 X달러 초과, 에스컬레이션률 10% 이상)에 대한 알림을 설정하여 수익에 영향을 미치기 전에 문제가 드러나도록 하세요.
- 지속적 개선을 위한 예산 확보: 확장 후에도 성장 팀의 시간(또는 전담 인력)의 10~15%를 반복 개선에 할당하세요. 최고의 시스템은 출시 후에도 계속 발전합니다.
7. 거버넌스, 윤리, 팀 문화
IBM의 새로운 데이터에 따르면, 이미 13%의 조직이 AI 모델 또는 애플리케이션 침해를 경험했으며, 그중 8%는 침해 여부조차 인지하지 못하고 있습니다.
그뿐만 아니라, 보안 침해를 당한 조직 중 무려 97%가 AI 전용 접근 제어 시스템을 전혀 구축하지 않은 상태였습니다.
에이전트가 수익 관련 결정을 내리거나 대규모로 개인화를 수행할 때, 접근성, 편향성 또는 투명성 측면에서 단 한 번의 실수도 규제 위험이나 수익 손실로 이어질 수 있습니다.
이런 통계에 포함되지 않으려면, 이렇게 하세요 👇
- 법무, 제품, 엔지니어링, 비즈니스 리더로 구성된 AI 운영 위원회를 구성하여 매월 새로운 워크플로우를 검토하고, 위험을 조기에 발견하며, 변경 사항을 승인하세요.
- 공정성, 설명 가능성, 프라이버시, 인간 감독이라는 가치에 부합하는 AI 원칙 선언문을 작성하세요.
- '상담원이 특정 사용자 세그먼트를 과도하게 타겟팅하면 어떻게 될까?' 또는 '고가치 협상을 어떻게 에스컬레이션해야 할까?'와 같은 시나리오 중심의 간결한 교육을 제공하세요. 익명화된 실제 예시를 활용해 공유된 판단 기준을 구축하십시오.
- 분기별 성과 평가를 실시하여 부문별 공정성, 의사결정 추적 가능성, 성과 편차를 점검하세요. 설명 가능성을 위해 전체 로그(프롬프트, 데이터 소스, 결과)를 보관하여 질의 시 대비하십시오.
🚀 ClickUp의 차별화된 장점: ClickUp 보안 정책은 귀하의 ClickUp 작업 공간 데이터가 오직 귀하만의 것으로 유지되도록 보장합니다. 즉, ClickUp AI 파트너사가 귀하의 데이터를 모델 훈련에 사용하는 것이 엄격히 금지됩니다.
📚 더 읽어보기: 고객을 확보하고 유지하는 SaaS 마케팅 전략
AI 성장 스프린트 실행 방법
AI 성장 스프린트는 하나의 성장 병목 현상에 집중하는 2~4주 주기의 프로젝트입니다. 이 기간 동안 몇 가지 AI 기반 실험을 실행하고, 미리 정의된 성공 기준과 검증된 비교 방법(예: A/B 테스트)을 활용해 그 효과를 평가합니다.
AI 성장 스프린트를 실행하려면 다음을 따르세요:
1단계: 하나의 메트릭과 하나의 여정 순간을 선택하세요
활성화, 전환, 유지율 또는 사용자당 수익과 같이 개선하고자 하는 단일 메트릭을 선택하세요. 서류상으로는 좋아 보이지만 고객의 행동이나 비즈니스의 수익에 변화를 주지 못하는 허울뿐인 메트릭은 반드시 배제해야 합니다.
다음으로, 고객 여정 중 해당 메트릭이 성패를 가르는 순간을 하나 선택하세요.
📌 예시: 가입 후 첫 세션, 사용자가 이탈하는 설정 단계, 또는 고객 행동과 관련된 모든 요소가 될 수 있습니다. 순간이 구체적일수록 개별 사용자에게 발생하는 상황을 관찰할 수 있습니다.
⭐ 보너스: ClickUp AI 필드를 활용하면 실험 결과, 사용자 의도 신호, 영향 수준, 신뢰도 점수 등 스프린트 데이터를 자동으로 분류할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 모든 스프린트가 체계적인 학습 자료로 전환되어 수동 태깅이나 분석 없이도 실험 비교, 패턴 발견, 다음 확장 대상 결정이 용이해집니다.
2단계: 스프린트를 간단한 질문으로 구성하세요
스프린트가 해결해야 할 핵심 질문 하나를 작성하세요. 측정 가능해야 하며 제품 채택률과 연결되어야 합니다.
이상적으로는 특정 메트릭과 직접 연계되고, 하나의 사용자 순간에 집중하며, 스프린트 기간 내에 답변 가능한 것이어야 합니다. 몇 가지 인스턴스는 다음과 같습니다:
- 신규 사용자가 가입 후 10분 이내에 첫 성공을 거둘 수 있도록 지원할 수 있을까요?
- 제품 내에서 질문에 답변함으로써 설정 과정 중 이탈률을 줄일 수 있을까요?
- 의도에 기반한 맞춤형 후속 조치를 통해 데모 예약률을 개선할 수 있을까요?
💡 프로 팁: ClickUp 문서 내에 스프린트 질문, 성공 기준, 데이터 소스를 목록으로 작성하세요. 질문을 문서화하고 가시성을 유지하면 범위 확대를 방지하고 모든 실험, 작업, AI 권장 사항이 동일한 결과에 집중되도록 보장합니다.
