4-Layer Framework — 전략 OS

Summary · #WHAT구성 #이상향설정 #가중치설정 #priority설정 #변수간의 종속 관계 인식 #시나리오에 따른 변수의 소멸과 생성 #변수의 조합 #여러 변수에 (+)영향을 주는 긍정적 전략 #여러 변수에 (-)영향을 주는 부정적 리스크 #PPT (Person, Process Technology)

나는 지금까지 외부인의 관점(전략컨설턴트 혹은 투자자)에서 어떤 기업을 평가했다. 따라서, 기업에 대해 What을 알 필요가 있었지만, What들 중 어떤 변수가 Weight이 높은지, 어떤 변수가 우선순위가 높은지, 자산은 어떻게 배분되고 있는지 전혀 알 필요가 없었다.

사업은 투자자의 관점과 다르다. 사업자는 What에 대한 변수를 정확히 이해해야 할 뿐만 아니라, 스스로 문제를 해결해야 하는 실행자이기 때문에 "관점"이 있어야 한다. 이 포인트가 전략 컨설턴트로써 살아온 내가, 사업자로써의 내가 됐을 때 결여되어 있었던 최대의 missing point였다.

4-Layer Framework는 단순히 사업을 구성하는 What이 어떤 것인지를 넘어서서, 실제 사업을 운영할 때 필요한 What에 대한 관점을 제공한다.

왜 대부분의 전략 Framework은 죽어있는가

우리가 흔히 보는 전략 framework — Value Driver, KSF, MECE 분해, KBF 매핑 — 은 모두 "무엇이 존재하는가"를 잘 정리한 카탈로그다. 빠뜨림 없이, 중복 없이, 모든 가능성을 펼쳐 보이는 것이 이 framework의 미덕이다.

그런데 이 카탈로그를 받아 든 경영자는 곧 한 가지 사실을 발견한다.

"모든 What이 평등하게 펼쳐져 있으면, 어디에 자원을 더 써야 할지에 대한 신호가 0이다."

이것이 전략 framework이 자주 죽는 첫 번째 이유다. 분석 도구로는 강하지만, 결정 도구로는 약하다. KSF를 펼치는 데에는 능하지만, KSF를 솎아내는 forcing function이 없다. 모두가 다 "하면 좋은 것"으로 남는다.

죽은 전략의 4가지 증상

1. 자원이 분산된다. 모든 KSF가 "중요"하므로, 모든 곳에 조금씩 투자가 흘러간다.
2. 우선순위가 회의마다 바뀐다. 가중치 기준이 없으니, 발언권 큰 사람이 그날의 우선순위를 만든다.
3. "안 할 것"이 정의되지 않는다. 카탈로그에 적힌 모든 항목이 잠재적 To-Do가 된다.
4. 실행 6개월 후, 무엇이 진짜로 진전됐는지 누구도 답하지 못한다.

핵심 이동 — 카탈로그를 벡터로 만들기

죽은 framework을 살리는 단 한 가지 이동이 있다. WHAT의 인벤토리에 "관점"을 더하는 것.

관점이란 무엇인가. 무수히 많은 What 중에 어떤 것에 무게를 둘지(Weight), 그리고 어떤 것을 먼저 실행할지(Priority)에 대한 결정이다.

관점 = Weight × Priority

같은 카탈로그 위에 회사마다 다른 관점이 얹히면, 회사마다 다른 전략이 된다.

그런데 "관점"은 어디서 오는가? 임의로 정할 수 있는 것이 아니다. 관점에는 세 가지 input이 있고, 이 셋이 합쳐져서 Weight와 Priority라는 두 가지 output을 만들어낸다. 이게 4-Layer Framework의 핵심 구조다.

전략 OS — 4-Layer Framework

전체 구조

Layer 이름 핵심 질문 Output

Layer 1은 대부분의 회사가 이미 가지고 있다. 진짜 작업은 Layer 2부터 시작된다.

◼ Layer 1 — WHAT (Inventory Layer)

선택할 수 있는 모든 What의 공간을 MECE하게 그리는 layer. 기존 전략 framework이 가장 잘 다루는 영역이다.

• Value Driver — 이익을 구성하는 변수들 (P × Q − Cost의 하위 분해)
• KSF (Key Success Factor) — Value Driver를 움직이는 핵심 성공 요인
• Assets — KSF를 실행 가능하게 만드는 유/무형 자산
• KBF (Key Buying Factor) — 고객이 우리를 선택하는 결정 요인

이 layer가 끝나면 자연스럽게 다음 질문이 발생한다 — "이 중에 무엇이 더 중요한가?" 이 질문이 Layer 2로 가는 입구다.

◼ Layer 2 — STANCE (Direction Layer)

죽은 카탈로그를 살아있는 벡터로 만드는 핵심 layer. 세 가지 input이 두 가지 output을 만든다.

Input 2a. 이상향 (Aspirational State) — 미래 좌표

• 우리가 도달하고자 하는 도착점의 "작동 가능한 상태"
• 슬로건이 아니라 outcome statement — 외부에서 "이 상태인지 아닌지" 판별 가능해야 한다
• 예시: "세계 최고의 SCM팀은 OOS율 ≤2%, 현금-운영 사이클 ≤45일, demand forecast 정확도 ±10%를 유지한다"

Input 2b. 진단 (Diagnosis) — 현재 병목

• 지금 우리를 막고 있는 단 하나의 지점
• 증상이 아니라 근본 원인 (Rumelt의 Diagnosis 정의)
• 나쁜 진단: "매출이 부족하다"
• 좋은 진단: "매출이 부족한 이유는 수요가 없어서가 아니라, 핵심 바이어가 초기 브랜드 리스크를 감수할 확신을 아직 갖지 못해서다"

Input 2c. Stage — 현재 위치

• 진단과 다른 차원. 진단이 "막힌 곳"이라면, Stage는 "여정의 어디까지 왔는가"
• Lifecycle 좌표: Early / Growth / Scale / Mature
• 같은 진단이라도 Stage가 다르면 처방이 다르다. "채용이 안 된다"는 진단 — Early stage면 founder가 직접, Scale stage면 시스템 설계로 푼다.

Weight (가중치) Priority (우선순위)

Weight를 얻는 순서: ① Layer 1에서 What 인벤토리를 펼친다 → ② 이상향을 깊이 조사해 "이 도착점이 어떤 What을 요구하는가"를 읽어낸다. 이게 weight 감각이다. 이상향(벤치마크)이 바뀌면 같은 인벤토리 위에서 weight 서열이 통째로 바뀐다 — 뒤의 Apple vs Zara가 정확히 이 현상이다.

⚠ Weight는 gap이 아니다 — 가장 흔한 함정 Weight는 "이상향에 비춰 이 What이 얼마나 중요한가(importance)"이지, "현재가 이상향에서 얼마나 멀리 떨어져 있는가(gap)"가 아니다. 둘은 직교하는 별개의 축이다.

• gap을 weight로 쓰면 → "우리가 가장 못하는 것"에 자원을 쏟게 된다. 그 What이 이상향에 무의미해도. (이상향이 '가장 빠른 SCM'인데 사무실 인테리어 gap이 크다고 거기 투자하는 격)
• 반대로 이상향에 결정적인 What은 gap이 작아도(이미 잘하고 있어도) weight가 높다 — 유지·방어해야 하므로.

그럼 gap은 어디 쓰는가? gap은 weight와 곱해져 "기회의 크기"를 만든다 — 기회 ≈ Weight(중요도) × Gap(거리). 높은 weight × 큰 gap = 최대 기회. 높은 weight × 작은 gap = 이미 강점, 유지. gap 자체의 판단(진단+Stage feasibility)은 Priority로 흘러간다.

⚠ 결정적 인사이트 Weight와 Priority는 다르다. Weight는 장기 중요도, Priority는 "지금 풀 수 있는 가장 무거운 것". 이 둘을 분리해야 "중요하지만 지금은 아닌 것"을 의식적으로 미룰 수 있다. 이게 Do Not List의 원자재다.

▸ 확장 1. 변수는 고정되어 있지 않다 — Weight의 조건부성

앞의 정의에서 Weight는 "이상향이 어떤 What을 요구하는가"에서 나온다. 여기에는 숨은 가정이 하나 더 있다 — 이상향이 요구하는 변수의 목록·성질 자체가 고정되어 있다는 것. 즉 KBF, KSF, Value Driver의 구성이 미래에도 지금과 같다고 전제한다.

현실에서 변수는 세 가지 방식으로 변한다.

• 생성(Birth): 없던 KBF가 새로 등장한다. (예: 고객이 갑자기 sustainability를 구매결정요인으로 삼기 시작)
• 소멸(Death): 핵심이던 KSF가 무의미해진다. (예: 기술 표준화로 차별화 요인이 commodity가 됨)
• 변형(Mutation): 변수의 성질·방향이 바뀐다. (예: 가격이 더 이상 P×Q를 키우는 lever가 아니라 brand risk signal로 작동)

→ 따라서 Weight는 점 추정치(point estimate)가 아니라 시나리오에 대한 조건부 값이다.

핵심 이동: 단일 미래를 가정한 Weight → 복수 시나리오에 걸친 Weight

What 시나리오 A 시나리오 B 강건성(Robustness)

⚠ 두 종류의 베팅을 구분하라

• 강건한 베팅 (Robust bet): 거의 모든 시나리오에서 weight가 유지되는 What → 무조건 투자
• 조건부 베팅 (Conditional bet): 특정 시나리오에서만 weight가 큰 What → (해당 시나리오 발생확률 × 옵션가치)로 판단. 작게, 되돌릴 수 있게(reversible) 투자

Layer 4와의 차이. Layer 4의 recalibration은 변수 변화를 사후에 KPI 이상신호로 잡는 reactive 메커니즘이다. 여기 시나리오 사고는 변화를 사전에 오늘의 weight에 반영하는 proactive 메커니즘이다. 둘은 보완 관계다 — 시나리오로 미리 가격을 매기되, recalibration으로 어느 시나리오가 현실화되는지 추적한다.

▸ 확장 2. 변수는 독립적이지 않다 — 조합 구조와 시스템 Weight

기존 framework은 각 What에 개별적으로 Weight를 매긴다. 마치 변수들이 서로 독립인 것처럼. 하지만 변수들은 상호작용한다. 한 변수의 가치는 다른 변수의 상태에 의존한다.

세 가지 조합 유형:

• 보완재 (Complement): A를 올리면 B를 올리는 가치가 커진다 (∂B가치/∂A > 0). 묶어서 함께 움직여야 효과가 super-additive.
  • 예: '임상 데이터(KSF)' × 'B2B 바이어 신뢰(KBF)' — 임상이 강해질수록 바이어 설득의 가치가 커진다
• 대체재 (Substitute): A를 올리면 B를 올릴 한계가치가 줄어든다. 둘 다에 중복 투자하지 마라.
  • 예: '인플루언서 노출' × '퍼포먼스 광고' — 같은 인지 획득 목표를 두고 한쪽이 커지면 다른쪽 ROI 하락
• 선행조건 (Prerequisite): B는 A가 임계치를 넘기 전엔 개선 불가능하거나 낭비된다. 순서를 강제한다 (Layer 3 Sequencing의 원자재).
  • 예: 'demand forecast 시스템(A)'이 없으면 '안전재고 최적화(B)'는 추측에 불과

→ 핵심 이동: standalone Weight → systemic Weight

systemic Weight = standalone Weight + 이 변수가 다른 변수에 미치는 leverage(연결 구조상의 중심성)

즉, 자기 자신만 보면 standalone 중요도가 중간이어도, 여러 변수를 푸는 keystone 변수는 effective weight가 그보다 높다.

