시스템 비용

1. 무료 사용량(Free Tier) 적극 활용 클라우드 제공업체: AWS, GCP, Azure 등 주요 클라우드 서비스는 대부분 Free Tier를 제공합니다. AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions는 일정량의 호출 횟수와 컴퓨팅 시간을 무료로 사용할 수 있습니다. 데이터베이스: Firebase Firestore, MongoDB Atlas 등도 소규모 프로젝트를 위한 무료 사용량을 제공합니다. 프로젝트 시작 단계나 트래픽이 적은 서비스에 적합합니다. 2. 함수 최적화 메모리 및 CPU: 서버리스 함수(Lambda, Cloud Functions)의 비용은 주로 실행 시간과 할당된 메모리 크기에 따라 결정됩니다. 필요한 최소한의 메모리만 할당하여 비용을 절감할 수 있습니다. 콜드 스타트(Cold Start): 함수가 처음 호출될 때 발생하는 지연 시간(콜드 스타트)을 줄이는 것은 사용자 경험뿐만 아니라 비용 효율성에도 중요합니다. 빠른 응답이 필요하지 않은 경우, 최소 메모리를 할당하여 비용을 절약하고, 필요에 따라 메모리를 늘리는 방법을 고려할 수 있습니다. 3. 언어 선택 실행 속도: Python, Node.js와 같은 인터프리터 언어는 Java나 .NET과 같은 컴파일 언어보다 일반적으로 콜드 스타트 시간이 짧아, 짧은 실행 시간으로 비용을 절감하는 데 유리할 수 있습니다. 4. 캐싱 전략 응답 캐싱: 자주 변경되지 않는 데이터를 캐시하여 함수가 데이터베이스를 매번 호출하는 것을 방지할 수 있습니다. 이는 데이터베이스 비용과 함수 실행 시간을 동시에 줄여줍니다. CloudFront(AWS), Cloud CDN(GCP) 같은 CDN(콘텐츠 전송 네트워크) 서비스를 활용하여 정적 콘텐츠를 캐싱하는 것도 효과적인 방법입니다. 5. 데이터베이스 비용 절감 비용 효율적인 DB: Firebase Firestore나 DynamoDB(AWS)와 같은 NoSQL 데이터베이스는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 모델을 가지고 있어, 트래픽이 적을 때 비용 효율적입니다. 인덱스 최적화: 데이터베이스 쿼리를 최적화하여 불필요한 읽기 작업을 줄이면 비용을 절감할 수 있습니다. 핵심 가정 MAU(Monthly Active Users): 1,000,000명 DAU(Daily Active Users): 보통 MAU의 1/10 ~ 1/5로 가정합니다. 여기서는 100,000명으로 가정하겠습니다. 월 평균 일수: 30일 환율: $1 = 1,300원 (대략적인 값) 1. Firebase Authentication 비용 Firebase Authentication은 MAU를 기준으로 요금을 부과하며, 50,000명까지는 무료입니다. 그 이후부터는 사용자 수에 따라 비용이 증가합니다. 50,001명 ~ 100,000명: 50,000명당 약 $275 100,001명 ~ 1,000,000명: 900,000명 * $0.0046 = $4,140 1,000,001명 이상: $0.0032/MAU 100만 MAU의 경우, 약 $4,415 (50,000명 * $0.0055 + 900,000명 * $0.0046) 또는 그 이상이 예상됩니다. 2. 스토리지 (Storage) 비용 이미지 업로드: 100MB/사용자/일 총 월간 데이터: 100,000 DAU * 100MB/DAU * 30일 = 300,000,000 MB = 300 TB GCP Cloud Storage (Standard): $0.02/GB (월) 총 월간 스토리지 비용은 300,000 GB * $0.02/GB = $6,000 가 예상됩니다. 여기에 데이터 전송(egress) 비용이 추가될 수 있습니다. 3. Rest API (Cloud Run) 비용 Rest API 호출 100건/사용자/일은 100,000 DAU를 기준으로 계산합니다. 총 월간 API 호출: 100,000 DAU * 100건/DAU * 30일 = 3억 건 GCP Cloud Run: 요청: 100만 건당 $0.4 CPU 및 메모리: CPU-second, GiB-second 단위로 요금 부과 호출 비용: (3억 건 - 100만 건 무료) * ($0.4/100만 건) ≈ $120 호출 자체는 저렴하지만, 실제 비용은 CPU 및 메모리 사용량에 따라 크게 달라집니다. 