[피플]충분함을 넘어 새로운 기준을 세우는 사람들

110만 개가 넘는 브랜드가 사용하는 아임웹은 웹사이트와 쇼핑몰을 쉽게 만드는 도구를 넘어, 브랜드가 더 잘 운영되고 성장하도록 돕는 문제를 함께 풀고 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 AI Agent와 크리에이터 커머스라는 초기 단계의 과제를 맡고 있는 두 구성원의 이야기를 소개합니다.

인터뷰 요약

• 최예희 | Analytics Squad, Backend Engineer (BE)
  2025년 12월 합류. 데이터를 더 쉽게 이해하고 다음 행동까지 결정할 수 있도록 돕는 AI 에이전트를 만들고 있습니다.
• 서정원 | Creator Commerce Squad, Creator Partnership Manager (CPM)
  2026년 2월 합류. 크리에이터의 추천이 실제 판매와 수익으로 이어질 수 있도록 '슬릿'의 초기 파트너십과 첫 성과를 만들어가고 있습니다.

각자의 고민이 아임웹에서 만난 순간

*Analytics Squad에서 고객의 데이터 활용을 돕는 AI Agent (이하 AI 에이전트)를 만드는 최예희님과 Creator Commerce Squad에서 크리에이터 커머스 신사업을 맡은 *CPM 서정원님은 서로 다른 길을 걸어왔어요. 예희님은 모빌리티 스타트업에서 백엔드 개발자로 초기 단계의 제품을 만들었고, 정원님은 7년간 유튜브 채널을 키우며 콘텐츠 스타트업을 공동 창업했죠. 한 사람은 데이터를 한 사람은 콘텐츠를 다뤄왔지만, 두 사람이 아임웹을 선택한 이유에는 공통점이 있어요. 각자 오래 품어온 '풀고 싶은 문제'가 아임웹과 맞닿아 있었다는 점이에요.

*Analytics Squad : 아임웹 자사몰 안에 쌓이는 방문, 매출, 주문, 고객 데이터를 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 통계·분석 제품을 만듭니다.

*CPM (Creator Partnership Manager) : 크리에이터를 발굴하고, 온보딩부터 지속적인 매출 성장까지 크리에이터가 서비스 안에서 성과를 내고 함께 성장할 수 있도록 파트너십 전 과정을 담당합니다.

예희님은 데이터를 분석하는 데서 멈추지 않고, 고객이 실제로 데이터를 이해하고 활용할 수 있는 제품을 직접 만들고 싶었습니다. AI 에이전트를 통해 고객의 질문에 답하고 다음 행동까지 제안하는 경험은 프로덕트에 더 가까운 곳에서 일하고 싶었던 예희님에게 매력적인 도전이었어요. 여러 직군이 하나의 스쿼드로 움직이며 제품을 함께 만들어간다는 점도 아임웹을 선택하는 데 영향을 줬습니다.

예희님 "데이터는 계속 쌓이는데, 그걸 제대로 해석하고 활용하는 건 어렵잖아요. AI와 통계 분석이 만나면 그 간극을 풀 수 있겠다는 가능성이 보였고, 그게 제가 아임웹에서 풀고 싶은 문제였어요."

정원님은 7년간 직접 유튜브 채널을 키우며, 콘텐츠로 만든 영향력을 어떻게 꾸준한 수익으로 이어갈 수 있을지 오래 고민해왔어요. 창업을 마무리한 뒤에도 그 질문이 남아 있던 즈음, 마침 아임웹이 크리에이터 커머스를 신사업으로 시작한다는 걸 알게 됐습니다. 자신이 직접 겪어온 문제를 이제는 서비스로 풀어볼 수 있겠다고 느꼈습니다.

정원님 "크리에이터의 본업은 콘텐츠를 만드는 일이라, 그 외의 것까지 챙기기가 쉽지 않거든요. 아임웹이 시장의 진짜 문제를 알려고 크리에이터의 목소리부터 듣는 모습에서 단순한 신규 매출처가 아니라 이 문제를 꼭 풀어보려는 의지를 느꼈어요."

익숙한 역할을 넘어, 새로운 기준을 만드는 일

아임웹 어드민 페이지에는 브랜드 운영에 필요한 숫자와 데이터가 계속 쌓입니다. 방문자 수, 매출, 주문, 상품, 유입 경로처럼 운영자가 매일 확인하는 데이터들이죠. 하지만 숫자가 많다고 해서 운영에 필요한 답이 바로 보이는 건 아니에요. “방문자는 늘었는데 왜 매출은 줄었지?”, “이번 주엔 어떤 상품을 다시 밀어야 하지?” 같은 질문에 답하려면 여러 데이터를 일일이 비교하면서 의미 있는 답을 직접 찾아야 했거든요. 예희님이 만드는 AI 에이전트는 바로 이 과정을 바꾸는 제품, 한마디로 ‘브랜드 옆의 데이터 분석가’예요. 브랜드 운영자가 자연어로 묻기만 하면 필요한 데이터를 찾아 답하고, 다음에 취할 액션까지 제안하는 걸 목표로 하고 있습니다.

