데이터 전문가가 없어도 사용할 수 있는 이커머스를 위한 성장 솔루션
이승환(ㅍㅍㅅㅅ 대표, 이하 리): 소개를 부탁드립니다.
김성무: 이커머스를 위한 올인원 그로스 솔루션 ‘데이터라이즈’를 운영하는 김성무입니다.
리: 올인원 그로스(All-in-one Growth)가 무슨 뜻인가요?
김성무: 이커머스의 모든 과정에서 데이터 기반 의사결정을 돕습니다. 이를 반복하며 그로스, 즉 계속된 성장을 이끌어내죠.
리: 좀 더 자세히 풀어서 설명해주신다면…
김성무: 이커머스 마케팅 담당자들은, 고객 방문부터 이탈까지 모든 데이터를 관리해야 합니다. 이 데이터를 기반으로 캠페인을 짜고, 어떤 캠페인이 어떤 성과를 냈는지 측정해서, 최적화를 반복하죠. 그런데 이게 시간이 엄청나게 걸리는 일이에요. 저희는 고객 세분화에서 가설 검증까지, 자동화할 수 있는 부분을 모두 자동화하고, 담당자에게 맞춤형 캠페인을 제안합니다. 이커머스 마케터를 위한, 일종의 ‘자율주행 솔루션’이라고 할까요?
리: 어떤 식으로 이뤄지는지 예를 들어주신다면?
김성무: 예를 들어, 특정 상품에 어떤 고객이 관심을 가지는지 알고 싶잖아요? 구글 애널리틱스(GA)를 활용해서 해당 고객을 찾는 과정은 매우 복잡해요. 반면 데이터라이즈는 고객의 페이지뷰와 클릭 정보를 자동으로 수집해요. 또 이를 바탕으로 실시간으로 구매 확률을 계산해서, 해당 고객이 구매 확률이 높은 쿠폰 등 캠페인을 제안합니다.
리: 어… 예를 들어주신다면?
김성무: 예를 들어, 단순히 상세페이지를 훑어본 사람보다는, 상세페이지에서 색상이나 사이즈 옵션을 클릭해 보거나, 리뷰를 여러 개 읽은 사람 쪽이 구매 확률이 높을 거잖아요? 기계적으로 ‘고객이 상품 페이지를 열어보면 캠페인을 노출한다’는 식이 아니라, 이런 종합적인 면을 계산해서 고객의 관심도와 구매 확률을 판단하고, 그 순간 가장 효과적이라고 판단되는 캠페인을 노출하죠. 그게 데이터라이즈가 하는 일이에요.
자동화를 넘어 자율화 솔루션이 필요한 이유
리: 어쩌다 이런 서비스를 만들게 됐습니까?
김성무: 예전에 일하던 회사 넘버웍스가 데이터 활용 능력을 인정받아 카카오에 매각됐습니다. 카카오에서 일하며, 그야말로 엄청난 양의 커머스 데이터를 다루게 됐죠. 그런데 커머스 업체 대부분이, 그 귀한 데이터를 제대로 활용하지 못함을 알게 됐습니다. 사실 구글 애널리틱스도 굉장히 어려운 툴이거든요. 그러면, 데이터를 분석할 만한 자원이나 인력, 역량이 없었으니까요. 그러면 전문인력의 분석 없이 자동으로 이를 해주면 어떨까, 이를 풀어낸 솔루션이 데이터라이즈입니다.
리 : 시장에 마케팅 자동화 툴이 많은데, 그런 걸 사용하면 되지 않나요?
김성무: 한 가지 상황을 가정해 볼게요. 쇼핑몰에서 구매를 망설이는 고객에게 쿠폰을 지급하고 싶습니다. 단순해 보이지만 할 일이 많아요. 사이트 배너도 띄워야 하고, 이메일, SMS, 요즘에는 친구톡에 알림톡, 앱 푸시까지 보내야 하죠. 쿠폰 하나 운영하는데도 최소한 6개 채널의 소재를 준비해야 합니다.
리 : 채널이 많아서 어렵다는 뜻인가요? 조금 귀찮아도 설정은 할 수 있잖아요.
김성무: 톡을 보내기만 하면 되는 일이라면 그렇죠. 하지만 실제는 훨씬 복잡합니다. 메시지는 몇 시에 발송하면 좋을까요? 카카오 채널도 추가하고 SMS 수신에도 동의한 고객이라면, 어떤 채널로 메시지를 보내는 걸 더 선호할까요? 메시지를 보고 온 고객에게, 어떤 상품을 띄워줘야 구매 전환율이 높을까요? 이런 변수들을 어떻게 설정하느냐에 따라 효율이 엄청 달라집니다. 최적의 조건을 찾기 위해 A안과 B안을 비교 분석해보는, 소위 A/B 테스트를 계속해서 진행해야 하죠.