특히 ML 모델이 포함된 FastAPI 서비스는 컴퓨팅 리소스를 많이 소모하므로 이 부분의 비용이 가장 클 수 있습니다. 4. 데이터베이스 (MongoDB Atlas) 비용 MongoDB Atlas는 다양한 요금제를 제공하며, M10 클러스터부터 시작합니다. MongoDB Atlas M10 (최소 스펙): 월 약 $57부터 시작 I/O 및 스토리지: Read/Write 작업량과 데이터베이스 크기에 따라 요금이 부과됩니다. 100만 DAU 규모에서는 M10으로는 감당하기 어려울 수 있으며, 수백에서 수천 달러 이상의 비용이 발생할 가능성이 높습니다. 데이터 스토리지: 이미지 메타데이터 등 데이터베이스에 저장되는 용량에 따라 비용이 추가됩니다. 총 월 예상 비용 (대략적인 추정) 항목 월 예상 비용 (달러) 비고 Firebase Auth $4,415 사용자 수 기반 Cloud Storage $6,000 300TB 업로드 기준 Rest API (Cloud Run) $120+ CPU/메모리 사용량에 따라 크게 증가 MongoDB Atlas $1,000+ 클러스터 사양, I/O, 스토리지에 따라 상이 총계 $11,535+ 여기에 추가적인 네트워크, 모니터링 등 비용이 포함 Sheets로 내보내기 이 수치는 대략적인 추정치이며, 실제 비용은 사용자의 동시 접속 수, API 호출의 복잡성, ML 모델의 크기 및 실행 시간, 데이터베이스 쿼리 효율 등에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 정확한 비용 산출을 위해서는 각 클라우드 서비스의 비용 계산기를 사용해 세부 항목을 입력해야 합니다. 네, Firebase 서비스만으로 SNS(소셜 네트워크 서비스)를 구현하는 것이 **가능합니다**. Firebase는 인증, 데이터베이스, 스토리지, 실시간 메시징 등 SNS 구축에 필요한 핵심 기능들을 모두 제공합니다. --- ### SNS 구현을 위한 Firebase 서비스들 * **Firebase Authentication**: 사용자의 회원가입, 로그인, 세션 관리를 처리합니다. 이메일/비밀번호, 소셜 로그인(Google, Facebook 등)을 지원하여 다양한 인증 방식을 쉽게 구현할 수 있습니다. * **Cloud Firestore / Firebase Realtime Database**: 게시물, 댓글, 사용자 프로필, 좋아요 등 **SNS의 핵심 데이터**를 저장하고 관리합니다. Cloud Firestore는 복잡한 쿼리와 구조화된 데이터에 적합하며, Realtime Database는 실시간 동기화가 중요한 채팅 기능 등에 유리합니다. * **Cloud Storage for Firebase**: 사용자가 업로드하는 **사진, 동영상, 파일** 등을 안전하게 저장합니다. 이미지 갤러리나 동영상 공유 기능에 필수적입니다. * **Firebase Cloud Messaging (FCM)**: 새로운 게시물, 친구 요청, 댓글 등 알림이 발생했을 때 사용자에게 **푸시 알림**을 보낼 수 있습니다. * **Firebase Hosting**: 웹 기반 SNS를 구축할 경우, 정적 웹사이트를 빠르고 안전하게 배포하고 호스팅할 수 있습니다. * **Cloud Functions for Firebase**: 서버리스 환경에서 백엔드 로직을 실행합니다. 예를 들어, 새로운 게시물이 올라왔을 때 자동으로 모든 팔로워에게 알림을 보내는 등의 **복잡한 비즈니스 로직**을 구현할 수 있습니다. Firebase를 사용하면 별도의 서버를 구축하고 관리할 필요 없이, 클라이언트(웹, 모바일 앱)에서 직접 Firebase SDK를 호출하여 기능을 구현할 수 있어 개발 속도를 크게 높일 수 있습니다. 하지만 복잡하고 맞춤형 로직이 많이 필요한 대규모 서비스로 확장할 경우, Firebase와 GCP의 다른 서비스(예: Cloud Run, BigQuery 등)를 함께 사용하는 하이브리드 아키텍처를 고려할 수 있습니다.

