EDITORIAL
6개월 만에 매출 220배 성장한 왈라팀의 인사이트
6개월 만에 매출 220배 성장한 왈라팀의 인사이트
April 28, 2023
April 28, 2023
지난주부터 왈라팀은 두번째 투자를 받기 위해 IR을 하고 있습니다. 이번 글에서는 현재 왈라팀이 무슨 생각을 가지고 어떤 것을 만들고 있는지, 어떤 인사이트를 얻고 있는지를 투명하게 공유드리고자 합니다.
“배민은 CX리서처만 10명” … 유저-개발자 연결고리, 리서치팀
데이터가 중요하다는 말을 많이 듣곤 합니다. 이전에는 외주로 리서치를 끝냈지만, 그 중요성을 진작에 알아본 기업들에서는 ‘CX팀, 리서치 팀’등의 이름으로 고객 데이터를 수집하고 분석하는 팀을 만들고 있어, 인바운드 리서치로의 전환률이 70%에 달합니다. 유저-개발자를 연결하는 연결고리인 리서치팀은 100인 이상 기업당 평균 3명 이상이며, 하루 평균 5시간 이상을 데이터 분석에 쏟는다고 합니다. 한달에 평균적으로 최소 1만개 이상의 데이터를 분석해야 하고요. 저희가 직접 인터뷰한 리서처분들 10인의 일과를 정리하면 다음과 같습니다.
파편화 되어있는 고객 데이터 수집 및 업무 환경
앞서 말씀드린 리서처의 일과에서 ‘폼 구성 및 제작’에 적힌 ‘폼’은 90% 이상의 상황에서 구글폼을 뜻합니다. 가장 널리 사용되는 툴이기도 하죠. 업무 담당자가 원하는 기능은 정말 많지만, 실제로 구글폼에서 제공하는 기능은 극히 일부입니다. 따라서 업무 담당자는 여러 서비스를 오고가며 시간과 공수를 많이 들여야 합니다.
가장 크게 시간과 인력이 소요되는 부분 두가지
리서처 분들이 가장 많이 시간을 쏟는 부분은 응답자 탐색/인터뷰와 응답 분석 두가지 였습니다. 응답자 탐색/인터뷰의 경우, 기업에서 만든 서비스를 사용하고 있지 않은, 외부 사람들을 사용하는 것에 가장 많은 어려움을 느꼈습니다.
또한 응답 분석의 경우 폼 목적에 따라 조금 차이가 있었는데요. 매달 요약/분류하는 주관식 응답 데이터 수가 평균 10만개 이상으로, 리서치 팀에서 매달 모든 주관식 데이터를 분석하는 것은 물리적으로 불가능에 가까웠습니다. 또한 폼 이벤트는 한 번 운영하면 20~50만개의 데이터가 수집되어 스프레드 시트에서 분석하는 것에 어려움을 느꼈습니다.
이 시장을 수평선 위에 그려보았을 때, 수집되는 고객 데이터는 점점 양극화되고 있는 추세입니다. 이때 가장 ‘가벼운’ 고객 데이터는 별점과 같은 평점 데이터이고, 가장 ‘무거운’ 고객 데이터는 주관식 응답과 인터뷰와 같은 정성적 응답입니다. 구글폼과 같은 기존의 폼은 중간 정도의 데이터를 취급할 때는 용이합니다. 왈라는 중간 이후에 있는 주관식과 인터뷰와 같은 ‘더 무거운’ 고객 데이터를 다룬다면, 이 시장의 웬만한 데이터는 모두 다룰 수 있을 것이라는 결론을 내렸습니다.
Clustering & Classification 특화된 왈라의 데이터 자동 분석
이 ‘무거운’ 데이터를 다룰 때 제대로 분석하는 것이 필수적입니다. 왈라는 조회수, 이탈률 뿐만 아니라, 데이터를 다 분석하지 않아도 한 문장으로 자동으로 요약하여 보여줍니다.
또한 주관식 데이터를 자동으로 분석하는 기능을 제공합니다. 예를 들어, ‘모든 응답을 읽고 다섯개의 카테고리로 나눠줘’, ‘글을 읽고 감정을 분석해서 긍정/부정/중립을 적어줘’와 같은 명령을 적으면, 이에 맞는 업무를 대신 수행합니다.
