최근 대한상공회의소가 전국 18세 이상 남녀를 대상으로 실시한 ‘2025년 기업호감지수’에 따르면 기업에 대한 국민 호감도가 2003년 이후 가장 높은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 기업을 향한 긍정적 인식의 주요 원인에는 일자리 창출, 사회 공헌 활동 그리고 ESG 경영 확산이 높은 비중을 차지했다. 이는 기업이 사회적 책임과 진정성 있는 노력을 다할 때 그 진심이 소비자들에게 전달된다는 것을 보여준다.

글로벌 생활용품 기업 P&G 또한 사회적 책임 실행으로 소비자들과의 신뢰를 구축하고자 비즈니스 전반에 걸쳐 노력하고 있다. 한국 P&G는 소비자들의 일상 속 가장 가까이에 자리한 생활용품 기업인만큼, 사회 공헌 활동 또한 환경 보호, 지역사회 지원 및 도움이 필요한 가족 단위 지원에 이르기까지 다각도로 진행하고 있다.

교육 및 콘텐츠로 더욱 재밌게 접하는 생활 속 환경 보호

24년 한국경제인협회가 발표한 ‘2024 주요 기업의 사회적 가치 보고서’에 따르면 기업들이 새롭게 추진한 사회 공헌 프로젝트와 지속가능경영의 핵심 이슈 모두 환경 분야에 가장 높은 비중을 두고 있다. 한국 P&G의 환경 분야 활동은 미래 세대를 위한 교육과 일상 속 친근한 정보 전달에 중점을 두고 있다. 지난 2021년부터 WWF 한국본부(이하 WWF)와 협력해 친환경 생활 습관을 독려하는 어린이용 환경 동화책을 제작해 왔으며, 작년에 이어 올해도 WWF와 초등학교를 직접 방문해 ‘WWF-P&G 탄소중립 및 전과정 평가 교육’을 실시했다.

지난 12일 봉현초등학교에서 진행된 교육에서는 환경 보호의 개념과 실천 방안은 물론, 제품이 모든 단계에서 환경에 미치는 영향을 분석하는 ‘전과정 평가’를 초등학생 눈높이에 맞춰 쉽게 설명했다. 이외에도 2024년 웹툰 작가 4인과 ‘지구보호 릴레이툰’ 인스타툰 제작, ‘가져와요 플라스틱 지켜가요 우리바다(가플지우)’ 캠페인을 펼치는 등 다양한 콘텐츠로 환경 보호 메시지를 친근하고 효과적으로 전달한 바 있다.

따뜻한 손길로 어린이 환자의 치유 공간 재탄생

ESG 지표 중 E(Environment, 환경)에 이은 S는 Social(사회)을 의미하며, 사회적 가치 창출과 지역사회에 대한 기여를 포함한다. 한국 P&G 역시 이러한 사회적 책임을 실천하기 위해 가족 모두의 행복한 삶을 통해 더 나은 사회를 만드는 ‘패밀리케어 프로그램’을 실시하고, 경제적 어려움이나 돌봄 사각지대에 놓인 소외 계층을 위한 맞춤형 지원을 이어가고 있다.

그 일환으로 2018년 서울특별시 어린이병원을 시작으로 2019년 보라매병원, 2025년 서울의료원 소아청소년과 리모델링을 지원했다. 성장기 소아 및 청소년은 다양한 질병에 노출되기 쉽고, 장기 치료가 필요한 경우가 많아 세심한 케어가 필수적이기에, 한국 P&G는 대기실, 검사실 등 주요 공간을 안락하고 밝은 환경으로 재탄생시켰다. 또한, 올해 2월에는 한국P&G의 기저귀 브랜드 ‘팸퍼스’ 직원들이 서울의료원 소아청소년과를 찾아 봉사 활동을 진행하며 따뜻한 나눔을 실현했다.

일상 속 도움이 필요한 곳을 향한 기부 활동

한국 P&G는 긴급한 재난 상황으로 갑작스럽게 일상을 잃은 지역 사회에도 희망의 손길을 건네고 있다. 지난 3월에는 장기간 지속된 대형 산불로 인한 피해 복구를 위해 임직원들이 자발적으로 모은 580만 원을 포함해 총 5,580만 원을 기부했다. 앞서 2023년에는 폭우로 피해를 입은 청주, 대구 지역 학교의 시설 복구를 위한 3,000만 원을 전달했고, 2022년, 강원, 경북 지역 대규모 산불 이재민 구호를 위해 약 1억 1,000만 원의 성금을 기부하며 지역 재건에 힘을 보탰다.

또한, 지난 2023년에는 시각장애인의 안전한 생활용품 사용을 돕기 위해 제품의 식별을 돕는 점자 태그를 제작하고, 약 2,900만 원 상당의 자사 제품을 사단법인 시각장애인연합회에 기부하는 등 안전하고 포용적인 일상을 위한 지원 행보를 이어갔다.

사회적 가치 키우는 미래 인재에 대한 투자

한편, 한국 P&G는 사회 공헌 활동을 인재 투자로도 이어가고 있다. 최근 인재 채용 플랫폼 사람인이 발표한 자료에 따르면 올 1분기 전체 채용 공고 수는 전년 대비 9.2% 하락한 것으로 나타났다. 2024년만 해도 전년과 엇비슷한 수준의 전체 공고 수가 올해 급감하며 역대 최악의 고용 한파가 불어닥친 것이다. 한국 P&G는 이와 같은 어려운 고용 환경 속에서도 2025년 상반기 채용 전환형 인턴 모집을 통해 기업의 지속가능한 성장과 사회적 책임을 위해 힘썼다.

한국피앤지 관계자는 “오늘날 기업이 나아가 할 방향은 우리 사회를 위한 지속가능한 성장과 포용적 환경을 조성하는 데 있다”라며 “P&G 또한 책임 있는 기업 시민으로서 다양한 일상 속에서 더 나은 미래를 만들어가는 진정성 있는 노력을 지속하며 소비자들과의 신뢰를 굳건히 할 것”이라고 말했다.

P&G 회사 소개

P&G는 소비자의 더 나은 삶을 위한 오늘의 변화를 추구하는 글로벌 생활용품 기업이다. 글로벌 시장을 선도하는 브랜드 포트폴리오로 더 편리하고 기분 좋은 오늘, 더 건강하고 안전한 오늘을 선사하고 있다.

대표적인 브랜드로는 SK-II®, 질레트®, 오랄-비®, 팬틴®, 헤드앤숄더®, 페브리즈®, 다우니®, 팸퍼스®, 브라운® 이 있다. 188년 역사를 가진 P&G는 전세계 약 70여 개국에 자회사 및 지사를 두고 있다. P&G 및 자사 브랜드에 대한 최신 뉴스 및 상세 정보는 http://www.pg.co.kr에서 확인할 수 있다.

☞ P&G 웹사이트 바로가기

류강민: 동료들과 함께 알스퀘어 애널리틱스(RA)를 만드는 류강민입니다. 알스퀘어 리서치센터장입니다.

이승환: RA에 관해 설명해 주실 수 있을까요?

류강민: 대로변에 엄청 큰 빌딩들 있잖아요? 5천 평 이상의 대형 빌딩은 매매가가 최소 1,000억원이라 보면 됩니다. 빌딩 하나하나가 상장사급 규모인 거죠. 빌딩 매매에는 엄청난 돈이 들어가는 만큼, 가격을 꼼꼼하게 따져야 합니다. RA는 이 건물의 적정가가 얼마인지, 다양한 지표와 세부사항을 보여주죠.

이승환: 건물의 적정가를 어떻게 알 수 있지요?

류강민: RA는 건물 ‘임대료’와 ‘공실률’을 제공합니다. 이것만으로도 현재 건물의 가치를 추산할 수 있죠. 건물이 벌어들이는 돈은 ‘임대료’에서 나오고, ‘공실률’을 통해 임대 수익을 얼마나 더 올릴 수 있을지 가늠할 수 있죠. 예로 공실을 채운다거나, 아니면 임대료를 조절한다거나…

이승환: 또 어떤 걸 제공하나요?

류강민: 사실상 건물 관련 모든 걸 제공한다고 보면 됩니다. 임대료뿐 아니라 관리비와 NOC(전용면적당 임대료), 공실 면적은 물론, 층별 임차인 현황까지 나오거든요. 또 어느 식당이 들어서 있다, 이런 것도 나와요. 단순히 개별 빌딩 정보만 나오는 게 아니고요. 권역별 정보, 이를테면, 강남권, 성수권 등 정보도 알 수 있습니다. 신탁사와 소유주도 나오고요.

이승환: 그러면 주로 어떤 분들이 RA를 쓰나요?

류강민: 대형 빌딩 하나에는 최소 1,000억원 이상, 많게는 조 단위의 돈이 왔다 갔다 해요. 그래서 대형 빌딩 매매를 주로 하는 자산운용사(AMC)가 많이 사용하고요. AMC와 함께 파트너로 일하는 감정평가법인, 컨설팅펌 등 대형 부동산 관련 기관에서도 많이 활용하죠. 또 자금을 투자하는 은행권이나 증권사 등 LP(Liquidity Provider)도요.

대형 건물 10년간 임대료 등 주요 데이터를 볼 수 있는 유일한 툴

이승환: 이분들은 어떻게 RA를 활용하나요? 예를 들어서 설명해 주실 수 있을까요?

류강민: 빌딩을 사는 쪽이든 파는 쪽이든, 건물 가치가 대략적으로 얼마 정도인지 파악해야 하잖아요. 일단 사람들이 잘 아는 건물 ‘강남파이낸스센터(GFC)’를 예로 들어볼게요. 클릭하면 아까 말한 정보가 쭈욱 뜹니다. 가장 핵심인 ‘임대료’와 ‘공실률’부터 보죠.

이승환: 세상에, 이 비싼 건물이 공실률이 1%밖에 안 되다니, 대단한데요;;;

류강민: 비싸지만 GFC는 상징성이 있으니까요. 위의 요소들을 통해 건물 가치를 추산할 수 있겠죠. 그런데 요즘 대형 빌딩에 공실 많다는 말이 있잖아요? GFC가 앞으로도 꾸준히 잘될지 걱정이 듭니다. 물론 미래를 완전히는 알 수 없겠지만, 그래도 트렌드라는 게 있잖아요. 만약 이 건물이 요즘 꺾였다, 그러면 평균 임대료는 떨어지겠죠? 하지만 RA를 통해 GFC의 임대료가 10년간 꾸준히 오른 걸 알 수 있습니다. 개별공시지가도 마찬가지고요.

이승환: 즉, 인기 있는 건물이니까 앞으로도 계속 인기가 있을 거다…

류강민: 맞습니다. 근데 대형 건물을 사고파는 입장에서 또 중요한 게 ‘다른 빌딩과의 비교’예요. 옆에 비슷한 컨디션의 건물이 있는데, 내가 보는 건물보다 임대료가 높아요. 그러면 임대료를 더 높여도 된다는 거고, 그만큼 건물 가치도 상승할 수 있는 거겠죠. 그래서 RA는 비슷한 조건의 건물들과 자동 비교도 제공합니다. 예로 2023년에는 GFC 임대료가 높았지만, 비슷한 조건의 건물 임대료가 따라오르는 걸 알 수 있죠. 필요할 경우. 원하는 빌딩들만 지정해서 비교할 수도 있습니다.

이승환: 이런 자료들을 쭉 보면서 건물 가치를 추산할 수 있는 거군요.

류강민: 네. 그런데 수천억짜리 빌딩, 때로는 조 단위를 거래하려면 정말 디테일하게 봐야겠지요. 그래서 정말 별걸 다 볼 수 있습니다. 등기에 나오는 정보는 기본이구요. 필요하면 바로 등기부등본 열람도 가능해요. 또 몇 층에 누가 들어와 있는지 임차인 정보도 제공해요. 이런 작은 것 하나하나가 대형 빌딩 거래에는 신경 써야 할 정보이니까요.

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앞으로 이 권역, 이 빌딩 규모 등이 어떻게 될지도 알 수 있다

이승환: 근데, 지금 건물이 잘 나가지만 나중에 꺼질 수도 있잖아요.

류강민: 네, 그래서 어쩌면 개별 건물보다 중요한 게, 부동산 전체 트렌드거든요. 제아무리 건물이 좋아도, 부동산 장 자체가 죽으면 답이 없으니까요. 이걸 서울 전체로도 볼 수 있고, 권역별로도 볼 수 있어요. 요즘 ‘성수’가 엄청 뜬다고 하잖아요. ‘강남불패’라는 말은 일찍부터 있고요. 이건 RA의 마켓 리포트 기능을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 주요 권역, GBD(강남), CBD(광화문), YBD(여의도), BBD(분당), 이렇게 각각의 권역별 트렌드가 어떻게 되는지 항목별로 볼 수 있습니다.

이승환: 요즘 공실률이 엄청 높다고 하지만, 예전에는 훨씬 높았군요. 그게 다시 조금씩 올라가고…

류강민: 네. 그리고 이걸 다른 권역과 비교해서 보면 뚜렷해집니다. 아래를 보면 광화문을 강남이 조금씩 따라가는 걸 볼 수 있죠. 반면, 여의도는 살짝 지지부진하고요. 권역별 비교뿐 아니라, 오피스 규모를 기준으로 비교할 수도 습니다. 대형빌딩이 나은지, 중소형이 좋은지, 이런 것까지 볼 수 있죠.

이승환: 진짜 알스퀘어 애널리틱스 좀 엄청난데요…

류강민: 기간도 설정할 수 있고, 그냥 어지간한 기능은 다 지원합니다. 더 깊게 들어가면 임차인들이 어느 권역에서 어느 권역으로 가는지, 이런 것들도 제공합니다. 예로 강남에서 광화문으로 얼마나 넘어가고 있는지, 또는 각 권역별로 대기업, 중소기업 비중이 어떻게 되는지 등등도 알 수 있습니다.

이승환: 건물들을 매매하고 임대하기 위해서는 필요한 데이터가 엄청 많군요.

류강민: 그런데 이런 기능들은 증권사 등 리포트를 써내야 하는 곳에서도 잘 활용합니다. 또 부동산 관련 업무를 하는 분들은 리서치해서, 이걸 높은 분에게 보고해야 하잖아요. 그래서 RA는 이들 데이터를 엑셀로 다운로드 받을 수도 있어요. 이걸로 자료 가공해서 위에다가 보고 올리면 되는 거죠.

이승환: 저 위 그래프에 나온 Cap rate는 뭐죠… 저 남색 그래프는 또 뭐고…

류강민: 캡 레이트는 ‘수익률 변화 추적’이라고 보면 됩니다. 아래 남색은 국고채 5년 추이이고요. 그밖에 공급이 각 권역별로 어떻게 이뤄지고 있는지, 각 빌딩 별로 상세히 볼 수도 있습니다. 이를 통해 그 지역이 잘되고 있는지 알 수 있는 거죠.

알스퀘어 연구원들이 직접 발로 뛰며 물류창고 데이터까지 조사

이승환: 이런 정보는 다 어디서 마련하지요;;;

류강민: 기본적으로 많은 건물 관리인, 또는 법인에서 알스퀘어에 데이터를 제공합니다. 그리고 ‘혹시 누락된 곳이 있을까’ 알스퀘어 소속 조사원들이 매 분기 건물을 돌며 직접 확인하죠. 그래서 다른 곳에는 없는 다양한 데이터를 제공할 수 있는 거죠. 기본적인 건물 정보는 등기를 떼보면 알 수 있지만, 실제 이 건물 임대료와 관리비가 얼마인지, 또 공실률은 얼마고, 임차인은 누구인지, 이런 걸 알 수 있는 건 RA밖에 없어요.

이승환: 와… 직접 건물 하나하나 방문해서 확인하는 건가요?