3단계: 최소 실행 가능 실험 설계하기
가장 효과적인 실험은 한두 개의 사용자 세그먼트로 시작하여 변경 사항이 올바른 대상에게 도움이 되는지 확인합니다. 다음은 세 가지 일반적인 실험 모양입니다:
- 가이드: 사용자가 수행하려는 작업에 기반해 다음 단계를 제안하는 제품 내 내장형 도우미
- 답변: 승인된 문서와 정책만을 활용해 응답하는 헬프 경험
- 개인화: 사용자의 행동(표면적인 타이밍을 넘어)에 맞춰 조정되는 온보딩 또는 후속 조치
이 모든 과정은 구축 전에 범위를 확정하는 것으로 이어집니다. 즉:
| 결정 | 정확한 범위 |
| 목표 사용자 | 하나 또는 두 개의 사용자 세그먼트를 선택하세요(예시: 이번 주 신규 가입자) |
| 표면 | 한 곳을 선택하세요 (예시: 온보딩 화면 또는 이메일) |
| AI 채용 | 하나의 작업 선택 (예시: 다음 단계 추천, 질문 답변) |
| 성공 | 비즈니스 성과와 연계된 메트릭 변화 하나를 선택하세요 (예시: 7일 내 활성화율 +5%) |
| 안전 | 대체 방안을 추가하세요 (예시: 불확실할 경우 도움말 링크 표시 또는 업무 인계) |
4단계: 안전장치를 구축하고 소규모 그룹에 배포하기
추가적인 다듬기 작업을 진행하기 전에, AI가 안전하고 예측 가능하게 동작하는지 반드시 확인하십시오. 이때 '승인된 출처만 사용하라', '추측하지 말라', '필요 시 인간에게 인계하라'와 같은 규칙을 적용해야 합니다.
그런 다음 소규모 그룹에 먼저 출시하세요. 이는 고객 이전에 하나의 세그먼트, 하나의 채널 또는 내부 팀일 수 있습니다. 소규모 출시를 통해 실제 고객 행동과 피드백을 연결할 수 있으므로 더 빠르게 학습할 수 있습니다.
⚒️ 빠른 팁: ClickUp 자동화 기능을 활용해 안전 및 출시 규칙을 워크플로우에 하드코딩하세요.
다음과 같은 자동화를 설정할 수 있습니다:
- 외부 공개 전 AI 생성 결과물을 인간 검토를 위해 전달하세요
- 신뢰도 점수가 임계값 아래로 떨어지면 작업을 일시 중지하거나 표시하세요
- 의도가 불분명한 경우 에지 케이스를 시니어 소유자에게 에스컬레이션하세요.
- AI 작업은 승인된 데이터 소스 또는 세그먼트로만 제한하십시오
소규모 출시 시 자동화를 통해 실험 범위를 제한할 수 있습니다. 신호가 안정화되면 프로세스를 재작성하지 않고도 자동으로 노출 범위를 확대할 수 있습니다.
🎥: 일상 워크플로우 자동화 방법에 대해 자세히 알아보려면 이 비디오를 시청하세요.
👀 알고 계셨나요? IT 전문가의 62%가 조직이 강력한 AI 아이디어를 보유하고 있지만 실행과 확장에 어려움을 겪고 있다고 답했습니다. 이는 오늘날 가장 큰 AI 격차가 비전이 아닌 실행에 있음을 보여줍니다.
5단계: 결과를 측정하고, 배우고, 다음 단계를 결정하세요
스프린트 종료 시 다음 세 가지 질문에 답할 수 있어야 합니다:
- 목표 메트릭이 통계적으로 의미 있는 방식으로 움직였나요?
- 어떤 사용자 세그먼트가 다르게 반응했으며, 그 이유는 무엇인가요?
- 본능이 아닌 증거에 기반한 다음 행동은 무엇인가요?
다음 세 가지 결과 중 하나를 얻게 됩니다: 신호가 강해 확장합니다. 범위, 세그먼트 또는 AI 동작을 조정하고 재실행합니다. 또는 실험을 보관하고 실패 원인을 문서화합니다.
⭐ 보너스: ClickUp 대시보드를 성장 미션 컨트롤 센터로 활용하세요. 실험, 작업, 목표, 맞춤형 보고서 데이터가 하나의 통합된 보기로 모입니다.
가장 좋은 점은, 처음부터 새로 만들거나 기존 플레이북을 활용할 수 있다는 것입니다.
AI 주도 성장의 성공을 측정하기 위해 어떤 메트릭을 추적해야 할까요?
AI 주도 성장 성공을 추적할 때 다음 메트릭을 주의 깊게 살펴보세요:
| 메트릭 | 설명 | 예시 |
| AI 기반 가입자 수 (% + 개수) | AI 표면이 퍼널 상단(TOF) 획득에 기여하는 정도를 측정합니다. | ‘가입자의 18%(2,400명)가 AI 페이지 + 챗봇을 통해 유입되었습니다’ |
| AI 기반 유망 고객 리드 (SQL/MQL 전환율) | AI를 통해 확보한 사용자/리드의 품질 | ‘AI 리드는 22%의 전환율로 SQL로 전환되는 반면, 다른 채널은 14%에 그칩니다’ |
| AI 지원 전환율 | AI가 의사 결정에 실질적으로 영향을 미친 구매/거래 비율 | ‘성사된 거래의 32%가 AI 제안서/데모 흐름을 활용했습니다’ |
| 가치 실현 시간(AI TTV) | 사용자가 AI를 통해 첫 번째 의미 있는 성과를 얼마나 빨리 달성하는가 | ‘평균 TTV: 2일 → 20분’ |
| AI 활성화율 | AI '아하 모멘트'(첫 성공적인 실행/워크플로우)에 도달한 신규 사용자 비율 | ‘46%가 24시간 이내에 성공적인 AI 워크플로우를 운영 중’ |
| 성공 유도(작업 완료)율 | 사용자 관점에서 'AI가 효과적이었다'는 직접적인 측정 지표 | ‘AI 세션의 78%가 완료된 작업으로 끝난다’ |
| AI 기능 채택률 (AI WAU/MAU) | 지속적인 AI 활용은 제품 충성도 지표입니다 | ‘AI 월간 활성 사용자 수(WAU)/월간 평균 사용자 수(MAU) = 0.62’ |
| AI 사용자 유지율 (7일/30일) | AI를 사용하는 코호트의 유지율 (측정하기에 적합한 코호트) | ‘D30: AI 사용자 34% vs 비-AI 사용자 18%’ |
| AI가 주도하는 확장 (업그레이드/ARPA 상승) | AI를 많이 사용하는 사용자가 업그레이드하든 추가 비용을 지출하든 | ‘주당 10회 이상 AI 실행 → 2.3배 높은 업그레이드율’ |
| AI 활성 사용자당 수익(RPAU-AI) | AI 사용과 직접 연계된 수익화 효율성 | ‘RPAU-AI $9.20 vs 전체 $5.10’ |
AI 주도 성장의 실제 예시
다른 기업들이 AI를 활용해 성장하는 방식을 함께 배워보세요.
