글로벌 5,000개 AI 팀 중 1위하며 배운 ‘AI 서비스’ 만드는 법

안녕하세요, 생성형 AI 서비스 전문 개발 에이전시 Beformed 팀입니다.

• 대기업부터 초기 스타트업까지 다양한 기업의 AI 서비스 개발 및 컨설팅

• AutoGPT 글로벌 AI 해커톤 5,000개 팀 중 1위 수상

• 세계 최초 OpenAI 해커톤 Finalist 선정

현재 Beformed 에서 무료 AI 도입 컨설팅을 진행하고 있습니다. (~6/7)

지난번 100명 이상 신청해주신 '무료 AI 도입 컨설팅'을 다시 진행하게 되었습니다. 😊
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• 생성형 AI를 활용해 혁신적인 서비스를 개발하고 싶으신 분

• AI로 기업 내부 프로세스를 효율화하고 개선하고 싶으신 분

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저희가 그 동안 ‘생성형 AI 서비스’를 만들며 느꼈던 생성형 AI 서비스가 필요한 진짜 이유와 제작 시 꼭 알아야 할 점에 대해 말씀드려볼게요!

‘생성형 AI 서비스’ 그게 뭔데?

먼저, '생성형 AI 서비스'란 무엇일까요? 

간단히 말해, 'ChatGPT를 활용한 서비스'를 의미합니다. 

물론, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 동영상, 목소리, 음악 등 다양한 결과물을 생성해내는 AI를 활용한 서비스를 통틀어 이렇게 부르고 있죠.

요즘 왜 그렇게 핫한건데?

그렇다면 이 기술이 왜 이렇게 큰 관심을 받고 있을까요? 

그 이유는 바로 이전의 기술 혁명에서 찾을 수 있습니다. 

이런 큰 기술 혁명이 일어나는 이유는 기존 기술로는 해결되지 않던 문제들을 새로운 기술이 해결할 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 1~20년 전만 해도 물건을 사려면 직접 오프라인 매장에 가는 수밖에 없었죠. 

하지만 '웹'의 등장으로 집에서도 온라인 구매가 가능해졌고, '모바일'로 인해 언제 어디서나 쇼핑이 가능한 세상이 되었습니다. 

그리고 이런 기술 혁명은 언제나 시장의 크기 자체를 키워왔죠.

하지만, 이런 기술 혁명이 이미 오래 지난 지금 IT 서비스 시장은 기존 기술로 해결할 수 있는 서비스는 어느정도 다 나온 포화상태입니다. 

대부분의 큰 시장은 이미 빅테크 기업들이 차지하고 있고, 스타트업들은 작은 영역에서 시작해 조금 커지면 더 큰 기업에 인수되는 것이 주된 전략이 되어버렸죠.

바로 이런 상황에서 'ChatGPT'가 등장했습니다! 

'ChatGPT'는 '생성형 AI'가 기존 기술로는 해결하지 못했던 문제들을 해결할 수 있다는 가능성을 보여주었습니다. 

기존의 구글 검색에서는 사용자가 직접 여러 검색 결과를 일일이 찾아보며 원하는 정보를 얻어야 했지만, ChatGPT는 이 과정을 생략하고 한 번에 원하는 결과를 제공해주었죠.

그러자 전 세계적으로 '생성형 AI'에 대한 폭발적인 관심이 시작되었습니다.

AI 서비스 개발이 쉬워졌다?

뿐만 아니라, 여기에는 또 다른 중요한 계기가 있었습니다. 

바로 'AI 모델의 API화'에요. 

OpenAI를 필두로 많은 LLM(텍스트 생성형 AI) 기업들이 자체 개발한 AI 모델들을 *API 형태로 제공하기 시작했습니다.

* API란 다른 곳에서 처리된 데이터를 우리 서비스로 가져오는 방법입니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT API는 AI 모델이 생성한 답변을 우리 서비스에 전달해주는 기능을 합니다.

과거의 AI 서비스 개발은 매우 복잡한 과정을 거쳐야 했습니다. 

먼저 적합한 기반 AI 모델을 찾고, 이를 자체 데이터로 재학습시켜 서비스에 맞게 커스터마이징한 뒤, API 서버를 직접 구축해야 했죠. 

한 마디로 상당한 시간과 노력을 필요로 했습니다.

그러나 이제는 이런 번거로운 절차 없이도 범용적으로 높은 성능을 내는 AI 모델을 API 형태로 바로 사용할 수 있게 되었습니다. 

심지어 AI 개발자가 없는 기업도 AI 서비스를 만들 수 있는 환경이 조성된 것이죠.

이로 인해 수많은 기업들이 AI 서비스 개발에 뛰어들었고, 보다 창의적이고 실용적인 사례들이 속속 등장하고 있습니다.

누구나 만들 수 있게 했지만, 누구나 만들지는 못하는 생성 AI 서비스 (feat. 생성형 AI 서비스 개발시 고려해야 할 점)

그렇다면 '생성형 AI 서비스 개발' 정말 누구나 할 수 있을까요? 

물론, 이제는 AI 모델을 직접 만들거나 서버에 올리지 않아도 바로 사용할 수 있게 되었죠. 

정말 편리해졌습니다!

그런데! 

생성형 AI 서비스 개발에는 기존 IT 서비스와는 다른 특별한 점들이 있다는 사실, 알고 계셨나요? 

이 함정에 빠지면 큰 낭패를 볼 수 있습니다. 😱

직접 해봐야만 아는 ‘생성형 AI 서비스를 개발 시 고려할 점’! 

어떤 것들이 있는지 제가 대표적인 몇 가지를 소개해 드릴게요!

1. 일관성 없는 결과물, 개발자의 악몽!

생성 AI 서비스는 같은 질문에도 매번 다른 대답을 내놓습니다. 

사용자에게는 신선한 재미가 되겠지만, 개발자에게는 끔찍한 악몽이 될 수 있어요. 😩

예를 들어 '개인정보 처리 방침 AI 생성 서비스'를 만든다고 해보죠. 

개발자는 AI가 만들어낸 개인정보 처리 방침을 아래처럼 컴퓨터가 이해할 수 있는 JSON 형식으로 받아 문서를 자동 생성하려 할 겁니다.

그런데 AI는 가끔 아래처럼 컴퓨터가 알아듣기 어려운 일반 텍스트 형태로 결과를 내놓기도 해요. 

이럴 때는 서비스에 에러가 발생하고 사용자는 떠나버리죠.

그래서 개발자는 AI 모델의 결과를 항상 JSON으로 반환하도록 수정하고, 텍스트 형식의 결과도 JSON으로 변환하는 코드를 미리 준비해야 해요. 

AI의 특성으로 발생할 수 있는 예외 상황에 대비하는 게 중요합니다!

2. 프롬프트 엔지니어링, AI를 길들이는 기술!

ChatGPT를 사용하면서 질문 방식에 따라 결과가 달라지는 걸 경험해보셨나요? 

이 질문을 우리는 '프롬프트(Prompt)'라고 부릅니다.

실제 생성형 AI 서비스에서는 이 '프롬프트'가 서비스의 품질을 결정짓는 핵심이에요! 

프롬프트를 작성할 때는 3가지를 특히 유의해야 합니다.

2-1. 프롬프트 기법 : 'CoT(Chain-of-Thought)', '역할 지정' 등 다양한 기법을 상황에 맞게 적절히 활용해야 해요.

2-2. 할루시네이션(Hallucination: 환각) : AI는 가끔 사실이 아닌 헛소리를 지어내기도 합니다. 이를 막기 위해 'RAG(Retrieval-Augmented Generation)' 기법을 쓰거나 출처를 표시하는 등의 처리가 필요하죠.

2-3. 프롬프트 인젝션 : 잘 만든 프롬프트는 기업의 소중한 자산입니다. 해킹으로부터 프롬프트를 지키는 방어 체계도 갖춰야 합니다.

3. 비용 산정, 서비스 성패를 가르는 기준!

마지막으로 '비용 산정'입니다. 

생성형 AI 서비스는 사용할 때마다 API 비용이 들어가요.

사용자 1명이 한 달에 300원어치를 쓴다고 해보죠. 

1만 명이 이용하면 매달 300만 원이 순식간에 증발합니다. 😱 

그래서 많은 서비스들이 월 구독 모델을 채택하고 있어요.

