AI 도구를 매일 사용하지만, 정작 얼마나 효과적으로 활용하고 있는지 객관적으로 파악하기는 어렵습니다.

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테스트 완료 즉시 점수와 맞춤 피드백을 제공합니다.

캐치테이블

1. 캐치테이블

홈>다양한 선택주제(벚꽃명소, 분좋술, 오마카세 등등)>후기 바탕 장소 고르기>시간 선택 후 예약

로그인 편의성> 카카오로 편하게 로그임

결제 편의성>간편결제 가능(업장 입장에서 사전 예약금도 가능해서 편할듯)

부가서비스> 예약대기제

2. 비지니스 배경 및 전략

처음엔 poing이라는 미식 예약 서비스 있었음. 여러 후발 주자 중 캐치테이블 나옴. 다른 서비스들은 다들 늦은 결제 정산, 자금력 부족으로 망함. 캐치테이블은 오마카세, 파인다이닝과 같은 고급식당 전문 예약 대행으로 튼튼한 성장.

노쇼에 대한 문제 해결-손님 입장에서 노쇼권 3개 있는데 돈을 더 지불하면 더 받음

3. 수익구조

초기-예약장부 솔루션(B2B)-가맹수수료

현재-노쇼권 구매

서비스 플로우(사용자 시나리오)

1. 홈/검색 진입

메인 화면에서 선택 or 검색

2. 매장 안내

별점, 예약 및 리뷰 수, 상세 매장 안내

3. 매장 예약

시간 선택 후 예약

4. 사전결제(매장 캐바캐)

노쇼방지를 위해 사전결제 운영

4. 서비스의 특이, 불편한 점의 전략적 이유

선착순 예약이 안되면 매장 방문이 어려움

선착순 예약을 함으로써 급하게라도 예약 유도

노쇼방지

선착순 예약이 예약자입장에서 가장 신뢰할만함

시즌별로 메인 홈 선택사항이 바뀜

시즌마다 핫한 장소가 달라짐에 따라 해당 장소 예약 풀 모아 소개함으로써 편의 제공.

캐치테이블로 데이트코스 고민 제공하여 사용자 체류 및 방문 횟수 확대

5. 전략에 비한 문제점

노쇼방지를 위한 예약제 운영,

but 예약취소 쉬움. 동시에 사용자는 선착순 예약 힘듦.

but 예약금이 직접 매장으로 바로 가 환불이 늦어지고 매장과 캐치테이블 측 책임 떠넘기기 바쁨

6. 동종업계 벗어나 동일한 프로세스와 전략문제 해결한 서비 추가 분석 및 기획안 제시.

배달의 민족- 배달 신청 후 매장 승낙 대기. 대기 승낙 후 결제 완료 후 배달.

즉, 완전한 책임이 누구한테 있는지 명확하며 환불 시스템 체계적

https://chaemrry.tistory.com/29

Network Effect의 대명사: Youtube 역기획

지난 주, 내가 참여하고 있는 한 학회에서 모든 학회 부원에게 과제를 내줬다. 바로, 기업 하나를 정해서 기 회사에 대한 역기획을 해보라는 것이었다. 나는 작년에 '뤼튼'을 분석하던 중, '뤼튼'이 가장 지향하는 수익 모델인 '네트워크 효과'를 보고 크게 인상에 남았던 것이 생각났고, 이러한 수익 구조를 갖고 있는 회사의 대명사인 Youtube를 분석해보기로 했다.

Youtube 다들 아시죠?

오늘 날 Youtube를 모르는 사람은, 적어도 인터넷이 보급된 국가에서는 없을 것이라고 확신한다. 그만큼 Youtube는 구글에 인수되기 전부터 가장 성공적인 플랫폼 기업 중 하나였고, 이는 당시에는 신선하면서도 혁신적인 수익 모델의 역할이 크다고 생각한다.

우선 비즈니스 배경부터 살펴보자면, 유튜브는 2005년, 사용자들이 간단한 동영상을 공유하는 플랫폼으로 시작했다. 누구나 영상을 올릴 수 있고, 구독자 수를 늘리면 기업 광고 수익을 크리에이터와 분배한다. 이러한 요인이 유튜브에 동영상을 올리고, 조회수와 구독자수를 늘릴 어마어마한 동기를 부여했고, 곧 '유튜버'라는 직업이 생길 정도로 유튜브에는 수많은 사람들과 동영상들이 모이고, 축적되기 시작했다. 이렇게 거대한 '네트워크 구축'이 유튜브의 성공을 만든 가장 큰 요인이라고 분석하였다.

더 나아가서..

물론 이렇게 네트워크가 구축된 이후에도 유튜브는 멈추지 않았다. 광고에 불편을 느낀 사용자에 맞춰 유료 구독 시스템 'Youtube premium'을 내놓아서 광고를 띄우지 않는 대신 수익을 얻는가 하면, 'Youtube Shorts'를 통해 '짧은 영상'으로 이루어진 더욱 거대한 네트워크를 구축했다. 이는 어마어마한 수익과 유저 증가를 가져왔고, 유튜브가 한번 더 도약할 발판이 되었다.

사용자 입장에서 생각하면, 사용자는 유튜브에 접속해서 추천 콘텐츠, 또는 동영상을 검색해서 시청한다. 유료 시청자의 경우 구독료가 발생하고, 무료 시청자의 경우는 광고에 노출되게 된다. 유튜브는 이렇게 발생한 수익을 크리에이터와 분배하거나, 또는 슈퍼챗 등의 후원 시스템에서 일정 부분 수수료를 가져가는 방법으로 수익화를 한다.

하지만..완벽하지는 않다!

하지만 이러한 시스템에도 맹점이 몇 가지 있다. 우선, 광고가 주 수입원인 수익 모델 특성상 사용자 경험이 광고에 방해받는 경우가 빈번하다는 것이 가장 큰 예시이다. 또한 부적절하거나, 반복적인 광고를 모두 걸러내기는 쉽지 않다는 것도 이 문제의 요인 중 하나이다. 하지만, 이는 광고를 통해 무료 서비스를 유지하고, Premium 구독 유도를 위한 전략적 선택으로 볼 수도 있다.

하지만, 광고와 'Youtube Premium' 사이의 모순도 있다. 광고주들은 youtube premium에도 돈을 기꺼이 지불할 만한 경제적으로 여유있고, 인터넷 구매에 거부감이 없는 사람을 대상으로 광고를 띄우고 싶어한다. 하지만 'Youtube Premium'의 출시로 이러한 사람들이 광고와 분리된 것도 수익 모델의 모순점 중 하나이다.

이러한 문제 해결을 위해서는 Youtube Premium의 요금제를 조금 더 세분화할 필요가 있다고 생각한다. 모든 광고를 띄우는 무료 요금제와, 모든 광고를 지우는 Premium 사이에 짧은 광고만을 띄우거나, 아니면 배너 광고로 다른 광고를 대체하는 요금제가 있으면 소비자들의 지불 용의도 더욱 늘어날 것이고, 광고주들을 그들이 원하는 잠재 소비자들과 연결시켜 주는 기회가 늘어날 것이다. 이렇게 함으로써 광고라는 유튜브의 수익 모델이 사용자와 광고주, 그리고 유튜브 모두에게 더욱 이로운 결과를 낼 수 있지 않을까 생각한다.

인생네컷

역기획: 인생네컷

인생네컷은

인생네컷은 2017년도 즈음에 첫 사업을 시작한 즉석사진 브랜드이다. 우리는 대부분의 만남을 인생네컷과 같은 즉석사진 브랜드에서 사진을 찍고 끝낸다. 이렇게 인생네컷으로 대표되는 즉석사진 문화는 우리 삶에 깊숙히 녹아있다. 이 게시물에는 인생네컷을 역기획하여 분석해보겠다.

첫 번째, 서비스를 선택하고 둘러보며 이용해 본다.

인생네컷은 즉석사진을 간편하게 찍을 수 있고 다양한 테마등을 제공하여 사용자의 개성에 맞춘 사진을 찍을 수 있도록 한다.

두 번째, 회사의 비즈니스 배경 및 전략을 파악한다.

인생네컷은 공항 등에 있는 증명사진부스에서 영감을 받았다고 한다. 인스타 사용자의 증가와 같은 현상에 따라, 단순히 휴대폰 사진이 아닌, 인화된 사진으로 추억을 남기고 싶은 사용자를 노린 비즈니스로 볼 수 있다.

세 번째, 서비스 수익 구조, 서비스 플로우, 메트릭과 운영 요소에 대해 정리한다.

서비스 플로우는 다음과 같다. (사용자가 원하는 사진 형태를 정한다> 사진을 다양한 포즈로 촬영한다>원하는 사진을 고르고 인화한다)

촬영과 인화된 사진을 사용자에게 전달해줌으로써 수익을 얻는다.

