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[코드스테이츠 PMB 7기] 산타 토익(뤼이드 튜터)은 어떻게 토익 시장을 매료시켰을까?

by 매드포지 2021. 6. 18.
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생각을 시작하며...

  Riiid의 산타 토익이란 서비스가 런칭을 한지 벌써 6년, 다가오는 2021년 6월 28일부터 뤼이드 튜터로 이름을 바꾼다는 소식이 들려왔다. 이제는 예비 유니콘 기업인 Riiid의 산타 토익이 2018년 첫 번째 제이 커브(J-curve)를 그렸을 때를 회상해 본다. 그 당시 AI 기술을 도입한 산타 토익이 TOEIC 시험을 준비하는데 효과적인 도움을 준다는 말에 정말 획기적인 방법이라고 생각을 했다. (교육전문가들은 산타 토익의 서비스를 분석하면서 기존에 있던 서비스는 e-learning 기업이라고 부른 반면, 산타 토익의 경우 에듀테크 기업이란 말을 사용하기 시작했다.)

  기존 다른 교육서비스들과 달리 교육이라는 영역에 AI를 접목시킨 점에 대한 와우 요소(Wow factor)를  발견할 수 있었지만, 그 후 시험 영어를 준비하는 사교육 서비스의 일종으로 생각했었다. 산타 토익에서 주장하는 대로 기존에 존재하는 타서비스들보다 효과적이고 빠른 학습을 할 수 있다면, 산타 토익으로 유입이 되는 고객(수험생)들이 많겠지만 그 후 원하는 결과(좋은 토익 점수)를 얻은 고객에 대한 유지(Retension)가 쉽지 않겠다는 생각을 하였다. 하지만 기우였다...

  대부분의 영어 교육 전문가들이 동의하는 내용이겠지만 기본적인 영어 학습과 시험 영어학습은 그 결을 달리한다. 이 말은 영어 실력의 상승과 고득점 영어 시험 점수는 항상 비례하지 않는 것이다. 그렇기 때문에 아무리 중, 고등학교에서 TBLT (Task-based Langauge Teaching)을 도입하고, 자유학기제, 고교 학점제를 시행한다고 해도 결국 수능 때문에 학생들이 EBS 문제를 외우듯이 풀고 늦게까지 학원에서 시험영어를 공부하는 모습이 일반 영어실력을 늘리는 영어학습과 시험영어는 다르다는 것을 반증하는 대표적인 예이다.
  이런 현상은 중, 고등학교의 시험뿐만 아니라 성인 영어학습 시장에도 똑같이 적용된다. TOEIC/TOPIK 시험 점수가 높다고 해서 기본적인 영어 실력이 좋지 않다는 것은 이미 모두가 아는 사실이다. 하지만 사람을 점수로 수량화하여 줄 세우는 것을 좋아하는 우리 사회는 편의점 알바를 뽑는 데에도 TOEIC 성적을 요구하는 말도 안 되는 상황에 처해 있다. 이에 수험생들은 울며 겨자 먹기 식으로 돈을 내고 공부를 해서 어떻게든 성적을 올리려는 모습을 보여주고 있다.  

  이러한 현실 때문에 토익시험은 취준생이라면 거의 모두 성적을 올리기 위해 공부하지만 그 방법과 걸리는 시간을 가늠하기란 너무 어려운 사정이다. 문제는 영어교육 전문가들이 이러한 고객의 니즈(needs)를 충족시키기 위한 솔루션을 내는  대신 '수능을 없애야 한다, 학교교육을 바꾸어야 한다, 토익 시험을 대체할 시험을 만들어야 한다(폐지된 NEAT), 사람들의 인식을 바꾸어야 한다'는 등 탁상공론과 같은 말들을 여전히 뱉어내고 있다는 것이다. 이런 상황을 두고 Riiid의 산타 토익은 이미 6년 전부터 이 문제를 조금 다른 관점에서 그리고 새로운 방법으로 풀어왔으며 성공의 가도를 달리고 있다.


 

영어교육 전문가가 아니기에 볼 수 있었던 고객의 문제 남다른 정의와 솔루션


"토익 시험이 취준생들의 실제 역량을 반영하지 못하면서 형식적인 스펙의 상징처럼 자리 잡은 것이 굉장히 안타깝다. 주입식, 객관식 시험 위주의 사교육 시장 대부분이 학습자들이 비용과 시간을 더 많이 쓰도록 유도하고 있는데 AI 기술로 이를 해결할 수 있다." (아래의 참고자료 1)

  이 말은 2018년 디지털 타임스와의 인터뷰에서 장영준 뤼이드 대표가 한 말이다. 사실 이 말에서 Riiid의 산타 토익은 고객이 가진 문제를 재정의 함과 동시에 그 문제 해결을 위한 산타 토익만의 솔루션을 보여주고 있다.

