4개의 앱, 하나의 독특한 성장 스토리
비기술직 창업자인 Nicole Cheung은 2년 동안 4개의 앱을 개발했다고 밝혔습니다. 첫 번째 앱인 Glam Up은 6개월 만에 사용자 100만 명을 돌파하고 월간 반복 매출(MRR) 15만 달러를 기록했습니다. 이후 그녀는 Sprout(구 Prep AI)를 출시하여 3개월 만에 약 25만 달러의 MRR을 달성한 것으로 알려졌습니다. 이러한 매출 수치는 자체 보고된 것으로 독립적인 검증은 거치지 않았으나, 소비자 앱 시장에서 보기 드문 성장 사례를 보여줍니다.
이 이야기는 기존의 통념에 도전합니다. 기술적 배경이 없는 Cheung은 엔지니어링 공동 창업자인 Aaron Paul과 함께 디자인, 콘텐츠, 수익화에 집중했습니다. 그들의 협업은 전통적인 유료 광고 방식보다 빠른 반복과 유기적 성장을 위한 체계적인 접근 방식을 우선시했습니다.
여러 앱을 통해 월 6자리 수익을 달성했다는 Cheung의 성공 사례는 반복 가능한 시스템이 존재함을 시사합니다. 단 하나의 바이럴 히트에 의존하는 대신, 그녀는 다양한 앱 컨셉 전반에서 일관된 사용자 확보와 수익을 창출하도록 설계된 프로세스를 구축했으며, 이는 현대 AI 기반 앱 경제의 청사진이 되었습니다.
제품은 비즈니스의 절반에 불과했다
Glam Up과 Sprout 같은 앱으로 거둔 Nicole Cheung의 성공은 단순히 혼자만의 기술적 마법에서 나온 것이 아닙니다. 공동 창업자인 Aaron Paul이 React Native 개발을 전담함으로써, Cheung은 제품 프레젠테이션, 성장 메커니즘, 그리고 끊임없는 유통과 같이 실제로 규모를 확장할 수 있는 영역에 집중할 수 있었습니다. 이러한 역할 분담은 앱이 아무리 기능적으로 뛰어나더라도 비즈니스의 절반에 불과하다는 중요한 통찰을 강조합니다.
Cheung의 앱들은 소비자가 쉽게 이해할 수 있는 니즈를 해결했습니다. Glam Up은 AI 뷰티 및 스타일링 가이드를 제공하여 사용자가 자신의 '퍼스널 컬러'를 찾고 메이크업 추천을 개인화하도록 도왔습니다. 두 번째 앱인 Sprout은 AI를 활용하여 이력서와 자기소개서를 생성함으로써 구직자들에게 명확한 솔루션을 제공했습니다. 두 앱 모두 수백만 명의 실질적인 문제를 해결하며 TikTok과 Instagram Reels 같은 플랫폼에서 월 4억~5억 회의 유기적 조회수를 기록했습니다.
더 넓은 관점에서의 교훈은 명확합니다. AI 도구는 기능적인 앱을 만드는 데 드는 비용과 시간을 획기적으로 낮춰줍니다. 그러나 AI만으로는 수요를 창출하거나 지속적인 차별화를 만들어낼 수 없습니다. 200명 이상의 활성 크리에이터로 구성된 산업화된 UGC 크리에이터 네트워크와 공격적인 페이월(paywall) 구조를 기반으로 구축된 Cheung의 반복 가능한 시스템은, 진정한 경쟁 우위가 체계화된 유기적 유통과 수익화에 있음을 증명합니다. 이 새로운 패러다임에서 제품 자체는 단지 수단일 뿐입니다.
크리에이터 네트워크가 조회수를 도달 범위로 전환한 방법
Nicole Cheung의 천재성은 단순히 앱을 만드는 데 그치지 않고 바이럴 앱 머신을 구축한 데 있었습니다. 그녀는 단 하나의 게시물이 터지기를 바라는 대신, TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts 전반에 걸쳐 반복 가능한 숏폼 콘텐츠 운영 체계를 설계했습니다. 이것은 운이 아니라 시스템이었습니다.
