Amplitude

세계의 모든 식탁을 즐겁게, CJ 제일제당

Team MAXONOMY 2025.08.21

세계의 모든 식탁을 즐겁게, CJ 제일제당



“B2E 서비스에 최적화된 Amplitude 활용으로

평균 DAU 250% 성장“





Amplitude 대시보드로 인해 보고가 명확해지고 간소화되었습니다. MAU, DAU가 늘어나고 있는 추세가 한 눈에 명확하게 보이니, 긴 보고 문서를 따로 만들지 않아도 Amplitude 대시보드 하나만으로 우리 서비스가 사용자에게 필요한 서비스임을 충분히 설득할 수 있게 되었습니다. 그룹 임원진 보고와 같은 중요한 자료에도 Amplitude를 유용하게 활용하고 있습니다.

- CJ제일제당 | 하정헌 서비스 개발 리드



특정 기능의 사용률이 매우 낮다면, 유용한 기능이지만 사용자가 발견을 못했거나, 혹은 알고는 있지만 필요하지 않다고 판단해 사용하지 않는 경우입니다. 만약 전자라면 홍보를 통해 사용자가 인식할 수 있도록 해야 하고 후자라면 과감히 삭제하는 결단이 필요한데요. Amplitude가 없었다면 그저 공급자 입장에서 유용하다고 생각한 기능만을 계속 밀어붙이는 오류를 범했을 겁니다. 하지만 Amplitude 덕분에 간단한 분석만으로도 이를 방지할 수 있었고 사용자 중심의 진짜 개선으로 나아갈 수 있었습니다.

- CJ 제일제당 | 권윤지 Product Owner




오랜 시간 대한민국 식생활의 역사와 함께해온 기업이 있습니다. 바로 CJ제일제당입니다. 70년이 넘는 세월 동안 국내 식품 산업의 발전을 이끌며 맛있고 건강한 먹거리를 꾸준히 선보여 왔는데요. 최근에는 국내를 넘어 글로벌 식품과 BIO 분야까지 사업 영역을 확장하며, 글로벌 생활문화 기업으로 빠르게 도약하고 있습니다. 이러한 성장의 배경에는 숨은 혁신의 주역, ‘DX Lab’이 있습니다. CJ제일제당의 식품DX담당 DX Lab을 만나 데이터가 어떻게 CJ제일제당의 미래를 만들어가고 있는지 들어보았습니다.


DX Lab에서는 사내 업무 생산성을 높이기 위한 다양한 프로젝트를 추진 중인데요. 그 대표적인 사례가 바로 사내용 생성형 AI 서비스 ‘Snap AI(스냅 에이아이)’입니다. Snap AI는 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 최신 AI 모델을 통합해 임직원들의 업무를 지원하는 도구로, 사내에서 빠르게 입소문을 타며 활용도가 꾸준히 상승하고 있습니다.


Snap AI는 기업 내부에 제공되는 B2E(Business to Employee, 내부 임직원 대상 비즈니스) 서비스 임에도 이미 2천여 명에 달하는 엄청난 규모의 사용자를 보유하고 있습니다. 이처럼 많은 사용자의 니즈를 만족시키기 위한 시작점은 언제나 데이터를 통한 사용자 이해에서 시작된다고 하는데요. DX Lab은 그 여정을 Amplitude와 함께하고 있습니다.


사용자 분석부터 사용 현황 파악, 내부 보고 자료 작성, 배포 전략 수립은 물론, 사용자 인터뷰를 위한 인터뷰이 선정도 Amplitude 데이터를 기반으로 이뤄질 만큼 데이터 기반 접근 방식이 인상적이었는데요. 서비스 개선과 고도화에 필요한 데이터 드리븐 전략 실행의 중심에 Amplitude가 자리하고 있는 셈입니다.

이처럼 대규모 사용자가 만들어내는 방대한 데이터, 그리고 그에 기반한 정교한 데이터 전략은 어떻게 설계되고 실행되고 있을지 CJ제일제당 DX Lab의 하정헌님, 권윤지님을 만나 이야기를 나눠보았습니다.









담당자님과 Snap AI를 소개해주세요.


Q. 간단히 자기소개를 부탁드립니다.


(좌) 권윤지님, (우)하정헌님


👩🏻 권윤지님: 안녕하세요. 저는 서비스 기획 리드와 Snap AI 프로덕트 오너를 맡고 있는 CJ제일제당 식품DX담당 DX Lab 권윤지입니다. Snap AI가 잘 커가도록 전반적인

로드맵을 설정하고, 일정과 리소스를 관리합니다.


🧑🏻 하정헌님: 안녕하세요. CJ제일제당 DX Lab에서 서비스 개발 리드를 맡고 있는 하정헌입니다. 임직원들의 업무 생산성을 높이기 위해 Snap AI를 비롯한 여러 디지털 서비스를 개발하고 있으며, DevOps 업무도 병행하여 서비스의 운영 안정성과 효율성을 높이는 역할을 하고 있습니다. 또한, Amplitude를 활용한 데이터 분석 및 운영 업무도 담당하고 있습니다.




Q. Snap AI가 무엇인가요?


👩🏻 권윤지님: Snap AI는 CJ제일제당 임직원 이용 목적으로 제작한 B2E 서비스로, 생성형 AI 서비스입니다. 전 세계 생성형 AI 시장을 선도하는 OpenAI의 GPT-4o를 포함해 구글의 제미나이, 앤트로픽의 클로드 등 총 6개의 모델을 Snap AI 안에서 사용할 수 있습니다. 서드파티 API를 활용해 번역, 웹 검색 기능 등을 고도화했고, 이외에도 다양한 기술을 동원해 제일제당 임직원에게 특화된 기능을 만들고 있습니다.


Snap AI 서비스 이미지



Snap AI라는 이름은 ‘핑거 스냅(Finger Snap)’에서 따왔습니다. 손가락을 한번 튕기는 쉽고 빠른 동작을 뜻하는데요. 사실 처음부터 AI 서비스를 개발하는 프로젝트로 시작한 건 아니었습니다.


