클라비요 Citi’s 2026 Global TMT Conference

네, 물론입니다. 저희는 2012년에 클라비요를 시작했습니다. 클라비요 이전에는 대규모 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 개발하는 스타트업에서 일했습니다. 예를 들어 뱅크오브아메리카, 월마트, 스타벅스 같은 곳을 생각하시면 됩니다. 저와 공동창립자인 앤드류가 집중했던 주요 문제 중 하나는 이 대규모 조직 내 존재하는 모든 데이터 세트를 어떻게 통합할 것인가였습니다. 예를 들어 대형 커피 체인을 생각해 보시면, 특정일 매출을 아는 시스템은 매장 재고를 아는 시스템과 완전히 분리되어 있었고, 그날 매장에서 근무하는 직원 정보를 아는 시스템과도 달랐으며, 해당 매장이 대학가 매장인지, 근처에 비가 오는지 확인할 수 있는 부동산 시스템과도 달랐습니다.

저희가 집중했던 문제는 바로 이것이었고, 미래의 비즈니스는 이러한 다양한 데이터를 통합하고 대규모로, 매우 낮은 지연 시간으로 접근할 수 있는 단일하고 일관된 데이터 저장소가 필요하다는 믿음을 갖고 있었습니다. 몇 가지 아이디어를 거쳐 그 데이터 레이어를 구축했고, 사업을 부트스트랩하기로 결정했습니다. 이 시스템을 어디에 활용해 수익을 창출할 수 있을까 고민했습니다. 결국 SMB에 집중했는데, 피드백 사이클이 매우 짧고 수익 창출에 집중할 수 있었기 때문입니다. 초기부터 "이 데이터 레이어에 마케팅을 결합하자"고 했고, 당시에는 특히 이메일에 집중했습니다.

처음 10명의 고객 중 다양한 SMB, 주차장, 소프트웨어 회사, 전자상거래 업체가 있었는데, 그중 3개가 전자상거래 회사였습니다. 우리는 "부트스트랩을 하려면 이쪽에 집중해야 한다"고 판단했고, 전적으로 집중해 "이들을 위한 수익 창출 플랫폼, 마케팅 자동화 플랫폼이 되겠다"고 했습니다. 하지만 차별점은 저희가 이 데이터 레이어를 기반으로 시작했다는 점이며, 여기에 마케팅을 덧붙였습니다. 12년이 지난 지금도 본질은 같습니다. 당시에는 항상 채널에 대해 중립적이었습니다. 초기 고객들이 주로 수익 창출에 이메일을 사용했기 때문에 이메일을 선택했습니다. 시간이 지나면서 저희는 SMS와 WhatsApp도 같은 방식으로 생각하게 되었습니다.

솔직히 말해서, API, 웹사이트, 그리고 이 공통 데이터 레이어를 활용해 비즈니스를 추진할 수 있는 모든 것, 특히 수익 창출과 관련된 모든 것이 포함됩니다. 저와 제 역할에 대해 말씀드리자면, 처음에는 공동 CEO로 시작해 최고 제품 책임자, 최고 마케팅 책임자를 거쳐 지금은 최고 전략 책임자로서 주로 제품과 AI 관련 업무를 중심으로 비즈니스 전반에 걸쳐 일하고 있습니다.

네, 정말 놀랍습니다. 저희는 항상 소프트웨어를 결과를 이끌어내기 위해 만든다고 생각해왔습니다. 초기에는 우리가 직접 소프트웨어를 개발하는 데 일정 시간을 투자할 수 있었고, 항상 우리가 하는 일의 영향을 측정할 수 있는 무언가를 원했습니다. 저희에게 그것은 항상 고객의 수익이었습니다. 저희는 여전히 이를 KAV, 즉 Klaviyo 귀속 가치라는 지표로 사용하고 있습니다. 시간이 지나면서 회사가 훨씬 커지고 엔지니어도 많아졌으며, 우리는 사람들이 일하는 방식을 효율화할 수 있는 방법, 예를 들어 공통 엔지니어링 인프라를 구축하는 것에 대해 더 많이 생각하게 되었습니다. 사람들을 교육하고 멘토링하며 지도할 수 있습니다.

