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기업 이러닝 참여율 통계 — LMS는 도입 후 실제로 얼마나 쓰이나 — 107개사 35개월 MAU 실측 (2026)
마지막 갱신: 2026-07-15
국내 107개 기업이 2022년 9월부터 2025년 7월까지 남긴 시스템 로그를 분석한 1차 데이터입니다. 비필수교육 MAU 중앙값은 23%였습니다. 이 페이지의 모든 통계와 표본 수, 그리고 이 데이터의 한계 4가지를 폼 없이 전부 공개합니다.
폼 제출 없이 전면 공개 · 데이터 원본 다운로드 가능
8개 산업군
분석 기간
중앙값 (n=75)
기업 LMS의 실제 활용률은 중앙값 23%다
국내 107개 기업의 35개월 운영 로그에서, 법정의무교육을 제외한 비필수교육의 월간 활성 사용자 비율(MAU) 중앙값은 23%였습니다. 1분위는 9%, 3분위는 52%, 표준편차는 27.4%로 편차가 매우 큽니다(n=75). 같은 제품을 쓰는데도 어떤 기업은 MAU 81%를, 어떤 기업은 11%를 기록했습니다. 차이를 만든 변수는 제품이 아니라 콘텐츠 공급 빈도, 관리자 개입, 접속 이유의 레이어 수 세 가지였습니다. 참고로 글로벌 LMS 평균 MAU는 10~15%로 보고됩니다(Brandon Hall Group, 2023). MAU 23%는 좌석의 77%가 유휴라는 뜻이고, 좌석 요금은 사용 여부와 무관하게 청구됩니다. 미사용 좌석이 LMS 총비용에서 가장 큰 낭비인 이유와 실사용자 1인당 비용 계산은 LMS 도입 비용은 얼마나 드나에 있습니다.
이 페이지는 터치클래스가 자사 고객 데이터를 익명화해 공개하는 1차 자료입니다. 벤더 자사 데이터이므로 선택 편향·생존자 편향을 포함한 한계 4가지를 먼저 읽고 해석하시기 바랍니다. 통계 원본은 기계 판독 JSON으로도 제공합니다.
23%
비필수교육 MAU 중앙값
Q1 9% · Q3 52% · SD 27.4% (n=75). 편차가 중앙값보다 큽니다.
53%
정체·하락형에 속한 기업
107개사 중 57개사가 MAU 11% 수준에 머물렀습니다. 과반수입니다.
−50%p
법정교육 종료 후 MAU 하락폭
중앙값 기준. 법정교육 시 MAU 중앙값 84%(n=31)가 절반 이하로 내려갑니다.
19%
도입 25개월 이후 MAU
1~3개월 62%로 시작해 25개월 이후 19%로 수렴합니다(n=60).
3배
산업별 활용률 격차
12개월 MAU 중앙값이 프랜차이즈·외식 67%, 제조·물류 22%였습니다(n=48).
n<5
Kirkpatrick Level 4 표본
매출·생산성 성과를 정량 입증한 기업은 107개사 중 5개사 미만이었습니다.
요약 통계표 — 지표 · 값 · 표본수
아래는 이 페이지에 실린 12개 표의 요약입니다. 전체 수치는 CSV와 JSON으로 내려받을 수 있습니다.
폼도, 이메일 입력도 없습니다.