초기엔 저희 식품DX담당의 경쾌하고 빠른, 즉 핑거 스냅 같은 조직문화를 생산성 도구들과 함께 전사로 퍼뜨려 보자는 아이디어 차원의 프로젝트였습니다. 저희 식품DX담당에서는 태블로(Tableau), 데이터브릭스(Databricks), 씨테이블(SeaTable) 등 생산성을 높여주는 서비스를 다양하게 제공해 왔었는데요. 그러던 중 사전지식 없이도 사용하기 쉽고 진입장벽이 낮은 생성형 AI로 방향을 바꿔 사내 AI 서비스 개발에 집중하게 되었습니다. ‘딱! 하면 척!’하는 업무 생산성 향상 도구라는 의미를 담아 ‘Snap AI’라고 이름을 붙이게 되었습니다.


CJ제일제당 임직원 중 사무직만 약 5,900명에 달하고, 그 중 Snap AI를 단 한 번이라도 사용해봤던 유저가 지난 한 달 기준 48%나 됩니다. 지금도 사용량이 계속해서 늘어나고 있고, 다른 CJ자회사에도 조금씩 입소문이 나다 보니 사용 요청이 들어오기도 합니다.


Snap AI는 B2E 서비스라는 특수성이 있지만, 분석하는 방식은 다른 일반적인 서비스와 대부분 동일합니다. 차이점이 있다면, 커머스 서비스에서는 주로 퍼널 분석을 통한 전환을 많이 보지만, Snap AI에서는 퍼널 분석의 필요성은 높지 않습니다. 주로 방문자 수, 사용량과 같은 지표로 성과를 측정하고 있습니다.








Amplitude, 사용해보니 어떠셨나요?


Q. Amplitude 도입을 결정하게 된 이유는 무엇인가요?


🧑🏻 하정헌님: Amplitude 도입 이전엔 데이터독(Datadog)의 ‘럼(RUM: Real User Monitoring)’을 사용하여 사용자를 분석했습니다. MAU, DAU와 같은 지표를 주로 확인했죠. 하지만 데이터독은 사용자 행동 분석에 최적화된 툴이 아니었고, 무엇보다 리텐션 분석을 최대 90일까지 밖에 지원하지 않아서 3개월이 넘어가는 지표를 볼 수 없었습니다. 이 부분이 너무 치명적이라 다른 대안을 찾아보게 되었고, 당시 팀 리더의 강력한 추천으로 Amplitude를 도입하게 되었습니다.


사실 Amplitude 도입에 대해 부정적인 의견을 가진 구성원도 있었습니다. 담당자 입장에서 서비스가 어떻게 사용되고 있고 얼마나 많은 사용자가 사용하는지 직관적으로 드러나기 때문에 또 다른 챌린지가 들어오지 않을까 걱정한 것이죠. 하지만 단순히 DAU, MAU만으로 서비스의 좋고 나쁨을 판단할 순 없습니다. 다양한 논리와 근거를 기반으로 Amplitude 도입을 설득했는데요. 서비스의 특성, 종류에 따른 적합한 사용자 수 기준을 세웠으며, 유저/부서 단위의 분석을 통해 더 의미 있는 인사이트를 도출하고, 파워 유저 선별을 통해 최적의 사용 케이스를 도출하겠다는 계획을 공유했죠. 이런 노력 덕분에 Amplitude를 도입할 수 있게 되었습니다.


저는 개발자 출신이다보니, Amplitude를 왜 도입해야 하는지 그 당시에는 잘 몰랐습니다. 하지만 Amplitude를 통해 제가 만든 서비스가 잘 사용되고 있는 모습을 확인한 뒤에는 생각이 달라졌습니다. 시각적으로 사용자의 현황을 파악하니 더 재미있게 개발을 할 수 있었고, 목표한 DAU를 넘으면 팀에 공유하면서 서로 축하해주기도 했습니다. 현재는 Amplitude를 통해 Snap AI 외에도 식품DX담당에서 지원하는 다양한 시스템을 분석 중입니다. 이미 사내 시스템이나 DX 서비스 등을 연동하여 모니터링을 하고 있고, 향후에도 지속적으로 Amplitude를 활용을 확장할 계획입니다.





Q. Amplitude 도입 후 어떻게 활용하고 있나요?


👩🏻 권윤지님: Snap AI는 궁극적으로, 임직원이 생성형AI를 업무적으로 잘 활용하게 해서 일하는 방식을 변화시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 더 쉽게 말하면 임직원의 AI 리터러시를 끌어올리는 것이 목표입니다. 그렇기 때문에, 약간 단순한 접근일 수 있지만 최대한 Snap AI 안에서 질문을 많이 하도록 유도하고 있습니다.


🧑🏻 하정헌님: Amplitude를 통해 워낙 많은 것을 하고 있어서 한 번에 설명드리기 어려운데요. 크게 서비스 분석, 서비스 개선, 내부 보고, 개발 서포트의 4가지 측면에서 활용 중이라 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.



■ 서비스 분석

🧑🏻 하정헌님: 저희는 자체 로그 분석과 Amplitude 분석을 병행하고 있습니다. 로그가 주로 성능 문제나 오류 여부를 파악하는 용도라면, Amplitude는 사용자 분석이 주로 목적입니다. 사용자가 어떤 모델을 많이 쓰는지, 최근 사용량은 어떤지 등을 파악하고 있죠. 사용자들이 어떤 모델을 선호하는지가 특히 중요한 인사이트입니다.


앞서 말씀드린 것처럼 Snap AI는 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 AI모델을 제공하고 있는데요. 모델마다 최적화된 분야나 매력이 달라서 사용자가 필요에 따라 모델을 선택할 수 있게 해 놓았습니다. 코드 생성에는 어떤 모델이, 텍스트 생성에는 어떤 모델이 인기가 많은지 등을 커스텀 이벤트 프로퍼티를 사용해서 트래킹하고 있으며, 개발적으로도, 그리고 전략적으로도 굉장히 유용하게 데이터를 활용하고 있습니다. 수집하는 데이터들을 활용해서 새로운 인사이트를 계속해서 발굴할 계획입니다.