▶  영어교육 서비스 시장과 영어학습의 특성

  먼저 산타 토익의 문제 정의에 대하여 알기 전 영어교육 시장의 추이와 영어학습의 특성에 대하여 알 필요가 있다. 한국의 기존 영어교육 시장 추이를 분석해 보면 크게 2가지 종류로 일반 영어(영어회화, 영어소설 읽기, 영어로 영화보기 등), 시험 영어(수능, TOEIC, TOFEL, TAPS, TOPIK, IELTS, GRE 등)로 나눌 수가 있다. 그 중 시험 영어 시장이 가장 크게 자리하고 있는데 그 이유는 한국 사람이라면 이러한 영어 시험은 누구든 한 번쯤은 보게 되어 있고 시험을 잘 보기 위한 준비를 하기 위해 가장 먼저 하는 것이 학원, 온라인 강의 등을 찾아보는 것이기 때문이다. (그만큼 사교육 활성화가 잘되어있다는 말이다.)

  또한 이러한 시장 안에서 고객이 가지고 있는 문제를 정의하기 위해서 영어학습의 특성에 대하여 살펴볼 필요가 있다. 많은 사람들이 영어, 혹은 언어 학습이라는 것은 비계 이론(Threshold Hyphthesis)이라는 과정을 거친다라는 의견에 동의한다. 비계 이론이란 영어 능력의 성장폭은 일정 기간 오랜 연습을 하다가 갑자기 계단을 오르듯 비약적으로 성장하는 모습을 보여준다는 것이다. 그렇기 때문에 기본적으로 영어 공부는 오래 걸리고 또한 반복적인 학습을 통해 지루하게 될 수 밖에 없다.

Threshold Hypothesis Proposed by Cunnims (1976)

  이는 모든 고객(모든 영어학습자)들이 가지고 있는 문제이며 이것을 해결하기 위해서 기존의 많은 서비스들이 솔루션을 제시했지만 여전히 획기적이다라고 불리는 서비스는 존재하지 않는다. (이는 학습의 왕도가 없기 때문일 수도 있다.)
  위에서 잠시 언급했던 시장 중 일반 영어 시장의 경우 대부분의 학습 앱, 인강들은 '오래 걸리고 지루한 영어공부'라는 말에서 '지루한 영어공부'에 초점을 맞추는 경우가 많이 있다. 그래서 게이미피케이션(Gamification)을 통한 재미있는 학습, 미국 드라마, 영화, 유튜브 등 미디어를 통한 학습 등 동기 부여를 하고 재미있는 학습을 계속 유지하도록 노력한다.
(내가 진행하고 있는 팟캐스트에서 영어교육 시장에 대한 문제점과, 대세 영어회화 어플들을 톺아본 적이 있다. - 최.영.수의 팟캐스트 크리스마스 특집) 

 

[크리스마스 특집] 대세 영어회화 어플 영어교육적으로 톺아보기 (feat. 광고아님) (by 최.영.수)

이번 팟캐스트에서는 영어회화가 무엇인지 살펴보고 시중에 나와있는 9개의 유명 영어회화 어플을 분석하여 개선점 및 확장성에 대하여 알아봅니다. (CAKE, 캐치잇, 스픽, 스픽나우, 리얼클래서,

audioclip.naver.com

  그리고 Riiid의 산타 토익이 속해 있는 시장인 '시험영어 시장'의 경우 영어학습의 특징인 '오래 걸리고 지루한 공부'에서 '오래 걸리는 영어공부'에 초점을 맞추는 경우가 많다. 그렇기 때문에 이 업계에서 가장 많이 사용되는 사람들의 락인(Lock-in) 요소에는 '최단기간, 이것만 하면 된다, N주 돌파'라는 등의 단어의 선택을 주로 하고 있다. 하지만 위에서 언급을 했듯이 영어학습의 추이와는 전혀 상반되는 말이다. 또한 서비스를 분석해 보면 단기간에 될 수 있게 구성된 제품들이 아닌 일반 인터넷 강의와 별반 다를 바가 없다.