리: 그걸 다 하려면 시간이 오래 걸리기는 하겠네요.
김성무: 맞아요. 현실적으로 A/B 테스트를 많이 할 수는 없으니, 초기 세팅 후에 그대로 두는 분들이 많아요. 문제는, 규칙이 고정되면 소비자에게 학습효과가 생긴다는 데 있죠. 같은 상품 페이지에 다섯 번 이상 방문하면 할인쿠폰을 주는 규칙을 설정했다면, 얼마 안 가 소비자들이 이 규칙을 알아채고 사든 말든 무조건 다섯 번씩 방문합니다. 체리피커가 되는 거예요.
리: 흠… 마케터 입장에서 고민해야 할 부분이 상당히 많겠어요.
김성무 : 맞습니다. 그래서 대부분의 개인화 마케팅 툴은 엄청나게 복잡한 계기판을 제공합니다. 채널, 발송시간, 발송 빈도, 중복 유저 처리 등 설정할 게 엄청 많죠. 배우는 데만도 엄청난 시간이 걸리고, 실제 이를 정교하게 활용하기도 힘듭니다. 리소스가 부족한 조직일수록, 스스로 테스트를 진행하는 솔루션이 필요한 이유죠.
리: 자율적으로 테스트를 진행한다라… 좀 더 쉽게 설명해 주시겠어요?
김성무: 앞서의 예시로 돌아가 볼게요. 광고 메시지 하나를 뿌려도, 누군가는 아침에 출근 준비에 바빠서 메시지를 읽지 않는 반면, 누군가는 아침에 주로 메시지를 읽을 수도 있어요. 그러니 모든 메시지를 같은 시간에 발송하는 대신 조금씩 시간대를 나누어 보내는 거죠. 한 번만 하는 게 아니라, 조금씩 시간대를 바꿔가며 반복적으로요.
그렇게 실험의 결과들이 시스템에 축적됩니다. 전반적으로 어떤 시간대에 클릭률이 높은지, 문자와 카카오톡 중 어느 쪽이 더 효율적인지, 둘 다 보내는 게 나은지 하나만 보내는 게 나은지… 심지어 고객 개개인별로 어떤 시간대가 더 효율적인지에 이르기까지 전부요. 그 데이터를 가지고, 효율이 높은 방향으로 솔루션이 스스로 발전해 나가게 되죠.
리: 현업자 입장에서 번거로운 일이 많이 줄겠네요.
김성무 : 맞습니다. 원래 이 수준의 개인화 마케팅 지원 솔루션을 제대로 활용하려면, 최소한 마케팅 담당자 1명, 개발자 2명, 데이터 분석가 1명, 디자이너 1명으로 구성된 팀이 필요해요. 그 정도 규모의 팀을 운영하시기 어려운 조직에서는, 자율적으로 동작하는 저희 같은 솔루션이 훨씬 도움이 될 거라고 생각합니다.
영업 인력 없이도 2021년 한 해만에 10배 성장한 이유
리: 흔하지 않은 컨셉 같은데, 쇼핑몰 사장님들 반응은 어떻던가요?
김성무 : 초반에는 어려움이 좀 있었어요. 다양한 고객사들과 합을 맞추고 신뢰를 쌓아가는 과정이 필요했죠. 대표적인 사례가, 저희가 데이터 기반으로 추출해내는 타겟보다 더 많은 고객에게 메시지를 보내고 싶어 하시는 경우인데요. 사실 메시지는 많이 보낸다고 능사가 아닙니다. 많은 메시지를 발송하면 당장 매출에는 도움이 되지만, 소비자 입장에선 피로가 누적돼요. 수신거부를 하거나 채널을 차단하게 되지요. 이런 설득과 공감의 과정이 필요했습니다.
리: 그러면 지금 고객사들의 반응은 어떤가요?
김성무 : 결과를 보여주니, 지금은 저희를 많이 신뢰합니다. 캠페인을 켜기만 하면 자동으로 작동한다는 점을 가장 좋아하세요. 저희 솔루션을 이용하시는 고객사 분들을 보면, 복잡도 높은 타 솔루션을 도입하셨다가, 너무 많은 시간과 노력이 필요한 걸 알고 포기한 분들이 많거든요. 어려움을 직접 경험해 보셨으니 저희가 해결하고자 하는 문제에 더 공감해주시는 거죠. 덕분에 작년에 10배가량의 성장을 했습니다.