👩🏻 권윤지님: Snap AI에서의 사용은 결국 ‘질문을 하는 것’입니다. 사용자가 질문을 하기 위해서는 전송 버튼 클릭해야 하는데요. 여기에 Amplitude 이벤트를 태깅해뒀습니다. 월간, 주간, 일간 방문자 수, 질의 수 등을 Amplitude에서 확인하고 있으며, 해당 지표를 기능별로 따로 필터링하여 볼 수도 있도록 설계해둔 상태입니다. 질의 응답, 번역, 웹검색, 사내 문서 검색, 업무 도우미 등 어떤 목적으로 사용되는지 확인할 수 있으며, 이 지표를 보고나 홍보에도 적극 활용하고 있습니다.



■ 서비스 개선

👩🏻 권윤지님: Snap AI를 서비스하다 보면, 사용자가 먼저 특정 기능을 추가해달라고 요청하는 경우도 있고, 저희가 자체적으로 개선안을 적용하는 경우도 있는데요. 이때도 Amplitude를 유용하게 활용하고 있습니다.


가령, 최근엔 자주 하는 질문을 저장해두고 원할 때 꺼내 쓸 수 있는 기능을 자체적으로 고안하여 제공한 적이 있습니다. 마치 즐겨찾기 같은 기능인데요. Amplitude로 분석해보니 사용량이 좋지 않았습니다. 유용한 기능이지만 사용자가 발견을 못했거나, 혹은 사용자가 알고는 있으나 필요하지 않다고 판단하여 사용하지 않는 경우일텐데요. 만약 발견을 못한 것이라면 기능 홍보를 통해 사용자가 인식할 수 있도록 해야하고, 알면서도 사용하지 않는 불필요한 기능이라면 과감히 기능을 삭제해야 합니다. 추후 전반적인 UI/UX 개선이 예정되어 있기 때문에 우선 이 기능은 백로그에 숨겨두고, 추후 사용자에게 본 기능을 확실하게 노출시켜 검증하기로 했습니다. Amplitude가 없었다면 그저 공급자 입장에서 유용하다고 생각되는 기능만을 계속 밀어붙여 서비스가 혼란스러워질 수도 있었을텐데, Amplitude 덕분에 간단한 분석만으로도 이를 방지할 수 있었습니다.


사용자 인터뷰를 할 때도 Amplitude를 활용합니다. 아무래도 사용자가 저희 내부 임직원이다 보니, 인터뷰를 통해 직접 들어보는 것이 무엇보다 생생한 인사이트를 제공하는데요. Amplitude를 통해 어떤 사람에게 어떤 질문을 해야할 지 미리 결정했습니다. 서비스를 잘 활용하는 사용자, 잘 사용하다 어느 날 중단한 사용자, 처음부터 잘 활용하지 않은 사용자 등 인터뷰 대상을 선정하고 맞춤형 질문을 준비할 수 있었습니다. 한 번은 헤비 유저를 찾아간 인터뷰에서 “지난 달 기준 탑3유저이십니다”라고 하니, 너무 좋아해 주셨던 기억이 있습니다. 그런 순간은 정말 뿌듯하죠. 😊



■ 내부 보고

🧑🏻 하정헌님: 내부 보고용 자료를 만들 때, Amplitude 대시보드를 많이 이용하고 있습니다. 긴 보고 문서를 따로 만들지 않아도 Amplitude 대시보드를 통해 우리 서비스가 사용자에게 필요한 서비스임을 충분히 설득할 수 있게 되었습니다. 임원진 보고에도 Amplitude를 활용하고 있는데요. MAU, DAU가 늘어나고 있는 추세가 한 눈에 명확하게 보이니 보고가 명확해지고 간소화되었습니다.


사내 시스템이나 DX 서비스 같은 경우 레퍼런스 대시보드를 만들어 기본 차트 구성을 제공하고 각 서비스 PO분들이 구체화하여 사용하는 방식으로 운영하고 있습니다. 오늘의 순 방문자 수, 신규 유저 수, 질의 수(또는 PV), MAU, WAU, DAU, 조직별 사용량, 최종 페이지 뷰 비율, 가장 많이 사용하는 사용자, 가장 많이 사용하는 부서, 가장 많이 사용된 페이지 등이 레퍼런스 대시보드에 기본적으로 포함된 항목이며, 필요에 따라 추가적인 지표를 붙여서 사용하고 있습니다.



■ 개발 서포트

🧑🏻 하정헌님: 서비스 배포 시 Amplitude의 hour 이벤트를 유용하게 사용했습니다. 사용자들이 어떤 시간에 많이 사용하는지 파악하고 그 시간을 피해 배포와 점검을 진행했습니다. 시간별 이벤트는 신기하게 늘 비슷한 그래프가 나왔는데요. 아침 9시에 사용량이 급격히 올라가고, 점심 시간 이후인 오후 1시에 다시 한번 급격하게 올라갑니다. 따라서 이 시간만큼은 반드시 피해서 배포를 진행했었죠. Amplitude가 없었다면 이런 디테일을 파악하기 어려웠을 겁니다.


이와 관련된 재미있는 일화도 있었는데요. 저희 팀에선 애자일한 개발 및 릴리즈를 추구해, 매주 금요일 6시반에 배포를 진행했었습니다. 그날도 금요일 저녁 6시 30분에 배포가 예정 되어있었으나, Amplitude로 확인해보니 꽤 많은 사용자가 사용 중이라 활성 사용자가 좀 더 줄어들 때까지 기다려 보기로 했습니다. 그런데 아무리 기다려도 사용량이 줄지 않았죠. 알고 보니 해외 근무지에서 사용 중이었습니다😂. Amplitude 가 제공해주는 사용자 location 정보 덕분에 확인이 가능했습니다.





Q. 공유해 주실 만한 성과지표가 있을까요?


2025년 1월-7월 Snap AI DAU 추이


👩🏻 권윤지님: 서비스 출시 후 1년 여의 시간이 지났음에도 매일 신규 유저가 유입되고 있습니다.