하지만 이 월 구독료를 얼마로 책정할지 정하기가 참 어렵습니다. 

너무 싸면 서비스를 계속 운영하기 힘들고, 너무 비싸면 사용자가 떠나버릴 수 있거든요. 

그래서 사용자 1명이 평균적으로 얼마의 비용을 발생시킬지 정확히 예측하고, 이를 바탕으로 현명한 가격 정책을 세우는 게 굉장히 중요합니다!

오늘은 생성형 AI 서비스의 필요성과 개발 시 고려 사항에 대해 정리해보았습니다. 어떠셨나요? 😄

생성형 AI 서비스 개발을 계획중인 분들은, 이러한 고려 사항을 꼭! 확인하고 진행하셔서 성공적인 프로젝트 되시길 응원하겠습니다! 🔥

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모두 평안한 밤 되시길 바랍니다.

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오늘의 스몰스텝 131 / 755

일하고 공부하고 왔습니다

자기전에 릿코드 한문제라도 풀고 자겠습니다

강아지 똥 건강 분석 앱, 퍼피푸가 앱스토어에 런칭했어요! (광고비 없이 앱스토어 런칭 10일만에 200명 유저 돌파🎉)

안녕하세요, 퍼피푸 대표 애슐리입니다 :)

베타테스트 버전이 앱스토어에 런칭되서 오랜만에 인사드리게 되었습니다 👋

앱스토어 절차가 까다로워 애를 많이 먹었는데,

심사 직원들이 안쓰러웠는지 10번 리젝시키시다가 겨우겨우 통과시켜주셨어요 🥺

혹시라도 강아지를 키우시는 보호자님들 계신다면

AI 배변 건강 상태 확인 + 맞춤형 화식 키트 자체 제작 & 발송 + 영양제 추천

의 기능을 전부 경험해보실 수 있으니, 관심있으시다면 한 번 사용해보시면서 피드백 남겨주시면 대단히 감사하겠습니다 🥰

퍼피푸 앱은 저희가 만들긴 했지만,

가치있는 서비스를 제공드리기 위해 최선을 다해 만들었습니다!

✅ 과거 소화질환 / 암 / 신장질환 / 쿠싱질환 등 앓았던 경험이 있었거나 앓고 있는 강아지 보호자라면 적극 추천드려요!

▶️ 저희 집 탄이를 생각하며 만들었기 때문에 특히 그 부분을 집중 케어하면서 만들었거든요 :)

✅ 혹시 건사료 말고 화식을 고려하고 계시거나 화식을 만들고 계시는 보호자신가요?

▶️ 퍼피푸팀 수의사와 반려동물영양사가 직접 만들어 배송까지 해드려요! 매주 만들고 관리하기 힘드셨던 분들은 퍼피푸를 통해 편하고 안전하게 관리해보세요

현재 퍼피푸팀은 B2C 마케팅 조언을 듣고 싶어요!

조언과 피드백 부탁드립니다 ❤️

+추가

알파 테스트버전 한 달 운영 당시 구매전환율 4% 달성!
빨리 바이럴화시켜서 더 많은 유저님들에게 도움줄 수 있는 서비스를 제공하고 싶습니다 :)

17억을 준다면 오늘 안에 끝낼 일인가?

To. 미루기의 달인들...(나 포함)

오늘 하루가 가기 전에 마감해야 하는 일이 있습니다.

작업을 다 끝내면 17억 원을 받을 수 있습니다.

"할 수 있습니까?" *

"네, okay, HELL YEAH, 완전 가능, 당장 끝낼 수 있다"는 대답이 나오면, 그 일은 오늘 안에 끝낼 수 있는 일입니다.

그런데 "네"라고 대답하고선 오늘 안에 끝내지 않았다면, 그건 그저 변명에 불과합니다.

누구라도 계획은 세울 수 있습니다. 실현시킬 수 있냐는 또다른 문제죠.

*단, 번아웃을 겪는 분들에겐 묻지 않겠습니다.

___

어제의 나는 스스로 #용두용미북클럽 홍보에 만전을 기하겠다고 다짐했습니다. 디스콰이엇에 프로덕트를 올리곤 탱자탱자 놀았지요.

17억을 받을 수 있나 없나 고민하지 않아도 호스트인 제가 리드해 드립니다!

🐲 #북클럽 #커뮤니티 #브랜딩 #커뮤니티마케팅 (모집 마감 ~5/3)

[루프탑 합정] 27일(토) 술 마시면서 아이디어 공유하기

안녕하세요!
최근에 프리랜서, 1인 창작자 분들을 위한 커뮤니티 공간
'루프탑 합정'을 준비하면서 좋은 기회로 아이디어톤을 주최하게 되었습니다:D

이번주 토요일(27일)에
무제한 하이볼과 함께하는 음주 아이디어톤에 참석하실 분들을 찾습니다!
아이디어톤의 결과보다는,
다 같이 네트워킹을 형성하는데 더욱 더 목표를 두고 기획해보았어요

🍻루프탑 합정 음주 아이디어톤(JUST 네트워킹 )🍻

🤔 이런 분들 주목!
- 더 이상 주말에 침대 라이프를 탈출하고 싶으신 분!
- 다양한 분들과의 협업을 통해 인사이트 캐쳐가 되고 싶으신 분!
- 혼술 하면서 업무를 자주 보시는 분들!
- 하이볼은 무제한 제공(주당 환영)

🧵 참가 주제
(가장 많이 선정된 해결 과제로 아이디어톤이 주최 될 예정입니다. 기업 납품 사적인 것들이 아닌 하나의 문제로 만들어질 서로의 다양한 솔루션을 음미하는 자리입니다.)
- 유기견, 유기묘 증가 문제
- 렌트카, 공유퀵보드 무면허 이용 문제
- AI로 인한 과제, 시험 부정 행위 문제

🗓️ 일정 : 4.27(토)
- 음주 아이디어톤 : 18:00 ~ 22:00
- 네트워킹(필수 X) : 22:00 ~ 24:00
- 참가자들간 익명투표로 1등은 위스키를 드려요 !
- 하이볼은 무제한 제공(주당 환영)

🗺️ 장소 : 합정동 358-2, 5F 루프탑 합정
-> 네이버 지도 : https://naver.me/xY9MwzbI

💸 참가 비용 : 45,000원

🌐 참가링크
https://lnkd.in/g7ij25JQ

많은 분들의 참여와 응원 부탁 드립니다 😁

AI도 트렌드다! 요즘 핫한 인공지능 기술 활용 모음.zip

AI가 내 기분에 맞춘 플레이리스트를 짜주고, 메뉴 레시피도 만들어준다?
요즘 시대에 갖춰야 할 MZ 덕목 제대로 따라가는 인공지능들 🫢

👉🏻 [AI도 트렌드다! 요즘 핫한 인공지능 기술 활용 모음 zip]

연봉 9천만 원을 포기하고 회사 밖에서 첫 수익 100만 원을 벌기까지

회사 밖에서 내 월급만큼 벌 수 있을까?

많은 직장인들이 한 번쯤은 해봤을 고민이 있습니다. "과연 내가 회사를 그만두고 나만의 사업을 시작한다면, 지금처럼 안정적인 수입을 올릴 수 있을까?"라는 질문 말이죠. 회사를 그만두고 독립하는 것은 큰 모험입니다. 안정적인 월급과 복지를 포기하는 대신, 스스로의 능력과 잠재력에 모든 것을 걸어야 하니까요.

불쏘시개님은 빅4 회계법인에서 전략 컨설턴트로 일하며 연봉이 9천만 원을 넘을 정도로 남부럽지 않은 직장 생활을 했습니다. 그러다 우연한 기회로 사업 제안을 받아 퇴사를 하고 창업에 뛰어들게 되는데요. 문제는 내부 문제로 퇴사 이후 2주만에 팀이 공중분해가 됩니다. 순식간에 백수로 전락하고 만 불쏘시개님, 그는 어떻게 위기를 극복하고 새로운 길을 모색할 수 있었을까요?

🚀 하이아웃풋클럽 : 인풋이 있으면 반드시 아웃풋이 있어야 합니다

탁월한 동료들과 함께 전략적으로
실행하며 성장하고 싶다면?

하이아웃풋클럽은 1인 사업가, 브랜드 오너, 프리랜서 등
‘내 것’을 하는 사람들의 성장을 돕는
온라인 교육 & 피어러닝 커뮤니티입니다.

