AI 시대의 마켓플레이스 현황에 대해 Everything Marketplaces의 Mike Williams와 즐겁게 대화를 나눴어.
0:04 소개
0:58 Fabrice의 배경
1:44 Fabrice가 투자할 때 마켓플레이스에서 보는 포인트
4:46 AI와 함께한 마켓플레이스의 현주소
17:28 AI 네이티브 마켓플레이스를 위한 새로운 전략
19:03 AI 기반 마켓플레이스의 성장률
22:50 AI가 마켓플레이스의 자본 수요를 바꾸는 방식
25:40 AI 시대 마켓플레이스의 방어력(Defensibility)
28:13 2026년에 마켓플레이스를 시작하는 창업자를 위한 팁
31:08 투자자가 매니지드 마켓플레이스를 평가하는 방식에 대한 그룹 Q&A
33:44 AI 네이티브로 전환하는 팁에 대한 그룹 Q&A
34:55 LTV 계산에 대한 그룹 Q&A
36:45 셀러 측 CAC에 대한 그룹 Q&A
38:17 2026년 펀드레이징 벤치마크에 대한 그룹 Q&A
40:10 마무리 마켓플레이스 조언
위의 YouTube 동영상 외에도 iTunes와 Spotify에서 팟캐스트를 들을 수 있습니다.
트랜스크립트
Mike Williams: 창업자와 리더들이 오늘날 최고의 마켓플레이스들에서 무엇을 하는지 이야기하는 Everything Marketplaces에 다시 오신 걸 환영해. 오늘은 209화로, FJ Labs의 파트너인 Fabrice Grinda와 함께한 정말 좋은 그룹 대화야. FJ Labs는 알리바바, 플렉스포트, 클러치 같은 마켓플레이스를 포함해 1,200개가 넘는 스타트업에 투자한 초기 단계 벤처 펀드야.
Fabrice는 이전에도 그룹 대화 게스트로 함께했어. 처음 시작할 때는 FJ Labs 벤처 펀드에 대한 간단한 개요와, 투자할 때 마켓플레이스에서 무엇을 보는지부터 짚었고, AI 시대의 마켓플레이스를 깊게 파고들었어. AI가 마켓플레이스의 방어력을 어떻게 높여주는지, 현재의 자금조달 환경 같은 주제도 다뤘지.
Fabrice가 창업자를 위한 팁을 정말 많이 공유했고, 훌륭한 그룹 Q&A도 있었어. 이 대화가 정말 즐거웠고, 끝까지 보면 정말 좋을 거라고 생각해.
Fabrice, 오늘 후속 그룹 대화에 다시 함께해줘서 정말 반가워. 지난번 대화가 불과 몇 년 전이었는데 그 사이 정말 많은 게 바뀐 것 같아. 오늘은 당연히 이것저것 깊게 들어가 볼 텐데, AI 시대의 마켓플레이스가 주제야. 시작하기 전에, 여기 막 합류했거나 잘 모르는 분들을 위해 네 배경을 짧게 다시 소개해줄 수 있을까?
Fabrice Grinda: 나는 1998년부터 28년 동안 테크 창업자이자 투자자로 일해왔어. 벤처 투자를 받은 큰 회사를 세 개 만들었고, 마지막 회사는 30개국에서 직원 11,000명, 월간 순방문자 3억 명 이상 규모로 키웠지. 전 세계를 대상으로 한 크레이그리스트 같은 서비스였고, 1998년부터 지금까지 계속 마켓플레이스에 투자해왔어.
그리고 그걸 더 체계화했지. 2016년에 FJ Labs를 만들었는데, 자산 라이트(asset-light) 비즈니스와 네트워크 효과가 있는 비즈니스, 그리고 마켓플레이스에 특화된 벤처 펀드야. 지금까지 1,300개 기업에 투자했고, 300건이 넘는 엑싯이 있었어. 지금까지 실현 IRR은 대략 30% 정도로 복리로 쌓이고 있고.
Mike Williams: 정말 놀라운 경력이네. 오늘 다룰 게 정말 많아. 간단히 리프레시 차원에서, 벤처 펀드로서 FJ Labs가 어떤 곳인지, 그리고 투자할 때 마켓플레이스에서 무엇을 보는지 개요를 들려줄 수 있을까?
Fabrice Grinda: FJ Labs는 사실 내 성향이 그대로 반영된 곳이야. 나는 VC가 되기 전에는 슈퍼 엔젤로 활동했거든. 위에서 아래로(top-down) 펀드를 설계하는 방식은 별로 안 했어. 딜을 보고, 마음에 드는 창업자를 만나고, 그게 나를 설득하면 투자하는 식이지. 나는 지적 호기심이 강하고, 기술이 세상의 문제를 해결한다고 믿어. 21세기에 우리가 해결하려는 근본 문제는 세 가지라고 보는데, 기후변화, 기회 불평등, 그리고 정신·신체 웰빙의 위기야. 나는 기술, 특히 자산 라이트 기술이 대안보다 더 좋고, 더 싸고, 더 빠르게 만들 수 있다고 생각해. 그리고 내가 보는 기준은 본질적으로 전혀 바뀌지 않았어.
내 선택 기준은 네 가지인데 지금도 그대로야. AI 시대에 몇 가지 달라진 점은 있지만, 큰 틀의 네 가지는 같아. 첫째, “이 창업자가 마음에 드는가?”인데, 내게는 말이 아주 조리 있게 되는 사람이야. 원하든 원하지 않든 창업자는 세일즈맨이거든. 직원에게도, 비즈니스 파트너에게도, 투자자에게도, 언론에게도 팔아야 해.
내향적이든 외향적이든 상관없이, 설득력 있게 말할 수 있어야 해. 둘째, “세운 비전을 실행할 수 있는가?”야. 이 둘은 필요조건이지만 충분조건은 아니고, 각각 따로가 아니라 함께 갖춰져야 훌륭한 창업자가 돼. 그리고 1시간 통화만으로 실행력을 가늠하는 방식이 있는데, 셋째는 “비즈니스가 마음에 드는가?”야. 여기에는 TAM(총 주소가능 시장)도 포함되지만, 마켓플레이스에서는 무엇보다 유닛 이코노믹스가 중요해. 공급 측과 수요 측 모두에서 완전원가 기준 고객획득비용(CAC)이 얼마인지, 고객당 순 기여마진이 얼마인지, 코호트가 시간이 지나며 어떻게 변하는지 같은 것들.
