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저는 요즘 비즈니스 영어 공부에 빠져있습니다!
일상 회화보다도 실제 비즈니스 상황에서 쓰이는 영어에 대한 갈증이 있었는데요, 이때 찾은 어플이 바로 1:1 화상영어 플랫폼 ‘링글’ 입니다.
저는 현재 ‘링글’ 멤버십 무료 체험 중인데, 1:1 화상영어를 넘어 AI 튜터라는 기능이 있어 애용 중입니다.
링글의 AI 튜터는 사용자의 실력과 니즈에 맞는 주제에 대해 롤플레잉, 디스커션 등 다양한 방식으로 학습을 도와줍니다.
예를 들어, 마케팅 직군을 선택하면, ‘제품 컨셉 개발하기’ 나 ‘경쟁사 분석하기’ 등 구체적인 업무 상황에 필요한 영어 표현을 학습하도록 돕고, 상황을 가정하여 AI와 대화를 나눌 수 있습니다.
이번주는 링글의 AI 기능에 대해 깊게 파고들어, 이 기획이 링글에게 어떤 영향을 끼쳤는지 알아보고자 합니다!
STEP 01 . 어떤 기획 레퍼런스를 살펴보나요 ?
| 레퍼런스 타겟 카드 1.누가(Who) : 화상영어 플랫폼, ‘링글’ 2.언제(When) : 2023년 8월~현재 3.무엇을(What) : AI튜터 기능을 출시하여 사용자의 영어 회화 경험을 확대하였음 |
STEP 02 . 이 기획이 어떤 변화를 가져왔나요? 혹은 가져오지 않았나요? (Before - After)
링글에 따르면, AI 기획은 고객들의 영어 회화 실력을 분석 및 진단하고자, 이후 출시된 AI튜터 기획은 사용자들의 부담을 줄여주기 위해 출시했습니다. 특히나 원어민과의 대화가 부담스러운 학습자에게 더욱 편한 학습 환경을 제공해주고자 하는 것이 목표였다고 밝혔습니다.
“시중에 다양한 AI 기반 영어 회화 서비스가 있지만, 링글 AI 튜터처럼 산업, 직무, 기업별 특화된 학습을 제공하는 서비스는 없다. 링글 AI튜터가 일하는 사람에게 가장 효과적인 영어 서비스로 자리매김하길 기대한다”
-링글 이승훈 공동대표
그렇다면 AI와 링글의 만남은 어떠한 결과 및 성과를 가져왔을까요?
[Before] 이 기획 혹은 기간이 발생되기 이전의 상황
|
[After] 이 기획 혹은 기간이 지난 후의 변화 혹은 유지 상황
- AI와 인간 튜터의 상호보완적인 역할
AI가 스피킹을 객관적 지표로 평가해주어 통계 그래프 제공, 원어민 튜터에서 느끼는 부담감 완화 등 서로의 장점과 단점을 보완해주어 더욱 정교화된 학습 경험을 제공해줍니다.
이에 대한 가장 큰 판단 근거는 고객 리뷰였습니다. 특히나 링글 AI 스피킹 리뷰에서는 '적은 부담감' 이라는 키워드가 자주 언급됩니다. 성격이 유난히 소극적인 학습자들, 혹은 영어 실력에 대한 확신이 없는 학습자들에게는 AI가 접근성 좋은 시작점이 될 수 있다는 평도 접할 수 있었습니다.
2. 탄탄한 고객층 확보 및 가파른 매출 성장
보도기사와 기업 재무제표를 분석한 결과, 링글은 '성장하는 회사' 임을 볼 수 있었습니다.
매출액은 꾸준히 상승세를 보이고 있으며,
2024년에는 전년 동기 대비 매출이 40% 성장함은 물론 결제액이 100억을 돌파하기도 했습니다.
디지털 기반 종합 영어 솔루션 링글이 올해 상반기 결제액 100억 원을 돌파하며 전년 동기 대비 매출이 40% 증가했다고 9일 밝혔다.
