최근에 Perplexity AI Business Fellowship에 참여하게 되었는데요. 이와 관련해 해당 포럼에 공유했던 경쟁 시장 및 유사 경쟁자 분석용 프롬프트를 한글로 번역해 브런치에 공유했습니다.

이 프롬프트는 퍼플렉시티의 딥 리서치 용도로 디자인되었고요. 깊이 있는 분석보다는, 현재 시장에 어떤 경쟁사들이 있는지, 이들이 어떤 가치 제안과 가격 전략을 취하고 있는지를 간단히 파악하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 

더 나은 분석 결과를 이끌어낼 수 있도록 프롬프트 구성에 대한 피드백을 주신다면 개인적으로 큰 도움이 될 것 같습니다.

https://brunch.co.kr/@yongjinjinipln/220

퍼플렉시티를 이용한 경쟁 시장 리서치

1. PMF가 무너진 사례 분석 → 빠른 피봇이 필요

? 사례: 기존 PMF를 유지하던 기업들이 AI로 인해 시장에서 밀려남
• AI 도입이 빠르게 진행되면서 고객들이 예상보다 빨리 기존 서비스에 대한 니즈를 잃음.
• 특히 “고객이 기존 솔루션보다 AI 기반 대체재를 더 쉽게/저렴하게 이용할 수 있게 됨” → 기존 PMF가 무너지는 상황.

✅ 기획자가 배울 점
• 지금까지 유지되던 고객 니즈가 정말 “견고한 PMF”인지 의심해야 함.
• AI 대체 가능성이 높은 기능들은 미리 개선하거나, 피봇(전환) 가능한 옵션을 검토해야 함.
• 예: 이커머스 플랫폼이라면 “단순 상품 검색”은 AI 기반 추천으로 대체될 가능성이 큼 → 차별화된 고객 경험을 제공할 방법을 고민해야 함.

2. AI로 인해 가치 사슬(Value Chain)이 무너지는 사례 → B2B 모델 변화 필요

? 사례: AI 기반 자동화 서비스가 기존 솔루션 제공업체를 위협
• 예전엔 ‘CRM + 마케팅 자동화’ SaaS 솔루션을 기업들이 사용했지만, 이제는 GPT 기반의 챗봇이 직접 마케팅 메시지를 작성하고 캠페인을 운영하는 시대가 됨.
• 기존 솔루션은 ‘관리 도구’ 역할이었는데, 이제는 AI가 직접 콘텐츠를 만들고 최적화까지 해버림.

✅ 기획자가 배울 점
• B2B SaaS 서비스라면 ‘관리 도구’에서 ‘AI 액션 중심’으로 전환해야 함.
• 기존 B2B 플랫폼(예: 광고, CRM, 고객 응대)이 있다면, AI가 직접 실행할 수 있도록 업무 자동화 기능을 내장하는 것이 필수.
• 예: 고객이 ‘이탈 위험 고객’을 AI가 알아서 분석하고, AI가 바로 리텐션(재방문) 캠페인을 실행할 수 있도록 구조를 바꿔야 함.

3. AI가 ‘노하우’를 무력화하는 사례 → UX, 브랜드 경험 강화 필요

? 사례: 전문가 지식이 AI로 인해 빠르게 평준화됨
• 기존에는 “경험이 많은 전문가”만이 제공할 수 있던 가치를, AI가 빠르게 학습해서 제공함.
• 예: 전통적으로 SEO 최적화 마케팅은 전문가들이 담당했지만, 이제는 AI 기반 콘텐츠 최적화 툴이 이 역할을 대부분 수행.

✅ 기획자가 배울 점
• ‘경험 기반 서비스’가 아니라 ‘차별화된 UX와 브랜드 경험’으로 가치를 만들어야 함.
• 예: 이커머스에서 ‘최저가 추천’은 AI가 할 수 있지만, 브랜드 경험(예: 로열티 프로그램, 감성적 마케팅, 커뮤니티 운영)은 AI가 대체하기 어려움.
• 기획할 때, 단순한 기능 개선이 아니라 사용자가 ‘차별화된 경험’을 느낄 수 있는 설계를 고민해야 함.

4. 플랫폼 비즈니스에서 AI로 인해 중개자가 사라지는 사례 → 직접 고객과 연결해야 함

? 사례: AI가 중개자 역할을 없애면서 기존 플랫폼 비즈니스가 약화됨
• 예전에는 플랫폼이 사용자와 공급자를 연결하는 ‘중개자’ 역할을 했음.
• 그러나 AI가 소비자 니즈를 예측하고 바로 매칭하는 기능이 강화되면서, 중개자가 점점 필요 없어지는 상황.
• 예: AI가 개인화된 여행 추천을 직접 제공하면서 기존 여행 플랫폼의 경쟁력이 약화됨.

