[번역] 심플리시티: 토큰 출시 역학과 가격 성과의 과학적 분석
마케팅과 토큰 이코노미가 토큰 출시 가격 성과에 미치는 영향 분석
개요
가격 성과와 주요 출시 요인들, 특히 마케팅과 토큰 이코노미 간의 관계를 파악하기 위해 50,000개의 데이터 포인트를 분석했다.
이 연구는 40개 프로젝트에서 50,000개 이상의 데이터 포인트를 수집하여 업계의 통념과 가격 성과 간의 상관관계를 분석한다. 또한 각 프로젝트를 개별적으로 분석해 우리가 조사한 지표들에 대한 그들의 접근법을 더 깊이 파악하고 비교 가능한 정량적 데이터를 수집했다. 이 내용은 별도 보고서로 발표될 예정이다.
인과관계를 단정할 수는 없지만, 가격 성과와 다음 요소들 사이의 흥미로운 상관관계 또는 상관관계의 부재를 발견했다: 트위터 참여도, 초기 순환 공급량, 초기 시가총액, 거래량, 자금 조달 규모.
트위터 참여도(좋아요, 댓글, 리트윗, 전체 노출)는 가격 성과와 거의 무관하다. 초기 순환 공급량 역시 가격 성과와 상관관계가 없다. 초기 시가총액은 가격 성과에 대해 0.01의 가장 강한 상관관계를 보였으며, 우리가 검토한 모든 요소 중 성공적인 토큰 출시에 가장 핵심적인 부분이다.
거래량은 가격 성과와 강한 순위 상관관계를 나타낸다. 이는 프로젝트의 실패가 토큰 생태계의 몰락과 직결됨을 보여준다. 자금 조달 규모는 가격 성과와 무관하다.
이 보고서에는 한계가 있다. 특히 각 프로젝트 상장 시기와 그 이후의 전체 시장 상황을 반영하지 못했다는 점이다. 하지만 프로젝트 간 상대적 비교에서는 여전히 통계적으로 유의한 상관관계 또는 매우 유의하지 않은 상관관계가 나타났다. 이로 인해 이 연구는 여러 측면에서 유용한 가치를 지닌다.
1. 시작하기
1.1 서론
2025년 암호화폐 시장에는 새로운 토큰들이 쏟아져 나오고 있다. 모두가 혁신적인 토큰 이코노미, 획기적인 제품, 또는 최고의 마케팅을 내세운다. 하지만 정작 성공작과 실패작을 가르는 진짜 요인은 무엇일까? 우리 연구는 이런 과장 광고의 실체를 파헤친다.
우리는 실제 제품을 보유한 프로젝트들(밈코인 제외)을 분석했다. 토큰 이코노미, 자금 조달, 마케팅, 그리고 단기-중기 가격 성과를 연결하는 패턴을 찾아냈다. 우리 목표는 오늘날 포화 상태인 시장에서 토큰 성공에 실질적으로 영향을 미치는 요소들을 밝혀내는 것이다.
토큰 출시란 무엇인가?
토큰 출시는 새로운 암호화폐가 시장에 정식으로 데뷔하는 순간이다. 중앙화 또는 탈중앙화 거래소에 토큰이 상장되는 것을 말한다. 이는 블록체인에서 토큰을 만드는 것과는 별개다. 토큰들은 거래소에 출시되기 전까지는 거래할 수 없기 때문이다.
토큰 출시 전략에는 팀이 출시 전에 진행한 모든 작업이 포함된다: 자금 조달 전략, 토큰 이코노미 설계(공급량, 할당, 베스팅), 마케팅 실행, 그리고 핵심 제품의 실용성. 핵심은 프로젝트가 지속 가능한 추진력을 확보할지, 아니면 잊혀질지를 좌우한다는 점이다.
성공적인 토큰 런칭이란?
토큰 출시 성공은 다각적이고 주관적인 경우가 많다. 창업자들은 토큰 판매 수익을 최우선시할 수 있다. 커뮤니티는 화제성(출시일 X 멘션 수)을 중시할 수 있다. 장기적 관점의 개발자들은 지속 가능한 구조에 집중한다.
이 보고서에서 우리는 모든 이해관계자에게 중요하면서도 측정 가능한 결과에 초점을 맞췄다: 단기-중기 가격 안정성과 성장. 우리는 세 가지 핵심 시점에서 토큰의 시장 가격을 추적했다:
초기 상장가(기준점)
출시 7일 후 가격(초기 열풍 이후 시장 반응 파악)
출시 30일 후 가격(초기 베스팅 영향, 지속적인 커뮤니티 참여, 실제 제품 견인력 반영).
이런 지표를 선택한 이유는 가격 움직임(특히 변동성 큰 첫 달 동안의 상승폭 유지)이 시장 신뢰도의 직접적 척도이기 때문이다. 출시가 진짜 사용자를 끌어들였는지 아니면 단순 투기를 불러일으켰는지 보여준다. 성공의 유일한 기준은 아니지만, 출시 실행이 성공적이었는지에 대한 객관적 판단 기준이다.
보고서의 목적
토큰 출시는 프로젝트 운명을 좌우하므로, 실패하면 프로젝트가 거의 확실히 망하고 상당한 FUD를 낳는다. 이 보고서는 성공적인 토큰 출시를 위한 데이터 기반 가이드북으로 창업자들에게 무기를 제공하기 위해 만들어졌다.
우리는 2025년 주요 출시 40건을 분석해 핵심 질문들에 답했다: 더 나은 출시를 이끄는 마케팅 패턴이 있는가? IMC는 출시에 어떤 영향을 미치는가? 순환 공급량은 출시에 어떤 영향을 미치는가? 거래량과 가격 성과는 연관성이 있는가? 더 많이 투자받은 프로젝트가 더 나은 가격 성과를 보이는가?
우리는 토큰 출시 성공에 크게 기여한다고 생각되는 다양한 영역을 살펴봤다. 특히 마케팅 활동(소셜 미디어 X 집중)과 토큰 이코노미 말이다.
