생성형 AI 에이전트 기반 초개인화 솔루션으로
글로벌 AI 빅데이터 생태계를 혁신합니다.

㈜데이타몬드는 2019년 4월 현대자동차그룹 H-스타트업(사내벤처) 육성프로그램에서 120여 지원팀 중 최종 4개팀에 선정되어 2021년 6월 분사한(현대, 기아 지분 투자) ‘제로-파티 데이터’ 전문 기업입니다. 제로-파티 데이터란 고객이 자발적으로 제공하는 리뷰, 선호도, 관심사, 성향, 설문 응답 등의 정형/비정형 데이터로서 행동 데이터만으로 파악 불가한 구매 동기 및 이유 등의 분석이 가능합니다.
국내 최초로 고객 제로-파티 데이터(Zero-Party Data)를 수집/가공/분석할 수 있는 솔루션을 보유한 데이타몬드는 제로-파티 데이터 기반 AI 초개인화 솔루션 공급 가치사슬로 ‘데이터 설계 및 컨설팅 → 데이터 수집 및 가공 → 데이터 통합/페르소나 분석 → 실시간 분석 및 맞춤형 경험 고도화’ 전 단계 대응이 가능한 서비스 라인업을 구축하고 있습니다.
데이타몬드는 현재 약 3,300만 건의 고객 페르소나(제로-파티 데이터) 데이터를 보유하고 있으며, 30만 명 이상의 ‘데이터 생산자’를 보유한 데이터 수집 플랫폼 ‘포인트몬스터’로 정형, 비정형 데이터 수집하고 있습니다. 또한 자체 보유한 정형&비정형 데이터 어노테이션 및 레이블링 솔루션을 통한 데이터 전처리와 데이터 통계 및 시각화 솔루션을 통한 데이터 분석 역량으로 기업이 필요로 하는 빅데이터, AI 도입을 위한 다양한 맞춤형 서비스를 제공하고 있습니다.

최근 AI를 중심으로 한 산업환경의 변화로 기업의 전략 수립과 마케팅 의사 결정 과정에 있어 데이터의 중요성이 더욱 높아지고 있습니다. 특히 제로-파티 데이터 기반 AI 초개인화는 고객이 자발적으로 제공하는 데이터이므로 설문, 퀴즈 리뷰, 평점 등 직접적인 상호작용을 통해 민감정보 비식별화 처리가 용이하고 고객의 선호도와 구매 이유, 동기 등을 정확하게 파악할 수 있다는 점에서 마케팅의 핵심 요소라고 할 수 있습니다.
하지만 기업들이 고객 데이터를 수집하고 있음에도 고객의 의도, 선호, 성향을 기반으로 고객의 페르소나 분석이 제대로 되지 않아 마케팅 성과가 좋지 않고 또한 고객 이탈률이 높은 구조적인 문제를 가지고 있습니다. 또한 기존 마케팅 시스템에 있어서도 ❶ 서드파티 데이터에 의존하기 때문에 쿠기 기반의 추천 방식으로는 정확도가 낮고 개인정보 보호 규제로 점차 활용이 제한되고 있으며 ❷ 실시간 개인화 데이터의 부족으로 실시간 상황에 맞는 추천 및 메시징 서비스 제공이 어렵다는 점 ❸ 초개인화 AI 마케팅 서비스를 제공하기 위해서는 데이터 수집·분석·실행이 일관되게 적용되어야 하는데, 파편화되어 있어 초개인화 고객 경험을 제공하기 어렵고 ❹ AI 및 빅데이터 분야의 인력 부족으로 중소기업은 개인화 마케팅을 제공하는 데 한계가 있다는 점 등이 구조적인 한계점으로 지적되고 있습니다.
이로 인해 AI 초개인화 핵심 요소인 ‘데이터 처리-AI 기술(NLP, LLM, GenAI, AI에이전트 등) - 고객 맞춤 서비스의 연결 및 통합 구현’이 어려워 60~75%의 기업이 초기 단계에 머물러 있는 실정입니다. 이로 인해 데이터셋 내부의 저품질 데이터와 데이터 활용 단계의 분절로 발생하는 문제는 기업에 커다란 손실을 야기하고 있습니다.
데이타몬드는 AI 기술을 활용하여 데이터 수집부터 페르소나 분석까지 가능한 독보적인 데이터를 생산하는 Zero-Party Data Maker로서, 이커머스·금융·자동차·통신 등 B2C 산업군에서 초개인화 제품 개발과 서비스 제공에 필요한 핵심 데이터를 제공하여 데이터 산업의 고질적인 문제를 해결하고자 합니다.
이를 위해 데이타몬드는 취향·성향을 기반으로 데이터를 정의하는 ‘메타 페르소나 프레임워크’, 고객이 자발적으로 제공하는 제로-파티 데이터 플랫폼 ‘포인트 몬스터’, 제로-파티 데이터와 고객 페르소나 프로필을 검색하고 검색 결과를 곧바로 마케팅 캠페인으로 연결할 수 있는 제로-파티 데이터 활용 플랫폼 ‘페르소나 파인더’, 제로-파티 데이터 기반의 생성형 AI 에이전트 마케팅 솔루션 ‘퍼소나이트’로 구성되는 원스톱 제로-파티 데이터 솔루션을 개발·공급하고 있습니다.

