MAU는 정체되었지만, '매일 쓰는 앱'으로 거듭난 것이 주효했습니다

당근의 성장 비밀을 알려 드립니다

MAU는 정체되었지만, '매일 쓰는 앱'으로 거듭난 것이 주효했습니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣ 드디어 공개된 당근의 2024년 실적, 매출 1,891억 원, 영업이익 376억 원을 기록하며 매출은 전년 대비 48%, 이익은 무려 3.8배나 성장하는 등 기대 이상으로 훌륭하였는데, 무엇보다 첫 흑자를 기록한 작년과 달리 별다른 비용 절감 없이 이를 해내면서 확실히 정상 궤도에 올랐음을 증명했습니다.

2️⃣ 다만 황도연 대표가 주주총회에서 직접 밝혔듯이 놀랍게도 당근의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 정체된 상황으로, 최근 2년간 어차피 국민의 1/3 이상이 가입한 서비스니 새 사용자 보다는 '매일 쓰는 앱'을 만드는 데 집중하여 일간 활성 사용자 수와 사용 시간을 크게 늘렸고 이를 기반으로 광고 사업을 펼쳐 현재의 성장성을 만들어 낼 수 있었는데요.

3️⃣ 이는 카카오톡이 오랜 기간 노력했지만 결국 실패한 전략이었지만, 당근은 지역 커뮤니티라는 맥락에 맞춰 서비스를 확장한 덕택에 성공할 수 있었고, 여전히 광고 의존도가 높다는 한계는 가지고 있지만, 해외 진출에서 이미 어느 정도 가능성을 발견한 상태라, 안정적으로 이익을 내면서 지속 투자할 여력을 확보했기에 앞으로가 더 기대되는 것 같습니다.

💡기묘한 관점➕
당근은 광고 의존도가 높아서 한계가 있을 거란 지적을 받아 왔지만 이를 멋지게 극복하고 좋은 성적을 기록하였는데요. 이를 보면 마치 메타가 생각납니다. 광고 이외에는 큰 수익 모델은 없지만 세계 전역으로 확장해 나가며 볼륨을 키우고, 페이스북 이후로도 인스타그램, 쓰레드 등 계속 새로운 소셜 미디어를 내놓으면서 계속 성장하고 있죠. 당근 역시 이미 캐나다를 비롯한 여러 국가에서 잘 씨앗을 뿌린 상황이라, 한국의 성공 모델을 잘 이식만 한다면 더 큰 성공을 만들어 낼 수 있을 겁니다.

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MAU는 정체되었지만, '매일 쓰는 앱'으로 거듭난 것이 주효했습니다 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣&nbsp;드디어 공개된 당근의 2024년 실적, 매출 1,891억 원, 영업이익 376억 원을 기록하며 매출은 전년 대비 48%, 이익은 무려 3.8배나 성장하는 등 기대 이상으로 훌륭하였는데, 무엇보다 첫 흑자를 기록한 작년과 달리 별다른 비용 절감 없이 이를 해내면서 확실히 정상 궤도에 올랐음을 증명했습니다. 2️⃣&nbsp;다만 황도연 대표가 주주총회에서 직접 밝혔듯이 놀랍게도 당근의 월간 활성 이용자 수(MAU)는 정체된 상황으로, 최근 2년간 어차피 국민의 1/3 이상이 가입한 서비스니 새 사용자 보다는 '매일 쓰는 앱'을 만드는 데 집중하여 일간 활성 사용자 수와 사용 시간을 크게 늘렸고 이를 기반으로 광고 사업을 펼쳐 현재의 성장성을 만들어 낼 수 있었는데요. 3️⃣&nbsp;이는 카카오톡이 오랜 기간 노력했지만 결국 실패한 전략이었지만, 당근은 지역 커뮤니티라는 맥락에 맞춰 서비스를 확장한 덕택에 성공할 수 있었고, 여전히 광고 의존도가 높다는 한계는 가지고 있지만, 해외 진출에서 이미 어느 정도 가능성을 발견한 상태라, 안정적으로 이익을 내면서 지속 투자할 여력을 확보했기에 앞으로가 더 기대되는 것 같습니다. 💡기묘한 관점➕당근은 광고 의존도가 높아서 한계가 있을 거란 지적을 받아 왔지만 이를 멋지게 극복하고 좋은 성적을 기록하였는데요. 이를 보면 마치 메타가 생각납니다. 광고 이외에는 큰 수익 모델은 없지만 세계 전역으로 확장해 나가며 볼륨을 키우고, 페이스북 이후로도 인스타그램, 쓰레드 등 계속 새로운 소셜 미디어를 내놓으면서 계속 성장하고 있죠. 당근 역시 이미 캐나다를 비롯한 여러 국가에서 잘 씨앗을 뿌린 상황이라, 한국의 성공 모델을 잘 이식만 한다면 더 큰 성공을 만들어 낼 수 있을 겁니다. 🥤트렌드라이트 구독하기https://m.site.naver.com/1Ew5V

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🥕당근의 성장 비밀을 알려 드립니다

지난 3월 스투시 블로그에서 기획자,마케터에게 가장 많은 관심을 받았던 브랜드,마케팅 이슈를 모아 정리했다.

*3월 월간정리 보기
https://bit.ly/3XFH39z

#월간정리 #스투시의마케팅노트

책 <마케터의 브랜드 탐색법>
https://bit.ly/3H10pgM

*협업/기업강연,교육 문의
https://linktr.ee/stussygo

지난 3월 스투시 블로그에서 기획자,마케터에게 가장 많은 관심을 받았던 브랜드,마케팅 이슈를 모아 정리했다. *3월 월간정리 보기 https://bit.ly/3XFH39z #월간정리 #스투시의마케팅노트 책 &lt;마케터의 브랜드 탐색법&gt; https://bit.ly/3H10pgM *협업/기업강연,교육 문의 https://linktr.ee/stussygo

3월 기획자,마케터에게 가장 많은 관심을 받은 브랜드,마케팅 이슈

정말 디올백의 원가는 8만원일까?

디올(Dior)백 원가 8만원의 진실

원가 구조는 생각보다 복합적으로 얽혀 있어서 해석에 주의가 필요합니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣ 디올 백 원가가 8만 원에 불과하다는 기사가 큰 화제가 되었는데, 다만 이는 일부 왜곡된 것으로, 원가율이 2%라는 건 현실적으로 말이 되지 않고, 디올을 비롯한 명품 기업들의 재무제표만 봐도 평균적인 매출 원가는 30~35%에 달하기에 괴리가 크기도 합니다.

2️⃣ 여기서 우리는 원가의 개념에 대해 이해할 필요가 있는데, 보통 원가하면 원재료비 정도를 떠올리지만, 실제로는 재료비는 물론 제조와 관련된 인건비, 각종 간접비가 포함되어 계산되기 때문에, 아마도 8만 원의 실체는 공장에 지급한 봉제 및 재단 등에 대한 노무비일 가능성이 큽니다.

3️⃣ 또한 디올의 높은 가격에는 그간 브랜드가 쌓아온 희소성과 이미지, 감성 등이 더해져 있기에 일반 기성 라인과 직접 비교는 어렵다는 걸 감안해야 하며, 이들을 비난할 때는 원가 자체 보다는 그 뒤에 숨겨진 공급망 이슈나 불법 노동 등의 이슈를 정확히 지적하는 것이 더 적절하지 않을까 싶네요.

💡기묘한 관점➕
원가에 대해 바르게 이해한다면, 실제 우리 소비 생활에도 큰 도움이 됩니다. 좋은 상품과 그렇지 못한 상품을 판가름하는 기준이 될 수 있거든요. 이처럼 가격이나 이익률 그 자체에 집중하기 보다는 맥락에 대해 아는 것이 더 중요합니다. 그래야 핵심적인 문제를 지적하여 더 나은 변화를 요구할 수도 있을 거고요.

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원가 구조는 생각보다 복합적으로 얽혀 있어서 해석에 주의가 필요합니다 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣&nbsp;디올 백 원가가 8만 원에 불과하다는 기사가 큰 화제가 되었는데, 다만 이는 일부 왜곡된 것으로, 원가율이 2%라는 건 현실적으로 말이 되지 않고, 디올을 비롯한 명품 기업들의 재무제표만 봐도 평균적인 매출 원가는 30~35%에 달하기에 괴리가 크기도 합니다. 2️⃣&nbsp;여기서 우리는 원가의 개념에 대해 이해할 필요가 있는데, 보통 원가하면 원재료비 정도를 떠올리지만, 실제로는 재료비는 물론 제조와 관련된 인건비, 각종 간접비가 포함되어 계산되기 때문에, 아마도 8만 원의 실체는 공장에 지급한 봉제 및 재단 등에 대한 노무비일 가능성이 큽니다. 3️⃣&nbsp;또한 디올의 높은 가격에는 그간 브랜드가 쌓아온 희소성과 이미지, 감성 등이 더해져 있기에 일반 기성 라인과 직접 비교는 어렵다는 걸 감안해야 하며, 이들을 비난할 때는 원가 자체 보다는 그 뒤에 숨겨진 공급망 이슈나 불법 노동 등의 이슈를 정확히 지적하는 것이 더 적절하지 않을까 싶네요. 💡기묘한 관점➕원가에 대해 바르게 이해한다면, 실제 우리 소비 생활에도 큰 도움이 됩니다. 좋은 상품과 그렇지 못한 상품을 판가름하는 기준이 될 수 있거든요. 이처럼 가격이나 이익률 그 자체에 집중하기 보다는 맥락에 대해 아는 것이 더 중요합니다. 그래야 핵심적인 문제를 지적하여 더 나은 변화를 요구할 수도 있을 거고요. 🥤트렌드라이트 구독하기https://m.site.naver.com/1Ew5V

elevated edit

👜디올백 원가 8만 원의 진실을 알아봤습니다

﻿
어제는 팀 동료인 인턴 친구와 함께 점심 식사를 했습니다. 점심 식사 메뉴로 쌀국수를 먹었습니다. 인턴 친구에게 먹고 싶은 메뉴를 선정할 수 있는 기회를 특별히 주겠다고 했습니다. 평소에 샐러드를 먹거나 약속이 있다고 팀원과 함께 점심 식사를 하지 않는 편입니다. 그래서 오랜만에 함께 식사를 하는 기회라서 상대방에게 메뉴를 고르게 하고 싶었습니다. 그러나 고춧가루가 들어가지 않은 음식을 먹고 싶은 마음에 은근히 제가 메뉴 선택을 종용한 음식을 먹게 되었습니다.

쌀국수 집에는 진짜 베트남 분이 일을 하고 계셨습니다. 베트남 사람이 만든 베트남 음식이 어제 방문한 가게의 메인 콘셉트라고 느꼈습니다. 자그마한 공간에 음식을 먹으러 온 사람들이 그득그득했습니다. 우연히 고른 음식이고 가게가 맛집인 모양입니다. 메뉴 선택을 종용한 사람으로 마음이 한 결 놓이는 장면이었습니다. 메뉴를 고르고 음식을 기다리며 저는 인턴 친구에게 궁금한 것을 묻기 시작했습니다.

요즘 젊은이들은 취업을 두고 어떤 고민을 하는지 궁금했습니다. 그러니까 대학을 이제 막 졸업하는 사람들이 진로를 어떻게 고민하는지, 고민하여 어떤 선택을 하는지, 도움을 누구에 구하고 있는지 알고 싶었습니다. 취업이 어렵다고 하는데, 현실을 얼마나 체감하고 있는지, 이와 같은 현실을 맞이한 사람들의 마음 상태는 어떤지 알고 싶었습니다. 그래서 제가 그들을 위해 어떤 도움을 줄 수 있을지, 무엇을 고민하고 제공해야 그들을 위로하고 격려할 수 있을지 알고 싶었습니다.

결론은 생각보다 상황을 바라보는 마음이 제법 담담했습니다. 함께 일을 하는 인턴 친구가 유독 담담한 성향인지도 모르겠습니다. 그런데 인턴 친구의 지인들 소식을 들어봐도 요즘 취업이 어렵다는 현실 대비 크게 어려움을 겪고 있거나 절망적인 분위기는 아니라고 느꼈습니다. 취업한 선배나 친구도 있고, 이제 취업을 준비하고 있는 친구들도 있지만, 망연자실 걱정만 하고 있는 주변 지인은 별로 없는 듯합니다. 취업이 어렵다고 하나 취업을 준비하는 사람들 각자의 자리에서 모두 할 수 있는 노력들을 다하고 있다는 생각이 들었습니다.

어쩌면 제가 괜한 걱정을 하고 있는 것일 수도 있겠네요. 알고 보면 당사자에게 그렇게 심각한 상황이 아닌데, 괜히 비슷한 상황을 겪은 사람이 고통을 안다고 섣부르게 상상하고 판단하는 것이 오해를 사는 경우가 있습니다. 병원에서 주사를 맞는 것이 저는 엄청 두렵고 힘든 일인데, 다른 누군가에겐 그저 따끔한 순간일 뿐 오히려 얼른 병이 낫는 치료로 좋다고 여겨질 수 있겠습니다.

인턴 친구는 고등학교 3학년인 동생이 있었습니다. 고등학교 3학년 학생도 취업을 준비하는 사람들 만큼이나 제 마음에 짠한 느낌이 드는 캐릭터입니다. 그래서 인턴 친구에게 동생이 많이 힘들어하겠다고 물으니, 동생이 열심히 공부하고 있지만 알아서 잘 놀기도 할 거라며 크게 힘들어하는 모습은 아니라고 했습니다. (아무래도 어제 함께 식사를 한 인턴 친구는 마음이 단단한 편인 것 같습니다)

여러분은 고등학교 3학년과 처음으로 취업을 준비하는 시기를 어떻게 보내셨는지 궁금합니다. 질풍노도 시기를 보냈는지, 평탄하고 잔잔한 순간으로 기억하는지 궁금합니다. 저는 고등학교 3학년과 첫 취업이 간절하고 처절한 전쟁 같은 시간이었습니다. 더 이상 소진할 에너지가 남아있지 않은데 계속 싸워야 했던 전투를 보낸 느낌으로 기억합니다. 그것도 함께 싸우는 아군 없이 적과 홀로 싸워야 하는 쓸쓸한 전투가 그 시기를 상상하면 외로웠다고 떠올리게 됩니다.

