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진정한 엔터프라이즈 플랫폼은 단일 제품군으로 시장을 선도하며, 신규 데이터 축적과 제품 출시를 통해 더욱 강력해지는 기업을 의미
- 플랫폼 기업들은 미션 크리티컬한 문제 해결, 핵심 시장에서의 시장 리더십, 규모 수익 증가, TAM 확장이라는 네 가지 핵심 특성으로 수렴
- 각 모듈 판매, 워크플로우 구축, 통합 작업이 더 깊은 고객 인사이트와 끈끈한 관계로 피드백되며, 이는 지갑 점유율 확대와 교차 판매 기회로 연결됨
- 고객들이 "올해 우리 쇼핑 리스트는 X사의 로드맵"이라고 말할 정도로 강력한 고객 신뢰를 구축하는 것이 플랫폼의 핵심
- AI 시대에는 워크플로우 소유권, 비정형 데이터 활용, 개발 주기 단축을 통해 플랫폼 우위가 더욱 강화될 전망임
플랫폼의 정의와 중요성
- 플랫폼은 소프트웨어 업계에서 가장 남용되는 용어 중 하나이지만, 진정한 플랫폼 기업은 명확한 특징을 보유
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단일 제품군으로 시장을 선도하며 신규 데이터와 제품을 통해 지속적으로 강화
- 모든 모듈 판매, 워크플로우 구축, 통합이 고객 인사이트와 관계 강화로 선순환을 형성
- 고객이 “올해 쇼핑 리스트는 X의 로드맵”이라 말하는 신뢰 기반 관계가 핵심임이며, 이를 통한 점유율 확대 및 교차 판매 권한 획득
- 플랫폼 비즈니스는 높은 프리미엄으로 거래되며, 지난 5년간 소프트웨어 시가총액 상승의 주요 동력이었음
- 2019년 Growth 펀드 출범 이후 다수의 플랫폼 기업들이 비공개 및 공개 시장을 통해 성장하는 것을 목격했음
플랫폼 기업의 네 가지 핵심 특성
1. 고객에게 미션 크리티컬
- 플랫폼 기업은 고객의 핵심 워크플로우에 깊이 통합되어 장기적 파트너십과 상당한 예산 할당을 견인
- 고객이 상당한 시간과 비용을 투자하여 솔루션을 통합할 때, 단순한 소프트웨어 구매를 넘어선 헌신을 의미
- 고객의 성공에 필수불가결한 존재가 됨
- 플랫폼은 충분한 규모와 예산을 가진 시장을 목표로 하여 복리 효과를 실현
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수평적 시장의 핵심 기능(예: 영업, HR, 사이버보안) 또는 대규모 수직 소프트웨어 스택 내 상당한 지갑 점유율 목표
- 사이버보안 사례: EDR, 방화벽, SASE가 고객의 가장 큰 지출 항목이며, 각각 CrowdStrike, Palo Alto Networks, Zscaler의 핵심 제품
- Figma 사례: 협업 디자인에 플랫폼 접근 방식을 적용하여 Adobe Illustrator, Google Drive, Dropbox부터 Framer, Abstract까지 전체 툴 스위트를 대체
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주요 지표
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총 달러 유지율(GDR): 기존 고객 기반에서 유지하는 매출 비율
- 시장 리더로서 중요한 데이터를 저장하고 다른 시스템과 통합하므로 고객은 폐업하지 않는 한 거의 이탈하지 않음
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대부분의 플랫폼은 95% 이상, 종종 97% 이상의 GDR 기록
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평균 계약 금액(ACV): 특정 카테고리에서 고객의 가장 큰 지출 항목
- 고객 세그먼트에 따라 다르지만, 대부분의 플랫폼은 중견 및 대기업 비즈니스에서 최소 $100K의 ACV 보유
- 미션 크리티컬한 특성으로 강력한 가격 결정력 확보
- Shopify, HubSpot 같은 SMB 중심 플랫폼은 더 낮은 GDR과 ACV를 보이지만 기본 원칙은 동일
2. 핵심 시장에서의 시장 리더십
- 플랫폼 기업의 가장 중요한 이점은 신뢰 확보
- 고객이 여러 제품을 수년간 구매하도록 설득하려면, 현재 최고의 제품을 구축하고 있으며 경쟁자를 계속 앞설 것이라는 신뢰 필요
- 수백만 달러와 수년의 시간을 투자한 후 더 나은 제품이 나올 때 방향을 바꾸는 것을 원하는 사람은 없음