현재 이 기능을 활용하는 모 기업은 17만개의 고객 응답 데이터를 월별, 캠페인별로 분석하여 그 추이를 손쉽게 파악하고 있습니다. 이 기능에 대해 더 알고 싶으신 분은 cs@walla.my로 문의주세요!
고객 데이터 수집 & 분석을 위한 기업용 SaaS
왈라는 폼 제작, 협업/알림, 전달, 분석, 보상 등 다양한 기능을 활용하여 파편화된 업무를 해결하며, 주관식 응답 자동 분석과 같은 왈라만의 독자적인 경쟁 우위를 가져가고 있습니다.
왈라를 통해 리서처분들은 기존 한 프로젝트 진행 시 드는 소요 시간을 크게 줄일 수 있었습니다. 이를 기업당 환산해보니, 한해 평균 1,260시간, 2,890만원 절약할 수 있었습니다.
베타 런칭 6개월, 정식 런칭 2개월 동안의 지표
왈라는 사실 정식으로 런칭한지는 2개월 정도밖에 되지 않았습니다. 폭발적으로 성장하여 현재 7,600명의 사용자와 2,400명의 MAU를 가지고 있습니다. 왈라를 통해 만들어진 설문 수는 2,800여개이며 응답을 제출한 사람은 31만명에 달합니다.
자료를 정리하면서도 앞자리 숫자가 바뀔 정도로 계속해서 많은 고객분들이 왈라를 찾아주고 계십니다. 현재 국내 위주로 고객이 이루어져 있음에도, 그보다 훨씬 다양한 국가에서 왈라폼에 응답을 해주셨습니다. 앞으로 왈라가 전해지게 될 또 다른 세상과 상황들이 기대가 됩니다.
매출 이야기도 빼놓을 수가 없는데요. 지난해 10월, 베타런칭 당시에는 딱 3만원을 벌었습니다. 그로부터 6개월이 지난 현재 MRR 578만원, 이번달 매출 680여만원을 달성했습니다. 이 성장세로 올해 안에 BEP를 달성하는 것이 목표입니다. 이 모든 상황이 저희에게 단 6개월 만에 일어났습니다.
왈라가 가고자 하는 방향성
왈라팀이 왈라를 만들기 전, 3년간 설문조사 패널 앱 서비스를 운영해왔습니다. 그 과정에서 패널 앱의 한계를 느꼈습니다. 패널이 존재하는 이유는 언제나 응답할 만한 다양한 인구통계학적 특성을 가진 사람들을 모아놓는 것인데, 바로 이 ‘다양한 인구통계학적 특성’은 앱테크 앱으로 유지하기 어렵다는 것입니다. 쉽게 말해 20대들은 앱테크를 열광적으로 사용하지 않는다는 것이었습니다.
이를 해결하기 위해서는 앱보다는 조금 더 ‘느슨한’ 관계에서 패널풀이 모아져야 한다고 생각했습니다. 왈라팀은 이 생각을 보상과 접목했습니다. 전화번호 없이 링크 기반으로 보상을 받고, 이 링크를 가진 사람들에게 2차, 3차로 질문할 수 있다면 훨씬 많은 패널을 모집할 수 있습니다. 응답자 입장에서는 더 많은 보상을, 더 적은 응답(계속해서 응답이 누적되므로 한번 응답한 질문은 다시 응답하지 않아도 되는 구조)으로 받을 수 있게 됩니다.
처음에 저희가 SaaS를 만든 것은, 더 많은 기업이 더 쉽게 폼을 만들게 하기 위함입니다. 더 많은 폼이 만들어지면, 더 많은 보상이 걸릴 것이고, 더 많은 사람들에게 도달할 것입니다. SaaS로 시작해 세상 모든 사람을 우리의 패널 네트워크로 만드는 것이 저희의 궁극적인 목표입니다.
좋은 스타트업에 대한 간단한 고찰
물론 아직 엄청난 매출을 낸 것은 아닙니다. 아직 저희도 갈 길이 정말 멀고요. 그럼에도 저희가 이렇게 단기간에 빠르게 성장할 수 있던 가장 큰 이유를 말씀드리자면, 왈라가 시장을 바라보는 방법 덕분이라고 생각합니다. 최근 한 투자자 분께서 ‘좋은 스타트업 팀이란 대학이나 전 직장이 좋은 팀이 나닌 시장을 바라보는 좋은 생각을 가진 팀’이라고 말씀해주셨는데, 그 말을 듣고 울컥했습니다. 데이터 시장에서 5년동안 맨 땅에 헤딩하고 굴러보며 우리가 이 시장에 어떤 태도를 가지고 임해야 하는가를 정말 많이 고민했거든요.
