[창업] 1년 걸려 계근 시스템을 만들었는데, 영업이 개발보다 어렵네요
안녕하세요. 대전에서 작은 소프트웨어 회사를 운영하고 있습니다.
현재는 혼자서 개발/영업/운영 북치고 장구치고 다하고 있습니다.
1년 가까이 매달려 계근 시스템을 하나 만들었습니다. 그런데 막상 만들고 나니, 개발보다 첫 고객을 만나는 일이 훨씬 어렵네요. 요즘 고민도 나누고, 혹시 현장을 아시는 분들이 계시면 의견도 들어보고 싶어서 글을 씁니다.
‘계근’이라는 말이 조금 생소하실 수도 있을 것 같습니다.
고철상이나 폐기물 처리장, 레미콘·골재 공장, 사료 공장 같은 곳에 가면 트럭이 통째로 올라가는 커다란 저울이 있습니다. 그게 계근대, 또는 트럭스케일입니다. 들어올 때와 나갈 때 무게를 재서 그 차이로 싣거나 내린 물건의 무게를 계산합니다. 그 무게로 거래대금을 정산하니, 현장에서는 꽤 중요한 설비입니다.
그런데 아직 기사님이 차에서 내려 계근실까지 가고, 직원이 차량번호와 품목을 입력한 뒤 종이 전표를 뽑아주는 현장도 있습니다. 비가 오거나 눈이 와도 내려야 하고, 담당자가 잠깐 자리를 비우면 기다려야 합니다. 새벽이나 야간에 차량이 들어오면 계근 업무 때문에 사람이 남아 있어야 하는 경우도 있고요.
이런 과정을 무인화하려고 계근대 옆에 카드를 찍거나 화면을 조작하는 ‘무인계량함’을 따로 설치하기도 합니다.
제가 만든 ‘계그니’는 별도의 무인계량함 없이, 기사님 스마트폰으로 계근을 진행하는 시스템입니다.
무게는 기존 계근대가 측정하고, 기사님은 차 안에서 스마트폰 앱으로 실시간 중량을 확인하고 계근을 마치는 방식입니다. 계량함에서 하던 계근 요청과 중량 확인을 스마트폰에서 할 수 있게 만든 셈입니다.
앱에서는 GPS 위치를 바탕으로 가까운 계근대를 찾아 연결해 줍니다. 기사님이 차에서 내리지 않고 진행할 수 있도록 했고, 안드로이드와 아이폰 모두 지원합니다.
이름은 현장에서 편하게 부르셨으면 해서 ‘계그니’로 지었습니다. 조금 유치한가 싶기도 한데, 기억하기는 쉬울 것 같아서요. ㅎㅎ
전표는 휴대폰에 남고, QR로 거래처와 내용을 대조할 수 있게 했습니다. 카메라를 연결하면 계근 당시 번호판이나 적재함, 진입·출차 장면도 기록과 함께 남습니다. 차량번호 인식도 적용했습니다.
서버에 등록된 계근 기록은 사후에 임의로 수정하지 못하도록 설계했고, 계근 과정을 시간순으로 확인할 수 있게 했습니다. 나중에 거래처와 무게나 차량 정보를 다시 확인해야 할 때, 기록과 사진을 같이 볼 수 있도록 한 것입니다. 사업장이 여러 곳이면 본사에서 한곳으로 모아 확인할 수도 있고요.
만드는 과정에서는 생각보다 현장 조건에 맞추는 일이 오래 걸렸습니다.
인터넷 연결이 불안정하거나 느린 환경을 고려해야 했습니다. 무게처럼 작고 중요한 정보는 바로 보내고, 용량이 큰 사진은 회선이 한가한 새벽 시간에 모아서 전송하는 식으로 구성했습니다.
계근실 PC 사양이 낮은 경우도 고려해야 해서, 카메라 여러 대를 연결해도 무리 없이 돌아가도록 손보는 데 시간이 꽤 들었습니다. 저울의 중량 표시 장치인 인디케이터도 제조사마다 통신 방식이 달라서, 여러 기종에 맞춰 연결할 수 있도록 만들었고요.
그렇게 하나씩 해결하면서 여기까지 왔는데, 이제는 다른 문제 앞에서 멈춰 있습니다.
아직 실제로 도입한 사업장이 없습니다.
개발은 문제가 생기면 원인을 찾고, 고치고, 다시 테스트하면 되는데 영업은 어디서부터 시작해야 할지 모르겠더군요. 필요한 분들을 어디서 만나야 하는지, 처음 보는 작은 회사의 제품을 어떻게 믿고 써보시게 해야 하는지부터 어렵습니다.
계근대를 운영하시는 분들을 온라인에서 만나는 것도 쉽지 않고, 직접 찾아가 설명하는 일도 아직 서툽니다. 제품을 만드는 것과 고객을 만나는 것은 정말 다른 일이라는 걸 느끼고 있습니다.
처음에는 무료로 사용해 보시고, 현장에 맞고 계속 쓸 만하다고 판단되시면 유료로 전환하는 방식으로 생각하고 있습니다. 첫 도입 사업장은 설치와 설정부터 제가 직접 챙기려고 합니다.
제품 소개는 아래에 정리해 두었습니다.
계그니 홈페이지 — gyegeuni.co.kr
그리고 계근대를 쓰지 않는 분들께도 한 가지 부탁드리고 싶습니다.
계그니에 적용한 차량번호 인식 알고리즘을 직접 테스트해 보실 수 있는 페이지를 열어두었습니다.
차량번호 인식 테스트 —
시간 괜찮으실 때 많이 테스트해 주시면 감사하겠습니다. 잘못 읽히는 번호나 인식이 어려운 사례가 있으면 피드백도 부탁드립니다.
보내주신 피드백을 반영해 학습 데이터가 실시간으로 쌓이도록 구성했습니다. 이렇게 쌓인 데이터를 바탕으로 번호판 인식 성능을 계속 개선하려고 합니다. 개발하면서 준비한 테스트만으로는 만나기 어려운 사례들이 있어서, 다양한 조건에서 사용해 주시는 것이 큰 도움이 됩니다.
혹시 고철, 폐기물, 골재, 레미콘, 사료 쪽 일을 하시거나 주변에 계근대를 운영하는 분이 계시면 현장 이야기도 들려주시면 감사하겠습니다.
“우리 현장에서는 이런 점 때문에 쓰기 어렵겠다”는 말씀도 좋습니다. 제가 개발하면서 놓친 부분을 알 수 있으니까요.
비슷한 B2B 제품을 직접 만들어 판매해 보신 분들이라면, 첫 고객을 어떻게 만나셨는지도 궁금합니다. 개발만 하다가 영업까지 해보려니 배워야 할 것이 많네요.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
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