❶ 메타 페르소나 프레임워크는 고품질의 비금융 소비자 데이터를 수집하기 위한 첫 단계로서, 기업 맞춤형 제로-파티 데이터를 수집하는 역할을 수행합니다. 인간을 이해하기 위한 장기(성격)/중기(환경)/단기(정치·경제·사회·기술)적 관점의 데이터 설계 기본 데모그래픽 정보와 구매 데이터, 선호 브랜드 등 통상적인 데이터에 MPTI 를 적용하여 다각적인 고객 인사이트 제공이 가능하며, 연구와 테스트를 통해 ‘데이타몬드 성향 유형 지표(MPTI, Meta Persona Type Indicator)’를 개발하여 프레임워크에 반영하였습니다(관련 저작권 5개 보유).
❷ 포인트몬스터는 소비자 참여형 미션을 수행하여 리워드를 제공하는 미션 리워드 기반의 소비자 데이터 수집 플랫폼입니다. 포인트몬스터에서 이용자들은 ▲설문미션을 비롯 ▲사진미션 ▲동영상미션 ▲퀴즈미션 ▲리뷰미션 등을 통해 데이터를 제공해주면서 포인트를 받습니다. 이를 통해 기업은 단순히 기업의 내부 데이터(First-Party Data : 로그, 결제, 행동 데이터 등)만으로 파악할 수 없는 고객의 온·오프라인에서의 행동을 이해하고 활용할 수 있도록 관련 데이터를 수집·분석하기 때문에 목적에 맞는 미션을 자유롭게 구성해 광고 성과와 고객 리서치 등 다양한 목표를 달성할 수 있습니다. 또한 추가적으로 '포인트몬스터'를 통해 이미 수집되어 있는 메타 페르소나 데이터를 활용하여 효과적으로 소비자 분석(신규 소비자 유치, 소비자 이탈 방지, 개인 맞춤형 서비스 개발 및 제공 등)을 할 수 있습니다.
❸ 페르소나 파인더는 페르소나 통합 검색 및 분석 서비스를 제공하는 플랫폼으로 페르소나 통합 프로필 검색, 페르소나 분석 및 인사이트 리포트 제공, 포인트몬스터 연계 데이터 기반 맞춤 광고 및 리서치 기능, 결측 데이터를 분석/예측하는 ML 솔루션(PDA) 기능 등을 수행합니다. 기업은 데이타몬드가 직접 수집한 성향·취미·관심사 등 다양한 데이터가 저장되어 있는 페르소나 클라우드를 활용해 고객들의 니즈를 파악할 수 있습니다.
현재 포인트 몬스터와 페르소나 파인더 플랫폼에 가입한 회원은 총 18만 명 규모이며 이들의 프로필 데이터를 모아 정제하고, 이를 통해 AI가 고객 및 각 기업들에게 상품을 추천해줄 수 있다는 것이 특징입니다. 특히 페르소나 파인더는 AI 기반 데이터 결측 보완 솔루션 ‘PDA(Persona Data Augmentation)’으로 AI 기반의 Predictive Analytics에 의해 지도 학습을 통한 결측 코드를 분석·예측하며, 추출된 데이터 기반의 12가지 유형의 메타 페르소나 코드를 추출하여 해당 고객에게 예측코드 관련 미션 설문 진행을 하면서 예측코드 신뢰도를 검증합니다.
❹ 퍼소나이트는 제로-파티 데이터 기반의 초개인화 마케팅 AI 솔루션으로 사용자의 구매 행동, 설문 데이터, 실시간 대화를 분석하여 최적화된 상품을 추천하며, 하이퍼-퍼소나 및 멀티 에이전트 시스템을 활용하여 개별 고객의 니즈를 정밀하여 파악하고 맞춤형 메시지를 제공하여 구매 전환율을 극대화합니다. 즉, 개개인의 고객에게는 광고가 아닌 유익한 정보를 제공하고 기업에게는 의미있는 진짜 고객을 연결합니다. 또한 기존 고객 데이터를 분석하는 것 뿐만 아니라 제로파티 데이터(직접 입력한 정보)와 AI 챗봇(Selyn AI)을 활용한 실시간 데이터를 반영하여 고객의 특성과 필요에 맞춘 메시지를 자동으로 생성하여 개인화된 경험을 제공합니다. 퍼소나이트는 B2C 서비스인 포인트 몬스터로 고객을 유입시키고 이곳에서 수집·생산한 데이터를 AI로 가공·분석하여 B2B 서비스인 페르소나 파인더에 쌓여 활용하는 최종의 모델이라고 할 수 있습니다.
원스톱 제로-파티 데이터 솔루션의 핵심 경쟁력은 제로파티 데이터 기반 초개인화 AI 고객 에이전트 자동화 플랫폼으로서 ❶ 고객이 자발적으로 제공한 데이터(제로-파티)를 정교하게 수집하여 초개인화 서비스를 제공 ❷ 실시간 AI 에이전트 셀린(Selyn Al)을 통한 초개인화 추천 및 맞춤 자동화 메시징 서비스를 제공 ❸ B2B 기업의 데이터를 진단하고 분석할 수 있는 SDK 기반의 제로파티 데이터 수집 인프라라는 점입니다. 데이타몬드는 단순한 고객 분석도구나 추천 솔루션을 넘어 고객의 진짜 의도를 읽고 행동하는 초개인화 AI 마케팅 에이전트를 통해서 고객 데이터의 개인정보보호, 데이터 품질, 정밀한 페르소나 기반으로 B2B 기업의 초개인화 문제를 해결해 나가고 있습니다.

