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삼성·LG, 에어컨 점유율 집계 두고 의견 차이 나는 이유는? (下)

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Tuesday, February 04, 2020, 06:02:00

매년 신제품 출시때마다 점유율 기준으로 업계 리딩 공세..각사 데이터 집계 달라
삼성, 전문기관 의뢰 vs LG, 자체 점유율 집계..온라인서 판매 늘면서 데이터 수집 어려워

 

인더뉴스 권지영 기자ㅣ올해 겨울이 예년보다 온화한 기후를 나타내면서 벌써부터 여름 폭염에 대한 우려가 나오고 있습니다. 최근 국내 소비자들은 여름이 오기 한참 전인 겨울철부터 에어컨 구매가 많아지면서 봄까지 판매율이 고공행진입니다.

 

매년 상반기 가전업체의 에어컨 판매 경쟁이 치열한대요. 각 사의 에어컨 판매율은 기업의 상반기 실적 지표에 중요한 부분이기도 합니다. 해마다 신제품을 출시할 때시장점유율을 기준으로 업계 리딩을 서로 주장하는 것도 이 같은 이유 때문입니다.

 

각 사마다 에어컨 점유율 수집 방식은 제각각입니다. 삼성전자의 경우 데이터 전문기관(GFK)에 위탁해 에어컨 시장 점유율을 공급받고 있습니다. LG전자는 전문기관에 의뢰하지 않고, 자체 데이터를 통해 점유율 집계 및 분석에 활용하고 있는데요.

 

데이터 집계 방식이 다르다보니 삼성전자와 LG전자는 간혹 에어컨 점유율을 두고 옥신각신하는데요. 삼성전자는 자체 데이터와 외부에 의뢰한 데이터를 통해 객관성이 보장된다는 주장인 반면, LG전자는 삼성전자가 보유한 데이터가 정확하지 않다고 보고 있습니다.

 

왜 이런일이 발생하는 걸까요? 가전제품 점유율 집계 방식은 출고량(생산자가 생산품을 공장 또는 창고 등에서 시장에 꺼낸 양)을 기준으로 삼는 경우가 많습니다. 에어컨 생산 공장에서 출고된 규모를 판매량과동일하게 보는 것인데요. 이렇게 출고된 에어컨은 삼성디지털프라자, LG베스트샵, 롯데하이마트 등 오프라인 유통 매장으로 옮겨져 소비자에게 판매됩니다.

 

예컨대, 삼성전자의 2020년 무풍에어컨 10만대가 출고되면 점유율로 집계되는 형식입니다. LG전자도 비슷한 방식으로 점유율을 집계하는데요. 이밖에 출고량 기준이 아닌 판매량 기준으로 점유율을 계산하기도 합니다. 이 경우 출고된 에어컨 중 실제 소비자에 판매된 에어컨을 집계해 점유율에 반영하는 것입니다.

 

 

최근 온라인 쇼핑이 급성장하면서 유통 채널에도 큰 변화가 생겼습니다. 결론부터 말하자면, 온라인 유통 채널에서 에어컨 판매량이 많아지면서 점유율 집계도 다소 복잡해졌습니다.

 

삼성과 LG 자사 온라인몰을 제외한 쿠팡, 위메프, 11번가 등 온라인 플랫폼에서 에어컨 판매가 급격히 늘어나는 추세입니다. 온라인에서 가격을 한 눈에 비교할 수 있는 데다, 오프라인 매장에서 구입할 때와 똑같은 서비스(배송, 설치 등)를 받을 수 있기 때문인데요.

 

하지만, 온라인 채널에서 에어컨 판매 상승으로 점유율 집계가 어려워졌습니다. 온라인 플랫폼마다 직매입 혹은 개별 판매자가 상품을 직접 판매하는 등 경우의 수가 많아지면서 정확한 데이터를 수집하기 어려운 구조가 된 것입니다.

 

온라인에서 상품을 구매했더라도 다른 사람에게 재판매할 가능성도 있다는 지적입니다. 실제로 온라인 채널에는 상품을 1차 판매한 이후 같은 제품을 여러 번 재판매하는 일이 반복되고 있습니다.

 

유통업체 관계자는 “온라인에는 기존 오프라인 유통업체뿐만 아니라 개별 대리점에서 상품을 직접 판매하는 경우가 많다”며 “공장에서 출고된 A제품을 B가 구매하더라도 다시 C에게 재판매하는 경우가 있는데, 1개의 상품에 2명이 소비자가 발생해 이 경우 데이터가 부풀어지게 된다”고 설명했습니다.

 

가전업계도 데이터 수집에 어려움이 있다고 토로합니다. LG전자 관계자는 “판매처가 오프라인과 온라인 등 워낙 다양하기 때문에 일일히 데이터를 집계하는건 사실상 불가능하다”면서 “상황이 이렇다보니, 정확한 점유율이란게 나올 수 없는 구조다”라고 설명했습니다.

