분 기 보 고 서

                                   (제 28 기)

【 대표이사 등의 확인 】

확인서

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 현황(요약)

나. 회사의 법적, 상업적 명칭

당사의 명칭은 “주식회사 마크로밀엠브레인 (약호 엠브레인)”이며, 영문으로는 “Macromill Embrain Co., Ltd. (약호 Embrain)”라 표기합니다.


다. 설립일자

당사는 1998년 10월 12일 "한국패널리서치"를 설립한 후, 1999년 03월 25일 "주식회사 한국패널리서치"로 법인 전환하였고, 2000년11월13일 상호를 "주식회사 엠브레인"으로 변경하였으며, 2012년 07월 17일" 주식회사 마크로밀엠브레인" 으로 상호를 변경하였습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

마. 중소기업 등 해당 여부

바. 신용평가에 관한 사항

사. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정) 및 특례상장에 관한 사항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 설립일 및 주요 연혁

당사의 최초 설립일은 1998년 10월 12일(법인설립일:1999년 3월 25일)이며, 설립일 이후의 주요 연혁은 아래와 같습니다.
 

나. 회사의 본점소재지 및 그 변경

당사의 본점은 서울특별시 서초구 명달로 9 테라스 B (구. 방배빌딩) 1, 7~9층 에 위치해 있습니다.

다. 경영진 및 감사의 중요한 변동

라. 최대주주의 변동

본 보고서 작성 기준일 최근 5사업연도 내 당사 최대주주 변동내역은 다음과 같습니다.

주1) 당사는 2012.02.29. 제3자 배정 유상증자(170,900주)와 같은 날의 주식양수도(426,259주)를 통하여 마크로밀이 총 주식수 597,159주(지분율 51%)를 취득함으로써 대표이사 최인수에서 마크로밀로 최대주주가 변경되었습니다.

마. 상호의 변경

바. 합병, 기업분할, 영업양수도, 감자 등 경영활동과 관련된 중요한 사실의 발생

당사는 본 보고서 작성 기준일 최근 5사업연도 내 기업분할, 감자는 없었으나 다음과 같이 지분인수 및 소규모합병을 진행하였습니다.

(1) 지분인수

주1) ㈜마인드매그넛은 당사의 종속회사인 ㈜엠브레인퍼블릭이 인수하였습니다.

(2) 소규모합병

당사는 2021년 12월 31일 종속회사 (주)패널리소스코리아를 당사에 흡수합병하였습니다. 합병 목적은 사업역량을 통합하여 경영 효율화를 시키고, 사업간 시너지를 극대화하여 당사 기업 가치를 제고하기 위함이며, 상법 제527조의3의 규정에 따른 소규모합병의 방식으로 진행되었습니다.

자세한 사항은 당사가 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 2021년 10월 27일 제출한 주요사항보고서(회사합병결정)와 2022년 01월 04일 제출한 합병등종료보고서(합병)를 참고하시기 바랍니다.

사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화

당사는 본 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

자. 주요종속회사

(1) 엠브레인퍼블릭

(2)  엠브레인리서치

(3) 마인드매그넛

3. 자본금 변동사항

자본금 변동추이

- FY24 중에는 주식매수선택권 행사로 보통주 10,000주를 발행하여 5,000,000원의 자본금이 증가하였습니다.
- FY26 중에는 주식매수선택권 행사로 보통주 30,000주를 발행하여 15,000,000원의 자본금이 증가하였습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

나. 자기주식 취득 및 처분 현황

다. 자기주식 직접 취득ㆍ처분 이행현황

5. 정관에 관한 사항

가. 정관의 최근 개정일

본 보고서 작성 기준일 현재 정관의 최근 개정일은 2025년 9월 30일 입니다.

(1) 정관 변경 이력

(2) 사업목적 현황

(3) 사업목적 변경 내용

(4) 사업목적 변동 사유

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 리서치

당사가 영위하고 있는 사업인 리서치는 소비자, 국민으로부터 제품 또는 서비스나 사회 특정 이슈 등에 대해 설문조사를 통해 묻고, 그 질문에 대한 다양한 의견과 태도를 수집, 정리, 데이터화한 후 결과물을 도출하여 클라이언트 등에게 제공하는 것입니다.  리서치 결과물 중 일반인에게도 잘 알려진 것으로는 선거여론조사, 방송시청률조사 등이 있는데, 지금 이순간에도 이보다 훨씬 더 많은 다양한 설문조사가 일반 기업의 소비자 대상 마케팅 부문, 정부나 공공기관의 국민 대상 의견 수렴 등에서 진행되고 있으며, 지난 50여년간 하나의 산업으로서 꾸준히 성장해 왔습니다.

당사는 특히 오프라인 조사 위주였던 리서치 시장에 온라인 리서치를 새로운 대안으로 제시하며 리서치시장 혁신자로서 두각을 나타내기 시작하였으며, 그와 함께 온라인 리서치에 필수 요소인 패널을 구축하여 현재 약 178만 (2025년 9월 기준)에 달하는 조사패널회원과 그 정보의 총합인 국내 최대의 패널 인프라를 보유한 리서치 회사로 거듭나게 되었습니다.

또한 그동안 축적한 리서치 노하우를 바탕으로 글로벌 리서치 네트워크를 지속적으로 확장해 왔습니다. 이러한 과정 속에서 말레이시아 지점도 설립·운영하였으나, 투입 비용 대비 큰 효과가 없음을 확인하고 2025년 8월에 동 지점을 정리하였습니다. 이와는 상관없이 해외사업부를 중심으로 최대주주 마크로밀 그룹의 Macromill South East Asia, Inc. (MMSEA)의 약 190만의 패널을 활용하여 조사를 진행하고, 해외에서 한국 시장에 조사를 하고 싶은 클라이언트를 적극 발굴해 나가고 있습니다.


나. 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터)

최근 가속화된 트렌드의 변화 속에 개인의 취향이 다양화 및 세분화되고 있어 소비자·국민 등 개인 및 집단별 의견과 태도에 대한 데이터 수집과 정교하고 다양한 분석에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이에 따라 당사는 기존 리서치 사업을 통해 축적한 패널과 데이터 분석 노하우를 기반으로 데이터 사업에 진출하였습니다.

(1) 패널딥데이터(DD.P)

당사의 '패널딥데이터’는 지역·성별·연령별로 균형 있게 분포된 패널을 기반으로 실제 소비자의 행동 데이터(방문, 결제, 앱 사용 등)를 수집하고, 여기에 당사가 오랫동안 축적해 온 데이터 분석 노하우를 결합하여 소비자의 행동과 인식을 입체적으로 이해할 수 있는 소비자 인사이트를 제공합니다.

(2) 구매딥데이터(DD.B)

당사의 '구매딥데이터’는 소비자의 온, 오프라인 구매 데이터를 수집하고, 수집된 정보를 활용하여 주요 채널, 패널의 프로파일, 시장 점유율 등의 정보를 제공합니다. 이는 소비자 관점에서의 구매 특성을 파악할 수 있으므로, 마케팅 전략 수립을 위한 자료로서 활용할 수 있습니다.

다. 인공지능(AI)

당사는 인공지능(AI) 개발 기업인 (주)포스트에이아이에 33.4%의 지분을 투자하여 2대주주가 되었습니다. (주)포스트에이아이는 인공지능(AI) 학습 데이터 처리, 인공지능 모델 등을 개발하고 있습니다. 이러한 투자를 진행한 배경에는 데이터 분석 서비스를 개발하고 제공하면서 데이터를 활용한 다양한 사업에 참여 가능성을 확인하였고, 그 중에서도 데이터와 긴밀한 관련이 있으며, 현재 가장 성장이 가파른 인공지능(AI)에 대한 당사의 딥데이터의 활용 가능성을 확인하였기 때문입니다.

 라. 광고/컨설팅 시장으로의 진출

데이터를 이용한 다양한 사업진출의 일환으로, 엠브레인은 광고/컨설팅 20년 노하우를 가진 종합 마케팅 서비스 기업 '(주)마인드매그넛'의 지분을 51% 인수하여 최대주주가 되었습니다. (주)마인드매그넛은 엠브레인의 딥데이터를 기반으로 전략 기획, 마케팅, 커뮤니케이션, 퍼포먼스 실행까지의 종합 마케팅 서비스를 클라이언트에게 제공하는 회사입니다. 엠브레인은 앞으로 (주)마인드매그넛을 통해  더욱 풍부한 전문성과 종합적인 서비스를 제공하여 고객들의 다양한 비즈니스 도전에 도움을 주고, 고객들의 시장에서의 경쟁력을 강화하는데 큰 힘이 될 것입니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품

(1) 리서치 상품

당사가 영위하고 있는 리서치 사업은 서비스 산업 중에서도 지식서비스 산업의 일종으로, 일반 제조업과는 달리 생산 시설이 있거나 원재료 구매 등의 활동을 하지 않습니다. 다른 서비스 산업처럼 리서치 상품의 판매가 확정되면 대부분 아래 그림처럼 당사 내부 프로세스를 진행하고, 완성된 조사결과물을 클라이언트에게 납품하게 됩니다.

당사 리서치 상품의 수주에서 납품까지의 과정

실사 진행 및 응답 데이터 수집은 조사패널을 대상으로 실사를 진행하는 경우와 그렇지 않은 경우로 크게 구분할 수 있습니다.

조사패널을 대상으로 실사를 진행하는 경우, 당사는 조사패널과 조사패널정보를 개별 조사 이전에 보유하고 있기에 각각의 조사에 적합한 응답자의 선정이 가능하므로 온라인 조사 기법을 함께 활용하여 조사기간과 비용 낭비를 혁신적으로 줄일 수 있습니다.

반면 조사패널을 대상으로 하지 않는 조사의 경우는 클라이언트로부터 응답자 리스트를 받아서 실사를 진행하는 경우가 아니면, 응답자를 소개받거나 무작위로 전화하기도 하고, 거리에서 응답자를 모집하는 등의 전통적인 방식으로 진행해야 하기에 조사 기간도 길어지고, 비용도 많이 들게 됩니다.

당사는 클라이언트 요구에 따라 다양한 조사방법을 활용하여 결과물을 납품하고 있는데, 주요 리서치 상품은 온라인 리서치와 이지서베이, 오프라인 리서치인 FGD, IDI (In-depth Interview: 심층면접), 갱 서베이, CAPI, CATI, 클리닉 테스트 등이 있습니다.

[당사 주요 리서치 상품]

출처: 회사 자체자료

(가) 빠른 시간에 조사 결과를 제공하는 조사 분석 플랫폼 '이지서베이’

엠브레인은 48시간 내 조사 결과 제공을 지향하는 조사 분석 플랫폼 '이지서베이'를 서비스하고 있습니다. '이지서베이'는 합리적인 가격으로 빠른 의사결정을 지원하는 자동화된 조사 분석 플랫폼으로, 조사 및 설문지 확정 후 조사 결과를 분석한 보고서를 평균 48시간 이내에 제공합니다. 이런 혁신적인 조사 및 분석 결과를 제공하는 시간의 단축이 가능한 이유는 국내 최대 규모의 온라인 패널과 조사 프로세스 전반에 걸쳐 자동화를 구현하였기 때문입니다.

이지서베이(https://www.ezsurvey.co.kr)를 통해 중소기업이나 스타트업 등도 비용 부담 없이 고품질의 시장 조사를 수행할 수 있으며, 웹기반의 자동화 차트를 통해 보다 빠르고 쉽게 조사결과를 확인할 수 있고, 사용자의 필요에 따른 자유로운 분석 또한 가능합니다.

