[00:00]
자, 오늘은 제가 한동안 하고 싶었던 것을
[00:02]
진행해보도록 하겠습니다.
[00:04]
OpenAI ChatGPT와
[00:06]
Perplexity의 딥 리서치 기능을
[00:10]
비교 테스트해보려고 합니다.
[00:13]
가장 간단히 설명드리자면,
[00:15]
ChatGPT나 Perplexity에 프롬프트를 입력하면
[00:19]
빠른 답변을 받을 수 있지만,
[00:20]
딥 리서치는 마치 주니어 애널리스트,
[00:24]
맥킨지 애널리스트처럼
[00:26]
연봉이 수십만 달러인
[00:29]
전문가가 심층 리서치를
[00:31]
제공하는 것과 같습니다.
[00:34]
오늘은 이것을 활용해서
[00:35]
실제 비즈니스를 만들어보겠습니다.
[00:38]
우리는 프롬프트를 입력하고
[00:39]
ChatGPT와 Perplexity에 동일한 프롬프트를 주겠습니다.
[00:44]
ChatGPT는 월 200달러짜리 프로 플랜이고,
[00:48]
Perplexity는 월 20달러입니다.
[00:50]
어느 것이 더 나은지 비교해보겠습니다.
[00:53]
우리는 스타트업 아이디어를
[00:54]
검토해볼 것인데, 어쩌면
[00:56]
여러분이 활용할 수 있는
[00:57]
훌륭한 스타트업 아이디어를 찾을 수도 있습니다.
[01:00]
ChatGPT와 Perplexity를 통해
[01:03]
이 비즈니스를 어떻게 구축할지
[01:05]
전략을 알아보겠습니다.
[01:13]
자, 이제 프롬프트를 입력해보겠습니다.
[01:16]
ChatGPT와 Perplexity에
[01:17]
동일한 프롬프트를 입력할 건데요.
[01:20]
'스타트업을 만들고 싶은데,
[01:22]
AI 에이전트를 만들어서
[01:25]
고부가가치 틈새시장에 집중하고 싶습니다.
[01:29]
일시적인 유행이 아닌
[01:32]
방어 가능한 비즈니스 모델을 원합니다.
[01:36]
제로투원 플레이북을 만들어서
[01:38]
고객을 확보하는 방법과
[01:40]
5가지 아이디어와 성장 전략을 주세요.
[01:43]
목표는 1년차에 100만 달러,
[01:45]
2년차에 300만 달러,
[01:49]
3년차에 500만 달러입니다.'
[01:52]
이제 우리는
[01:54]
ChatGPT 프로와 Perplexity가
[01:58]
3년 안에 500만 달러 매출의 비즈니스를
[02:02]
구체적인 전략과 함께
[02:05]
제시할 수 있는지 보겠습니다.
[02:06]
실제로 적용 가능한지
[02:08]
진지하게 검토해보겠습니다.
[02:13]
이걸 하시려면 딥 리서치 버튼을
[02:17]
클릭하셔야 합니다.
[02:20]
여기서는 '흥미로운 벤처네요.
[02:22]
최적의 아이디어와 플레이북을 제공하기 위해
[02:25]
관심 있는 산업이
[02:27]
있는지 여쭤보겠습니다'라고 합니다.
[02:28]
저희는 '특정 산업은 없고,
[02:31]
성공 가능성이
[02:33]
가장 높은 스타트업 아이디어를
[02:36]
찾고 있다'고 답변했습니다.
[02:39]
그리고 '기업, 중소기업, 개인 중
[02:43]
어떤 대상을 선호하냐'는 질문에
[02:54]
'효과만 있다면 상관없다.
[02:56]
B2B든 B2C든 좋다'고 답했습니다.
[02:58]
AI 기능 선호도에 대해서도
[03:02]
'자동화나 데이터 분석 등
[03:04]
특별한 선호도는 없고
[03:06]
성공 가능성이 가장 높은 것을 찾는다'
[03:10]
라고 답변했습니다.
[03:23]
기술 리소스에 대해
[03:25]
기술팀이 있는지, 로우코드나
[03:27]
노코드 접근을 선호하는지 물어봐서
[03:30]
'초기 비용 5만 5천 달러 이하의
[03:36]
접근방식을 선호한다'고
[03:38]
답변했습니다.
[03:43]
MVP에 대해서는 내가 그다지
[03:47]
기술적이지 않은데, 음... 뭘 더 말할 수 있을까?
[03:49]
현금 흐름으로 이 사업을 운영하고 싶지만
[03:55]
잠재적으로 VC 투자도 받고 싶어요
[03:59]
만약 이 사업이 연매출 1억 달러를
[04:05]
넘어설 수 있다고 생각된다면요
[04:09]
시장 진입 전략으로
[04:12]
직접 판매, 파트너십,
[04:13]
또는 바이럴 셀프 서브 성장 중 어떤 것을 선호하시나요?
[04:18]
저는
[04:20]
바이럴
[04:21]
[음악]
[04:23]
음...
