[쫌아는기자들] 공대생 넷의 연남동 반지하와 알파고, 글로벌 제이커브까지

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2016년 연남동 15평 반지하 사무실에서 시작한 콴다의 초기는 하루 1000개 남짓 질문이 올라오는 서비스였습니다. 콴다는 모르는 문제를 올리면 선생님이 매칭되어 풀어주는 플랫폼 앱이었습니다. 공대생 창업멤버들이 급하면 수학, 과학 문제를 풀고 카톡방 동창들에게 도움을 구하기 일수였답니다. 그런데 그 속도가 아주 빠르게 성장했습니다. 서비스 시작 2년이 지난 시점에선 하루 10만개 문제 질문이 올라왔으니 100배 성장을 했습니다.

8년차인 현재 콴다의 성적표는 아래와 같습니다.

-베트남 수험생들의 필수앱으로 베트남에서만 월간 글로벌 사용자(MAU) 400만

-글로벌 DAU는 약 150만. 전체 이용자의 약 80% 이상이 해외에서 발생.

-2022년 매출은 약 100억원으로 2021년 대비 4배 이상 성장.

“서비스가 터지려면 서비스가 20~30% 좋아지는 것으로는 큰 반향이 없습니다. 10배 이상은 좋아져야 해요. 그러면 갑자기 제이커브를 그리더군요. 콴다 서비스의 적수는 네이버 지식인이었습니다. 네이버 지식인에 모르는 문제를 올려도 답이 달리니까요. 그런데 네이버 지식인에선 답이 달릴 확률이 70% 밖에 안 됐고, 문제를 올려도 답이 올 때까지 평균 40~50분을 기다려야 했어요.

그런데 콴다는 문제 사진을 찍어서 올리면 70% 확률로 3초 만에 정답과 해설이 나옵니다. 100배 이상의 시간을 절약해줬어요. 그러니까 정말 유입이 100배 늘었습니다. 20~30% 좋아지기 위해 엄청나게 애를 썼지만, 결국 사용자 경험이 100배쯤 좋아지니 유의미한 변화가 순식간에 오더군요.”

이용재 매스프레소 대표가 깨달은 제이커브의 이야기입니다.

콴다 앱을 통해 OCR 기능을 시연하고 있는 이용재 매스프레소 대표. /박상훈 기자

◇글로벌 50개 나라의 52억개 문제 데이터 쌓여

-콴다라는 서비스 이름, ‘Q and A’ 에서 왔다고요?

“네. 질문과 해답이라는 뜻. 학생들이 공부 중에 생기는 질문을 해결하는 서비스로 시작했어요. 지금은 전 세계 50여개 국가 학생들이 매일 1000만건 이상, 1초로 따지면 약 110건의 모르는 문제를 올리고 답을 얻고 있어요. 누적으로는 총 52억개의 수학, 과학 등 수험 문제 데이터베이스가 쌓였고, 이 데이터베이스를 기반으로 문제 검색 서비스까지 제공하는 앱이 콴다입니다.”

-모르는 문제를 검색한다? 구글에 검색해도 나오는 정보 아닌가요. 뭐가 다르죠?

“처음 창업하고 서비스가 나왔던 2016년 초만해도 고등학생이 질문을 하면 명문대 대학생들이 매칭이 되어서 15분만에 답변을 주는 서비스였습니다. 카톡 같은 메신저를 써서 모르는 문제를 이해가 될 때까지 질문할 수 있었고요. 그러다 차곡차곡 데이터베이스가 쌓였고, 팀 스스로 기술을 쌓아 학생들이 앱에서 사진을 찍으면 문제에 있는 글자와 수식, 그래프를 인식해서 데이터베이스에 쌓여있는 문제와 매칭을 해요. 데이터베이스에는 같은 문제를 선생님이 풀고 해설한 답변이 미리 저장되어 있고요. 이걸 불러오는, 일종의 검색 서비스죠. 이용자 입장에선 과거에는 대학교 선생님이 매칭돼 문제를 푸는 15분을 기다려야 했다면, 검색 서비스 이후에는 사진만 찍어서 올리면 3~4초 안에 바로 답변이 나오니까 훨씬 신속하게 원하는 답과 해설을 구할 수 있고요.

