B2B SaaS 란 무엇이며 AI가 함께 할 포스트-SaaS 시대 (2025+) 는 어떤 모습일까요?

B2B SaaS 란 무엇인가#

B2B SaaS (기업 간 소프트웨어 서비스) 는 주로 구독 방식으로 기업에 제공되는 클라우드 기반 소프트웨어 솔루션을 의미합니다. 이러한 도구는 협업, 커뮤니케이션, 프로젝트 관리, 및 CRM 과 같은 다양한 비즈니스 기능을 지원합니다.

오늘날 B2B SaaS는 기업만을 대상으로 하는 제품에 그치지 않습니다. 도구 제작자, AI 개발자의 증가와 제품 주도 성장 (PLG) 모델로 인해 B2B SaaS는 제품 수명주기의 단 하나의 단계로 볼 수 있습니다. 많은 제품이 처음에 B2C 모델로 개별 고객에게 판매하지만, 시간이 지나면서 그룹 및 조직에 서비스를 제공하는 방향으로 전환됩니다.

이 기사는 다음과 같은 경우에 유용합니다:

1. SaaS에 처음 입문하려고 하거나, 진입하기 위해 무엇을 공부해야 할지 알고 싶다면. 우리가 계속해서 언급하는 지표가 무엇인지 알아보세요.
2. AI 도구 제작자로서, 디자이너, 개발자 또는 제품 관리자 등과 같이 인프라 기능(예: 인증, ID 관리, 제품 구조, 결제)을 기본 AI 제품 기능과 함께 평가하는 경우.

B2B SaaS의 주요 특징은 무엇인가요?#

B2B SaaS의 특성을 이야기할 때는 B2B 비즈니스가 어떻게 진화해왔는지 살펴보는 것이 도움이 됩니다. 과거에 한 기업이 비즈니스 소프트웨어가 필요했다면 보통 프로젝트를 시작하고 에이전시를 고용해 맞춤 솔루션을 제작했습니다. 이 모델은 확장 가능하지 않았습니다. 오늘날 이 접근 방식은 몇 가지 핵심 특징을 가진 SaaS 산업으로 전환되었습니다.

구독 기반#

SaaS는 보통 구독 모델, 즉 월간 또는 연간으로 가격이 책정됩니다. 이는 예측 가능한 비용을 보장하고 기업이 소프트웨어를 이용하기 위해 큰 초기 투자를 하지 않아도 되도록 해 줍니다. 이 모델은 지속적인 개선을 장려하며, 공급자는 고객을 유지하기 위해 지속적으로 고객을 참여시킬 필요가 있습니다.

전형적인 SaaS 구독 모델

클라우드 호스팅#

SaaS는 클라우드에 호스팅되므로, 사용자는 서버 관리, 저장소 또는 하드웨어 업그레이드에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 이를 통해 기업은 세계 어디서나, 어떤 기기에서든 인터넷 연결과 함께 소프트웨어에 접근할 수 있습니다.

다양한 비즈니스 유형에 대한 확장성#

SaaS의 가장 큰 강점 중 하나는 확장성입니다. 기본적인 원칙에 따라 다양한 형태의 비즈니스에 서비스를 제공할 수 있어야 합니다. 스타트업이든 대기업이든, SaaS 제품은 귀하의 비즈니스와 함께 성장할 수 있습니다. 필요가 발전함에 따라 더 많은 사용자 추가, 새로운 기능 통합, 계획 업그레이드가 가능합니다. 이러한 유연성은 기업이 초기 단계에서 과도한 리소스를 투입하지 않고도 미래 성장을 준비할 수 있게 해 줍니다.

멀티테넌시#

SaaS 플랫폼은 보통 멀티테넌트 아키텍처로 구축되며, 여러 고객이 동일한 소프트웨어 인스턴스를 공유합니다. 이는 공급자와 고객 모두에게 비용을 줄이는 데 도움을 줍니다. 각 고객의 데이터는 별도로 유지되지만, 모든 사람이 동일한 업데이트와 보안 개선의 혜택을 받습니다. '멀티테넌트'라는 개념이 처음에는 조금 추상적일 수 있지만, 인기 있는 SaaS 제품인 Figma, Notion, 또는 Slack을 살펴보면 항상 모든 사람은 '워크스페이스'에 있다는 것을 알 수 있습니다. 기술적인 관점에서, '워크스페이스'는 시스템의 '테넌트'입니다.