위 그래프는 Snap AI의 지난 6개월 간의 DAU인데요. 꾸준히 그리고 꽤나 가파르게 사용량이 증가하고 있음을 확인할 수 있습니다. 지난해 11월 평균 DAU와 비교하면, 무려 250%나 성장했습니다. 일부 사용자 수가 급격하게 오르거나 떨어지는 구간이 있는데요. 명절 등 연휴 기간에는 사용자 수가 급감하는 경향이 있고 신입사원 교육, 사내방송 인터뷰, 간간히 보내는 이메일 홍보 등이 있을 때는 수치가 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있었습니다. 이렇게 실시간으로 반응을 확인할 수 있기 때문에 가장 효과적인 홍보 활동이 무엇인지 파악하고, 한정된 리소스를 그곳에 집중할 수 있었죠.


2024년 11월 – 2025년 5월 조직별 Snap AI 유저 수


세그먼트 기능을 활용하여 조직별 활용률이 어떻게 되는지도 눈여겨 보고 있습니다. 현재는 R&D, 제조 부서에서의 활용률이 높은 편이고 마케팅 부서가 상대적으로 낮은 편입니다. 아무래도 R&D와 제조 직군은 제품 개발, 공정 최적화, 기술 리서치, 데이터 분석 등 방대한 시간을 요구하는 업무가 많아 생성형 AI를 통한 효율화 니즈가 특히 큰 것 같아요. 물론 마케팅을 비롯한 다른 직군의 업무에도 AI가 많은 도움을 줄 수 있다고 생각합니다. 그렇기 때문에 이 분들의 사용률도 증가할 수 있도록 Snap AI를 계속 발전시키는 것이 저희의 역할이며, Amplitude를 통해 지속적으로 목표 달성 현황을 관리하고 있습니다.




Q. 앞으로Amplitude를 어떻게 활용할 계획인가요?


🧑🏻 하정헌님: Snap AI 외에도 식품DX담당에서 지원하는 다양한 시스템에 Amplitude를 접목 중이고 앞으로 더 많아질 예정입니다. 작년에만 9개의 시스템을 Amplitude에 연동했고, 올해에도 벌써 5개의 시스템이 추가로 연동되었습니다. 이제는 시스템을 운영하는 부서에서 먼저 연락이 와서 Amplitude 연동 요청을 주시곤 하는데요. 가장 최근에는 MES(Manufacturing Execution System: 제조 실행 시스템) 고도화 프로젝트가 진행되면서 Amplitude에 연동해 달라는 요청을 받았습니다.


이렇게 Amplitude에 대한 수요가 증가하다 보니, 저희도 Amplitude를 더 깊게 이해하고 더 많은 기능을 활용하고 싶은데요. 새로운 기능이 워낙 빠르게 출시되다 보니 따라잡기가 쉽지 않습니다. 최근엔 Guides & Surveys 기능에 관심이 많은데요. 저희에게 너무 필요한 기능이라 자세히 공부해보려고 합니다.







CJ 제일제당과Team MAXONOMY가 함께했습니다


Q. Team MAXONOMY를 통해 Amplitude를 도입하고 활용하신 소감을 말씀해주세요


👩🏻 권윤지님: 초기에 세팅할 때 팀 맥소노미의 도움을 정말 많이 받은 기억이 납니다. 담당님께 매주 보고 드렸던 시절이라 빠른 대응이 필요했었는데요. 온보딩 기간 동안은 어떤 문의 든 즉각적으로 답변을 주셔서 보고를 무사히 마칠 수 있었습니다. 팀 맥소노미 홈페이지에 문의를 남기면 언제든 빠르게 답변을 주시지만, 사실 서포트 게시판을 사용해야 할 필요성을 크게 못 느낄 정도로 초기에 가이드를 잘 받았습니다. 그 때 주신 온보딩 교육 자료도 아직까지도 유용하게 사용하고 있습니다.


🧑🏻 하정헌님: 인터뷰 중에 이야기한 것처럼 앞으로도 사내 시스템이나 DX 서비스에 대해 확장 계획을 갖고 있고, 이 부분에 있어서 기술적인 도움을 정말 많이 받고 있습니다. 가끔 AI가 아닌가 싶을 정도로 빠르게 응답해 주셔서 놀랄 때도 있습니다. 전반적으로 팀 맥소노미에 감사함을 많이 느끼고 있습니다.




Q. 마지막으로 식품DX담당 DX Lab에서의 향후 계획을 알려주세요.


👩🏻 권윤지님: Snap AI를 기준으로 말씀드리자면, 앞으로 신규 기능을 계속 늘려 나갈 예정입니다. 사내 데이터를 연동하여 문서를 작성하거나 번역하는 일상 업무를 할 때 사내 데이터에 기반한 답변을 받을 수 있도록 할 예정입니다. 그리고 이것을 이용해서 자신만의 업무 프로세스를 자동화할 수 있는 에이전트를 준비하고 있습니다. 이때는 고도화된 서비스에 걸맞게 A/B테스트와 퍼널까지 활용하고 싶은데요. 깊은 분석을 위해 추가적인 인력 투입도 고려 중입니다.


🧑🏻 하정헌님: 현재 여러가지 서비스를 열심히 개발 중이고 올해 4개 정도의 신규 서비스를 오픈할 예정입니다. 그중 하나는 글로벌 식품 트랜드 캐칭 서비스로, F&B 시장에서 SNS, 이커머스 등을 통해 소비자 반응을 빠르게 캐치하고, 식품 안전 정보/마켓 트랜드 등 다양한 정보를 쉽게 업무에 활용 할 수 있도록 도와줍니다. 물론 여기에도 Amplitude를 연동할 예정인데요. 이 데이터를 통해 어떤 인사이트를 발굴할 수 있을지, 사용자 행동 분석을 위해 텍소노미 설계나 대시보드 구성을 고민 중입니다.


저희 제일제당 식품DX담당 DX Lab은 제일제당의 일하는 방식과 조직문화를 혁신하고 디지털 혁신을 주도해 나가기 위해 늘 노력하고 있습니다. 디지털 혁신이 곧 임직원 업무 혁신으로 이어지고 임직원의 업무혁신이 곧 글로벌 고객의 건강, 즐거움, 편리로 이어진다고 믿고 있습니다. 앞으로도 다양한 디지털 혁신을 이어갈 수 있도록 응원 부탁드립니다!