류강민: 네. 이게 중요한 게요. 이미 지어진 건물뿐 아니라, 공급과 공급 예정인 경우에도 중요한데요. 건축물대장이 있어도, 실제로 그렇게 활용이 되고 있는지는 확인을 해봐야 알 수 있습니다. 실제로는 이런저런 사정으로 공사가 멈춰있거나, 시작조차 하지 않은 경우가 많거든요. 그래서 알스퀘어 조사 부서에서 직접 현장에 나가서, 실제로 공사 중인지 마감 작업 중인지 정확하게 확인합니다.

이승환: 그… 오피스 외에 ‘물류창고’도 있는데요. 이건 어떤 거죠?

류강민: 자산운용사들은 대형 빌딩 외에 ‘물류창고’도 주요 자산으로 취급합니다. 대형 빌딩이 10이면 물류창고가 5~6 정도니까 결코 적은 비중은 아니에요. 물류창고만 보고 싶으면, 우측 상단 ‘필터’ 탭에서 ‘물류창고’를 클릭하면 됩니다. 권역은 오피스와 달리, 주로 수도권 어디 위치하는지로 필터링하면 되고요. 기타 다양한 옵션도 오피스처럼 하나하나 지정할 수 있죠.

이승환: 물류창고도 직접 방문해서 살피는 게 중요하나요?

류강민: 네. 물류창고도 직접 가서 봐야 알 수 있는 게 많아요. ‘상온’이나 ‘저온’ 같이 가장 중요한 정보도 건축물대장에는 나오지 않아요. 또 ‘접안’ 개념이 있는데, 차량이 물류창고 안으로 들어갈 수 있는지, 몇 층에 들어갈 수 있는지, 또 컨테이너 차량도 접안 가능한지, ‘램프’가 있어서 트럭이 안으로 진입 가능한지, 이런 것 하나하나가 굉장히 중요한 정보예요. 이런 정보를 제공하는 것도 RA가 유일해요.

밸류체인과 현장의 힘으로 주택 시장으로도 확대 예정

이승환: 이걸 조사하고, 유지, 정기 업데이트하는 것까지 생각하면 돈 엄청 들었을 거 같은데요;;; 어떻게 만드셨나요?

류강민: RA는 처음부터 SW로 시작한 건 아니고요. 원래 알스퀘어의 주요 사업이 건물 데이터를 조사하고 제공하는 거였어요. 이전부터 대형 자산운용사가 건물을 매입하거나 매도하려고 하는데 데이터가 필요하잖아요. 또 대기업이 어디 강남 대형 건물 임대를 알아보는 것도, 주변 임대료를 파악해야 하고요. 그런데 이런 데이터를 필요로 하는 곳이 점점 늘어나다 보니, 이걸 SW로 제공하게 된 게 RA예요.

이승환: 개발은 언제부터 하신 거예요?

류강민: 오래됐죠. 최소 3년이 넘었고, 내부적으로 테스트하다가 오픈한 건 작년 하반기이니, 1년이 채 안 됐어요. 이게 종합 정보다 보니까, 자료가 아귀가 잘 맞아야 되거든요. 그거를 맞추는 작업이 생각보다 오래 걸렸어요. 대신 한번 만들고 나니, 아무도 따라잡을 수 없는 SW가 됐죠. 애초에 알스퀘어처럼 많은 조사원을 확보하기도 어렵고, 대형 상업용 부동산 SW 완성도를 높이기도 어렵거든요. 그런데 RA는 이 두 가지를 모두 이뤄낸 거죠.

이승환: 아, RA는 어떻게 사용할 수 있나요?

류강민: SaaS 형태의 연 구독 모델입니다. 3개 ID를 한 묶음으로 지원하고 있어요. 요즘 ChatGPT 등 AI 엄청 쓰잖아요? 그런 것처럼 남들에게는 없는 데이터에, 분석력을 저렴하게 제공해 드리는 거죠.

이승환: 경쟁사라 할 만한 곳은 없나요?

류강민: 없습니다. 알스퀘어의 강점은 ‘밸류체인’과 ‘현장’에 있어요. ‘상업용 부동산’이라는 확실한 코어를 IT와 결합했고, 리서치센터를 통해 컨설팅을 제공하고, RA를 통해 SW까지 연결했습니다. 또한 현장에 직접 나가 현재 건물 공실 상태나 임대료 등을 하나하나 직접 확인하는 곳은 거의 없고, 있어도 알스퀘어만큼 주요 상권 전체를 커버하지 못합니다. 그러다 보니 경쟁사가 생기기 힘든 구조인 거죠.

이승환: 마지막으로 한마디 부탁드립니다.

류강민: RA는 기존 고객의 니즈에 맞춰 만들어져서, 이미 많은 고객들이 활용 중이에요. 저희 쪽에서도 좋은 게, 기존에는 항상 저희와 고객이 일일이 연락하며 업데이트해야 했죠. 반면 RA는 SaaS 형태이기에 고객이 실시간으로 업데이트 받으며, 주요 데이터를 활용할 수 있게 되었죠. 내년 상반기에는 주택 시장까지 업데이트할 계획이에요.

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경험해본 결과 ‘퍼스플러스’라는 앱이 인터넷 설치를 가장 편하고 저렴하게 하는 방법이었다. ‘퍼스플러스’는 원하는 초고속인터넷 상품을 고르면, 여러 인터넷 설치업체가 ‘이 가격에 해주겠다’며 조건과 가격을 제시하는 ‘역경매’ 플랫폼이다. 퍼스플러스의 장점을 타 업체와 비교하여 정리해보았다.

1. 어지간하면 제일 싸다

전국에는 셀 수 없이 많은 인터넷 설치 업체가 있기에 ‘무조건 최저가’라 할 수는 없다. 하지만 다양한 곳에서 수 차례 견적을 받아본 결과 ‘퍼스플러스’가 가장 저렴했다. 이유는 퍼스플러스에서는 ‘설치업체’ 입장에서 ‘마케팅비’가 들지 않기 때문이다.

예로 ‘A사’는 2024년 마케팅비, 광고비로만 750억원을 썼다. A사뿐 아니라 많은 업체들이 ‘고객 연락처’를 확보하기 위해 많은 돈을 쓴다. 자연히 마케팅 비용만큼 인터넷 가입비도 높아질 수밖에 없다. 이는 ‘뽐뿌’에 광고하는 업체도 마찬가지다. 업계에서는 1명 가입시키는데 광고비와 인건비로 약 30만원이 든다고 알려져 있다.

반면 ‘퍼스플러스’는 설치업체에서 광고비가 전혀 들지 않는다. 고객이 ‘가입할 때’만 퍼스플러스에 약간의 수수료를 지급하는 게 전부다. 즉 일반적으로 광고비를 쓰는 업체가 약 30만원을 남겨야 한다면, 퍼스플러스에서 입찰하는 업체들은 수수료만큼만 남겨도 된다.

실제로도 퍼스플러스에서 받은 견적은, 대형 업체와 비교해 견적이 적게는 10만원, 많을 때는 30만원 이상 날 때가 많았다.

2. 전화와 카톡 ‘흥정’ 없이 바로 ‘진짜 견적’을 내준다

대형 업체도 이야기하다 보면 가격이 내려간다. 하지만 이 과정이 정말 번거롭다. “혹시 이런 상품은 어떠세요?”, 또는 “휴대폰도 바꿔보는 거 어떠세요?”와 같은 이야기를 4~5곳과 주고받게 되면 스트레스가 보통이 아니다. 직장에서 일하는데 전화도 오고, 언제 통화 가능한지 물어보고, 카톡도 수시로 오고…

반면 퍼스플러스는 이런 과정이 전혀 없다. 바로 ‘확정 견적’을 내준다. 더 실랑이를 벌일 필요 없이, 계약 여부만 결정하면 된다. 물론 내가 잘 모르는 경우 업체에 물어볼 수는 있다. 하지만 이 경우에도 고객이 내 전화번호나 카톡을 알지는 못하기 때문에, 귀찮은 연락에 시달릴 걱정은 전혀 없다. 앱으로만 대화하기에, 이후 스팸 전화나 문자 걱정도 없다.

3. ‘진짜’ 요금을 한눈에 볼 수 있다.

인터넷 설치 때마다 짜증이 나는 건, 어디가 진짜로 저렴한 곳인지 알아보기도 힘들기 때문이다. ‘월 요금’과 ‘현금 지원금’을 매칭해야 하기 때문이다. 아래 표를 보면 업자들이야 이해가 가겠지만, 소비자는 계산기를 두들기기도 쉽지 않다. 여기에 인터넷이나 TV 상품이 다를 때도 많고, 가족 결합 등이 들어가면 더 복잡해진다.

하지만 퍼스플러스는 간단하다. 아래 이미지에서 빨간 네모를 친 ‘변환금’은 실제 월 인터넷 사용비다. 즉 월 요금에서 (지원비/36개월)을 뺀 금액이다. 이것만으로 어디가 가장 저렴한지 한눈에 바로 알 수 있다. 더는 어디가 싼지 헤맬 필요가 없다.

4. 사기가 일어나지 않도록 ‘실사용 구매 리뷰’와 ‘지급보증 매장’을 제공한다

어느 인터넷 설치 사이트를 가도 별 5개와 리뷰가 가득하다. 하나같이 극찬 일색인데, 이게 그냥 업체가 광고용으로 만든 것인지, 아니면 정말로 실사용 고객이 쓴 것인지 아닌지 알 방법이 없다. 반면 퍼스플러스는 ‘구매고객만 보기’ 옵션이 있어서, 이게 정말 구매고객이 남긴 리뷰인지 아닌지 확인할 수 있다.

무엇보다 ‘실거래 건수’ 자체가 안전한 매장임을 증명한다. 퍼스플러스에는 ‘인터넷 개통 건수’가 공개된다. 거래가 많다면 그것만으로 충분히 믿을만한 업체임을 보여준다. 문제가 생기면 퍼스플러스에서 입찰 자체가 불가능하기 때문이다. 여기에 더해 ‘지급 보장’이 붙은 매장은, 아예 퍼스플러스에서 100% 보장해 주기까지 한다.

‘최저가’ 믿지 말고 최대한 알아보자

보통 인터넷 설치 업체와 이야기하다 보면 “혹시 다른 데 알아보시면 바로 가입하지 마시고 말씀하세요. 저희가 그 가격 맞춰드릴게요.”라는 말을 들을 수 있다. 그래서 실제로 퍼스플러스에서 제시받은 가격을 내미니 “그 정도로 저렴한 건 사기일 수 있으니 한번 잘 알아보세요”라는 답이 돌아오고는 했다.

인터넷 설치는 광고 경쟁이 무척 치열하다. 하지만 광고를 많이 할수록 마케팅비가 많이 들고, 가격이 올라가기 쉽다. 그래서 업체들은 바로 싼 가격을 제시하지 않고, 어떻게든 빠르게 계약을 맺으려 한다. 그래서 카톡보다 전화를 선호하고, 많은 업체가 “오늘까지 설치하면 8만원 더 드릴게요”로 가입을 유도하는 경우가 많았다.

마음 약해지지 않고 최대한 여럿을 뒤져보자. 경험상 ‘퍼스플러스’가 가장 저렴하고 편했지만, 또 나에게 잘 맞는 다른 곳이 있을지도 모른다. 다만 열심히 뒤지지 않고 ‘최저가’에 넘어간다면 20~30만원을 날리게 될 가능성이 높은 건 분명하다.

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이승환: 소개 부탁드립니다.

천영록: 기업에 최적화된 AI를 만들어드리는 ‘모트에이아이(moatAI)’를 운영 중인 천영록입니다.

이승환: ‘불리오’로 금융업을 하고 계셨는데, 어쩌다 회사의 방향성을 AI로 옮기게 된 건가요?

천영록: 금융 일을 하면서도 지속적으로 AI와 데이터 쪽 프로젝트들을 했습니다. ChatGPT가 나온 후에는 유진증권, 한화증권 등 대형 금융사의 AI 프로젝트를 맡게 됐죠. 이게 알려지며 지인들 문의가 들어왔어요. 우리는 대기업이 아니라서 3억, 5억, 이런 프로젝트는 못 하는데, 작게 컨설팅이라도 좀 해줄 수 있겠냐… 그래서 지인 대표님들 회사 일을 도와드렸죠. 그런데 막상 해보니까 사이즈의 차이지, 니즈의 차이는 별로 크지 않았어요. 기업이 겪는 문제, 대표님들이 겪는 문제는 생각보다 비슷했던 거죠.

이승환: 사장님들이 다들 어떤 문제를 겪는 거죠?

천영록: 어느 기업이나 매출과 이익이 핵심이잖아요. 그 시작은 ‘고객 확보’일 겁니다. 흔히들 마케팅팀과 영업팀에서 주로 하는 일인데요. 계속해서 우리 회사의 제품과 서비스를 사용할 만한 곳을 찾고, 새로운 판로를 확보하려고 제안서 등을 뿌리죠. 하지만 이 과정에서 시간이 굉장히 많이 들고 정확도도 높지 않습니다. 연차 낮은 직원을 시키면 어디가 고객인지 파악하기 힘들고, 연차 높은 직원은 더 중요한 일을 해야 하죠.

이승환: 그러면 AI로 이 문제를 어떻게 해결하나요?

천영록: 우리 잠재 고객, 경쟁사 등에 대한 뉴스가 쏟아지잖아요? 뉴스가 아니라도 관련 정보가 계속 올라와요. 이걸 수집해서 영업팀에 주기만 해도 큰 도움이 되거든요. 수주 가능성이 굉장히 높은 고객들, 그들이야말로 양질의 DB니까요. 이걸 AI가 다 수집해서 분류까지 해서 정리해 줍니다.

이승환: 어… 예를 좀 들어주신다면.

천영록: 고객사 중 누비콤이라는 국내 최대 계측기 유통 회사가 있는데요. 매출은 연 300~400억 정도 해요. 우리는 잘 모르지만 계측기의 종류가 수천 가지거든요. 그래서 고객도 롱테일로 정말 다양해요. 항공, 자동차, 건축, 전자장비 회사, 여기 대표님들이나 관계사 분들뿐 아니라 연구하는 교수님들… 이렇게 다양한 분야와 사람의 정보를 AI가 수집하고, 또 분류해 주는 거죠.

AI로 기존 고객 재결제 높이기: 고객 데이터를 최적화해 맞춤형 제안 보내기

이승환: 오, 정말 편하겠네요.

천영록: 네. 국내에 계측기를 필요로 하는 곳이 10만 명은 있을 거예요. 하지만 회사 DB를 통해 연락이 가는 곳은 10%도 안 될 거예요. 90%는 아예 컨택이 안 되고 있는 거죠. 그 10만 명 정보를 AI가 추적하며 처리하는 겁니다. 예를 들면 관련 교수님이 어느 회사에 들어갔다. 이런 정보를 전달하고, AI가 메일 초안까지 써줄 수 있어요.

이승환: 그러면 ‘신규 고객 확보’ 말고 ‘기존 고객 결제 유도’는 어떻게 하나요?

천영록: ‘사내 데이터 플랫폼’을 저렴하고 효과적으로 만들어주는 겁니다. 회사 안에 이런저런 고객 데이터들이 있을 거예요. CRM이나 ERP 형태로 잘 정돈된 것도 있겠지만, 또 엑셀이나 설문지, 이런 식으로 여기저기 편재되어서 사용하지 못하는 것도 있거든요. 일단 그걸 다 모아서 연동시켜요. 그렇게 다시 SQL을 자동으로 짜드릴 수 있는 에이전트로 짜드리는 거죠.

이승환: 그러면 그 SQL은 어떻게 활용하죠?

