언더워치(UNDERWATCH)는 30여 가지의 경쟁사 동향 데이터를 샅샅이 모니터링하여 시장 분석 전문가의 인사이트를 담아 주기적(월간)으로 리포팅하는 서비스입니다.

언더워치는 2021년에 시작해 올해로 6년 차에 접어들었습니다. 5년이라는 시간 동안 시장은 여러 번 바뀌었고, 산업의 중심도 이동했으며, 기업들의 '경쟁사 질문' 역시 달라졌습니다. 이러한 변화는 단일 연도가 아니라 '누적 데이터'로 봐야 비로소 패턴이 드러납니다.

이번 뉴스레터에서는 최근 3년(2023~2025) 동안 축적된 관측 데이터를 통해 기업들의 고민이 어떻게 변해왔는지, 그리고 왜 점점 더 많은 기업이 언더워치를 찾고 있는지, 나아가 AI가 모든 것을 분석해주는 시대에 왜 오히려 컨설턴트의 축적된 해석 능력이 더 중요해지는지 살펴보려고 합니다. 

언더워치에 문의를 남긴 455개 기업 중 322개 기업(약 71%)은 이미 자체 모니터링을 진행 중이었습니다. 그럼에도 언더워치를 찾았습니다. 그 이유가 무엇일까요? 

바로 경쟁사 분석을 둘러싼 정보 환경이 달라졌기 때문입니다.

과거 "정보가 없다" → 현재 "정보가 넘쳐나지만, 해석이 어렵다"

AI 시대, 이제 경쟁력은 정보 "수집"이 아니라 정보 "해석력"에 있습니다.

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산업 집중도는 어디로 이동했을까? 

최근 3년간 산업군 분포를 비교해 보니 '관심 산업의 이동'이 뚜렷하게 드러납니다.

2023 _ E-commerce (25%) > B2B (22.1%) > 교육·라이프스타일·뷰티 등 기타 산업 분산 구조

2024 _ E-commerce (28%) > B2B·뷰티 (각 18%)

2025 _ E-commerce (30.6%, 3년 연속 상승) > 헬스케어 (28.6%) > 뷰티 (10.2%) > B2B (6.1%)

2025년 가장 눈에 띄는 변화는 'B2B'와 '헬스케어'의 자리바꿈입니다. 'B2B'는 2023년 22.1%였던 점유율이 2025년 6.1%까지 꾸준히 하락한 반면, '헬스케어'는 2024년 4.0%에 머물다 2025년 28.6%로 폭발적으로 급등하며 'E-commerce'에 이어 2위 산업으로 올라섰습니다.

이는 경쟁사 분석에 대한 관심이 특정 산업에 고정되어 있기보다, 시장 변화와 경쟁이 활발해지는 산업을 따라 빠르게 이동하고 있음을 보여줍니다. 언더워치에 축적된 문의 데이터는 단순한 고객사·경쟁사 현황을 넘어, 기업들이 지금 어느 시장의 경쟁 변화를 주시하고 있는지 보여주는 하나의 선행 신호로 참고할 수 있습니다.

그렇다면 기업들은 구체적으로 무엇을 가장 궁금해하고 있을까요?

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기업들의 질문은 어떻게 바뀌었을까?

산업의 변화 못지않게 주목해야 할 것은 '고민의 성격'입니다.

흥미로운 점은 최근 3년간 '기업들의 고민' 항목 자체는 크게 바뀌지 않았다는 것입니다. '마케팅·광고 활동'에 대한 관심은 줄곧 1위였고, '신제품·서비스 출시'와 '제한적인 경쟁사 정보'에 대한 관심이 이어집니다.

달라진 것은 순위가 아니라 격차입니다. 마케팅·광고에 대한 관심은 29% → 42%로 계속 늘어난 반면, 신제품·서비스 출시는 22% → 11%로 절반이 줄었습니다.

즉, 기업들은 점점 "경쟁사가 무엇을 새롭게 만들었는가"보다 "경쟁사가 지금 얼마나 적극적으로, 얼마나 빠르게 움직이고 있는가"를 궁금해합니다. 무엇을 출시하는가를 넘어, 시장에서 어떻게 움직이는지를 파악하는 것이 더욱 중요해진 셈입니다.

이제 전략은 타이밍 싸움이고, 그래서 더 많은 기업이 '더 신속한 모니터링'을 필요로 합니다.

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AI가 정보를 찾는 시대, '정보 해석력'이라는 차별점

언더워치의 경쟁사 분석은 기업의 실제 의사결정으로 연결됩니다.

• 홈리빙 가전 A사 - 해외 유통사의 채널 확장 사례를 지속 모니터링 → 정부기관 및 업계 파트너와의 협업을 통해 새로운 형태의 유통 채널을 구축했습니다.
  
  
• B2B SaaS 기업 B사 - 신제품 출시 전, 국내외 선진 사례를 벤치마킹 → 신제품 출시 시점과 제품 구성, 시장 진출 전략을 전면 재수립했습니다.
  
  
• 이커머스 C사 - 경쟁사의 캠페인과 키워드 운영 현황을 매월 모니터링 → 신규 캠페인 전략에 반영해 이전 제품 대비 초기 매출을 2배 이상 끌어올렸습니다.
  
  
• 뷰티 브랜드 D사 - 경쟁사의 가격·프로모션 트렌드를 1년 이상 모니터링 → 시즌성을 반영해 자사 제품의 할인 프로모션 시점과 가격 전략을 재설계했습니다.
  
  

공통점은 하나입니다. 데이터 → 해석 → 실행. 경쟁사에 대한 지속적인 관측이 실제 전략의 변화로 이어졌다는 점입니다.

그런데, 이 사례들은 AI 시대에도 유효할까요?

AI가 정보를 찾는 시대, 언더워치의 경쟁력은 5년간 축적된 데이터와 해석력에 있습니다.

AI 덕분에 이제 누구나 데이터를 '수집'할 수 있는 시대가 되었습니다. 뉴스 스크래핑도, SNS 트렌드 요약도, 가격 변동 알림도 몇 번의 클릭이면 가능합니다. 하지만 정보량이 늘어난다고 해서 좋은 전략이 저절로 나오는 것은 아닙니다. 오히려 넘쳐나는 데이터 속에서 무엇이 신호이고 무엇이 노이즈인지 가려내는 일은 더 어려워졌습니다.

언더워치가 지난 5년간 동일한 기준으로 축적한 데이터에서 '패턴'을 읽어내는 능력, 그리고 수백 개 기업의 사례를 직접 다뤄온 컨설턴트의 판단력은 AI가 쉽게 대체하기 어려운 영역입니다.

AI가 정보의 양을 늘릴수록, 그것을 맥락화하고 걸러낼 수 있는 '축적된 정보 해석력'은 오히려 점점 더 희소해지고, 더 중요해집니다.

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그리고 2026년 언더워치

• 5년 연속 누적된 모니터링 데이터
• 30여 가지 경쟁사 데이터 상시 수집
• 450여 개 기업 분석 경험
• 누적 분석 경쟁사 2,200개사
• 재구독률 2년 연속 100% 달성 

언더워치는 앞으로도 더욱 명확한 데이터와 인사이트로 기업의 전략적 의사결정을 지원하겠습니다. 

* 상기의 콘텐츠는 언더워치가 현장에서 관찰한 고객 사례 및 실제 누적 데이터 통계에 기반합니다.