CM2 기준으로 LTV 대비 CAC가 어떻게 되는지. 그리고 단계가 어디든 상관없이, 나는 이런 질문에 답할 수 있길 기대해. 출시 전이라도 최소한 고민은 해봤어야 해. 그걸 생각해본 적이 없다면, 아이디어를 실행해낼 가능성도 매우 낮아.
셋째는 딜 조건이야. 나는 가격에 민감해. 싸게만 사겠다는 뜻이 아니라, 공정하길 바란다는 거야. 트랙션, 기회, 해결하려는 문제를 감안했을 때 공정해야 해.
넷째는 솔직히 그만큼 근본적인데, “내가 중요하다고 생각하는 문제를 풀고 있는가, 내 관점에서 세상을 더 나은 곳으로 만들고 있는가?”야. 물론 편향이 들어가지만, 나는 세상이 어디로 가는지, 모빌리티의 미래, 로보틱스의 미래, 푸드의 미래 같은 것들에 대해 꽤 명확한 관점이 있어. 그리고 네 아이디어가 메가 트렌드와 맞물려 있는지도 중요해. 역사의 흐름을 거스르기보다 그 흐름을 타는 게 좋잖아.
그래서 네 아이디어가 역사의 방향과 정렬돼 있느냐. 이 네 가지 기준이 모두 맞으면, 우리는 투자 결정을 꽤 빠르게 해. 일주일 동안 1시간 미팅 두 번이면 들어갈지 말지 결정하지. 이건 변하지 않았어. 좋아.
Mike Williams: 기준이 정말 도움이 될 거야. 그룹 Q&A 때 질문도 많이 나올 것 같아. 이제 우리가 살고 있는 AI 시대의 마켓플레이스로 넘어가 보자. 당연히 마켓플레이스에도 영향이 있었을 텐데, 시작점으로 지금 상황이 어디까지 와 있다고 봐?
Fabrice Grinda: 지금은 마켓플레이스 경영진과 상장사 투자자들이 AI가 마켓플레이스에 미칠 영향에 대해 ‘피크’ 수준으로 과도하게 걱정하는 시기라고 봐. “상단 퍼널이 에이전트로 이동할 거고, 그래서 마진을 못 내고, 대규모 디스인터미디에이션(중개 배제)이 일어날 거다.” “GPT나 Claude 같은 숏테일 LLM이 수직 통합해서 다 해버리면 마켓플레이스가 설 자리가 없다.” “전체 스택이 에이전틱 커머스로 가서 사람 없이 돌아가면 마켓플레이스는 무의미해진다.” 같은 얘기들 말이야.
나는 그 모든 주장에 거의 전부, 근본적으로 동의하지 않아. 우선 지금 마켓플레이스에서 사용자 행동을 보면 LLM으로의 이동이 보이지 않고, 앞으로도 그럴 거라고 기대하지 않아. 왜냐하면 마켓플레이스에는 구매 행동이 세 가지가 있거든.
첫째는 ‘구경 자체가 재미’인 경우야. 브로드웨이나 소호를 걸으며 가게를 옮겨 다니는 것과 비슷하지. 예를 들어 중고 패션의 Vinted 같은 곳은 구경이 곧 엔터테인먼트라서 방문당 평균 20~30페이지를 보기도 해.
한 달에 여러 번 들어오고, 딱히 뭘 찾는 것도 아니지만 평균 구매 금액은 낮고, 충동구매를 하곤 하지. 이런 피드가 LLM으로 넘어갈 세상은 없어. 중고 패션 피드를 만들고, 평균 30유로짜리를 살지도 모르는 사람을 위해 LLM이 그런 걸 우선순위 1,000 안에 두진 않거든. LLM은 효율을 위해 설계됐지, ‘구경’에 맞춰진 게 아니야. 설령 트래픽이 그쪽으로 간다 해도, 큰 문제라고 보진 않아.
둘째는 뭘 원하는지 정확히 아는 경우야. 이때도 LLM으로 갈 이유가 거의 없어. 지금도 사람들은 아마존이나 이베이로 바로 가거나, 조금 덜하지만 구글에 들어가서 예를 들면 ‘LG TV C3 65 inch OLED’ 같은 모델명을 치고 바로 사지.
그리고 설령 구글을 거친다 해도, 구글이 가져가는 가치는 사실 미미해. 결과의 43%가 결국 아마존과 이베이로 가거든. 유동성은 여전히 백엔드에서 사람을 모아주는 쪽이 제공해. 이제 셋째로, ‘고려 구매(considered purchase)’ 영역에서는 LLM이 더 많은 가치를 가져갈 수 있다는 논리를 펼 수 있어.
예를 들어 내가 어떤 사람인지, 어디에 사는지 등을 고려해 어떤 차를 사야 하는지 모를 때는 LLM과의 대화가 의미가 있지. 다만 이런 경우에도 Carvana가 더 잘 추천할지, GPT가 더 잘할지는 불확실해.
GPT일 수도 있어. 그래도 나는 우선 대부분의 트래픽이 LLM으로 이동한다고 보지 않아. 다만 LLM 트래픽이 이제 검색 트래픽의 약 1/3 수준이고, 게다가 무료야. 그래서 무조건 LLM에 인덱싱은 해야 해. 그리고 AEO도 공격적으로 해야 하고.
AEO를 먼저 하는 얼리 어답터가 ‘무료 트래픽 전쟁’에서 이길 거야. 거기서 엄청난 무료 트래픽을 얻을 수 있어. 그러니 반드시 인덱싱해. 다만 학습 데이터로 쓰게 하진 말고, 결과에 노출되도록 리스팅을 인덱싱하라는 거지. 자, 이제 최악의 시나리오를 가정해보자.
내가 틀렸다고 치고, 상단 퍼널의 100%가 GPT로 간다고 해보자. 모든 검색이 거기서 시작한다고. 그럼 이 최악의 세계에서 GPT가 가져갈 가치가 마켓플레이스 대비 얼마나 될까? 결국 ‘해결해야 하는 일(job to be done)’에 달려 있어.
예를 들어 항공권 예약처럼 항공사가 5개뿐이고 99% 점유율을 가진 과점 시장이면, 너는 끝장이야. 그런데 지금도 Expedia가 항공권에서 버는 돈이 얼마나 되지? 거의 없어. 사실 그건 마켓플레이스가 아니라 에이전트를 위한 유통 채널에 가깝거든. 그리고 이건 마켓플레이스를 만드는 사람들에게도 해당돼. 공급이 집중돼 있으면, 너는 마켓플레이스가 아니라 그 공급자의 유통업자일 뿐이야. 그들이 가격 결정권을 갖고, 너는 괜찮은 마진을 내기 어려워.
