오브젠 사업보고서 (2022.12)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 등(1) 특허 현황

당사는 마케팅 업무에 AI 기술을 접목한 개인화 추천, 마케팅 분야의 AI 알고리즘/모델(인과추론 기술 포함), 빅데이터 수집 및 처리 기술, 마케팅/광고 통합 서비스 등 제품 전반에 걸쳐 등록된 특허 19건, 출원 완료된 특허 3건을 보유하고 있습니다. 모든 특허는 국내에 해당됩니다.

[특허 등록 현황]

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품

1	특허권	온라인 상품 판매 서버 및 그 제어방법	오브젠	'21.02.04	'21.09.15	Digital Marketing,
SmartAI

2	특허권	마우스 커서 기반 인터렉티브 광고 배너 서비스 제공 방법 및 장치	오브젠	'21.01.28	'21.10.07	Digital Marketing
(적용 예정)

3	특허권	스크롤 기반 인터렉티브 광고 배너 서비스 제공 방법 및 장치	오브젠	'21.02.02	'21.11.16	Digital Marketing
(적용 예정)

4	특허권	마우스 커서 기반 인터렉티브 광고 배너 서비스 제공 시스템	오브젠	'21.09.17	'21.11.16	Digital Marketing
(적용 예정)

5	특허권	애니메이션에 광고를 삽입하는 콘텐츠 제작 장치 및 그 제어방법	오브젠	'21.04.06	'21.11.29	Digital Marketing
(적용 예정)

6	특허권	상품 추천 서버 및 그 제어방법	오브젠	'21.04.07	'21.11.29	Digital Marketing, SmartAI

7	특허권	온라인 상의 비정상 상품 후기 검출 방법 및 장치	오브젠	'21.03.31	'21.12.06	SmartAI

8	특허권	재고 관리 및 판매 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'21.11.12	'22.01.17	Digital Marketing(적용 예정)

9	특허권	스크롤 기반 인터렉티브 광고 배너 서비스 제공 시스템	오브젠	'21.11.10	'22.01.28	Digital Marketing(적용 예정)

10	특허권	인공지능 학습을 위한 클린 라벨 데이터 정제 방법	오브젠	'21.06.08	'22.02.09	DataPipeline,SmartAI

11	특허권	상황별 할인 민감도를 판단하는 온라인상품 판매 서버 및 그 제어방법	오브젠	'21.09.01	'22.03.08	Digital Marketing,
SmartAI

12	특허권	인공지능 학습을 위한 클린 라벨 데이터 정제 방법	오브젠	'21.11.12	'22.04.13	DataPipeline,SmartAI

13	특허권	인공지능 학습을 위한 클린 라벨 데이터 정제 방법 및 장치	오브젠	'21.11.12	'22.04.13	DataPipeline,SmartAI

14	특허권	인공지능 학습을 위한 클린 라벨 데이터 정제 장치	오브젠	'21.11.12	'22.04.13	DataPipeline,SmartAI

15	특허권	할인 민감도에 기초한 온라인 상품 판매 서버 및 그 제어방법	오브젠	'21.09.01	'22.04.27	Digital Marketing,
SmartAI

16	특허권	온라인 고객의 스크롤 조작에 따라 할인 민감도를 판단하는 온라인 상품 판매 서버 및 그 제어방법	오브젠	'21.09.01	'22.04.27	Digital Marketing,
SmartAI

17	특허권	생존 분석 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'21.11.15	'22.04.27	SmartAI

18	특허권	생존 데이터 정제 서버와 생존 데이터 분석서버를 포함하는 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'21.11.18	'22.07.20	SmartAI

19	특허권	고객생애 단계별 고객생애가치(CLV) 예측 모델 자동 생성 방법 및 시스템	오브젠	'21.09.09	'22.12.05	SmartAI

[특허 출원 현황]

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품

1	특허권	인과추론 분석 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'22.02.22	-	Digital Marketing,
SmartAI

2	특허권	전이학습 기반 마케팅 퍼널전환 예측 시스템 및 그 제어방법	오브젠	'22.02.22	-	Digital Marketing,
SmartAI

3	특허권	하둡 AI 기반 분석 시스템	오브젠	'22.02.23	-	BigData, SmartAI

(2) 프로그램, 저작권, 상표권 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품

1	프로그램	obzen eCube Studio	오브젠	'03.10.31	'04.02.09	-

2	저작권	DataPlanet Self-Service BI제품	오브젠	'21.01.05	'21.08.18	DataIntelligence

3	저작권	FrameStudio 화면 개발 툴	오브젠	'21.01.05	'21.08.18	-

4	저작권	Web Publisher 화면 개발 제품	오브젠	'21.01.05	'21.08.18	-

5	저작권	Transaction Model 개발 툴	오브젠	'21.01.05	'21.08.06	-

6	상표권	O obzen	오브젠	'00.08.24	'02.03.29	-

7	상표권	O 오브젠	오브젠	'00.08.24	'02.03.29	-

8	상표권	obzen eCube Studio	오브젠	'04.02.16	'05.02.15	-

9	상표권	obzen DAISY Digital Marketing Suite	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	Daisy Suite

10	상표권	obzen Digital Marketing	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	Digital Marketing

11	상표권	obzen TagWorks	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	BigData

12	상표권	obzen SurveyWorks	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	Digital Marketing

13	상표권	obzen DataIntelligence	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	DataIntelligence

14	상표권	obzen DataPipeline	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	DataPipeline

15	상표권	obzen BigData	오브젠	'21.11.04	'22.05.26	BigData

16	상표권	obzen SmartAI	오브젠	'21.11.04	'23.02.01	SmartAI

나. 영업 및 환경 관련 규제사항당사는 AI마케팅 솔루션을 개발 및 제공하는 회사로 당사 영위 사업은 소프트웨어 사업에 포함됩니다. 일반적으로 소프트웨어 사업은 소프트웨어진흥법, 정보보호산업의 진흥에 관한 법률, 데이터3법 (개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법), 국가정보화기본법, 클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 등 다양한 법률이 적용됩니다. 해당 법률 관련 자세한 사항은 아래와 같으며, 규제보다는 SW산업을 장려하고 진흥하기 위한 법령들입니다.

구분	법령 관련 내용

소프트웨어진흥법	'소프트웨어진흥법'의 하위 법령인 '소프트웨어진흥법 시행령'에 따라 과학기술정보통신부 장관은 SW 산업 발전을 위한 중장기 기본계획을 3년 기간 단위로 수립하고 시행해야 합니다. 또한, 해당 시행령은 소프트웨어진흥시설 및 단지의 지정, 소프트웨어 전문인력의 양성, 인증기관의 지정, 품질인증의 실시 등의 사항에 관한 내용을 담고 있습니다.

정보보호산업의 진흥에 관한 법률	이 법률은 국내 정보보호 시장의 확대, 정보보호 전문가 양성, 관련 수요 확충과 신시장 창출, 정보보호 전문인력의 체계적 양성/관리 및 세계적 정보보호 기업 육성 지원 등에 관한 내용을 담고 있습니다. 또한, 정부는 정보통신서비스 이용자의 안전을 위하여 정보보호 준비도 평가를 수행하는 기관에 필요한 기술적/재정적인 지원을 해야합니다.

데이터 3법	데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)은 데이터 이용 활성화를 위한 가명정보 개념을 도입하고, 관련 법률의 유사/중복 규정을 정비하여 추진체계를 일원화하는 등 개인정보 보호 협치(거버넌스) 체계의 효율화를 추구하고 있습니다. 또한 데이터 활용에 따른 개인정보 처리자의 책임을 강화했으며, 그동한 모호했던 '개인정보' 판단 기준을 명확화했습니다.

