스포츠 브랜드의 ‘감’을
구체적인 시장데이터로 바꿀 수 있을까?

1. 왜 이 프로젝트를 시작했나

이번 프로젝트는 한국마케팅진흥원이 주관한 「2026 미래내일 일경험 프로젝트형」에 참여하면서 시작됐다. 이번 과제는 와디즈와 연계해, 와디즈 크라우드펀딩을 준비하는 예비·초기창업자들의 판로개척 전략을 제안하는 프로젝트였다.

과제를 받으며 나는 단순히 펀딩에 더 많은 사람을 모으는 것보다, 펀딩 전에 제품을 먼저 검증하는 과정이 필요하다고 생각했다. 초기 브랜드는 가격이 적절한지, 무엇을 강점으로 보여줘야 하는지, 소비자가 왜 구매를 망설이는지에 대한 구체적인 근거가 부족한 경우가 많기 때문이다.

프로젝트 당시 확인한 범위에서는 구매의향뿐 아니라 매력요인·구매장벽·부족한 정보까지 사전에 세분화해 보여주는 시장검증 데이터가 충분하지 않다고 판단했다. 그렇다면 이미 있는 데이터를 기다리기보다, 메이커에게 필요한 데이터를 직접 만들어보자는 방향을 잡았다.

이런 검증이 성공을 보장할 수는 없다. 다만 출시 전에 소비자가 어디에서 반응하고 어디에서 멈추는지 확인해 제품·가격·상세페이지를 한 번 더 수정한다면, 감에만 의존하는 것보다 실패 가능성을 줄이고 성공 가능성을 높이기 위한 준비가 될 수 있다고 봤다.

※ WADIPASS는 미래내일 일경험 프로젝트 참여팀이 기획·검증한 파일럿 프로그램이다.

2. 실제 스포츠 브랜드로 검증해봤다

기획만으로 끝내지 않으려면 실제 브랜드가 필요했다. 그래서 스포츠산업과 직접 연결된 초기 브랜드인 SCARNON을 이번 파일럿 대상으로 선정했다. SCARNON은 내 대학 동기가 런칭한 초기 야구용품 브랜드로, 자체 야구배트를 선보이고 있다.

파일럿에서는 SCARNON을 포함한 3개 제품을 같은 페이지에서 평가하도록 구성해, 가능한 한 동일한 경험 안에서 반응을 비교했다.

모의펀딩 웹사이트는 팀원과 함께 제작했고, 나는 그 뒤에서 응답 데이터를 읽어 분석하고 메이커 리포트로 연결하는 자동화 프로그램의 구조를 설계하고 구현했다. 웹사이트가 소비자가 제품을 경험하는 앞단이라면, 내가 맡은 자동화 프로그램은 그 경험을 메이커가 활용할 수 있는 데이터로 바꾸는 뒷단이었다.

그리고 작은 감사 인사도 남기고 싶다. 이번 파일럿에 흔쾌히 참여해준 내 동기 영재에게 감사의 말을 전한다. SCARNON의 배트와 브랜드 소식은 SCARNON 인스타그램 ↗에서 확인할 수 있으니 많은 관심 부탁드린다.

SCARNON이 내 동기가 런칭한 초기 스포츠 브랜드였기 때문에, 이미 완성된 유명 브랜드를 분석할 때보다 실제 메이커가 무엇을 궁금해하고 어떤 판단이 필요한지를 더 현실적으로 생각할 수 있었다.

3. ‘감’을 데이터로 바꾸기 위해 무엇을 물었나

설문을 길게 만드는 것이 목적은 아니었다. 응답 부담을 줄이기 위해 문항을 10개 이내로 압축하고, 메이커가 실제로 수정할 수 있는 정보가 남도록 질문을 나눴다.

질문은 응답자 특성·상품군 경험 → 구매의향 → 매력요인 → 구매장벽 → 추가 필요정보 → 자유의견·행동 순으로 구성했다. 단순 만족도가 아니라 “누가 왜 반응했고 무엇을 고쳐야 하는가”가 남도록 설계한 것이다.

지인 중심 응답의 편향을 줄이기 위해 프로젝트 활동비를 활용해 외부 설문업체의 패널을 의뢰했고, 실제 외부 응답자에게 제품 페이지를 보여준 뒤 데이터를 확보했다.

이로써 화면만 만든 것이 아니라 외부 소비자가 제품을 보고 답하고, 그 결과가 다시 메이커에게 돌아가는 한 사이클을 실제 데이터로 검증할 수 있었다.

4. 바이브코딩으로 ‘데이터가 분석되는 과정’을 만들었다

처음에는 설문 결과를 엑셀로 정리하면 충분하다고 생각했다. 하지만 브랜드가 바뀔 때마다 같은 작업을 다시 해야 했다. 그래서 한 번 분석하고 끝나는 방식이 아니라, 새 응답이 들어오면 자동으로 정리되는 구조를 만들기로 했다.

응답이 들어오면 제품별 핵심 지표를 다시 계산해 메이커 리포트에 반영했고, SCARNON 전용 페이지도 10초마다 새로운 데이터를 자동으로 확인하도록 구성했다.

물론 처음부터 매끄럽게 작동한 것은 아니었다. 테스트 과정에서는 내 화면에서는 숫자가 바뀌는데 다른 사용자의 화면에서는 같은 값이 보이지 않거나, 새 응답이 들어와도 리포트가 바로 반영되지 않는 문제가 생겼다. 그때마다 “화면에 표시되는 값”과 “모두가 공유하는 실제 데이터”를 구분해 다시 구조를 잡고, 저장과 갱신 흐름을 수정했다.

