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"온라인 기업들은 고객을 어떻게 나누는지 알려주실 수 있나요?"

스마트폰이 대중화되기 전이니깐 꽤 오래전 일이다. 어느 오프라인 기업에 가서 모바일 트렌드 강의를 했는데 참석자 중에 한분이 던진 질문이다.

전통적인 마케팅 기법은 시장을 세분화시키고 사용자군을 나누는 것을 기본으로 한다. 세분화를 하는 기준은 제품 성격에 따라 다양하지만 최종적인 모습은 대부분 성별, 연령별, 지역별로 귀결되기 마련이다. 하지만, 사용자들의 요구는 점차 다양해져가고 미디어 기술이 발전하면서 온라인 기업을 중심으로 ‘개인화(Personalization)’하려는 시도가 계속되어 왔다. 질문자는 아마도 국내 온라인 기업들의 개인화에 대한 접근과 모습이 궁금했던 모양이다.

"불행히도(!) 오프라인 기업들과 전혀 다르지 않습니다"
라고 답변을 한 뒤, 강의를 마치고 그 질문자와 좀 더 깊은 이야기를 나누었다.



고객을 특정 그룹으로 묶지 않고 개인의 특성에 맞추어 서비스를 만들어 내는 개인화에 대한 시도는 오래전부터 있어 왔다. 적용 범위가 협소하고 성공 사례가 많지 않아 관심을 적게 받았을 뿐이다. 하지만, 빅데이터 기술로 인해 다양하고 대용량 데이터 소스를 분석하는 것이 가능해지면서 자연스럽게 개인화에 대한 관심이 폭발적으로 성장하고 있다. 상당수의 독자들이 동의하지 않을 수는 있겠지만, 개인적으로 2014년 온라인 서비스의 핫키워드는 ‘개인화’였다고 해석한다.

얼마 전, 테라데이타가 글로벌 대기업의 디지털 마케팅 리더 402명을 대상으로 몇가지 조사를 진행하였다. 해당 보고서에 의하면  32%의 기업들은 ‘개인화’를 최우선 목표로 기술 투자를 하고 있는 것으로 조사되었다. 응답자의 47%는 개인화 프로그램의 가장 큰 이점으로 ‘고객 경험의 향상’라고 답을 할 만큼 개인화에 대한 관심과 이해도가 높았다.

굳이 이렇게 딱딱한 보고서를 참고하지 않더라도 개인화가 적용되어 성장하는 서비스를 흔하게 만날 수 있다. 구글 나우는 웹 브라우저와 스마트폰은 물론이고 안드로이드 웨어의 핵심 서비스로 자리잡고 있으며, 야후는 자체 개인화 기술 엔진인 C.O.R.E.를 활용하여 '패스트브레이크', ‘커브볼’라는 코드명으로 새로운 검색 서비스를 준비 중이다. 개인화에 기반한 콘텐츠 추천 로직은 아마존, 유튜브, 넷플릭스, 엘프 등과 같은 거대 서비스가 등장하는 기초가 되었고 빙(Bing)은 페이스북과의 제휴를 통해 ‘즉각적 개인화(Instant Personalization)’라 불리는 페이스북 서비스를 검색엔진에 적용했다.

물론, 해외 서비스들의 이야기이고 국내의 분위기는 사뭇 다르다. 쇼핑몰이나 음악 서비스 등에서 일차원적인 협업 필터링(Collaborative Filtering)으로 연관 콘텐츠 추천을 하거나 ‘왓차(watcha)'와 같은 스타트업 정도만 떠오른다. 기획 회의에서 '개인화'를 이야기하면 케케묵은 아이템이며 성공할 수 없다는 냉소적인 반응만 돌아온다. 이렇게 될 수 밖에 없는 이유가 있을 것이다. 관련 프로젝트를 진행하면서 개인적으로 느낀 몇가지 한계 사항에 대해 간략하게 이야기를 나눠보고자 한다.



첫째, 콘텐츠를 선택하는 국내 사용자들만의 독특한 성향이 있다. '개인화' 서비스가 발달한 서양은 개인적인 관심사와 취향에 따라 콘텐츠를 소비하려는 성향이 강하다. 반면, 국내 사용자들은 자신이 알아야 하는 정보에 민감하다. 즉, 대다수가 알고 있는 정보 중에 내가 모르는게 있는지에 대한 호기심과 불안감이 높다.

대표적인 사례가 '실시간 이슈 검색어’이다. 전세계에 유일하게 한국에만 있는 서비스이다. 대형 검색 포탈의 노른자위에 자리잡은 이 리스트는 이슈를 확대 재생산하는데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그만큼 남들이 검색한 이슈에 대해 민감하게 반응을 한다는 이야기이다. 음악 서비스에서도 비슷한 사례를 찾을 수 있다. 개인화된 추천 리스트를 큐레이션 해서 노출을 해보지만 대부분의 사용자들은 실시간 차트에 노출되어 있는 곡을 선택한다.