보안과 준수#

SaaS 제공자는 보안을 매우 중요하게 생각합니다. 암호화에서 데이터 백업, 업계 표준에 대한 준수(예: GDPR, HIPAA, SOCII ), 고급 사용자 인증 방법에 이르기까지, SaaS 플랫폼은 고객의 데이터를 안전하게 보호하기 위해 많은 투자를 합니다. 데이터는 중앙 집중식으로 보호된 데이터 센터에 저장되므로, 보안 조치는 보통 개별 기업이 자체적으로 구현할 수 있는 것보다 강력합니다.

통합#

SaaS 제품은 다른 도구 나 플랫폼과 쉽게 통합되도록 설계되어 있습니다. 이를 통해 귀하의 제품이 다른 도구들과 함께 협력할 수 있습니다. 이는 종종 '생태계'라고 불립니다. CRM, 이메일 서비스, 또는 마케팅 자동화 도구든, SaaS 솔루션은 일반적으로 API 또는 내장된 커넥터를 제공하여 서로 다른 시스템 간 데이터 동기화 및 작업흐름 간소화를 쉽게 만듭니다. 이러한 연결성은 SaaS가 더 큰, 통합된 기술 생태계의 일부로서 더욱 가치 있게 만듭니다.

2025년에는 AI 에이전트가 매우 인기가 있기 때문에, SaaS 제품이 통합 및 생태계 개발에 집중하면 기존 SaaS 제품의 효율성과 사용자 경험을 배가시킬 강력한 시나리오가 될 것이라고 믿습니다.

B2B SaaS 빌더가 이해해야 할 몇 가지 지표#

이 섹션은 B2B SaaS 업계에서 비즈니스 지표에 익숙하지 않은 빌더에게 특별히 도움이 됩니다.

MRR/ARR 란 무엇인가요#

MRR (월간 반복 수익)#

MRR 은 한 기업이 고객으로부터 매월 기대하는 예측 가능한 총 수익입니다. 이는 매월 생성되는 반복적인 수익의 양을 측정하는 데 도움을 줍니다. MRR은 일회성 결제나 가변 요금을 제외한 수익의 반복적인 부분만 포함합니다.

MRR = (고객 수) x (고객당 평균 월 수익)

ARR (연간 반복 수익)#

ARR은 MRR의 개념과 같지만 연간 규모에서 사용됩니다. ARR은 장기적인 수익 기대치를 더 명확히 보여줍니다. 통상적으로 연간 구독 요금제를 갖고 있거나 연간 기준으로 수익을 분석할 때 사용됩니다.

ARR = MRR x 12 (또는 월간 반복 수익의 연간 등가)

두 가지 지표는 성장을 추적하고, 수익을 예측하며, 구독 기반 사업의 건강 상태를 측정하는 데 사용됩니다.

이탈률(Churn Rate) 이란#

이탈률(Churn Rate) 은 특정 기간 동안 서비스를 중단하거나 구독을 취소하는 고객의 비율을 측정하는 지표입니다. 즉, 몇 명의 고객을 잃고 있는지를 알려줍니다.

이는 구독 기반 사업, 특히 SaaS 업계에 매우 중요한 지표로, 성장과 수익에 직접적인 영향을 미칩니다.

이탈률 = (기간 내 잃은 고객 수) / (기간 시작 시 고객 수) × 100

월초에 100명의 고객이 있었고 월 말까지 5명을 잃었다면, 이탈률은:

이탈률 = (5 / 100) × 100 = 5%

높은 이탈률은 고객이 빠르게 떠나고 있음을 나타내며, 이로 인해 사용자 경험 부족, 가치 결여, 또는 경쟁력 있는 대안의 존재 같은 문제가 있을 수 있습니다. 낮은 이탈률은 고객 만족과 유지율을 시사합니다.

CAC (고객 획득 비용) 란 무엇인가요#

CAC (고객 획득 비용) 은 신규 고객을 획득하기 위해 기업이 끌어안는 총 비용을 나타냅니다. 이 비용에는 마케팅, 영업, 그리고 잠재 고객을 실제로 유료 고객으로 전환하기 위해 투입된 관련 비용이 모두 포함됩니다.