우리가 분석한 요소들과 가격 성과 간의 인과관계를 단정할 수는 없지만, 잘되는 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트 사이에 뚜렷한 상관관계가 있다는 건 확실하다. 따라서 이 보고서는 성공적인 출시를 위한 만능 체크리스트를 제공하려는 게 아니다. 대신 성공적인 출시 확률을 높이기 위해 피해야 할 것과 따라 해야 할 것을 명확히 보여줄 수 있다.
1.2 방법론
데이터 수집 과정
우리는 2025년 1월 1일부터 4월 30일까지 출시된 모든 토큰 목록을 만드는 것부터 시작했다. 분석할 프로젝트를 선별하기 위해 세 가지 기준을 적용했다.
첫째, 출시 시점과 분석 시점 모두에서 최소 완전 희석 가치(FDV) 1천만 달러를 보유한 프로젝트만 포함했다. 둘째, 밈코인과 진지하지 않은 프로젝트는 제외했다. 셋째, 벤처캐피털 투자, 전략적 파트너십, 또는 소셜 참여를 통해 입증 가능한 견인력을 보유한 프로젝트만 선택했다. 이 과정을 거쳐 분석 대상 40개 프로젝트를 확정했다.
40개 프로젝트 각각에 대해 네 가지 핵심 영역을 대상으로 하는 데이터 수집 전략을 실행했다. 총 50,000개 이상의 데이터 포인트를 수집했다.
토큰 이코노미: 토큰 이코노미를 최우선으로 분석했다. 네 개의 서로 다른 이해관계자 그룹별 토큰 할당 비율을 기록했다: 팀과 투자자를 위한 내부자 보유분, 에어드롭이나 보상 형태의 커뮤니티 분배 메커니즘, 프로젝트 개발을 위한 재무부 보유분, 그리고 유동성 공급분. 베스팅 스케줄 - 토큰 출시 언락, 클리프 기간, 토큰 언락 일정도 함께 추적했다.
모든 토큰 이코노미 데이터는 프로젝트 문서와 크립토랭크, 코인마켓캡, 토큰오미스트 등 분석 플랫폼 간 교차 검증을 실시했다.
자금 조달: 자금 조달 현황이 두 번째 데이터셋을 구성했다. 조달한 총 자본, 투자자 명단, 투자자 등급을 기록했다. 크립토랭크와 디파이라마에서 자금 조달 데이터를 확보했다.
마케팅: 마케팅이 세 번째 데이터셋이었다. 출시 전후 1주일씩 총 3주간의 기간을 구분하는 분석틀을 구축했다: 출시 전, 출시 주간, 출시 후.
토큰 출시 전후 일주일 동안 각각 약 15개의 트윗 수집을 목표로 했고, 출시 주간에는 모든 트윗을 수집했다. 모든 트윗의 좋아요, 답글, 리트윗, 노출 수를 기록했다. 또한 정성적 평가를 통해 포스트의 목적, 유형, 톤을 수동으로 분류했다.
목적은 캠페인 관련, 커뮤니티, 파트너십/뉴스, 제품으로 구분했다.
유형은 행동 유도, 직설적, 과장 광고, 티저로 구분했다.
톤은 긍정적, 중립적, 부정적으로 구분했다.
가격: 가격 추적으로 데이터셋을 완성했다. 세 시점에서 토큰 가격을 수동으로 수집했다: 첫 거래소 상장가, 상장 정확히 7일 후 가격, 상장 30일 후 가격. 데이터 통합은 코인게코와 코인마켓캡 피드만을 사용했으며, 이상치나 거래소별 특이사항을 식별하고 조정하기 위해 두 플랫폼에서 값을 교차 확인했다.
데이터 분석 및 시각화 도구
관찰한 40개 토큰 출시 전체의 데이터 처리와 분석에 파이썬(구체적으로 Pandas, NumPy, Seaborn, Statsmodels 라이브러리)을 사용했다. 초기 시가총액(IMC)은 초기 순환 공급량에 출시가를 곱해 계산했다.
피어슨 상관계수 행렬과 산점도를 사용해 소셜 참여, IMC, 토큰 수익률 간의 관계를 탐색했다. 이를 통해 참여 지표, IMC, 단기 가격 수익률 간 선형 관계의 크기와 방향을 관찰할 수 있었다.
1주일과 1개월 가격 성과에 대한 참여도, IMC, 거래량의 영향을 정량화하기 위해 일반 최소제곱법(OLS) 회귀분석을 실행했다. 이를 통해 출시 전 리트윗이나 IMC 같은 각 독립변수의 효과를 분리할 수 있었다.
p값으로 각 변수의 통계적 유의성을 평가했고, 모델 품질 평가를 위해 R²과 조정된 R²을 고려하면서 가격 수익률에 대한 영향의 크기와 방향을 파악하기 위해 계수들을 해석했다.
상관관계 및 회귀분석에 사용하기 전에 초기 시가총액(IMC)에 로그 변환을 적용했다. 주된 이유는 IMC 값이 수백만 달러에서 1억 4천만 달러를 훨씬 넘나드는 범위로 심하게 치우쳐 있어 통계 모델을 왜곡시킬 수 있었기 때문이다.
간단히 말해, 로그 변환은 큰 값은 압축하고 작은 값은 확대해서 데이터를 더 정규분포에 가깝게 만들고 극단적 이상치의 영향을 줄인다. 더 중요한 점은 IMC의 자연로그를 취하면 절대적 변화가 아닌 비례적 변화를 모델링할 수 있다는 것이다.
예를 들어, IMC를 500만 달러에서 1천만 달러로 늘리는 것은 5천만 달러에서 1억 달러로 늘리는 것과 마찬가지로 둘 다 2배 증가이므로 가격 성과에 비슷한 영향을 미쳐야 한다. log(IMC)를 사용하면 회귀분석이 이런 상대적 변화를 일관되게 처리하게 되는데, 이는 투자자와 시장이 출시 가치에 반응하는 방식을 더 잘 반영한다.
