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저는 문제를 직접 정의하고, 불확실성을 감수하며 가설 검증을 끝까지 밀어붙이는 사람. 완벽하지 않은 자원 속에서도 빠르게 ‘되는 것’을 만들어내며, 고객이 진짜 원하는 것을 데이터로 증명해온 사람입니다.
Carry를 만들 때, 누구도 답을 알려주지 않는 상황에서 문제 정의 → 가설 → 실행 → 교훈의 전 과정을 혼자서 주도함. 당근마켓, 전단지, 카카오 채널 등 로컬 채널 실험을 반복하며, ‘고객이 진짜 반응하는 문장’을 찾아냄. 결국 전환율 5배 개선, 상세 진입 대비 결제 진입률 20%, 당일 전환율 5~8%, 매출 13배 성장이라는 결과로 연결됨. 실패를 문제로 두지 않고, 데이터로 검증해 가설을 더 뾰족하게 만드는 과정을 반복함. “안 된다”는 말 대신 “왜 안 됐는지”를 증명하는 태도로 일함
Carry는 완전히 제로에서 시작된 프로젝트였음. 디자이너, 개발자 없이 직접 Bubble, Next.js, Supabase, Kakao API를 활용해 랜딩, 결제, 주문 시스템을 하루 만에 빌드함. 이후 사용자 실험 데이터를 반영하며 매주 1~2회씩 배포. 세탁/물류 프로세스를 자동화하고 운영비를 70% 절감. ‘만들 수 없으면 배운다’는 원칙 아래, 어떤 도구든 문제 해결을 위한 수단으로 사용. 실험을 위한 최소 기능만으로 가설을 빠르게 검증하며, 완성도보다 속도와 임팩트를 우선시함
Carry를 시작할 때 세탁 공정, 물류, CRM, 가격정책 등 모든 게 낯설었지만, 직접 현장을 뛰며 배우고 데이터로 구조화함. 하루 2~3시간 간격으로 세탁 싸이클을 돌려보며 케파·시간·비용을 계산했고, 공장 운영 효율을 개선함. 이 경험은 더블루아워에서 데이터 기반으로 리텐션을 개선할 때 큰 자산이 되었음. 더블루아워에서는 1주 리텐션 90%, 2개월 리텐션 51.2%, 회원가입 전환율 40%, MAU 280% 성장을 만들며 사용자 행동 패턴을 정밀하게 분석함. 새로운 영역에서도 빠르게 배우고 실전에서 검증할 수 있는 학습 탄력성을 갖춤
Carry에서는 개발자도, 디자이너도 없었음. 그래서 직접 전단지를 디자인하고, 문구를 쓰고, 픽업 루트를 짜고, 결제 시스템을 만들었음. 고객 문의 응대부터 프로덕트 배포까지 모두 혼자 담당했지만, ‘내 일’이 아닌 ‘고객의 문제 해결’이 목적이었음. 팀이 생긴 이후엔 영역 경계를 나누지 않고, 더 잘 아는 사람이 리드하는 방식을 유지함. ‘내가 옳다’보다 ‘고객이 반응하는가’를 기준으로 의사결정함
가설과 추론 과정을 숨기지 않음. 문제를 정의하고, 데이터와 제약 조건을 명확히 설정한 뒤, 가설별로 실험 계획을 수립함. 예를 들어 Carry에서는 “고객이 세탁을 맡길 때 가장 망설이는 이유가 가격인지, 신뢰인지”를 가정으로 분리하고, 채널별 문구 실험으로 이를 검증함. Think(문제 정의) → Edit(가정 분리) → Speak(실행 설계)의 루틴을 습관처럼 적용함