그래서 동시대를 살아가는 고등학생과 대학생을 보면 공부하고 진로 고민하느라 힘들까 봐 걱정입니다. 정작 본인들은 별로 안 힘들 수도 있는데 말이죠. 차라리 지금을 사는 친구들이 힘들지 않다면 다행입니다. 그러나 단 한 명이라도 힘든 시기를 보내고 있는 분이 있다면, 그 고민이 무엇이든 돕고 싶습니다.

아마도 제가 힘든 고등학교 시절과 취업을 고생했던 이유가 인생을 살면서 저와 비슷한 어려움을 겪고 있는 사람들을 만나면 그들의 고민을 공감하여 최선을 다해 도우라는 하늘의 뜻으로 이해하고 있습니다. 그러니까 어떤 고민과 어려움이 있거든 언제든 편하게 이야기해 주세요. 제가 도울 수 있는 무엇이든 지나치지 않고 돕겠습니다.

﻿어제는 팀 동료인 인턴 친구와 함께 점심 식사를 했습니다. 점심 식사 메뉴로 쌀국수를 먹었습니다. 인턴 친구에게 먹고 싶은 메뉴를 선정할 수 있는 기회를 특별히 주겠다고 했습니다. 평소에 샐러드를 먹거나 약속이 있다고 팀원과 함께 점심 식사를 하지 않는 편입니다. 그래서 오랜만에 함께 식사를 하는 기회라서 상대방에게 메뉴를 고르게 하고 싶었습니다. 그러나 고춧가루가 들어가지 않은 음식을 먹고 싶은 마음에 은근히 제가 메뉴 선택을 종용한 음식을 먹게 되었습니다. 쌀국수 집에는 진짜 베트남 분이 일을 하고 계셨습니다. 베트남 사람이 만든 베트남 음식이 어제 방문한 가게의 메인 콘셉트라고 느꼈습니다. 자그마한 공간에 음식을 먹으러 온 사람들이 그득그득했습니다. 우연히 고른 음식이고 가게가 맛집인 모양입니다. 메뉴 선택을 종용한 사람으로 마음이 한 결 놓이는 장면이었습니다. 메뉴를 고르고 음식을 기다리며 저는 인턴 친구에게 궁금한 것을 묻기 시작했습니다. 요즘 젊은이들은 취업을 두고 어떤 고민을 하는지 궁금했습니다. 그러니까 대학을 이제 막 졸업하는 사람들이 진로를 어떻게 고민하는지, 고민하여 어떤 선택을 하는지, 도움을 누구에 구하고 있는지 알고 싶었습니다. 취업이 어렵다고 하는데, 현실을 얼마나 체감하고 있는지, 이와 같은 현실을 맞이한 사람들의 마음 상태는 어떤지 알고 싶었습니다. 그래서 제가 그들을 위해 어떤 도움을 줄 수 있을지, 무엇을 고민하고 제공해야 그들을 위로하고 격려할 수 있을지 알고 싶었습니다. 결론은 생각보다 상황을 바라보는 마음이 제법 담담했습니다. 함께 일을 하는 인턴 친구가 유독 담담한 성향인지도 모르겠습니다. 그런데 인턴 친구의 지인들 소식을 들어봐도 요즘 취업이 어렵다는 현실 대비 크게 어려움을 겪고 있거나 절망적인 분위기는 아니라고 느꼈습니다. 취업한 선배나 친구도 있고, 이제 취업을 준비하고 있는 친구들도 있지만, 망연자실 걱정만 하고 있는 주변 지인은 별로 없는 듯합니다. 취업이 어렵다고 하나 취업을 준비하는 사람들 각자의 자리에서 모두 할 수 있는 노력들을 다하고 있다는 생각이 들었습니다. 어쩌면 제가 괜한 걱정을 하고 있는 것일 수도 있겠네요. 알고 보면 당사자에게 그렇게 심각한 상황이 아닌데, 괜히 비슷한 상황을 겪은 사람이 고통을 안다고 섣부르게 상상하고 판단하는 것이 오해를 사는 경우가 있습니다. 병원에서 주사를 맞는 것이 저는 엄청 두렵고 힘든 일인데, 다른 누군가에겐 그저 따끔한 순간일 뿐 오히려 얼른 병이 낫는 치료로 좋다고 여겨질 수 있겠습니다. 인턴 친구는 고등학교 3학년인 동생이 있었습니다. 고등학교 3학년 학생도 취업을 준비하는 사람들 만큼이나 제 마음에 짠한 느낌이 드는 캐릭터입니다. 그래서 인턴 친구에게 동생이 많이 힘들어하겠다고 물으니, 동생이 열심히 공부하고 있지만 알아서 잘 놀기도 할 거라며 크게 힘들어하는 모습은 아니라고 했습니다. (아무래도 어제 함께 식사를 한 인턴 친구는 마음이 단단한 편인 것 같습니다) 여러분은 고등학교 3학년과 처음으로 취업을 준비하는 시기를 어떻게 보내셨는지 궁금합니다. 질풍노도 시기를 보냈는지, 평탄하고 잔잔한 순간으로 기억하는지 궁금합니다. 저는 고등학교 3학년과 첫 취업이 간절하고 처절한 전쟁 같은 시간이었습니다. 더 이상 소진할 에너지가 남아있지 않은데 계속 싸워야 했던 전투를 보낸 느낌으로 기억합니다. 그것도 함께 싸우는 아군 없이 적과 홀로 싸워야 하는 쓸쓸한 전투가 그 시기를 상상하면 외로웠다고 떠올리게 됩니다. 그래서 동시대를 살아가는 고등학생과 대학생을 보면 공부하고 진로 고민하느라 힘들까 봐 걱정입니다. 정작 본인들은 별로 안 힘들 수도 있는데 말이죠. 차라리 지금을 사는 친구들이 힘들지 않다면 다행입니다. 그러나 단 한 명이라도 힘든 시기를 보내고 있는 분이 있다면, 그 고민이 무엇이든 돕고 싶습니다. 아마도 제가 힘든 고등학교 시절과 취업을 고생했던 이유가 인생을 살면서 저와 비슷한 어려움을 겪고 있는 사람들을 만나면 그들의 고민을 공감하여 최선을 다해 도우라는 하늘의 뜻으로 이해하고 있습니다. 그러니까 어떤 고민과 어려움이 있거든 언제든 편하게 이야기해 주세요. 제가 도울 수 있는 무엇이든 지나치지 않고 돕겠습니다.﻿

쌀국수를 먹다가

글을 읽는 것만으로도 힘이 됩니다, 감사합니다!

얼마 전, 강릉 여행 때였습니다. 3박 4일 동안 10개가 넘는 소품샵, 카페, 서점, 식당 등에 들렀는데요. 그 때 여러 가게에서 공통적으로 목격된 한 가지 아이템이 있었습니다. 바로 카운터에 놓여있던 ‘결제 단말기’ 였는데요. 큰 디스플레이에는 가게마다 고유한 이미지가 나오고 있어 독특하다는 생각을 했는데요. 그 이후 가게를 갈 때마다 결제 단말기를 유심히 살펴보게 됐고, 그 결과 이

왜 요즘 ‘토스 결제 단말기’를 들여놓은 가게가 많이 보일까?

뻔할 수 있는 것에 새로운 변화를 주었습니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣ 강릉 여행 때 들리는 가게마다 공통적으로 보이던 토스의 결제 단말기, 요즘 일명 '잘 나가는 가게'의 필수템이라 불릴 정도로 인기라는데, 출시 2년만에 10만 대가 보급됐고, 누적 결제액은 어느덧 1조 500억을 넘었다고 하며 이는 다른 경쟁사들이 가맹점 5만 곳을 만들기까지 짧게는 4년 길게는 9년이 걸렸던 것에 비하면 엄청나게 빠른 속도의 성장세입니다.

2️⃣ 이렇게 토스 결제 단말기가 사장님들의 사랑을 받을 수 있었던 건, 결제 시점이 이들이 중요하게 여기는 '고객 경험'의 순간 임을 간파하여, 실용 지향적에서 경험 지향적으로 기기의 방향성을 바꿨기 때문입니다.

3️⃣ 또한 토스는 단말기는 유료로 판매하되 기존에는 유료였던 POS 프로그램을 무료로 제공하는 발상의 전환을 하였고, 이를 통해 사장님은 재정 부담을 덜 수 있으며 토스는 고객 데이터를 더욱 많이 모아 새로운 사업을 펼칠 수 있는 기반을 마련할 수 있게 된 겁니다.

💡기묘한 관점➕
그간 결제 단말기나 POS 시장은 너무 성숙된 곳이라 새로운 변화가 만들어지기 어렵다는 해석이 대다수였습니다. 하지만 토스는 이러한 익숙함에 의문을 던졌고, 고객의 충족되지 않은 필요를 찾아내는데 성공합니다. 덕분에 빠르게 성장할 수 있었던 거고요. 이렇게 토스는 고객의 불편함을 해결해 주고 사용자와 데이터를 모은 후 이를 가지고 수익 모델을 구축하는 전략을 계속 펼치고 있습니다. 과연 오프라인에서도 이러한 성공 방정식이 통할 수 있을지 궁금해 지네요.

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뻔할 수 있는 것에 새로운 변화를 주었습니다 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣&nbsp;강릉 여행 때 들리는 가게마다 공통적으로 보이던 토스의 결제 단말기, 요즘 일명 '잘 나가는 가게'의 필수템이라 불릴 정도로 인기라는데, 출시 2년만에 10만 대가 보급됐고, 누적 결제액은 어느덧 1조 500억을 넘었다고 하며 이는 다른 경쟁사들이 가맹점 5만 곳을 만들기까지 짧게는 4년 길게는 9년이 걸렸던 것에 비하면 엄청나게 빠른 속도의 성장세입니다. 2️⃣&nbsp;이렇게 토스 결제 단말기가 사장님들의 사랑을 받을 수 있었던 건, 결제 시점이 이들이 중요하게 여기는 '고객 경험'의 순간 임을 간파하여, 실용 지향적에서 경험 지향적으로 기기의 방향성을 바꿨기 때문입니다. 3️⃣&nbsp;또한 토스는 단말기는 유료로 판매하되 기존에는 유료였던 POS 프로그램을 무료로 제공하는 발상의 전환을 하였고, 이를 통해 사장님은 재정 부담을 덜 수 있으며 토스는 고객 데이터를 더욱 많이 모아 새로운 사업을 펼칠 수 있는 기반을 마련할 수 있게 된 겁니다. 💡기묘한 관점➕그간 결제 단말기나 POS 시장은 너무 성숙된 곳이라 새로운 변화가 만들어지기 어렵다는 해석이 대다수였습니다. 하지만 토스는 이러한 익숙함에 의문을 던졌고, 고객의 충족되지 않은 필요를 찾아내는데 성공합니다. 덕분에 빠르게 성장할 수 있었던 거고요. 이렇게 토스는 고객의 불편함을 해결해 주고 사용자와 데이터를 모은 후 이를 가지고 수익 모델을 구축하는 전략을 계속 펼치고 있습니다. 과연 오프라인에서도 이러한 성공 방정식이 통할 수 있을지 궁금해 지네요. 🥤트렌드라이트 구독하기https://m.site.naver.com/1Ew5V

thinknote | 제 생각과 제게 영감을 준 브랜드와 트렌드 이야기를 다룹니다

💳가게마다 토스 결제 단말기가 많이 보이는 이유

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

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온라인이 대체할 수 없는 경험을 제공해야 하기 때문입니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣ 신세계 강남점에 새로 생긴 하우스 오브 신세계를 비롯하여 최근 백화점 업계에서 대세로 떠오르고 있는 푸드홀, 푸드홀은 단순히 쇼핑 중 끼니를 해결할 수 있는 장소를 넘어서 하나의 체험 시설로 기능하고 있습니다.

2️⃣ '이탈리'를 비롯하여 이러한 푸드홀이 본격적으로 등장한 건 2007년으로, 이때는 아마존을 비롯한 전자상거래가 활발해 지던 시기인데, 많은 고객들이 쇼핑몰 방문을 꺼리게 되자 접근성을 높이는 역할을 맡았으며, 슈퍼마켓보다고 더 넓은 범위의 고객층을 대상으로 한다는 특징을 가집니다.

3️⃣ 앞서 언급한 하우스 오브 신세계의 경우, 술을 마시는 장소로 포지셔닝 하기 위해, 조명 조도를 어둡게 설정하는 등 공간적인 경험까지 더하였고, 이런 식으로 앞으로 오프라인에서는 모든 형태의 감각을 설계하고 제공하는 것이 더욱 중요해질 것으로 보입니다.

💡기묘한 관점➕
오프라인 매장들은 유명 맛집을 들여오는 걸 넘어서, 특정한 컨셉을 지닌 거대한 식음료 공간을 만드는 것까지 진화하고 있습니다. 결국 평범해선 고객들을 사로 잡을 수 없기 때문인데요. 특히 신세계 강남점은 하우스 오브 신세계, 스위트파크, 신세계 마켓까지 전략적으로 식품관을 키우며 이러한 트렌드를 선도 중으로 한 번쯤은 방문해 보시는 것도 좋을 듯합니다.

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온라인이 대체할 수 없는 경험을 제공해야 하기 때문입니다 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣&nbsp;신세계 강남점에 새로 생긴 하우스 오브 신세계를 비롯하여 최근 백화점 업계에서 대세로 떠오르고 있는 푸드홀, 푸드홀은 단순히 쇼핑 중 끼니를 해결할 수 있는 장소를 넘어서 하나의 체험 시설로 기능하고 있습니다. 2️⃣&nbsp;'이탈리'를 비롯하여 이러한 푸드홀이 본격적으로 등장한 건 2007년으로, 이때는 아마존을 비롯한 전자상거래가 활발해 지던 시기인데, 많은 고객들이 쇼핑몰 방문을 꺼리게 되자 접근성을 높이는 역할을 맡았으며, 슈퍼마켓보다고 더 넓은 범위의 고객층을 대상으로 한다는 특징을 가집니다. 3️⃣&nbsp;앞서 언급한 하우스 오브 신세계의 경우, 술을 마시는 장소로 포지셔닝 하기 위해, 조명 조도를 어둡게 설정하는 등 공간적인 경험까지 더하였고, 이런 식으로 앞으로 오프라인에서는 모든 형태의 감각을 설계하고 제공하는 것이 더욱 중요해질 것으로 보입니다. 💡기묘한 관점➕오프라인 매장들은 유명 맛집을 들여오는 걸 넘어서, 특정한 컨셉을 지닌 거대한 식음료 공간을 만드는 것까지 진화하고 있습니다. 결국 평범해선 고객들을 사로 잡을 수 없기 때문인데요. 특히 신세계 강남점은 하우스 오브 신세계, 스위트파크, 신세계 마켓까지 전략적으로 식품관을 키우며 이러한 트렌드를 선도 중으로 한 번쯤은 방문해 보시는 것도 좋을 듯합니다. 🥤트렌드라이트 구독하기https://m.site.naver.com/1Ew5V

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🏬요즘 백화점들이 푸드코드가 아닌 푸드홀에 빠진 이유는

어제 저녁 제주 메종글래드 호텔에서 한 올라운더유니언 법인 출범식에 참석했다. 얼마전 지금 하고 있는 패스파인더넷 공동대표 명함에 오랜만에 새 명함을 추가한다고 말했던게 바로 이 회사 명함이다. 이제 공개 가능해졌다.