(나) AI가 인뎁스 인터뷰(In-depth Interview)를 대신하는 '이지인터뷰'

AI를 기반으로 하는 심층 인터뷰 조사 서비스 '이지인터뷰'를 새롭게 선보였습니다. 기존에는 사람이 직접 질문 가이드라인을 작성하고 인터뷰를 진행하며 결과를 정리해야 했지만, 이지인터뷰는 이러한 전 과정을 AI가 수행한다는 점에서 차별성을 갖습니다. 사람이 아닌 AI로 진행하기에 동시에 여러명과 인터뷰 수행이 가능하며, 빠른 결과를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 비용 절감과 시간을 절약하여 효율적이고 신속한 조사가 가능해졌습니다.

조사 진행부터 결과 확인까지 AI 자동화로 최종 결과물은 평균 3일 이내에 제공함으로써 이용 편의성을 높이고, 클라이언트의 만족도를 높였습니다. 이를 통해 클라이언트의 접근성 향상되고, 향후 추가적인 조사 연계에 긍정적으로 작용할 뿐만 아니라  AI 중심 사회로의 전환이라는 시대적 흐름에도 부합하는 혁신적 성과로 이어질 것입니다.

(2) 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터)

당사는 국내 최대 규모인 약 178만 명(2025년 9월 기준)의 조사 패널을 기반으로, 기존 조사 상품으로는 제공할 수 없었던 데이터 기반 인사이트를 제공하기 위하여 2019년 11월 '패널빅데이터®'('패널빅데이터®'는 당사 등록상표)를 출시하였습니다. 이후 2025년부터는 이를 "딥데이터"로 명칭을 변경하여 운영하고 있습니다.

당사의 딥데이터는 동의한 패널을 중심으로 방문과 결제, 앱사용 등 소비자 라이프 스타일을 한눈에 꿰뚫어 볼수 있는 인사이트를 제공합니다. 또한 당사가 오랜동안 축적해온 리서치 노하우와 결합하여 행동과 인식 측면에서  클라이언트에게  깊이 있는 인사이트를 제공합니다.

일반적인 빅데이터는 대중의 트렌드를 종합적으로 보여줄 수는 있습니다. 하지만 클라이언트는 일반론보다 어떤 타겟 소비자가 어떤 경로와 어떤 이유로 제품이나 서비스를 소비하고 공유하는지 알고 싶어합니다. 이러한 측면에서 딥데이터는 제품 구매·브랜드 인지도·미디어 접촉 등 다차원적 패널 데이터를 활용한 통합 분석, 소비자 특성에 따른 세분화 및 맞춤형 인사이트 제공, 광고·마케팅 효과 측정 및 캠페인 사후분석 등 다양한 영역에서 활용될 수 있습니다. 이러한 특성은 기업의 마케팅 전략 수립, 신제품 기획, 정책 평가 등 실질적 의사결정에 기여하고 있습니다.

딥데이터는 FY21부터 본격적인 영업을 개시하여 FY25에는 41개 고객사, 약 100개 프로젝트를 통해 16억 원의 매출을 달성하여 연평균 약 54%의 성장률의 성과를 거두고 있습니다.

(단위:백만원)

                                              딥데이터 매출 현황

출처: 회사 자체 자료

(가) 패널딥데이터 DD.P(Deep Data Panel)
패널딥데이터는 패널파워 APP을 설치한 조사패널 중 데이터 제공에 동의한 약 11만명의 딥데이터 패널에게 모바일 앱의 사용 정보, 생활 속 방문장소, 결제 정보, 옥외광고 접촉정보 와 패널회원의 프로파일 정보를 종합한 라이프스타일 데이터입니다.

앱 사용 정보

방문정보

결제 정보

옥외광고 접촉정보

프로파일 카테고리

패널딥데이터는 생산 주체를 알 수 없는 일반 데이터와 달리, 당사가 보유한 전국 패널 회원들로부터 직접 수집·검증한 신뢰성 높은 데이터입니다. 또한 여기에 다양한 조사를 결합함으로써 소비자 프로파일링이나 세그먼트 분석은 물론, 행동 데이터를 통해 발견한 가설이나 인사이트를 기반으로 타깃 조사를 진행하여 행동 원인을 파악하는 등 한층 깊이 있는 소비자 인사이트를 클라이언트에게 제공할 수 있습니다.

① ALPS 분석 서비스

ALPS 분석 서비스는 당사가 무료로 제공하는 분석 서비스로, '앱(App)', '방문(Location)', '결제(Payment)', '라이프스타일조사(Survey)'의 앞 글자를 딴 이름으로, 간단히 설명한다면 '대한민국 소비자들의 관심을 파악'할 수 있는 서비스 입니다.

ALPS 분석 서비스

출처: 회사 자체자료

ALPS 분석 서비스는 패널파워 APP을 설치한 조사패널 중 빅데이터 제공에 동의한 약 11만명의 빅데이터 패널에게 카테고리별 다양한 데이터를 수집하고 이를 분석하여 소비자들의 관심을 파악할수 있는 서비스입니다.

APP 이용정보, 방문정보, 결제정보에 대한 제공 카테고리

출처: 회사 자체자료

ALPS 분석 서비스는 다양한 산업 카테고리의 앱 이용정보, 오프라인 방문정보, 결제 정보, Life-style 정보를 결합하여 빠르고 편리하게 이용할 수 있는 DIY 플랫폼 분석 서비스로 다양한 산업군의 전략기획 및 마케팅, 투자결정, 신상품기획 후 시장반응평가, 자사 및 경쟁사 상품 판매 분석, 결제액 추정, 광고 및 매체 기획 등에 최적화된 분석 서비스입니다.

ALPS 분석 서비스는 일정기간동안의 카테고리, 브랜드 랭킹을 확인할 수 있는  '랭킹분석', 자사 및 경쟁사 브랜드의 월별 추세를 파악할수 있는 '브랜드 분석', 자사 및 경쟁브랜드를 이용하는 고객의 특성을 파악하는 '소비자 분석' 등 총 3가지 분석 서비스를 무료로 제공합니다.

랭킹분석 예시

트렌드분석 예시

소비자분석 예시

출처: 회사 자체자료

ALPS 웹사이트(https://alps.panel.co.kr)에 접속하여 회원가입 후 로그인하면 랭킹 분석/트렌드 분석/소비자분석(프로파일분석, 심층분석)을 앱, 위치정보, 결제정보 카테고리 별로 모든 데이터를 사용자가 선택한 조건에 맞추어 확인할 수 있습니다. 특히 선택 조건을 연령, 인원, 성별 등으로 나누어 자유롭게 분석할 수 있는 DIY 서비스이기에 그 중에서 탐색적 고객분석(ECA: Exploratory Data Analysis)은 주 이용 브랜드간의 연계성 분석이 가능하여, Co-marketing에 효율적입니다.

ALPS 분석 서비스는 소비자 행동 데이터의 모음으로, 라이프스타일 및 미디어 관련 정보를 함께 결합하여 볼 수 있고, 패널 Profile 확인이 가능하여 Target 마케팅 활용에 용이합니다. 이를 통해 산업 경쟁 및 시장 현황, 트렌드 변화 파악이 가능하며, 자사 및 경쟁사의 프로모션 및 가격인상 등의 영향력을 확인할 수 있는 성과 데이터로 향후 마케팅 Plan 수립에 유용한 분석 서비스입니다.

또한 당사의 빅데이터 제공 패널이 사용하는 앱 정보, 방문정보, 결제정보 데이터를 수집하여 분석에 활용하는데, 특히 결제정보의 경우 매월 데이터 수집 후 검증을 통해 신뢰도 확보를 하고 있으며, 온라인, 오프라인 채널을 모두 포함하고 있어 유통채널별 분석도 가능합니다.

(나) 구매딥데이터 DD.B(Deep Data Buy)

구매딥데이터는 국내 최대 규모의 패널을 기반으로 전국의 실제 소비를 추적하여, 시장 트렌드를 분석하고 이해할 수 있는 서비스로, 소비자 조사로는 파악이 어려운 '소비자의 쇼핑 경험' 관점의 데이터를 다양한 지표로 분석하여 제공하는 서비스입니다.

구매딥데이터 소개

                                                                                                  (단위: 명)

                                        구매딥데이터 패널 수

출처: 회사 자체자료

① 구매딥데이터 특장점

구매딥데이터는 당사의 '구매딥데이터 패널'이 본인이 구매한 상품의 영수증과 바코드를 입력하게 함으로써 소비자의 온, 오프라인 구매 데이터를 수집하고, 수집된 정보를 활용하여 주요 채널, 패널의 프로파일, 시장 점유율 등의 정보를 제공합니다. 이는 소비자 관점에서의 구매 특성을 파악할 수 있으므로, 마케팅 전략 수립을 위한 자료로서 활용할 수 있습니다.

구매딥데이터 소개

출처: 회사 자체자료    

구매딥데이터는 어플을 이용한 영수증 스캔 방식을 통해 간편하게 기록되며 이를 통해 패널의 입력 단계를 최소화하여 피로도를 줄이고 활동 지속성을 높이고 있습니다. 입력된 정보는 OCR 처리 후 3단계에 걸친 데이터 검증 과정을 거쳐 정확성을 향상시키고 정보 누락이나 상품 오입력 등의 오류를 최소화합니다. 이러한 과정을 통해 구축된 구매딥데이터는 복잡하고 광범위해진 소비자의 쇼핑 행태를 보다 구체적이고 명확하게 이해할 수 있는 신뢰성 높은 자료로 활용됩니다.

구매딥데이터 기록 과정

구매딥데이터 검증

출처: 회사 자체자료

구매딥데이터는 커피/음료, 치킨, 패스트푸드 등 외식(QSR) 프랜차이즈 기업과, 식·음료, 제과, 담배 등의 소비재(FMCG) 제조사 및 브랜드, 그리고 공공 학술·연구 기관에 걸친 다양한 클라이언트가 활용 중에 있습니다.

② Market-Pulse 365

Market-Pulse 365는 구매딥데이터를 고객사의 특정한 요청에 맞게 빠르고 저렴하게 제공하는 서비스입니다. 고객사의 비즈니스 이슈 해결을 위해, 필요한 부분(기초적인 소비자 구매행동지표, 중복구매율, 재구매자 비율 등)에 한정한 맞춤형 데이터를 제공할 수 있으며, 더 나아가 제품의 실제 구매자를 대상으로 간단한 수준의 조사를 진행할 수도 있습니다. 이를 통해 신제품의 성과를 간편하게 확인하거나, 구매자들의 성별, 연령 등의 프로파일도 확인할 수 있습니다.

(다) 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터) 기반 '디지털 옥외광고' 솔루션 강화

2024년 4월, 당사는 모빌리티 광고 전문기업과 전략적 업무협약(MOU)을 체결하여 옥외광고 시장에서도 데이터 기반 솔루션을 제공하기 위한 협력 체계를 구축하였습니다. 이번 업무협약(MOU)을 통해 당사는 최근 떠오르고 있는 '디지털 옥외광고'의 효과를 당사의 딥데이터를 활용해 분석하고, 이를 기반으로 리서치 서비스를 제공할 예정입니다.

