"내 가설이 맞는지 확인해주는 게 아니라,
내가 뭘 못 보고 있는지 알려주는 도구입니다"

원룸만들기는 자취생과 1인가구를 타깃으로 한 리빙 전문 쇼핑몰입니다. 좁은 공간에 사는 사람들이 실제로 필요로 하는 가구·수납·주방·생활용품을 큐레이션해 판매하고 있고, '극현실주의 리얼 리뷰'라는 콘텐츠 전략을 축으로 유튜브·SNS 채널을 함께 운영합니다. 누적 거래액 600억 원 이상, 등록 상품 7,000개 이상, 600여 개 브랜드와 협업하고 있습니다.

저는 (주)플록에서 인사·경영과 커머스 운영을 총괄하고 있습니다. 원룸만들기 서비스 전반을 보는 자리라, 숫자를 읽고 방향을 정하는 판단이 업무의 상당 부분을 차지합니다.

그전까지 매출·운영 관련 판단은 엑셀과 스프레드시트가 사실상 전부였습니다. 카페24에서 데이터를 내려받아 매크로와 함수로 가공하는 방식이었고, 필요한 지표가 생길 때마다 시트를 하나씩 새로 만들어 붙여나가는 식이었습니다. 기간별 매출, 상품별 판매량, 카테고리별 비중, 공급사별 정산 등등 각각 다른 시트에서 각각 다른 기준으로 뽑아놓고, 최종 판단은 그 시트들을 사람이 머릿속에서 합쳐서 내렸습니다. 결국 데이터는 근거로만 쓰이고, 해석과 결론은 경험과 감각에 기대는 구조였습니다.

가장 답답했던 건, 질문 하나에 답하기 위해 각종 방향의 지표를 하나하나 별도로 취합해야 했다는 점입니다. "이번 주 매출이 왜 빠졌지?" 하나를 확인하려면 시트의 여러 데이터를 종합 분석해야 했고, 그렇게 모아놓은 뒤에도 다방면으로 판단하는 데 다시 시간이 걸렸습니다.

더 아쉬웠던 건 그렇게 시간을 들여도 확인할 수 있는 범위가 대부분 '내가 세운 가설이 맞는지'까지였다는 점입니다. 애초에 떠올리지 못한 각도는 검증 대상에 오르지도 못했습니다.

매일 아침 9시에 전날의 매출 추이 분석을 요청하는 것으로 하루를 시작합니다. 이게 기본 루틴이고, 주 단위로는 일주일치 흐름을 놓고 회고하는 질의를 따로 던집니다. 정기 질의만 데일리 5~7회에 주간 회고 1회 정도이고, 여기에 특이 신호가 보일 때마다 파고드는 추가 질의가 붙습니다.

데일리는 '어제 무슨 일이 있었나'를 빠르게 확인하는 용도, 위클리는 '이 흐름이 추세인가 노이즈인가'를 판단하는 용도로 나눠 쓰고 있습니다. 제가 따로 데이터를 가공해 올리는 과정 없이 바로 물어볼 수 있다는 점이 이 루틴을 유지하게 만드는 가장 큰 이유입니다. 아침 브리핑을 읽고 그날의 우선순위를 정하는 식이라, 사실상 하루 업무의 출발점입니다.

최근에 던진 질문을 하나 예로 들면 이렇습니다. "저번 주 대비 이번 주 매출 추이 흐름이 하락한 원인을 종합적으로 분석해줘."

이렇게 범위를 좁히지 않고 통으로 던지는 편입니다. 예전 같으면 "A상품 판매량 뽑아줘"처럼 제가 이미 의심하고 있는 대상을 지정해서 물었을 텐데, 지금은 오히려 열어두고 묻습니다. 제가 지정하지 않았을 때 나오는 답에서 얻는 게 더 많았기 때문입니다.

예전에는 매출이 떨어지면 거의 자동적으로 '특정 상품의 마케팅 결과가 저조했나 보다'라고 가정했습니다. 원인을 상품 단위, 그리고 마케팅 단위에서 찾는 습관이 있었습니다.