| 지표 | 값 | 표본수(n) | 정의 · 단서 |
|---|---|---|---|
| 비필수교육 MAU 중앙값 | 23% | 75 | 등록 학습자 대비 해당 월 1회 이상 접속 비율. 법정의무교육 시행 월 제외. Q1 9% · Q3 52% · SD 27.4%p. |
| 정체 · 하락형 기업 비율 | 53% | 107 | 107개사 중 57개사. 비이벤트월 MAU 중앙값 11%. 표본의 과반수입니다. |
| 점진안정형 MAU 중앙값 | 81% | 19 | 19개사 전부가 주 1회 이상 콘텐츠를 공급했습니다. |
| 법정교육 기간 MAU 중앙값 | 84% | 31 | 이수 의무의 결과이지 도입 성과가 아닙니다. |
| 법정교육 종료 후 MAU 하락폭 중앙값 | −50%p | 6 | Q1 −41%p · Q3 −82%p. 표본이 작아 방향만 읽어야 합니다. |
| 도입 25개월 이후 MAU 중앙값 | 19% | 60 | 1~3개월 62% → 4~6개월 41% → 7~12개월 28% → 13~24개월 22% → 25개월+ 19%. |
| 산업별 12개월 MAU 중앙값 (최고 / 최저) | 67% / 22% | 48 | 프랜차이즈 · 외식 67%, 제조 · 물류 22%. 산업 간 3배 격차. |
| Kirkpatrick Level 4 측정 기업 | 5개사 미만 | 107 | 매출 · 생산성 성과를 정량 입증한 기업. 글로벌 기준 8%(ATD, 2024)와 유사합니다. |
| 관측 기간 · 표본 규모 | 35개월 | 107 | 2022년 9월 ~ 2025년 7월. 8개 산업군. 자기보고 · 설문 미사용, 시스템 로그만 집계. |
인용 방법 (How to cite)
터치클래스, 「기업 이러닝 참여율 통계 — LMS MAU 실태 107개사 35개월 실측」, 2026. https://www.touchclass.com/ko/lms-benchmark
이 데이터는 국내 LMS 시장의 모집단 통계가 아니라 단일 벤더 고객 107개사의 관측치입니다. 인용할 때는 한계 4가지(선택 편향 · 생존자 편향 · 벤더 자사 데이터 · 인과 증명 미수행)를 함께 표기해야 정확합니다. 재사용 · 재배포에 별도 허가는 필요하지 않습니다.
방법론 — 무엇을, 어떻게 셌나
설문이나 자기보고가 아니라 관리자 대시보드와 운영 리포트의 시스템 로그를 집계했습니다.
표본 수(n)를 지표마다 따로 밝히는 이유는, 모든 지표가 107개사 전부에서 관측되지는 않았기 때문입니다.
표 1. 데이터 개요
| 항목 | 값 | 비고 |
|---|---|---|
| 분석 기업 수 (N) | 107개사 | 모두 동일 플랫폼(터치클래스)을 운영한 국내 기업 |
| 분석 기간 | 35개월 | 2022년 9월 ~ 2025년 7월 |
| 산업군 | 8개 | 금융·보험, 제조·물류, 유통·리테일, 프랜차이즈·외식, 서비스·레저, IT·게임·미디어, 제약·의료, 공공·교육 |
| 학습자 규모 | 60명 ~ 수만 명 | 소규모 스타트업부터 대형 금융사까지 |
| 데이터 출처 | 시스템 로그 | 관리자 대시보드 · 운영 리포트. 자기보고·설문 미사용 |
| 정성 데이터 | 311페이지 | 실제 운영 화면 캡처 분석 |
| 분석 방법 | 시계열 군집 · 산업 교차 비교 · 패턴 귀납 | MAU 시계열을 3개 군집으로 분류, 25개 활용 패턴을 5개 상위 패턴으로 귀납 |
표 2. 지표별 표본 수 — 왜 n이 지표마다 다른가
모든 기업이 모든 지표를 남기지는 않습니다. 예를 들어 라이브 방송을 쓰지 않은 기업에는 라이브 참여 데이터가 없습니다. 지표마다 실제 관측된 표본 수를 그대로 표기합니다.
| 지표 | 관측 기업 수 | 전체(107사) 대비 |
|---|---|---|
| MAU 월별 추적 | 약 75개사 | 70% |
| 콘텐츠 수 · 유형 | 약 60개사 | 56% |
| 등록 학습자 수 | 약 60개사 | 56% |
| 라이브 참여 | 약 40개사 | 37% |
| 소셜러닝 게시 | 약 40개사 | 37% |
| 도입 시기(코호트) | 약 80개사 | 75% |
도입 코호트 분포: 2022년 하반기 약 15개사(최대 35개월 관측) · 2023년 약 45개사(주력 코호트) · 2024년 약 35개사 · 2025년 약 12개사(관측 기간 부족으로 코호트 분석에서 제외).
표 3. 107개사 산업 분포
| 산업 | 기업 수 | 비중 |
|---|---|---|
| 금융·보험 | 15 | 14% |
| 제조·자동차·물류 | 15 | 14% |
| 서비스·레저 | 13 | 12% |
| 유통·리테일 | 12 | 11% |
| 제약·의료 | 10 | 9% |
| 공공·교육 | 10 | 9% |
| IT·게임·미디어 | 9 | 8% |
| 프랜차이즈·외식 | 8 | 7% |
| 기타 | 15 | 14% |
기업 규모(n=60): 500명 미만 18개사(30%) · 500~3,000명 22개사(37%) · 3,000~10,000명 12개사(20%) · 10,000명 이상 8개사(13%). 소재지는 약 85%가 수도권입니다.