당사는 업무협약(MOU)을 통해 확보한 데이터를 바탕으로, 이동 중인 택시에 부착된센서를 통해 수집한 광고 정보와 유동인구 데이터를 당사의 패널 빅데이터와 결합하였습니다. 이를 통해 옥외 광고 설치 장소, 광고 시청 인원 수, 그리고 해당 인원의 특성을 파악할 수 있는 고도화된 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 이 서비스는 광고주와 매체사가 데이터 기반의 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

이를 통해 '옥외광고(OOH, Out-Of-Home)' 시장의 성장을 촉진하고, 나아가  '디지털 옥외광고(DOOH, Digital Out-Of-Home)' 시장으로의 확장을 가속화할 것입니다. 당사의 딥데이터 활용 범위를 확대하고 리서치 & 데이터 테크 기업으로서의 경쟁력을 강화하는 중요한 계기가 될 것입니다.

(3) (주)마인드매그넛을 통한 광고/컨설팅 시장 진출

(주)마인드매그넛은 광고/컨설팅 20년 노하우를 가진 종합 마케팅 서비스 기업입니다. 2023년 12월, 엠브레인의 종속회사인 (주)엠브레인퍼블릭은 (주)마인드매그넛의 신주를 약 30억원에 인수하여 51% 지분을 확보한 최대주주가 되었습니다. 인수 첫해인 23년 12월부터 24년 6월까지의 매출 성적이 약 21억원을 기록하였을 정도로 앞으로 엠브레인의 매출에 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 기대되고 있습니다.

(주)마인드매그넛은 당사의 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터) 기반 소비자 행동 예측을 토대로 사업 및 상품 전략을 수립하고, 딥데이터 분석을 컨설팅·마케팅에 접목하여 클라이언트의 비즈니스를 지원합니다. 특히, 브랜드와 상품에 대한 명확한 시장 정의와 타겟팅을 바탕으로, 광고의 기획·제작·실행까지 전 과정을 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 또한 강력한 온/오프 리테일 운영 경험을 기반으로 온라인뿐 아니라 오프라인 소비자까지 고려한 통합 마케팅 캠페인을 제공하며, 단순 광고를 넘어 클라이언트의 사업 성과 달성을 위한 BPO(Business Process Outsourcing) 서비스까지 확장 지원하고 있습니다.

마인드매그넛의 프로세스

더 나아가, (주)마인드매그넛은 브랜딩 중심의 광고뿐 아니라 실질적인 매출 성과를 창출하는 미디어커머스 파트너십을 적극적으로 운영하고 있습니다. 현재 뷰티, 리빙, 식품 등 다양한 업종의 브랜드와 미디어커머스 계약을 체결하고 있으며, 축적된 운영 사례를 기반으로 신규 파트너 브랜드와의 협업을 지속 확대해 나가고 있습니다.

종합적으로, (주)마인드매그넛은 엠브레인의 딥데이터를 기반으로 상품의 전략부터 광고의 기획, 제작 실행까지 다양한 광고/컨설팅 서비스를 제공하여 클라이언트의 비즈니스를 종합적으로 지원하는 마케팅 서비스 기업입니다.  기존의 소비자 리서치를 통해서 현황과 성과를 중점적으로 파악할 수 있었다면, (주)마인드매그넛을 통해 기업 혹은 브랜드가 나아가야 할 방향에 대하여 더 구체적이 확실한 청사진을 그릴 수 있을 것입니다. 물론 클라이언트의 요구가 있을 경우, 마케팅 과정에 엠브레인의 리서치를 함께하여 더 효과적인 결과를 이끌어 낼 수 있습니다.

3. 원재료 및 생산설비

가. 주요 원재료 매입 현황

출처: 회사 자체자료

주1) 연결 재무제표 기준입니다.

주2) 지급수수료는 대부분 조사 수행과 관련된 비용입니다.

(조사외주비, 면접원수당, 번역 및 통역비, 코딩 및 펀칭 등)

주3) 조사경비는 조사 참여자 대상 사례비, 답례품 비용입니다.

주4) 회원 적립금은 당사 패널회원에게 조사에 참여한 대가로 지급한 적립금입니다.

나. 주요 원재료 가격변동 현황

당사 상품은 지식서비스로 원재료가 없습니다.

다.  생산능력, 생산실적, 생산가동율에 관한 사항

당사는 인적자원을 활용하여 지식서비스를 영위하고 있으므로, 해당사항이 없습니다.

라. 생산설비에 관한 사항

당사는 인적자원을 활용하여 지식서비스를 영위하고 있으므로, 해당사항이 없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출실적

출처: 회사 자체자료

주) 연결 재무제표 기준입니다.

나. 판매조직

당사의 리서치 상품은 일반 제조업의 제품처럼 정형화, 규격화되어 생산되고, 각 영업 지역으로 유통된 후 소비자에게 판매되는 것과 달리, 클라이언트의 조사 목적에 부합되는 다양한 리서치 결과물을 종이 보고서나 전자 파일 등의 형태로 납품하게 됩니다. 이른바 지식 산업의 결과물을 대가를 받고 판매하는 형태로, 클라이언트의 입장에서도 직접 제품을 눈으로 보고 구입하는 것이 아니다 보니, 판매자에 대해 신뢰할 수 있는지 여부가 구매에 큰 영향을 주게 됩니다.

이에 당사는 기존에 오랜 동안 거래 관계를 형성해 온 클라이언트와 신규 클라이언트에 대한 판매를 크게 구분하여 관리해 왔으며, 이러한 고객별 판매 전담 조직 운영을 통해 최근 몇 년간 국내 리서치 업계에서 찾아 보기 힘든 성과를 이어왔습니다.

(1) 신규 클라이언트 판매 전담 조직

당사는 국내 리서치 산업뿐만 아니라 다른 지식 산업에서도 보기 드문 특화된 영업 전문 조직인 RC 본부(RC: Research Consultant)를 10년 이상 운영해오고 있고, 이 조직 내에 전문화된 리서치 세일즈 프로페셔널 인력이 현재 약 20명이 판매 업무를 수행하고 있습니다. 또한 이 영업 전문 인력인 RC는 매일 전국을 무대로 판매 영업 활동을 수행하고 있고, 이는 국내 다른 리서치 회사에서는 찾아 보기 매우 어려운 판매 활동입니다.

RC 본부가 신규 클라이언트와 자주 조사를 수행하지 않는 클라이언트에 대해 연중 판매 활동을 수행함으로써, 연구부서의 연구원들은 매년 자주 조사를 수행하는 클라이언트에 대한 판매 활동에 집중하고 성과를 내는 구조를 확립하게 되었습니다. 그리고 매년 클라이언트 리스트를 점검하고 어느 조직이 판매를 담당하면 더 큰 성과를 낼 수 있을지를 논의하고 판매 담당 조직을 결정하고 있습니다.

(2) 기존 클라이언트 판매 전담 조직

매년 조사를 자주 의뢰하는 클라이언트의 경우, 클라이언트가 속한 시장이나 클라이언트의 특성 등을 잘 이해하고 있는 리서치 회사와 연구원이 조사를 수행해 주기를 요구합니다. 자주 조사를 진행하는 만큼 클라이언트 내부에서도 조사 결과가 조직 내 의사결정에 미치는 영향도 큰데, 이러한 클라이언트는 지속적인 거래 관계에서 나올 수 있는 신뢰 관계가 재구매에 매우 커다란 영향을 주게 됩니다.

당사는 오랜 시간 거래한 주요 클라이언트는 클라이언트의 산업에 전문성이 있는 전문 연구 조직이 직접 판매를 담당하여, 클라이언트 만족도를 높이고 지속적인 재구매를 유도하고 있습니다.

(3) 글로벌 리서치 네트워크

당사는 해외 시장에서 신규 클라이언트 확보를 위해 지속적으로 힘쓰고 있습니다. 이를 위해 해외사업부를 통한 조사와 서비스를 제공하고, 대주주인 마크로밀 그룹사 Macromill South East Asia, Inc. (MMSEA)와 협력하여 베트남, 인도네시아, 태국 등 약 190만 명('25년 9월 기준)의 패널 네트워크를 적극 활용하고 있습니다.

(4) 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터) 판매 전담 조직

당사는 2022년 빅데이터 관련 상품의 영업을 전담하는 데이터세일즈팀을 창설하여, 기존 리서치 고객사뿐만 아니라 소비자 이해와 분석을 필요로 하는 다양한 기업을 대상으로 데이터 기반 지표를 제공해 왔습니다.

이후 딥데이터 사업을 본격적으로 확대·지원하기 위하여 데이터사업본부를 신설하고, 데이터세일즈팀을 본부 산하 조직으로 편제하였습니다. 데이터사업본부는 단순한 영업 조직을 넘어 딥데이터 상품의 운영과 영업을 총괄하며, 고객사에 맞춤형 분석과 인사이트를 제공하는 역할을 수행하고 있습니다.

또한, 당사는 패널딥데이터 판매를 전담하는 패널딥데이터팀을 신설하여, 기존에 구매딥데이터 판매를 담당하는 데이터세일즈팀과 함께 운영하고 있습니다. 두 팀은 각기 다른 영역을 전담함으로써 딥데이터 상품 전반의 활용 범위를 넓히고 있으며, 이를 통해 다양한 클라이언트와의 거래를 확대하고 더 많은 고객이 당사의 딥데이터를 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

다. 판매경로 및 주요 매출처

출처: 회사 자체자료

주1) 연결 재무제표 기준입니다.

라. 판매 전략

(1) 당사 인지도 향상을 위한 마케팅, 홍보 활동

리서치 사업의 결과물은 눈으로 보고 구매 여부를 결정할 수 없는 서비스 상품이기에, 기존 클라이언트의 지속적인 재구매, 기존 클라이언트의 입소문을 통한 홍보와 소개뿐만 아니라, 잠재 고객에게 당사의 리서치의 전문성이 널리 잘 알려지는 것이 판매에 중요한 역할을 합니다.

당사는 국내 리서치 업계 최초이자 현재도 유일무이하게 2008년부터 17년간, 당사가자체적으로 소비자 시장조사 관련 조사를 기획하고 수행하여 그 결과물을 제공하는정보 사이트인 '트렌드모니터'(www. trendmonitor.co.kr)를 운영해오고 있습니다.

당사는 동 사이트의 컨텐츠를 활용하여 국내 언론, 방송 기자들을 대상으로 정기적으로 뉴스레터를 발송하여 당사 브랜드와 조사 결과가 언론, 방송에 꾸준히 노출되도록 해왔으며, 당사 블로그와 페이스북 SNS 마케팅 활동에 동 컨텐츠를 지속적으로 게시하여, 네이버 등 국내 유력 포털에 당사 브랜드와 컨텐츠를 노출시키는 마케팅, 홍보 활동을 수행해 왔습니다.

또한 당사는 신규 클라이언트 발굴과 기존 클라이언트와의 협력 확대를 위해 세미나와 웨비나(Webinar)를 정기적으로 개최하며, 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터) 분석과 활용 방안을 소개하고 있습니다. 이를 통해 클라이언트가 딥데이터의 가치와 가능성을 폭넓게 인식하고 다양한 활용으로 이어질 수 있도록 지원하고 있으며, 나아가 딥데이터와 연계된 조사 수주로까지 확장되기를 기대하고 있습니다.