국가정보화기본법	과학기술정보통신부를 주축으로 5년 단위로 국가정보화 기본계획을 수립하고, 매년 단위로 국가정보화 시행계획을 수립하여야 합니다. 또한, 정보이용의 건전성ㆍ보편성 보장을 위해 정보문화의 창달과 정보격차 해소를 위한 시책을 마련하도록 하며, 인터넷 중독 예방, 웹사이트 접근성의 보장 및 정보격차해소교육 실시 등 이를 지원하기 위한 각종 시책을 수립ㆍ추진하여야 합니다.

클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률	동 법에 따라 과학기술정보통신부는 관계 중앙행정기관의 계획 및 시책을 종합하여 3년마다 기본계획을 수립해야 합니다. 또한 이 법은 행정기관으로 하여금 클라우드 컴퓨팅 관련 연구개발사업 및 시범사업을 추진할 수 있도록 하고, 비용 지원 또는 재정적 지원을 의무화하고 있습니다.

다. 회사의 비전 당사는 설립 이후 20여 년간 기업이 필요로 하는 기능을 가장 충실하게 충족하는 소프트웨어 개발사로 성장 및 발전하며 '마케팅 분야에서 기업이 필요로 하는 솔루션을 가장 완벽하게 지원하는 회사'로 자리매김하였습니다. 이제 4차 산업혁명과 디지털 변환의 시대를 맞아 당사는 '기업과 고객을 연결하는 성공 파트너'를 새로운 비전으로 설정하고 보다 적극적으로 기업의 변화와 혁신을 주도하고자 합니다.[당사 비전]

* 출처 : 당사 내부자료

당사는 기업이 고객 한 사람 한 사람과 밀접하게 연결된 커뮤니케이션을 함으로써, 고객을 중심으로 비즈니스를 전환하고 기업의 디지털 혁신을 견인하여 지속적인 성장을 이루도록 이끄는 성공의 동반자를 지향합니다. 이를 위해 가장 중심이 되는 소프트웨어 기술 역량을 기반으로 AI 기술 역량, 비즈니스 인사이트 역량, 데이터 연계 역량을 강화해 나가고 있습니다. AI 기술 역량을 위해 글로벌 AI 연구소와 국내 선도기업의 AI 임원 출신들을 영입하여 AI Cloud Lab을 구성하였고, 비즈니스 인사이트 역량을 위해 글로벌 컨설팅사 출신의 마케팅 컨설턴트들을 영입하여 Strategy Lab을 구성하였습니다. 또한 데이터 연계 역량 확보를 위해 네이버/네이버클라우드, NICE평가정보, KB국민카드, 롯데카드 등과 데이터 사업 협업을 추진하고 있습니다.

당사는 국내 마케팅 시장을 선도하는 AI마케팅 기업으로서, 마케팅 본연의 기술뿐만 아니라 빅데이터 기술, 인공지능 기술을 각각 완성도 있게 보유하고 각 기술을 상호 융합하여 통합 제품을 제공하고 있습니다. 당사는 보유 역량들을 조합하여, 기업에 마케터의 개인 역량에 상관없이 우수한 마케팅 성과를 보장하고 재학습을 통해 지속적으로 진화하는 AI 기반 디지털 마케팅 자동화 솔루션을 진행하고 있습니다. '22년초 AI를 기반으로 모든 마케팅 요소를 최적화하고 전체 마케팅 프로세스를 완전 자동화하는 KB국민카드 AIMs(AI Marketing System) 프로젝트를 수주하였고, 해당 프로젝트가 완료되는 '22년말부터는 본격적으로 신시장을 선점하고 독보적인 위상을 확보해 나가게 될 것입니다. 또한 마케팅 분야의 기술력과 비즈니스에 대한 이해를 기반으로 데이터 재판매 사업을 신사업으로 추진하여 사업 영역을 확대해 나가고 있습니다.

라. 시장 상황(1) 시장의 특성(가) AI마케팅 산업의 연혁

'고객'은 기업이 비즈니스를 영위함에 있어 가장 근간이 되는 대상입니다. 산업혁명 이후 발달해 온 기계화는 1900년대를 맞아 대량생산 체계를 갖추게 되면서 폭발적 생산력을 바탕으로 없어서 못 파는 '생산자 중심'의 시대를 열었습니다. 이 시대에는 제품을 세상에 널리 알리는 것이 가장 중요하고 효과적이었기 때문에 TV, 라디오, 신문, 잡지 등 불특정 다수를 대상으로 한 '매스 마케팅'이 전통적인 마케팅 방식으로 자리잡았습니다.

이후 현대사회에 들어서며 점차 독과점이 해소되고 누구나 경쟁에 참여할 수 있는 기회를 갖게 되면서 시장에서 경쟁자가 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 구매력의 축이 생산자에게 고객으로 이동하는 변화를 맞이하게 되었습니다. 성장의 한계와 경쟁의 심화로 인해 제품 본질보다 마케팅의 중요성이 점차 커지고, 고객은 소비의 주체임을 자각하면서 제품 구매를 보다 합리적으로 의사결정하게 되면서 10대, 중장년, 실버계층 등 서로 다른 니즈를 가진 고객층이 등장하게 되었습니다. '생산자 중심'에서 '고객 중심'으로 패러다임이 전환되는 시대를 맞아 많은 기업들은 앞다투어 고객을 이해하고 해석하려는 노력에 관심을 기울이게 되었습니다.

이러한 기업들의 관심은 IT 기술의 발달과 맞물려 1980년대에 '데이터베이스 마케팅'을 탄생시켰습니다. 고객의 인구통계 정보와 거래 데이터를 데이터베이스에 축적하고 IT 기술을 이용해 분석할 수 있게 되면서, 오랜 숙련도를 가진 전문가의 경험과 감에 의존했던 관행을 벗어나 데이터 분석을 통해 특정 니즈, 취향, 선호가 있다고 판단되는 고객들을 선별하여 마케팅을 수행할 수 있게 된 것입니다. 데이터베이스 마케팅은 전통적인 마케팅을 대체/보완하는 새로운 마케팅 방식으로 각광받게 되었습니다.

그러나, 데이터베이스 마케팅은 확보한 데이터를 활용한 단기 성과에만 집착하다 보니, 무분별한 수행으로 인해 부정확하거나 과도하게 빈번한 마케팅으로 고객을 피로하게 하거나, 저신용자에게 추가 대출을 권유하는 것처럼 기업 내 부서간에 데이터 오너십을 둘러싼 갈등이 커지는 등의 문제점이 발생하였습니다. 이에 통합된 데이터베이스 관리, 다양하고 정교한 분석, 체계적인 마케팅 프로그램, 장기적이고 지속적인 고객관리 등을 통한 '진정한 고객 중심'에 대한 필요성이 대두되며 1990년대에 'CRM(Customer Relationship Management; 고객 관계 관리)'이 등장합니다.

초기에 세간의 기대에 걸맞게 당대 최고의 기업용 소프트웨어 회사인 오라클(Oracle), IBM, SAP 등이 주도하였습니다. 우수한 솔루션의 기능성으로 인해 은행, 카드, 증권, 보험 등 금융사, 백화점, 마트, 체인점 등 유통사, 통신사, 제조사 등 고객과 커뮤니케이션하는 모든 산업에서 CRM은 기업의 핵심 경쟁력으로 자리잡게 되었습니다. 이제 디지털 시대를 맞이하게 되면서 전통적인 CRM을 넘어 빅데이터, AI 등과 같은 새로운 기술이 마케팅에 필수적인 요소가 되었고, 이와 같은 기술과 마케팅이 결합된 AI마케팅이 시장의 주류가 되었습니다.

해외에서 AI마케팅 시장이 확산되는 과정에서 나타난 특징을 살펴보면 아래와 같습니다.