⚠ 결정적 인사이트 개별 변수의 standalone 중요도만 보고 Weight를 매기면, keystone(여러 개를 푸는 길목)을 과소평가하고 dead-end(아무것도 안 푸는 외딴 변수)를 과대평가한다. Weight는 변수의 "크기"가 아니라 변수의 **"위치(연결 구조상의)"**로도 결정된다.

이 조합 구조가 Layer 3의 실행 — "여러 변수를 동시에 움직이는 lever 찾기" — 로 직접 연결된다.

▸ 확장 3. 변수는 정지해 있지 않다 — 시간축(리드타임 × 감가)

확장 1이 "변수가 어느 미래에 중요할지 불확실하다(시나리오 분기)"를 다룬다면, 확장 3은 다른 축이다 — 하나의 타임라인 위에서 변수가 시간에 따라 어떻게 움직이는가(궤적). 확장 1은 가능한 세계들의 폭(breadth), 확장 3은 한 타임라인의 깊이(depth). 둘은 직교한다 — 어떤 변수는 어느 시나리오에서도 확실히 중요하지만(확장 1: robust) 동시에 빠르게 감가하고 리드타임이 길 수 있다(확장 3: 지금 시작해서 계속 먹여야 함).

기존 프레임은 변수를 "현재 시점의 스냅샷"으로 본다. 하지만 변수는 stock이다. 시간축을 붙이면 세 가지가 드러난다.

(1) 궤적 — 변수는 가만 둬도 움직인다 지금 A의 수준만 보지 말고, 개입이 없을 때 2-3개월 뒤 A가 어디로 갈지 본다. 상승(모멘텀), 하락(경쟁 잠식·유행 소멸), 계절성. 예: 'B2B 바이어 신뢰'는 sell-through 증거를 계속 공급하지 않으면 시간이 지나며 희석된다.

(2) 리드타임 — 결과는 투입보다 늦다 (lag) 미래 시점 T에 필요한 상태는 T − 리드타임에 시작해야 존재한다. 이것이 순수 중요도 순서를 뒤집는다 — 리드타임이 긴 변수는 raw weight가 중간이어도 지금 착수해야 한다(critical-path 사고). 예: OEM(정코스) 생산 리드타임 때문에 Q3 재고는 Q1 PO가 필요하다. 3개월 뒤 distributor 미팅용 sell-out 데이터는 지금부터 축적해야 존재한다.

(3) 감가 / 유지비 — 포지션은 공짜로 유지되지 않는다 (Red Queen) 경쟁우위·예측 정확도·바이어 신뢰는 방치하면 감소한다. 획득 비용(build)만 예산화하고 유지 비용(maintain)을 빼면, 지켜놓은 줄 알았던 변수가 조용히 무너진다.

→ Weight × Priority에 두 개의 시간 보정이 붙는다:

보정 무엇을 바꾸나 규칙

⚠ "미래적 사고"를 확장 1과 혼동하지 마라 그냥 "미래를 생각하자"는 확장 1(시나리오)과 겹쳐 죽는다. 확장 3의 살아있는 핵심은 두 가지 구체 개념이다 — **리드타임(lag)**과 감가(decay). 이 둘이 있어야 "지금 무엇을 시작·유지할지"가 오늘의 결정으로 바뀐다. 없으면 그냥 "나중에 잘하자"는 슬로건이다.

💡 Layer 4와의 연결 감가율이 빠른 변수일수록 recalibration cadence를 촘촘히 가져가야 한다. 즉 확장 3(변수의 시간 동학)이 Layer 4(재점검 주기)의 설계 입력이 된다. 리드타임이 긴 변수는 "이미 착수했어야 하는데 안 한" 상태를 조기에 잡는 trigger가 필요하다.

◼ Layer 3 — LEVERAGE (How + Who Layer)

관점이 정해졌으면 다음은 자산을 어떻게 활용해 가중치 높은 What을 움직일 것인가에 대한 답이다. 세 가지 매핑으로 구성된다.

매핑 질문 산출물

💡 Owner 매핑은 옵션이 아니다 How(자산 활용)와 Who(담당자 지정)를 분리하지 않는다. Owner 없는 자산은 frame 안에서 "있는 것"으로 보이지만 현실에서는 "움직이지 않는 것"이다. Layer 3에 Owner column이 없으면, 전체 framework이 다시 죽은 카탈로그로 돌아간다.

▸ 확장 1. Up-Leverage — 여러 변수를 동시에 올리는 lever

Layer 2의 보완재 구조에서 도출되는 실행 원리. Asset→Driver 매핑을 1:1이 아니라 1:N으로 본다 — 하나의 자산·움직임이 몇 개의 driver를 동시에 올리는가(fan-out).

가장 가치 높은 lever는 fan-out이 큰 lever다. 같은 비용으로 여러 What을 올린다.

판별 질문:

• 이 자산을 Make/Expand하면 몇 개의 driver가 함께 올라가는가?
• Layer 2에서 식별한 보완재 쌍을 동시에 건드리는 단일 움직임이 있는가?

예 (epii SCM): 'demand forecast 시스템' 구축은 ① 수요예측 정확도 ↑ ② 안전재고 최적화로 재고비용 ↓ ③ OOS 손실 ↓ — 단일 자산이 driver 3개를 동시에 움직인다. 채용(Person)은 fan-out 1, 시스템(Tech)은 fan-out 3. 같은 What을 풀어도 fan-out이 다르면 우선순위가 다르다.

→ 이것이 Layer 2의 systemic Weight를 실행으로 옮기는 경로다.

▸ 확장 2. Down-Risk — 여러 변수가 동시에 무너지는 구조

⚠ Up-lever와 Down-risk는 같은 edge를 반대로 탄 것이다.

fan-out이 큰 자산은 최고의 up-lever인 동시에 최대의 concentration risk다. 그 자산이 무너지면 연결된 모든 driver가 동시에 무너진다(contagion). 분산이 안 된 fan-out은 곧 single point of failure다.

이 문서의 SCM 예시가 정확히 이 구조다 — SCM 1명은 구매+생산+물류 3역에 연결된 high fan-out 자산이다. 이상적으론 강력한 lever지만, 그게 Person이라서(가용성 낮고 분산 큰 자산 유형) up-lever가 아니라 down-risk로 작동한다.

→ 따라서 Asset-Driver 매트릭스는 같은 매트릭스를 두 방향으로 읽어야 한다.

방향 질문 산출물

high fan-out 자산은 반드시 자산 유형(아래 PPT)을 점검하라. Person이면 → 분산·이중화하거나 Process·Tech로 이전한다. 이 점검은 Layer 4 recalibration의 고정 항목이 되어야 한다.

▸ 확장 3. PPT — How를 구성하는 자산의 분류 (Person · Process · Tech)

"무엇을 해결할까(What)"가 정해지면 "어떻게(How)"가 남는다. 모든 How는 세 가지 자산 유형의 조합으로 분해된다.

유형 정의 이 문서의 기존 언어 매핑 특성

세 가지 활용 원리

(1) How 분해 — 하나의 What은 보통 P/P/T 중 하나가 아니라 적정 mix를 요구한다. "demand forecast"를 Person만으로 풀면 영웅 의존, Tech만으로 풀면 데이터 없이 자동화 — 둘 다 실패한다. P(초기 룰 설계) → Process(SOP) → Tech(자동화)의 조합이 정답.

(2) 성숙 경로 — 같은 What도 Stage에 따라 적정 유형이 이동한다. Early에는 Person이 정답(빠른 학습). Growth/Scale에서 같은 걸 Person으로 계속 풀면 ceiling이 된다. Person → Process → Tech로 load를 이전하는 것이 성숙이다. (Layer 2의 Stage input과 직결)

(3) Make-Buy-Automate = PPT 결정의 다른 이름

• Make(내부) ≈ Person
• Buy(외부 위임·파트너) ≈ Process
• Automate(시스템) ≈ Tech

→ 그래서 아래 SCM 예시의 시퀀스 "Make-Buy-Automate 분류 → 외부 위임 → 자동화 → 채용"은 사실 *"이 What을 어느 PPT 유형으로 풀 것인가, 어떤 순서로 유형을 이전할 것인가"*의 결정이었다.

💡 PPT와 Down-Risk의 연결 high fan-out 자산이 위험한 이유를 PPT가 설명한다 — Person 유형은 가용성이 낮고 분산이 크다. 그래서 가장 위험한 구성은 **'high fan-out × Person'**이다(= SCM 1명). 해법은 fan-out을 줄이는 게 아니라, 유형을 Person → Process/Tech로 옮겨 가용성을 높이는 것이다.

◼ Layer 4 — RECALIBRATION (Feedback Layer)

대부분의 전략 framework이 누락하는 layer. 한 번 설계된 전략은 시간이 지나면 outdated된다.

• 진단(병목)은 빠르게 outdated된다 — 분기마다 병목이 이동
• Stage는 전환된다 — 지금 Early여도 6개월 후 Growth일 수 있음
• 이상향 자체가 재정의되어야 한다 — 회사가 커지면 더 큰 이상향이 필요
• 변수 자체가 변한다 — Layer 2 확장 1의 시나리오가 현실화됐는지, 새 KBF가 생성·소멸했는지

이 layer는 "언제 다시 Layer 2-3로 돌아갈 것인가의 ritual"이다.

재점검 대상 Cadence Trigger

이 cadence가 없으면 작년의 관점으로 올해의 실행을 하게 된다 — Bad Strategy의 가장 흔한 발생 경로다.

이상향 설정 — 가장 어려운, 가장 중요한 작업

Layer 2의 세 input 중에서 이상향(Aspirational State)의 설계가 가장 어렵다. 진단과 Stage는 "지금"을 분석하는 것이므로 데이터로 답할 수 있다. 이상향은 "미래"를 선언하는 것이므로 선택이 필요하다. 이 선택이 곧 회사의 전략적 입장이 된다.

이상향을 설계할 때 흔히 빠지는 함정 3가지를 살펴본다.

⚠ 함정 1. Vagueness — 측정 가능하지 않은 이상향 "세계 최고의 SCM은 재고가 절대 엥꼬나지 않는다." 듣기엔 좋다. 하지만 "엥꼬"가 0%인가, 5%인가, 10%인가? 측정 불가능한 이상향은 슬로건이지 좌표가 아니다.

❌ 나쁜 이상향 ✅ 좋은 이상향

원칙: 이상향은 2-3개의 측정 가능한 outcome metric으로 분해되어야 한다.

⚠ 함정 2. Trade-off Blindness — 모순된 이상향 "재고 절대 엥꼬 안 남" + "현금흐름 정확 예측" — 이 두 가지는 trade-off 관계다. 안전재고를 올리면 cash flow가 나빠진다.

이상향이 "모든 게 다 좋은 상태"로 설계되면, 그것은 작동 불가능한 fantasy다. 좋은 이상향은 어떤 trade-off를 받아들였을 때 도달 가능한 상태를 명시한다.

예시 (좋은 이상향): "OOS율 ≤2%를 달성한다. 이를 위해 안전재고 +5일 허용하고, cash flow에 그만큼의 부담을 감수한다."

⚠ 함정 3. Benchmark Mismatch — 잘못된 "세계 최고" "세계 최고"는 회사마다 다른 의미다. Apple의 SCM 이상향과 Zara의 SCM 이상향은 정반대다.

벤치마크 Apple 모델 Zara 모델 Glossier 모델

🎯 메타 원칙 이상향 설정은 단순한 동기부여가 아니라 차별화 선언이다. "우리는 X처럼은 되지 않는다"가 "Y처럼 된다"만큼 중요하다. 이상향을 선택하는 행위 자체가 첫 번째 전략적 선택이다.