(2) 중장기적으로 미래 리서치 클라이언트를 지원

당사는 대학생, 대학원생 중 조사에 관심이 있는 학생들을 대상으로 매우 저렴한 비용으로 학창시절부터 조사를 경험할 수 있도록 하고 있습니다. 이는 학창 시절에 경험한 조사와 당사의 서비스를 졸업 이후에 취업한 기관이나 직장 등에서 당사의 서비스를 기억하고 조사 의뢰해주길 기대하기 때문입니다.

대학생, 대학원생들을 대상으로 한 저렴한 조사 비용이 가능한 것은 무조건적인 할인이 아니라, 당사의 리서치자동화 솔루션을 적극 활용한 것으로 조사 기간이나 투입되는 인건비가 절반 정도로 줄일 수 있기에 지속 가능한 모델이며, 저렴한 가격 대비 뛰어난 조사 결과의 퀄러티로 인해 클라이언트의 만족도가 매우 높아 입소문에 의한 소개도 매우 많으며, 당사의 서비스에 대한 신뢰와 만족도를 바탕으로 지속적인 재이용으로 선순환 구조가 형성될 것으로 기대하고 있습니다.

(3) 신규 클라이언트 확보

이미 기술한 바와 같이 신규 클라이언트 전담 조직인 RC 본부(RC: Research Consultant)가 조사를 처음 수행해 보려는 클라이언트부터, 경쟁 리서치회사에 불만을 가진 클라이언트 등을 대상으로 적극적으로 판매 영업 활동을 수행하고 있습니다.

경쟁사가 연구 조직 중심으로 대부분의 조사 상담이 전화와 이메일로 진행되는 경우와 달리, 당사 RC 본부는 적극적으로 방문 상담을 진행함으로써 수주 성공률을 높이고 있고, 수주가 되지 않는 경우에도 클라이언트로부터 다음 수주 기회를 확보해 나가고 있습니다.

또한 신규 클라이언트의 경우 당사와의 첫 거래를 고민할 경우, 소규모의 사전 기획 조사를 빠르게 수행하고 그 결과를 바탕으로 정식 판매를 유도해 내기도 합니다. 당사는 경쟁사에는 없는 패널을 보유하고 있기에 가능합니다.

(4) 기존 클라이언트로부터 지속적인 재판매 및 매출액 증대

당사는 오랜 기간 판매를 해온 기존 클라이언트의 경우, 전담 연구 조직이 있어 클라이언트의 만족도를 제고하고 그를 통해 지속적인 재판매를 이루어내고 있습니다.

신규 클라이언트로서 RC 본부가 전담했던 클라이언트 중 향후 판매액 증가가 기대되는 클라이언트는 그 동안 동 클라이언트 조사를 전담하였던 연구 부서의 요청으로 전담 연구 조직이 판매를 전담하고 매출액을 증진시키는 전략을 취하고 있습니다. 클라이언트와 전담 연구 부서와의 직접적인 커뮤니케이션은 보다 전문적이고 깊이 있는 조사 상담을 가능하게 해주어 클라이언트별 조사 개수 및 판매단가 증대를 통해 클라이언트별 매출액 증진에 기여를 하게 됩니다.

위에서 언급한 판매단가 증대란 일종의 Upsell로서, 클라이언트가 최초로 조사를 의뢰할 때 짧은설문 문항에 통계 테이블을 결과물로 요청했더라도, 당사와 거래 관계가 계속될 경우 점차 설문 문항 개수도 많아지고, 통계 테이블을 포함한 정식 보고서를 결과물로 요청하게 되는 등 조사 건당 판매액이 커지게 되는 것을 의미합니다.

이와 같이 당사는 클라이언트와의 관계를 단계별로 구분, 전담 조직을 운영함으로써 전사 판매액증대에 보탬이 되도록 하고 있습니다.

마. 수주상황

당사의 수주현황은 다음과 같으며, 세부 사항은 고객사와의 계약관계 및 영업상의 기밀로 기재하지 않았습니다.

출처: 회사 자체자료

주) 수주총액, 수주잔고는 2025. 09월 마감시점의 금액이며, 일부 변경가능성이 있습니다.

5. 위험관리 및 파생거래

금융상품과 관련하여 연결실체는 신용위험, 유동성위험 및 시장위험에 노출되어 있습니다. 본 주석은 연결실체가 노출되어 있는 위의 위험에 대한 정보와 연결실체의 위험관리 목표,정책, 위험 평가 및 관리 절차에 대해 공시하고 있습니다. 추가적인 계량적 정보에 대해서는 연결재무제표 전반에 걸쳐서 공시되어 있습니다.

(1) 자본위험관리
연결실체는 부채와 자본 잔액의 최적화를 통하여 주주이익을 극대화시키는 동시에 계속기업으로서 지속될 수 있도록 자본을 관리하고 있습니다. 연결실체는 자본관리지표로 부채비율을 이용하고 있으며 이 비율은 총부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있고, 총부채 및 총자본은 재무제표의 금액을 기준으로 계산합니다. 연결실체는 외부적으로 강제된 자기자본규제의 대상은 아닙니다. 당분기말 및 전기말 현재 부채비율은 다음과 같습니다.

(2) 신용위험관리
신용위험은 연결실체의 통상적인 거래 및 투자활동에서 발생하며 고객 또는 거래상대방이 계약조건상 의무사항을 지키지 못하였을 때 발생합니다. 연결실체는 채무불이행으로 인한 재무적 손실을 경감시키는 수단으로서 신용도가 일정 수준 이상인 거래처와 거래하는 정책을 채택하고 있습니다. 은행 및 금융기관의 경우, 신용등급이 우수한 금융기관과 거래하고 있으므로 금융기관으로부터의 신용위험은 제한적입니다. 일반거래처의 경우 고객의 재무상태, 과거 경험 등 기타 요소들을 고려하여 신용을 평가하게 됩니다. 연결실체는 거래상대방에 대한 개별적인 위험 한도 관리정책은 보유하고 있지않습니다.

금융자산의 장부금액은 신용위험에 대한 최대노출정도를 표시하고 있습니다. 연결실체의신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

(3) 유동성위험관리
연결실체는 유동성위험을 관리하기 위하여 단기 및 중장기 자금관리계획을 수립하고현금유출예산과 실제현금유출액을 지속적으로 분석 검토하여 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있습니다. 연결실체의 경영진은 영업활동현금흐름과 금융자산의 현금유입으로 금융부채를 상환가능하다고 판단하고 있습니다.

당분기말 및 전기말 현재 비파생금융부채의 잔존계약만기에 따른 만기분석내역은 다음과 같습니다.
① 당분기말

② 전기말

(4) 이자율위험관리
이자율 위험은 미래시장 이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금 등에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험으로서 이는 주로 변동금리부조건의 차입금과 예금에서 발생하고 있습니다. 연결실체의 이자율위험관리 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성의 최소화를 추구함으로써 기업의 가치를 극대화하는 데 있습니다.

당분기말과 전기말 현재 시장위험에 노출되어 있는 유의적인 변동금리부조건의 차입금및 예금 등을 보유하고 있지 않습니다

(5) 외화위험관리
연결실체는 외화로 표시된 거래를 수행하고 있으므로 환율변동으로 인한 위험에 노출되어 있습니다. 환율변동으로 인한 위험의 노출정도는 내부 외환관리규정을 활용하여 승인된 정책에서 정하는 한도 내에서 관리하고 있습니다.

(6) 공정가치
당기말과 전기말 현재 공정가치 서열체계를 포함한 금융자산의 장부금액과 공정가치는 다음과 같습니다.
① 당분기말

② 전기말

금융자산의 기중 변동내역은 다음과 같습니다.

공정가치 서열체계에 수준 2로 분류된 항목의 가치평가기법, 유의적이지만 관측 가능하지 않은 투입변수에 대한 범위 등은 다음과 같습니다.

연결실체는 공정가치로 측정된 자산을 제외한 금융자산 및 금융부채의 장부가액이 공정가액을 근사치라고 추정하고 있습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요 계약 등

주1) 당사는 ㈜케이씨에프파트너스의 주식을 100%인수하여 자회사화하였고, ㈜케이씨에프파트너스는 ㈜엠브레인퍼블릭으로 상호 변경하였습니다.

나. 연구개발 조직

(1) 연구개발 조직 개요

당사의 연구개발 조직은 '패널딥데이터센터', '기술연구소', 'Knowledge센터', '기술지원부'로 구성되어 있습니다. 패널딥데이터센터는 딥데이터를 구축하고 이를 활용한 서비스를 개발하는 업무를 담당하고, Knowledge센터는 각각 새로운 조사방법을 개발하고 이를 솔루션화하는 업무를 수행합니다. 기술지원부는 개발된 솔루션 및 인프라에 대한 운영 및 관리를 담당합니다.

당사 연구 개발 부분 조직도

[연구개발조직 운영현황]

출처: 회사 자체자료

다. 연구개발 실적

당사의 연구개발 실적을 주력 사업 분야인 설문조사와 신규사업 분야인 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터) 분야로 나누어 설명하겠습니다.

(1) 설문조사

당사 주요 조사 솔루션 목록

[당사 주요 솔루션 개요]

출처: 회사 자체자료

당사 isas 시스템

출처: 회사 자체자료

당사 FMS 시스템

출처: 회사 자체자료

당사 knowledge portal

출처: 회사 자체자료

당사 Q-BANK 시스템

출처: 회사 자체자료

당사 capi 시스템

출처: 회사 자체자료

당사 cati 시스템

출처: 회사 자체자료

(2) 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터)

2018년 App이용정보 수집을 시작한 이래로 딥데이터 수집정보의 종류를 확대해 나가고 있으며, 수집된 자료를 이용한 분석방법의 추가적인 개발에도 박차를 가하고 있습니다.

아래는 현재까지의 연구성과를 수집과 분석의 두 가지 부분으로 나누어 요약한 내용입니다.

딥데이터 연구개발 내용

출처: 회사 자체자료

(가) 딥데이터 수집 및 정제

현재 수집되고 있는 데이터의 종류는 'App 이용정보', '웹사이트 방문정보', '오프라인 방문정보', '결제정보', '상품 구매정보', '옥외광고 접촉정보' 입니다. 이 중 웹사이트 방문정보는 추적하고자 하는 웹사이트에 방문하면 해당 방문 기록이 자동으로 DB 서버로 전송되는 방식으로 수집합니다.

나머지 빅데이터들은 당사 앱(App)을 통해 수집되는데, 구체적으로는 당사 앱에 포함된 API(Application Programming Interface)를 통해 수집된 데이터들이 수집DB 서버로 전송됩니다. 수집DB 서버에 저장된 데이터들은 1일 1회 정제작업을 거쳐서 분석DB 서버로 전송됩니다.

출처: 회사 자체자료

이렇게 수집, 정제된 딥데이터는 i)데이터 자체를 판매하는 방법과 ii)분석상품을 개발하여 판매하는 두 가지 방식으로 판매할 수 있습니다.

라. 연구개발비용

출처: 회사 자체자료

주1) 당사는 해당 기간 중 정부보조금(국고보조금) 이력이 없습니다.

주2) 자산처리된 개발비는 과거 경험을 반영하여 5년간 정액 상각하고 있습니다.
주3) 매출액 대비 비율은 연결 재무제표 기준입니다.

7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 보유현황

(1) 특허

(2) 서비스표

주1) 리서치 산업 또는 유사 산업군에서 당사의 출원 당시 회사명을 사용하는 경우를 방어하고자 서비스표를 출원하였습니다.

