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1등 스타트업의 비밀

규모 확장을 위한 필수 조건

창업가의 비전

창립자는 무엇을 해야 하는가

창업 초기에 창업자들은 주로 중요한 두 가지 업무에 초점을 둔다. 고객을 확보하는 일과 자신이 제시하는 해결책으로 고객을 만족시키는 일이다. 경영대학원 학생들은 대부분 대기업에서 근무했기 때문인지 이 부분을 가장 이해하기 어려워한다. MBA 프로그램의 일환으로 기업가 정신에 대한 강의를 할 때 학생들에게 "창립 멤버가 된다면 어떤 역할로 조직에 기여하고 싶은가?"라는 질문을 했다. 학생들은 인사 관리, 전략 수립, 재무 등의 대답을 하곤 했다. 이런 업무는 《포천》 선정 500대 기업정도 되는 조직에서는 확실히 중요하지만 불행히도 갓 시작한 스타트업에서는 대단히 중요한 요소가 아니다.

스타트업에서는 이런 역할이 세일즈를 하고 목표를 달성해 가는 가정에서 자연스럽게 이루어지기 때문이다. 기업 문화를 예로 들어 보자. 강력하고 건강한 기업 문화가 중요하지 않다고 생각하는 사람은 아무도 없을 것이다. 1992년에 존 코터와 제임스 헤스켓이 처음 밝힌 것처럼 힘차고 건강한 기업 문화와 업무 성과 사이에는 밀접한 상관관계가 존재한다. 대부분의 스타트업에서는 창립자와 초기 멤버들이 함께 일하면서 기업의 초창기 시절을 이야기하는 것만으로도 강력하고 건강한 기업 문화가 형성된다. 바람직한 문화를 일부러 만들어 낼 필요가 없다.

나는 학생들에게 가장 귀중한 자산인 시간을 투자해 숙련된 공동 창업자를 먼저 찾으라고 자주 이야기한다. 단순히 책임감을 함께 나눌 수 있는 것을 넘어 스타트업의 비전을 향해 전념하고 중요한 문제를 함께 해결해 나갈 수 있는 사람을 만나는 것이다.

어려운 순간에도 앞으로 나가는 끈기

고객을 확보하고 우수한 제품과 서비스를 개발하는 것 외에도 창립자는 힘들고 어려운 순간에도 앞으로 밀고 나갈 수 있는 끈기를 발휘해야 한다. 카네기멜론 대학의 테퍼 경영대학원의 기업가 정신 프로그램을 설립한 잭 손은 기업가 정신을 이렇게 정의했다. "기업가 정신은 끊임없는 실패에 맞서 엄청난 끈기를 발휘하는 것이다."

테슬라의 일론 머스크가 가장 좋은 예다. 머스크가 테슬라에 합류했을 시점에 그는 이미 두 기업을 공동 창립하고 매각까지 해본 경험이 있었다.

그런데 불행하게도 초기 투자자로서 테슬라에 아주 깊이 관여하기 시작하면서 다른 기업(스페이스엑스와 솔리시티)에서도 비슷한 역할을 맡게 되었다. 그는 이 기업들을 운영하기 위해 모든 자본을 투자했다. 2008년 크리스마스를 앞두고 직원들의 급여를 모두 감당할 수 없다는 사실을 알았을 때 그는 유동자산이 300만 달러밖에 없다는 것을 깨달았다. 그는 《맨스 저널》과의 인터뷰에서 당시를 떠올리며 이렇게 말했다.

"모든 것을 걸지 않으면 테슬라는 사라질 수밖에 없었다……. 훗날 되돌아봤을 때 내가 할 수 있는 일이 있었음에도 시도해 보지 않았다는 후회를 하고 싶지 않았다."

고객에게 의미 있는 문제를 해결하라

경쟁자보다 세 배 이상 뛰어나야 한다

사람들의 행동을 변화시키기란 쉽지 않다. 지금은 고인이 된 돈 존스는 연쇄 창업가이자 피츠버그에서 벤처 투자가로 활동했고 그의 이름을 따 카네기멜론 대학의 도날드 존스 기업가 센터도 지어졌다. 존스는 고객의 선택을 받으려면 기존의 해결책보다 최소 세 배는 장점이 있어야 한다고 확신했다.