[04:25]
바이럴 셀프 서브 성장을
[04:31]
선호하지만, 당신의
[04:35]
제안을 듣고 싶습니다
[04:37]
자, 이제 우리는 기다려볼 건데요
[04:43]
얼마나 시간이 걸리는지 보겠습니다
[04:46]
보통 8분 정도 걸리거든요
[04:48]
지금 리서치를 시작했네요
[04:52]
그동안 우리는
[04:55]
Perplexity로 가서
[04:57]
같은 프롬프트를 입력해보고
[05:00]
어떻게 되는지 비교해볼 겁니다
[05:03]
모든 결과를
[05:05]
비교해볼 거예요. Perplexity를
[05:08]
열어볼게요. 잠깐 팟캐스트를 멈추고
[05:10]
Startup Empire에 대해 설명해드리겠습니다
[05:13]
Startup Empire는 제가 운영하는 프라이빗 멤버십인데요
[05:17]
저나 여러분처럼 스타트업을
[05:20]
만들고 싶어하는 사람들이 모여있습니다
[05:23]
그들은 성장을 가속화할 수 있는
[05:26]
콘텐츠를 찾고 있고
[05:27]
잠재적인 공동 창업자도 찾고 있으며
[05:29]
저 같은 사람들의 튜토리얼을 통해
[05:32]
이메일 마케팅 방법,
[05:35]
팔로워를 늘리는 방법,
[05:37]
트위터에서 바이럴하는 방법 등
[05:38]
다양한 것들을 배우고 있죠
[05:40]
이것이 바로 Startup Empire입니다
[05:43]
스타트업을 시작하고 싶지만
[05:46]
아이디어를 찾고 있는 사람들이나
[05:48]
이미 스타트업이 있지만
[05:50]
원하는 성과를 보지 못하는 분들을 위한 곳이에요
[05:53]
설명란에 있는
[05:55]
Startup empire.co 링크를
[05:58]
확인해보세요. Deep Research는
[06:01]
완전히 새로운 제품인데요
[06:04]
이 드롭다운 메뉴에서
[06:07]
확인하실 수 있습니다
[06:10]
프롬프트를 추가해볼 건데
[06:12]
흥미로운 점은 ChatGPT처럼
[06:15]
후속 질문을 할지
[06:18]
보는 거예요. 아직은 모르겠네요
[06:22]
곧 알게 될 거에요. Deep Research의 멋진 점은
[06:26]
ChatGPT와 Perplexity 모두
[06:29]
그리고
[06:30]
Perplexity는 제 생각에
[06:33]
2-3개의 소스가 아니라
[06:34]
훨씬 더 많은
[06:36]
소스를 검토한다는 거예요
[06:38]
보세요, 지금 6개의 소스를
[06:40]
가져오고 있네요. 참고로 저는
[06:42]
이걸 처음 사용해보는 거예요
[06:44]
ChatGPT는 조금 써봤지만
[06:47]
우리가 함께 배워가는 거죠
[06:49]
이 에피소드가 끝날 때쯤이면
[06:50]
이게 정말 가치 있는지 아닌지
[06:53]
알게 될 거예요. 아직은 모르겠네요
[06:57]
곧 알아보죠
[06:59]
이건 추론 모델 같은데요
[07:02]
생각하는 과정을 볼 수 있어요
[07:05]
AI 특화된 0에서 1까지의
[07:07]
플레이북을 찾기 위해
[07:09]
웹 검색이 필요하다고 하네요
[07:11]
0에서 1까지의 스타트업 플레이북에 대한
[07:13]
통찰을 찾았다고 합니다
[07:16]
좋네요. 이전 검색에서
[07:19]
통찰을 발견했다고 하는군요
[07:21]
AI 전략의 방어 가능성에 대한 통찰력을 얻었네요.
[07:23]
음, 정확히 어떻게 작동하는지 알 필요는 없지만
[07:28]
실제로 이게 어떻게 작동하는지는 몰라도
[07:30]
정말 좋은 것 같아요.
[07:32]
철저하게 검토하고 있다는 게 좋네요.
[07:35]
그 표현이 뭐였죠? 'crossing its t's,
[07:38]
dotting its i's' 였나?
[07:40]
댓글란에서 누가 정확한 표현을 알려주시겠죠.
[07:42]
하지만 요점은
[07:44]
Perplexity가 모든 것을 꼼꼼히 확인하고 있다는 거예요.
[07:46]
보시다시피 29개의 소스를 검토하고 있죠.
[07:48]
만약 우리가 이걸 수동으로 한다면
[07:51]
구글에서 검색한다고 해도
[07:53]
사실 저는 할 수 없을 거예요.
[07:55]
실제로 수동으로 한다면
[07:57]
이건 정말 많은 시간이 걸릴 거예요.
[08:01]
이건 정말 많은 시간이 필요한 작업이에요.
[08:02]
그래서 여기서 우리가 바라는 것은
[08:06]
이것이 기본적으로 AI와
[08:09]
지능이 우리를 도울 수 있다는 거죠.
[08:12]
한 가지 흥미로운 점은
[08:14]
Perplexity는 자격 검증 질문을 하지 않는다는 거예요.
[08:18]
ChatGPT에서 봤던 것과는 달리
[08:22]
ChatGPT는 자격 검증 질문을 했었죠.
[08:26]
그래서 차이점을 보게 될 거예요.
[08:30]
어떤 차이가 있는지
[08:32]
그리고 무엇이
[08:35]
더 높은 품질의
[08:38]
결과를 보여주는지 살펴보죠.
[08:40]
좋아요, Perplexity로 돌아가보면
[08:43]
이제 충분한 정보를 모았다고 하네요.
[08:45]
쿼리에 대한 답변을 준비 중이에요.
[08:47]
지금 3번째 쿼리에 답변하고 있고
[08:51]
이제 34개의 소스까지 늘었네요.
[08:53]
실제 사람이 한다면 정확히 이렇게
[08:56]
답변할 거예요.
[08:58]
자, 먼저 주목할 점은
[09:00]
Perplexity가 ChatGPT보다 빠르다는 거예요.
[09:03]
ChatGPT는 아직 절반밖에 안 됐는데
[09:06]
Perplexity는 이미 끝났어요. 정말 놀랍네요.
[09:09]
이제 아이디어들을 살펴볼까요?
[09:11]
재미있게도 실제로
[09:14]
소스 중 하나가 제 것이네요.
[09:17]
제 유튜브 영상 중 하나를 참고했어요.
[09:21]
제 유튜브 영상을 분석했다니
[09:23]
'2025년에 만들 수 있는 백만 달러 규모의 AI 스타트업 아이디어 3가지'
[09:26]
링크도 있네요. 이건 정말
[09:31]
웃기면서도 놀라워요.
[09:34]
하지만 유튜브도 검색한다는 게 멋지네요.
[09:36]
보시다시피 영상의 자막을
[09:39]
다운로드해서 분석했어요.
[09:41]
이제 이 아이디어들을 살펴보면서
[09:43]
여러분이 판단해보세요.
[09:46]
이게 좋은 아이디어인지 나쁜 아이디어인지
[09:48]
한번 보죠. 첫 번째는
[09:51]
법률 계약 관련 내용인데, 이건 Perplexity의
[09:55]
심층 연구 답변이에요.
[09:57]
법률 계약 수명 주기 AI 에이전트에 관한 문제인데요.
[10:00]
기업 법무팀이 시간의 23%를
[10:03]
표준 계약서를 수동으로 검토하는 데 낭비하고 있어요.
[10:06]
버전 관리 오류로 인해
[10:08]
기업들이 연간 24억 달러의
[10:10]
손실을 보고 있죠.
[10:13]
현재의 CLM 솔루션들은 광범위한
[10:16]
맞춤화가 필요하고
[10:19]
회사별 협상 패턴에 적응하지 못해요.