시스템 아키텍처 구성

이 아키텍처는 크게 세 가지 계층으로 나눌 수 있습니다: 프레젠테이션 계층, 애플리케이션 계층, 그리고 데이터 계층. 1. 프레젠테이션 계층 (클라이언트) Firebase Authentication: 클라이언트(웹, 모바일 앱 등)에서 사용자의 로그인, 회원가입, 세션 관리 등 인증을 처리합니다. 클라이언트 앱은 Firebase SDK를 사용하여 사용자 인증을 수행하고, 성공적으로 인증되면 ID 토큰을 받습니다. 이 토큰은 사용자가 인증되었음을 증명하는 역할을 합니다. 2. 애플리케이션 계층 (백엔드 서비스) GCP RestAPI 서비스 (Node.js): 역할: 클라이언트의 요청을 받아 처리하고, FastAPI 서비스 또는 데이터베이스와 통신하는 주요 백엔드 게이트웨이입니다. 기능: 클라이언트로부터 받은 ID 토큰의 유효성을 검증합니다. Firebase Admin SDK를 사용해 토큰의 무결성과 유효성을 확인하고, 유효한 토큰일 경우에만 요청을 허용합니다. MongoDB 연결: 데이터베이스에 대한 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 작업을 수행합니다. FastAPI (Python): 역할: 머신러닝 모델을 서빙하는 전용 서비스입니다. Python 생태계는 ML 라이브러리(TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등)가 풍부하여 이 역할에 적합합니다. 기능: Node.js 백엔드로부터 요청을 받으면, 미리 학습된 ML 모델을 사용하여 복잡한 계산이나 예측 작업을 수행하고, 그 결과를 Node.js 서비스에 반환합니다. 3. 데이터 계층 MongoDB: 역할: 사용자 정보, 애플리케이션 데이터 등 비정형 또는 반정형 데이터를 저장하는 NoSQL 데이터베이스입니다. 특징: 유연한 스키마를 가지며, 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어 확장성이 좋습니다. 아키텍처의 흐름 (예시) 사용자 로그인: 사용자가 클라이언트 앱에서 Firebase Authentication을 통해 로그인합니다. 토큰 발급: 성공적으로 로그인하면, Firebase에서 ID 토큰을 클라이언트에게 발급합니다. API 요청: 사용자가 특정 기능을 요청하면, 클라이언트는 이 ID 토큰을 HTTP 헤더에 담아 Node.js 백엔드로 보냅니다. 토큰 검증: Node.js 백엔드는 Firebase Admin SDK를 사용하여 ID 토큰을 검증합니다. 요청 처리: 일반 데이터 요청: 유효한 토큰이면, Node.js는 MongoDB에서 데이터를 읽거나 씁니다. ML 기능 요청: 머신러닝 관련 기능이 필요하면, Node.js는 FastAPI 서비스에 요청을 보냅니다. ML 모델 실행: FastAPI는 요청 데이터를 받아 ML 모델을 실행하고, 예측 결과를 Node.js에 반환합니다. 응답: Node.js는 MongoDB의 데이터 또는 FastAPI의 결과를 조합하여 최종 응답을 클라이언트에게 보냅니다.

RTE, 애플리케이션 도입만이 해답인가?

그 동안 IT 기업들은 모두 프로세스 자동화를 위해 애플리케이션 개발에 주력해왔다. 하지만, 효율적인 RTE 비전의 실현을 위해서는 데이터에 대한 효율적인 관리에서 시작해 데이터 품질관리 및 메타 데이터의 관리를 거쳐 궁극적으로는 비즈니스 통합에 이르기까지 IT 자원의 통합에 기반한 시스템 및 프로세스 통합이 우선적으로 이루어져야만 한다. RTE 전략은 크게 실시간 정보 시스템 구축과 이를 통한 실시간 기업 프로세스 실현으로 나눌 수 있다.

효과적으로 실시간 기업을 구축하기 위해서는 핵심 비즈니스 프로세스의 관리 및 실행 시 발생하는 지연요소를 제거하고 전략 수립에서 수행에 이르는 전체 관점에서 새로운 기회와 위험에 신속히 대응 할 수 있는 엔드 투 엔드(end-to-end) 프로세스가 필요하며, 이를 통한 지속적인 개선체제 기반으로 정보의 실시간 모니터링, 업무지연을 최소화할 수 있는 의사결정, 그리고 지연에 대한 신속한 대응이 가능한 체계를 확보는 것이 필요하다.