주2) 리서치 산업 또는 유사 산업군에서 당사의 서비스명을 사용하는 경우를 방어하고자 서비스표를  출원하였습니다.

나. 그밖에 투자의사결정에 필요한 사항

(1) 산업 특성

(가)  리서치 시장

<경쟁 현황>

국내 리서치 시장은 2023년 기준 약 1조 2,013억원(출처: 2024년도에 대한 KORA 회원사 현황조사)의 시장으로 여러회사가 경쟁하며 함께 키워나가고 있습니다.이 중엔 칸타코리아, 입소스코리아처럼 외국계 조사회사가 국내에 진출한 경우도 있고, 한국리서치, 한국갤럽처럼 국내에서 창업한 후 성장한 회사도 있으며, 당사의 경우처럼 국내 창업 후 글로벌 조사회사와 자본제휴 후, 자회사가 된 회사도 있습니다.

국내 리서치 시장은 자유로운 경쟁 시장으로 독과점 위치를 차지하고 있는 조사회사는 없으며, 특정 산업에 대한 다년간의 조사 수행 경험과 지식, 특정 조사 방법론이나 상품에 대한 노하우 등으로 개별 조사회사의 고유한 경쟁력, 브랜드 파워로 시장에서 평가가 내려지고 있습니다.

<진입 장벽>

조사 방법 중 온라인 리서치는 당사의 최고 경쟁력으로 인정받고 있는 분야로써 온라인 리서치를 지탱하는 2가지 큰 축은 조사패널과 솔루션입니다. 당사의 창업 시절인 2000년대 초반에 수많은 회사가 온라인 리서치를 표방하며 창업하고 기존 조사 시장에 출사표를 던졌지만, 당사를 제외하고 현재 존재하는 조사회사가 전무한 이유는 당시 창업했던 온라인 리서치 회사들이 대부분 온라인 조사 솔루션을 위주로 시장에 도전했기 때문입니다.

빠르고 편하게 온라인 상에 게시할 수 있는 설문 조사 페이지를 만들 수 있는 솔루션 만으로는 클라이언트의 요구를 결코 충족할 수 없었는데, 이는 빠른 시간 내에 조사에 참여하기로 약속한 조사패널이 없는 한 조사가 잘 진행되지 않아 조사 기간이 한 없이 늘어나는 등의 문제가 생겼기 때문입니다. 이렇게 온라인 리서치 분야는 조사패널 보유 유무와 신속한 조사 참여를 위한 조사패널 관리 여부가 사실상의 진입 장벽으로 작용하게 됩니다.

<계절적 요인>

당사를 비롯한 리서치 업체의 상품 판매는 매년 10월~12월 사이에 집중되는 경향이 있으며, 당사의 경우 연간 매출의 약 40%가 집중됩니다. 이는 클라이언트의 연간 조사 예산의 연내 집행 완료와 6개월 또는 1년 단위의 장기 프로젝트 대부분이 연말에 종료되는 것과 관계가 있습니다.

<경기 변동과의 관계>

일반적으로 일반 소비자 대상 마케팅 조사는 국내 경기가 좋지 않으면 조사 비용 부담 등의 이유로 조사 예산이 없어지거나 축소되는 등 불경기의 영향을 크게 받게 됩니다. 그러나 당사는 오프라인 조사 대비 조사 기간이 짧고 비용도 훨씬 적게 드는 온라인 리서치를 위주로 조사 제안을 하기 때문에 최근 몇 년간 국내 경기가 그리 좋지 않은 상황에서도 리서치 시장에서의 성장을 멈추지 않았습니다.

(나) 데이터 시장

<경쟁 현황>
국내 데이터 시장규모는  2023년 기준으로 29조 687억(출처 : 한국데이터산업진흥원 2024년 데이터 산업 현황 조사)의 시장으로, 다양한 데이터 산업 업체가 경쟁하고 있습니다. 데이터는 제품분야별로 다양한 업체가 있으며, 아직 성장중인 시장이기에, 직접적인 경쟁 업체나 절대적인 위치를 차지하고 있는 업체는 뚜렷하게 있지 않습니다.

당사의 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터)는 기존의 업체와 다르게 패널이 누구이고 어떤 사람인지 알 수 있는 각각 패널 개인의 ‘프로파일링’ 정보와, 패널을 대상으로 한 설문 조사를 통한 ‘의향이나 태도’ 정보, 그리고 데이터를 활용한 동 패널의 ‘행동’ 정보를 통합하여 제공하는 딥데이터입니다. 이 딥데이터는 당사가 창업 후 20년 이상 투자하고 관리해온 패널이 있기에 가능한 사업이기에, 추후에도 직접적인 경쟁 업체는 쉽게 찾기 어려울 것으로 예상됩니다.

<진입 장벽>
당사가 진출한 딥데이터 서비스 시장에서의 진입 장벽은, 패널을 통한 데이터 수집과 분석 능력이라고 볼 수 있습니다.

당사는 20년 넘게 리서치 사업을 해오면서 쌓아온 패널을 통해 꾸준히 데이터를 수집하고 있습니다. 이 데이터는 정보주체가 누구이며, 어떤 행동을 하는지에 대한 프로파일링으로 확인이 가능한 정보입니다. 패널을 통한 구체적인 데이터 수집능력과 데이터 분석에 대한 노하우를 보유하고 있는지에 대한 여부가 진입 장벽이 될 수 있습니다.

<계절적 요인>
빅데이터 시장은 계절에 따른 연관성의 정확한 측정은 어렵습니다.

<경기 변동과의 관계>
빅데이터 시장은 경기 변동에 따른 연관성의 정확한 측정은 어렵습니다.

(다)광고/컨설팅 시장

<경쟁 현황>
국내 광고 시장은 2023년 약 17조원의 규모의 시장입니다(출처: 2024 방송통신광고보고서). 광고업계에서 유명한 업체는 여러 업체가 있으나, 각자 다양한 분야에서 다양한 업체가 존재합니다. 또한 다양한 분야에서 새롭게 성장한 회사들이 많기에, 여러 업체가 존재하지만 아직 성장 가능성이 더 큰 시장이라고 볼 수 있습니다.

<계절적 요인>

광고 시장은 소비자의 소비 패턴에 따라 변동됩니다. 주로 4~6월과 10월~12월에 활발해지는데, 이는 여름 휴가 시즌과 연말 시즌에 광고가 집중되는 경우가 많기 때문입니다.

<경기 변동과의 관계>
광고시장은 경기변동에 대해 큰 영향을 받습니다.  경기 호황시에는 대기업을 비롯한 광고주들이 광고비 지출을 확대하고 광고시장이 크게 성장하지만, 경기 불황시에는 광고주들이 타 영업비용에 비해 단기적으로 감축할 수 있는 유동성이 큰 광고비 예산을 우선적으로 감축하는 경향이 있습니다.

(2) 사업의 규모

(가) 시장의 규모 및 전망

① 국내 리서치 시장

국내 리서치 시장은 2009년 연간 약 5,369억원 시장에서 14년 후인 2023년에는    약 1조 2,013억원 시장(출처: 2024년도에 대한 KORA 회원사 현황조사)으로 성장하였습니다. 이러한 성장의 주요 동력은 온라인 리서치인데 동기간에 연평균 12.35%의 높은 성장률을 기록하여 전체 리서치 시장 성장을 주도해 왔습니다.

전세계적으로도 온라인 리서치 비중이 높아지고 있는 추세인데, 이는 온라인 조사가 과거 오프라인 조사에 비해 결과 도출 시간이 빨라지고 적은 비용으로 수행이 가능하다는 이점이 있기 때문입니다. 이러한 장점들로 인해 국내 온라인 리서치 시장은 향후에도 지속적인 성장을 할 것으로 전망됩니다.

국내 리서치 시장

출처: 2024년도에 대한 KORA 회원사 현황조사/ 한국조사협회(KORA: Korea Research Association)

조사 방법별 매출 구성비

출처: 2024년도에 대한 KORA 회원사 현황조사/ 한국조사협회(KORA: Korea Research Association)

② 국내 데이터 시장

인공지능의 활용과 더불어 디지털 전환이 가속화되며, 데이터 시장이 점점 확장되고 있습니다. 아래 그림은 한국데이터산업진흥원에서 매년 실시하는 '데이터 산업 현황 조사'의 국내 데이터 시장 규모의 추이를 정리한 것인데, 2016년 ~ 2022년의 동 시장의 연평균 성장률은 약 11.3%로 앞으로도 지속적인 성장이 예측되고 있습니다. 이러한 성장은 민간기업의 지속적인 투자 확대는 물론, 정부의 적극적인 지원에 힘입은 바가 큽니다.

데이터 산업 시장규모

출처 : 한국데이터산업진흥원 2024년 데이터 산업 현황 조사

주) 2016년 ~ 2023년 시장규모는 확정치, 2024년은 추정치입니다

한국데이터산업진흥원의 기준에 따르면, 데이터 산업은 크게 '데이터 판매 및 제공 서비스업 시장', '데이터 구축 및 컨설팅 서비스업', '데이터 처리 및 관리 솔루션 개발.공급업'의 3가지 분야로 구분할 수 있으며, 아래 표는 데이터산업의 부문별 시장규모 비중을 정리한 것입니다.

데이터산업 부문별 시장규모 비중

출처 : 한국데이터산업진흥원 2024년 데이터 산업 현황 조사

상기 표에 의하면 당사의 데이터 산업 시장인 데이터 판매 및 제공 서비스업이 가장 큰 비중을 차지하고 있음을 알 수 있으며, 동시에 당사의 데이터 연계 상품 서비스 시장인 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발 공급업이 꾸준히 성장하고 있음을 알 수 있습니다.  이를 통해 데이터 시장 전체는 앞으로도 꾸준히 성장할 것으로 예상됩니다.

2024~2029 데이터산업 시장 전망

출처 : 한국데이터산업진흥원 2024년 데이터 산업 현황 조사

③ 국내 광고 시장

대한민국의 광고시장은 2023년 기준으로 약 17조원의 규모로 파악되고 있으며, 크게 방송광고, 인쇄광고, 옥외광고, 온라인광고 등으로 구성되어 있습니다.

2023년 광고시장

출처 : 2024 방송통신광고비조사 보고서, 5페이지에서 발췌

최근에는 경영 컨설팅을 받는 기업들이 전략 컨설팅에 그치지 않고 전략에서 이어지는 하위 단계의 마케팅 실행까지 한 번에 아우르는 통합 전략마케팅을 요구하고 있습니다. 결국 대형 컨설팅회사들이 광고주들의 경영전략 컨설팅 경험을 바탕으로 마케팅 실행계획까지 원스톱 서비스로 진행하는 사례가 급격히 증가하기 시작하였습니다.  대형 컨설팅회사들은 적극적 M&A를 통해 애드 테크 기반의 광고 대행사들을 인수하며 데이터를 바탕으로 경영전략과 마케팅실행을 동시 진행하는 방향으로 성장하고 있습니다.

(나) 회사의 현황

당사 창립 시기인 1998년경 창립자 최인수 대표이사는 카이스트(KAIST) 산업공학과 박사로서 통계학을 전문 분야로 카이스트에서 포스트닥터 과정을 보내고 있었는데, 통계학과 리서치 산업은 매우 밀접한 관계에 있는 분야였으므로 평소 연구 활동 중에 리서치 분야를 많이 접하게 되었고 자연스럽게 관심을 가지게 되었습니다.