이 데이터의 한계 4가지
이 표본은 국내 기업 LMS 시장의 모집단 통계가 아닙니다. 벤더가 자사 고객을 집계한 데이터입니다.
아래 4가지를 감안하지 않고 인용하면 실제보다 낙관적인 결론이 나옵니다.
선택 편향 (Selection bias)
표본은 모바일 퍼스트 학습 플랫폼을 자발적으로 도입한 기업으로만 구성됩니다. 모바일 학습에 이미 관심이 있던 조직이므로, LMS를 검토조차 하지 않는 기업까지 포함한 시장 전체보다 활용률이 높게 나타날 수 있습니다.
생존자 편향 (Survivorship bias)
분석 기간 중 조기 해지한 기업은 반영되지 않았습니다. 가장 낮은 활용률을 기록했을 기업군이 표본에서 빠져 있으므로, 실제 분포의 하단은 여기 표시된 것보다 더 낮을 가능성이 있습니다.
벤더 자사 데이터 (Vendor-supplied)
터치클래스가 자사 고객의 로그를 집계했습니다. 긍정적 결과가 강조될 유인이 구조적으로 존재합니다. 이를 보정하기 위해 Brandon Hall Group·ATD 등 제3자 벤치마크를 아래에 병기했고, 불리한 수치(정체·하락형 53%, Level 4 표본 5개사 미만)도 함께 싣습니다.
인과 증명의 한계 (Correlation only)
무작위 대조 실험(RCT)이나 회귀 분석을 수행하지 않았습니다. 이 페이지의 수치는 기술 통계이며 상관관계 수준의 관찰입니다. "콘텐츠를 많이 올리면 MAU가 오른다"가 아니라 "콘텐츠를 많이 올린 기업의 MAU가 높았다"로 읽어야 정확합니다.
주 1회 미만 콘텐츠 공급으로 MAU 70%를 6개월 이상 유지한 기업은 107개사 중 0곳이었습니다. 반례가 확인되면 이 문장은 폐기됩니다.
MAU는 3가지 유형으로 갈렸다 (n=75)
-
이벤트가 있는 달에는 MAU 중앙값 72%까지 오르지만, 이벤트가 없는 달에는 18%로 내려갑니다. 법정교육이나 전사 캠페인처럼 일시적 강제력이 접속을 만들어 낸 유형입니다. 31개사 중 19개사(61%)가 이벤트 종료 후 2개월 안에 원래 수준으로 되돌아갔습니다. 단발 이벤트의 MAU 급등을 도입 성과로 보고하면 이 함정에 빠집니다.
이벤트월 72% / 비이벤트월 18% · 61%가 2개월 내 원상복귀 -
비필수교육 MAU 중앙값이 81%로, 표본에서 가장 높은 수준을 유지한 유형입니다. 공통점이 명확합니다. 19개사 전부(19/19)가 주 1회 이상 콘텐츠를 공급했고, 19개사 중 17개사가 관리자 대시보드를 주 단위로 모니터링했으며, 16개사가 법정교육과 상시 콘텐츠를 병행했습니다. 제품 설정이 아니라 운영 리듬이 이 유형을 만듭니다.
MAU 중앙값 81% · 주 1회+ 콘텐츠 공급 19/19 -
표본의 과반수가 여기 속합니다. 비필수교육 MAU 중앙값 11%. 도입 후 콘텐츠 공급이 끊겼거나, 법정교육 이후의 후속 설계가 없었던 기업들입니다. 이 유형이 절반을 넘는다는 사실이 이 데이터에서 가장 불편하지만 가장 중요한 발견입니다. LMS를 도입했다는 사실만으로 학습이 일어나지는 않습니다.
MAU 중앙값 11% · 표본의 과반수 -
법정의무교육 기간에는 MAU 중앙값이 84%까지 오릅니다(n=31). 이수가 의무이기 때문입니다. 문제는 그다음입니다. 종료 후 하락폭 중앙값은 −50%p, 1분위 −41%p, 3분위 −82%p였습니다(n=6). 법정교육 기간의 높은 MAU를 도입 성과로 해석하면 안 되는 이유가 여기 있습니다. 이 수치는 이수율이 아니라 플랫폼 습관의 부재를 보여줍니다.