반대로 Airbnb처럼 수백만 개의 리스팅이 있거나 DoorDash처럼 수십만 개의 레스토랑이 있는 경우를 생각해봐. 이렇게 집계된(aggregated) 공급은 복제하기가 극도로 어려워. GPT가 그걸 하러 나설 세상은 없어. 게다가 거기에 배달원 매칭 같은 일을 더 얹을수록 더더욱 그렇지.
DoorDash는 구매자, 레스토랑, 배달원으로 이뤄진 3면 마켓플레이스야. 결제, 물류 같은 걸 더 많이 할수록 네가 가져가는 가치도 커져. 그리고 대부분의 마켓플레이스는 ‘승자독식에 가까운 승자우위’ 구조라는 것도 잊지 말자. 대부분의 카테고리에서 사실상 Airbnb가 있고, 그다음 DoorDash와 Uber Eats가 있을 뿐이야.
차량 호출도 Uber와 Lyft가 전부지. 거래가 작고 반복적이며, 공급이 매우 분산돼 있을수록 네가 가져가는 가치는 커져. 그래서 GPT가 가져갈 수 있는 최대치는 상단 퍼널에서 구글 SEM 정도라고 봐. 그것도 트래픽 100%가 거기로 간다는 가정 하에서고, 나는 트래픽이 그렇게 가지 않을 거라고 생각해.
그래서 “에이전틱 커머스의 영향이 뭐냐” 같은 걸 너무 걱정하지 않았으면 해. 그리고 참고로, 지금의 에이전틱 커머스는 거래량 기준으로 사실상 0이야. 에이전트가 사람 없이 물건을 직접 구매하는 건 규모 면에서 극히 미미해. 시간이 지나며 늘긴 하겠지. 예. 하지만 앞으로 5년 안에 커머스의 10%를 넘을 거라고 보냐면? 아니요.
그래서 나는 방금 말한 위협보다, 오히려 기회에 집중하라고 말하고 싶어. 사람들이 과소평가하는 건, 마켓플레이스 창업자가 AI를 활용해 지금 당장 할 수 있는 일이 얼마나 많은가야. 정말 어마어마해. 예를 들어 여섯 가지 정도 카테고리로 설명해볼게.
첫째는 크로스보더 커머스야. 미국 내 판매라면 덜 중요할 수 있지만, 예를 들어 인도처럼 벵골어, 타밀어, 힌디어 등 언어가 너무 많은 곳에서는 예전엔 마켓플레이스가 지역별로 쪼개질 수밖에 없었어. 예전에는 한 지역의 소비자가 다른 지역의 판매자에게서 사는 게 언어 때문에 불가능했거든.
유럽도 마찬가지였어. 유럽은 ‘유럽’이 아니라 프랑스, 독일, 영국이었고, 프랑스 사람들은 영어도 독일어도 잘 안 하니까 국경을 넘어 배송하는 게 어려웠지. 그런데 이제 내가 앞서 말한 패션 마켓플레이스 Vinted는 GMV 100억 달러 이상, 순매출 10억 달러, 수억 달러의 잉여현금을 만들고 있어.
그들은 정말 똑똑해. 리스팅을 자동 번역하고, 구매자와 판매자 간 대화도 자동 번역해. 그래서 프랑스에서 확보한 유동성을 바탕으로 스페인, 이탈리아로 확장하자마자 곧바로 유동성이 생기고, 곧바로 지배적 플레이어가 돼. 우리는 독일의 중고차 B2B 마켓플레이스 CarOnSale 같은 곳에도 투자했는데, 지금은 프랑스에서도 판매하고 있고 1년 만에 매출의 30%가 거기서 나와. AI를 쓰면 1년 만에 비즈니스를 30% 키우면서 사실상 크로스보더로 확장할 수 있어.
둘째, 과거 대부분의 마켓플레이스에서 판매자는 1%, 구매자는 99%였어. 서비스든 제품이든 마찬가지지. 왜냐하면 리스팅 장벽이 꽤 높거든.
사진 20장을 찍고, 제목을 쓰고, 설명을 쓰고, 카테고리를 고르고, 가격을 정하는 건 꽤 일이야. 대부분 사람들은 게으르고 그걸 하려 하지 않아. 특히 평균 주문 금액이 낮은 상품일수록 더 그렇고, 거래가 복잡한 카테고리도 마찬가지야.
그런데 이제 AI로는 사진 한 장 찍으면 끝이야. 카테고리, 설명이 자동으로 나오고, 끝. 게다가 전환율이 더 높은 더 좋은 리스팅이 만들어지기도 해. 그래서 너는 반드시, 네 카테고리에 맞는 학습과 데이터셋을 기반으로 AI를 써서 리스팅 과정을 최대한 단순화해야 해. 그러면 판매자가 되는 방문자 비율이 올라가고, 전반적인 UX가 좋아져서 구매율도 올라가.
셋째, 비용 구조를 근본적으로 꺾어 바꿀 수 있어. 우리는 Ace Waves라는 회사에 투자했는데, 마켓플레이스용 고객지원 AI를 해. 이걸 도입한 마켓플레이스들은 6개월 만에 고객지원 비용을 50% 줄였고, 동시에 NPS는 개선됐어.
또 Vibe coding을 활용하면 개발자 생산성을 크게 올릴 수 있어. 그래서 개발 생산성을 높이고 비용을 대폭 낮출 수 있어.
네 번째. 요즘 마켓플레이스는 수익원이 점점 다양해지고 있어. 예전엔 커미션만 받았지만, 이제는 SaaS 구독료에 더해 소액 커미션을 받기도 해. 그리고 큰 축 중 하나가 광고 판매야. 판매자들이 자기 상품을 홍보하려고 광고를 사는 거지. 참고로 많은 사람들이 아마존이 마켓플레이스라는 걸 잘 몰라. 아마존에서 팔리는 대부분의 상품은 서드파티 상품이야. 아마존은 결제, 피킹·패킹, 배송 같은 물류와 반품, 고객지원까지 관리하는 완전한 마켓플레이스야.