✅ 기획자가 배울 점
• AI가 ‘직접 고객을 찾아주는’ 기능을 제공할 경우, 기존 플랫폼 모델이 무너질 가능성이 큼.
• 고객과 더 직접적인 관계를 맺을 수 있는 서비스 구조를 고민해야 함.
• 예: 기존 마켓플레이스 플랫폼(예: 숙박, 이커머스)이 AI 기반 추천으로 인해 위협받는다면, 차별화된 ‘커뮤니티’, ‘멤버십 서비스’, ‘단골 고객 관리’ 기능을 강화해야 함.

5. PM이 실패한 AI 도입 사례 → 단순 AI 도입이 아니라 ‘새로운 가치’ 창출해야 함

? 사례: AI를 무리하게 적용했다가 오히려 고객 이탈
• AI 챗봇을 무리하게 적용했지만, 고객이 원하던 ‘개인화 응대’가 제대로 이루어지지 않아서 오히려 불만이 증가한 사례.
• AI 기반 상품 추천이 고객의 기대에 미치지 못해, 오히려 기존 추천 방식보다 만족도가 떨어진 사례.

✅ 기획자가 배울 점
• AI를 단순히 ‘트렌드’로 도입하면 실패할 가능성이 높음.
• 고객이 기대하는 ‘핵심 가치를 AI가 더 잘 제공할 수 있는가?’를 먼저 검토해야 함.
• 예: AI 챗봇을 도입하더라도, 고객이 실제 원하는 정보(예: 교환/환불 정책, 배송 문의)에 더 쉽게 접근할 수 있도록 UX 설계가 중요.
• 이커머스에서는 AI 추천을 넣더라도, 고객이 ‘직접 원하는 상품을 찾을 수 있는 경험’을 병행 제공하는 것이 중요.

? 결론: 기획자는 어떻게 대응해야 할까?

✔ 기존 PMF가 AI로 인해 무너질 가능성이 있는지 빠르게 점검해야 함.
✔ 단순한 관리 도구 → AI 자동화 중심 서비스로 전환 고려
✔ 기능보다 ‘경험’이 차별화되는 UX 설계 강화
✔ AI가 중개자를 없앨 가능성이 있다면, 고객과의 직접적인 관계 구축
✔ AI 도입 자체가 목적이 아니라, 고객 가치 향상이 핵심이 되어야 함.

원문 : https://ebadak.news/2025/02/26/product-market-fit-collapse/

무너진 PMF... - 기획자 관점으로 기사 읽기

Goal을 설정하면 GPT를 활용하여 프롬프트를 작성해주고 원하는 결과값을 얻을 때까지 자동으로 ChatGPT와 소통하여 결과를 도출해 내는 오픈소스가 만들어졌다는 소식에 직접 사용해 보았습니다. 

이 오픈소스는 LangChain이라는 프레임워크를 사용했다고 합니다.
사용해보니 결과는 굉장히 놀라웠습니다.

AgentGPT 자동프롬프트(자동대화) 결과 도출

솔루션기획

권유미

CAFE24 사원

이령

cafe24 Ttask Manager

보롱보롱

cafe24 매니저

윤진식

Cafe24 프론트엔드 개발자

장석현

카페24 마케팅센터 IMC

김미레

본부장

이형구

솔루션 서비스 기획

박신영

카페24

mazina

Digital Marketing Manager

yejin.jamie

카페24 사원

정종문

카페24 컨설턴트

김영아

카페24 CBT 어카운트 매니저

김도희

카페24 개발자

이동환

김석현

이정배

카페24 플랫폼기획팀장

김재은

김아름

카페24 운영기획

이수연

카페24 솔루션기획

신선아

카페24 PM

이형식

총괄이사

최창규

카페24 그룹장

★맑은마케터 이지현★

정규준

카페24 파트장

김진아

카페24 마케터

이강희

팀장

김현아

카페24 매니져

송여진

카페24 쇼핑몰 컨설팅 및 신규 광고 영업

오동엽

카페24 퍼포먼스마케터

오현명

카페24 마케팅 팀장

김도환

임준서

정희선

이정배 | Peter

김경민

박혜영

김지유

마케터

김영인

나은지

카페24 브랜드 운영

김세령

데이터 분석

쇼쇼

이커머스 

조예림

짱다

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서희정

카페24 서비스 운영 기획

후미 芙海

Choi

추진자

mockingbird

예진

PM/PO/기획

MATT 최무광

개발

서민규

비즈니스/스타트업

김경현

서비스 기획자

정현수

카페24 솔루션기획/PM

황원주

윤성환

기획자

최은혜

카페24 기획자

기회쿠

카페24 브랜드운영

화이

권진아

석진

sklek

카페24 글로벌이커머스

이도경

카페24 마케터 

채희백

이재일

카페24 서비스운영분석

프로덕트 매니저/서비스 기획

purisia

데이터

이재웅

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콘텐츠 기획/제작

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카페24 백엔드 개발자

박종억

yejin jamie

카페24 jc

이유민

사원

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이천호

주진영

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카페24 

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이승훈

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이준혁

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언어

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이령

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본부장

카페24