시작한 지 1년도 안 돼서 2억 2,900만 원. 처음 이 수치를 접했을 때 솔직히 저도 반신반의했습니다. 그런데 방식을 들여다볼수록 단순한 운으로 나온 결과가 아니라는 걸 알게 됐습니다. AI 기반 사주 분석 서비스, 과연 누구나 할 수 있는 부업일까요, 아니면 특정 조건을 갖춘 사람에게만 가능한 일일까요.
자동화 시스템이 만들어내는 부업 구조
이 사례에서 핵심은 단순히 사주를 팔았다는 게 아닙니다. 고객 정보를 입력하면 30초에서 1분 사이에 1,300줄 분량의 사주 데이터가 생성되고, 이를 AI가 자연어(Natural Language)로 변환합니다. 여기서 자연어란 컴퓨터가 처리하는 코드가 아니라 사람이 일상에서 쓰는 말로 바꾸는 기술을 의미합니다. 이 변환된 데이터를 사주 분석기에 넣으면 100페이지가 넘는 PDF 파일이 자동으로 생성됩니다. 1건당 3만 원, 클릭 몇 번으로 완성되는 구조입니다.
저도 부업을 여러 차례 시도해봤습니다. 영상 편집도 해보고, SNS 운영도 해봤는데 공통적으로 막혔던 부분이 있었습니다. 매일 콘텐츠를 만들어야 한다는 압박감, 그리고 감각이 없으면 한계가 명확하다는 점이었습니다. 그런데 이 방식은 구조가 다릅니다. 한 번 프로그램을 만들어두면 이후에는 반복 가능한 워크플로우(Workflow)가 돌아갑니다. 워크플로우란 작업이 자동으로 순서대로 처리되는 흐름을 말합니다. 주문을 받고, 정보를 입력하고, 파일을 발송하는 과정이 사람 손을 최소화하면서 작동합니다.
홍보 방식도 자동화되어 있습니다. 쇼츠 생성기(Shorts Generator)는 버튼 하나로 배경 이미지, 운세 문구, TTS(Text-to-Speech) 음성까지 모두 랜덤으로 생성합니다. 여기서 TTS란 텍스트를 자동으로 음성으로 변환하는 기술로, 직접 녹음하지 않아도 영상에 목소리를 입힐 수 있습니다. 생성된 이미지가 매번 새로 만들어지기 때문에 저작권 중복 문제도 피할 수 있다는 점이 현실적으로 꽤 중요한 부분입니다.
이 부업의 운영 구조를 정리하면 다음과 같습니다.
- 당근마켓 피드 광고로 문의 유입 (하루 최소 5,000원, 최대 2,000명 노출)
- 채팅 상담 후 입금 확인, 24시간 내 PDF 파일 메일 발송
- 유튜브 쇼츠, 스레드 포스팅으로 무료 트래픽 병행 확보
- 채팅 응대 문구 저장 사이트 활용으로 응대 시간 최소화
이 구조가 한번 갖춰지면 광고를 3개월 동안 건드리지 않아도 문의가 계속 들어온다고 합니다. 제가 직접 써봐도 당근마켓 광고는 타 플랫폼 광고에 비해 진입 장벽이 낮고 지역 타기팅이 세밀해서 초보자가 접근하기 좋은 채널이라는 걸 느꼈습니다.
사주 시장의 수요와 이 부업의 한계
사주라는 분야를 부업 아이템으로 봤을 때 가장 중요한 건 수요의 지속성입니다. 네이버 데이터랩(Naver DataLab) 기준으로 운세 키워드 검색량이 날씨 키워드를 넘어선다는 결과가 있을 정도로 사주 시장의 소비 규모는 생각보다 큽니다. 여기서 네이버 데이터랩이란 특정 키워드의 검색 트렌드를 시각화해주는 네이버의 공식 데이터 도구를 말합니다. 실제로 국내 점술·운세 시장 규모는 수조 원대로 추정되며, 디지털 채널로의 전환이 빠르게 이뤄지고 있습니다.
이런 수요를 바탕으로 한 AI 분석 서비스가 강점을 가지는 이유는 분명합니다. 오프라인 철학관에서 전화 상담을 받으면 비용이 비싸고, 내용을 잊어버린다는 불편함이 있습니다. PDF로 정리된 결과물은 이 두 가지 불편함을 동시에 해소합니다. 가격 접근성도 높고, 기록이 남아 반복해서 읽을 수 있다는 점에서 고객 만족도가 올라가는 구조입니다.
다만 이 부업이 장밋빛으로만 보이지는 않습니다. 저는 처음에 단순히 결과물을 만들어 전달하는 것만으로 충분할 거라고 생각했는데, 실제로 고객이 원하는 건 빠른 발송만이 아니더라고요. 분석 내용의 정확도, 그리고 상담 응대에서 느껴지는 신뢰감이 재구매율(Repeat Purchase Rate)에 직결됩니다. 재구매율이란 한번 구매한 고객이 다시 돌아오는 비율로, 이 수치가 높을수록 광고비 없이도 매출이 유지됩니다. 제 경험상 이건 좀 다릅니다. 자동화 시스템이 있더라도 상담 응대 품질이 낮으면 소개나 재구매가 잘 일어나지 않습니다.
또한 이 사례의 운영자가 광고 대행사 10년 경력이라는 배경을 가지고 있다는 점도 중요합니다. 채널 운영과 광고 집행에 이미 익숙한 사람이기 때문에 진입 속도가 일반인보다 빠를 수밖에 없습니다. 국내 1인 창업자 및 자영업자의 폐업 원인 중 상당 부분이 마케팅 및 고객 유치 실패라는 점도 참고할 만합니다. 즉 부업 자체의 구조가 좋더라도 유입을 만들어내는 능력이 뒷받침되지 않으면 결과는 달라질 수 있습니다.
이 부업이 누구에게나 동일한 결과를 보장한다고 보기는 어렵습니다. 하지만 반복 가능한 시스템을 구축하는 데 관심이 있고, 감각보다 구조를 만드는 방식이 맞는 분이라면 현실적으로 접근해볼 수 있는 모델인 건 분명합니다.
AI가 만들어주는 결과물에만 의존하는 것과, AI를 활용해 고객이 만족할 수 있는 서비스 경험 전체를 설계하는 것은 다른 일입니다. 이 부업을 고려한다면 프로그램 개발보다 먼저 고객의 언어로 이야기할 수 있는 응대 흐름과 품질 관리 기준을 세우는 것부터 시작하시길 권합니다. 자동화는 그다음에 붙이는 날개입니다.