네 번째, 서비스의 특이하고 불편한 점을 찾아서 어떤 전략적 이유에서 선택했는지 추론한다.

1.짧은 촬영간 간격 때문에 미리 포즈를 준비해가지 않는 이상 조급하게 사진을 찍다가 사진을 망치는 경우가 있다.

>> 촬영간 간격을 짧게 함으로써 회전율을 높일 수 있다. 특히 상가와 같은 이용자가 많은 지역은 줄 서서 찍는 경우가 많기 때문이다.

다섯 번째, 서비스 전략에 비해서 미진하게 느껴지는 문제점을 찾아낸다.

미진한 부분: 포즈를 준비 안해가는 경우 사진이 밋밋해지고 무개성해지는 경향이 있다.

>>이런 경우 사진을 찍은 경험에 대한 만족도가 떨어져 재이용률 또는 다른 브랜드를 선택할 위험이 있다.

일곱 번째, 서비스 전략을 바탕으로 문제 해결할 수 있는 개선안을 제시한다.

-      사진을 찍을 때 옆에 추천 포즈를 제시해준다

역기획 과제

1. 배달의 민족 서비스 구성

음식점의 음식을 배달하는 서비스를 기존의 가게가 고용한 배달부로 연결된 고객과의 가치 사슬을 끊어서 고객과 단절하여 이 부분에서 새로운 가치를 만듦. 배달 서비스, 결제 서비스를 디커플링하여 '음식 배달', '가게 배달' 카테고리를 분리하되 '음식 배달'이란 배달의 민족이 주는 혜택을 미끼로 고객의 선택을 반강제하는 전략 구사.

1. 배달의 민족 BM

음식 고객에게는 배달료를, 가게에게는 판매 수수료 & 광고 노출 수수료를, 배달부에게는 매칭 수수료 명목을 공제하는 식으로 수익을 벌고 있음. 뿐만 아니라 앱내 광고 노출, B마트라는 배달 마트와 자체 PB 상품 판매 등 다양한 수익 모델을 만들고 있음.

1. 배달의 민족 불편한 점

음식 고객에게는 직접적인 불편함보다는 '음식 배달' 사용을 대가로 지급받는 쿠폰이 이점으로 다가오는 부분이 커보였다. 오히려 기존에 가게 번호를 찾아서 전화로 직접 주문해야하는 번거로움을 클릭 몇 번으로 결제까지 끝내는 방식이 고객에게는 편리함으로 다가왔으며 코로나라는 특수한 상황 속에서 많은 성장을 이뤄냈음. 하지만 음식 가게 입장에서는 판매대금에서 떼가는 수수료, 앱내 노출을 위한 광고 집행비 등 꽤 많은 부담이 가중되는 것으로 보임. 궁극적으로 이는 음식값 상승 압력으로 작용하여 고객들에게도 이러한 압력이 녹아든 가격을 지불해야하는 비판을 맞고 있음.

1. 유사 어플 및 비즈니스 모델

동종 업계에서 요기요, 쿠팡이츠 정도 남아있는 상황이며 특이하게 쿠팡이츠는 쿠팡의 메인 서비스인 로켓 배송을 위한 와우클럽에 가입했다면 주어지는 부가적인 혜택으로서 접근하고 있다. UI 측면이나 타기업과의 협업 측면에서 배달의 민족에 비해 부족한 면이 있지만 배달의 민족에서 추가적인 지불을 해야 받을 수 있는 무료 배송을 별도의 지불 없이 누릴 수 있다는 가격 경쟁 측면에서 위협을 가하고 있음.

동종 업계가 아니더라도 중개 플랫폼은 여러 업계에서 매력적인 비즈니스 모델로서 역할을 하고 있으며 그 예시로 택시 운송업에서의 카카오 택시를 들 수 있음. 예전의 콜택시는 택시 운송회사에 직접 전화를 걸어 배차를 받아야 했으며 GPS 기반이 아닌 탑승객이 위치를 어림잡아 알려주고 이를 택시기사에 알려주는 방식으로 운영했다. 하지만 카카오 택시는 GPS 기반으로 고객의 위치를 특정하고 목적지까지 알 수 있으며 결제도 간편하게 할 수 있다.

5. 역기획

그렇다면 이런 중개 플랫폼 서비스를 적용할 수 있는 서비스는 무엇이 있을까? 사실 특화된 분야에 대한 중개 플랫폼부터 숨고와 같은 범용성 높은 중개 플랫폼 등 중개 플랫폼은 이미 시장에 이미 많이 출시된 상황이다. 하지만 대부분 B2C 서비스를 제공한다는 점에서 B2B 성격의 중개 플랫폼 서비스는 생각해볼 수 있는 여지가 많을 것이다. 예를 들어 만화 미생에서 나온 포스코와 철강 제품 제조 회사 간 철강 주문 플랫폼 등 B2B 서비스를 들 수 있다. 식자재, 원자재 등 기업 단위에서 필요한 양과 수급 속도는 B2C의 그것과 많이 다를 것으로 생각한다. 이러한 부분에 대해 조금 더 심도 있는 분석이 이뤄지고 도메인 지식을 갖춘다면 B2B 전용 중개 플랫폼을 생각해볼 수 있으로 기대한다.

Spotify In-Depth Reverse Planning Analysis

Brand: Spotify

Business Background and Strategy

Spotify, was founded in 2006 by Daniel Ek and Martin Lorentzon, and is a Swedish audio streaming platform that revolutionized the music industry by introducing a freemium model. The company’s mission is to “unlock the potential of human creativity by giving a million creative artists the opportunity to live off their art and billions of fans the opportunity to enjoy and be inspired by it.” Spotify operates in over 180 countries and has become the global leader in music streaming, holding a 31% market share as of 2024.

Revenue Strategy

• Freemium Model: Offering free, ad-supported access to attract users, with the goal of converting the users into premium subscribers.

• Personalization: Leveraging AI and machine learning (ML) to create tailored experiences like Discover Weekly, Wrapped, Daily Mix playlists, and recently Spotify DJ.

• Content Diversification: Expanding beyond music into podcasts, audiobooks, wellness content, and video to capture more user attention and increase engagement.

Recently, Spotify has focused on profitability through price adjustments, cost-cutting measures, such as layoffs, and investments in exclusive content like original podcasts. Additionally, Spotify has forged partnerships with major record labels, for example Universal Music Group, and tech companies to enhance its offerings. The company has also targeted emerging markets such as India, Nigeria, and Indonesia with localized pricing and content strategies.

Revenue Structure

Spotify generates revenue through two main streams:

1. Premium Subscriptions (86% of revenue):

   • Spotify offers multiple subscription tiers:

     • Individual Plan: $10.99/month.

     • Duo Plan: $14.99/month for two users.

     • Family Plan: $16.99/month for up to six users.

     • Student Plan: $5.99/month with additional perks like Hulu or SHOWTIME access.

   • In 2024, premium subscriptions accounted for €13.82 billion in revenue, growing at 18% year-over-year.

2. Ad-Supported Revenue (12% of revenue):

   • Free-tier users experience ads between songs or during podcasts.

   • Spotify Ad Studio allows advertisers to create targeted campaigns based on user demographics, listening habits, and location.

   • The Spotify Ad Exchange (SAX) enables programmatic advertising for brands.

   • Ad-supported revenue reached €1.85 billion in 2024.

3. Other Revenue Streams (2%):

   • Licensing deals with telecom providers such as bundled plans with AT&T or Vodafone.

   • Partnerships with brands for exclusive campaigns such as an Adidas Playlist.

   • Limited merchandising opportunities for artists

Service Flow

1. Onboarding:

   • New users sign up via email or social media accounts.

   • Users choose between free or premium tiers.

   • Personalized recommendations are generated based on an onboarding quiz about musical preferences.

2. Engagement:

   • Users interact with curated playlists such as Discover Weekly or Release Radar.

   • They can explore podcasts, audiobooks, and video content.

   • Social features like shared playlists and collaborative listening enhance engagement.

3. Retention:

   • Annual campaigns like Spotify Wrapped encourage user loyalty by showcasing listening habits.

   • Exclusive content (e.g., artist releases or podcast series) incentivizes continued use.

   • Features like offline downloads and ad-free listening are key retention drivers for premium users.

4. Monetization:

   • Free-tier users are exposed to ads.

   • Premium users pay for uninterrupted listening experiences.

   • Cross-promotion of new subscription tiers or bundled services drives upselling.

Metrics

Spotify tracks several key performance indicators (KPIs) to measure their success:

• Total Monthly Active Users (MAUs): 601 million as of Q3 2024 (+15% YoY).