이 시행착오를 통해 AI가 코드를 빠르게 만들어주더라도 무엇이 정상이고 무엇이 잘못됐는지 판단하고 데이터 흐름을 다시 설계하는 일은 결국 내가 해야 한다는 점을 배웠다.

메이커가 실제로 판단할 수 있는 데이터로 구성했다

수집 가능한 데이터를 전부 보여주기보다, 메이커가 본 펀딩 전에 내려야 할 의사결정을 먼저 정하고 필요한 데이터를 역으로 설계했다.

마지막 시장 비교에는 네이버 API를 연결해 유사상품의 가격과 시장정보를 함께 불러오도록 했다. 소비자가 “비싸다”고 느꼈다는 사실만으로 가격을 낮추는 것이 아니라, 실제 유사상품의 시장 가격대와 함께 보면서 판단하게 만들고 싶었다.

바이브코딩 과정에서도 핵심은 단순히 코드를 만드는 것이 아니라, 데이터가 어디서 들어와 어떻게 저장·분류되고 어떤 판단으로 이어질지 구조를 계속 수정하는 일이었다.

리포트 역시 그래프를 많이 보여주기보다 반응 확인 → 이유 파악 → 개선점 찾기 → 시장 비교의 네 단계로 묶어, 메이커가 다음 행동을 빠르게 판단할 수 있도록 구성했다.

프로젝트에는 이렇게 적용을 제안했다

최종 제안에서는 크라우드펀딩 플랫폼이 이용자 기반의 사전 평가단을 구성하고, 제품 특성에 맞는 목표 소비자에게 먼저 검증을 진행한 뒤 메이커가 가격·상세페이지·타깃을 수정하도록 하는 방식을 제시했다. WADIPASS는 판매 단계를 대체하는 것이 아니라, 그 전에 “왜 이런 반응이 나왔고 무엇을 고쳐야 하는가”를 알려주는 검증 단계로 활용하는 방향이었다.

5. 결국 내가 얻은 가장 큰 것은 ‘문제를 푸는 전 과정’이었다

이번 프로젝트에서 가장 크게 남은 것은 프로그램 하나를 만든 경험보다, 문제정의 → 아이디어 기획 → 데이터 설계·수집 → 바이브코딩 구현 → 검증·적용 제안까지 문제해결의 전 과정을 직접 경험했다는 점이었다.

이전에는 기획과 프로그램 구현을 서로 다른 영역이라고 생각했다. 하지만 이번에는 내가 정의한 문제를 직접 데이터 구조로 바꾸고, 실제로 작동하는 형태까지 구현하면서 기획과 구현도 결국 하나의 문제를 해결하기 위한 과정으로 연결될 수 있다는 것을 체감했다.

단순한 아이디어에 그치지 않고 현업에서 실제 활용을 검토할 수 있는 수준의 결과물로 봐주셨다는 점이 특히 기억에 남았다. 프로그램의 완성도와 활용 가능성도 긍정적으로 평가해주셔서, 내가 설계한 문제해결 방식이 실제 현장에서도 의미가 있을 수 있겠다는 확신을 얻을 수 있었다.

그리고 프로젝트 수행 과정과 개인 기여를 인정받아 한국마케팅진흥원 이사장상인 ‘최우수 참여자 MVP상’을 수상했다.

이 과정에서 이전 인턴 근무 당시 대표님께서 강조하셨던 말이 다시 떠올랐다.

“좋은 마케터는 문제를 정의하고, 아이디어를 기획하며, 해결까지 직접 연결할 수 있는 멀티플레이어가 되어야 한다.”

그 말을 마음에 두고 있었는데, 이번 프로젝트에서 조금이나마 실현해본 것 같았다. 문제를 정의하는 데서 멈추지 않고 해결방법을 기획하고, 필요한 데이터를 만들고, 실제 프로그램으로 구현해 검증하는 과정까지 직접 이어봤기 때문이다.

그래서 이번 경험은 내가 가고자 했던 방향이 틀리지 않았다는 작은 확신이 됐다. 동시에 더 많은 문제를 경험하고, 데이터·분석·구현 역량을 계속 배워야겠다는 생각도 분명해졌다.

이번 프로젝트를 통해 동기가 만든 스포츠 브랜드 SCARNON에 실제로 활용할 수 있는 시장데이터를 제공할 수 있었다는 점도 개인적으로 의미가 컸다. 가까운 브랜드 하나에 도움이 되는 것에서 더 나아가, 우리나라 스포츠산업이 성장하려면 다양한 스포츠 브랜드가 시장에 등장하고 살아남을 수 있는 환경이 필요하다고 생각한다.

앞으로는 초기 스포츠 브랜드가 소비자를 더 잘 이해하고 시장에 안착할 수 있도록, 데이터와 마케팅, 기술을 더 공부하고 경험해보고 싶다. 작은 브랜드의 성장을 돕는 일이 결국 국내 스포츠산업의 다양성과 경쟁력을 넓히는 데 기여할 수 있기를 바란다.

이것이 이번 WADIPASS 프로젝트에서 얻은 가장 큰 배움이자, 앞으로 「바이브코딩으로 바라본 스포츠산업」을 통해 계속 기록하고 싶은 방향이다.