[[09-12|25-09-12]] # V/C×n 모니터링으로 본 Better Place 실패 완화 시나리오 ## 🚨 2007-2013 Better Place 실패의 핵심 ### 원래 일어난 일: ```python 실패_요약 = { "약속": "5분 배터리 교체로 주유소처럼 편리한 EV", "투자": "$850M 소진", "결과": "2013년 파산, 고객 1,000명 미만", "핵심문제": "τ = ∞ (무한 고정), 피벗 불가능" } ``` ## 📊 만약 V/C×n 대시보드가 있었다면? ### 2008년 Q1: 첫 번째 경고 신호 **실제 상황:** ``` Shai Agassi: "2010년까지 이스라엘 전역 배터리 교체소 100개!" 투자자 반응: "비전이 명확하다!" → $200M 투자 ``` **V/C×n 모니터링 했다면:** ```javascript 주간_지표_2008_Q1 = { V: 10 (높은 기대 가치), C: 3 (초기라 의미비용 낮음), n: ??? (복잡도 미측정 - 위험신호!), V/C×n = 10/3×? = "측정불가" 🚨 경보: "n을 모르는데 어떻게 100개소를 약속?" } ``` **즉시 취해야 했던 조치:** ```python # AS-IS (실제) "이스라엘 전역 100개소 구축" # TO-BE (V/C×n 기반) "텔아비브 1개소 → 성공 시 5개소 → 검증 후 확대" ``` ### 2009년 Q2: 복잡도 폭발 시점 **실제로 발견된 n(복잡도):** ```python 숨겨진_복잡도 = { "배터리_표준": "르노만? 다른 제조사는?", "부동산": "교체소당 $500K 토지비용", "전력망": "동시 충전 시 지역 정전 위험", "로봇팀": "교체 실패율 15% (목표 0.1%)", "고객행동": "집 충전 선호, 교체소 기피" } ``` **V/C×n 주간 리뷰 (2009년 6월 둘째 주):** ```javascript 금요일_대시보드 = { V: 8 (르노 독점계약 체결), C: 7 (복잡한 설득 구조), n: 25 (실제 복잡도 폭발), V/C×n = 8/(7×25) = 0.046 🚨 "긴급 피벗 필요! 지표가 0.05 이하!" } ``` ### 피벗 시뮬레이션: 2009년 7월 **Option A: φ(약속) 축소** ```python 원래_약속 = "5분 배터리 교체, 전국 커버리지" 수정_약속 = { 1단계: "텔아비브-예루살렘 구간만", 2단계: "성공 시 하이파 추가", 3단계: "수익성 검증 후 확대" } 효과: φ ↓ → 투자자 신뢰는 유지, 실행 부담 감소 ``` **Option B: τ(집중도) 조정** ```python # AS-IS: τ = ∞ (배터리 교체만!) # TO-BE: τ를 주기적으로 조정 월요일_τ = 0.3 # "탐색: 충전 vs 교체 고객 선호도 테스트" 수요일_τ = 0.5 # "분석: 데이터 기반 인사이트" 금요일_τ = 0.7 # "결정: 이번 주 검증된 것만 고정" 효과: 매주 학습하며 방향 조정 가능 ``` **Option C: C(의미비용) 급격히 낮추기** ```python # AS-IS 설득_구조 = { "정부": 별도 프레젠테이션, "르노": 별도 계약서, "투자자": 별도 보고서, "고객": 별도 마케팅 } C = 7 (높은 전환 비용) # TO-BE 통합_대시보드 = { "핵심지표": V/C×n 하나로 통일, "주간리포트": 1페이지로 모든 이해관계자 커버, "의사결정": "계속/피벗/중단" 3개만 } C = 2 (낮은 전환 비용) ``` ## 📈 2010년: 결정적 순간의 다른 선택 ### 실제 일어난 일 (2010년 3월): ``` 문제 발견: "배터리 교체 로봇 오작동 빈발" Shai의 결정: "엔지니어 더 뽑아서 해결!" 비용: $50M 추가 R&D ``` ### V/C×n 기반 대응: ```javascript 2010년_3월_셋째주_금요일 = { V: 5 (고객 만족도 하락), C: 8 (기술 설득 어려움), n: 35 (로봇+부동산+전력+표준), V/C×n = 5/(8×35) = 0.018 자동_알림: "🔴 KILL ZONE 진입!" } 의사결정_트리 = { if (V/C×n < 0.02) { return "핵심 가정 재검토"; } } ``` **긴급 전략 회의 시나리오:** ```python # 데이터 기반 토론 CFO: "V/C×n이 0.018입니다. 더 투자하면 파산입니다." CTO: "n을 낮출 방법이 없습니다. 