"5,000걸음만 걸어도 100포인트?" 기존 만보기 앱들이 1만 보를 걸어야 주던 보상을 절반의 노력으로 얻을 수 있다면 어떨까요? 머니워크는 파격적인 보상 체계와 신발 육성 같은 게이미피케이션을 결합해, 걷기를 즐거운 습관으로 만드는 헬스케어 앱테크 서비스입니다.

이 매력적인 서비스는 출시 1년여 만에 가파른 J커브 성장을 그리며 연매출 70억 원을 달성했습니다. 최근에는 한국을 넘어 글로벌 19개국으로 진출하며 전 세계인의 걸음을 가치 있게 만들고 있죠.

놀랍게도 이 거대한 숫자를 만들어가는 그래비티랩스의 전체 팀원은 20명이 채 되지 않습니다. 인당 매출액으로 환산하면 업계 최고 수준의 초고밀도 조직입니다.

더 놀라운 사실은, 전 세계 유저들의 수만 건의 목소리(VOC)를 받아내고 제품에 반영하는 오퍼레이션팀은 단 1명의 매니저가 이끌고 있다는 점입니다.

매주 새로운 기능을 배포하는 살인적인 주 단위 스프린트 속에서, 1명의 담당자가 70억 규모 서비스의 퀄리티를 방어하고 성장을 견인하는 방법은 무엇일까요? "혼자이기에 시스템이 필요했고, 바쁘기에 AI가 필요했다"는 그래비티랩스 양소연 매니저님을 만나, 1인 오퍼레이션 팀의 치열한 효율화 생존기를 들어보았습니다.

생존의 조건 : "사람을 갈아 넣는 방식은 통하지 않는다"

Q. 안녕하세요 소연님. 연매출 70억 규모의 서비스인데, 오퍼레이션 팀이 1인 체제라니 믿기지 않습니다.

(웃음) 처음 듣는 분들은 다들 놀라시더라고요. 앞서 소개해주신 것처럼 머니워크는 사용자가 걸음을 통해 포인트를 쌓고, 건강을 관리하는 서비스이다 보니 트래픽과 활동량이 엄청납니다. 하지만 저희는 인원을 무작정 늘리기보다 소수 정예의 고효율 조직을 지향해요.

그렇기 때문에 저에게 주어진 미션은 명확했습니다. "혼자서도 수만 명의 고객을 케어할 수 있는 시스템을 만들 것." 사람이 직접 하나하나 대응하는 방식으로는 이 폭발적인 성장 속도를 절대 따라잡을 수 없다는 걸 알았으니까요.

Q. 혼자서 그 많은 VOC를 감당하려면 선택과 집중이 필수적일 것 같은데요.

맞습니다. 저희 회사는 주 단위 스프린트를 돕니다. 일주일마다 새로운 기능을 실험하고 배포해요. 이 속도전에서 제가 "VOC 분석하느라 3일 걸립니다"라고 하면 이미 늦어요.

그래서 저는 단순 반복 업무나 감에 의존하는 업무는 철저히 배제합니다. 제가 집중해야 할 곳은 단순 처리가 아니라 의사결정 지원이어야 하거든요. 개발자가 개발에만 집중할 수 있도록, 저는 고객의 목소리를 가장 빠르고 정확하게 정제해서 떠먹여 줘야 하는 역할입니다.

시간과의 싸움 : 3시간의 노가다를 30분의 전략으로

Q. 1인 팀으로서 가장 큰 병목은 어디였나요?

정성적인 데이터를 정량화하는 과정 이었습니다. 예를 들어 제품팀에서 "이번 업데이트 후 앱 크래시(꺼짐) 이슈가 늘었나요?"라고 물으면, 예전에는 식은땀부터 났어요. 기존 상담 툴의 태그는 단순히 오류로만 되어 있으니, 제가 Raw Data를 엑셀로 받아서 눈으로 하나하나 읽어야 했거든요.

이게 꺼진 건지, 멈춘 건지, 로그인 오류인지... 혼자서 분류하고 리포팅하는 데만 3시간이 넘게 걸렸습니다. 1인 팀에게 3시간은 하루 업무의 절반 가까이 날아가는 치명적인 시간이에요.

Q. 지금은 그 문제를 어떻게 해결하셨나요?

싱클리를 도입해 분석 시간을 30분으로 단축했습니다. 이게 제 생존 비결이에요. (웃음) AI 텍소노미가 알아서 문맥을 파악해 "로그인 튕김 이슈 30건, 보상 미지급 이슈 50건" 이렇게 쪼개주니까, 저는 그 숫자만 보고 "개발팀, 지난주보다 이 이슈가 20% 늘었습니다. 심각합니다"라고 바로 알람을 줄 수 있게 된 거죠.

Zapier나 N8N 같은 자동화 툴로 직접 시스템을 짜보기도 했지만, 유지보수 비용이 더 들더라고요. 70억 매출을 지탱하려면, 툴을 만드는 데 시간을 쓰기보다 잘 만들어진 AI를 레버리지해서 제 시간을 사는 게 훨씬 효율적이라는 결론을 내렸습니다.