링글, 2024년 상반기 결제액 100억 돌파…전년 대비 40% 성장
링글, 2024년 전년 동기 대비 매출 40% 성장
www.ringleplus.com
영업이익 및 당기순이익 역시 손실이나, 2022년부터 꾸준히 증가세를 보임을 확인할 수 있었습니다.
이러한 성장에는 다방면의 요인이 있겠지만, AI를 활용한 수익 모델의 다변화 및 비용 절감이 큰 이점으로 작용됐다고 추측할 수 있습니다.
우선 링글의 경우 기업 대상 'AI 스피킹 테스트'를 도입하여 채용 및 인사 고과 도구로 확장했습니다. 이 덕분에 링글의 B2B 매출이 전년 대비 65%나 급성장하였으며, B2B 수료율 90% 이상을 기록하는 등 수익 모델의 다변화가 성공적으로 이루어지고 있음을 알 수 있었습니다.
2024년 링글은 사업 손익 역시 크게 개선했습니다. AI와의 상호보완성 덕분에 B2B 매출이 증가함은 물론 AI 서비스가 사업의 효율성 역시 강화시킨 모습이었습니다.
링글은 2024년, 링글 공식 블로그에서 아래와 같이 밝혔습니다.
인당 생산성 제고, 운영 효율 개선과 비용 절감 노력을 지속한 결과 3분기에는 전년 동기 대비 30~40%의 고정비 절감을 예상하고 있다. 또한, 수익성이 높은 B2B 매출 증대 및 AI 서비스 매출 강화를 통해 내년 흑자 전환을 목표하고 있다.
2025년 매출과 현황에 대한 충분한 정보는 찾지 못했으나, 충분히 흑자 전환을 기대할 정도로 AI서비스가 링글의 수입에 긍정적인 영향을 끼쳤음을 볼 수 있습니다.
STEP 03 . 이 기획에 대한 본인의 결과 평가 는? (승-무-패)
승
링글의 AI 기능 도입은 기존 사업 모델의 치명적 약점이었던 '높은 진입 장벽'과 '인적 자원 의존도'를 해결했다는 점에서 확실한 ‘승’이라고 평가합니다.
첫째, 독보적인 '데이터 자산'을 활용한 기술적 선점이 눈에 띕니다. 링글은 지난 10년간 아이비리그 튜터들과 한국인 학습자 간의 고품질 대화 데이터를 축적해왔습니다. 이를 AI 진단 및 튜터 모델링에 활용함으로써, 일반적인 챗봇과는 차원이 다른 '비즈니스 특화 피드백'을 구현했습니다. 이는 타 서비스가 흉내 낼 수 없는 강력한 기술적 힘이 되었다고 볼 수 있습니다.
둘째, 수익 구조의 체질 개선과 B2B 확장성 확보입니다. 인간 튜터에만 의존하던 모델은 인건비 비중이 높아 수익성 확장에 한계가 있었습니다. 하지만 AI 튜터와 AI 스피킹 테스트 도입 이후, 기업 대상 매출이 전년 대비 65% 급성장하며 사업의 안정성을 확보했습니다. 특히 저렴한 가격에 대규모 인원을 평가할 수 있는 AI 솔루션은 기업 교육 시장에서 독보적인 경쟁 우위를 점하게 했습니다.
그러나, '라이트 유저' 확보는 여전한 과제로 남아있습니다. 특히나 링글 특유의 '아이비리그/전문직/고급' 이미지는 라이트 유저들에게 여전히 심리적 진입 장벽으로 작용하고 있습니다. 현재의 AI 기능이 주로 유료 멤버십 가입자를 위한 '부가 기능'이나 '수업 보조 도구'에 집중되어 있어, 스픽(Speak)과 같은 대중적인 AI 앱의 사용자들을 흡수하기에는 가격 체계가 무거운 편이라는 우려가 있습니다.
링글의 AI 기획은 단기적인 시장 점유율 폭발은 아니나 장기적인 관점에서 '사업 손익 개선' 을 잡는 데 성공했다고 보입니다.
그러나 본래의 이미지와 멤버십 제도로 라이트 유저 확보에는 어려움을 겪는 것으로 보이는데, 향후 대중성을 원하는 타겟을 위해 AI 기능을 분리한 라이트형 구독 모델을 설계한다면 시장 점유율 확장 속도까지 보완할 수 있을 것으로 기대됩니다!