판매자들이 스폰서드 리스팅을 위해 아마존에서 광고를 사는 건 이제 수십억 달러 규모의 카테고리가 됐어. 광고의 장점은 마진이 95% 수준이라는 거야. Instacart도 GMV의 5%가 셀프서브 광고에서 나오는데, 그게 이익의 대부분을 차지해.
그래서 마켓플레이스는 규모가 커질수록 광고를 반드시 도입해야 해. 특히 마켓플레이스의 판매자들이 자기 홍보를 위해 광고를 사게 만드는 거지. Topsort 같은 회사들을 활용할 수 있어. 그리고 당연히 AI가 핵심이야. 문제는 이걸 제대로 하기가 꽤 어렵다는 거야. 단순히 가장 높은 CPC에만 팔면 안 돼. 실제로 최적화해야 하는 건 CPC가 아니라 CCM이거든.
즉 CPC × 클릭률(CTR)을 최적화해야 해. 그래서 어떤 광고를 어디에 노출해야 CPC × CTR이 최대가 되는지 찾아내려면 정말 똑똑한 AI가 필요해. 수익 창출 측면에서도 완전히 AI 드리븐이야.
그 밖에도 할 수 있는 건 무궁무진해. 아이템 트래킹 같은 것들까지. 기본적으로 회사는 처음부터 AI 포워드, AI 퍼스트로 설계하고, AI를 제품에 통합한 상태로 출발해야 해. 그러면 비즈니스가 확 꺾여 성장할 수 있어. 그래서 나는 AI의 위협보다 기회를 보라고 말하고 싶어.
아, 하나 더. 과거에는 거래를 성사시키는 데 사람 손이 너무 많이 들어가서 마켓플레이스가 성립하지 못했던 카테고리들이 많아. 예를 들어 네가 종합건설업자라고 하고 어디선가 공사를 한다고 해보자.
함께 일하는 하도급 업체 수가 어마어마하지. 그런데 모든 게 iMessage나 WhatsApp에 흩어져 있고, 간트 차트 같은 것도 없어. 이제는 AI와 에이전트를 써서 사람의 일을 대체하고 워크플로를 정리해 비용을 낮출 수 있어. 지금은 건설회사가 아니라 테크회사에 가까운 회사들도 있어. 상업용 건물이나 창고 건설 RFP에 입찰하거나, 도시에서 나오는 RFP에 응답하는 걸 돕는 기술을 팔지. 에이전트가 RFP 작성부터 도시의 인허가 프로세스 전체를 통과하도록 도와주는 식이야.
그 결과 기간을 몇 년, 몇 달에서 몇 주로 줄일 수 있어. 이런 식으로 예전에는 불가능했던 비즈니스들을 AI 시대에는 만들 수 있어.
Mike Williams: 정말 좋은 정리야. AI가 마켓플레이스에 미치는 영향도 그렇고, 마켓플레이스가 더 많은 일을 할 수 있는 방법, 그리고 왜 지금이 마켓플레이스에 중요한 시점인지도 다뤄서 좋았어. 이런 주제들은 커뮤니티에서도 자주 이야기하거든.
그리고 다음으로 넘어가고 싶은 주제는 새로운 전략들이야. AI 네이티브 마켓플레이스들은 때로 전통적인 마켓플레이스 시작 방식과는 다른 접근을 하기도 하잖아. 요즘 마켓플레이스들이 쓰기 시작했고 실제로 효과가 나타나는 새로운 전략에는 어떤 것들이 있어?
Fabrice Grinda: 있어. 다만 나는 전술적인(tactical) 것들이라고 봐. 지금 많은 마켓플레이스들이 예를 들어 Claude Co-work 같은 걸 쓰거나, 그게 나오기 전에는 OpenClaw 같은 걸 써서 링크드인에서 공급과 수요의 리드를 전부 찾아내. 링크드인 InMail 계정을 만들고 연락을 돌리는 거지. 사실상 CAC가 0에 가깝게, 물론 완전히 0은 아니고 크레딧 비용이 조금 들긴 하지만.
그렇게 해서 특정 카테고리에서 마켓플레이스의 공급과 수요를 둘 다 구축할 수 있었어. 또 어떤 팀은 오픈클래스를 코딩해서 텔레세일즈를 하기도 했어. Whisper 같은 걸로 음성 인터페이스를 붙이고, Twilio 번호를 받아서 전화를 걸어. 그러면 비교적 낮은 비용으로 공급이든 수요든 콜드콜을 할 수 있지.
이런 식으로 오늘날에는 AI로 유동성을 ‘해킹’할 수 있는 방법이 정말 많아. 하지만 다시 말하지만, 내게는 전술이야. 도구를 써서 흥미로운 일을 하거나, 에이전트로 역할을 대체해서 예전에는 경제성이 안 나서 만들 수 없었던 마켓플레이스를 이제는 성립하게 만드는 거지.
Mike Williams: 맞아, 정말 좋네. 전술적이면서도 디테일이 있지. 그리고 이런 새로운 AI 네이티브 마켓플레이스들이 시작되면서, 더 빨리 유동성을 만들고 더 빠르게 성장하는 모습도 보이잖아. 그럼 투자할 때 평가 방식이 어떻게 달라질 수 있을까? 그리고 성장에 대한 벤치마크 같은 건 어떤 게 있을까?
Fabrice Grinda: 이게 요즘 마켓플레이스가 자금조달하기 어려운 이유의 일부야. 특히 A, B 라운드가 어려운데, AI가 모든 관심을 빨아들였거든. 90% 마진으로 ARR 0에서 1억 달러까지 가는 회사들, Lovable이나 Cursor 같은 사례를 봐버리니까. 반면 네 ‘소박한’ 마켓플레이스는 GMV 0에서 300만 달러, 300만에서 1,500만, 5,000만… 이런 식으로 3년에 걸쳐 커지잖아. 큰 수표를 쓰는 대형 VC들을 설레게 하기가 어렵지.
그렇다고 해도, 훨씬 적은 자원으로 훨씬 더 많은 걸 할 수 있게 됐어. 그래서 내가 점점 더 많이 보는 건, 마켓플레이스들이 프리시드를 사실상 건너뛰는 흐름이야. 예전에는 프리시드가 100만 달러 정도였고, 뭐 60만 달러도 있었고. YC면 30~40만 달러지만, 범위가 있지. 요즘은 80만 달러든 뭐든. 그리고 시드 라운드를 할 만큼의 트랙션을 만들려면 100만 달러가 필요했고, 그다음 시드 라운드로 갔지. 참고로 마켓플레이스 비즈니스의 시드 밸류에이션은 그렇게 크게 변하진 않았어.