의도적으로라도 혜택에 대해 충분히 생각하고 수량화해 보는 과정은 매우 중요하다. 사실 사람들은 게으르고 변화를 거부하는 경향이 있다. 그래서 기존의 해결책보다 조금 더 나은 방법으로는 사람들의 마음을 돌리기 어렵다.

스타트업을 창업할 때는 비논리적으로 행동하는 사람을 신뢰해서는 안 된다. 15년 전 내가 젊은 창업가였을 시절, 존스는 나의 강점을 구체적으로 명시하고 기존보다 세 배는 나은 해결책을 제시해야 한다며 나를 밀어붙였다. 요즘처럼 마케팅 메시지가 범람할 때는 그 기준이 더욱 까다로워질 수밖에 없다. 최근 피터 틸도 비슷한 주장을 했는데, 경쟁 기업과 비교했을 때 눈에 보이는 혜택을 제시해야 하며 최소 가장 가까운 경쟁 기업보다 어떤 중요한 면에서라도 열 배는 나은 혜택을 확보해야 한다고 강조했다.

최대한 빨리 제품을 출시하라

강점 요인에서 언급했듯이 사람들이 스스로 예상하는 행동과 실제로 하는 행동에는 큰 차이가 있다. 그렇기 때문에 고객들이 당신의 제품과 교류하는 상황을 한 번쯤은 관찰해야 한다. 2011년에 개최된 사우스 바이 사우스웨스트 인터랙티브 페스티벌의 기조연설에서의 링크트인의 리드 호프만은 창업가들을 위한 열 가지 원칙을 소개했다. 그중 하나는 세 번째 필수 조건과 직접적인 연관이 있다. "버전 1.0의 출시로 창피함을 당할 만큼은 제품은 최대한 빨리 출시해야 한다."

그는 링크트인의 초창기에 처음 제품을 출시했을 때의 이야기를 들려주었다. 호프만은 제품을 출시할 때가 되었다고 판단했지만 공동 창업자들이 주요 기능인 연락처 검색을 포함하기 전까지는 서비스를 출시할 수 없다고 설득하기 시작했다. 하지만 오랜 논의 끝에 팀은 그 기능 없이 그대로 출시하기로 했다. 그런데 이 이야기에서 가장 흥미로운 부분은 이 제품을 출시한 지 8년이 지나서도 여전히 그 기능을 추가하고 싶지만 실제로 개발할 만큼 고객들이 원하는 기능이 아니었다는 사실이다.

호프만의 말대로 제품을 최대한 빨리 출시하고 사무실 밖으로 나가 직접 발로 뛰는 것이 중요하다. 이런 제품을 설명하는 용어에 대해 한 가지 덧붙이고 싶은 말이 있다. 린 스타트업 방법론이 익숙하다면 초기에는 이런 제품을 MVP나 최소 실행 가능 제품이라 불렀다는 사실을 알 것이다.

《린 스타트업》의 저자인 에릭 리스가 최소 실행 가능 제품을 팀이 최소한의 노력으로 고객에 대해 최대한 많은 양의 유효한 학습을 할 수 있게 해주는 제품이라고 정의한 데에는 나도 동의한다. 하지만 너무 많은 창업가가 실행 가능한이라는 말을 엉성하게 만들어 놓은으로 잘못 받아들이는 것 같다.

MVP에는 핵심적인 기능만 담아 상상력을 발휘하는 고객들이 제품의 부족한 부분을 채울 수 있도록 해야 하는데, 엉성하게 만들어져 고객들에게 불쾌한 경험만을 전달한다면 정작 제품의 필수 혜택을 알아차리지 못하게 된다.

성장의 가속화를 위한 촉매제

기존의 플랫폼을 활용하라

더 큰 효과를 가져오는 사업 개발 2.0

이번 장의 근본적인 질문으로 돌아와서, 스타트업은 사업 개발을 어떻게 생각해야 할까? 사진 공유 사이트인 플리커의 창업자인 카테리나 페이크가 몇 년 전 사업 개발 2.0이라는 용어를 처음 사용했다. 그녀는 이 용어가 데이터도 없이 정식 파트너십을 시작하는 것이 아니라 정식 파트너십을 시작하기 전에 서로 먼저 확인하는 시너지 효과(주로 API를 통해서)를 말한다고 설명했다. 앞서 언급했듯이 애플리케이션 프로그램 인터페이스의 앞 글자를 따온 API는 다른 두 개의 소프트웨어 프로그램을 연결하는 역할을 한다.