👉 하이아웃풋클럽 인스타그램에서는 성장에 도움이 되는 
더 많은 콘텐츠를 확인하실 수 있습니다.
👉 기타 관련 문의는 카카오톡 채널: 하이아웃풋클럽 으로 부탁드립니다.

10년을 투자해 경영 컨설턴트가 되었다

저는 열심히 공부해서 좋은 대학에 진학하고, 취직을 잘하면 인생을 당연히 행복하게 잘 살 수 있을 거라 생각했습니다. 그렇게 10년을 투자하고, 저는 남들이 부러워하는 최고 수준의 직장을 다니게 되었죠. 경영 컨설턴트로서의 삶은 정말 멋지고 재미있었습니다. 일에 대한 재미도 있었고, 능력을 인정받았으며, 연봉도 9천만 원이 넘었으니까요.

하지만 어느 순간 큰 기업들만 돕는 것에 대한 아쉬움이 생기기 시작했습니다. 정말 도움이 필요한 작은 기업들을 돕는 것이 진정한 임팩트가 아닐까 하는 생각이 들었죠. 그러던 중 여러 사건이 겹쳤어요. 우연한 기회로 사업 제안을 받게 됩니다. 더 늦으면 회사 밖으로 나가기가 두려워질 것 같아 퇴사를 결심했죠.

퇴사 이후 2주 만에 공중 분해된 창업의 꿈

4명이 함께 의기투합하여 열정적으로 시작했습니다. 하지만 열정만으로는 부족했고, 비즈니스 모델과 각자의 목표가 달랐기에 결국 퇴사 이후 2주 만에 공중분해되고 말았죠. 그렇게 퇴사 이후 2주 만에 백수가 되었을 때, 저는 놀랍도록 아무 생각이 없어졌습니다. 허망함과 막막함 속에서 '칼을 뽑았으니 무라도 베어야 한다'는 결심을 했죠.

어차피 나중에 내 것을 할 생각을 했다면, 조금 더 어릴수록 리스크가 적다고 생각했어요. 죽이 되든, 밥이 되든 지금이 스스로 살아남고 제 것을 만들어나갈 연습을 해볼 수 있는 마지막 기회라 생각했죠. 가족이 생기고, 지위가 높아지고, 연봉이 더 오르면 분명 저는 현실과 타협을 하게 될 거라는 생각이 들었거든요. 그래서 딱 1년만 제대로 해보기로 결심했습니다.

일단 내가 가진 강점으로 생활비부터 벌어보자

당장 생활비를 벌기 위해 제가 할 수 있는 일들을 고민해보니 강의, 발표 코칭, 단기 임대 3가지 선택지가 떠올랐습니다.

처음 기획한 건 ‘퇴사 설명회' 컨셉이었는데 아무런 수요가 없어서 폐강이 되었어요. 여기서 포기하지 않고 다른 방식으로 수요처를 찾아 준비한 강의는 성공적으로 개최할 수 있었습니다. 강의로 용돈 벌이정도 되자 그 외에는 제가 잘할 수 있는 영역으로 경영 컨설턴트의 역량을 발휘해 도움을 드리곤 했습니다.

해볼까? 하면 생각보다 어떻게든 된다

단기 임대를 하기 위해 당근에서 가구를 구했던 불쏘시개님

강의 / 발표 코칭 / 단기 임대. 경영 컨설턴트 시절에 했던 역량을 바탕으로 수익을 얻은 것도 있었지만 단기 임대는 부업에 관심을 두다가 커뮤니티를 통해 얻은 정보였어요. 이게 될까? 싶었지만 일단 시도해보니까 어떻게든 되더라고요. 처음이다보니 시행착오는 있었지만, 이런 과정을 통해서 어떻게든 수익이 발생할 수 있었습니다. 해볼까? 라는 생각이 들면 꼭 해보시는 걸 추천드려요. 생각보다 어떻게든 되더라고요!

나를 알릴 수 있는 기회가 필요하다

그렇게 6개월이 지났고, 저는 인스타그램에서 새로운 길을 찾기 시작했어요. 경영 컨설팅 경력과 경영학 지식을 바탕으로, 시장의 수요를 가장 빠르게 확인할 수 있는 SNS에서 콘텐츠를 만들기 시작한 거죠.
 

저는 단순히 방법을 팔아 돈을 버는 사람이 되고 싶지 않았어요. 지루하고 귀찮아 보이더라도, 원론적이지만 더 멋진 일을 할 수 있는 시야를 가진 이야기를 전하고 싶었습니다. 그런데 정말 신기하게도 한 개의 릴스가 운 좋게 180만 조회수가 나옵니다.

180만 조회수를 통해 팔로우도 많이 얻었습니다. 콘텐츠가 터진 이유를 돌이켜본다면, 꿈보다 현실을 전달하려 했던 메시지가 공감을 얻은 것 같아요. 이 세상에 '누구나 쉽게 할 수 있다'는 말은 없습니다. 각자의 기질과 능력이 다르기 때문이죠. 진정한 교육자이자 사업가가 되고 싶다면, 현실을 먼저 알려주되 그럼에도 도전하고 싶게 만드는 것이 중요하다고 생각해요.
 

그리고 이렇게 만들어진 양질의 트래픽을 기반으로 새로운 도전을 해보기로 합니다.

_
 

불쏘시개님은 또 어떤 도전을 통해서 수익화를 이뤄낼 수 있었을까요? 연봉 9천만 원을 포기하고 독립하여 수익을 만드는 과정에 대한 더욱 자세한 이야기는 <회사 밖에서 첫 100만 원을 만든 법>에서 만나보실 수 있습니다.

모두가 월 천을 이야기하는 시대, 
좀 더 현실적인 이야기를 듣고 싶다면?

언제부터인가 ‘월 천’이 흔한 기준이 된 시대에 살고 있습니다. 현실은 회사 내에서 300만원 버는 것보다 회사 밖에서 30만원 버는 게 훨씬 어렵습니다. 우리에겐 비현실적이고 꿈 같은 이야기보다, 지금 바로 적용할 수 있는 누군가의 첫 경험담이 필요합니다. 더도 말고 덜도 말고 나보다 딱 한 스텝 먼저 시도한 사람들의 현실적인 이야기요.

여기 두려움을 무릅쓰고 온전히 내 힘으로 수익을 만들기 위해 용기 낸 사람들이 있습니다. 많은 시행착오를 겪었고, 그 경험을 통해 성장하며 회사 밖에서 첫 100만 원이라는 수익을 만들어 낸 4인의 이야기를 진솔하게 공유합니다. 불쏘시개님을 포함한 4분이 회사 밖에서 성장하고 첫 100만 원이라는 수익을 얻기까지의 여정을 소개하는 이번 <회사 밖에서 첫 100만 원을 만든 법>에 참여해보세요! 

회사 밖에서의 수익화 고민에 대한 좋은 영감과 인사이트를 주는 시간이 될 것입니다.

👉 회사 밖에서 첫 100만 원을 만든 법
- 일자: 4/30 (화) 20:00-22:00 (8-10PM)
- 진행: 온라인 줌 (결제자 링크 전송 예정)

🎙️ 세션 및 연사자 안내
- 세션 #1: 연봉 9천만 원 포기 후 0원부터 다시 시작하기
불쏘시개 I 비즈니스 주치의 

- 세션 #2: 사진으로 제로부터 첫 100만 원 달성까지
민카페스토리 I 프리랜서 포토그래퍼

- 세션 #3: 대학 병원 퇴사 후, 경험 살려 살아남기
새벽 I 탈임상 준비를 돕는 기획자

- 세션 #4: 평범한 디자이너의 우당탕탕 회사 밖 생존기
새벽 I 탈임상 준비를 돕는 기획자

지금 바로 파운데라 클래스를 신청해 보세요!(클릭!)

냄비 속 개구리 팩트 체크

이 구절도 그냥 믿지 않고 검색해봤는데, 19세기 코넬대 연구진이 처음 이 실험 결과를 주장했다고 합니다. 그 후 다른 많은 연구진이 오류임을 밝혔지만 이미 강력한 스틱 메시지가 되어버렸다는 거죠.

그렇다고 우리가 당연하게 여기던 걸 다 실험하고 검증해볼 수는 없잖아요. 그러니 생각과 말을 단정적으로 하는 습관이라도 피하는 게 최선이 아닐까 싶어요. 그럼 망신 당하거나 신뢰가 깎이는 걸 피할 수는 있겠죠.