사실 이런 지표를 가지기 전에도 저희는 똑같이 열심히 살아왔습니다. 다만 그 방향을 조금씩 틀어가며, 이제야 우리가 어느 방향을 보고 숨을 쉬면 되는지를 찾아가는 것 같습니다. 어떻게 하면 기업이 기꺼이 돈을 낼 만 한지, 기업은 어떤 프로덕트를 사용하는지, 왜 우리를 사용하는지에 대한 클루를 계속 찾아가고 있습니다. 이게 바로 6개월 전과 현재의 매출이 달라질 수 있던 가장 큰 이유라고 생각합니다. 앞서 말씀드린 시장을 바라보는 좋은 생각은 이 시장의 문제와 고객의 니즈를 뚜렷하게 직시하는 것부터 시작되는 것 같습니다. 여러 번의 피벗을 하면서, 모든 시장과 서비스에는 저마다의 힘듦과 사정이 있음을 느꼈습니다. 최고의 시장과 최고의 서비스는 결국 명료하게 한가지 포인트를 찾아 우물 파듯 깊이있게 파보아야 나오는 것 같습니다. 각자의 시장에서 각자의 우물을 찾아 오늘도 부단한 노력을 하고 계신 모든 스타트업 분들께 박수를 보냅니다.
지난주부터 왈라팀은 두번째 투자를 받기 위해 IR을 하고 있습니다. 이번 글에서는 현재 왈라팀이 무슨 생각을 가지고 어떤 것을 만들고 있는지, 어떤 인사이트를 얻고 있는지를 투명하게 공유드리고자 합니다.
“배민은 CX리서처만 10명” … 유저-개발자 연결고리, 리서치팀
데이터가 중요하다는 말을 많이 듣곤 합니다. 이전에는 외주로 리서치를 끝냈지만, 그 중요성을 진작에 알아본 기업들에서는 ‘CX팀, 리서치 팀’등의 이름으로 고객 데이터를 수집하고 분석하는 팀을 만들고 있어, 인바운드 리서치로의 전환률이 70%에 달합니다. 유저-개발자를 연결하는 연결고리인 리서치팀은 100인 이상 기업당 평균 3명 이상이며, 하루 평균 5시간 이상을 데이터 분석에 쏟는다고 합니다. 한달에 평균적으로 최소 1만개 이상의 데이터를 분석해야 하고요. 저희가 직접 인터뷰한 리서처분들 10인의 일과를 정리하면 다음과 같습니다.
파편화 되어있는 고객 데이터 수집 및 업무 환경
앞서 말씀드린 리서처의 일과에서 ‘폼 구성 및 제작’에 적힌 ‘폼’은 90% 이상의 상황에서 구글폼을 뜻합니다. 가장 널리 사용되는 툴이기도 하죠. 업무 담당자가 원하는 기능은 정말 많지만, 실제로 구글폼에서 제공하는 기능은 극히 일부입니다. 따라서 업무 담당자는 여러 서비스를 오고가며 시간과 공수를 많이 들여야 합니다.
가장 크게 시간과 인력이 소요되는 부분 두가지
리서처 분들이 가장 많이 시간을 쏟는 부분은 응답자 탐색/인터뷰와 응답 분석 두가지 였습니다. 응답자 탐색/인터뷰의 경우, 기업에서 만든 서비스를 사용하고 있지 않은, 외부 사람들을 사용하는 것에 가장 많은 어려움을 느꼈습니다.
또한 응답 분석의 경우 폼 목적에 따라 조금 차이가 있었는데요. 매달 요약/분류하는 주관식 응답 데이터 수가 평균 10만개 이상으로, 리서치 팀에서 매달 모든 주관식 데이터를 분석하는 것은 물리적으로 불가능에 가까웠습니다. 또한 폼 이벤트는 한 번 운영하면 20~50만개의 데이터가 수집되어 스프레드 시트에서 분석하는 것에 어려움을 느꼈습니다.