이 외에도 기술이 많이 발전해서, 선생님이 풀거나 데이터베이스에서 해답을 불어오지 않고도 간단한 수식 정도는 알고리즘이 풀고, 영어 문제 간단 번역을 제공하는 등 여러 기술을 붙여 ‘답과 해설을 찾는’ 학생들의 니즈를 해결하고 있습니다.”

-사진을 찍어서 문제를 인식한다? 이건 OCR(광학문자인식) 기능이 있어야 가능한데요. 어디 API를 가져다 쓰는 것인가요?

“연남동에 15평 정도 되는 반지하 사무실에서 공동창업자 4명(이용재, 이종흔, 정원국, 정호재)이서 시작했어요. 셋은 92년생 인천과학고 동기였고, 제 대학(서울대 전기과)에서 같은 수업을 듣다가 조모임을 같이하던 형을 데려온 것이죠. 2016년 제품이 처음 나왔을 때는 검색 기능이 없었고요, 그때만 해도 OCR이 없었죠. OCR 기능은 2017년에야 붙었습니다. 개발에만 꼬박 1년이 걸렸죠.”

왼쪽부터 매스프레소의 공동창업자 정호재, 이종흔, 정원국, 이용재. /매스프레소 제공

-개발에 1년이 걸렸으면 처음부터 OCR 기능을 넣었으면 되지 않았을까요? 그랬다면 더 화제가 됐고 이용자 수도 급속히 증가했을 텐데요.

“기술이 공개되지 않아 만들고 싶어도 만들 수가 없었죠. 구글의 알파고와 이세돌 9단의 대국이 2016년 일이었습니다. 사무실에서 모두 하던 일을 놓고 넋을 놓고 다섯번의 대국을 지켜보았어요. 그때 알았죠. 무조건 기술 베이스(base)로, 시장은 mass로 가야지만, 비즈니스 모델(BM)이 나오겠다고요.

구글이 2016년 말, 텐서 플로우(AI에 특화된 수학 원리) 관련 논문을 공개했어요. 알파고의 수학적, 공학적 원리를 아예 공개한 것이죠. 논문 읽고, OCR을 직접 해보려고 서울대 공대 교수님들 찾아다녔습니다. ‘교수님 이거 만들려고 하는데 가능할까요’라고 물었을 때, 교수님들도 “석박사 인력 3명이 붙어서 1년 정도 걸릴 것”이라고 했는데, CTO가 한 달만에 대략적인 골조를 짰습니다. 그리고 OCR 프로토타입 완성까지 약 4개월이 걸렸고, 안정적인 서비스가 굴러가는 데까지는 약 1년 걸렸어요.

처음에는 문제의 레이아웃을 분석하고, 그 다음 문제의 알파벳과 같은 문자, 수식, 그래프를 구분해요. 만약에 모르는 문자일 경우엔 구글 AI를 불러와서 해석을 하고, 나머지는 자체 OCR 기능이 분석해서 기존 데이터베이스에 쌓인 문답과 매칭해요. 당연히 서비스 초기부터 OCR 정확도, 검색 정확도가 높았던 것은 아니고요. 계속 AI가 학습하면서 정확도가 올라갔습니다. 지금은 8개국어로 서비스하고 8개국어 모두 OCR과 검색 기능이 됩니다. 영어·일본어·스페인어·베트남어·포르투갈어·태국어·인도네시아어·한국어예요.”

