# 새로운 시장을 배우려면, 제품을 먼저 만들어라 — 트위터 PM에서 헬스케어 창업가로 전환하며 얻은 전술 > Clean Markdown view of GeekNews topic #23086. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=23086](https://news.hada.io/topic?id=23086) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/23086.md](https://news.hada.io/topic/23086.md) - Type: news - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2025-09-15T11:22:02+09:00 - Updated: 2025-09-15T11:22:02+09:00 - Original source: [review.firstround.com](https://review.firstround.com/to-learn-a-new-market-start-by-building-your-product/) - Points: 25 - Comments: 0 ## Summary 소프트웨어 PM 출신의 창업가가 **헬스케어 시장**에 뛰어들며, 직접 **제품 구축**과 반복적 **피벗**을 통해 낯선 산업을 심층 탐구한 경험을 공유하는 글입니다. 초기의 **오만·가정 집착·거짓 양성 착각** 등 외부자 실패 유형을 경계하고, **인센티브와 의사결정 흐름**을 깊이 해부하며 참된 시장 학습 방법을 강조하며, 현장형 **실행 전문가 영입**, **과학적 엄밀성(rigor)** 확보, 그리고 실질적 **COGS** 단위경제 분석을 바탕으로 제품 차별화와 시장 진입 전략을 지속적으로 수정해온 여정을 흥미롭게 소개합니다. ## Topic Body - 소프트웨어 배경의 창업자가 **제품 구축**을 학습 수단으로 삼아 낯선 **헬스케어 시장**을 파고든 사례. 직접 시도와 반복적 피벗을 통해 **DTC 유전자검사**에서 **가상 암 클리닉**으로 확장한 여정 소개 - 외부자가 빠지기 쉬운 **실패 모드**로 **초기 가정 집착**, **오만한 태도**, 투자·인맥발 초기 매출에 현혹되는 **거짓 양성** 착시를 경계할 것 - 시장을 배우는 핵심은 **인센티브와 의사결정의 흐름**을 해부하는 일로, 누가 **영향·결정·가격·조건**을 좌우하고 어떻게 **지급**이 이뤄지는지 **거래 단계를 끝까지 맵핑**할 것을 권고함 - **유명 인사**보다 현장 실행가를 자문·팀으로 영입하고, 임상·과학적 **리거(rigor)** 를 MVP 경계의 기준선으로 삼아 신뢰와 제품 품질을 확보하는 전술을 공유함 - 유의미한 **COGS**가 있는 비즈니스라면 단위경제를 바닥부터 산출해 가격을 역설계하고, 저가 전략의 한계를 깨달을 경우 **솔루션 중심**으로 웨지를 재정의해 인컴번트의 구매 구조를 비켜가야 함 --- - Color 공동 창업자이자 CEO인 **오스만 라라키**는 경험이 전혀 없던 헬스케어 산업에서 10억 달러 규모 회사를 성장시킴 - 헬스케어를 배우기 위해 활용한 핵심 방법은 **제품을 직접 만드는 과정**이었음 - 라라키와 **엘라드 길**은 함께 Color를 창업 - **Color**: 암 치료 여정 전 과정을 지원하는 **가상 클리닉** - 두 사람은 모두 전 구글 PM 출신으로, Mixer Labs를 창업 후 트위터에 매각 - 트위터에서 VP 역할 수행 중, 옥상에서 길이 자신의 전장 게놈 하드 드라이브를 보여주면서 대화가 시작됨 - 당시 온라인에 떠돌던 이미지는 **유전자 검사 비용이 무어의 법칙보다 빠르게 하락**하고 있음을 보여줌 - 4,000달러나 지불한 검사를 훨씬 저렴하게 만들 수 있다고 