1. 사랑스러운
AI 기반 앱 빌더 러블러블은 지속적인 제품 혁신을 주요 성장 동력으로 삼아 AI 주도 성장을 보여줍니다.
역대 가장 빠르게 성장하는 기업 중 하나인 이유는 다음과 같습니다:
- 러블러블 트리트는 제품 진화를 성장 동력으로 삼아, 정적인 제품 최적화보다는 제품-시장 적합성을 지속적으로 재발견합니다.
- 사용자 프롬프트와 행동은 다음에 출시할 기능을 직접적으로 알려주며, 구축-측정-학습 루프를 몇 개월에서 몇 주로 단축시킵니다.
- 팀이 더 빠르게 학습할수록 제품-시장 적합성을 개선하고 지속적인 채택과 확장을 주도하는 성장 마케팅 전략을 잠금 해제합니다.
⚡ 템플릿 아카이브: 무료로 사용해 볼 수 있는 마케팅 캠페인 템플릿
2. 커서
AI 중심 코드 에디터 커서는 개발자의 의도와 실행 사이의 간극을 좁혀 성장을 주도합니다.
Cursor는 AI를 단순한 생산성 애드온으로 위치하지 않고 핵심 코딩 워크플로우에 직접 통합하여 개발자가 소프트웨어를 구축하고, 반복하며, 출시하는 방식을 변화시킵니다.
- AI 기반 인라인 제안, 리팩토링 및 상황별 답변으로 개발자의 흐름을 유지하고 복잡한 작업 중 마찰을 줄입니다.
- 개발자들이 가끔씩 도움을 받는 대신 일상적인 코드 작성에 커서를 활용함에 따라, 더 빠른 반복 작업은 더 높은 유지율로 이어집니다.
- 팀이 도구를 표준화함에 따라 채택이 자연스럽게 확산되며, 일상적 사용이 복합적 성장 루프로 전환됩니다.
📚 자세히 알아보기: AI 캠페인 실행을 위한 완벽 가이드
3. ClickUp Brain
ClickUp은 AI 주도 성장 전략과 PLG 모델을 활용해 전 세계 2천만 명의 사용자와 연간 반복 매출(ARR) 3억 달러 규모로 성장했습니다.
이를 위해 현대적 업무 구조와 시스템의 핵심을 직접 파고듭니다. 배경 설명:
팀들은 서로 연결되지 않은 도구들—채팅 앱, 프로젝트 추적기, 문서 에디터, 대시보드—에 빠져 허우적대고 있습니다. 각각 생산성을 약속하지만 끝없는 맥락 전환과 일 확산만 초래할 뿐입니다. 사용자들은 단순함을 원합니다: 맥락을 이해하고 마찰을 줄여주는 단일 플랫폼을요.
동시에 모든 주요 SaaS 제품들은 생산성 향상을 위해 AI를 내장하고 있습니다. 그러나 맥락 없는 AI는 그저 또 다른 잡음에 불과합니다.
ClickUp은 세계 최초의 통합 AI 작업 공간으로 이 격차를 해소합니다. 50개 이상의 도구를 단일 플랫폼에 통합하고, 사용자의 작업, 문서, 채팅, 대시보드를 이해하는 상황 인식 AI를 내장하여 업무를 수행하기 위해 여러 도구를 전환할 필요가 없도록 했습니다.
이 타이밍은 완벽했습니다. Teams는 이미 AI를 기대하고 있었고, 분산된 시스템에 좌절하고 있었습니다. 이러한 접근 방식은 우리가 이러한 트렌드를 활용하고 고객 획득 비용을 낮출 수 있게 해주었습니다.
우리는 업무 확산의 혼란을 종식시키고 팀에게 단일 통합 AI 작업 공간을 제공하기 위해 ClickUp을 구축했습니다. AI는 완전한 업무 맥락을 가질 때 혁신적입니다. 바로 통합이 이를 가능케 합니다. 소프트웨어의 미래는 통합에 있으며, 우리는 이를 최초로 실현한 기업입니다.
우리는 업무 확산의 혼란을 종식시키고 팀에게 단일 통합 AI 작업 공간을 제공하기 위해 ClickUp을 구축했습니다. AI는 완전한 업무 맥락을 갖출 때 혁명적입니다. 바로 통합이 이를 가능케 합니다. 소프트웨어의 미래는 통합에 있으며, 우리는 이를 최초로 실현한 기업입니다.