다시 사업 개발 2.0으로 돌아와서, 만약 잠재 고객이 다른 플랫폼에 불만을 품고 있고 당신에게 사용 가능한 API가 있다면 잠재 고객의 확장성을 확인해 볼 수 있는 좋은 접근법이 될 것이다. 당신의 해결책이 소프트웨어 제품이 아니라면 가벼운 API 인테그레이션으로 시작해 볼 수 있는 기회는 없을 것이다. 하지만 모든 것을 공식화하기 전에 기존의 API와 파트너십을 맺는 것에 대한 이야기를 시작해 보는 간단한 방법도 찾아볼 수 있다.

성공적인 결혼 생활은 맨 처음 데이트를 할 때 프러포즈하는 것으로 시작하지 않는다. 마찬가지로 성공한 비즈니스 파트너십은 평생을 고려하는 상세한 운영 합의서로 시작하는 것이 아니라 몇 가지 간단한 소통을 통해 시작한다.

알고리즘을 최대한 활용하라

우리가 연구한, 최근에 사업을 시작한 기업들은 잠재 고객에게 눈에 띌 가능성을 높이기 위해 소프트웨어의 알고리즘을 활용했다는 사실이 밝혀졌다. 이는 단지 알고리즘을 통해 최고의 추천 리스트를 받는 것과는 차원이 다른 이야기다. 창업가들은 경쟁 기업보다 높은 인지도를 위해 알고리즘에 맞게 해결책의 요소들을 최적화하면서 적극적인 승부수를 던졌다.

소비자가 검색창에 키워드를 치면 검색 알고리즘이 키워드를 바탕으로 가장 적합한 검색 결과를 보여준다. 가장 흔한 예는 구글이나 아마존의 검색 결과다. 최근에는 자동으로 개인의 방문 기록이나 인기 순을 참고한 추천 결과를 보여준다.

검색 결과의 우선순위를 매기기 위해 사용하는 아주 정확한 규칙을 컴퓨터 알고리즘이라고 부른다. 간단히 말하면 컴퓨터 알고리즘은 인풋에 가장 적합한 아웃풋을 보여주게 하는 컴퓨터를 위한 명령어다. 인풋은 사용자가 검색하는 키워드처럼 명확한 정보가 될 수도 있고, 고객이 과거에 보거나 구매한 적 있는 아이템처럼 더 암시적인 행동이 될 수도 있다.

창업자가 반드시 고려해야 할 것, 알고리즘

앞으로 더 많은 사례를 살펴보겠지만, 알고리즘이 소프트웨어 기업에만 해당하는 충고라고 여기는 독자들도 있을 것이다. 하지만 알고리즘은 사업의 종류와 상관없이 모든 창업가가 신경 써야 할 부분이다. 알고리즘이 검색 결과의 순위를 매기는 방법은 레스토랑, 술집, 카페 같은 지역 사업체에도 영향을 미치기 때문이다. 당신이 애틀랜타에서 일식집을 운영하고 있다면, 잠재 고객이 애틀랜타 근처 일본 음식이라고 검색할 때 어떻게 당신의 일식집이 구글 검색창에 가장 먼저 뜨게 하는지 알고 싶을 것이다.

대부분의 소비자는 상위 몇 개의 결과만 확인하기 때문에, 이 순위는 아주 중요하게 작용한다. 온라인 광고 기업인 치티카의 최근 연구에 따르면, 검색 트래픽의 32.5퍼센트는 구글에서 가장 상위에 뜨는 사이트를 확인하고 60퍼센트 이상은 상위 세 군데의 사이트를 접속한다고 한다.

이제 모든 사업체에게 구글의 검색 알고리즘이 얼마나 중요한지 알게 되었을 것이다. 그런데 이는 인터넷의 검색 결과에만 해당하지 않는다. 옐프같은 휴대폰 앱도 지역 레스토랑을 찾는 인기 있는 방법으로 떠오르고 있다. 몇 년 전 하버드 비즈니스 스쿨 교수인 마이클 루카는 레스토랑의 평점이 상승할 때 생기는 변화를 알아보았다. 그는 2003년부터 2009년까지 워싱턴 주 시애틀에 있는 모든 레스토랑의 정보를 모아 옐프에 올라온 리뷰와 총수익을 살펴보았다. 결과를 분석한 끝에 그는 이런 결론을 내렸다.