근래 수년 나를 보던 사람들은 이미 잘 알겠지만, 스타트업 육성과 투자를 직접 하고 겪으면서 새로운 육성과 투자 사업아이템에 대한 끊임없는 고민과 시도를 해왔다. 알렉스넷이 대표적이며 판교 스타트업 캠퍼스, 구글 캠퍼스, 대형 변리사 회사나 대형 스타트업, 스타트업 이해관계자 모임, 하물며 자산가 모임에 이르기까지 함께 할 수 있는 사람이나 회사에 제안하거나 함께 하면서 지속적으로 시도하고 실행하길 반복해왔다.

지난 8년간 그 경험이 쌓이고 쌓여서 내린 결론에 맞춰 같은 방향과 투자 및 육성 방안, 같은 성장속도를 가진 사람들을 만나 수년간 서로서로의 일과 활동을 보면서 신뢰할 관계가 된 지금 드디어 그들과 함께 하는 새로운 엑셀러레이터에 참여하게 되었다. 앞으로 2년동안 육성 부문, 엑셀러레이팅 섹터의 부의장을 맡는다.

제주를 기반으로 예비와 초기 스타트업 발굴과 육성, 투자를 진행하는 엑셀러레이터다. 올해는 기반을 단단히 다지고 운영을 최적화하는 기간이니 긴 호흡으로 기틀을 잘 만드는데 스스로 부끄럽지 않게 힘을 보태보자! 😊

앞으로 교육 컨설팅 일은 패스파인더넷, 스타트업 투자 일은 올라운더유니언 명함으로 드리겠습니다.

어제 저녁 제주 메종글래드 호텔에서 한 올라운더유니언 법인 출범식에 참석했다. 얼마전 지금 하고 있는 패스파인더넷 공동대표 명함에 오랜만에 새 명함을 추가한다고 말했던게 바로 이 회사 명함이다. 이제 공개 가능해졌다. 근래 수년 나를 보던 사람들은 이미 잘 알겠지만, 스타트업 육성과 투자를 직접 하고 겪으면서 새로운 육성과 투자 사업아이템에 대한 끊임없는 고민과 시도를 해왔다. 알렉스넷이 대표적이며 판교 스타트업 캠퍼스, 구글 캠퍼스, 대형 변리사 회사나 대형 스타트업, 스타트업 이해관계자 모임, 하물며 자산가 모임에 이르기까지 함께 할 수 있는 사람이나 회사에 제안하거나 함께 하면서 지속적으로 시도하고 실행하길 반복해왔다. 지난 8년간 그 경험이 쌓이고 쌓여서 내린 결론에 맞춰 같은 방향과 투자 및 육성 방안, 같은 성장속도를 가진 사람들을 만나 수년간 서로서로의 일과 활동을 보면서 신뢰할 관계가 된 지금 드디어 그들과 함께 하는 새로운 엑셀러레이터에 참여하게 되었다. 앞으로 2년동안 육성 부문, 엑셀러레이팅 섹터의 부의장을 맡는다. 제주를 기반으로 예비와 초기 스타트업 발굴과 육성, 투자를 진행하는 엑셀러레이터다. 올해는 기반을 단단히 다지고 운영을 최적화하는 기간이니 긴 호흡으로 기틀을 잘 만드는데 스스로 부끄럽지 않게 힘을 보태보자! 😊 앞으로 교육 컨설팅 일은 패스파인더넷, 스타트업 투자 일은 올라운더유니언 명함으로 드리겠습니다.

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어제는 지식을 공유하는 콘텐츠 제작 방법을 배우는 두 번째 수업이 있었습니다. 지난번 강연 주제가 지식을 공유하는 콘텐츠 주제를 정하는 과정이라면, 어제는 커리큘럼을 기획하는 방법을 배웠습니다. 

어제도 지난주와 마찬가지로 회사에서 오후 5:30에 퇴근하여 쏜살같이 수업을 듣는 장소로 이동했습니다. 어찌나 서둘러갔는지 땀이 흠뻑 배었습니다. 몸은 힘들었지만, 새로운 환경을 방문하여 비슷한 목표를 가진 다양한 직업을 가진 사람들을 만나는 것이 흥미롭게 느껴졌습니다.

샌드위치와 보리차로 간단히 저녁식사를 해결하고 함께 수업을 듣는 사람들과 지난 주차 과제에 대해서 이야기 나누었습니다. 첫 술에 배부를 수 없겠지만, 시작부터 난관을 겪었다는 것이 중론이었습니다. 지난주 과제는 주제를 정해서 내용이 완전하지 않은 강의 콘텐츠를 완성해 보는 것이었습니다. 아마도 과제 의도는 지식을 공유하는 콘텐츠 전반에 필요한 내용을 탐색해 보는 기회라고 이해했습니다.

사실 본 수업에 참여하기 전에 만들어 보고 싶은 콘텐츠 주제가 확고했습니다. 사람들에게 커리어 관리 방법을 전달하고 싶었습니다. 그런데 욕심쟁이로 태어난 탓에 더 많은 사람들에게 관심을 받고 싶다는 생각이 들었습니다. 그래서 어떤 주제가 사람들이 호기심을 가질지, 더 많은 사람들에게 선택받을 수 있는 가능성이 높을지 고민이 되었습니다. 그리고 제가 잘할 수 있는 이야기와 좋아하는 이야기, 많은 사람들이 관심을 가질 법한 이야기가 서로 달라서 더 고뇌하게 되었습니다.

제가 잘할 수 있는 이야기는 당연히 취업과 이직에 대한 노하우입니다. 제가 좋아하는 이야기는 개인 브랜드 이미지를 만드는 노력에 대한 내용입니다. 그리고 많은 사람들이 관심을 가질 법한 이야기는 AI 활용과 부수입 창출이라고 생각했습니다. 절묘하게 세 가지 주제가 별로 교집합이 없다고 판단하여 고민이 되었던 것입니다. 머리를 부여잡고 있던 순간 도움의 손길이 나타났습니다.
잠재 고객이자 냉철한 피드백을 줄 수 있는 주변 동료가 있었던 것입니다. 역시 객관적 시선을 갖는 가장 빠르고 정확한 방법은 잠재 고객이 될 수 있는 사람을 만나서 피드백 받는 것입니다. 저는 먼저 지식을 공유하는 수업 운영진 중 한 분에게 고민을 토로했습니다. 그러자 예상했던 것과 같이 많은 사람들이 관심을 가질 법한 AI 활용과 부수입 창출이 제일 흥미롭게 들린다고 피드백 해주었습니다.

그다음으로 우연히 만난 전 직장 동료에게 콘텐츠 주제로 세 가지 내용 중 무엇이 가장 좋을지 의견을 구했습니다. 지식을 공유하는 콘텐츠 제작 수업에 우연히 전 직장 동료도 함께 참여를 했던 것입니다. (대한민국은 정말 좁은 나라입니다. 착하게 삽시다) 이번에도 마찬가지 결과를 얻었습니다. 요즘 시대에는 무조건 AI 활용이 화두가 될 수밖에 없다는 의견이었습니다. 아무리 많은 사람들이 AI 활용 관련 콘텐츠를 만들고 배포해도 탁월한 전문성을 가진 사람과 콘텐츠가 아직 없기 때문에 무주공산이라는 의견입니다. 

이슈는 제가 AI 활용과 부수입 창출에 탁월한 지식이나 역량을 가진 사람이 아니라는 점입니다. 그럼에도 불구하고 관련 주제로 지식을 공유하는 콘텐츠를 만든다면, 초보자가 입문자에게 설명하는 아주 쉬운 내용이 될 것입니다. 이러한 콘셉트도 괜찮은지 앞서 만났다고 한두 분에게 물었더니 긍정적인 피드백을 주었습니다. 아주 전문적일 수 없다면, 아주 쉽게 설명하는 내용이 좋다는 의견입니다.

피드백을 듣고 곰곰이 생각해 보니 정말 그렇습니다. 내가 잘 모르는 분야에 입문 과정에서 대단한 전문가의 어려운 이야기를 들으면 흥미가 사라지고 맙니다. 가까운 사이에 사람이 쉽게 설명해 주면 이해가 잘 되고, 더 알아보고 싶다는 흥미가 생깁니다. 일리가 있는 이야기라고 공감이 되어 고민 끝에 주제를 정하게 되었습니다. ‘AI 활용한 부수입 만들기’입니다. 과연 제가 해당 주제로 지식 공유 콘텐츠를 완성해 낼 수 있을지 계속 지켜봐 주세요.

커리큘럼을 기획하는 방법을 짧게 공유하면 다음과 같은 순서로 준비가 필요하다고 배웠습니다. 첫 번째, 비슷한 주제의 콘텐츠 커리큘럼을 참고합니다. 특히 많은 사람들에게 사랑받는 콘텐츠의 커리큘럼을 참고하여 어떤 특징이 있는지 파악하고 벤치마킹해 보는 것입니다. 두 번째, 자료를 모읍니다. 어떤 자료를 모으냐 하면, 공유하고 싶은 지식 주제와 관련된 자료를 모으는 것입니다. 물론 척척박사로 머릿속에 모든 지식이 담겨 있다면 따로 자료를 모을 필요는 없습니다. 그냥 보통 사람이라면 잘 알고 있는 주제라도 최신 자료를 탐색하고 수집할 필요가 있습니다. 지식을 공유하는 콘텐츠 핵심 중 하나는 얼마나 최신 자료 인가입니다.

세 번째, 마인드 맵을 그려보는 것입니다. 주제와 관련된 생각에 가지를 뻗어보는 것이죠. 무성하게 가지를 내다보면 어느새 자연스럽게 커리큘럼이 구성된다는 개념입니다. 네 번째, 참고한 자료와 기획한 초안을 문서에 정리해 보는 것입니다. 그리고 마지막은 제가 주제를 정하는 과정에서 소개한 것처럼 주변 동료에게 피드백 받아보는 것입니다.

﻿어제는 지식을 공유하는 콘텐츠 제작 방법을 배우는 두 번째 수업이 있었습니다. 지난번 강연 주제가 지식을 공유하는 콘텐츠 주제를 정하는 과정이라면, 어제는 커리큘럼을 기획하는 방법을 배웠습니다.&nbsp; 어제도 지난주와 마찬가지로 회사에서 오후 5:30에 퇴근하여 쏜살같이 수업을 듣는 장소로 이동했습니다. 어찌나 서둘러갔는지 땀이 흠뻑 배었습니다. 몸은 힘들었지만, 새로운 환경을 방문하여 비슷한 목표를 가진 다양한 직업을 가진 사람들을 만나는 것이 흥미롭게 느껴졌습니다. 샌드위치와 보리차로 간단히 저녁식사를 해결하고 함께 수업을 듣는 사람들과 지난 주차 과제에 대해서 이야기 나누었습니다. 첫 술에 배부를 수 없겠지만, 시작부터 난관을 겪었다는 것이 중론이었습니다. 지난주 과제는 주제를 정해서 내용이 완전하지 않은 강의 콘텐츠를 완성해 보는 것이었습니다. 아마도 과제 의도는 지식을 공유하는 콘텐츠 전반에 필요한 내용을 탐색해 보는 기회라고 이해했습니다. 사실 본 수업에 참여하기 전에 만들어 보고 싶은 콘텐츠 주제가 확고했습니다. 사람들에게 커리어 관리 방법을 전달하고 싶었습니다. 그런데 욕심쟁이로 태어난 탓에 더 많은 사람들에게 관심을 받고 싶다는 생각이 들었습니다. 그래서 어떤 주제가 사람들이 호기심을 가질지, 더 많은 사람들에게 선택받을 수 있는 가능성이 높을지 고민이 되었습니다. 그리고 제가 잘할 수 있는 이야기와 좋아하는 이야기, 많은 사람들이 관심을 가질 법한 이야기가 서로 달라서 더 고뇌하게 되었습니다. 제가 잘할 수 있는 이야기는 당연히 취업과 이직에 대한 노하우입니다. 제가 좋아하는 이야기는 개인 브랜드 이미지를 만드는 노력에 대한 내용입니다. 그리고 많은 사람들이 관심을 가질 법한 이야기는 AI 활용과 부수입 창출이라고 생각했습니다. 절묘하게 세 가지 주제가 별로 교집합이 없다고 판단하여 고민이 되었던 것입니다. 머리를 부여잡고 있던 순간 도움의 손길이 나타났습니다.잠재 고객이자 냉철한 피드백을 줄 수 있는 주변 동료가 있었던 것입니다. 역시 객관적 시선을 갖는 가장 빠르고 정확한 방법은 잠재 고객이 될 수 있는 사람을 만나서 피드백 받는 것입니다. 저는 먼저 지식을 공유하는 수업 운영진 중 한 분에게 고민을 토로했습니다. 그러자 예상했던 것과 같이 많은 사람들이 관심을 가질 법한 AI 활용과 부수입 창출이 제일 흥미롭게 들린다고 피드백 해주었습니다. 그다음으로 우연히 만난 전 직장 동료에게 콘텐츠 주제로 세 가지 내용 중 무엇이 가장 좋을지 의견을 구했습니다. 지식을 공유하는 콘텐츠 제작 수업에 우연히 전 직장 동료도 함께 참여를 했던 것입니다. (대한민국은 정말 좁은 나라입니다. 착하게 삽시다) 이번에도 마찬가지 결과를 얻었습니다. 요즘 시대에는 무조건 AI 활용이 화두가 될 수밖에 없다는 의견이었습니다. 아무리 많은 사람들이 AI 활용 관련 콘텐츠를 만들고 배포해도 탁월한 전문성을 가진 사람과 콘텐츠가 아직 없기 때문에 무주공산이라는 의견입니다.&nbsp; 이슈는 제가 AI 활용과 부수입 창출에 탁월한 지식이나 역량을 가진 사람이 아니라는 점입니다. 그럼에도 불구하고 관련 주제로 지식을 공유하는 콘텐츠를 만든다면, 초보자가 입문자에게 설명하는 아주 쉬운 내용이 될 것입니다. 이러한 콘셉트도 괜찮은지 앞서 만났다고 한두 분에게 물었더니 긍정적인 피드백을 주었습니다. 아주 전문적일 수 없다면, 아주 쉽게 설명하는 내용이 좋다는 의견입니다. 피드백을 듣고 곰곰이 생각해 보니 정말 그렇습니다. 내가 잘 모르는 분야에 입문 과정에서 대단한 전문가의 어려운 이야기를 들으면 흥미가 사라지고 맙니다. 가까운 사이에 사람이 쉽게 설명해 주면 이해가 잘 되고, 더 알아보고 싶다는 흥미가 생깁니다. 일리가 있는 이야기라고 공감이 되어 고민 끝에 주제를 정하게 되었습니다. ‘AI 활용한 부수입 만들기’입니다. 과연 제가 해당 주제로 지식 공유 콘텐츠를 완성해 낼 수 있을지 계속 지켜봐 주세요. 커리큘럼을 기획하는 방법을 짧게 공유하면 다음과 같은 순서로 준비가 필요하다고 배웠습니다. 첫 번째, 비슷한 주제의 콘텐츠 커리큘럼을 참고합니다. 특히 많은 사람들에게 사랑받는 콘텐츠의 커리큘럼을 참고하여 어떤 특징이 있는지 파악하고 벤치마킹해 보는 것입니다. 두 번째, 자료를 모읍니다. 어떤 자료를 모으냐 하면, 공유하고 싶은 지식 주제와 관련된 자료를 모으는 것입니다. 물론 척척박사로 머릿속에 모든 지식이 담겨 있다면 따로 자료를 모을 필요는 없습니다. 그냥 보통 사람이라면 잘 알고 있는 주제라도 최신 자료를 탐색하고 수집할 필요가 있습니다. 지식을 공유하는 콘텐츠 핵심 중 하나는 얼마나 최신 자료 인가입니다. 세 번째, 마인드 맵을 그려보는 것입니다. 주제와 관련된 생각에 가지를 뻗어보는 것이죠. 무성하게 가지를 내다보면 어느새 자연스럽게 커리큘럼이 구성된다는 개념입니다. 네 번째, 참고한 자료와 기획한 초안을 문서에 정리해 보는 것입니다. 그리고 마지막은 제가 주제를 정하는 과정에서 소개한 것처럼 주변 동료에게 피드백 받아보는 것입니다.﻿