시야의 확장 : "우물 안 개구리가 되지 않는 법"

Q. 혼자 일하다 보면 시야가 좁아지거나, 관성적으로 일하게 될 위험도 있을 것 같습니다.

정말 그래요. 서비스를 운영하다보면 "광고 로딩 문제는 원래 있는 거잖아", "만보기 오차는 어쩔 수 없어"라며 문제에 무뎌지게 됩니다. 조직 전체가 일종의 암묵적 합의에 빠지는 거죠.

이걸 깨기 위해서도 데이터가 필요했습니다. 싱클리를 통해 경쟁사 서비스의 앱 리뷰 데이터를 긁어와서 우리와 비교해 봤어요.

Q. 데이터로 보니 무엇이 다르던가요?

충격적이었죠. 우리가 "원래 그런 거야"라고 넘겼던 광고 이슈가 경쟁사 대비 안 좋은 수준이라는 게 숫자로 보였거든요. "경쟁사 A보다 우리가 이 부분에서 불만율이 2배 높습니다"라고 리포팅하니, 내부에서도 "아, 이거 진짜 해결해야 하는 문제구나"라고 바로 인식이 바뀌더군요.

1인 담당자라고 해서 단순히 들어오는 불만만 처리하면 방어밖에 안 됩니다. 경쟁사 데이터를 분석해 우리 제품의 약점을 찌르고 개선을 이끌어내는 공격수 역할까지 해야 진짜 오퍼레이션이라고 생각해요.

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AI 만드는 팀의 오퍼레이터는 무엇이 다른가

Q. VOC 분석이 아닌 다른 사용 사례도 공유하고 싶으시다고 하셨어요. 어떤 사례일까요?

저희 회사는 AI에 진심이고, 인재 밀도가 굉장히 높아요. 적은 인원으로 큰 매출을 내는 비결이기도 하고요.

최근 고객 상담을 자동화하기 위해 자체 AI 챗봇을 도입했는데, 챗봇이 멍청하게 답변하지 않고, 똑똑하게 답변하려면 학습할 데이터(상담 매뉴얼)가 논리적으로 구조화되어 있어야 하거든요. 하지만 상담 영역은 암묵지가 많아 구조화가 어렵습니다. 저는 여기서 역발상을 했습니다.

Q. 역발상이라니, 어떤 방식이었나요?

보통은 VOC 분석 툴을 사후 분석용으로 쓰잖아요? 저는 챗봇 개발의 설계도를 만드는 데 썼습니다. 헤이 싱클리 기능을 통해 "지금 우리 VOC 유형을 AI가 이해하기 쉬운 구조로 짜줘"라고 시켰어요. AI가 분석해 준 카테고리 구조를 뼈대 삼아 상담 매뉴얼을 만들고, 그걸 챗봇에게 학습시켰죠.

결과적으로 챗봇 구축 시간을 획기적으로 줄였고, 상담 자동화율도 높일 수 있었습니다. 1인 담당자가 살아남으려면 단순히 툴을 쓰는 유저가 아니라, 툴을 응용해 비즈니스 임팩트를 만드는 아키텍트가 되어야 한다고 생각해요.

마치며 : 효율은 결국 더 중요한 일을 하기 위함이다

Q. 마지막으로, 전국의 1인 오퍼레이션 담당자분들에게 한마디 부탁드립니다.

혼자 일한다는 건 외로운 싸움이지만, 동시에 가장 빠르게 시스템을 혁신할 수 있는 기회이기도 합니다. 저는 주말에도 안심하고 쉽니다. 크리티컬한 이슈가 터지면 싱클리 워크플로우가 제 슬랙으로 알림을 보내주거든요. 시스템을 믿기 때문에 휴먼 리소스 낭비 없이 쉴 때는 확실히 쉽니다.

효율화의 목적은 단순히 일을 빨리 끝내는 것이 아닙니다. 반복적인 업무는 AI에게 넘기고, 남은 시간에 "어떻게 하면 우리 서비스가 글로벌 시장에서 통할까?", "고객에게 어떤 감동을 줄까?" 같은 더 본질적인 고민을 하기 위함입니다. 그래비티랩스가 20명도 안 되는 인원으로 70억 매출을 내며 글로벌로 뻗어나가는 비결도 바로 이 집요한 효율 추구에 있다고 생각합니다.

그래비티랩스의 사례는 "인원수가 성과를 담보하지 않는다"는 스타트업의 격언을 증명합니다. 1명의 담당자가 시스템과 AI를 레버리지하여 수만 명의 고객을 만족시키고, 70억 매출 성장의 숨은 조력자가 되는 과정. 이것이 바로 고성장 기업이 일하는 방식이자, 이 시대가 요구하는 스마트한 오퍼레이터의 모습 아닐까요?

매일 반복되는 VOC 분류에 지치셨나요? 감이 아닌 데이터로 제품 팀을 설득하고 싶으신가요?

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