이를 위해서는 1)데이터 통합의 선행 구축, 2)통합 데이터 기반의 비즈니스 프로세스 통합, 3)통합된 프로세스를 활용한 효율적인 의사 결정 구조의 구축 등의 작업이 필요하게 된다. 즉, data integration, process integration, business intelli-gence 세 가지가 효율적인 RTE 구축의 3대 핵심 구성 요소가 되는 것이다. 이 중에서도 가장 핵심적인 요소가 바로 데이터 통합이 된다. 최근 RTE 실현의 필요 조건으로서 BPM(Business Process Management)이 주요 요소로 등장하고 있고, 더 나아가서 BPM 구축이 RTE 구현의 모든 것인 것처럼 얘기되고 있는 경우도 있다. 하지만, 효율적인 RTE 구축의 선행 필요 조건은 먼저 사내에서 최신 정보가 잘 생성 및 관리되고 있는가를 파악하고 이를 위한 내부 데이터 통합 및 이의 관리 방안을 고안해야 한다는 점이다. 그 다음 단계가 BPM 구축으로 이어져야만 기업들은 비용이나 시간, 인력 자원의 낭비 없이 효과적인 RTE 시스템을 구축할 수 있게 된다.

RTE 란?

최근 업계의 최대 화두로 떠오른 실시간 기업(RTE: Real-Time Enterprise)에 대한 관심이 폭발적으로 높아지고 있다. 이는 비즈니스 및 IT 시스템 내에 존재하는 다양한 지연 요소를 최소화하여 궁극적으로 기업의 효율성을 높인다는 RTE 비전이 모든 기업의 사업 목표와 그 궤를 같이 하기 때문으로 보여진다.

가트너는 RTE를 ‘최신 정보를 사용해 자사의 핵심 비즈니스 프로세스들의 관리와 실행 과정에서 생기는 지연 사태를 지속적으로 제거함으로써 경쟁하는 기업’ 으로 정의하고 있다. 즉, RTE는 기업 경쟁력의 핵심인 비즈니스 프로세스 관리와 업무수행 지연시간을 단축시켜 항상 최신, 최상 상태를 유지하는 기업을 뜻한다고 할 수 있다. 더 나아가 가트너 그룹은 RTE의 개념에 대해 원가 절감과 프로세스 효율화의 핵심 요인을 정보의 실시간성과 프로세스의 지연 방지로 보고 ‘실시간 정보를 기초로 핵심 비즈니스 프로세스를 관리, 실행함에 있어서 여러 가지 지체 현상을 지속적으로 제거함으로써 경쟁력을 극대화하는 경영방법’ 또는 ‘성공과 직결된 명시적인 사건이 발생하는 즉시 그 근본원인과 사건 자체를 파악하고, 모니터링하고, 분석함으로써 새로운 비즈니스 기회를 발굴하고, 또한 불행한 사태를 미연에 방지하여 핵심 비즈니스 프로세스의 지연을 최소화하는 것’이라고 설명하고 있다.

이러한 다양한 정의를 통해 볼 때 RTE는 시간을 기업 경쟁력의 핵심요소로 인식하는 것이며, 지속적인 지연요소제거 과정이라 할 수 있다. RTE는 업무 이벤트를 조기에 인식하여 인지(Awareness) → 결정(Decision) → 조치(Action)의 내부 프로세스를 통해 기업이 이벤트(Event)에 신속히 대응(Response)하는 체계로 구축하는 것을 의미하게 된다.

여기서 중요한 점은 RTE가 어느 날 갑자기 새롭게 생겨난 전혀 새로운 기술을 의미하는 것은 아니라는 사실이다. 도리어 6시그마, 확장형 ERP, BPM, EAI, DW, BI 등과 같이 다양한 IT 인프라의 융합을 통해 기업의 최고경영진(C-Level)에서 업무담당 실무진, 더 나아가 외부의 공급망, 협력사, 고객 등을 아울러 실시간으로 프로세스와 정보가 공유되는 기업 환경을 지향하는 기업의 비전을 나타낸다고 보는 것이 정확한 이해일 것이다.

PRM 활용의 걸림돌

제조기업이 파트너를 대상으로 PRM을 구현하는 과정에서 해결해야 할 주요 과제로는 파트너의 PRM에 대한 거부감, 신규 시스템 호환, 파트너의 제조기업에 대한 불신 문제 등이 있다.