① 대기업에서 중견, 중소기업으로 확대

초기의 해외 마케팅 시장은 가격이 높고, 큰 업무 변화를 동반하며, 새로운 전문 인력이 요구되는 특성 등으로 인해 웰스파고(Wells Fargo), 알리안츠(Allianz), 씨티은행(Citibank), 스프린트(Sprint), 메리어트(Marriott), BMW 등 금융, 통신, 서비스, 제조 업계의 선도 기업들이 우선적으로 도입하였습니다. 이들의 성공사례가 전파되고 마테크 솔루션 간의 경쟁으로 가격이 내려가면서 점차 기업 규모에 상관없이 보편화되었습니다. 현 시점에서 AI마케팅 솔루션은 기업이 옵션으로 선택하는 솔루션이 아니라 비즈니스 수행에 반드시 동반되는 필수 솔루션으로 인식되고 있습니다. 이로 인해 기존 고객사들의 재구매/확장구매뿐만 아니라, 스타트업 등 신규 고객사들이 끊임없이 늘어나고 있습니다.

② 단순 기능에서 복합 기능으로 확대

AI마케팅 솔루션사들은 특정 분야 또는 특정 기술을 중심으로 비즈니스를 시작하여 점진적으로 분야와 기술을 확장해 나가면서 다양한 제품 라인업을 확보한 대형 회사로 성장하고 있습니다. 고객을 대상으로 하는 업무가 다양하고 고객 데이터의 활용 범위가 광범위하기 때문에, 초기 제품의 성공을 바탕으로 관련성이 높은 제품들을 추가하면서 기업의 요구사항을 보다 폭넓게 해결하고 있습니다. 기업 입장에서는 초기 도입한 솔루션에 만족하는 경우, 다양한 업무에 확대해서 추가 도입하여 통합 솔루션으로 사용하고 있습니다. 다만, 일부 중소형 솔루션사들은 제한된 기능과 제한된 타겟고객을 대상으로 틈새(Niche) 시장을 공략하고 있습니다.

③ 끊임없는 신기술 적용

산업 분야, 기업 규모, 디지털마케팅 세부 분야 등을 확장해 나가려면 이에 수반되는 기술력을 끊임없이 확보해야 합니다. 경쟁력 있는 우수한 연구 조직을 보유하는 것이 필수이며, 자본력이 뒷받침될 경우 인수합병도 활발히 진행됩니다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 신기술에 대한 기업의 요구수준이 지속적으로 높아지고 있기 때문에, 마케팅 소프트웨어 개발 기술을 근간으로 데이터 분야, 인공지능 분야의 기술 접목이 요구됩니다.

위와 같이 해외 AI마케팅 시장이 확산되어 가는 과정의 주역은 클라우드를 기반으로 초대형 소프트웨어 기업으로 발전한 세일즈포스입니다. 해외 AI마케팅 시장의 확산을 주도해 온 세일즈포스와 국내 AI마케팅 솔루션 시장을 선도해 온 당사를 비교하여 성장 과정 상의 유사점과 특이점은 아래와 같습니다.

세일즈포스는 1999년 CRM의 지류인 세일즈 분야의 기업용 소프트웨어 회사로 설립되었습니다. 이 후 매년 지속적인 고성장을 통해 '18년 기준 포춘지 선정 100대 기업 중 99개 기업, 전체적으로는 총 15만여 개의 기업에서 솔루션을 사용하고 있으며 '21년 기준 연 매출 265억 달러, '22년 4월 기준 시가총액 211조 원에 달하는 세계 최대 규모의 IT 기업으로 성장하였습니다. 세일즈포스를 중심으로 AI마케팅 시장이 재편되면서 초기 시장을 선점했던 오라클(Oracle), IBM 등은 디지털마케팅 부문이 크게 축소되거나 타사에 매각하였습니다. 현재는 세일즈포스를 선두로 하여, 페가시스템즈(Pegasystems), 젠데스크(Zendesk), 마이크로소프트(Microsoft)의 Dynamics 365, 어도비(Adobe)의 Marketing Cloud, 허브스팟(HubSpot) 등 종합/전문 솔루션사들의 AI마케팅 제품들이 미주 시장을 분점하고 있습니다.

① 고객사 관점

세일즈포스의 고객사는 기업의 규모에 무관하게 매우 다양합니다. 저가의 구독형 솔루션으로 사업을 시작하였기 때문에 초기에는 중소기업 고객이 많았으나, 점차적으로 공략하는 기업의 규모를 확대해 나갔습니다. 전망있는 스타트업 수준이었던 세일즈포스는 전통적인 디지털마케팅 솔루션 강자들이 선점하고 있던 대기업 고객들을 확보해 나가면서 점차 시장의 주역으로 명성과 위상을 높이게 되었습니다. 대기업, 중견기업, 중소기업 각각 니즈가 다르기 때문에, 세일즈포스의 모든 솔루션들은 2~4개의 등급(Edition)으로 구분되어 기능, 사용 데이터량, 사용자 수 등이 차등적으로 제공되고 있습니다.

[세일즈포스의 마케팅 솔루션 등급 구분]

* 출처 : 세일즈포스 글로벌 홈페이지 (Marketing Cloud Engagement Pricing)

당사는 초기부터 대기업을 중심으로 사업을 영위해왔기 때문에, 상대적으로 중견기업, 중소기업으로의 확장이 용이합니다. 대기업에 성공적으로 납품한 구축형 솔루션의 강점을 활용하여 중견기업으로 확장하는 obzen Daisy Suite와 중소기업을 공략하기 위한 새로운 구독형 솔루션으로 제품 라인업을 확대함으로써, 기업 규모에 상관없이 니즈에 따라 당사 제품을 선택할 수 있는 구조를 확립해가고 있습니다.

② 솔루션 기능 관점

세일즈포스는 CRM의 한 지류인 세일즈 분야에서 사업을 시작하여 고객서비스, 마케팅으로 순차적 확장하였고, 이후 인공지능 자동화, 데이터 분석/시각화, 고객 데이터 플랫폼 등 보다 다양한 분야로 사업 영역을 넓혀갔습니다. AI마케팅 솔루션이 고객과 관련된 방대한 분야를 다루고 있기 때문에 전문성과 확장성의 조화가 중요한 성공요인으로 평가됩니다. 세일즈포스는 세일즈, 고객서비스, 마케팅, 데이터, 인공지능 등 AI마케팅 세부 각 분야 모두에서 우수한 기능성을 확보하고 있습니다. 다만, 인수합병을 중심으로 사업 확장을 진행하였기 때문에 각 제품간 완전한 통합성을 보장하기까지 다소간의 시간이 소요되는 경향이 발생합니다.

당사는 마케팅 분야에서 사업을 시작하여 실시간 마케팅, 데이터 분석/시각화, 데이터 탐색/전처리, 인공지능 서비스/분석, 빅데이터 수집/저장/처리 등으로 사업을 고도화하고 확장해 왔습니다. 모든 제품은 완전히 연계/통합되어 있어 기능이 상호 호환되고, 동일한 GUI로 구성되어 있어 사용자의 편의성을 보장하고 있습니다. 현 시점에는 각 제품을 개별 판매할뿐만 아니라 마케팅, 빅데이터, 인공지능이 융합된 '고객 빅데이터 통합 플랫폼'의 형태로 통합 판매하고 있습니다.

[세일즈포스와 당사 연혁 비교]

* 출처 : 세일즈포스 글로벌 홈페이지, 당사 내부자료

③ 신기술 관점

세일즈포스는 사업 영역 확장 과정에서 자체 기술뿐만 아니라 풍부한 자본력을 바탕으로 인스트라넷(InStranet), 이그잭트타겟(ExactTarget), 태블로(Tableau) 등 다수의 인수합병을 통해 AI마케팅 유관 기술을 확보해 왔습니다. 최근에는 전통적인 마케팅 분야를 넘어 애플리케이션 통합 솔루션인 뮬소프트(Mule Soft), 헙업 메신저 툴인 슬랙(Slack) 등을 인수하면서 기업용 소프트웨어 전반으로 비즈니스와 기술력의 범위를 넓혀가고 있습니다.