[10:22]
따라서 AI 에이전트의 방어 가능한 해결책은
[10:25]
다음과 같습니다.
[10:27]
첫째, API를 통해
[10:30]
이메일, SharePoint, DocuSign과 직접 통합
[10:32]
둘째, 과거 계약 분석을 통해
[10:34]
조직의 위험 허용 수준을 학습
[10:37]
셋째, 회사별 대체 조항을 사용해
[10:40]
제3자 문서를 자동으로 수정
[10:43]
넷째, 버전 이력을
[10:46]
블록체인 스타일의 감사 추적으로 유지
[10:49]
블록체인 스타일의 감사 추적 기능이 있는데요
[10:53]
이것도 좋은 기능이라고 생각하지만
[10:55]
MVP(최소 기능 제품)를 위해서
[10:58]
블록체인 해시 기반 감사 추적이 꼭 필요할까요?
[11:00]
사실 그렇진 않죠. 하지만
[11:03]
Perplexity에 추가로 물어볼 수 있겠네요
[11:06]
이 제품의 MVP는 무엇이 되어야 할지
[11:11]
ChatGPT에서는
[11:14]
5,000달러 이하라고 했었는데
[11:16]
이건 흥미로운 점이네요
[11:20]
Perplexity를 사용할 때는
[11:21]
더 많은 제약 조건을 포함시키는 게 좋을 것 같아요
[11:24]
왜냐하면 아마도
[11:25]
그런 후속 질문은 받지 못할 테니까요
[11:27]
왜 방어 가능한가에 대해서는
[11:29]
협상 결과에 대한 지속적인 노출을 통해
[11:32]
기관의 기억력을 발전시키고
[11:33]
법무 부서의 워크플로우에 깊이 내재화됩니다
[11:36]
사용자당 주 평균 14.3회 로그인하는데
[11:39]
이런 데이터는 정말 좋은 인사이트예요
[11:42]
이건 정말 훌륭한 통찰이에요
[11:44]
비즈니스를 만들 때
[11:45]
알고 싶은 정보죠
[11:47]
이건 정말 도움이 되는
[11:49]
6개월에서 n개월의 인간 경험에 해당하는
[11:51]
재교육이 필요하다는 점도 중요하고요
[11:54]
참고로 이런 숫자들은
[11:55]
클릭해서 출처를 확인하고 더 깊이 파고들 수 있어요
[11:58]
여기 Perplexity가 제시한
[12:01]
성장 플레이북이 있는데
[12:04]
이게 실제로 좋은지 한번 보죠
[12:05]
이 에이전트는 정말 가치가 있어 보이네요
[12:08]
왜 방어 가능한지 완전히 동의합니다
[12:12]
Perplexity에서 보여주는
[12:13]
내용이 마음에 드네요
[12:16]
보이는 게 맘에 들어요
[12:17]
성장 플레이북 1단계는
[12:20]
90일 동안의 틈새시장 검증 제품으로
[12:23]
법률 계약 검토 세션을 기록하는
[12:26]
크롬 확장 프로그램을 만들어
[12:28]
허가를 받고 초기 모델을 학습시킵니다
[12:31]
시장 진출을 위해 미국 법률회사 200개에
[12:35]
무료 교정 감사를 제공하고
[12:38]
매출 5천만에서 5억 달러 규모의
[12:41]
중견기업을 타겟팅 합니다
[12:43]
이 무료 교정 감사 아이디어가 흥미롭네요
[12:47]
크롬 확장 프로그램으로는
[12:49]
전혀 생각지 못했던 건데
[12:51]
저는 변호사가 아니고
[12:53]
인터넷상에서
[12:55]
변호사인 척하지도 않지만
[12:57]
하지만 많은 사람들이 사용하는
[13:01]
제품을
[13:02]
만드는 사람으로서
[13:04]
이것만 봐도
[13:07]
많은 의미가 있어 보여요
[13:08]
수익화 모델은 월 2,500달러 구독제이고
[13:12]
특정 문서 유형에 한정되어 있네요
[13:14]
이것도 정말 흥미롭네요
[13:18]
특정 문서 유형에
[13:20]
구독을 한정하는 건 생각지도 못했는데
[13:23]
정말 멋진 아이디어예요
[13:25]
2단계는 워크플로우 통합으로 4-9개월차에
[13:28]
진행하고
[13:29]
Lexion과 Entra 같은
[13:31]
법무 운영 플랫폼과 통합하고 조항 라이브러리 빌더를 출시하는데
[13:35]
고객들의 과거 선호 언어를 사용해
[13:38]
사용량 기반 가격 정책을 구현하고
[13:40]
검토당 25센트를 책정하네요
[13:43]
정말 흥미로운 비즈니스 모델이에요
[13:45]
단계별 접근 방식이 마음에 들어요
[13:47]
1단계에서 2단계로 가는 것이
[13:49]
완전히 이해가 되네요
[13:52]
3단계는 기업 확장인데
[13:55]
10-12개월차에 규제 산업을 위한
[13:59]
SOC 2 타입 컴플라이언스를 추가하고
[14:01]
맞춤형 커넥터를 개발하는 거네요
[14:03]
ServiceNow와 Salesforce CPQ로 확장하고,
[14:06]
맞춤형 플레이북과 재무 로드맵이 포함된 월 8,000달러의 엔터프라이즈 티어로 업셀
[14:09]
재무 로드맵으로 진행하겠습니다.
[14:12]
어떻게 세부적으로 나누어지는지 봅시다.
[14:14]
1년 차에는
[14:16]
40개 클라이언트에 MRR 25,000달러로 연간 매출 120만 달러
[14:20]
그리고 150개 클라이언트에 MRR 5,000달러
[14:24]
사용량 기반 수익 25만 달러를 추가해서 2년 차에는
[14:28]
310만 달러, 그리고 3년 차에는
[14:31]
300개 이상의 플랫폼 수수료와
[14:34]
임베디드 라이선스로 540만 달러 달성
[14:36]
이 아이디어를 보면서 생각해보니
[14:40]
이런 아이디어라면 Y Combinator 기업으로 선정되어
[14:43]
투자를 받을 수 있을 것 같습니다. 정말 좋은 아이디어죠.
[14:46]
성장 플레이북이 그렇게 길지는 않지만
[14:47]
ChatGPT 딥 리서치가
[14:49]
더 긴 답변을 줄 것 같은 느낌이 듭니다.
