회사가 사준 LMS, 안 쓰면 어떻게 되나 — 낮은 활성 사용률의 재계약 리스크

🔍 몇 천만 원 주고 산 LMS, 로그인하는 직원은 몇 명이나 될까

어느 교육 담당자가 연초에 야심 차게 새 LMS를 도입했다. 전 직원 계정을 발급하고, 온보딩 메일을 돌리고, 필수 과정을 등록했다. 그리고 반년 뒤 관리자 대시보드를 열어봤을 때 마주한 숫자는 예상보다 훨씬 초라했다. 업계 평균을 보면 이 장면은 특정 회사만의 불운이 아니다. 여러 조사를 종합하면 기업 LMS의 평균 과정 완료율은 8%에 그치고, LMS에 대한 순추천지수(NPS)는 평균 -40점으로 나타난다 — 이는 사용자 대부분이 "추천하지 않는다"를 넘어 적극적으로 불만을 표하는 수준이다. 국내 상황도 다르지 않다. 한 국내 LMS 벤더가 100여 개 고객사의 35개월치 시스템 로그를 익명화해 공개한 자료에 따르면, 필수 지정 과정이 아닌 일반 교육의 월간 활성 사용자 비율(MAU) 중앙값은 23%에 불과했다. 바꿔 말하면 발급된 좌석의 77%가 유휴 상태로 남아 있다는 뜻이고, 좌석 요금은 로그인 여부와 무관하게 매달 청구된다.

그런데 LMS 도입 자체는 계속 늘고 있다. 조사에 따르면 기업의 90%가 이미 LMS를 쓰고 있고, 직원 교육에 LMS를 활용하는 기업 비율은 2020년 59%에서 최근 68%까지 올라갔다. 도입률은 오르는데 활용률은 바닥을 기는 이 간극이야말로 이번 기사가 파고드는 지점이다 — 그리고 이 간극이 방치될 때, 담당자의 책상 위에는 결국 "이 예산, 다음 해에도 계속 써야 하나"라는 재계약 심사 질문지가 올라온다.

더 불편한 진실은, 이 질문지가 담당자 손에 먼저 놓이지 않는다는 점이다. 뒤에서 살펴보겠지만 최근 SaaS 업계에서는 벤더의 고객 성공(Customer Success) 팀이 활용 데이터를 실시간으로 모니터링하며 이탈 가능성을 먼저 감지하는 관행이 빠르게 확산되고 있다. 즉 "우리 회사가 이 시스템을 잘 못 쓰고 있다"는 사실을, 정작 그 회사보다 시스템을 판 쪽이 먼저 알아채는 역전 현상이 벌어질 수 있다는 뜻이다. 이 글은 그 역전을 막기 위해 필요한 데이터와 판단 기준을 순서대로 짚는다.

🕰️ 배경 — LMS는 어떻게 "일단 사는 것"이 되었나

코로나19 이후 원격·하이브리드 근무가 일상화되면서, 기업들은 대면 집합교육을 대체할 디지털 인프라로 앞다퉈 LMS를 도입했다. 이 시기 도입률이 급등한 배경에는 "일단 갖춰야 한다"는 조직적 압박이 강하게 작용했다. 인사 담당 임원 입장에서는 LMS가 없다는 사실 자체가 리스크로 여겨졌고, 이는 실제 학습자의 필요보다 조직의 구비 요건을 앞세운 구매 결정으로 이어졌다. 이 흐름 속에서 "일단 사고 본다"는 관행이 굳어졌고, 그 결과가 지금의 광범위한 유휴 좌석 문제로 나타나고 있다는 것이 여러 SaaS 지출 분석의 공통된 진단이다. 실제로 글로벌 SaaS 지출 전반을 보면, 조직은 평균적으로 연간 약 1,980만 달러를 전혀 쓰이지 않거나 거의 쓰이지 않는 라이선스에 낭비하고 있으며, 구매한 SaaS 라이선스의 51%가 미사용 상태라는 조사 결과까지 나온다 — 역대 최고 수준의 낭비율이다. LMS도 이 SaaS 전반의 구조적 문제에서 예외가 아니다.