확신하게 됨 - 라라키에게 이 아이디어는 **개인적 동기**와도 연결됨 - 할머니는 유방암으로 사망하고, 어머니는 두 차례 유방암을 극복 - 자신도 검사 결과 **BRCA2 변이**를 지니고 있음 - 라라키의 소프트웨어적 관점 : “**유전 데이터 분석은 소프트웨어 중심 프로세스**” - 이를 바탕으로 트위터를 떠나 암 검진을 더 저렴하고 접근 가능하게 만들 솔루션 구축 시작 - 그러나 시장에 대해 전혀 알지 못했음 - 자신이 아는 영역인 **제품 빌딩**을 학습 프레임으로 삼고, 수년에 걸친 반복 실험과 가설 점검 과정을 진행 - 주요 전환점 - **직접 소비자 대상(D2C) 검사 서비스**는 실패 - 고객 획득비용이 높고, 임상·보험 시스템과 분리되어 성장 한계 존재 - Color는 **가상 암 클리닉**으로 확장 - 판매 대상을 **고용주·건강 플랜**으로 전환 - 임상 흐름과 보험 구조에 맞춘 모델 구축 - 성과 : 미국 국립보건원(NIH), 미국암학회(American Cancer Society) 등과 파트너십을 체결하고 기업 가치 10억 달러 달성 - 의미 : 단순한 **시장 조사나 TAM 데이터**를 넘어, **낯선 시장에서 제품을 직접 만들며 배우는 과정**의 사례 - 라라키가 헬스케어 산업을 학습한 실제 방법이자, 초기 창업자들에게 전하는 조언은 이러함 #### 외부자로서 제품을 만들 때 주의해야 할 실패 모드 - 새로운 산업에서 빌딩을 시작할 때는 **첫 원리적 사고**와 동시에 “이미 많은 사람이 이 문제를 다뤄왔다”는 겸손함을 균형 있게 가져야 함 - 라라키는 초창기에 이 조언을 자신이 따르지 못했다고 회고하며, 보험사·연구기관 같은 낯선 영역을 다루면서 겪었던 시행착오를 언급 - **초기 가정에 집착하기** - 초기의 성공(투자 유치, 핵심 인재 채용 등)이 가정이 옳다는 **허위 자신감**을 줄 수 있음 - 실제로는 수년간의 **피벗과 수정**을 통해서만 무엇이 작동하는지 알 수 있었음 - Color의 초기 제품은 저렴한 D2C 유전자 검사였으나, CAC는 너무 높고 LTV는 낮았으며 보험·임상 워크플로와 연결되지 않아 확장에 제약이 있었음 - 이후 의사 대상 의료용 테스트로 피벗 → 의사들은 좋아했지만 **보험 청구 마찰**로 수익성 악화 - 다시 고용주 건강 플랜 복지 모델로 전환 → 효과적이었으나 단일 검사 중심이라 **범위 한계**로 조기 성장 정체 - **내가 가장 똑똑하다고 생각하기** - “이 문제가 아직 해결되지 않은 건 이전 사람들이 멍청했기 때문”이라는 오만에 빠지기 쉬움 - 진입 초기의 **무지**는 겸손으로 상쇄될 수 있지만, **오만**은 업계에서 심각하게 벌을 받음 - 타인의 비합리적으로 보이는 행동도 실제로는 각자의 **인센티브 구조**를 이해하지 못했기 때문이라는 점을 깨달음 - **거짓 양성에 속기** - 투자 자금이나 네트워크 영향으로 얻은 초기 고객을 **실제 트랙션**으로 착각하기 쉬움 - Color 역시 네트워크·영향력 덕분에 초기 고객을 확보했으나, 이는 일반화·스케일링되지 않았음 - “이 제품이 진짜 인센티브 구조에서 승리해서 채택된 것인지, 아니면 단순히 **영향력** 덕분인지?”를 구분해야 함 - 유명 VC나 전 FDA 위원 같은 인물이 이사회에 있다는 이유로 얻는 성과는 **PMF의 착시**를 일으킬 수 있음 #### 돈과 의사결정 흐름을 먼저 풀어내라 - 찰리 멍거의 말처럼, “**인센티브를 보여주면 결과를 보여줄 수 있다**”는 통찰은 새로운 시장을 이해하는 출발점임 - 많은 기술인들이 현 상태를 무능으로 오해하지만, 실제로는 **제약 속 합리적 결정**이 누적된 결과임 - 라라키는 기술자가 아니라 **인류학자처럼 접근**해 헬스케어 산업의 거래 과정을 배움 - 보험 청구 담당자, 건설 조달 매니저 