법정교육 시 84% (n=31) → 종료 후 −50%p (n=6)
(전체의 53%)
MAU 중앙값
LMS MAU 평균은 얼마인가 — 분포로 본다
평균 하나로는 아무것도 설명되지 않습니다. 표준편차가 27.4%p로 중앙값보다 크기 때문입니다.
아래 분포에 귀사의 현재 MAU를 대입하면 어느 구간에 있는지 확인할 수 있습니다.
표 4. 비필수교육 MAU 분포 (n=75)
법정의무교육 기간을 제외한 평상시 월간 활성 사용자 비율입니다. 등록 학습자 대비 월 1회 이상 접속한 사용자의 비율로 계산했습니다.
| 통계량 | 값 | 해석 |
|---|---|---|
| 1분위 (Q1) | 9% | 하위 25% 기업은 MAU 9% 이하입니다. |
| 중앙값 (Median) | 23% | 절반의 기업이 MAU 23% 아래에 있습니다. |
| 3분위 (Q3) | 52% | 상위 25% 기업은 MAU 52% 이상입니다. |
| 표준편차 (SD) | 27.4%p | 편차가 중앙값보다 큽니다. 같은 제품을 써도 결과가 갈립니다. |
| 글로벌 LMS 평균 MAU (제3자) | 10~15% | Brandon Hall Group, 2023 |
MAU 정의: 등록 학습자 수 대비 해당 월에 1회 이상 접속한 사용자 수의 비율. 법정의무교육 시행 월은 제외했습니다.
표 5. MAU 3대 유형 — 시계열 군집 (n=75)
35개월 MAU 시계열을 군집화한 결과 3개 유형으로 나뉘었습니다. 비율은 107개사 기준입니다.
| 유형 | 기업 수 | 비율 | 비필수교육 MAU 중앙값 | 특성 |
|---|---|---|---|---|
| A. 급성장형 | 31 | 29% | 72% (이벤트월) / 18% (비이벤트월) | 31개사 중 19개사(61%)가 2개월 내 원상복귀 |
| B. 점진안정형 | 19 | 18% | 81% | 주 1회+ 콘텐츠 19/19 · 주간 모니터링 17/19 · 법정+상시 병행 16/19 |
| C. 정체·하락형 | 57 | 53% | 11% | 과반수. 콘텐츠 공급 중단 · 후속 설계 부재 |
표 6. 신규 효과는 언제 사라지나 — 도입 후 경과별 MAU (n=60)
도입 직후의 높은 MAU는 제품 만족도가 아니라 신규 효과입니다. 코호트를 경과 월수로 나눠 관측한 결과입니다.
| 도입 후 경과 | MAU 중앙값 | 초기 대비 |
|---|---|---|
| 1~3개월 | 62% | 기준 |
| 4~6개월 | 41% | −21%p |
| 7~12개월 | 28% | −34%p |
| 13~24개월 | 22% | −40%p |
| 25개월 이상 | 19% | −43%p |
12개월 이상 운영을 유지한 35개사 중 MAU 50% 이상을 유지한 기업은 9개사(26%)였습니다. 나머지 26개사는 신규 효과 소멸 이후 재상승 설계를 하지 못했습니다.
산업별 활용률은 3배까지 벌어진다
같은 플랫폼, 같은 기능인데 산업별 12개월 MAU 중앙값은 67%에서 22%까지 갈렸습니다.
업무 구조가 학습 시간을 허용하는지 여부가 차이의 대부분을 설명합니다.