매스프레소 이종흔 공동창업자가 창업 초기 연남동 반지하에서 고사를 지내면서 초에 불을 붙이고 있다. /매스프레소 제공

◇유료 결제율 1%, 마케팅비 생각하니 1명의 유저가 99명 비용을 감당해야

-처음으로 돌아와서, 이 비즈니스의 아이디어. 어디서 왔나요?

“공동창업한 이종흔 대표(이용재 대표와 공동대표였던 그는, 현재 대표직을 내려놓고 병역 수행 중)의 경험에서 시작됐어요. 종흔이가 창업 당시, 과외를 8개나 뛰면서 돈을 벌었어요. 생계 문제 때문에 했는데, 8개쯤 과외가 되니까 카톡이 쏟아진다고요. 가르치는 학생들이 모르는 문제가 있을 때마다 카톡으로 문제 사진 찍어서 보냈던 것이죠. 당장 답해줄 시간은 없고, 학생들은 당장 답을 궁금해하고. 그렇다면 다른 공부 잘 하는 대학 선생님을 매칭해주면 어떨까? 싶어서 시작했죠.”

-2016~2017년이면 앱이 쏟아지던 시절이었고, 비슷한 서비스 여럿 있었습니다. 과목별 특화 앱도 있었고, 멘토링 앱과 웹 서비스도 있었고요. 제 주위에 콴다 말고 다른 앱이나 서비스에서 알바하던 후배들도 여럿이었어요. 그런데 지금은 콴다가 1등이고, 그 경쟁에서 살아남았습니다.

“선생-학생, 이 매칭으로는 도저히 비즈니스 구조가 안 나온다는 것을 일찍 깨달았어요. 서비스가 굴러가면서 계산을 해봤습니다. 만약 우리가 돈을 벌려면, 수익을 내려면 어떻게 되어야 할까. 학생들이 구매를 정말 많이 해줘야 했습니다.

처음의 모델은 학생들이 500원을 내면 선생님들에게 문제 1개 풀이 보상으로 400원을 주고, 수수료로 콴다가 100원을 갖는 구조를 생각했습니다. 그런데 당시 마케팅비용이 300원 정도였어요. 유저가 처음 오면 무료 질문할 수 있는 권한을 2개 줬습니다. 그러면 마케팅 비용 300원+ 400원 곱하기 2니까..1명의 유저가 콴다를 깔고 쓰도록 하는데 1100원이 들었어요. 그런데 결제율이 1% 였습니다.

1%의 유저가 1100원씩 드는 나머지 99%의 유저의 비용을 감당해줘야 한다는 이야기였습니다. 1명에게서 11만원의 순이익을 남겨야 회사도 수익이 남는 구조였는데, 그러면 1%의 유저 입장에선 콴다에 총 50만원을 써야 했습니다. 서비스 돌리고 몇 달 지나서 알았죠.

한 사람이 50만원을 쓰기 어렵다면, 유료 결제율이 10%까지 올라가야 했습니다. 그런데 다른 서비스 여럿을 찾아봐도 결제율이 10%인 서비스가 없었어요. 이건, 불가능하다. 이렇게 결론을 내렸죠.”

-초기 콴다는 독서실을 주로 공략했었습니다.

“당시 팀은 두 개의 루트를 두고 고민했어요. 한 팀은 기술 개발에 집중했고, 다른 한 팀은 독서실 영업을 했어요. 학생들은 아무래도 문제 풀이에 돈을 내기 어려우니까, 독서실 점주 분들이 돈을 내고 콴다를 대량 구매하고, 독서실 와이파이로 접속한 학생에 한 해서 문제풀이를 해주는 방식을 구상했죠. 독서실의 영업 포인트이기도 했고요. 결제율과 구매력을 고려해서 독서실을 타깃으로 튼 것이죠.