지식 공유 (2)

"중국인들 싹쓸이해가더니…" 잘나가던 '갈색병'의 눈물 [이선아의 킬러콘텐츠], 에스티로더, 매출 감소&middot;적자전환 실적 악화로 대규모 인력 감축도 中 의존&middot;고가 전략이 발목 잡아 &ldquo;&lsquo;갈색병&rsquo; 이을 新먹거리 안 보여&rdquo; 로레알은 매출&middot;영업익 사상 최대 제품 포트폴리오&middot;시장 다각화 성공 뷰티테크 등으로도 사업 적극 확장

"중국인들 싹쓸이해가더니…" 잘나가던 '갈색병'의 눈물 [이선아의 킬러콘텐츠]

그런데 경쟁자 로레알은 오히려 사상 최대 실적을 경신 중이라는데요

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣ '럭셔리 뷰티'의 대명사 미국 에스티로더가 실적 부진의 늪에 빠졌는데, 중국에 대한 높은 의존도와 고가 전략이 발목을 잡고 있다는 평가를 받고 있으며, 특히 제품 포트폴리오와 시장 다각화 여부로 인해 경쟁자 로레알과 희비가 엇갈렸다고 하죠.

2️⃣ 더 자세히 보면, 에스티로더는 에스티로더, 라메르 등 럭셔리 라인이 전체의 80%를 차지하여 경기 불황의 직격탄을 맞은 반면, 로레알은 럭셔리 외에도 컨슈머와 더마뷰티까지 폭넓은 라인업을 가지고 있기에 한쪽 매출이 줄어도 나머지가 받쳐주는 구조였기에 위기 속에서도 성장할 수 있었습니다.

3️⃣ 또한 중국 시장 역시 잘 될 때는 실적 효자 노릇을 했지만 소비 심리가 위축되자 타격도 컸고, 반대로 로레알은 지역 매출이 고르게 분포 되어 있기에 중국 등 아시아 매출의 위축에도 불구하고 나머지 지역이 선방하여 전체 매출은 오히려 키울 수 있었습니다.

💡기묘한 관점➕
여러 변동성이 시장을 뒤흔들 때일수록 포트폴리오 전략이 더 빛나는 것 같습니다. 화장품뿐 아니라 다양한 산업군에서 동일한 현상이 보여지고 있는데요. 가장 좋은 위기 관리 방식은 이렇게 리스크를 분산시키는 것임을 한번 더 깨닫게 되는 것 같습니다.

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그런데 경쟁자 로레알은 오히려 사상 최대 실적을 경신 중이라는데요 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣&nbsp;'럭셔리 뷰티'의 대명사 미국 에스티로더가 실적 부진의 늪에 빠졌는데, 중국에 대한 높은 의존도와 고가 전략이 발목을 잡고 있다는 평가를 받고 있으며, 특히 제품 포트폴리오와 시장 다각화 여부로 인해 경쟁자 로레알과 희비가 엇갈렸다고 하죠. 2️⃣&nbsp;더 자세히 보면, 에스티로더는 에스티로더, 라메르 등 럭셔리 라인이 전체의 80%를 차지하여 경기 불황의 직격탄을 맞은 반면, 로레알은 럭셔리 외에도 컨슈머와 더마뷰티까지 폭넓은 라인업을 가지고 있기에 한쪽 매출이 줄어도 나머지가 받쳐주는 구조였기에 위기 속에서도 성장할 수 있었습니다. 3️⃣&nbsp;또한 중국 시장 역시 잘 될 때는 실적 효자 노릇을 했지만 소비 심리가 위축되자 타격도 컸고, 반대로 로레알은 지역 매출이 고르게 분포 되어 있기에 중국 등 아시아 매출의 위축에도 불구하고 나머지 지역이 선방하여 전체 매출은 오히려 키울 수 있었습니다. 💡기묘한 관점➕여러 변동성이 시장을 뒤흔들 때일수록 포트폴리오 전략이 더 빛나는 것 같습니다. 화장품뿐 아니라 다양한 산업군에서 동일한 현상이 보여지고 있는데요. 가장 좋은 위기 관리 방식은 이렇게 리스크를 분산시키는 것임을 한번 더 깨닫게 되는 것 같습니다. 🥤트렌드라이트 구독하기https://m.site.naver.com/1Ew5V

한국경제

💄잘나가던 에스티로더가 실적 부진의 늪에 빠졌습니다

design by 기묘한 (w/DALL-E) 아래 글은 2025년 04월 02일에 발행된 뉴스레터에 실린 글입니다.전체 뉴스레터를 보시려면 옆의 링크를 클릭하시면 됩니다. [뉴스레

레거시 패션 브랜드들이 생존하는 법

온라인 브랜드를 키우는 건 물론이고, 채널 전략까지 챙겨야 할 겁니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣ '레거시 브랜드' 혹은 '제도권 브랜드', 이커머스가 뜨기 전 백화점과 가두점 같은 오프라인을 기반으로 성장한 브랜드들을 칭하는 말인데, 이들은 코로나로 인해 고객이 온라인으로 이동하고 신진 도메스틱 브랜드들이 부상하면서 설 자리를 잃었고 온라인 전용 라인을 론칭하면서 반전을 꾀했지만 기대만큼 성과를 거두진 못했습니다.

2️⃣ 그래서 최근에는 기존 자산을 활용하여 온라인으로 진출을 시도하는 일이 많아졌는데, 이전과 달라진 건 29CM 같은 패션 특화 커머스 플랫폼과 손잡고 부족한 역량을 보완했다는 것으로, 동시에 온라인 전용 브랜드를 만드는 경우도 마뗑킴 창업자 김다인 대표와 레거시 기업 세정이 손잡고 만든 다이닛처럼 전문가의 손길을 빌려 성공 확률을 높이고 있죠.

3️⃣ 다만 초반에는 이렇게 외부 역량을 빌리는 것이 좋은 선택이지만, 장기적으로는 자체 채널도 함께 키우면서 플랫폼 의존도를 적정 수준으로 유지해야 지속 가능한 성장이 가능하다는 걸 꼭 기억해야 할 겁니다.

💡기묘한 관점➕
과거 레거시 브랜드들이 의욕적으로 온라인 진출을 하던 때와 달리 경기도 어려워지고 역량의 부족을 체감하면서 조금 더 안정적인 길을 택하는 경우가 많아졌습니다. 모든 걸 직접 하기 보다는 온라인 전문가의 손길을 빌리는 건데요. 다만 최근 브랜드의 시대가 열렸지만 동시에 플랫폼의 지배력 또한 강해지고 있어서 이런 부분은 주의할 필요가 있습니다. 자사몰이나 자체 미디어 채널을 갖춰야 할 이유가 바로 여기에 있고요.

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온라인 브랜드를 키우는 건 물론이고, 채널 전략까지 챙겨야 할 겁니다 [아티클 3문장 요약📑] 1️⃣&nbsp;'레거시 브랜드' 혹은 '제도권 브랜드', 이커머스가 뜨기 전 백화점과 가두점 같은 오프라인을 기반으로 성장한 브랜드들을 칭하는 말인데, 이들은 코로나로 인해 고객이 온라인으로 이동하고 신진 도메스틱 브랜드들이 부상하면서 설 자리를 잃었고 온라인 전용 라인을 론칭하면서 반전을 꾀했지만 기대만큼 성과를 거두진 못했습니다. 2️⃣&nbsp;그래서 최근에는 기존 자산을 활용하여 온라인으로 진출을 시도하는 일이 많아졌는데, 이전과 달라진 건 29CM 같은 패션 특화 커머스 플랫폼과 손잡고 부족한 역량을 보완했다는 것으로, 동시에 온라인 전용 브랜드를 만드는 경우도 마뗑킴 창업자 김다인 대표와 레거시 기업 세정이 손잡고 만든 다이닛처럼 전문가의 손길을 빌려 성공 확률을 높이고 있죠. 3️⃣&nbsp;다만 초반에는 이렇게 외부 역량을 빌리는 것이 좋은 선택이지만, 장기적으로는 자체 채널도 함께 키우면서 플랫폼 의존도를 적정 수준으로 유지해야 지속 가능한 성장이 가능하다는 걸 꼭 기억해야 할 겁니다. 💡기묘한 관점➕과거 레거시 브랜드들이 의욕적으로 온라인 진출을 하던 때와 달리 경기도 어려워지고 역량의 부족을 체감하면서 조금 더 안정적인 길을 택하는 경우가 많아졌습니다. 모든 걸 직접 하기 보다는 온라인 전문가의 손길을 빌리는 건데요. 다만 최근 브랜드의 시대가 열렸지만 동시에 플랫폼의 지배력 또한 강해지고 있어서 이런 부분은 주의할 필요가 있습니다. 자사몰이나 자체 미디어 채널을 갖춰야 할 이유가 바로 여기에 있고요. 🥤트렌드라이트 구독하기https://m.site.naver.com/1Ew5V

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👔레거시 패션 브랜드들이 생존하려면

In this paper, we revisit one of the simplest problems in data structures: the task of inserting elements into an open-addressed hash table so that elements can later be retrieved with as few probes as possible. We show that, even without reordering elements over time, it is possible to construct a hash table that achieves far better expected search complexities (both amortized and worst-case) than were previously thought possible. Along the way, we disprove the central conjecture left by Yao in his seminal paper ``Uniform Hashing is Optimal''. All of our results come with matching lower bounds.

Optimal Bounds for Open Addressing Without Reordering

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다.

역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요.

논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305

기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고 해시테이블 알고리즘은 워낙 오래된 연구라서 아무도 그 이상 최적화하기 어렵다고 생각했는데, Andrew Krapivin이라는 학부생이 그 틀을 깨고 알고리즘을 발명했다는 것이 재미난 포인트입니다. 역시 아직 미해결 문제는 많고, 상식이라는 고정관념에 쩌들지 않은 ㅎㅎ 새로운 세대만이 해결할 수 있는 문제도 많지 않나 싶네요. 논문: https://arxiv.org/abs/2501.02305 기사: https://www.wired.com/story/undergraduate-upends-a-40-year-old-data-science-conjecture/

arXiv.org

📰 대학생이 40년만에 해시테이블의 성능 향상을 이뤄냈다고

해시

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🐳 컨테이너 런타임:
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🚀 [2025 셀프 호스팅 가이드]

코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠.

지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅)

당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다.