우리가 채용하는 고위급 인력을 어떻게 관리할지도 통제할 수 있습니다. 지난 몇 년간 우리가 본 것은 단지 얼마나 빠르게 제품을 출시할 수 있는지에 대한 극적인 향상입니다. 정말 속도입니다. 우리는 일관되게 일치하는 공통 작업에서 제품 출시 속도가 2배 빨라진 것을 보았습니다. 우리는 이것이 단지 급진적인 발전의 시작이라고 생각합니다. 이것은 시간이 지날수록 계속 개선될 것입니다. 이것은 단지 엔지니어링에만 국한된 것이 아니라 제품 디자인과 조직 전반에 걸쳐 관련되어 있습니다. 우리가 만든 내부 도구와 프로세스의 완전한 변화들을 보았으며, 다양한 AI 도구를 사용해 내부적으로 거의 완전히 제거할 수 있었습니다. 그리고 몇 달마다 그 속도는 더욱 빨라지고 있습니다.

네, 검토와 문서 작업뿐만 아니라, 예를 들어 내부적으로 비용 보고서를 어떻게 처리하는지 같은 것도 포함됩니다. 특정 유형의 고객 요청을 어떻게 처리하는지도 포함됩니다. 들어오는 특정 유형의 지원 문의를 어디에서 자동화할 수 있는지도 고려합니다. 그리고 제품을 어떻게 설계하고 어떤 부분을 사람이 담당하는지에 이르기까지 모든 단계가 포함됩니다. 이제는 고객의 요구를 파악하고 우리가 정확히 무엇을 만들려고 하는지에 더 많은 인간의 시간을 쓸 수 있고, 문서 작성이나 실제 제작 같은 작업에는 덜 시간을 쓰게 되었습니다. 이러한 작업들은 주로 AI가 수행하는 많은 단계를 단축할 수 있기 때문입니다.

네, 맞습니다. 저희는 데이터 레이어를 구축한 뒤 그 위에 마케팅 레이어를 쌓았습니다. 그래서 자연스러운 확장이 채널이 될 것이라고 항상 생각했습니다. 사람들이 사용하는 채널은 무엇인가요? 저희는 이메일에 집중해 왔습니다. 그 이후로는 SMS, WhatsApp 등 아웃바운드 전반에 훨씬 더 집중하고 있습니다. 사람들이 상호작용하는 모든 접점에 점점 더 집중하고 있습니다. 단지 메시징뿐만 아니라 웹사이트도 포함됩니다. 저희는 항상 이 사업을 SMB에서 시작해 점차 훨씬 더 큰 기업으로 확장해 왔다고 생각합니다. 그래서 로드맵의 한 부분은 이 비전을 계속 이어가는 것입니다.

두 번째는 몇 년 전부터 ‘마케팅뿐만 아니라 모든 고객 상호작용에 공통 데이터와 컨텍스트 레이어가 필요하다’고 말하기 시작했습니다. 이것이 헬프 데스크, Customer Agent, 그리고 고객 문의에 답하거나 고객과 적극적으로 대화하는 모든 제품으로 이어졌습니다. 이것이 두 번째 주요 분야입니다. 세 번째는, 우리는 항상 Klaviyo를 사람들이 사용하는 이유를 고객 성과를 이끌어내기 위한 도구로 생각해 왔습니다. AI 도구로 가능한 것은, 일부 사용은 사람이 하겠지만 많은 부분은 에이전트가 하게 될 것이라는 점입니다. 이 중 일부는 내부에서, 일부는 외부에서 발생합니다.

예를 들어, "내 전략을 보고 더 많은 수익을 창출할 수 있는 빈틈이 어디인지 파악해 달라"는 것과 같은 일들입니다. 내 전략을 보고 내가 실수한 부분이 있는지, 잘못한 점이 있는지 파악하고 다르게 설정할 수 있는지 알아보는 것입니다. "내 디자이너가 이 카피를 만들었는데, 내용을 더 효과적으로 바꿀 수 있나요?" "새로운 콘텐츠를 디자인할 수 있나요?" 이렇게 에이전트가 사람과 나란히 앉아 Klaviyo에서 나오는 결과를 더 효과적으로 만드는 전체 과정을 말합니다. 이것의 핵심 반복 제품이 몇 달 전에 출시한 Composer 제품입니다. 이미 138,000명의 고객이 사용해 엄청난 채택률을 보이고 있습니다.