[14:52]
하지만 전반적으로 보면
[14:55]
우리 채널에서 늘 얘기하듯이
[14:59]
이 아이디어를 스핏할지
[15:01]
아니면 씹할지 결정해야 하는데
[15:03]
저는 이 아이디어를 씹겠습니다.
[15:06]
매우 합리적인 아이디어이고
[15:08]
꽤 괜찮은 원페이지네요. 다만 단점이라면
[15:11]
더 깊이 있게 파고들 필요가 있죠.
[15:13]
즉, 더 많은 프롬프트가 필요할 것 같습니다.
[15:15]
하지만 전반적으로 보면 불평할 게 없죠.
[15:19]
몇 분 만에
[15:21]
이렇게 대단한 아이디어를 얻었으니까요.
[15:24]
그리고
[15:26]
이것은 시작에 불과하죠.
[15:28]
자, 이제 ChatGPT 딥 리서치로 돌아가서
[15:31]
결과가 나왔는지 확인해보겠습니다.
[15:34]
완료되었네요.
[15:37]
Perplexity 딥 리서치와 비교해보겠습니다.
[15:42]
Perplexity의 딥 리서치와
[15:44]
ChatGPT를
[15:46]
비교해보면, 같은 아이디어면 재미있겠지만
[15:51]
다른 아이디어네요.
[15:55]
AI 영업 아웃리치 어시스턴트라... 솔직히 좀 회의적이네요.
[15:59]
이런 류의 아이디어를 많이 봤거든요.
[16:01]
하지만 열린 마음으로 보도록 하죠.
[16:04]
일단 한번 살펴보겠습니다.
[16:07]
우선 빠르게 스크롤해보면
[16:08]
얼마나 긴지 보이네요.
[16:11]
이건 완전한
[16:14]
사업 계획서네요.
[16:16]
전체를 읽어보도록 하겠습니다.
[16:19]
좋은 아이디어일 수 있겠네요.
[16:21]
아직 모르지만, 함께 알아보도록 하죠.
[16:24]
AI 기반 영업 아웃리치 어시스턴트로
[16:27]
가상 SDR 역할을 하며
[16:30]
잠재 고객 리서치와
[16:31]
개인화된 전화, 이메일, 링크드인 메시지를
[16:34]
자동화하는 시스템입니다.
[16:37]
타겟 시장은
[16:38]
B2B 기업들로,
[16:40]
스타트업부터 중견기업까지
[16:42]
추가 SDR 채용 없이도 더 많은 파이프라인을
[16:45]
원하는 기업들입니다. AI 에이전트는 리드 데이터를 풍부하게 하고
[16:48]
맞춤형 아웃리치를 대규모로 만듭니다.
[16:51]
이 시스템의 차별성은
[16:53]
데이터 네트워크 효과에서 나오는데,
[16:55]
참고로 데이터 네트워크 효과는
[16:57]
정말 좋은 용어입니다.
[16:59]
딥 리서치가 정말 제대로 알고 있네요.
[17:02]
이건 정말 대단한 용어인데요.
[17:04]
모든 상호작용으로부터 학습하며
[17:06]
어떤 메시징이 응답을 이끌어내는지
[17:09]
각 산업별로 효과적인 방법에 대한
[17:11]
고유한 데이터셋을 구축합니다.
[17:13]
이것도 정말 중요한 포인트인데요.
[17:15]
AI 스타트업을 만들 때
[17:17]
효과적인 방법에 대한 고유한 데이터셋 구축이
[17:19]
핵심 경쟁력이 될 것이기 때문입니다.
[17:22]
시간이 지날수록
[17:25]
시간이 지남에 따라 우수한
[17:26]
개인화와 리드 스코어링을 개발하여
[17:29]
각 고객의 맥락에 맞게 조정하는데, 이는
[17:31]
경쟁사가 쉽게 복제할 수 없습니다. CRM과
[17:34]
이메일 시스템과의 통합으로
[17:37]
AI를 영업팀의 워크플로우에
[17:40]
깊이 임베딩하여 경쟁력을 강화합니다.
[17:42]
B2B 영업팀들은 이러한 AI
[17:45]
발굴 도구를 점점 더 많이 도입하고 있으며, 66%의 영업 담당자들이
[17:49]
AI가 고객을 더 잘 이해하고
[17:51]
개인화된 접근을 하는 데 도움이 된다고 합니다.
[17:54]
이는 이러한 에이전트에 대한
[17:56]
수요를 보여줍니다. 이 에이전트는 방대한
[17:58]
연락처
[18:00]
데이터베이스를 활용할 수 있습니다. 좋습니다. 그렇다면
[18:04]
이것을 어떻게 실제로 구축할까요?
[18:05]
ChatGPT는 뭐라고 하는지 보죠. 좁지만
[18:08]
가치 있는 사용 사례에 집중하여 단순하게 유지하세요.
[18:11]
예를 들어, 자동화부터 시작하세요.
[18:12]
잠재 고객에 대한 후속 이메일로 시작하는 거죠.
[18:17]
저는 이 제안을 보고 정말 기쁩니다.
[18:20]
이전에 들어본 아이디어인데
[18:22]
X에서는 거의 밈이 될 정도입니다.
[18:24]
'당연히 AI 가상 영업 담당자를 만들고 있겠죠'
[18:27]
라는 식으로요.
[18:29]
하지만 이렇게 후속 이메일을
[18:33]
템플릿을 기반으로 하되
[18:36]
AI로 개인화하는 이 접근 방식은
[18:38]
정말 독특합니다. 저는 이런 것을
[18:41]
본 적이 없는데, 정말
[18:43]
좋은 아이디어네요. MVP는 웹 앱이나
[18:46]
크롬 확장 프로그램으로,
[18:47]
영업 담당자가 잠재 고객 목록을 입력하거나
[18:50]
CRM을 연결하면 AI가
[18:52]
개인화된 이메일을 생성하고 일정에 따라 보내는 방식입니다.
[18:54]
이를 저비용으로 구축하려면...
[18:57]
이제 우리가 원하는 이야기가 나오네요.
[18:59]
기존 AI API를 사용하고
[19:02]
OpenAI GPT 같은 서비스를 활용하세요. 재미있네요.