당사는 전 제품을 자체 연구부문에서 개발한 독자적인 개발 프레임워크로 개발하여 모두 동일한 기술 기반을 공유하고 있습니다. 소프트웨어 기술을 전담하는 Digital Lab과 인공지능 기술을 전담하는 AI Cloud Lab을 구성하여 신제품의 개발부터 지속적인 업데이트까지 책임있게 진행하고 있습니다.

이처럼 세일즈포스와 당사는 시장과 회사의 규모에서는 차이가 있지만 각자의 처한 상황에서 장점을 극대화하며 유사한 성장의 과정을 진행해 왔습니다. 세계 AI마케팅 시장의 흐름에 맞춰 경쟁력을 갖춰 온 당사는 국내 AI마케팅 시장의 성장에 따라 세일즈포스와 유사하게 독보적인 시장 지배력을 확보해 나갈 것으로 기대하고 있습니다.

(나) 목표 시장■ 목표 산업

일반적으로 마케팅은 고객을 중심으로 비즈니스를 영위하는 모든 산업에서 핵심 경쟁력으로 요구되고 있으며, 특히 대량의 고객 데이터를 축적하고 분석하여 빈번하게 고객과 커뮤니케이션하는 금융, 유통업에서 적극적이고 선행적인 투자가 이루어집니다. 따라서 이들 산업을 우선적으로 확보하는 것이 타 산업으로 확산해 나가는데 있어 유리합니다. 당사는 금융, 유통의 선도사들을 고객사로 확보하고 있으며, 선도 기업의 납품 과정에서 요구사항을 반영해 온 우수하고 풍부한 기능성을 바탕으로 해당 산업의 모든 기업들로 확대해 나갈 예정입니다.

[산업별 마케팅 솔루션에 대한 대표적인 요구사항 및 당사 보유기능]

산업	비즈니스 요구사항	당사 보유기능

은행	전행 차원의 본사 마케팅은 전문 마케터/분석가에 의해 정교하게 수행하고, 지점 마케팅은 본사의 가이드에 따라서 쉽고 간단하게 수행	마케팅 인벤토리 공유 :본사에서 유용한 마케팅을 설계하여 인벤토리로 저장해 두면 지점에서 선택하여 자동으로 실행

카드	오프라인 매장에서 거래 발생시 고객의 TPO(Time 시간, Place 장소, Occasion 상황)에 따라 차별화된 마케팅 수행	오퍼 / 채널 / 시점 최적화:데이터 분석에 의해 개인 고객별로 오퍼, 채널, 시점을 자동으로 최적화하여 실행

증권	전사 차원의 마케팅 외에 개별 자산관리사가 보유 고객(주로 고자산가)을 대상으로 시황 변화에 민감하고 신속하게 커뮤니케이션 수행	실시간 이벤트 감지 :고객의 보유자산, 주가, 기업 활동 등의 변화를 실시간으로 감지하여 영향권에 있는 고객을 자동 선별하여 제공

보험	본사의 지원을 통해 고객 분석력이 부족하고 외근이 잦은 설계사의 고객관리 역량을 향상	이벤트 마케팅 :고객의 인구통계, 보유상품, 거래 상의 특이점을 자동으로 감지하여 설계사가 커뮤니케이션하도록 알림

백화점	고객이 매장, 웹사이트, 앱 등에 들어왔을 때 수많은 상품, 프로모션, 혜택 중에서 선호할 만한 것들만 선별하여 제공	개인화 상품 추천 :머신러닝/딥러닝 알고리즘을 통해 개인별로 모든 상품에 대한 선호도를 스코어로 산출하여 제공

체인점	본사에서 주관하는 온라인몰 마케팅과 개별 매장에서 수행하는 매장 마케팅이 상호 통합되어 일관된 메시지를 고객에게 제공	온/오프라인 통합 마케팅 :온라인 마케팅과 오프라인(매장) 마케팅을 한 화면에서 통합하여 설계, 실행, 모니터링

온라인몰	빈번한 마케팅의 실행/종료를 웹사이트와 앱에 별도의 개발없이 자유롭게 수행	웹 배너 / 인앱 메시징 :웹/앱에 영향을 주지 않고 화면 상에서 추가적으로 마케팅 메시지 제공

* 출처 : 당사 내부자료

금융/유통 산업에서 특징적인 기능들은 타 산업으로 확대할 때에도 유용하게 활용됩니다. 대표적으로 제조업의 경우 고객 접근성을 높이기 위해 자체 유통망을 구축하고자 노력하고 있는데, 운영 방식에서는 유통업과 유사하기 때문에 바로 적용이 가능합니다.

■ 목표 기업 규모

당사의 기존 고객사는 대부분 대기업으로, 시장을 선도하는 요구사항을 제시하여 제품의 기능성 제고에 기여하고 시장의 평판과 위상 확보에 유리한 장점이 있습니다. 당사는 대기업 시장에서의 높은 점유율을 지속적으로 향상시켜 나갈 예정입니다.

[당사 대기업 고객사 현황]

* 출처 : 당사 내부자료

기존 고객 중 중견 기업들은 IT 신기술을 통해 대기업과 경쟁하고자 하거나, 대기업의 선진 노하우를 이식받고자 하는 기업들입니다. 영업 과정에서 접촉한 많은 중견 기업들이 유사한 니즈를 가지고 있음에도 높은 초기 투자비용과 긴 프로젝트 기간으로 인해 제품 도입을 망설이거나 포기하고 있습니다. 이에 중견 기업 공략용 제품인 obzen Daisy Suite는 구축형/구독형 2가지 형태로 구성하여 기업의 환경과 선호에 따라 선택 가능하도록 제공할 예정입니다.

중소기업 시장은 별도의 구독형 솔루션 개발이 진행중입니다. 중소기업 시장은 시장으로서의 가치뿐만 아니라, 당사가 운영 대행을 통해 데이터를 직접 분석할 수 있어 인사이트를 발굴하고 보다 창의적인 마케팅을 개발할 수 있는 원천이 됩니다. 다양한 실험적 마케팅을 실행하고 성공 사례를 공유하고 정규화하는 방식을 통해, 구독형 솔루션 이용자뿐만 아니라 구축형 솔루션 이용자에게도 새로운 가치 제안이 가능할 것으로 기대하고 있습니다.

[구축형 솔루션과 구독형 솔루션의 선순환 구조]

* 출처 : 당사 내부자료(다) 수요 변동요인

국내 AI마케팅 시장은 전통적인 제품 라이프사이클 상의 성장기 중에서도 폭발적인 성장이 예상되는 '도약의 성장기' 단계에 진입하고 있어 AI마케팅 솔루션에 대한 수요는 급격히 증가할 것으로 전망됩니다. 이를 입증하는 각종 사회/문화적 변화를 살펴보겠습니다.

■ MZ 세대의 성장

가치관과 구매 의사결정 방식이 기존 세대와 확연히 상이한 MZ 세대가 소비의 주류로 급성장하고 있습니다. 정보 검색을 즐기고 상품 비교에 예민하며 유행에 민감하고 까다로운 MZ 세대와 성공적으로 커뮤니케이션하기 위해서는 개인의 선호에 대해 분석하고 맞춤 대응할 수 있는 고도화되고 정교한 마케팅이 요구됩니다.