대학 졸업도 못한 학생들에게 영업의 세계는 정말 혹독했어요. 프랜차이즈들에게 휘둘리고…아시잖아요? 영업 힘든 것이요. 저는 기술 쪽을 주장했고, 종흔님은 힘들어도 영업을 더 해보자고 했었지만 난상토론 끝에 기술에 집중하기로 했어요. 이쪽이 우리가 더 잘할 수 있다고요. 그렇게 OCR이 탄생하게 됐고요.”

-결국 모든 문제를 사람에게 보수를 주고 푸는 구조에서 OCR과 검색 기능을 통해 비용 400원을 줄인 것은 이해했습니다. 대신 비용은 줄어도 결제율이 올라가지 않으면 성장은 무척 더디고 힘들텐데요. 아무리 싸게 문제 풀이가 가능하고 100명이 써도 1명만 유료로 사용한다면?

“DAU(일간 실제 사용자)와 매출을 보고 있습니다. 이제 앱이 돈을 벌기 시작했거든요. DAU를 보는 이유는 앱에 광고를 붙였고, 구독 모델을 도입했어요. 문제 사진을 찍으면 검색을 하는 3~4초 동안 짧은 광고가 나와요. 구독 모델은 강의를 들을 수 있습니다. 문제마다 글로 된 해설보다 더 친절한, 10~15분 정도 해설과 개념원리를 설명하는 짧은 강의를 만들었고 월 1만8000원 유료 구독자는 강의도 들을 수 있습니다. 돈만 엄청 썼던 앱이 이제 돈을 버는 것이죠.

현재 DAU는 150만명이고, 한국 이용자가 전체의 약 20%, 해외 이용자가 약 80% 쯤 됩니다. 해외 유저의 국가별 비중은 50%가 동남아, 나머지 50%가 유럽과 일본, 미국 등이요. 국가보다는 언어권으로 주로 봐요. 베트남, 영어, 스페인어, 일어 이렇게요.”

창업초기 콴다의 서버가 과열되어 급하게 캔음료로 식히는 모습. 급하면 콴다 창업자들은 직접 문제를 풀기도 했다. /매스프레소 제

문제를 풀고 있는 정원국 창업자. 뒤의 화이트보드에는 개발중인 'OCR'이 적혀있다. /매스프레소 제공

◇“선생님 구하러 왔습니다” 다짜고짜 도쿄대 수학동아리 찾아간 이유

-베트남 수험생들 사이에선 모르는 사람이 없는 국민 앱이라고 들었습니다.

“베트남 이용자가 전체 해외 이용자의 30~40% 정도 되는데요, MAU로 치면 약 400만 정도 됩니다. 한국의 작년 고3이 40만명 정도 되니까 꽤 많은 숫자죠. 베트남의 수능격인 시험이 있는데, 작년 응시생이 100만명 정도였으니까요. 대략 베트남 중, 고등학생의 절반 이상은 콴다를 쓴 적 있다고 보면 됩니다.”

-검색 기술이 있었으니, 해외 진출이 보다 간편하고 빨랐겠군요.

“아뇨. 아무리 AI와 텐서플로우, OCR이 있다지만 초기에 데이터베이스를 쌓기 위해선 결국 학생이질문을 하고, 선생님이 풀어야 합니다. 그래야 초기에 DB가 구축이 되고, DB가 쌓여야 검색 기능이 되어요. 특히 선생님들과 DB를 구축하는 작업은 시간이 중요합니다. 빨리 하지 않으면 회사의 비용 지출이 더 커지거든요. 새로운 언어를 서비스할 때마다 가장 중요한 일이 ‘데이터를 만들 선생님을 구하는 일’이었어요. 모두 수작업 개척이죠.”

-한국은 에브리타임 같은 대학생 커뮤니티도 있고, 알바 사이트도 여럿이니까요. 그런데 베트남이나 태국 같은 해외에서 대학생 선생님을 어떻게 구하나요.

“동남아는 페이스북을 여전히 많이 쓰거든요. 페이스북에서 대학생에데 DM 보내서 물어보고, 또 근처 대학 수학과 대학생 누구 추천해달라고 부탁하고. 건너의 건너서 방법을 많이 썼고요.