[19:05]
ChatGPT가 '우리 서비스를 사용하라'고
[19:08]
추천하다니
[19:09]
ChatGPT API로 아웃리치 텍스트를 생성하세요.
[19:13]
주요 입력값인 잠재 고객 정보와 가치 제안을 기반으로
[19:15]
초기에는 비용이 많이 드는 모델 학습이 필요 없습니다.
[19:18]
초기 UI는 화려하지 않게, 로코 도구나 템플릿을 사용해
[19:22]
간단한 인터페이스를 만들어
[19:24]
사용자가 AI가 제안한 메시지를 검토하고 편집할 수 있게 하세요.
[19:27]
처음에는 복잡한 분석은 건너뛰세요.
[19:30]
단일 채널에 집중하세요. 이메일로만 시작하세요.
[19:32]
LinkedIn이나 전화보다 구현 비용이 저렴합니다.
[19:35]
수동 대체 옵션을 두어, AI가 불확실할 때는
[19:38]
사람이 처리하도록 표시하여
[19:40]
품질을 보장하면서
[19:42]
데이터를 수집하고 프롬프트를 개선하세요.
[19:44]
이것은 중요한 부분이고,
[19:46]
이걸 포함시킨 것이 좋네요.
[19:48]
음... 이 MVP는 프리랜서 개발자가
[19:51]
몇 주 안에 만들 수 있습니다.
[19:53]
주요 비용은 $55,000 미만으로,
[19:56]
개발자 시간과 API 호출 비용입니다.
[19:59]
기성 AI를 사용하고
[20:01]
하나의 워크플로우에 집중함으로써 빠르게 출시하고
[20:04]
베타 사용자들을 확보하여
[20:07]
가치를
[20:09]
증명할 수 있습니다. 전반적으로 도움이 되긴 하지만,
[20:13]
더 자세히 살펴보고
[20:15]
더 깊이 있는 프롬프트로 정확한
[20:18]
플레이북을 이해할 필요가 있습니다.
[20:20]
플레이북을 요청했는데, 이게
[20:22]
플레이북일까요? 글쎄요...
[20:26]
플레이북의 개요 정도이지만
[20:28]
확실히
[20:29]
시작하는 방법에 대한
[20:31]
정말 좋은 아이디어들이 있습니다. 고객 확보와
[20:34]
성장... 음, 제품 주도의 바이럴 채택이죠.
[20:38]
영업팀 사이에서의 확산과 낮은 진입 장벽의
[20:40]
가입 방식을 살펴보겠습니다.
[20:43]
자체 서비스 무료 티어로
[20:45]
제한된 무료 플랜을 제공하여 월 50회의
[20:48]
AI 생성 이메일을 제공합니다.
[20:54]
개인 영업 담당자나 작은 스타트업이
[20:56]
승인 없이 시도해볼 수 있게 하여
[20:59]
기업 내 진입점을 확보할 수 있습니다.
[21:01]
바이럴 루프의 결과로
[21:04]
AI 어시스턴트가 미팅을 잡거나
[21:05]
응답을 받을 때마다 사용자에게
[21:07]
내부적으로 성공 사례를 공유하도록 합니다.
[21:09]
'이 미팅은 AI가 설정했습니다' - 영업사원들은
[21:12]
직장에서 이런 꿀팁 공유를 좋아하죠.
[21:13]
이런 입소문이 널리 퍼질 수 있습니다.
[21:16]
정말 좋은 추천 인센티브네요.
[21:20]
더 많은 영업사원이 사용할수록
[21:22]
AI는 공유된 데이터로
[21:24]
네트워크 효과를 만들어 더 좋은 성능을 보입니다.
[21:27]
콘텐츠 마케팅으로 사례 연구를 발행하고
[21:29]
X 스타트업이 AI로 3배 성장한 방법과 짧은 데모를 보여줍니다.
[21:32]
이건 정말 좋은 방법이네요.
[21:34]
보세요, 여기 링크가 있는데
[21:36]
스타터 스토리에 대한 것입니다.
[21:38]
27세가 Jenny AI를 연간 매출 5백만 달러로 성장시킨 방법
[21:41]
흥미로운 점은
[21:43]
이게 매우 관련성 있는
[21:45]
스토리라는 거고, 여기에 포함된 게 정말 좋습니다.
[21:48]
이것이 고품질임을 알 수 있죠.
[21:49]
정말 마음에 듭니다.
[21:50]
확실히 깊이 있는
[21:53]
리서치에 대한 점수를 줄 만합니다.
[21:57]
HubSpot과 같은 마켓플레이스 목록을 보면
[22:00]
이러한 채널에 존재하는 것이
[22:02]
유통경로를 제공합니다.
[22:07]
첫 해 목표는 수백 개의
[22:09]
유료 팀을 확보하는 것입니다.
[22:11]
만약 200개 기업이
[22:13]
연간 5,000달러의 유료 플랜으로 전환한다면
[22:16]
연간 백만 달러의 매출이 발생합니다.
[22:19]
2년 차에는 3백만 달러로 성장할 수 있는데
[22:21]
이는 랜드 앤 익스팬드 전략으로 가능합니다.
[22:23]
무료 사용자들이
[22:25]
유료로 전환하고 소규모 팀 유료 사용자들이
[22:28]
사용량을 늘리거나 상위 티어로 업그레이드하는
[22:32]
ROI를 보면서 상향 조정되는 방식입니다.
[22:35]
상향식 채택 방식은 영업 비용을 최소화하며
[22:37]
제품이 가치를 입증하면서
[22:39]
스스로 판매됩니다. 다른 AI
[22:41]
SaaS 제품인 Cursor처럼 영업팀 없이
[22:44]
개발자들의 입소문만으로 성장했죠.
[22:46]
개인들이 자신의 팀으로
[22:49]
끌어들이는 방식인데, 정말 인상적인 것은
[22:51]
Jenny AI와 Cursor 같은
[22:53]
실제 사례들을 사용하고 있다는 점입니다.
[22:56]
이런 예시들을 보고 싶었는데
[22:58]
정말 좋네요.
[23:00]
이제 수익화와 가격 책정을 살펴보고
[23:02]
VC 준비도를 확인한 다음
[23:04]
마무리하고 나서
[23:06]
perplexity와
[23:08]
ChatGPT를 비교해보겠습니다.
[23:11]
자, 수익화 부분으로 돌아가보죠.
[23:18]
사용자당 가격 책정 또는 사용량 기반 티어입니다.