적용 예시 — SCM 도메인 풀 워크스루

4-Layer Framework을 한 도메인(SCM)에 끝까지 적용한 예시. 어떤 회사든 자신의 도메인에 동일한 흐름을 적용할 수 있다.

Layer 1 — WHAT

Layer 2 — STANCE

이상향: "월 단위 OOS율 ≤2%, demand forecast 정확도 ±15%, working capital 90일 이내. Zara 모델 — 속도와 회전을 위해 약간의 재고비용을 감수한다."

진단: "SCM 인력 1명이 구매+생산+물류 3역을 동시에 담당. 본인 부재 시 모든 운영이 멈춤. Single point failure가 전체 운영의 ceiling이 됨."

Stage: "Early → Growth 전환 직전. 영웅 의존 모델로는 다중 SKU 동시 launch가 불가능한 임계점."

조합 구조 (확장 2): '수요예측 정확도'는 keystone — 이것이 풀리면 '안전재고 최적화'와 'OOS 손실 감소'가 연쇄적으로 풀린다(선행조건 + 보완재). standalone 중요도는 중간이지만 systemic Weight는 최상위.

→ Weight 결정 → Priority 결정

Layer 3 — LEVERAGE

• Asset-Driver mapping: ERP·분석 시스템 → 수요예측 driver (자동화 path)
• Up-leverage (확장 1): demand forecast 시스템 = fan-out 3 (예측정확도 ↑ · 재고비용 ↓ · OOS손실 ↓). 채용보다 우선.
• Down-risk (확장 2): SCM 1명 = high fan-out × Person → single point of failure. 정방향으론 매력적이나 역방향으론 최대 리스크.
• PPT (확장 3): 현재 100% Person 의존 → Process(외부 위임·SOP) + Tech(자동화)로 load 이전이 성숙 경로. Make-Buy-Automate가 곧 이 결정.
• Owner Assignment: SCM 1명 → Maintain only. Make/Expand는 외부 자문 + 시스템 + 경영진.
• Sequencing: Make-Buy-Automate 분류 (4주) → 외부 위임 setup (8주) → 자동화 구축 (12주) → 그 후 채용 검토.

Layer 4 — RECALIBRATION

• 진단 재점검: 분기 리뷰에서 "SCM 1명이 여전히 ceiling인가?" 체크
• Concentration risk: high fan-out × Person 구성이 해소됐는지 분기 점검
• Stage 전환 trigger: 월 매출 안정화 OR 다중 SKU 동시 운영 도달 시
• 이상향 재정의: 12개월 후 Zara 모델 → Apple 모델로 옮길지 결정

정리 — 핵심 메시지

1. 기존 전략 framework(Value Driver, KSF, MECE)은 WHAT의 인벤토리일 뿐, 결정 도구가 아니다.
2. Framework을 살아있게 만드는 것은 관점(Weight × Priority)이다.
3. 관점은 이상향, 진단, Stage 세 가지 input의 합으로 도출된다. 특히 Weight(중요도)는 이상향이 "어떤 What을 요구하는가"에서 나온다 — 현재와의 거리(gap)가 아니다.
4. 이상향은 측정 가능 + Trade-off 명시 + 차별화 선언의 3가지 조건을 만족해야 한다.
5. 실행 layer에는 항상 Owner Assignment이 포함되어야 한다. Who가 빠진 How는 다시 죽은 카탈로그다.
6. 전략은 한 번 설계로 끝나지 않는다. Recalibration cadence가 없으면 작년의 관점으로 올해를 산다.
7. Weight는 고정된 변수에 대한 점 추정이 아니다. 변수 자체가 변하는 시나리오에 걸쳐 강건한 것(robust bet)과 조건부인 것(conditional bet)을 구분하라.
8. 변수는 독립적이지 않다. 개별 gap이 아니라 조합 구조(보완·대체·선행)상의 위치가 systemic Weight를 결정한다 — keystone을 놓치지 마라.
9. 변수는 정지해 있지 않다. 리드타임(결과는 투입보다 늦다)과 감가(포지션은 방치하면 내려간다)를 반영해, 미래 시점에 필요한 것은 지금 착수·유지하라.
10. 최고의 up-lever(high fan-out)는 동시에 최대의 down-risk다. 같은 자산 매트릭스를 정방향(기회)·역방향(리스크) 양쪽으로 읽어라.
11. 모든 How는 PPT(Person·Process·Tech)로 분해된다. Stage에 따라 load를 Person → Process → Tech로 이전하는 것이 성숙이다.

자가 진단 체크리스트

우리 회사의 전략에 다음이 있는가? 빠진 layer가 우리 framework이 죽어있는 이유다.

• ☐ 우리의 이상향이 측정 가능한 metric으로 정의되어 있는가?
• ☐ 이상향에 명시적인 trade-off가 포함되어 있는가?
• ☐ 현재 우리를 막고 있는 "단 하나의 진단"을 한 문장으로 쓸 수 있는가?
• ☐ 우리의 현재 Stage가 명확히 정의되어 있는가? (Early / Growth / Scale)
• ☐ 주요 자산마다 Make / Maintain / Expand Owner가 지정되어 있는가?
• ☐ 우리는 Weight를 "이상향이 요구하는 중요도"로 매겼는가, 아니면 "현재 못하는 정도(gap)"로 매겼는가?
• ☐ 진단/Stage/이상향을 언제 재점검할지 cadence가 정해져 있는가?
• ☐ 우리의 핵심 What들의 Weight가 단일 미래 가정인가, 복수 시나리오에서 강건한지 검증됐는가? (확장)
• ☐ 핵심 변수들 사이의 보완·대체·선행 관계를 매핑했는가? keystone 변수를 식별했는가? (확장)
• ☐ 핵심 변수마다 리드타임과 감가율을 파악했는가? 미래 시점에 필요한 것을 지금 착수·유지하고 있는가? (확장)
• ☐ 우리의 가장 high fan-out 자산이 무엇인지, 그것이 up-lever인지 down-risk인지 식별했는가? (확장)
• ☐ 각 핵심 What을 Person/Process/Tech 중 어떤 조합으로 풀고 있으며, 그것이 우리 Stage에 맞는 유형인가? (확장)

마지막 한 줄

좋은 전략은 "무엇을 할까"의 카탈로그가 아니라, "무엇을 더 중요하게 볼 것인가, 무엇을 먼저 풀 것인가, 무엇을 하지 않을 것인가" 에 대한 선택의 집합이다.

— 끝 —

GTM 전략을 위한 6-Layer Framework

왜 이 글을 쓰게 되었나

지난 몇 개월간 회사의 GTM 전략 프레임워크를 4번 뜯어고쳤다. 처음 만든 5-Layer 버전이 있었고, 사용하면서 발견한 구조적 결함을 하나씩 잡으며 v2, v3, 그리고 지금의 v4에 도달했다.

이 글은 그 최종 결과물인 6-Layer Framework를 정리하는 문서이자, 동시에 프레임워크를 만들면서 발견한 구조적 실수들의 기록이다. 결과보다 실수의 목록이 더 배울 것이 많다고 믿는다.

이 프레임워크가 특별히 유효한 상황은:

• 소매·컨슈머 GTM (특히 화장품·F&B·라이프스타일 카테고리)
• B2B와 B2C가 섞인 매출 구조
• 수십 개 국가·채널에 진출하는 글로벌 브랜드
• 자체 제품 IP가 없는 상황 (ODM 기반 또는 유통 중심)

Playing to Win이나 4P만으로 부족하다고 느낀 적이 있다면, 이 글이 도움이 될 것이다.

기존 프레임워크가 실패하는 지점

GTM 전략 수립에 자주 쓰이는 프레임워크들을 실제로 소매·컨슈머 브랜드에 적용해보면 각각 다른 방식으로 부족하다.

• Playing to Win (Lafley·Martin) — Where to Play, How to Win의 명료한 논리는 강점이지만, 실행 변수 (fulfillment, CS, 인증) 가 부재하다. Customer 이해가 Where의 하위로 잘못 배치되어 있다.
• 4P (Kotler) — 실행 변수는 체계적이지만, upstream 사고 (왜 이 시장·이 고객) 가 부재하다. Customer가 Product의 부수 변수처럼 다뤄진다.
• AARRR (Dave McClure) — Funnel 관점은 명료하지만, 시장 진입 자체의 의사결정이 없다. Retention 이후 stage 위주.
• CDD 플레이북 (컨설팅) — Value Driver · KBF · KSF 분해가 정교하지만, 인수 대상 분석 중심이라 Launch 실행·측정·철수 트리거가 없다.
• Bezos Type 1·2 — 의사결정 분류는 명료하지만 framework가 아닌 판단 도구다. 단독 사용 불가.

결국 필요한 것은 여러 프레임워크의 조합이 아니라, 이들을 하나의 위계로 통합한 새 구조다. 이 통합 과정에서 4번의 iteration이 있었다.

Framework 진화 — v1에서 v4까지

각 버전에서 무엇을 발견했고 무엇을 고쳤는지 정리한다. 결과물보다 왜 그 구조인지의 근거가 더 중요하므로 이 부분에 시간을 쓰는 것을 권한다.

v1 — 5-Layer, Layer 4 잡탕

처음 만든 버전은 다음과 같았다.

L0 진단 / L1 Where to Play / L2 How to Win / L3 Execution / L4 Measurement / L5 Risk & Do Not
+ 별도로 Layer 4 "Marketing & Demand Gen"을 L2와 L3 사이에 추가

발견된 결함: Layer 4 (Marketing) 가 Layer 2 (How to Win) 에 종속되어야 할 내용을 별도 Layer로 뽑아낸 것이었다. Demand generation은 How to Win의 실행 도구이지 독립 layer가 아니다.

이 실수의 근원은 전통적 GTM 자료가 Demand Gen을 독립 섹션으로 다루는 관습을 무의식적으로 따랐기 때문이다. 관습을 그대로 따르지 말고 논리 위계를 스스로 검토해야 한다.

v2 — Layer 통합

Layer 4를 Layer 2에 흡수시켰다.

L0 진단 / L1 Where to Play / L2 How to Win (차별화 + demand gen 통합)
/ L3 Execution / L4 Measurement / L5 Risk & Do Not

발견된 결함: B2C GTM에는 잘 맞지만 B2B 영업이 빠졌다. 매출의 상당 부분이 B2B인 회사인데, 프레임워크가 B2C 이커머스 채널 진입에 편향되어 있었다.

이 실수의 근원은 첫 사용 사례가 이커머스 채널 진입이었기 때문이다. 첫 사용 사례가 프레임워크의 편향을 결정할 수 있다.

v3 — B2C·B2B 트랙 분리 vs 통합 처리의 갈림길

여기서 중요한 선택이 있었다. B2B와 B2C를 별도 트랙으로 프레임워크에 병렬 배치할 것인가, 아니면 각 Layer 내부의 콘텐츠로 통합할 것인가.

트랙 분리는 유혹적이지만 함정이다. 트랙으로 나누면 두 트랙 간의 Evidence Flow (B2C 데이터 → B2B 협상 재료, B2B 매출 → B2C 채널 신뢰 자산) 를 명시적으로 다루지 못한다. 매출 구조가 하이브리드인 회사의 GTM에서 가장 중요한 메커니즘이 트랙 분리로 인해 프레임워크에서 사라지는 것이다.

결론: Layer는 추상 수준의 분류, 트랙은 콘텐츠의 분류. 두 트랙은 각 Layer 내부에서 통합적으로 다룬다.