리: 쇼핑몰 사장님들은, 그 외에 또 어떤 기능을 좋아하시나요?
김성무: 매일 아침 주요 지표들을 카카오톡으로 전달드리는 ‘지표 알림 기능’도 고객사에서 애용하시는 기능입니다. 사장님들은 나름의 감이 있어요. 그래서 진짜 중요한 몇 가지 지표를 뽑아서 드리기만 해도, 매출이 높아지는 경우가 많습니다. 또 빠르게 문제를 파악하고 개선할 방법을 찾기도 하고요.
리: 고객사로서는 결국 매출이 목적일 텐데요. 데이터라이즈가 구매전환율과 매출액을 높여주나요?
김성무: 네, 그것도 곧바로요. A/B 테스트를 해 보면, 유료 메시지를 사용하지 않고 데이터라이즈가 추천-제공하는 배너만 사용했을 때도, 1달 뒤 평균 10% 매출액이 올라요. 사이트마다 조금씩 다르지만, 배너 노출 그룹이 비노출 그룹에 비해, 퍼널의 모든 단계에서 1% 이상 전환율이 상승합니다. 이 상승폭이 모든 단계에서 복리처럼 쌓이는 거니까, 최종적으로 구매전환율은 10%까지 높아져요. 여기에 데이터라이즈가 추천하는 쿠폰이나 캠페인까지 하면 훨씬 높은 성장이 이뤄지죠.
캠페인 버튼만 누르면, 모든 것이 실시간으로 계산됩니다
리: 각 단계에서 어떤 일이 일어나는지 조금 자세히 얘기를 들을 수 있을까요?
김성무: 고객이 장바구니에 상품을 담은 채로 사이트를 이탈했다고 해 보죠. 누군가는 장바구니를 진짜 사고 싶은 상품을 담는 데 활용하지만, 어떤 사람들은 일단 담아 놓고 그중에서 정말 살 상품을 고르기도 합니다. 그걸 어떻게 구분할 수 있을까요? 정말 구매할 확률이 높은 사용자에게만 할인 쿠폰을 발급하고 싶다면, 어떻게 효율적으로 해당 고객을 찾아낼 수 있을까요?
리: 그걸 제가 어떻게 압니까…
김성무: ‘장바구니에 담았다’는 것만으로는 이 사람이 제품을 구매할 거라고 확신할 수 없어요. 해당 상품과 관련된 어떤 행동을 해왔는지를 전방위적으로 다 보아야 합니다. 상품 페이지를 여러 번 들어갔다든지, 리뷰를 읽어봤다든지, 상품 옵션을 체크해봤다든지… 그 전후 과정을 다 관찰해야 해요. 데이터라이즈 스크립트를 설치하면, 저희 시스템이 고객의 페이지뷰와 클릭 정보를 스스로 수집해요. 데이터가 수집될 때마다 고객의 관심도를 실시간으로 계산하죠.
리: 그런데 너무 많은 데이터를 수집하기보다, 딱 필요한 것만 수집하는 게 낫지 않아요?
김성무: 고객이 어떤 행동을 했다는 것만으로, 관심도와 구매 확률을 계산할 수가 없기 때문이죠. 예를 들어 의외로 ‘장바구니에 제품을 담았는지’도 구매 확률 계산에 결정적인 요소가 아니에요. 그냥 죄다 담아놓는 사람도 있고, 바빠서 잊어버리는 사람도 있고요. 장바구니를 아예 안 쓰는 사람도 있어요. 고객의 행동은 다양하고, 그에 맞는 캠페인을 펼쳐야 합니다.
리: 하긴, 저도 그냥 바로 구매 버튼 누르는 편이에요.
김성무: 일반적인 마케팅 자동화 솔루션은 고객의 ‘개별 행동’ 단위로 관심도를 평가해요. ‘상품 페이지와 리뷰 페이지를 방문하고, 장바구니에 넣어놓으면’ 고객이 상품에 관심이 있다고 보고 쿠폰을 주는 식이죠. 하지만 그것만으로는 충분하지 않습니다. 저희는 1차 방정식이 아닌 고차 방정식인 셈이에요. 여러 행동이 어떻게 이어지는지를 복합적으로 분석하고, 이 결과에 따라 옵션 선택, 장바구니, 구매 클릭에 이르기까지 다음 단계로의 전환을 계속 유도하죠.