건강, 즐거움, 편리를 창조하는

글로벌 생활문화기업

CJ제일제당


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Amplitude 대시보드로 인해 보고가 명확해지고 간소화되었습니다. MAU, DAU가 늘어나고 있는 추세가 한 눈에 명확하게 보이니, 긴 보고 문서를 따로 만들지 않아도 Amplitude 대시보드 하나만으로 우리 서비스가 사용자에게 필요한 서비스임을 충분히 설득할 수 있게 되었습니다. 그룹 임원진 보고와 같은 중요한 자료에도 Amplitude를 유용하게 활용하고 있습니다.

- CJ제일제당 | 하정헌 서비스 개발 리드



특정 기능의 사용률이 매우 낮다면, 유용한 기능이지만 사용자가 발견을 못했거나, 혹은 알고는 있지만 필요하지 않다고 판단해 사용하지 않는 경우입니다. 만약 전자라면 홍보를 통해 사용자가 인식할 수 있도록 해야 하고 후자라면 과감히 삭제하는 결단이 필요한데요. Amplitude가 없었다면 그저 공급자 입장에서 유용하다고 생각한 기능만을 계속 밀어붙이는 오류를 범했을 겁니다. 하지만 Amplitude 덕분에 간단한 분석만으로도 이를 방지할 수 있었고 사용자 중심의 진짜 개선으로 나아갈 수 있었습니다.

- CJ 제일제당 | 권윤지 Product Owner




오랜 시간 대한민국 식생활의 역사와 함께해온 기업이 있습니다. 바로 CJ제일제당입니다. 70년이 넘는 세월 동안 국내 식품 산업의 발전을 이끌며 맛있고 건강한 먹거리를 꾸준히 선보여 왔는데요. 최근에는 국내를 넘어 글로벌 식품과 BIO 분야까지 사업 영역을 확장하며, 글로벌 생활문화 기업으로 빠르게 도약하고 있습니다. 이러한 성장의 배경에는 숨은 혁신의 주역, ‘DX Lab’이 있습니다. CJ제일제당의 식품DX담당 DX Lab을 만나 데이터가 어떻게 CJ제일제당의 미래를 만들어가고 있는지 들어보았습니다.


DX Lab에서는 사내 업무 생산성을 높이기 위한 다양한 프로젝트를 추진 중인데요. 그 대표적인 사례가 바로 사내용 생성형 AI 서비스 ‘Snap AI(스냅 에이아이)’입니다. Snap AI는 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 최신 AI 모델을 통합해 임직원들의 업무를 지원하는 도구로, 사내에서 빠르게 입소문을 타며 활용도가 꾸준히 상승하고 있습니다.


Snap AI는 기업 내부에 제공되는 B2E(Business to Employee, 내부 임직원 대상 비즈니스) 서비스 임에도 이미 2천여 명에 달하는 엄청난 규모의 사용자를 보유하고 있습니다. 이처럼 많은 사용자의 니즈를 만족시키기 위한 시작점은 언제나 데이터를 통한 사용자 이해에서 시작된다고 하는데요. DX Lab은 그 여정을 Amplitude와 함께하고 있습니다. 


사용자 분석부터 사용 현황 파악, 내부 보고 자료 작성, 배포 전략 수립은 물론, 사용자 인터뷰를 위한 인터뷰이 선정도 Amplitude 데이터를 기반으로 이뤄질 만큼 데이터 기반 접근 방식이 인상적이었는데요. 서비스 개선과 고도화에 필요한 데이터 드리븐 전략 실행의 중심에 Amplitude가 자리하고 있는 셈입니다.

 

이처럼 대규모 사용자가 만들어내는 방대한 데이터, 그리고 그에 기반한 정교한 데이터 전략은 어떻게 설계되고 실행되고 있을지 CJ제일제당 DX Lab의 하정헌님, 권윤지님을 만나 이야기를 나눠보았습니다.









담당자님과 Snap AI를 소개해주세요.


Q. 간단히 자기소개를 부탁드립니다.


(좌) 권윤지님, (우)하정헌님


👩🏻 권윤지님: 안녕하세요. 저는 서비스 기획 리드와 Snap AI 프로덕트 오너를 맡고 있는 CJ제일제당 식품DX담당 DX Lab 권윤지입니다. Snap AI가 잘 커가도록 전반적인

로드맵을 설정하고, 일정과 리소스를 관리합니다.


🧑🏻 하정헌님: 안녕하세요. CJ제일제당 DX Lab에서 서비스 개발 리드를 맡고 있는 하정헌입니다. 임직원들의 업무 생산성을 높이기 위해 Snap AI를 비롯한 여러 디지털 서비스를 개발하고 있으며, DevOps 업무도 병행하여 서비스의 운영 안정성과 효율성을 높이는 역할을 하고 있습니다. 또한, Amplitude를 활용한 데이터 분석 및 운영 업무도 담당하고 있습니다.




Q. Snap AI가 무엇인가요?


👩🏻 권윤지님: Snap AI는 CJ제일제당 임직원 이용 목적으로 제작한 B2E 서비스로, 생성형 AI 서비스입니다. 전 세계 생성형 AI 시장을 선도하는 OpenAI의 GPT-4o를 포함해 구글의 제미나이, 앤트로픽의 클로드 등 총 6개의 모델을 Snap AI 안에서 사용할 수 있습니다. 서드파티 API를 활용해 번역, 웹 검색 기능 등을 고도화했고, 이외에도 다양한 기술을 동원해 제일제당 임직원에게 특화된 기능을 만들고 있습니다.


Snap AI 서비스 이미지



Snap AI라는 이름은 ‘핑거 스냅(Finger Snap)’에서 따왔습니다. 손가락을 한번 튕기는 쉽고 빠른 동작을 뜻하는데요. 사실 처음부터 AI 서비스를 개발하는 프로젝트로 시작한 건 아니었습니다.