일본은 온라인 커뮤니티가 발달하진 않아서 종흔님이 도쿄대 수학동아리를 무작정 찾아갔어요. 가서 홍보했죠. 짧은 시간의 단 건 비대면 알바. 콴다 할 생각 없냐고요. 생각보다 호의적이었다고 하네요. 그들보다 기껏해야 4살 형이었으니까, 신기한 것 만들어서 온 한국 형들쯤 생각했던 것 같아요. 실제로 모집도 꽤 됐습니다.

초기에 일본 스타벅스 본사가서 피칭도 했어요. 콴다에서 학생들 문제를 풀어주면 포인트를 주고 이 포인트를 현금화도 가능하지만 쓸 수 있는 창구도 꽤 있거든요. 일본에서 스타벅스 기프티콘을 살 수 있도록 하려고 찾아간 것이었죠. ‘저희 이상한 회사 아닙니다. 제발 기프티콘 살 수 있게 해주세요’라고 했어요.

그 다음은? 입소문이죠. 대학생들 사이에서 ‘편하게 문제 풀어주는 알바가 있다. 틈날 때마다 단 건으로 할 수 있다. 몇 개 문제 풀면 스벅 커피 마실 수 있다’ 이렇게 소문나면서 선생님이 차곡차곡 늘었어요.”

콴다 베트남 지사의 크리스마스 파티 모습. /매스프레소 제공

뉴스레터 [스타트업]은 주 3회 발행하는 유료레터입니다. 오늘의 무료 콘텐츠는 여기까지 입니다. 전문의 절반을 공유합니다. 아래는 전문에 나온 부제와 질문입니다. 전문은 유료 구독자께 공개합니다. 2021년 3월 이후 발행한 모든 콘텐츠도 공유합니다. 감사합니다.

◇베트남의 유교 교육열, 시험 후 가장 짧게 쉬는 나라 한국

-한국은 교육열이 무척 강한 나라입니다. 다른 나라도 학습지, 사교육이 이렇게 활발할까요. 그냥 공교육에서 나오는 숙제 학교에서 다같이 풀고 끝나는 곳도 많을 것 같은데요.

-그래도 문화의 차이가 있었을텐데요. 시행착오는?

-50개 나라 학생들이 무엇을 궁금해하는가, 어디서 공부하다 막히는지를 콴다에서는 볼 수 있겠군요. 예컨대 가장 높은 오답률의 원리 같은 문제들요. 이 데이터도 꽤 가치가 있겠네요.

◇GPT와 경쟁은? 구글 본사가 직접 투자한 이유

-회사 이름은 매스프레소. 수학, 과학을 처음에 내세웠는데. 왜 꼭 수학, 과학이었나요.

-GPT-4에 OCR 기능이 추가됐습니다. 이제 손으로 적은 UI/UX를 찍어서 올리면 HTML 코드를 짜주더군요.

현재 콴다 서비스의 모습. /매스프레소 제공

-매출과 누적 투자 유치 금액은요?

-구글은 왜 투자했을까요?

-다음 스텝은 무엇입니까

◇AI가 절대 동네보습학원을 이길 수 없는 이유

-다시 돌아왔지만, 결국 사람이 문제를 풀어서 해결해야하는 것. AI 시대에 구닥다리 아닌가요. 토익이나 다른 어떤 교육 서비스들처럼 전적으로 AI에 의존해야한다는 주장도 있습니다.

초기 콴다를 기획하면서 남긴 메모. 콴다의 브랜드 네이밍을 고민한 흔적까지 있다. /매스프레소 제공

-처음부터 꿈이 창업이었나요.

-보통 가까운 친구와 창업을 하거나, 공동대표를 하면 대판 싸우거나 헤어지는 경우가 많은데요. 이런 상황인데도 말 못하는 스타트업도 많고요.