입력
수정
실시간 레스토랑 예약 플랫폼 '캐치테이블' 운영사 와드가 지난해 4월 시리즈 C 투자 이후 약 1년 3개월 만에 300억원 규모 투자 유치에 성공했다. 시리즈 D 라운드 성격의 이번 투자에는 컴퍼니케이파트너스, 알토스벤처스, 한국산업은행, 우리벤처파트너스, 현대투자파트너스 등이 참여했다.
캐치테이블은 이번 투자를 바탕으로 서비스 고도화 및 신사업 확장에 주력할 계획이다. 키오스크·테이블 오더 분야에서 신규 모델을 출시하는 한편, 글로벌 버전 확장에도 힘을 쏟는다는 방침이다. 네이버 예약 등 강자마저 '제휴처'로 사로잡은 캐치테이블은 과연 관련 시장의 선두 주자로 군림할 수 있을까.
간편한 레스토랑 예약 관리 서비스
2018년 매장용 B2B 솔루션으로 출발한 캐치테이블은 2020년 모바일 앱 기반 실시간 레스토랑 예약 서비스를 출시했다. 한 달 예약 건수에 따라 매장으로부터 수수료를 받아 수익을 올리는 구조다. 아울러 △실시간 대기 서비스 '캐치테이블 웨이팅' △ 예약, 대기, 재고관리 기능을 기기 한 대에 모은 '포스(POS)' 등으로 서비스 사업 영역을 확장, 예약·대기·포스(POS) 등 외식 시장 '3대 서비스' 통합 솔루션을 구축했다.
캐치테이블 서비스의 특징은 '아이패드'를 통해 편리하게 예약을 관리할 수 있다는 점이다. 모바일 기기 기반으로 다양한 사전 예약 주문도 '태그'를 통해 간단하게 입력 가능하며, 다수의 기기를 활용할 경우 실시간 연동을 통해 정확한 정보 관리가 가능하다. 아울러 고객명, 등급, 특징, 방문 이력 등 상세한 전화 팝업을 통해 직원의 전화 응대 수준을 향상할 수 있다.
캐치테이블은 파인 다이닝 시장의 디지털 전환 수요를 흡수하며 가파른 실적 성장세를 기록하고 있다. 지난해 말 기준 월 활성 이용자 수(MAU)는 300만 명, 전국 제휴 가맹점 수는 7,000곳을 돌파했다. 최근 내놓은 웨이팅 서비스도 누적 대기 수 65만 건을 넘어서며 관련 시장 점유율 1위 자리에 성큼 다가섰다.
카카오톡부터 네이버까지, '연동'의 시너지
캐치테이블은 타사 플랫폼의 연동을 통해 서비스 활용도를 높이는 전략을 채택했다. 일례로 서비스 이용자는 카카오톡 예약 안내 '알림톡'을 통해 원하는 시점에 예약 완료, 취소, 확정 등 안내 메시지를 발송할 수 있으며, 주차, 운영시간, 라스트오더 등 자주 문의하는 내용을 자동으로 안내해 인력 부담을 경감할 수 있다.
실질적 경쟁사인 네이버 예약과도 제휴를 체결했다. 네이버의 온라인 예약 관리 시스템과 캐치테이블 서비스를 연동, 네이버 예약을 통해 고객 예약이 접수될 경우 캐치테이블 아이패드에 자동으로 관련 내용이 입력되는 방식이다. 다수 채널의 예약을 캐치테이블에서 통합 관리하면 번거로운 과정을 줄여 시간을 절약할 수 있으며, 자동 동기화를 통해 업무 정확도를 향상할 수 있다.
캐치테이블은 세계 최대 여행 플랫폼인 트립어드바이저와도 제휴해 온라인 예약 연동 서비스를 제공하고 있다. 다이닝 부문에서 트립어드바이저와 제휴를 맺은 국내 기업은 캐치테이블이 최초다. 트립어드바이저 이용 고객은 트립어드바이저 내 레스토랑 목록에서 '예약하기' 버튼을 통해 캐치테이블로 접속하게 되며, 발생한 예약은 캐치테이블 앱 또는 웹사이트에서 관리된다.
요식업계 '디지털 전환' 주도하는 예약 플랫폼
디지털 예약 관리 플랫폼의 운영 효율성 제고 효과가 주목받기 시작하자, 과거 수기 중심으로 운영되던 레스토랑 예약 시장에 '디지털 전환'의 파도가 들이닥쳤다. 캐치테이블을 비롯한 예약 플랫폼은 △예약 관리 △고객 정보와 요청 사항 확인 △예약금 결제와 환불 △안내 메시지 발송 등 번거로운 예약 업무를 자동화하며 매장 운영의 '필수 요소'로 자리 잡았다.
가장 대중적인 레스토랑 예약 플랫폼은 '네이버 예약'이다. 네이버 예약은 낮은 서비스 진입 장벽을 무기로 관련 업계 점유율을 확보하는 데 성공했다. 네이버 모바일 앱 사용자 수는 올해 1월 4,291만 명에 달한다. 한국인 스마트폰 사용자 5,120만 명 중 84%가 네이버 검색을 통해 서비스에 유입될 가능성이 있는 '잠재 고객'인 셈이다.
맛집 추천 플랫폼 망고플레이트는 빅데이터에 초점을 맞춘 예약 앱으로, 단순 예약 서비스뿐만 아니라 빅데이터 기반 '추천' 기능을 제공한다는 특징이 있다. 이용자 활동 데이터를 기반으로 △추천순 △평점순 △리뷰순 △거리순 △가격별 △음식별 등 다양한 필터를 제공, 고객 취향에 맞는 음식과 매장을 추천해 준다. 이용자는 'HOLIC'이라고 불리는 맛집 탐방 유저와 지역 전문가들의 매장 리뷰를 참고할 수 있으며, 맛집 취향이 같은 HOLIC을 팔로우해 정보를 탐색하는 등 커뮤니티 기능도 이용할 수 있다.