학교 200개가 220만 가입자로 만든 수학대왕의 B2B→B2C 자동 유입 구조

AI 수학 앱 수학대왕이 누적 가입자 220만 명을 돌파했다. 전년 대비 100만 명 증가, B2C 매출은 64% 뛰었다. 성장의 통로는 광고가 아니라 계약 학교 200개교였다.

학교 계약 1개가 수천 명을 데려오는 구조

수학대왕을 만든 추론 AI 에이전트 개발사 튜링은 학교와 B2B 계약을 맺고, 교사용 대시보드 '수학대왕 CLASS'를 공급한다. 학교가 도입하면 학생이 앱을 깔고, 학부모가 결제한다. 계약 학교 200개교, 가입자 220만 명을 단순 나누면 학교 1개교당 평균 1만 명 이상이 유입된 셈이다.

이 구조에서 B2B는 수익원이 아니라 유입 채널이다. B2C 매출이 전체의 64%를 차지한다는 건, 학교 계약이 돈을 버는 창구가 아니라 개인 구독자를 자동으로 모으는 깔때기로 설계됐다는 뜻이다.

5,500만 건 풀이 데이터 — 유입이 AI를 키운다

가입자가 늘수록 데이터도 쌓인다. 누적 문제 풀이 데이터는 5,500만 건으로, 전년 동기 대비 1,245만 건 증가했다. 누적 학습 시간은 155만 시간을 넘겼다. 이 데이터는 AI 에이전트 고도화의 원재료다. 사용자가 많을수록 데이터가 늘고, 데이터가 늘수록 AI가 정교해지고, 정교해진 AI가 더 많은 사용자를 붙잡는 플라이휠이다.

버티컬 AI 서비스에서 '데이터 해자'는 결국 사용자 수에서 나온다. 수학대왕의 성장 구조는 B2B 계약 → B2C 대규모 유입 → 데이터 누적 → AI 고도화 순서로 설계돼 있다.

빌더에게 이 구조가 중요한 이유

1인 빌더나 초기 스타트업이 이 구조에서 참고할 수 있는 건 채널 설계다. 학원, 기업, 협회, 학교처럼 개인 유저를 많이 보유한 기관과 B2B 계약을 맺으면, 그 기관이 마케팅 채널이 된다. 고객획득비용(CAC)을 기관 계약 한 건으로 수천 명에게 분산시키는 방식이다.

단, 수학대왕의 MRR·ARR 등 실제 매출 규모는 공개되지 않았다. 성장률과 가입자 수만으로 수익성을 단정할 수 없다는 점은 주의해야 한다.