AI 주도 성장 스택을 강화하는 도구
다음 도구들은 AI 주도 성장 프레임워크를 강화해 줄 것입니다:
1. ClickUp (협업 hub 하나로 AI 주도 성장 전략 실행에 최적)
ClickUp의 '2025년 AI 성숙도 현황' 연구에 따르면 응답자의 단 10%만이 AI가 에이전트 역할을 수행하고 있다고 답했습니다. 이는 상당한 격차로, 초기 몇 차례 실험 이후 여러 AI 주도 성장 노력이 정체되는 이유를 보여줍니다.
플랜은 한 도구에서, 실행은 다른 도구에서, 업데이트는 채팅에서 간신히 유지된다면 AI 주도 성장은 실패합니다. 이는 거의 아무도 눈치채지 못하고 이야기하지 않는 도구 분산 현상입니다.
마케팅 팀을 위한 ClickUp은 캠페인 기획, 콘텐츠 제작, 작업 관리, 팀 커뮤니케이션을 하나의 협업 작업 공간으로 통합합니다. ClickUp의 주요 기능을 살펴보겠습니다:
캠페인 자산과 카피를 즉시 생성하세요
모든 부서에서 속도를 높여야 하지만 맥락을 놓칠 수 없는 상황에서는 ClickUp Brain + ClickUp 문서 + ClickUp 작업을 함께 활용하세요. 팀들이 ClickUp Brain을 활용하는 마케팅 AI 예시를 소개합니다:
- 노트와 작업 세부사항에서 바로 캠페인 브리프, 광고 콘셉트, 이메일 카피, 랜딩 페이지 개요를 작성하세요.
- 프로젝트 업데이트와 긴 댓글 스레드를 명확한 상태, 위험 요소, 다음 조치로 요약하세요.
- 작업 공간에 이미 존재하는 자료를 활용하여 현재 진행 중인 상황에 대한 직접적인 질문에 답변하세요.
다음과 같은 프롬프트를 시도해 보세요:
- ‘이 캠페인의 현재 상태, 블록된 부분, 승인이 필요한 사항을 요약하세요’
- ‘이 노트들을 바탕으로 한 페이지 분량의 출시 플랜을 작성하세요; 대상 고객, 메시지, 채널, 성공 메트릭을 포함하세요’
- ‘가입했으나 48시간 내 활성화되지 않은 사용자를 위한 짧은 후속 이메일 두 편 초안 작성’
일을 이해하는 통합형 AI
이 통합형 AI 작업 공간은 AI를 전체 작업 공간에 내장합니다. 작업, 문서, 채팅, 목표, 대시보드, 자동화 기능이 모두 컨텍스트를 공유합니다. 즉, ClickUp Brain은 실제 업무를 기반으로 장애 요소, 의존성 및 기타 컨텍스트 기반 인사이트를 보여줍니다.
슈퍼 에이전트로 승인, 업무 인계, 캠페인 운영을 자동화하세요
자산이 생성되면 ClickUp 슈퍼 에이전트가 진정한 팀원처럼 모든 일상 업무를 처리합니다. 이 노코드 트리거 기반 AI 에이전트는 실제 동료처럼 @멘션, 작업 할당, DM 전송, 일정 예약이 가능합니다.
이들은 무한한 메모리와 주변 인식 능력을 바탕으로 24시간 연중무휴로 작동하며, 작업 공간과 연결된 도구 전반에서 행동할 수 있습니다.
목표와 규칙을 설명하는 단일 프롬프트로 몇 분 만에 에이전트를 설정하세요. 그들이 모방할 수 있는 가장 중요한 동료 유형은 다음과 같습니다:
✅ 캠페인 매니저 에이전트: 연결된 도구에서 성능 데이터를 분석하고, 콘텐츠 브리프를 생성하며, 디자이너/카피라이터에게 크리에이티브 작업을 할당하고, 상태 필드를 업데이트하며, 성과가 저조한 변형을 표시하고, 실시간 요약 정보를 ClickUp 채팅에 게시합니다.
✅ 콘텐츠 검토 에이전트: 초안을 브랜드 가이드라인에 맞춰 스캔하고, 어조/톤/규정 준수 측면에서 편집 사항을 제안하며, 준비 완료 시에만 최종 승인을 위해 전달합니다.
✅ 승인 및 담당자 이관: 알림을 트리거하고, 다음 소유자(예: 작성자 → 디자이너 → 법무팀)를 지정하며, 항목이 단계를 이동할 때 자동으로 타임라인을 업데이트합니다.
✅ 소셜 스케줄러 에이전트: 승인된 게시물을 추출하여 채널별로 형식을 조정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 발송 시간을 제안하며, 게시를 위한 예약 작업을 생성합니다.
ClickUp 최고의 기능
- 생각하는 속도로 아이디어를 포착하세요: ClickUp 음성 입력 기능을 통해 가설, 실험 결과 분석, 캠페인 브레인스토밍, 통화 후 인사이트를 손쉽게 기록하세요. ClickUp은 즉시 음성을 텍스트로 변환(타이핑보다 4배 빠름)하고, 음성 클립을 편집 가능한 텍스트, 작업, 댓글 또는 문서로 변환하며, ClickUp Brain이 이를 다듬고 요약하거나 실행 가능한 항목으로 전환할 수 있도록 지원합니다.
- AI로 녹화 및 필사: ClickUp AI 노트테이커를 활용해 Zoom, Teams 또는 Google Meet 통화 자동 참여로 회의 생산성을 높이세요. 또한 다국어 녹화 및 필사, 스마트 요약 생성, 결정사항 추출, 핵심 내용 강조, 실행 항목 식별이 가능합니다.