천영록: 그 이후에는 챗지피티 쓰듯, 누구나 LLM에게 채팅으로 필요한 정보를 호출할 수 있어요. 예로 “우리 매출이 많이 일어나는 1위부터 10위까지 유형을 정리해줘.” 이런 식으로 말이죠. 3~4명이 해야 할 데이터 사이언스 팀을 우리가 AI로 만들어드리는 거죠. ERP 구축하는 것처럼 몇억이 드는 것도 아니고요. 저는 이 지점이 저희 고객들이 가장 놀라워하고 큰 가치를 얻는 지점이라고 생각합니다. 드디어 데이터 중심의 사업을 할 수 있게 되는 거니까요.

이승환: 그렇게 필요할 때마다 잠재고객 정보를 추려내서 연락을 취하면 되는 거군요.

천영록: 그렇죠. 맞춤형 영업을 통해, 기존 고객 재구매 실적을 엄청나게 높일 수 있어요. 다들 기존 고객이나 잠재고객에게 이메일을 보내고 있을 거예요. 근데 다들 비슷한 메일로 보내면 스팸 처리되기 쉽거든요. 맞춤형 이메일을 보내려 하니, 이 많은 고객을 어떻게 분류해야 할지 난감하죠.

이때 AI가 큰 도움이 돼요. 예로 새로운 제품이 나왔는데, 이 제품을 필요로 할만한 고객을 AI에게 추려달라 하는 거죠. 그렇게 아이디어가 있을 때마다, 손쉽게 구체적인 타게팅해서 연락을 취하면 전환율이 엄청나게 올라갑니다. 지역별, 구매 카테고리별, 등등 원하는 걸 1분에 하나씩 뽑을 수 있죠.

저희 고객사 중 하나는 이메일 오픈율이 300% 이상 상승했어요. 아직 초기라서 샘플 사이즈가 작지만, 그래도 효율성이 오르는 건 분명합니다. 기존에는 고객을 찾아내는 것도, 분류하고 보내는 것도 힘들었으니까요.

AI로 생산성 극대화하기: 반복 업무를 모두 자동화하고 인간은 체크 후 ‘딸깍’

이승환: 영업 뒤에는 AI로 또 어떤 것을 할 수 있죠?

천영록: 업무 효율화죠. 사람이 해야만 할 것 같은 업무가, 실은 대부분 AI로 대체 가능해요. 이를 해결하려면 우선 우리가 특정 업무에 얼마나 많은 시간과 인력을 쓰고 있는지, 또 여기서 가장 돈이 많이 되는 중요한 영역은 무엇인지 하나하나 뜯어봐야 합니다. 반복이 많으면 그만큼 인건비가 나가고 있을 테니, 힘들더라도 한번 자동화하면 이후 비용이 확 줄어들어요. 또 부가가치가 높은, 돈 되는 일은 조금만 개선해도 생산성이 확 높아지고요.

이승환: AI를 통해 기존 인건비를 확 줄일 수 있겠군요.

천영록: 인건비도 줄일 수 있지만, 그보다 ‘같은 비용으로 기존 일을 몇 배나 할 수 있는가?’로 보는 게 편해요. 10배, 100배씩 할 수 있는 기회가 열리고, 그러면 훨씬 많은 고객한테 서비스를 해줄 수 있는 구조가 열리죠.

이승환: 이런 경우는 어떤 예가 있나요.

천영록: 모 특허 사무소 일을 도와드렸는데요. ‘전문직’이 반복적인 업무에 너무 많은 시간을 쓰고 있던 거예요. 이런 건 AI로 금방 해결되는 문제거든요. 변리사가 일하는 방식을 지정하면 AI가 찍어내고, 최종 체크만 하면 돼요. 이런 건 어느 회사나 기본이고요. 좀 더 파고들어 보면 AI로 생산성을 높일 수 있는 일이 정말 많아요.

예를 들어서 많은 회사들이 ‘특허 도용’ 문제를 겪어요. 그런데 전 세계 수많은 회사 중 누가 우리 회사 권리를 침해하는지 알기가 너무 힘들어요. 외국어로 하나하나 검색할 수는 없는 일이잖아요? 그런데 AI를 활용하면 이게 가능해져요. 특허가 업데이트되는 해외 사이트들 있잖아요. 그걸 AI가 매일 뒤지며, 혹시 우리 고객사의 권리를 침해하지 않았나 확인하는 거죠. 그리고 거기에 보낼 서류 초안까지 다 써서 줄 수 있게 되는 겁니다.

이승환: 와, 이건 정말 신박하네요…

천영록: 네. 원래 같았으면 외국인 직원을 써야 하는 일이잖아요. 그조차도 수없이 올라오는 특허를 다 살필 수도 없고요. 이런 걸 전부 자동화할 수 있는 거죠.

AI로 생산성 극대화하기: 반복 업무를 모두 자동화하고 인간은 체크 후 ‘딸깍’

이승환: 혹시 또 다른 AI 도입 케이스는 어떤 게 있나요?

천영록: 생산성을 높이려면 중요한 일에 집중해야 하잖아요. 이를 위한 방법 중 ‘스코어링’이 있어요. ‘이런 류의 고객이 이익이 많이 남는 고객이니 집중해라’ 이런 거죠. 사내 데이터와 외부에서 수집한 데이터를 통해, 잠재 고객사의 경제적 가치가 어느 정도나 될지, 관심 있어할 제품은 무엇이며, 해결코자 하는 과제는 무엇일지를 미리 조사하는 겁니다.

만약 VIP일 가능성이 있다면, 영업 책임자가 한 번 더 살펴보라고 제안해 주는 것이죠. 경영자들 입장에선 이게 가치가 높은 일임에도 잘 이뤄지지 않곤 하는 업무거든요. 그래서 정보를 수집하고 분석할 수 있는 스코어링 류의 시스템들이 무척 효과적입니다.

이승환: 진짜 별의별 곳에 다 쓰이는군요;;;

천영록: 네. 이게 사실 예전 같으면 무척 고난도의 자동화일 겁니다. 팰런티어에서는 수십억 대의 컨설팅 계약을 맺어야 해주는 데이터 분석이기도 합니다. 그러나  AI 자동화로 접근하면 놀라울 정도로 쉽게 풀립니다. 왜냐하면 오래 일한 현업자는 감으로 뭐가 맞는지 대충은 알아요. 그 경험을 AI 스코어링으로 풀어내는 거죠. 이게 아까 이야기한 ‘영업’과도 직결됩니다. 어느 고객이 우리 회사에 앞으로 VIP가 될지 미리 체크할 수 있는 거죠. 그래서 AI 도입은 한번 제대로 하면 회사 시스템 전체를 개선할 수 있어요.

이승환: 근데 AI는 좀 오류가 생길 수 있으니, 결국은 ERP나 CRM 단에서 데이터를 완전히 정규화해야 하지 않나요?

천영록: 그건 현실적으로 거의 불가능해요. 부족한 데이터와 잘못된 데이터가 너무 많아서 애초에 정규화된 데이터를 완비하는 것부터가 어렵습니다. 또한 대기업이 아닌 한, 기존 ERP의 데이터를 뜯어고치는 건 보통 일이 아니에요.

쉽게 예를 들어서, 원래 DB에는 판매량을 ‘밥’과 ‘빵’으로만 구분했어요. 그런데 어느 날 위에서 “샌드위치 얼마나 팔렸는지 알고 싶은데요?”라고 하면 개발자와 데이터 사이언티스트 입장에서는 미치는 거죠. 기존의 ‘빵’을 ‘토스트’와 ‘샌드위치’로 구분해야 하니까요. 그럴 거면 처음 DB 짤 때 말했어야지, 기존값을 하나하나 다 수정하냐? 무결성은 어떻게 하냐? 이런 이슈가 생기거든요.

이승환: 그렇지만 회사가 커나가면서 데이터는 점점 많아지고, 반대로 분류는 점점 철저하게 해야 하고… 이건 어쩔 수 없잖아요.

천영록: 저는 오히려 적당히 놓아주는 것도 필요하다고 봐요. 저희에게 AI 의뢰하고 대표님들이 만족하는 게요. 예로 ERP를 만들 때 5~6명 정도가 투입돼서 2년 간 만들었거든요. 6명 중 PM 1명, 개발자 1명 제외하고는 프리랜서였어요. 근데 이 중 PM이나 개발자가 나가는 순간, 이후 대처가 안됩니다. “뭐 하나 어떻게 해줘”라는 요청이 너무 안 먹혀요. 외주 개발도 마찬가지인 게, 외주사 당시 개발자가 없는 경우는 물론이고 회사가 없는 경우도 허다하니까요.

이승환: 하긴 그렇네요;;;

천영록: 네. 그럴 거면 AI가 완벽하지는 않더라도, 훨씬 더 유연하게 잘 작동한다는 거죠. 분명 회사에 그동안 뭔가 변화가 있었을 거 아니에요? 그걸 억지로 기존 시스템에 맞춰서 사고의 폭을 좁히기보다는, 기존 ERP나 CRM이 활용하지 못하던 자원을 AI로 정비함으로 효율성을 3~4배 늘릴 수 있는 거죠.

한편, 기존 ERP 가 잘 정리된 회사들은 그 위에 AI 붙이고 확장하기가 훨씬 쉽다는 점은 동의합니다. 제가 늘 하는 이야기가, 회사 안에 보물이 이미 다 존재한다고 생각해요. 그 중 큰 부분 하나가 ERP이고요. 그러니까 AI와 ERP는 충돌하는 게 아니라, 서로 보완해 주는 존재예요.

금융업계의 꿈 ‘정량화되지 않은 데이터’를 LLM으로 해결, 대형 증권사 프로젝트를 수행

이승환: 그나저나 AI로 발을 들인 계기가…

천영록: 회사를 막 설립한 2010년대 중반부터 머신러닝을 활용했어요. 금융권에는 엄청나게 거대한 데이터가 있지만, 막상 여기에서 인사이트를 뽑아내기는 쉽지 않죠. 그래서 10년도 더 전부터 머신러닝이 엄청나게 발전해 왔어요. 데이터가 너무 많으니, 사람이 직접 하는 것보다 AI가 하는 게 효율적이란 생각이었죠. 그러다 2022년 11월에 chatGPT가 나왔죠.

이승환: 그러게요. GPT 나온 지 2년 반밖에 안 됐네요.

천영록: 네. 과거 금융 데이터는 다 숫자였잖아요. 근데 이건 실제 데이터의 1%도 되지 않을 거예요. 예를 들어서 경제 기사, 증권사 리포트, 누군가의 인터뷰, 금융계 책들… 이런 모든 게 다 데이터인데, 금융에서는 배제되어 있었거든요. 지금까지 우리가 전혀 다뤄오지 않은 99%를 다룰 수 있게 되었다는 게 너무 충격이었고요. 그래서 chatGPT가 나오자마자, 전사적으로 LLM으로 할 수 있는 걸 다 해보자는 방향을 세웠습니다.

이승환: 그래서 무엇을 하였습니까?

천영록: 처음에는 GPT의 API를 통해 ‘이 어닝 콜(실적발표)은 긍정적인지, 부정적인지’를 분석하는 간단한 것부터 시작했죠. 그러다 금융 데이터와 GPT를 연결해 보았어요. 기존에는 정해진 분류, 예로 시가총액, 매출액, PER, 이런 정해진 것에만 따라야 했잖아요? 그런데 LLM은 분류를 무시하고 “이런 회사 주식을 호출해 줘”가 되는 거예요. 예로 “최근 경제지 기자들이 주목하는 기업 중, 수익률이 동일 업종 경쟁사에 비해 높은 종목을 정리해줘”, 이런 식으로 입력만 하면 원하는 결과를 도출해 내는 거죠.

이승환: 오, 신박하네요…

천영록: 네. 실제 금융권에서는 뭔가 데이터 결과를 뽑고 싶어서, 사내 데이터 팀에 의뢰해도 뽑아오는데 짧게는 3일, 길게는 몇 주씩 걸릴 때도 있거든요. 금융 전문가가 데이터 전문가에게 이해시키는 것도 힘들고, ‘기존에 완전히 정량화되지 않은 데이터’를 정량화시키는 것도 힘들거든요. 그런데 LLM은 이를 해결해 준 거예요. 답을 바로 뽑아주니까.

그래서 이게 다른 사람들에게도 도움이 되는지 테스트를 위해, ‘GPTs’라는, GPT에 API를 연결하는 플러그인 마켓에 내놓았어요. 당시 팀에서 내놓은 플러그인으로는 한국 최초였는데요. 순식간에 전 세계에서 5만 명이 사용하더라고요. ‘대규모의 금융 데이터를 대화형으로 검색할 수 있다’, 이게 그동안 금융권 사람들에게 꿈 같은 거였어요. 그간 인사이트가 있어도 데이터를 다루는데 너무 품이 많이 들었는데, LLM이 그 문제를 해결한 거죠.

이승환: 오. 대박이네요.

천영록: 그런데 세세하게는 사용성이 각 기업이나 사용처마다 맞지 않았어요. 저희가 만든 GPT 기반 플러그인은, 저희 회사의 데이터와 사용 방식에 따라 만든 거잖아요. 그래서 이게 개별 기업의 니즈에 딱 맞게 작동하지는 않았어요. 근데 기업은 이게 ‘딱’ 맞아 돌아가야 하잖아요. 그래서 자연스럽게 대형 증권사 일을 맡게 되었고, 지금까지도 다양한 기업들의 AI 구축을 돕고 있습니다.

이제는 AI를 도입하지 않는 기업은 경쟁에서 도태될 것, 대표부터 AI 감수성을 높여야

이승환: 처음에 대기업들과는 어떤 일을 했나요?

천영록: 가장 먼저 유진증권 AI 프로젝트를 하게 됐는데요. 내부 PB들이 LLM을 활용해 자유롭게 질문하면, 재무제표, 차트, 뉴스 등 각종 기업과 금융 데이터를 활용해 답을 내주는 거였어요. 한화증권과는 ‘테마’를 만들어주는 AI를 만들었어요. 원래 ‘테마’는 사람들이 하나하나 종목 DB를 넣어야 했잖아요. 이를 위한 사전 리서치도 많이 필요했고요. 저희가 만든 AI는 테마 개념을 입력하면, 모든 종목들의 정보와 뉴스 등을 불러와서 테마 포트폴리오를 즉석에서 만들어줘요.

이승환: 이러면 진짜 뉴스 나오는 것처럼 AI 때문에 실업자 늘어나겠는데요…

천영록: 그렇진 않아요. 요즘 AI가 사람 자른다고 비관론이 많던데, 그보다는 생산성 없는 일에서 생산성이 높은 일로 옮겨주는 것 같아요. 요즘 MZ세대 이야기 나오면, 어린 분들은 자기 발전 없다고 회사를 나가고, 그러니까 이제 과장 부장님들이 잡일 하는 모습들이 많잖아요. 그 과정에서 팀 간 갈등도 있고요. 그런 일들은 모두 AI에 맡기고, 사람은 앞으로 어떻게 하면 더 부가가치를 높일 수 있을지 고민할 수 있게 하는 거죠.

이승환: 말씀을 듣다 보니 AI로 개발하는 것보다, 고객사 분들과 소통하는 게 더 힘든 것 같은데요. 다들 각 산업마다의 전문성이 굉장히 높으니…

천영록: 그렇죠. 저도 제가 20년 가까이 일한 금융 전문성이 큰 도움이 된다고 생각했어요. 그런데 여러 비금융 중소기업, 중견기업 일을 하다 보니, 그것보다는 제가 10년 가까이 스타트업 CEO로 있었던 게 더 도움이 되는 것 같더라고요. 대표님들은 회사가 크든 작든 누구나 비슷한 문제를 겪고 고민하잖아요. 결국 경영을 하는 사람인 거고, 회사를 운영하는 과정에서 어려움을 극복하는 거잖아요. 그러다 보니 영업, 생산성, 이런 이야기들이 굉장히 잘 풀리는 것 같아요.