초기 시가총액(IMC)의 자연로그를 사용했기 때문에, log(IMC)의 1포인트 증가는 IMC가 약 2.7배 성장하는 것과 같다(e = 2.718이므로). 이는 회귀분석이 IMC가 절대적 관점에서 100만 달러나 1천만 달러 성장하는 효과를 측정하는 게 아니라, 특정 IMC 값에 곱해지는 효과를 측정한다는 뜻이다. 예를 들어, 500만 달러에서 약 1,350만 달러 IMC로 변하는 것(로그 척도에서 +1)은 2천만 달러에서 약 5,400만 달러로 변하는 것과 동일하게 처리된다. 둘 다 비슷한 비례적 증가를 나타내기 때문이다.
분석에 포함된 토큰들
Amnis Finance, Avalon Labs, Babylon, Berachain, CreatorBid, Bubblemaps, Bedrock, Bucket Procotol, Camino Network, Corn, Derive, DuckChain, Elixir, Mind Network, GoPlus, Gunzilla, Hyperlane, Story Protocol, Kinto, Kaito, Kernel, Keeta, Solayer, Nillion, Orbiter Finance, Particle Network, Plume Network, Powerloom, Quai Network, RedStone, MyShell, Solv, SonicSVM, SoSoValue, StakeStone, Walrus, WalletConnect, Xterio, Zora
1.3 한계점
이 연구는 방법론적으로 엄격하지만, 연구 결과 해석에 영향을 줄 수 있는 제약 조건들이 존재한다. 시장 역학 분석의 특성상, 여러 요인들이 결론에 내재적 한계를 만들어낸다.
제한된 샘플 범위
우리 데이터셋은 최소 1천만 달러 FDV와 밈코인 제외 등 엄격한 선별 기준을 만족하는 40개 토큰 출시를 포함한다. 이런 집중적 접근법으로 고품질 프로젝트 분석은 보장했지만, 제한된 샘플 크기로 인해 통계적 검증력이 줄어들고 이상치 영향에 취약해졌다.
대표성을 높이기 위해 다양한 자금 조달 규모와 참여 수준의 프로젝트들을 의도적으로 포함했다. 하지만 2025년 출시 환경이 빠르게 변화하는 특성상, 우리 연구가 샘플링 기간 외의 광범위한 시장 패턴이나 새로운 토큰 이코노미 혁신을 완전히 담아내지 못할 수도 있다.
정제되지 않은 참여 지표
트위터 참여 데이터(노출, 답글, 리트윗, 좋아요)는 팔로워 수나 게시 빈도 정규화 없이 집계했다. 중요한 점은 참여에서 긍정적 반응과 부정적 반응을 구분하지 않았고, 해당 참여가 진정한 커뮤니티 열정인지 조작이나 봇 활동인지도 구분하지 않았다는 것이다. 이런 한계는 참여도와 가격 성과 간 상관관계 분석에 영향을 미칠 수 있다.
분석 모델의 선형성 가정
선형 회귀분석에 의존한 것은 내부자 할당 비율과 가격 수익률 같은 변수들 간에 단순한 관계가 있다고 가정한다. 하지만 암호화폐 시장은 종종 임계값 효과와 비선형 역학을 보인다. 한 요인의 작은 변화가 특정 임계점을 넘어서면 불균형적인 영향을 일으킨다.
예를 들어, 베스팅 일정과 매도 압력 간 관계는 선형보다는 로그 패턴을 따를 수 있다. 우리 모델로는 이런 복잡한 상호작용을 포착할 수 없다.
매크로 시장 맥락 배제
분석에서는 각 토큰 출시 기간의 광범위한 시장 상황을 조정하지 않고 프로젝트별 요인들만 분리했다. 상관관계 데이터에 대한 각 외부적 요인의 가중치를 정량화하기에는 너무 복잡했기 때문이다.
전체 시가총액 변화, 비트코인 지배력 변화, 섹터별 내러티브(예: 디파이 여름 재부상), 규제 발표 같은 거시경제적 사건들은 프로젝트 펀더멘털과 무관하게 단기 수익률에 상당한 영향을 미친다. 시장 전체 유동성이 급증하는 시기에 출시된 토큰은 약한 펀더멘털에도 불구하고 좋은 성과를 낼 수 있다. 반대로 우수한 프로젝트도 약세장에서는 부진한 성과를 보일 수 있다. 참고로 1월부터 4월까지는 시장이 하락세였다.
연구 수집 시점
이 연구는 1월과 4월 사이 출시된 프로젝트들을 대상으로 했지만, 6월 말에 발표되고 있다. 보고서를 작성한 지난 두 달 동안 우리 연구 결과에서 벗어나는 뚜렷한 시장 변화는 관찰하지 못했다. 하지만 암호화폐 업계가 빠르게 움직이는 만큼, 우리 분석과 다른 새로운 패턴들이 나타날 수 있다는 점은 염두에 둘 필요가 있다.
누락된 데이터
일부 프로젝트에서 자금 조달 금액이나 토큰 이코노미 같은 데이터가 누락되었다. 이런 프로젝트들의 데이터 없이 분석을 진행했는데, 이로 인해 결과가 왜곡되었을 가능성이 있다.
이런 한계들이 우리 연구 결과를 무효화하지는 않지만, 결과의 적용 범위를 명확히 한다. 창업자들이 출시 전략 수립에 이런 통찰을 활용할 때 적절한 맥락을 고려할 수 있도록 이를 투명하게 제시한다.
2. 통계 분석
2.1 개요
방법론에서 앞서 언급했듯이, 우리는 2025년 40개 토큰 출시를 분석해 실제로 단기 가격 성과에 영향을 미치는 요인들을 찾아봤다. 이 보고서에서는 4개의 가설을 통계적으로 검증했다:
토큰 출시 주간 높은 참여도가 더 나은 가격 성과와 연관이 있는가? 초기 시가총액과 공급량이 더 나은 가격 수익률과 연관이 있는가? 거래량이 1주일 및 1개월 가격 성과와 연관이 있는가? 조달 자금 규모와 1개월 가격 성과 간에 관계가 있는가?
