오전 6시, 잠이 부족한 와중에도 확신에 찬 모습을 보였다. 그는 몽롱한 상태였고 일정을 변경하게 되어 미안해했으며, 얼마 전 가족 구성원과 관련된 사건 및 전동 스쿠터 사고의 여파에서 아직 완전히 벗어나지 못한 듯했다.
하지만 몇 분 만에 20세의 스탠퍼드 중퇴생은 정신을 차렸고, 자신과 공동 창업자들이 어떻게 19세에 첫 스타트업을 매각하고, Y Combinator에 합류했으며, 다음 회사를 위해 5백만 달러를 유치했는지 설명했다.
불과 몇 달 전 출시된 Human Behavior는 비전 AI가 Mixpanel이나 PostHog 같은 분석 도구들이 어려움을 겪었던 영역을 해낼 수 있다고 베팅하고 있다. 즉, 기업들에게 사람들이 제품을 어떻게 사용하고, 왜 전환하거나 이탈하는지에 대한 실제적인 이해를 제공한다는 것이다.
Human Behavior는 수동으로 태그된 이벤트나 클릭스트림 데이터에 의존하는 대신, AI가 실제 사용자 세션 재생(session replays)을 분석하여 통찰력을 생성하며, 몇 시간 동안 코드를 기기화(instrumenting)할 필요 없이 제품 팀이 가장 절실히 알고 싶어 하는 질문에 답한다고 주장한다.
이 4개월 된 YC 스타트업은 단 이틀 만에 5백만 달러 규모의 시드 라운드를 성공적으로 마감했으며 (이는 최근 YC 회사들 사이에서 일반적인 현상이 되고 있다), General Catalyst, Paul Graham, Vercel Ventures, 그리고 Y Combinator 등 주요 투자사들이 참여했다.
CEO는 "더 높은 가치를 지닌 제안을 받아 재정 공학적(financial engineering) 게임을 할 수도 있었지만, 저희는 그것을 원하지 않았습니다"라고 말했다.
(좌측부터: Amogh Chaturvedi (CEO), Chirag Kawediya (COO), Skyler Ji (CTO))
Chaturvedi는 2023년 스탠퍼드에서 신입생 과정을 마친 후, 친구들과 함께 거주하며 개발한다는 핑계로 직접 조직했던 해커 하우스에서 공동 창업자인
및
(두 사람 모두 22세)를 만났다.
그들의 첫 스타트업인 Dough는 자체 자본(bootstrapped)으로 만든 이커머스 회계 도구였다. Chaturvedi와 마찬가지로 Ji 역시 대학을 중퇴했고 (버클리 출신), Kawediya는 졸업했다.
Chaturvedi에 따르면, YC는 처음에는 Dough의 시장 잠재력에 대해 회의적이었지만, 팀은 결국 방향을 전환할 것이라는 가정하에 올해 액셀러레이터의 스프링 배치에 입학했다. 그들은 모든 고객과 대화하고 그들이 직면한 다른 문제에 대해 문의하며 거의 즉시 방향을 전환했다.
피드백은 일관적이었다. Dough가 어떤 제품이 팔리고 어떤 제품이 팔리지 않는지 여부는 보여줄 수 있지만, 고객들은 ‘왜’ 그런지를 알고 싶어 했다. 이 질문에 답하기 위해서는 단순한 회계 보고서가 아니라, 행동 데이터 기반의 분석이 필요했다.
이 새로운 방향을 바탕으로 팀은 Dough를 Employer.com (Bench를 인수한 회사)에 6자리 수(six figures)의 가치로 매각했고, Human Behavior에 모든 역량을 집중했다.
Kawediya는 기존 분석 도구를 사용하는 회사들은 모든 버튼과 클릭에 대한 이벤트 추적기(event trackers)를 설정하기 위해 엔지니어링 인력이 필요하며, 이는 몇 시간에서 때로는 몇 주에 걸쳐 막대한 엔지니어링 시간을 소모한다고 설명했다.
빠르게 움직이는 스타트업에게 이는 결코 이상적인 상황이 아니다. 그는 "심지어 그 데이터를 확보하더라도, 사용자들이 제품과 실제로 어떻게 상호작용하며 더 좋게 만들 수 있을지에 대한 더 큰 질문에 여전히 갇히게 됩니다"라고 지적했다.
세션 재생(Session replays) 기술 자체가 새로운 것은 아니지만, 최근까지 컴퓨터 비전 모델이 이를 대규모로 분석할 만큼 충분히 정확하지 않았다. 하지만 이제는 가능해졌으며, Human Behavior는 수천 시간에 달하는 영상 데이터를 요약하고 세분화하는 방식으로 이를 활용하고 있다. Ji는 "클릭을 추적하는 코드를 몇 시간 동안 작성할 필요 없이, 비디오를 보면 되는데 왜 굳이 그래야 하는가"라며 덧붙였다.
오늘날 Human Behavior의 고객들, 대부분 성장세에 있는 시리즈 A 및 B 기업들은 그들이 직면한 문제를 해결하는 데 이 도구를 사용한다.
이 기술은 개발팀이 사용자들이 어디에서 어려움을 겪는지 직관적으로 이해할 수 있게 돕는다.
팀은 고객의 사용 패턴을 실시간으로 모니터링하여 문제의 근본 원인을 발견하는 데 도움을 받을 수 있다.
이러한 방법으로 고객의 행동을 포착하고, 이를 바탕으로 개선점을 찾는다.
이러한 기능을 통해 개발 속도를 높이고, 사용자 경험을 개선하는 데 도움을 줄 수 있다.