CAC = (총 판매 및 마케팅 비용) / (획득한 신규 고객 수)

한 달 동안 판매 및 마케팅에 $10,000를 지출하고 100명의 신규 고객을 얻는다면, CAC는:

CAC = $10,000 / 100 = 고객당 $100

CAC는 기업이 고객 획득 노력을 얼마나 효율적으로 하고 있는지를 측정하는 데 도움을 줍니다. CAC가 낮을수록 신규 고객 한 명으로부터 더 높은 이익을 얻을 수 있습니다. LTV (고객 평생 가치) 와 비교했을 때, 고객 획득이 지속 가능한지를 판단하는 데 도움을 줍니다. 이상적으로는 LTV 가 CAC 를 초과하여 장기적이고 수익성 있는 성장을 보장해야 합니다.

LTV (고객 평생 가치) 란 무엇인가요#

LTV (고객 평생 가치) 는 고객과의 관계가 지속되는 동안 기업이 고객으로부터 기대하는 총 수익입니다. 반복 구매, 갱신 또는 구독 결제를 고려하여 고객이 비즈니스에 가져오는 장기적 가치를 측정하는 데 도움을 줍니다.

LTV = (고객당 평균 수익) x (고객 수명)

고객이 귀사의 SaaS 제품에 대해 매월 $100를 지불하고 평균 24개월 동안 사용한다면, 그들의 LTV는:

LTV = $100 x 24 = $2,400

LTV 는 기업이 고객 가치를 평가하고, 마케팅 및 영업 투자 효율성을 측정하며, 고객 유지율을 파악하는 데 도움을 줍니다. 높은 LTV 는 고객 충성도와 장기적 수익 창출을 나타냅니다. 또한, LTV를 알면 고객 획득 (CAC) 에 어느 정도 지출할 수 있는지를 보여주어 수익성을 유지하는 성장 전략 수립에 도움이 됩니다.

NDR (순 달러 유지율) 란 무엇인가요#

Net Dollar Retention (NDR, 순 달러 유지율) 은 특히 연간, 특정 기간 동안 기존 고객으로부터 발생한 수익의 성장 또는 수축을 측정하는 주요 지표입니다. 고객 기반의 확장 (업셀, 크로스셀, 업그레이드) 및 수축 (이탈, 다운그레이드) 을 고려합니다.

NDR = [(기존 고객으로부터의 시작 수익 + 확장 수익 - 이탈 수익) / 기존 고객으로부터의 시작 수익] × 100

다음 예를 들어 보겠습니다,

1. 기존 고객으로부터의 시작 수익: $100,000
2. 확장 수익: $20,000 (업셀, 크로스셀 등)
3. 이탈 수익: $10,000

NDR = [($100,000 + $20,000 - $10,000) / $100,000] × 100 = 110%

100% 이상의 NDR은 고객에서 발생한 수익이 증가하고 있음을 나타내며, 손실을 고려하더라도 수익이 증가하고 있다는 것을 의미합니다. 100% 미만의 점수는 기존 고객으로부터 발생하는 수익이 줄어들고 있음을 의미합니다.

B2B SaaS의 예시와 이들이 제공하는 대표 제품 및 도메인의 예시#

B2B SaaS를 위해 반드시 갖춰야 할 기능은 무엇인가요?#

많은 AI 개발자 또는 빌더는 종종 “내 제품과 서비스에만 집중하고 싶습니다”고 말합니다. 불행히도 B2B에서 일하거나 대기업과 협력하려면 이것만으로는 충분하지 않습니다. B2B SaaS 플랫폼은 보통 다음과 같은 필수 기능이 필요합니다

기능 목록은 압도적으로 느껴지고 번거롭지만, 반드시 처음부터 모든 것을 구현할 필요는 없습니다. 그러나 더 나은 계획은 큰 차이를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 많은 인증 제공자가 다중 테넌트 아키텍처, MFA 및 기업 SSO에 대한 솔루션을 제공합니다. 이는 모든 것을 직접 구축할 필요가 없음을 의미합니다.

이러한 제공자의 몇 가지 예로는 Auth0, Firebase, AWS Cognito, Logto, Stytch, Descope 등이 있습니다.

새로운 패러다임: AI 에이전트와 포스트-SaaS 시대 (2025+)#

SaaS는 그 본질적으로 데이터를 효율적으로 구성, 접근 및 조작해야 하는 구조화된 데이터의 컬렉션이기 때문에 데이터 테이블로 볼 수 있습니다. 대부분의 SaaS 플랫폼은 사용자에게 데이터를 처리, 분석, 또는 정보를 제시하기 위한 도구 세트를 제공합니다. 고수준의 관점에서, SaaS는 사용자에게 데이터 및 작업에 대한 단순하고 확장 가능한 접근을 제공하는 것입니다.

