Learna가 ElevenLabs로 음성 학습을 확장한 방법

Learna는 실시간 음성 대화를 중심에 둔 AI 언어 학습 앱으로, Codeway의 빠르게 성장하는 핵심 제품이다. 출시 18개월 만에 4,500만 사용자, 700만 MAU, 9,000만 ARR를 기록했고, 본사의 누적 규모는 5억 명 이상 사용자와 4억 달러+ ARR에 이른다.

규모가 커질수록 문제는 분명해졌다. 튜터의 목소리가 로봇처럼 들리면 초보 사용자는 말하기를 주저하고, 자신감을 잃고, 결국 이탈했다. 언어 학습에서는 음성이 단순한 기능이 아니라, 사용자가 계속 남을지 결정하는 핵심 제품 레이어였다.

다국어 지원도 까다로웠다. Learna는 80개 이상 언어를 다루며, 한 세션 안에서 사용자의 모국어와 학습 목표 언어를 함께 처리해야 했다. 예를 들어 시스템은 터키어를 이해하면서 동시에 영어를 정확하게 발음해야 했다.

Learna는 기존 음성 시스템과 ElevenLabs를 비교하는 A/B 테스트를 운영했고, 결과는 통계적으로 유의미했다.

• Trial conversion 9% 증가
• Customer lifetime value 10% 증가

이 결과로 음성은 UX 개선이 아니라 성장 레버로 재정의됐다. 특히 이중 언어(bilingual) 튜터가 전환점이었다. 튜터가 사용자의 모국어와 목표 언어를 같은 세션에서 자연스럽게 오갈 수 있게 되자, 초보 사용자 참여와 수익화가 함께 개선됐다.

Learna가 남긴 실무 교훈은 분명하다.

• 음성을 기능이 아니라 제품 레이어로 볼 것: 음성 품질은 신뢰, 세션 길이, 재방문율을 직접 좌우한다.
• 모국어를 먼저 지원할 것: 영어만으로는 많은 시장에서 참여를 충분히 끌어내기 어렵다.
• 주관적 피드백보다 비즈니스 지표로 검증할 것: 전환율과 LTV로 효과를 확인해야 설득력이 생긴다.
• 프롬프트를 적극적으로 조정해 hallucination을 줄일 것: 매개변수 변화가 발음, 추론, 일관성에 영향을 주므로 반복 튜닝이 필요하다.
• 커스텀 코드보다 설정부터 활용할 것: 언어 전환, 지원 언어, LLM 배정, 응답 타이밍은 플랫폼 내 설정으로 조정할 수 있다.

결국 이 사례는, 자연스러운 음성이 AI 언어 학습 서비스의 체감 품질을 넘어 전환율과 매출까지 바꿀 수 있다는 점을 보여준다.