AI 초개인화 마케팅 솔루션의 수익모델은 ❶ 광고비(참여형 광고비-1회 평균 300만원) ❷ 데이터 이용료(소비자 데이터 수집/분석-1회 평균 2,000만원) ❸ AI SaaS 솔루션 구독료(월 평균 280만원)으로 구성되어 있습니다(자세한 내용은 ‘수익모델’ 참조).
데이타몬드가 집중하고 있는 제로파티 데이터 기반 AI 초개인화 솔루션 시장은 2024년 12조에서 2032년 34조원으로 연평균 성장률 13.18%로 크게 성장할 것으로 예상됩니다(2024년 WWR의 분석). 특히 개인정보보호 강화 및 고객 맞춤형 서비스에 대한 수요 증가로 제로-파티 데이터의 중요성은 더욱 부각되고 있으며 생성형 AI로 인하여 초개인화 AI 서비스에 대한 수요는 크게 증가할 것으로 보입니다. 이 중 유효시장(SAM)에 해당하는 AI 기반 고객 경험(CX) 서비스 시장은 ’24년 1.9조에서 ’25년 2.4조로 27.7%의 성장이 예상되고 있습니다. 이 시장에서 데이타몬드는 제로-파티 데이터 기반의 초개인화 AI 고객 경험 솔루션을 제공하여 기존 서드파티 데이터 기반 마케팅의 한계를 넘어 지속가능한 성장을 만들어 낼 것입니다. 수익시장(SOM)은 국내 이커머스 및 금융산업 내 AI 기반 고객 경험 솔루션 8,000억 시장을 타깃으로 합니다. 국내 이커머스 시장 규모는 전체 300조 중 AI 솔루션 도입 예산 1% 수준을 예상한 3조원으로 추정하고 있습니다. 국내 금융업계도 초개인화를 위한 AI 기반 고객 경험 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있어 약 2∼3조원 규모가 될 것으로 추정하고 있습니다(소비자 및 기업에서 80% 이상 도입을 긍정적으로 검토).