'데이터 테이블' 비유는 많은 SaaS 애플리케이션이 데이터를 저장, 검색 및 데이터를 가치 있게 여는 방식으로 제시하는 데 중점을 두고 있음을 강조합니다. 테이블의 행과 열과 같은 구조는 방대한 양의 데이터를 구성하고 사용자에게 이를 필터링하고 조작할 방법을 제공합니다.

본질적으로, 이 작업은 다음으로 나눌 수 있습니다:

1. 객체
2. 특성
3. 관계
4. 위 3가지 구성 요소의 CRUD (생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 작업

SaaS 인터페이스(대시보드, 양식, API 등)는 단순히 이러한 데이터 테이블과 상호 작용하는 방법일 뿐입니다.

이는 너무 기술적으로 들릴 수 있습니다. 현실 세계의 관점에서 보면, SaaS 작업은 보통 다음과 관련이 있습니다:

1. 데이터를 읽고 통찰을 얻기
2. 그 데이터에 기반한 행동 취하기

AI 시대 이전에는 이러한 작업은 주로 인간에 의해 수행되었습니다. 오랫동안 Salesforce와 같은 복잡한 CRM이든 Notion이나 Airtable CRM과 같은 더 간단한 것이든, SaaS 제작자는 데이터 테이블을 설계하고 사용하기 쉽게 만들며 인터페이스 (GUI 또는 API) 가 이러한 작업을 지원하도록 하는 데 중점을 두었습니다.

AI 시대 (2025+) 로 나아가면서, AI 에이전트가 점점 더 일반적이 되어가고 있습니다. 이러한 에이전트는 자율적이고, 상황 인식적이며, 작업 지향적으로, SaaS의 작동 방식을 변화시킬 수 있습니다. 정적인 데이터 테이블 대신, 미래에는 동적이고 스스로 최적화되는 AI 시스템이 포함될 수 있습니다.

이러한 에이전트는 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어, 맥락을 이해하고 새로운 입력에서 배우며 사용자와 직관적인 방법으로 상호작용할 것입니다.

미래의 SaaS 는 다음과 같은 모습을 가질 수 있습니다:

AI 기반 동적 시스템

복잡한 데이터 구조를 인간에게 제시하는 대신, AI 는 실시간 데이터 및 패턴에 기반하여 적응하고 최적화하는 시스템을 생성할 수 있으며, 동적 지식 그래프를 사용하여 개인화된 통찰과 자동화된 솔루션을 제공합니다.

자율 운영자로서의 AI 에이전트

사용자가 데이터를 수동으로 상호작용하는 대신, AI 에이전트는 자율적으로 작동하며, 데이터 동향에 기반하여 결정하고 결과를 예측하며 행동을 제안할 수 있습니다.

전통적인 모델의 모든 것이 대체되지는 않을 것입니다. 윤리적 관점에서 논의할 가치가 있는 몇 가지 측면이 있습니다. 여기에는 다음과 같은 제 생각이 있습니다:

1. 인간 통제: 인간의 권리이며 인간은 AI가 어떤 과정을 맡고 어떤 부분을 인간의 통제 하에 유지할지 결정할 수 있는 자신의 의견을 가져야 합니다. 예를 들어, 마케팅에 있는 AI 에이전트는 자율적으로 판매 데이터를 소셜 미디어 감정 및 공급망 혼선과 상관관계시킬 수 있고, 실시간으로 캠페인을 조정할 수 있습니다. 그러나 이 과정에 참여하는 사람들은 고객을 이해하고 마케팅 통찰력을 얻기 위해 필요한 개별 전문성을 잃을 수 있습니다.
2. 인간 지식 개발을 위한 도구: 두 번째 요점은 인간이 자신의 지식을 구조화하고 자신의 LLM을 구축하는 데 도움을 줄 수 있는 도구로 남아야 한다는 것입니다. 이러한 도구는 효율성을 높일뿐만 아니라 사고, 추론, 문제를 신중히 프레임화하는 것으로 장려해야 합니다.

미래의 SaaS 는 역동적이며, 협력적이고 AI 기반이지만, 윤리적 선택과 신중한 개발을 보장하는 인간이 조언자로 있습니다. 이러한 변화를 수용하여 더 스마트하고 확장 가능한 솔루션을 제공하도록 앞서 나가세요.