[23:21]
예를 들어, 영업 담당자당 과금하여
[23:24]
무제한 아웃리치에 대해 월 50-100달러를 청구하거나
[23:29]
볼륨에 따라 과금할 수 있습니다.
[23:33]
일반적인 구조는 다음과 같습니다.
[23:36]
베이직 플랜은 월 49달러로 개인 영업사원용 제한된 이메일,
[23:39]
팀 플랜은 월 199달러로 5명의 영업사원,
[23:43]
더 많은 이메일과 CRM 기능 제공,
[23:45]
그리고 대규모 볼륨을 위한 엔터프라이즈 요금제입니다.
[23:49]
이해가 되네요. 저는 개인적으로
[23:52]
사용량 기반 티어에 더 관심이 있는데
[23:55]
사용량 기반 요금제를 해야 한다고 했어야 했는데
[23:57]
그게 SaaS의 미래니까요. 하지만
[23:59]
구독 요금제를 포함했다는 것만으로도 만족스럽네요
[24:01]
구독 요금제에 대해서는
[24:02]
만약 당신이 하고 있다면
[24:04]
딥 리서치를 사용할 계획이라면
[24:06]
제 생각에는 Perplexity나 ChatGPT 모두
[24:10]
반드시 필요할 것 같습니다
[24:13]
확실히 필요해요
[24:15]
[음악]
[24:16]
의문점이 있다면 다시 물어봐야 하는 것 같은데
[24:20]
이는 완전히 합리적입니다
[24:22]
이걸로도 충분하고, 아마도
[24:24]
5번이나 7번 정도 더 프롬프트를 입력해야 할 수도 있지만
[24:28]
일반 ChatGPT나 Perplexity를 사용한다면
[24:30]
50번이나 100번의 프롬프트가 필요할 수 있죠
[24:33]
이만큼의 고화질과 명확성을 얻기 위해서는
[24:38]
이 정도는
[24:43]
음
[24:45]
그래서 수익을 최적화하는 방법에 대한
[24:49]
아이디어를 제공하죠. 프리미엄 업셀, 연간 계약
[24:51]
프리미엄 기능, 성과 기반 옵션 등
[24:54]
이 모든 것이 좋은 아이디어입니다
[24:56]
하지만 솔직히 아직은 거기까지 갈 단계는 아니에요
[25:00]
이런 것들을 생각해보는 것은 좋지만
[25:03]
MVP를 0에서 1로 만드는 단계에서는
[25:05]
이것들이 꼭 필요하지는 않습니다
[25:06]
하지만 이것들을 포함시킨 것은
[25:09]
좋은 점이에요
[25:10]
VC 준비도와 1억 달러 연간 매출까지
[25:13]
스케일링하는 부분도 포함했네요
[25:16]
두 번째 프롬프트에서 제가
[25:18]
1억 달러 매출까지 도달할 수 있어야 한다고
[25:20]
언급했던 것 같네요
[25:21]
이게 가능하다고 말한 것이 흥미롭네요
[25:23]
정말 멋진 일이죠
[25:27]
이것이 연간 1억 달러 규모의 아이디어라고
[25:29]
말한 것이 멋지네요
[25:31]
그래요, 가능하다는 거죠
[25:37]
또한 2억 달러 연간 매출로 가기 위해서는
[25:40]
VC 투자가 필요할 것이라고 한 것도
[25:43]
꽤나 정직한 답변이에요
[25:48]
자, 이것이 ChatGPT 딥 리서치의 결과입니다
[25:54]
이제 Perplexity를 보면
[25:59]
비교해볼 때 Perplexity는 훨씬 더 간단하죠
[26:01]
ChatGPT가 더 자세한 반면
[26:04]
Perplexity는 정말 군더더기가 없어요
[26:10]
인정할 수밖에 없네요
[26:13]
이제 질문은 ChatGPT Pro가
[26:17]
Perplexity보다 10배 비싼 가격을
[26:20]
지불할 만한 가치가 있는가입니다
[26:24]
여러분이 판단하시길 바랍니다
[26:30]
여러분의 스타일에 달려있죠
[26:33]
Perplexity는 프롬프트를
[26:36]
조금 더 많이 입력해야 하고
[26:37]
ChatGPT는 한 번에 더 자주
[26:40]
원하는 결과를 얻을 수 있어요
[26:42]
스타일에 따라 다르겠지만
[26:44]
저는 이 계정에서는
[26:47]
Perplexity Pro를 구독하지 않았어요
[26:49]
보시다시피 이 계정은 Pro가 아닙니다
[26:53]
무료로도 이용할 수 있죠
[26:56]
한 달에 몇 번 정도 무료로 사용할 수 있고
[26:59]
그 이후에는 월 20달러를
[27:02]
지불해야 하지만
[27:03]
그래도 정말 놀라운 가치죠
[27:05]
정말 대단합니다
[27:08]
놀라워요
[27:10]
자, 한번 보겠습니다
[27:11]
클릭해서
[27:16]
네
[27:18]
음, 정확히 몇 번의 무료 딥 리서치를
[27:19]
제공하는지는 모르겠네요. 아마 많지는 않을 거예요
[27:23]
하지만 좋은 소식은
[27:31]
이 두 가지 모두 정말 정말 뛰어납니다
[27:35]
이것들은 말도 안 되게 좋아요, 무서울 정도로 좋죠
[27:38]
자, 재미삼아 첫 번째 아이디어에 대해
[27:42]
이렇게 해보죠. 제가 이 아이디어를
[27:46]
X(트위터)에서 본 것 같은데
[27:51]
어떻게 하면
[27:53]
이 아이디어를 더 독특하게 만들 수 있을까요?
[27:57]
더 특별하게 만들어볼까요?
[28:00]
어떻게 될지 한번 보죠
[28:07]
AI 스타트업 아이디어를
[28:10]
더 독특하고 특별하게 만들기 위해
[28:12]
미개척 영역을 찾고
[28:14]
AI를 다른 트렌드와 결합하거나
[28:17]
독점적 데이터를 활용하고
[28:19]
새로운 비즈니스 모델을 도입하거나
[28:21]
바이럴 요소를 강화할 수 있습니다
[28:23]
어떤 방식으로 독특하게 만들까요?
[28:25]
예를 들어, 새로운 틈새시장을 탐색해볼까요?