- 시장 리더십은 더 넓은 생태계와의 선순환 창출
- 통합업체, 컨설턴트, 서드파티 개발자들이 모두 승자를 중심으로 비즈니스를 구축하여 플랫폼을 더욱 끈끈하게 만듦
- 엔터프라이즈 영업의 전통적 이점 활용: 주요 버티컬 내 레퍼런스 고객, Gartner Magic Quadrant 최상위 점수, 연례 고객 컨퍼런스
- 시장 리더십은 플랫폼에 막대한 유통 우위 제공
- 고객이 새로운 기술 니즈가 생길 때, 새로운 벤더를 찾기보다 신뢰하는 플랫폼 파트너로부터 구매하는 것을 선호
- 강력한 레퍼런스 고객 기반과 엔터프라이즈 브랜드 인지도로 신규 고객 유치, 랜딩, 확장을 더 효율적으로 수행
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사례
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Salesforce: AppExchange에 9,000개 이상의 사전 구축 및 커스터마이징 가능한 애플리케이션 보유
- 독립적인 Salesforce 인증 컨설턴트들이 연간 $20B 이상의 매출 창출
- 샌프란시스코 Dreamforce 이벤트에 지속적으로 40K 이상의 참석자 유치
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MongoDB: 개발자 친화적인 NoSQL 스토어에서 완전 관리형 멀티 클라우드 데이터베이스 Atlas 도입으로 범용 엔터프라이즈 중심 데이터 플랫폼으로 진화
- 고객이 새로운 니즈(예: 검색, 벡터 유사성 기반 추천)가 생길 때 새로운 틈새 서비스를 온보딩하는 대신 다른 Atlas 기능을 활성화하는 것을 선택
- 지속적인 혁신으로 Gartner 및 Forrester 리포트에서 리더로 선정
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주요 지표
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상대적 시장 점유율(RMS): 회사 매출을 최대 경쟁사 매출로 나눈 값
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1.0x 이상이면 시장 리더이며, 이 지표가 높을수록 경쟁 우위가 강함
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가장 지배적인 기업은 성숙기에 수평적 시장에서 2.5배 이상의 시장 점유율 보유
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CAC 회수 기간: S&M 비용을 신규 총 이익 달러로 회수하는 데 걸리는 시간
- 시장 리더십으로 유통이 훨씬 효율적이며, 경쟁사보다 짧은 CAC 회수 기간으로 나타남
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최고의 엔터프라이즈 플랫폼은 일반적으로 24개월 미만, 심지어 18개월 미만의 회수 기간 보유
3. 규모 수익 증가
- SaaS 플랫폼은 실시간 피드백과 사용량을 통합하여 제공 서비스를 지속적으로 개선할 수 있으므로 규모가 직접 더 나은 제품으로 전환
- 고객 기반이 성장하면 새로운 인사이트가 개발을 가속화하여 기존 및 미래 사용자 모두를 위해 제품 향상
- 이러한 규모 수익 증가는 네트워크 효과 실현: 한 고객을 위해 창출된 가치가 종종 전체 기반에 혜택
- 사이버보안에서 통합 위협 그래프는 한 회사에 대한 공격이 모든 회사의 방어를 강화함을 의미
- HCM에서 더 광범위한 참여는 보상 및 복리후생 벤치마크를 개선하여 고객이 더 데이터 기반 HR 결정을 내릴 수 있도록 지원
- 이러한 복합적 이점으로 플랫폼은 전체를 강화하는 논리적으로 인접한 기능 또는 "모듈" 을 쉽게 식별하고 확장 가능
- 온프레미스 시대의 "스위트"(Excel, PowerPoint 같은 관련 있지만 독립적인 제품 번들)와 달리, 모듈은 동일한 구매자에게 판매되고 핵심 제품을 기반으로 구축되며 데이터, 워크플로우, 컨텍스트를 공유하는 기능
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확장성이 중요한 이유: 처음부터 그런 방식으로 구축하지 않으면, 고객이 성장하는 제품 스위트에서 아무리 매력적이더라도 후속 포인트 솔루션 제품을 채택할 수 없음