제 자신을 돌아봐도, 자신감 넘치는 모습 연출이 필요한 특수 상황(PT 등)을 제외하면, 단정 짓고 단언하는 모습이 호감으로 보이지는 않는 것 같아요.

#원포인트전략

실무에서 바로 써먹는 챗GPT 데이터 분석

콘텐츠 목차

• 챗GPT 강점 - 데이터분석

• 데이터 분석? 들어보긴 했는데…

• 데이터 분석 진행하기

1. 데이터 업로드 및 인지시키기

2. EDA(Exploratory Data Analysis) 진행하기

3. 상관관계 분석을 통한 인사이트 발견

4. 추가 가설 생성 및 검증

5. 보고서 작성하기

• 주의사항

• 챗GPT와 함께라면 누구나 할 수 있는 데이터 분석

이 블로그 포스트에서 제공하는 실습 자료를 활용하여 여러분도 직접 챗GPT를 통한 데이터 분석을 경험해보시길 바랍니다. 아래 버튼을 눌러 필요한 자료를 다운로드하세요.

데이터 분석 실습 자료 다운로드

챗GPT의 강점 - 데이터 분석

요즘 인공지능계에서 가장 화두가 되고 있는 챗GPT, 들어보셨죠? 지난번에 말씀드렸던 것처럼 챗GPT, Claude, Gemini 등이 현재 가장 대표적인 LLM 서비스입니다.

그 중에서도 챗GPT만의 독보적인 기능이 있는데, 바로 ADA(Advanced Data Analysis)입니다. 이 기능 덕분에 파이썬 코드를 짜서 챗GPT 대화창에서 바로 실행하고 결과까지 확인할 수 있죠. 오류가 나도 알아서 디버깅해주니 파이썬 코드를 활용하는 일이 훨씬 쉬워졌습니다.

ADA 기능 덕에 이제 데이터 분석도 훨씬 접근성이 좋아졌는데요. 오늘은 바로 이 챗GPT의 ADA 기능을 활용해서 데이터 분석을 해보는 방법을 소개해드리려고 합니다.

먼저 데이터 분석이 정확히 뭔지 짚어보고, 데이터 분석 초보자들이 겪을 수 있는 어려움도 살펴볼게요. 그 다음엔 실제로 챗GPT로 데이터를 분석하고, 그 결과로 의미있는 보고서까지 작성하는 과정을 함께 체험해보겠습니다. 준비 되셨나요? 그럼 시작해봅시다!

데이터 분석? 들어보긴 했는데...

데이터 분석이란 비즈니스에 도움 되는 정보를 얻기 위해 데이터를 모으고, 가공하고, 분석하는 일련의 과정을 말해요. 데이터에 감춰진 패턴이나 인사이트를 찾아냄으로써 현상을 이해하고 미래를 예측할 수 있게 되죠. 빅데이터와 인공지능 기술이 발전하면서 요즘 들어 데이터 분석의 중요성은 나날이 커지고 있습니다.

하지만 데이터 분석에 대해 들어만 봤지 어떻게 시작해야 할 지 막막한 분들이 많죠. 데이터는 어떻게 모으고 어떻게 분석해야 하는 걸까요? 통계랑 프로그래밍을 잘 모른다면 데이터 분석은 너무 어려운 게 아닐까요? 이런 고민 때문에 데이터 분석에 쉽게 도전하지 못하시는 분들이 꽤 있습니다.

그런데 여러분, 챗GPT만 있다면 걱정 붙들어 매셔도 됩니다! 이제 챗GPT가 함께라면 누구나 데이터 분석에 도전해볼 수 있게 됐거든요. 전문 지식이 부족해도 챗GPT가 여러분을 든든하게 서포트해줄 테니까요.

데이터 분석, 어떻게 할까?

챗GPT로 데이터 분석을 하려면 어떤 과정을 거쳐야 할까요? 오늘 다룰 데이터 분석 예시는 아래와 같은 순서로 진행됩니다.

1. 챗GPT에게 분석할 데이터를 주고 이를 인식시킵니다.

2. EDA(Exploratory Data Analysis), 즉 탐색적 데이터 분석을 수행합니다.

3. 관심있는 특정 '변수'를 정하고, 이를 기준으로 다른 모든 변수들과의 상관관계를 분석합니다.

4. 분석 결과를 토대로 가설을 세우고 검증합니다.

5. 마지막으로 분석 내용을 종합하여 보고서를 작성합니다.

챗GPT를 활용하면 사람이 직접 분석하는 것보다 훨씬 거시적인 관점에서 데이터 분석을 진행할 수 있어요.

• 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 여러 각도에서 데이터의 구조를 살펴보고 간단한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

• 우리가 주목하고 싶은 특정 변수를 챗GPT에게 알려주면, 그 변수와 연관된 다른 모든 변수들의 상관관계를 신속 정확하게 분석해 줍니다.

이런 작업들은 사람이 하기에는 지루하고 오래 걸리지만, 인공지능에게는 식은 죽 먹기랍니다. 이렇게 데이터를 분석하면 전체적이고 입체적인 관점을 가질 수 있고, 현실성 있는 가설을 세우는 데 큰 도움이 됩니다.

(챗GPT를 활용하면 더 꼼꼼한 데이터 분석을 '쉽게' 할 수 있어요)

물론 실제 데이터 분석 프로젝트를 할 때는 상황에 맞게 분석 절차를 구체적으로 정의하고 필요하면 유연하게 조정해야겠죠. 이 부분은 실무자 여러분의 역량이 필요한 영역이에요. 오늘은 챗GPT로 데이터 분석을 하는 전반적인 흐름을 알아보는 데 초점을 맞추겠습니다.

자, 그럼 실제 데이터로 한번 분석을 해볼까요? 케글의 IMB HR 데이터를 가지고 직원들의 '성과 평가' 점수에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고, 개선 방안까지 모색해 보겠습니다. 챗GPT와 함께 떠나는 흥미진진한 데이터 분석 여행, 지금 출발합니다!

1. 데이터 업로드 및 인식시키기

데이터 분석의 첫 걸음은 챗GPT에게 분석할 데이터를 전달하고 인식시키는 것입니다. 데이터 파일을 올린 후 바로 분석 작업을 시키면 편하겠지만, 단계를 나누어 진행하는 게 더 나은 결과를 기대할 수 있어요. 한 번에 너무 많은 작업을 요구하면 챗GPT가 각 단계에 집중하지 못하고 대충 처리해 버릴 수 있거든요.

우선은 데이터에 어떤 열(column)이 있고, 어떻게 구성되어 있는지 살펴보고 요약해 달라고 요청하세요. 이렇게 데이터의 구조와 특성을 파악하는 과정이 이후 분석에 큰 도움이 된답니다.

(데이터 분석 1단계 - 데이터 인식시키기)

2. EDA(Exploratory Data Analysis) 수행하기

EDA, 즉 탐색적 데이터 분석은 본격적인 분석에 앞서 데이터를 여러 각도에서 살펴보는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 특징과 패턴을 파악하고, 이상치나 특이점 등을 발견할 수 있죠. 변수들 사이의 관계를 살펴보는 것도 EDA의 중요한 목적 중 하나예요.

EDA는 크게 4가지 방식으로 진행할 수 있습니다.

• 일변량 비시각화 기법(Uni-variate Non-Graphical)

• 일변량 시각화 기법(Uni-variate Graphical)

• 다변량 비시각화 기법(Multi-variate Non-Graphical)

• 다변량 시각화 기법(Multi-variate Graphical)

일변량 분석은 개별 변수의 특성을, 다변량 분석은 여러 변수 간의 관계를 살펴보는 거예요. 그리고 시각화를 활용하면 데이터의 특징을 더욱 직관적으로 파악할 수 있죠.

(데이터 분석 2단계 - EDA(Exploratory Data Analysis) 수행 - 일변량 비시각화)

(데이터 분석 2단계 - EDA(Exploratory Data Analysis) 수행 - 일변량 시각화)

여러분, 데이터 분석이 궁금하신가요?

챗GPT를 활용하면 누구나 쉽게 데이터 분석에 도전해볼 수 있답니다.
전문 지식이 없어도 괜찮아요. 챗GPT가 여러분을 도와줄 거예요!