[MZ 세대 특성 및 규모]

* 출처 : 이코노미조선, 월드데이터랩, 행정안전부

■ 비대면/언택트의 일상화

비대면 커뮤니케이션은 대면 커뮤니케이션의 보완을 넘어 주류로 자리매김해 가고 있습니다. 필요한 정보를 비대면으로 취사선택한 후 니즈를 셀프서비스로 해결 또는 판단하는 방식을 보다 편리하고 비용 효율적이라 인지하는 소비자층이 증가하고 있습니다. AI마케팅 솔루션은 전통적인 대면 커뮤니케이션을 비대면 커뮤니케이션으로 대체하는 도구로서, 모든 기업으로 도입이 보편화될 전망입니다.

[비대면/언택트 트렌드]

* 출처 : 현대카드/현대캐피탈 뉴스룸

■ 마이데이터 시대 본격화

'20년 12월부터 시행된 마이데이터 서비스에 1달만에 1,084만 명, 3달만에 2,596만 명이 가입하였습니다. 고객은 한 회사의 한 앱을 이용하면서 자신의 모든 자산/소비 패턴 분석, 최적 금융상품 추천 등 혁신적인 금융 서비스를 제공받게 되었습니다. 금융사들은 고객정보 통합조회 등과 같은 기본적인 서비스 제공을 위한 인프라 확충을 넘어 차별화된 마케팅 서비스 개발에 노력하고 있습니다. 마이데이터는 고객 데이터의 일종으로, 마이데이터를 다각도로 분석하고 활용하기 위한 AI마케팅 솔루션 도입이 본격화될 것으로 전망됩니다.

[마이데이터 가입자 현황]

* 출처 : 금융위원회, 배진교 국회의원실

■ 마케팅과 인공지능의 접목 가속화

글로벌 컨설팅사인 딜로이트가 마케터 대상으로 조사한 결과에 따르면, 마케팅에 인공지능 기술이 미치는 중요도가 '결정적으로 중요(Critically Important)'하다는 답변이 2020년에 10%인데 반해 2년 후인 2022년에는 38%로 예측되었습니다. 기술의 발전에 따라 마케터의 인식 변화가 가속화되고 있음을 확인할 수 있습니다. 기존에 자동화 기능이 중심인 마케팅 솔루션을 사용하고 있던 기업들이 인공지능 기술이 접목된 고급화된 마케팅 솔루션으로 전환하고, 마케팅 솔루션 도입을 망설이던 기업들이 인공지능에 대한 기대로 도입을 결정하는 추세가 확산될 전망입니다.

[마케팅 분야의 인공지능 기술이 차지하는 위상 : 2020년 vs. 2022년]

* 출처 : 딜로이트 인사이트, 2020

■ 초개인화 마케팅의 활성화

고객의 구매 이력 상의 패턴 분석을 통한 개인화 마케팅을 넘어, 고객의 검색, 조회, 방문 등 각종 정형/비정형 데이터를 수집하여 고객의 선호를 정교하게 분석하는 초개인화 마케팅에 대한 소비자의 선호가 높아지고 있습니다. 이에 상응하여 빅데이터 수집, 데이터 분석, 인공지능 알고리즘, 마케팅 최적화 등이 통합된 기술 집약적인 마케팅 솔루션에 대한 기업의 수요가 높아질 전망입니다.

[초개인화 마케팅에 대한 소비자 수용도]

* 출처 : 엠브레인, 2020 트렌드 모니터

(3) 시장 규모 및 전망(가) 패키지 소프트웨어 시장

4차 산업혁명 시대는 소프트파워를 통한 사물의 지능화로 정의되고 있으며, 이로 인해 소프트웨어는 역할과 중요성이 더욱 확장 및 증대되고 국가 경쟁력의 핵심요소로 평가되고 있습니다. 소프트웨어는 인간의 창조적 지식과 기술을 컴퓨터 시스템을 통해 구현하여 삶의 질과 기업의 경쟁력을 향상시키는 핵심기술로, 기기-서비스-사람을 연결하는 산업 성장엔진으로써 역할을 담당하고 있습니다. 세계적으로 소프트웨어의 중요성과 시대 주도성은 높게 평가받고 있어, '21년 포춘지 선정 10대 기업에 아마존(Amazon), 애플(Apple), 알파벳(Alphabet) 등 소프트웨어 기술을 핵심 경쟁력으로 보유한 회사들이 선정되어 있습니다.

소프트웨어 시장은 이미 만들어진 응용SW 제품을 완성된 형태로 제공하는 '패키지 SW', 정보시스템에 관한 기획, 구축, 운용/관리, 교육/훈련 등 과정상에서 필요한 서비스를 제공하는 'IT서비스 산업', 디지털콘텐츠 서비스를 제공하는 '게임 SW'로 구분됩니다. 이 중 당사는 소프트웨어 제품을 개발하여 납품하는 패키지 SW 시장에 해당됩니다.

세계 패키지 SW 시장 규모는 2019년 5,898억 달러에 이른 것으로 추산되며, 2019~2023 4년간 연평균 8.4% 성장하면서 2023년 8,147억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 산업/서비스가 고도화됨에 따라 신기술이 적용된 제품인 패키지 SW는 새로운 시장, 새로운 사업모델의 기회를 제시하는 도구로 활용되고 있습니다. 다양하고 복잡한 사회 문제를 해결하고 소비자에게 고부가가치를 제공하는 패키지 SW의 미래는 유망할 것으로 전망되고 있습니다.

[세계 주요 소프트웨어 시장 규모 및 추이] (단위: 억 달러)

* 출처 : 2019년 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소국내 패키지 SW 시장 규모는 2019년 5조 2,000억 원으로 추산되며, 2019~2023 4년간 연평균 6.2% 성장하면서 2023년 6조 6,000억 원에 달할 것으로 전망됩니다. 대기업 IT 계열사에 대한 의존이 점차 낮아지고 SI 형태의 자체개발과 전문 소프트웨어 제품 간의 기술 격차가 커지면서 패키지 SW에 대한 시장의 신뢰와 만족도가 높아지고 있습니다. 세계 시장에서의 성공사례들을 통해 기술이 비즈니스를 지원하는 것뿐만 아니라 비즈니스의 변화를 견인하는 도구라는 인식이 확산되고 있어, 패키지 SW의 도입은 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.[국내 주요 소프트웨어 시장 규모 및 추이] (단위: 조원)

* 출처 : 2019년 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소

(나) 애플리케이션(응용 SW) 시장

패키지 SW는 시스템 운용 및 관리를 지원하는 '시스템 인프라 SW', 다양한 산업과 비즈니스에서 프로세스를 자동화하고 생산성을 높이는 '애플리케이션(응용 SW)', 애플리케이션(응용 SW) 개발을 지원하고 데이터를 다루는 DBMS 영역을 포함한 '애플리케이션 개발/배포 SW'로 구분됩니다. 이 중 당사는 ERP, SCM 등 여타 기업용 소프트웨어와 함께 CRM 분야에서 소프트웨어 제품을 제공하는 애플리케이션(응용 SW) 시장에 해당됩니다.

세계 애플리케이션(응용 SW) 시장은 2018년 2,880억 달러로 전체 패키지 SW 시장의 53.1%를 차지하고 있으며, 2019~2023 4년간 연평균 8.3% 성장하면서 2023년 4,329억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 기업이 새로운 비즈니스를 창출하고 업무 방식을 혁신하기 위해, 흔히 ABC로 표현되는 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등 미래를 선도하는 신기술이 반영된 소프트웨어 제품에 대한 선호는 필연적으로 지속 성장할 것으로 예상됩니다. 구축형 솔루션과 구독형 솔루션이 각각의 장점을 극대화하며 동반 성장해 나갈 것으로 예상됩니다.