"옐프에서 별점 하나가 올라갈 때마다 5~9퍼센트의 수익이 증가했다. 하지만 모든 레스토랑에 옐프의 별점이 영향을 미치는 것은 아니다. 브랜딩에 이미 많은 돈을 투자하고 있는 체인 레스토랑은 옐프의 평점이 바뀌어도 수익에 영향을 받지 않았다. 인터넷 시대에는 소비자 리뷰가 정보를 습득하는 새로운 방법이자 전통적인 형식의 평판을 대체할 방법으로 떠오르고 있다는 것을 보여준다."

한마디로 브랜드 광고에 투자할 엄청난 자금이 있다면 소비자 리뷰에 신경 쓸 필요도 없을 수 있다. 하지만 충분한 자금이 없다거나 돈을 더 현명하게 쓰고 싶다면 옐프의 추천 알고리즘을 파악해 소비자 리뷰를 확보하는 것이 복잡한 브랜딩 과정을 한 번에 뛰어넘는 좋은 방법이 될 것이다.

검색엔진에 최적화된 프로젝트를 추진한 에어비앤비

우리가 진행한 연구에서 찾을 수 있는 최근의 성공담은 에어비앤비다. 10년간 이베이에서 검색엔진 최적화 작업을 담당했던 데니스 괴데게부르는 에어비앤비에 합류하고 나서도 비슷한 역할을 맡았다. 그는 경제 잡지 《Inc.》에서 검색엔진 최적화의 기술적인 구현과 콘텐츠 프로젝트를 포함한 장기 전략에 주력하는 역할을 담당한다고 설명했다.

그는 장기 콘텐츠 프로젝트의 일환으로 베를린 장벽 붕괴 25주년을 중점으로 다루는 프로젝트를 기획했다. 이 프로젝트를 시작하게 된 계기는 2012년 5월 아버지 조그와 베를린에서 에어비앤비를 이용한 캐서린이라는 고객에게서 받은 이메일 때문이었다. 괴데게부르는 이렇게 설명했다.

"냉전 중 독일의 서쪽 경계선을 지키던 경비 대원이었던 조그는 독일이 통일되기 전 덴마크로 이주했다. 그는 경비 대원으로 마음을 정리할 기회가 없었고, 그의 마음속에는 늘 독일을 향한 장벽이 존재했다. 하지만 베를린에서 에어비앤비를 이용했을 때 그들은 독일의 동쪽 경계선을 지키던 경비 대원이었던 카이를 만났다. 조그는 카이와 이야기를 나누며 그도 자신과 비슷한 경험을 했다는 사실을 깨닫고 독일에 대한 부정적인 감정이 한결 누그러지며 마음속에 있던 장벽을 허물 수 있었다."

베를린 장벽 붕괴 25주년을 맞이하며 괴데게부르의 팀은 이 이야기를 유튜브 동영상으로 제작했고 동영상을 공개한 지 4일 만에 200만 조회 수를 기록했으며, 현재는 580만 조회 수를 돌파했다. 이 동영상은 25주년 캠페인의 마지막을 장식했다.

지속적인 장기 성장을 위한 기본 요소

데이터를 참고하되 지나치게 의존하지 말라

데이터 과학의 중요성

빅데이터라는 말이 워낙 여기저기서 남발되다 보니 가지고 있는 데이터로 무언가를 해야 할 것 같은 압박감을 느낄 때도 있다. 최상의 성과를 내기 위해 중요한 결정을 내릴 때 데이터 활용이 갈수록 중요해지고 있다. 프로의 세계에서 얼마나 빅데이터에 대해 집착하는지는 새로운 데이터 과학이라는 분야의 인기가 치솟는 현상을 보면 알 수 있다. 지난 몇십 년 동안 데이터 과학은 거의 모든 기업이 추구하는 분야가 되었다.

