중요한 의사결정을 앞두고 사주팔자를 풀이하러 점집을 방문하신 적이 있나요? 특히 인생의 변곡점에서 앞으로 내 미래가 어떻게 될지 사주 전반의 궁금증을 해결하러 가는 경우가 많은데요. 실제로 한 리서치 기업이 2022년 1월 전국의 만 19~59세 성인 1000명을 대상으로 ‘운세 서비스’ 인식 조사를 한 결과, 응답자의 84.5%가 운세 서비스를 이용한 경험이 있다고 하죠.
운세는 단순 재미나 참고자료로 보는 경우도 있겠지만, 정말 중요한 의사결정에서도 큰 영향을 미치곤 합니다. 국내 경제인구의 5분의 1을 차지하는 자영업자분들도 마찬가지겠죠? 실제 자영업자의 약 80%가 친구 및 친인척 등을 통하거나 전문적인 사전 정보 없이 창업하고 있다고 해요. 단 20%만이 전문적인 자료를 확인하고 창업하는 거죠.
수많은 자영업자 분들은 왜 이렇게 비합리적인 의사결정을 하게 되는 걸까요? 사실 무언가를 선택하려면 꽤 많은 정보로 비교도 해보고 분석도 해봐야 하는데요, 우리가 마주한 자영업 시장은 아무런 정보도 또 내 상황을 정확하게 파악하여 조언해줄만한 선배도 없기 때문이에요.
오늘 들여다 볼 서비스 오픈업은 창업을 앞둔 예비 사장님들을 위한 교본이 되어줄 빅데이터 상권분석 플랫폼입니다. 내가 원하는 지역과 업종의 타깃 고객 트렌드 및 상권을 분석해주는 플랫폼이 ‘조언자’ 역할을 해줄 수 있을 거예요.
매출은 줄고, 창업 비용은 늘고... 5년 내 문닫는 가게 10곳 중 2곳
“6년 버틴 정준하도 문닫았다.” 압구정로데오 맛집 거리에서 6년간 꼬칫집을 운영해온 방송인 정준하가 2023년 말 폐업한 소식이 들려왔어요. 높은 임대료와 경영난이 문제였는데요. 이는 남일이 아니에요. 실제로 국내에서 창업 후 1년 내 폐업을 하지 않고 유지하는 비율인 ‘생존율’은 65.9%로 집계됐고, 3년 내 생존율은 44.3%, 5년 생존율은 22.8% 밖에 안 된다고 하니까요. (통계청, 2021년 기준)
자영업자들의 현금흐름 문제는 하루이틀 일이 아니에요. 심지어 2019년 말 전세계에 들이닥친 코로나19 바이러스로 인해 침체된 경기의 여파가 지속되는 중이죠. 실제로 자영업자의 2021년 월평균 사업매출액은 2445만원으로 2020년보다 266만원 줄었고, 2019년 매출보다 28% 낮은 수준이라고 합니다. 이렇듯 현금흐름이 타이트해진 사장님들은 대출을 찾을 수밖에 없어요. 코로나 이후 자영업자들의 대출 잔액이 335조원 증가하면서 이미 1000조원을 넘겼다고 하죠.
반면, 창업 비용은 꾸준히 증가세입니다. 우리나라에서 외식업 창업을 하는 데에 필요한 최소 비용은 약 1억 원입니다. 오픈업이 2023년 상반기 기준으로 외식업 세부 업종별 프랜차이즈 예상 평균 창업비용을 조사한 결과, 창업 비용이 가장 적게 드는 피자전문점이 1억300만원이 필요했고, 가장 많은 비용이 드는 베이커리 업종은 2억9000만원이 넘게 필요했어요. *오픈업 보고서 2023년 8월
1억 1천 개가 넘는 상권 데이터, 오픈업이 창업 성공 가능성 진단
이러한 자영업자들의 문제를 해결하기 위해 국내에는 다양한 상권분석 플랫폼이 있는데요, 그중에서도 상권에 관한 궁금증이 있는 누구나 접근하기 쉽고 빠르게 확인할 수 있는 빅데이터 플랫폼 ‘오픈업’이 2022년 11월 대중에 공개됐습니다. 핀테크 기업 핀다가 자영업자들의 현금흐름 문제를 해결하고자 오픈업을 100% 인수합병하면서 무료로 서비스가 오픈된 것이죠.