표 7. 산업별 12개월 MAU 중앙값 (n=48)
도입 후 12개월 시점의 MAU 중앙값입니다. 관측 표본이 확보된 5개 산업만 표기합니다.
| 산업 | 12개월 MAU 중앙값 | 관측된 구조적 요인 |
|---|---|---|
| 프랜차이즈·외식 | 67% | 이직률이 높아 온보딩이 상시 발생하고, 신메뉴·레시피 등 업무에 즉시 필요한 정보가 계속 갱신됩니다. |
| 공공·교육 | 45% | 부관리자 분산 운영과 500개 이상의 상시 콘텐츠가 법정교육 이후의 급락을 방어했습니다. |
| 제약·의료 | 38% | 제품 정보가 자주 바뀌고, 영업 현장에서 즉시 확인해야 할 지식이 많습니다. |
| 금융·보험 | 25% | 설계사·창구 직원의 업무 리듬(주말 학습, 이동 중 음성)에 맞춘 기업만 정착했습니다. |
| 제조·물류 | 22% | 교대·현장 근무로 학습 시간 확보가 어렵고, 접속의 절반 이상이 출근 전·퇴근 후에 발생합니다. |
접속 이유가 몇 겹인가 — 활용 패턴 5종
107개사의 운영 방식을 25개 패턴으로 나눈 뒤 5개 상위 패턴으로 귀납했습니다.
이 데이터에서 가장 강한 규칙성: 접속 이유의 레이어가 2개 이상이어야 비수기 MAU가 유지됩니다.
표 8. 활용 패턴 5종 (N=107)
| 패턴 | 정의 | 관측 기업 수 | 난이도 · 특징 |
|---|---|---|---|
| P1 현장 직무역량 | 비데스크 인력에게 모바일로 직무 지식 전달 | 약 35개사 | 10분 이내 콘텐츠 · 점심/이동 시간 활용. 주 1회 미만 공급 시 급락 |
| P2 온보딩·조직 적응 | 신입 · 신규 매장 오픈 교육의 구조화 | 약 25개사 | 미션 → 동료 반응 → 소속감의 순환 구조 |
| P3 컴플라이언스 | 법정의무교육을 모바일 + 상시학습으로 연결 | 약 40개사 (최다) | MAU 달성은 가장 쉽고 유지는 가장 어렵다 |
| P4 소셜러닝 | UGC · 커뮤니티를 통한 지식 자급자족 | 약 20개사 | 최난도. 자급자족 Lv.2 → Lv.3 전환이 관건 |
| P5 데이터 성과관리 | 학습 행동 데이터를 비즈니스 KPI에 연계 | 약 15개사 (최소) | 가장 마지막 단계. "교육을 했다" → "교육이 작동했다" |
도입 진입점은 약 70%가 P3(컴플라이언스) 또는 P1(현장 직무역량)이었습니다.
표 9. 패턴 조합 ↔ 비수기 MAU
이 표가 이 페이지에서 실무적으로 가장 쓸모 있는 표입니다. 몇 개의 패턴을 겹쳐 운영하는지가 비수기(법정교육이 없는 달) MAU를 결정했습니다.
| 운영 중인 패턴 조합 | 비수기 MAU | 해석 |
|---|---|---|
| P3 단독 (법정교육만) | 5~10% | 법정교육이 끝나면 접속할 이유가 남지 않습니다. |
| P1 + P3 | 20~40% | 직무 지식이 상시 접속 이유를 하나 추가합니다. |
| P1 + P3 + P2 | 30~50% | 온보딩이 더해지면 신규 인력의 접속이 상시화됩니다. |
| P1 + P3 + P4 | 40~60% | 소셜러닝은 콘텐츠 공급 부담을 조직 내부로 분산시킵니다. |
| P1 ~ P5 전부 | 50~70%+ | 접속 이유가 5겹입니다. 표본에서 가장 높은 구간입니다. |
인과 관계가 아니라 관측된 상관입니다(한계 4 참조). 패턴을 늘리면 MAU가 오른다는 실험 결과가 아니라, 패턴을 여러 겹으로 운영한 기업의 MAU가 높았다는 관찰입니다.
표 10. 콘텐츠 자급자족 4단계
콘텐츠를 누가 만드는가. 이 성숙도가 콘텐츠 공급 빈도를 결정하고, 공급 빈도가 MAU를 결정합니다.
| 단계 | 누가 만드나 | 기업 비중 | 공급 한계 |
|---|---|---|---|
| Lv.1 공급형 | HRD 부서가 전량 제작 | 약 40% | 담당자 수가 콘텐츠 상한을 결정합니다. 가장 흔한 단계입니다. |
| Lv.2 협업형 | 현업 SME가 원고, HRD가 제작 | 약 35% | 제작 병목이 여전히 HRD에 남습니다. |
| Lv.3 분산형 | 현업이 직접 제작·발행 | 약 20% | 공급 빈도가 급증하는 임계점입니다. |
| Lv.4 자생형 | 전 직원 UGC | 약 5% 이하 | 도달한 기업이 매우 드뭅니다. 목표로 삼되 전제로 삼지 마십시오. |
교육 성과를 숫자로 증명한 기업은 거의 없다
이 절은 LMS 업계 전체(터치클래스 포함)에 불리한 데이터입니다. 그래도 싣습니다.