- 작업 공간과 외부 폴더에서 모든 것을 즉시 찾으세요: ClickUp Enterprise 검색을 활용해 자연어 질문을 던지고, 작업, 문서, 댓글, 첨부 파일 및 연결된 도구 전반에서 답변을 검색하세요. 팀원들은 폴더나 도구를 일일이 뒤지는 대신, 실제 업무 현황을 반영한 맥락 기반 답변을 얻을 수 있습니다.
- 한 곳에서 다양한 외부 AI 모델 활용: ClickUp을 벗어나지 않고도 주요 AI 모델 간 전환이 가능합니다. 이를 통해 팀은 연구, 글쓰기, 분석 또는 추론에 적합한 모델을 선택할 수 있으며, 모든 결과물은 동일한 작업 공간 컨텍스트 내에서 관리됩니다.
- 기존 기술 스택과 원활하게 통합: ClickUp 통합 기능은 마케팅, 영업 팀, 제품, 엔지니어링 전반의 도구와 연결됩니다. 외부 시스템에서 데이터가 유입될 때 워크플로우가 동기화되어 AI 의사 결정과 자동화가 항상 최신 정보를 반영하도록 보장합니다.
ClickUp의 한도
- 다양한 기능으로 인해 첫 번째 사용자에게는 부담스러울 수 있음
ClickUp 가격 정책
ClickUp 평가 및 리뷰
- G2: 4.7/5 (10,800개 이상의 리뷰)
- Capterra: 4.6/5 (4,000개 이상의 리뷰)
실제 사용자들의 반응은 어떨까요?
G2 리뷰어의 말:
ClickUp은 모든 기능을 단일 플랫폼에 통합하여 모든 업무와 커뮤니케이션을 한곳에 모아 100% 맥락을 제공해 주기 때문에 매우 유용합니다. 이 통합은 프로젝트 관리를 단순화하여 효율성과 명확성을 높여줍니다. 특히 ClickUp Brain 기능은 제 명령어를 실행하는 AI 에이전트 역할을 하여 제 대신 작업을 효과적으로 수행해 줍니다. 이 자동화 기능은 워크플로우를 간소화하고 수동 노력을 줄여주어 매우 유용합니다. 게다가 ClickUp의 초기 설정은 매우 직관적이어서 다른 도구에서 전환하는 과정이 매끄러웠습니다. 또한 Slack, OpenAI, GitHub 등 제가 사용하는 다른 도구들과도 통합되어 일관된 작업 환경을 조성한다는 점도 높이 평가합니다. 종합적으로 이러한 이유로 ClickUp을 다른 분들께 적극 추천합니다.
ClickUp은 모든 기능을 단일 플랫폼에 통합하여 모든 업무와 커뮤니케이션을 한곳에 모아 100% 맥락을 제공해 주므로 매우 유용합니다. 이 통합은 프로젝트 관리를 단순화하여 효율성과 명확성을 높여줍니다. 특히 ClickUp Brain 기능은 제 명령어를 실행하는 AI 에이전트 역할을 하여 제 대신 작업을 효과적으로 수행해 줍니다. 이 자동화 기능은 워크플로우를 간소화하고 수동 노력을 줄여주므로 매우 유용합니다. 게다가 ClickUp의 초기 설정은 매우 직관적이어서 다른 도구에서 전환하는 과정이 매끄러웠습니다. 또한 Slack, OpenAI, GitHub 등 제가 사용하는 다른 도구들과도 연동되어 일관된 작업 환경을 조성해준다는 점도 높이 평가합니다. 종합적으로 이러한 이유로 ClickUp을 다른 분들께 적극 추천합니다.
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2. Clay (AI 기반 리드 강화 및 초개인화된 아웃바운드에 최적)
Clay는 영업 팀과 마케팅 팀이 리드를 찾고, 연락처/기업 데이터를 보강하며, 맞춤형 아웃리치를 생성하도록 지원하는 GTM 워크플로우 tool입니다.
이 AI 에이전트(특히 Claygent)는 Clay 테이블 내에 상주하는 주문형 리서처와 같습니다. 도메인/회사 리스트와 질문을 Claygent에 제공하면, Claygent이 웹사이트를 방문하여 관심 있는 정확한 데이터 포인트를 추출하고, 필터링, 점수화 및 자동화할 수 있는 필드로 반환합니다(예: '무료 체험판 제공?', 'SOC 2 준수?', '사례 연구 있음?', 등).
클레이의 주요 기능
- Sculptor로 평이한 언어로 GTM 워크플로우를 구축하고 프롬프트를 반복 가능한 자동화로 전환하세요
- AI 공식 생성기, Salesforce 패키지, 보안 기능, 내장형 ChatGPT 접근과 같은 애드온으로 Clay를 확장하세요.
- 150개 이상의 제공자에 대한 중앙 집중식 접근으로 공급업체를 통합하고 데이터 소스를 손쉽게 혼합하세요
클레이의 한계
- 해당 플랫폼은 다양한 규모의 지역 기업들을 포함하는 목록을 안정적으로 생성하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
- 일부 생성된 이메일 주소는 부정확하거나 일관되게 작동하지 않습니다.
클레이 가격 정책
- Free
- 스타터: 월 149달러
- 익스플로러: 월 349달러
- 프로: 월 800달러
- 기업: 맞춤형 가격
클레이 평가 및 리뷰
- G2: 4.8/5 (180개 이상의 리뷰)
- Capterra: 리뷰가 충분하지 않습니다
실제 사용자들의 반응은 어떨까요?