2.2 가설 1: 토큰 출시 주간 높은 참여도가 더 나은 가격 성과와 연관이 있는가?
우리는 먼저 출시 전 트위터 참여도가 높을수록 가격 성과가 좋아진다는 암호화폐계의 통념을 검증해보고자 했다.
프리토큰 출시와 토큰 출시 주간의 트윗 노출, 좋아요, 답글, 리트윗을 살펴본 결과, 첫 번째 중요한 발견은 답글, 리트윗, 좋아요가 모두 밀접하게 연결되어 있다는 점이었다. 대부분 0.96과 0.99 사이의 상관관계를 보였다. 반면 노출은 0.66-0.70으로 그다지 밀접하지 않았다 (Fig. 1).
이런 이유로 다음 단계에서는 특정 시기의 트윗이 다른 시기보다 더 큰 영향을 미치는지 비슷한 방식으로 분석했다. 전체적으로는 상관관계가 없었지만, 프리토큰 출시와 출시 주간 트윗이 토큰 출시 후 게시된 것들보다 더 효과적일까?
발견한 내용은 흥미로웠다. 아래 상관관계 행렬 (Fig. 2)을 보면 출시 전과 출시 기간의 상호작용(답글, 리트윗, 좋아요)과 가격 성과 간에 통계적으로 유의한 연관성이 없다는 걸 알 수 있다. 오히려 상호작용이 1주일과 1개월 시간대에서 수익률과 부정적으로 연관되어 있는 것으로 나타났다. 즉, 프로젝트가 더 많은 답글, 리트윗, 좋아요를 받을수록 가격 성과가 더 나빴다는 뜻이다. 통계적으로 유의하지 않은 상관관계이고 인과관계도 아니지만, 주목할 만한 결과다.
분석을 쉽게 하기 위해 노출과 출시 후 1주일 가격 성과를 분리해 산점도를 만들었다 (Fig. 3). 여기서 노출이 가격 움직임과 가장 낮은 상관관계를 갖는다는 걸 확인했다. 이후 토큰 출시 전과 출시 기간의 노출이 토큰 가격 성과에 미미한 영향만 주지만, 전체적으로 약한 모델이라는 걸 알게 됐다.
반면 좋아요와 리트윗 같은 참여도는 심지어 부정적 상관관계를 보였다. 이런 이유로 참여도가 가격에 미치는 영향을 분석하는 마지막 시도로, 프리토큰 출시와 토큰 출시 트윗을 분리해 가격에 대한 각각의 개별 효과를 분석했다. 둘 중 어느 쪽이 조금이라도 더 우위에 있는지 알아보려 했다.
프리토큰 출시(그림에서 TGE)와 토큰 출시 시기 간 참여도 효과를 분리한 회귀분석을 실행했다(Fig. 4).
위 OLS 모델에서 보듯이, R² 0.038과 조정된 R² = -0.148은 전체 모델 적합도가 매우 낮다는 걸 보여준다. 기본적으로 모델이 1주일 가격 수익률 변동을 전혀 설명하지 못한다는 뜻이다.
계수와 p값을 가진 변수들을 자세히 보면, 리트윗을 포함해 어떤 참여도 지표도 1주일 수익률에 유의하거나 방향성 있는 영향을 보이지 않았다.
하지만 1개월 수익률에 대해 같은 분석을 한 결과 (Fig. 5), 1주일 가격 영향 모델보다 훨씬 나은 적합도를 가진 모델이 나왔다. 이는 토큰 출시를 둘러싼 노이즈와 과장 광고가 결과를 크게 왜곡시키기 때문일 가능성이 높다. 반면 1개월 후에는 펀더멘털이 다시 중요해지기 시작한다.
R² = 0.313, 조정된 R² = 0.180, F-통계량 p = 0.0549로, 1주일 모델보다 훨씬 강한 통찰을 제공했다. 이 모델에서 정말로 두드러지는 지표가 하나 있다: Pre-TGE Reposts.
log_Pre_Reposts가 양의 계수와 0.05에 가까운 p값인 0.094를 가지므로, 출시 전에 더 많이 리트윗된 프로젝트들이 더 강한 1개월 성과를 보였다는 걸 시사한다. 전반적으로 소셜 참여도는 1주일 가격에 영향을 주지 않지만, 출시 주 전의 리트윗은 장기 성과를 뒷받침할 수 있다.
이는 토큰이 활성화되기 전에 더 넓은 인지도와 구매자 기반을 구축하기 때문일 수 있다. 토큰 출시 기간에 토큰을 크게 홍보하면 FOMO나 과장 광고에 이끌린 구매자들을 피할 수 있다. 따라서 이 분석 이후 우리는 데이터를 바탕으로 프리토큰 출시 리트윗 경향만이 통계적 유의성에 근접하며 장기 성과를 뒷받침할 수 있다는 걸 확인했다.
2.3 가설 2: 초기 시가총액(IMC)과 초기 순환 공급량(플로트)이 더 나은 가격 성과와 연관이 있는가?
다음으로 분석을 토큰 이코노미로 옮겨서 토큰 출시의 기술적 측면들이 1주일이나 1개월 가격 성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보려 했다. 특히 암호화폐계의 또 다른 궁금증에 답하고자 했다: 더 낮은 IMC와 더 낮은 초기 순환 공급량(보통 초기 플로트라고 함)으로 출시하는 토큰이 희소성과 더 유리한 수요-공급 역학 때문에 더 나은 성과를 보이는가?
각 토큰의 초기 순환 공급량과 초기 시가총액을 가져와서 이런 지표들이 1주일과 1개월 수익률과 연관이 있는지 분석했다. 아래 데이터에서 보듯이 (Fig. 6), 1주일 수익률 대 IMC와 초기 순환 공급량(순환 비율) 간 회귀 모델은 통계적으로 탄탄하다. 이는 주로 R² 0.168과 조정된 R² 0.123 때문이다. 모델이 1주일 수익률 변동의 약 17%를 설명한다는 뜻이다. F-통계량 p = 0.0335는 모델이 통계적으로 유의하다는 걸 보여준다.