[세계 패키지 SW 시장 규모 및 추이] (단위: 억 달러)

* 출처 : 2019년 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소국내 애플리케이션(응용 SW) 시장은 2018년 2조 79억 원으로 전체 패키지 SW 시장의 41.0%를 차지하고 있으며, 2019~2013 4년간 연평균 5.8% 성장하면서 2023년 2조 6,618억 원에 달할 것으로 전망됩니다. 새로운 기술에 민감하고 적응성이 높은 국내 소비자들이 4차 산업혁명과 디지털 트랜스포메이션에 대한 기대치가 높아, 이들의 니즈에 부합하기 위한 기업의 유관 애플리케이션(응용 SW) 도입은 향후에도 적극적으로 이어지며 시장의 높은 성장에 기여할 것으로 전망됩니다. 상대적으로 도입이 늦었던 구독형 솔루션이 점차 확대되어 나갈 것으로 예상됩니다.[국내 패키지 SW 시장 규모 및 추이] (단위: 억 원)

* 출처 : 2019년 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소

(다) AI마케팅 시장

AI마케팅은 데이터 분석 기반 마케팅이 발전된 CRM에 빅데이터, AI 등의 신기술이 접목된 시장입니다. 마케팅 기술에 데이터 처리 기술과 인공지능 기술을 융합하여 적용하고 있기 때문에 각 분야 전문제품은 별도 판매를 통해 데이터 시장과 인공지능 시장에 해당합니다.■ CRM 시장

CRM 시장은 당사의 주력시장으로, 세계 CRM 시장은 2019년 541.3억 달러에서 2023년 787.5억 달러로 4년간 연평균 9.8% 성장할 것으로 전망됩니다. 디지털 기술의 발달로 고객 데이터의 획득, 저장, 활용을 위한 다양한 신기술이 등장하면서 CRM 시장의 성장세를 촉진하고 있습니다. 기업간 치열한 경쟁으로 인해 상품 본연의 차별화가 점차 어려워져 가는 추세 속에서 고객관리와 마케팅에 대한 관심과 투자, 이를 통한 ‘고객관리 경쟁력’ 확보 경쟁이 심화되면서 CRM 시장은 지속적으로 성장할 것으로 예상됩니다.

[세계 CRM 시장 규모 및 추이] (단위: 십억 달러)

* 출처 : statista, Worldwide Customer Relationship Management software국내 CRM 시장은 2020년 6,413억 원에서 2023년 9,524억 원으로 3년간 연평균 10.1% 성장할 것으로 전망됩니다. MZ 세대를 포함해 연령대, 성별, 소득, 지역, 교육수준 등 다양한 기준에 따라 니즈가 분화되고 있으며, 높은 신기술 수용, 비대면 선호, 까다롭고 예민한 구매 의사결정 등 국내 소비자의 특성으로 인해 정교화 및 체계화된 CRM에 대한 기업의 수요는 지속적으로 증가할 것으로 전망됩니다. 시장 전망 시점에 감안되지 않은 마이데이터 시장의 활성화에 따라 보다 큰 성장폭도 기대됩니다.[국내 CRM 시장 규모 및 추이] (단위: 억 원)

* 출처 : NICE디앤비, Gartner(2018, 2020), 소프트웨어정책연구소(국내 CRM 시장을 별도 집계/발표하는 시장자료가 확인되지 않아 소프트웨어정책연구소가 소프트웨어 통계포탈을 통해 시장조사 전문기관 IDC의 'Worldwide Blackbook'을 인용해 제공하는 소프트웨어 세계 시장 대비 국내 시장 비율을 적용하여 간접적으로 파악)

■ 데이터 시장

세계 데이터 시장은 2019년 490억 달러에서 2023년 770억 달러로 4년간 연평균 12.0% 성장할 것으로 전망됩니다. 빅데이터 시장에 포함되지 않은 전통적인 데이터 솔루션, 데이터 구축/가공, 판매/제공 등까지 감안하면 잠재 시장의 규모는 훨씬 더 클 것으로 판단됩니다.

[세계 데이터 시장 규모 및 추이] (단위: 십억 달러)

* 출처 : statista, Big data market size revenue forecast worldwide from 2011 to 2027국내 데이터 시장은 크게 '데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업', '데이터 구축 및 컨설팅 서비스업', '데이터 판매 및 제공 서비스업'으로 구분됩니다. 이 중 당사의 기존 데이터 제품들은 '데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업'에 해당되고, 신규 사업인 데이터 사업은 '데이터 구축 및 컨설팅 서비스업'과 '데이터 판매 및 제공 서비스업'에 해당됩니다. 당사의 기존 데이터 제품과 관련된 시장은 2019년 6,117억 원에서 2021년 9,206억 원으로 3년 간 연평균 22.7% 성장한 것으로 예상됩니다. 데이터는 4차 산업혁명의 근간으로 전반적으로 지속적인 성장이 예상되며, 특히 국내는 마이데이터 시대 도래와 데이터 관련 규제의 혁신으로 인해 데이터 시장의 큰 성장이 예상됩니다.[국내 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발/공급업 시장 규모 및 추이] (단위: 억원)

구분	2019	2020	2021(E)	CAGR

데이터 수집/연계 솔루션 개발/공급업	1,871	2,122	2,787	22.0%

DB 관리 시스템 솔루션 개발/공급업	7,510	8,979	11,062	21.4%

데이터 분석 솔루션 개발/공급업	2,014	2,586	2,951	21.0%

데이터 관리 솔루션 개발/공급업	5,203	6,022	7,151	17.2%

데이터 보안 솔루션 개발/공급업	1,975	2,558	3,146	26.2%

빅데이터 통합 플랫폼 개발/공급업	2,231	2,866	3,468	24.7%

동사 제품 관련 시장 계	6,117	7,574	9,206	22.7%

총계	20,805	25,133	30,566	21.2%

* 출처: 2021 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원 주1) 노란색 음영 표시된 부분이 동사 제품 관련 시장입니다.[국내 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업 시장 규모 및 추이] (단위: 억원)

구분	2019	2020	2021(E)	CAGR

데이터 구축/가공 서비스업	62,223	72,805	81,188	14.2%

데이터 관련 컨설팅 서비스업	3,189	4,194	5,147	27.0%

계	65,412	76,999	86,335	14.9%

* 출처: 2021 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원

[국내 데이터 판매 및 제공 서비스업 시장 규모 및 추이] (단위: 억원)

구분	2019	2020	2021(E)	CAGR

데이터 판매/중개 서비스업	11,332	16,054	20,781	35.4%

정보제공 서비스업	71,033	81,838	93,289	14.6%

계	82,364	97,891	114,071	17.7%

* 출처: 2021 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원

■ 인공지능 시장

세계 인공지능 시장은 소프트웨어 분야에서 2019년 157억 달러에서 2023년 388억 달러로 4년 간 연평균 25.4% 성장할 것으로 전망됩니다. 인공지능 기술에 대한 시장의 높은 기대와 빠른 기술 발전 속도에 걸맞게 매우 높은 성장이 예상되는 시장입니다.