이승환: 그러면 의뢰를 받으면 어떤 식으로 착수하나요? 클라이언트 회사와 이야기를 굉장히 많이 해야 할 것 같은데…

천영록: 경영진부터 실무자까지 워크샵을 통해서 많이 풀어냅니다. 우선 그 회사가 달성하고자 하는 일반적인 목표와 업무 흐름을 파악한 후에, 첨단 AI 자동화로 어떻게 혁신해 줄 수 있는지를 찾아주고 설명해 주는 것부터 저희의 역할이에요. 대부분은 실제 구현을 경험하신 적이 없으시니까요.

그리고 데이터베이스 구조와 프로시지까지 다 분해하고 분석해 봐요. 그러면 실제 비즈니스 로직이 어떻게 돌아갈 수 있는지 생생하게 이해할 수 있거든요. 기업에 AI를 도입하는 건 개발력보다, 이런 비즈니스 이해를 일치시키는 게 훨씬 중요하다고 봐요. 지금은 무엇을 찾아내더라도 굉장히 큰 혁신을 줄 수 있는 시대거든요. 저희가 잘 하는 것과, 큰 임팩트를 드릴 수 있는 지점을 찾아서 바로 눈에 보이게 해결해 주는 게 중요합니다.

이승환: 하긴 그래야 뭐가 문제고 뭐가 중요하고, 무엇부터 해야 하는지 알 수 있으니…

천영록: 네. AI 도입은 ‘문제 정의’가 가장 중요한 것 같아요. 어차피 키보드와 마우스로 하는 사내 업무의 한 80% 정도는 AI로 효율을 높일 수 있거든요. 그렇다면 경영진, 실무진과의 대화를 통해 어떤 문제에 집중하는 게 ROI가 높은지 판별하는 게 굉장히 중요하겠지요. 또 도입 후에도, 계속해서 효율이 어떤지 체크하고 개선하는 것도요. ERP와 달리 AI는 프로젝트 끝나면 쫑이 아니라 언제든 더 나은 답을 찾아나갈 수 있거든요.

이승환: 감사합니다. 마지막으로 한마디 부탁드립니다.

천영록: AI는 이제 시작인데요, 저는 모든 대표님이 매일매일 AI로 새로운 도전을 해보았으면 좋겠습니다. 백여 년 전에 콘크리트로 건물을 만드는 기법이 나왔고 초고층 건물의 시대가 왔습니다. 그때는 한순간의 유행이라 여기는 사람들도 있었을 것이고, 또 그 시대에는 정확한 답을 확신하기 어려운 것은 사실이에요.

그러나 결국 그 공법 하나로 세상은 아직까지도 계속 바뀌어나가고 있어요. 사람들의 생활이 달라지고, 소통 방법이 달라지고, 인구구조도 변화합니다. 기술이란 게 누구 한두 명이 부자 되는 이야기가 아니고, 거대한 사회적 변화를 일으키며 새로운 사회를 여는 분기점이 되기도 합니다. 모두가 주인공이 될 수 있는 시대기도 하다는 거죠.

부디 모든 분들이, AI 관련해 쏟아지는 뉴스들에 압도감을 느끼지 않고, 자신의 삶에 본격 적용하여 꿈들을 이루어가는 큰 무기로 삼는다면 좋겠습니다.

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사업을 시작했는데 일이 없거나 일이 들어오지 않을 때 어떻게 시작해야 할지 막연하다면, 내가 지금부터 해야 할 일은 무엇일까? 내 경험을 빌어 작은 성공이지만 사업적 성과를 이루었던 경험을 공유해 보고자 한다.

사업이든 장사든 어쨌든 수익을 만들어야 하는 상황에 놓이면 금전적 회수를 위해 노력해야 한다. 그런데 막상 어디서부터 시작해야 할지 모른다. 그렇다면 여기서 가만히 손 놓고 있어야 할까? 열심히 영업을 해야 할까? 어디서부터 영업을 해야 할지도 모르는데 막상 길거리에 나가 전단지라도 돌리는 게 정답일까? 가장 쉽게 시작할 수 있는 방법을 공유해 보고자 한다.

1. 회사소개서·상품소개서 만들기

가장 좋은 첫 번째 방접은 회사소개서를 만들고 다듬는 일이다. 우선 내가 하는 일을 명확하게 정의하고 이후 영업하기 좋은 문서화된 자료를 보기 좋게 만든다. 회사소개서와 상품소개서는 역할이 다른데, 이는 차후에 설명하기로 하자.

우선 회사소개서의 역할은 내 회사에 대한 비전과 목표 그리고 조직의 구조를 통해 신뢰를 얻는 일이다. 또한 내가 하는 일을 소개하며 이에 대한 간략한 서비스와 제품 등 상품에 대한 설명을 보태는 것이다. 그리고 상호 간의 협력이 가능한 범위 내에 협업할 수 있을법한 회사를 대상으로 거래를 위한 콜드메일을 보내는 것이다.

인맥이 통해서도 가능하고, 소개를 통해서도 연결할 수 있다. 중요한 건 내가 갖고 있는 무형의 자산을 시각화하는 것이다. 장표의 특성과 구조는 프로세스를 통해 자연스럽게 하는 것이 좋은데, 비전과 철학, 사업 영역의 소개와 설명, 상품 구성과 나열, 팀 구성과 조직도, 업장의 위치, 연락처 순으로 기재해 두는 것이 좋다.

신뢰를 얻기 위한 장표구성임으로 최대한 명료하게 간결하게 작성하는 것이 좋고, 하는 일이 명확하게 드러나는 것이 좋다.

2. 홈페이지 만들기 혹은 다듬기

홈페이지는 회사를 위한 가장 중요한 통로 중 하나다. 보다 상세한 정로를 통해 구매로 이어지는 퍼널의 종착점에 있는 도구이기 때문이다. 구성과 자료, 이미지 등으로 시간을 들일 수도 있고, 전문적인 업체를 통해 잘 만들 수도 있지만, 최근에는 자동 생성형 툴이나 도구를 통해 도메인을 구매한 후 네임서버 변경으로 간략히 제작하여 연결해 두는 것을 추천한다.

네이버 도메인 등록을 통해 인증하게 되면 검색에 걸리니 이러한 작업으로 우선 자신의 업무를 온라인상 공개하는 것이 좋다.

3. 비즈니스 모델을 위한 SNS/블로그 운영

블로그나 SNS를 운영하는 것은 간단하게 보이지만 들어가는 리소스를 생각하면 어려운 일 중 하나다. 소비자의 선택과 검색엔진의 은총을 받아야 노출량이 보장되나 이러한 활동이 구매나 사업적 성과로 전환될 확률은 1% 미만일 가능성이 높다.

그럼에도 그러한 0.1%들이 쌓여서 피드백이 올 수 있는 구조가 된다면 만약의 사업적 성과를 위해 간단하게라도 구성해 두는 것이 좋다. 상품에 대한 상세 정보와 활동 그리고 응용을 위한 자료, 방법론을 기재하기 위해서라도 블로그와 같은 설명형 툴이 필요한 것이다.

그렇다고 물리적 한계에 봉착한 상태에서 무리하게 유튜브까지 하는 것이 좋을지는 생각해 볼 문제다. 1인기업은 더욱 시간이 없을뿐더러 하나하나 만들어가는 것도 쉽지 않다. 역량이 안된 상태에서 저품질의 게시물이 나온다면 오히려 역효과가 날 수 있다.

4. 비즈니스모델을 다듬어보자

실은 가장 먼저 해야 할 일이지만, 그럼에도 일이 안 잡히거나 안 들어온다면 나의 비즈니스 모델을 점검할 시간일지도 모른다. 소비자의 반응을 이끌어낼 수 있는 건지, 가격은 적절한지, 유통망은 잘 잡혀있는지도 체크할 필요가 있다. 상품구성에 대해서 재구성하며 일이 없는 게 아니라 정비하는 시간이라고 생각하자.

5. 유통망을 확보하자

상품이 판매되는 구조를 다시 한번 살펴보자. 용역서비스의 경우에는 조금 다르게 접근할 수 있지만, 본질은 비슷하다. 상품이 잘 팔리지 않는다면 자사몰부터 점검해 보자. 상세 페이지를 다듬거나 가격을 조절하거나 프로모션·이벤트를 걸어보거나 하는 작업 말이다.

제품이라면 더욱 용이하다. 지금 자사몰 외에 판매가 가능한 유통처를 우선적으로 검토하자. 가령 쿠팡·카카오 선물하기 등 거래처를 확보하듯 대형 유통망부터 우선 입점신청을 해두자. 1번 작업물이 지금부터 빛을 발할 때다.

나 역시 제품 판매망 중 가장 먼저 B2B부터 뚫으려고 노력했다. 그러한 활동 중 가장 크게 성과를 올린 게 바로 B마트 입점과 카카오톡 선물하기, 그리고 쿠팡·H몰·SK스토아 등이다. 아직 퍼포먼스로 전환되기 전이어서 성과가 엄청나게 나오지는 않지만, 그럼에도 작은 성공들이 모여 하나하나 만들어가고 있다.

6. 정부지원사업 신청하기

소상공인을 위한 판로 개척과 판매 지원 사업들이 많이 나오는 중이다. 여름 시즌부터 9월까지는 아마 집중적으로 모집 활동을 하게 될 텐데, 공공기관의 예산이 가장 많이 쓰이는 시기이기도 하다.

중소기업유통센터에서 하는 판판대로나 서울경제진흥원(구 서울산업진흥원) 등에서 제공하는 서비스도 이용하기 좋다. 복잡한 서류 등이 많지만 그럼에도 미리미리 준비해 둔 자료들 덕분에 보다 빠르고 손쉽게 시작할 수 있을 것이다.

보통 B2B 사업을 하게 될 때면 겨울까지 업무를 수행하고 1~3월은 비수기를 보내는 날들이 많았다. 겨울철 보릿고개라고 해서 일이 없는 경우도 많았는데, 이럴 때마다 1~5번을 되풀이하면서 이겨냈다. 그러니까 일이 없다고 아무것도 하지 않을게 아니라 우선적으로 다시 반복해서 복기하고 풀어내는 훈련이 필요한 것이다. 아무것도 하지 않으면 아무 일도 일어나지 않는다.

원문: Wenis Kunwoo Kim의 브런치

미디어자몽 김건우

• 2008년 광고대행사 ‘위니스컴패니’
• 2013년 미디어자몽 주식회사 설립
• 2022년 피크니크 주식회사 설립
• 2016년 한양대학교 사회학과 박사수료
• 2018~2021 – 한양대학교 언론정보대학원 겸임교수

강의 및 제휴, 제안 문의 메일은 아래 연락처로 부탁드립니다. (사업/창업/콘텐츠/마케팅/1인 미디어/F&B/사회학 인문학 분야)

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미디어자몽은 콘텐츠 비즈니스 컴패니빌더입니다. 

• 콘텐츠 비즈니스 전문 기업 ‘자몽 zamong’ 
• 콘텐츠 스튜디오 제작 솔루션 ‘자몽솔루션’
• 피크닉 디저트 카페, ‘피크니크’
• HACCP 기반 디저트 주문 생산 서비스 ‘콜라보’

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2024년 5월 처음 무인카페 시장에 발을 딛은 킨크커피가 11월 가맹사업을 시작한 지 7개월 만에 30호 점을 달성했다. 킨크커피는 기존의 탕비실 같던 무인카페와 달리, 목수 감성의 우드톤 인테리어의 일반 카페 같은 깔끔한 디자인을 자랑한다. 또한 여러 프랜차이즈에서 경험을 쌓은 경영진이, 커피 머신 리스, 입지 분석 등 다양한 지원책을 제공하고 있다. 현재 킨크커피 가맹 매장을 낸 가맹점주 3명의 이야기를 들어보았다.

Q. 어쩌다 무인카페 킨크커피를 열게 됐나요?

수원: 수원 영통삼성점 점주 현주희입니다. 저는 초등학생 아이를 키우는 맞벌이 엄마예요. ‘예쁜 카페 사장님’이 되는 게 꿈이었지만, 아침 11시부터 저녁 7시까지 태권도 사범으로 일하고, 퇴근 후엔 아이 돌봄에 집안일까지 해야 했죠.

남양주: 남양주 평내동에서 킨크커피를 두 군데 운영하는 신창은입니다. 아파트 상가 내 무인 매장이 문을 닫은 걸 보고, 문득 ‘커피머신 하나 놓으면 24시간 운영되는 무인카페를 해볼까?’ 하는 생각이 들었죠.

잠실: 잠실본동점 점주 하세영입니다. 저는 공유 주방에서 배달 전문점을 5년 정도 했어요. 코로나 때는 잘 됐지만, 끝난 뒤에 매출이 절반으로 떨어졌어요. 매출을 높이려고 새벽까지 일하다 보니 건강이 확 나빠졌는데, 마침 대학 선배인 킨크커피 대표님 연락으로 알게 됐어요.

Q. 왜 킨크커피가 괜찮아 보였나?

수원: 우연히 남편을 통해 킨크커피를 알게 됐어요. 처음엔 ‘무인카페가 과연 잘될까?’ 하는 의구심도 있었지만, 가장 끌린 점은 ‘하루 30분 관리’라는 부분이었어요. 바쁜 일상 속에서도 시간 부담 없이 카페 사장님을 투잡으로 할 수 있는 거였죠.

남양주: 다른 여러 무인카페 매장에 가봤어요. 킨크커피는 태릉입구 지점을 갔는데요. 매장 안을 살펴보니 나무 톤의 인테리어와 화분들에서, 일반 카페와 같은 따뜻한 느낌을 얻을 수 있었어요. 커피 맛도 괜찮았고요.

잠실: 사실 저는 배달업에서 좀 벗어나고자 하는 생각이었어요. 배달 업이 워낙 고되어서 시간을 내기가 힘들었어요. 그런데 배달 전문점 근처에 매장을 내고 관리가 가능한 게 가장 좋았죠. 선배가 킨크커피 대표이니 아무래도 믿음도 있었고요.

Q. 입지는 어떻게 고르셨나요?

수원: 원래 남편이 여기서 작은 고깃집을 하다가, 더 넓은 곳으로 옮기게 됐어요. 기존 자리에서 투잡을 해볼까 했죠. 마침 여기가 빌라촌, 원룸촌이라 상주인구는 좀 있었거든요. 카페를 내기는 애매하지만 무인카페는 괜찮겠다 싶었어요. 킨크커피에 문의하니 사내 공인중개사가 계셔서 이곳 상권을 전문적으로 분석해 주시더라고요.

남양주: 1호점은 제가 사는 아파트라서 이해도가 높았죠. 아파트를 끼고 있으니, 입주민들 오가며 안정적일 거라 생각했어요. 2호점은 좀 다르게 접근했는데요. 근처에 먹자골목이 있는데, 카페는 일찍 닫잖아요? 저녁 먹고 커피 마시는 분들에게 딱일 거라 생각했어요.

잠실: 저는 첫 번째 조건이 배달 전문점에서 가까워야 하는 거였어요. 그 지역 위치와 조건을 이야기하니, 킨크커피 본사에서 아예 부동산을 통해 몇 곳을 추천해주셨고 그중에서 골랐어요. 다행히 제가 생각하는 조건, 거리, 상권이 잘 맞아 선택하게 됐어요.

Q. 현재까지 성과는 어떤가요?

수원: 오픈한 지 이제 3개월 차인데, 솔직히 기대 이상의 결과에 저도 놀라고 있어요. 첫 달은 오픈빨이겠지만, 이후에도 월 200만원 이상의 순수익을 안정적으로 가져가고 있거든요. 아마 1년 반 정도면 투자금을 회수할 수 있을 것 같아요.

남양주: 1호점 매출은 월 400만원, 2호점 매출은 월 500만원 정도 돼요. 순익은 둘이 합쳐 500만원 좀 넘어요. 이게 커피머신 리스를 어떻게 볼 거냐 따라서 좀 다른데, 저는 두 곳 다 머신을 일시불로 구매했어요. 두 곳 다 투자금 회수도 1년 반 정도로 가능할 것 같아요.