같은 업계 리더와의 탐색적 대화가 학습의 핵심 - “창업자들이 충분히 많은 사람과 대화하지 않는 실수를 자주 본다”는 조언 - **방법론** - 뉴스, LinkedIn, 연구 논문 등에서 관련 인물을 찾아 **수치 게임처럼 꾸준히 접촉** - 대화 목표: 거래가 어떻게 진행되는지 **돈과 인센티브의 흐름**을 매핑하는 것 - 공급자(Suppliers) - 제조업체(Manufacturers) - 유통업체(Distributors) - 구매자(Buyers) - 기업 시장은 모자이크와 같아, 멀리서 보면 하나의 그림 같지만 실제로는 다수의 작은 이미지들이 연결됨 - 소비자 시장과 달리 **헬스케어는 복수의 구매자**가 얽힌 복잡 구조이므로, 어떤 구매자를 공략할지 유연하게 정해야 함 - 깊이 있는 **학습 포인트** - 구매 과정의 세부 요소: **누가 영향력·결정·가격·조건을 좌우하고, 어떻게 결제와 수익이 발생하는지**를 반드시 해부해야 함 - 헬스케어의 특수성 - 서비스 수혜자는 일반 소비자 - 경제적 구매자는 건강 플랜·대기업 자체보험·정부 - 처방자는 임상의 - 이들의 인센티브가 **일치하지 않는 구조**가 가장 큰 난제 - 보험 구조의 복잡성: 같은 Blue Shield 카드라도 개인플랜과 대기업 자체보험은 완전히 다른 역학을 가짐 - 규제(FDA, HIPAA, CLIA)는 오히려 관리 가능한 요소이고, 진짜 어려움은 - **분절된 구매자 문제** - **비유동적 시장 구조** - **실무적 시사점** - 제품 차별성이 모든 참여자의 인센티브에 어떻게 작용하는지 분석해야 함 - 어떤 참여자가 불리하다면, 이를 극복할 방법 또는 다른 참여자가 압박할 만큼의 **큰 가치**를 제공해야 함 - **휠을 팔려 하지 말고, 차를 사려는 사람의 맥락을 보라**는 비유처럼, 기술적 혁신도 구매자가 보는 관점에서는 단순 기능에 불과할 수 있음 - Color 제품 진화 사례 - 라라키는 **테스트 솔루션 자체가 독립적 제품으로는 성립하지 않음**을 깨달음 - 헬스케어의 구매자는 소비자·보험사·고용주·임상의로 분절돼 있고, 인센티브가 상충함 - Color는 모든 구매자를 시도해본 끝에, 암이 주요 비용 요인이라는 점을 확인 - 유전자 검사는 단지 기능일 뿐이고, 대형 보험사·고용주가 실제로 지불하는 건 **암 비용 절감 솔루션**이었음 - 따라서 제품을 단순 검사에서 **가상 암 클리닉**으로 피벗함 #### 전문가 풀을 꾸려 제품 형성에 활용하기 - 전문가 영입은 **이른 시점부터 창의적으로 시도**할 수 있음 - 라라키는 ‘셀럽 전문가’보다는 과학에 헌신하는 **현장형 전문가**들이 훨씬 개방적이고 실질적으로 기여했다고 강조 - 관리 직급에서 한두 단계 아래로 내려가 실제 실행을 담당하는 사람들을 찾아야 함 - Color는 지금도 “세계 최고 두뇌 리스트”를 작성하고, 이들에게 직접 연락해 협업을 모색함 - **“말만 하는 사람이 아니라 실제 일을 하는 사람을 자문으로 찾아라”** 는 조언 - 성공적인 **콜드 아웃리치**를 위한 방법 - 회사의 **미션**과 창업자의 **개인적 동기**를 전면에 내세움 - 예: 유전학과 암의 연관성을 밝혀낸 **Mary Claire King**에게 이메일을 보냈고, 그녀는 사업 경험이 없고 반(反)비즈니스 성향이었음 - Color는 “개인적 연관과 과학적 엄격성을 기반으로 모델을 바꾸고 싶다”는 스토리를 전달 - 철저한 검증을 거친 후, King은 밀접한 과학적 협력자로 합류 - **보상 구조** - **현금 시급 모델**: 비기술 전문가들이 이해하기 쉽고 간단 - **다양한 보상 방식**: 연구 후원, 파트너십 등 업계 상황에 맞춘 유연한 접근 - 일부는 금전 보상 없이 순수하게 돕고자 하기도 함 - 전문가와의 협업을 통한 학습 - 제품을 