이 시장을 수평선 위에 그려보았을 때, 수집되는 고객 데이터는 점점 양극화되고 있는 추세입니다. 이때 가장 ‘가벼운’ 고객 데이터는 별점과 같은 평점 데이터이고, 가장 ‘무거운’ 고객 데이터는 주관식 응답과 인터뷰와 같은 정성적 응답입니다. 구글폼과 같은 기존의 폼은 중간 정도의 데이터를 취급할 때는 용이합니다. 왈라는 중간 이후에 있는 주관식과 인터뷰와 같은 ‘더 무거운’ 고객 데이터를 다룬다면, 이 시장의 웬만한 데이터는 모두 다룰 수 있을 것이라는 결론을 내렸습니다.
Clustering & Classification 특화된 왈라의 데이터 자동 분석
이 ‘무거운’ 데이터를 다룰 때 제대로 분석하는 것이 필수적입니다. 왈라는 조회수, 이탈률 뿐만 아니라, 데이터를 다 분석하지 않아도 한 문장으로 자동으로 요약하여 보여줍니다.
또한 주관식 데이터를 자동으로 분석하는 기능을 제공합니다. 예를 들어, ‘모든 응답을 읽고 다섯개의 카테고리로 나눠줘’, ‘글을 읽고 감정을 분석해서 긍정/부정/중립을 적어줘’와 같은 명령을 적으면, 이에 맞는 업무를 대신 수행합니다.
현재 이 기능을 활용하는 모 기업은 17만개의 고객 응답 데이터를 월별, 캠페인별로 분석하여 그 추이를 손쉽게 파악하고 있습니다. 이 기능에 대해 더 알고 싶으신 분은 cs@walla.my로 문의주세요!
고객 데이터 수집 & 분석을 위한 기업용 SaaS
왈라는 폼 제작, 협업/알림, 전달, 분석, 보상 등 다양한 기능을 활용하여 파편화된 업무를 해결하며, 주관식 응답 자동 분석과 같은 왈라만의 독자적인 경쟁 우위를 가져가고 있습니다.
왈라를 통해 리서처분들은 기존 한 프로젝트 진행 시 드는 소요 시간을 크게 줄일 수 있었습니다. 이를 기업당 환산해보니, 한해 평균 1,260시간, 2,890만원 절약할 수 있었습니다.
베타 런칭 6개월, 정식 런칭 2개월 동안의 지표
왈라는 사실 정식으로 런칭한지는 2개월 정도밖에 되지 않았습니다. 폭발적으로 성장하여 현재 7,600명의 사용자와 2,400명의 MAU를 가지고 있습니다. 왈라를 통해 만들어진 설문 수는 2,800여개이며 응답을 제출한 사람은 31만명에 달합니다.
자료를 정리하면서도 앞자리 숫자가 바뀔 정도로 계속해서 많은 고객분들이 왈라를 찾아주고 계십니다. 현재 국내 위주로 고객이 이루어져 있음에도, 그보다 훨씬 다양한 국가에서 왈라폼에 응답을 해주셨습니다. 앞으로 왈라가 전해지게 될 또 다른 세상과 상황들이 기대가 됩니다.
매출 이야기도 빼놓을 수가 없는데요. 지난해 10월, 베타런칭 당시에는 딱 3만원을 벌었습니다. 그로부터 6개월이 지난 현재 MRR 578만원, 이번달 매출 680여만원을 달성했습니다. 이 성장세로 올해 안에 BEP를 달성하는 것이 목표입니다. 이 모든 상황이 저희에게 단 6개월 만에 일어났습니다.
왈라가 가고자 하는 방향성
왈라팀이 왈라를 만들기 전, 3년간 설문조사 패널 앱 서비스를 운영해왔습니다. 그 과정에서 패널 앱의 한계를 느꼈습니다. 패널이 존재하는 이유는 언제나 응답할 만한 다양한 인구통계학적 특성을 가진 사람들을 모아놓는 것인데, 바로 이 ‘다양한 인구통계학적 특성’은 앱테크 앱으로 유지하기 어렵다는 것입니다. 쉽게 말해 20대들은 앱테크를 열광적으로 사용하지 않는다는 것이었습니다.