인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰를 하던 중 지원자로부터 AI를 써도 되겠냐는 질문을 받았습니다. 인터넷 검색을 해도 되냐고 물어보는 지원자는 종종 만나는데, AI를 써도 되느냐는 질문은 처음 받아봐서 좀 당황스럽더군요. 어떤 용도로 AI를 사용하시려는지 물어보았고, 익숙치 않은 프로그래밍 언어의 사용법을 찾기 위해서라는 답변을 들었습니다. 지원자가 대학생이어서 특정 언어를 능숙하게 다룰 거라는 기대는 없었습니다. 그래서 화면을 공유하는 전제 하에 AI를 사용하도록 허락하였죠. 지원자는 ChatGPT를 열고 해당 언어에서 어떻게 힙(heap) 자료구조를 사용하는지 물어보았습니다. 언제나 그렇듯 ChatGPT는 어떻게 힙을 생성하고, 원소를 추가/삭제하는지에 대해서 아주 상세하게 적어주기 시작했습니다. 그러나 너무나 친절한 나머지 ChatGPT는 힙을 활용할 수 있는 대표적인 사례까지 나열해줬는데, 그 중에 인터뷰에서 출제한 문제가 포함되어 있었습니다. (Co-op 채용이라서 아주 기초 수준의 문제였거든요 😅) 당황한 기색이 역력한 지원자는 급하게 화면을 전환하였습니다. 하지만 그 이후부터는 계속해서 신경이 쓰이는지 인터뷰에 집중을 하지 못하는 모습이었습니다. 결국은 시간 내에 답안을 완성하지 못했고, 본인이 작성한 코드에 대해서도 명확히 설명하지 못했습니다. 아무래도 스스로 망했다고 생각하고 이미 인터뷰를 포기한 느낌을 받았습니다. 첫 번째 문제는 잘 푸셨기 때문에, 오히려 두 번째 문제에서 AI를 쓰지 않으셨다면 합격하실 수도 있으셨을 것 같아서 참 안타까웠습니다. 인터뷰가 끝나고 많은 생각이 들었습니다. 이미 AI가 대학생들의 삶에 깊숙히 스며든 것 같고, 현직 개발자들도 AI의 도움을 받아 업무를 수행하고 있는 상황이죠. 코딩 인터뷰라고 해서 AI를 쓰지 못하게 할 이유가 있을까요? 과연 저처럼 불완전한 인간이 면접관으로서 AI로 인해 거의 신급의 지능을 갖게 된 지원자들을 평가할 수 있을까요? 어디까지가 AI의 버프이고 어디까지가 지원자의 순수한 능력인지 어떻게 판단할 수 있을까요?

코딩 인터뷰 중 AI를 사용해도 될까요...? 🤔

Java에서 병렬 처리나 비동기 작업을 구현할 때 Thread를 직접 생성해 사용하는 방식은 더 이상 일반적이지 않습니다. 요즘 Java에서는 ExecutorService를 사용하여 스레드 풀(Thread Pool)을 효율적으로 관리하는 것이 표준입니다. 특히 Executors 클래스에서 제공하는 팩토리 메서드들을 활용하면 다양한 유형의 스레드 풀을 간편하게 생성할 수 있습니다.이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다. newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면..

Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.
 
newFixedThreadPool(int nThreads)
이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4); 

✅ 사용 시점
 * 처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우
 * CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우
🧪 예시
for (int i = 0; i < 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}

⚠️ 주의
 * 과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가
 * 스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함
 
newCachedThreadPool()
이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간 동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();

✅ 사용 시점
 * 작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때
 * 짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용
🧪 예시
for (int i = 0; i < 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
} 

⚠️ 주의
 * 요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음
 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요
 
newSingleThreadExecutor()
항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();

✅ 사용 시점
 * 작업 순서가 중요할 때
 * 하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때
🧪 예시
for (int i = 0; i < 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -> {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
} 

⚠️ 주의
 * 하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음
 * 스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음
 
newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)
지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.
ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);

✅ 사용 시점
 * 주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등
 * 특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때
🧪 예시
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복

⚠️ 주의
 * 작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음
 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려
 
 
🧠 마무리
Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

이번 글에서는 Executors가 제공하는 대표적인 스레드 풀 4종류를 살펴보고, 각각의 사용 시나리오와 주의할 점을 예제 중심으로 정리해보겠습니다.&nbsp;newFixedThreadPool(int nThreads)이 메서드는 정해진 개수만큼의 스레드를 미리 생성하고, 그 스레드들이 재사용되며 작업을 처리합니다. 더 많은 작업이 들어오면 내부 큐에 쌓이고, 기존 스레드들이 작업을 처리하면 순차적으로 소비됩니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);&nbsp;</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>처리할 작업량은 많지만, 동시에 처리해야 하는 작업 수를 제한하고 싶은 경우</li><li>CPU 자원을 고르게 사용하며, 안정적인 처리량을 원하는 경우</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 10; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 Thread.sleep(1000); // 모의 작업
 });
}</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>과도하게 큰 작업 큐가 쌓일 수 있음 → 메모리 사용량 증가</li><li>스레드 수는 CPU 코어 수나 애플리케이션 특성에 맞게 설정해야 함</li></ul>&nbsp;newCachedThreadPool()이 스레드 풀은 요청이 많으면 새로운 스레드를 계속 생성하고, 특정 기간&nbsp;동안 사용되지 않으면 제거합니다. 캐시된 스레드를 재사용하므로 빠르고 유연합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업이 짧고 빠르게 끝나는 I/O 중심의 작업일 때</li><li>짧은 burst가 자주 발생하는 상황에서 유용</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 100; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Task " + taskId + " executed by " + Thread.currentThread().getName());
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>요청이 많을 경우 스레드가 무제한으로 늘어나 과부하가 될 수 있음 → 실제 운영에서는 ThreadPoolExecutor로 커스텀 제어 필요</li></ul>&nbsp;newSingleThreadExecutor()항상 단 하나의 스레드만 사용하여 작업을 처리합니다. 작업은 FIFO 순서로 실행되며, 순서가 중요한 로직에 적합합니다.<pre ><code class="language-java">ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>작업 순서가 중요할 때</li><li>하나의 리소스(DB, 파일 등)에 대해 직렬화된 접근이 필요할 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">for (int i = 0; i &lt; 5; i++) {
 final int taskId = i;
 executor.submit(() -&gt; {
 System.out.println("Processing task " + taskId);
 Thread.sleep(500);
 });
}&nbsp;</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>하나의 스레드에 의존하기 때문에 처리량은 낮음</li><li>스레드가 죽으면 새로운 스레드로 대체되므로 중단되지는 않음</li></ul>&nbsp;newScheduledThreadPoool(int corePoolSize)지연 실행(delay)이나 주기적인 작업(interval) 실행에 특화된 스레드 풀입니다. ScheduledExecutorService를 반환하며, Java의 타이머 역할도 수행할 수 있습니다.<pre ><code class="language-java">ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(2);</code></pre>✅ 사용 시점<ul ><li>주기적인 백업 작업, 모니터링, 알림 전송 등</li><li>특정 시간 후 작업을 실행하고 싶을 때</li></ul>🧪 예시<pre ><code class="language-java">scheduler.scheduleAtFixedRate(() -&gt; {
 System.out.println("Heartbeat sent by " + Thread.currentThread().getName());
}, 1, 5, TimeUnit.SECONDS); // 1초 후 시작, 5초마다 반복</code></pre>⚠️ 주의<ul ><li>작업이 너무 오래 걸리면 다음 주기 작업이 지연될 수 있음 → 처리 시간이 일정하지 않다면 scheduleWithFixedDelay()를 고려</li></ul>&nbsp;&nbsp;🧠 마무리Java에서 Executors 팩토리 메서드는 다양한 형태의 스레드 풀을 간단히 생성할 수 있게 도와줍니다. 하지만, 운영 환경에서는 ThreadPoolExecutor를 직접 생성하여 작업 큐, 최대 스레드 수, 거부 정책 등을 세밀하게 조절하는 것이 더욱 안전하고 확장성 있는 선택입니다.

덕토피아

🕊️ Java의 ExecutorService 스레드 풀 정복하기

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드 : AI 에이전트와 도구 연동의 새로운 표준

이 자료는 AI 에이전트가 Google Calendar, Salesforce와 같은 다양한 외부 도구(API)를 사용하는 데 어려움을 겪는 현재의 문제를 지적합니다. 이를 해결하기 위한 새로운 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 소개하며, MCP가 어떻게 AI 에이전트와 도구 간의 '공통 언어' 역할을 하여 상호작용을 원활하게 하는지 설명합니다. 또한, 개발자와 SaaS 기업이 MCP 생태계에 참여하여 더 강력하고 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다.

(참고) 가이드 전체 내용은 Gemini 2.5 Pro로 작성되었으며, 이미지 정리본은 GPT-4o 를 이용하여 생성하였습니다.

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📘 1. 왜 에이전트에게 새로운 표준이 필요한가 – MCP 소개
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🚀 미래는 에이전트 중심입니다 (The Future Is Agentic)
ChatGPT 시대를 맞아, 우리 모두는 AI가 얼마나 강력할 수 있는지 엿볼 수 있었습니다. 하지만 진정한 생산성은 단순히 AI와 대화하는 것에서 오는 것이 아니라, AI가 우리를 위해 실제로 일을 처리할 수 있을 때 발휘됩니다.
바로 이 지점에서 에이전트가 필요합니다.

에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다. 회의 예약, 보고서 작성, 데이터 분석과 같이 실제 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등)를 사용하여 행동을 취하는 AI입니다.
하지만 여기에 문제가 있습니다.

❗️ 오늘날의 에이전트는 여전히 제한적입니다.
AI에게 이렇게 요청한다고 상상해 보세요.

“이번 주 나의 모든 1:1 미팅을 찾아서, 논의 내용을 요약하고, 후속 이메일 초안을 작성해 줄 수 있니?”
오늘날 대부분의 AI 에이전트는 아마 멈춰버릴 것입니다.
왜일까요? 그들이 사용하는 도구, 즉 여러 서비스의 API들이 마치 수백 개의 다른 방언처럼 제각각이기 때문입니다.

모든 도구 (Tools) 는 다음을 가지고 있습니다.

- 자체 인증 규칙
- 고유한 데이터 형식
- 다른 기능 및 엔드포인트
개발자들은 모든 도구에 대해 맞춤 코드를 작성해야 하는 문제를 당면하게 됩니다. 이는 느리고, 불안정하며, 확장 가능하지 않습니다.

🧩 빠진 조각: 도구를 위한 공통 언어
만약 이 모든 도구들이 AI 에이전트와 소통할 수 있는 표준적인 방법이 있다면 어떨까요?
마치 HTML이 웹을 표준화하고, REST가 API를 표준화했듯이 이제 AI 에이전트를 위한 표준이 필요합니다.

이것이 바로 MCP (Model Context Protocol)입니다.

AI 에이전트가 실제 도구를 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계된 새로운 프로토콜입니다.
시작해 봅시다.

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📘 2. MCP란 무엇이며 어떻게 작동하는가?
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🧠 큰 그림부터 시작해 봅시다.
MCP (Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM 기반)와 그들이 사용해야 하는 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등) 사이에서 번역가 역할을 하는 새로운 표준입니다.

MCP를 에이전트가 다음을 이해하는 데 도움이 되는 "만능 리모컨"이라고 생각하세요.

- 어떤 도구를 사용할 수 있는지
- 그 도구들이 무엇을 할 수 있는지
- 어떻게 안전하고 효율적으로 사용할 수 있는지

🔍 주요 개념

- MCP 클라이언트: LLM을 사용하는 AI 에이전트 또는 앱입니다. 다음과 같은 요청을 보냅니다:
ㄴ “이 도구는 무엇을 할 수 있나요?”
ㄴ “이 함수를 실행해 주세요.”

- MCP 서버: SaaS 도구와의 다리 역할을 합니다. 다음을 설명합니다:
ㄴ 사용 가능한 기능 (예: "회의 생성", "노트 가져오기")
ㄴ 관련 데이터를 일관된 형식으로
ㄴ LLM이 이해할 수 있는 방식으로 지침 제공

- 컨텍스트 스키마: 도구의 기능을 LLM이 읽을 수 있도록 구조화되고 통합된 형식입니다. 마치 모든 도구를 쉽게 탐색할 수 있는 API 플레이그라운드로 바꾸는 것과 같습니다.

🔁 이것이 왜 중요한가
- MCP가 없다면: AI 에이전트는 모든 도구를 사용하기 위해 수작업으로 코딩해야 합니다 = 느리고 비용이 많이 듭니다.
- MCP가 있다면: 도구는 에이전트에게 플러그 앤 플레이 방식이 됩니다 = 빠르고 확장 가능합니다.

✅ 실제 예시
에이전트가 다음 작업을 수행하기를 원하십니까?

“Asana에서 모든 높은 우선순위 작업을 찾고, 프로젝트 상태를 요약하고, 팀에 알림 보내기”

MCP를 사용하면,
1. Asana MCP 서버가 그 기능을 설명합니다 (list_projects, get_tasks 등).
2. 에이전트는 이러한 작업을 탐색, 호출 및 결합할 수 있습니다.
3. 그 결과 맞춤 코드 없이 완전히 자동화된 워크플로우가 가능해집니다.

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📘 3. 도구가 어떻게 에이전트의 능력을 결정하는가
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🛠 모든 도구가 동일하지는 않습니다
인간 조수가 일을 처리하기 위해 적절한 기술 세트가 필요한 것처럼,
AI 에이전트의 성능은 사용할 수 있는 도구에 따라 달라집니다.

도구에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

1️⃣ 다기능 도구 (Multi-Function Tools) : 하나의 도구, 여러 작업 – 스위스 아미 나이프처럼
이 도구들은 여러 관련 작업을 하나의 강력한 인터페이스로 묶습니다.
단일 단계가 아닌 전체 워크플로우를 수행하도록 설계되었습니다.

🧠 예시
다기능 도구를 사용하는 Calendar Agent는 다음을 처리할 수 있습니다.
- 모든 미팅 찾기 (유형별 필터링 = 1:1)
- 메타데이터 추출 (제목, 참석자, 시간)
- 미팅 노트 읽기
- 주간 요약 생성
이 모든 것을 한 번에 처리합니다 – 5개의 다른 도구를 호출할 필요가 없습니다.

📌 중요한 이유
도구 수가 적을수록 = 오케스트레이션이 단순해짐 = 더 빠르고 스마트한 에이전트.

2️⃣ 다중 도구 에이전트 (Multi-Tool Agents) - 함께 작동하는 에이전트 – 전문가 팀처럼
때로는 단일 도구만으로는 모든 것을 할 수 없습니다.
대신, 마치 팀 내의 사람들처럼 각기 다른 도구를 사용하는 에이전트들이 협업합니다.

🧠 예시
목표: 주요 고객에게 맞춤형 이메일 캠페인 보내기.
🧑‍💼 에이전트 1: Salesforce에서 고객 데이터 가져오기
📊 에이전트 2: Google Sheets에서 데이터 분석하기
📬 에이전트 3: Mailchimp를 통해 이메일 보내기
이를 에이전트 시스템(System of Agents) 또는 MAS (Multi-Agent System)라고 합니다.