발견된 결함: 소매 GTM에서 가장 중요한 upstream — Customer — 이 L1 Where to Play의 하위 sub-module로 잘못 배치되어 있었다.

정확히 이 문제를 예로 들어보자. 신제품 slow aging serum의 GTM을 설계한다고 하면:

• v3에서는 "Amazon UK, TikTok Shop US 진입"을 먼저 결정한 후 뒤늦게 "그런데 우리 primary customer가 40-50대 여성이면 TikTok Shop이 맞나?"를 질문하게 된다.
• 이 순서가 뒤집혔다. Customer가 Where의 upstream이지, 하위가 아니다.

특히 소매는 고객이 시장을 만든다. B2B (사료 시장·수소 시장) 라면 시장을 먼저 정의하고 고객을 파악해도 되지만, 소매는 순서가 다르다.

v4 — Customer Layer 신설 + Charter 원칙 확장

Customer를 별도 Layer로 승격했다. 그리고 KBF도 함께 이동시켰다 (KBF는 고객 이해의 결론이므로 Customer에 있어야 한다).

L0 진단 / L1 Customer (신설) / L2 Where to Play / L3 How to Win (KSF 중심)
/ L4 Execution / L5 Measurement / L6 Risk & Do Not

여기서 새로운 위험이 발생한다. L1 Customer, L2 Where to Play, L3 How to Win이 겹치기 쉽다. 세 Layer 모두 "채널"이나 "고객"을 다루기 때문이다.

이 겹침을 방지하기 위해 Charter에 두 개의 원칙을 추가했다.

• 정보 유형 구분: L1 = 관찰 (외부의 사실) / L2 = 선택 (우리의 결정) / L3 = 행동 (우리의 실행). 같은 주제라도 Layer가 다르면 다른 정보를 다룬다.
• L1 상속 원칙: L1의 결론이 L2·L3의 필수 input이다. L1을 건너뛰고 L2·L3을 결정할 수 없다.

이 두 원칙이 프레임워크의 진짜 뼈대다. Layer 배치보다 이 원칙이 중요하다.

v4 최종 구조 — 6-Layer

전체 지도

• L0. 진단 — 이 GTM의 본질적 조건은? (진단)
• L1. Customer — 우리 고객은 누구이고 어떻게 행동하는가 (관찰)
• L2. Where to Play — 어디서 싸우고 어디서 안 싸울 것인가 (선택)
• L3. How to Win — KBF를 어떤 KSF로 만족시키는가 (행동)
• L4. Execution Variables — 실행을 위한 운영 변수 (실행)
• L5. Measurement — 무엇을 측정하고 언제 결정을 바꾸는가 (측정)
• L6. Risk & Do Not — 무엇이 잘못될 수 있고, 무엇을 안 할 것인가 (방어)

핵심 흐름: L0 진단 → L1 고객 파악 → L2 시장·채널 선택 → L3 실행 설계 → L4 운영 → L5 측정 → L6 방어. 앞 Layer의 결론이 뒤 Layer의 input이다.

Charter 5원칙

프레임워크의 위계를 지탱하는 규칙이다.

원칙 1. Layer는 추상 수준의 분류, 트랙(B2C/B2B)은 콘텐츠의 분류. Layer를 트랙으로 쪼개지 않는다. B2C와 B2B는 각 Layer 안에서 통합 처리한다.

원칙 2. Evidence Flow는 L3-6와 L6-4에서만 명시적 항목. B2C 데이터가 B2B 협상 재료가 되고 B2B 매출이 B2C 신뢰 자산이 되는 flow는 특정 sub-module에서만 다룬다. 여러 Layer에 분산시키면 catalogue로 전락한다.

원칙 3. 매 답변에 "지금 Layer는 무엇인가"를 첫 줄에 명시. Layer를 가로지르는 질문이면 어느 Layer들을 다루는지 미리 선언한다. 이 습관 하나가 논리 혼란의 절반을 방지한다.

원칙 4. 정보 유형 구분: L1 관찰 / L2 선택 / L3 행동. 같은 주제 (예: 채널) 도 Layer가 다르면 다른 정보를 다룬다. L1에서는 "고객이 어디서 사는가" (사실), L2에서는 "우리는 어디에 진입하는가" (선택). 이 구분이 겹침을 방지한다.

원칙 5. L1 Customer 결론이 L2·L3의 필수 input.

• L1-4 (고객 구매 채널) 없이 L2-3 (채널 선택) 결정 금지
• L1-3 (고객 정보 습득) 없이 L3-4 (Demand Gen) 설계 금지
• L1-1 KBF 없이 L3-2 KSF 정의 금지

이 상속을 지키지 않으면 프레임워크가 아니라 checklist가 된다.

L0. 진단 — 이 GTM의 본질적 조건은 무엇인가

이 GTM을 시작하기 전에 반드시 답해야 하는 5가지. L0가 흔들리면 나머지 모든 Layer가 흔들린다.

0-1. 외부환경 (PEST)

정보 성격: 진단

• 이 시점에 왜 이 시장이 매력적인가? 과거엔 왜 안 됐고 지금은 왜 되는가?
• 정치 / 경제 / 사회 / 기술 중 무엇이 10X 변화 중인가?
• 규제 및 인증 환경은 안정적인가?

0-2. 승리 조건 정의

정보 성격: 진단

• 이 GTM의 승리 = 매출인가, 협상용 evidence인가, 카테고리 점거인가, 인플루언서 검증인가? (복수 가능, 단 우선순위 명시)
• 매출 KPI 4-Layer 정의:
  • 절대 매출 목표 — 분기·연간, 채널별 / SKU별 / 트랙별 (B2C·B2B)
  • 매출 Mix 목표 — sell-in vs sell-through, B2C vs B2B, 신채널 vs 기존 채널
  • 단위 경제성 KPI — Gross Margin %, Contribution Margin, CAC, LTV, Payback period
  • 성장률 KPI — MoM·QoQ·YoY 매출 성장률 (base / upside / downside 시나리오)
• 단기 (3개월) / 중기 (12개월) / 장기 (24개월) 각 시점의 매출 KPI?
• 매출 KPI가 단순 output 지표인가, input 지표 (leading) 와 짝지어졌는가?

0-3. Type 1·2 분류

정보 성격: 진단

• 이 진입은 Type 1 (비가역) 인가 Type 2 (가역) 인가?
• 모든 결정 항목을 Type 1 / Type 2로 분류했는가?
  • Type 1 = 신중·합의·시나리오 분석
  • Type 2 = 빠르게·single owner·deadline
• 가장 큰 비가역 약속은 무엇인가 (재고 commitment, exclusivity, 계약 등)?

0-4. 정합성·시너지

정보 성격: 진단

• 기존 자사 사업과의 정합성은? (자본 / 기술 / CS / SCM 역량 충분?)
• 기존 사업의 무형자산 (인플루언서, 자체 시스템, B2B 관계, 브랜드 IP) 이 신 GTM에 어떻게 활용되나?
• 신 GTM이 기존 사업의 KBF·매출에 부정 영향 (cannibalization) 을 줄 가능성?

0-5. Feasibility

정보 성격: 진단

• Base rate: 비슷한 브랜드의 동일 시도 성공률?
• 실패 정의 + 철수 트리거 (3개월 / 6개월 cutoff 숫자) 는?
• 자본·인력 bandwidth가 받쳐주는가?

실무 팁: 0-2 승리 조건이 명확하지 않으면 나머지 모든 Layer가 흔들린다. "매출 목표 X억"만 정하고 "그 매출의 Mix·Unit economics·성장률 곡선"을 정하지 않는 게 가장 흔한 실수다.

L1. Customer — 우리 고객은 누구이고 어떻게 행동하는가

v4의 핵심 신설 Layer. 모든 후속 Layer의 upstream. 소매 GTM에서 이 Layer가 upstream이어야 하는 이유는 앞서 v3의 결함에서 설명했다.

1-1. 고객 정의 (Who × Why × KBF)

정보 성격: 고객 정체성·동기

• 인구통계 축 (age · sex · income · area · skin type 등) 으로 정의된 primary 고객군은 누구인가?
• 이 고객군의 규모와 성장성은?
• Concern × Value 매트릭스: 이 고객이 우리 카테고리를 소비하는 이유?
• KBF (Key Buying Factor): 고객이 왜 이 카테고리·이 브랜드를 선택하는가
  • Why: 여러 KBF 중 우선순위 (가장 중요한 것부터 3개)
  • What: KBF의 구체적 기준 (예: "보습"이 아니라 "Ectoin X% 이상")
  • When: KBF는 어떻게 변화하는가 (트렌드)
• 페르소나 3-5개 도출 (매출 상위 고객군 우선)

1-2. 구매 여정 (Journey)

정보 성격: 시간축 행동

• Discovery → Consideration → Purchase → Retention → Advocacy 각 단계에서 이 고객은 무엇을 하는가?
• 각 단계의 lead time (인지 → 구매까지 얼마나 걸리는가)?
• 각 단계의 이탈률과 이탈 원인?
• Trigger events: 언제 구매를 결심하는가? (계절·이벤트·경쟁사 자극)

1-3. 정보 습득 Touchpoint

정보 성격: 인지 채널 (사실)

• 이 고객군은 어떤 미디어에서 카테고리 정보를 얻는가? (Instagram · TikTok · YouTube · 블로그 · 오프라인 매장 · 지인)
• 어떤 인플루언서·크리에이터를 신뢰하는가?
• Trusted source 순위 (전문가 · 리뷰 · 인플루언서 · 브랜드 자체 · 지인)?
• 광고 수용도 (paid vs organic 선호)?

1-4. 구매 채널 선호

정보 성격: 구매 채널 (사실)

• 이 고객군은 어디에서 실제로 구매하는가? (백화점 · H&B · 마트 · 전문점 · 직영몰 · 오픈마켓 · SNS commerce · 해외직구)
• Online vs Offline mix는?
• 채널별 평균 구매 규모 · 빈도?
• 채널 선택 이유 (가격 · 다양성 · 신뢰 · 경험 · 편의) ?
• 최근 5년 채널 shift 트렌드?

1-5. 구매 행동 경제학

정보 성격: 구매 pattern

• 가격 tier: 이 고객이 감당하는 카테고리별 가격대?
• 구매 빈도 · 재구매 주기?
• 시즌성 (기프팅 · 계절 · 프로모션 sensitivity)?
• Loyalty vs Variety-seeking 성향?
• 신제품 채택 속도 (early adopter vs mainstream)?

실무 팁: 40-50대 여성이 primary customer이면 정보는 Instagram·오프라인 컨설턴트에서 얻고 구매는 백화점·H&B·직영몰에서 한다. 20-30대 여성이면 정보는 TikTok·YouTube, 구매는 오픈마켓·SNS commerce가 우세하다. 이 차이를 L1에서 확정하지 않으면 L2·L3에서 잘못된 채널·잘못된 미디어에 자원을 배분한다.

L2. Where to Play — 어디서 싸우고 어디서 안 싸울 것인가

L1의 결론을 받아 우리가 진입할 시장·채널을 선택한다.

2-1. 시장 정의 (5단계 깊이)

상속: L1-1 KBF와 fit하는 카테고리

• 대륙 > 국가 > 카테고리 > 컨선(Concern) > 성분/SKU 5단계로 시장을 어디까지 좁혔는가?
• 시장 매트릭스 (Value Chain × 산업·제품) 上 우리 위치는?
• 상위 시장 / 하위 시장 / 인접 시장 / 대체 시장은 무엇인가?