💻 왜 비싼 시스템을 사고도 안 쓰는가 — 원인 분석

낮은 활용률의 근본 원인은 기술이 아니라 '마찰(friction)'이라는 게 업계의 공통된 진단이다. 학습이 업무와 분리된 별도 시스템에 존재할 때, 직원은 그 시스템을 일부러 찾아가야 한다 — 별도 로그인, 낯선 인터페이스, 실제 업무 맥락에서의 이탈. 이 작은 마찰 하나하나가 누적되면 결국 "접속을 피하는 습관"으로 굳어진다는 것이다. 앞서 언급한 국내 벤더의 로그 분석은 이 마찰의 정체를 더 구체적으로 짚는다 — 같은 제품을 쓰는 기업인데도 어떤 곳은 MAU 81%를, 어떤 곳은 11%를 기록했고, 이 차이를 가른 변수는 제품 성능이 아니라 ① 콘텐츠 공급 빈도(새 콘텐츠가 얼마나 자주 올라오는가) ② 관리자 개입 정도(담당자가 얼마나 적극적으로 독려·리마인드하는가) ③ 접속 이유의 레이어 수(로그인 후 원하는 콘텐츠에 닿기까지 몇 단계를 거쳐야 하는가)였다. 즉 같은 시스템이라도 운영 방식에 따라 활성 사용률이 7배 넘게 벌어질 수 있다는 뜻이다 — 이는 "제품이 나빠서 안 쓴다"는 단순한 결론을 뒤집는 중요한 발견이다.

여기에 인터랙티브 설계 여부도 큰 변수로 작용한다. 조사에 따르면 퀴즈·투표 같은 참여형 요소가 포함된 콘텐츠를 이수한 학습자는 수동적으로 시청만 한 학습자보다 완료율이 47%포인트 높았고, 10분 이하의 짧은 세션은 약 80%에 달하는 완료율을 기록했다. 반대로 말하면, 평균 완료율이 8%까지 떨어지는 것은 대개 긴 분량을 일방적으로 밀어붙이는 콘텐츠 설계 관행과 맞물려 있다는 뜻이다. 결국 '마찰'이라는 하나의 개념 안에 접속 경로의 마찰과 콘텐츠 자체의 마찰이라는 두 층위가 함께 존재하는 셈이다.

📊 숫자로 보는 유휴 좌석의 규모

이 문제의 재무적 규모를 정리하면 다음과 같다. SaaS 전반에서 조직당 연평균 약 1,980만~2,100만 달러가 미사용 라이선스로 새고 있고, 그중 15%는 활동 이력이 전무한 순수 '선반 소프트웨어(shelfware)'다. L&D 예산으로 좁혀도 마찬가지다 — 조사 대상 기업의 78%가 L&D 예산의 최소 10% 이상이 비효과적이거나 사용되지 않는 콘텐츠에 낭비된다고 인정했고, 절반 이상은 그 손실 규모가 최대 25%에 달한다고 답했다.

여기에 '고스트 유저(ghost user)' 문제까지 겹친다. 퇴사자나 조직 개편으로 더 이상 존재하지 않는 계정을 제때 정리하지 않으면, 이런 유령 계정만으로도 LMS 청구액이 15~30% 부풀려질 수 있다는 지적이 있다. 즉 활용률 저조 문제는 "안 쓰는 사람"뿐 아니라 "애초에 쓸 수 없는 유령 계정"까지 겹쳐 이중으로 예산을 갉아먹는 구조다. 게다가 이 두 문제는 서로를 가린다는 점에서 더 까다롭다 — 고스트 유저가 분모(전체 좌석 수)를 부풀려 놓으면, 실제 재직자 중에서의 진짜 활용률은 대시보드에 표시되는 숫자보다 더 낮을 수 있다. 즉 "MAU 23%"라는 수치조차, 유령 계정을 걷어내고 재직자 기준으로만 다시 계산하면 실제 체감 활용률은 더 낮게 나올 가능성이 있다.