 

▶  Riiid 산타 토익의 문제정의와 솔루션

  이 두 시장의 마케팅 특성, 상품 구성과 영어 교육 원론에서 말하는 영어 학습 추이를 보면 많이 다르다는 것을 볼 수 있다. 그렇기에 영어교육 전문가들에게는 이 서비스들은 이론과는 반대되는 문제 해결 방식일 뿐 진정한 해결책으로 보지 않게 될 가능성이 크다. 하지만 Riiid의 산타 토익은 이러한 원론적인 학습의 추이를 문제로 보지 않고 시장의 문제를 새롭게 정의했다.

  다시 앞서 보았던 장영준 대표의 말에서 다시 산타 토익의 문제정의를 살펴보자. 기존 시장에서 보았던 고객의 문제정의는 '모든 수험생이 원하는 것은 시험을 잘 보고, 그 과정을 최단시간에 이뤄내고 싶어 한다'였다. 토익이란 시험이 한국을 잠식해온 이래로 시장에서 보았던 고객의 문제의 정의는 계속해서 동일해 왔다. 그렇기 때문에 단기간이란 말이 거의 모든 시험 영어 서비스에 들어가 있는 것이다.
하지만 산타 토익의 경우 문제를 바라보는 시각이 다르다. 기존의 사교육 시장이 고객들에게 비용과 시간을 더 쓰도록 유도하는 것이 문제라고 봤다. 그리고 그것이 고객의 문제까지 이어져 고객들은 이 비용과 시간을 진짜로 아낄 수 있는 상품을 원한다는 것을 보았다.

  어차피 해야 한다면, 어차피 학습 서비스를 이용하여 점수를 향상해야 한다면, 보다 효과적으로,
시간과 비용을 적게 들이고 빠르게 목적을 달성하고 나가야 한다는 것이다.
  그리고 그 솔루션을 기존의 시장에서 보여주었던 스타강사들을 필두로 내세운 강의 제공이 아닌
기술력, AI에서 찾았다.

 

AI 학습자 분석과 개인화를 통한 고객 유치


▶ AI를 통한 학습자 분석과 개인화

  산타 토익의 서비스를 분석해보면 다른 기존의 서비스들과 가장 큰 차이가 있는 것이 바로 시간이다. 단 11문제의 Mini Test를 통해서 나의 토익 점수를 예측해준다. 플러스 마이너스 20점 정도의 오차 범위가 있지만 단 11문제로 이 정도의 정확도를 나타내는 서비스는 기존에 존재하지 않았다.

  기존의 서비스들은 먼저 토익 시험을 치르거나 혹은 오프라인으로 학원에서 배치고사형 모의 테스트를 거친 후에 점수대를 판단할 수 있었다. 하지만 이것은 비용적으로나 시간적으로 고객(수험생)에게 부담이 되거나 혹은 불편을 초래하게 되는 것이다. 산타 토익은 한 문제당 평균 20초 정도를 사용한다고 했을 때 200초, 3분이 채 걸리지 않는 시간으로 나의 점수를 예측해 볼 수 있다.  

  이런 예측이 몇몇 학습자들에게는 부담으로 다가올 수 있지만 많은 수의 학습자들이 이 학습툴(산타 토익)에 대한 신뢰도를 기존의 서비스들보다 능동적이고 긍정적으로 평가하게 된다고 이야기하고 있다. 이것을 통해 학습동기를 학습자들에게 부여하여 궁극적으로 점수 향상의 목표를 이루게 할 수 있다고 이야기한다. (아래의 참고자료 2)

  또한 이 테스트들을 바탕으로 AI가 학습자를 분석해 토익의 Part 중 취약한 부분을 짚어주고, 강의와 문제를 추천해주는 등 기존의 서비스들에서 볼 수 없었던 끊임 없는 개인화를 통해 고객(수험자)들의 문제를 해결해 주고 있다.

  고객들은 자신이 부족한 부분을 알고 그 부분만을 집중적으로 AI 추천을 통해 연습을 하게 됨으로 기본 서비스들에서 강의를 모두 들어야 해서 2배속, 3배속으로 듣는 웃픈(?) 행위를 하지 않아도 되는 것이다. 