• Premium Subscribers: 252 million (+12% YoY).

• Churn Rate: Maintained at ~4%, indicating strong user retention among premium subscribers.

• Revenue Growth: €15.67 billion in total revenue for 2024 (+18% YoY).

• Engagement Metrics: Average listening time per user is ~25 hours per month; podcast consumption grew by 20% YoY.

• Artist Earnings: Over 10,000 artists earned more than $100K annually from Spotify streams in 2024.

Operational Elements

• Content Licensing:
  Spotify negotiates licensing agreements with major labels like Universal Music Group, Sony Music Entertainment, and Warner Music Group to access their catalogs while also supporting independent artists through platforms like DistroKid.

• Technology Infrastructure:
  The platform relies on advanced AI/ML algorithms to power personalized recommendations and optimize user experiences. Its cloud-based infrastructure ensures seamless streaming across devices globally.

• Global Teams:
  Spotify employs regional teams to localize content offerings and pricing strategies for diverse markets.

• Marketing Campaigns:
  Viral campaigns like Wrapped leverage social sharing to boost brand visibility.

Strengths and Weaknesses of Service

Strengths:

• Market Leadership: Spotify holds the largest share of the global music streaming market at 31%.

• Superior Personalization: AI-driven features like Discover Weekly create highly tailored experiences that keep users engaged.

• Diverse Content Portfolio: The platform offers music, podcasts, audiobooks, and video content under one roof.

Weaknesses:

• High Licensing Costs: In 2024 alone, Spotify paid €7.88 billion in royalties to record labels and publishers—this significantly impacts profit margins.

• Low Artist Payouts: Artists earn only $0.003–$0.005 per stream on average, leading to criticism from the creative community.

• Podcast Discoverability Issues: Despite investing heavily in podcasts ($1 billion+), many users find it difficult to discover new shows due to limited curation tools.

Improvement Points

• Improve monetization of free-tier users by introducing interactive ad formats or gamified ad experiences that encourage engagement without being intrusive.

• Reduce reliance on third-party licensing by investing more in exclusive original content such as Spotify-exclusive albums or artist collaborations.

• Address artist concerns by offering better tools for direct fan support (e.g., tipping mechanisms or crowdfunding options).

• Enhance podcast discoverability through improved search algorithms or curated podcast playlists tailored to user interests.

Additional Services

Spotify can draw inspiration from other industries or competitors:

• Netflix-style Originals: Similar to Netflix’s model of exclusive TV shows/movies, Spotify could produce exclusive albums or live concert recordings available only on its platform to reduce royalty costs while attracting fans of specific artists or genres.

• Patreon Integration for Artists: Allow artists to offer bonus content (e.g., behind-the-scenes videos or unreleased tracks) via a subscription model directly within Spotify’s ecosystem.

• TikTok-inspired Discovery Feed: Introduce short video previews of songs or podcasts on the homepage to help users discover new content quickly while increasing engagement among younger audiences.

Improvement Suggestions

• Introduce a mid-tier subscription plan priced at $12.99/month that offers Hi-Res Audio quality but retains some limitations like limited skips compared to the premium tier.

• Add “Support Artist” buttons on artist profiles so fans can directly contribute money or purchase merchandise without intermediaries taking a cut.

• Develop AI-powered podcast curation tools that generate personalized episode recommendations based on listening history while allowing users to create shareable podcast playlists.

Personal Thoughts

Through this reverse planning process, I gained a deeper appreciation for how Spotify balances innovation with scalability in a highly competitive market. The platform’s ability to integrate AI-driven personalization into its core services is commendable and sets it apart from competitors like Apple Music and Amazon Music Unlimited. However, addressing challenges such as high licensing costs and low artist payouts will be critical for long-term sustainability.

Spotify’s focus on emerging markets is a smart move given the saturation in developed regions—but ensuring affordability while maintaining profitability will require creative pricing strategies and localized partnerships.

넷플릭스 역기획

이제는 익숙한 Netflix

우리는 이제 습관처럼 넷플릭스에 들어가, 추천 콘텐츠나 인기 있는 콘텐츠를 소비한다. 넷플릭스는 우리에게 일상이 되었다. 이번 역기획에서는, 익숙함 속에 숨어 있는 넷플릭스의 사업 구조와 전략적 배경을 다시 들여다보고자 한다. 나는 역기획의 핵심이 ‘숲’에서 시작하는 것이 아니라, ‘나무’ 하나하나를 유심히 바라보는 데 있다고 생각한다. 그래서 넷플릭스의 성공을 구성하는 구체적인 전략과 구조를 이해하고, 그 안에서 어떤 배움이 있는지 고민해보려 한다.

사용자 중심 전략

넷플릭스는 사용자 친화성을 핵심 가치로 삼아 빠르게 성장했다. 플랫폼에 접속하면 블랙-레드의 상징적인 로고 아래로 매력적인 콘텐츠 썸네일이 보기 좋게 배치된다. 정보는 명확하고 시각적이며, 콘텐츠 탐색은 쉽다. 또한, 과거에는 지인 간 계정 공유가 용이하도록 설계되어 사용자 편의성을 높였다. 이러한 전반적인 사용자 중심 전략은 넷플릭스의 첫 번째 성장 동력이라 할 수 있다.

콘텐츠 소유권 확장

사용자 경험만큼이나 중요한 또 하나의 전략은 콘텐츠 확보다. 넷플릭스는 단순히 타사의 인기 콘텐츠를 중개하는 데 그치지 않고, 자체 제작 오리지널 콘텐츠에 적극 투자해왔다. <오징어 게임>과 같은 성공작을 남기며, 결국 넷플릭스는 단순한 콘텐츠 유통 플랫폼이 아니라, 콘텐츠 소유자이자 제작사로 진화했다.

‘낯설음’의 부재

이처럼 넷플릭스는 정교하게 설계된 구조 위에서 안정적으로 운영된다. 그리고 우리는 그 구조 덕분에 넷플릭스를 ‘편하고 익숙하다’고 느낀다. 하지만 바로 그 익숙함 속에서, 나는 가끔 ‘낯설음’이 그립다는 생각을 한다. 만약 넷플릭스가 사용자가 선택적으로 낯선 콘텐츠를 탐색할 수 있는 기능을 제공한다면,
그 작은 틈을 통해 전혀 새로운 경험을 할 수 있지 않을까? 실제로 Amazon Prime Video는 ‘Surprise Me’라는 기능을 테스트한 바 있다. 의도적으로 예상 밖의 콘텐츠를 제안하는 이 기능은, ‘낯설음’에 대한 수요가 존재함을 보여준다.

그래서...

사실, 이런 구조는 넷플릭스에만 해당되는 이야기가 아니다. 우리는 항상 알고리즘이 설계한 콘텐츠를 소비한다. 알고리즘은 ‘우리가 좋아했던 것’, ‘오랫동안 본 것’, ‘익숙하고 검증된 것’을 추천한다. 하지만 때로, 우리는 그 익숙함에 지치기도 한다. 이번 역기획 과정을 통해, 나는 넷플릭스의 전략과 구조의 치밀함을 이해하면서도, 그 위에 ‘낯설음’의 필요성을 확인할 수 있었다. 이게 역기획의 매력이라고 생각한다. 나무를 보며 숲을 이해할 수 있게 하는 힘이 있다.

GitHub는 어떻게 개발 생태계를 디커플링했는가

GitHub는 단순한 코드 저장소가 아니다. 소프트웨어 개발 과정에 깊숙이 통합되어 있던 여러 활동들을 분리해내고, 각 기능을 독립적으로 최적화하며 새로운 협업 구조를 가능하게 만든 플랫폼이다. 이러한 변화는 ‘디커플링(Decoupling)’이라는 전략적 개념으로 설명할 수 있다.

디커플링이란 기존에 하나의 흐름으로 묶여 있던 기능이나 가치 요소를 분리해, 고객이나 사용자에게 더 높은 자유도와 효율을 제공하는 방식이다. 예를 들어, 차량을 소유해야만 이동할 수 있었던 시대에서 우버가 차량 소유와 이동 경험을 분리해낸 것처럼, GitHub는 소프트웨어 개발의 여러 구성 요소를 분해해 누구나 그 일부에 참여할 수 있도록 만들었다.

과거 소프트웨어 개발은 대부분 로컬 환경에서 진행됐다. 코드 작성, 버전 관리, 리뷰, 배포 등이 하나의 팀이나 조직 내부에서 밀접하게 연결된 프로세스였다. 하지만 GitHub는 이러한 흐름을 해체했다. Git이라는 분산 버전 관리 도구를 기반으로 한 이 플랫폼은 버전 관리 기능을 클라우드에서 독립적으로 제공함으로써, 개발자는 자신의 로컬 환경과는 별도로 안정적인 이력 관리와 협업을 할 수 있게 됐다.

