“부동산에서 가장 의미 있는 데이터는 여전히 현장에 있습니다.”
이용균 알스퀘어 대표는 데이터의 축적과 활용 방식이 경쟁력을 만든다고 밝혔다. 기술 자체보다 오프라인에서 축적한 데이터를 어떻게 자산화하고 고도화할 수 있느냐가 더 중요하다는 판단이다.
오피스 임대차 중개로 시작한 알스퀘어는 부동산 데이터 분야로 사업을 확장 중이다. 올해 목표는 해외 사업 연착륙과 데이터 분야 매출 확대다.
이 대표는 “부동산 서비스업은 국가별 거래 구조와 제도가 달라 대표적인 로컬 비즈니스로 분류된다”며 “그럼에도 알스퀘어가 해외 시장을 선택한 이유는 각국의 부동산 시장이 공통적으로 비대칭성과 비효율, 불투명성을 안고 있기 때문”이라고 설명했다.
그는 문제의 성격이 구조적으로 유사하다면 데이터 기반 해법 역시 확장 가능하다고 내다봤다. 해외 매출 비중은 아직 전체의 5~10% 수준이지만 성장 패턴은 국내와 유사하다. 데이터가 일정 수준 이상 축적되며 빠르게 스케일업을 이루고 있다.
데이터 수집 및 가공 방식에 있어서도 자신감을 내비쳤다. 공공 데이터나 온라인에 공개된 정보가 아닌, 직접 발로 뛰며 수집한 오프라인 데이터를 핵심 자산으로 삼고 있기 때문이다. 현재 국내외에서 수백 명의 인력이 현장 조사와 정보 업데이트에 투입돼 있다. 축적된 데이터는 정제와 클렌징 과정을 거쳐 분석·구독형 서비스로 전환된다.
이 대표는 “온라인 데이터는 접근성이 높은 만큼 차별화가 어렵다”며 “정형화되지 않은 오프라인 정보를 장기간 축적하고 자산화하는 것이 가장 큰 차별점”이라고 강조했다.
알스퀘어는 지난해 손익분기점(BEP)을 넘겼다. 임대차·인테리어 등 기존 사업의 효율화와 함께 데이터 솔루션과 전사자원관리(ERP) 등 신사업 수익화 덕이다. 특히 상업용 부동산의 거래, 임대차, 수요, 공급 데이터를 정기적으로 제공하는 데이터 솔루션 사업이 주요 수익원으로 자리 잡았다.
그는 “수주 기반 사업 중심이던 과거와 달리, 데이터 구독과 ERP처럼 반복 매출이 발생하는 사업 비중이 확대되면서 수익 구조의 변동성이 크게 낮아졌다”며 “사이클 산업인 부동산 특성상, 지금의 데이터 기반 수익 구조는 향후 회복 국면에서 더 큰 성장 여력을 만든다”고 진단했다.
AI는 데이터 전략을 보완하는 역할에 가깝다. 알스퀘어는 AI를 인공지능고객센터(AICC) 등 사업 운영 과정의 효율을 높이는 도구로써 활용한다. 반복적이고 비효율적인 업무를 줄여 사람이 판단해야 할 영역에 집중하기 위한 선택이다.
장기적으로 알스퀘어가 지향하는 방향 역시 분명하다. 단기적인 외형 성장보다, 고부가가치 데이터·솔루션 중심의 수익 구조를 공고히 하는 것이다.
이 대표는 “IPO는 목적이 아닌 선택지 중 하나”라며 “데이터 기반 사업의 내실을 다지는 데 주력할 계획”이라고 말했다.
손지혜 기자 jh@etnews.com