💰 재무 담당자 눈에는 어떻게 보이는가 — 재계약 리스크로의 전환

SaaS 구매 전반의 트렌드를 보면, 활용 데이터는 이제 단순 참고 지표가 아니라 재계약 여부를 좌우하는 선행 지표로 취급된다. 사용 빈도가 떨어지거나, 핵심 기능 채택이 정체되거나, 주요 사용자가 더 이상 로그인하지 않는다면 이는 이탈(churn) 위험의 선행 신호로 해석된다 — 그리고 이런 신호는 대개 계약 만료 훨씬 전부터 이미 드러난다는 것이 SaaS 고객 성공(Customer Success) 업계의 정설이다. 실제로 CS 업계 조사에 따르면, 조사 대상 CS 팀의 77%가 AI를 활용한 이탈·위험 예측을 검토 중이고 이미 39%는 이를 실제 업무에 도입했다. 이 말은 LMS 벤더 쪽에서도 고객사의 낮은 로그인 지표를 실시간으로 들여다보며 "이 계약, 갱신될까"를 미리 가늠하고 있다는 뜻이다. 교육 담당자 입장에서 보면 입장이 뒤바뀐다 — 낮은 활용률 데이터는 이제 벤더가 먼저 알아채는 약점이 됐고, CFO에게 예산을 방어해야 하는 담당자가 오히려 뒤늦게 그 사실을 통보받는 상황이 벌어질 수 있다.

더 나아가 이 구도는 협상력의 문제이기도 하다. 벤더가 자사 고객의 활용률 데이터를 실시간으로 파악하고 있다면, 재계약 협상 테이블에서 "귀사의 활용률이 업계 평균보다 낮으니 이번엔 할인해 드리겠다"거나 반대로 "이 정도 활용률이면 상위 요금제로의 업셀이 필요하다"는 식으로 대화의 주도권을 먼저 쥘 수 있다. 교육 담당자가 자사의 활용률 데이터를 스스로 먼저 파악하고 있어야 하는 이유가 여기에 있다 — 협상 테이블에서 수세에 몰리지 않으려면, 적어도 벤더가 아는 만큼은 스스로도 알고 있어야 한다.

🔍 국내외 실무 사례 — 활용률이 갈라놓은 결과

사례 1 — 국내 100여개사 로그 분석 속 산업별 극과 극(한국, 데이터 공개). 앞서 언급한 국내 벤더의 35개월 로그 분석에서, 산업별 MAU 최고치는 프랜차이즈 업종의 67%였고 최저치는 제조·물류 업종의 22%였다. 같은 제품 카테고리 안에서도 3배 가까운 격차가 났다는 것은, 업종 특성(현장 근무 비중, 필수 교육 빈도)과 운영 방식이 활용률을 좌우하는 핵심 변수임을 보여준다.

사례 2 — Coursera·Udemy 등 온라인 학습 플랫폼의 주가 급락(글로벌, 구조적 붕괴). 교육공학 분석가 조시 버신(Josh Bersin)은 2025년 말 이들 플랫폼의 주가 급락이 경영진의 실책이 아니라 시장 자체의 구조 변화 때문이라고 짚었다. ChatGPT의 주간 사용자가 9억 명에 달하고 그중 학습 관련 대화가 전체의 40% 이상을 차지하는 상황에서, "강의를 등록하고 완주하는" 기존 학습 방식 자체가 밀려나고 있다는 진단이다. 이는 개별 기업의 LMS 저활용 문제가 더 큰 산업 지각변동의 일부일 수 있음을 시사한다 — 즉 어떤 저활용은 운영 미숙의 결과이지만, 어떤 저활용은 학습자 스스로가 이미 다른 방식(대화형 AI 등)으로 필요를 해결하고 있다는 신호일 수 있다는 것이다.

