개발을 시작하기 전 상황
초기 기획 단계에서는 예매 서비스에 필요한 기능인 구역별 인터랙티브 좌석맵과 AI 기반 추천 알고리즘, 펀딩 자동심사 시스템까지 한 번에 구현하려 했습니다. 이 경우 좌석맵 렌더링과 심사 알고리즘 고도화에만 상당한 개발 리소스가 소요되어, 정작 핵심인 예매·결제·펀딩 정산 로직을 검증하기도 전에 예산과 일정이 함께 초과될 위험이 컸습니다.
등급별 예매 구조와 펀딩 자동 정산 설계로 예상 예산의 63.2%를 성공적으로 절감
웹 크롤링 기반 공연 큐레이션 및 티켓팅 플랫폼 'Picket'
기존 기획안이 요구하는 인터랙티브 좌석맵과 펀딩 자동심사 알고리즘의 개발 욕심을 걷어내고, 예매·결제·크라우드펀딩이라는 핵심 로직에 리소스를 집중함으로써 예상 견적 대비 최대 63.2%의 예산을 절감했습니다. 이는 좌석 재고 동시성 처리와 펀딩 결제 자동 정산이라는 핵심 기술 요소의 완성도를 높여 서비스 안정성을 증명해낸 결과입니다.
처음 계획에서 어려웠던 점
기존에는 티켓 예매 서비스를 만들 때 인터랙티브 좌석 배치도와 자동화된 펀딩 심사 시스템까지 처음부터 구축하는 방식으로 진행하고자 했습니다. 이 경우 좌석맵 렌더링과 심사 알고리즘 고도화에 개발 리소스가 집중되면서, 정작 핵심인 예매·결제·펀딩 정산 로직의 완성도는 뒤로 밀리고 예산과 일정이 함께 초과되는 구조에 빠지기 쉽습니다.
함께 정리한 개발 방향
Picket은 좌석 배치도 대신 등급별 재고 확인 구조를, 펀딩 자동심사 대신 관리자 웹 기반 수동 검토 구조를 도입해 예매·결제·펀딩 정산이라는 핵심 로직에 개발 리소스를 집중했습니다. 또한 Ionic·Angular·Firebase 기반 단일 코드베이스로 Android·iOS·관리자 웹을 함께 대응하도록 설계했습니다.
이렇게 결정한 이유: 핵심은 '예매'와 '펀딩'이라는 본질에 리소스를 집중하는 것이었습니다. 좌석맵 렌더링 대신 등급별 재고 확인에, 자동심사 알고리즘 대신 관리자 수동 검토에 기술력을 우선 배분해 개발 효율성을 크게 높였습니다.
이번 개발 범위
이번 개발에 포함한 기능
- 좌석 선택 UI 구조
- 구역별로 좌석을 하나씩 지정하는 방식 대신 등급별 잔여석과 수량 선택으로 축소
- 펀딩 심사 프로세스
- 자동 매칭 알고리즘 대신 신청서 제출 후 관리자 웹의 수동 검토로 축소
- 크롤링 대상 범위
- 국내 모든 예매처 전수 연동 대신 주요 대형 플랫폼 중심으로 범위를 축소
다음 단계로 미룬 기능
- AI 추천 알고리즘
- 관심 데이터가 충분히 쌓이기 전이라 이번 개발 범위에서는 제외
- 인터랙티브 좌석 배치도
- 그래픽 렌더링 부담이 큰 시어터맵 기능은 이번 범위에서 완전히 제외
- 예매 대기(웨이팅) 큐
- 초기 트래픽 규모를 고려해 대기열 시스템은 이번 범위에서 제외
실제로 만든 결과
- 좌석 등급별 재고 동시성 처리 로직 구축 완료
- 펀딩 결제 홀딩 및 자동 정산 흐름 구현
- 불필요한 기능을 걷어낸 간결한 예매 UX 적용
기존 기획안이 요구하는 인터랙티브 좌석맵과 펀딩 자동심사 알고리즘의 개발 욕심을 걷어내고, 예매·결제·크라우드펀딩이라는 핵심 로직에 리소스를 집중함으로써 예상 견적 대비 최대 63.2%의 예산을 절감했습니다. 이는 좌석 재고 동시성 처리와 펀딩 결제 자동 정산이라는 핵심 기술 요소의 완성도를 높여 서비스 안정성을 증명해낸 결과입니다.
출시 후 확장 방향
출시 이후에는 실제 이용 결과를 바탕으로 다음 기능을 결정합니다.
- 데브크래프트만의 MVP 구조 설계를 기반으로 일체형 프로세스(기획-디자인-개발) 진행
- 정해진 예산과 일정 내에 안정적인 예매·펀딩 시스템을 구축하고 시장에 성공적으로 런칭
- 누적된 관심 데이터를 분석해 향후 아티스트·장르 추천 알고리즘을 단계적으로 도입
- 공연 기획사·플랫폼과의 제휴형 마케팅 채널로 단계적으로 확장
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