📌 중요한 이유
에이전트는 강점을 결합하고 더 넓은 범위를 커버할 수 있습니다 – 마치 회사의 마이크로서비스처럼.

🤖 왜 ChatGPT만으로는 충분하지 않은가
오늘날 대부분의 맞춤형 GPT는 너무 단순합니다

- 제한된 작업
- 메모리 없음
- 다른 에이전트와 협업 불가
- "단일 도구" 사일로에 갇혀 있음

이것이 바로 AutoGen, CrewAI, LangGraph와 같은 강력한 프레임워크가 등장한 이유입니다 – 다기능 및 다중 에이전트 기능을 잠금 해제하기 위해.

🧭 도구 = 에이전트 뒤의 진정한 엔진
단순히 어떤 LLM을 사용하는지에 대한 문제가 아닙니다.
어떤 도구를 제공하고, 그것들이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 문제입니다.

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📘 4. MCP의 현실적인 과제와 한계점
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MCP는 AI 에이전트와 도구 연동의 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 새로운 표준으로서 현실적인 과제와 잠재적 한계점 또한 고려해야 합니다.

😫 넘어야 할 현실적인 장벽들
MCP가 이상적인 솔루션처럼 보일 수 있지만, 성공적인 정착과 확산을 위해서는 다음과 같은 현실적인 문제들을 해결해야 합니다.

느린 채택 속도 (Slow Adoption Rate)
- 가장 큰 허들: 새로운 표준의 성공은 얼마나 많은 플레이어가 참여하느냐에 달려있습니다. SaaS 기업들이 MCP 서버 구축에 투자하고, 에이전트 개발자들이 이를 적극적으로 사용해야만 생태계가 활성화됩니다. 초기에는 '닭과 달걀' 문제에 직면할 수 있습니다.
- 모든 도구 제공자가 표준화된 단일 인터페이스를 선호하지 않을 수 있으며, 자체 API 생태계를 강화하는 것을 우선시할 수 있습니다.

구현 및 유지보수의 복잡성 (Complexity of Implementation & Maintenance)
- 서버 측 부담: MCP가 에이전트 클라이언트 개발을 단순화할 수 있지만, SaaS 도구 제공자 입장에서는 자사의 복잡한 API 기능과 데이터 모델을 MCP 표준 스키마에 정확하게 매핑하고, 안전하며 효율적인 MCP 서버를 구축 및 유지보수하는 것이 상당한 기술적, 비용적 부담이 될 수 있습니다.
- 지속적 업데이트: 기반이 되는 도구의 API가 변경되거나 MCP 표준 자체가 발전함에 따라 지속적인 업데이트와 버전 관리가 필요합니다.

표준화의 명암 (Pros and Cons of Standardization)
- 기능 제약 가능성: 모든 도구의 고유하고 세분화된 기능을 단일 표준으로 완벽하게 포괄하기는 어렵습니다. 초기 표준은 '최소 공통분모'에 집중하게 되어, 특정 도구의 고급 기능이나 특수 기능을 MCP를 통해 활용하는 데 제약이 따를 수 있습니다. 때로는 여전히 직접적인 API 호출이 필요할 수 있습니다.
- 표준의 경직성: 표준이 한번 자리 잡으면 변경하기 어려울 수 있으며, 빠르게 변화하는 AI 및 API 기술 발전을 민첩하게 따라가지 못할 수 있습니다.

성능 및 보안 문제 (Performance & Security Concerns)
- 잠재적 성능 저하: MCP라는 중개 계층(layer)이 추가되면서, 이론적으로는 직접 API를 호출하는 것보다 약간의 지연 시간(latency)이 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우 무시할 만한 수준일 수 있으나, 실시간성이 중요한 애플리케이션에서는 고려 사항이 될 수 있습니다.
- 보안 책임: 표준화된 인터페이스는 잠재적인 공격 표면(attack surface)도 표준화할 수 있습니다. MCP 서버와 클라이언트 간의 인증, 권한 부여, 데이터 암호화 등 보안 메커니즘을 철저히 구현하는 것이 매우 중요하며, 이에 대한 책임은 각 서버 구현 주체에게 있습니다.

기술 성숙도 및 생태계 지원 (Maturity & Ecosystem Support)
- 초기 단계: MCP는 비교적 새로운 개념이므로, 관련 개발 도구, 디버깅 툴, 테스트 프레임워크, 풍부한 문서, 커뮤니티 지원 등이 아직 부족할 수 있습니다. 이는 초기 도입 및 문제 해결을 어렵게 만들 수 있습니다.

💡 결론: 균형 잡힌 시각 필요
MCP는 에이전트 기반 자동화의 중요한 발전을 약속하지만, 위와 같은 현실적인 과제들을 간과해서는 안 됩니다. 이러한 문제들은 대부분의 신기술 표준화 과정에서 나타나는 현상이며, MCP 생태계 참여자들의 지속적인 노력, 피드백, 협력을 통해 점진적으로 해결될 수 있을 것입니다. MCP의 성공 여부는 이러한 과제들을 얼마나 효과적으로 극복하느냐에 달려있습니다.

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📘 5. MCP 생태계에 참여하는 방법
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🎯 왜 관심을 가져야 하는가
만약 당신의 제품이 SaaS 도구이고, AI 에이전트가 사용하기를 원한다면, 지금이 MCP 생태계에 진입하기에 완벽한 시기입니다.
- LLM 기반 에이전트에게 발견될 수 있습니다.
- 맞춤 통합 없이 에이전트가 당신의 도구를 사용하게 할 수 있습니다.
- 기업 IT부터 소비자 AI까지 성장하는 에이전트 앱 시장에 진입할 수 있습니다.

🚪 참여 방법: 3가지 방법

1️⃣ MCP 서버 구축하기
당신의 도구 기능을 MCP 호환 인터페이스로 전환하세요.

🔧 필요한 것
- 도구의 기능(call_tool, list_tools) 설명하기
- call_resource, list_resources를 통해 데이터 노출하기
- 표준 컨텍스트 스키마 따르기
마치 공개 API를 구축하는 것과 같지만, LLM을 위한 것입니다.

💡 팁: 기존 에이전트 프레임워크(예: LangGraph, AutoGen)를 사용하여 개발 속도를 높이세요.

2️⃣ 마켓플레이스에 호스팅 또는 등록하기
MCP 서버가 활성화되면 MCP 레지스트리나 마켓플레이스에 게시하세요.
- 당신의 도구를 모든 MCP 호환 클라이언트가 발견할 수 있도록 만드세요.
- AI 에이전트가 당신의 제품을 찾고, 이해하고, 사용하도록 하세요.
- 일부 플랫폼(예: Claude, MySnap)은 이미 이 플러그 앤 플레이 모델을 지원합니다.

3️⃣ MCP를 클라이언트로 사용하기
MCP를 통해 도구에 연결하는 자체 AI 에이전트나 LLM 앱을 구축할 수도 있습니다.
- 더 이상 각 API에 대한 맞춤 래퍼를 작성할 필요가 없습니다.
- 기존 MCP 서버에 연결하고 워크플로우를 더 빠르게 구축하세요.
- 내부 자동화 도구나 고객 대면 AI 앱에 적합합니다.

🌱 선도자 = 큰 이점 (Early Movers = Huge Advantage)
MCP는 아직 초기 단계이지만, 기반은 현실적이고 작동하고 있습니다.
지금 참여함으로써 다음을 할 수 있습니다

✅ 떠오르는 표준에 영향을 미치기
✅ 다른 이들보다 먼저 당신의 도구의 LLM 인터페이스 형성하기
✅ 생태계가 확장됨에 따라 함께 성장하기

📌 결론
만약 REST가 웹 시대의 API 표준이었다면, MCP는 에이전트 시대의 프로토콜 표준이 될 수 있습니다. 지금이 준비할 황금 같은 기회입니다.

🧭 구축할 준비가 되셨나요?
핵심 도구 기능을 식별하고 MCP 형식으로 구조화하는 것부터 시작하세요.
모든 것을 지원할 필요는 없습니다 – 에이전트가 시작할 수 있을 만큼만 지원하면 됩니다.

에이전트의 시대(Agentic era)가 오고 있습니다. 늦지 마세요.