이번 포스트에서는 챗GPT로 데이터 분석을 하는 과정을 따라가 보겠습니다. 데이터 업로드부터 탐색적 데이터 분석(EDA)까지, 데이터 분석의 첫걸음을 함께 내딛어 볼까요?

흥미로운 데이터 분석의 세계로 떠나고 싶다면 아래 링크를 클릭하세요!
[누구나 따라할 수 있는 챗GPT 데이터분석]

챗GPT와 함께라면 어렵게만 느껴졌던 데이터 분석도 결코 두렵지 않습니다.

지금 바로 도전해보세요!

한동대학교 멋쟁이사자처럼에서 Porfolio Project를 진행하고 있습니다 ✨

안녕하세요. 한동대학교 멋쟁이사자처럼 2기 부대표 김예지입니다.

지난 겨울방학을 시작으로 한동멋대 2기의 활동이 시작되었습니다.

프로덕트 제작과 창업에 열정이 있는 학생 45명이 모여 방학 중 합숙을 통해 배움과 해커톤을 진행하였습니다.

3주동안 사용성있는 웹 프로덕트를 만들기 위해 기획, 디자인, 프론트엔드, 백엔드 각 트랙별 집중 교육이 매일 진행되었습니다. 또, 다양한 활동을 통해 트랙을 넘어 협업에 필요한 소프트 스킬을 고민하고, 학습하는 시간을 가졌습니다.

많은 것을 배웠고 앞으로 이런 경험이 더 많았으면 좋겠다 라는 생각이 들 정도로 좋은 시간이었습니다.
- 12기 프론트엔드 아기사자

팀빌딩때부터 데모데이는 저에게 순간순간 도전이고 경험이었습니다. 배워가는 모습과 성장함을 스스로 보게 되고 뿌듯함을 얻은 동시에 작은 아쉬움 또한 가지게 되었습니다. 이런 경험을 하게 해준 멋사 사람들 감사합니다!
- 12기 기획 아기사자

나의 부족함을 많이 느꼈고, 이것을 계기로 더 열심히 해보고 싶습니다!
- 12기 백엔드 아기사자

첫 협업이라 조금 걱정되었지만, 좋은 과정을 거쳐 좋은 결과물을 내서 만족하는 홀리데이 해커톤이었습니다. 이번 기회를 통하여 어떻게 협업에 임해야할 지 알게되어 이를 바탕으로 열심히 다시 달려가고 싶습니다.
- 12기 디자인 아기사자

또한, 3주간의 배움을 기반으로 실제 팀을 이루어 하나의 프로덕트를 만들어내는 Holyday Hachthon을 진행하였습니다. 트랙별 집중 교육을 통해 매운 것들을 활용하여 하나의 웹프로덕트를 만들어내기 위해 몰입하는 시간이 되었습니다.

Portfolio Project를 진행 중입니다.

트랙별 집중 교육과 첫 협업의 Holyday Hackathon을 마치고, 2024년 1학기 Portfolio Project를 진행합니다.

포트폴리오 프로젝트를 통해 데모데이에서 아쉬웠던 부분들을 보충하여 더 퀄리티있는 결과물을 만들어내보고 싶습니다.
- 12기 프론트엔드 아기사자

한 학기에 걸쳐 진행되고 있는 프로젝트로, 모든 트랙의 아기사자가 "문제 발견과 정의"부터 함께하여 기획 단계를 시작으로 모든 과정에 참여해 하나의 프로덕트를 완성하는 프로젝트입니다. 비교적 오랜 시간동안 진행되는 프로젝트로 애자일을 경험하게 됩니다.

또한, 각자의 portfolio와 사용성있는 프로덕트에 대해 고민하며 보다 체계적이고, 주도적인 프로젝트의 진행을 이어가고 있습니다. 프로젝트를 진행해가며 전문가의 멘토링을 통해 완성도 있는 프로덕트를 만들어가고 있습니다.

이번 Portfolio Project의 결과물을 한동멋대를 넘어 한동대학교 학생과 외부에 공개할 예정입니다.

Portfolio Project의 멘토링 해주실 분은 연락주세요.

아기사자들이 프로덕트를 만들어가는 과정에서 많은 전문가의 시각과 견해가 필요한 상황입니다.

짧게 10분, 15분이라도 프로덕트를 완성해가는 과정에 온라인으로 멘토링을 주실 수 있으신 분이 있으시다면 연락주세요:)

열정 가득한 학생들에게 조언을 나누어 주시면 보다 풍성한 행사가 될 수 있을 것이라 기대합니다.

해커톤과 규모있는 데모데이를 진행하신 분들의 조언을 기다립니다.

후원사 컨택부터, 심사위원 섭외까지 모든 과정을 진행 중에 있습니다.

한정된 예산 안에서 준비해가는 과정 속에 데모데이 준비 경험을 나눠주실 분들을 기다리고 있습니다.

조금의 경험도 환영이니 언제든 커피챗 연락주세요:)

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#1을 봐 주신 분들이라면 <썸원>이 만우절 아이콘 변경만으로 얼마나 사용자들을 효과적으로 사로잡았는지 아실 거예요.

다만, 푸시 발송으로 인한 CRM이 그러하듯 단순히 앱 내 진입을 유도하는 것만으로는 궁극적인 복귀로 이어질 수 없어요.

복귀 직후에 어떤 경험을 제공해야 진정한 의미의 리텐션으로, 그리고 또 한 명의 새로운 사용자를 초대하게 되는 리퍼럴로 이어질까요?

ㅣ 단서는 우리 안에 있어

<썸원>에서는 2022년 8월 몽빵몽빵이라는 이벤트를 통해 반려몽을 어설픈 그림체로 배포한 적이 있어요.

이때, 사용자들이 어설픈 그림체인 <어이상씰>을 직접 다운로드해 프로필 사진으로 설정하는 듯 이미지가 확산되는 모습을 목격하였어요.

이를 반영하여 2023년 만우절에 <어이상씰>의 이미지를 앱 내에 반영해 보았어요. 그랬더니 노출 기간을 연장해 달라는 CS가 다양한 국가에서 인입되었어요.

ㅣ 사용자는 매력적인 현장에 반드시 돌아온다

올해도 성공할지에 대해서는 의견이 분분했어요. 그렇지만 과감하게 착수한 이유는 다음과 같아요.

첫째, 사용자들은 만족스러운 경험에 언제나 재도전하기 원해요.

대표적인 예시로 ‘브랜드’라는 개념이 존재할 것 같아요. 특정한 브랜드로부터 소비할 수 있는 것들을 지속적으로 제공받고자 할 때 팬덤이 형성되고, 그 양상이 바로 재경험의 욕구를 증명하는 것 같아요.

둘째, 아무리 작년에 반려몽 리소스가 웹상에 노출되었다고 하더라도, 사용자들이 실제 앱 내에서 애정을 쌓은 반려몽을 통해서 그 이미지를 경험하는 것은 감상이 분명하게 다를 것이라고 예측했어요.

셋째, 오히려 작년과 올해 1년이 경과하는 사이 사용자들의 반려몽은 성장하기 때문에 개개인에게 노출되는 반려몽의 모습이 달라진다는 <썸원>만의 특징이자 강점이 있었기 때문이에요.

반려몽들아, 행복하게 살아야 한다~

ㅣ꼭꼭 숨어라, 머리카락 보일라~

마지막으로 한 가지 더! 앱 내에 아이콘과 변한 반려몽 말고도 만우절 장난이 한 가지가 더 있다고 팝업을 띄우고, 사용자분들께서 직접 앱을 돌아다니면서 찾아보시도록 유도했어요.

여러분들도 한번 찾아보시겠어요? 위 화면에서, 어떤 버튼을 눌러 보시겠어요?

소제목에 너무 큰 힌트가 있지만요!

ㅣ일(광고)과 사랑(혜택), 사랑(혜택)과 일(광고)

바로 <벚꽃 산책> 테마를 누르면, <벚꽃 산책> 테마가 아닌 <만우절 장난> 테마가 뜨게 된답니다! 대신 <만우절 장난> 테마를 무료로 받을 수 있어요.

작년에도 무료로 제공했던 인기 테마로서, 어설픈 반려몽 그림체와 마찬가지로 사용자들에게 인기가 많았던 테마예요.

