JYP Labs Revenue & Knowledge Loop v0.1

1. 핵심 결론

  • JYP Labs의 성장은 교육 매출, AX 컨설팅 매출, AI Work OS 방법론, 콘텐츠/지식자산이 서로 분리되지 않고 순환할 때 가능하다.
  • 초기 매출 루프는 콘텐츠 → 문의 → 진단 워크숍 → 컨설팅 제안 → 프로젝트 → 지식자산화 → 교육/콘텐츠 재사용으로 설계한다.
  • 모든 매출 활동은 다음 지식자산을 남겨야 한다: 고객 질문, 문제 패턴, 제안서 구조, 진단 항목, 강의 모듈, Skill Manual 후보, 사례 로그.

2. 목적

이 문서는 JYP Labs가 교육사업과 AX 컨설팅을 각각 따로 운영하지 않고, 하나의 지식사업 루프로 운영하기 위한 기준을 정의한다.

JYP Labs의 핵심 질문은 다음이다.

오늘의 교육·컨설팅·콘텐츠 활동이 내일의 더 좋은 강의, 더 정확한 진단, 더 반복 가능한 AI Work OS 자산으로 남았는가?

3. 전체 루프

AI/AX 외부 신호
→ JYP Labs 관점 해석
→ 콘텐츠/브리핑/블로그 후보
→ 교육 모듈화
→ 교육/특강 실행
→ 고객 질문·Pain Point 수집
→ 진단 워크숍 제안
→ AX 컨설팅/AI Work OS 프로젝트
→ 산출물·실패·패턴 기록
→ Skill Manual / 표준 / 템플릿 승격
→ 다음 콘텐츠·교육·제안서에 재사용

4. 매출 상품 체계

4.1 상품 포트폴리오

단계상품고객 문제JYP Labs 산출물지식자산화 대상
EntryAI/AX 특강AI 변화는 알지만 무엇을 해야 할지 모름강의안, 사례, 실습질문 목록, 반응 좋은 사례, 강의 모듈
DiagnosticAI Work OS 진단 워크숍우리 조직의 AI 적용 지점을 모름진단 결과, 우선순위진단 체크리스트, Pain Point 패턴
ConsultingAX 업무 프로세스 컨설팅반복 업무·수작업·비효율을 개선해야 함업무맵, 자동화 후보, 로드맵업무 유형별 개선 패턴
BuildAI Work OS 구축AI 활용을 조직 운영체계로 정착해야 함Skill Manual, 승인 게이트, OMW 구조고객 적용 템플릿, 운영 표준
Retainer월간 AI 운영 자문변화가 빨라 지속 개선이 필요함월간 리뷰, 개선 과제사례 로그, 도구 검증, 교육 업데이트
IP템플릿/워크북/온라인 과정자체 학습·반복 적용이 필요함PDF, 워크북, 강의상품화된 지식 패키지

4.2 우선 운영 상품 3개

초기 90일은 아래 3개만 우선 운영한다.

  1. AI/AX 특강

    • 목적: 시장 접점과 리드 확보.
    • 핵심 메시지: AI 도구보다 업무 운영체계가 중요하다.
    • 후속 전환: 진단 워크숍.
  2. AI Work OS 진단 워크숍

    • 목적: 고객 업무 문제와 AI 적용 후보 발견.
    • 핵심 산출물: 조직/업무/도구/지식관리 성숙도 진단.
    • 후속 전환: AX 컨설팅 또는 AI Work OS 구축.
  3. AX 업무 프로세스 컨설팅

    • 목적: 고객 업무흐름을 분석하고 자동화·AI 적용 후보를 실행계획으로 전환.
    • 핵심 산출물: As-Is/To-Be, 자동화 후보, 승인 게이트, PoC 계획.
    • 후속 전환: 구축/운영 자문.

5. 고객 전환 경로

1. 콘텐츠 접점
   - 블로그, 강의 클립, 뉴스레터, LinkedIn, 소개
 
2. 문의 / 관심 표명
   - Sophie가 Intake 기록
   - Customer Research Agent가 공개자료 조사
 
3. 사전 진단
   - 고객 문제 가설
   - 질문 리스트
   - 진단 워크숍 제안
 
4. 유료 워크숍 / 교육
   - 현업 문제 수집
   - AI Work OS 필요성 확인
 
5. 컨설팅 제안
   - 제안서 초안
   - Quality Gate
   - 대표님 승인
 
6. 프로젝트 수행
   - 업무 분석
   - 자동화 후보
   - Skill Manual
   - 운영체계 설계
 
7. 지식자산화
   - 익명화 가능한 사례
   - 템플릿
   - 강의 모듈
   - 블로그 후보

6. 콘텐츠 루프

6.1 입력

  • AI/AX 뉴스.
  • YouTube/LinkedIn/공식 릴리즈.
  • 교육 중 나온 질문.
  • 고객 미팅 질문.
  • 컨설팅 산출물의 반복 패턴.
  • AI 도구 검증 결과.