계수를 분석해보니, log(IMC)가 -1.37과 p값 0.01로 강한 음의 예측변수라는 걸 확인했다. log(IMC)가 1포인트 증가하면 1주일 수익률이 약 1.37 단위 감소한다. 쉽게 설명하면: 프로젝트가 100만 달러 IMC를 가졌다면, 270만 달러 IMC를 가진 경우보다 출시 대비 토큰 가격이 약 1.37% 더 높을 것이다(이 2.7배 배수는 방법론에서 더 자세히 설명한 "log(IMC) 1포인트 증가").
270만 달러 IMC인 경우는 730만 달러 IMC인 경우보다 토큰 가격이 약 1.37% 더 높을 것이다. 이런 식으로 계속된다. 이는 더 높은 IMC가 상대적으로 더 낮은 토큰 성과로 이어진다는 명확한 증거다.
하지만 흥미롭게도, 초기 순환 공급량은 높은 통계적 유의성을 가지고 전혀 영향을 미치지 않는다는 것도 확인했다. 플로트는 1주일 가격 성과 예측과 무관하다. 이는 정말 중요한 점을 확인해준다: 중요한 건 출시 시 언락되는 공급량의 비율이 아니라 초기 플로트의 총 달러 가치라는 것이다.
IMC와 초기 순환 공급량에 대한 이 첫 번째 모델은 낮은 초기 시가총액으로 출시하는 것이 강한 1주일 가격 움직임에 중요하다는 아이디어를 확인해줬다. 이는 희소성과 더 많은 구매 압력으로 모멘텀을 쉽게 만드는 시장 형성 때문일 수 있다.
이제 같은 회귀분석을 1개월 가격 성과에 적용해보면 (Fig. 7), 모델은 R² 0.273과 조정된 R² 0.234로 역시 유의하다. 다시 말해, 이 모델은 1개월 수익률 변동의 4분의 1 이상을 설명할 수 있다.
계수와 p값에 집중해보면, log(IMC)가 -1.56의 계수(1주일 기간의 -1.37보다 높음)와 낮은 p값으로 정말 강력하다는 걸 다시 확인했다. 이는 1주일 모델보다 더 강한 근거로 낮은 IMC가 단기적 상승만 주는 게 아니라 최소 첫 달 동안 성과를 지속할 수 있다는 걸 뒷받침한다. 반면 출시 시 순환 공급량은 다시 한번 통계적으로 중요하지 않은 것으로 나타났다. 하지만 이는 IMC가 더 나은 성과를 이끄는 지배적인 공급 측면 요인이라는 걸 확인하는 데 도움이 된다.
2.4 가설 3: 거래량이 1개월 가격과 연관이 있는가?
우리는 토큰 출시일, 토큰 출시 1주일 후, 토큰 출시 1개월 후의 총 토큰 거래량을 수집했다. 이 데이터로 토큰 출시 후 거래량 유지*가 가격 성과와 어떤 연관이 있는지 분석했다. *거래량 유지 = 토큰의 초기 거래량(토큰 출시일 기준) 중 한 달 후에도 여전히 남아있는 비율로 계산.
흥미롭게도 처음에는 거래량 하락과 출시 한 달 후 가격 성과 간에 의미 있는 연관성이 없는 것처럼 보였다. 상관관계 테스트를 했을 때 (Fig. 8), 결과의 피어슨 "r"은 약 0.045 (p=0.76)로 선형 관계가 없음을 확인했다.
하지만 스피어맨 순위 상관관계는 -0.356 (p=0.014)으로, 통계적으로 유의한 관계를 보여줬다: 거래량이 더 많이 떨어진 토큰들이 가격에서 더 나쁜 성과를 보이는 경향이 있었다. 쉽게 말하면, 성과가 거래량과 직선적으로 연결되지는 않지만, 더 높은 거래량 유지를 보이는 토큰들이 더 나은 성과를 보이는 경향이 있다. 수치 값들 간 관계가 직선적이지 않더라도 말이다.
더 자세히 살펴봤다. 분석된 토큰들을 1개월 거래량 유지를 기준으로 Q1(가장 낮은 유지)부터 Q4(가장 높은 유지)까지 사분위수로 나눴다.
우리 연구의 초기 결과에 따르면 토큰 출시 후 첫 달에 최상위 사분위수에 있는 토큰들이 거래량을 그만큼 유지하지 못하는 나머지 토큰들보다 좋은 성과를 낸다 (Fig. 9). 거래량을 유지하는 토큰들은 가격도 유지하거나 성장시키는 경향이 있다.
우리 분석은 거래량과 가격 성과 간에 연관성이 있다고 결론내린다. 가장 높은 유지 사분위수(Q4)의 토큰들이 출시 1개월 후 상당히 높은 중앙값과 평균 가격 성과를 보인다. 반면 다른 세 사분위수는 매우 낮은 중앙값 변화를 보인다. 가끔 이상치들이 있지만 연구 대상이 이미 너무 적기 때문에(2025년 초 출시만) 제거하지 않았다. 이는 거래량이 가격 성과의 원동력은 아니지만 전반적인 토큰 가격 건강성의 좋은 지표라는 뜻이다.
2.5 가설 4: 조달 자금 규모와 1개월 가격 수익률/성과 간에 관계가 있는가?
마지막으로 암호화폐 프로젝트가 출시 전에 조달한 금액이 출시 후 토큰 성과에 측정 가능한 영향을 미치는지 분석했다. 가설은 간단했다: 더 많은 돈을 조달하는 것이 가격에 어떤 영향을 미치는가?
이를 검증하기 위해 40개 토큰의 총 보고된 자금 조달 금액을 분석했고(일부 데이터는 확보할 수 없었음), 출시 후 1주일 (Fig. 10)과 1개월 (Fig. 11)에서 각 프로젝트의 토큰 성과와 비교했다.