  이것이 가능한 것은 지난 6년이라는 시간 동안 쌓인 빅데이터를 통한 분석이 가능했기 때문이다. 이 부분은 지금 Riiid 자체 특허를 가진 AI, 빅데이터 기술들이 있기 때문에 현존해 있는 어떤 서비스도 감히 시작하기 어렵다. 또한 시작을 한다고 해도 6년이란 시간 동안 쌓아 올린 고객(수험자)의 데이터의 가치는 상상을 초월할 것이다.
Riiid에서 제공해 주고 있는 Choose Your Own Question: Encouraging Self-Personlization in Learning Path Construction이라는 논문을 보면 자신들의 기술력으로 고객 자신의 선택으로 개인화를 이끌어내게 할 수 있으며 이것이 능동적인 학습에 도움이 될 것이라고 한다. (아래의 참고자료 3)

  교육학적으로 봤을 때에도 자신이 결정한 공부 방식, 혹은 개인화를 통한 공부는 인지적인 부하 혹은 몰두 (Involvement)에 많은 부하를 걸어 궁극적으로 학습이 좀 더 잘 되게 된다는 이론인 Involvement load Hypothesis (Hulstijin and Laufer (2001)이 있다. 이런 측면에서 산타 토익의 서비스는 기존의 서비스들보다 더 우위를 점할 수 있다. (아래의 참고자료 4)

  또한 어떠한 교육용으로 제작이 되어 있지 않은 기술(Techonology)을 교육용으로 만드는 것은 꽤나 힘든 작업이다. 그런데도 불구하고 Riiid에서는 자체 연구, 데이터 분석, 모델 수정을 통해서 이러한 기술(Techonology)을 계속해서 교육에 적합하게 제작을 하고 있다는 것을 알 수 있다.

 

▶  비즈니스 모델(Business Model)과 프라이싱(Pricing)

  산타 토익의 경우 비즈니스 모델(Business Model)을 구독형이라는 구조로 가져가고 있다. 물론 Mini-test를 통한 자신의 분석과 일부 강의들은 무료이지만 거의 체험판 수준 정도이다. 이 비즈니스 모델의 경우는 대부분의 토익 시험 영어 서비스에 적용이 되고 있는 방식이며 각각의 수준은 다르지만 개월 수에 맞춰서 구독을 하는 모델을 취하고 있다.

  다만 기존의 서비스들은 이러한 구독 서비스 이외의 노선, 혹은 파생 상품으로 재품을 파는 경우가 있는데 바로 교재 구입이다. 기존의 시장에서는 인터넷 강의가 싼 대신 교재를 따로 구입을 해야 한다던지 혹은 강의와 교재가 세트로 되어있어 교재만 사도 강의가 없으면 무용지물이라던지 하는 방식으로 학습자들에게 구매를 계속해서 유도하고 있었다. (이런 부분이 장영준 대표가 말했던 기존 시장의 문제점 중 하나일 것이다.)

  하지만 이 산타 토익의 등장과 함께 비슷한 유형의 경쟁사들이 많아지자 기존의 시장에서는 강의를 결제하면 교재를 공짜로 주거나 출석을 잘하고 성적을 잘 받으면 환급을 해주고 돈을 오히려 주는 모델로 변하고 있다.

 

  산타 토익은 가격을 정하게 되는 Pricing에 있어 침투 전략(Penetration Pricing)을 같이 쓴 것 같은 느낌이 든다. 2018년 산타 토익의 가격은 2개월에 89,000원으로 다른 토익 서비스에 비해 낮았다. 하지만 그렇게 낮은 가격은 아닌 것이 대부분 10만 원 선에서 다른 서비스들의 가격이 형성되었기 때문이다.(아래의 참고 자료 5)

  처음에는 기존의 경쟁사들과 비슷하지만 싸게 가격을 책정하는 침투 전략을 쓰면서 점점 산타 토익은 가격을 올리기 시작한다. 현재 2021년 6월 18일 기준으로 산타 토익의 가격은 1달에 10만 원을 넘는 수준이다.

  침투 전략에 맞춰 기존의 서비스들보다 우위에 있을 수 있는 포인트를 잡으면서 가격을 조금씩 올리게 되었다. 다른 기존의 서비스들은 환급서비스, 교재 무료 제공 등 여러 가지 포인트들을 통해 가격이 조금 낮아진 것에 비해 산타 토익의 경우에는 가격이 올라가고 있는 축에 속한다.

  이러한 가격에 대한 부담에도 불구하고 AI로 개인을 분석하고 또한 맞춤형 서비스를 제공함으로써 산타 토익은 시장에서 그 영향력과 존재감을 키워왔다고 할 수 있다. 그렇기 때문에 6년 동안의 서비스 동안 300만 명이라는 누적 고객을 이뤄왔다고 할 수 있다.

  

  트렌드 리포트만 보아도 '산타 토익'이라는 2018년부터 검색이 꾸준하게 지속되는 것으로 보아 이미 산타 토익은 자신들의 입지를 굳혔으며 고객들이 가지고 있는 문제점을 해결하고 있다고 볼 수 있다.

  하지만 기존의 시장과 비교를 하면 아직 산타 토익은 아직 더 성장해야 할 것 같이 보인다.