성과 측정 수준을 모른 채 ROI 주장을 받으면 검증할 수 없기 때문입니다.
표 11. Kirkpatrick 4단계별 실제 측정 표본 (N=107)
| 단계 | 측정 대상 | 관측 표본 | 현실 |
|---|---|---|---|
| Level 1 반응 | 만족도 · 설문 | n = 40 이상 | 대부분의 기업이 여기까지는 측정합니다. |
| Level 2 학습 | 시험 점수 · 이수율 | n = 25~30 | 시험 기능을 쓰는 기업에 한정됩니다. |
| Level 3 행동 | 현업 행동 변화 | n ≈ 10 | 제한적이지만 확인되면 강력한 근거가 됩니다. |
| Level 4 성과 | 매출 · 생산성 등 비즈니스 지표 | n < 5 | 107개사 중 5개사 미만. 업계 전반의 미해결 과제입니다. |
학습과 성과의 인과를 정량 입증한 기업은 약 10개사(9%)였고, 그중 매출·생산성까지 연결한 기업은 5개사 미만입니다. 제3자 벤치마크도 유사합니다 — Level 4를 측정하는 기업은 글로벌 8%로 보고됩니다(ATD, 2024).
제3자 벤치마크와 대조하기
벤더 자사 데이터의 편향(한계 3)을 보정하려면 외부 출처와 나란히 놓아야 합니다.
아래는 이 페이지의 수치를 해석할 때 함께 참조할 공개 출처입니다.
| 지표 | 값 | 출처 (발행 기관 · 연도) |
|---|---|---|
| 글로벌 LMS 평균 MAU | 10~15% | Brandon Hall Group, 2023 |
| Kirkpatrick Level 4를 측정하는 기업 | 8% | ATD, 2024 |
| L&D 예산 중 디지털·모바일 비중 | 28% → 42% | ATD, 2024 (2021 대비) |
| AI 학습 추천 도입 시 콘텐츠 이수율 향상 | 35% | McKinsey, 2024 |
| 기술 스킬 반감기 | 2.5년 | Deloitte, 2024 |
| AI 개인화를 최우선 과제로 꼽은 L&D 전문가 | 83% | LinkedIn Workplace Learning Report, 2025 |
| 마이크로러닝의 지식 정착률 우위 | 17% | Journal of Applied Psychology, 2019 (메타분석) |
| 한국 노동인구 중 비데스크 워커 비중 | 약 60% | 고용노동부, 2024 |
| "LMS 접속률이 기대에 미달한다"고 답한 기업 | 72% | 한국HRD협회, 2024 |
링크는 발행 기관의 공식 사이트입니다. 개별 보고서의 접근 경로와 공개 여부는 각 기관 정책에 따라 달라질 수 있습니다. 터치클래스 자체 데이터(N=107)와 위 외부 수치는 수집 방법과 모집단이 다르므로 직접 비교가 아니라 대조로만 사용하시기 바랍니다.
이 표본의 비필수교육 MAU 중앙값 23%는 글로벌 평균 10~15%(Brandon Hall Group, 2023)보다 높습니다. 다만 이 차이를 제품 성능으로 해석하면 안 됩니다 — 표본이 모바일 학습에 이미 투자한 기업으로 한정된 선택 편향(한계 1)이 이 격차의 상당 부분을 설명할 수 있습니다.
이 플랫폼이 우리 규모를 감당하는지는 무엇으로 확인하나
규모가 커지면 기능 목록에 나오지 않는 것들이 먼저 깨집니다.
"가능합니다"라는 답변 대신 아래 4가지를 문서로 요구하면, 모든 후보를 같은 조건에서 비교할 수 있습니다.