데이타몬드는 고객 경험과 초개인화 서비스 혁신을 선도하는 빅데이터 AI 기술 기업으로 성장하고 있습니다. ’25년 3월 현재 B2C 회원수 30만명, 기업 고객 100개사를 확보하고 있으며, 제로-파티 데이터 3,300만건 이상, 페르소나 통합 데이터 18만건 이상을 보유하고 있습니다. 또한 다양한 산업군의 100개 이상의 기업들과의 성공적인 레퍼런스를 만들어가고 있습니다. 특히, 페르소나 파인더 플랫폼의 경우, 신한카드와 마이데이터 및 제로-파티 데이터 협력 체계 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 고객 페르소나 분석, 비금융 제로-파티 데이터 공급을 진행하고 있으며, DB손해보험과 설계사 페르소나 분석 및 코칭 에이전트를 공급하는 PoC를 진행하고 있습니다. 이 외에도 커머스/유통, 모빌리티/IT, 스타트업 등과 고객 데이터 수집 및 페르소나 통합 분석과 데이터 기반 맞춤 마케팅을 진행해오고 있습니다(자세한 내용은 ‘사업성과’ 참조).
소비자 데이터 가공/분석 및 솔루션 공급 등 비즈니스 다각화를 통해 고객사가 지속적으로 늘어나면서 ’21∼’24년 누적매출 25억을 달성하였습니다(연평균 성장률 312%). 특히 2024년에는 매출 13억원, 영업이익 2.3억으로 흑자전환하면서 수익성과 안정성을 동시에 확보하는 성과를 얻었습니다.

데이타몬드는 ’25년에 서비스 다각화를 통해 SaaS 솔루션 도입 25개사 확보, 누적회원 43만명을 확보하고, 이커머스 중심에서 금융·모빌리티·유통으로 확대하여 데이터 수집 및 가공 매출을 확대할 계획입니다. ’26년은 SaaS 솔루션 도입 62개사 확보, 누적회원 62만명 확보, 이커머스 맞춤형 마케팅 솔루션 제공 및 글로벌 SaaS형 AI 에이전트 고도화를 통해 동남아 및 일본으로 시장 확대를 도모하고자 합니다.
’27년은 글로벌 고객 지원 서비스 제공을 통해 AI 기반 MarTech 솔루션 기업으로 확장하고, 인포테인먼트(모빌리티)와 My Data(금융) 사업으로 확장하여 글로벌 SaaS 솔루션 기업으로 도약하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 국내·외 누적회원 88만 명, SaaS 솔루션 도입고객 100개, 글로벌 이커머스 고객사 50개 확보하여 글로벌 소비자 데이터 플랫폼으로 성장해갈 것입니다.

데이타몬드는 데이터가 단순한 분석을 넘어 미래 소비자 행동을 예측하는 AI 초개인화 고객 데이터 플랫폼을 만들어 기업에게 효율을, 고객에게는 만족을 주는 지속가능한 초개인화 AI 데이터 생태계를 구축하는 것을 목표로 합니다.

비전&미션

비전

미션

조직 구성

사업모델

사업 배경

① 급증하는 AI 초개인화 서비스 수요

• 시장 조사 기관 가트너(Gartner)에 따르면, 2025년까지 글로벌 기업의 80% 이상이 초개인화 기술을 도입할 것으로 전망되며,
• 특히 AI 기반 추천 시스템은 쇼핑, OTT(온라인 동영상 서비스), 금융, 헬스케어 등 다양한 산업으로 확장될 것으로 예상 → 기업의 핵심 경쟁력으로 급부상

② 초기 단계에 머물러 있는 기업들의 AI 초개인화

• AI 초개인화 핵심 요소인 데이터, AI기술, 맞춤 서비스 연결 및 통합 구현의 어려움으로 60~75%의 기업이 초기 단계에 머물러 있음

※ 글로벌 기업의 초개인화 AI 도입 현황

③ AI 초개인화, 제로-파티 데이터의 중요성

• 개인정보보호 규제 강화로 기업의 소비자 데이터 수집 및 활용이 어려움
• 구글 등 쿠키 제한으로 고객의 행동 데이터 수집, 분석이 어려움

④ AI 초개인화 맞춤 솔루션 구축의 어려움

• 고객 데이터 처리부터 AI 기술 (NLP, LLM, GenAI, AI에이전트 등), 대 고객 서비스까지 Big data와기 술을 서비스에 연결/통합 필요