YC(와이콤비네이터)에 있다면 30이나 40 정도 되겠지만, 범위가 좀 있어서 요즘은 8 정도일 수도 있고 뭐 그래. 그리고 시드 라운드를 받으려면 리트랙션을 얻기 위해 100만 달러가 필요했지. 그런데 마켓플레이스 비즈니스의 시드 단계에서는 밸류에이션이 그렇게 많이 변하지 않았어.
조금 오르긴 했지만, 솔직히 말하면 아직도 GMV 월 15만 달러, 테이크레이트 15%, 마진 70%인 시드 단계 회사들이 프리머니 1,200만 달러에 라운드를 돌리는 걸 많이 봐. 그리고 500만 달러를 1,500만 달러에 조달하든 뭐든, 그런 식이지. 반면 지금 시리즈 A의 중간값은, 테이크레이트 15% 기준으로, 프리머니 3,000만 달러에 GMV가 월 75만 달러 정도면 되는 것 같아. 그러니까 기대하는 트랙션 기준이 올라간 거지. 더 많이 만들어낼 수 있어야 하니까. 그래서 이제는 아이디어 단계는 거의 안 해. 사람들이 우리한테 올 때는, 설령 2명 팀이어도 이미 런칭돼 있고, 이미 트랙션이 있고, 유닛 이코노믹스가 맞고, 등등이야. 아무것도 없이도 뭐든 만들 수 있으니까. 사실 아주 적은 돈으로도 런칭해서 트랙션을 못 만들면, 그건 실행 역량이 부족하다는 신호야.
그건 네가 속한 카테고리에서 실행을 해낼 역량이 부족할 수 있다는 걸 말해줘. 그리고 큰 트렌드 하나는 프리시드를 건너뛰고, 트랙션을 갖춘 상태로 바로 시드로 가는 거야. 물론 예외도 몇 가지는 있는데, 어떤 팀들은 엄청나게 빠르게 스케일해서, 예전 방식처럼 ‘월 15만 달러’ 같은 단계에서 시작하지 않기도 해.
보통은 300만 달러를 조달해서 월 75만 달러로 가고, 700만~1,000만 달러를 조달해서 월 250만~500만 달러로 가고, 그다음 1,500만~2,000만~2,500만 달러를 조달하지. 가끔은 그걸 더 가속할 수도 있어. 그런데 순수 AI 네이티브형 SaaS 구독 회사들에 비해, 이런 비즈니스에서 그렇게 큰 가속은 많이 못 봤어. AI 네이티브 SaaS는 말도 안 되게 빠르게 스케일하더라.
난 그런 경우를 많이 못 봤어. GMV가 미친 듯이 커지는 곳은 B2B 마켓플레이스인데, 그래도 테이크레이트가 1%면 난 관심 없어. 난 GMV 성장보다 순매출을 봐. 예를 들어 GMV 100만 달러에 테이크레이트 15%면 순매출이 15만 달러야. 테이크레이트가 1%라면, 같은 시리즈 A 수준의 트랙션을 보려면 100만이 아니라 1,000만 달러 GMV가 필요해.
Mike Williams: 맞아요. 그리고 아까 프리시드를 건너뛰고 더 멀리 갈 수 있다는 얘기도 하셨는데요. 그와 관련해서, 앞으로 AI가 스타트업—특히 마켓플레이스—의 자본 필요를 어떻게 바꿔갈 거라고 보세요?
Fabrice Grinda: AI 자체는 엄청 자본집약적이야. 그래서 지금 마켓플레이스가 더 어려운 이유 중 하나는, 방 안의 산소를 AI가 다 가져가고 있기 때문이지. YC 회사의 95%가 AI 회사고, 2025년 자금의 75%가 AI—특히 LLM 쪽—로 갔고, 거의 모든 자본이 다섯 개 회사로 몰렸어.
그러니까 늘 AI 얘기뿐인 데다, 그 자본의 엄청난 비중을 Claude나 Anthropic, ChatGPT가 가져가고, 그다음이 Lovable, Cursor 같은 것들, ElevenLabs 같은 곳들이지. 그리고 방산 테크도 있어. Anduril 같은 회사들처럼 AI 인접 영역인데, AI 비중이 큰 편이야. 난 AI 컴포넌트가 큰 건 좋아해.
답은 늘 그렇듯 ‘상황에 따라 달라’야. 고객이 어떤지에 달렸지. 결국 마켓플레이스는, 내가 앞에서 말했듯 유닛 이코노믹스 비즈니스야. 그래서 얼마나 빨리 유닛 이코노믹스를 맞출 수 있느냐가 핵심이고, 초반에는 유닛 이코노믹스가 잘 안 맞는 경우가 많아. 사실 제품-시장 적합성(PMF)이 있고 진짜 마켓플레이스를 만들고 있다는 명확한 신호는 CAC가 내려가는 거야. 구매자가 늘면 판매자가 늘고, 판매자가 늘면 구매자가 늘지.
반대로 그렇지 않다는 신호는 시간이 갈수록 한계 사용자(marginal user)를 데려오려고 더 많은 돈을 쓰게 되고, 조직이 점점 세일즈 드리븐 형태가 되는 거야. 그래서 긍정적인 경제성, 낮아지는 CAC, 더 많은 프로세스 자동화가 가능하다면, 훨씬 적은 자본으로도 더 멀리 갈 수 있을까?
물론입니다. 하지만 다시 말하면, 난 여전히 연간 150개 정도 마켓플레이스에 투자하고 있는데, 아주 제한된 자본으로 ‘엄청나게’ 스케일한 사례는 많이 못 봤어. 다만 사람 수는 정말 적게 두고 스케일한 건 봤지. 에이전트를 써서 생산성이 크게 올라갔으니까. 그래도 결국 공급과 수요를 키우는 데 자본을 쓰게 돼, 그리고 둘은 항상 병렬로 키워야 해. 세일즈 드리븐이든, 마케팅 드리븐이든, 에이전트 드리븐이든 다 비용이 들어. 그래서 사실상 자본 조달 없이 GMV 0에서 10억 달러로 간 건 못 봤어. 아마 OnlyFans 정도?
Mike Williams: 네, 확실히요. 그리고 아까 시장 심리와 펀드레이징 얘기도 잠깐 하셨는데요. 요즘 더 많이 거론되는 주제가 ‘방어력(Defensibility)’인 것 같아요.