사례 3 — 고스트 유저로 인한 청구액 부풀림(다수 조직, 반복 발생). 인수합병이나 구조조정 이후 계정을 정리하지 않아 실제 사용자 수보다 15~30% 많은 좌석 비용이 청구되는 사례가 SaaS 관리 업계에서 반복적으로 지적된다. 이는 활용률 문제가 "직원이 안 쓴다"는 행태 문제만이 아니라 "관리자가 계정을 안 지운다"는 운영 문제이기도 하다는 것을 보여준다.

사례 4 — 조시 버신의 대규모 조직 재설계(글로벌, 성공적 구조조정). 조시 버신 컴퍼니는 여러 대기업의 관리자 교육·HR 지원 체계를 재설계해 L&D 지출을 40% 줄이면서도 더 개인화된 직원 경험을 제공하는 결과를 이끌어냈다고 밝혔다. 예산을 줄이면서도 활용률과 만족도를 함께 끌어올린 사례로, "지출 삭감"과 "활용률 개선"이 상충하지 않을 수 있음을 보여준다.

🧭 전문가들은 이 문제를 어떻게 진단하는가

💡 조시 버신 — 시장 구조 변화론 — "오늘 9억 명이 매주 ChatGPT를 씁니다." 그는 전통적 '강의 출판 모델'(콘텐츠를 만들어 LMS에 얹고 학습자가 찾아와 수강하길 기다리는 방식) 자체가 구조적으로 저물고 있으며, 실시간 성과 지원과 지속적 역량 개발을 결합한 새로운 모델로의 전환이 불가피하다고 진단한다.

💡 SaaS 지출 관리 업계 — 거버넌스 실패론 — 여러 SaaS 지출 분석 보고서는 활용률 저조의 근본 원인을 "IT 부서가 SaaS 지출의 15%, 앱 소유권의 13%만 통제한다"는 거버넌스 공백에서 찾는다. 구매와 관리 권한이 여러 부서에 흩어져 있다 보니, 누구도 활용률을 책임지고 관리하지 않는 구조가 방치된다는 것이다.

💡 eLearning Industry 논조 — 자업자득론 — 업계 매체 eLearning Industry의 한 칼럼은 "교육 예산이 삭감됐다면, 그건 당해도 싸다"는 도발적 제목으로, 활용도·성과 지표를 제대로 추적하지 못한 L&D 부서 스스로의 책임을 직접적으로 지적한다. 활용률 데이터를 관리하지 않은 채 예산만 요구하는 관행에 대한 업계 내부의 자성적 비판이다.

세 전문가의 시각을 종합하면, 활용률 저조는 단일 원인이 아니라 ① 학습 방식 자체의 시대적 전환 ② 조직 내 SaaS 거버넌스 부재 ③ L&D 부서의 데이터 관리 소홀이 겹쳐 만들어낸 결과라는 그림이 그려진다.

⚖️ 활성 사용률 높은 기업과 낮은 기업, 무엇이 다른가

⚠️ "활용률이 낮다고 무조건 나쁜 것은 아니다" — 반론과 한계

여기서 균형을 위해 짚어야 할 반론이 있다. 모든 낮은 활용률이 실패를 의미하지는 않는다. 법정 의무교육이나 컴플라이언스 교육처럼 애초에 '연 1회 필수 이수'가 목적인 콘텐츠는, 매달 로그인할 필요가 없는 것이 오히려 정상이다. 이런 콘텐츠의 낮은 MAU를 일반 학습 콘텐츠와 동일한 잣대로 "실패"라 낙인찍는 것은 지표 오독이다. 실제로 국내 벤더 데이터에서도 산업별·콘텐츠 성격별 편차가 크게 나타난 것은, 활용률이라는 단일 지표만으로 판단할 수 없다는 방증이기도 하다.

또한 활용률 저조의 책임을 전적으로 벤더나 제품 탓으로 돌리는 것도 반쪽짜리 진단이다. 앞서 살펴본 원인 분석에서 확인했듯, 같은 제품에서도 운영 방식(콘텐츠 공급 빈도, 관리자 개입)에 따라 MAU가 7배 가까이 벌어졌다 — 이는 문제의 상당 부분이 제품이 아니라 도입 기업의 운영 역량에 있다는 뜻이다. 따라서 재계약 심사에서 "활용률이 낮으니 무조건 벤더를 바꾼다"는 결론으로 직행하기 전에, 자사의 콘텐츠 운영·독려 체계부터 점검하는 것이 순서상 맞다.