[28:28]
당신이 전문가니까, 제가 월 200달러를 지불하는
[28:32]
서비스에 맞게
[28:35]
가장 잠재력 있는 아이디어를 당신이 결정해주세요
[28:39]
ChatGPT가 작업하는 동안 어떻게 되는지 보죠
[28:44]
ChatGPT가 작업하게 하고
[28:47]
어떻게 되는지 봅시다
[28:50]
사실 전체 답변에 대한 후속 질문은
[28:54]
한 번도 해본 적이 없네요
[28:56]
이런 것에 대해
[28:58]
전체 답변을 받은 후에
[29:01]
아쉽게도 시간이 꽤 걸리네요
[29:04]
더
[29:06]
빨랐으면 좋겠어요
[29:10]
Perplexity의 장점이 바로 그거죠
[29:12]
바로 작업 모드로 들어갈 수 있어요
[29:14]
이것에 대한 후속 질문을 해보죠
[29:16]
AI 법률 분야에
[29:20]
이미 큰 투자를 받은 경쟁사들이
[29:25]
많이 있지 않나요?
[29:28]
제가 실패할 것 같은데
[29:32]
이 아이디어를 어떻게 하면 더 독특하게
[29:36]
만들 수 있을까요?
[29:39]
그리고
[29:43]
MVP 기능을 구현하기 위한 단계별 계획도
[29:48]
알려주세요
[29:50]
그리고 이 스타트업 MVP가
[29:56]
최대 50만 달러 비용으로 가능한지 확인해주세요
[30:01]
Perplexity 딥 리서치가 얼마나 빠르거나 느린지 보죠
[30:07]
여기 보니까 딥 리서치는
[30:09]
몇 분 정도
[30:10]
걸린다고 하네요. ChatGPT로 돌아가보죠
[30:16]
둘 다 작업하는 동안
[30:20]
생각해볼 점은
[30:21]
여러분의 워크플로우에 있어서
[30:24]
제로투원 스타트업을 만든다면
[30:27]
제로투원 스타트업을 만들고 싶다면
[30:29]
제로투원 스타트업을 만들고
[30:31]
제로투원 기능을
[30:34]
구축하고 싶다면
[30:36]
딥 리서치 같은
[30:40]
동반자를
[30:42]
워크플로우에 통합하는 건
[30:45]
당연한 선택입니다
[30:48]
당신의 업무 능력을
[30:49]
향상시켜줄 것이고
[30:52]
제품을 개선하는 데
[30:53]
도움을 줄 것입니다
[30:55]
성공 확률을
[30:57]
최대한 높일 수 있도록
[30:59]
왜 안 하겠어요, 그죠?
[31:02]
자, 여기서 어떤 일이 일어나는지 보죠
[31:05]
Perplexity가 Harvey와
[31:07]
CaseTex 같은 대규모 투자를 받은
[31:11]
경쟁사들을 찾아냈네요
[31:13]
저도 AI 법률 분야에
[31:17]
큰 투자를 받은 경쟁사들이
[31:19]
있다는 걸 알고 있었어요
[31:22]
하지만 여전히 프롬프트를 작성하는 사람의
[31:25]
책임이 중요합니다
[31:28]
프롬프트에서
[31:30]
적절한 질문을 해야 하기 때문이죠
[31:34]
제가 한 질문이
[31:36]
로켓 과학은 아니지만
[31:38]
어느 정도의 지식은 필요합니다
[31:42]
좋아요, 방금 답변을 받았네요
[31:45]
퍼플렉시티의 딥 리서치로부터
[31:48]
답변을 받았는데, 임원 요약본을
[31:50]
제공해 주었네요. 와우, 임원 요약본으로
[31:52]
법률 AI 스타트업 분야에 대해
[31:55]
37개의 경쟁사 분석을 통해
[31:58]
아직 개척되지 않은 3개의
[32:01]
틈새시장을
[32:02]
발견했고, 상세히 설명해주고 있어요.
[32:05]
경쟁사 분석을 제공하고
[32:07]
놀라운 기회 매트릭스를 작성했네요.
[32:10]
와우, 이건 정말 대단해요.
[32:12]
예를 들어, 차별화 요소를 잘 설명하고 있어요.
[32:16]
예를 들면,
[32:18]
Clause
[32:20]
계보학의 기술적 접근 방식으로
[32:22]
블록체인에서 영감을 받은 버전 관리와
[32:25]
방어 가능성의 원천으로
[32:27]
22,000개의 주석이 달린 NDA
[32:32]
데이터베이스를 제시했어요. 게다가
[32:35]
4,800달러 예산의 전체 MVP 구현 계획도
[32:38]
제공했네요. 5,000달러도 안 되는
[32:40]
비용으로, 저녁 식사비 200달러까지 포함했어요.
[32:44]
퍼플렉시티에 감사하네요.
[32:47]
ChatGPT Pro에 쓸 200달러를 아껴주었어요.
[32:50]
아마도 그래서
[32:53]
4,800달러를 선택한 것 같네요. 여기에는
[32:55]
크롬 확장 프로그램 프로토타입이 포함되어 있고
[32:59]
익명화된 계약 검토
[33:00]
세션을 기록하고 커서 이동과 편집
[33:03]
빈도, 외부 연구 소스를 추적하며
[33:06]
Manifest V3와 Tzer Flow JS를 사용해
[33:09]
개발 비용 없이 법률팀
[33:13]
인터뷰도
[33:15]
진행할 수 있어요. 그리고 2단계
[33:17]
핵심 기능 개발에서는
[33:19]
Clause 라이브러리와
[33:21]
구축 방법, 비용까지
[33:23]
상세히 설명하고 있어요. 이건 정말
[33:25]
훌륭해요. 정말 잘 만들어졌어요.
[33:28]
시장 진입 순서도 제시했는데
[33:31]
제가 볼 때 이게 가장
[33:34]
중요한 부분 중 하나예요. 물론
[33:37]
어떤 제품을 만들지 아는 것도
[33:40]
매우 중요하고 MVP 출시 방법도 중요하지만
[33:42]
유통이 새로운 핵심이죠.
[33:46]
그래서 마케팅 전략을 수립하는 것이
[33:50]
정말 중요해요.
[33:52]
무료 Clause 취약성 감사를 제공하고
[33:56]
과거 이행 기록을 생성하며
[33:57]
리스크 점수를 매기고
[34:00]
대체 언어 접근 비율을 분석하며
[34:04]
조항당 15센트의 자동 수정 기능까지
[34:06]
이 모든 게 정말 좋은 아이디어예요.