로봇이 너무 복잡해요." CMO: "V를 올리려면 가격을 낮춰야 하는데..." # 대안 탐색 옵션_1 = "교체소 대신 급속충전 피벗" 옵션_2 = "택시/버스 플릿에만 집중" 옵션_3 = "기술 라이선스 모델로 전환" # 72시간 내 결정 선택 = 옵션_2 # 복잡도를 통제 가능한 영역으로 제한 ``` ## 🎯 2011-2012: 통제된 축소 vs 무모한 확장 ### 실제 일어난 일: ``` 2011: 덴마크, 호주 진출 (n 더 증가) 2012: 자금 소진 가속 2013: 파산 ``` ### V/C×n 관리했다면: ```python 2011_전략 = { "선택과 집중": "이스라엘 택시 시장만", "n 제한": "텔아비브 공항-시내 노선만", "φ 현실화": "전국 아닌 핵심 노선만", "τ 유연성": "충전과 교체 하이브리드" } 2012_성과 = { "생존": "작지만 수익성 있는 사업", "학습": "플릿 시장 데이터 축적", "옵션": "Tesla나 BYD에 인수 가능" } ``` ## 📊 주간 V/C×n 모니터링 템플릿 ### Better Place가 써야 했던 금요일 체크리스트: ```markdown ## 2010년 3월 19일 금요일 리뷰 ### 1. V (가치) 업데이트 - [ ] 이번 주 신규 고객: 12명 (목표 50명) - [ ] 고객 만족도: 3.2/5 (하락 중) - [ ] 정부 보조금: $0 (약속했던 $10M 없음) **V = 5 (전주 대비 -2)** ### 2. C (의미비용) 체크 - [ ] 투자자 설명회: 3회 (각각 다른 스토리) - [ ] 정부 보고서: 5개 부서 개별 작성 - [ ] 기술 문서: 르노 요구사항 계속 변경 **C = 8 (전주 대비 +1)** ### 3. n (복잡도) 현실 - [ ] 새로 발견된 문제: 배터리 규격 불일치 - [ ] 해결 못한 이슈: 교체소 인허가 지연 - [ ] 예상 못한 비용: 로봇 유지보수 2배 **n = 35 (전주 대비 +5)** ### 📊 V/C×n = 0.018 (위험!) ### 의사결정: ⚠️ 지표 0.02 이하 = 즉시 피벗 필요 - [ ] 월요일: 긴급 이사회 소집 - [ ] 수요일: 3개 피벗 옵션 테스트 - [ ] 금요일: Go/No-Go 결정 ``` ## 💡 핵심 교훈: Better Place가 놓친 것 ### 1. **n을 과소평가하면 죽는다** ```python Shai의_착각 = "배터리 교체는 주유소와 같다" 실제_n = "주유소 × 로봇공학 × 부동산 × 전력망 × 자동차표준" ``` ### 2. **τ = ∞는 자살행위** ```python if τ == 무한대: 학습 = 0 피벗 = 불가능 결과 = 파산 ``` ### 3. **C가 높으면 거짓말하게 된다** ```python # 높은 C의 악순환 "스토리 복잡" → "설득 어려움" → "과장된 약속" → "더 복잡한 스토리" → "C 폭증" → "거짓말" ``` ### 4. **V/C×n < 0.1이면 멈춰라** ```python def 생존_신호등(): if V/C×n > 1.0: return "🟢 확장" elif 0.1 < V/C×n < 1.0: return "🟡 개선" else: return "🔴 피벗 or 종료" ``` ## 🎬 다른 결말: 2013년 Better Place 생존 시나리오 **만약 V/C×n을 2009년부터 매주 봤다면:** ```python 2013년_Better_Place = { "시장": "이스라엘 택시 1,000대", "매출": "$20M/년 (작지만 성장 중)", "기술": "충전+교체 하이브리드", "인수": "Tesla가 $100M에 인수 제안", "Shai": "작게 시작해서 크게 가는 법을 배웠다" } ``` **Shai Agassi의 가상 회고 (2013년):** > "V/C×n이 0.02 아래로 떨어졌을 때 멈췄어야 했다. 하지만 우리는 비전에 취해 숫자를 무시했다. 매주 금요일 단 하나의 지표만 정직하게 봤다면, $850M을 태우는 대신 $100M으로 작은 성공을 만들 수 있었을 것이다." 2025-05-19 | Company | Market Validation Experiment (SKU) | Operational Verification Experiment (SKU) | Market Validation Experiment (MKU) | Operational Verification Experiment (MKU) | | ---------------- | ---------------------------------------------- | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Better Place** | Consumer interest in battery swap vs. charging | Time required for single battery swap operation | Relationship between subscription pricing models, driving patterns, and range anxiety | Coordinated testing of station placement optimization, battery inventory management, and swap reliability across varied conditions | [[🗄️🧠scott]] compared with [[🚘def(tesla)]] in [[📜gans20_choose(tech)]] 2025-05-13 [[tesla_betterplace.png]] [[Shai Agassi Better Place HBR.pdf]] ![[Better Place Failure FastCo 2014.pdf]]