초기엔 저희 식품DX담당의 경쾌하고 빠른, 즉 핑거 스냅 같은 조직문화를 생산성 도구들과 함께 전사로 퍼뜨려 보자는 아이디어 차원의 프로젝트였습니다. 저희 식품DX담당에서는 태블로(Tableau), 데이터브릭스(Databricks), 씨테이블(SeaTable) 등 생산성을 높여주는 서비스를 다양하게 제공해 왔었는데요. 그러던 중 사전지식 없이도 사용하기 쉽고 진입장벽이 낮은 생성형 AI로 방향을 바꿔 사내 AI 서비스 개발에 집중하게 되었습니다. ‘딱! 하면 척!’하는 업무 생산성 향상 도구라는 의미를 담아 ‘Snap AI’라고 이름을 붙이게 되었습니다.


CJ제일제당 임직원 중 사무직만 약 5,900명에 달하고, 그 중 Snap AI를 단 한 번이라도 사용해봤던 유저가 지난 한 달 기준 48%나 됩니다. 지금도 사용량이 계속해서 늘어나고 있고, 다른 CJ자회사에도 조금씩 입소문이 나다 보니 사용 요청이 들어오기도 합니다.


Snap AI는 B2E 서비스라는 특수성이 있지만, 분석하는 방식은 다른 일반적인 서비스와 대부분 동일합니다. 차이점이 있다면, 커머스 서비스에서는 주로 퍼널 분석을 통한 전환을 많이 보지만, Snap AI에서는 퍼널 분석의 필요성은 높지 않습니다. 주로 방문자 수, 사용량과 같은 지표로 성과를 측정하고 있습니다.








Amplitude, 사용해보니 어떠셨나요?


Q. Amplitude 도입을 결정하게 된 이유는 무엇인가요?


🧑🏻 하정헌님: Amplitude 도입 이전엔 데이터독(Datadog)의 ‘럼(RUM: Real User Monitoring)’을 사용하여 사용자를 분석했습니다. MAU, DAU와 같은 지표를 주로 확인했죠. 하지만 데이터독은 사용자 행동 분석에 최적화된 툴이 아니었고, 무엇보다 리텐션 분석을 최대 90일까지 밖에 지원하지 않아서 3개월이 넘어가는 지표를 볼 수 없었습니다. 이 부분이 너무 치명적이라 다른 대안을 찾아보게 되었고, 당시 팀 리더의 강력한 추천으로 Amplitude를 도입하게 되었습니다.


사실 Amplitude 도입에 대해 부정적인 의견을 가진 구성원도 있었습니다. 담당자 입장에서 서비스가 어떻게 사용되고 있고 얼마나 많은 사용자가 사용하는지 직관적으로 드러나기 때문에 또 다른 챌린지가 들어오지 않을까 걱정한 것이죠. 하지만 단순히 DAU, MAU만으로 서비스의 좋고 나쁨을 판단할 순 없습니다. 다양한 논리와 근거를 기반으로 Amplitude 도입을 설득했는데요. 서비스의 특성, 종류에 따른 적합한 사용자 수 기준을 세웠으며, 유저/부서 단위의 분석을 통해 더 의미 있는 인사이트를 도출하고, 파워 유저 선별을 통해 최적의 사용 케이스를 도출하겠다는 계획을 공유했죠. 이런 노력 덕분에 Amplitude를 도입할 수 있게 되었습니다.


저는 개발자 출신이다보니, Amplitude를 왜 도입해야 하는지 그 당시에는 잘 몰랐습니다. 하지만 Amplitude를 통해 제가 만든 서비스가 잘 사용되고 있는 모습을 확인한 뒤에는 생각이 달라졌습니다. 시각적으로 사용자의 현황을 파악하니 더 재미있게 개발을 할 수 있었고, 목표한 DAU를 넘으면 팀에 공유하면서 서로 축하해주기도 했습니다.  현재는 Amplitude를 통해 Snap AI 외에도 식품DX담당에서 지원하는 다양한 시스템을 분석 중입니다. 이미 사내 시스템이나 DX 서비스 등을 연동하여 모니터링을 하고 있고, 향후에도 지속적으로 Amplitude를 활용을 확장할 계획입니다.





Q. Amplitude 도입 후 어떻게 활용하고 있나요? 


👩🏻 권윤지님: Snap AI는 궁극적으로, 임직원이 생성형AI를 업무적으로 잘 활용하게 해서 일하는 방식을 변화시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 더 쉽게 말하면 임직원의 AI 리터러시를 끌어올리는 것이 목표입니다. 그렇기 때문에, 약간 단순한 접근일 수 있지만 최대한 Snap AI 안에서 질문을 많이 하도록 유도하고 있습니다.


🧑🏻 하정헌님: Amplitude를 통해 워낙 많은 것을 하고 있어서 한 번에 설명드리기 어려운데요. 크게 서비스 분석, 서비스 개선, 내부 보고, 개발 서포트의 4가지 측면에서 활용 중이라 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.



■ 서비스 분석

🧑🏻 하정헌님: 저희는 자체 로그 분석과 Amplitude 분석을 병행하고 있습니다. 로그가 주로 성능 문제나 오류 여부를 파악하는 용도라면, Amplitude는 사용자 분석이 주로 목적입니다. 사용자가 어떤 모델을 많이 쓰는지, 최근 사용량은 어떤지 등을 파악하고 있죠. 사용자들이 어떤 모델을 선호하는지가 특히 중요한 인사이트입니다.


앞서 말씀드린 것처럼 Snap AI는 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 AI모델을 제공하고 있는데요. 모델마다 최적화된 분야나 매력이 달라서 사용자가 필요에 따라 모델을 선택할 수 있게 해 놓았습니다. 코드 생성에는 어떤 모델이, 텍스트 생성에는 어떤 모델이 인기가 많은지 등을 커스텀 이벤트 프로퍼티를 사용해서 트래킹하고 있으며, 개발적으로도, 그리고 전략적으로도 굉장히 유용하게 데이터를 활용하고 있습니다. 수집하는 데이터들을 활용해서 새로운 인사이트를 계속해서 발굴할 계획입니다.