전반적으로 더 많은 자금을 조달하는 것이 1주일이나 1개월 시점에서 더 나은 수익률로 이어지지도, 더 나쁜 수익률로 이어지지도 않는다. 간단히 말해, 우리 분석과 데이터는 자금 조달 규모와 가격 수익률 간에 통계적 관계가 없음을 보여준다:
자금 조달 대 1주일 수익률: 0.1186 상관계수와 p값 0.46 자금 조달 대 1개월 수익률: 0.2 상관계수와 p값 0.22
따라서 조달된 돈의 양이 좋은 출시 가격 성과를 보장하지 않는다는 게 명백하다.
결론
우리 데이터를 분석한 후 다양한 흥미로운 결과들을 발견했다. 이를 정리하면:
통계적으로 총 소셜 상호작용과 노출은 1주일 가격 성과와 유의한 연관이 없다.
좋아요, 리트윗, 댓글 전체는 실제로 가격과 약간의 부정적 연관성을 보인다(통계적으로 유의하지는 않지만).
토큰 출시 전 리트윗은 독립적인 데이터셋으로서 1개월 성과와 유의한 양의 연관성을 보였다.
log(IMC)의 1포인트 증가(절댓값 2.7배 증가)마다 1주일 수익률은 약 1.37% 하락하고, 1개월 수익률은 약 1.56% 하락한다.
초기 플로트(총 토큰 공급량 대비 초기 순환 공급량 %)는 가격 성과에 통계적 영향을 미치지 않는다.
더 많은 거래량을 보이는 프로젝트들이 출시 1개월 후 상당히 높은 중앙값과 평균 가격 성과를 보인다.
프로젝트가 조달한 돈의 양과 1주일 또는 1개월 기간의 토큰 가격 성과 간에는 연관성이 없다.
이런 결과들은 우리에게 매우 흥미로운데, 출시 전 프로젝트를 분석하는 방법과 성공적인 출시를 만들어내기 위해 창업자들이 집중해야 할 것에 대한 패러다임 전환의 근거가 되기 때문이다.
많은 프로젝트가 마케팅을 위해 퀘스트나 다른 참여 캠페인에 집중하지만, 명백히 이것이 비례해서 늘어난 구매 압력을 가져오지 않는다는 게 분명하다. 이는 브랜드 인지도 증가와 더 좋은 거래소와의 유리한 협상력 같은 간접적 이익이 없다는 뜻은 아니다. 하지만 프로젝트가 트위터에서 인기가 있다고 해서 가격이 잘 나올 건 아니다.
자금 조달에서도 마찬가지다. 더 많은 돈을 조달한 프로젝트가 상장 가치 대비 토큰에서 가치를 포착하는 데 본질적으로 더 나은 건 아니다.
낮은 플로트 높은 FDV 논쟁도 정리됐다. 총 공급량 비율로서의 순환 공급량이 가격 성과에 영향을 미치지 않는다는 명확한 증거가 있다. 하지만 초기 시가총액의 달러 가치는 강한 연관성을 갖는다 - IMC가 높을수록 가격 성과는 더 나빠진다.
우리는 특히 토큰 이코노미를 중심으로 수집한 모든 데이터 포인트 간의 다른 관계들을 살펴봤으며, 후속 보고서에서 이를 공유할 예정이다.
3. 정량적 분석
3.1 정량적 분석
개별 프로젝트 분석 과정에서 우리는 많은 반복적인 거시적 패턴과 통찰을 발견했다. 특히 이런 프로젝트들이 보여주는 소셜 미디어 활동 유형을 중심으로 깊이 분석했다. 가장 성공적인 프로젝트들이 가장 많이 활용한 포스트 유형, 게시 시간, 톤, 진정성, 그리고 기타 흥미로운 지표들에 대한 흥미로운 발견들이 있다.
1. 제품 중심 콘텐츠가 핵심이다
자연스럽게 자체 콘텐츠를 만들어내는 제품들이 결국 승리한다. 지금까지 완벽한 사례는 버블맵스와 카이토다. 이들은 제품이 유기적으로 가치 있는 콘텐츠를 만들어내기 때문에 대규모의 꾸준한 참여를 얻었다(버블맵스의 온체인 조사나 카이토의 내러티브 추적).
이들의 제품은 기본적으로 지속적인 콘텐츠를 제공하는데, 시장에서 트렌딩하는 것과 맞아떨어지기 때문에 관련성도 높다. 카이토는 자연스럽게 자신들의 플랫폼에서 트렌딩할 뿐만 아니라 더 큰 암호화폐 커뮤니티에서도 화제가 되는 프로젝트나 내러티브에 대해 포스팅한다. 이를 통해 더 많은 트래픽을 자연스럽게 끌어올 수 있다.
온체인 조사나 내러티브 추적의 바이럴성과 상관없이, 둘 다 근본적으로 자신들의 플랫폼을 소개하고 지속적으로 사용의 장점을 보여준다. 이는 누구나 따라할 수 있는 방식이다.
2. 톤의 일관성과 이해
프로젝트 포스트의 톤은 중요하며, 제품과 타겟 오디언스와 맞아야 한다. 트렌드에 편승하거나 예측 불가능하게 톤을 바꾸는 것보다는 "신뢰할 만하게" 들리고 사람들에게 관심을 가질 진짜 이유를 주는 것이 더 중요하다.
예를 들어, 파워룸의 520만 달러 조달과 지나치게 장난스러운 톤은 이더리움 L2에 대한 기대와 맞지 않았을 수 있다. POWER는 첫 주에 77% 폭락했고 출시 이후 95% 하락했다.
하지만 장난스러운 톤이 프로젝트의 미션과 맞더라도, 그것만으로는 충분하지 않다. 조라의 "모든 포스트는 밈코인이다"라는 슬로건은 그들의 브랜드 정체성과 일치하지만, ZORA는 출시 이후 75% 하락했다. 밈만으로는 충성스러운 커뮤니티를 만들 수 없으며, 장난스러운 콘텐츠는 탄탄한 기본 제품으로 뒷받침되어야 한다.