G2 리뷰어의 말:
이 플랫폼은 조직이 별다른 노력 없이도 목표 인구 집단을 식별하도록 실질적으로 지원하는 매우 강력한 도구입니다. AI 검색을 통해 적합한 개인, 비즈니스 또는 기업을 찾는 과정이 매우 간편해졌습니다. 리드를 CSV 형식으로 통합하는 기능은 플랫폼의 이동성을 높여줍니다. 또한 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있습니다.
이 플랫폼은 조직이 별다른 노력 없이도 목표 인구 집단을 식별하도록 실질적으로 지원하는 매우 강력한 도구입니다. AI 검색을 통해 적합한 개인, 비즈니스 또는 기업을 찾는 과정이 매우 간편해졌습니다. 리드를 CSV 형식으로 통합하는 기능은 플랫폼의 이동성을 높여줍니다. 또한 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있습니다.
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3. 커서 (AI 가속 코드 편집 및 신속한 성장 실험에 최적)
커서는 VS 코드를 기반으로 한 AI 우선 코드 에디터로, 자연어를 즉시 사용 가능한 코드로 변환하여 성장 팀과 PM이 실험, 랜딩 페이지, 온보딩 흐름, 인앱 기능을 신속하게 출시할 수 있게 합니다.
컴포저 인터페이스와 전용 코딩 모델이 주도적인 워크플로우를 가능하게 합니다. 간단히 말해, 기능을 평이한 영어로 설명하기만 하면 커서가 다중 파일 코드를 생성하고, 차이점을 미리 보며, 테스트를 실행하고, 전체 코드베이스의 완전한 컨텍스트를 바탕으로 변경 사항을 적용합니다.
커서 최고의 기능
- 맞춤형 모델을 활용한 탭 자동 완성 기능은 의도를 유지하면서 빠른 컨텍스트 인식형 다중 줄 제안과 스마트 재작성 기능을 제공합니다.
- 전체 레포지토리를 쿼리하고, 정의를 찾아내며, 목표 리팩토링이나 버그 수정을 생성하는 Codebase 채팅 및 Instant Grep
- 브라우저 사이드바의 시각적 웹 에디터로 드래그 앤 드롭 레이아웃 변경, 요소 검사, AI 기반 코드 업데이트를 통해 디자인과 개발을 연결하세요.
커서 한도
- /AI 제안이 목표와 어긋날 수 있으므로 추가 검토가 필요합니다.
- 모델 응답은 일관성이 부족하게 느껴질 수 있으며, 때로는 정확하지만 때로는 예상치 못하게 빗나갈 수 있습니다.
커서 가격 정책
- 취미: 무료
- 프로: 월 $20
- Pro+: 월 $60
- 울트라: 월 200달러
- 기업: 맞춤형 가격
커서 평가 및 리뷰
- G2: 4.7/5 (20개 리뷰)
- Capterra: 리뷰가 충분하지 않습니다
실제 사용자들의 반응은 어떨까요?
G2 리뷰어의 말:
커서가 개발 워크플로우에 AI를 매끄럽게 통합하는 방식이 정말 마음에 듭니다. 인라인 코드 제안은 놀라울 정도로 정확하며, 에디터 내에서 직접 질문할 수 있는 기능 덕분에 엄청난 시간을 절약합니다. 마치 프로젝트 맥락을 이해하는 전문 개발자와 페어 프로그래밍을 하는 듯한 느낌입니다.
커서가 개발 워크플로우에 AI를 매끄럽게 통합하는 방식이 정말 마음에 듭니다. 인라인 코드 제안은 놀라울 정도로 정확하며, 에디터 내에서 직접 질문할 수 있는 기능 덕분에 엄청난 시간을 절약합니다. 마치 프로젝트 맥락을 이해하는 전문 개발자와 페어 프로그래밍을 하는 듯한 느낌입니다.
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AI 주도 성장을 위한 활용 템플릿
실전에서 검증된 이 템플릿으로 AI 주도 성장을 빠르게 시작하세요:
1. ClickUp 전략적 마케팅 플랜 템플릿
ClickUp 전략적 마케팅 계획 템플릿은 마케팅 작업을 한 곳에서 계획, 실행, 추적할 수 있도록 지원하여 팀이 목표, 타임라인, 예산에 대해 지속적으로 조율할 수 있게 합니다.
사용자 정의 가능한 상태, 사용자 지정 필드, 보기를 통해 이 템플릿을 캠페인에 맞게 조정하고 일상 작업을 측정 가능한 OKR과 연결할 수 있습니다. 이 마케팅 계획 템플릿은 다음과 같은 방법으로 AI 주도 성장 이니셔티브를 실행할 수 있도록 지원합니다:
- 마케팅 목표와 핵심 성과를 정의한 후, 각 작업을 적절한 OKR에 직접 연결하세요.
- 캠페인 작업을 소유자, 마감일, 상태 마일스톤과 함께 플랜하고 우선순위를 설정하세요
- OKR별 계획된 작업, 상태별 진행 상황 보드 등 ClickUp 뷰를 활용해 시각적으로 진행 상황을 추적하세요.
- 분기별 마케팅 KPI를 진행 상태 지표(정상 진행, 위험, 달성, 미달성)로 모니터링하세요.
- 각 채널별 예산을 관리하세요. 플랜된 예산과 실제 지출을 이니셔티브별로 추적하여 채널별 예산을 관리합니다.
2. ClickUp 마케팅 캠페인 관리 템플릿
ClickUp 마케팅 캠페인 관리 템플릿은 캠페인 단계별로 일을 체계화하고, 팀 소유권, 채널 계획, 결과물 유형, 마감일, 예산 추적을 위한 구조를 제공합니다. 특히 창의적인 콘텐츠를 신속하게 출시하고 결과를 검토하기 위한 반복 가능한 시스템이 필요한 AI 주도 성장 팀에게 유용합니다.