👩🏻 권윤지님: Snap AI에서의 사용은 결국 ‘질문을 하는 것’입니다. 사용자가 질문을 하기 위해서는 전송 버튼 클릭해야 하는데요. 여기에 Amplitude 이벤트를 태깅해뒀습니다. 월간, 주간, 일간 방문자 수, 질의 수 등을 Amplitude에서 확인하고 있으며, 해당 지표를 기능별로 따로 필터링하여 볼 수도 있도록 설계해둔 상태입니다. 질의 응답, 번역, 웹검색, 사내 문서 검색, 업무 도우미 등 어떤 목적으로 사용되는지 확인할 수 있으며, 이 지표를 보고나 홍보에도 적극 활용하고 있습니다.



■ 서비스 개선

👩🏻 권윤지님: Snap AI를 서비스하다 보면, 사용자가 먼저 특정 기능을 추가해달라고 요청하는 경우도 있고, 저희가 자체적으로 개선안을 적용하는 경우도 있는데요. 이때도 Amplitude를 유용하게 활용하고 있습니다. 


가령, 최근엔 자주 하는 질문을 저장해두고 원할 때 꺼내 쓸 수 있는 기능을 자체적으로 고안하여 제공한 적이 있습니다. 마치 즐겨찾기 같은 기능인데요. Amplitude로 분석해보니 사용량이 좋지 않았습니다. 유용한 기능이지만 사용자가 발견을 못했거나, 혹은 사용자가 알고는 있으나 필요하지 않다고 판단하여 사용하지 않는 경우일텐데요. 만약 발견을 못한 것이라면 기능 홍보를 통해 사용자가 인식할 수 있도록 해야하고, 알면서도 사용하지 않는 불필요한 기능이라면 과감히 기능을 삭제해야 합니다. 추후 전반적인 UI/UX 개선이 예정되어 있기 때문에 우선 이 기능은 백로그에 숨겨두고, 추후 사용자에게 본 기능을 확실하게 노출시켜 검증하기로 했습니다. Amplitude가 없었다면 그저 공급자 입장에서 유용하다고 생각되는 기능만을 계속 밀어붙여 서비스가 혼란스러워질 수도 있었을텐데, Amplitude 덕분에 간단한 분석만으로도 이를 방지할 수 있었습니다.


사용자 인터뷰를 할 때도 Amplitude를 활용합니다. 아무래도 사용자가 저희 내부 임직원이다 보니, 인터뷰를 통해 직접 들어보는 것이 무엇보다 생생한 인사이트를 제공하는데요. Amplitude를 통해 어떤 사람에게 어떤 질문을 해야할 지 미리 결정했습니다. 서비스를 잘 활용하는 사용자, 잘 사용하다 어느 날 중단한 사용자, 처음부터 잘 활용하지 않은 사용자 등 인터뷰 대상을 선정하고 맞춤형 질문을 준비할 수 있었습니다. 한 번은 헤비 유저를 찾아간 인터뷰에서 “지난 달 기준 탑3유저이십니다”라고 하니, 너무 좋아해 주셨던 기억이 있습니다. 그런 순간은 정말 뿌듯하죠. 😊



■ 내부 보고

🧑🏻 하정헌님: 내부 보고용 자료를 만들 때, Amplitude 대시보드를 많이 이용하고 있습니다. 긴 보고 문서를 따로 만들지 않아도 Amplitude 대시보드를 통해 우리 서비스가 사용자에게 필요한 서비스임을 충분히 설득할 수 있게 되었습니다. 임원진 보고에도 Amplitude를 활용하고 있는데요. MAU, DAU가 늘어나고 있는 추세가 한 눈에 명확하게 보이니 보고가 명확해지고 간소화되었습니다.


사내 시스템이나 DX 서비스 같은 경우 레퍼런스 대시보드를 만들어 기본 차트 구성을 제공하고 각 서비스 PO분들이 구체화하여 사용하는 방식으로 운영하고 있습니다. 오늘의 순 방문자 수, 신규 유저 수, 질의 수(또는 PV), MAU, WAU, DAU, 조직별 사용량, 최종 페이지 뷰 비율, 가장 많이 사용하는 사용자, 가장 많이 사용하는 부서, 가장 많이 사용된 페이지 등이 레퍼런스 대시보드에 기본적으로 포함된 항목이며, 필요에 따라 추가적인 지표를 붙여서 사용하고 있습니다.



■ 개발 서포트

🧑🏻 하정헌님: 서비스 배포 시 Amplitude의 hour 이벤트를 유용하게 사용했습니다. 사용자들이 어떤 시간에 많이 사용하는지 파악하고 그 시간을 피해 배포와 점검을 진행했습니다. 시간별 이벤트는 신기하게 늘 비슷한 그래프가 나왔는데요. 아침 9시에 사용량이 급격히 올라가고, 점심 시간 이후인 오후 1시에 다시 한번 급격하게 올라갑니다. 따라서 이 시간만큼은 반드시 피해서 배포를 진행했었죠. Amplitude가 없었다면 이런 디테일을 파악하기 어려웠을 겁니다. 


이와 관련된 재미있는 일화도 있었는데요. 저희 팀에선 애자일한 개발 및 릴리즈를 추구해, 매주 금요일 6시반에 배포를 진행했었습니다. 그날도 금요일 저녁 6시 30분에 배포가 예정 되어있었으나, Amplitude로 확인해보니 꽤 많은 사용자가 사용 중이라 활성 사용자가 좀 더 줄어들 때까지 기다려 보기로 했습니다. 그런데 아무리 기다려도 사용량이 줄지 않았죠. 알고 보니 해외 근무지에서 사용 중이었습니다😂. Amplitude 가 제공해주는 사용자 location 정보 덕분에 확인이 가능했습니다.





Q. 공유해 주실 만한 성과지표가 있을까요?


2025년 1월-7월 Snap AI DAU 추이


👩🏻 권윤지님: 서비스 출시 후 1년 여의 시간이 지났음에도 매일 신규 유저가 유입되고 있습니다.