그래서 AI 시대에, 특히 지금의 마켓플레이스에서 방어력을 어떻게 보세요?
Fabrice Grinda: 우선 다들 내 블로그에 가서 52화 ‘AI 시대의 마켓플레이스’를 봐줘. 거기에 AI와 장기 관점에서 방어력을 만드는 요소가 뭔지 다룬 슬라이드가 있어.
첫째, 마켓플레이스를 런칭할 때는 방어력이 0이야. 그러니까 해자는 결국 유동성(liquidity)이지. 결국 유동성이야. 유동성이 생기면 사실상 대체 불가능해져. 2026년에도 놀랍게 여전히 엄청 유효한 Craigslist만 봐도 알 수 있어.
그리고 특정 카테고리—예를 들면 블루칼라 일자리—에서는 UX/UI가 최악인데도 거래량 관점에서 여전히 강해. 심지어 수수료를 받는 등 일부러 유동성을 망가뜨리는 행동을 하는데도 말이지. 내가 보는 관점은 A) 마켓플레이스로서 네가 얼마나 많은 일을 하고 있느냐야.
그냥 리드젠 마켓플레이스(Zillow, Angie처럼)로 사실상 아무것도 안 하느냐, 아니면 DoorDash나 Amazon처럼 창고, 고객지원, 반품, 결제, 3자 배송 관리까지 강하게 운영(Managed)하느냐.
운영을 더 많이 할수록, 그리고 공급이 더 파편화돼 있을수록, 더 방어적이야. 또 하나는 사람들이 그 제품을 얼마나 자주 사는지, 그리고 구매를 결정할 때 얼마나 오래 고민하는지야. 다시 말해 리서치가 거의 필요 없을수록,
그리고 구매 빈도가 높을수록 방어력이 커져. Instacart, DoorDash, Uber, Amazon 같은 것들. Etsy는… 음, 크게 걱정 안 해. 반대로 고관여 구매라면—사람들이 뭘 사거나 누구를 채용할지 오래 고민하고, 반복성도 낮다면—아마 더 위험하지.
그래서 LLM에 대비해 방어력을 높이려면, 더 많은 일을 하고, 이런 특성이 있는 카테고리를 고르는 등 할 수 있는 게 많아. 하지만 궁극적으로 유동성이 생기면 상관없어. 탑오브퍼널이 LLM으로 가더라도, 거래는 결국 너를 통해 일어나게 될 테니까. 에이전트가 하더라도 마찬가지고, 너는 가치의 대부분을 가져가게 돼.
Mike Williams: 여기서 정말 도움이 되는 정리네요. 좋아요. 지금 제 질문 중 일부는 창업자들한테 받은 거고, 그룹 Q&A 시간도 꼭 남겨둘게요. 들어가기 전에, 요즘 마켓플레이스를 시작하는 창업자들에게 팁 몇 가지 있을까요?
Fabrice Grinda: 아까 말한 방식으로 AI 도구를 써. 자본을 구하기가 더 어려워질 거라서, 엄청 자본 효율적으로 움직여. 최대한 멀리 가. 기본적으로 ‘디폴트로 살아 있는(default alive)’ 상태이면서 ‘투자 가능한(investable)’ 상태가 되게 만들어. 트랙션이 논쟁의 여지가 없고 비즈니스가 너무 좋아서, 어떤 VC든 결국은 무조건 투자해야만 하는 수준으로.
GMV를 월 0에서 1,000만 달러까지 아주 적은 자본으로 올렸다면, 다음 단계가 월 3,000만 달러이지 1억 달러가 아니어도 괜찮아. 누군가는 투자할 거야. 그리고 마켓플레이스를 좋아하는 VC는 여전히 있어. 방어력이 있으니까.
사람들이 잘 모르는 건, 지금까지 만들어진 AI 회사의 46% 정도가 이미 죽었다는 거야. 기업가치 40억 달러까지 갔다가도 죽는 회사들이 있어. 그러니 너희 회사가 더 방어적일 수 있어. 다만 성공하려면 도구를 쓰고, 자본 효율적으로 운영하고, 유닛 이코노믹스를 훌륭하게 만들고, 진짜 ‘제품 유동성(product liquidity)’을 찾아야 해. 그리고 PMF를 증명하는 과정에서 마켓플레이스 창업자들이 가장 많이 하는 실수를 하나 말해줄게. 판매자는—제품이든 서비스든 뭐든—돈이 동기라서, 공급을 채우는 건 정말 쉬워. 트래픽이 없어도 “마켓플레이스 런칭하는데 무료로 등록할래?” 하면 다들 ‘응’ 해. 문제는 수요가 없는데 공급이 무한이면, 판매자 참여가 0이 된다는 거야.
판매자들은 활동하지 않아. 누가 실수로 뭔가를 사더라도 답장을 안 하고, 경험이 나빠져. 차라리 최고 품질의, 가장 큐레이션된 공급을 갖는 게 훨씬 좋아. 그들을 잘 대우하고, 만족시키고, 데려와.
카테고리에 따라 다르지만, 물건을 파는 경우라면 중고 같은 건 판매자의 전체 판매 중 25% 정도를 차지하면—그게 유동성의 낮은 기준선이야. 서비스라면 최소 25%는 그들의 소득을 차지해야 해. 이상적으로는 100%—Uber처럼—지만, 최소 25% 정도. 그다음 공급을 확장하고, 수요를 더 붙이고, 둘을 병렬로 스케일해.
공급을 너무 많이 쏟아부어서 유동성이 떨어지게 하면 안 돼. 유동성, 유동성, 유동성이야. 그리고 더 많은 유동성.
Mike Williams: 네, 정말 좋아요. 이게 중요하다는 걸 강조해서 좋네요. 저도 경험상 초기에 수요를 희생하고 공급을 키웠던 적이 있어요. 좋아요, 이제 그룹 Q&A로 갈게요. 리사, 손 드신 거 봤는데 들어오실래요?
Lisa: 네. 안녕하세요 Fabrice, 만나서 반가워요. 저는 Lisa이고 B2B 재활용 금속 마켓플레이스를 만들고 있어요. 당신은 인덱스 펀드처럼 엄청 많은 딜을 접하고, 매니지드 마켓플레이스와 진짜 마켓플레이스 둘 다 잘 아시잖아요?