[세계 인공지능 시장 규모 및 추이] (단위: 억 달러)

* 출처 : 2020 소프트웨어산업 연간보고서, 소프트웨어정책연구소국내 인공지능 시장은 소프트웨어 분야에서 2020년 8,072억 원에서 2023년 1조 3,561억 원으로 3년 간 연평균 18.9% 성장할 것으로 전망됩니다. 정부와 공공기관이 인공지능 인재 양성 및 생태계 구축에 적극적으로 나서고 있고, 다양한 산업과 분야에서 인공지능의 중요성을 인지하고 성과를 체감하며 투자를 전향적으로 늘리고 있어 향후 시장의 지속적인 성장이 예상됩니다.[국내 인공지능 시장 규모 및 추이] (단위: 십억 원)

* 출처 : IDC, Semiannual Artificial Intelligence Tracker

마. 경쟁 현황(1) 경쟁 상황(가) 경쟁 형태

마케팅 분야의 기업용 소프트웨어 경쟁은 크게 '제품'(AI마케팅 분야의 전문제품)과 '자체개발'로 구분됩니다. 국내 대부분의 대기업/중견기업들은 자체 IT 계열사를 보유하고 있으며, IT 계열사들은 그룹 내 회사들의 IT 구축과 운영에 관여하면서 그룹사의 지출 비용을 자사의 매출로 전환하여 성장해 오고 있습니다. 이로 인해 현업 사용자의 요구사항을 전적으로 수용하며 상대적으로 기술력이 월등한 제품을 비교 입찰하여 선택/적용하는 대신에, IT 계열사가 입찰 없이 수의계약을 통해 자체개발하는 방식이 관행으로 유지되었습니다. 또한 중소기업들도 비용 효율화 관점에서 소규모의 중소 IT사에 최소한의 기능을 전제로 자체개발을 의뢰하고 있습니다. 자체개발로도 고객 데이터를 수집하고 분석하여 활용하는 최소한의 업무 진행은 가능하지만, 대용량 데이터의 수집 및 처리, 정교한 고객 분석, 다양하고 선도적인 마케팅 방식의 자유로운 추가, 성과 분석에 기반한 선순환 체계 제공, 실시간 마케팅 수행, 인공지능 기술 적용 등 다양한 기업에 적용하면서 발전해 온 AI마케팅 제품의 기술력 및 완성도와 비교하면 점점 격차가 벌어질 수밖에 없습니다. 당사의 경우에도 자체개발 제품을 이용하고 있는 현업 사용자의 불만과 비즈니스의 한계로 인한 제품 설명회 요청 및 실제 수주가 활발하게 진행되고 있습니다.

따라서 현재의 AI마케팅 시장은 아직까지는 자체개발을 통해 기본적인 기능을 활용하는 기업들이 많지만, 당사를 포함한 국내 솔루션사들과 해외 솔루션사들이 경쟁하면서 대기업 시장부터 점차적으로 AI마케팅 제품으로의 전환이 진행되고 있는 상태입니다. 선도 기업들을 중심으로 AI마케팅 제품의 적용 성공사례가 시장에 전파되고 있으며, 이러한 추세는 전 산업, 전 기업 규모에 걸쳐 확산될 것으로 전망됩니다. 정리하면, AI마케팅 시장은 자체개발을 하는 대기업/중견기업들의 IT 계열사들과 중소 IT사들, 제품을 제공하는 국내외 AI마케팅 솔루션사들이 산재하고 있으며, 대기업 시장을 선도하는 당사를 제외하면 뚜렷한 시장 지배사는 존재하고 있지 않습니다.

(나) 진입장벽

AI마케팅 솔루션 시장에 성공적으로 진입하기 위해서는 마케팅 업무에 대한 이해, 마케팅 소프트웨어 개발 기술, 빅데이터 수집/처리 기술, 인공지능 기술 등이 필요합니다. 마케팅 업무에 대한 이해는 기업과의 프로젝트 경험을 통해 축적되며, 각 기술들은 개별적인 기술력과 기술간의 융합 역량이 모두 필요합니다.

당사는 20여년 간 각 산업의 선도기업에 전문 솔루션을 납품하면서 요구사항을 제품에 반영해 왔으며, 비즈니스 연구소(Strategy Lab)와 기술 분야별 전문 연구소(Digital Marketing Lab, AI Cloud Lab)를 운영하며 지속적으로 연구개발에 투자하고 있습니다. 경험과 기술력의 차이는 제품력의 차이로 이어져 완성도가 낮은 제품은 시장에 진입하더라도 틈새(Niche) 시장에서 활동할 수밖에 없습니다. 또한, 마케팅은 일반 소비자와 커뮤니케이션하는 분야이기 때문에 해외에서 성공한 제품이라 하더라도 마케팅 업무 방식과 고객 데이터 구조/항목이 상이한 국내 기업에 적합하다는 보장이 되지 않습니다. 이로 인해 데이터에 기반해 정확도가 결정되는 인공지능 기술의 경우 해외에서 운영하고 있는 모델을 국내에 적용하지 못하고 있습니다.

(2) 경쟁업체 현황

경쟁업체의 유형은 크게 해외 솔루션사, 국내 솔루션사, 국내 IT 계열사, 중소 IT사 등으로 구분됩니다. 이 중 국내 IT 계열사와 중소 IT사는 제품을 보유하고 있지 않고 자체개발로 서비스하고 있기 때문에, 시간이 흐름에 따라 AI마케팅 제품에 시장을 잠식당할 것으로 예상되어 비교 대상에서 제외하였습니다.

해외 솔루션사는 해외 시장에서 운영중인 제품력이 강점인 반면, 국내 시장/기업/고객의 특성을 반영하는 유연성의 부족과 기술지원의 제약이 단점입니다. 주요 경쟁업체로는 세일즈포스(Salesforce)와 어도비(Adobe)가 있습니다. 향후 국내 AI마케팅 시장의 성장에 따라 많은 해외 솔루션사들의 본격적인 진출이 예상되고 있으나, 당사는 이미 세일즈포스, 어도비 등 최고의 해외 솔루션사들과 경쟁하며 수주경쟁에서 승리해 왔기 때문에 경쟁 우위를 지속할 것으로 전망하고 있습니다.

세일즈포스는 '21년 지역별 매출 구성이 미주 68%, 유럽 23%, 아시아 9%로 구성되며, 아시아에는 14개 지사가 있으며 그 중 하나가 한국입니다. 글로벌 회사라는 장점을 살려 삼성전자, 현대자동차 등 글로벌 사업중인 제조 대기업을 중심으로 글로벌 컨설팅사와 협력하여 세일즈 업무 혁신을 위한 대형 프로젝트를 진행해 왔습니다. 최근 들어 국내 시장 공략을 위해 인원을 크게 충원하고 매출도 신장되고 있습니다. 다만, 미국 시장에서와 같이 세일즈 제품을 우선적으로 판매하고 있으며, 마케팅 제품 판매는 당사가 선점한 대기업 시장이 아닌 중견/중소기업 시장 진출에 노력하고 있습니다. 세일즈, 마케팅, 고객서비스, 데이터 분석/시각화, 인공지능 자동화, 고객 데이터 플랫폼 등 폭넓은 제품 라인업을 구독형 솔루션으로 보유하고 있으며, 어플리케이션 통합, 협업 메신저 등 AI마케팅 외 분야로도 적극 진출하면서 종합 소프트웨어 기업으로 성장해 나가고 있습니다.

어도비는 '크리에이티비티 및 디자인'(대표 제품 '포토샵'), PDF 및 전자서명(대표 제품 '아크로뱃'), 마케팅 및 커머스 등이 주사업 영역으로, AI마케팅 제품은 마케팅 및 커머스 분야에 해당됩니다. 마케팅, 데이터 분석/시각화, 고객 데이터 플랫폼, 광고 등 폭넓은 제품 라인업을 구독형 솔루션으로 보유하고 있으며, 마케팅 등 일부 제품은 구축형 솔루션도 존재합니다. 국내 시장 공략을 위한 노력을 꾸준히 전개하여 국내 금융 대기업 시장에서 당사와 가장 빈번하게 경쟁입찰하고 있으나, 대기업 구축 경험, 고객사 요구사항에 대한 높은 이해도, 제품개발부터 구축-유지보수까지 책임 서비스 제공 등에서 강점을 보유한 당사가 대부분 수주해 왔습니다.