6.2 분류

후보 유형판단 질문후속 산출물
교육 후보설명하면 고객이 이해와 행동을 바꿀 수 있는가?강의 모듈, 실습, 워크북
컨설팅 후보고객 업무 문제를 진단하거나 개선하는 데 쓸 수 있는가?진단 항목, 제안서, 워크숍
콘텐츠 후보대표님 관점으로 공개해도 되는 메시지인가?블로그, 뉴스레터, 리포트
Skill 후보반복 업무 절차로 만들 수 있는가?Hermes skill, Skill Manual
자동화 후보입력/출력/검증/승인 경계가 명확한가?script, cron, workflow

6.3 발행 원칙

  • 단일 출처 주장은 확인 필요로 표시한다.
  • 고객 사례는 익명화하고, 외부 공개 전 대표님 승인을 받는다.
  • 내부 전략, 가격, 고객명, 민감 데이터는 공개 콘텐츠에 포함하지 않는다.
  • 블로그 초안은 네이버에 바로 복사 가능한 본문으로 만들되, 게시 전 Quality Gate를 통과해야 한다.

7. 교육 루프

트렌드/사례/고객 질문
→ 교육 주제 후보
→ 커리큘럼
→ 강의자료
→ 실습
→ 교육 실행
→ 질문/피드백 수집
→ 개선 로그
→ 컨설팅 전환 후보

7.1 교육 산출물 기본 세트

산출물필수 포함
커리큘럼대상, 시간, 수준, 학습 목표, 차시별 구성
강의안핵심 메시지, 사례, 실습, speaker note
실습 워크북실습 목표, 입력자료, 완료 기준, 회고 질문
교육 후 리포트질문, 반응, 추가 니즈, 컨설팅 후보

7.2 교육→컨설팅 전환 신호

  • 참가자가 자기 조직의 반복 업무 문제를 구체적으로 말한다.
  • AI 도구 사용보다 운영체계·보안·승인·지식관리 질문이 많다.
  • 교육 후 업무 프로세스 분석, 진단, PoC 문의가 나온다.
  • 리더가 부서 단위 적용이나 표준화를 언급한다.

8. 컨설팅 루프

고객 문의
→ Customer Research
→ 사전 질문지
→ 진단 워크숍
→ 업무 프로세스 분석
→ AX 후보 우선순위
→ AI Work OS 설계
→ 제안/PoC/구축
→ Evidence Package
→ 지식자산화

8.1 진단 프레임

진단 영역질문
업무 반복성같은 형식의 업무가 얼마나 자주 반복되는가?
데이터/문서 상태입력 자료가 디지털화·표준화되어 있는가?
의사결정 구조승인자가 누구이며 기준이 명확한가?
도구 환경Google Workspace, Slack, ERP, CRM 등 연결 가능 도구는 무엇인가?
리스크개인정보, 고객 데이터, 법무, 보안 이슈가 있는가?
지식관리결과가 문서화·재사용되는 구조가 있는가?

8.2 컨설팅 산출물 완료 기준

  • 고객 문제와 제안 범위가 연결되어 있다.
  • 사실/추정/제안이 분리되어 있다.
  • 자동화 후보에 사람 승인 게이트가 있다.
  • PoC 범위가 작고 검증 가능하다.
  • 외부 전달 전 대표님 승인 기록이 있다.

9. 지식자산화 루프

9.1 승격 경로

원천1차 정리승격 산출물
외부 뉴스source note트렌드 브리핑, 강의 소재
교육 질문교육 후 로그FAQ, 강의 모듈, 블로그
고객 진단project note진단 체크리스트, 제안 템플릿
반복 업무log / projectSkill Manual, Hermes skill
실패 사례failure logGuardrail, Quality Gate 개선
도구 검증resource / logAI Tool Validation report

9.2 OMW 저장 위치

자산위치
원문/출처wiki/sources/
고객/내부 실행 계획wiki/work/projects/
표준/방법론wiki/work/standards/
템플릿/체크리스트wiki/work/resources/
강의/실습wiki/teaching/
블로그 초안wiki/personal/projects/naver-blog/drafts/
로그/증거wiki/work/logs/