둘 다 존재하긴 하는데, 진짜 마켓플레이스와 매니지드에서는 ‘매출’의 의미가 완전히 다를 수 있잖아요. 예를 들어 우리는 테이크레이트 기반이고, 우리 업계의 다른 곳들은 직접 매입해서 재판매하는(원칙적으로) 방식이에요.
Fabrice Grinda: 맞아, 하지만 우리도 바보는 아니야. 누가 사서 되팔고 그걸 매출로 잡으면, 당연히 난 그들이 가진 마진도 보고, 재고를 들고 있으면 자본 비효율도 봐. 결국 나는 사과와 사과를 비교할 거야. 네 매출이 테이크레이트라면, 그 테이크레이트의 마진 구조를 볼 거고, 그들이 하는 방식과도 비교하겠지. 그러니까 너무 고민하지 마. KPI/OKR 관점에서 비즈니스에 맞는 걸 하면 돼. 투자자들은, 특히 마켓플레이스 투자자들은 차이를 이해해.
Lisa: 감사합니다. 그리고 당신은 마켓플레이스 투자자라서 잘 아시지만, 저희 경험상 비(非) 마켓플레이스 투자자들은 당신처럼 평가하지 않는 경우가 있더라고요. 진짜 마켓플레이스의 특성상 ‘트랜잭션 레이어’가 될 잠재력이 있다는 프레이밍을 어떻게 하면 좋을지 조언을 듣고 싶어요. 단순히 현재 캡처한 거래에서만 매출을 떼는 것 이상으로요.
리사: 고마워. 네가 마켓플레이스 투자자라 그 분야에 아주 익숙하다는 건 알고 있어. 하지만 우리 경험상 마켓플레이스 전문이 아닌 투자자들은 너와 같은 방식으로 평가하지 않는 것 같더라고. 진정한 마켓플레이스의 특성상 거래 레이어가 될 잠재력이 있다는 점을 어떻게 프레이밍하면 좋을지 조언해 줄 수 있을까? 단순히 발생하는 거래에서 매출을 취하는 것 이상의 가치에 대해서 말이야.
Fabrice Grinda: 가능하면 플랫폼을 통해 흐르는 전체 GMV를 다 언급해. 그러면 매입/재판매하는 회사들의 탑라인과 비교가 훨씬 쉬워져.
Lisa: 알겠습니다.
Fabrice Grinda: GMV 기준으로 인덱싱해. 그리고 지금은 거래의 몇 %를 수익화하고 있는지, 앞으로는 왜 더 수익화할 수 있는지, 현재 테이크레이트가 얼마인지, 그리고 왜 그게 올라갈 수 있다고 보는지 얘기하면 돼. B2B 마켓플레이스에서 테이크레이트는 공급/수요의 탄력성에 따라 달라. 솔직히 어떤 카테고리는 0이야. 아무것도 못 떼. 하지만 어떤 카테고리는 1~2~3%로 시작해서, 시간이 지나 유동성이 생기고 더 많은 가치를 제공하면 6~7~8~9%까지 끌어올릴 수 있어.
그리고 금융을 붙이고, 보험을 붙이고, 다른 부가가치 서비스들을 붙여서, 혼합(블렌디드) 실효 테이크레이트를 10~15%까지 만들 수도 있고.
Mike Williams: Fabrice, 참석 못한 한 창업자를 대신해서 질문 하나 드리고 싶어요. 커뮤니티에서도 꽤 흔한 주제인데, AI 네이티브로 전환하는 것, 혹은 AI가 비즈니스에 미치는 영향을 어떻게 보고 있는지에 관한 거예요.
예를 들어 1년 반 전쯤 프리시드 라운드를 조달했던 마켓플레이스들이 많거든요. ‘프리-AI 시대’에 자금을 받은 비즈니스들이, 오늘날 AI의 영향을 고려하면서 전환하려 할 때 참고할 만한 베스트 프랙티스나 팁이 있을까요?
Fabrice Grinda: 내겐 오늘 새로 스타트업을 시작하는 것과 똑같은 조언이야. 도구를 써. AI를 통합해. AI 포워드하게 가. 스택을 다시 써야 한다면 다시 써. 하지만 사실 그럴 필요가 없는 경우도 많아. 그리고 우리 마켓플레이스들 중 상당수는 기성 도구를 쓰고 있어.
Shopify 같은 걸 쓰지. 결국 차별점은 기술 자체라기보다—물론 단일 사진으로 리스팅 같은 걸 하긴 하지만—유닛 이코노믹스와 유동성이야. 그게 기반 기술 플랫폼보다 더 큰 차별점이지. 어쨌든 도구 중심으로 가고, AEO를 하고, LLM에 잘 인덱싱되게 만들어.
Mike Williams: Molly, 안녕하세요. 죄송해요, 손 드신 거 봤는데 들어오실래요?
Molly: 네. 네 안녕하세요. 저는 Recess의 창업자예요. 키즈 클래스와 캠프 분야에서 booking.com 같은 서비스예요. 지금까지 400만 달러를 조달했고요. 매출은 1년도 안 됐지만 성장 속도가 정말 빨라서, 곧 다음 라운드를 돌려고 해요.
투자자들과 얘기할 때 LTV가 자주 나오는데, 저희는 아이 연령대 특성상 LTV 기간이 꽤 길어요. 그런데 현실적으로 그 LTV를 뒷받침할 데이터가 거의 없거든요. 사용자 리서치 말고, 투자자들이 받아들일 만한 ‘구매 주기’ 관련 근거 자료 같은 게 있을까요?
Fabrice Grinda: 사실 네가 뭘 파는지 정확히 못 들었는데, 예를 들어 월 구독처럼 사람들이 매달 결제하고 이탈이 낮다면, 이탈이 낮다는 것 자체로 LTV를 믿을 수 있어. 그래서 6개월, 12개월, 18개월 이후의 순매출 유지율(NRR)이 실제로 많은 걸 말해줘. 우리가 보는 시드 단계 스타트업 대부분은 라이브된 지 18개월도 안 됐지만, 이탈률을 기반으로 5년, 10년의 LTV/CAC를 추정할 수 있어.
그래서 18개월 시점 NRR이 150%라든가, 월/연 이탈률이 어떤지 알고 있다면 그걸로 충분히 추정할 수 있고, 우리는 그걸 받아들여. 코호트가 LTV/CAC를 좌우하니까. 코호트가 계속 좋고 이탈 추세가 유지되면, 괜찮아. 10년 동안 라이브였어야만 ‘10년 동안 결제할 사용자’가 있다고 믿는 건 아니야. 그걸 뒷받침하는 데이터만 있으면 돼.