[34:09]
월간 검색량도 보여주고
[34:10]
CPC도 알려주면서 유기적 검색
[34:13]
전략을 제시하고 웨비나 운영 방법까지
[34:15]
알려주네요. ChatGPT Pro만큼 깊이는 없지만
[34:19]
이런 표 형식이 마음에 들어요.
[34:22]
이건 정말 훌륭하고
[34:23]
꼭 필요한 정보예요.
[34:25]
추가 프롬프트만 입력하면
[34:27]
됩니다.
[34:28]
각 섹션을 더 깊이 파고들 수 있어요.
[34:31]
이제 ChatGPT가 끝났는지 확인해볼까요?
[34:33]
네,
[34:35]
완료됐네요. 새로운
[34:39]
아이디어를 제시했는데요, 롱테일
[34:41]
팟캐스트와 스폰서를 위한
[34:44]
AI 플랫폼이에요. 이 AI 에이전트는
[34:46]
팟캐스트 제작을 간소화할 뿐만 아니라
[34:49]
소규모 팟캐스트를 묶어서 광고주에게
[34:52]
제공하여 롱테일 팟캐스트
[34:54]
광고 시장을 여는 거예요. 꽤 멋지네요.
[34:56]
완전한 연구 문서 형태로 되어있어요.
[34:59]
유튜브로 보시는 분들이나
[35:00]
스타트업 아이디어 팟캐스트를
[35:02]
스포티파이나 애플에서
[35:04]
들으시는 분들은 확인해보세요.
[35:06]
YouTube에서 보시면
[35:08]
얼마나 심도있게 다루는지 보실 수 있습니다
[35:11]
네
[35:13]
와, 이건 정말 좋은 아이디어네요
[35:16]
기본적으로 경쟁력 있는 부분이
[35:20]
독점적인 데이터라는 점입니다
[35:22]
독점적 데이터의
[35:24]
장점에 대해 설명하는데, 예를 들어
[35:27]
플랫폼이 팟캐스트를 온보딩하고
[35:29]
스폰서십 캠페인을 운영하면서
[35:31]
어떤 콘텐츠가 반응이 좋은지와
[35:33]
어떤 광고 배치가 효과적인지에 대한
[35:36]
각 분야별 고유한 데이터가 쌓이게 되죠
[35:38]
시간이 지나면서 AI는 각 쇼의 스타일, 톤,
[35:40]
청취자 행동 패턴과 어떤 스폰서
[35:43]
메시지가 효과적인지 학습하게 됩니다
[35:46]
이는 지속적인 학습 루프를 만들어
[35:48]
타겟팅을
[35:49]
개선하게 되죠. MVP 개발에 대해서도
[35:52]
5000달러로 시작하는 방법을 설명하는데
[35:56]
시간이 많이 소요되는 콘텐츠
[35:58]
제작을 위해 AI 기반 트랜스크립트와
[36:00]
팟캐스트 에피소드 요약 생성기를 구현하고
[36:03]
기술적으로 어떻게 구현하는지
[36:05]
정확하게 설명해주고 있어요
[36:08]
Whisper나 Assembly AI를 추천하는데
[36:11]
자사 제품을 추천하는 것이
[36:12]
좀 이상하긴 하지만 이해는 됩니다
[36:15]
어쨌든
[36:18]
음... 그리고 기본적인 웹
[36:22]
인터페이스를 만들고
[36:24]
스폰서 매칭을 수동으로 하는 방법도 설명하고
[36:28]
더 깊이 들어가서 설명하고 있어요
[36:31]
perplexity보다 더 자세하게 다루고 있죠
[36:38]
네, 전부 다 설명하진 않겠습니다만
[36:40]
이게 정말 길거든요
[36:42]
대충 훑어보기만 해도
[36:45]
정말 대단히 좋은 내용이라는 걸
[36:49]
알 수 있습니다
[36:52]
정말 좋네요
[36:54]
ChatGPT와 Perplexity에서 각각
[36:58]
5개씩의 심층 연구 스타트업 아이디어를
[37:01]
모두 살펴볼 시간은 없었지만
[37:04]
문서로 정리해놨는데
[37:06]
무료로 다운로드 받으실 수 있습니다
[37:09]
쇼 노트에 링크를 첨부할 텐데
[37:11]
이 아이디어들을 가져가서
[37:14]
큰 사업을 만들고 싶으신 분들은 참고하세요
[37:18]
자, 여러분
[37:20]
이런 플랫폼들을 아직 사용하지 않으신다면
[37:23]
사용해보시는 게 좋을 것 같아요
[37:26]
좋은 소식은
[37:27]
Perplexity 심층 연구가 무료라는 거죠
[37:29]
정말 좋고 빠른 서비스입니다
[37:32]
원하는 수준의 깊이에 도달하려면
[37:34]
좀 더 많은 프롬프팅이 필요할 수 있지만
[37:36]
어떤 분들은 오히려
[37:38]
수동 변속기와 자동 변속기처럼
[37:40]
이걸 더 선호하실 수도 있어요. ChatGPT Pro의
[37:44]
심층 연구는 시간이 좀 더 걸리고
[37:47]
더 자세한 보고서를 얻을 수 있지만
[37:51]
품질 면에서는
[37:53]
정말 훌륭합니다
[37:55]
어느 제품을 선택하든
[37:58]
둘 다 멋진 제품이고
[38:00]
정말 여러분의 취향에 달려있죠
[38:03]
제 생각에는 두 제품을
[38:05]
모두 사용해보시고
[38:07]
하나를 취소하실 수도 있죠
[38:10]
물론 Perplexity는 무료니까
[38:12]
취소할 필요도 없습니다만
[38:15]
중요한 건
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실제로 사용해보고 아이디어를 내보는 거죠
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지금은 이게 경쟁 우위니까요
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그래서 여러분께 보여드리고 싶었어요
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사실 저도 배우고 싶었고
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제 일상에도
[38:27]
적용하고 싶었거든요. 만약
[38:31]
이 영상이 도움이 되셨다면
[38:33]
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다음 영상에서 뵐게요
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행복한 비즈니스 되시고
[38:48]
여러분의 창의력이 발휘되길 바랍니다
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스타트업 아이디어 팟캐스트 들어주셔서 감사합니다
[38:53]
다음에 뵐게요