실제로 동일한 공간에 노출시켜 비교를 해보면 대부분의 미디어 서비스에서는 개인화된 콘텐츠보다는 매스(mass)한 콘텐츠의 클릭율이 훨씬 높다. 이를 극복하기 위해 매스 커스터마이제이션(mass customization)을 해보기는 하지만 아직까지는 효율성이 증명되지 않았다. 한국인과 해외 사용자들을 딱 잘라서 구분할 수는 없겠지만 대체적인 성향으로 인해 개인화 서비스에 대한 호감도가 갈린다는 것은 부인할 수 없는 사실이다.



둘째, 국내 매체의 특성과 깊은 연관이 있다. 해외 서비스들은 SNS가 매우 발달되어 있다. 태생부터 개별 사용자를 중심으로 콘텐츠가 노출되기 때문에 개인화를 적용시키는게 너무나 자연스럽다. SNS가 아닌 미디어 사이트들도 특정 기준으로 만들어진 알고리즘에 의해 노출 콘텐츠들이 선택된다. 해당 영역에 개인화를 적용한다고 하더라도 대부분의 사용자들은 차이를 느끼지 못하는 구조이다.

국내는 상황이 다르다. 트래픽의 대부분이 소수의 대형 포탈에 집중되어 있다. 국내 포탈들은 운영자에 의해 수동으로 선택된 소수의 콘텐츠가 노출되는 구조를 유지해 왔다. 온라인 매체이지만 매스 미디어의 생산 패턴을 유지해 온 것이다. 트래픽이 KPI인 운영자들은 사용자들이 궁금해하는 대형 이슈나 자극적인 내용의 콘텐츠를 선택할 수 밖에 없다. 오랜 기간동안 이러한 구조에 익숙한 사용자들은 개인화가 적용된 콘텐츠에게 이질감을 느낄 수 밖에 없다.



세째, 국내 기업의 기술력과 장기적인 투자 마인드 부재도 한 몫을 단단히 하고 있다. 일단, 오픈 소스를 살펴보고 아마존과 유튜브의 알고리즘을 공부하다보면 ‘개인화 프로젝트’가 매우 쉬운 것 같은 착각이 든다. 개인화에 기본이 되는 Collaborative Filtering과 Content Based Filtering의 개념이 아주 명확하기 때문이다.

하지만, 실제 서비스에 적용을 하려면 알고리즘만 가지고 되지 않는다. 콘텐츠의 성격에 맞추어 카테고리를 구분해야 하고, 본문에서 키워드 추출을 해내어야 한다. 수많은 시행착오를 겪어야만 제품화가 가능한 결과물이 나오는데 국내에서 실제로 이러한 경험을 해본 팀은 많지 않다.

어렵사리 개발을 해서 서비스를 런칭하더라도 끝이 아니다. 개인화는 목표를 향한 가정을 하고 검증을 통해 수많은 튜닝을 해야 한다. 하지만, 단기 성과에 급급한 국내 기업이 수작업을 통한 운영 콘텐츠에 비해 트래픽이 작게 나오는 개인화에 투자를 장기적으로 하는 것은 쉽지 않다.



마지막으로 이런 화두에서 빠지지 않고 나오는 ‘정부의 규제’ 또한 심각하다. 국내 산업의 한계점을 논하면서   환경 탓을 자꾸 하는 것이 개인적으로 편하지가 않다. 제 3자 입장에서는 핑계로 보여진다는 것도 너무 잘 안다. 하지만, 실제 개인화 업무를 진행하다 보면 항상 현실적으로 규제의 벽을 만나는 것은 어쩔 수 없는 현실이기도 하다.

과거의 개인화는 각 디바이스에서 일어나는 사용행태를 분석해서 추천이 이루어졌다. 하지만, 멀티 디바이스 환경이 일반화된 지금에는 여러 디바이스에서 이루어지는 개인의 활동을 통합하여 분석을 하는 것이 기본이 되고 있다. 각 기기에서 쿠키를 생성하고 이기종 디바이스에서 단일 사용자로 인식해야지만 가능한 일이다.

지금의 규제에서는 이러한 기본적인 사용자 인지가 불가능하다. 물론, 구글과 애플, 아마존 등과 같은 해외 기업은 너무도 자연스럽게 이를 해내고 있다. 해외 기업도 ‘프라이버시 논쟁’에서 자유롭다는 이야기는 아니다. 하지만, 적어도 출발선부터 국내 사업자들이 상대적인 불리함이 있는 것이 사실이다.