<만우절 장난> 테마를 무료로 제공하는 동시에 <벚꽃 산책> 테마가 바로 다음날인 4월 2일에 런칭된다는 소식도 전달할 수 있어서 두 마리 몽을 다 잡은 이벤트였던 것 같아요.

ㅣ 만우절이 떴다고 전화를 돌려 주시다니요

그 결과, 영미권에서 엄청난 리퍼럴이 터졌습니다. 최고 순위 16위, 신규 사용자는 전일 대비 155%까지 상승했어요.

모니터링해 보니 만우절 반려몽이 귀엽게 변한 것과 벚꽃 테마에 대한 언급이 대부분이었어요. 앱 아이콘 변경으로 사용자들을 복귀시킨 후 앱 내에서의 연이은 경험 제공으로 Lock-in 시키고자 했던 전략이 사용자들의 마음을 효과적으로 움직였던 것 같습니다.

모니모니의 핵심 가치인, 사용자 중심 사고를 바탕으로 한 풀 퍼널 설계가 빛을 발하는 순간이었습니다. :)

SaaS 요금제 혁신: 역시험판(Reverse Trial) 전략

최근까지 SaaS 산업의 요금제는 크게 2가지로 이원화되어 있었습니다.

프리미엄(Freemium) vs 시험판(Trials)

프리미엄 모델은 기본 기능을 무료로 제공하며, 추가 기능에 액세스하기 위해 업그레이드할 수 있는 옵션을 제공하는 방식입니다. 무료 요금제로 다양한 사용자를 확보하여 입소문의 효과를 기대할 수 있으며, 신규 사용자를 확보하기 용이하다는 평가를 받아왔습니다.

시험판 모델은 제한된 시간(일반적으로 14일) 동안 모든 기능을 이용할 수 있게 하며, 기간 만료 시 결제를 하지 않으면 이용이 제한되는 방식입니다. 이 모델은 프리미엄에 비해 유료 요금제 전환율이 2~3배 높은 경향을 보입니다. 또한 시간 제한이 있기 때문에 사용자 활성화율이 다소 높은 경향을 보입니다.

그러나 이제는 프리미엄과 시험판 모델 사이에서 고민할 필요가 없습니다. 역시험판(Reverse Trial)이라는 요금제 전략이 있기 때문입니다. 역시험판은 제한된 시간(14일) 동안 정식 버전으로 업그레이드되었음을 알리고, 만료 시점에 업그레이드를 선택하지 않으면 무료 요금제로 되돌아가는 방식입니다. Airtable도 이 전략을 활용하여 유료 전환율과 사용자 온보딩을 폭발적으로 개선했습니다.

원문에서 B2B 성장 전문가이자 역시험판 옹호자인 Elena Verna는 다양한 프리미엄 비즈니스에서 이 전략을 구현하여 전환율이 10%에서 40%까지 증가하는 것을 관찰했다고 합니다. SaaS 업계에서 요금제 설정에 고민 중인 분들은 꼭 참고해 보시기 바랍니다.

P.S: 프리미엄 모델이 활성화가 더뎌진 이유는 개인적으로 SaaS 서비스가 범람하기 때문이라고 생각합니다. 2010년대 초반에는 Slack을 비롯한 프리미엄 모델이 상당히 인기가 있던 점을 비추어 보면, 요즘은 많은 서비스 중에 하나만 눈에 띄는 것이 어렵기 때문에 요금제 전략에도 변화가 필요한 시점이 아닐까 싶습니다.

채권추심 상담금액 - 100억원 달성!

내돈을 돌리도가 채권추심 상담금액 100억원을 달성했습니다.

2023년 10월에 정식서비스를 오픈한 이후 약 6개월 ~7개월만에

달성한 지표네요.

불경기가 지속되고 금리가 고공행진 하면서 돈을빌려주고 못받아서

힘드신분들, 돈을 못갚아서 힘드신 분들이 모두 많아지는 추세여서

마음이 가볍지는 않습니다.

시작하는 플랫폼을 믿고 함께 해주시는 25명의 채권추심 전문가분들께

오늘의 성과를 돌립니다. 앞으로 300억, 500억 KPI 를 꾸준히 달성할

수 있도록 더욱 노력하겠습니다.

디스콰이엇에 계시는 모든 창업자분들도 화이팅입니다.

혼자 생각하고 혼자 만든 기능, 과연 사람들이 정말 원하던 기능이었을까?

사람들이 정말로 원하는 서비스를 만들어내기란 참 여렵습니다. 더욱이 혼자 만든 프로덕트를 검증한다는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다.

이 글에서는

• 1인 프로덕트 검증을 위해 시도해봤던 일

• 유저들의 생각을 직접 들을 수 있는 방법

에 대해서 이야기해보고자 합니다.

1. 앰플리튜드로 로그 데이터 수집

요즘에는 웹/앱 서비스를 만든다고 했을 때 거의 필수적으로 GA, Amplitude와 같은 데이터 수집 서비스를 사용하는 것 같습니다. 저 또한 앱을 출시할 때 부터 Amplitude로 사용자 로그 데이터를 수집하고 있었습니다. 버튼을 통한 액션, 특정 정보 조회 등 사용자가 앱을 사용하면서 발생하는 모든 액션에 대한 정보를 수집합니다(여담이지만 당연하게도 사용자 개인정보는 수집하지 않습니다 😂).

위 사진은 ‘기록 분석’ 탭의 독서량 추세 기능을 “일주일” 단위로 볼지 “하루” 단위로 볼지 선택하는 토글 버튼의 로그 데이터입니다. (아래 사진 참고)

사용자들이 어떤 형식으로 데이터를 더 자주 확인하는지 확인하고 버튼의 순서, 기본 값 등을 적절히 바꿀 수 있게 해주는 역할을 합니다.

또한 기본 무료 기능으로 DAU 분석, 리텐션 분석, 사용자 기기 종류 분석 등을 제공하기 때문에, 1인 개발자 입장에서는 사용하지 않을 이유가 없죠.

그러나 이렇게 Amplitude의 로그 데이터를 보더라고 궁극적으로 사용자가 새롭게 원하는 기능이 무엇인지는 알기란 어렵습니다. 특정 기능의 사용성이 떨어져 다른 기능으로 교체하고자 했을 때, 그 신규 기능을 무엇으로 정하는데에는 큰 도움을 주지 못하는 것이 현실입니다.

2. 주변 지인들에게 피드백 얻기

앰플리튜드를 통해 데이터를 확인했으니, 기존에 존재하던 기능의 사용성을 높이고 불필요한 기능은 없애는 작업을 수행하기 위해 의견을 수집하는 과정을 거쳤습니다.

대부분 초기 유저 인터뷰 등의 과정을 거치겠지만, 당시 저는 그럴 수 있는 상황에 놓여있지 못했습니다. 차선책으로 주변 지인들에게 가볍게 앱에 대한 평가를 부탁드렸지만, 역시나 앱의 주요 사용자가 아니었기에 의미있는 답변을 얻기 어려웠습니다. 또한 지인이다 보니 앱에 대한 객관적이고 따끔한 피드백이 돌아오지 못했고, 결과적으로 신규 기능에 대한 고민을 해결하지는 못했습니다.

저에게는 “쓴소리 전문가”가 필요했고, 그러던 와중 어닝버드의 @김상완 대표님께 연락을 받았습니다.

3. 나를 모르는 누군가가 나의 서비스를 평가해 준다는 것

초기 서비스를 검증하기 위해서, 대부분의 사람들은 유저 인터뷰, 피드백 데이터를 모으는데 많은 에너지를 소모하게 됩니다. 또한 유저 한 명 한 명이 귀한 초기 서비스의 특성 상, 여러 명의 유저에게 서비스를 평가받는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 결국 “누구나 좋아할만 한 서비스”를 만들거나, “누구보다 빠르게 서비스에 대한 피드백 데이터를 모아야” 성공할 수 있게 됩니다.

저의 경우, 스프릿은 “누구나 좋아할만 한 서비스”는 아니라고 생각했습니다. 저의 경험에 의존해서 개발했고, 사람마다 독서 습관이 다르다보니 모두를 만족시키는 것은 사실상 불가능했습니다. 저로서는 독서습관이 각기 다른 다양한 유저들로부터의 피드백이 절실했고, 그러던 와중, 어닝버드 팀으로부터 도움을 받을 수 있었습니다.

어닝버드 팀에서 제공해준 데이터는 아래와 같이 여러 측면에서 제게 도움이 되었습니다.