잠실: 계절 따라 좀 다른데요. 매출 기준 비성수기는 450~500만원, 성수기는 600~650만원 정도 나와요. 이익은 월 매출 500만원 기준으로 200만원 좀 넘게 가져가요. 월세 100만원 정도고, 커피 기계 리스비용이 70만원 등등, 나가는 거 다 따지면 2년 안에 원금 회수는 될 것 같아요.

Q. 운영에 드는 시간은 어느 정도인가요?

수원: 요즘 ‘인건비’가 이슈인데, 인건비가 0인 게 너무 좋아요. 저는 태권도 사범인데, 출근하기 전 30분 정도면 가벼운 업무는 다 끝나요. 그런데 손님들 어떤지도 보고 인사도 드리고 하며, 1시간 이상 있을 때도 많아요.

남양주: 두 군데 다 합쳐서 1시간~1시간 반 정도예요. 일단 아파트 상가의 1호점을 보고, 차 타고 5분 정도 가서 2호점 일을 봐요. 아직 아이가 어려서 다른 일을 하기 쉽지 않았는데, 이렇게 부업식으로 하기에 좋아요.

잠실: 저는 배달 없는 한가한 오후 시간대에 후다닥 일을 보고 가요. 쓰레기 분리수거하고 청소하고, 창고에 물건 가지러 가고… 이건 금방이고요. 기계 청소는 별로 안 걸리는데, 바닥 깔끔하게 물청소까지 하면 하루 1시간 좀 넘게 쓰는 것 같아요.

Q. 운영에 있어 애로사항은 무엇이 있나요?

수원: 지금까지는 큰 일은 없는데요. 만약 장기 여행을 간다, 그러면 이 일을 대신할 만한 사람을 구해야 하는 건 문제일 것 같아요. 지금은 그냥 저나 남편이 한 번씩 번갈아 하면 되는데, 오랫동안 비우는 건 아무래도 부담이니까요.

남양주: 초반에는 저도 처음 기계 만져보고, 손님들 대하는 것도 어색하고 그랬는데요. 지금은 그런 일은 잘 없어요. 혹시나 제가 당장 해결하기 힘든 일이 있으면, 본사에 연락하면 또 처리해 주는 경우도 많고요.

잠실: 기계가 완벽할 수는 없으니, 일주일에 한두 번 정도는 커피나 컵이 안 나온다는 전화가 와요. 그러면 저희가 원격으로 기계를 리셋하고 커피를 내어드립니다. 컴퓨터 껐다 켜는 거 같은 거죠. 웬만한 건 원격으로 다 할 수 있어서 큰 어려움은 없습니다.

Q. 진상은 좀 없나요?

수원: 저는 없었던 게… 매장이 삼성전기 근처, 또 여기 하청업체들도 많고 그런 자리에 위치해 있거든요. 또 젊은 분들 많은 원룸촌이고… 그래서 저는 오히려 그분들과 이야기하는 거 좋아하고 그런 편이에요.

남양주: 1호점은 아파트 상가라서 아무 문제가 없고요. 2호점은 먹자골목 근처에 학생들이 많아서… 아주 가끔 누가 라면 먹고 간다거나, 취객이 담배꽁초 버리고 간다거나, 이런 건 있고요. 또 학생들이 가끔 커피 안 마시고 앉아 있는 소소한 것도 있고요.

잠실: 저는 좀 심한 경우가 있었는데, 새벽에 의자를 쭉 붙여서 누워 자는 분이 있었어요. 여기서 주무시면 안 된다고 말씀드리니까 언성이 높아지더라고요. 그렇게 실랑이하다가 경찰을 불렀는데, 요즘 경찰분들도 무인 매장에 대한 이해도가 높아서 잘 정리해 주셨어요.

Q. 본사 지원은 어떤가요?

수원: 오픈할 때 원두나 컵 등을 구매할 수 있는 물류비 포인트 지원이 컸어요. 또 본사에서 창업비 투자 후 예상 수익률, 회수 시기 등을 꼼꼼하게 상담해 주시니까 도움이 되더라고요. 그래서 커피 머신은 렌트하지 않고 구입해서 이후 운영비를 줄였어요. 또 수원맘 같은 체험단을 통해서 블로그나 인스타 홍보도 도와주셨고요.

6월 셋째주에 킨크커피에서 프리 커피 데이 행사를 하는데요. 그날 하루 고객들에게 아메리카노를 무료로 나눔합니다. 행사 관련 모든 비용과 당일 매출을 본사에서 지원해 주는데요. 무인카페라 점주들이 행사 시간 내내 상주하기가 힘든데, 본사 직원들이 도와주러 온다고 합니다. 무료 커피 행사를 통해 신규 고객들이 오시면 무조건 재방문할 수밖에 없다고 생각하거든요. 커피랑 음료엔 자신이 있어요. 그런 행사와 지원 정책도 큰 도움이 됩니다.

남양주: 일단 제가 잘 모르는 홍보 관련 도움을 많이 주세요. 인터넷도 있고 오프라인 배너 등 홍보물이나 이런 것도 지급해 주고요. 또 신상품 나오면 음료 맛보라고 샘플이랑 홍보자료도 보내주시고, 이런 것들이 잘 되고 있는지 나오셔서 청결 등등까지 체크해주세요. 또한 상권의 특성도 잘 설명해 주신 점도, 매장을 내는 데 큰 도움이 됐습니다.

잠실: 한달에 한 번씩 슈퍼바이저가 와서 이것저것 봐주세요. 주로 매출과 지출 구조 가지고 이야기를 하고는 해요. 매출만 보면 안 된다, 실제 얼마나 남았는지 꼼꼼히 살펴보자, 발주는 앞으로 이렇게 조절해야 수익이 늘 것 같다… 뭐 이런 걸 시트로 쫙 정리해서 줘요.

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Q. 투잡으로 하기에 어떤 것 같나요?

수원: 아이를 키우면서 일하는 엄마로서, 시간은 정말 소중한 자원이에요. 킨크커피는 그런 제게 완벽한 선택이었습니다. 아이와의 시간을 희생하지 않으면서도, 든든한 부수입을 올릴 수 있으니까요. 지금 2호점도 생각 중이라 주변에도 추천하고 다녀요.

남양주: 저는 이미 2호점을 냈는데요. 1호점과 거리가 멀지 않으니까 한 번에 일 처리할 수 있어서 좋은 것 같아요. 제가 육아로 많이 바쁠 때는 남편이 보기에도 아주 큰 부담은 아니거든요.

잠실: 저도 돈만 있으면 여러 개 차려볼 생각은 있는데요. 지금은 배달 전문점 일이 여전히 많아서 그럴 상황은 아닙니다. 일단은 솔직히 배달 전문점은 일단 시간을 너무 많이 써야 해서, 하루 1시간 정도만 들이면 되는 무인카페가 훨씬 수익성이 좋아요.

Q. 무인카페 중에서 킨크커피의 장점을 손꼽는다면?

수원: 저는 정말 카페 사장님이 되고 싶었거든요. 그런데 탕비실 같이 밋밋한 무인카페는 정말 싫었어요. 킨크커피를 알게 되고 직접 방문해봤는데 너무 멋져서 바로 계약했습니다. 무인 같지 않은 인테리어도 맘에 쏙 들지만, 커피 맛이 정말 뛰어나요. 많은 단골분이 커피 원두를 따로 살 수 없냐는 문자를 보내시기도 해요.

남양주: 처음 아파트 상가 매장이 매물로 나왔을 때부터, 그저 그런 무인카페들은 하고 싶지 않았어요. 아직도 손님들이 진짜 무인카페 맞냐고 물어보세요. 너무 멋지다고. 같은 2호점을 내고 나니 입지 특성과 평수 등에 따라서 분위기가 또 다르게 느껴지는 매력이 있어요. 동네 사랑방으로 자리 잡았다는 느낌이 듭니다.

잠실: 저희 가게는 다양한 커피 니즈가 높아요. 아메리카노만 해도 진한 아메리카노, 연한 아메리카노, 기본 아메리카노, 디카페인 아메리카노 등 다양하게 판매 중인데 반응이 너무 좋습니다. 그런데도 커피가 맛있다는 평이 굉장히 많아요. 또 무인카페지만 동네 고객의 특성에 맞춰서 빠르게 응대할 수 있다는 점이 장점이에요.

Q. 누가 무인카페를 연다고 할 때 싶은 말이 있다면?

수원: 저는 그냥 만족해서 별 불만은 없어요. 일단 제가 아는 입지이기도 했고, 생각대로 잘 되고 있어서요. 그런데 근처에 있던 무인 카페는 오히려 문을 닫았더라고요. 그래서 무조건 무인 카페면 된다, 이런 생각은 조심해서 내야 할 것 같아요.

남양주: 저는 이미 2개 매장을 냈지만, 사람마다 기준이 다르니까 섣불리 권유하기는 힘든 것 같아요. 저는 만족스러운 결과가 나왔지만, 모두가 그런 건 아닐 거니까요. 2호점도 지인 알아봐 주다가 그분이 빠지고 제가 낸 거거든요. 자기의 확신과 기준이 중요한 것 같아요. 그리고 무인카페 전문가에 대한 믿음!

잠실: 회사 대표의 지인이라서가 아니라, 본사의 도움을 적극적으로 받는 게 좋은 것 같아요. 창업지원금 혜택이 큰 도움이 됐어요. 꼭 누리세요. 킨크커피에서 1,000만원 상당의 창업지원금 혜택을 받았고요. 사내공인중개사가 어려운 상권 분석부터 권리금 조정, 부동산 매물 계약 등을 제공해 준 게 많은 도움이 됐어요.

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남상협: 버즈니 대표 남상협입니다. 여러 홈쇼핑을 한데 모아 보는 앱 ‘홈쇼핑모아’를 운영하고 있고요. 이를 운영하며 쌓아온 여러 커머스AI 기술을 B2B로 보급하고 있습니다. 바로 ‘에이플러스AI’라는 버즈니의 신규 AI 비즈니스인데요. 현재 론칭 1년 만에 CJ온스타일 등 홈쇼핑 및 주요 이커머스사 10곳에 커머스AI 기술 공급 계약을 체결했습니다. AI 비즈니스 부문은 작년에 10배 정도 성장했고, 올해도 4배 이상 성장할 것으로 보입니다.

이승환: 에이플러스AI는 어떤 거죠?

남상협: 다양한 커머스AI 기술을 구독 형태로 제공하고 있는데요. 먼저 시작은 ‘카테고리 자동 설정 기능’이었어요. 보통 셀러들은 솔루션을 통해, 원클릭으로 여러 커머스 플랫폼에 제품을 한 번에 넣거든요. 근데 커머스 플랫폼마다 규격이 달라서 엉뚱한 카테고리에 물건이 들어갈 때가 많아요. 이러다 보면 또 문제가 커머스 플랫폼 ‘검색 엔진’의 품질이 떨어져요. 그래서 저희는 AI로 각 플랫폼에 맞게 카테고리를 지정해 주는 겁니다.

이승환: AI가 제품 상세 페이지를 읽고 카테고리를 구분해 주는 건가요?

남상협: 아니오. 제품 단일 이미지만 보고도 분류 가능합니다. 이미 신세계라이브쇼핑, CJ온스타일 등 다양한 대형 플랫폼에 들어가 있습니다. 그밖에 다양한 제품 정보도 자동으로 뽑아줘요. 단위당 가격, 최저가 비교 등… 그렇게 검색 품질을 높이다 보니, 자연히 AI 기반 ‘검색엔진’까지 공급하게 됐어요.

커머스 플랫폼의 검색엔진 변경만으로, 검색에서 나오는 매출이 몇 배로 뛴다

이승환: 하긴 저도 쇼핑 검색해보면 엉망으로 나오는 사이트들이 꽤 있더라고요.

남상협: 그게, 기존 커머스 플랫폼의 검색 엔진은 대개 텍스트 기반의 ‘문헌 검색’을 그대로 따서 쓴 게 많아요. 예로 구글과 네이버만 해도 검색에서 ‘쇼핑’ 탭이 따로 있잖아요? 그런데 많은 커머스 플랫폼이 ‘쇼핑’에 잘 특화되어 있지 않고 ‘문헌 검색’을 그대로 쓰니, 엉뚱한 결괏값이 나오는 겁니다.

이승환: 쇼핑 검색은 어떤 점에서 좀 다른가요?

남상협: 일반 검색도 상위 노출을 위한 어뷰징이 많은데, 커머스는 훨씬 더해요. 예로 ‘A라면’을 팔면서 ‘B라면’ 데이터를 넣는 식으로 상위노출하려는 곳이 많았죠. 이걸 플랫폼이 하나하나 다 잡아내는 건 불가능에 가깝거든요. 그러다 보니 검색 품질이 점점 안 좋아져요. 검색하면 내 마음에 딱 맞는 제품을 추천해 줘야 하는데 엉뚱한 제품을 불러오는 거죠. 그러면 자연히 전환율이 낮아지고, 그러다 보면 장기적으로는 플랫폼 고객 이탈률이 높아지죠.

이승환: 그러면 버즈니의 에이플러스 검색AI는 어떤 점이 다른가요?

남상협: 저희가 개발한 AI 기반 쇼핑 검색 엔진은 ‘토큰 베이스’가 아닌 ‘벡터 검색’입니다. 사람이 아닌 AI가 제품 관련 데이터를 정확히 입력합니다. 이를 통해 검색 품질이 높아지고, 구매 전환율도 함께 높아지는 거죠.

이승환: 제가 문과라 수리탐구2를 안 배워서 벡터를 잘 모릅니다…

남상협: 음… 이렇게 생각하시면 돼요. 뷰티 브랜드 중 ‘에이지투웨니스’라는 브랜드가 있는데요. 토큰 검색은 ‘에이지투웨니스’와 ‘AGE20’S’, ‘에이지투엔티스’를 다르게 인식해요. ‘벡터 검색’은 이런 여러 동일 검색어들을 하나의 ‘의미 공간’에 담는다고 보면 돼요. AI가 여러 사용자의 액션 데이터를 분석해서, 키워드를 자동으로 생성하는 거죠. 어차피 오타를 낸 사용자들은 비슷한 액션을 취할 테니까요.

이승환: 실제 성과는 어땠나요?

남상협: 최근 저희 에이플러스 검색AI를 도입한 ‘어바웃펫’은 정말 극적인 효과가 났어요. 도입 후 검색 기반 주문이 약 350% 늘었어요. 물론 여기는 특이할 정도로 많이 늘어난 곳이긴 하고요. 보통은 40% 정도 늘어납니다.

AI 검색, 일단 월 100만원에 도입 가능

이승환: 왜케 확 늘어나는 거죠;;;

남상협: 좀 말이 그렇지만, 커머스 플랫폼들이 사용하던 기존의 검색 엔진이 너무 낡았어요. 이커머스 초기에야 수동으로 어느 정도 해결이 가능했지만, 지금은 기존 엔진이 감당하기 힘들 정도로 제품과 거래가 늘었잖아요. 그래서 딥러닝 없이는 정확도를 높이기가 힘듭니다.

이승환: 아무 쇼핑몰이나 플랫폼에 넣어도 그만큼 매출이 오르나요?

남상협: 아무래도 차이는 있습니다만, 말씀드렸듯 평균 40%는 올라옵니다만 너무 작은 곳은 안 됩니다. AI 검색 엔진이 유용하려면 일단 상품 개수가 많아야 합니다. 예로 작은 소호 쇼핑몰에 상품이 100개밖에 없다, 그러면 의미가 없습니다. 또 사용자와 활동도 어느 정도는 돼야 합니다.