그렇다면, 이렇게 어려운 이슈들을 해결하면서까지 굳이 ‘개인화’를 해야 하는가에 대한 근본적인 질문이 있겠다. 개인적으로는 더 이상 피할 수 없는 필수요소라고 생각한다. 지금까지 대부분의 서비스는 UV와 다운로드를 목표로 달려왔다. 신규 가입자 유입이 성장 동력이라고 여긴 것이다.

하지만, 아쉽게도 더 이상 자연발생적인 신규 UV 확보는 쉽지 않다. PC 트래픽은 이미 하향세이고 스마트폰은 정체이다. 이제는 객단가를 높이고 기존 고객의 충성도를 올려야 하는 시대가 되었다. 또한, 웨어러블과 IoT가 발달하고 O2O의 연동을 통해 새로운 매출을 만들어야 한다. 이 칼럼의 제목을 보고 ‘언제적 개인화야?’라는 반응을 했다면, 새로운 환경에서 ‘개인화’만큼 매력적인 서비스 플랫폼이 있는지 한번쯤 생각해보기를 바란다.



* 이 글은 제가 ZDNET Korea에 기고한 칼럼입니다. 개인적인 기록을 위해 이곳에 남깁니다. 발행된 글은 여기에 있습니다.
2015/01/07 15:37 2015/01/07 15:37
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얼마전, 영국 일간지 가디언(Guardian)은 자사 트래픽 분석 보고서를 발표하였다. 해당 보고서에서는 '다크 트래픽(Dark Traffic)'이라는 다소 생소한 단어가 등장했다. 일부 보고서나 논문에서 스팸이나 파밍과 같이 악의적으로 전달된 링크를 클릭하면서 발생된 트래픽을 지칭할 때, '다크 트래픽'이라고 부르곤 했으나 일반적이라고 보기는 힘들었다. 그런데, 이번 보고서에서 사용된 의미는 그것과는 무척 달랐다.
 
가디언은 유입원을 알 수 없는 트래픽을 지칭하면서 '다크 트래픽'을 사용했다. 즉, 웹에서 사용 행태 분석을 위해 가장 기초적으로 사용한 리퍼러(Referrer)가 없는 트래픽을 말한 것이다. 가디언은 다크 트래픽이 점점 증가하고 있으며 모바일에서는 10~15%까지 차지하고 있다고 밝혔다. 최근의 인터넷 환경을 고려해보면 이런 다크 트래픽은 모바일앱을 통한 사이트 유입이고, 모바일 인스턴트 메신저(MIM)나 SNS가 대부분의 유입원이라는 것을 어렵지 않게 추정할 수 있다. 전문가들은 가디언의 다크 트래픽은 대부분 왓츠앱(Whatsapp)을 통해 유입되고 있는 것으로 보고 있다.
 
정도의 차이는 있겠지만 국내의 상황도 비슷하다. 모바일 트래픽의 상당 부분이 다크 트래픽에 해당하며 점점 증가하고 있는 중이다. 페이스북이나 트위터, 카카오톡 등과 같은 모바일앱을 통해 지인들과 웹링크(Web Link)를 공유하는게 매우 일반화되어 있기 때문이다. 이렇게 모바일앱을 통해 유입된 웹트래픽을 분석하기 어려운 것은 리퍼러만의 문제는 아니다. 지금까지 쿠키(Cookies)를 통해 고유한 사용자를 구분해내고 이용행태를 분석하는 것도 불가능해지고 있다.
 
애플은 IFAs(Identifiers for Advertising), 구글은 Android ID등과 같은 별도 기술을 제공하고 있기는 하지만 일반적이지도 않고 실제로 적용하는 것이 만만치 않은 일이다. 일부 광고 사업자들이 써드파티 쿠키를 만들어서 제공했지만 보안상의 이유로 플랫폼에서 막고 있는 상황이다. 사용 환경은 빠르게 변하고 있는데 당분간 해결할 수 없는 문제인 것이다. 그렇다면, 서비스 사업자들이 사용 행태 분석이 점점 어려워지는 이와 같은 상황을 어떻게 준비해야 하는지 가볍게 살펴보도록 하자.

 
첫째, 각 소셜서비스에서 공유되는 자사의 웹 링크에 대해 주도적으로 제어를 해야 한다. 이번 가디언 보고서를 본 '니먼저널리즘랩'의 조슈아 벤턴가 제시한 방법이 매우 실용적이면서 이해하기도 쉽다. 요즘은 모바일웹 페이지 하단에서 흔히 볼 수 있는 소셜 공유 버튼을 이용하는 것이다. 사용자들이 버튼을 눌러 공유를 할 때, 동일한 링크 주소를 주지 말고 소셜 서비스에 따라 파라미터값을 다르게 설정하라는 조언이다.
 