사실 이건 보이는 것보다 훨씬 까다로운 문제예요. 아임웹에는 110만 개가 넘는 브랜드가 저마다 다른 업종과 상품, 운영 방식으로 데이터를 쌓고 있기 때문에, 하나의 에이전트가 어떤 브랜드가 물어도 정확한 답을 내놓아야 하거든요. 일반적인 챗봇처럼 그럴듯한 답을 내는 정도로는 충분하지 않은 거죠. 그래서 예희님에게 이 일은 정해진 요구사항을 구현하는 데서 나아가, ‘브랜드에게 정말 도움이 되는 답이란 무엇일까’ 부터 직접 정의해야 하는 도전이기도 합니다. AI가 내놓은 답이 쓸모 있는지 판단하려면 좋은 분석이 무엇인지 알아야 하는데, 데이터를 직접 다뤄온 경험이 바로 그 기준이 되어주고요. 쉬운 일은 아니지만, 답의 기준을 직접 세우고 그게 실제 제품으로 이어지는 걸 지켜보는 데서 예전엔 느끼지 못한 재미를 발견하고 있습니다.

정원님이 맡은 슬릿 (Slit)은 아임웹이 새롭게 만들어가고 있는 크리에이터 커머스 서비스입니다. 크리에이터가 자신만의 쇼룸에 평소 소개하고 싶던 브랜드의 상품이나 서비스를 모아두고, 팔로워가 그 추천을 따라 구매하면 수익으로 이어지는 구조예요. 예전에는 광고로 트래픽을 모아 구매 전환을 만드는 방식이 중요했다면, 이제는 소비자가 신뢰하는 크리에이터의 추천이 브랜드와 고객을 잇는 중요한 접점이 되고 있습니다.

👉 슬릿 공식 홈페이지

정원님이 어떻게 하면 자연스럽게 연결할지에 집중하고 있습니다. 크리에이터에게는 콘텐츠 안에서 자연스러워야 하고, 브랜드에게는 실제 성과로 이어져야 하며, 고객에게는 억지스러운 판매처럼 느껴지지 않아야 하거든요. 예전에는 자신의 채널을 키우기 위해 어떤 콘텐츠가 반응을 얻는지, 내 채널 만의 강점은 무엇인지를 고민했다면, 지금은 여러 크리에이터가 각자의 방식으로 브랜드와 만나 첫 성과를 낼 수 있는 방법을 함께 찾고 있습니다. 7년간 직접 채널을 키우며 콘텐츠와 수익화 사이의 균형을 고민해온 경험이 이 일의 기준이 됐습니다.

작은 시도가 팀의 다음 실행이 되기까지

두 사람이 맡은 일에는 공통점이 하나 더 있어요. 아직 정해진 것보다 정해야 할 것이 많다는 점입니다. AI 에이전트도, 슬릿도 이제 막 방향을 잡아가는 단계라 누군가 정리해둔 답을 따라가기보다 직접 부딪히며 기준을 만들어가야 하거든요.

예희님이 처음 맡은 일도 지금처럼 어드민 전반의 데이터를 분석하는 에이전트는 아니었습니다. 시작은 필요한 데이터를 자연어로 찾아볼 수 있게 하는 작은 PoC에 가까웠어요. 그런데 이 기능을 사내에 선보인 뒤, 논의는 곧바로 다음 단계로 이어졌습니다. 단순한 어드민 기능을 넘어 데이터 분석을 돕는 에이전트로 확장해보자는 방향이 빠르게 구체화된 거예요. 예희님은 이 과정에서 아임웹의 일하는 방식을 체감했습니다. 빠르게 만들고 끝내는 게 아니라, 작은 시도에서 배운 것을 바탕으로 다음 문제를 더 크게 정의해가는 방식이었거든요.

애널리틱스 스쿼드가 담당하고 있는 AI 에이전트 기능

예희님 “이전에는 정해진 걸 잘 구현하는 일이 중심이었다면 지금은 0에서 같이 정해가는 일이 많아요. 처음엔 막막했지만 그만큼 제가 먼저 질문하고 채워갈 수 있는 부분도 많더라고요. 지금은 그 빈자리를 하나씩 채워가는 데서 보람을 느끼고 있어요.”