이 템플릿은 다음과 같은 추가적인 도움을 제공합니다:
- 계획, 제작, 출시, 평가, 유지 단계에 걸친 일을 하나의 워크플로우로 체계화하세요
- 소셜 미디어, 이메일 마케팅, 내부 이니셔티브 등 결과물별 마케팅 채널 추적
- 'Deliverable Type' 필드로 결과물을 표준화하여 캠페인 전반에 걸쳐 작업이 일관되게 유지되도록 하세요
- 캠페인 작업 및 실행 세부사항과 함께 할당된 예산을 기록하여 지출을 일관되게 관리하세요
3. ClickUp OKR 템플릿
ClickUp OKR 템플릿은 분기별 계획을 안내하는 OKR 폴더 시스템으로 구축되어, 목표를 연간 추적 가능한 일로 전환합니다.
이 템플릿의 핵심은 폴더 자체에 내장된 리듬입니다. 전용 '계획 및 조정' 문서로 시작하여 지난 분기 검토와 다음 분기 설정을 진행한 후, 분기별, OKR 항목 유형별, 주요 팀별, 이니셔티브별로 구성된 뷰를 통해 실행을 관리합니다. 이 OKR 템플릿은 다음과 같은 도움을 줍니다:
- 가이드 섹션이 포함된 '계획 및 조정' 문서를 활용하여 반복 가능한 분기별 재설정을 실행하세요.
- OKR 항목 유형 필드를 활용해 목표와 핵심 성과를 분리하여 보고를 체계적으로 관리하세요
- 연간 OKR을 분기별로 그룹화한 타임라인에 매핑하여 중복과 자원 부족을 파악하세요
- 진행 상태와 분기별 목표를 프로그레스 보드에서 함께 추적하여, 목표 달성 속도가 느려지는 부분을 빠르게 파악하세요.
- 주요 팀 필드로 책임 소재를 명확히 지정하고 일을 상위 수준의 계획과 연결하세요
4. ClickUp 성장 실험 화이트보드 템플릿
ClickUp 화이트보드를 기반으로 제작된 ClickUp 성장 실험 화이트보드 템플릿은 팀이 초기 아이디어부터 테스트 후 학습까지 실험을 시각적으로 매핑할 수 있는 공간을 제공합니다.
아이디어 구상, 계획 수립, 실행, 테스트, 분석을 위한 5단계 화이트보드 워크플로우를 활용합니다. 이를 통해 실시간 협업이 가능하며, 포스트잇을 그룹화하고 최상의 아이디어를 실행 가능한 작업으로 전환할 수 있습니다. 이 템플릿은 다음과 같은 도움을 제공합니다:
- 단계별 실험 파이프라인을 활용해 ClickUp 화이트보드에서 바로 성장 브레인스토밍을 실행하세요
- 레인별로 포스트잇을 정리하여 모든 실험에 명확한 다음 단계와 소유자가 지정되도록 하세요
- 노트를 ClickUp 작업으로 전환하고 '진행 중' 및 '완료'와 같은 ClickUp 맞춤형 상태로 진행 상황을 추적하세요.
- 실험을 분류하고 보고 및 비교를 위한 키 속성을 포착하기 위해 맞춤형 필드를 추가하세요.
- 성장 실험 보드 및 시작 가이드와 같은 내장 보기를 활용하여 신속하게 실행을 시작하세요
- 태그, 중첩된 하위 작업, 다중 담당자 지정, 작업 흐름 전반의 우선순위 라벨을 통해 전달 효율성을 개선하세요
흔히 발생하는 함정과 이를 피하는 방법
해야 할 일을 아는 것은 성공의 절반에 불과합니다. 하지 말아야 할 일을 인식하는 것 역시 똑같이 중요하기 때문입니다:
❌ 명확한 성공 메트릭 없이 실험을 진행하는 것: '고객 경험 개선'과 같은 모호한 목표로 AI 프로젝트를 시작하면 영향력을 측정하거나 효과적으로 개선하기가 불가능합니다.
✅ 해결책: AI 솔루션을 도입하기 전에 구체적이고 측정 가능한 KPI를 정의하세요. 추천 엔진의 경우 클릭률, 전환율, 평균 주문 값을 추적하세요.
기준 측정값을 설정하고 개선 목표(예: '전환율 15% 증가')를 정하세요. 매주 메트릭을 검토하고 2~4주 내 진행이 보이지 않으면 방향 전환할 준비를 하세요.
❌ 장기적 가치를 희생하며 단기 메트릭만 최적화하는 경우: 즉각적인 전환율에만 초점을 맞춰 훈련된 AI 모델은 공격적인 할인 전략을 권장하거나, 전환율은 높지만 고객 생애가치(CLV)를 훼손하는 저품질 제품을 추천할 수 있습니다.
✅ 해결책: 즉각적인 전환과 함께 90일 유지율, 재구매율, 고객 만족도 점수 같은 가중치 메트릭을 함께 측정하세요. 추천 엔진의 경우, 과거에 반품이나 부정적 리뷰로 이어진 제안은 가중치를 낮추세요. 다양한 시간대를 테스트하여 비즈니스에 적합한 균형을 찾으세요.
❌ 신제품이나 신규 고객의 콜드 스타트 문제 무시: 역사적 데이터로 훈련된 AI 시스템은 구매 이력이 없는 신제품이나 행동 데이터가 없는 신규 고객을 만나면 성능이 저하됩니다.