※ AI 기반 초개인화를 실현하는 핵심기술

사업내용

1. 구현 모델

2. 서비스 라인업

참고

메타 페르소나 프레임워크

① 기능

• 고품질 데이터를 수집하기 위한 첫 단계로서, 기업 맞춤형 제로-파티 데이터 수집/설계
  - 인간의 욕망과 행동을 이해하기 위해 고객을 장기(성격)/중기(환경)/단기(정치, 경제, 사회, 기술)로 분류하여 인사이트를 도출하고, 고객 관점의 데이터 설계
• 고품질의 비금융소비자 데이터 확보

② 특징

• 연구와 테스트를 통해 ‘데이타몬드 성향 유형 지표(MPTI, Meta Persona Type Indicator)’를 개발하여 프레임워크 반영 → 관련 저작권 5개 보유
• 기본 데모그래픽 정보, 구매 데이터, 선호 브랜드 등 통상적인 데이터에 MPTI 를 적용하여 다각적인 고객 인사이트제공 가능

※ 데이터 기반의 인간 이해 모델 구현을 최종 목표로 하며, 현재 데이타몬드 성향 유형지표(MPTI, dataMond’s Persona Type Indicator)를 통해 이를 고도화하고 있음

포인트 몬스터 (제로-파티 데이터 수집/광고서비스 - B2B2C)

① 기능

• 고객 참여형 미션 리워드 기반의 제로-파티 데이터 수집 및 광고 플랫폼(미션 리워드 앱 서비스)
  → 국내 유일 제로-파티 데이터 수집 플랫폼(APP)으로 기업에게 최적의 광고 채널을 제공
• 단순히 기업의 내부 데이터(First-Party Data)만으로 파악할 수 없는 고객의 온/오프라인에서의 행동을 이해하고 활용할 수 있도록 관련 데이터를 수집/분석함

② 특징

• 기업의 목적과 니즈에 맞춤 대응이 가능한 5가지 모듈 기능
  - 사진, 동영상, 리뷰, 퀴즈, 설문조사
• 설문조사에 특화된 40여 가지의 위젯 기능 (포몬폼)
• 광고 시청, 체험단, 리뷰, 구매전환 등 참여 기반의 광고 가능
  - 데이터 생산자들은 다양한 형태의 미션 참여를 통해 제로-파티 데이터를 생산하며 수익(포인트)을 창출
  - 벌어들인 수익은 자체 커머스에서 소비함으로써 결제 데이터를 확보하고 있음

* 원하는 대로 골라쓰는 ‘개별 미션’

* 목적에 맞는 미션을 자유롭게 ‘결합 미션’

③ 주요성과

페르소나 파인더(페르소나 통합 분석 서비스-B2B)

① 기능

• 제로 파티 데이터, 코드, 페르소나 프로필을 검색할 수 있는 데이터 검색엔진
• 검색, 분석 결과를 마케팅 캠페인으로 연결시킬 수 있는 초개인화 마케팅 플랫폼
• 고객 데이터 법적 이슈 없이 신속하고 합리적으로 마케팅 의사결정 가능

② 특징

• 페르소나 분석 및 인사이트 리포트 제공
• 포인트 몬스터 연계 데이터 기반 맞춤 광고/ 리서치 기능
• 결측 데이터를 분석/예측하는 ML 솔루션 (PDA)
  - 현재, 데이터의 완결성을 획기적으로 높일 수 있는 PDA(Persona Data Augmentation) 기술을 개발하고 있음

결측 데이터 자동 보완/예측 AI

③ 주요성과

퍼소나이트 (AI SaaS) (제로-파티 데이터 기반 AI 에이전트 마케팅 솔루션)

