01 배경 및 문제
핵심 사용자는 성공한 전문직 종사자로, 영적 갈망은 크지만 벽에 부딪혀 있습니다. 일반적인 서구권 앱은 깊이가 부족하고, 인스타그램 힐러는 믿을 수 없으며, 진정한 스승은 다른 나라에서는 만날 수 없습니다. 이 카테고리 전체가 하나의 질문 앞에서 무너집니다. 이 사람은 진짜인가, 그리고 이것은 안전한가? 제약은 돈이 아니라 신뢰입니다.
02 역할 및 제약
AI Product Manager로서 저는 사용자, 전문가, 관리자 화면에 이르는 제품과 엔지니어링 구축 전반을 책임졌습니다. 창업자는 수련의 품질, 검증 판단, 브랜드를 담당합니다. 제약 조건은 다음과 같습니다. 마켓플레이스의 전체 영역을 감당하는 소수 정예 팀, 양쪽 모두에게 신뢰감을 주어야 하는 양면 콜드 스타트, 그리고 명세서에서 나온 지침 원칙, 즉 안전은 컴플라이언스 계층이 아니라 제품 그 자체라는 것입니다.
03 제품 접근 방식
검증이 뼈대입니다. 전문가는 4단계 심사(서면 지원, 영상 자기소개, 8개 항목 루브릭으로 채점되는 전체 데모 세션, 그리고 20회 세션의 잠정 기간)를 통과하지 않으면 등록할 수 없으며, 지향하는 합격률은 10% 미만입니다. 그 주위에는 전체 세션 라이프사이클과 관계 모델이 자리합니다. 첫 세션 이후 사용자는 담당 전문가(Primary Practitioner)를 갖게 되므로, 제품은 일회성 예약이 아니라 지속성 위에서 복리로 쌓여 갑니다.
신뢰가 진입 쐐기입니다. 핀테크가 보안을 앞세우듯 검증을 앞세웁니다. 또한 이식성이 있습니다. 신뢰 계층은 시장에 구애받지 않으므로, 글로벌 확장은 재구축이 아니라 시장 진입(go-to-market)의 문제입니다.
04 구축한 기능
4단계 검증
서면 → 영상 → 채점 데모 → 20회 세션 잠정 기간. 해자입니다.
전문가 프로필
검증 배지, 등급, 계보, 자기소개 영상, 평점, 예약 가능 시간.
전문가 온보딩
지원서와 함께 첫 세션 전에 완료해야 하는 7단계 체크리스트.
전문가 대시보드 + CRM
오늘 / 일정 / 고객 / 비즈니스, 고객별 비공개 메모 포함.
사용자 계정 + 여정
대시보드, 성찰형 여정(Journey) 화면, 프로필, 설정.
검색 및 필터링
방식, 언어, 등급, 예약 가능 시간, 가격, 평점별.
예약 흐름
최대 세 화면: 시간대 → 계정 → 결제, 예상 밖의 일 없이.
Stripe Connect 결제
다중 통화 체크아웃과 주간 자동 전문가 정산.
임베디드 영상 (Daily.co)
앱 내 실시간 세션, Zoom 링크 없이 세션 전체를 완전히 제어.
평점 및 리뷰
옵트인, 관리자 검수, 전문가 등급 승급에 반영.
신뢰 및 안전
위기 키워드 탐지와 단계별 대응, 국가별 지원 자료.
관리자 / 슈퍼 관리자
여섯 개 섹션: 대시보드, 사용자, 전문가, 세션, 콘텐츠, 재무.
이 외에도 출시했습니다: 범위가 지정된 메시징(인테이크 + 세션 후 1회 교환), Google 캘린더 양방향 동기화, 패키지, 선물 세션, 추천, 그리고 콘텐츠/수련 라이브러리.
05 아키텍처
Vercel 위의 Next.js(App Router). 사용자, 전문가, 관리자 역할을 분리하는 행 수준 보안(row-level security)을 갖춘 Postgres + 인증용 Supabase. Stripe Connect가 마켓플레이스 결제와 주간 다중 통화 정산을 처리하고, Daily.co가 임베디드 영상을 구동하며, Google 캘린더 양방향 동기화가 전문가 예약 가능 시간을 관리합니다.
06 분석 및 관측성
첫날부터 계측하여 모든 퍼널, 이탈, 오류가 보이도록 했고, 아래 AI 레이어가 의존하는 데이터 기반이 실제로 존재하도록 했습니다. 의도적으로 서로 겹치지 않는 네 가지 도구입니다:
PostHog
제품 분석: 인트로→유료 및 리텐션 여정 전반의 퍼널, 이벤트 추적, 세션 리플레이.
Sentry
오류 및 성능 모니터링: 체크아웃과 실시간 영상에서 발생하는 충돌과 느린 경로를 포착.
Google Analytics
획득 분석: 트래픽 소스, 랜딩 페이지 전환, 채널별 CAC.
Hotjar
히트맵과 녹화: 프로필과 체크아웃에서 사용자가 망설이는 지점을 보여줌.
07 AI 의사결정 레이어
위의 분석 스택 위에서, 플랫폼은 계층형 수수료 엔진(전문가가 세션을 더 많이 진행할수록 30% → 25% → 20%)과 시장별 가격 책정을 운영합니다. 그 데이터 기반이 AI 의사결정 레이어를 구동합니다.
Claude는 PostHog 및 분석 데이터를 읽는 의사결정 코파일럿으로 슈퍼 관리자에 통합되어 있습니다. 마진을 보호하기 위해 수수료와 요금 조정을 추천한 뒤 자동화하고, 분석 이벤트(이탈 위험, 시간대별 공급 격차, 전문가 품질 저하)에 따라 행동하며, 사람 관리자가 놓칠 만한 수익 최적화 조치를 드러냅니다. 순서가 핵심이었습니다. 분석 기반이 먼저 오고, 그 위에서 AI가 결정합니다.
08 현황 및 성과
웹과 모바일에 걸쳐 삼면 플랫폼 전체를 구축했습니다. 출시는 공급 우선으로 순서를 잡았으며, 요가의 날(Yoga Day) 캠페인이 초기 수요를 뒷받침했습니다.
50
검증된 전문가
1,200
유료 사용자
32%
인트로 → 유료 전환
70%
첫 세션 → 두 번째 세션 리텐션
09 회고 / 다음 단계
어떤 AI보다 앞서 검증, 분석, 관리자 기반을 순서대로 놓은 것은 의도적이었습니다. 실제 돈을 조정하는 시스템은 그 아래 놓인 데이터와 심사 과정만큼만 신뢰할 수 있습니다. 플랫폼은 AI 의사결정 코파일럿이 라이브로 가동된 채 성공적으로 운영되고 있으며, 동일한 이식 가능한 신뢰 계층이 이 모델을 시장별로 확장해 갑니다.