바이럴 빌보드 채용으로 화제된 리슨 랩스, 690억 투자 유치
AI 고객 인터뷰 플랫폼인 리슨 랩스(Listen Labs)가 샌프란시스코 빌보드를 활용한 독창적인 해킹 채용 이벤트를 통해 화제를 모은 뒤 6,900만 달러(약 930억 원)의 시리즈 B 투자를 유치했습니다. 이 회사는 AI가 직접 글로벌 참가자를 모집하고 심층 인터뷰를 진행하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 서비스를 제공하며, 기존 시장 조사의 한계와 설문조사 내 허위 응답 문제를 해결하고 있습니다.
알프레드 왈포스(Alfred Wahlforss)는 선택의 여지가 거의 없었습니다. 그의 스타트업인 리슨 랩스(Listen Labs)는 100명 이상의 엔지니어를 채용해야 했지만, 마크 저커버그의 1억 달러(약 1,300억 원) 제안과 경쟁하는 것은 불가능해 보였습니다. 그래서 그는 마케팅 예산의 5분의 1인 5,000달러를 들여 샌프란시스코에 무의미한 문자열처럼 보이는 5개의 무작위 숫자를 표시한 빌보드를 설치했습니다.
이 숫자들은 사실 AI 토큰(token)이었습니다. 디코딩된 토큰은 하나의 코딩 챌린지로 이어졌고, 그 과제는 입장하는 거의 모든 사람을 거부하는 것으로 유명한 베를린의 나이트클럽 '베르그하인(Berghain)'의 디지털 도어맨 역할을 할 알고리즘을 만드는 것이었습니다. 며칠 만에 수천 명이 이 퍼즐에 도전했고, 그중 430명이 이를 해결했습니다. 일부는 채용되었고, 우승자는 모든 경비를 지원받아 베를린으로 향하는 비행기 티켓을 받았습니다.
이러한 비정상적인(비전통적인) 접근 방식은 이제 6,900만 달러(약 930억 원) 규모의 시리즈 B 투자를 유치하는 결과로 이어졌습니다. 이번 투자 라운드는 리빗 캐피탈(Ribbit Capital)이 리드했으며 에반틱(Evantic)과 기존 투자자인 세쿼이아 캐피탈(Sequoia Capital), 컨빅션(Conviction), 페어 VC(Pear VC)가 참여했습니다. 이번 펀딩으로 리슨 랩스의 기업가치는 5억 달러(약 6,700억 원)로 평가되었으며, 누적 투자금은 1억 달러에 달하게 되었습니다. 출시 후 9개월 만에 이 회사는 연간 매출을 15배로 끌어올려 두 자릿수(8자리) 수준을 기록했으며, 100만 건 이상의 AI 기반 인터뷰를 진행했습니다.
와일포스는 벤처비트(VentureBeat)와의 인터뷰에서 "고객에게 집착하면 나머지는 자연스럽게 따라온다"며 "리슨을 사용하는 팀은 마케팅부터 제품까지 모든 결정에 고객을 참여시키며, 고객이 만족하면 모두가 행복해진다"고 말했습니다.
왜 전통적인 시장 조사가 망가졌으며, 이를 해결하기 위해 리슨 랩스가 구축한 것은 무엇인가
리슨의 AI 리서처는 참가자를 찾고 심층 인터뷰를 진행하며, 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 실질적인 행동 인사이트(actionable insights)를 제공합니다. 이 플랫폼은 통계적 정밀도는 제공하지만 뉘앙스를 놓치는 정량적 설문조사와, 깊이는 있지만 확장할 수 없는 정성적 인터뷰 중 하나를 선택해야 했던 기존의 딜레마를 대체합니다.
와일포스는 기존 접근 방식의 한계를 설명했습니다. "본질적으로 설문조사는 사람들이 결국 같은 질문에 답하게 되기 때문에 거짓된 정밀도(false precision)를 제공합니다... 특이점이나 이단적인 데이터(outliers)를 얻을 수 없습니다. 사람들은 실제로 설문조사에서 솔직하지 않습니다." 그 대안인 1대1 인간 인터뷰는 "많은 깊이를 제공합니다. 후속 질문을 할 수 있고, 그들이 실제로 무슨 말을 하는지 알고 있는지 다시 확인할 수 있습니다. 하지만 문제는 이를 확장할 수 없다는 것입니다."
이 플랫폼은 4단계로 작동합니다. 사용자가 AI의 도움을 받아 연구를 생성하면, 리슨은 3천만 명의 글로벌 네트워크에서 참가자를 모집합니다. 그다음 AI 진행자(Moderator)가 후속 질문을 통해 심층 인터뷰를 진행하며, 결과는 핵심 테마, 하이라이트 영상, 프레젠테이션 슬라이드를 포함하여 경영진이 즉시 활용할 수 있는 보고서로 제공됩니다.
리슨의 접근 방식을 다르게 만드는 것은 객관식 양식 대신 개방형 비디오 대화를 사용한다는 점입니다. 왈포스는 "설문조사에서는 무엇을 답해야 할지 어느 정도 짐작할 수 있고 4개의 선택지가 주어집니다"라고 말했습니다. "'아, 이 사람들은 내가 고소득자이길 바라는구나, 그 버튼을 클릭해야지'라고 생각하는 반면, 개방형 응답은 훨씬 더 솔직한 반응을 이끌어냅니다."
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