그런데 당시 국내 리서치 산업은 과거부터 전통적으로 진행되어 오던 오프라인 중심의 조사 방법을 고수하며 방법론적으로 오랜 시간 발전하지 못하고 있었고, 여기서 혁신의 기회를 발견하여 오프라인에서 벗어난 새로운 방식의 조사 방법을 연구하기에 이르렀고, 그 결과를 정보통신부 주관 벤처 창업 경진대회에 발표하는 등의 과정을 거치며 창업에 이르게 되었습니다.

창업과 더불어 본격적으로 새로운 조사방법을 개발하고 시장에 테스트해 나가면서 국내 리서치 시장에 온라인 리서치를 과거 오프라인 조사를 대체할 수 있는 새로운 대안으로 제시하며 리서치시장 혁신자로서 두각을 나타내기 시작하였으며, 그와 함께 온라인 리서치에 필수 요소인 패널 인프라에 막대한 투자를 하며 구축하기 시작해 현재 약 178만 (2025년 9월 기준)에 달하는 조사패널회원과 그 정보의 총합인 국내 최대의 패널 인프라를 보유하게 되었습니다.

2007년 이후 국내 리서치 시장에서 다국적 리서치 회사의 인수합병이 이루어져 규모가 큰 리서치회사가 나타나기 시작하였고, 몇 개의 리서치 회사가 사업을 정리하는 등 큰 변화가 나타나기 시작한 구조조정기를 맞게 되었습니다. 이에 대응하기 위해 당사는 2012년 일본 상장기업으로서 큰 성공을 거두었던 조사회사 마크로밀로부터 투자를 유치하고, 당시 한국 시장에서 별도로 운영되던 마크로밀코리아와 통합함으로써 회사 규모를 크게 하여 규모의 경제 이득을 취하고 경비를 절감하였으며, 당사의 브랜드 위상을 제고하고 최근까지 지속적인 매출액 성장을 이루어 왔습니다.

또한 클라이언트의 요청과 더불어 점점 소수집단화, 개인화 되어가는 문화가 커짐에 따라, 당사는 25년 넘게 리서치를 하면서 쌓아온 패널, 그리고 데이터 분석에 대한 노하우를 이용한 상품인 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터)를 출범하였습니다. 이를 통해 데이터에 기반한 인사이트를 클라이언트에게 제공할 수 있게 되었습니다.

당사는 딥데이터의 분석 서비스를 운영하면서, 데이터를 이용한 다양한 사업에 진출 가능성을 확인하였고, 그 일환 중 하나로 인공지능(AI) 연구 및 개발 기업인 (주)포스트에이아이 33.4% 지분을 투자하여 2대주주가 되었습니다. (주) 포스트에이아이는 특화된 기술과 전문성을 갖추고 다양한 AI기반 비즈니스를 지원 및 개발하는 기업으로, 주 개발 영역은 인공지능 학습 데이터 처리, 인공지능(AI) 모델 설계 응용입니다. 주 제품으로는 복합어 및 다국어 콘텐츠 관리 시스템인 Etymer 등이 있습니다.

데이터를 이용한 사업 진출의 또 다른 일환으로,  당사의 종속회사인 엠브레인퍼블릭은 광고/컨설팅 20년 노하우를 가진‘(주)마인드매그넛’의 지분을 51% 인수하여 최대주주가 되었습니다.(주)마인드매그넛은 엠브레인의 패널빅데이터를 기반으로 전략 기획, 마케팅, 커뮤니케이션, 퍼포먼스 실행까지의 원스탑 솔루션을 클라이언트에게 제공하는 종합 마케팅 서비스 기업입니다. 또한, 엠브레인과의 공동 프로젝트를 통해 마케팅과 리서치를 합쳐 더 효과적인 결과를 낼 수 있을 것입니다. 엠브레인은 앞으로도 더욱 풍부한 전문성과 종합적인 서비스를 제공하여 클라이언트의 다양한 비즈니스 도전에 도움을 주고, 클라이언트가 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있게 도움을 줄 것입니다.

(3) 경쟁 현황

(가)리서치 시장

당사가 속해 있는 국내 리서치 산업은 조사회사의 특성상 외부감사를 받지 않거나 공시업무를 수행하지 않는 업체들이 많이 있어, 본 자료 작성에 필요한 충분한 자료가 존재하지 않습니다.

<주요 경쟁업체 현황>

2023년 기준으로 약 1조 2,013억원 규모(출처: 2024년도에 대한 KORA 회원사 현황조사)의 국내 리서치 시장에서 가장 매출 규모가 큰 조사회사는 칸타코리아로 2023년 약  769억원의 매출을 거두었는데, 매출 1위 조사회사도 점유율이 약 6.41% 정도로, 당사를 포함한 수많은 조사회사가 시장을 나눠 점유하고 있습니다.

<주요 경쟁업체 비교 현황>

국내 리서치 시장에서 활동하는 조사회사들은 당사의 주요 경쟁사로 앞에서 언급한 5개 조사회사 이외에도 수많은 중소규모 조사회사가 존재합니다. 국내 대부분의 조사회사는 중소업체로 실적을 공개하지 않아 전자공시시스템에 등록된 당사를 포함한 5개 조사회사만 기재합니다.

[국내 5개 조사회사 4개년 매출액]      

출처: 회사 자체자료

주1) 당사의 매출액은 연결 재무제표 기준이며, 2025년 6월말 기준 감사보고서의 수치를 2024년에 표기하였습니다

주2) 다른 4개 조사회사 매출액은 전자공시시스템(DART)에 등록된 감사보고서 자료에서 인용하였습니다.

[주요 경쟁업체 비교 현황]

출처: 당사는 회사 자체자료, 타사는 전자공시시스템(DART)

주1) 당사는 연결 재무제표 기준입니다.

주2) 당사 제27기 : 2024.07.01~2025.06.30

주3) 칸타코리아 제27기 : 2024.01.01~2024.12.31

주4) 한국리서치 제37기 : 2022.04.01~2023.03.31
                       제38기 : 2023.04.01~2023.12.31
                       제39기 : 2024.01.01~2024.12.31

주5) 한국리서치는 37기까지는 3월 말 결산이었으나, 38기부터 12월 말 결산으로 변경되어 다른 표기로 작성하였습니다.

출처: 전자공시시스템 (DART)

주1) 입소스코리아는 감사보고서의 영업비용을 매출원가로 보고 매출원가율을 산정하였습니다.

주2) 입소스코리아 제28기 : 2024.01.01.~2024.12.31

주3) 한국갤럽조사연구소 제51기 : 2024.01.01.~ 2024.12.31

(다) 주요 경쟁사별 시장 점유율

당사 및 주요 경쟁사의 시장 점유율에 대한 정확하고 객관적인 자료는 존재하지 않으나, 전자공시시스템에 발표하고 있는4개 경쟁회사 매출액과 한국조사협회에서 매년 발표하는 'KORA 회원사 현황조사' 자료의 국내 리서치 전체 시장의 매출액을 계산하여 시장 점유율을 계산하여 아래표에 기재하였습니다.

출처: 회사 자체자료

주1) 당사의 매출액은 연결 재무제표 기준이며, 2024년 6월말 기준 감사보고서를 FY2023에 표기하였습니다.

주2) 타 조사회사의 매출액은 전자공시시스템의 각 회계연도별 매출액입니다.

주3) 국내 리서치 시장의 연도별 전체 매출액은 한국조사협회에서 매년 발표하는 'KORA 회원사 현황조사' 자료 수치를 사용하였습니다.
주4) 한국리서치의 2023년의 매출액은 재무제표 상 표기된 금액이 아닌 2023년 4월부터 12월까지의 매출액을 바탕으로 1년의 매출액을 추정한 수치로 계산하였습니다.

(4) 경쟁력

(가) 리서치 상품

당사는 국내 조사회사에서는 보기 드물게 당사는 조사 방법론 및 솔루션 개발을 위한 별도 연구개발조직(기술연구소, 기술정보센터, 날리지센터)을 운영하고 있으며, 특히 창업 초기부터 많은 노력을 경주해 온 온라인조사 부분에서 확실한 경쟁 우위를 점하고 있습니다. 온라인조사에서의 경쟁력은 아래 그림에 나타낸 바와 같이 '패널(조사패널)', '노하우', '솔루션' 분야에서 얼마나 경쟁력을 가지고 있느냐에 따라 좌우됩니다.  

온라인조사의 성공 요인

출처: 회사 자체자료

위와 같은 3가지 요소의 발전을 통해 당사는 경쟁사 대비 3 가지의 비교 우위를 가지고 있습니다. 국내 최대의 패널 인프라를 보유하고 있으며, 대형 클라이언트에 편중되지 않은 안정적인 판매 포트폴리오를 확보하고 있고, 연구원 역량보다는 시스템 기반 리서치를 추구하는 방향으로 사업을 영위해오고 있다는 점입니다.

① 국내 최대 패널 인프라 보유

온라인 조사에서 가장 중요한 자산은 조사패널회원의 규모와 충성도입니다. 당사는 국내 최대 규모인 약 178만 패널회원(2025년 09월 기준) 규모와 높은 충성도를 유지하기위해, 회원추천, 언론보도 등을 접한 개인의 자발적인 참여 등으로 다양한 패널 모집방법을 이용하고 있으며, 그 결과로 아래 그림과 같이 패널회원 수를 꾸준히 확대할 수 있었습니다.

단기간에 많은 금액을 투자하여 온라인 회원을 모집하는 것은 자금이 있는 누구라도 할 수 있는 일이지만, 개별 조사에 리크루팅 되었을 때 빠른 시간 내에 참여하고 정확하고 바르게 응답값을 기입하도록 교육하고 유지 관리하는 것은 현실적으로 매우 어려운 작업입니다. 당사는 조사업계에서는 유일하게 패널회원을 관리하는 별도 조직인 패널관리팀을 운영하며, 패널 관리를 아래 그림과 같이 전담하고 있습니다.

연도별 조사패널 회원수

출처: 회사 자체자료

② 안정적인 판매 포트폴리오 확보

당사는 마케팅 리서치 시장의 경쟁업체와 같이 국내 대형 제조사에 판매를 하고 있지만 그 비중이 타사에 비해 매우 작고, 몇 개 대형 클라이언트에 대한 판매 비중이 크지 않아 클라이언트 업종별 경기 영향이나 개별 고객사별 실적 악화 또는 조사 예산 축소 등으로 인한 리스크가 넓게 분산되어 있어 매년 안정적인 판매 기반을 유지해 나가고 있습니다.  
 
FY25 기준 당사와 거래중인 고객사를 살펴보면, 10억원 이상을 거래하는 고객사는 총 3곳으로 연간 총 매출의 10.58%를 차지하며, 3억에서 10억까지 21개 업체로 매출의 17.69%, 1억에서 3억원까지는 76개 업체로 22.47%의 매출 비중을 차지하고 있습니다. 마지막으로 1억원 미만 클라이언트의 숫자는 약 1,200개 이상으로 38.37%의 매출 비중을 차지하고 있습니다. 즉 당사는 몇 개 대형 클라이언트에 편중되지 않은 안정적인 판매 포트폴리오를 보유하고 있다고 할 수 있습니다.

이러한 안정적인 판매 포트폴리오는 우연히 생겨난 것이 아니고, 다른 조사회사에서는 크게 관심을 두지 않고 있는 온라인 마케팅 활동과 국내 유일무이한 영업 전문 조직을 오랫동안 운영해 온 결과입니다.