협업 구조 역시 크게 달라졌다. 예전에는 동일한 공간에서 함께 일하는 팀이 주요 협업 단위였다면, 이제는 GitHub의 Pull Request 기능을 통해 전 세계 누구나 코드 기여, 리뷰, 토론에 참여할 수 있다. 이는 개발자와 리뷰어의 역할, 그리고 작성과 피드백의 시간적 흐름 자체를 분리해낸 결과다. 덕분에 오픈소스 생태계는 폭발적으로 성장했고, 글로벌 비동기 협업이라는 새로운 문화가 자리를 잡게 되었다.

더 나아가, GitHub는 개발과 운영의 경계도 허물었다. GitHub Actions를 통해 테스트와 배포를 자동화하고, GitHub Pages와 Codespaces는 별도의 인프라 없이 웹사이트 호스팅과 클라우드 개발 환경까지 제공한다. 예전에는 인프라 팀의 지원 없이는 불가능했던 작업들이, 이제는 하나의 플랫폼 내에서 독립적으로 실행 가능해졌다. 이는 인프라 운영과 애플리케이션 개발 사이의 디커플링을 실현한 대표적인 사례다.

최근에는 GitHub Copilot을 통해 사고와 구현의 분리가 본격화되고 있다. 개발자가 단순히 원하는 기능을 설명하면, 실제 코드 작성을 AI가 도와주는 시대가 온 것이다. 이는 프로그래밍이라는 행위에서 ‘코드 작성’이라는 물리적 작업을 제거하고, 창의적 사고나 로직 구성에 집중할 수 있게 해준다. 기술 비전공자도 기본적인 프로덕트를 구현할 수 있는 가능성이 열렸고, 이는 개발의 민주화(democratization)로 이어지고 있다.

이처럼 GitHub는 코드 저장소 이상의 의미를 가진다. 그것은 개발 문화, 협업 방식, 생산 도구, 배포 인프라까지 포함하는 하나의 종합 생태계이며, 기존 개발 프로세스의 통합 구조를 해체해 누구나 접근 가능한 모듈로 재구성한 플랫폼이다. GitHub가 만들어낸 디커플링은 단순한 기능적 혁신이 아니라, 산업 구조를 다시 설계하는 방식이었다.

결국 GitHub는 디커플링 전략을 통해 소프트웨어 개발의 문턱을 낮추고, 새로운 사용자층과 개발 문화를 탄생시켰다. 플랫폼의 힘은 단순한 기능의 집합이 아니라, 각각의 기능을 독립적으로 제공하면서도 유기적으로 연결되게 만드는 데서 나온다. GitHub는 바로 그 정교한 분리와 재결합의 과정을 가장 잘 구현한 사례다.

3주차 기획 과제

지난 주 SCAMPER 과제의 사례로 아테나헬스의 ChatGPT 도입으로 환자 개인의 의료 기록과 데이터를 빠르게 분석해 맞춤형 인사이트를 제공을 들었다. 이는 의사들이 반복적인 데이터 검토에 시간을 쏟는 대신 환자 치료에 더 집중할 수 있게 해준다. 이는 타겟 고객인 의사의 가치 사슬인 환자 의료 기초 검사 - 의료 데이터 취합 및 분석 - 문진 - 정밀 검사 - 진단 및 치료 중 의료 데이터 취합의 단계를 분리한 것이며 이를 통해 의사가 환자의 데이터를 취합하고 돌아보고 분석하는데 소요되는 시간의 상당 부분을 줄일 수 있었다.

이런 디커플링 전략은 다른 산업에서도 충분히 적용 가능하다. 예를 들어 소매점 매장 직원이 담당하던 고객 응대와 제품 추천을 AI 쇼핑 어시스턴트가 대체할 수 있다. 고객의 구매 이력, 취향, 최신 트렌드를 분석해 24시간 맞춤형 제품 추천과 스타일링 조언을 제공하는 것이다. 이렇게 되면 고객은 언제 어디서나 개인화된 쇼핑 경험을 즐길 수 있게 된다. 이러한 변화는 리테일 기업에서 인건비 절감, 운영 효율성 향상, 더 정밀한 고객 추천 서비스로 인하 고객 만족 향상 등으로 기업의 경쟁력을 강화하고, 실시간 데이터 분석을 통해 시장 변화에 더 빠르게 대응할 수 있게 해줄 것이다. 또한 온오프라인의 경계가 점점 흐려지면서 소비자들은 더욱 끊김 없는 서비스를 경험하게 될 것이다.

결국 생성형 AI를 통한 가치 사슬의 분리는 단순한 자동화를 넘어, 기업들이 핵심 역량에 더 집중할 수 있게 하고 고객에게는 더 나은 서비스를 제공하는 방향으로 산업을 변화시키고 있다. 앞으로 이런 기술 발전이 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 사회 전반의 디지털 전환을 가속화하며, 우리의 일상과 경제 구조에 깊은 변화를 가져올 것임에 분명하지만 장밋빛 미래처럼 모든 사람들이 긍정적으로 받아들일 수 있을 상황이 될 지, 아니면 극소수의 사람들만이 AI의 달콤한 과실을 맛보는 비관적인 상황이 도래할 지는 지켜봐야 할 것이다.

민속품, 고재, 골동품의 reuse를 활성화시킨다면

전통자원(고재, 민속품, 골동품)산업

CVC

구매자 : 집을 나가서 -> 차를 타고 -> 경매장에 가서 -> 경매낙찰 -> 맘에 드는게 없으면 집에 돌아오고 -> 낙찰시 무겁게 들고 -> 차를 타고 집에 온다

판매자 : 집을 나가서 -> 무겁게 물건을 싣고 -> 차를 타고 -> 경매장에 가서 -> 경매 낙찰 -> 판매 후 집

-> 만약 낙찰 못받았을시 -> 무거운거 다시 싣고 -> 집에 돌아온다

해당 과정 중 “경매장에 가서” , “무거운걸 다시 싣고”의 부분을 디커플링 할 수 있을 것이라고 본다. 구매자와 판매자 모두 각자의 수요, 공급이 확실하지 않으며 경매 결과 또한 불확실하기 때문에 그 과정에 있어서 시간적, 체력적 소모가 크게 된다.

현재 시장은 전통자원 등에 대한 인테리어, 개인적 수집 등 수요가 크다. 특히 인테리어적인 부분에서 저런 고재들을 싸게 구매하고자 하는 수요가 있다. 판매자의 경우 현 시장에서 B급 물건이나 너무 헐어버린 제품들을 판매하지 않고 버리게 되는데 이를 인테리어 업자와 같이 퀄리티는 필요없지만 구매하고자하는 사람과 연결 시킬 수 있다면 win win 이 될 것 같다.

AI기술 적용의 경우,

AI 모델이 구매자 취향, 기록, 선호스타일들을 학습한 후

판매자의 물건의 사진&설명으로 AI가 자동 태깅하도록 만든다.(ex, 1930년 고재, 스크래치 있음, 나무결 우수)

양쪽 데이터 기반으로 AI자동 추천/매칭

혹은,

품질 자동 분류에 활용하여 팔릴만한 물건일지에 대한 평가와 함께 어디에 팔아야할지 simple한 컨설팅 제공

(ex, A급(바로판매가능), B급(인테리어 용도가능), C급(재활용/예술용) or "이 물건은 최근 인더스트리얼 인테리어에 많으 쓰이고 있습니다. 약간의 손질로 테이블로 전환할 수 있습니다")

해당 strategy 가 사용된다면 구매자와 판매자가 필요없는 시간, 체력적 소모를 안할 수 있게 된다. 또한 전통 민속품, 고재 시장의 활성화가 가능할 것 같다.

이렇듯 AI와 디커플링이 결합하게 된다면 사람들이 시간과 체력을 사용해서 해야했던 일들이 AI로 대체되어 보다 효율적인 과정이 될 것이다. 수요자는 제한적 정보가 아닌 더 풍부하고 본인에게 최적화된 정보를 제공 받아 더 효과적인 소비를 할 수 있고, 공급자는 자신이 해야할 cs 같은 기초적인 일들을 AI 에게 넘기고 소비자 타겟팅 또한 더 잘 할 수 있지 않을까 생각된다.

🐶 애견 산업에서 생성형 AI와 디커플링 전략을 적용시키면?