콘텐츠 커머스를 하다 보니 특정 상품의 노출과 반응이 매출에 직결되는 경험이 많았고, 그래서 '매출 하락 = 어떤 상품이 안 먹혔다'는 프레임이 기본값처럼 자리 잡혀 있었던 것 같습니다. 지금 돌아보면 그건 검증된 결론이 아니라 가장 익숙한 가설이었습니다.

평균 일매출 기준으로 이틀 연속 매출 앞자리가 달라진 날이 있었습니다. 하루면 노이즈로 보고 넘기는데 이틀 연속이면 신호로 봐야 하니까, 특정 상품을 지목하지 않고 매출 추이 전반을 분석해달라고 통으로 물었습니다. 그 답변 안에서 제가 보고 있던 것과 다른 그림이 나왔습니다.

처음 그 결과를 봤을 때는 놀라움과 의심이 동시에 왔습니다. 사람이 분석할 때 꼬리에 꼬리를 물고 생각을 이어가는 그 과정을, 질문 한 번에 AI가 알아서 연속성 있는 답변으로 만들어준다는 게 우선 놀라웠습니다.

동시에 판단하는 방향이 일부 편협하게 느껴지는 지점도 있어서 그대로 받아들이지 않고 되물었습니다. 그런데 되물으니 오류를 보정하더군요. 더 인상적이었던 건 그 보정에서 멈추지 않고 "그럼 이 방향도 함께 봐야 한다"며 제가 묻지 않은 각도를 다시 제안했다는 점입니다. 그 지점에서 한 번 더 놀랐습니다. 도구를 쓴다기보다 같이 생각하는 상대가 있다고 느낀 순간이었습니다.

결론부터 말하면, 매출이 저조했던 원인은 특정 상품의 단편적인 부진이 아니었습니다. 계절성이 강한 특수 상품군의 매출이 대조적으로 줄어든 것이 전체 흐름을 끌어내린 요인이었습니다.

더 중요한 건 그 다음이었습니다. 줄어든 매출의 낙폭 자체를 전년 동기와 놓고 비교했을 때 오히려 우수한 수준이었다는 점입니다. 즉 '문제가 생겨서 빠진 하락'이 아니라 '해마다 있는 하락이고 올해는 그 폭을 잘 방어한 상태'였습니다.

제가 보고 있던 창(지난주 대비 이번 주)에서는 분명히 나쁜 숫자였는데, 계절성과 전년 대비라는 창을 함께 열어보니 정반대의 의미였습니다. 같은 숫자가 완전히 다른 이야기가 되는 걸 본 셈입니다.

만약 계속 몰랐다면, 사실 영원히 몰랐을 거라고 보지는 않습니다. 시간이 지나면 어떻게든 알게 됐을 겁니다. 다만 거기까지 도달하는 데 드는 공수가 훨씬 컸을 거라고 봅니다.

그리고 진짜 위험은 그 사이의 공백에 있습니다. 원인을 모르는 상태에서 매출이 빠지고 있으면 조직은 가만히 있지 못합니다. 불필요한 대응을 결정하고 거기에 인력과 비용을 태우게 됩니다. 잘못된 진단으로 내린 조치는 매출을 못 올리는 데서 끝나지 않고, 원래 잘 돌아가던 것까지 흔들어놓는 경우가 많습니다. 놓쳤을 때의 위험은 '기회 손실'보다 '잘못된 액션의 비용' 쪽이 더 컸을 거라고 생각합니다.

가장 큰 조치는 '과도한 조치를 취하지 않은 것'이었습니다.

그 분석이 없었다면 매출을 견인할 새로운 특수 상품을 급하게 모색하고, 콘텐츠 상품의 스케줄을 앞당기거나 바꿔야 하나 심각하게 고민했을 겁니다.

그런데 하락이 계절성에서 온 것이고 낙폭은 전년보다 오히려 방어된 상태라는 걸 확인하고 나서, 기존 계획을 흔들지 않고 그대로 가기로 했습니다. 커머스 운영에서 숫자에 동요해 급하게 손대는 것만큼 비싼 게 없는데, 결과적으로 과잉 대처하지 않은 판단 자체가 가장 유효한 조치가 되었습니다.