오픈업은 창업자 황창희(현재 핀다 오픈업 프로덕트오너)님이 자신의 외식업 창업 실패의 쓰라린 역사를 회고하면서 깨달은 점을 누구나 알게끔 하기 위해서 같은 비전을 가진 동료들과 함께 2018년에 머리를 맞대어 만든 빅데이터 상권분석 서비스예요. 창희님은 창업 후 업종이든 인테리어든 마음껏 바꿀 수 있지만, 절대 바꾸지 못하는 것은 ‘입지’라는 점에 주목했어요.
오픈업은 지도를 베이스로 원하는 상가 건물 및 점포의 추정 매출과 주변 유동/상주인구 데이터, 결제 고객의 연령과 성별, 시간대, 자녀 유무 여부 등 파볼 수 있는 데이터는 다 파서 제공하는 이른바 ‘상권 덕후 플랫폼’입니다. 카드결제 데이터 및 통신사, 국토부, 국세청, 통계청, 행정안전부 등 다양한 출처의 데이터를 수집하고 이를 AI를 기반으로 학습시키고 가공하여 범위 값 예상매출 추정, 업종별 성공확률이 높은 입지 추천, 지역별 성수기 비수기 등 다양한 기능을 무료로 제공하는 것이 특징이죠.
제가 겪었던 창업의 문제 중 ‘입지’ 선택의 문제가 가장 크다고 생각했습니다. 어디서, 어떤 업종으로 창업해야 장사가 잘 되려나 고민을 많이 하실 텐데요. 입지의 경우 한 번 선택하면 변경할 수 없기 때문에 합리적으로 따져봐야 하는 요소죠. 그렇지만, ‘좋은 입지’의 기준은 개인의 예산과 업종 및 타깃에 따라서 개인별로 다를 수밖에 없어요. 개인이 이를 선택하기엔 정보가 너무 방대하고 또 파편화 돼 있는 게 문제인 거죠. 이러한 정보를 개인이 스스로 모으고, 분석하고, 소화하는 것은 거의 불가능에 가까워요. 예시를 들어볼까요? 의정부에서 식당을 창업하고자 하는데 정보가 너무 없는 거예요. 그럴 때 오로지 주변 이야기와 직감으로 판단해야 하거든요. 제 지인 요청이 있었는데요, 의정부에서 저녁 외식업 장사를 하고 싶어서 세운 가설은 ‘3040세대 남자분들이 국물 요리(해장국 같은)에 소주 등의 반주를 할 수 있는 식당을 많이 찾을 것’이었어요. 오픈업 데이터로 검증해봤죠. 이게 웬걸, 완전 다른 결과가 나온 거예요. 20대 여성분들이 많이 찾는 감성주점이 잘 나가던 거였죠. |
[오픈업 데이터로 특정 상권의 연령 및 성별의 매출을 다각도 그래프로 확인할 수 있다.]