이를 해결하기 위해서는 앱보다는 조금 더 ‘느슨한’ 관계에서 패널풀이 모아져야 한다고 생각했습니다. 왈라팀은 이 생각을 보상과 접목했습니다. 전화번호 없이 링크 기반으로 보상을 받고, 이 링크를 가진 사람들에게 2차, 3차로 질문할 수 있다면 훨씬 많은 패널을 모집할 수 있습니다. 응답자 입장에서는 더 많은 보상을, 더 적은 응답(계속해서 응답이 누적되므로 한번 응답한 질문은 다시 응답하지 않아도 되는 구조)으로 받을 수 있게 됩니다.
처음에 저희가 SaaS를 만든 것은, 더 많은 기업이 더 쉽게 폼을 만들게 하기 위함입니다. 더 많은 폼이 만들어지면, 더 많은 보상이 걸릴 것이고, 더 많은 사람들에게 도달할 것입니다. SaaS로 시작해 세상 모든 사람을 우리의 패널 네트워크로 만드는 것이 저희의 궁극적인 목표입니다.
좋은 스타트업에 대한 간단한 고찰
물론 아직 엄청난 매출을 낸 것은 아닙니다. 아직 저희도 갈 길이 정말 멀고요. 그럼에도 저희가 이렇게 단기간에 빠르게 성장할 수 있던 가장 큰 이유를 말씀드리자면, 왈라가 시장을 바라보는 방법 덕분이라고 생각합니다. 최근 한 투자자 분께서 ‘좋은 스타트업 팀이란 대학이나 전 직장이 좋은 팀이 나닌 시장을 바라보는 좋은 생각을 가진 팀’이라고 말씀해주셨는데, 그 말을 듣고 울컥했습니다. 데이터 시장에서 5년동안 맨 땅에 헤딩하고 굴러보며 우리가 이 시장에 어떤 태도를 가지고 임해야 하는가를 정말 많이 고민했거든요.
사실 이런 지표를 가지기 전에도 저희는 똑같이 열심히 살아왔습니다. 다만 그 방향을 조금씩 틀어가며, 이제야 우리가 어느 방향을 보고 숨을 쉬면 되는지를 찾아가는 것 같습니다. 어떻게 하면 기업이 기꺼이 돈을 낼 만 한지, 기업은 어떤 프로덕트를 사용하는지, 왜 우리를 사용하는지에 대한 클루를 계속 찾아가고 있습니다. 이게 바로 6개월 전과 현재의 매출이 달라질 수 있던 가장 큰 이유라고 생각합니다. 앞서 말씀드린 시장을 바라보는 좋은 생각은 이 시장의 문제와 고객의 니즈를 뚜렷하게 직시하는 것부터 시작되는 것 같습니다. 여러 번의 피벗을 하면서, 모든 시장과 서비스에는 저마다의 힘듦과 사정이 있음을 느꼈습니다. 최고의 시장과 최고의 서비스는 결국 명료하게 한가지 포인트를 찾아 우물 파듯 깊이있게 파보아야 나오는 것 같습니다. 각자의 시장에서 각자의 우물을 찾아 오늘도 부단한 노력을 하고 계신 모든 스타트업 분들께 박수를 보냅니다.
지난주부터 왈라팀은 두번째 투자를 받기 위해 IR을 하고 있습니다. 이번 글에서는 현재 왈라팀이 무슨 생각을 가지고 어떤 것을 만들고 있는지, 어떤 인사이트를 얻고 있는지를 투명하게 공유드리고자 합니다.
“배민은 CX리서처만 10명” … 유저-개발자 연결고리, 리서치팀
데이터가 중요하다는 말을 많이 듣곤 합니다. 이전에는 외주로 리서치를 끝냈지만, 그 중요성을 진작에 알아본 기업들에서는 ‘CX팀, 리서치 팀’등의 이름으로 고객 데이터를 수집하고 분석하는 팀을 만들고 있어, 인바운드 리서치로의 전환률이 70%에 달합니다. 유저-개발자를 연결하는 연결고리인 리서치팀은 100인 이상 기업당 평균 3명 이상이며, 하루 평균 5시간 이상을 데이터 분석에 쏟는다고 합니다. 한달에 평균적으로 최소 1만개 이상의 데이터를 분석해야 하고요. 저희가 직접 인터뷰한 리서처분들 10인의 일과를 정리하면 다음과 같습니다.