당사는 2008년부터 자체 소비자 관련 기획 조사를 수행하고, 트렌드모니터 사이트(www.trendmonitor.co.kr)를 통해 언론과 세상에 꾸준히 당사를 알려왔고, 동 기획조사 컨텐츠를 활용하여 당사를 지속적으로 알리는 온라인 마케팅 활동을 진행해 왔습니다. 이를 통해 기존에 다른 조사회사에 불만을 가지고 있는 클라이언트 뿐만 아니라, 새로이 조사를 시도해 보려고 하는 수많은 잠재 고객에게 당사를 널리 알릴 수 있었습니다.

이 뿐만 아니라 당사는 2010년부터 동 컨텐츠를 바탕으로 14년여간 17권의 소비자 트렌드 전망서를 다양한 이름으로 발간해 왔고 이를 홍보와 판매 영업 활동에 활용해 왔으며, 앞으로는 전자책 발간을 통해 해당 활동을 꾸준히 이어나갈 계획입니다.

당사는 영업 전문 조직인 RC(Research Consultant) 본부를 지난 10년여간 운영해 오면서 수많은 중소 규모의 신규 클라이언트를 당사 고객으로 만들어 왔습니다. 위에 기술했던 온라인 마케팅 활동과 고객의 입소문 등을 통해 당사를 알게 된 신규 고객은 대부분 전화나 이메일로 조사를 문의하게 되는데, 이 때 기본적인 리서치 상품 지식뿐만 아니라 클라이언트 응대 방법을 전문적으로 트레이닝 받은 영업 전문가인 RC(Research Consultant)가 고객을 적극적으로 응대하고, 판매하는 업무를 수행함으로써 다른 조사회사와는 차별화되는 판매 전략을 진행해 왔습니다.

온라인 마케팅과 RC를 통한 적극적인 판매 전략으로 다른 조사회사의 오프라인 조사 비용에 대해 부담이 있는 클라이언트 등에게는 온라인 리서치 등을 활용한 새로운 대체 리서치 상품을 제안하여 당사 리서치 상품을 구매하도록 만들었고, 조사를 처음 시도해 보려는 고객에게는 리서치 상품의 기대 효과와 조사에 대한 신뢰감을 만들어 주면서 조사 시장에 첫발을 디딜 수 있도록 하여 타사와 비교할 수도 없는 안정적인 판매 포트폴리오를 가질 수 있게 된 것입니다.

③ 시스템 기반의 리서치 사업 수행

시스템 기반의 리서치 사업을 수행한다고 해서 당사에 연구원 역량이 중요하지 않다는 것은 아닙니다. 당사에는 리서치 지식과 경험이 풍부한 연구원도 많이 있으며, 훌륭한 역량이 있는 연구원을 채용하고 지속적으로 교육해 나가고 있습니다. 다만 과거 리서치 산업에서 가장 중요하게 여겨지던 연구원 역량 만이 아니라 시스템 기반 리서치를 당사의 방향으로 삼아 왔고 이를 실적으로 증명해 왔다는 것입니다.

당사는 창업 초기부터 온라인조사 방법론에 대해 꾸준히 연구하여, 오프라인조사와 온라인조사 간의 품질비교, 온라인조사 품질향상을 위한 방법론 개발 등의 연구를 진행해오고 있습니다.

("온라인 패널 조사와 오프라인 대인면접 조사 간 데이터 품질 비교: 신뢰도와 타당도를 중심으로"(마케팅연구, 2006), "온라인 조사의 응답오차에 대한 연구 : 설문응답시간과 응답성실성의 관계"(조사연구, 2008) 등)

당사는 이러한 연구 결과로 얻어진 노하우를 클라이언트 초청 세미나 등을 통해 공개 발표해 오고 있으며 국내 리서치 산업 발전에 조력하고 있고, 동 노하우를 자체 개발한 솔루션(ISAS, FMS 등)에 지속적으로 반영함으로써 타사 대비 경쟁우위를 유지해 나가고 있습니다. 온라인 리서치에 혁신적인 조사 방법의 도입과 패널 인프라에 대한 막대한 투자 역시 시스템 기반 리서치를 위한 것이었고, 20여년간 개발해 온 수많은 리서치 자동화 솔루션도 그를 위한 것이었습니다.

당사는 앞으로도 시스템 기반 리서치 추구를 통해, 조사 결과물을 만들어 내는 데 있어 최대한 자동화하고 투입 인력은 최소화해 나갈 것입니다. ISAS(Internet Survey Automation System) 솔루션을 통한 설문 문항에서 데이터가 정리된 통계테이블까지의 자동화, RPA(Robotic Process Automation)를 활용한 보고서 작성 자동화, 연구원이 과거 프로젝트 조사결과물을 쉽게 검색하고 참고할 수 있는 Knowledge Portal, Q-Bank(Questionnaire Bank) 설문지 데이터베이스를 활용한 설문 작성 시간 절감 등을 통해 인력 투입의 배제 또는 최소화를 이루어 나갈 것입니다. 이는 온라인 조사 뿐만 아니라 오프라인 조사에서도 ISAS를 활용함으로써 그 효과를 더 크게 만들어나가고 있습니다.이를 통해 결과물 제공 시간의 단축, 투입 인력 및 비용의 절감, 업무 생산성 및 효율성 증대 등을 이루어 새롭게 창출되는 가치를 클라이언트에게 제공할 것입니다.

2) 딥데이터(패널딥데이터/구매딥데이터) 상품

당사의 딥데이터 상품의 경쟁력은 크게 2가지로 볼 수 있습니다. 20년간 리서치를 수행하며 쌓아온 패널에게 받는 데이터 수집과 그 데이터를 정제하고 이용한다는 점입니다.

① 데이터 수집
크롤링을 통해 인터넷에 있는 데이터를 끌어모아 제공하는 업체는 많습니다. 당사와 다른 업체와의 차이점은 단순히 인터넷에 널린 데이터를 제공하는 것이 아닌, 패널을 통해 프로파일링이 되어 있는 정보를 수집한다는 점입니다.

당사는 매년 꾸준하게 관리하고 있는 패널을 통해 꾸준히 데이터를 수집하고 있으며, 이 데이터는 패널의 정보에 따른 프로파일링이 되어 있습니다. 단순히 인터넷에 널려있는 데이터를 끌어와서 제공하는 것이 아니라, 패널에게 직접 수집하는 데이터를 통해 원하는 정보를 정제하여 파악할 수 있습니다. 예를 들면, 대량의 계량적인 빅데이터가 아니라, '서울 종로구에 사는 30대 여성 직장인 중 특정 브랜드의 냉장고를 구매한 사람'  과 같은 세그멘트별 데이터를 확인 할 수 있습니다.

② 데이터 정제

패널에게 받는 데이터들은 당사 앱(App)을 통해 수집되는데, 구체적으로는 당사 앱에 포함된 API(Application Programming Interface)를 통해 수집된 데이터들이 수집DB 서버로 전송됩니다. 수집DB 서버에 저장된 데이터들은 1일 1회 정제작업을 거쳐서 분석DB 서버로 전송됩니다.

이는 당사의 패널관리 시스템과 연동되어, 연령대, 성별, 지역별로 나뉜 인원에 따라 수집된 데이터임과 동시에, 패널들이 입력하는 영수증과 판매 정보에서도 정제 작업을 통하여 구체적이고 확실하게 정보를 정제하여 클라이언트에게 전달하고 있습니다.
3) 광고 상품

엠브레인은 (주)마인드매그넛을 통해 브랜드의 탄생부터 마케팅, 컨설팅까지연계하여 사업 성과 도달을 위해 매출활동 전반에 도움을 줄 수 있는 종합 마케팅 서비스 업무를 제공하고 있습니다. 그중에서도 다른 회사와 다른 경쟁력을 가진 부분은 아래 2가지입니다.

① 패널빅데이터를 이용한 시장 및 고객 타겟팅(Targeting)
(주)마인드매그넛은 엠브레인의 패널빅데이터를 활용하여 명확한 경쟁시장과 타겟을 파악하고, 타겟으로 설정된 고객들의 특성을 360도 분석하여 소비자의 니즈를 파악할 수 있습니다.

② 광고의 기획부터 제작, 실행까지
소비자의 니즈를 파악한 이후에는 그 니즈에 맞는 상품 전략을 수립하고, 상품을 타겟에게 효과적으로 전달하는 광고를 기획하고 제작합니다. 제작된 광고는 상품을 소비자에게 자연스러운 노출과 유입을 통해 접근할 수 있도록 실행됩니다.

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약연결재무정보

본 요약연결재무제표는 한국채택국제회계기준에 의해 작성되었습니다.

나. 요약재무정보

요약재무정보는 별도재무제표이며, 한국채택국제회계기준에 따라 작성하였습니다.

2. 연결재무제표

2-1. 연결 재무상태표

2-2. 연결 포괄손익계산서

2-3. 연결 자본변동표

2-4. 연결 현금흐름표

3. 연결재무제표 주석

1. 회사의 개요
(1) 주식회사 마크로밀엠브레인(이하 "지배기업")은 1999년 4월 1일에 설립되어 리서치 및 컨설팅, 온라인 광고 및 소프트웨어 개발업을 주영업목적으로 하고 있으며, 서울특별시 서초구 방배동에 본사를 두고 있습니다. 한편, 지배기업은 2012년 7월에 회사명을 주식회사 엠브레인에서 주식회사 마크로밀엠브레인으로 변경하였습니다.

지배기업은 2020년 7월 1일자로 코스닥시장에 상장하였으며, 설립 후 수차례의 증자를 거쳐 2025년 9월 30일 현재 납입자본금은 9,143백만원입니다.

당분기말과 전기말 현재 지배기업의 주주 및 지분 현황은 다음과 같습니다.

(2) 연결대상 종속기업 및 현황
① 당분기말 및 전기말 현재 종속기업의 세부내역은 다음과 같습니다.

(*1) 연결실체의 중간지배기업인 ㈜엠브레인퍼블릭이 2023년 12월에 지분 51%를 취득함에 따라, 종속기업으로 편입되었습니다.

② 당분기 및 전기의 종속기업의 요약 재무정보는 다음과 같습니다.

2. 중요한 회계정책

다음은 연결재무제표 작성에 적용된 중요한 회계정책입니다. 이러한 정책은 별도의 언급이 없다면, 표시된 회계기간에 계속적으로 적용됩니다.

2.1 재무제표 작성기준
지배기업과 지배기업의 종속기업(이하 "연결실체")의 분기연결재무제표는 연차재무제표가 속하는 기간의 일부에 대하여 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'를 적용하여 작성하는 반기연결재무제표이며, 연차재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 선별적 주석은 직전 연차보고기간말 후 발생한 연결실체의 재무상태와 경영성과의 변동을 이해하는데 유의적인 거래나 사건에 대한 설명을 포함하고 있습니다. 동 중간재무제표에 대한 이해를 위해서는 한국채택국제회계기준에 따라 작성된 2025년 6월 30일자로 종료하는 회계연도에 대한 연차재무제표를 함께 이용하여야 합니다.

(1) 연결실체는 2025년 7월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.