✅ 해결책: 장기적 성장을 위한 하이브리드 시스템을 구축하세요. AI 예측과 규칙 기반 대체 방안을 결합합니다. 신제품의 경우 콘텐츠 기반 기능(카테고리, 가격대, 속성)을 활용해 유사 항목을 찾아줍니다. 신규 고객의 경우 인구통계학적 데이터나 유사 집단(코호트)의 집계된 행동 패턴을 활용하세요.
❌ 인간과 AI의 업무 인수인계 간극 간과: 시장 진출 전략을 위한 완전 자동화된 AI 시스템은 예외적인 사례, 복잡한 고객 요구사항, 판단력과 공감 능력이 필요한 상황을 처리할 수 없습니다.
✅ 해결 방안: AI에서 인간 지원으로 이어지는 명확한 에스컬레이션 경로를 설계하세요. 경계선상의 결정에 대해 인간 검토를 트리거하는 신뢰도 점수를 구현하세요. 팀원들에게 AI 권장 사항을 언제, 어떻게 무시해야 하는지 교육하세요. 고객 대응 AI의 경우, 필요 시 항상 인간 담당자에게 쉽게 연락할 수 있는 경로를 제공하세요.
팀이 실제로 활용하는 ClickUp 기반 AI 주도 성장 전략서 구축하기
팀이 AI를 단순한 도구 모음이 아닌 공유 운영체제로 인식할 때 AI 주도 성장은 효과를 발휘합니다. 성공하는 팀들은 아이디어 생성 방식, 실험 실행 방법, 학습 내용의 포착 및 재사용 방식을 일치시킵니다.
이를 위해서는 플레이북, 프롬프트, 실험을 기록할 단일 저장소, 퍼널 전반에서 성과를 주도하는 요소를 파악할 수 있는 통합 보기, 그리고 팀이 단순히 더 많은 일을 하는 것이 아니라 더 빠르게 학습하는 데 집중할 수 있도록 반복 작업을 줄여주는 시스템이 필요합니다.
이 모든 것이 단일 작업 공간에 통합되면 AI는 혼란스럽기보다는 반복 가능하고 측정 가능하며 확장 가능한 존재가 됩니다. 이것이 AI를 실험하는 것과 실제로 AI로 성장을 가속화하는 것의 차이입니다.
지금 바로 ClickUp에서 AI 주도 성장 전략을 구축하세요. ✅
자주 묻는 질문
기존 성장 해킹은 신속한 A/B 테스트, 랜딩 페이지 조정, 광범위한 캠페인 등 수동 작업에 의존합니다. 반면 AI 주도 성장은 데이터와 지능형 자동화를 활용해 구축 방향, 목표 고객, 참여 시점을 결정합니다. 이는 제품 자체가 핵심 동력이 되기 때문에 제품 주도 성장과 특히 시너지를 발휘합니다.
규모에 상관없이 모든 비즈니스가 시작할 수 있습니다! 많은 스타트업과 소규모 팀이 경쟁 우위를 위해 조기에 도입하지만, 특히 중간 단계부터 기업 규모(예: 시리즈 A+ 또는 연간 반복 매출 $1000만 이상)에서 가장 빛을 발합니다. 이 단계에서는 충분한 사용자, 데이터, 운영 역량을 바탕으로 개인화, 예측 이탈 모델, 동적 가격 책정에서 발생하는 복합 효과를 확인할 수 있습니다. 그러나 소규모 팀은 노코드 도구와 빠른 성과로 혜택을 보는 반면, 대규모 조직은 진정한 변혁을 위해 이를 전 기능에 걸쳐 확장합니다.
생각보다 적은 데이터로 가능합니다. 많은 즉시 활용 가능한 AI 도구는 수백에서 수천 건의 고객 상호작용, 사용 로그 또는 보강된 리드 데이터로 작동합니다. 스타트업은 종종 내부 데이터(예: 제품 이벤트, 지원 티켓) 또는 공개/합성 데이터 소스로 시작하여 데이터량이 증가함에 따라 미세 조정합니다. 현대적인 노코드 플랫폼과 전이 학습은 데이터가 부족한 상황에서도 실행 가능하게 합니다. 결국 양보다 질에 집중하세요.
주요 기능: 맞춤형 콘텐츠 및 카피 생성 (예: 광고 변형, 이메일, 소셜 게시물) 예측 이탈률 또는 LTV 점수를 통한 고가치 사용자 우선순위 지정 초개인화된 아웃바운드 강화 및 시퀀싱 온보딩 또는 유지 흐름을 위한 A/B 테스트 프롬프트/모델 * 캠페인 반복 가속화를 위한 크리에이티브 재활용 및 아이디어 브레인스토밍
기준선 또는 대조군 대비 하드 메트릭(예: 증분 수익, 전환율 상승, 이탈률 감소, 수작업 시간 절감)과 소프트 신호(예: 도입률, 생산성 자체 보고)를 혼합하여 추적하세요. 간단한 ROI를 (이익 – 비용) / 비용으로 계산하세요—여기에는 도구/구독 비용, 프롬프트 엔지니어링 시간, 기회 비용을 포함합니다. 참여도나 효율성과 같은 선행 지표로 시작한 후, ARR 영향이나 CAC 감소와 같은 비즈니스 성과와 연계하여 전체적인 그림을 파악하세요.
네, 물론입니다. 맞춤형 모델을 구축하기 전에 간단한 규칙과 가벼운 도구로 시작하세요. 제품 계측에 집중하고, 소규모 테스트를 실행하며, 사용자가 체감할 수 있는 변경 사항을 출시하세요. 제품 주도형 성장 전략과 몇 가지 AI 도우미만으로도 큰 성과를 낼 수 있습니다. 시간이 지나면서 데이터가 개선되면 더 많은 자동화와 스마트한 타겟팅을 추가할 수 있습니다.