오픈서베이, 글로벌 SaaS 시장 진출 본격화

오픈서베이는 리서치&경험관리 플랫폼 데이터스페이스 출시와 함께 해외 진출 전략을 본격화한다고 14일 밝혔다.

오픈서베이는 B2B SaaS(기업용 서비스형 소프트웨어)인 데이터스페이스를 기반으로 해외 사업 전략을 더욱 구체화한다. 해외 진출이 비교적 유연한 SaaS의 특징을 살려 내년부터 미국, 일본 시장을 우선순위에 두고 고객 확보에 적극적으로 나선다는 계획이다.

오픈서베이 측은 “신제품 데이터스페이스는 전 세계 경험관리 선두 기업 제품 대비 강점이 명확하다”며 “리서치 업계의 모바일 전환을 주도한 오픈서베이의 노하우로 모바일 환경에서 양질의 데이터를 수집하도록 최적화했다”고 강조했다.

이어 데이터 활용 시 가장 큰 장벽인 분석도 누구나 쉽게 하도록 전문가의 데이터 분석 방법론과 AI 기술을 제품에 반영했다. 데이터스페이스는 클로즈드 베타 버전부터 국내에서 유료 고객을 확보하며 가능성을 검증받았으며, 해외에서도 데이터 기반 의사결정을 위해 꼭 필요한 기업 데이터 인프라로의 성장을 목표로 두고 있다.

오픈서베이는 지난해 구글 출신의 이해민 CPO를 영입해 데이터스페이스 개발에 집중하며 해외 진출을 위한 초석을 닦았다. 내년께 영어, 일본어 등 다국어로 전 기능을 제공하고, 다양한 국가에서 신뢰성 있는 데이터를 안정적으로 수집하도록 해외 패널도 연동할 예정이다. 또한 글로벌 아이덴티티 보안 기업 옥타(Okta)로부터 앱 인증을 받으며 글로벌 기업과의 파트너십에 필수적인 보안 기준을 갖춘 바 있다.

사업 측면의 진출 기반도 다졌다. P&G, SK텔레콤, 아모레퍼시픽 등 국내외 기업과 해외 프로젝트를 진행하며 글로벌 경험과 고객을 꾸준히 확보해왔고, 올 12월 기준 해외 매출도 전년 대비 50%의 성장을 이루며 리서치 및 경험관리 시장에서의 가능성을 확인했다. 또한 과학기술정보통신부 산하의 비영리 재단법인인 글로벌디지털혁신네트워크(GDIN, 기존 본투글로벌) 사업의 멤버사로 선정되어 해외 진출 컨설팅 등의 지원 기회도 확보했다.

송경림 오픈서베이 COO는 “데이터스페이스는 영업의 세일즈포스(Salesforce), 개발의 컨플루언스(Confluence), 디자인의 피그마(Figma)처럼 기업의 데이터 인프라가 되는 것이 목표”라며 “이미 주요 글로벌 기업을 고객으로 확보한 상태에서 2024년에는 본격적으로 해외 시장에 진출해 의미있는 성과를 만들 예정”이라고 전했다.

김광우 기자

kimnoba@tech42.co.kr
기자의 다른 기사보기
저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지

관련 기사

PFCT, 중금리 대출 부실 예측 AI 특허 등록…에어팩 기술 독창성 인정

AI 기술금융사 피에프씨테크놀로지스(PFCT)가 금융 특화 버티컬 AI 인프라 ‘에어팩(AIRPACK)’에 적용한 중금리 대출 부실 리스크 예측 기술로 특허를 등록했다. PFCT는 이번 특허 등록을 통해 에어팩의 핵심 기술 구현 방식과 독창성을 추가로 인정받았다고 30일 밝혔다.

[현장] 전력·냉각·보안부터 로봇·바이오까지… KAIST 딥테크 스타트업이 제시한 AI 시대 생존 전략

KAIST 창업원이 주최·주관한 ‘KAIST Startup Scaleup Summit 2026’이 지난 18일 서울 코엑스 3층 컨퍼런스홀 E5·E6에서 열렸다. 넥스트라이즈 2026 서울(NextRise 2026, Seoul) 파트너 행사로 마련된 이 행사는 KAIST 스타트업 성장 공동체를 기반으로 투자사와 창업자, 기술 인재가 만나는 스케일업의 장을 표방했다.

삼쩜삼, 전사 AI 전환 속도…개발·비개발 경계 낮춘 ‘AI 위크’ 열어

자비스앤빌런즈, AI 위크 2026 개최…10개 세션서 실무 적용 사례 공유 사내 데이터 분석 도구 ‘로키’ 주목…비개발자도 자연어로 데이터 활용 AI...

GPT-5.6은 제한 공개, 제미나이는 사용 제한…AI 경쟁은 ‘접근권 전쟁’으로 바뀌었다

생성형 AI 주도권 경쟁의 상황이 급변하고 있다. 최근까지 시장의 관심은 누가 더 강력한 모델을 먼저 공개하느냐에 집중됐다. 그러나 최근 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글(Google), 메타(Meta)를 둘러싼 변화는 양상이 다르다. 이제 중요한 것은 모델 성능만이 아니다. 누가 최상위 모델에 접근할 수 있는지, 어느 기업이 충분한 컴퓨트(compute)를 배정받을 수 있는지, 또 어떤 조직이 정부와 플랫폼 기업이 요구하는 신뢰 기준을 충족할 수 있는지가 AI 경쟁의 핵심 변수로 떠오르고 있다.