기능 데모는 학습자 10명일 때와 10,000명일 때가 똑같아 보입니다. 차이는 법정교육 마감일에 접속이 몰릴 때, 수만 명 조직도를 HR 시스템과 매일 동기화할 때, 계열사별로 권한을 분리해야 할 때, 그리고 금융·공공 고객이 벤더를 직접 실사할 때 드러납니다. 이 항목들은 화면으로 확인할 수 없으므로 증빙 문서로 요구해야 합니다.
| 요구할 증빙 | 왜 필요한가 | 어떤 형태로 받아야 하는가 |
|---|---|---|
| 최대 동시접속 부하 테스트 결과 | 평시 부하로 설계된 시스템은 마감일 스파이크에서 무너집니다. | "가능하다"는 답변이 아니라 측정된 결과값과 테스트 조건이 적힌 문서 |
| 단일 고객사 최대 학습자 수 | 총 고객사 수는 규모 경험을 증명하지 못합니다. 중요한 것은 단일 배포 최대치입니다. | 최대 배포 사례의 학습자 수와 운영 기간 |
| 무중단 운영 기간과 장애 이력 | 가용성은 약속이 아니라 실적으로 확인합니다. | 연속 운영 기간, 장애 이력, 대응 절차 |
| 대기업·금융권 수탁사 보안 점검 통과 이력 | 금융·공공은 벤더를 직접 실사합니다. 점검을 통과한 적이 없으면 도입 심사에서 멈춥니다. | 점검 수행 기관, 연도, 점수 또는 통과 여부 |
아래는 위 4가지에 대해 터치클래스가 현재 제출할 수 있는 값입니다. 각 행의 출처 링크에서 원본을 직접 확인할 수 있습니다. 같은 표를 다른 후보에게도 채우게 하면 비교가 성립합니다.
| 확인 항목 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 단일 고객사 최대 학습자 수 | 39,000명 | 대형 손해보험사 · /ko/education-engagement |
| 금융권 누적 이용 인원 | 약 135,800명 | 17개 기관 누적 · /ko/security-enterprise |
| 무중단 운영 기간 | 5년 | 금융 분야 · /ko/security-enterprise |
| 동시접속 부하 테스트 | 18,000명 | 대형 시중은행 · 부하 테스트값 · /ko/education-engagement |
| 대규모 필수교육 운영 실적 | 12,000명 · 이수율 99.8% | 대형 시중은행 차세대 시스템 교육 · /ko/education-engagement |
| 대기업·금융권 수탁사 보안 점검 | 99.1점 (2023년) | /ko/security-enterprise |
| 정보보호 인증 | ISMS-P + ISO/IEC 27001:2022 | ISMS-P 101개 항목 충족 · /ko/security |
| 금융·보험 10개사 학습자 규모 | 중앙값 약 12,000명 | 200명~39,000명 · 2017~2025.07 · /ko/education-engagement |
| 운영 데이터 규모 | 107개사 · 35개월 · 8개 산업 | 이 페이지 · /ko/lms-benchmark |
기업명은 익명화 원칙에 따라 공개하지 않습니다. 위 수치는 모두 이 사이트에 이미 공개된 값이며, 출처 링크에서 원본 맥락과 함께 확인할 수 있습니다.
"10만 명 이상 규모를 운영해본 적이 있는가"를 묻는다면, 터치클래스는 금융권 한 산업에서만 17개 기관 누적 약 135,800명입니다(/ko/security-enterprise). 단일 배포 기준 최대치는 39,000명입니다 — 이 둘은 다른 질문에 대한 다른 답이므로 구분해서 보셔야 합니다.
자주 묻는 질문
이 데이터에 대해 실제로 가장 많이 받는 8개 질문입니다.
기업 LMS를 도입하면 실제 사용률(MAU)은 어느 정도인가요?
국내 107개 기업의 35개월 운영 데이터에서 비필수교육 MAU 중앙값은 23%였습니다. 1분위 9%, 3분위 52%, 표준편차 27.4%p입니다(n=75). 편차가 중앙값보다 크다는 점이 핵심입니다. 글로벌 LMS 평균 MAU는 10~15%로 보고됩니다(Brandon Hall Group, 2023). 다만 이 표본은 모바일 학습 플랫폼을 자발적으로 도입한 기업으로 한정되므로 선택 편향이 있습니다.
이 데이터는 어떻게 수집됐고 한계는 무엇인가요?