① 기능

• AI 기반의 초개인화 마케팅 솔루션으로 사용자의 구매 행동, 설문 데이터, 실시간 대화를 분석하여 최적화된 상품을 추천
• 하이퍼-퍼소나 및 멀티 에이전트 시스템을 활용하여 개별 고객의 니즈를 정밀하게 파악하고 맞춤형 메시지를 제공하여 구매 전환율을 극대화
  - 개개인의 고객에게 맞춤 경험 제공 ⇒ 광고가 아닌 유익한 정보 제공
  - 기업에게는 의미있는 진짜 고객을 연결
• 기존 고객 데이터를 분석하는 것뿐만 아니라 제로파티 데이터(직접 입력한 정보)와 AI 챗봇을 활용한 실시간 데이터를 반영하여 지속적으로 발전하는 맞춤형 고객 경험을 제공

② 특징

③ 구성

3. 수익모델

4. 경쟁력

① 제로-파티∙페르소나 데이터 기반 AI 초개인화 솔루션 제공

② 기업의 초개인화 마케팅 고도화를 지원하는 제로-파티 데이터 기반의 AI 에이전트

③ 지속 학습∙자율의사결정 기반 맞춤 정보 제공 AI 비서

④ 산업군별 맞춤 AI 초개인화 마케팅 에이전트 공급

⑤ 멀티 페르소나 및 제로-파티 데이터 기반의 AI초개인화로 경쟁력 확보

⑥ 경쟁사가 확보하기 어려운 비금융 소비자 데이터 셋 구축

※ 주요 경쟁사 비교

• 온라인 행동 데이터 기반의 소비자 예측/분석하는 소비자 데이터 플랫폼은 고성장 중

시장규모

① AI 초개인화 솔루션 시장

• 글로벌 AI 초개인화 솔루션 시장은 2023년까지 34조원 규모로 성장 전망 되며
• 특히 마케팅 자동화, 전자상거래, CRM 산업의 수요가 급부상할 것으로 예상

② 생성형 AI 초개인화 시장

• 생성형 AI 초개인화 시장은 미래 성장의 핵심 동력이 될 것으로 예상됨

③ 생성형 AI 도입률 및 성과 변화

• AI를 활용한 초개인화 전략이 기업들의 미래 핵심 동력으로 전망되며,
• 특히 마케팅, 세일즈와 제품, 서비스 개발 분야에서 AI 초개인화 활용 확산

사업성과

회원수

① 제로파티 데이터를 제공하는 B2C 회원성장과 함께 B2B 페르소나 데이터 확대

② 포인트 몬스터(데이터 수집·광고 플랫폼) 성장 지표

매출 성과

① 연도별 매출 성과

• 데이터 분석·광고, 솔루션 공급 등 비즈니스 다각화를 통해 매출 안정성 및 성장성 확보
• 연평균 성장률 312%, 2024년 손익분기점 도달
• 2024년 손익분기점 달성

② 고객사(B2B) 증가에 따른 매출 증가

레퍼런스

① 제로-파티 데이터 → 예측(이탈률) → AI솔루션(B2B) 사례

* DB손해보험 PoC(DB G-Star Hub) 진행 중

② 소비자 데이터 심층 수집, 분석 활용 주요 사례

③ 제로 파티 데이터 기반 광고 & 마케팅 주요 사례

파트너십 확대

• 금융, 의료소비자 데이터 고도화를 위한 전략적 파트너십 확대
• 제로원, IBK창공 등 국내 주요 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램에 선발되어 스케일업 진행 중

향후 사업계획

성장 로드맵

* 마테크(Martech): 마케팅(Marketing)과 기술(Technology)의 합성어로, IT 기술을 활용하여 마케팅을 효과적으로 수행하는 기술을 말함

성장 전략에 따른 투자유치 계획

비즈니스 모델 확장에 따른 연 매출 확대

AI 초개인화 솔루션으로 글로벌 SaaS 기업으로 도약

• AI 기반 MarTech 솔루션 기업으로 성장
• 인포테인먼트(모빌리티)로 사업 확대
• My Data 사업으로 확장(금융)
• 2027년 누적 매출 141억 달성으로 2028년 IPO 추진
• 2030년 기술특례상장

EXIT 플랜

기업가치 및 산정 근거

※ <참고> 5개년 재무제표(추정 3개년 포함)

APPENDIX

연혁

특허증 등

오피스 전경

(2025.06.05 펀딩포유측 현장 방문)