애견 산업은 고급화·개인화되는 방향으로 빠르게 변화하고 있다. 특히 반려견의 건강을 고려한 다양한 형태의 식사(동결건조 사료, 생식, 퓨레 등)에 대한 수요가 높아지고 있으며, 견주들 역시 기존의 일반 사료보다 맞춤형 식단에 더 큰 관심을 보이고 있다. 그러나 이러한 트렌드에도 불구하고, 견주들은 여전히 방대한 정보 속에서 반려견에게 가장 적합한 제품을 찾는 데 어려움을 겪는다. 이 과정은 시간과 노력이 많이 들며, 잘못된 선택으로 인해 반려견 건강에 악영향을 줄 수 있다는 점에서 문제의식을 갖게 된다.

이러한 맥락에서 디커플링 전략은 고객가치사슬 중 ‘정보 탐색 및 제품 선택’ 단계를 분리하여 혁신의 기회를 만든다. 즉, 견주가 직접 정보를 검색하고 비교하는 기존 흐름에서 벗어나, 생성형 AI 기반의 반려견 맞춤 건강 식단 추천 서비스를 별도 플랫폼으로 제공하는 것이다. 사용자는 반려견의 품종, 나이, 체중, 알러지, 선호 식감 등을 입력하면, 생성형 AI가 이를 분석하여 건강상태에 적합한 식단을 제안하고, 구체적인 제품 혹은 브랜드를 추천해주는 방식이다. 이 AI는 다양한 상품 정보를 학습하고, 리뷰·효능·재료 정보를 바탕으로 반려견의 특성에 맞는 최적의 식단을 자동으로 생성한다.

이러한 서비스는 고객의 정보 탐색 부담을 줄이고 반려견에게 보다 과학적이고 건강한 식단을 제공할 수 있다는 점에서 높은 가치가 있다. 더불어, 추천 시스템을 통해 견주와 브랜드 간의 연결을 강화하고 커머스 또는 구독 비즈니스 모델로 확장할 수 있다는 점에서 산업 전반에 새로운 수익 구조를 제시할 수 있다. 생성형 AI는 이 시스템에서 ‘반려견 식단 큐레이터’로서의 역할을 수행하며, 고객의 만족도를 높이는 핵심 요소가 된다. 결국 이 전략은 디커플링을 통해 기존의 식단 선택 단계를 혁신적으로 바꿈으로써, 변화하는 시장 니즈에 효과적으로 대응하는 하나의 모델이 될 것이다.
이처럼 디커플링과 생성형 AI의 결합은 단순한 효율 개선을 넘어, 고객에게 맞는 개인화된 서비스를 제공하는 데 큰 역할을 할 수 있다. 이는 애견 산업뿐 아니라 다양한 산업군에서도 고객의 니즈를 보다 정밀하게 이해하고, 개별화된 솔루션을 제공하는 새로운 비즈니스 모델로 이어질 것이다. 앞으로의 시장은 정보를 제공하는 것이 아니라, 고객에게 가장 적합한 선택을 제안하는 방향으로 나아갈 것이라고 생각한다.

Sign-Speak의 '끊어냄'

Sign-Speak..기억하시나요?

지난 아티클에서는 SCAMPER 기법을 활용하여 수화 번역 서비스인 Sign-speak에 대해 분석해 보았다. 그 후 이 서비스에 대한 흥미가 더욱 커져서 다른 관점에서도 분석해보려고 마음먹었었다. 그리고, 이번 아티클에서는 Creai+IT 학회에서 접한 또 다른 아이디어 수립 전략인 고객 가치 사슬(CVC)의 '끊어냄'을 통해 시장을 파고드는 디커플링(Decoupling)의 관점에서 이 서비스가 기존 서비스의 어떤 부분을 공략했는지 분석해보려 한다.

기존 수화 번역 과정

Sign-Speak이 '끊어낸' 부분을 알아보기 위해서는 기존 수화 번역 서비스가 어떤 방식으로 사용자에게 제공되어 왔는지를 알아볼 필요가 있다. 기본적인 제공 방식의 틀을 간단하게 정리하면 다음과 같다.

1. 서비스 요청 및 예약

• 고객(청각장애인 또는 관련 기관)이 수화 통역 서비스를 요청

2. 통역사 배정

• 통역사의 전문성과 시간을 고려하여 배정

3. 통역 서비스 제공

• 대면 or 원격 통역

위 프로세스 중에서 통역사 배정 부분은 서비스 요청을 위한 예약과 통역 서비스 제공이라는 가치 창출을 연결하기 위한 비가치 창출 부분이다. 이렇게 고객 가치 사슬을 정리해 보면 디커플링으로 끊어내야 할 부분을 상당히 명확하게 알 수 있다.

Sign-Speak는 이 부분을 AI 아바타 통역사를 이용함으로써 끊어내었다. 이를 통해 기존 시간 조정이나 변경의 어려움과 통역사를 직접적으로든 가상으로든 만나야하는 번거로움을 해결하였다. 또한, 비용 문제도 크게 절감하였다.

그래서 뭐가 개선되었나?

Sign-Speak이 기존 서비스에서 개선시킨 부분을 다시 한 번 정리하면 다음과 같다.

1. 고객 편의성 향상

   • 실제 통역사가 필요하지 않은 시스템이기 때문에 고객에게 시간에 관계없이 개인화된 서비스를 제공할 수 있고, 이는 고객에게 더 높은 편의성을 제공한다. 또한, 향상된 편의성은 너 높은 고객 만족도와 고객 충성도로 이어진다.

2. 시간 및 비용 절감

   • 통역을 AI로 대체함으로써 통역사를 고용할 때 드는 비용과 시간을 크게 절감하고, 시간 조정의 용이성을 크게 높인다.

Github Copilot이 바꾼 개발자들의 가치 사슬

지난 과제에서는 GitHub에서 제공하는 생성형 AI 서비스인 Github Copilot에 대해 다루었다. Copilot은 자연어로 된 주석이나 간단한 설명만으로도 코드를 자동 생성해주는 도구로, 프로그래밍 업계에 변화를 일으키고 있다. 이번에는 이 서비스를 고객 가치 사슬 관점에서 바라보고, 어떤 단계가 Decoupling 되었는지 분석해보았다.

소프트웨어 개발의 고객 가치 사슬은 일반적으로 문제 정의, 코드 구현, 내부 테스트, 배포, 유지 및 보수의 과정을 포함한다. 이 중에서도 '코드 구현' 단계는 가장 많은 시간이 투입되는 핵심 작업 중 하나로, 개발자의 경험과 숙련도가 크게 영향을 미치는 부분이다. 기존에는 개발자가 관련 문서를 탐색하거나 인터넷을 참고하며 직접 코드를 작성해야 했지만, Copilot은 이러한 작업을 실시간 코드 제안으로 대체한다.

즉, Copilot은 개발자가 일일이 코드를 작성해야 했던 작업의 일부를 분리해냄으로써, 반복적인 구현 과정을 자동화하는 데 기여했다. 간단한 함수나 알고리즘 구현뿐만 아니라, 특정 라이브러리의 사용 예시, 에러 처리 코드 등도 자동으로 제시해주며 개발자가 설계나 구조 고민에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕는다. 이는 결국 코드 작성 과정에서의 부담을 줄이고, 생산성을 향상시키는 결과로 이어진다.

이러한 분리는 실제로 많은 개발자들에게 긍정적인 영향을 주고 있다. 반복적인 작업이 줄어든 만큼 더 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 되었고, 그 결과로 프로젝트의 전반적인 품질 향상을 기대할 수 있다. 또한 빠른 프로토타입 제작이나 간단한 테스트 코드 작성 등에서 Copilot의 효용이 특히 두드러지며, 이는 시간 및 인건비 절감 효과로도 이어지고 있다.

결과적으로 Github Copilot은 기존 고객 가치 사슬 중 '코드 구현'이라는 핵심 단계를 효과적으로 분리함으로써, 개발 문화를 변화시키고 새로운 개발 방식의 가능성을 제시하고 있다. 생성형 AI가 가져올 변화가 단순한 보조를 넘어서, 작업 방식 자체를 재정의하고 있다는 점에서 Copilot은 유의미한 사례라 할 수 있다.

Decoupling as Specialization

지난 글에서 구글의 Gemini를 생성형 AI의 대표 사례로 언급했다. GPT와 Gemini는 범용성에 특화된 모델로, 사용자가 정보를 검색하거나 이미지를 생성하고, 일정을 관리하는 등의 다양한 과정을 지원하는 통합형 도구로 기능한다.