2-2. 시장 규모·성장성

상속: L1-1 고객 pool 규모 반영

• 전방시장 판매규모 × 시장이용률 = 우리 시장 규모?
• 향후 5년 성장률 + 그 성장의 Rationale (수요처 / 규제 / 트렌드) ?
• 시장의 진짜 KBF가 변화 중인가?
• 시장 공급 측 (국내 생산 / 수입) 현황은?

2-3. 채널 선택

상속: L1-4가 필수 input

• L1-4 (고객이 어디서 사는가) 를 근거로 우리가 진입할 채널 결정
• Amazon UK / TikTok Shop US·UK / DTC / 백화점 / H&B / distributor 중 sequencing?
• 고객 primary 채널과 우리 진입 채널의 정합성 검증
• Vendor Central vs Seller Central / Affiliate-led vs Direct?

2-4. 진입 방법·단위

상속: L1-1 고객 세그먼트별 SKU 매핑

• Hero SKU 1-2개 집중 vs 라인 전체?
• 진입 방법: 직진입 / OEM / JV / 기존 distributor 활용?
• B2B 지역·유형 선택 (전문 카테고리 distributor vs 마트 vendor)?

2-5. Do Not Play

상속: L1-4 검증 결과가 근거

• 명시적으로 "지금 안 함" 시장·채널·세그먼트는?
• 후순위 시장의 보류 기준 (언제 다시 검토)?
• Territory 충돌 점검 (예: 기존 exclusivity distributor 지역과의 충돌)?
• L1-4가 부재한 채널은 자동으로 Do Not (예: 40-50대 고객이면 TikTok Shop 원칙적 배제)

실무 팁: 2-5 Do Not Play가 없으면 프레임워크가 catalogue로 전락한다. "무엇을 할 것인가"만큼 "무엇을 안 할 것인가"를 명시하는 것이 전략의 forcing function이다. Rumelt의 Good Strategy Bad Strategy가 강조하는 지점이다.

L3. How to Win — KBF를 어떤 KSF로 만족시키는가

v4에서 KSF 중심으로 재편했다. Playing to Win의 "How to Win"보다 좁고 구체적이다.

3-1. 경쟁 Landscape

상속: L1-1 KBF 관점의 경쟁

• Top share 기업의 점유율은? 과점인가 분산인가?
• 경쟁사별 KSF · 진입장벽 · 카피 가능성?
• 시장 매트릭스 上 경쟁사 포지션 빈 자리는?
• 향후 변화할 시장 KSF를 누가 먼저 갖추나?
• 경쟁사 SWOT?

3-2. KSF 정의 (KBF → KSF 전환)

상속: L1-1 KBF가 필수 input

• L1-1의 각 KBF를 어떤 KSF로 만족시킬 것인가?
• 각 KBF별 KSF 후보 도출
• KSF 달성에 필요한 자산·역량 매핑
• 시장 KSF의 향후 변화 예측

KBF와 KSF의 차이: KBF (Key Buying Factor) 는 고객이 왜 사는가. KSF (Key Success Factor) 는 우리가 어떻게 그것을 만족시키는가. 이 두 개를 명확히 분리하지 않으면 "고객이 원하는 것"과 "우리가 하는 것"이 뒤섞여서 실행이 흔들린다.

3-3. 차별화 축 (자사 KSF의 특이성)

상속: 3-2의 KSF 중 unique한 것

• 우리의 KSF 중 T1 자산 (예: 인플루언서 네트워크, 자체 데이터 시스템, B2B 관계) 이 실질 무기가 되는 축은?
• 제품 IP가 없다면 무엇으로 보완하는가?
• 경쟁사가 쉽게 카피할 수 없는 것은?
• 다른 브랜드가 갖지 못한 자산은?

3-4. Demand Generation (인지)

상속: L1-3이 필수 input

• L1-3 (고객 정보 습득 touchpoint) 를 근거로 어떤 미디어·인플루언서·콘텐츠로 알릴지 실행 설계
• Pre-launch buzz: D-30 ~ D-0 인플루언서 seeding 규모·sequence?
• Launch day amplification: Day 1 동시 노출 creator 수, UGC 사전 확보량?
• Performance Marketing: 채널별 budget, ACoS · ROAS 목표?

3-5. Conversion (구매·재구매)

상속: L1-2가 필수 input

• L1-2 구매 여정 각 단계별 conversion trigger 설계
• Reviews · Ratings 부트스트랩: Day 1에 100+ review 확보 경로?
• Retention loop: 첫 구매 → 재구매 트리거 (CRM 부재 보완 방법)?
• Cart abandonment · funnel drop-off 대응 시나리오?

3-6. Evidence Flow (B2C ↔ B2B)

상속: 두 트랙의 순환

• B2C에서 어떤 데이터를 생산해 어떤 B2B 협상에 투입할 것인가? (분기별)
• B2C sell-through 데이터 → 기존·신규 distributor 협상 evidence로 어떻게 패키지?
• 인플루언서 성과 → B2B 바이어 신뢰 증거로 어떻게 변환?
• B2B 매출·레퍼런스 → 신규 B2C 채널 진입 시 신뢰 자산으로 어떻게 활용?

실무 팁: 3-4 Demand Gen과 3-5 Conversion을 분리한 이유는 실무적이다. 인지 (누가 알게 하나) 와 전환 (알게 된 사람을 어떻게 사게 하나) 은 서로 다른 자산·다른 팀·다른 예산으로 움직인다. 하나의 sub-module로 압축하면 각각의 KPI·실행이 뭉개진다.

L4. Execution Variables — 실행을 위한 운영 변수

전략이 실행에 부딪히는 지점.

4-1. 가격 전략

• Cost-base / Competition-base / Value-base / Government-base 중 어느 logic?
• 채널 간 가격 충돌 (예: Amazon UK vs 기존 distributor UK 마진)?
• MAP (Minimum Advertised Price) 정책?
• 환율·관세 변동 시 가격 조정 protocol?

4-2. SCM · 인증 · 물류

• 창고 D-30 안전재고 / FBA vs 3PL vs Platform Fulfilled?
• EU CPNP · Responsible Person · 플랫폼 셀러 인증?
• 통관 · VAT · sales tax 등록 상태?
• 결품 · 반품 · 재고 회전 monitoring?

4-3. 비용 구조

• 손익계산서 비용축: 원가 / 판관비 / 영업외 / 이자
• 변동비 vs 고정비 / 한계비용?
• 신 GTM의 unit economics (per-unit gross margin, contribution margin)?
• Payback period 목표?

4-4. 유통 · CS 운영

• Vendor Central vs Seller Central / Affiliate-led vs Direct?
• 진출 지역 시간대 CS 처리 (외부 BPO / 기존 팀 시간 연장)?
• 반품률 가정 + 반품 처리 SOP?
• B2B 측: 샘플 운영, 바이어 visit, 트레이드쇼, pipeline 관리?

4-5. 조직 7S 정합성

• Strategy / System / Structure / Shared Value / Skills / Staff / Style이 신 GTM을 받쳐주는가?
• Single point of failure (특정 역할 1명 담당) 가 launch와 동시에 부담을 받는가?
• 이 GTM을 owning할 사람은 누구인가?

실무 팁: 4-5의 "이 GTM을 owning할 사람"을 명확히 하지 않으면 실행이 표류한다. Co-CEO 체제나 매트릭스 조직에서 특히 위험하다.

L5. Measurement — 무엇을 측정하고 언제 결정을 바꾸는가

5-1. PQC 매출 모델링

• Q = 전방시장수요 × 시장이용률 × 자사 선택률 분해
• Q = New Customer × (1 + R × A) 재구성 (R = 재구매율, A = 평균 재구매 횟수)
• 채널별 · SKU별 · 기간별 P × Q × C 모델?
• Driver별 lever 크기 추정?

5-2. Driver 시나리오

• 매출 성장 driver는 무엇이고 각 driver의 크기는?
• Base / Upside / Downside 3가지 시나리오와 각 trigger?
• 지난 5년 driver별 performance?

5-3. Leading vs Lagging Indicators

• Leading: 콘텐츠 view · CTR, ATC, listing impression, review velocity, pipeline 건수
• Lagging: 매출, gross margin, repeat rate, payback, LTV
• Paired Indicators (Grove): 모든 지표에 counter-metric을 짝지었나?

5-4. Cross-track Metric

• B2C sell-through evidence가 B2B pipeline conversion에 미친 영향?
• B2B 신규 distributor 매출이 새 B2C 채널 진입 시 신뢰 자산이 됐는가?
• 인플루언서 콘텐츠 자산이 B2C · B2B 양측에 얼마나 활용됐나?

5-5. Decision Triggers (사전 합의)

• 3개월 / 6개월 / 12개월 시점의 cutoff 숫자?
• 트리거 미달 시 액션 (콘텐츠 재설계 / 광고 비중 조정 / 가격 변경 / SKU 변경 / 철수)?
• 트리거 초과 시 액션 (스케일 / 추가 채널 / 신규 SKU)?

실무 팁: 5-5 Decision Triggers는 launch 전에 합의해야 한다. 매출이 나온 후에 "이 정도면 괜찮은 거지?"라고 묻기 시작하면 sunk cost fallacy에 빠진다.

L6. Risk & Do Not — 무엇이 잘못될 수 있고, 무엇을 안 할 것인가

6-1. 진입 장벽 리스크

• 정부 규제 / IP / 초기 투자 비용 / 경쟁도?
• Top share 기업의 카운터 공격 시나리오?
• 환율 / 통관 / 인증 / 공급사 리스크?

6-2. 카운터 전략

• 경쟁사가 우리 진입을 가격 인하 · 콘텐츠 카피 · exclusivity로 막을 경우 대응?
• 기존 파트너가 신채널 진입을 channel conflict로 항의할 경우 대응 framing?
• 첫 launch가 결과를 못 낼 때 회복 plan?

6-3. 트랙 충돌 리스크

• B2C 가격이 B2B 마진을 침범?
• 신규 distributor 대화가 기존 파트너 관계에 보내는 신호?
• 동시 다채널 진입의 bandwidth 충돌?
• Single point of failure가 동시에 부하 받는 시점?

6-4. Do Not List (Forcing Function)

• 명시적으로 안 하는 것 5-7개 (시장 · 채널 · 전술 · SKU)?
• Do Not List 위반 시 누가 alarm을 울리는가?
• 분기별 Do Not List 재검토 ritual?

6-5. 인지 편향 방어

• Anchoring: 첫 숫자에 휘둘리지 않기 — 자사 number를 먼저 정의
• Sunk Cost: "0에서 다시 시작한다면 이걸 할 것인가"
• Survivorship Bias: 성공 사례 1개당 실패 사례 1개 분석
• Planning Fallacy: 모든 timeline × 1.3-1.5
• Availability Bias: 최근 사례 (예: TikTok Shop hype) 에 과도한 가중치 금지

실무 팁: 6-5 인지 편향 방어는 self-check용이다. 특히 Planning Fallacy — 모든 timeline은 스스로 예상한 것의 1.3~1.5배로 조정하는 것이 base rate에 가깝다.

Tier System — 수십 개 국가에 프레임워크를 어떻게 적용하나

30개 이상의 sub-module을 수십 개 국가·distributor에 모두 적용하는 것은 불가능하다. Tier로 나누어 조사 depth를 차등화한다.