전문가 손에 쥐어주면 구매자들이 무엇을 중시하는지 파악 가능 - **MVP 경계 설정**: 유전 상담사와 과학 전문가가 최소한의 기준선을 제시 - 헬스케어에서는 **과학적 엄격성**이 신뢰를 얻는 필수 조건이며, Color는 이를 초기부터 확보함 - Color는 출시까지 2년이 걸렸으며, “처음 확립한 **리거(rigor)** 는 회사 생애 전반에 걸쳐 지속된다”는 교훈을 얻음 - 과학적·임상적 맥락에서 “scientific rigor”는 **과학적 엄밀성** 또는 **임상적 타당성**을 뜻함 - 즉, 연구나 제품 개발에서 **허술함 없이 철저하게 검증된 기준**을 세운다는 의미 - 초기 제품 버전을 공유했을 때, 임상 현장에서는 기존 가격의 1/20 수준에 **고품질** 제품을 만든다는 확신을 보여줌 - **내부 팀 구성** - 자문단뿐만 아니라 **엔지니어와 과학자**라는 두 축을 내부에 두고 제품 빌딩을 주도 - 공통점: 미션 지향적이며 불확실성 속에서 **행동을 우선**하는 태도 - 트위터·구글 시절 함께 일했던 우수 엔지니어 영입, 학계 출신 과학자 합류 - 일부 엔지니어는 초기 경력에서 헬스케어에 대한 열정을 갖고 있었고, Color 합류는 그들의 **원래 열정을 재발견**하는 계기가 됨 - 이는 오늘날까지도 Color의 차별화 요소로 작용 - 한계와 주의점 - 초기 팀은 과학적 강점은 있었으나 **비즈니스 경험 부족** - 시장 진입 전략을 반복적으로 시험해야 할 때, 단일 플레이북에만 의존하는 **시니어 인력 채용은 경계** - 경험은 개방성과 창의성, 회복탄력성과 맞춰져야 함 - COVID 시기의 전환 - 전문가 투자 덕분에 제품은 또 다른 기회를 맞음 - Color는 대규모 검사·백신 배포 인프라로 빠르게 전환 가능했음 - 물류, 소프트웨어, 실험실 인프라를 갖추고 있어 공중보건 시스템과 도시·주정부를 지원 - “모두가 백신/검사 자체에 집중했지만, 실제로는 **전달(delivery)** 이 가장 큰 문제였다”는 점을 강조 - 결과적으로 Color는 50개 주 의료 라이선스와 공중보건 운영 역량을 갖춘 **수직 통합 헬스케어 기업**으로 자리매김 - 현재는 미국암학회와 파트너십을 맺고, 대기업·노조·건강플랜에 **종합 가상 암 케어 솔루션**을 제공하는 회사로 발전 #### 실질적인 COGS가 있다면 단위경제(Unit Economics) 분석을 실행하라 - 라라키와 길의 초기 통찰은 **유전자 검사 비용의 하락**에서 비롯되었음 - 하지만 사업 타당성을 검증하려면 단위경제 분석이 필요했고, 이를 스프레드시트로 세밀하게 계산함 - 유전자 검사를 구성하는 모든 비용 요소를 나열하고, 고품질 검사를 **소비자 가격대**에서 제공할 수 있다는 가설을 세움 - 라라키의 원칙 - “**큰 오차범위를 둔 대충의 수치 대신, 제품을 제공하기 위한 모든 단계를 꼼꼼히 계산해 실제 비용을 산출해야 한다**” - 초기 차별화 요소는 가격이었으며, 목표는 **몇 백 달러 수준** - 당시 인기 있던 Vitamix 믹서기가 $300이었고, 이를 기준으로 더 싸게 맞추자는 목표에서 **$250**을 가격선으로 설정 - 가격선에서 시작해 **단위경제를 역산** - 검사 비용을 지배하는 몇 가지 핵심 COGS(Cost Of Goods Sold) 항목을 찾아 집중적으로 협상 - 표준 시장가격을 그대로 수용하지 않고, 구성 요소별로 조정 - 라라키가 찾은 유연성 확보 방법 - **할인 요청**: 실제로는 대부분의 경우 할인을 받을 수 있음 - **대안 옵션 확보**: 대체제가 있다는 사실만으로 협상력이 커짐 - **판매자의 인센티브 파악**: 분기말 실적, 선결제, 대량주문 여부 등 - **공급 언번들링**: 불필요한 안전 마진을 제거하고 비용 최적화 - 라라키가 지적한 **오해** - 