위 그래프는 Snap AI의 지난 6개월 간의 DAU인데요. 꾸준히 그리고 꽤나 가파르게 사용량이 증가하고 있음을 확인할 수 있습니다. 지난해 11월 평균 DAU와 비교하면, 무려 250%나 성장했습니다. 일부 사용자 수가 급격하게 오르거나 떨어지는 구간이 있는데요. 명절 등 연휴 기간에는 사용자 수가 급감하는 경향이 있고 신입사원 교육, 사내방송 인터뷰, 간간히 보내는 이메일 홍보 등이 있을 때는 수치가 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있었습니다. 이렇게 실시간으로 반응을 확인할 수 있기 때문에 가장 효과적인 홍보 활동이 무엇인지 파악하고, 한정된 리소스를 그곳에 집중할 수 있었죠.


2024년 11월 – 2025년 5월 조직별 Snap AI 유저 수


세그먼트 기능을 활용하여 조직별 활용률이 어떻게 되는지도 눈여겨 보고 있습니다. 현재는 R&D, 제조 부서에서의 활용률이 높은 편이고 마케팅 부서가 상대적으로 낮은 편입니다. 아무래도 R&D와 제조 직군은 제품 개발, 공정 최적화, 기술 리서치, 데이터 분석 등 방대한 시간을 요구하는 업무가 많아 생성형 AI를 통한 효율화 니즈가 특히 큰 것 같아요. 물론 마케팅을 비롯한 다른 직군의 업무에도 AI가 많은 도움을 줄 수 있다고 생각합니다. 그렇기 때문에 이 분들의 사용률도 증가할 수 있도록 Snap AI를 계속 발전시키는 것이 저희의 역할이며, Amplitude를 통해 지속적으로 목표 달성 현황을 관리하고 있습니다.




Q. 앞으로Amplitude를 어떻게 활용할 계획인가요?


🧑🏻 하정헌님: Snap AI 외에도 식품DX담당에서 지원하는 다양한 시스템에 Amplitude를 접목 중이고 앞으로 더 많아질 예정입니다. 작년에만 9개의 시스템을 Amplitude에 연동했고, 올해에도 벌써 5개의 시스템이 추가로 연동되었습니다. 이제는 시스템을 운영하는 부서에서 먼저 연락이 와서 Amplitude 연동 요청을 주시곤 하는데요. 가장 최근에는 MES(Manufacturing Execution System: 제조 실행 시스템) 고도화 프로젝트가 진행되면서 Amplitude에 연동해 달라는 요청을 받았습니다.


이렇게 Amplitude에 대한 수요가 증가하다 보니, 저희도 Amplitude를 더 깊게 이해하고 더 많은 기능을 활용하고 싶은데요. 새로운 기능이 워낙 빠르게 출시되다 보니 따라잡기가 쉽지 않습니다. 최근엔 Guides & Surveys 기능에 관심이 많은데요. 저희에게 너무 필요한 기능이라 자세히 공부해보려고 합니다.







CJ 제일제당과Team MAXONOMY가 함께했습니다


Q. Team MAXONOMY를 통해 Amplitude를 도입하고 활용하신 소감을 말씀해주세요


👩🏻 권윤지님: 초기에 세팅할 때 팀 맥소노미의 도움을 정말 많이 받은 기억이 납니다. 담당님께 매주 보고 드렸던 시절이라 빠른 대응이 필요했었는데요. 온보딩 기간 동안은 어떤 문의 든 즉각적으로 답변을 주셔서 보고를 무사히 마칠 수 있었습니다. 팀 맥소노미 홈페이지에 문의를 남기면 언제든 빠르게 답변을 주시지만, 사실 서포트 게시판을 사용해야 할 필요성을 크게 못 느낄 정도로 초기에 가이드를 잘 받았습니다. 그 때 주신 온보딩 교육 자료도 아직까지도 유용하게 사용하고 있습니다.


🧑🏻 하정헌님: 인터뷰 중에 이야기한 것처럼 앞으로도 사내 시스템이나 DX 서비스에 대해 확장 계획을 갖고 있고, 이 부분에 있어서 기술적인 도움을 정말 많이 받고 있습니다. 가끔 AI가 아닌가 싶을 정도로 빠르게 응답해 주셔서 놀랄 때도 있습니다. 전반적으로 팀 맥소노미에 감사함을 많이 느끼고 있습니다.




Q. 마지막으로 식품DX담당 DX Lab에서의 향후 계획을 알려주세요.


👩🏻 권윤지님: Snap AI를 기준으로 말씀드리자면, 앞으로 신규 기능을 계속 늘려 나갈 예정입니다. 사내 데이터를 연동하여 문서를 작성하거나 번역하는 일상 업무를 할 때 사내 데이터에 기반한 답변을 받을 수 있도록 할 예정입니다. 그리고 이것을 이용해서 자신만의 업무 프로세스를 자동화할 수 있는 에이전트를 준비하고 있습니다. 이때는 고도화된 서비스에 걸맞게 A/B테스트와 퍼널까지 활용하고 싶은데요. 깊은 분석을 위해 추가적인 인력 투입도 고려 중입니다.


🧑🏻 하정헌님: 현재 여러가지 서비스를 열심히 개발 중이고 올해 4개 정도의 신규 서비스를 오픈할 예정입니다. 그중 하나는 글로벌 식품 트랜드 캐칭 서비스로, F&B 시장에서 SNS, 이커머스 등을 통해 소비자 반응을 빠르게 캐치하고, 식품 안전 정보/마켓 트랜드 등 다양한 정보를 쉽게 업무에 활용 할 수 있도록 도와줍니다. 물론 여기에도 Amplitude를 연동할 예정인데요. 이 데이터를 통해 어떤 인사이트를 발굴할 수 있을지, 사용자 행동 분석을 위해 텍소노미 설계나 대시보드 구성을 고민 중입니다.


저희 제일제당 식품DX담당 DX Lab은 제일제당의 일하는 방식과 조직문화를 혁신하고 디지털 혁신을 주도해 나가기 위해 늘 노력하고 있습니다. 디지털 혁신이 곧 임직원 업무 혁신으로 이어지고 임직원의 업무혁신이 곧 글로벌 고객의 건강, 즐거움, 편리로 이어진다고 믿고 있습니다. 앞으로도 다양한 디지털 혁신을 이어갈 수 있도록 응원 부탁드립니다!




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