AI가 구매 여정을 지배하는 에이전트 쇼핑 시대
노출이 아닌 호출이 지배하는 AI 검색의 시대가 도래했습니다. 이제 AI가 구매 여정을 자악하는 에이전트 쇼핑의 시대에 어떻게 마케팅, 브랜딩, 커머스를 해야 할지 고민하는 기업들이 늘고 있습니다. AI 검색 최적화 사례와 에이전트 커머스의 실전 전략, 고객 경험 재설계가 중요한 시점에서, 모먼트 스튜디오의 신성철 대표는 비개발자 출신으로 바이브 코딩을 통해 회사의 핵심 데이터 분석 시스템을 직접 구축하는 성공 사례를 보여주었습니다. 이는 AI 시대에 누구나 자신의 비즈니스 문제를 해결할 수 있다는 가능성을 제시합니다.
개발의 ‘개’자도 몰랐던 CEO의 바이브 코딩 변신
모먼트 스튜디오 신성철 대표는 원래 개발과는 전혀 무관한 마케팅 전문가였습니다. 그러나 2023년 4월부터 바이브 코딩을 시작하며 완전히 새로운 길을 걷게 되었습니다. 그의 동기는 분명했습니다: 83만 건의 거래 데이터를 분석하고 싶었지만, 개발팀에 요청하면 최소 30분에서 1시간이 걸리는 프로세스가 너무 비효율적이었습니다. ‘어떤 상품이 잘 팔리는지’, ‘어떤 크리에이터가 성과를 내는지’, ‘어떤 지역에서 성과가 나오는지’를 실시간으로 확인할 수 있는 시스템이 필요했죠. 이 문제를 해결하기 위해 그는 바이브 코딩을 선택했고, 레고나 심시티 게임을 하듯 문제 해결에 푹 빠지게 되었습니다.
AI가 자동으로 상품을 묶어주는 혁신적인 데이터 분석
신 대표가 구축한 대시보드의 가장 혁신적인 점은 AI가 자동으로 상품을 클러스터링하는 기능입니다. 예를 들어 ‘유니버셜 스튜디오 재팬’이라는 동일한 상품이 클룩에서는 519권, 마이얼트립에서는 97권, 트립닷컴에서는 다른 이름으로 판매되고 있었습니다. 기존에는 인간이 수작업으로 분류해야 했지만, 이제 AI가 자동으로 유사 상품들을 묶어주었습니다. 같은 상품이라도 ‘유니버셜 스튜디오’, ‘USJ’, ‘오사카 유니버셜’ 등 다양한 이름으로 등록되어 있어 수동 분류가 거의 불가능했던 문제를 AI가 해결한 것이죠. 이 시스템을 통해 일본 여행 상품 중 유니버셜 스튜디오 재팬이 가장 인기 있다는 인사이트를 즉시 확인할 수 있었습니다.
자연어로 질문하면 SQL을 만들어주는 AI 채팅봇
이 시스템의 또 다른 강점은 자연어로 데이터를 질문할 수 있는 AI 채팅봇 기능입니다. ‘2025년 1월부터 12월까지 판매 상품 TOP 10을 보여줘’라고 질문하면 AI가 자동으로 SQL 쿼리를 생성하고 결과를 시각화하여 보여줍니다. 기존에는 데이터 분석가나 개발자에게 요청해야 했던 작업을 10초 이내에 처리할 수 있게 되었습니다. 이는 비개발자 직원들도 데이터에 쉽게 접근하고 인사이트를 얻을 수 있도록 해주는 혁신이었습니다. 특히 제미나이 2.0 플래시를 사용해 토큰 비용도 저렴하게 유지하면서 실시간 데이터 분석이 가능해졌습니다.
바이브 코딩이 가져온 기업 문화의 변화
신 대표의 바이브 코딩 도전은 개인적인 성과를 넘어 회사 문화 전체에 영향을 미쳤습니다. 개발자와의 소통이 더 원활해졌고, 다른 팀 멤버들도 자극을 받아 그로스 팀은 내부 챌린지 프로그램을, 오퍼레이션 팀은 업무 효율화 도구를 직접 만들기 시작했습니다. 가장 중요한 교훈은 ‘완벽한 제품을 처음부터 만들 필요가 없다’는 것이었습니다. 바이브 코딩으로 빠르게 프로토타입을 만들고, 내부에서 테스트한 후, 피드백을 반영해 개선하는 접근법이 더 효과적이었습니다. 이제 리더는 자신이 가장 원하는 데이터 인사이트를 직접 구현해 확인할 수 있게 되었고, 이는 더 정확한 비즈니스 결정으로 이어지고 있습니다.