예를 들어 Gemini는 사용자가 정보를 검색하려는 목적은 유지하되, 정보를 구조화하고 답변 형식으로 정리하는 과정을 대신 수행한다. 이는 사용자가 링크를 클릭해 웹사이트를 방문하고, 정보를 수집해 재구성하던 전통적인 검색 방식에서 '정보 구조화'라는 단계를 분리(decoupling)한 것으로 볼 수 있다. 또 다른 예로, 사용자가 이미지 생성 도구를 사용할 때 필요한 것은 어떤 이미지를 원하는지 정의하는 것이다. Gemini나 GPT는 이 다음 단계인 illustration 과정을 대신 수행할 수 있다. 즉, 사용자는 아이디어만 제공하고, 시각화는 AI가 담당한다는 점에서 하나의 decoupling이다. 그러나 이처럼 GPT나 Gemini는 범용적이라서, 특정 고객사슬의 한 단계를 분리하여 고객을 명확히 유치한 사례로 보기엔 모호하다.

예를 들어, Jasper는 콘텐츠 마케팅에서 ‘작문’ 단계를 분리(decoupling)해 특화된 AI 서비스다. 기존 마케터는 전략 수립부터 키워드 설정, 글 작성까지 모든 과정을 직접 수행해야 했지만, Jasper는 이 중 작문만 AI로 대체해 글쓰기 부담을 줄였다. 이를 통해 콘텐츠 제작 경험이 부족한 마케터나 스타트업도 쉽게 마케팅 글을 만들 수 있게 됐다.

Decoupling은 긴 고객사슬에서 하나의 과정을 분리해 시장에 침투한다는 점에서, 특화된 모델에 더욱 적합한 개념이라는 생각이 든다. 이는 단순한 기술적 분리가 아니라, 고객의 특정 니즈를 정확히 파악하고 그 지점을 날카롭게 공략하는 전략이다. 그런 면에서 범용형 모델보다 특정 목적에 맞춘 특화형 GenAI에서 더 효과적으로 작동한다. 물론, 이런 분리 전략에서 혁신이 시작될 수 있지만, GPT의 성장과 과점화 경향을 보면, AI 시장에서 단일한 접근보다는 Specialization과 Generalization을 균형 있게 바라보는 시각이 필요하다는 생각도 든다.

Canva 고객가치사슬 측면에서 보면 똑똑하다.

Canva는 나에게 있어서 매우 유용하다. 나는 나의 생각을 누군가에게 전달을 잘 한다고 생각한다. 하지만 그게 끝이다. 결국 더 성장하려면 나의 생각을 시각적이고 집중을 휘어잡을 수 있어야한다. 그러기 위해선 자료를 잘 만들어야한다. 노트필기도 잘 못하는 나는 생각을 정리하고 시각화 하는것을 매우 못한다. 그래서 종종 발표자료를 누군가에게 부탁을 하거나 거의 비슷한 형태로 제작한다.

Canva를 알고나서 완전히 달라졌다. 인터넷에서 여기저기 뒤져보면서 괜찮은 디자인의 ppt를 찾고 그걸로 복붓하면서 한세월.. 동시에 맘에 드는거 없으면 그냥 안썼다. 하지만 Canva는 거의다 있을 뿐만아니라 AI를 활용하여 키워드를 입력하면 원하는 시각화 표현을 얻을 수 있다. 물론 여기에서 능력이 뒷받침이 된다면 더 많은 고품질의 자료가 나오지만 그래도 잘 쓰고있다. 여기까지는 나의 경험에서 Canva가 어떤점에서 좋았다~는 것을 고객입장에서 작성했다.

이렇게 Canva는 생성형 AI의 도입으로 고객 가치 사슬에서 몇 가지 단계가 명확히 제거되거나 축소한 것 같다. 가장 먼저 줄어든 단계는 콘텐츠 기획 및 초안 작성 과정이다. 기존에는 콘텐츠 제작을 위해 기획자나 작가가 아이디어를 구조화하고 정리해야 했지만, 생성형 AI는 사용자의 간단한 입력만으로 요약, 정리, 콘텐츠 제안까지 자동화할 수 있게 되었다. 또한, 누군가가 제작한 디자인을 가져와 사용할 수도 있다.

두 번째로 축소된 단계는 내부 커뮤니케이션과 피드백 과정이다. 예전에는 디자이너와 마케터, 기획자가 결과물을 조율하기 위해 여러 차례 의견을 주고받아야 했다. 그러나 Canva와 같은 플랫폼에서는 사용자가 직접 디자인을 생성하고 수정할 수 있기 때문에, 중간 조율 단계가 자연스럽게 생략되거나 최소화되었다. 동시에 공동 작업자를 초대함으로써 한가지의 자료를 다같이 작업할 수 있게끔 해준다. 비대면으로!

또한 외주 의존도가 낮아졌다. 과거에는 콘텐츠 제작을 위해 프리랜서 디자이너나 외부 콘텐츠 마케터를 고용하는 경우가 많았지만, 생성형 AI를 활용하면 대부분의 작업을 내부 인력 또는 개인이 스스로 수행할 수 있다. 이에 따라 외주 비용과 시간이 절감되고, 전체 제작 사이클이 단축되었다.

반면 유지되거나 더 강조되는 가치 사슬도 있다. 예를 들어 최종 결과물에 대한 감수 및 의사결정, 핵심 메시지 설계, 전략적 콘텐츠 방향성 설정은 여전히 사람이 담당해야 하는 영역이다. 또한 AI가 생성한 결과물을 브랜드에 맞게 조정하거나 사용자 경험을 고려해 수정하는 작업은 여전히 중요한 가치 요소로 남아 있다.

결과적으로 생성형 AI는 정보 수집, 초안 작성, 반복 수정과 같은 비핵심 단계를 제거하거나 줄였고, 사람의 창의력과 전략적 사고가 필요한 고부가가치 영역으로 고객 가치 사슬을 재편하고 있다.

3주차 기획 과제: Decoupling in the Beauty Industry

Decoupling in the Beauty Industry

In the beauty industry, decoupling can significantly transform how consumers interact with beauty products and services, especially with the beauty industry growing more and more online and its application with technology. 

Applying Decoupling in the Beauty Industry

Decoupling in the beauty industry involves breaking down traditional services into separate, more accessible experiences. This approach is particularly effective when combined with Generative AI technologies, which enhance personalization and innovation. Key Gen AI technologies applied in this sector include virtual try-ons, where companies like Fenty Beauty use AI to generate realistic digital representations of makeup on a user's face. This decouples the try-on experience from physical stores, allowing customers to explore products online. Additionally, brands such as NARS and Cosnova utilize AI algorithms to provide personalized makeup and skincare recommendations based on skin type, tone, and preferences. Although these systems are not explicitly generative AI, they leverage machine learning to offer tailored advice that can be decoupled from traditional sales models.

Specific examples of Gen AI technologies in the beauty industry include SkinGPT by Haut.AI, which uses generative AI to simulate the effects of skincare products and treatments on users' skin. It analyzes facial photos to predict future aging and simulate product effects, providing personalized, scientifically accurate virtual experiences. Perfect Corp.'s YouCam Makeup app utilizes advanced generative AI models, including stable diffusion models, to create hyper-realistic hairstyles, colors, and textures. This allows users to virtually try on different hairstyles and see how they would look in real-time. Furthermore, brands are using generative AI algorithms to analyze customer data such as skin type, hair type, and preferences to offer tailored product recommendations, enhancing personalization and customer satisfaction.

AI-driven skincare analysis is another area where Gen AI is applied. Companies like Genesis Dermatology and EveLab Insight use AI to assess skin conditions and provide customized product recommendations, further enhancing the decoupling of advice from sales.

Changes to the Existing Market and Customer Satisfaction

This shift towards decoupling has significant implications for the market and customer satisfaction. It increases accessibility by allowing customers to choose specific activities from different providers, reducing costs and increasing convenience. Moreover, AI-driven tools enhance personalization by offering tailored beauty recommendations, which boosts customer satisfaction by meeting individual needs. The use of AI for personalization and virtual experiences is already transformative, and as generative AI evolves, it is likely to further enhance these trends by creating even more realistic virtual try-ons, personalized product formulations, and customized beauty advice.

Personal Insights: Combining Decoupling and AI

Combining decoupling with AI technology is poised to revolutionize future beauty markets. This combination enhances the customer experience by personalizing and streamlining decoupled services, making them more appealing and efficient for consumers. It also drives innovation, as companies must compete in a decoupled market by leveraging AI to create new, value-added services. Furthermore, this combination disrupts traditional business models, forcing companies to adapt and focus on specific value-creating activities. This leads to a more dynamic and customer-centric market landscape. As generative AI continues to evolve, it will likely play a crucial role in shaping the beauty industry's future by providing even more sophisticated personalized experiences and products.

3주차 기획 과제

이전 과제에서 저는 Adobe의 firefly를 소개했습니다. 이를 Decoupling을 기반으로 분석해보았습니다.