전성기에 이 엔진은 엄청난 규모를 자랑했습니다. 200명 이상의 활성 UGC 크리에이터가 월 4억~5억 회의 유기적 조회수를 생성했습니다. 중요한 점은 Cheung이 조회수가 곧 설치는 아니라는 사실을 이해하고 있었지만, 이 거대한 도달 범위가 Glam Up과 같은 앱이 성공하는 데 필요한 최상단 퍼널(top-of-funnel) 규모를 제공했다는 것입니다. 앱에 대한 자세한 내용은 Glam Up AI에서 확인하세요.
크리에이터들은 단순히 즉흥적으로 영상을 만들지 않았습니다. Cheung은 스크립트, 포맷, 교육을 포함한 내부 온보딩 시스템을 개발했습니다. 이러한 체계적인 접근 방식 덕분에 일관된 콘텐츠 제작이 가능해졌으며, 온보딩된 크리에이터의 50% 이상이 2주 이내에 바이럴 영상을 만들어냈습니다. 각 캠페인의 결과는 다시 시스템으로 피드백되어 다음 실험의 기반이 되었고, 지속적인 최적화를 가능하게 했습니다. 이러한 반복적인 프로세스는 예측 불가능한 바이럴을 확장 가능하고 예측 가능한 성장 동력으로 변화시켰습니다.
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페이월(Paywall)과 이탈 문제
반복 가능한 콘텐츠 엔진을 갖추더라도 제품은 여전히 전환을 이끌어내야 합니다. Nicole Cheung의 전략은 공격적인 온보딩과 수익화 실험을 포함했으며, 종종 하드 페이월(hard paywall)에 도달하기 전에 사용자에게 일련의 개인화된 질문을 제시했습니다. 이러한 단계에는 추천 프롬프트나 공유 요청이 포함되었으며, Superwall과 같은 도구를 사용하여 가격대, 할인, 제안 타이밍에 대한 지속적인 A/B 테스트가 병행되었습니다.
10~15개의 화면을 거치는 이러한 높은 마찰 방식은 매몰 비용 편향을 구축하고 사용자 경험을 개인화하여 일부 세그먼트의 전환율을 높이는 것을 목표로 했습니다. 그러나 이러한 광범위한 온보딩은 마찰을 일으키거나 신뢰를 떨어뜨리거나, 다른 사용자들에게는 가입 포기로 이어질 수도 있습니다. 당장의 수익 최적화와 더 넓은 사용자 확보 사이의 상충 관계는 항상 존재합니다.
결국 트렌드 중심의 소비자 앱은 빠른 이탈 문제에 직면합니다. Glam Up이 100만 명의 사용자를 확보하고 Sprout(구 Prep AI)이 25만 달러의 MRR을 달성했지만, 이러한 서비스에 대한 근본적인 수요는 일시적일 수 있습니다. 창업자는 노출수나 다운로드와 같은 허영 지표뿐만 아니라 리텐션(retention)과 사용자당 수익을 집요하게 추적하고, 끊임없는 콘텐츠 생성을 통해 사용자 기반을 지속적으로 보충해야 합니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
Nicole Cheung이 만든 앱은 무엇인가요?
Cheung의 포트폴리오에는 AI 뷰티 앱인 Glam Up, 과거 Prep AI로 불렸던 커리어 앱 Sprout, 그리고 스텔스 모드라고 밝힌 두 개의 새로운 앱이 포함되어 있습니다.
Nicole Cheung은 어떻게 앱을 성장시켰나요?
그녀의 접근 방식은 숏폼 비디오, UGC 크리에이터 네트워크, 추천 및 공유 프롬프트, 그리고 반복적인 온보딩 및 페이월 테스트를 결합한 것이었습니다.
앱의 수익은 어느 정도였나요?
Starter Story 인터뷰에서 Cheung은 Glam Up이 최대 15만 달러의 MRR, Sprout가 약 25만 달러의 MRR, 그리고 두 개의 스텔스 앱이 각각 약 20만 달러의 MRR을 기록했다고 밝혔습니다.
모든 앱 창업자가 이 성장 모델을 복제할 수 있을까요?
전술은 테스트해 볼 수 있지만, 결과는 타겟 고객 적합성, 실행력, 리텐션, 지속적인 배포에 달려 있습니다. 보고된 수익 수치가 반복적인 성공을 보장하는 것은 아닙니다.