반대로 월러스는 1억 4천만 달러 지원을 받는 무거운 인프라 프로젝트임에도 불구하고 진정성 있게 유머를 활용했고, TGE 한 달 후 토큰이 357% 급등했다(여전히 출시 이후 +192%).
진지함의 극단으로 가면, 하이퍼레인의 포스트는 과대광고를 피하고 사실적인 업데이트만 고수했는데, 이는 그들의 브랜드와 가장 잘 맞았다. HYPER는 출시 후 첫 주에 533% 급등했다. 이는 단순히 장난스럽거나 고에너지 포스트를 올리는 것이 프로젝트 토큰에 대한 커뮤니티 인식을 보여주지 않는다는 증거다.
이런 사례들은 포스트의 톤이 포스트 효과를 정말로 극대화하려면 제품과 일치해야 한다는 걸 보여준다. 하지만 근본적인 메시지는 프로젝트가 자신들의 정체성을 반영해야 한다는 것이다. 창립팀이 진지하면 트위터도 진지해야 하고, 창립팀이 더 자유분방하면 트위터가 그걸 반영해야 한다.
3. 모든 공지를 출시 후까지 아껴두지 마라
큰 뉴스가 도달률을 보장하지는 않는다. 프로젝트는 사람들이 이미 주목하고 있을 때 포스팅해야 하며, 콘텐츠가 흥미진진하게 느껴지도록 해야 한다. 업데이트를 발표하는 이상적인 방법은 좋은 소식을 일반적인 콘텐츠와 섞는 것이다.
예를 들어, 킨토는 종종 화제성 있는 포스트를 사용했지만 진짜 제품 업데이트와 결합하여 단순히 화제를 만드는 게 아니라 실제로 구축하고 있다는 걸 보여줬다. 그렇긴 하지만 $K 토큰은 여전히 TGE 일주일 후 78% 하락했다. 하지만 참여 자체는 탄탄했기 때문에 다른 이유 때문일 가능성이 높다.
이런 프리토큰 출시 참여는 핵심이다. 당연해 보이지만 모든 사람이 하는 건 아니다. 일부 프로젝트의 참여는 토큰 출시로 이어지는 티저나 연속 포스트를 게시할 때 프리토큰 출시에서 정점을 찍었다. 다른 프로젝트들은 이 명백한 기회를 활용하지 않았다. 토큰 출시 활동 자체가 일반적으로 사용자들이 콘텐츠에 참여할 충분한 이유임에도 불구하고 말이다.
4. 출시 후 참여도가 죽는다
전체 토큰 출시 캠페인을 에어드롭 중심 콘텐츠에만 기반하지 마라. 토큰 출시 주 이후 참여도가 떨어지는데, 이는 사용자들이 다음 큰 토큰 출시와 에어드롭을 따라가는 것의 명백한 반영이다. 하지만 프로젝트는 전략적으로 토큰 출시 후 시기에 맞춘 지속적인 캠페인으로 사용자들을 붙잡아 출시 후 참여를 유도할 수 있다.
5. 양보다 질
많은 게시물이 높은 참여로 이어지지는 않는다. 고플러스, 소닉SVM, 레드스톤은 많이 포스팅했지만, 사용자 기반 대비 그리고 인센티브가 있는 포스트(캠페인/토큰 출시 포스트)와 비교해서 실제로 높은 참여를 얻지 못했다. 밈, 일반적인 행동 유도 포스트, 파트너십 발표는 포스트 뒤에 진짜 사용자 관심이 없다면 토큰 출시 후 추진력을 유지하기에 충분하지 않다.
6. 행동 유도는 올바르게 사용될 때 효과가 있다
링크를 포함하고 명시적으로 사용자에게 무언가를 하라고 요청하는 "행동 유도" 포스트는 효과가 있다. 하지만 올바르게 이루어질 때만, 추가적인 인센티브와 함께. 행동 유도형 포스트를 과도하게 하는 프로젝트들은 실제로 상당히 더 많은 추진력을 얻지 못했을 뿐만 아니라, 모든 포스트가 사용자에게 뭔가를 하라고 애원하는 것처럼 들려서 짜증나게 들리기까지 했다.
7. 투명성은 필수다
조라는 토큰 이코노미와 에어드롭에 대한 세부사항을 제때 소통하지 않았고, ZORA는 TGE 단 1주일 후에 50% 떨어졌다. TGE 주 동안 그들의 포스트는 상당한 양의 답글을 받았지만, 감정은 실제로 좋지 않았고 많은 불만과 사기 의혹이 있었다.
8. 기술적 업데이트
기술적 업데이트는 신뢰성을 높일 수 있지만, 참여를 끌어내기 위해 접근하기 쉽게 포장되어야 한다. 혁신적인 합의 모델과 에너지 기반 토큰을 가진 독특한 블록체인인 콰이 네트워크는 설명과 기술적 스레드에 크게 집중했다. TGE 동안 그들의 평균 조회수는 약 24k 노출이었다. QUAI는 출시 후 첫 주에 150% 상승했지만 곧바로 상장가보다 20% 아래로 떨어졌다.
9. 평균 내부자 할당 현황
2025년에는 팀 지분이 투자자 지분보다 약간 높다. 평균 18.9% 대 17.9%다 (Fig. 12). 2025년이고 탈중앙화로 찬사받는 대부분의 프로젝트들이 여전히 내부자들에게 평균적으로 거의 40%를 배분하고 있다.
4. 토큰 출시 조언
4.1 출시 원칙
보고서 전반에 걸쳐, 특히 이전 몇 페이지에서 우리는 결과와 출시 시점과 직후의 가격 성과 성공과의 상관관계를 개괄했다. 서론에서 언급했듯이 인과관계를 결정하는 것은 불가능하지만, 데이터에서 따를 수 있는 일련의 "원칙"들을 확실히 가져올 수 있으며, 여기서 이를 설명하겠다.
1. 진짜 참여 지표에 집중하라.
