LLM Pulse는 ChatGPT와 Gemini, Perplexity 같은 플랫폼에서 이뤄지는 AI 검색을 기업이 이해하고 성과를 내도록 돕습니다.
회사는 창업자들이 SEO 업계에서 일한 경험에서 출발해 2025년 7월 단순한 ChatGPT 추적 도구로 시작했습니다. 1년 뒤에는 수백 개의 고객과 3,000건이 넘는 제품 커밋을 갖춘 엔드투엔드 AI 검색 플랫폼으로 발전했고, 그동안 외부 투자 없이 세 명의 팀으로 운영해 왔습니다.
공동 창업자 Esteve Castells에게 회사의 가장 큰 강점은 속도였습니다. LLM Pulse는 투자를 받은 스타트업과 이미 자리를 잡은 SEO 플랫폼, 엔터프라이즈 소프트웨어 기업이 뒤섞인 붐비는 시장에 들어섰습니다. 이들은 고객의 피드백을 받아 빠르게 출시하며 경쟁에서 앞서 나갔습니다. 다만 그것이 통한 이유는 무엇을 만들지 않을지도 알고 있었기 때문입니다.
AI의 속도에 SaaS의 원칙을 더하다
LLM Pulse는 스스로를 AI 네이티브 기업과 전통적인 SaaS 사업의 중간에 있는 회사로 봅니다.
에이전트와 AI에 특화된 기능 덕분에 팀은 유별나게 빠르게 만들고 개선합니다. 동시에 창업자들은 사업의 건강 상태를 파악하기 위해 MRR과 ARR, NRR, 이탈 같은 고전적인 SaaS 지표에 여전히 의지합니다.
이 지표들을 플랜 유형이나 국가 같은 축으로 꾸준히 분석하면서, 성장이 어디에서 나오고 성과가 어디에서 달라지고 있는지 분명하게 파악합니다.
ChartMogul은 처음부터 그 운영 원칙의 일부였습니다.
Esteve의 공동 창업자 Daniel은 이전 SaaS 회사에서 ChartMogul을 써 봤고, 믿을 수 있는 매출 인프라를 일찍 갖추는 일의 가치를 알고 있었습니다. 처음 SaaS를 창업한 Esteve에게는 Stripe의 원본 데이터를 조각조각 맞추는 대신 사업에서 무슨 일이 벌어지는지 더 분명하게 이해할 수 있는 방법이었습니다.
LLM Pulse가 구독 로직을 전문가에게 맡긴 이유
LLM Pulse를 만들면서 Esteve는 청구의 복잡성이 얼마나 빠르게 쌓이는지 직접 보게 되었습니다.
회사는 Stripe 데이터를 직접 처리하는데, 내부 파서는 이미 4,000줄 정도로 늘어났습니다. 팀은 다양한 청구 시나리오와 예외 상황을 만날 때마다 새로운 로직을 계속 더하고 있습니다.
구독 분석은 여기에 또 한 겹의 복잡성을 더합니다.
해지와 재활성화, 환불, 결제 실패, 플랜 변경, 청구 주기, 예정된 변경을 모두 일관되게 해석해야 합니다. 작은 오류도 시간이 지나면 쌓여, 회사가 결정을 내릴 때 의지하는 지표를 왜곡할 수 있습니다.
LLM Pulse는 분석 화면 자체는 빠르게 만들 수 있다는 것을 알고 있었습니다. 하지만 정확한 MRR과 이탈, 유지, 고객 이력을 만들어 내는 로직을 다시 구현하고 유지하는 일은 엔지니어를 제품의 핵심 문제에서 떼어 놓게 됩니다.
We could probably ship a clone of ChartMogul in a day, but all the metrics would be wrong.
ChartMogul은 소프트웨어를 직접 만드는 회사의 성향에서 의도적으로 예외가 된 존재입니다.
청구 활동을 정확한 SaaS 지표로 바꾸는 복잡성을 대신 맡아 주고, 덕분에 팀은 자체 엔지니어링 역량을 AI 검색에 집중할 수 있습니다.