우리는 코호트 분석을 바탕으로 장기적인 LTV 대비 CAC가 어떻게 나올지 판단하고 투자할 거야. 코호트 지표가 계속 좋게 나오고 이탈률이 그대로 유지된다면 괜찮을 거야. 네가 그 가치를 증명하기 위해 10년 동안 사업을 해왔을 필요는 없어. 데이터만 뒷받침된다면 10년 동안 비용을 지불할 사용자들이 있다는 걸 믿어줄 테니까.
Mike Williams: Julius, 손 드신 거 봤어요. 들어오실래요?
Julius: 판매자 쪽 CAC에 대해 질문하고 싶어요. 벤치마크 같은 게 있을까요? 어느 정도면 CAC가 ‘좋다’고 보시는지요. 그리고 전환율도요. 즉 판매자를 온보딩한 다음 실제로 플랫폼에 리스팅을 올리는 비율 같은 것요.
저희는 월간 활성 사용자 16,000명 정도예요. 판매자 쪽 CAC가 궁금합니다.
Fabrice Grinda: 여기서 감당할 수 있는 CAC는 결국 그 사용자의 LTV가 결정해.
그래서 평균 주문금액(AOV), 판매자가 파는 아이템 수 등등을 모르면 답하기가 어려워. 중요한 건 좋은 경제성이야. 보통 판매자 쪽 경제성이 구매자 쪽보다 훨씬 좋아. 판매자 한 명이 오랜 기간 많은 아이템을 팔게 되니까.
대체로 판매자를 구하는 게 구매자보다 쉬워서, 판매자 쪽 유닛 이코노믹스는 구매자 대비 20:1, 50:1, 100:1 같은 수준이 나오기도 해. 반면 구매자 쪽은 3:1이나 4:1 정도인 경우가 많아. Google 같은 데 돈을 많이 쓰고, 카테고리에 따라 다르지만 구매자는 한두 번만 사는 반면 판매자는 계속 팔거든.
그래서 판매자 쪽 유닛 이코노믹스는 최소 10:1, 20:1 정도는 나오게 만들면 좋겠어.
Mike Williams: Godfrey, 죄송해요. 손 드신 거 봤는데 들어오실래요? 여기서 마지막 질문 하나만 더 받을게요.
Godfrey: 안녕하세요, Godfrey입니다. 국경 간 배송 마켓플레이스를 만들고 있어요. 미국과 캐나다 경매에서 중고차를 사서 해외로 보내려는 사람들이 검증된 포워더/프레이트 브로커를 찾을 수 있게 돕습니다.
투자 기준 네 가지 중 하나로 ‘좋은 딜’을 말씀하셨는데, FJ Labs의 펀드레이징 지표를 보다가 궁금해졌어요. 이런 펀드레이징 지표들이 어떻게 바뀌었나요?
Fabrice Grinda: 솔직히 마켓플레이스에서는 크게 바뀌지 않았어. 조금 오른 정도? 라운드 규모나 밸류에이션이 약간 올라가긴 했지만, 그리 크진 않아. 판을 바꾼 건 AI 회사들이야. 예를 들어 AMI Labs 같은 회사가 시드에서 10억 달러를, 프리머니 35억 달러 같은 밸류로 조달한다든가.
그런 걸 평균/중간값 통계로 보면 말이 안 되는 거지. AI에서 그런 말도 안 되는 딜들이 통계를 완전히 부풀리거나 왜곡하니까. 프리시드를 건너뛰는 흐름 말고는, 대부분 큰 변화는 못 봤어.
다만 조달이 더 어려워진 건 확실해. 그래서 성장 스토리와 좋은 경제성이 있어야 해. VC들이 선택지가 없을 정도로 매력적이어야, 진지하게 보고 투자하게 돼.
Mike Williams: 여기서 마무리하기 정말 좋네요, Fabrice. 시간이 다 됐는데 오늘 후속 그룹 채팅에 함께해줘서 정말 감사해요.
짧은 시간에 많은 내용을 담았고, 당연히 주제들이 다 미묘하고 ‘상황에 따라 다르다’는 것도 있지만요. 그래도 모두에게 정말 도움이 될 것 같아요. 마지막으로 하나만 더 여쭐게요. 제가 늘 마지막에 드리는 질문인데, 이번엔 조금 바꿔서요. 만약 2026년 이전, 지금의 AI 새 시대가 오기 직전으로 돌아갈 수 있다면, 마켓플레이스에 대해 스스로에게 뭐라고 말해주고 싶나요?
Fabrice Grinda: 솔직히 말해, AI 혁명에서 가장 영향을 덜 받는 비즈니스 유형이 있다면 마켓플레이스라고 생각해. 그리고 사람들이 아직도 과소평가하는 카테고리가 있다면, 그것도 마켓플레이스야. 지금 소비자 생활에서는 Lime, Instacart, Amazon, eBay, Uber, Airbnb 등으로 이미 꽤 잘 충족돼 있어. 주요 카테고리마다 커머스의 15~20~25% 정도를 마켓플레이스가 커버하고 있지.
그런데 B2B를 보면… 아무것도 안 됐어. 대부분 카테고리에서 침투율이 1%도 안 되고, 수조 달러 규모인 카테고리에서도 5% 미만이야. 그리고 더 많은 일을 할 수 있고, 움직임도 느리기 때문에, 방어력이 엄청날 거라고 봐. 그래서 난 여전히 마켓플레이스가 답이라고 생각해. 자산이 가볍고, 해자를 만들 수 있고, 방어적이야.
도구는 다 써. LLM에 인덱싱도 해. 다만 그들이 너를 트레이닝 데이터로 쓰게 하진 말고, 그건 분명히 해둬. 그리고 그래, 넌 여전히 올바른 곳에서 올바른 일을 하고 있어.
Mike Williams: 좋네요. 정말 좋은 마무리 조언이에요. 다들 고개를 끄덕이고 있네요. 다시 한 번 시간 내주셔서 감사하고요. 모두가 계속 업데이트를 보고 따라올 수 있도록 블로그와 FJ 링크도 공유할게요. 아직 안 하신 분들은 팔로우도 하시고, 필요하면 연락도 주세요.
오늘 좋은 질문들 해주신 여러분도 감사합니다.