STEP 04 . 내가 담당 기획자였다면 가장 고심했을 부분은? (1가지 detail)
‘학습의 퀄리티’ 와 ‘멤버십 가입 유도 방법’ 두가지를 중요시했을 것 같습니다.
첫째, ‘학습의 퀄리티’ 측면에서 범용 AI 앱들과의 초격차를 만드는 것입니다.
단순히 말을 잘 받아주는 AI를 만드는 것은 '스픽(Speak)'과 같은 대중적인 서비스도 잘하고 있습니다. 링글 기획자로서 제가 고심했을 지점은 "링글의 핵심 자산인 아이비리그 튜터들의 피드백 방식(교정의 정교함, 비즈니스 맥락 이해)을 어떻게 AI가 90% 이상 재현하게 하느냐"이었을 것입니다. 캐주얼한 대화가 아닌, 인터뷰나 PT 등 격식 있는 비즈니스 상황에서 사용자가 "역시 링글 AI는 전문적이다"라고 느낄 수 있는 고급 교정 데이터의 모델링에 가장 큰 공을 들였을 것입니다.
둘째, ‘멤버십 가입 유도’를 위한 가격 심리 저항선을 무너뜨리는 것입니다. 링글의 기존 수업은 고단가이기 때문에, AI 기능이 포함된 멤버십 비용이 고객들에게 '추가적인 부담'이 아닌 '전체 학습 비용을 절감해 주는 혜택'으로 인식되게 하는 것이 중요했을 것입니다. "AI 튜터와 무제한으로 연습하고, 인간 튜터와는 그 결과물을 검증하세요"라는 하이브리드 학습 루프를 설계하여 멤버십 가입이 '가성비와 고효율'을 동시에 잡는 가장 합리적인 선택지라는 확신을 고객에게 심어주는 일에 가장 고심했을 것입니다.
STEP 05 . 위 기획 레퍼런스를 통해, 내가 얻은 인싸이트 는 ?
첫째, AI 기술의 진정한 가치는 기존 핵심 서비스와의 '유기적인 연결'에 있음을 깨달았습니다. 단순히 유행에 맞춰 AI 기능을 추가하는 것이 아니라, 링글의 정체성인 '고급 튜터링'을 보조하고 극대화하는 수단으로 AI를 배치한 점이 인상적이었습니다. 이를 통해 기술은 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 제공하는 서비스의 가치를 더 돋보이게 만드는 강력한 조연이 될 때 비로소 사용자에게 강력한 효용을 줄 수 있다는 점을 배웠습니다
.
둘째, 타겟이 뾰족한 서비스일수록 '데이터의 질'이 곧 서비스의 독보적인 해자가 된다는 점을 확인했습니다. 모두를 위한 범용적인 AI 회화 서비스가 쏟아지는 시장에서, 링글이 '비즈니스 전문성'을 유지할 수 있었던 비결은 지난 10년간 축적한 고품질의 교정 데이터 덕분이었습니다. 어떤 데이터를 확보하고 이를 어떻게 서비스의 전문성으로 치환하느냐가 경쟁사로부터 서비스를 방어하는 핵심 전략이라고 생각합니다.
한편으로는 라이트 유저 확보가 어렵다는 점에서 점유율 확장에 난관이 있을 수 있기에, 이에 대한 대책으로 라이트 멤버십을 내놓는 등 대안을 가져와도 좋을 것 같습니다.
아직 사용해본지 얼마 안된 어플이라 꾸준히 궁금증을 가지어 탐구해볼 기업같네요! 특히나 경쟁사 분석을 해보면 더욱 큰 인사이트를 도출할 수 있을 것 같습니다.
이상으로, 이번주에 탐구한 링글 레퍼런스 분석이었습니다 :)
🌟 기획자로서,
해당 유닛은 "링글" AI 기획 레퍼런스 분석 단계로, AI와 링글의 상호보완성을 다각도로 분석한 결과물이다.
링글과 AI가 만나다—결과는?_ 끝
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