1. 고객 가치 사슬 정의

• 아이디어 및 컨셉 구상: 디자이너가 창의적인 아이디어를 도출하는 단계

• 실제 디자인 및 편집 작업: 이미지 수정, 확장 등 반복적이고 기술적인 작업

• 최종 출력: 완성된 디자인을 고객에게 제공하는 단계

• 피드백: 수정 피드백을 반영하는 단계

2. 분리된 부분 (Decoupling)

Adobe는 기존 디자인 작업의 흐름 중 반복적이고 수작업으로 진행되던 편집 및 수정 과정을 AI인 Firefly 기능으로 대체했습니다. 그에 따라 Photoshop, Illustrator 등에서 수행되던 이미지 내 객체 추가, 제거, 변경 및 경계 확장 등 기술적인 편집 작업이 획기적으로 간소화되었습니다. 디자이너가 창의적인 부분에 집중할 수 있도록 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 효율성을 극대화하였습니다

3. 분리로 인한 성과

생산성 향상: 예를 들어, Photoshop의 생성형 채우기 및 확장 기능이 기존 방식보다 10배 이상 빠른 작업 속도를 보였습니다.

시간 및 비용 절감: AI를 활용한 자동화 덕분에 마케터와 디자이너들이 콘텐츠 제작에 소요되는 시간이 크게 단축되어 연간 상당한 비용 절감 효과를 얻었습니다.

고객 만족도 및 충성도 증가: 작업 효율이 향상됨에 따라 디자이너들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있어, 최종 제품의 퀄리티와 고객 만족도가 상승했습니다. 따라서 Adobe는 시장에서 독점적인 지위를 차지할 수 있었습니다.

Post-GenAI 시대의 SCAMPER

아이디어가 제일 어려워!

 창업 과정에서 아이디어 창출은 어렵고 또 중요하다. 간단하지만 좋은 아이디어 하나가 혁신으로 이어지고 엄청난 성공을 안겨줄 수도 있지만, 그러한 간단한 아이디어 하나를 찾기 위해서 수많은 (예비)창업자들이 몇 날 며칠 밤을 새고, 골머리를 앓는 경우가 허다하다. SCAMPER 기법은 이렇게 아이디어가 필요하거나, 이를 구체화해야 하는 상황에서 쓸 수 있는 일종의 가장 정석적인 체크리스트를 사용하는 기법이다. SCAMPER은 Osborn이 만든 아이디어를 향상시킬 수 있는 약 75가지의 질문을 재조직하고, 7개의 키워드를 사용하여 압축하여 기억하기 편하도록 각 키워드의 앞글자를 따서 붙인 이름이다. 여기서 각 키워드들은 다음과 같이 정리할 수 있다.

• Substitute(대체하기)

• Combine(결합하기)

• Adapt(응용하기)

• Modify-Magnify-Minify(수정, 확대, 축소하기)

• Put to other uses(새로운 용도로 사용하기)

• Eliminate(제거하기)

• Reverse-Rearrange(재배열하기)

이렇게 몇 개의 키워드가 정말로 아이디어에 큰 도움이 될 수 있는지 궁금하여 나는 실제로 팀원들과 이 기법을 사용하여 주변 사물들을 이용하여 브레인스토밍을 해 보았다. 그 결과 정말 터무니없지만 흥미롭게도 주변 정보들을 '음'으로 대체해보자는 아이디어를 얻을 수 있었다. 재밌는 점은 이 아이디어가 생각보다 괜찮은 출발점이라는 것이었다. 이러한 소리의 데이터를 이용하자는 아이디어는 작게는 새로운 형태의 예술이나 창작을 보조하는 도구로 발전할 수도 있고, 조금만 더 나아가면 시각장애인을 위한 서비스와 같은 유의미한 아이템으로 확장될 수 있었다.

SCAMPER..Gen-AI로 이어진다고..?

토론을 하면서 흥미로운 점이 한 가지 더 있었다. 위에서 설명한 정보를 소리로 대체하는 아이디어가 나온 지 3분도 안돼서 우리가 Gen-AI 기법에 대한 논의를 시작한 것이다. 우리는 이 아이디어를 내자마자 '음' 자체를 벡터화할 수 있는 정보로 바라보기 시작했고, RAG와 같은 몇 개의 기법을 이용하는 것 만으로 우리의 아이디어를 Gen-AI로 구현할 수 있다는 생각을 했다. 좀 더 일반적으로 말하면 Gen-AI의 유연성과 확장성이 우리가 이를 SCAMPER의 모든 키워드에 녹여낼 수 있도록 한 것이다. 나는 이 활동 이후 몇 개의 성공적인 Gen-AI 사업 아이템을 SCAMPER 기법을 이용하여 역설계를 해 보았고, 위에서 말한 인사이트에 확신이 생기기 시작했다.

Sign-Speak: 청각장애인을 위한 AI 번역가

나는 위 칼럼에서 Sign-speak라는, 우리의 아이디어와 유사한 아이디어를 발전시켜 청각장애인을 위한 서비스를 제공하는 스타트업을 발견했다. 이 서비스는 말과 수화(ASL, American Sign Language)간 실시간 번역을 제공하며 청각장애인의 의사소통 과정에 있어서 단절과 오해를 줄이고 궁극적으로 그들의 어색한 사회적 경험을 없애는 것을 목표로 한다.

Sign-speak는 크게 두 가지 방향의 서비스를 제공한다.

1. 수화를 음성 언어로 번역

   CNN과 같은 CV 기술과, ML, 그리고 Transformer 기반의 모델과 같은 NLP 기술을 이용하여 수화를 음성 언어로 번역한다.

2. 음성 언어를 수화로 번역

   Gen-AI 기술을 이용하여 영어와 같은 음성 언어를 수화로 번역한다.

이러한 Sign-speak는 AWS가 선정한 80개 기술 창업팀에 포함되어 그 혁신성을 인정받았으며, 기술이 발전함에 따라 Real-Time Translation 외에도 ASL GPT, Caption ASL, API등 점점 더 다양한 서비스를 제공하며 성장하고 있다.

이 서비스에서 생성형 AI를 사용한 것으로 특히 주목해야 할 부분은 음성 언어를 수화로 번역하는 부분이다. 이는 초개인화(hyper-personalization)가 가능한 Gen-AI의 특성을 이용하여, 가상의 "번역가 캐릭터"를 생성해내면서 음성 언어를 수화로 나타내었다. 이는, 좀 더 개인화될 수 있고, 원하는 시간에 언제나 사용할 수 있는 AI 에이전트로 기존의 수화 번역을 대체(Substitude)한 것이며, 수화도 일종의 언어로 보면서 기존 음성 간 번역기를 새로운 용도로 사용(Put to other uses)했다고 볼 수 있다.

이렇게, 포스트-LLM의 시대에 SCAMPER 기법은 다시 한 번 세상을 변화시킬 혁신을 위한 중요한 도구가 되었다. 앞으로 나올 수많은 독창적이고, 때로는 따뜻한 아이디어들이 때로는 한 명 한 명에게 집중하며 개인의 생산성을 늘리고, 때로는 집단이나 소통의 문제를 해결해내며 사회적 연결을 강화하는 변화를 가져올 것을 기대한다.

[2주차 과제] SCAMPER & Wix AI

<SCAMPER 기법 적용 후기>

평소에는 막연하게 “창의적인 아이디어를 내야 한다”는 부담 때문에 오히려 생각이 막히는 경우가 많았고, 자유롭게 생각하라는 말이 오히려 제약처럼 느껴질 때도 있었다. 그런데 SCAMPER는 ‘어떻게 창의적인 사고를 시작할지’에 대한 구체적인 출발점을 제시해줘서, 생각을 정리하고 확장하는 데 실질적인 도움이 되었다.

예를 들어 ‘Substitute(대체하기)’나 ‘Eliminate(제거하기)’ 같은 항목을 통해 기존 아이디어의 특정 요소에만 집중해서 다시 바라보는 경험은 신선했다. 그냥 전혀 새로운 아이디어를 만들어내야 한다는 압박감 없이, 이미 있는 것을 조금만 바꾸거나 결합해보는 식이기 때문에 접근이 훨씬 쉬웠고, 아이디어 도출의 부담도 줄어들었다. 그 덕분에 한 가지 생각에서 여러 가지 변형과 확장된 발상을 자연스럽게 끌어낼 수 있었다.

또한, SCAMPER의 7가지 질문들은 아이디어를 단순히 ‘많이’ 내게 하는 것이 아니라, 다각도로 생각하도록 유도한다는 점에서 유익했다. 이 과정에서 나도 모르게 기존의 사고방식을 벗어나 새로운 관점에서 문제를 바라보게 되었고, 팀원들과의 대화도 훨씬 활발해졌다.