파편화 되어있는 고객 데이터 수집 및 업무 환경
앞서 말씀드린 리서처의 일과에서 ‘폼 구성 및 제작’에 적힌 ‘폼’은 90% 이상의 상황에서 구글폼을 뜻합니다. 가장 널리 사용되는 툴이기도 하죠. 업무 담당자가 원하는 기능은 정말 많지만, 실제로 구글폼에서 제공하는 기능은 극히 일부입니다. 따라서 업무 담당자는 여러 서비스를 오고가며 시간과 공수를 많이 들여야 합니다.
가장 크게 시간과 인력이 소요되는 부분 두가지
리서처 분들이 가장 많이 시간을 쏟는 부분은 응답자 탐색/인터뷰와 응답 분석 두가지 였습니다. 응답자 탐색/인터뷰의 경우, 기업에서 만든 서비스를 사용하고 있지 않은, 외부 사람들을 사용하는 것에 가장 많은 어려움을 느꼈습니다.
또한 응답 분석의 경우 폼 목적에 따라 조금 차이가 있었는데요. 매달 요약/분류하는 주관식 응답 데이터 수가 평균 10만개 이상으로, 리서치 팀에서 매달 모든 주관식 데이터를 분석하는 것은 물리적으로 불가능에 가까웠습니다. 또한 폼 이벤트는 한 번 운영하면 20~50만개의 데이터가 수집되어 스프레드 시트에서 분석하는 것에 어려움을 느꼈습니다.
이 시장을 수평선 위에 그려보았을 때, 수집되는 고객 데이터는 점점 양극화되고 있는 추세입니다. 이때 가장 ‘가벼운’ 고객 데이터는 별점과 같은 평점 데이터이고, 가장 ‘무거운’ 고객 데이터는 주관식 응답과 인터뷰와 같은 정성적 응답입니다. 구글폼과 같은 기존의 폼은 중간 정도의 데이터를 취급할 때는 용이합니다. 왈라는 중간 이후에 있는 주관식과 인터뷰와 같은 ‘더 무거운’ 고객 데이터를 다룬다면, 이 시장의 웬만한 데이터는 모두 다룰 수 있을 것이라는 결론을 내렸습니다.
Clustering & Classification 특화된 왈라의 데이터 자동 분석
이 ‘무거운’ 데이터를 다룰 때 제대로 분석하는 것이 필수적입니다. 왈라는 조회수, 이탈률 뿐만 아니라, 데이터를 다 분석하지 않아도 한 문장으로 자동으로 요약하여 보여줍니다.
또한 주관식 데이터를 자동으로 분석하는 기능을 제공합니다. 예를 들어, ‘모든 응답을 읽고 다섯개의 카테고리로 나눠줘’, ‘글을 읽고 감정을 분석해서 긍정/부정/중립을 적어줘’와 같은 명령을 적으면, 이에 맞는 업무를 대신 수행합니다.
현재 이 기능을 활용하는 모 기업은 17만개의 고객 응답 데이터를 월별, 캠페인별로 분석하여 그 추이를 손쉽게 파악하고 있습니다. 이 기능에 대해 더 알고 싶으신 분은 cs@walla.my로 문의주세요!
고객 데이터 수집 & 분석을 위한 기업용 SaaS
왈라는 폼 제작, 협업/알림, 전달, 분석, 보상 등 다양한 기능을 활용하여 파편화된 업무를 해결하며, 주관식 응답 자동 분석과 같은 왈라만의 독자적인 경쟁 우위를 가져가고 있습니다.
왈라를 통해 리서처분들은 기존 한 프로젝트 진행 시 드는 소요 시간을 크게 줄일 수 있었습니다. 이를 기업당 환산해보니, 한해 평균 1,260시간, 2,890만원 절약할 수 있었습니다.
베타 런칭 6개월, 정식 런칭 2개월 동안의 지표
왈라는 사실 정식으로 런칭한지는 2개월 정도밖에 되지 않았습니다. 폭발적으로 성장하여 현재 7,600명의 사용자와 2,400명의 MAU를 가지고 있습니다. 왈라를 통해 만들어진 설문 수는 2,800여개이며 응답을 제출한 사람은 31만명에 달합니다.
자료를 정리하면서도 앞자리 숫자가 바뀔 정도로 계속해서 많은 고객분들이 왈라를 찾아주고 계십니다. 현재 국내 위주로 고객이 이루어져 있음에도, 그보다 훨씬 다양한 국가에서 왈라폼에 응답을 해주셨습니다. 앞으로 왈라가 전해지게 될 또 다른 세상과 상황들이 기대가 됩니다.