Tier 분류 기준 (4개 dimension)

Tier 1 · Anchor

• 매출 잠재력: 임계선 이상 (연 30억+)
• 계약 형태: Exclusivity + guarantee + 다년
• 전략적 가치: Evidence 생산지 · anchor · 카테고리 점거 대상
• 의사결정 형태: Type 1 (co-founder 합의)

Tier 2 · Growth

• 매출 잠재력: 중간 (연 5억 ~ 30억)
• 계약 형태: 표준 distributor 계약
• 전략적 가치: 성장 pipeline · 다각화
• 의사결정 형태: Mixed (지역 리드 + 리더십 review)

Tier 3 · Opportunistic

• 매출 잠재력: 소액 · spot (연 5억 이하)
• 계약 형태: 단발 · 트라이얼 · spot
• 전략적 가치: 매출 보완 · 재고 소진
• 의사결정 형태: Type 2 (지역 리드 자율)

규칙: 4개 dimension 중 2개 이상이 상위 tier에 해당하면 그 tier로 승격.

Tier별 조사 depth

• Tier 1: Full v4 (32 sub-module), 2-4주, Full 문서 + 회의체 sign-off
• Tier 2: Reduced (17 sub-module), 3-5일, 5-page 요약
• Tier 3: Quick Check 9-question, 1시간 ~ 1일, 체크리스트 + 표준 계약 pack

Tier 2에서 특히 중요한 것: L1 Customer의 1-1 (KBF) 과 1-4 (구매 채널) 는 반드시 조사한다. 나머지 L1 sub-module (여정 · 정보 습득 · 구매 경제학) 은 launch 후 실측으로 학습한다. 이렇게 해야 Tier 2의 3-5일 시간 예산이 지켜지면서도 Charter rule #5 (L1 상속) 를 위반하지 않는다.

Quick Check 9-Question (Tier 3 필수)

시간이 없을 때는 최소한 이 9개는 통과해야 한다. 3개 그룹으로 구성된다.

A. Can We? — 진입 가능성

1. 규제·인증: 이 국가의 카테고리 규제 (성분 금지 · 표기 · 인증) 에 우리 SKU가 blocker 없이 통과 가능한가?
2. 물류·통관: 통관 이슈 없이 배송 가능, 물류비가 유통 마진의 30% 이하?
3. Territory 충돌: 기존 exclusivity distributor territory를 침범하지 않는가?

B. Should We? — 경제성·전략적 fit

1. Customer 정합성 (v4 신규): 이 distributor · 채널의 target 고객이 우리 primary customer (KBF · 구매 채널 선호) 와 정렬되는가?
2. KBF fit: 시장의 검증된 KBF와 우리 제품이 정렬되는가?
3. 최소 마진: 요구 가격이 회사 MAP 이상 + 최소 gross margin (기본 40%) 달성?

C. What's the Risk? — 거래 안전성

1. Distributor credibility: 3년+ 영업 이력, 유사 카테고리 경험, 재무 안정성?
2. Payment terms: LC 또는 T/T 선결제 원칙, 신용거래 시 credit insurance?
3. MOQ vs 재고 리스크: MOQ가 안전재고 훼손하지 않고 회전 위험 없음 (6개월 이내)?

Red flag 처리:

• A 그룹 red flag → 즉시 거절
• B 그룹 red flag (특히 Q4 Customer 정합성) → Tier 2로 escalate하여 L1-1·L1-4 재검토
• C 그룹 red flag → 계약 조건 강화 또는 거절

이 Framework의 한계와 향후 개선 방향

이 v4가 완성판이라고 생각하지 않는다. 사용하면서 발견할 결함이 반드시 있을 것이다. 지금 예상되는 한계는:

한계 1. 서비스업·SaaS에는 부적합할 수 있다. 이 프레임워크는 물리 제품·소매·다국가 유통 맥락에서 만들었다. SaaS나 서비스업의 GTM (프로덕트 자체가 채널이 되는 경우) 에는 Layer 조정이 필요할 것이다.

한계 2. L1 Customer의 데이터 수집 비용을 과소평가할 수 있다. Tier 1에서 L1을 full로 조사하는 것은 실제로 상당한 자원이 든다. 이 비용을 미리 예산에 반영하지 않으면 L1이 형식적으로 채워지고 넘어갈 위험이 있다.

한계 3. B2B pipeline management를 별도로 다루지 않는다. L3-5 Conversion에 흡수했지만, B2B sales pipeline (lead → qualified → contract → reorder) 은 더 정교한 별도 서브 프레임워크가 필요할 수 있다.

한계 4. 시간축이 명시적이지 않다. Phase-gate (Pre-launch → Launch → Early growth → Scale or Kill) 관점이 각 Layer 안에 암묵적으로만 존재한다. 향후 버전에서 시간축을 명시적으로 추가할 여지가 있다.

정리 — 이 프레임워크가 담고 있는 진짜 배움

32개 sub-module을 만들었지만, 정작 이 프레임워크가 나에게 가르쳐준 것은 sub-module의 목록이 아니었다. 4번의 iteration을 관통하는 몇 가지 원리다.

첫째, Layer의 위계는 정보의 유형이 결정한다. 같은 주제를 다뤄도 관찰 / 선택 / 행동은 다른 Layer에 속해야 한다. 이 구분 없이 Layer를 만들면 겹침이 발생하고 프레임워크가 무너진다.

둘째, Upstream을 잘못 배치하면 프레임워크가 catalogue가 된다. Customer가 Where의 하위였을 때, 프레임워크는 답을 주지 않고 리스트만 나열했다. Customer가 upstream이 되면서 프레임워크가 실제 의사결정 도구로 작동하기 시작했다.

셋째, Do Not List가 없는 프레임워크는 forcing function을 갖지 못한다. "무엇을 할 것인가"만 나열하는 프레임워크는 결국 모든 것을 하게 된다. "무엇을 안 할 것인가"의 명시가 자원을 집중시킨다.

넷째, 프레임워크는 살아있어야 한다. v4가 v5, v6로 진화할 것이다. 프레임워크를 만든 사람이 그것을 뒤집을 준비가 되어 있어야 프레임워크가 굳어서 죽지 않는다.

Framework는 답이 아니라 질문의 배치도다. 좋은 배치도는 좋은 질문을 하게 만든다. 그게 전부다.

이 프레임워크는 실제 회사 GTM 실무에서 4번의 iteration을 거쳐 만들어졌다. 다른 산업·다른 규모에서 사용할 때는 각자의 맥락에 맞게 수정이 필요하다. 원리 (Charter 5원칙) 는 유지하고 sub-module은 조정하는 방식을 권한다.

아웃소싱의 장점

• 뛰어난 전문성: 외부 아웃소싱 기관은 그 일만 해온 조직이므로 뛰어난 전문성을 지님
• 비용감소: 직원 교육과 보험, 병가 같은 복지(직원 특전)에 많은 비용을 지출할 필요가 없음
• 핵심역량을 제외한 다른 분야를 아웃소싱함으로 핵심분야에만 집중
• 조직을 유연하고 민첩하게
• 수요에 따라 탄력적인 공급 조절이 가능
• 아웃소싱한 제품 및 서비스에 대해 외부 경제에 대한 리스크가 감소
• ROIC를 높여 시장에서 기업의 가치 상승

아웃소싱의 단점

• 비용절감으로 인한 품질관리 문제
• 정보유출의 우려가 존재
• 장기적으로 기업의 경쟁력을 약화: 예로 IBM은 PC개발 과정에서 신속하고 혁신적인 제품 개발에만 치중한 나머지 인텔에게 CPU를, MS사에 운영체제를 맡김으로 결국 PC산업 자체에서의 주도권을 잃게 됨
• 기존 수직계열화 회사를 정리하면서 발생하게 되는 복잡성, 인력의 감축
• 아웃소싱하던 납품 업체가 경쟁사로 돌변할 가능성

아웃소싱 기준

아웃소싱 여부를 검토하고 있는 제품이나 기술이 첨단 기술을 사용하고 있다면 자체 생산 을, 범용 기술을 이용하고 있다면 아웃소싱이 적합하다고도 말할 수 있다.지금 당장은 큰 수익성이 없더라도 회사의 미래를 위해 전략적으로 집중할 분야인지 아닌지도 반드시 따져야 한다.

Business Model (비즈니스 모델)

• 사업이 뭔가? 제품/서비스가 뭔가? : 1~2줄 이내로 쓰고 말할 수 있어야 한다(의외로 어렵다). 설명이 길면 길수록 이해하는데 더 많이 집중해야 되며 결국에는 이해가 가지 않게 된다.

• 비즈니스 모델이 어떻게 되나? : 플랫폼, 구독, 연간 계약, 마켓 플레이스 등 무엇인지 설명해야 한다. 또한 자체 개발인지 파트너나 제삼자의 역할이 필요한지도 알아야 한다.

• 매출은 어떻게 발생시킬 것인가? : 간단하게 매출 발생하는 형태에 대해 설명하면 된다 (1회성 지불, 연간 계약, 구독 등).

• 매출 구조가 어떻게 되나? : 매출, 비용, 이익, 로열티/라이선스 등에 대한 구조를 설명한다.

• Unit Economics (유닛 이코노믹스) : LVT (Life Time Value 유저당 평생 가치)과 CAC (Customer Acquisition Cost 고객 유치비용)를 계산할 수 있으면 준비하도록 한다. 미국에서는 3:1의 비율을 가장 이상적으로 생각하는데 간단하게 설명하면 고객 유치비용 1,000원을 지불해서 3,000원을 벌어야 한다.

Competition & Advantage (경쟁 & 우위)

• 경쟁사들이 누구인가? 왜 그렇게 생각하는가? : 경쟁사가 없다고는 말할 수는 없다. 시장을 어떻게 정의하느냐에 따라 경쟁사가 달리 질 수 있다. 시장을 어떻게 정의할 것인지 생각해보자.

• 다른 경쟁사들은 누가 있을 수 있는가? : 근미래의 경쟁사 말고 향후에는 어떠한 기업/시장과 경쟁할 수 있게 되는지 생각해보도록 한다. 중/장기적인 사업에 대해 생각했다고 설명할 수 있어야 한다.

• 현재 시장에서 제공하는 설루션과의 차별점은? : 가격, 기술, 사용성, 편의성 등 다방면으로 차별점을 제시하는 것이 좋다.

• 왜 큰 기업들은 왜 안 만들고 있는가? 왜 시장에 진입 안 하고 있는가? : 까다로운 질문이다. 시장이 작거나 매리트 없다고 하면 시장이 없다는 뜻이 되고, 대기업도 할 수 있다고 하면 시장만 증명해주고 경쟁에서 질 수 있기 때문이다. 대기업이 실행하기 어려운 이유로는 구조적으로 실행하기 어렵거나, 투자 대비 회수에 대해 증명하지 못했다거나, 특정 시장을 파괴하기보다 기술적/지식재산권이 우위에 있다는 점에서 설명하면 좋을 것 같다.

• 경쟁이 있다면 가격/기능/성능에 대해 어떻게 경쟁할 것인가? : 간단하게 경쟁할 수 있는 측면이 있으면 설명하는 것이 좋다. 시장이 성장하는 단계이면 다른 경쟁사 제품보다 성능적으로 10배 더 좋다고 설명할 수 있으면 좋다고 할 수 있다.

• 진입장벽이 있다면 어떤 것이 있는가? : 시장을 얼마나 잘 이해하는지를 물어보는 질문이다.

• 본인만이 알고 있고 남들이(다른 회사들이) 모르는 것은? : 지식은 보물이고 경험이 열쇠라는 말이 있다. 아무리 지식을 많이 쌓고 알고 있어도 실행한 적이 없다면 무용지물이다. 따라서 반드시 프로토타입이든 베타서 비스든 실제로 제품이나 서비스를 론칭한 경험이 있어야 하고, 남들이 모르는 경험적 우위를 가지고 있어야 한다. 제품을 개발하면서 직면한 문제들은 다른 기업들도 경험할 것이며 오직 해답을 찾은 팀만이 앞으로 전진할 것이다.