국내 솔루션사는 솔루션의 범용성 수준에 따라 종합 솔루션사와 틈새(Niche) 솔루션사로 구분됩니다. 종합 AI마케팅 솔루션사는 당사와 같이 타겟 마케팅, 실시간 마케팅 등 폭넓은 기능을 제공하며 산업에 무관하게 대기업에도 제품을 납품하는 기업으로, 경쟁업체들은 대부분 상대적으로 낮은 기술력으로 인해 저가를 강점으로 경쟁에 참여하고 있습니다.

틈새(Niche) AI마케팅 솔루션사는 제한된 기능으로 특정 산업에 특화된 제품을 제공하는 기업입니다. 당사와는 타겟 고객군이 달라 직접 경쟁하고 있지는 않으며, 향후 당사가 중견/중소기업 시장으로 진출시 이커머스 산업에서 경쟁 관계가 형성될 것으로 예상됩니다. 국내 AI마케팅 시장이 성장함에 따라 기존 국내 기업의 진출과 신생 기업의 등장이 예상되나, 시장의 진입장벽을 극복하고 완성도 높은 제품력을 보유하는데 오랜 시간이 소요되어 대부분 틈새(Niche) AI마케팅 솔루션사를 지향할 것으로 전망됩니다.

(3) 비교우위 사항(가) 구현경험 (브랜드 인지도)

기업은 기업용 소프트웨어 제품 도입 검토시 선도사 구현 사례를 조사하여 설명회를 요청하고 이를 기반으로 경쟁입찰을 진행하기 때문에 구현 경험은 곧 브랜드 인지도와 일치합니다. 당사는 은행, 카드, 증권, 보험, 캐피탈, 금융지주, 백화점, 마트, 홈쇼핑, 멤버십, 통신 등 다양한 산업 분야의 업계 선도 기업들에 제품을 공급해 왔습니다. 선도 기업들의 업무 노하우(Best Practice)를 수용하여 제품의 완성도가 지속적으로 제고되었고, 까다로운 요구사항을 반영하면서 기술력을 검증받았습니다.

(나) 제품 다양성/통합성

제품이 다양할수록 기업의 요구사항을 보다 폭넓게 해결할 수 있고, 통합성이 높을수록 사용이 편리하고 업무품질이 향상됩니다. 당사는 마케팅, 빅데이터, 인공지능 기능이 융합된 '고객 빅데이터 통합 플랫폼'을 보유하고 있으며, 하위 7개 제품은 개별 제품의 완성도가 높고 제품간 연계/통합되어 있기 때문에 개별 판매와 결합 판매 모두 가능합니다.

국내 틈새(Niche) 솔루션사는 가장 기본이 되는 마케팅 제품과 데이터 분석/시각화 제품만을 보유하고 있어, 기업이 데이터를 정교하게 조합하거나 빅데이터 활용을 할 수 없고 AI 기술이 적용되어 있지 못합니다. 해외 솔루션사는 폭넓은 제품 라인업을 보유하고 있으나 국내 실정에 맞지 않는 데이터와 알고리즘으로 구성된 AI 기술은 국내에 적용하지 못하고 있습니다.

(다) 연구 조직/인력

당사는 제품 개발을 전담하는 기술 분야별 전문 연구소(Digital Marketing Lab, AI Cloud Lab)에 기술 인력 50여 명을 확보하고 있으며, 제품의 완성도를 높이기 위한 비즈니스 연구소(Strategy Lab)도 운영하고 있습니다. 연구인력은 프로젝트 현장 현황을 지속적으로 모니터링하여 필요한 지원을 신속하게 제공하고, 고객사의 요구사항을 선별하여 제품 업그레이드에 반영하고 있습니다.

국내 경쟁사는 구축 프로젝트를 수행하는 사업부문 인력에서 제품/기술 연구를 병행하고 있어 연구의 지속성과 전문성, 제품의 품질 우수성, 기술의 최신성 등에 한계가 있을 수밖에 없습니다. 해외 솔루션사는 글로벌 본사에 다수의 제품/기술 연구인력을 보유하고 있지만 국내 인력은 기술지원만을 담당하고 있어, 제품 핵심영역에 대한 접근이 불가하고 문의/이슈 해결에 많은 시간이 소요됩니다.

(라) 책임 서비스

책임 서비스는 제품 개발, 납품, 운영으로 이어지는 생산 방식 상의 종합적인 역량을 의미합니다. 마케팅은 기업의 매출과 직결되는 제품이기 때문에 납품시 맞춤 구현(커스터마이징) 요구사항의 완성도 있는 반영과 운영시 발생한 이슈의 신속한 해결이 매우 중요합니다. 당사는 제품 개발은 연구부문, 납품은 사업부문, 운영은 연구부문 내 MA팀 등 전 과정을 자사 직원이 직접 수행하여 상호 연결성 높은 책임 서비스를 제공하고 있습니다.

국내 경쟁사는 체계적인 조직 구성/운영이 미비하여 구축 프로젝트를 수행하는 사업부문이 여건과 상황에 따라 제품 개발과 운영을 지원하고 있습니다. 해외 솔루션사는 글로벌 본사는 제품 개발, 영업, 기술지원을 제공하고 납품과 운영은 프로젝트 건마다 다른 국내 협력업체가 담당하여 진행하고 있으며, 이로 인해 구현 품질에 편차가 발생하고 이슈 발생시 신속한 대응이 어려운 구조입니다.

(마) 제품 외 특화 서비스

당사는 연구부문 Strategy Lab에서 마케팅 비즈니스에 대해, AI Cloud Lab에서 AI 기술에 대해 컨설팅 자문 서비스를 제공하여 제품 사용 효과를 극대화하도록 지원하고 있습니다. 우수한 제품을 도입하여 강점을 극대화하기 위해서는 업무 방식의 혁신이 동반되어야 합니다. 당사는 글로벌 컨설팅사/연구소 출신 인력들을 보유하고 있어, 고품질의 컨설팅 방법론과 업계 선진사례를 기반으로 마케팅 비즈니스를 혁신하고 AI 기술을 다양한 업무에 적용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

국내 경쟁사는 개발자들로만 인력이 구성되어 컨설팅 형태의 특화 서비스를 제공하고 있지 못합니다. 해외 솔루션사는 자체적으로 컨설턴트를 보유하고 있지는 않고 글로벌 컨설팅사와 제휴하여 특화 서비스를 제공하고 있으나 높은 추가 비용이 수반되거나, 자체 인력과 협력업체가 함께 마케팅 비즈니스 컨설팅을 제공하더라도 글로벌 컨설팅사에 비해 품질이 낮고 AI 기술에 대한 컨설팅은 제공하고 있지 않습니다.

(바) 가격

당사의 주력 제품인 Classic Marketing 제품과 Digital Marketing 제품은 비슷한 조건의 고객사에 해외 솔루션사(세일즈포스/어도비)와 유사한 수준의 가격으로 판매하고 있습니다. 국내 구현 경험 확보를 위해 공격적인 가격 정책을 추구해 온 해외 솔루션사들의 가격이 점차 정상화되면서 당사 제품의 가격도 동반 상승하고 있는 추세입니다. 그 외에 당사의 데이터 및 인공지능 관련 제품들은 상대적으로 고객사를 확대해 나가는 과정에 있기 때문에 각 분야 전문 외산 솔루션 대비 80~85% 수준의 가격대로 시장을 공략하고 있습니다. 당사의 마케팅, 빅데이터, 인공지능 기술의 융합에 대한 시장의 호평이 확산되고 있어 조만간 외산 솔루션사를 상회하는 가격 프리미엄을 기대하고 있습니다. 국내 솔루션사의 경우 기술력과 경험의 차이로 인해 통상적으로 당사 대비 50~60% 수준으로 저가 입찰하고 있습니다.