토큰 출시 전, 출시 중, 출시 후에 좋아요, 댓글, 리트윗*, 노출과 가격 성과 간에 상관관계가 없다는 것이 명백하다. 따라서 목표가 성공적인 토큰 출시와 지속적인 가격을 갖는 것이라면, 좋아요, 팔로워, 참여도에 돈을 쓰는 것(봇, 퀘스트, 에어드롭을 통해서든)은 논란의 여지가 있지만 무의미하다.
자금 조달 기회, 거래소 상장 협상, 성공적인 프로젝트와의 파트너십을 늘리고 다른 훌륭한 이익을 가질 수는 확실히 있다. 하지만 많이 가진 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트를 비교했을 때 관찰할 패턴이 없었다. 진짜이고 목적이 있는 콘텐츠에 집중하고 유기적으로 성장하는 것이 각 트윗 아래의 큰 숫자를 보는 것보다 더 많은 결과를 낳을 것이다.
*또는 최소한 리트윗을 받는 데 집중하라. 토큰 출시 전 리트윗이 가격 성과에 가장 강한(하지만 여전히 약한) 양의 상관관계를 가졌기 때문이다.
2. 커뮤니티를 위한 진짜 콘텐츠를 포스팅하라.
그들은 당신의 제품을 보는 것을 좋아한다. 공지와 진전을 보는 것을 좋아한다. 진짜이고 일관된 톤을 좋아한다. 그들이 좋아하지 않는 것은 지나치게 열성적인 콘텐츠, 지속적인 행동 촉구, 무작위 포스트와 밈의 바다다.
각 프로젝트의 트위터 프로필은 브랜드 이미지의 중요한 부분이다. 콘텐츠를 위한 콘텐츠로 활기 없고 게으른 콘텐츠로 가득하다면, 이는 쉽게 프로젝트로, 따라서 토큰으로도 낮은 가치를 갖는 것으로 번역될 것이다. 또한 출시 후까지 낙관적인 공지를 보류하지 마라. 토큰이 상장되면 참여도가 죽기 때문에 당신은 심연에 소리지르게 될 것이다.
3. 총 공급량 대비 초기 순환 공급량 퍼센트는 중요하지 않다.
출시 시 토큰의 2%를 언락하든 10%를 언락하든 80%를 언락하든 가격 성과와 전혀 상관관계가 없다. 절대적으로 중요한 것은, 경계선상 완벽히 선형적인 관계로, 달러 가치다.
IMC 달러 가치와 가격 간에 믿을 수 없을 정도로 강한 상관관계가 있으며, 이는 인과관계로 간주될 수 있다. 1개월 시간대에서 IMC의 2.7배 증가마다 가격 성과에서 명확한 약 1.56% 감소가 있다.
이는 성공적인 출시를 원한다면, 작은 초기 순환 공급량을 통해 낮은 IMC를 갖거나, 높은 순환 공급량(예: 큰 에어드롭을 위해)과 함께 낮은 완전 희석 가치(FDV)를 통해 낮은 IMC를 가져야 한다는 의미다. 이는 이 연구의 가장 중요한 시사점 중 하나다. 낮은 초기 순환 공급량을 낮은 초기 시가총액과 혼동하지 않는 것의 중요성을 강조하기 때문이다.
4. 더 많은 자금 조달 ≠ 더 나은 가격 성과.
많은 돈을, 특히 고급 투자자들로부터 조달하는 프로젝트는 좋아야 하고, 연장선상에서 그들의 토큰도 그래야 한다는 것은 일반적인 오해다. 하지만 토큰 가격 성과와 조달된 돈의 양 간에는 상관관계가 없다.
이는 좋은 토큰을 갖기 위해 많은 돈을 조달할 필요가 없으며, 프로젝트가 얼마나 조달했는지는 투자 실사를 위해 고려할 충분히 좋은 지표가 아니라는 의미다. 이는 더 많은 돈을 조달하기 위해 프로젝트가 더 높은 가치를 가져야 하고, 따라서 유지해야 할 더 많은 매도 압력을 갖게 된다는 사실 때문일 가능성이 높다.
하지만 여전히 결론은 남는다: 더 많은 돈을 조달하는 것이 더 나은 토큰을 갖는다는 의미는 아니다. 더 많은 현금의 추가적 이익이 통계적으로 말해서 비용을 능가하지 않기 때문이다.
5. 죽은 거래량은 죽은 가격이다.
거래량은 토큰 상태를 측정하는 훌륭한 방법이다. 더 낮은 거래량을 가진 토큰들이 훨씬 더 나쁜 가격 성과를 보이고, 그 반대도 마찬가지다. 인과관계는 아니지만 명확한 연관성이며, 따라서 염두에 둘 유용한 지표다. 당신의 토큰 이코노미가 활력을 가지고 있도록 해야 한다.
5. 맺음말
5.1 맺음말
50,000개의 데이터 포인트를 살펴본 결과, 암호화폐 업계 사람들이 철석같이 믿는 통념들에서 명확한 패턴이나 그 부재를 확인했다: 소셜 미디어 참여도, 초기 시가총액, 거래량, 자금 조달 규모.
이런 발견들을 고려할 때 올바른 KPI를 추적하고 허영 지표를 쫓지 않는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 탄탄한 토큰 이코노미의 가치는 인과관계 자체만큼이나 통계적으로 유의미하다.
한계에도 불구하고 우리는 성공적인 프로젝트가 다른 프로젝트보다 더 잘하는 게 무엇인지 파악한 것 같다. 이는 한 줄로 요약할 수 있다: 그들은 다른 모든 사람이 하는 일이라서가 아니라, 명확한 이유가 있어서 일을 한다.
우리는 이 불투명한 업계의 진실을 밝혀내는 보고서를 계속 만들어내는 것을 목표로 한다. 이 보고서가 성공적인 토큰 출시와 우리가 듣는 이야기들 뒤에 숨은 진실을 이해하는 데 도움이 되기를 바란다.
진심으로, 심플리시티 그룹
원문: https://docsend.com/view/khn4nms2ehjjskv3
본 콘텐츠는 2025년 6월 24일 심플리시티 그룹에서 발행한 “Token Launch Dynamics: The Science Behind Price Performance” 리포트를 번역한 것입니다.
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