만약, 이 데이터가 없이 감으로 창업을 했다면 같은 시간대의 경쟁자라 할 수 있는 감성 술집 등에 밀렸겠죠? 해장국과 함께 소주를 곁들이는 고객분들도 있겠지만, 의정부 상권은 이미 그런 동네가 아님이 증명됐으니까요. 소소하게 벌어들이며 큰 고객 유치를 하지 못했을 거예요. 실제로 소상공인 실태조사에 따르면, 자영업자의 약 45%가 전문적인 사전 정보 없이, 35%는 친구 및 친인척 등 비전문적인 정보를 기반으로 창업하고 있다고 해요. 오로지 20%만이 전문적인 사전 정보를 통해 창업할 수 있다고 하지만, 이 역시 프랜차이즈 점포 비율과 비슷합니다. 즉, 프랜차이즈 본사 등에서 제공하는 정보로 창업을 하는 거죠. 우리는 이러한 문제점을 파악하고 해결하기 위해 오픈업을 만들었어요. 오픈업은 우리나라 최고의 전문가들이 사용하는 가장 방대한 범위의 데이터를 해상도 높은 정보로 모으고 가공하여 직관적으로 제공하고 있습니다. |
오픈업의 분석 서비스 철학은 간단합니다. ‘공급자와 수요자 사이의 정보비대칭성을 해소하고 예비창업자들에게 함부로 창업하지 않도록 돕는다.’ 선택에는 책임이 따른다 하지만, 정보가 하나도 없는 가운데서 할 수밖에 없는 선택에 가혹한 책임을 주기는 너무하잖아요. 그래서 최대한 많은 정보를 주자는 생각을 하게 된 거죠. 이러한 미션을 품고 창업을 한 건데, 개인인 사업자들에게 정보를 풀기엔 오픈업의 비즈니스모델이 부족했어요. 물론 수많은 투자사로부터 투자 제안도 받고, B2B 모델로 수익을 잘 내고 있었지만 전국민이 사용하는 서비스로 오픈하기에는 어느 정도 허들이 있던 게 사실이죠. 그러던 중 같은 도메인은 아니지만, 개인의 합리적인 의사결정을 위해 ‘대출 정보의 비대칭을 해소’하고 있는 핀다의 합류 제안이 왔습니다. |
기존의 상권 정보는 행정구역 및 업종과 같이 거대한 단위의 정보를 제공하고 있었어요. 그렇기 때문에 보고서를 얻기 위해서는 원하는 업종과 정보를 따로따로 선택해야 했죠. 이렇게 거대한 덩어리와 같은 정보는 해상도가 낮아요. 그래서 정말로 원하는 내용을 확인하기 어렵기 때문에 오히려 활용도가 낮습니다. 그래서 ‘나’를 중심으로 상권을 파악해보면 어떨까 생각했어요. 내가 아는 건물과 매장의 여러가지 다양한 정보를 클릭 한 번이면 확인할 수 있도록 말이에요. 인구통계데이터와 결제 데이터 등 서로 다 다르고 또 방대한 데이터를 AI가 구조화 및 체계화 작업을 거쳐 내가 원하는 특정 건물 또는 매장을 중심으로 보여지는 거죠. 오픈업은 실제로 이렇게 정보들을 보여주고, UIUX도 그에 맞춰서 지금과 같은 지도 기반 서비스로 탄생하게 된 거죠. |
[오픈업의 지도 기반 UI. 건물을 지정하면 추정 매출과 매장 목록, 상권의 고객 탐색 등을 히트맵으로 보여준다.]
오픈업은 아무래도 너무 방대한 정보들이 들어있다 보니, 개인이 스스로 분석하기 어려울 수 있어요. 실제로 많은 사용자분들께서 사용법에 대한 질문을 해주고 계시고요. 처음에 UX를 기획한 의도처럼, 누구나 원하는 상권의 정보를 통해 스스로 분석 결과를 도출해낼 수 있도록 서비스를 더 업그레이드하고 있습니다. |
오픈업은 매장별 결제 데이터에 더해 KT, 국토부, 국세청, 통계청, 행정안전부 등 다양한 데이터를 AI가 결합/분석해 결과로 도출한 가상의 결과값이에요. 원하는 상권을 형성하는 가게와 주변 및 유동인구의 결제 데이터 등을 사용자가 편리하게 확인할 수 있도록 제공하고 있죠. 이 결과값은 실제와 92% 수준으로 일치하는 등 정확도가 높은 수준을 보이고 있습니다. 서비스 외형에서 보이는 드라마틱한 변화는 발견이 어려울 수도 있어요. 그치만, 뒷단에서의 데이터 모델링은 트렌드를 앞서가며 적용하고 있습니다. 머신러닝과 딥러닝 AI 기법은 계속해서 발전하고 있기 때문에 이를 리서치하여 기존 모델을 매년 업그레이드하고 있어요. 또한 Chat GPT로 대표되는 생성형AI 기법도 사용자 맞춤 추천/분석 등에 효과적인 측면이 있어서 내부적으로 사용하고 있어요. 향후엔 더 많은 분석 분야에 적용을 할 계획입니다. |
업계 최다 대출상품 중개 핀다, 오픈업과 한 배 탔다
2022년 7월, 핀다와 오픈업이 한식구가 되었어요. 핀다는 2019년 7월 대출 비교 서비스를 국내 최초로 출시한 핀테크 스타트업입니다. 핀다 역시 오픈업처럼 정보가 없는 대출 시장의 문제를 혁신하기 위해 탄생했는데요. 실제로 핀다는 2015년 설립되었지만, 본격적인 비즈니스 모델이 나오기까지 무려 4년이란 시간이 걸렸어요. 개인이 원하는 대출을 비교하고 선택할 수 있는 서비스를 만들고 싶었지만, 1사전속주의 규제 때문에 불가능했기 때문이죠.