• 제공하는 제품/서비스 중에 기존에 없던 새로운 것은? : 단순히 기능들을 추가해서 만든 제품인지, 아니면 근본적으로 새로운 제품을 만들었는지를 확인한다. 단순한 추가 기능 구현의 형태이라면 누구나 따라 할 수 있기 때문에 임팩트가 낮은 인상을 줄 수 있다.

Customer (고객)

• 누가 고객인가? : 보고서를 보고 배운 고객 말고, 정말로 판매를 경험하면서 접한 고객이 있는가를 확인한다.

• 고객들이 원하는 것은 무엇인가? : 대화를 통해서 숨어 있는 니즈를 발견했는지를 확인한다.

• 어떤 니즈를 충족시켜주고 있는가? 어떤 문제들을 해결해주고 있는가? : 스타트업들은 종종 굳이 해결할 필요가 없는 문제들을 문제라고 정의하고 해결하려고 하는 경향이 있다. 스타트업을 위한 스타트업이 되면 안 되고 정말로 문제를 해결하고 싶은지를 확인하는 질문이다.

• 제품을 사용 안 하는 유저들은 왜 그러 한가? 어떤 방법들을 동원해서 극복하고 있는가? : 제품이 어떠한 문제점들을 가지고 있고 실제로 극복 가능한지를 파악하는 질문이다.

• 고객들을 어떻게 접근/유입하고 있는가? : 공식 론칭 전에 비용을 써가면서 광고/홍보하고 있는지 알아본다. 실제로 알파/베타 서비스까지는 발로 뛰어다니면서 '진짜 고객'을 찾을 수 있기 때문에 펀딩 받으면 광고/판촉비로 소진하지 않을까 하는 걱정이 있기 때문이다.

• 고객 니즈를 어떤 방법으로 접근하고 이해하고 있는가? : 발로 뛰어다니면서 직접 인터뷰하고 있는지, 아니면 인터넷 설문조사 보고 파악하고 있는지 알고 싶다.

• 고객들을 얼마나 잘 알고 있는가? : 진짜 고객과 데이터상 가짜 고객을 분별하고 싶다.

• 누가 첫 유저가 될 것으로 예상하고 있는가? : (론칭 전) 예상 고객/시장을 이해하기 위한 질문이다.

• 만들고 있는 제품이 실제로 필요하다는 것을 어떻게 확신하고 있는가? : (론칭 전) 나만이 알고 있는 인사이트가 있는지 확인한다.

• 신규 유저들을 끌어올 수 있는 요소가 있는가? : 제품에 대한 차별 포인트가 임팩트 있는지, 또는 유저가 다른 유저를 끌어 들어올 수 있는 요소들이 존재하는지 확인한다.

Financials (재무)

• 월 지출(burn rate)은 어떻게 되고 있는가? : 알뜰하게 지출하고 있는지 확인한다. 펀딩 받자마자 필요 없는 지출 항목으로 비용을 소진하면 곤란하다.

• 앞으로 3년, 5년간 회사 매출을 어떻게 측정하고 있는가? : 판매전이면 유사 제품을 벤치마킹하여 매출을 계산한다. 판매 중이면 추가 펀딩으로 인하여 늘어날 매출을 반영하여 예측한다.

• 측정한 매출에 대해 어떤 가설들이 있는가? : 본인의 힘으로 컨트롤할 수 있는 가설들이어야 한다. 규제 같은 가설들이 있다면 쉽지 않을 것이다.

• 향후 부채를 늘릴 예정인가 자본을 늘릴 예정인가? : 추가 펀딩을 진행할 예정인지, 아니면 펀딩없이 부채를 늘려서 사업을 진행할 것인지 확인한다.

• 직원들에게 스톡옵션을 얼마나 많이 제공할 예정인가? : 직원 스톡옵션은 초기 스타트업에 팀원들을 꾸리기 가장 좋은 수단이다. 하지만 직원 스톡옵션을 너무 많이 제공하면 투자자들의 스톡옵션이 적어짐으로 적절한 수준을 같이 논의하는 것을 추천한다.

• 언제 이익이 날것으로 예상하고 있는가? : 사업모델에 따라서 이익이 날 수 있는 시점이 다르다. 플랫폼이나 SNS 네트워크 중심의 사업은 이익이 나중에 발생함으로 사전에 공부하도록 한다.

• 이익이 나기까지 얼마나 많은 시간이 걸릴 것으로 보고 있는가? : 일정에 대해 확인한다.

• 빠른 성장을 위해 필요한 것은? : 정말로 펀딩이 문제인지, 기술이 문제인지, 시장이 없는지를 확인하고 싶은 질문이다.

Fundraising (자본)

• 펀딩은 이미 진행했나? / 어느 단계 펀딩을 진행 중인가? : 펀딩 진행 중인지, 마감했는지, 아니면 아직 진행 안 했는지를 확인한다.

• 지분구조 및 자본/부채 비율이 얼마인가? : 부채 중심 성장인지 자본 투자 중심 성장인지 확인한다.

• 펀딩을 받기 전까지 얼마나 운영할 수 있는가? : 월 Burn rate을 확인하면서도 버틸 수 있는지를 확인하는 질문이다.

• 현재 회사의 가치는 얼마인가? : 회사에서 생각하는 회사 가치하고 VC가 생각하는 회사 가치가 다를 것이다. 수치로 회사 가치를 측정할 수 있으면 논리적인 증거들을 제시하여 설명하면 되고, 없을 경우 같이 상의하여 가치를 평가하면 좋다. 특히 첫 투자 상담일 경우 평가된 가치를 기준으로 참고할 수 있다.

• 이번 라운드는 얼마나 많이 펀딩 받을 생각인가? : 필요한 펀딩 금액과 필요 사유에 대한 근거 (장비/인력/운영 등)를 리스트업 하여 정리하고 제시하는 것이 좋다.

• 회사가 생각하고 있는 투자 전 기업 가치는 얼마인가? : 확실한 기준이 없을 경우 투자사와 함께 상의하며 예상 기업 가치를 함께 이야기해보는 것이 좋다.

• 기존 투자자들도 이번 펀딩 라운드에 참석할 예정인가? : 기존 투자자들도 참석한다면 회사가 성장하고 있다는 신호를 보낼 수도 있다. 만약 참석하지 않는다면 참석하지 않는 이유에 대해 설명해야 한다.

• 이번 펀딩을 통해서 자금을 어떻게 활용할 예정인가? : 향후 자금운영에 대해 설명한다.

• 자금 운영에 대해 어떤 마일스톤과 계획들을 가지고 있는가?

• 펀딩을 못 받으면 어떻게 하겠는가? : 간혹 투자를 못 받으면 향후 재무 계획에 대해서 물어볼 때가 있는데 재무 전략에 대해 생각한 게 있으면 간단하게 설명한다.

Growth & Marketing (성장)

• 새로운 유저들은 어디에서 오고 있는가? : 진짜 고객들을 제대로 파악하고 있는지, 시장을 알고 있는지를 물어보는 질문이다.

• 얼마나 많은 유저들을 보유하고 있는가? : 성장률, 확대 가능성을 확인한다.

• 고객/유저들이 어떻게 제품과 서비스에 대해 소식을 접하고 있는가? : 정말로 고객들을 제대로 파악하는지 확인하는 질문이다.

• 유통/성장전략은 어떻게 할 예정인가?

• 유저 성장률은 어떻게 되고 있나?

• 새로운 유저들이 사용하고 싶은 이유는 무엇인가?

• 전환율은 어떻게 되나? : 무료 회원에서 유료회원, 웹사이트 방문에서 구매까지 등의 전환율 등을 이해한다.

• CAC (Customer acquisition cost) 고객 유치 비용은 어떻게 되나? (organic vs inorganic) : 고객 한 명을 유치하기 위한 금액 (CAC)이 어느 정도 인지 확인하고자 한다. CAC가 높으면 광고/판촉비를 많이 투자해야 하는지, 아니면 아직 비효율적으로 (혹은 시장을 못 찾은 건지) 운영되고 있는지 생각해봐야 한다. 아직 서비스 초반이면 CAC는 거의 1,000 미만일 확률이 많다. 또한, 계속 제품/서비스를 개선해야 하는데 초반부터 SNS 사이트에 투자금 가지고 광고/홍보에 사용하면 너무 빨리 느껴질 수도 있다.

• 회사의 성장 판단 기준은 어떻게 정할 것인가?

• 예상하고 있는 고객 LTV (Life Time Value)은 얼마인가?

• 어떤 광고/판촉들을 활용할 예정인가?

• 고객 접촉부터 계약까지 얼마나 많은 시간과 어떠한 프로세스를 경험하는가?

• 시장의 규모는 얼마나 큰가? : 아직 초기 일 때에는 제품과 서비스가 얼마든지 변할 수 있으니깐 시장은 정의하기에 따라 달라질 수 있다.

• 어느 정도 성공하게 된다면 어떤 시장으로 확장할 수 있는지? (확장성)

• 연간 예상 매출은?

• 이전에 이러한 제품/서비스가 성공하지 못했던 이유가 있었는지? : 투자자도 산업의 전문가가 아니다. 따라서 본인들도 내부에 보고하고 설득하기 위해서 충분히 이해시켜줘야 한다. 기술의 장벽으로 인해서 성공하지 못했는지, 새로운 기술이 대중화되었다던지, 아니면 시장을 이해하지 못해서 실패했다던지, 자금력이 부족했다고 판단했는지 등, 이해하고 있는 것들을 설명을 하면 된다. 하지만 반대로 그럼에도 불과하고 왜 우리는 성공할 것인가는 따로 생각을 하는 것이 좋다. (그리고 남들이 따라 해도 경쟁에서 이길 수 있는 요소들을 설명해야 한다).

Idea (아이디어)

• 왜 이 특정한 아이디어/문제를 선택했는지? : "투자받을만한" 혹은 "돈이 될만한" 문제들을 선택해서 투자가 목적이 되는 문제들을 고르는 경향이 많다. 개인적인 연관성, 혹은 문제와 감정적인 연관성이 없으면 실패할 확률이 높을 수 있다. 지속적으로 실패를 경험할 텐데 감정적인 연결성이 없으면 장기적으로 지속하기 어렵다고 느낄 수 있기 때문이다.

• 다른 아이디어는 없는지? : 팀은 괜찮은데 다른 문제나 아이디어가 없는지 확인한다.

• 아이디어를 바꿀 의향이 있는지?

Team & Recruiting (팀 & 채용)

• 누가 팀을 리드하고 있는지? : 반드시 대표가 팀을 리딩 할 필요는 없다.

• 팀 구성원이 계속 프로젝트를 진행할지 어떻게 확신하는지? : 2주 전에 카페에서 만난 팀이면 지속하기 힘들 수도 있다. 친구나 지인 소개, 회사 동료 등이 지속성이 있지 않을까 생각할 수 있다.

• 팀은 어떻게 알고 있는지? 어떻게 만났는지?

• 팀원들의 역할은?

• 창업자/공동 차 업자는 어떤 경험들이 있는지?

• 왜 팀이 같이 모여지게 되었는지?

• 이전 멤버들이 회사의 지적재산권에 대해 법적인 권리가 있는지?

• 다음 채용에 필요한 포지션은?

Team Experience (팀 경험)

• 이전에 같이 진행했던 프로젝트가 있는지?

• 최근에 다퉜던 일은? 어떻게 해결했는지?

• 본인이 이전에 했던 업무 중에 가장 기억에 남는 것은?