개인적으로 생각하기에는 이것만으로는 부족하다. 각 소셜 서비스에 적극적으로 참여하여 자사 웹링크를 제어를 해야 한다. 페이스북 공식 페이지, 트위터의 공식 계정, 카카오톡의 플러스 친구와 같은 채널들을 운영하면서 주요 콘텐츠를 노출하고 파라미터값이 설정된 링크를 사용하는 것이다. 이렇게 파라미터값이 설정된 링크를 노출시키는 것으로 정확한 집계를 할 수 있는 것은 결코 아니지만 대략적인 흐름을 파악하는데는 중요한 자료가 될 수 있다. 유입 지표 뿐만 아니라 각 소셜 서비스 사용자들의 반응을 직접적으로 살펴볼 수 있는 또 다른 장점도 가지고 있다.

 
둘째, 자사앱 안의 이용행태 분석을 보다 더 정밀하게 할 필요가 있다. 웹에서 사용되던 이용행태 분석 기술은 점차 효용성을 잃어가고 있다. 구체적인 집행 결과를 요구하는 광고 시스템이나 개인화로 중심이 되는 서비스 사업자들에게는 직격탄이 된다. 플랫폼 사업자들이 새로운 추적 방식을 개발하고 있기는 하지만 지금의 웹과 같이 표준화되고 자리잡기까지는 상당한 시간이 소요될 것으로 보인다.
 
그렇다면, 서비스 사업자들은 외부앱에서 일어난 이용자들의 행태를 분석하는 것은 포기하더라도 자사앱 안에서 만큼은 정밀한 데이터를 쌓아야 한다. 여기서 말하는 '자사앱'은 독립적인 하나의 앱은 물론이고 패밀리앱을 호출할 때도 포함된다. 어떤 화면에서 어떤 필요를 가지고 어떤 앱을 호출했는지를 분석하고 서비스 운영에 반영해야 한다.
 
기본적인 측정 지표 또한 모바일앱에 최적화되어 있는 솔루션으로 교체해야 한다. 아직까지도 대부분의 웹사업자들은 모바일앱에서도 UV, PV를 기준으로 지표를 쌓고 있으며 이를 통해서 전략적인 의사 결정을 하고 있다. 여러 API를 호출하여 한 화면을 만들어 내고 'more' 버튼을 통해 다음 콘텐츠 리스트를 만들어 구성해 내는 모바일앱과는 애초에 맞지 않는 지표이다. 모바일앱 지표의 산업표준으로 거론되고 있는 LTV(Lifetime Value) 등과 같은 새로운 솔루션의 도입을 적극적으로 검토해야 한다.

 
셋째, 서비스를 운영하는 패러다임도 바꿔야 할 때가 왔다. 지금까지 사업자들은 서로 다른 스크린에서 활동하는 사용자를 구분하고 인식하는데 많은 시간을 할애해 왔다. 이를 통해 통일된 사용성을 제공하고 연속성 있게 콘텐츠를 소비하는 것에 초점을 둔 것이다. 하지만, 최근의 인터넷 사용 환경이 너무도 빠르게 변화하고 있다는 것을 인정해야 한다.
 
다크 트래픽은 단순하게 PC와 스마트폰 사이에서만 발생하는 현상이 아니다. 스마트워치나 구글 글래스 등과 같은 웨어러블 기기가 늘어나고 대중화된다면 소비하는 스크린은 증가하고 유입 트래픽의 종류는 다양해지게 된다. 이러한 환경 속에서 사용자가 서로 다른 기기를 통해 동일한 콘텐츠를 만나는 것을 선호하는지에 대해 깊게 생각해야 한다. 사용하는 기기의 종류와 목적, 처해진 환경, 사용자의 위치, 그리고 기분에 따라 가치 척도가 달라지고 필요한 콘텐츠는 바뀌지 않을까?
 

피상적으로 살펴본다면 다크 트래픽은 웹 사업자에게만 해당되는 문제이다. 하지만, 모바일앱 사업자들도 인터넷 환경이 변하고 있으며 소셜 서비스의 성장이 무섭게 빠르다는 사실을 간과해서는 안된다. 필요한 상세 요소는 다르겠지만 고객을 이해하는 것은 서비스 사업자에게 매우 중요한 일이기 때문이다. 위에서 언급한 단편적인 대응은 물론이고 표준화된 측정 방식의 필요성에 대해 모두가 한 목소리를 낼 필요가 있겠다.



* 이 글은 제가 ZDNET Korea에 기고한 칼럼입니다. 개인적인 기록을 위해 이곳에 남깁니다. 발행된 글은 여기에 있습니다.
2014/12/05 18:56 2014/12/05 18:56