대부분의 사람은 데이터 과학자라고 하면 숫자를 두드리는 로봇을 떠올리지만 그들의 역할은 하루 종일 스프레드시트를 바라보는 것에서 그치지 않는다. 사실 모든 종류의 과학자는 창의적인 사고가 필요하다. 데이터를 분석할 때 올바른 질문을 하는 능력에서 창의력을 엿볼 수 있다. 뛰어난 데이터 과학자는 제품의 특정한 기능을 개선하기보다는 기업의 장기적인 비전과 목표를 최적화할 수 있도록 도와준다.

데이터 과학을 처음 적용한 링크트인

우리가 선정한 기업 중에서 처음 공식적으로 데이터 과학을 적용한 기업은 제프 해머바커가 이끄는 페이스북과 DJ 패틸이 이끄는 링크트인이다. 해머바커와 패틸은 첫 미팅에서 데이터 과학자라는 용어를 처음으로 사용했다. 3년 안에 링크트인은 800만 명의 회원을 확보하는 엄청난 위업을 달성했다. 하지만 진짜 문제는 800만 명의 회원을 서로 교류하게 만드는 일이었다.

스탠퍼드 대학에서 물리학 박사 학위를 받은 후 링크트인에 합류한 조나단 골드만은 링크트인이 보유한 모든 데이터를 교류라는 렌즈를 통해 분석하기 시작했다. 사용자들이 서로 알지 못한다는 느낌을 받지 않게 해주는 간단한 방법은 그들이 알 만한 사람들을 추천하는 서비스를 제공하는 것이었다. 해결책은 데이터에 있었다. 후에 PYMK(당신이 알 수도 있는 사람)라고 불린 기능으로 그 당시에는 새로운 시도였다.

이는 프로젝트의 시작부터 끝가지 데이터를 활용한 좋은 사례다. 우선 데이터를 통해 참여율에 관한 문제를 명백히 보여주었다. 정확히 말해 링크트인 회원들은 서로 접촉이 없었다. 골드만은 이 가정을 통해 더욱 자세히 측정하고 연구해야 할 부분이 무엇인지 알아냈다. 사용자를 확보하는 것도 중요하지만 사용자 간에 교류가 없다면 아무 소용이 없다는 것을 깨달았다.

골드만은 어떻게 하면 사용자의 참여율을 높일 것인지 가정해서 데이터를 분석하는 방법을 연습했다. 당신이 알 수도 있는 사람으로 추천하기 위해 데이터 기반의 접근 방식을 만들기 위해 링크트인 회원 간의 관계를 살펴보았다.

그는 가정을 세운 다음 데이터를 만들기 위해 광고를 활용한 실험에 착수했다. 실험 결과를 통해 그의 접근 방식이 해결해야 하는 문제(회원들이 사이트에서 인맥을 더 많이 찾을 수 있게 도와주기)에 얼마나 효과적인지 확인했다. 이런 실험 결과가 있었기에 골드만은 최고경영자에게 사용자 참여를 증가시킬 방법을 제시할 수 있었다.

질적 데이터를 잊지 마라

요즘처럼 양적 데이터가 넘쳐나는 디지털 세상에서는 질적 데이터의 중요성을 간과하기 쉽다. 질적 데이터는 정보를 분석할 때 이야기를 채워 주고 기회가 왔을 때 상황에 최적화하기 위해 새로운 분야로 넘어갈 수 있게 해준다. 링크트인은 처음 서비스를 출시했을 때 초대장을 받았지만 수락하지 않은 회원들을 추적, 조사했다. 공동 창업자인 리드 호프만의 네트워크를 고려했을 때 이는 자연스럽게 질적인 피드백으로 연결되었다.

이런 식의 질적 데이터를 활용한다면 존재하지도 않는 결과를 찾기 위해 단면 데이터에 발이 묶이는 일은 없을 것이다. 데이터에서 상관관계를 발견하면 분명 어떤 관계가 있다는 것을 판단하기 쉽다. 우리가 연구한 많은 기업은 두 개의 다른 고객군에 다른 버전의 제품을 보여주는 A/B 테스트나 대조 실험을 진행했다. 에어비앤비의 데이터 과학자인 얀 오버고어는 이렇게 설명했다.

"바깥세상의 요소들은 제품의 변화보다 데이터에 훨씬 더 큰 영향을 미친다. 사용자들은 요일에 따라, 계절에 따라, 날씨에 따라(특히 에어비앤비처럼 여행 관련 기업의 경우에는) 온라인 광고를 통해 웹사이트를 알게 되었는지 아니면 자연스럽게 알게 되었는지에 따라 아주 다른 반응을 보인다. 대조 실험은 앞서 언급한 외부 요소들을 통제하면서 제품의 변화에 따른 영향만 알아낼 수 있다."