10. KPI

10.1 Revenue KPI

지표설명초기 목표
상담/문의 수교육·컨설팅 문의월별 추적
제안서 발행 수내부 승인 후 외부 전달 건월별 추적
교육 후 컨설팅 전환율교육 참석 후 진단/컨설팅 문의 비율기준선 수립
평균 계약금액교육/컨설팅 평균 금액기준선 수립
반복 매출 비중월간 자문/운영형 매출90일 후 판단

10.2 Knowledge KPI

지표설명초기 목표
재사용 강의 모듈 수다른 교육에 다시 쓸 수 있는 모듈월별 증가
진단 체크리스트 수컨설팅에 반복 사용 가능한 항목월별 증가
Skill Manual 후보 수반복 업무로 승격 가능한 후보주간 추적
OMW 지식자산 수source/project/standard/resource 신규 등록주간 추적
산출물 재사용률제안서·강의·블로그에 재사용된 비율90일 후 측정

10.3 Operations KPI

지표설명
미처리 요청 수Sophie Intake 후 멈춘 항목
후속조치 누락률고객/교육/콘텐츠 후속조치 누락
승인 대기 평균 시간대표님 승인 필요 항목의 체류 시간
Evidence Package 작성률주요 산출물 중 증거 패키지 포함 비율
Quality Gate 적용률외부 영향 산출물의 검토율

11. 90일 실행 로드맵

0~30일: 루프 설계와 템플릿

  • Revenue Line 대표 상품 3개 정의.
  • 교육/진단/컨설팅/콘텐츠/지식자산 루프를 문서화.
  • 제안서, 진단 워크숍, 교육 후 리포트, Evidence Package 템플릿 작성.
  • Sophie Intake 보드 필드 정의.

31~60일: 시장 반응 검증

  • AI/AX 특강 또는 콘텐츠를 통해 문의/상담 신호 수집.
  • 진단 워크숍 제안 1~3건을 내부 초안으로 작성.
  • 고객 질문과 교육 반응을 OMW에 저장.
  • 반응이 좋은 주제를 강의·블로그·컨설팅 패키지로 재활용.

61~90일: 반복 자산화

  • 실제 반복된 업무 5개를 Skill Manual 후보로 지정.
  • 상담→제안→수행→지식자산화 전환율을 점검.
  • 상품 포트폴리오를 Entry/Core/Consulting/Retainer/IP로 재정렬.
  • v0.2 가격·패키지·대상 고객 전략을 대표님 의사결정 안건으로 올린다.

12. 의사결정 기준

12.1 상품 유지/보류 기준

판단기준
유지문의가 있고, 대표님 시간이 과도하게 들지 않으며, 재사용 자산이 남는다.
개선관심은 있으나 산출물·가격·대상 고객이 불명확하다.
보류매출 가능성이 낮고 지식자산도 남지 않는다.
폐기고객 리스크가 크거나 JYP Labs 정체성과 맞지 않는다.

12.2 우선순위 점수

기준가중치설명
전략 적합성25JYP Labs 정체성과 맞는가
매출 가능성25단기 또는 중기 매출로 연결되는가
지식자산화 가능성20강의/컨설팅/콘텐츠/스킬로 재사용 가능한가
실행 가능성15대표님·Sophie·에이전트가 30일 내 실행 가능한가
리스크 수준15고객/보안/품질 리스크가 관리 가능한가

13. 운영 회의 리듬

매일

  • Sophie Daily Brief: 일정, 메일, 마감, 승인 대기, AI/AX 신호.

매주 월요일

  • Revenue Planning: 이번 주 교육·컨설팅·제안·콘텐츠 우선순위.

매주 금요일

  • Knowledge Review: 이번 주 산출물 중 재사용 가능한 자산, 실패 로그, Skill Manual 후보.

매월

  • Portfolio Review: 상품별 반응, 매출, 지식자산 수, 병목, 다음 달 실험.

14. 현행화 원칙

  • 이 문서는 매출과 지식자산 순환 구조의 기준이다.
  • 회사 운영 구조는 jyp-labs-ai-native-company-operating-system-v0.2에서 관리한다.
  • 에이전트 계약과 권한 경계는 jyp-labs-agent-contract-standard-v0.1에서 관리한다.
  • 실제 매출 수치, 고객명, 계약 조건은 별도 비공개 project/log 문서에 기록하고 본 문서에는 구조와 기준만 유지한다.
  • v0.2 개정은 90일 실행 결과와 실제 고객 반응을 기준으로 한다.

대표님 승인 기록

날짜승인 내용후속 조치
2026-06-15대표님이 본 문서의 방향을 승인15개 전문가 에이전트 상세 Contract 작성 및 전문가 리뷰 진행