모든 반복 매출을 하나의 화면으로
대부분의 고객은 Stripe로 결제하지만, 약 5%는 계좌 이체로 청구하는 큰 규모의 계정이며 맞춤 계약을 맺은 경우가 많습니다. LLM Pulse는 두 매출 흐름을 모두 ChartMogul로 가져옵니다.
ChartMogul is the place where we consolidate everything and have one single source of truth.
ChartMogul은 그 아래에 있는 청구 데이터 위의 추상화 계층처럼 작동합니다. 창업자들은 여러 시스템을 먼저 맞춰 보거나 숫자를 믿을 수 있는지 손으로 확인하지 않고도 성장과 구독 성과를 살펴볼 수 있습니다.
팀은 매일 ChartMogul로 신규 사업을 살피고, 이탈 데이터를 최신으로 유지하고, 인보이스를 추적하고, 앞으로 있을 구독 변경을 파악합니다. 또 플랜과 국가별로 성과를 나눠 보며 사업의 어느 부분이 성장에 기여하는지 확인합니다.
세 명의 팀에게 실제로 필요한 CRM 기능
ChartMogul은 LLM Pulse에 고객과 매출, 영업 정보를 한곳에서 관리할 수 있는 공간을 줍니다.
창업자들은 고객이 Esteve를 통해 왔는지, Daniel을 통해 왔는지, 셀프서비스로 왔는지를 여기에 기록하고, 그 기여를 매출과 바로 연결해 둡니다.
We keep our core business metrics there, including who brought in a sale, whether it was me, Daniel, or self-service.
계좌 이체로 청구하는 큰 고객에 대해서는 계정의 구독 이력과 함께 메모와 후속 작업도 남길 수 있습니다.
We don’t have a CRM, to be completely honest. We use ChartMogul as a kind of CRM and as our source of truth.
대부분 인바운드와 제품 주도로 움직이는 세 명의 팀에게는 이 정도면 필요한 것이 충족됩니다. 모두가 계정이 어떻게 유입되었고 어떤 성과를 내고 있으며 어떤 후속 조치가 필요한지 볼 수 있습니다.
더 전통적인 CRM은 당장의 문제를 풀어 주지 않으면서 비용과 관리 부담만 늘릴 수 있습니다. ChartMogul은 또 하나의 큰 플랫폼을 들이지 않고도 영업 활동을 정돈할 만큼의 체계를 LLM Pulse에 제공합니다.
빠른 성장이 정말 특별한지 알아보기
LLM Pulse는 빠르게 성장하고 있지만, 창업자들은 그 성장이 맥락 속에서 어떤 의미인지 더 분명히 알고 싶었습니다.
회사는 전통적인 SaaS와 새로운 세대의 AI 사업 사이 어딘가에 있는데, 여기에는 좋은 성장이 어떤 모습인지에 대한 정해진 플레이북이 많지 않습니다. ChartMogul의 SaaS 벤치마크는 팀이 비슷한 단계의 회사들과 LLM Pulse를 비교하고, 규모가 커질수록 성장률이 어떻게 변하는지 볼 수 있게 해 줍니다.
We like to see where we land in terms of the industry. It pushes us to do better and helps us understand whether we have an attractive growth rate.
Esteve는 벤치마크 데이터에서 LLM Pulse가 SaaS 기업 중 상위 10%에서 상위 25% 사이에 든다고 봤습니다. 덕분에 창업자들은 자신들의 성과를 객관적으로 보게 되었고, 밀어붙일 또 하나의 목표도 얻었습니다.
속도를 늦추지 않고 체계를 더하기
LLM Pulse가 성장하면 매출과 고객 관계는 더 복잡해집니다. ChartMogul은 그 복잡성을 또 하나의 엔지니어링 프로젝트로 만들지 않고 관리할 수 있는 체계를 창업자들에게 제공합니다.
팀은 구독 지표를 신뢰할 수 있고, 고객과 영업 맥락을 매출과 연결해 두고, 서로 다른 청구 방식을 한곳에 모을 수 있습니다.
LLM Pulse는 제품의 경쟁력을 만드는 고객 문제에 엔지니어를 집중시킨 채로, 사업에 더 많은 체계와 원칙을 더할 수 있습니다.
We always knew we would either use ChartMogul or build it ourselves. Not building this in-house made so much sense.