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누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드 : AI 에이전트와 도구 연동의 새로운 표준 이 자료는 AI 에이전트가 Google Calendar, Salesforce와 같은 다양한 외부 도구(API)를 사용하는 데 어려움을 겪는 현재의 문제를 지적합니다. 이를 해결하기 위한 새로운 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)를 소개하며, MCP가 어떻게 AI 에이전트와 도구 간의 '공통 언어' 역할을 하여 상호작용을 원활하게 하는지 설명합니다. 또한, 개발자와 SaaS 기업이 MCP 생태계에 참여하여 더 강력하고 확장 가능한 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내합니다. (참고) 가이드 전체 내용은 Gemini 2.5 Pro로 작성되었으며, 이미지 정리본은 GPT-4o 를 이용하여 생성하였습니다. ====================================== 📘 1. 왜 에이전트에게 새로운 표준이 필요한가 – MCP 소개 ====================================== 🚀 미래는 에이전트 중심입니다 (The Future Is Agentic) ChatGPT 시대를 맞아, 우리 모두는 AI가 얼마나 강력할 수 있는지 엿볼 수 있었습니다. 하지만 진정한 생산성은 단순히 AI와 대화하는 것에서 오는 것이 아니라, AI가 우리를 위해 실제로 일을 처리할 수 있을 때 발휘됩니다. 바로 이 지점에서 에이전트가 필요합니다. 에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다. 회의 예약, 보고서 작성, 데이터 분석과 같이 실제 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등)를 사용하여 행동을 취하는 AI입니다. 하지만 여기에 문제가 있습니다. ❗️ 오늘날의 에이전트는 여전히 제한적입니다. AI에게 이렇게 요청한다고 상상해 보세요. “이번 주 나의 모든 1:1 미팅을 찾아서, 논의 내용을 요약하고, 후속 이메일 초안을 작성해 줄 수 있니?” 오늘날 대부분의 AI 에이전트는 아마 멈춰버릴 것입니다. 왜일까요? 그들이 사용하는 도구, 즉 여러 서비스의 API들이 마치 수백 개의 다른 방언처럼 제각각이기 때문입니다. 모든 도구 (Tools) 는 다음을 가지고 있습니다. - 자체 인증 규칙 - 고유한 데이터 형식 - 다른 기능 및 엔드포인트 개발자들은 모든 도구에 대해 맞춤 코드를 작성해야 하는 문제를 당면하게 됩니다. 이는 느리고, 불안정하며, 확장 가능하지 않습니다. 🧩 빠진 조각: 도구를 위한 공통 언어 만약 이 모든 도구들이 AI 에이전트와 소통할 수 있는 표준적인 방법이 있다면 어떨까요? 마치 HTML이 웹을 표준화하고, REST가 API를 표준화했듯이 이제 AI 에이전트를 위한 표준이 필요합니다. 이것이 바로 MCP (Model Context Protocol)입니다. AI 에이전트가 실제 도구를 쉽게 이해하고 상호작용할 수 있도록 설계된 새로운 프로토콜입니다. 시작해 봅시다. ============================ 📘 2. MCP란 무엇이며 어떻게 작동하는가? ============================ 🧠 큰 그림부터 시작해 봅시다. MCP (Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM 기반)와 그들이 사용해야 하는 도구(Google Calendar, Salesforce, Notion 등) 사이에서 번역가 역할을 하는 새로운 표준입니다. MCP를 에이전트가 다음을 이해하는 데 도움이 되는 "만능 리모컨"이라고 생각하세요. - 어떤 도구를 사용할 수 있는지 - 그 도구들이 무엇을 할 수 있는지 - 어떻게 안전하고 효율적으로 사용할 수 있는지 🔍 주요 개념 - MCP 클라이언트: LLM을 사용하는 AI 에이전트 또는 앱입니다. 다음과 같은 요청을 보냅니다: ㄴ “이 도구는 무엇을 할 수 있나요?” ㄴ “이 함수를 실행해 주세요.” - MCP 서버: SaaS 도구와의 다리 역할을 합니다. 다음을 설명합니다: ㄴ 사용 가능한 기능 (예: "회의 생성", "노트 가져오기") ㄴ 관련 데이터를 일관된 형식으로 ㄴ LLM이 이해할 수 있는 방식으로 지침 제공 - 컨텍스트 스키마: 도구의 기능을 LLM이 읽을 수 있도록 구조화되고 통합된 형식입니다. 마치 모든 도구를 쉽게 탐색할 수 있는 API 플레이그라운드로 바꾸는 것과 같습니다. 🔁 이것이 왜 중요한가 - MCP가 없다면: AI 에이전트는 모든 도구를 사용하기 위해 수작업으로 코딩해야 합니다 = 느리고 비용이 많이 듭니다. - MCP가 있다면: 도구는 에이전트에게 플러그 앤 플레이 방식이 됩니다 = 빠르고 확장 가능합니다. ✅ 실제 예시 에이전트가 다음 작업을 수행하기를 원하십니까? “Asana에서 모든 높은 우선순위 작업을 찾고, 프로젝트 상태를 요약하고, 팀에 알림 보내기” MCP를 사용하면, 1. Asana MCP 서버가 그 기능을 설명합니다 (list_projects, get_tasks 등). 2. 에이전트는 이러한 작업을 탐색, 호출 및 결합할 수 있습니다. 3. 그 결과 맞춤 코드 없이 완전히 자동화된 워크플로우가 가능해집니다. ================================= 📘 3. 도구가 어떻게 에이전트의 능력을 결정하는가 ================================= 🛠 모든 도구가 동일하지는 않습니다 인간 조수가 일을 처리하기 위해 적절한 기술 세트가 필요한 것처럼, AI 에이전트의 성능은 사용할 수 있는 도구에 따라 달라집니다. 도구에는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 1️⃣ 다기능 도구 (Multi-Function Tools) : 하나의 도구, 여러 작업 – 스위스 아미 나이프처럼 이 도구들은 여러 관련 작업을 하나의 강력한 인터페이스로 묶습니다. 단일 단계가 아닌 전체 워크플로우를 수행하도록 설계되었습니다. 🧠 예시 다기능 도구를 사용하는 Calendar Agent는 다음을 처리할 수 있습니다. - 모든 미팅 찾기 (유형별 필터링 = 1:1) - 메타데이터 추출 (제목, 참석자, 시간) - 미팅 노트 읽기 - 주간 요약 생성 이 모든 것을 한 번에 처리합니다 – 5개의 다른 도구를 호출할 필요가 없습니다. 📌 중요한 이유 도구 수가 적을수록 = 오케스트레이션이 단순해짐 = 더 빠르고 스마트한 에이전트. 2️⃣ 다중 도구 에이전트 (Multi-Tool Agents) - 함께 작동하는 에이전트 – 전문가 팀처럼 때로는 단일 도구만으로는 모든 것을 할 수 없습니다. 대신, 마치 팀 내의 사람들처럼 각기 다른 도구를 사용하는 에이전트들이 협업합니다. 🧠 예시 목표: 주요 고객에게 맞춤형 이메일 캠페인 보내기. 🧑‍💼 에이전트 1: Salesforce에서 고객 데이터 가져오기 📊 에이전트 2: Google Sheets에서 데이터 분석하기 📬 에이전트 3: Mailchimp를 통해 이메일 보내기 이를 에이전트 시스템(System of Agents) 또는 MAS (Multi-Agent System)라고 합니다. 📌 중요한 이유 에이전트는 강점을 결합하고 더 넓은 범위를 커버할 수 있습니다 – 마치 회사의 마이크로서비스처럼. 🤖 왜 ChatGPT만으로는 충분하지 않은가 오늘날 대부분의 맞춤형 GPT는 너무 단순합니다 - 제한된 작업 - 메모리 없음 - 다른 에이전트와 협업 불가 - "단일 도구" 사일로에 갇혀 있음 이것이 바로 AutoGen, CrewAI, LangGraph와 같은 강력한 프레임워크가 등장한 이유입니다 – 다기능 및 다중 에이전트 기능을 잠금 해제하기 위해. 🧭 도구 = 에이전트 뒤의 진정한 엔진 단순히 어떤 LLM을 사용하는지에 대한 문제가 아닙니다. 어떤 도구를 제공하고, 그것들이 어떻게 연결되어 있는지에 대한 문제입니다. ========================= 📘 4. MCP의 현실적인 과제와 한계점 ========================= MCP는 AI 에이전트와 도구 연동의 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있지만, 새로운 표준으로서 현실적인 과제와 잠재적 한계점 또한 고려해야 합니다. 😫 넘어야 할 현실적인 장벽들 MCP가 이상적인 솔루션처럼 보일 수 있지만, 성공적인 정착과 확산을 위해서는 다음과 같은 현실적인 문제들을 해결해야 합니다. 느린 채택 속도 (Slow Adoption Rate) - 가장 큰 허들: 새로운 표준의 성공은 얼마나 많은 플레이어가 참여하느냐에 달려있습니다. SaaS 기업들이 MCP 서버 구축에 투자하고, 에이전트 개발자들이 이를 적극적으로 사용해야만 생태계가 활성화됩니다. 초기에는 '닭과 달걀' 문제에 직면할 수 있습니다. - 모든 도구 제공자가 표준화된 단일 인터페이스를 선호하지 않을 수 있으며, 자체 API 생태계를 강화하는 것을 우선시할 수 있습니다. 구현 및 유지보수의 복잡성 (Complexity of Implementation &amp; Maintenance) - 서버 측 부담: MCP가 에이전트 클라이언트 개발을 단순화할 수 있지만, SaaS 도구 제공자 입장에서는 자사의 복잡한 API 기능과 데이터 모델을 MCP 표준 스키마에 정확하게 매핑하고, 안전하며 효율적인 MCP 서버를 구축 및 유지보수하는 것이 상당한 기술적, 비용적 부담이 될 수 있습니다. - 지속적 업데이트: 기반이 되는 도구의 API가 변경되거나 MCP 표준 자체가 발전함에 따라 지속적인 업데이트와 버전 관리가 필요합니다. 표준화의 명암 (Pros and Cons of Standardization) - 기능 제약 가능성: 모든 도구의 고유하고 세분화된 기능을 단일 표준으로 완벽하게 포괄하기는 어렵습니다. 초기 표준은 '최소 공통분모'에 집중하게 되어, 특정 도구의 고급 기능이나 특수 기능을 MCP를 통해 활용하는 데 제약이 따를 수 있습니다. 때로는 여전히 직접적인 API 호출이 필요할 수 있습니다. - 표준의 경직성: 표준이 한번 자리 잡으면 변경하기 어려울 수 있으며, 빠르게 변화하는 AI 및 API 기술 발전을 민첩하게 따라가지 못할 수 있습니다. 성능 및 보안 문제 (Performance &amp; Security Concerns) - 잠재적 성능 저하: MCP라는 중개 계층(layer)이 추가되면서, 이론적으로는 직접 API를 호출하는 것보다 약간의 지연 시간(latency)이 발생할 수 있습니다. 대부분의 경우 무시할 만한 수준일 수 있으나, 실시간성이 중요한 애플리케이션에서는 고려 사항이 될 수 있습니다. - 보안 책임: 표준화된 인터페이스는 잠재적인 공격 표면(attack surface)도 표준화할 수 있습니다. MCP 서버와 클라이언트 간의 인증, 권한 부여, 데이터 암호화 등 보안 메커니즘을 철저히 구현하는 것이 매우 중요하며, 이에 대한 책임은 각 서버 구현 주체에게 있습니다. 기술 성숙도 및 생태계 지원 (Maturity &amp; Ecosystem Support) - 초기 단계: MCP는 비교적 새로운 개념이므로, 관련 개발 도구, 디버깅 툴, 테스트 프레임워크, 풍부한 문서, 커뮤니티 지원 등이 아직 부족할 수 있습니다. 이는 초기 도입 및 문제 해결을 어렵게 만들 수 있습니다. 💡 결론: 균형 잡힌 시각 필요 MCP는 에이전트 기반 자동화의 중요한 발전을 약속하지만, 위와 같은 현실적인 과제들을 간과해서는 안 됩니다. 이러한 문제들은 대부분의 신기술 표준화 과정에서 나타나는 현상이며, MCP 생태계 참여자들의 지속적인 노력, 피드백, 협력을 통해 점진적으로 해결될 수 있을 것입니다. MCP의 성공 여부는 이러한 과제들을 얼마나 효과적으로 극복하느냐에 달려있습니다. ======================= 📘 5. MCP 생태계에 참여하는 방법 ======================= 🎯 왜 관심을 가져야 하는가 만약 당신의 제품이 SaaS 도구이고, AI 에이전트가 사용하기를 원한다면, 지금이 MCP 생태계에 진입하기에 완벽한 시기입니다. - LLM 기반 에이전트에게 발견될 수 있습니다. - 맞춤 통합 없이 에이전트가 당신의 도구를 사용하게 할 수 있습니다. - 기업 IT부터 소비자 AI까지 성장하는 에이전트 앱 시장에 진입할 수 있습니다. 🚪 참여 방법: 3가지 방법 1️⃣ MCP 서버 구축하기 당신의 도구 기능을 MCP 호환 인터페이스로 전환하세요. 🔧 필요한 것 - 도구의 기능(call_tool, list_tools) 설명하기 - call_resource, list_resources를 통해 데이터 노출하기 - 표준 컨텍스트 스키마 따르기 마치 공개 API를 구축하는 것과 같지만, LLM을 위한 것입니다. 💡 팁: 기존 에이전트 프레임워크(예: LangGraph, AutoGen)를 사용하여 개발 속도를 높이세요. 2️⃣ 마켓플레이스에 호스팅 또는 등록하기 MCP 서버가 활성화되면 MCP 레지스트리나 마켓플레이스에 게시하세요. - 당신의 도구를 모든 MCP 호환 클라이언트가 발견할 수 있도록 만드세요. - AI 에이전트가 당신의 제품을 찾고, 이해하고, 사용하도록 하세요. - 일부 플랫폼(예: Claude, MySnap)은 이미 이 플러그 앤 플레이 모델을 지원합니다. 3️⃣ MCP를 클라이언트로 사용하기 MCP를 통해 도구에 연결하는 자체 AI 에이전트나 LLM 앱을 구축할 수도 있습니다. - 더 이상 각 API에 대한 맞춤 래퍼를 작성할 필요가 없습니다. - 기존 MCP 서버에 연결하고 워크플로우를 더 빠르게 구축하세요. - 내부 자동화 도구나 고객 대면 AI 앱에 적합합니다. 🌱 선도자 = 큰 이점 (Early Movers = Huge Advantage) MCP는 아직 초기 단계이지만, 기반은 현실적이고 작동하고 있습니다. 지금 참여함으로써 다음을 할 수 있습니다 ✅ 떠오르는 표준에 영향을 미치기 ✅ 다른 이들보다 먼저 당신의 도구의 LLM 인터페이스 형성하기 ✅ 생태계가 확장됨에 따라 함께 성장하기 📌 결론 만약 REST가 웹 시대의 API 표준이었다면, MCP는 에이전트 시대의 프로토콜 표준이 될 수 있습니다. 지금이 준비할 황금 같은 기회입니다. 🧭 구축할 준비가 되셨나요? 핵심 도구 기능을 식별하고 MCP 형식으로 구조화하는 것부터 시작하세요. 모든 것을 지원할 필요는 없습니다 – 에이전트가 시작할 수 있을 만큼만 지원하면 됩니다. 에이전트의 시대(Agentic era)가 오고 있습니다. 늦지 마세요. 도움이 되셨다면 좋아요 부탁드립니다.

누구나 쉽게 이해할 수 있는 MCP 가이드

똑닥닷컴 SEO(a.k.a. 네이버 월 노출 수 1000만 달성기) | 비브로스 기술 블로그

어떤 접근으로 노출수를 높였는지 단계별로 잘 나와있네요.
https://boostbrothers.github.io/2025-03-04-ddocdoc-com-seo/

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똑닥: SEO 최적화 사례

첫 회사에서 5년 정도 보낸 후 대기업이 가보고 싶다는 생각이 들었습니다.
다른 곳에 이력서도 넣어보지 않은 채 일단 그만뒀습니다.

그리고 이력서를 쓰기 시작했는데...
아는 사람도 하나 없어 지인 추천 없이 홈페이지를 통해서 지원서를 썼습니다.
네이버, 다음, SK컴즈, NC소프트, 넥슨 같은 곳들.

근데 기다려도 답장이 오질 않더군요.
5년 가까이 열심히 했고 자신감도 많이 생겼는데 밖에서 보는 내 수준은 이런거였구나.

한 달 정도 지났을 뿐인데 초조함이 엄청 커졌습니다.
나 혹시 새되는 거 아냐? 그럼 내 인생 어떻게 되는거지?
다른 회사를 먼저 알아보고 그만둘 걸.
큰일났단 생각에 소름이 바짝 돋았습니다.

엔씨, 넥슨, 다음에서는 연락도 안 왔고, 네이버에서 연락이 왔습니다.
이력서를 내고 한 달 지나 연락이 왔는데...
지금 생각해보면 제 이력서를 보고 픽해준 네이버 누군가가 인생의 은인입니다.
만약 흘려 넘겨 버렸으면 나는 지금 뭘하고 있을까? 시간이 지날수록 초조한 맘이 커져서 그 어떤 이상한 회사라도 얼씨구나 들어갔을 것 같습니다.

이후에도 다른 회사를 알아보기 전에 회사를 그만두었습니다만 처음 만큼 긴장되거나 초조하진 않았습니다. 스스로에 대한 자신감이 없었기 때문이었던 것 같습니다.

(인생에서 불안했던 시기를 생각해보다가 쓴 글일 뿐 절대 이렇게 하라고 추천하는 것은 아닙니다)

첫 회사에서 5년 정도 보낸 후 대기업이 가보고 싶다는 생각이 들었습니다.다른 곳에 이력서도 넣어보지 않은 채 일단 그만뒀습니다. 그리고 이력서를 쓰기 시작했는데...아는 사람도 하나 없어 지인 추천 없이 홈페이지를 통해서 지원서를 썼습니다.네이버, 다음, SK컴즈, NC소프트, 넥슨 같은 곳들. 근데 기다려도 답장이 오질 않더군요.5년 가까이 열심히 했고 자신감도 많이 생겼는데 밖에서 보는 내 수준은 이런거였구나. 한 달 정도 지났을 뿐인데 초조함이 엄청 커졌습니다.나 혹시 새되는 거 아냐? 그럼 내 인생 어떻게 되는거지?다른 회사를 먼저 알아보고 그만둘 걸.큰일났단 생각에 소름이 바짝 돋았습니다. 엔씨, 넥슨, 다음에서는 연락도 안 왔고, 네이버에서 연락이 왔습니다.이력서를 내고 한 달 지나 연락이 왔는데...지금 생각해보면 제 이력서를 보고 픽해준 네이버 누군가가 인생의 은인입니다.만약 흘려 넘겨 버렸으면 나는 지금 뭘하고 있을까? 시간이 지날수록 초조한 맘이 커져서 그 어떤 이상한 회사라도 얼씨구나 들어갔을 것 같습니다. 이후에도 다른 회사를 알아보기 전에 회사를 그만두었습니다만 처음 만큼 긴장되거나 초조하진 않았습니다. 스스로에 대한 자신감이 없었기 때문이었던 것 같습니다. (인생에서 불안했던 시기를 생각해보다가 쓴 글일 뿐 절대 이렇게 하라고 추천하는 것은 아닙니다)

다른 회사를 먼저 알아보지 않고 퇴사하면

먼저, 성능 최적화와 보안 이슈 등을 얘기할 수 있을것 같아요.

물론 초개인화된 데이터를 처리하는 역할을
모두 서버에서 담당한다면 서버 부하가 커질 수도 있지만,

그럼에도 위와 같은 이유들로
서버에서 Data fetching 을 하는게 유리한 때가 있어서요.

이러한 이유에 대해 좀 더 자세히 설명해보았습니다.

https://youtu.be/vJGk4iLo-Ak

먼저, 성능 최적화와 보안 이슈 등을 얘기할 수 있을것 같아요. 물론 초개인화된 데이터를 처리하는 역할을모두 서버에서 담당한다면 서버 부하가 커질 수도 있지만, 그럼에도 위와 같은 이유들로서버에서 Data fetching 을 하는게 유리한 때가 있어서요. 이러한 이유에 대해 좀 더 자세히 설명해보았습니다. https://youtu.be/vJGk4iLo-Ak

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왜 Data fetching 을 서버에서 해야할까요?

