AI로 3개월 만에 월 6만 달러를 벌었다 Kleo

Kleo — $0에서 월 $62,000 MRR까지 걸린 시간, 단 3개월

 

좋은 아이디어를 만드는 것보다 더 어려운 일이 있다.

이미 만들었던 사업이 사라졌을 때 다시 시작하는 것이다.

영국의 소프트웨어 엔지니어 Cameron Trew에게 실제로 그런 일이 벌어졌다.

그런데 그는 사업을 포기하는 대신 새로운 버전의 서비스를 만들었다.

그리고 그 결과는 놀라웠다.

0달러에서 월 반복매출(MRR) 6만2,000달러.

걸린 시간은 약 3개월이었다.

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처음부터 창업자가 아니었다

Cameron은 13살 때부터 코딩을 시작했다.

컴퓨터공학을 공부했고 이후 여러 기업에서 소프트웨어 엔지니어로 일했다.

26살에는 런던의 고층 아파트에서 원격으로 일하는 시니어 엔지니어였다.

겉으로 보면 안정적인 커리어였다.

하지만 그는 자신이 만드는 소프트웨어가 정말 자신의 것인지 고민하기 시작했다.

결국 직장을 그만두고 부모님 집으로 돌아갔다.

그리고 직접 사업을 만들어보기로 했다.

 

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kleo

첫 번째 Kleo는 6만 명의 사용자를 모았다

Cameron이 공동창업자들과 만든 첫 번째 Kleo는 LinkedIn 데이터를 분석하는 무료 Chrome 확장 프로그램이었다.

사용자들이 자신의 분야에서 어떤 콘텐츠가 인기를 얻고 있는지 확인할 수 있는 서비스였다.

사용자는 빠르게 늘었다.

약 6만 명이 사용했다.

그런데 문제가 생겼다.

LinkedIn으로부터 Cease and Desist, 즉 서비스 중단 요구를 받은 것이다.

결국 Kleo 1.0은 내려야 했다.

사업이 끝난 것처럼 보였다.

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그런데 4주 만에 다시 만들었다

여기서 이야기가 달라진다.

Cameron과 공동창업자들은 기존 서비스를 그대로 살리려고 하지 않았다.

사용자들이 실제로 무엇을 원했는지 다시 살펴봤다.

사람들은 단순히 인기 게시물을 보는 것만 원하지 않았다.

자신에게 효과가 있었던 콘텐츠 형식을 저장하고 다시 사용하고 싶어 했다.

목소리로 아이디어를 입력하고 싶어 하는 사람도 있었다.

그래서 새로운 Kleo에는 이런 기능들이 추가됐다.

• 콘텐츠 아이디어 분석
• 인기 콘텐츠 연구
• 자신의 글쓰기 스타일 학습
• 음성 입력
• AI를 이용한 콘텐츠 작성
• 사용자의 선호도를 기억하는 기능

그리고 Kleo 2.0을 만드는 데 약 4주가 걸렸다.

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여기서 AI가 결정적인 역할을 했다

Cameron은 이미 10년 이상 코딩 경험이 있는 개발자였다.

그래서 AI 코딩 도구가 등장했을 때 단순히 코드를 대신 써주는 도구로 사용하지 않았다.

AI가 만든 결과물을 검토하고,

구조를 설계하고,

잘못된 부분을 찾아내고,

필요한 부분을 다시 수정했다.

그는 AI 코드 에디터가 자신의 가장 큰 장점이었다고 설명했다.

중요한 것은 AI가 개발자를 완전히 대체했다는 이야기가 아니라는 것이다.

오히려 경험이 있는 개발자가 AI를 이용하면서 개발 속도를 크게 높인 사례에 가깝다.

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그리고 3개월 뒤

Kleo는 다시 시장에 나왔다.

창업자가 공개한 수치에 따르면 재출시 후 3개월 만에:

$0 → $62,000 MRR

까지 올라갔다.

MRR은 월 반복매출을 의미한다.

연간으로 단순 환산하면 약 74만 달러 규모다.

다만 이 숫자는 외부 회계감사를 거친 공식 재무자료가 아니라 창업자가 공개한 수치라는 점은 감안해야 한다.

가격도 명확했다.

초기 베타 고객에게는 월 59달러와 79달러 가격을 적용했고, 이후 표준 가격은 월 99달러로 설정했다. 기업용 요금제도 준비했다.

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이 사업에서 가장 흥미로운 부분

Kleo의 이야기를 단순히

“AI로 3개월 만에 6만 달러를 벌었다”

라고 보면 핵심을 놓치게 된다.

처음부터 완벽한 AI 서비스를 만든 것이 아니다.

오히려 과정은 반대였다.

사용자가 있었다 → 문제가 생겼다 → 기존 제품이 사라졌다 → 사용자가 원했던 기능을 다시 확인했다 → AI를 이용해 빠르게 다시 만들었다 → 돈을 내는 고객이 생겼다.

결국 속도를 만들어준 것은 AI였지만,

무엇을 만들어야 하는지를 알려준 것은 사용자였다.

Cameron 역시 제품보다 먼저 유통과 고객을 확보하고, 실제 사용자에게 빠르게 보여주며 개선하라고 강조한다.

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AI 시대에 사업을 만드는 방법도 달라지고 있다

예전에는 서비스를 만들려면 개발자를 고용하거나 오랜 시간을 들여 직접 코딩해야 했다.

하지만 지금은 AI 코딩 도구를 이용해 훨씬 빠르게 프로토타입을 만들 수 있다.

그렇다고 누구나 자동으로 성공하는 것은 아니다.

Kleo 사례에서 오히려 중요한 것은 다음 세 가지다.

문제가 분명했는가.

돈을 낼 사용자가 있었는가.

사용자의 반응을 보고 계속 수정했는가.

AI는 이 과정을 빠르게 만들어주는 도구가 됐다.

사업 자체를 대신 만들어주는 마법은 아니다.

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Cameron이 보여준 것은 ‘빠른 개발’만이 아니다

첫 번째 Kleo는 실패했다.

하지만 6만 명의 사용자를 얻었던 경험은 사라지지 않았다.

오히려 그 경험이 두 번째 제품의 출발점이 됐다.

사업을 잃었다고 해서 모든 것이 사라지는 것은 아니다.

고객에 대한 이해와 시장에서 얻은 경험은 다음 사업의 자산이 될 수 있다.

그리고 AI는 그 자산을 다시 제품으로 바꾸는 시간을 크게 줄여주고 있다.

Kleo는 지금도 LinkedIn 개인 브랜딩과 콘텐츠 제작을 위한 AI 서비스를 운영하고 있다.

Kleo 공식 사이트: kleo.so

테크스레드가 이 이야기를 소개하는 이유도 여기에 있다.

AI 시대에는 거대한 회사를 세우는 것만이 사업의 방법이 아니다.

작은 문제 하나를 발견하고, 사람들이 돈을 낼 만큼 해결해주고, AI를 이용해 빠르게 만드는 것.

어쩌면 앞으로 더 많은 사업이 이런 방식으로 시작될지도 모른다.