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사례
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Salesforce: Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud 모두 CRO/CMO를 대상으로 하지만 동일한 고객 레코드를 공유
- Service Cloud의 지원 티켓이 Sales Cloud의 고객 구매 이력을 자동으로 표시
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Atlassian: Jira 티켓을 Bitbucket의 코드 커밋에 연결하고 Confluence에 문서화하여 각 도구의 유용성 배가
- 각 모듈이 회사의 가치를 복합적으로 증가시키고, 고객 의존도를 심화하며, 경쟁 해자를 강화
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주요 지표
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다중 모듈 채택: 소프트웨어 기업들이 점점 더 여러 제품 모듈을 채택하는 고객 수를 보고하며, 일반적으로 4-6개 모듈 채택을 추적
- 이상적인 모듈 간 채택률은 규모에 따라 달라지지만, $1B ARR 규모에서 40-50%의 고객이 4개 이상 모듈을 사용하는 것이 성공의 강력한 지표
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순 수익 유지율(NRR): 고객이 더 많은 모듈을 구매하거나 신제품을 구매할 때, 진정한 플랫폼은 강력한 NRR 유지
- 최고 수준의 순 유지율은 회사 규모에 따라 달라지지만, $1B 미만 플랫폼의 경우 >120%, $1B 이상 플랫폼의 경우 >110% ARR
4. TAM 확장
- 새로운 모듈은 기존 제품을 고객에게 더 가치 있게 만들 수 있지만, 대부분의 플랫폼은 구축하는 모듈 수에 관계없이 지원할 수 있는 회사 규모에 한계 존재
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$2B ARR에 가까워지면 핵심 제품에서 30% 이상의 성장률을 유지하기 어려움
- 이 시점에서 일반적으로 새로운 제품 카테고리를 출시해야 높은 성장률을 유지하고 더 큰 TAM 확보 가능
- 일반적으로 다르지만 관련된 구매자에게 판매
- 플랫폼의 유통 우위와 고객 사랑은 선택한 시장에서 두 번째 막에 대한 주요 이점 제공
- 대부분의 고객은 플랫폼이 이미 조직 내에서 신뢰받는 기록 시스템이므로 플랫폼 기업이 카테고리를 넘나들 때 환호
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사례
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Databricks: 주로 데이터 과학자와 엔지니어에게 판매하는 빅데이터 분석 및 머신러닝 플랫폼으로 시작
- 통합 분석에서의 강력한 평판을 활용하여 데이터 웨어하우징 같은 인접 제품 카테고리로 확장
- Databricks SQL 출시로 기업 내에서 새롭지만 관련된 구매자를 성공적으로 타겟팅하여 전통적인 데이터 엔지니어링과 AI를 넘어 도달 범위 확대
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ServiceNow: 주로 CIO와 IT 리더에게 판매하는 IT 서비스 관리(ITSM) 플랫폼으로 시작
- 시간이 지남에 따라 ITSM 성장 한계에 도달하여, 유통 강점과 워크플로우 자동화 평판을 활용하여 HR Service Delivery, Customer Service Management, Security Operations 같은 인접 제품 카테고리로 확장
- 각 신제품은 CHRO, COO, CISO 같은 회사 내 새롭지만 관련된 구매자를 타겟팅
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주요 지표
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비핵심 제품 성장: 플랫폼 기업이 확장함에 따라 상당 부분의 매출이 추가 제품에서 발생