2019년 5월 금융위원회의 혁신금융서비스 대출 1로 핀다를 지정하면서 핀다는 본격적인 개인 맞춤형 대출 상품 비교 및 중개 서비스를 출시할 수 있었어요. 그동안 쌓아온 금융회사 제휴력과 미리 구상해둔 서비스 덕분에 혁신금융으로 지정된 지 불과 2개월만에 서비스가 나왔죠. 지금은 업계에서 가장 많은 70개 금융회사와 300여개 금융상품을 보유한 대표적인 금융플랫폼으로 자리잡게 되었습니다.
금융플랫폼 핀다가 금융과 무관해보이는 상권분석 플랫폼 오픈업과 손잡은 배경은 의외로 단순해요. 핀다에는 여러 직업을 가진 고객군이 있거든요. 직장의료보험을 바로 확인할 수 있는 직장인 가입자들이 많았지만, 시간이 지날수록 소상공인 등 자영업자, 프리랜서, N잡러 등 다양한 업을 가진 분들이 속속 등장했죠. 그러나 금융회사의 비대면 신용평가모델은 그대로였어요. 그래서 이러한 고객들을 위한 상품을 소개할 수 없는 문제를 해결해보고자 우선 자영업 고객들을 위한 솔루션 도입에 나선거죠. 그게 오픈업의 빅데이터 상권분석 데이터들이고요.
대출X상권분석, 기대되는 시너지는?
창업을 앞둔 이들은 대개 퇴직을 하는 등 직장 공백인 상태가 많지요. 또는 곧 퇴직을 하거나 프리랜서 등의 일정치 않은 수입을 기록하는 분들이 많을 거예요. 이러한 경우엔 현재 금융권에서 소위 안정적인 대기업 직장인들 보다 신용평가가 낮게 나올 확률이 높습니다. 기존 신용평가 체계가 개인보다는 직장의 안정성을 많이 따지기 때문이에요.
그렇다면, 소상공인 등 자영업자와 프리랜서의 경우 신용도를 어떻게 평가할 수 있을까요? 특히 자영업을 시작하는 단계에서는 과거의 기록이 전무한 경우가 많기 때문에 개인을 기준으로 신용도가 평가될 수 있어요. 그렇기 때문에 금리는 높고 한도는 적은 편이죠. 실제 개인사업자들의 평균 금리는 2020년 2.70%에서 2021년 2.94%, 2022년 4.97%, 2023년 5.24%로 상승 추세를 이어오고 있습니다. 이는 평균 금리일 뿐, 신용도를 측정할 지표가 부족한 경우엔 금리가 10%대를 훌쩍 넘기도 하죠.
핀다가 오픈업과 손잡은 이유도 이러한 문제를 해결하고 싶어서예요. 핀다는 오픈업의 1억 1천만개가 넘는 상권 데이터를 통해 그동안 제대로 평가받지 못해온 개인사업자 고객들의 ‘가능성’을 ‘기회’로 만들어줄 수 있으리라는 자신감이 있었거든요. 이를테면, 특정 지역의 특정 업종을 운영하는 경우의 근 3년치 매장 결제 데이터를 토대로 해당 지역/업종의 성공 가능성을 점쳐볼 수 있는 거죠. 아예 새로 시작하는 분들에 대한 금융사의 신용도 평가에서 비슷한 케이스의 상권 데이터가 좋은 참고자료로 활용될 수 있고요. 기존의 신용평가 모델링에 오픈업 데이터를 보조지표로 활용하는 거예요. 이른바 ACSS, 대안신용평가모델인 거죠.