• 이전에 어떤 시스템을 해킹한 적이 있는지? : Y-Combinator에서 유명하게 물어보는 질문이다. 프로그램이 아닌 어떠한 시스템을 해킹해서 본인이 득을 본 사례가 있는 질문이다. Status quo (정해진, 이전의 것/상태)를 벗어날 수 있는 사람인지 아닌지를 파악한다.

• 어려운 문제를 해결한 적이 있는지?

• 문제를 직면할 때 어떻게 해결하는지?

• 이전에 큰 실수를 경험적이 있는지?

Product & Technology (제품/기술)

• 제품을 개발하기 위한 다음 단계는?

• 제품에 대해 구체적으로 설명

• 유저 행동에 대해서 어떤 인사이트를 가지고 있는가?

• 프로젝트 마일스톤은 어떻게 예상하고 있는가?

• 이전에 개발한 프로토타입에 대해서 무엇을 배웠는가?

• 제품/서비스 데모

• 어떤 기능들을 추가하여 개발할 예정인가?

• 6개월 1년 후, 직면하게 될 가장 큰 기술적 문제는?

Legal (법률)

• 지분구조는 어떻게 구성되어 있는지?

• 창업자/공동창업자 중에 법적인 IP로 인해서 문제가 생길 수 있는지?

• 가지고 있는 IP는 뭐가 있는지? (특허출원/등록, 지식재산권 등)

• IP를 개발하고 생성하게 된 계기

• 이전에 같이 일했던 사람들 중에 IP에 대한 소유권을 가질 수 있는지?

전사전략, 사업전략의 파악

시장/제품 메트릭스를 통한 시장 진출 전략 설정

1. 기존 시장의 강화: 기존 시장강화의 방법도 자사, JV, M&A 3가지의 방법이 존재
   • 경쟁기업 인수(포지션, 고객사 획득)
   • 롤업 전략(상대적으로 규모가 작은 회사를 연속적으로 매수)
2. 제품라인업의 확대
   • 제품 확장 전략
   • 허인가 매수
   • 기술 매수
   • 브랜드 매수
3. 인접시장으로의 진출
   • 수직 통합 전략
4. 동일 제품의 타지역 진출
   • 지역 확장 전략
   • 해외기업 매수
   • 특정 고객층 획득 매수
   • 고객층 확대 전략
5. 신규시장 진출
   • 사업 포트폴리오 전환 전략
   • 플랫폼 전략
   • 멀티 얼라이언스 전략

(신규시장 진입 선택시) 신규 시장 발굴

타겟 시장 분석 및 선정: 신규 시장 진출 분석 시 기업분석은 하지 않음

시장분석

• 시장메트릭스를 통한 포지션 분석 및 시장 특정: 벨류체인과 제품에 따라 시장을 세분화해 어떤 시장을 타게팅할 지 선정
  • 전후방 밸류체인 분석
  • 제품 및 서비스 분석
• 시장 기본 분석
  • ✔시장 규모(신규 시장인 경우 전방시장에 따른 향후 시장 규모 변화 예측)
    • 벨류 드라이버 구조화를 통한 추정
  • ✔시장 성장률(신규 시장인 경우 전방시장에 따른 향후 시장 성장율 변화 예측)
    • 벨류 드라이버 구조화를 통한 추정
  • 시장 마진
  • 시장 쉐어
  • 시장 원가 구조
  • 시장의 유통 시스템
• 전방/최전방 시장 분석(end-user 분석)
  • 전방/최전방 시장의 수요 분석 및 확대 요인 분석: : 벨류 드라이버 구조화를 통한 추정
  • 전방/최전방 시장의 수요를 segment(area age sex price sku store natl)에 따라 분석
  • 시장의 전방 파급력 가능성 분석
• 시장이용률(KBF)
  • 대체시장 및 보완시장
  • 전방/최전방 시장의 segment별 KBF 분석(대체시장이 아닌 해당 시장을 이용하는 이유)

경쟁환경 분석

• 기본 분석(경쟁 기업 파악, 쉐어파악, 매출 성장률, 영업이익률, ROIC)
• 시장 메트릭스에서 경쟁사의 포지션 분석
• 경쟁사의 시장내 포지션 분석(타겟 고객층 분석 age sex area time natl price store sku): 포지션 분석을 시행하는 이유는 경쟁사별 어떤 고객에게 강점이 있는지, 또한 어떤 포지션에 참입할 수 있는 여지가 있는지를 판단하기 위함
• 각 경쟁사의 포지션별 KBF
• 전체 KBF에 따른 각 경쟁사의 요건 충족여부 파악
• 진입장벽 분석: 규모의 경제, 높은 경쟁, 공급채널과 고객에의 엑세스, 정부규제, 특허
  • 매력적인 시장인가?
  • 실제 진입 가능성은?
  • 진입한 신규 참입자는 쉐어를 높여갈 수 있는가?
• 경쟁 상대의 SWOT분석
• (optional)자사 분석과 동일한 밀도의 경쟁 상대 분석

기존 사업과의 정합성 및 시너지

• 기존 사업의 비즈니스 모델과 비즈니스 플로우 조사
• 신규 사업의 비즈니스 모델과 비즈니스 플로우 조사
• 각 비즈니스 플로우에서 정합성 가설 구축

참입 전략 설정: 1. 초기 진입, 2. 조인트벤쳐, 3. M&A(기업 전체 및 일부 자산 매수)

M&A전략 설정

M&A목적 명확화

롱리스트 작성

쇼트리스트 작성

대상 기업 어프로치

전략의 요건파악

• 전략 수립의 요건: 1. 전사적인 경영전략과 2. 사업전략의 달성
• 일반적으로 경영전략의 가장 기본적인 목표는 기업에 더 많은 이익을 창출하는 것(더 많은 매출, 더 적은 비용)일 것

전략의 설계

전략의 수립

전략의 수립은 타겟 시장을 찾아내는 것이 목적이다. 정보수집, 자료조사, 사내외 제안, 지시사항, 전문가 면담, 토론 등의 방식을 통해서 사업기회 아이디어를 탐색의 방법으로 여러 시장을 후보군에 올릴 수 있다. 전략 수립의 가장 기초적 스텝은 아래 세 가지 형태의 전략에 따라 세부 시장을 찾아나가는 것이다.

1. 기존 시장을 강화: 기존 시장강화의 방법도 자사, JV, M&A 3가지의 방법이 존재
2. 인접 시장 진출
3. 동일 시장 내 신 제품 확장
4. 신규 시장 개척
5. 신 지역 개척

위의 세 가지로 일단 시장을 구조화 하면, 구체적인 시장을 타겟팅하기 한결 용이해진다. 그렇다면 그 이후 실제적인 세부 시장은 어떻게 찾아낼 수 있을까? 생각 보다 단순한데, 정보수집, 자료조사, 사내외 제안, 지시사항, 전문가 면담, 토론 등의 방식을 통해서 사업기회 아이디어를 탐색한다.
- 신규산업 진출, 인접산업 진출, 기존산업 강화를 통한 시장 탐색, 타겟 시장 가설 설정
- 시장내 제품군 탐색, 제품 가설 설정

전략의 검증

전략의 검증 단계는 전략 수립에서 타게팅한 시장에 대해 정말 가능성이 있는지에 대한 검증하는 단계이다. 전략의 수립상 여러 전략이 탄생할텐데, 각 전략에 대해서 방향성 정도를 빠르게 검증하는 것이 포인트이다. 전략의 요건에 가장 만족되는 전략이 수립되고 검증될 때까지 수립 -> 검증의 과정이 수 차례 반복될 수 도 있다.

• 기업 전략 검증을 위한 4가지 분석: 1. 시장분석, 2. 기존 사업과의 정합성 분석, 2. 경쟁분석, 3. 고객분석
  • 그 시장 돈 잘 버는 시장 맞아? -> 시장 분석
  • 내가 기존에 하던 사업이랑 시너지 좀 있나? -> 기존 사업과의 정합성 분석
  • 그래서 뭘 팔면 돼? 되도록 남이 잘 안파는거!-> 경쟁분석
  • 그래서 누구한테 팔면 돼? -> 고객분석
• 새로운 산업에서 새로운 이익을 창출하기 위한 분석: 가설 방향은 먼저 성장하고 있는 시장인지? 마진율은 높은지? , 그 다음들어가서 고생할만한 진입장벽 없는지?에 대한 검증: 규모의 경제, 높은 경쟁, 공급채널과 고객에의 엑세스, 정부규제, 특허`
  • ①시장분석: 시장 돈 잘 버는 시장 맞아?
    • 시장 메트릭스를 통한 시장 분류(벨류체인 분석, 제품 및 서비스 분석)
    • 시장 기본 분석(시장 규모, 시장 성장율, 시장 마진 등)
    • 최전방시장에 따른 향후 시장 규모 변화 예측
  • ② 기존 사업과의 정합성 분석: 내가 기존에 하던 사업이랑 시너지 좀 있나?
    • 고객의 기존 사업의 시너지 분석
  • ③경쟁분석: 그래서 뭘 팔면 돼?
    • 경쟁 환경 분석
      • 시장내 포지션 분석(한 축은 경쟁사별로 둔 상태로, 다른 한축을 매출별 나이 성별 시기별 SKU별 채널별 지역별 가격별 목적별 전방시장별 국가별)
      • 플레이어별 벨류체인 분석
      • 플레이어별 제품 및 서비스 분석
      • 플레이어별 차별성 분석
  • ③고객분석: 누구한테 팔면돼?
    • 고객의 축별 매출 분석(나이 성별 시기별 SKU별 채널별 지역별 가격별 목적별 전방시장별 국가별)
    • 고객의 니즈 파악

전략의 실행

신시장 / 인접 시장에 진출/ 새로운 지역 진출 하는 경우: 신시장참입(M&A, 자사개척, JV) 전략, 신시장 개척 전략

• 신시장에 진출하는 구체적인 방법: M&A, 조인트벤쳐, 신규참입

기존 시장을 강화하는 경우/ 신 제품을 확장 하는 경우: 가격 전략, 매출 전략, 이익전략(코스트 절감 전략), 신상품 전략(새로운 라인업 전략), 경쟁사 대응 전략

• 기존 산업에서 새로운 이익을 창출하기 위한 분석: 가설 방향은 1.어떻게 하면 P를 높일 수 있을까 2. 어떻게 하면 Q를 높일 수 있을까 3. 어떻게 하면 C를 낮출 수 있을까

산업 확장성 관점

비즈니스 모델을 통한 구조화(세로축)

• 제품축을 1,2,3으로 구조화한 이유는 어떤 제품은 그 상위 제품으로도 고려될 수 있기 때문이다. 예를 들어, 가장 하위 제품축에 치즈가 들어간다면, 다음 상위 제품축에는 낙농업시장, 그 다음 상위 제품축에는 식품시장이 들어갈 수 있다. 즉, 시장을 확장해서 보는 시각을 획득할 수 있다. 이러한 시각은잠재 경쟁자나 미래에 신규 시장 진입을 고려할 때 필수적인 사고이다. 가령 가장 하위 제품축에 OTT시장, 그 상위 제품축에 영상시장, 그 상위 제품축에 여가생활 시장으로 제품축을 확장하며 분석하면, OTT시장에 속하는 넷플릭스는 동업자인 아마존 비디오를 경쟁사로 인식할 뿐만 아니라, 게임 산업도 경쟁사로 인식할 수 있으므로, 새로운 인사이트를 획득할 수 있다.

벨류체인을 통한 구조화(가로축)

• 가로축에서는 벨류체인을 점점 구체화하고 있다. 예를 들어, 책을 출판하는 책 제조업을 위의 시장 세그먼트 테이블에 따라 분석할 수 있다. 큰 벨류체인으로는 원고작성 -> 출판계약 -> 책인쇄 -> 책판매