● 파트너의 거부감

다수의 파트너들이 PRM에 관심을 가지면서도 ‘PRM 사용의 복잡성’이나 ‘컴퓨터 사용 자체에 대한 거부감’을 가지고 있는 경우가 많다는 것이다. 특히 오프라인 상의 거래에 익숙해져 있는 파트너일수록 PRM 시스템 활용이 매우 복잡한 반면, 그 효과는 그다지 크게 보이지 않을 수 있는 것이다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 우선 제조기업 및 파트너의 현 업무 프로세스와 장래의 목표에 대한 체계적인 조사를 통해 파트너들이 쉽게 적응할 수 있는 PRM 사용 환경을 설계해야 한다. 그리고 PRM 구축 시 적절한 커스터마이제이션 작업을 통해서 제조기업과 파트너의 현 업무 환경에 보다 친숙한 기능을 제공해야 한다. 이러한 과정을 통해서 파트너의 PRM 사용 거부감을 해소시킬 수 있게 된다. 이와 함께, 파트너를 대상으로 한 지속적인 PRM 운영 교육과 PRM 참여 시에 유리한 거래 조건 제시 등의 혜택을 제공함으로써 자발적인 참여를 유도할 수 있다.

● PRM 구현 시 시스템 호환 곤란

파트너들이 현재 사용하고 있는 복수의 시스템과 PRM 시스템 간의 호환 문제도 PRM의 활성화를 가로막는다. 파트너의 내부 시스템과의 호환을 고려한 시스템 구축은 PRM의 추진에 있어서 반드시 해결해야 할 사항이다. 이와 함께, PRM 구축 관련 비용 문제도 파트너 입장에서는 부담으로 작용할 수 있다.

이러한 문제들을 해결하고 PRM의 활용을 활성화하기 위해서는 ASP(Application Service Provider)이라는 모델을 고려할 수 있다. ASP는 간단히 말해 인터넷을 통해서 서비스 소프트웨어를 빌려 주는 것이다. 그러나, ASP는 단순히 소프트웨어 대여에 그치는 것이 아니라 아웃소싱 개념에서 서비스를 제공한다. 즉, ASP가 기본적인 시스템 아웃소싱 서비스를 신속하게 제공함으로써 파트너들은 PRM 측면에서 상이한 시스템 간의 호환 문제를 해결할 수 있게 되는 것이다. 이에 따라 제조기업은 시스템 간 호환 등 PRM 구현의 기술적 문제 해결 업무가 아닌 사업 본질 분야에 역량을 집중할 수 있게 된다.

● 파트너의 제조기업에 대한 불신

파트너들은 ‘고객 정보를 제조기업에게 주게 되면 제조기업이 자신의 고객과 직접 거래하지 않을까’라는 의혹에 빠질 수가 있다. 이 경우 PRM 실시를 위한 파트너의 적극적인 참여가 부족하게 되고 PRM의 본래 효과를 기대하기 힘들게 될 것이다.

이러한 상황에서 파트너의 불신 문제를 해결하기 위해서는 신뢰 형성이 필수적이다.

신뢰 형성을 위해서 PRM 실시 기업은 우선, PRM의 설계 단계에서부터 파트너 기업들을 동참시킬 필요가 있다. 그리고 웹 기반의 PRM 시행에 있어서 파트너들에게는 제품, 가격, 기술, 교육 등의 정보가, 제조기업에게는 판매 상황에 대한 정보가 제공되는 일련의 과정을 파트너들에게 이해시켜야 할 것이다.

다음으로, 제조기업은 파트너로부터 얻은 정보 및 파트너가 스스로 취득할 수 없는 정보를 파트너의 이익 신장을 위해 공유하고 활용해야 한다. 파트너들이 일정한 정보를 공유함으로써 더 양질의 마케팅 및 판매 지원을 받을 수 있게 된다는 점을 인식하게 되면 스스로 자신의 정보를 제조기업과 공유하게 될 것이다. 이러한 과정은 반복 과정을 거치면서 다시 파트너의 역량 강화로 이어져서, 파트너들은 더 많은 정보 활용과 매출 증대를 가지고 올 수 있게 된다.

제조기업은 PRM이 파트너의 입지를 약화시키는 것이 아니라, 새로운 기술을 사용하여 제조기업과 파트너 간의 관계를 더 강력하고 유연하며, 신속하게 만든다는 점을 파트너들에게 이해시켜야 할 것이다.