여기에 한 가지 함정이 더 있다. 벤더를 교체한다고 해서 활용률이 자동으로 개선되는 것도 아니다. 앞서 살펴본 산업별 격차(프랜차이즈 67% vs 제조·물류 22%)는 같은 제품군 안에서도 발생했다는 점을 기억할 필요가 있다. 즉 새 시스템으로 전환하는 데 드는 이전 비용·재교육 부담을 감수하고도, 운영 방식(콘텐츠 공급·독려·접속 마찰)을 그대로 답습한다면 결과는 크게 달라지지 않을 가능성이 높다. 전환 결정 이전에 반드시 "우리가 바꾸려는 것이 시스템인가, 운영 방식인가"를 스스로에게 먼저 물어야 하는 이유다.

🗺️ 교육 담당자를 위한 실전 가이드 — 재계약 전에 무엇을 점검할까

• 1. MAU를 콘텐츠 성격별로 분리해 집계한다. 필수교육과 자율학습을 뭉뚱그리면 실제 문제 지점을 놓친다.
• 2. 고스트 유저부터 정리한다. 퇴사·조직개편 계정을 정기적으로 감사해, 실제 쓰지도 못하는 좌석에 비용을 내고 있지 않은지 확인한다.
• 3. 콘텐츠 공급 빈도를 늘린다. 국내 데이터가 보여주듯, 새 콘텐츠가 정기적으로 올라오는 조직일수록 MAU가 높다. 초기 등록 후 방치가 가장 흔한 실패 패턴이다.
• 4. 접속 경로의 단계 수를 줄인다. 별도 로그인·복잡한 메뉴 구조가 마찰을 키운다. 업무 도구와의 연동, 단일 로그인(SSO) 여부를 점검한다.
• 5. 짧고 인터랙티브한 콘텐츠 비중을 늘린다. 10분 이하 세션과 퀴즈·투표 등 참여형 요소가 완료율을 유의미하게 끌어올린다는 데이터를 참고한다.

🤖 LMS 재계약·전환 판단 체크리스트

• 지난 12개월간 필수교육과 자율학습 콘텐츠의 MAU를 각각 별도로 산출했는가.
• 고스트 유저(퇴사자·중복 계정)를 최근 분기에 감사·정리했는가.
• 활용률이 낮다면, 그 원인이 제품 자체인지 자사의 운영 방식(콘텐츠 공급·독려)인지를 구분해 진단했는가.
• 현재 벤더가 활용률 저조를 재계약 협상 카드로 미리 활용하고 있지는 않은지(고객 성공팀의 선제적 컨택 여부).
• 전환을 검토한다면, 새 벤더가 접속 마찰을 줄이는 구조(SSO, 업무 도구 연동)를 실제로 제공하는지.

❓ 자주 묻는 질문

Q1. 우리 회사 LMS 활용률이 낮으면 무조건 벤더를 바꿔야 하나?
아니다. 같은 제품에서도 운영 방식에 따라 MAU가 7배까지 벌어진 사례가 있어, 먼저 콘텐츠 공급 빈도·관리자 개입·접속 경로부터 점검하는 것이 우선이다.

Q2. 법정 의무교육처럼 원래 접속 빈도가 낮은 콘텐츠도 문제인가?
아니다. 필수·의무 교육은 연 1~2회 이수가 목적이므로 낮은 MAU가 정상이다. 자율학습 콘텐츠와 분리해 지표를 관리해야 오판을 피할 수 있다.

Q3. 회사가 실제로 안 쓰는데도 비용을 내고 있는 좌석이 있는지 어떻게 확인하나?
퇴사자·조직개편으로 남은 '고스트 유저' 계정을 정기 감사하면 된다. 방치 시 청구액이 15~30% 부풀려질 수 있다는 지적이 있다.