<Wix의 생성형 AI 도입>

Wix는 전 세계 수많은 개인 사용자와 소상공인들이 전문 지식 없이 웹사이트를 쉽게 만들 수 있도록 돕는 플랫폼으로, 최근 생성형 AI 기술을 본격적으로 도입하며 사용자 경험과 생산성을 획기적으로 개선하고 있다. 특히 2023년부터 도입된 Wix AI Website Builder는 사용자의 입력 몇 가지 만으로도 웹사이트 전체를 자동으로 생성해주는 기능으로, 콘텐츠 생성, 이미지 편집, 디자인 구성까지 모두 포함하고 있다.

이러한 기술은 웹사이트 제작의 진입 장벽을 낮추고, 누구나 몇 분 안에 전문적인 웹사이트를 보유할 수 있는 환경을 만들었다. Wix는 이외에도 GPT 기반 텍스트 생성기, 이미지 자동 생성기(DALL·E 기반) 등 다양한 생성형 AI 도구를 연이어 도입하며, 서비스 전반의 자동화 수준을 높이고 있다.

Wix AI

회사 소개: Wix는 이스라엘에 본사를 둔 웹사이트 제작 플랫폼으로, 전 세계 수천만 명의 개인과 기업이 이용하고 있는 서비스이다. 특히 전문 지식 없이도 손쉽게 사이트를 만들 수 있다는 점에서 비전문가에게 큰 인기를 얻고 있다.

AI 기능: 대표적인 기능은 Wix AI Website Builder로, 사용자의 입력(업종, 목적, 스타일 등)을 바탕으로 전체 웹사이트를 자동 생성한다. 이외에도 텍스트 자동 작성, 이미지 생성, 슬라이드 구조 추천 등 다양한 AI 기반 도구를 제공하고 있다.

시장 반응: AI 기능 도입 이후 사용자 유입과 유료 전환율이 함께 증가했다. 특히 AI 덕분에 웹사이트 제작 시간이 단축되면서 초보자나 소규모 창업자들의 유입이 많아졌고, 재방문률도 상승하는 추세이다.

실제 효과: 2024년 연간 매출은 17억 6천만 달러로 전년 대비 13% 증가했으며, 4분기 기준 매출도 460.5백만 달러로 14% 증가했다. AI 도입 이후 웹사이트 유료 전환율은 13% 상승했고, 조정 주당순이익(EPS)도 $6.39로 개선되며 수익성 측면에서도 명확한 성과를 보였다.

AI 기술 도입 전후의 변화

생산성 향상: 기존에는 사용자가 웹사이트를 구성하고 콘텐츠를 작성하는 데 많은 시간이 소요되었지만, AI 도입 이후 전 과정이 자동화되면서 웹사이트 제작 시간과 인지적 부담이 크게 줄었다.

수익성 개선: 사용자 경험이 향상되면서 유료 플랜 전환율이 높아졌고, 이에 따라 매출과 이익도 증가했다. AI 기능은 단순히 편리한 도구가 아니라, 실질적인 수익 구조에 영향을 준 핵심 요소로 작용하고 있다.

사용자 기반 확장: 개발자나 디자이너가 아니더라도 누구나 웹사이트를 만들 수 있게 되면서, 플랫폼의 주요 사용자층이 확대되었다. 특히 1인 창업자, 프리랜서, 콘텐츠 크리에이터들의 접근성이 크게 높아졌다.

<생성형 AI 기술의 향후 발전 방향과 이에 따른 사회적 변화>

Wix 사례에서 볼 수 있듯, 생성형 AI는 기존의 수작업 중심의 창작과 제작 프로세스를 자동화하고, 대중이 손쉽게 디지털 콘텐츠를 생성할 수 있는 기반을 마련하고 있다. 앞으로는 사용자의 음성이나 간단한 지시만으로 전체 웹사이트나 콘텐츠가 실시간으로 생성되는 기술이 보편화될 것이며, 웹 제작뿐만 아니라 교육, 마케팅, 고객 응대 등 다양한 분야로 확산될 것으로 보인다.

이러한 기술 발전은 생산성 향상과 창작 진입 장벽의 하락이라는 긍정적인 사회적 변화를 가져온다. 누구나 브랜드를 만들고, 자신만의 서비스를 제공할 수 있는 디지털 창업 환경이 마련되며, 특히 소외 계층의 디지털 참여도 더욱 확대될 수 있다. 반면, 전문 디자이너·콘텐츠 제작자의 일부 역할이 AI로 대체될 가능성도 존재하며, 향후 일자리 변화에 대한 대비와 논의가 필요하다.

또한 생성형 AI가 만든 콘텐츠에 대한 저작권, 진위 여부, 편향 문제 등 윤리적 쟁점도 함께 다뤄져야 한다. 결국, 우리는 AI와 협업하는 방향으로 역할을 재정의하고, 기술과 사람 간의 건강한 관계를 형성해 나가는 것이 중요할 것이다.

2주차 과제

느낀점

아이디어를 생각할 때 scamper와 같은 기본적인 틀을 따르지 않고 생각하게 되면 막연하여 아이디어들이 잘 떠오르지 않을 때가 있는데 이런 발상 기법을 적용하니 오히려 틀에 박히지 않은 아이디어가 나오는 것을 느낄 수 있었다

Scamper의 적용과정

실습과정에서 우산에 스마트폰의 기능을 결합하여 우산에서 비가 그치는 시간, 온도 등의 정보를 표시해주는 기능을 더하는 아이디어를 내었다. 이를 실제로 구현하면 어떻게 될까를 생각해봤는데 무게, 비용, 배터리 등의 문제가 있었다. 배터리 문제는 우산에 빗물을 이용한 작은 수력발전기를 제작하여 완화할 수 있었는데 무게가 가장 큰 문제였다. 인터넷 쇼핑몰 기준 무거운 우산도 약 700g으로 1kg을 넘지 않는다. 만약 실제로 만든다면 500g의 우산에 500g의 장치를 부착해 1kg이 될 것으로 예상되고 우산은 제품 특성상 공기 저항을 많이 받기에 우산이 무거워 질수록 사용자의 무게 부담이 더욱 커진다는 한계가 있다.

Adobe

저는 Adobe기업을 선정했습니다. Adobe는 기업 전반에 걸쳐 생성형 AI를 적용했습니다. 그 중에서 특히 Firefly를 중점으로 조사했습니다.

활용사례

Firefly의 주요 기능으로는 텍스트를 이미지로 변환하는 기능(Text to Image), 이미지 내에서 객체를 추가, 제거 또는 교체하는 기능(Generative Fill), 이미지의 경계를 확장하고 내용을 채우는 기능(Generative Expand)등이 있습니다

성과

Firefly는 Photoshop, Illustrator과 같은 다양한 Adobe Creative Cloud 애플리케이션에 통합되어 사용자가 기존 작업 환경 내에서 Gen AI를 원활하게 활용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 미디어 편집 분야에서 기술을 선도하는 역할을 맡게되어 사용자의 충성도를 증가시키게 하는 성과를 얻었습니다.

생산성 및 수익성 증가

Adobe의 연구에 따르면, AI를 활용하는 마케터는 콘텐츠 제작에 매주 평균 114분을 절약하여 연간 상당한 시간과 비용을 절감할 수 있습니다 . Photoshop의 생성형 채우기 및 확장 기능은 기존 편집 방식보다 10배 이상 빠른 것으로 나타났습니다. Adobe의 Firefly를 활용한 IBM의 사례를 보면, 1,600명의 디자이너가 10배의 생산성 향상을 경험했으며, 에셋에 대한 참여도는 26배 증가했습니다. Monks라는 회사는 Firefly를 사용하여 배너 광고 제작 속도를 96% 향상시키기도 했습니다.

GenAI의 미래

기업의 GenAI 적용 사례를 조사하니 기존 인간의 작업량을 줄이는 방식으로 기업에 생성형 인공지능이 적용되기도 한다는 것을 알 수 있었습니다. 이를 통해 앞으로는 특정 분야에 특화된 인공지능들이 작업량을 줄이는 양상이 될 것이라고 생각했습니다. 작업량을 줄이는 인공지능말고도 인공지능을 통해 새로 창출된 가치들을 창출하는 방식으로도 많은 인공지능들이 생길 텐데, 개인적인 견해로는 강인공지능의 등장 이전까지는 새로운 가치를 창출하는 인공지능보다는 특정 분야에 전문화된 “전문가” 인공지능이 더 발달할 것 같습니다. 현재 많은 기업들이 전문화된 인공지능을 도입하고 있고, OPEN AI나 엔비디아와 같은 AI 빅테크 기업들도 전문화된 인공지능을 만들고 있기 때문입니다. 새로운 가치를 창출하는 인공지능은 발전한다기 보다는 새로운 가치를 찾고, 이를 수익화 할 수 있는 기획자에 의해 개발될 것 같다는 생각이 듭니다.