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[시리즈 01] 6명 중 1명만 사용한 은퇴 계산기 본문

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[시리즈 01] 6명 중 1명만 사용한 은퇴 계산기

Salangdung_i 2026. 2. 7. 14:20
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1. 45살 은퇴, 가능할까? — 문제의 시작

직장생활 5~6년 차에 접어들며, 저에게는 아주 현실적인 고민이 생겼습니다.

“45살에 은퇴하고 싶은데,
나는 지금 어느 정도 위치에 있을까?”

부동산과 주식에 대한 관심이 커질수록
“언제까지 회사를 다녀야 할까?”,
“지금 속도로 가면 언제 내자산이 고갈될까?”라는 질문이 계속 남았습니다.

시중의 은퇴 계산기들을 찾아보니 엑셀 파일 형태이거나, 와디즈 펀딩 등에서 20만 원대에 판매되는 경우가 많았습니다.
정보의 질과는 별개로, 가격과 접근성 모두 저에게는 부담으로 느껴졌습니다.

그래서 저는

“나 같은 사람을 위한,
가장 직관적인 은퇴 계산기를 직접 만들어보자.”

 

2. 내가 정의한 문제: “숫자로 보는 현실”

이 프로젝트에서 제가 답하고 싶었던 질문은 단순했습니다.

  • 내가 정한 은퇴 시점 기준으로 지금의 자산·소득·지출로 어디까지 버틸 수 있을까?
  • 지금의 나는 그 시점에 가까운 상태일까, 아니면 아주 먼 상태일까?

목표는 복잡한 금융 설명이 아니라,입력한 가벼운 데이터만으로 현재 위치를 ‘이해할 수 있게’ 만드는 것이었습니다.

 

3. 왜 AI 바이브 코딩이었나 — 빠른 검증을 위해

이 프로젝트의 목적은 완성도 높은 서비스가 아니었습니다.

“이 질문을 던지는 사람이 실제로 존재하는가?”
이 가설을 빠르게 검증하는 것이 핵심.

그래서 접근 방식은 

  • 완벽한 계산 X
  • 정교한 디자인 X
  • 빠른 구현과 배포 O

AI 바이브 코딩을 활용해 PRD 작성부터 배포까지 4주 안에 MVP를 완성했습니다.

 

내은퇴 · MYRETIRE

국민연금·자산·지출을 한 번에 입력하고, 공식 엔진으로 은퇴 가능 나이와 자산 소진 시점을 1분 만에 확인하세요.

my-retire.co.kr

 

4. 예상과 달랐던 결과 — 6명 중 1명만 완료

출시 당시, 나름의 자신이 있었습니다.

  • 결과를 8가지 은퇴 MBTI 타입으로 분류하고 OG 이미지와 공유 기능을 넣으면
  • 재미 요소를 통해 자연스럽게 바이럴이 일어나지 않을까?

결과는 정반대였다...
공유는 거의 발생하지 않았고 지인 6명에게 직접 테스트를 요청했지만 가입해서 끝까지 완료한 사람은 단 1명뿐이었습니다.

유입은 있었지만, 머무르지 않았습니다. 

5. 외부 피드백 — “잠재력은 있지만, 아직 부족하다”

커뮤니티에 구글 폼으로 외부 피드백을 받아보았습니다. 

핵심 피드백은 다음과 같았습니다.

  1. UX 직관성 부족
    평균값 적용 영역 등 입력 구조가 직관적이지 않음
  2. 후킹 실패
    메인 페이지에서 ‘은퇴 나이’라는 핵심 가치가 드러나지 않음
  3. 문제 정의의 모호함
    지출을 입력해 은퇴 나이를 계산한다는 설명이 논리적으로 와닿지 않음
  4. 신뢰성 의문
    입력값 변화가 결과에 얼마나 정교하게 반영되는지 알기 어려움

이 과정을 통해 깨달았습니다.

문제는 기능의 부족이 아니라,
내가 정의한 문제와 해결 방식 자체에 있을 수 있다는 것.

 

6. 다음 스텝 — B2C에서 B2B로, 그리고 데이터로

그 중 인상 깊었던 피드백은 이거였다.

“개인 사용자보다 기업 복지나 자산관리 전문가(B2B)대상이 더 적합할 수 있다.”

이 경험을 단순한 실패로 남기고 싶지는 않았습니다. 
현재는 도메인을 연결해 정식 배포를 마쳤고, 이제는 감각이 아니라 데이터로 판단하려고 합니다.

GA를 통해 다음을 확인하여 보완할 계획입니다.

  • 사용자가 가장 많이 이탈하는 단계
  • 가입 및 완료 전환율
  • 실제 유효한 유입 경로

 

마치며 — 프로덕트 엔지니어로서의 방향

이 프로젝트는 저의 첫번째 작은 사이드 프로젝트 였습니다. 
하지만 저에게는 분명한 학습이 있었습니다.

“사용자가 당장 써야 할 이유(Reason to Use)가 없는 기능은 아무리 잘 만들어도 선택받지 못한다.”

개인 프로젝트를 통해, 앞으로는 단순히 코드를 잘 짜는 것을 넘어 가설을 세우고 검증하는 방식으로 성장하고 싶다는 방향성을 갖게 되었습니다. 
다음 글에서는 GA 데이터를 통해 확인한 실제 사용자 행동과 그에 따른 개선 과정을 공유할 예정입니다. 많관부 ❤️

유입은 있었지만 전환이 없었습니다. GA 데이터를 열어보니 이유가 보였습니다. → [시리즈02 보기]

 

[시리즈 02] GA 데이터로 '내은퇴' 다시 보기: "유저는 내 마음 같지 않다"

지난 글에서 제가 왜 '내은퇴' 프로젝트를 시작했는지 그 진심을 담았다면, 오늘은 그 진심이 유저들에게 어떻게 전달되고 있는지 '숫자'로 확인해 본 이야기를 해보려고 합니다. 최근 프로덕트

salangdung.tistory.com

 

본 글은 개인적인 사이드 프로젝트 회고입니다.

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