생각을 마무리하며...

  한 해에 거의 200만 명이 치르고 있는 토익 시험은 1982년 시작한 이래로 꾸준한 수험생을 유치하고 있는 중이다. 요즘이야 TOEIC에 대한 비판이 많아졌지만 여전히 TOEIC 점수는 마치 통과 의례처럼 수험생들을 압박하고 있는 실정이다. 기존 시장에서 본 고객(수험자)들의 문제와는 달리 Riiid의 산타 토익은 기존 시장의 문제점이 고객의 문제에 영향을 주고 있다는 것에 집중을 하였다. 그렇게 새로운 문제 정의를 통해 시장을 바라보았고 그리고 새로운 기술인 빅데이터를 이용한 AI를 솔루션으로 제공하여 지금까지 성공을 거두었다.

  하지만 Riiid의 산타 토익이 제품/시장 적합성(Product/market fit)을 찾았냐고 물어본다면 쉽게 대답할 수 없을 가능성이 크다. 수치적으로는 300만이라는 누적 고객, 약 100만이라는 현 고객을 보유하고 있다고 하지만 고객의 유치(Retention) 측면에서 시험영어 시장의 특성상 문제를 보이고 있는 추세이다. 하지만 기존의 시장과는 다르고 차별화된 문제 해결 방식인 AI 기술을 통해 고객이 가지고 있는 문제를 부분적으로 해결하고 있다는 점에서 어느 정도 제품/시장 적합성을 찾았다고 할 수 있다.

  수험자가 200만에 다다르는 이 시장에서 산타 토익이 계속해서 제품/시장 적합성을 가지기 위해서는 풀어야 할 몇 몇 가지 숙제들이 있을 것이다. 우선 가장 비판적으로 많이 나왔던 500점 미만대의 초기 학습자들을 위한 조금 더 세심한 학습 코칭을 제공해 주어야 한다. 초기 학습자들의 경우 너무 아는 것이 없어서 공부를 어디서 시작해야 하는지 모르는 경우가 있다. 이런 경우에는 일반적인 강의식 수업이 더 효과적일 수 있다는 것이 일반적인 통념이다. 하지만 AI 튜터를 통해 이런 부분까지도 해결을 할 수 있는 콘텐츠가 좀 더 구비가 된다면 다른 고객군을 더욱 유치할 수 있는 방법이 될 수 있을 것이다.

  여타 추천 서비스가 그러하듯이 처음에는 와우 요소(Wow Factor)를 통해서 사용자들이 신기함, 호기심에 유치가 되었을지도 모른다. 하지만 그 새로운 것이 시간이 지나면 그저 평범한 것이 되듯이 이미 AI 기술을 통한 추천, 코칭 서비스는 고객(수험자)들에게는 평범한 것이 되어가고 있는 중이다. 이러한 AI 기술을 조금 더 강화시켜 고객들에게 추천을 정확하게 해주는 정교화 작업뿐만 아니라, 더 나아가 학습 모델을 제시해 줄 수 있는 서비스로 진화해 나간다면 새로운 제품/시장 적합성을 찾아갈 수 있을 것이라고 본다.


참고자료:

1. 뤼이드, "인공지능으로 인간 강사 수요 대체 최단 시간에 토익 목표 점수 달성"

 

The DigitalTimes

 

www.dt.co.kr

2. Prescribing Deep Attentive Score Prediction Attracts Improved Student Engagement

 

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Intelligent Tutoring Systems (ITSs) have been developed to provide students with personalized learning experiences by adaptively generating learning paths optimized for each individual. Within the vast scope of ITS, score prediction stands out as an area o

arxiv.org

3. Choose Your Own Question: Encouraging Self-Personalization in Learning Path Construction

 

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Learning Path Recommendation is the heart of adaptive learning, the educational paradigm of an Interactive Educational System (IES) providing a personalized learning experience based on the student's history of learning activities. In typical existing IESs

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4. Some Empirical Evidence for the Involvement Load Hypothesis in Vocabulary Acquisition

 

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EFL learners in two countries participated in two parallel experiments testing whether retention of vocabulary acquired incidentally is contingent on amount of task-induced involvement. Short- and lo...

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5. 산타 토익 가격! 한 달 2만 원으로 토익 공부하기 (2018년)

 

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제가 공부하고, 이해해본 PM에 관련된 내용을 포스팅으로 남깁니다.
잘못된 생각이나 혹은, 이견, 참고자료 등은 댓글로 남겨주세요.
감사합니다

 

 

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