이승환: 검색AI 도입은 어렵지 않나요? 버즈니에서 다 해주시는지…

남상협: 아, 그건 스크립트 한 줄만 심어주시면, 커머스 플랫폼에서 일어나는 모든 액션을 저희 서버에 쏘게 됩니다. 저희 API 연결이 굉장히 간단해요. 필요할 경우에는 저희가 어느 정도 손을 봅니다. 그렇게 연동해서 한두 달 정도 있으면 고객 액션 데이터를 받아들이며 점점 정확도가 올라갑니다. 보통 한두 달이면 잘 작동해요.

이승환: 그러면 그 버즈니 검색AI 사용료는 얼마인가요?

남상협: 우선 AB테스트 비용으로 월 100만원에 제공하고 있어요. 대부분의 고객사는 테스트 후 도입으로 이어집니다. 고객사 상황에 따라 사용료가 책정되고요, 기존 검색엔진과 함께 사용하는 경우도 있습니다. 예를 들어 검색 결과가 없을 때가 있잖아요? 그때만 우리 검색 엔진으로 연결하는 거죠. ‘실패 검색AI’ 기술인데요. 기존 검색 엔진은 검색 결과가 없으니 매출이 0인데, 우리 검색 엔진은 관련 제품을 노출시켜서 매출을 늘려주는 겁니다. 이를 통해 버즈니 검색 엔진으로 전환한 기업이 꽤 돼요.

이승환: 네? 검색 결과가 안 나온다는 건 좀 충격인데요;;; 팔려면 뭐라도 유관 상품을 찾아내야 할 텐데.

남상협: 솔직히 저희도 충격이었습니다(…) 저희는 저와 공동대표로 있는 김성국 대표 2명이 다 기술자 출신이에요. 둘 다 대학원에서 검색을 전공했어요. 그래서 창업 초기부터 초보적이나마 ‘딥러닝’을 적용하고 있었습니다. ‘홈쇼핑모아’를 운영하면서 계속해서 이 검색엔진을 발전시켰죠. 저희가 편하려고 시작한 일이었죠. 그래서 다른 데도 다 비슷하게 하겠지… 라고 생각을 했는데 아니더라고요. 그래서 자연스럽게 쇼핑 관련 검색AI 솔루션 판매에 나서게 됐어요.

구매 전환율을 2배 높이는 커머스에 특화된 추천 AI

이승환: 그러면 검색 엔진 외에 다른 솔루션은 어떤 게 있나요?

남상협: 많지요. ‘추천AI’가 대표적인데요. 이것도 자사 서비스 ‘홈쇼핑모아’에서 쓰려고 개발한 건데, 내부적으로 평가가 좋아서 외부 플랫폼에도 판매하고 있습니다. 플랫폼 업체들이 ‘검색’에 돈을 쓰는 건 좀 부담스러워하는데, 추천은 상대적으로 좀 쉽게 받아들여요. 그래서 ‘추천’ 솔루션을 넣었다가 ‘검색’으로 이어지는 경우도 있어요.

이승환: ‘추천AI’이라 함은 어떤…

남상협: 예로 특정 상품 페이지에서, 사용자가 구매할 확률이 높은 또다른 상품을 추천해 주는 거죠. ‘당신이 좋아할 만한 상품’ 이런 거요. 저희는 ‘홈쇼핑모아’라는 커머스 플랫폼을 10년 이상 운영해 왔고, 여기에 최적화된 추천 알고리즘을 계속해서 개발해 왔어요. 그래서 커머스 플랫폼에서 추천AI를 도입하기에 적합한 거죠. 실제로 모 커머스 플랫폼 추천 엔진 테스트에서는 기존 추천 엔진 대비 구매 전환율이 2배로 늘어 계약으로 바로 이어졌어요.

이승환: 근데 추천은 오히려 되게 쉬울 것 같거든요. A제품 구매한 사람들이 B제품도 많이 구매했다면 B제품을 산다거나…

남상협: 그건 수많은 로직 중에 하나에 불과해요. 저도 석박사 때 연구한 경험을 가지고, 제일 좋은 알고리즘 넣으면 될 거라 생각했어요. 근데 10년째 어려움을 겪고 있는 게, ‘검색’과 달리 ‘추천’은 주관적인 면이 강해요. 예를 들면 ‘사과’를 검색한 사람에게 ‘배’나 ‘수박’을 내놓는 건 당연히 말이 안되잖아요? 그런데 ‘추천’은 누군가에게는 다른 과일을 추천하는 게 맞을 때가 있거든요.

이승환: 아… 그렇네요;;;

남상협: 그리고 ‘추천’이 어려운 또 하나의 이유가요. 검색에 비해 추천은 ‘시점’에 따라 차이가 큽니다. 예로 이 사람이 과거에 골프를 좋아했지만 테니스로 넘어갔다면, 과거 시점의 데이터가 별 의미가 없어집니다. 그렇다고 최신 정보만 가지고 볼 수도 없고… 결국 알고리즘 뿐 아니라 사용자의 기호, 타임라인 등을 맥락을 종합적으로 봐야 합니다. 이를 잘 해결하는 게 저희가 10년 이상 쌓아온 노하우고요.

이승환: 근데 커머스 플랫폼마다 상품 구성이 다르고, 또 고객층이 다르잖아요? 그러면 이에 맞게 AI 엔진도 커스터마이징해야 하나요?

남상협: 큰 차이는 없습니다. 어차피 AI는 해당 플랫폼 고객의 행동 패턴을 학습하는 거니까요. 다만 플랫폼마다 운영 방식의 차이가 있으니, 여기에 맞춰드리는 있어요. 예로 쇼핑몰에서 시즌마다 미는 기획전이나 상품 리스트가 있을 거 아니에요? 거기에 나오는 상품만 가지고 개인화를 하고 싶다, 아니면 오늘의 딜 안에서 추천하고 싶다. 이런 요청에 맞춰 주는 거죠.

이승환: 그런 건 할 때마다 버즈니에서 코드 짜줘야 하나요?

남상협: 아니오. 일반화돼 있습니다. 플랫폼에서 원하는 요구 사항을 저희에게 알려주시면, 처음에는 저희가 기능 개편을 위해 코딩을 할 때도 있는데요. 그 이후에는 플랫폼 회사에서 알아서 하면 돼요. 일단 저희도 한번 그런 기능을 만들어두면, 다른 플랫폼에서도 쓸 수 있으니까 크게 재지 않고 기능 개발해 드립니다.

이승환: 그러면 추천AI 도입 비용은 어떻게 측정됩니까?

남상협: 추천AI는 업체마다 월 과금액 차이가 크긴 해요. 애초에 각 쇼핑몰과 플랫폼마다 사용 트래픽 차이도 크고, 또 그들마다 원하는 범위도 다르거든요. 최근 대형 커머스 서비스 한곳과 이야기 중인데, 여기는 일반적인 쇼핑 플랫폼과 비교해서 훨씬 비용이 크겠죠. 트래픽도 높고, 요구사항도 많을 테니까요.

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숏폼과 리뷰도 AI를 통해서 엄청난 생산성 향상

이승환: 계속해서 다른 커머스 AI 솔루션도 소개해 주시죠.

남상협: ‘숏폼AI’와 ‘리뷰AI’가 있어요. 먼저 ‘숏폼AI’를 설명 드리면요. 저희가 ‘홈쇼핑모아’를 운영했잖아요. 홈쇼핑은 영상을 기반으로 판매하잖아요. 그래서 저희는 어떤 제품의 어떤 영상이 나올 때 구매가 많이 이뤄지는지, 10년 간 데이터가 쌓여 있어요. 그래서 ‘홈쇼핑모아’에 입점한 홈쇼핑사를 대상으로 ‘가장 중요한 영상’을 자동으로 잘라주는 기능을 만들었어요.

이승환: 오, 정말 편하겠네요.

남상협: 네. 그런데 그게 업계에서 입소문이 나면서, 커머스 관련 회사들이 하나씩 좀 쓰고 싶다는 이야기를 해주셨어요. 어느 회사는 숏폼 영상을 3시간에 하나씩 만들고 있었는데, 저희 숏폼 플랫폼을 쓴 후 1시간에 4개씩 만들고 있다 하더라고요. 실제로 숏폼AI를 이용해 1시간 분량의 영상을 입력하면 AI가 핵심만 추출해 5분 만에 6개의 숏폼영상으로 만들어 줍니다.

이승환: 그러면 ‘프리미어’ 같은 영상 편집 툴에 연동해서 써야 하나요?

남상협: 기본적으로 분석을 포함한 자체 툴을 제공합니다. 여기서 특정 숏폼을 자를 수도 있고, 중간에 자막 넣는 등 편집도 다 돼요. 또 말씀하신 것처럼 필요하면 영상을 추출 후 프리미어 등에서 편히 작업할 수도 있습니다. 근데 애초에 그렇게 이것저것 편집을 하는 경우가 많지는 않아요. 애초에 잘된 부분을 분석하고 활용하는 걸로 충분한 경우가 많아서요.

이승환: 다음으로 ‘리뷰AI’는 어떤가요?

남상협: 리뷰 라는게 결국 ‘고객’을 위해 있는 거잖아요. 즉 사람들이 원하는 정보를 주는 건데, 모든 리뷰를 분석해서 AI가 대표적인 리뷰를 자동 생성해 주는 거죠. 여러 리뷰를 뒤지지 않아도 ‘아, 이런 제품이구나’를 알 수 있도록요. 또 좀 더 세부적으로 알 수 있도록, 만족도, 사이즈, 가성비 등 다양한 키워드와 표현으로 추려 볼 수도 있습니다. 그 키워드만 클릭하면, 이 제품의 내 관심 있는 속성이 어떤지 빠르게 볼 수 있죠.

AI 챗봇을 통해 24시간 제품 상담까지 가능

이승환: 이것도 커스터마이징 안 해도 되나요?

남상협: 네. 이것도 AI가 자동으로 합니다. 물론 UX 부분은 고객사에서 수정해야겠지요. 또 판매자들을 위한 AI 기능도 있는데요. 쇼핑몰 보면 같은 상품인데 옵션만 약간 다르게 해서 제품을 엄청 많이 올리는 경우가 있어요. 그러면 같은 상품인데 리뷰가 엄청 흩어져 있어요. 저희는 AI를 통해 그런 제품들의 리뷰를 다 하나로 묶어줘요. 여기에 제품의 OCR을 읽어내서 특징을 잡아주기도 하고요. 그밖에도 ‘챗봇AI’도 제공하고 있어요.

이승환: 챗봇이면 고객 상담인가요?

남상협: 아니오. 현재 신세계라이브쇼핑이나 쇼핑엔티에 공급하고 있는데, 상품 관련 정보를 명확히 제공해 주는 것에 가까워요. 아무렇게나 물어봐도 다 잘 대답해 줘요. 예로 질문 관련해서 영상의 특정 부분을 참조하라고 정보를 전달해주기도 하고요. 색상 같은 건 기본이고, 내 키와 몸무게 알려주며 어떤 사이즈 입어야 하는지 알려주고, 또 세탁 어떻게 해야 하는지 등 온갖 사소한 질문에도 답해줘요. 고객센터로 넘길만한 질문은 또 알아서 넘겨주고요.

이승환: 진짜 AI로 별 희한한 게 다 되네요;;;

남상협: 근데 결국 오랜 시간 AI 기술을 쇼핑에 접목시킨 게, 다양한 형태로 접목시킨 거예요. 운이 좋았던 게, 저희는 그저 우리 회사 생산성을 높이기 위해 AI를 일찍부터 도입한 건데 10년 만에 빛을 본 거니까요. 이 외에도 저희 버즈니 회사 안에서는 아예 모든 파일과 회의 녹취를 한데 모아놓고 AI를 활용해서 정보를 찾아볼 수 있도록 세팅해서 업무를 진행하고 있어요. 지금 인터뷰도 실시간으로 저장되고 AI가 정리해 줍니다. 공유도 할 수 있고요.

이승환: 와, 이건 정말 좋은데요. 저도 좀 쓸 수 없을까요?

남상협: 네 이번에 새롭게 오픈한 AI회의록 Knoi인데요. 녹음된 회의 내용을 AI가 자동으로 정리까지 해줍니다. 우선 현재 초기버전에는 미팅 녹취와 AI회의록 정리 기능이 포함되어 있습니다.

앞으로 노이는 현재 버즈니 내부에서 구성원들이 이용하는 형태로 단순한 AI 회의록 도구를 넘어, 팀의 생산성과 퍼포먼스를 극대화하는 AI 협업 플랫폼으로 만들어 나갈 계획입니다. 구체적으로는 팀이 가진 모든 문서, 코드, 메신저 대화 등을 AI가 통합적으로 이해하고 이를 기반으로 지식 체계를 자동으로 구축해 팀의 생산성과 효율을 극대화하는 서비스로 개선해 나갈 계획입니다.

이승환: 감사합니다. 마지막으로 한마디 부탁드립니다.

남상협: 지난해 ‘홈쇼핑모아’와 신규 비즈니스 ‘에이플러스AI’의 성장에 힘입어 월간 기준 흑자 달성에 성공했는데요, 올해는 ‘홈쇼핑모아’로 더욱 탄탄한 현금흐름을 만들고, 에이플러스AI로 빠르게 시장을 선점해 나갈 계획입니다.

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사업성과 시장성은 흔히 비슷한 개념이라고 생각하고, 그래서 혼용되는 경우도 많다. 하지만 개인적인 경험에 의한바, 두 개념은 아래와 같이 분류할 수 있다.

• 사업성: 사업에 들어가는 난이도, 그에 맞춘 효율화
• 시장성: 시장의 성장과 그에 발맞출 가능성

자세히 따져보자. 사업성은 신기술과 조직 운영과 인력 배치, 이에 따른 효율화가 결합하여 실제 사업적인 성과를 만들어 낼 수 있다는 것을 뜻한다. 축적된 경쟁력을 기반으로 경쟁우위를 점할 수 있다. 따라서 사업성이 좋다는 것은 비즈니스 모델에 대한 확신과 검증을 거친 후 이에 따른 돈을 벌어들일 수 있는 가능성에 대해 다각도로 검토하여 이를 통해 기업의 성장을 이끌어낸다는 것을 뜻한다.

시장성은 조금 다르다. 실제 시장의 변화와 규모의 증감, 그리고 비즈니스모델과 상관없이 돈이 도는 구조를 뜻하는 만큼, 시장성이 있다는 건 지금 트렌드와 소비자들의 기호 변화(지출 변화)가 실제로 자금의 흐름을 만들어내는 것을 뜻한다.

나는 본의 아니게 두 가지 법인을 통해 사업성과 시장성에 대한 경험을 하고 있다. 현재 데스벨리임에도 불구하고 두 가지 모델이 상반된 역할을 하고 있어 향후 보완재 형태로 잘만 버티면 포트폴리오상 상호 시너지를 낼 수 있을 것으로 본다.

내 사업은 어떻게 변화해 왔을까

처음에는 사업성을 우선했다. 비즈니스 모델을 우선하여 조직을 세팅했고, 이는 상품화에 따른 수익 구조, 인력배치, 고객사 발굴로 이어졌다. 수익은 이 과정에서 만들어지고 확장되었다.

그런데 가만 보면, 이 구조는 시장 흐름에 따라 영향을 받게 된다. 아무래도 용역, 발주, B2B 구조다 보니 거래처 의존도 높은 사업이 되어 버리는 경향이 없진 않다. 끊임없는 자기 혁신과 트렌드 민감성 등이 반영되어야 하는데, 용역 흐름을 놓쳐서 조직규모가 변화하거나 레퍼런스가 줄어드는 형태가 되면 관성에 의해 매우 안 좋은 결과로 이어졌다. 상당히 많은 인력과 고정비가 수반되었다. 게다가 고정비를 낮추기 위해 대표이사의 롤이 증가하는 상황이 되어 속된 말로 갈리다 보니, 미래에 탈출구가 보이지 않게 되어버렸다. 결국 사업 모델 변화밖에 답이 없어 보였다.