실제로 핀다는 지난해부터 예비창업자들을 대상으로 한 개인신용평가모델링의 개선 작업을 진행하고 있습니다. 이미 인터넷은행에서 개인사업자 대상 여신 상품 전략에 오픈업의 데이터를 적극 활용하고 있고요. 이외에도 비금융플랫폼과 상권 관련 데이터를 교류하며 사장님들의 비즈니스 성공 가능성을 가시화하는 작업을 진행하고 있습니다.
[2023년 12월 한 달 동안 오픈업에 방문한 사용자 중 1,200여명이 설문조사에 응답했다. 오픈업은 열에 아홉 이상 만족하는 플랫폼이다.]
네비게이션이 당연해진 세상처럼, 오픈업이 바꿀 창업의 미래
오픈업은 핀다와의 시너지를 통해 사장님들의 현금 걱정을 덜어냄과 동시에 기존의 창업 철학인 ‘투명하고 안전한 상권 거래’를 위해 서비스 업그레이드를 이어가고 있어요.
오픈업이 최우선으로 생각하는 가치 중 하나는 정보의 객관성입니다. 그동안 창업자 및 예비창업자가 접했던 정보는 이해관계가 포함되어 주관적 해석이 들어간 정보가 많았거든요. 오픈업 서비스 사용자분들이 데이터를 분석 또는 해석해달라는 요청이 많은데요, 사실 분석 기능의 추가는 의도치 않게 개발자와 설계자의 주관이 담길 수 있는 위험이 있고 자칫하면 오염된 정보를 제공할 수 있기 때문에 조심스러운 접근이 필요합니다. 그럼에도 오픈업은 계속 발전할 겁니다. 앞으로는 개인과 데이터를 결합해 개인화된 데이터로 활용할 수 있도록 기능을 추가할 계획이에요. 주관적 해석이 개입되는 오류를 피하고 동시에 개인 맞춤형 데이터 제공을 통해 누구나 자유롭게 분석할 수 있는 환경을 조성하는 것. 이러한 균형을 맞추면서 최대한 객관적인 정보만을 제공할 수 있도록 최선을 다해 서비스를 발전시켜 나가려 해요. 오픈업 서비스를 통해 핀다가 지향하는 창업 시장의 미래는 지금의 네비게이션 서비스와 같아요. 돌이켜보면 명절에 10시간 이상 차에 앉아있는 것을 당연하게 여겼잖아요? 지리를 모르는 곳을 처음 방문하게 되면 길을 잘못 들기도 하고, 정차 후 주변 사람들에게 물어서 길을 찾곤 했지요. 또 얼마나 많은 사람들이 그 시간에 그 길을 선택해서 이동하고 있는 지 모르기 때문에 막히는 건 당연하고 감수해야 할 일로 삼고 이동했었고요. 그치만 네비게이션이 생긴 이후 우리의 이동생활은 완전히 달라졌습니다. 누구나 목적지를 입력하고 개인의 상황에 맞춰 가장 빠른 길과 무료인 길, 고속도로를 피해갈 수 있는 길 등을 선택할 수 있어요. 또 실시간 도로 상황을 파악하여 도착 시간이 얼마나 남았는 지, 더 좋은 길은 없는 지 바로바로 반영해주잖아요. 심지어는 미래 예측까지도 가능하고요. 서비스별로 시스템 알고리즘에 따라 차이가 있겠지만, 정보를 제공함에 있어 설계자의 주관을 최소한으로 하고 최적의 길을 선택지로 제공합니다. 지금 창업시장은 과거의 이동생활과 비슷하다고 생각합니다. 너무나 복잡하고 어려워서 찾아보기가 번거롭기까지 하죠. 또 무엇이 맞는 지 틀린 지 조차 가늠할 수 없습니다. 그냥 감에 의존하는 거예요. 어떤 아이템이 유행하면 너도나도 창업해서 치킨게임이 될 수밖에 없는 그런 상태인 셈이죠. 반면, 오픈업은 나를 중심으로 빅데이터를 객관적으로 제공해주기 때문에 내가 하고싶은 업종과 지역을 선택하면 최적의 선택지를 받아볼 수 있어요. 이를 통해 최대한 합리적인 의사결정을 내릴 수 있게 되는 거죠. 오픈업이 창업을 앞둔 예비 사장님들이 창업이란 핸들을 쥘 때 가장 먼저 켜는 서비스가 될 수 있을 거예요. |