 

전문가들은 그럼에도 점유율 집계가 중요하다는 입장입니다. 온라인상의 판매 과정에서 허수가 존재하더라도 신제품 판매 전략을 세우는데 전년도 점유율 분석이 가장 중요하기 때문인데요. 또 점유율에서 1위를 차지해야 시장을 리딩할 수 있다고 입을 모으고 있습니다.

 

복수의 유통업계 관계자는 “각 사에서 집계하는 점유율은 출고량, 판매량 등 기준에 따라 수치가 얼마든지 달라질 수 있다”면서도 “점유율 규모가 똑같지는 않더라도 누가 시장에서 1등인지 촉각을 곤두 세우기 때문에 업계 리딩을 파악하는 지표가 된다”고 설명했습니다.

 

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권지영 기자 eileenkwon@inthenews.co.kr

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KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

2025.09.29 13:13:32

인더뉴스 이종현 기자ㅣKT[030200]가 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발한 GPT-4o 기반 한국적 AI 모델 'SOTA K built on GPT-4o(이하 SOTA K)'를 출시했다고 29일 밝혔습니다. 기존 거대언어모델(LLM)은 영어권 중심 데이터로 학습돼 한국어와 한국의 독특한 사회·문화적 맥락 반영에 한계가 있었습니다. KT는 이를 해결하기 위해 고품질 한국 특화 데이터를 대규모로 확보하고 마이크로소프트와의 협력을 통해 GPT-4o를 한국 사회에 최적화된 모델로 발전시켰다고 설명했습니다. SOTA K는 한국적 AI의 4대 핵심 철학인 ▲데이터 주권 보호 ▲한국 문화 이해 ▲모델 선택권 보장 ▲안전하고 책임감 있는 AI를 구현합니다. 한국어 경어법·방언은 물론 법률·금융·역사 등 국내 특정 산업군 내에서 사용하는 전문 용어까지 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있습니다고 회사 측은 설명했습니다. KT는 한국적 AI 지표를 새롭게 정의하고 이를 측정할 수 있는 자체 데이터셋을 구축해 정량 평가와 정성 평가를 진행했습니다. KT에 따르면 SOTA K는 한국어 이해·생성·추론·사회·문화·한국 전문지식 등 주요 지표에서 GPT-4o 대비 우위를 보였습니다. 특히 한국사·한국어·한국 법령 등 고난도 한국적 지식을 요구하는 대한민국 공무원 시험과 귀화 시험에서 GPT-4o 모델을 능가하는 성과를 거뒀습니다. 실제 고객 사례의 경우, 메리츠화재에서는 보험 업계에 특화된 약관의 자동 요약 리포트 생성과 상담원 스크립트 생성에서 SOTA K가 우수한 결과물을 보여줬습니다. EBS와의 협력에서는 초중고 난이도별 교과 문항을 생성하여 맞춤형 학습을 제공하는 측면에서 SOTA K의 활용 가능성이 확인됐습니다. 또 연세의료원에서는 영어와 한국어가 혼합된 의료 데이터를 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 한국적인 표현으로 자연스럽게 안내했으며 날짜 표기법 등의 영역까지 한국인의 생활 방식과 문화를 이해하고 있음을 확인할 수 있었다고 KT는 평가했습니다. 또 한국전력공사에서는 질의에 대해 간결하면서도 명확한 답변을 신속하게 받을 수 있었다고 긍정적으로 평가하며 내부 시스템과의 연동이 가능하다면 활용 범위가 더 넓어질 수 있을 것이라는 기대를 나타내기도 했습니다. SOTA K는 한국적 AI 평가의 Responsible AI 항목에서 높은 평가를 받아 AI 응답 및 법률과 권리 준수, 사회 및 경제 영향도의 안전성, AI 모델의 강건성의 우수성을 입증했습니다. 또 악의적 사용자에 의한 AI 모델 탈옥 공격에 대해서도 강력한 방어 능력을 보유한 모델임을 확인했습니다. KT는 SOTA K를 물리적으로 대한민국 내 존재하는 클라우드 리전에서 운영하며 자체 개발한 벡터 모델 기반 한국적 검색증강생성(RAG) 기술과 결합해 기업별 맞춤형 지식 기반을 구축할 수 있는 서비스 환경도 제공합니다. 이에 고객사는 고유 데이터를 활용해 더 정확하고 특화된 AI 서비스를 경험할 수 있습니다. KT는 우선 자사 B2C 사업에 SOTA K를 적용해 자체 및 협업 모델 라인업을 검증한 뒤 파트너사에 서비스를 확대 제공할 방침입니다. 윤경아 KT Agentic AI Lab장(상무)은 "SOTA K는 글로벌 수준의 기술력과 한국적 AI 특화를 동시에 실현한 혁신적 모델로 마이크로소프트와의 협업을 통해 축적한 기술적 노하우는 향후 KT의 다양한 AI 모델 개발에 확산 적용될 것"이라며 "국내 AI 생태계 활성화는 물론 공공과 민간 전반에서 AI를 활용한 혁신을 주도하며 국가 AI 경쟁력 제고에 기여할 것"이라고 말했습니다.




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