1. 연령, 성별, 직업별로 피드백 제공

2. 독서 시간 및 습관이 다른 여러 테스터의 피드백 제공

3. “개발자가 누군지 모르는 불특정 다수”의 피드백 제공

나를 모르는 누군가가 나의 서비스를 평가해 준다는 것은 배용으로 환산할 수 없는 큰 가치를 지닌다고 생각합니다. 특히 1인 개발로 만든 서비스는 더더욱 피드백이 절실하죠. 혼자서 생각해낸 기능이 과연 사람들에게 도움이 될지 고민하는 시간도 줄여줄 수 있으며, 새로운 인사이트를 통해 서비스를 발전시킬 수 있는 기회를 제공합니다.

4. 사용자 피드백을 위한 서비스, 어닝버드

어닝버드는 저렴한 금액으로 다양한 테스터에게 고퀄리티의 피드백을 받을 수 있는 “사용자 피드백 플랫폼”입니다. 직접 유저를 인터뷰하거나 테스터를 모집할 수 없는 상황에서 큰 도움을 받을 수 있는 서비스입니다.

신규 기능 개발, 사용성 검증 뿐만 아니라, 서비스 출시 전 버그를 발견하는 등 개발 시간 및 효율 측면에서도 도움을 받을 수 있습니다. 이는 매출 및 리텐션 증가와 직결되며, 마케팅 전략을 수립하는데도 도움이 됩니다.

위 사진은 어닝버드 팀에서 수집한 피드백 중 앱 내 기능에 대한 의견을 나타내는 그래프입니다. 사용자의 유형별로 확실한 니즈가 관찰되며, 이로써 앱의 목적을 더욱 단단히하고 발전시키는데 도움이 됩니다. 스프릿은 독서를 하기 어려워하는 분들을 위한 앱 서비스이므로, 어떤 기능을 발전시켜야할지 확실히 알게되는 대목입니다.

특히 기능 별로 만족도를 수치화하여 알아볼 수 있다는 점은, 필요없는 기능을 없애야하는 저의 상황에 아주 적절한 해결책을 제시해주는 밑바탕이 되었습니다.

이와 더불어 유저들이 원하는 새로운 기능에 대한 설문, UI/UX 편의성에 대한 설문 등 전반적인 서비스에 대한 구체적인 평가를 확인할 수 있었습니다.

결과적으로 어닝버드를 통한 피드백 수집은, 이 글의 제목이기도 한 “혼자 만든 기능, 사람들이 정말 원하던 기능이었을까?”라는 질문에 대한 답변이 되었습니다. 서비스 발전에 대한 고민이 깊어지던 타이밍에 적절히 제게 도움을 주신 어닝버드 팀 @김상완 대표님께 다시 한 번 감사드립니다.

이번에 수집한 피드백을 바탕으로 더욱 발전된 스프릿으로 찾아뵙겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다 🙇‍♂️

(현재 어닝버드는 플랫폼 정식 출시 전 사전예약을 받고있습니다. 아래 사이트에서 관련 내용을 확인하시고 사전예약 혜택을 받아보시길 바랍니다!)

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Smore Fireside chat 28: 롯데호텔앤리조트(Lotte Hotels and Resorts)

호텔에서의 고객 여정은 체크인부터 시작되는 것이 아닙니다. 어떤 호텔에 투숙할지 탐색하고 고민하는 과정도 고객 경험의 중요한 일부죠.

호텔과 만나는 모든 터치포인트에서 긍정적인 경험을 하기 바랐던 롯데호텔앤리조트는, 고객이 좀 더 즐겁고 인터랙티브하게 여정에 안착할 수 있도록 색다른 프로모션을 진행했습니다.

스모어를 이용해 유형 테스트를 제작하고 각 유형에 알맞은 호텔을 추천해 주는 것이었죠. 🎁

✅유형별 추천을 통해 효과적으로 전환 유도하기
✅고객 페르소나 확보하기

위 두 가지 목적을 성공적으로 달성하며 약 2.6만 명의 고객과 교감한 롯데호텔앤리조트의 콘텐츠에는 어떤 이야기가 담겨 있을까요? 스모어가 직접 들어보았습니다. 👂

👇이미지와 함께 자세히 읽으러 가기👇

ko-blog.smore.im/fireside-chats/lotte-hotels-resorts/

AI로 비즈니스 문제를 개선할 수 있을까?

계약 직전 서비스 구매를 망설이고 있는 고객은 어떻게 설득해야 할까요? 분명 고객이 우리 회사의 문을 처음 두드린 이유가 있을 거예요. 현재 우리와 관련된 문제를 겪고 있고, 우리가 그 문제를 해결해 줄 솔루션을 가지고 있기 때문입니다. 그렇지만 어떤 걱정때문에 확실하게 결정을 내리지 못하고 있을 거예요.

그렇다면 어떻게 이 잠재고객의 마음을 사로잡을 수 있을까요? AI를 통해 고객 전환율을 높여, 작년 전체 매출액 45억 원을 올해 1분기 만에 달성해낸 주식회사 그린의 사례를 소개해 드립니다.

그린은 기술을 활용해 최적의 환경에서 식물 재배 및 관리할 수 있도록 저노동 고효율 스마트팜 시설을 공급하는 스타트업이에요. 농업 기반이 없어도 누구나 쉽게 농사를 지을 수 있도록 농업 시설과 기술을 제공하고 있어요.

문제점 : 수익을 창출하고 싶은데, 수익 창출이 어렵다

스마트팜을 운영하고 싶어하는 고객들 중에는, 비어있는 공간을 활용해 수익을 얻고 싶어하는 경우가 많아요. 보유하고 있는 땅이나 상가에서 작물을 키우고, 수확해 판매하는 것이죠. 리소스는 최소화, 수익은 최대화하는 것이 핵심입니다.

하지만 스마트팜을 시작하는 초보/청년 농업인은 큰 문제에 직면합니다. 바로 내가 키운 농산물을 마땅히 팔 곳이 없다는 점이에요. 보통 농산물은 주로 학교나 식당에 납품을 하는데, 해당 시설들이 필요로 하는 식자재의 양이 어마어마하거든요. 소규모로 농사를 짓는 분들의 생산량만으로 최소 납품량을 맞추기에는 턱없이 부족한거죠.

생산량을 높이려면 농지의 규모가 커야 해요. 하지만 농업에 처음 뛰어드는 분들이 땅을 사거나 임대하는건 쉽지 않아요. 인적 네트워크의 힘이 필요하거나, 땅을 개간하는 비용이 추가로 발생해 수익성이 떨어지거든요.

스마트팜 기술로 아무리 생산성을 극대화하더라도, 규모가 작은 땅에서는 농산물 수확량이 절대적으로 부족해요. 수익을 실현하기가 쉽지 않다는 점이 바로 스마트팜 도입을 망설이게 만드는 요인 중 하나였던 것이죠.

해결책 : 공동구매 대신 공동판매하기

그린은 어떻게 하면 우리의 고객이 최종 고객과 만나는 과정에서 생기는 문제를 해결할 수 있을까, 끊임없이 고민했어요. 스마트팜에서 수익을 쉽게 창출할 수 있다면, 좀더 많은 고객들이 우리의 서비스를 이용하지 않을까?

그린은 고객들의 농산물을 모아 충분한 판매 분량을 확보한 다음, 고객 대신 거래처에 납품을 하는 비즈니스 모델을 떠올렸어요. 그린이 고객들의 환경에 맞게 할당량을 배분하고, 고객들은 그린에게 수확한 농산물들을 전달합니다. 그리고 그린은 고객 대신 납품처에 납품을 할 책임을 이행하는거죠.

즉, 합리적인 가격으로 물건을 구매하기 위해 사람들이 모여 공동 구매의 최소 주문 수량을 채우는 것처럼, 수익을 내기 위해 농장들이 모여 최소 판매 수량을 채우는 방식이라고 볼 수 있어요. 이렇게 납품이 가능해지면 기여도, 즉 수확량에 비례해 수익을 실현할 수 있어요. 고객이 겪는 문제는 그린이 대신 해결하고 고객들은 농사에만 집중할 수 있도록 도와드리고 있습니다.