특히 제품의 변경 사항에 있어서는 전체적인 그림을 보기 위해 질적 데이터와 양적 데이터가 모두 필요하다.

데이터 토하기를 피하라

마지막으로 주의해야 할 점은 많은 기업이 데이터를 확보하는 것과 실제로 데이터를 분석하는 것을 헷갈려 한다는 것이다. 이는 매우 일반적으로 일어나는 현상으로, 데이터를 분석하지 않고 많은 데이터만 만들어 내는 것을 뜻하는 데이터 토하기라는 용어도 생겨났다. 데이터 토하기란 구글의 디지털 마케팅 선구자인 아비나쉬 카우쉭이 자신의 블로그에서 웹 분석과 웹리포팅의 차이점을 설명하며 처음으로 사용했다.

카우쉭은 데이터의 분석 없이 구글 애널리틱스를 설치해 웹페이지에 몇 명이나 방문했는지, 어떤 채널을 통해 들어왔는지(직접적으로, 우연히, 이메일을 통해), 얼마나 시간을 보냈는지 등의 데이터를 수집하는 간단한 활동만으로는 큰 도움이 되지 않는다고 밝혔다. 데이터 분석을 통해야 데이터가 의미하는 상황을 이해할 수 있고, 그 상황에 맞춰 어떤 행동을 취해야 할지 알아낼 수 있다는 것이다.

다행스럽게도 자료 분석과 자료 보고의 차이점은 명확히 드러난다. 데이터 분석을 제대로 하고 있다면 기업의 핵심성과지표에 대한 통찰력을 바탕으로 어떻게 대응해야 할지, 이러한 대응으로 어떤 효과를 얻을 수 있는지에 대한 정보를 얻을 수 있다. 하지만 데이터에서 이런 장점을 얻을 수 없다면 데이터 리포팅을 보고 있든지 아니면 쓸모없이 토한 데이터를 보고 있는 것이다.

만약 당신이 데이터에서 정보를 읽어야 한다면 일반인이 데이터를 확인할 수 있도록 데이터를 적절하게 꾸며야 한다. 데이터가 끝없이 이어지는 위협적인 스프레드시트를 그냥 던져 줘서는 안 된다. 심사숙고한 제목의 파워포인트나 불렛 포인트처럼 한눈에 이해할 수 있도록 보여주면 사람들이 데이터에 집중할 확률이 높아질 것이다.

고성과 팀을 구축하라

일관성 있는 리더십

지난 몇 년간 벤처 캐피탈 기업인 앤드리슨 호로위츠는 창업자를 너무 빨리 교체하는 것이 얼마나 위험한지 보여주었다. 우리가 살펴본 기업 중에는 성공적으로 창업자를 새로운 최고경영자로 대체한 기업도 있었고, 규모를 키울 때까지 창업자가 회사에 남아 있는 기업도 있었다.

하지만 이보다 더 중요한 것은 경영진을 거듭 바꾸지 않는 것이다. 리포터가 조나단 아브람스에게 프렌즈터에서 일어난 일에 대해 짧게 설명해 달라고 요청했을 때 그는 곧바로 불안정한 리더십 팀에 대해 언급했다. 아브람스는 프렌즈터가 맨 처음 벤처 자금을 투자 받고 인수되기까지 6년 동안 최고경영자가 다섯 번이나 바뀌었다고 설명했다.

내가 일관성이라는 주제로 조사하며 놀란 점은 구글의 초기 멤버 100명 중 3분의 1이 16년 후에도 여전히 구글에 남아 있었다는 것이다. 그들에게 얼마나 재정적인 자유가 주어졌을지 생각해 보라. 스톡옵션으로 엄청난 재산을 모았을 것이다. 돈과 무관하게 일에 전념할 수도 있었고 다른 기업에서 일할 기회도 엄청나게 많았을 것이다. 예를 들어 구글의 가장 큰 경쟁 업체인 야후와 AOL은 오늘날 구글 출신의 최고경영자들이 이끌고 있다. 기본적으로 어느 정도는 그들이 구글에서 일하면서 익힌 자질 때문일 것이다.

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