정원님에게도 초기 단계의 불확실성은 낯설지 않았습니다. 직접 창업을 해보며 신사업은 처음부터 방향이 완성되어 있지 않고 일단 부딪혀 빠르게 확인하면서 잡아가야 한다는 걸 체감했거든요. 합류 직후 인연이 있던 크리에이터들에게 먼저 슬릿 서비스를 써보게 했는데, '어떤 크리에이터가 먼저 쓰느냐'가 생각보다 중요하다는 점을 발견했어요. 그리고 이 내용을 팀에 공유하자 제품 조직과 비즈니스 조직이 곧바로 모여 논의했고, '레퍼런스가 될 크리에이터부터 먼저 섭외하자'며 단기 목표 자체를 그 자리에서 새로 잡았습니다. 결정까지 걸린 시간은 하루도 되지 않았죠.

정원님 “제가 겪어본 큰 조직에서는 목표를 다시 잡는 것만으로도 보고 자료를 만들고, 결정권자에게 공유하고, 컨펌을 기다리느라 최소 2주는 걸렸을 거예요. 아임웹에서는 제품 조직과 비즈니스 조직이 논의한 뒤 그 자리에서 바로 결정했죠. 시장이 시시각각 바뀌는 신사업에서는 좋은 판단도 실행이 늦어지면 힘을 잃는다고 생각해요.”

그래서 브랜드의 성장으로 이어집니다

언뜻 데이터 분석과 크리에이터 커머스는 멀어 보이지만, 두 사람이 만드는 변화는 결국 같은 곳을 향해요. 브랜드가 더 나은 결정을 내리고, 더 많은 고객을 만나며 성장하도록 돕는 일이라는 점에서요. 

예전에는 데이터 분석가가 직접 뽑고 정리해야 했던 코호트 재구매 자료를 이제는 CX 담당자가 에이전트로 바로 확인해 고객에게 전달할 수 있게 됐습니다. 브랜드는 필요한 데이터를 더 빠르게 받아보고, 놓치기 쉬운 시점에 더 빨리 다음 판단을 할 수 있게 된 거죠. 슬릿 역시 브랜드가 고객을 만나는 방식을 넓혀가고 있습니다. 크리에이터의 추천이 단순한 콘텐츠 반응에 머무르지 않고 실제 구매로 이어질 수 있다면, 브랜드에게는 새로운 고객 접점이자 매출을 만들 수 있는 또 하나의 경로가 됩니다.

예희님 "AI 에이전트가 좋은 답을 하려면 통계와 애널리틱스 감각도, 그 답이 제품에서 돌아가게 만드는 개발 역량도 필요해요. 통계만 알면 기준은 세워도 제품으로 잇기 어렵고, 개발만 알면 그 답이 분석적으로 맞는지 판단하기 어렵거든요. 그 사이를 오가는 경험은 흔치 않다고 생각해요."

이렇게 브랜드의 성장을 돕는 사이, 두 사람의 경험도 조금씩 넓어지고 있습니다. 정원님은 크리에이터로 직접 뛰어본 경험에 영업과 창업 경험을 더해, 이제는 크리에이터의 언어와 서비스의 언어를 더 깊이 이해하게 되었습니다. 예희님 역시 통계와 애널리틱스, 개발, AI 에이전트가 한꺼번에 맞물리는 자리에서 이전과는 다른 방식으로 문제를 보고 있습니다.

아임웹 지원을 고민하는 분들에게 한마디

예희님 “처음부터 완성된 과제를 따라가는 일이라기보다 무엇을 만들지부터 직접 질문하며 채워가는 일이 많아요. 스펙을 받아 그대로 구현하는 환경을 기대하셨다면 낯설 수 있지만, 불확실한 문제를 구체화하는 과정에서 재미를 느끼는 분이라면 아임웹에서 해볼 수 있는 일이 많을 거예요.”

정원님 “저희는 ‘회사가 시키니까’가 아니라 ‘크리에이터가 원하니까, 브랜드가 원하니까’라는 말로 일해요. 크리에이터와 브랜드를 진심으로 아끼는 분이라면 분명 즐겁게 함께할 수 있을 거예요.”

예희님과 정원님의 이야기에는 공통점이 하나 있어요. 누가 정해준 답을 따라가기보다, 무엇을 만들지부터 직접 묻고 채워왔다는 점이에요. 한 사람은 데이터로, 한 사람은 크리에이터로 서로 다른 문제를 풀고 있지만 일하는 방식은 닮아 있죠. 아임웹에는 아직 정해진 것보다 정해야 할 것이 더 많습니다. 그 빈자리를 막막함이 아니라 기회로 보는 사람들이 모여 더 높은 기준을 만들어가고 있어요. 

'이 정도면 충분하다' 대신 '더 나은 답은 없을까'를 묻는 분이라면, 지금 아임웹에서 충분함을 넘을 다음 기준을 함께 만들어보세요.