Q4. LMS 벤더가 우리 회사의 낮은 활용률을 먼저 알고 있을 수도 있나?
그렇다. 최근 SaaS 고객 성공 업계에서는 활용 데이터를 이탈 위험의 선행 지표로 삼아 AI로 분석하는 사례가 늘고 있어, 벤더가 담당자보다 먼저 재계약 리스크를 인지하고 있을 가능성이 있다.

Q5. 활용률을 높이는 데 가장 효과적인 단일 조치는?
정기적인 신규 콘텐츠 공급과 관리자의 적극적 독려다. 국내 데이터에서 이 두 변수가 활용률 격차를 가른 핵심 요인으로 꼽혔다.

Q6. 짧은 콘텐츠가 정말 완료율에 큰 차이를 만드나?
그렇다. 10분 이하의 짧은 세션은 약 80%의 완료율을 보이는 반면, 평균 완료율은 8%에 그친다는 조사가 있어 콘텐츠 길이가 핵심 변수 중 하나로 꼽힌다.

Q7. LMS 시장 자체가 위축되고 있다는 뜻인가? 활용률 데이터는 누가 확인해야 하나?
시장 위축이라기보다 방식의 전환이다. 조시 버신이 지적한 것은 "강의를 등록하고 완주하길 기다리는" 기존 방식의 한계이며, 실시간 성과 지원·개인화로 진화하는 플랫폼은 여전히 성장 여지가 있다는 것이 업계의 시각이다. 다만 이 데이터는 교육 담당자가 최소 분기 단위로 직접 확인해야 한다 — 벤더의 고객 성공팀이 동일한 데이터를 실시간으로 들여다보고 있을 수 있는 만큼, 담당자가 먼저 파악하고 있어야 재계약 협상에서 불리해지지 않는다.

💡 결론 — 재계약 심사대에 오르기 전, 활용률부터 관리하라

지금까지 살펴본 데이터가 가리키는 결론은 명확하다 — LMS 저활용 문제는 대부분 제품 자체의 결함이 아니라 운영의 결함에서 비롯되며, 이를 방치할 경우 그 대가는 결국 재계약 심사대에서 예산 삭감이나 벤더 교체라는 형태로 되돌아온다. 반대로 콘텐츠 공급 빈도를 높이고, 접속 마찰을 줄이고, 필수·자율 콘텐츠의 지표를 분리해 관리하는 조직은 같은 예산으로도 훨씬 높은 활용률을 만들어낼 수 있다는 것이 데이터로 확인된다. 결국 관건은 "어떤 시스템을 쓰는가"가 아니라 "그 시스템을 어떻게 운영하는가"이며, 이 질문에 먼저 답을 준비해 둔 조직만이 다음 재계약 시즌을 여유 있게 맞이할 수 있다.

NUGUNA는 이런 배경에서, 계약서에 적힌 좌석 수가 아니라 도입 이후 실제로 얼마나 쓰이는지가 LMS 선택의 가장 중요한 기준이라고 본다. 우리 조직에 맞는 LMS 운영 구조와 활용률 관리 방법이 궁금하다면 기능 소개와 인터랙티브 데모를 먼저 살펴보고, 활용률을 실제로 끌어올릴 수 있는 구체적 도입 방안이 필요하다면 상담을 신청해보길 권한다.

📎 출처

• Atrixware, "The Ultimate 2026 LMS Statistics Report"
• Zylo, "Shelfware Explained: The Hidden Cost in Your SaaS Stack"
• Vertice, "SaaS Wastage: The Cost of Shelfware & Underutilized Software"
• 터치클래스(뉴윈), "기업 이러닝 참여율 통계 — LMS MAU 실태 107개사 35개월 실측" (2026)
• joshbersin.com, "The Collapse And Rebirth Of Online Learning And Professional Development" (2025)
• Gainsight, 2025 CS Index
• eLearning Industry, "'My Training Budget Was Cut!' And You Deserved It!"
• Ramp, "The Hidden Cost of Unused Software Licenses"