AI 제품 성장에서 요즘 제일 강한 신호는 이거입니다. 병목은 모델 성능이 아니라 ‘전환 비용(락인)’과 ‘온보딩 마찰’에 있다. 기능이 비슷해질수록 유저는 더 합리적으로 움직이는데, 문제는 “좋아 보이는데… 지금 쓰던 걸 버리기 귀찮아”에서 멈춘다는 것. 이 지점을 뚫는 순간, 마이그레이션 자체가 성장채널이 됩니다.
최근 토큰포스트는 앤스로픽이 ChatGPT의 ‘기억’ 데이터를 Claude로 옮길 수 있는 프롬프트 도구가 거론됐다고 전했습니다(중국 Odaily 인용). 복사-붙여넣기만으로 기억 데이터를 추출·이식한다는 이야기인데, 사실 여기서 중요한 건 기술 트릭이 아니라 메시지입니다. “이제 락인 풀어드릴게요.” 이 한 문장이 CAC를 구조적으로 낮춥니다. 왜냐면 비교·검토 비용이 아니라 ‘이주 비용’을 줄여주니까요.
dev.to의 실제 마이그레이션 사례는 더 노골적으로 플레이북을 보여줍니다. 사용자는 ChatGPT 대화 Export ZIP을 뽑아 Claude의 Cowork로 분류·요약하고, Project별 지식파일+지침(instructions)로 재구성합니다. 여기서 와 이거다! 포인트는 Step 5(프로젝트 지침 작성)가 “온보딩의 핵심 자산”으로 재정의된다는 점이에요. 과거 대화를 옮기는 건 파일 관리지만, 새 도구에서 ‘내가 누구고 무엇을 원하는지’가 첫 메시지부터 자동으로 세팅되면, 초기 세션의 헛바퀴(온보딩 마찰)가 확 줄어듭니다.
이 관점은 AI만의 이야기가 아닙니다. 인도 벵갈루루 아파트 커뮤니티가 WhatsApp 혼돈을 앱(MeraSociety)으로 바꾼 사례(dev.to)도 같은 구조예요. 유저는 새로운 앱을 원한 게 아니라, 기존 채널에서 발생하던 “공지 묻힘/보안 호출/거래글 유실/예약 분쟁” 같은 반복 스트레스를 없애고 싶었습니다. 그래서 성공 조건은 ‘완전히 새로운 행동을 학습시키기’가 아니라, WhatsApp처럼 쓰게 두고(AI가 문장을 구조화), 바로 워크플로로 변환해주는 것(폼 입력 제거)이었습니다. 즉, 기존 행동을 레버리지한 마이그레이션이죠.
그로스 관점에서 정리하면, 마이그레이션은 AARRR 퍼널의 Acquisition과 Activation을 동시에 당깁니다. 기존 제품/기존 채널에 이미 존재하는 유저를 대상으로 하니 타깃팅이 정확하고(CAC↓), “내 데이터/내 맥락이 그대로 살아있다”는 순간 가치는 첫 세션에 바로 터집니다(Activation↑, D1↑). 특히 B2B/워크 AI에서는 컨텍스트가 자산이라 전환 비용이 더 크고, 그래서 ‘이주 도구’는 곧 엔터프라이즈 세일즈의 마찰 제거 장치가 됩니다.
바로 써먹을 그로스 플레이북 3가지만 뽑아보면: ① Export/Import를 제품의 첫 화면에 배치하세요. “연결”이 아니라 “이사”라는 언어가 전환율을 올립니다. ② 이주 후 5분 안에 성과가 나오는 리라이트/지침 생성(프로젝트 인스트럭션 자동 생성, 템플릿화)을 제공하세요. 온보딩을 ‘설정’이 아니라 ‘즉시 생산성’으로 바꿔야 합니다. ③ 아카이브 검색/복구를 보장하세요. “잃지 않는다”는 확신이 Churn 방어선이 됩니다.
전망은 명확합니다. 한국에서 Claude 결제 규모가 1년 새 10배 이상 뛰었다는 보도(kmjournal)는 ‘기업 지출’이 시장을 재편 중임을 보여주는데, 기업은 성능보다도 더 집요하게 “전환 리스크”를 봅니다. 그래서 다음 경쟁 축은 모델 스펙이 아니라 마이그레이션 UX(데이터, 워크플로, 권한, 히스토리) + 온보딩 자동화로 이동할 가능성이 큽니다. 이거 바이럴 될 것 같은데? “내가 쓰던 걸 그대로 옮겨줌”은 리뷰/커뮤니티에서 가장 전파가 빠른 메시지거든요. 결국 이기는 팀은 ‘더 똑똑한 AI’가 아니라, 유저를 더 빨리 이사시키는 AI일 겁니다.