- 회사마다 다르지만, 핵심 제품이 <30% 성장하기 전에 두 번째 제품 성공의 명확한 증거가 일반적으로 나타남
복합 성장과 지속 가능한 마진
- 플랫폼 기업은 위에서 설명한 모든 속성을 가지고 있어 제품 개발 및 판매 마케팅 전반에 걸쳐 매우 높은 수익률로 투자 가능
- 이는 엔터프라이즈 플랫폼이 누구도 예상하지 못한 속도로 더 빠르게, 더 오래, 더 나은 마진으로 성장하도록 지원
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기업들은 원하는 만큼 자신을 플랫폼이라고 부를 수 있지만, 궁극적으로 증거는 손익계산서에 있음
AI 시대의 플랫폼 기업 진화
- 지난 20년간의 위대한 플랫폼들은 상품화된 클라우드 인프라 위에 구축되어 대부분의 가치가 애플리케이션 레이어로 향함
- 매우 초기 단계이지만 AI에서도 유사한 역학이 전개될 조짐이 보이며, 플랫폼 우위가 더욱 복합적으로 작용할 것으로 예상
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워크플로우 소유권이 모델 소유권을 능가
- 특정 AI 앱 사용 사례의 구체적인 워크플로우를 이해하는 것에서 엄청난 가치를 발견
- 에이전트가 엔드투엔드로 더 많은 작업을 완료함에 따라 더욱 중요해짐
- 신입 직원이 회사의 컨텍스트와 프로세스를 배워야 하는 것처럼, AI는 원시 비즈니스 인텔리전스를 실제 비즈니스 성과로 변환해야 함
- 제품이 어시스턴트에서 에이전트로 전환되면서 플랫폼은 다음을 패키지화:
- 오케스트레이션과 가드레일
- 회사 컨텍스트를 위한 메모리 레이어
- 행동을 취하기 위한 통합/도구
- 작업 완료를 증명하는 평가 루프
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AI가 단일 플랫폼 내 도달 가능한 워크플로우 확장
- 새로운 워크플로우 자동화를 위한 한계 노력을 낮추고 비정형 데이터를 활용
- 역사적으로 플랫폼은 정형 데이터와 결정론적 워크플로우로 정의된 자연적 경계에 도달
- 데이터가 정의된 필드에 있으면 송장 처리를 자동화할 수 있었지만, PDF에 묻힌 계약 검토는 불가능
- AI는 이러한 제약을 해소하여 이메일, 문서, 비디오 통화 같은 비정형 데이터에 도달하여 핵심 워크플로우 내에서 실행 가능하게 만듦
- 고객으로부터 더 많은 지갑 점유율을 실현 가능하게 포착
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AI 소프트웨어 개발 도구가 개발 주기 단축
- AI 코딩 어시스턴트가 보일러플레이트를 생성하고, 테스트를 작성하고, 통합을 몇 주가 아닌 몇 분 만에 처리할 수 있을 때, 플랫폼은 한계 비용이 거의 제로인 인접 모듈을 실험 가능
- 이는 플랫폼 확장을 위한 구축 대 구매 계산을 근본적으로 변경
- 엔지니어링 팀이 며칠 만에 새로운 워크플로우 자동화를 프로토타입하고 실제 고객 사용에 따라 반복할 수 있을 때, 전통적으로 포인트 솔루션으로 누출되었을 가치를 포착 가능
- 새로운 제품과 새로운 모듈이 회사 생애 초기에 도착하기 시작할 수 있으며, 이는 선도 플랫폼이 확장됨에 따라 빠르게 복합되는 이점으로 이어질 수 있음
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규모 수익 증가 강화 가능성
- 기업이 보유한 고객 데이터가 많을수록 특정 사용 사례에 대해 모델을 미세 조정하거나 고객 전반의 작업 성능 및 완료를 개선 가능
- 컨텍스트는 계정 내 사용 사례 전반에 걸쳐 복합적으로 작용
- 예: Cursor가 엔지니어링 조직이 코드를 검토하고, 서비스 이름을 지정하고, 배송하는 방식을 학습하면, 해당 회사의 모든 사람에게 Cursor가 더 나은 성능을 발휘하고 팀 전반에 확장하는 비용이 저렴해짐
결론
- 미션 크리티컬성, 시장 리더십, 규모 수익 증가, TAM 확장, 규모에서의 복합 성장이라는 플랫폼의 해부학적 특성은 오늘날의 승자를 이해하는 데 도움이 됨
- 이는 또한 엔터프라이즈 AI 플랫폼이 미래에 어디서 어떻게 초과 성능을 발휘할 수 있는지를 알 수 있게 해줌
- 창업자들에게 위대함을 향한 목표는 변하지 않음 : 누가 먼저 거기에 도달할 것인가?