마지막 남은 문제, AI로 생산량 예측하기

그린은 이제 고객 대신 판로를 개척하고, 발굴한 판매처의 수요 규모에 따라 고객들에게 할당량을 배분하고, 농산물을 수합해 판매합니다. 예를 들어 판매처에서 요구하는 바질의 총 수요량이 10톤이다, 하면 농가 A, B, C에서 각각 4톤, 1톤, 5톤을 목표로 바질을 키워나가는 거죠. 실제로 그린에서는 30개의 농장에서 매월 200kg씩 수확량을 모아, 150개가 넘는 음식점과 가공업체에 납품했어요.

이제 그린에게 남은 숙제는, 고객별로 예상 수확량을 예측하는 것! 실제 수확량이 너무 적으면 납품량을 맞추기 위해 다른 농장에서 추가로 수확을 해와야 하고, 분량이 너무 많으면 판매처를 더 확보해야 해요. 실제 판매할 수 있는 양이 얼마인지 주기적으로 모니터링을 해야 비즈니스 모델을 안정적으로 운영할 수 있겠죠. 하지만 전국 각지에 있는 농장의 생산 현황을 어떻게 파악할 수 있을까요?

사람이 하기 어렵다면 AI에게 대신 맡기면 됩니다. 바로 작물의 사진만으로 AI가 수확량을 예측하는 것이죠. 우선 시설에 설치된 카메라가 작물들을 촬영해 이미지를 전송합니다. 그 다음 AI가 수확량을 예측해요. 그린은 AI의 결과값을 수합해, 목표 판매치를 달성할 수 있을지 파악하고 그에 따라 판매 계획을 수립합니다.

이제 고객들은 스마트팜에서 작물을 키우는 것 외에 아무 것도 신경쓸 필요가 없어졌어요. 실제로 그린의 한 고객은 “제가 키운 바질을 그린이 전부 책임져 주니, 생산에만 집중할 수 있어 수월하게 운영할 수 있었어요” 라며 만족을 표했습니다. 아무런 어려움 없이 키운 농산물을 100% 판매 가능하니, 스마트팜을 설치한지 1년 만에 2억 원의 투자 비용을 회수하고 흑자가 났다고 해요.

이렇게 스마트팜 수익 창출에 대한 문제를 해결한 결과, 고객 전환율은 눈에 띄게 개선되었습니다. 실제로 그린은 올해 1분기 만에 작년 전체 매출액인 45억 원 규모와 유사한 수준의 계약들을 체결하는 데에 성공했으며, 올해 110억 원 매출을 목표로 달려가고 있습니다. 또한 매주마다 진행하던 그린의 사업 설명회 참석자 수도 200% 늘어나는 등 잠재 고객들의 문의도 급증했습니다.

잠재 고객들이 어떤 문제때문에 우리의 제품이나 서비스를 도입하기를 망설인다면, 그 문제를 해결해 주는 것도 하나의 방법이 될 수 있어요. 여러 방법이 있겠지만, 그린은 우리 서비스의 고객은 즉각적이고 확실한 가치를 얻을 수 있다는 점을 강조했어요. 서비스 이용 과정에서 발생하는 문제점들은 그린에서 대신 해결해 주니, 고객은 서비스를 이용만 하면 어려움없이 보상을 얻을 수 있는 것이죠.

이처럼 그린은 AI를 활용해 잠재 고객들을 빠르게 고객으로 전환하고, 전환된 고객들이 스마트팜을 잘 활용할 수 있도록 지속적인 활동을 계속해 나가고 있어요.

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유튜브 구독자 이벤트와 개인정보 규제

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유튜브 구독자 이벤트 할 때 꼭 알아야 하는 개인정보 규제

첫번째는 유튜브 댓글로 참여자의 개인정보를 받지 마세요.

유튜브 채널에서 진행하는 다양한 이벤트를 보면 댓글로 이메일 주소나 휴대전화번호 수집을 종종 발견합니다. 그러나 유튜브 일반 댓글로 구독자의 개인정보를 수집했다면, 개인정보보호법 위반입니다.  개인정보보호위원회가 2023년 5월에 발표한 '개인정보보호 가이드 온라인 경품행사 편'을 살펴보면, 일반 댓글로 개인정보의 수집을 금지하고 있어요. 왜냐하면 일반 댓글은 누구나 볼 수 있어서 공개된 개인정보가 피싱이나 명의도용에 사용되면 범죄까지도 번질 수 있기 때문이에요.

그러면 어떻게 해야 하냐고요? 누구나 볼 수 있는 공개 댓글이 아닌 비밀 댓글로 수집하여 채널 운영진만 해당 정보를 확인할 수 있도록 하거나 별도의 개인정보 수집양식을 만들어 수집해야 돼요.  그런데 유튜브는 비밀 댓글 기능이 없어요.

두번째는 문제없는 적법한 동의를 받아요.  

이제는 다들 아는 상식이죠. 타인의 개인정보를 수집할 때는 동의를 받아야 해요. 유튜브도 마찬가지죠 그리고 이 다음이 제일 중요한데요. 구독자의 동의를 받을 때는 개인정보보호법에 따라 동의받아야 문제가 없어요.  문제없는 동의서는 개인정보호보법에 따른 필수 고지사항인 목적, 항목, 보유이용기간, 동의거부 시 불이익이 포함되어야 하는데요.

수집하는 항목과 목적에 따라 동의받는 방법이 복잡하니 자세한 내용은 여기 글(클릭)을 확인해주세요.  

세번째는 광고를 보내려면 동의가 필요해요.

개인정보 관련된 많은 문제가 바로 여기서 발생하는데요. 유튜브 구독자에게 광고를 보내려면 별도의 마케팅 동의가 필요해요. 마케팅 동의를 광고성 정보 수신동의라고 하는데요. 개인정보 수집 동의와는 별도로 구성해야 하기 때문에 많이 실수하는 부분이에요. 이 경우 많은 문제가 된다고 말씀드렸는데요. 보통은 유튜브 구독자의 민원에서 야기됩니다. "내가 동의하지 않았는데 어떻게 연락한 건가요?"라고 물어보는 상황이죠. 혹시 이런 경험 있으신가요?

이 경우에는 마케팅 동의를 별도로 받지 않았다면 이를 입증 할 수 없어서 문제가 됩니다. 유튜브 구독자가 떠나갈 수도 있는데요. 그보다도 개인정보보호위원회의 침해대응센터에 신고가 들어가면 공공기관의 공문과 서면 조사, 현장 조사 등이 시작될 수 있어서 특히 주의가 필요합니다.  

네번째는 구독자의 개인정보를 안전하게 보관하고 관리하세요.

너무나 당연하죠. 구독자의 개인정보가 유출되면 망신... 유튜브 구독자의 개인정보를 안전하게 관리하려면 암호화와 모니터링을 기억하세요. 만약에 여러분들이 구독자의 개인정보를 엑셀로 저장하고 있다면 암호화 설정해야 돼요. 만약에 여러분들이 구독자의 개인정보를 자체적으로 개발한 시스템에 저장하고 있다면 누가 언제 개인정보를 열람했는지 기록하고 월1회 모니터링 해야 돼요. 갑자기 어려워지는데... 꼭 해야되냐고요? 네, 안하면 최대 3천만원의 과태료가 부과될 수 있고 만약에 이러한 조치를 안해서 개인정보가 유출되면 매출액의 3% 과징금을 받을 수 있어요.

마지막으로는 이용목적이 달성되면 구독자의 개인정보를 파기해야돼요.

이용 목적이 달성된 개인정보는 더 이상 필요하지 않기 때문에 복구 불가능한 방법으로 파기해야 합니다. 이용 목적이 달성된 때는 개인정보 수집 동의를 받을 때 '보유이용기간'을 명시하는데요.

바로 그 시점이 되면 즉시 개인정보를 삭제해야 돼요. 예를들면 이벤트가 종료되고 3개월이 지났거나, 유튜브 구독자가 직접 삭제를 요청하거나 하는 등 구체적인 시점이죠.  

마치며

구독자의 개인정보 수집 양식만 만들면 동의서 생성부터 보관에 파기까지 그리고 민원대응까지 개인정보 관련 복잡한 규제를 다 알지 못해도 문제없이 관리할 수 있습니다. 유투브 구독자 수를 증가 시키는 것도 중요하지만, 이들에게 채널의 신뢰도를 높이는 것도 중요합니다. 개인정보 규제를 몰라 유튜브 구독자의 신뢰를 나도 모르게 잃으면 억울하지 않을까요?