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폴인에서 시리즈로 공개한 '토스팀에게 듣다: 토스 10주년 '10 to 100''에서 프로덕트 디자인 부문의 글을 소개합니다. 프로덕트 디자인 헤드를 맡고 있는 강수영 님이 2015년부터 2025년까지 토스에서의 프로덕트 디자인을 어떻게 바라보고, 어떤 고민과 도전으로 현재에 이르렀는지 담담하게 전달하는 내용입니다. 요약을 먼저 보시더라도 전문을 꼭 살펴보시면 좋겠습니다.

2개의 문장으로 결론을 요약하자면 사용자 경험을 고민하는 사람이라면, 디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'라는 것이었습니다. '만약 헷갈리지만 않는다면 안 되는 건 거의 없다.'입니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

1. 태동기(2015~18): 디자인도, 일하는 방식도 단순하게 

 * ① 필요 없는 정보는 과감히 쳐내기
   ② 한 화면에서 어딜 봐야 할지 명확히 알려주기

2. 성장기(2018~22): 체계를 통한 일관성 쌓기

토스만의 디자인 시스템을 만들고 토스만의 서체도 만들면서 어디서든 '토스 디자인이다'라고 알 수 있게 만든 시기였습니다. 동시에 4가지를 새롭게 시도했습니다.

 * ① 3D 그래픽 - 시네마4D라는 툴을 직접 배워가며 내부에서 디벨롭
 * ② UX 라이팅 - A/B테스트를 통해 제품속 문구를 결정하면서 클릭율 최대 300% 증가
 * ③ 유저 테스트 - 토스의 UT 문화가 생긴 시기로 전문 업체와 계약해서 테스트, 정성 테스트를 반복해 가입 퍼널을 만들고 수치로 성과까지 증명
 * ④ 로고 리브랜딩 - '공 던지듯 쉬운 금융', '우리는 금융이 아니다', '토스에 갇히면 안 된다'

3. 진화기(2022~2024): 금융 너머를 바라보는 시대의 디자인

마이데이터 시기에 조회, 송금, 혜택을 중심으로 한 홈화면을 만든 시기. 대출, 카드, 보험, 신용대출 등 여러 기능을 동일한 인터랙션으로 하나의 경험을 하듯이 만드는 것에 주안점을 두고 매출까지 개선하는 것으로 디자인의 역할을 확대했습니다. 이 시기엔 3D로 만든 새로운 로고를 선보였습니다.

4. 토스의 지금(2025~): 어디서나 편리한 디자인을 고민할 때

토스가 금융상품을 넘어 커머스, 모바일을 넘어 오프라인 단말기까지 새로운 접점이 생기면서 덩치가 커졌습니다. B2B 고객도 많아졌고 고객이 토스 앱 안에서 자기만의 사업을 하려는 니즈가 있었기에 '툴 프로덕트 디자이너'라는 직군까지 생겼습니다. 내부 구성원을 위한 툴도 만들어진 시기였죠.

 1. 토스 내비게이션 스코어 - 유저에게 직접 묻고 '이 기능 어디에 있을 것 같나요?'에 대한 답변을 히트맵 형태로 표현해서 (만드는 사람이) 예상한 것과 (쓰는 사람이) 이해하고 기대하는 것 사이의 격차가 얼마나 큰지 확인할 수 있는 방법입니다.
 2. 휴리봇 - 휴리봇은 토스 유저처럼 답변하는 생성형 AI예요. 디자인한 화면을 보여주며 질문하면 실제 유저처럼 답변하는 거예요. 기존 유저 테스트를 완전히 대체할 수는 없지만, 시간을 아끼는 데 큰 도움이 됩니다.
 3. 토스트 - 토스 스타일로 그림을 알아서 그려주는 '토스트'도 개발했어요. 정보를 입력하면 몇 분 만에 그래픽이 만들어지죠. 토스 그래픽 디자이너가 만든 것과 같은 퀄리티, 톤으로요. 디자이너들이 더 중요한 문제에 집중할 수 있도록 일손을 덜어주는 역할을 잘 해내고 있습니다. 
 4. 랠리(Rally) - 인터랙션을 잘 만들려면 디자이너의 역량, 구현 기술, 개발 인력이 모두 필요한데요. 인터랙션팀 주도로 구현 비용을 획기적으로 낮추기 위해 랠리라는 프로그래밍 언어를 자체 개발했어요.

https://www.folin.co/article/10450/gift/Fspn7szhf5iFFggpgu0Ryq7GKd3D6XF5

폴인에서 시리즈로 공개한 '토스팀에게 듣다: 토스 10주년 '10 to 100''에서 프로덕트 디자인 부문의 글을 소개합니다. 프로덕트 디자인 헤드를 맡고 있는 강수영 님이 2015년부터 2025년까지 토스에서의 프로덕트 디자인을 어떻게 바라보고, 어떤 고민과 도전으로 현재에 이르렀는지 담담하게 전달하는 내용입니다. 요약을 먼저 보시더라도 전문을 꼭 살펴보시면 좋겠습니다. 2개의 문장으로 결론을 요약하자면 사용자 경험을 고민하는 사람이라면, 디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'라는 것이었습니다. '만약 헷갈리지만 않는다면 안 되는 건 거의 없다.'입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1. 태동기(2015~18): 디자인도, 일하는 방식도 단순하게&nbsp; <ul ><li>① 필요 없는 정보는 과감히 쳐내기 ② 한 화면에서 어딜 봐야 할지 명확히 알려주기</li></ul> 2. 성장기(2018~22): 체계를 통한 일관성 쌓기 토스만의 디자인 시스템을 만들고 토스만의 서체도 만들면서 어디서든 '토스 디자인이다'라고 알 수 있게 만든 시기였습니다. 동시에 4가지를 새롭게 시도했습니다. <ul ><li>① 3D 그래픽 - 시네마4D라는 툴을 직접 배워가며 내부에서 디벨롭</li><li>② UX 라이팅 - A/B테스트를 통해 제품속 문구를 결정하면서 클릭율 최대 300% 증가</li><li>③ 유저 테스트 - 토스의 UT 문화가 생긴 시기로 전문 업체와 계약해서 테스트, 정성 테스트를 반복해 가입 퍼널을 만들고 수치로 성과까지 증명</li><li>④ 로고 리브랜딩 - '공 던지듯 쉬운 금융', '우리는 금융이 아니다', '토스에 갇히면 안 된다'</li></ul> 3. 진화기(2022~2024): 금융 너머를 바라보는 시대의 디자인 마이데이터 시기에 조회, 송금, 혜택을 중심으로 한 홈화면을 만든 시기. 대출, 카드, 보험, 신용대출 등 여러 기능을 동일한 인터랙션으로 하나의 경험을 하듯이 만드는 것에 주안점을 두고 매출까지 개선하는 것으로 디자인의 역할을 확대했습니다. 이 시기엔 3D로 만든 새로운 로고를 선보였습니다. 4. 토스의 지금(2025~): 어디서나 편리한 디자인을 고민할 때 토스가 금융상품을 넘어 커머스, 모바일을 넘어 오프라인 단말기까지 새로운 접점이 생기면서 덩치가 커졌습니다. B2B 고객도 많아졌고 고객이 토스 앱 안에서 자기만의 사업을 하려는 니즈가 있었기에 '툴 프로덕트 디자이너'라는 직군까지 생겼습니다. 내부 구성원을 위한 툴도 만들어진 시기였죠. <ol ><li>토스 내비게이션 스코어 - 유저에게 직접 묻고 '이 기능 어디에 있을 것 같나요?'에 대한 답변을 히트맵 형태로 표현해서 (만드는 사람이) 예상한 것과 (쓰는 사람이) 이해하고 기대하는 것 사이의 격차가 얼마나 큰지 확인할 수 있는 방법입니다.</li><li>휴리봇 - 휴리봇은 토스 유저처럼 답변하는 생성형 AI예요. 디자인한 화면을 보여주며 질문하면 실제 유저처럼 답변하는 거예요. 기존 유저 테스트를 완전히 대체할 수는 없지만, 시간을 아끼는 데 큰 도움이 됩니다.</li><li>토스트 - 토스 스타일로 그림을 알아서 그려주는 '토스트'도 개발했어요. 정보를 입력하면 몇 분 만에 그래픽이 만들어지죠. 토스 그래픽 디자이너가 만든 것과 같은 퀄리티, 톤으로요. 디자이너들이 더 중요한 문제에 집중할 수 있도록 일손을 덜어주는 역할을 잘 해내고 있습니다.&nbsp;</li><li>랠리(Rally) - 인터랙션을 잘 만들려면 디자이너의 역량, 구현 기술, 개발 인력이 모두 필요한데요. 인터랙션팀 주도로 구현 비용을 획기적으로 낮추기 위해 랠리라는 프로그래밍 언어를 자체 개발했어요.</li></ol> https://www.folin.co/article/10450/gift/Fspn7szhf5iFFggpgu0Ryq7GKd3D6XF5

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《디자인하는 사람이라면 '수단과 목적을 헷갈리지 말자'》

1. “다른 사람을 존중하라”고 설교하지만, 정작 자신은 직원들을 신뢰하지도 존중하지도 않습니다.

2. ‘팀워크’라는 말을 입에 달고 다니지만, 팀플레이를 맹목적인 복종으로만 해석합니다.

3. 끔찍할 정도로 우유부단합니다. 중요한 결정을 내려야 할 때마다 미루고, 수도 없이 분석만 하고 의사결정은 내리지 않습니다. 그 결과, 회사는 결국 중요한 기회를 놓치고, 작은 문제들마저 심각한 위기로까지 커집니다.

4. 우선순위를 정하지 않고, 직원들에게 10~20개 실천 항목을 한꺼번에 제시하며 모두 다 우리에게 최우선사항이라고 말합니다.

5. 자기 집무실에 틀어박혀서 직원들이 어떻게 일하는지를 살피지 않습니다.

6. 사람들을 끊임없이 비판할 뿐, 긍정적인 피드백은 거의 하지 않습니다. 직원이 딱 한 번 실수를 한 것을 두고 영원히 괴롭힙니다. 그 결과, 실수를 통해 교훈을 얻을 수 있는 기회 자체를 박탈합니다.

7. 회사의 비전을 놓고 직원들과 효과적으로 소통하지 않습니다. 그로 인해 직원들은 회사에 비전이 없다고 느끼고, 어디로 가야 할지 몰라서 회사는 우왕좌왕합니다.

8. 말을 할 때나 글을 쓸 때 복잡하고 따분하기만 하고, 온갖 전문 용어를 남발합니다. 그래서 직원들에게 건설적인 영감을 주기는커녕 지루하고 혼란스럽게 만듭니다.

9. 정체된 상태임에도 새롭거나 대담한 도전을 하는 것을 꺼립니다. 그래서 결국 야망을 가진 직원들은 회사를 떠납니다.

- 짐 콜린스 외, <좋은 리더를 넘어 위대한 리더로> 중

1. “다른 사람을 존중하라”고 설교하지만, 정작 자신은 직원들을 신뢰하지도 존중하지도 않습니다. 2. ‘팀워크’라는 말을 입에 달고 다니지만, 팀플레이를 맹목적인 복종으로만 해석합니다. 3. 끔찍할 정도로 우유부단합니다. 중요한 결정을 내려야 할 때마다 미루고, 수도 없이 분석만 하고 의사결정은 내리지 않습니다. 그 결과, 회사는 결국 중요한 기회를 놓치고, 작은 문제들마저 심각한 위기로까지 커집니다. 4. 우선순위를 정하지 않고, 직원들에게 10~20개 실천 항목을 한꺼번에 제시하며 모두 다 우리에게 최우선사항이라고 말합니다. 5. 자기 집무실에 틀어박혀서 직원들이 어떻게 일하는지를 살피지 않습니다. 6. 사람들을 끊임없이 비판할 뿐, 긍정적인 피드백은 거의 하지 않습니다. 직원이 딱 한 번 실수를 한 것을 두고 영원히 괴롭힙니다. 그 결과, 실수를 통해 교훈을 얻을 수 있는 기회 자체를 박탈합니다. 7. 회사의 비전을 놓고 직원들과 효과적으로 소통하지 않습니다. 그로 인해 직원들은 회사에 비전이 없다고 느끼고, 어디로 가야 할지 몰라서 회사는 우왕좌왕합니다. 8. 말을 할 때나 글을 쓸 때 복잡하고 따분하기만 하고, 온갖 전문 용어를 남발합니다. 그래서 직원들에게 건설적인 영감을 주기는커녕 지루하고 혼란스럽게 만듭니다. 9. 정체된 상태임에도 새롭거나 대담한 도전을 하는 것을 꺼립니다. 그래서 결국 야망을 가진 직원들은 회사를 떠납니다. - 짐 콜린스 외, &lt;좋은 리더를 넘어 위대한 리더로&gt; 중

최악의 리더들이 가진 특징 9가지

이케아는 과거에 한번 구매하면 오래 사용해야 하는 것이 아니라 '언제든 쉽게 선택해서 구매하고 원할 때는 언제든 자주 바꿔 사용하는 것이 더 좋은 제품'이라는 점을 강조했다.

하지만 지금의 이케아는 그와는 정반대의 길을 가고 있다.
왜 그럴까?

이케아가 브랜드 전략을 스스로 완전히 뒤집게 된 결정적인 계기가 된 광고 캠페인을 소개한다
https://bit.ly/3xT6J8p

이케아는 과거에 한번 구매하면 오래 사용해야 하는 것이 아니라 '언제든 쉽게 선택해서 구매하고 원할 때는 언제든 자주 바꿔 사용하는 것이 더 좋은 제품'이라는 점을 강조했다. 하지만 지금의 이케아는 그와는 정반대의 길을 가고 있다.왜 그럴까? 이케아가 브랜드 전략을 스스로 완전히 뒤집게 된 결정적인 계기가 된 광고 캠페인을 소개한다https://bit.ly/3xT6J8p

16년 전에 만든 광고의 속편을 만든 이케아..왜 그랬을까?

스투시

마케터로 일합니다.<마케터의 브랜드 탐색법>을 썼습니다. 센스는 갈고 닦는 것이라고 믿습니다.(새로운 분들과 커피챗 언제나 환영입니다)

16년 전에 만든 광고의 속편을 만든 이케아..왜 그랬을까?

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