많은 창업자들이 가격이 단순히 **비용 절감**에서 비롯된다고 생각함 - 실제로는 유통을 장악한 **중간자의 시장 권력과 인센티브**가 가격을 좌우함 - **Color의 가격 결정이 미친 영향** - 단위경제 분석 결과, 초기 유전자 검사를 $250에 판매 가능하다는 결론 - 하지만 성공한 기존 기업들은 **COGS가 아닌 시장 접근 비용**(영업·보험 청구)이 비싸기 때문에 높은 가격을 유지했음 - Color가 $250이라는 기준선을 제시하면서, **결국 시장 전체 가격을 낮추는 촉매**가 됨 - 다만 핵심 질문은 “과연 이 가격으로 사업이 지속 가능할 것인가?”였음 #### 인컴번트를 연구해 웨지와 전략을 찾아라 - **인컴번트(Incumbent)** 는 특정 시장에서 이미 자리 잡고 있는 **기존 강자** 또는 **현직 플레이어**를 뜻함 - 예: 헬스케어 시장의 보험사, 대형 병원, 기존 유전자 검사 회사처럼 **이미 시장을 지배하거나 큰 영향력을 가진 기업** - 신생 스타트업과 대비되는 개념으로, **새로운 진입자(New Entrant)** 와 달리 오랜 시간 동안 고객·유통망·규제 적응력을 확보한 상태임 - 따라서 “인컴번트를 연구한다”는 말은 곧 **기존 강자의 가격 책정, 유통 구조, 인센티브 체계, 시장 장악 방식**을 분석한다는 의미로 쓰임 - 제품 차별화를 정의했다면, 이제 시장의 기존 플레이어들과 비교해보고 그들이 사용하는 제품을 조사해야 함 - Color의 초기 웨지는 **가격**이었음 - 기존 인컴번트들은 유전자 검사에 4,000달러 이상을 청구했으며, 라라키와 길은 극적으로 저렴한 가격을 통해 시장을 넓힐 수 있다고 생각했음 - 그러나 **새로운 기술만으로는 사업 모델이 되지 않음** - 라라키는 구매자가 단순한 수요-공급 법칙을 따른다고 오해한 실수를 언급 - 보험사·의사들이 가격이 90% 낮아지면 더 많이 사거나 비싼 옵션을 피할 것이라 생각했지만, 실제로는 그렇지 않았음 - **Color가 인컴번트를 연구하며 얻은 교훈** - 보험사는 단일 공급자로부터만 조달할 수 없었음 - 구매량을 늘릴 수 있는 방법은 검사 자격 기준을 완화하는 것뿐인데, 특정 회사에만 적용할 수 없고 전체 업계에 동일하게 적용해야 했음 - 서비스 접근 제한은 **중간 혹은 높은 가격**을 기준으로 설정되므로, 저가 리더십은 시장 접근성을 높이지 못하고 **마진만 줄이는 효과**를 가져옴 - 보험사들은 고가 검사 남용을 막기 위해 마찰을 의도적으로 도입했고, 그로 인해 검사 기업은 **수금·영업 비용**에 막대한 비용을 지출해야 했음 - Color는 “검사 수요가 10배 이상 증가하면 비용도 90% 줄어들 것”이라는 전제가 틀렸음을 깨닫고, **검사 사업이 아닌 솔루션 사업**으로 전환 - 진짜 구매자는 대형 고용주와 노조였으며, 이들은 **총체적 서비스**를 필요로 함 - 시장 구조의 현실 - 헬스케어는 **비유동적 시장** - 소비재 시장과 달리 더 경쟁력 있는 제품이 나와도 바로 시장을 차지하지 못함 - 보험사가 서비스에서 마진을 추출하며 시장 접근 메커니즘을 장악하기 때문 - 더 나은 제품을 내놓더라도, 여전히 **시장 진입 장벽을 뚫고 들어가야 함** - **전략적 시사점** - 기존 보험사 같은 기본 구매자가 맞지 않는다면, 상류나 하류에서 새로운 세그먼트(예: 고용주)와 새로운 번들링 모델(예: 수직 통합 서비스)을 찾아야 함 - 라라키는 이런 웨지를 찾는 접근법이 **AI 시대에도 유효**하다고 강조 - 많은 회사들이 기존 고객을 대상으로 더 나은 AI 기반 제품(“더 나은 쥐덫”)을 만들고 있지만 - **진짜 기회는 기존의 서비스 경계를 새롭게 정의하는 곳에서 나옴** ## Comments _No public comments on this page._