이후 사업은 시장성을 우선하여 변화하였다. 시장성을 우선할 경우, 사업모델은 단순해져야 한다. 이것도 모르고 꽤 많은 시도를 했는데, 사업성을 우선시 했던 버릇의 반복으로 역시 실패도 반복했던 것 같다.

시장성 우선 사업은 매우 단순한 모델을 얼마만큼 스케일 업하느냐에 따라 승패가 달린 듯하다. 거기에 그럴싸한 브랜딩도 같이 이루어져야 한다. 기술 의존도가 상대적으로 높은 편은 아니다. 하지만 향후 경쟁력 강화를 위해서 해야 할 건 기술 우위, 행정 우위가 같이 이루어져야 했다. 실제 시장성이 높은 분야에 사업자들이 두각을 나타내는 것은 규모의 경제, 행정 우위, 유통 및 물류 등에 강점이 있는 곳이다.

결론

현재는 모든 조직을 시장성 위주로 구조를 짜두었다. 두 사업에 공통점은 고정비를 낮추면서 이익을 높여 얼마나 자금 회전이 잘 될 수 있는지를 고려하는 것이다. 그러니까 모든 과정에서 고정비를 낮추고 이익을 극대화하는 것이 오래갈 수 있는 포인트다.

나는 현재 시장성 높은 분야, 그러니까 시장 규모가 크고 기회가 많은 곳에 뛰어들었다. 거기에 생소하지만 틈새시장을 발견하여 매우 적극적으로 활동하고 있는데, 향후 기회가 된다면 기존 사업성 좋았던 모델과 결합하여 부가가치를 창출하려고 한다.

끝이 어떻게 날지 모르나, 내가 계속 버틴다면 분명히 더 큰 기회가 오지 않을까 생각한다.

원문: Wenis Kunwoo Kim의 브런치

미디어자몽 김건우

• 2008년 광고대행사 ‘위니스컴패니’
• 2013년 미디어자몽 주식회사 설립
• 2022년 피크니크 주식회사 설립
• 2016년 한양대학교 사회학과 박사수료
• 2018~2021 – 한양대학교 언론정보대학원 겸임교수

강의 및 제휴, 제안 문의 메일은 아래 연락처로 부탁드립니다. (사업/창업/콘텐츠/마케팅/1인 미디어/F&B/사회학 인문학 분야)

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미디어자몽은 콘텐츠 비즈니스 컴패니빌더입니다. 

• 콘텐츠 비즈니스 전문 기업 ‘자몽 zamong’ 
• 콘텐츠 스튜디오 제작 솔루션 ‘자몽솔루션’
• 피크닉 디저트 카페, ‘피크니크’
• HACCP 기반 디저트 주문 생산 서비스 ‘콜라보’

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점점 더 뜨거운 여름을 맞이할 우리에게 기후변화는 생존과 직결된 중대한 문제입니다. 우리의 일상을 위협할 뿐만 아니라, 앞으로 살아갈 미래 세대의 삶에도 치명적인 영향을 미칠 텐데요. 지난 8월 우리나라 헌법재판소에서 ‘정부의 기후 위기 대응이 부족하면 국민의 기본권 침해로 이어질 수 있다’는 결정이 나오면서, 지금의 정책이 미래 세대의 삶을 보호하지 못한다는 주장이 법적으로 확인되었어요. 미래 세대에 대한 현세대의 책임이 다시 강조되고 있는 가운데, 기후 위기의 주요 원인이 되는 기업에게도 대응할 의무가 요구되고 있습니다.

기업의 기후 위기 대응의 일환으로, 세계 곳곳에서는 기업이 얼마나 많이 탄소를 배출하고 있는지 공개하는 ‘탄소 배출량 정보 공시’를 의무화하고 있는데요. 이러한 움직임에 기업은 어떻게 대처해야 할까요? 오늘은 지난 8월 발생한 기후 소송 이슈와 함께, 기업의 리스크 대응 방안으로써 시각화 대시보드를 어떻게 활용할 수 있는지 이야기해 보려고 합니다. 여러 기후 위기 관련 지표 중 보다 구체적인 예로 ‘탄소 배출량’을 시각화한 대시보드 사례를 함께 살펴보겠습니다.

1. 시급한 기후 위기 대응, 기업이 해야 할 일은?

1) 미래 세대의 기본권을 침해하는 기후 위기

지난 8월, 헌법재판소에서 역사적인 결정이 내려졌습니다. 아시아 최초로 기후 소송의 헌법불합치 판결이 나왔는데요. 지금의 탄소중립기본법이 기후 위기의 심각성을 제대로 반영하고 있지 않아서, 미래 세대의 기본권을 침해한다는 것이 소송의 요지입니다.

탄소중립기본법은 기후 위기 대응을 위해 만들어진 법으로 2050년까지 탄소 중립*을 달성하는 것을 목적으로 하는데요. 해당 법에는 2030년까지 온실가스 배출량을 2018년 대비 40%로 감축해야 한다는 목표가 규정되어 있지만, 그 이후의 목표가 없다는 것이 한계점으로 나타났습니다. 이에 대해 헌법재판소는 정부가 ‘2050년 탄소 중립의 목표 시점에 이르기까지 점진적이고 지속적인 감축을 실효적으로 담보할 수 있는 장치가 없으므로 미래에 과중한 부담을 이전했다’고 보고, 소송 청구인의 손을 들어줬습니다.

※ 탄소 중립 : 대기 중 온실가스 농도 증가를 막기 위해 인간 활동에 의한 배출량을 감소시키고 흡수량을 증대하여 순 배출량이 ‘0’이 되는 것, ‘넷제로(Net-Zero)’라고도 부름. (출처: 탄소중립 정책포털)

소송에 참여한 대리인에 따르면, 이번 결정이 ‘기후 위기 대응에 관한 국가의 헌법적 보호 의무를 처음으로 인정’한 데 의미가 있다고 하는데요. 미흡한 기후 위기 정책이 미래 세대의 권리를 침해할 수 있고, 정부가 국민에 대한 보호 의무를 다하지 않았다고 판단할 수 있기 때문입니다.

이 판결은 미래 세대를 위한 현세대의 책임에 대한 사회적 논의를 더욱 활발하게 만들었는데요. 개인을 비롯한 정부, 국회, 기업 등 다양한 주체들은 기후 위기 대응을 위한 책무를 다하고 있는가에 대한 자문을 하지 않을 수 없게 되었어요.

2) 기업의 기후 위기 대응을 위한 Scope 3 공시

특히 기업의 경우 경제 활동에 관한 사회적 책임 이행 차원으로, 기업을 운영하면서 발생하는 온실가스 정보 공개를 요구받고 있는데요. 기업의 탄소 배출량을 세 가지로 나누어 산정하는 ‘Scope 1, 2, 3’이 대표적인 측정 범주로 사용되고 있습니다.

이중 Scope 3은 최근 국제사회에서 탄소 중립 목표를 달성하기 위해 기업에게 의무적으로 정보를 공개하도록 요구되는 범주입니다. Scope 3은 기업이 직접 소유하거나 관리하지 않아도, 공급망 안에 포함되는 모든 시설과 협력 업체 등에서 배출되는 탄소량을 전부 포괄하는 개념인데요. 협력사에서 가동하는 공장부터 직원이 출장을 가는 길에 타는 비행기, 소비자가 기업 제품을 사용하고 폐기하는 데까지 기업 공급망 전체에서 발생하는 온실가스가 해당합니다.

기업이 운영하는 공장이나 제품 운송 과정에서 직접 배출하는 탄소량만을 의미하는 Scope 1이나 기업이 외부에서 구매한 에너지에서 발생하는 탄소 배출량만을 의미하는 Scope 2보다 훨씬 큰 범위의 탄소 배출량을 의미하죠!

EU 등 주요국에서 Scope 3에 대한 공시 기준을 마련하고 시행을 준비하기 시작함에 따라 국내에서도 공시 의무화에 대한 논의가 이어지고 있습니다. 지난 4월 ‘2026년 이후 Scope 3 의무 도입 계획’의 초안이 발표된 만큼, 우리나라 기업들도 공급망의 탄소 배출량 측정 및 관리 역량 보유가 관건이 되었습니다.

기업들은 공급망 전체의 방대한 데이터를 빠르게 취합하고 분석하기 위한 방법을 찾고 있을 텐데요. 이어서 탄소 배출량 데이터 관리를 하고자 하는 기업에게 유용할 다양한 탄소 배출량 시각화 차트 사례를 알아보겠습니다.

2. 목적에 따라 다르게 보는 탄소 배출량 시각화

탄소 배출량 데이터를 관리하기 위해 다양한 시각화 방법을 활용할 수 있지만, 효과적으로 시각화를 활용하기 위해서는 어떤 데이터를 어떤 목적으로 보고 싶은지를 정확히 정의하는 것이 중요합니다. 데이터를 어떤 목적으로 볼 것이냐에 따라서 활용할 수 있는 시각화 유형이 달라지기 때문인데요. 탄소 배출량 데이터로 도출할 수 있는 세 가지 주제의 인사이트마다 적합한 시각화 유형을 살펴보겠습니다!

1) 연도별 탄소 배출량의 변화를 확인하고 싶을 때

가장 먼저 기업의 입장에서 모니터링해야 하는 데이터 인사이트는 무엇일까요? 바로 시계열에 따른 탄소 배출량의 변화입니다. 기업에서 배출하는 탄소의 양을 관리하기 위해서는 필수적인 항목인데요. 이에 적합한 시각화 사례를 알아보겠습니다!

위 시각화는 2016년부터 2022년까지의 연도별 탄소 배출량을 나타낸 누적 막대 차트입니다. 막대가 시간 순서대로 정렬되어서, 막대 높이의 변화를 통해 지난 시간 동안의 데이터 변화 추이를 확인할 수 있는데요. 사례를 보면 2016년부터 2021년까지는 탄소 배출량이 2.2~2.5M 수준으로 유지되다가, 2022년에 들어 전체 배출량이 약 6M로 급격하게 증가하는 것이 눈에 띕니다.

사례에서 사용한 누적 막대 차트는 항목별 데이터 조각을 쌓아 데이터를 표현하는 시각화 유형입니다. 막대 전체 길이를 기준으로 데이터를 비교할 수 있고, 막대별 조각으로 세부 항목별 데이터를 비교할 수도 있어요. 위 차트에서는 탄소가 배출된 출처별로 막대 조각을 분류하고, 각기 다른 색상으로 나타냈습니다. 범례를 보면, 출처는 고정 오염원(Stationary Sources), 차량(Vehicles), 스코프 3(Scope 3), 기타로 분류됩니다.

범례를 바탕으로 차트를 해석해 보면, 2016년부터 2021년까지는 Scope 3으로 배출된 양이 전부였으나 2022년의 경우 탄소 배출 출처가 늘어난 것을 확인할 수 있습니다. 2022년 막대의 경우 고정 자산과 기타 출처로부터 배출된 탄소량이 각각 3M, 2.8M로 전체 배출량의 대부분을 차지하고 있고, Scope 3으로 배출된 양은 크게 감소했습니다.

따라서 2022년에는 전체 탄소 배출량이 급격하게 늘었지만, Scope 3으로 배출된 양은 대폭 줄어들었다는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

2) 특정 기간과 비교하여 탄소 배출량의 차이를 확인하고 싶을 때

앞서 데이터를 시계열 순서에 따라 확인했다면, 특정 기간과 1:1로 비교할 때 활용할 수 있는 시각화 방법도 알아보겠습니다. 매년 탄소 배출량 감소에 더 큰 노력을 쏟는 기업 입장에서는 전년도에 비해서 얼마나, 어떤 변화가 일어났는지 그 효과를 직관적으로 비교해보고 싶을텐데요!

위 시각화는 Scope 3 탄소 배출량을 카테고리별로 확인할 수 있는 도넛 차트입니다. 선택 기간(Selected Period)과 비교 기간(Comparison Period)을 지정해서 카테고리별 탄소 배출량 비중과 값을 대조할 수 있다는 점이 특징인데요. 두 도넛 차트를 동시에 확인함으로써, 시차를 두고 카테고리별 탄소 배출량에 어떤 변화가 있었는지 살펴볼 수 있습니다.

위 사례에서는 선택 기간(왼쪽 차트)을 2022년, 비교 기간(오른쪽 차트)을 2021년으로 조회해 보았는데요. 각 차트 중앙의 텍스트를 비교해 볼 때 Scope 3 배출량이 2.4M에서 195k로 대폭 감소했다는 것을 직관적으로 알 수 있습니다.

그리고 차트에서는 투자(Investments)와 구매한 상품 및 서비스(Purchased Goods and Services)라는 두 가지 카테고리를 각각 연두색과 청록색 조각으로 표현했는데요. 조각의 면적을 서로 비교하면, 전체 데이터에서 각 요소가 차지하는 비중을 파악할 수 있습니다. 선택 기간(왼쪽 차트)의 경우 청록색 조각의 면적이 연두색 조각보다 큰 것을 알 수 있는데요.

비교 기간(오른쪽 차트)의 경우 청록색, 연두색 조각의 면적이 동일했다는 점을 고려하면, 2022년 투자로 인한 탄소 배출량의 비중이 높아진 것 역시 알 수 있습니다.

3) 공급처별 배출량을 비교하고 싶을 때

앞서 언급했듯이 Scope 3 범위는 기업이 직접 소유하거나 관리하지 않아도, 공급망 안에 포함되는 모든 시설과 협력업체 등에서 배출되는 탄소량을 전부 포괄하는데요! 따라서 탄소 배출량을 감축하기 위해, 기업은 공급망 내 탄소를 많이 발생시키는 공급처가 어디인지 검토하여 협력 관계를 관리해야 합니다. 이때 공급처별 탄소 배출량을 나타낸 위 막대 차트를 참고할 수 있는데요. 사례를 보면 왼쪽부터 순서대로 선택 기간의 탄소 배출량, 비교 기간의 탄소 배출량, 그리고 이 두 기간 사이의 변화율을 나타내는 가로형 막대 차트가 배치되어 있습니다. 차트의 Y축에는 공급망에 속한 공급처의 이름이 나열되어 있어요.

예를 들어 두 번째 행에 위치한 ‘Glasgow Catering’ 기업의 탄소 배출량을 살펴볼까요? 2021년인 두 번째 차트(비교 기간)에서는 배출량이 470이었다가, 2022년 첫 번째 차트(선택 기간)에서는 88로 줄어듭니다. 따라서 세 번째의 보라색 막대 차트로 해당 기업의 배출량 변화율은 -81.28%인 것을 확인할 수 있어요.

만약 기업이 공급망 내 탄소 배출량을 줄여야 하는 상황이라면 이렇게 각 공급처의 배출량과 그 변화율을 비교해 보고, 탄소 배출량을 줄여나가고 있는 업체와 협력을 강화하고, 탄소 배출량 변화가 미미한 공급처는 더욱 직접적인 관리 방안을 실행하는 등의 액션을 시도할 수 있습니다!

한편, 이 시각화 사례의 아쉬운 점 한 가지는 첫 번째 차트(선택 기간)와 두 번째 차트(비교 기간)의 X축 범위가 서로 다르다는 점인데요. 각 차트 안에서 공급처끼리의 배출량을 비교하기엔 용이하지만, 선택 기간과 비교 기간의 배출량을 막대의 길이로 비교하기는 어렵다는 한계가 있었어요. X축 범위를 동일하게 조정하면 두 기간의 배출량 차이를 막대 길이만 가지고도 파악할 수 있습니다.

에디터의 한마디

지금까지 기업 차원의 기후 위기 대응 책임을 묻는 ‘공시 의무화’ 이슈와 함께, 공급망의 탄소 배출량 관리를 위한 시각화 사례를 살펴봤습니다. 이번 글에서 살펴본 다양한 시각화 차트를 한 화면에 모아서 배치하면 아래와 같은 대시보드로 나타낼 수도 있는데요.