설문이나 자기보고가 아니라 관리자 대시보드와 운영 리포트의 시스템 로그를 집계했습니다(107개사, 8개 산업, 2022.09~2025.07). 한계는 4가지입니다. 선택 편향(자발적 도입 기업 한정), 생존자 편향(조기 해지 기업 미반영), 벤더 자사 데이터(터치클래스가 자사 고객을 집계했으므로 긍정 강조 유인 존재), 인과 증명 한계(RCT·회귀 미수행, 상관관계 수준의 기술 통계)입니다.
법정의무교육을 하면 MAU가 오르는데 왜 유지가 안 되나요?
법정교육 기간에는 MAU 중앙값이 84%까지 오릅니다(n=31). 이수가 의무이기 때문입니다. 종료 후 하락폭 중앙값은 −50%p였고 1분위 −41%p, 3분위 −82%p였습니다(n=6). 이수 의무가 사라지면 접속할 이유도 사라집니다. 법정교육만 운영하는 기업(P3 단독)의 비수기 MAU는 5~10%에 머물렀습니다. 법정교육 기간의 높은 MAU는 도입 성과가 아니라 강제력의 결과로 해석해야 합니다.
도입 초기에는 잘 쓰다가 왜 조용해지나요?
신규 효과가 소멸하기 때문입니다. 도입 후 1~3개월 MAU 중앙값은 62%였지만 4~6개월 41%, 7~12개월 28%, 13~24개월 22%, 25개월 이상에서는 19%로 수렴했습니다(n=60). 12개월 이상 운영한 35개사 중 MAU 50% 이상을 유지한 기업은 9개사(26%)뿐이었습니다. 초기 MAU는 제품 만족도가 아니라 신규성의 지표에 가깝습니다.
산업별로 LMS 활용률이 다른가요?
크게 다릅니다. 도입 12개월 시점 MAU 중앙값은 프랜차이즈·외식 67%, 공공·교육 45%, 제약·의료 38%, 금융·보험 25%, 제조·물류 22%였습니다(n=48). 최고와 최저가 3배 차이입니다. 업무 구조가 학습 시간을 허용하는지, 업무에 즉시 필요한 정보가 계속 갱신되는지가 격차의 대부분을 설명합니다.
MAU를 유지한 기업은 무엇이 달랐나요?
MAU 중앙값 81%를 유지한 점진안정형 19개사의 공통점은 세 가지였습니다. 19개사 전부가 주 1회 이상 콘텐츠를 공급했고, 17개사가 관리자 대시보드를 주 단위로 모니터링했으며, 16개사가 법정교육과 상시 콘텐츠를 병행했습니다. 더 일반화하면, 접속 이유의 레이어가 2개 이상인 기업만 비수기 MAU를 유지했습니다. 법정교육만 운영하면 5~10%, 5개 패턴을 모두 운영하면 50~70% 이상이었습니다.
콘텐츠는 누가 만드나요? 현업이 직접 만들 수 있나요?
콘텐츠 자급자족 성숙도는 4단계로 관측됐습니다. Lv.1 공급형(HRD가 전량 제작) 약 40%, Lv.2 협업형(현업 SME 원고 + HRD 제작) 약 35%, Lv.3 분산형(현업이 직접 제작) 약 20%, Lv.4 자생형(전 직원 UGC) 약 5% 이하입니다. 대부분의 기업이 Lv.1~2에 머물고, 이 단계에서는 HRD 담당자 수가 콘텐츠 공급량의 상한이 됩니다. 공급 빈도가 MAU를 결정하므로 이 병목이 곧 활용률의 병목입니다.
교육 성과(ROI)를 숫자로 증명한 기업은 얼마나 되나요?
거의 없습니다. Kirkpatrick 기준으로 Level 1(반응)은 40개사 이상, Level 2(학습)는 25~30개사에서 측정됐지만, Level 3(행동)은 약 10개사, Level 4(비즈니스 성과)는 5개사 미만이었습니다. 학습과 성과의 인과를 정량 입증한 기업은 약 10개사(9%)입니다. 제3자 조사도 유사해서 Level 4를 측정하는 기업은 글로벌 8%로 보고됩니다(ATD, 2024). 벤더가 제시하는 ROI 수치가 어느 Level의 근거인지 반드시 확인하십시오.
이 데이터를 어떻게 쓰나
벤더의 MAU 약속을 검증하거나, 귀사의 현재 활용률이 어느 구간인지 대조하는 데 사용하십시오.