매출 이야기도 빼놓을 수가 없는데요. 지난해 10월, 베타런칭 당시에는 딱 3만원을 벌었습니다. 그로부터 6개월이 지난 현재 MRR 578만원, 이번달 매출 680여만원을 달성했습니다. 이 성장세로 올해 안에 BEP를 달성하는 것이 목표입니다. 이 모든 상황이 저희에게 단 6개월 만에 일어났습니다.
왈라가 가고자 하는 방향성
왈라팀이 왈라를 만들기 전, 3년간 설문조사 패널 앱 서비스를 운영해왔습니다. 그 과정에서 패널 앱의 한계를 느꼈습니다. 패널이 존재하는 이유는 언제나 응답할 만한 다양한 인구통계학적 특성을 가진 사람들을 모아놓는 것인데, 바로 이 ‘다양한 인구통계학적 특성’은 앱테크 앱으로 유지하기 어렵다는 것입니다. 쉽게 말해 20대들은 앱테크를 열광적으로 사용하지 않는다는 것이었습니다.
이를 해결하기 위해서는 앱보다는 조금 더 ‘느슨한’ 관계에서 패널풀이 모아져야 한다고 생각했습니다. 왈라팀은 이 생각을 보상과 접목했습니다. 전화번호 없이 링크 기반으로 보상을 받고, 이 링크를 가진 사람들에게 2차, 3차로 질문할 수 있다면 훨씬 많은 패널을 모집할 수 있습니다. 응답자 입장에서는 더 많은 보상을, 더 적은 응답(계속해서 응답이 누적되므로 한번 응답한 질문은 다시 응답하지 않아도 되는 구조)으로 받을 수 있게 됩니다.
처음에 저희가 SaaS를 만든 것은, 더 많은 기업이 더 쉽게 폼을 만들게 하기 위함입니다. 더 많은 폼이 만들어지면, 더 많은 보상이 걸릴 것이고, 더 많은 사람들에게 도달할 것입니다. SaaS로 시작해 세상 모든 사람을 우리의 패널 네트워크로 만드는 것이 저희의 궁극적인 목표입니다.
좋은 스타트업에 대한 간단한 고찰
물론 아직 엄청난 매출을 낸 것은 아닙니다. 아직 저희도 갈 길이 정말 멀고요. 그럼에도 저희가 이렇게 단기간에 빠르게 성장할 수 있던 가장 큰 이유를 말씀드리자면, 왈라가 시장을 바라보는 방법 덕분이라고 생각합니다. 최근 한 투자자 분께서 ‘좋은 스타트업 팀이란 대학이나 전 직장이 좋은 팀이 나닌 시장을 바라보는 좋은 생각을 가진 팀’이라고 말씀해주셨는데, 그 말을 듣고 울컥했습니다. 데이터 시장에서 5년동안 맨 땅에 헤딩하고 굴러보며 우리가 이 시장에 어떤 태도를 가지고 임해야 하는가를 정말 많이 고민했거든요.
사실 이런 지표를 가지기 전에도 저희는 똑같이 열심히 살아왔습니다. 다만 그 방향을 조금씩 틀어가며, 이제야 우리가 어느 방향을 보고 숨을 쉬면 되는지를 찾아가는 것 같습니다. 어떻게 하면 기업이 기꺼이 돈을 낼 만 한지, 기업은 어떤 프로덕트를 사용하는지, 왜 우리를 사용하는지에 대한 클루를 계속 찾아가고 있습니다. 이게 바로 6개월 전과 현재의 매출이 달라질 수 있던 가장 큰 이유라고 생각합니다. 앞서 말씀드린 시장을 바라보는 좋은 생각은 이 시장의 문제와 고객의 니즈를 뚜렷하게 직시하는 것부터 시작되는 것 같습니다. 여러 번의 피벗을 하면서, 모든 시장과 서비스에는 저마다의 힘듦과 사정이 있음을 느꼈습니다. 최고의 시장과 최고의 서비스는 결국 명료하게 한가지 포인트를 찾아 우물 파듯 깊이있게 파보아야 나오는 것 같습니다. 각자의 시장에서 각자의 우물을 찾아 오늘도 부단한 노력을 하고 계신 모든 스타트업 분들께 박수를 보냅니다.
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