하나의 대시보드에 여러 차트를 배치하여 종합적으로 모니터링하고 새로운 인사이트를 도출할 수 있습니다. 예를 들어 탄소 배출량 연간 추이 변화에 영향을 준 세부 카테고리는 무엇인지, 공급처는 어디인지를 함께 확인해서, 공급망 내 탄소 배출량 관리 방안을 보다 종합적으로 세울 수 있습니다.

사실, 기업 입장에서 공급망 전체의 탄소 배출량을 측정하고 관리하는 건 꽤나 어려운 일입니다. 데이터를 측정하고 수집하는 데 비용이 많이 발생하기도 하고, 공급망의 어느 지점까지 데이터를 측정하고 수집할 것인가에 대한 논의와 결정도 필요하죠. 공급망에는 여러 국가에 위치한 업체와 시설이 복잡하게 연결되어 있기 때문입니다.

하지만 우리가 기후변화로 인한 이상징후를 체감하고 있듯이 기후 위기는 모든 주체가 참여해야 하는 시급한 사안입니다. 이러한 ‘기후 리스크’에 대처하기 위해선, 효율적인 데이터 관리와 이에 기반한 의사결정이 필요한데요. 앞서 살펴본 Scope 3 대시보드처럼, 눈에 보이지 않는 기후 데이터를 데이터 시각화로 나타내면 기업이 기후 위기에 얼마나 잘 대응하고 있는지를 가시화할 수 있습니다. 기업의 효과적인 기후 리스크 관리를 위해 시각화를 도입해 보면 어떨까요?

원문: NEWS JELLY

참고 자료

• 최민영, 헌재, 탄소중립법 ‘헌법불합치’…“2031년 이후 감축목표 세워야”, KBS, 2024-08-29
• 박병철, “기후 위기 대응, 다시 시작해야 한다”, 전북중앙, 2024-09-04
• 박경훈, 올여름 유독 더웠던 이유…EU 기후 감시 기구의 분석 보니 ‘역시’, 서울경제, 2024-09-07
• 박기용, “우리 아들·딸의 호소라는 느낌”…기후 위기 승소 변호사들, 한겨레, 2024-09-09
• 아기기후 소송단 한제아…기후 소송 나선 이유는?, TV조선뉴스, 2024-09-09

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버티고 견뎌 왔던 그간의 경험을 공유해봅니다.

1. 결국 이익의 싸움이다

매출 몇천만 원이 나오는 것도 좋지만 결국 남는 건 ‘내 손에 얼마나 돈이 벌리냐’입니다. 남는 게 없다는 말 심심치 않게 하시는 분들 많은데, 카페 하면서 느낍니다. 정말 남는 게 없습니다. 왜 안 남을까요? 저도 근 몇 년간 장부상, 재무제표상 이익은 나왔지만 남는 게 없다는 말을 뼈저리게 느끼는 중입니다.

제 결론은 이렇습니다. 매출 싸움이 아니라 이익 싸움으로 가야 합니다. 그런데 그간 시행착오를 돌이켜보면 모두 매출 싸움으로 승부를 보려고 했던 것이 가장 큰 요인이었습니다.

저는 스타트업도 함께 운영하기에 매출 싸움으로 승부를 보려던 경향이 더 강했습니다. 그래야 거래액 증가를 통해 향후 기대수익을 만들어 낼 수 있으니 말입니다. 스타트업 서비스는 매출액이 증가하면서 커지는 이익 구간을 검증해서 이를 바탕으로 이후 단계로 넘어갈 수 있는 계기가 있습니다.

그러나 카페는 아니었습니다. 이익을 포기하고 매출에 신경 쓰면 매출 싸움을 그만둔 후에도 관성처럼 유지되는 구조는 아닙니다.

2. 작은 지출이 모이면 큰 비용으로 돌아온다

힘드니까 알바 한 명 더, 알바가 힘들어하니 한 명 더, 오늘은 바쁘니까 한 시간 더. 재료가 부족할 거 같으니 넉넉하게, 재고가 비어버리면 불안하니 추가로 왕창왕창. 이렇게 여러 가지 요소들이 많은데, 이런 게 모이면 정말 큰 지출이 됩니다.

일례로 스텝 비용은 평균 하루 20만 원 정도를 잡아먹습니다. 1달이면 6백만 원 수준입니다. 직원 1명은 하루 10~15만 원입니다. 역시 한 달 워킹데이 기준으로 250~300만 원입니다. 여기에 4대 보험과 보이지 않는 비용을 더하면 순식간에 친구들에게 지급되는 인건비가 몇백을 차지합니다.

재료도 마찬가지입니다. 부자재야 나중에 사용한다고 치지만, 부피감 큰 부자재들은 재고 공간을 잡아먹습니다. 너저분하게 널려있는 상태라면 추가로 공간을 확보해야 하는 상황이 만들어집니다.

실제 20평 카페에서 임대료가 월 200만 원이라고 치면, 평당 보증금 100만 원에 10만 원으로 계산할 수 있습니다. 1테이블 2인석 기준으로 1평을 잡으면 기대 매출은 월 100만 원 정도입니다. 그런데 실제 재고 수준에서는 공간을 금액으로 환산하지 않기도 하고 애매하기도 하니 넘기는 경우가 많습니다. 이런 지출이 쌓이면 생각보다 큰 지출이 됩니다.

그뿐일가요. 어디에 어떤 게 위치해 있는지 모르는 경우도 있습니다. 그러면 급하게 추가로 구매하게 됩니다. 손님은 기다려주지도 않고 우리의 사정을 이해해 주지도 않기 때문에, 급하게 구매하는 경우도 그날의 지출이 되어버립니다.

3. 가장 큰 비용은 인건비, 하지만 피할 수 없습니다. 그렇다면?

인건비는 정말 큰 이슈입니다. 그런데 여기에 또 지출이 필요한 요소들이 있습니다. 법적인 이슈와 세금 이슈가 그것입니다. 이것에 대한 매뉴얼이 제대로 갖춰지지 않으면 괜한 시간적 허비가 발생하게 됩니다.

귀찮아서 미룬 근로계약서, 확인되지 않은 증빙서류 등을 생각해 보세요. 해고와 관련한 어정쩡한 태도와 구두로 전달된 모든 거래 등이 하루아침에 문제로 돌변할 수 있습니다. 오늘은 날씨가 안 좋고 매장이 안 바쁘니 퇴근할래? 이렇게 말해도 어떤 친구들은 계약상 근무기간을 산정해서 요구하기도 합니다. 그러니 모든 거래와 계약에 의거해야 하는 것은 필수입니다. 4대 보험 역시 들어달라고 하면 들어줘야 합니다. 이 역시 거부하면 바로 신고하는 친구들이 있습니다.

주휴수당과 식대 그리고 휴게시간에 대해서도 명확히 해야 합니다. 특히 휴게 시간을 주지 않으면 이 부분 역시 신고 대상입니다. 인사관리 시스템을 도입할 필요가 있습니다.

친하게 지내는 것도 좋습니다. 하지만 악용하는 경우도 많습니다. 역시 불가근불가원이 맞는 말 같습니다. 모든 거래는 기록으로, 행위는 계약으로 남기고 증빙해야 합니다. 향후 소명이 필요할 수도 있기 때문입니다.

그만둘 때 협의하는 것도 구두로만 하기보다는 구두 후 문자/톡 전달/사직서 받기를 기본적으로 생활화해야 합니다. 서류가 불편하다면 전자 계약서를 사용하는 것도 좋습니다.

4. 적합한 매출 상품을 빠르게 찾아야 합니다.

프랜차이즈라면 일반적인 제품라인업이 갖춰져 있겠지만 개인 카페는 그렇지 않습니다. 빨리 매출을 올릴 수 있는 제품을 찾는 게 필요합니다. 메인 상품, 시그니처 상품이라고 말하기도 하는데, 일반적으로 음료보다는 디저트가 좋습니다.

메뉴에서는 회전율 좋고 이익률 좋은 제품으로 구성하는 것을 추천합니다. 부피감 있는 게 지출을 일으키는 요소이기도 합니다. 빵류에 자신 있다면 베이커리 쪽으로 하는 것도 좋으나, 어렵다면 생지를 받아서 하는 것도 좋습니다. 메인 메뉴를 중심으로 매출 상승 판을 올리는 게 필요합니다.

만약 적합한 제품을 찾기 어렵다면 괜찮은 아이템 하나를 받아서 이를 음료나 브런치와 종합한 패키지로 개발하거나, 자기 생각을 넣어서 디벨롭하는 것도 좋습니다. 중요한 건 어쨌든 가게에 오게 하는 이유를 만들어야 한다는 겁니다.

유의할 점은, 이익률이 높은 상품이어야 한다는 것입니다. 시그니처 상품은 소비자가 첫 방문 시 구매할 확률이 높습니다.

여기서 유명한 게 뭐예요? 잘 나가는 게 뭐예요?

이런 질문을 들었을 때 올인할 상품을 개발한다고 생각하면 좋습니다. 제 브랜드도 처음에는 시행착오를 했지만, 지금은 메인 디저트가 전체 매출의 50% 수준입니다.

저는 초반에는 메인 디저트를 중심으로 브랜드 프랜차이즈를 전개하려고 했던 전략을 생각했으나, 지금은 HACCP 디저트 공장을 중심으로 생산과 납품 사업에 집중하고 있습니다. 지금은 거래처를 늘리고 현금 유동성을 확보하면서 이를 바탕으로 프랜차이즈로 성장하는 것을 목표로 삼았습니다. 그러니까 모두 나만의 전략이 필요합니다.

5. 너무 많은 메뉴보다, 적합한 메뉴

어떤 매장이든 메뉴는 평이합니다. 그러니까 사람들이 많이 소비하는 메뉴는 대동소이하다는 말입니다. 제 체감으로는 아메리카노, 라테, 바닐라라테, 마끼아또, 에이드, 과일라테 순일 듯싶습니다.

여기서 벗어나 소비자의 의견을 반영하거나 다양한 소비자를 맞추겠다고 한다면 여유자금이 넉넉해야 합니다. 재고 부담 없는 제품군으로 준비해 두면 다 팔 수 있는 게 아니냐 하겠지만, 그래도 재고 부담은 발생하고 관련된 인력에게 제조을 해야 한다는 이슈가 있습니다.

그러니 내 가게에 적합한 메뉴를 구성하는 게 좋습니다. 저희도 처음에는 메뉴만 50가지가 넘었습니다. 지금은 절반 가까이 줄였는데, 매출이 크게 줄지도 않았습니다. 오히려 매달 구매해야 하는 재료비가 20% 정도 낮춰진 듯합니다. 거기에 디저트 역시 파생상품처럼 비ㄹ슷한 재료로 구성하면서 재고 부담을 낮추는 데 집중했던 것 같습니다.

메뉴가 많을 때 가장 큰 문제는 무엇보다 부자재입니다. 부자재는 일회성 발주로 이루어지는데, 한 번에 소량 발주하는 건 어렵습니다. 그래서 대략 발주를 해놔야 하는데, 생각보다 이 비용이 큽니다. 컵홀더와 컵은 어쩔 수 없지만, 디저트 메뉴마다 다양하게 포장 용품을 갖춘다면 부자재 비용이 계속 발생할 겁니다. 안 팔리기까지 한다면 무리한 재고비용이 발생하는 셈이겠죠.

6. 배달 매출이 높은 건 허수, 카드 매출은 늦게

배달 매출 비중이 높은 경우 3천만 원을 팔아도 남는 게 없다는 말을 하게 됩니다. 20평 매장에서 배달 포함 3천 매출이면 아주 훌륭해 보이죠. 하지만 면밀히 들여다보면 3천 매출에서 인건비, 부가세, 재료비, 임대료, 운영비가 빠집니다. 여기에 수수료, 광고비, 정산 대기에 대한 기회비용까지 고려하면 현타가 오는 게 한두 번이 아닙니다. 괜히 배달 플랫폼이 공공의 적이 되는 게 아닌 듯합니다.

카드 매출 역시 2~3일에 걸쳐서 들어옵니다. 오늘 매출이 발생해도 내일 들어오지 않는다는 거죠. 그러니까 한 텀이 발생하면 개인 돈으로 메꾸는 상황이 공매도처럼 계속 이어지는 것입니다.

이러한 상황을 종합하면 실제 손에 쥐는 이익금이 낮은 게 당연한듯합니다. 결국 내 손에 쥐는 돈을 높이기 위해선 운영하는 매장의 경쟁력이 어디서 발생하는지 분석할 필요가 있어 보입니다.

7. 푼푼이 입금되는 돈, 가랑비 옷 젖는다

목돈이 한 번에 들어오게 되면 실제 내가 계획대로 운영할 수 있는 기회가 생기죠. 하지만 매일 짤짤이 들어오는 돈은 생각 구조를 바꿉니다. 어느 순간부터 카드 매출이 조금 더 많이 들어오는 특정 요일에 시선이 쏠리게 되거든요. 그 돈으로 개인적 용무, 대출, 카드값, 지출 등을 해결하다 보면 통장에 남아있는 현금은 매우 부족해집니다. 그러다 보니 계속 땡겨쓰거나 늦게 대금을 지급하는 악순환이 반복됩니다.

계획적 소비가 사실상 어려워지기도 합니다. 매일매일 돈이 빠져나갈 곳이 예상보다 많기 때문입니다. 어떤 경우에는 매일 돈이 들어온다고 착각하고 하루하루 돈을 써버리는 경우도 있습니다. 그러면 습관부터 고칠 필요가 발생하는데 여간해서는 쉽지 않습니다.

특히 부가세 납입 기간이나 소득세 기간에는 이러한 계획 없이 지출했다가 크게 한 방 먹기 마련입니다. 그러니까 지출도 계획적이어야 합니다.

8. 새로운 일을 벌이는 것에 대해서

일이 잘 안될 때 가장 먼저 하는 게 새로운 상품 개발, 도입, 신사업 기획 등입니다. 그러나 지금 당장 가용할 수 있는 현금이 확보되어 있지 않고 유동성 위기라면 가급적 자제하는 게 좋습니다. 기회비용으로 리스크를 높이면서 현금을 까먹기보다, 현재 돈맥경화를 살펴보고 막힌 걸 뚫어주는 것에 집중하는 것을 추천합니다.

카페를 오랫동안 했지만 저 역시 현금이 부족한 건 어쩔 수 없습니다. 새로운 사업을 벌리는 것에 대해서도 주의하지만, 가능성을 믿고 디저트 주문제작 사업을 진행하고 있기도 합니다. 지금은 K-디저트를 정의하는 새로운 솔루션 ‘디저트콜라보’를 진행하고 있습니다. 앞으로 갈 길은 멀지만 많은 응원 부탁드립니다.

• 고객 맞춤형 디저트 제조 서비스 ‘디저트콜라보’ 둘러보기

원문: Wenis Kunwoo Kim의 브런치스토리

미디어자몽 김건우

• 2008년 광고대행사 ‘위니스컴패니’
• 2013년 미디어자몽 주식회사 설립
• 2022년 피크니크 주식회사 설립
• 2016년 한양대학교 사회학과 박사수료
• 2018~2021 – 한양대학교 언론정보대학원 겸임교수

강의 및 제휴, 제안 문의 메일은 아래 연락처로 부탁드립니다. (사업/창업/콘텐츠/마케팅/1인 미디어/F&B/사회학 인문학 분야)

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미디어자몽은 콘텐츠 비즈니스 컴패니빌더입니다. 

• 콘텐츠 비즈니스 전문 기업 ‘자몽 zamong’ 
• 콘텐츠 스튜디오 제작 솔루션 ‘자몽솔루션’
• 피크닉 디저트 카페, ‘피크니크’
• HACCP 기반 디저트 주문 생산 서비스 ‘콜라보’

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