많은 경우, 전문가들은 PRM의 기술적인 면을 강조하지만, PRM의 본질은 기술이 아닌 전략이다. 물론 기술도 PRM의 도입 및 실행에 있어서 기업에게 중요한 면이 있다. 그러나, 전략적인 방향성이 설정되어 있지 않은 상황에서 PRM의 기술적 도입이 성공을 보장해 주지는 않는다.

기존의 제조기업과 파트너 간의 관계에서 발전하여 경쟁이 아닌 협력의 측면에서 공조하며 신뢰를 쌓을 때에 PRM의 성과를 극대화시킬 수 있을 것이다.

PRM의 활용

PRM의 활용 측면을 보면, 제조기업과 파트너 간의 상호 작용이 인터넷을 통해서 이루어지면서 PRM의 시행 가능성이 보다 커지고 있다. 제조기업은 PRM을 기업 운영에서 어떻게 활용할 수 있는가? PRM의 활용 분야는 크게 세 가지 기능으로 나누어 살펴볼 수 있다.

● 정보의 효율적 관리 및 활용

제조기업은 PRM을 통해서 스스로 생성해 낼 수 없는 정보나 서비스, 즉 파트너가 가지고 있는 다양한 정보들을 관리하고 활용할 수 있게 된다.

이러한 활용은 주로 제조기업과 파트너 간의 공동 웹사이트 상에서 이루어진다. 제조기업은 다양한 정보를 파트너로부터 취합하여 실시간으로 판매 예측을 할 수 있으며, 온라인을 통한 데이터의 분석을 체계적으로 수행할 수 있게 된다. 또한 웹사이트 상에서 제조기업과 파트너 간의 상호 정보 교류를 통해 당면한 문제 해결의 가능성도 높일 수 있다.

예로서, 미국 전역에 수백개의 파트너를 보유하고 있는 USFilter사는 자사의 기술 센터 내에 데이터베이스를 설치하고 파트너를 대상으로 한 고객 정보 확보 활동을 위해서 지속적으로 노력해 왔다. USFilter사는 파트너들의 고객 대응 및 판매 전반에 대한 광범위한 정보를 확보한 결과, 파트너와 매출, 연구개발, 기술, 입찰 등의 분야에서 실시간으로 공조를 수행하여 업무 능률을 향상시킬 수 있게 되었다. 또한, 파트너들은 내년 후반기부터 USFilter사의 내부 매출, 마케팅, 고객 정보 등에 직접 접속할 수 있게 될 것이다.

● 파트너를 활용한 판매 기능 수행

제조기업은 PRM을 활용하여 파트너를 통한 간접 판매 기능을 보다 효율적으로 수행할 수 있게 된다.

많은 제조기업이 당면하고 있는 중대한 문제 중의 하나는 제조기업에서 파트너, 다시 최종 고객으로 이어지는 판매 프로세스가 복잡하고 비효율적이라는 점이다. 제조기업은 PRM을 통해 파트너와의 제휴 관계를 강화하고, 동시에 거래의 투명성을 확보할 수 있다.

구체적으로 고객 주문 관리를 살펴 보면, PRM을 통해 제조기업은 직접 구매 고객과 접촉하여 생성되는 주문을 파트너에게 배분하는 과정을 관리한다. 이는 단순히 지역적으로 가까운 파트너에게 주문을 연계시키는 것이 아니라, 프로세스의 효율성 측면에서 파트너의 특성을 고려하여 적절한 파트너를 선정하는 것을 의미한다. 이후 온라인을 통해서 파트너에서 최종 고객으로 이어지는 판매 프로세스의 완결 시까지 거래의 투명성을 확보하게 된다. 이러한 과정을 통해서 제조기업은 추가적으로 고객에 대한 매출 정보를 파악할 수 있게 되고, 영업 활동의 반응 및 성과도 측정할 수 있게 된다.

또한 PRM 정보를 활용해서 제조기업은 파트너들에게 더 낮은 비용으로 더 많은 상품을 팔 수 있는 방안을 소개하고, 파트너들은 제조기업의 지원 및 각종 분석 정보 활용으로 적절한 판매 전략을 구사할 수 있게 된다.

● 파트너 관리 역량 향상

제조기업은 PRM 운영을 통해서 파트너 관리 역량을 향상시킬 수 있다. 제조기업의 입장에서 파트너는 기업 외부에 있는 영업 조직이라고 할 수 있다. 따라서, 파트너 관리의 효율화는 제조기업의 대 고객 영업 역량 강화와 밀접한 관련성을 가지고 있다.