1) 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과'와 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여

통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 해당 기준서의 개정이 분기연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 제정ㆍ공표되었으나 아직 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

1) 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1107호 '금융상품: 공시' 개정

실무에서 제기된 의문에 대응하고 새로운 요구사항을 포함하기 위해 기업회계기준서제1109호 '금융상품'과 제1107호 '금융상품: 공시'가 개정되었습니다. 동 개정사항은 2026년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 주요 개정내용은 다음과 같습니다. 연결실체는 동 개정사항이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

·특정 기준을 충족하는 경우, 결제일 전에 전자지급시스템을 통해 금융부채가 결제    된 것으로(제거된 것으로) 간주할 수 있도록 허용

·금융자산이 원리금 지급만으로 구성되어 있는지의 기준을 충족하는지 평가하기 위   한 추가 지침을 명확히 하고 추가함.

·계약상 현금흐름의 시기나 금액을 변경시키는 계약조건이 기업에 미치는 영향과      기업이 노출되는 정도를 금융상품의 각 종류별로 공시

·기타포괄손익-공정가치 측정 지정 지분상품에 대한 추가 공시

2) 한국채택국제회계기준 연차개선 Volume 11

한국채택국제회계기준 연차개선 Volume 11은 2026년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 연결실체는 동 개정사항이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

· 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택’: K-IFRS 최초        채택시 위험회피회계 적용

· 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시' : 제거 손익, 실무적용지침

· 기업회계기준서 제1109호 '금융상품': 리스부채의 제거 회계처리와 거래가격의        정의

· 기업회계기준서 제1110호 '연결재무제표' : 사실상의 대리인 결정

· 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표' : 원가법

2.2 회계정책
분기연결재무제표의 작성에 적용된 유의적 회계정책과 계산방법은 주석 2.1에서 설명하는 제ㆍ개정 기준서의 적용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 연결재무제표 작성에 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.

(1) 법인세비용
중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다.

3. 추정과 판단
3.1 경영진의 판단 및 가정과 추정의 불확실성
한국채택국제회계기준에서는 중간재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 중간보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 중간보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이실제 환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 다를 수 있습니다.

분기연결재무제표 작성시 사용된 중요한 회계추정 및 가정은 법인세비용을 결정하는데 사용된 추정의 방법을 제외하고는 전기 연결재무제표 작성에 적용된 회계추정 및 가정과 동일합니다.

3.2 공정가치 측정
연결실체는 공정가치평가 정책과 절차를 수립하고 있습니다. 동 정책과 절차에는 공정가치 서열체계에서 수준 3으로 분류되는 공정가치를 포함한 모든 유의적인 공정가치 측정의 검토를 책임지는 평가부서의 운영을 포함하고 있으며, 그 결과는 재무담당임원에게 직접 보고되고 있습니다.

평가부서는 정기적으로 관측가능하지 않은 유의적인 투입변수와 평가 조정을 검토하고 있습니다. 공정가치 측정에서 중개인 가격이나 평가기관과 같은 제3자 정보를 사용하는 경우, 평가부서에서 제3자로부터 입수한 정보에 근거한 평가가 공정가치 서열체계 내 수준별 분류를 포함하고 있으며 해당 기준서의 요구사항을 충족한다고 결론을 내릴 수 있는지 여부를 판단하고 있습니다.

자산이나 부채의 공정가치를 측정하는 경우, 연결실체는 최대한 시장에서 관측가능한 투입변수를 사용하고 있습니다. 공정가치는 다음과 같이 가치평가기법에 사용된 투입변수에 기초하여 공정가치 서열체계 내에서 분류됩니다.
ㆍ수준 1: 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대한 접근 가능한 활성시장의 조정되지 않은 공시가격
ㆍ수준 2: 수준 1의 공시가격 이외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로 또는 간접적으로 관측가능한 투입변수
ㆍ수준 3: 자산이나 부채에 대한 관측가능하지 않은 투입변수

자산이나 부채의 공정가치를 측정하기 위해 사용되는 여러 투입변수가 공정가치 서열체계 내에서 다른 수준으로 분류되는 경우, 연결실체는 측정치 전체에 유의적인 공정가치 서열체계에서 가장 낮은 수준의 투입변수와 동일한 수준으로 공정가치 측정치 전체를 분류하고 있으며, 변동이 발생한 보고기간 말에 공정가치 서열체계의 수준간 이동을 인식하고 있습니다.

4. 부문정보
연결실체는 영업수익을 창출하는 재화나 용역의 성격 등을 고려하여 보고부문을 식별하였으며, 보고기간종료일 현재 보고부문은 리서치 부문, 광고대행 부문으로 구성되어 있습니다.

당분기 및 전분기 중 연결실체의 부문 영업손익 등의 내용은 다음과 같습니다.

한편, 연결실체의 주된 영업부문은 국내에만 있어 부문별 지역정보는 제공되지 않습니다. 당분기 및 전분기 중 연결실체 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부고객은 없습니다.

5. 현금및현금성자산
당분기말 및 전기말 현재 현금및현금성자산의 내역은 다음과 같습니다.

한편, 연결실체가 담보로 제공하고 있는 예금은 없습니다.

6. 매출채권 및 기타채권

(1) 당분기말 및 전기말 현재 매출채권 및 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 연결실체는 매출채권 및 계약자산에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로 인식하는 간편법을 적용하며, 기대신용손실에는 미래전망정보가 포함됩니다. 연결실체는이를 측정하기 위해 매출채권 및 계약자산을 신용위험 특성과 연체기간을기준으로 구분하였으며, 과거 3년 동안의 실제 신용손실 경험에 기초하여 기대손실률을 계산하였습니다.

(3) 대손충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

7. 기타자산
당분기말 및 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

8. 재고자산 및 선급용역원가
(1) 당분기말 및 전기말 현재 재고자산의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당분기 및 전기 중 선급용역원가 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

9. 관계기업투자

(1) 당분기말 및 전기말 현재 관계기업의 세부내역은 다음과 같습니다.

(2) 당분기 및 전기 중 관계기업투자의 기중 변동내역은 다음과 같습니다.
① 당분기

② 전기

10. 유형자산
당분기와 전기 중 유형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.
(1) 취득원가

(2) 감가상각누계액

(3) 장부금액

11. 무형자산
(1) 당분기와 전기 중 무형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.
1) 취득원가

2) 상각누계액과 손상차손누계액

3) 장부금액

12. 기타금융자산
당분기말과 전기말 현재 기타금융자산의 장부금액은 다음과 같습니다.

13. 기타채무
당분기말과 전기말 현재 기타채무의 내역은 다음과 같습니다.

14. 차입금

(1) 당분기말과 전기말 현재 차입금의 구성내역은 다음과 같습니다.

(2) 당기말과 전기말 현재 단기차입금의 내역은 다음과 같습니다.

15. 충당부채
당분기 및 전기 중 충당부채의 변동내역은 다음과 같습니다.
(1) 당분기

(2) 전기

연결실체는 리서치패널(이하 "회원")의 조사참여를 유도하고 회원의 유지 및 관리를 위하여 조사에 참여하는 회원에 대하여 적립금 제도를 운영하고 있는 바, 동 적립금 지급에 따라 예상되는 비용 부담액을 회원적립금 충당부채로 계상하고 있습니다.

16. 기타부채
당분기말 및 전기말 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.

17. 리스
연결실체는 사무시설을 리스하고 있습니다. 리스는 일반적으로 5년간 지속되고 연장선택권을 포함하고 있습니다. 일부 리스의 경우 지역 물가지수의 변동에 기초하여 추가적인 임차료를 지급하기도 합니다.

연결실체는 사무용기기 등을 1년에서 3년간 리스하고 있습니다. 이러한 리스는 단기리스이거나 소액자산리스에 해당합니다. 연결실체는 이러한 리스에 사용권자산과 리스부채를인식하지 않는 실무적 간편법을 적용합니다.

연결실체가 리스이용자인 리스에 관련된 정보는 다음과 같습니다.

(1) 사용권자산
투자부동산의 정의를 충족하지 않는 부동산리스와 관련된 사용권자산은 유형자산으로 표시하고 있습니다.

(2) 당기손익으로 인식한 금액

(3) 현금흐름표에 인식한 금액

(4) 당분기말 현재 리스부채와 관련된 미래에 지급할 각 기간별 최소리스료의 총합계와 현재가치, 유동성 구분의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 리스제공자
당사는 부동산리스 중 일부를 전대리스로 제공하고 있으며, 전대리스는 금융리스로 분류하였습니다.

① 당분기와 전분기에 리스채권에 대한 이자수익으로 인식한 금액은 다음과 같습니다.

② 다음은 리스채권에 대한 만기분석이며, 보고기간 말 이후에 받게 될 리스료를 할인되지 않은 금액으로 표시하였습니다.

18. 자본금과 기타불입자본
(1) 당분기말과 전기말 현재 지배기업의 자본금 내역은 다음과 같습니다.

(2) 당분기와 전기 중 지배기업의 발행주식수 변동은 다음과 같습니다.

(3) 당분기말과 전기말 현재 기타불입자본의 내역은 다음과 같습니다.

(*) 연결실체는 주가 안정 및 주주가치 제고 목적 등의 사유로 500,000주의 자기주식을 보유하고 있으며, 동 금액을 자본조정 등으로 계상하고 있습니다.

19. 주식기준보상
(1) 당분기말 현재 주식선택권의 내역은 다음과 같습니다.

(*) 전기이전의 무상증자 효과를 반영한 최초부여시점의 수량 및 금액입니다.

(2) 당분기와 전기 중 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.

(*) 전기이전의 무상증자 효과 반영한 수량입니다.

(3) 주식선택권의 보상비용은 영업현금흐름할인법에 의한 이항옵션가격결정모형을 이용하여 다음의 가정을 통하여 산정하였습니다.

(4) 당분기말 현재 가득조건이 완료되지 않은 주식선택권으로 인해 연결실체가 인식한 총보상원가는 146,227천원이며, 향후 인식할 보상원가는 총 20,524천원입니다.

20. 이익잉여금
당분기말과 전기말 현재 이익잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.

21. 기타자본구성요소
당분기말과 전기말 현재 기타자본구성요소의 구성내역은 다음과 같습니다.

22. 고객과의 계약에서 생기는 수익
(1) 매출액의 내역은 다음과 같습니다.

(2) 계약자산 및 계약부채
고객과의 계약에서 생기는 계약자산과 계약부채는 다음과 같습니다.

계약자산은 연결실체의 제품 및 상품이 고객에게 이전된 작업과 관련한 권리에 대해 보고기간말 현재 미청구한 금액에 대한 자산입니다. 계약부채는 한 시점에 수행의무를 이행하는 용역에 대하여 고객으로부터 선수취한 금액에 대한 부채입니다.

23. 판매비와관리비
당분기와 전분기 중 판매비와관리비의 내역은 다음과 같습니다.

24. 성격별 비용
당분기와 전분기 중 비용의 성격별 분류는 다음과 같습니다.

25. 퇴직급여

(1) 연결실체는 확정기여형 퇴직급여제도를 운영하고 있습니다. 종업원들이 확정기여형의 가득조건을 충족하기 전에 퇴사하는 경우에 연결실체가 지불해야 할 기여금은 상실되는 기여금만큼 감소하게 됩니다.

(2) 당분기와 전분기에 발생한 퇴직급여를 포함하고 있는 계정과목별 금액은 다음과 같습니다.

26. 금융수익 및 금융비용
당분기와 전분기 중 발생한 금융수익 및 금융비용의 내역은 다음과 같습니다.