파트너 관리 역량 향상을 위하여, 우선적으로 파트너 대상 분석을 수행한다. 파트너 대상 분석은 판매 실적 데이터, 마케팅 효과, 교육, 보증 여부 등 파트너에 대한 데이터베이스의 작성을 통하여 실시된다. 이러한 분석은 제조기업이 어떠한 거래 상대방을 파트너로 선정, 유지해야 할 지에 대한 기준을 제공한다.

파트너 선정이 이루어지면, 파트너와의 구체적인 제휴 관계 관리를 위한 기본 방향을 설계한다. 주요 내용은 파트너와의 공동 목표 설정과 파트너의 세부 행동 계획 수립 지원을 들 수 있다. 또한 고객 주문, 연구개발, 입찰 등 업무 프로세스 상의 실시간 공조도 파트너와의 제휴 관계 관리 차원에서 이루어진다.

이러한 효익을 가지고 있는 PRM을 제조기업의 입장에서 실제로 구현하기 위해서는 해결해야 할 많은 과제들이 있다. 따라서, 제조기업은 PRM의 도입 시점부터 실제 활용 시점까지 지속적인 개선 노력을 기울여야 할 것이다.

PRM의 등장 배경

물론, 제조기업으로부터 최종 소비자로 이어지는 직접 판매 모델이 장기적 관점에서 인터넷을 이용한 비즈니스 모델의 주류로 인정받고 있는 것은 사실이다. 그럼에도 불구하고, 파트너를 대상으로 한 관계 관리 기법이 현재 주목을 받고 있는 이유는 다음과 같다.

첫째, 제조기업이 파트너와의 거래 이후의 고객 정보를 효과적으로 확보하거나 활용하지 못하고 있다는 점이다. 파트너와 최종 고객 사이에서 생성된 정보의 내용이 제조기업에게로 전달되지 않기 때문에 고객 대상 판매 현장의 생생한 고객 니즈를 파악하는데 한계가 있다. 이러한 고객 정보를 제조기업이 확보하고 활용할 수 있다면, 제품 개발 단계부터 고객의 요구 사항에 대한 명확한 대응이 가능해질 수 있을 것이다.

파트너 측면에서는 제조기업으로부터 필요한 정보를 적기에 획득하지 못하는 경우가 발생하고 있다. 제조기업이 보유하고 있는 입찰 내역, 제품 가격 변화, 신제품 출시 등을 예로 들 수 있는데, 이러한 정보의 활용 없이 파트너가 고객들에게 효과적으로 대응하는 것은 불가능하다. 제조기업과의 정보 공유를 통해 파트너가 적기에 관련 정보를 획득하게 되면, 고객 대응에 있어서 신속한 판단이 가능해지고, 고객에게 더 큰 만족을 줄 수 있게 된다.

둘째, 제조기업이 파트너 관리 및 평가 기능을 전략적으로 수행하고 있지 못하다는 점이다.

기존의 매출액 혹은 기타 소수 지표를 기준으로 한 파트너 별 단순 비교 평가로는 파트너 별 공헌도 평가나 개별 파트너를 대상으로 한 관리 개선 방안 도출 등에 있어 한계가 있을 수 밖에 없으며, 체계적인 파트너 관리에도 어려움이 있다.

반면, 파트너의 판매 실적, 고객 대응 활동 등 파트너에 대한 데이터베이스를 구축하고, 체계적인 분석을 실시하게 되면, 제조기업에 기여하는 파트너의 규명, 파트너 활동에 대한 세부 지원 및 업무 공조 등의 전략적 관리 실행이 가능해 질 수 있다.

셋째, 제조기업이 맞이하고 있는 현재의 경영 추세가 경영 주체 간의 관계를 강조하고 있다는 점이다. 경쟁 심화, 정보화, 세계화, 기업 간 합병 등의 경영 환경 변화에 따라 경영 주체 간의 관계 관리가 어느 때 보다도 중요해진 것이다. 기업 외부의 경영 주체들과의 관계를 고려하지 않은 상황에서 자사의 전략만으로 경영을 수행하는 것은 경쟁력 저하의 직접적인 원인이 되고 있다.

제조기업이 파트너를 포함한 여러 관련 경영 주체들과 상호 이익을 추구하는 관계를 구축할 때, 극심한 환경 변화 속에서 장기적인 기업 생존이 가능해 질 수 있다.