리: 그럼, 담당자가 따로 할 일은 없는 건가요?
김성무: 이커머스 담당자는 데이터라이즈가 제공하는 대시보드에서 기능만 켜시면 돼요. ‘구매 가능성이 높은 고객에게 친구톡으로 시크릿 쿠폰 제공하기’ 같은 식으로 추천 캠페인을 제공하거든요. 고객사는 누르기만 하면 끝이죠.
리: 그런 식으로 이커머스 캠페인을 만들어주는 서비스는 여기저기 있지 않나요?
김성무: 저희는 더 고도화된 모델을 적용해요. 예로 ‘고객의 관심 상품 중에서 할인 상품 친구톡으로 알려주기’라는 캠페인을 보세요. 어떤 고객이 제품을 계속 클릭도 해 보고, 리뷰도 보고, 옵션도 선택하면서 관심을 보였는데, 결국 사진 않았어요. 이 경우 문제는 아무래도 가격일 가능성이 높겠죠. 그럼 가격이 떨어졌을 때, 할인 가격을 담은 소재를 자동으로 만들어서 망설인 고객에게 발송하는 거예요. 이커머스 담당자가 할 일은 대시보드에서 캠페인을 켜는 것밖에 없죠.
리: 이제 구매도 이뤄지고 일사천리…인 건가요?
김성무: 아뇨, 구매 버튼을 누르는 순간까지도 처리해야 할 일이 많아요. 요즘은 결제 수단이 다양해져서, 이전처럼 사이트에 회원 가입을 하지 않고도 쉽게 구매가 가능하잖아요. 그러다 보니 비회원으로 상품을 구매하는 고객의 비율이 많이 늘었고요. 고객 편의를 위한 거지만, 사이트 입장에선 장기 고객으로 끌고 가기 위해 아무래도 회원 가입을 유도하고 싶죠.
리: 하긴 그렇죠, 하지만 고객은 보통 귀찮아서 안 하게 되는…
김성무: 이 경우에도 마찬가지예요. 일반적으로는 그냥 무조건 가입 팝업을 띄워요. 하지만 비회원 고객이라고 해서 마구잡이로 회원 가입 유도창을 띄웠다가는, 애써 유치한 고객이 구매조차 하지 않고 이탈할 수도 있어요. 마케팅 자동화 솔루션을 쓴다면, ‘비회원 고객이 장바구니에 상품을 2개 담았을 때 회원 가입 유도 팝업을 띄운다’ 등의 기계적인 규칙을 정하겠죠. 하지만 이런 간단한 규칙만으로는 부족해요.
리: 그럼 어느 시점에 회원 가입을 유도해야 하죠?
김성무: 그걸 한마디로 정의할 수가 없어요. 그러니 데이터라이즈가 뒤에서 복잡한 수식으로 계속 계산을 하고 있는 거죠. 회원 가입을 유도했을 때 고객이 따라올 가능성이 높은 그 순간을 찾아내기 위해서. 물론 담당자분이 그 계산을 하실 필요는 전혀 없고요, 대시보드에서 ‘비회원 고객에게 회원가입 혜택 알리기’ 캠페인을 켜시기만 하면 돼요. 최적의 타이밍은 데이터라이즈가 알아서 계산합니다.
리: 솔루션 설치는 어렵지 않나요? 구글 애널리틱스 같은 건 설치부터가 난관이잖아요.
김성무: 카페24와 메이크샵 기반의 쇼핑몰이라면, 10분 안에 스크립트를 설치하고 메타 데이터(회원, 상품, 구매 데이터) 연동까지 모두 마칠 수 있습니다. 그럼 솔루션이 스스로 데이터 수집/처리, 프로파일링, 캠페인/소재 생성 등을 진행하게 되는데, 1-2일이면 즉시 고객사에서 모든 기능을 사용할 수 있도록 준비가 완료돼요. 자체 구축한 사이트(독립몰)는 데이터 연동에 시간이 더 소요되지만, 평균적으로 1주일 안에 설치가 끝나고요.
리: 대표적인 고객사는 어디가 있나요?
김성무: 아뜨랑스와 소녀나라, 젝시믹스, 나우인파리 등이 있습니다. 모두 데이터에 대한 이해도가 매우 높고 해당 쇼핑 영역에서 상위에 계신 쇼핑몰입니다. 처음에는 패션 이커머스 쪽 고객 분들이 많았는데, 올해 초 시리즈 A 투자 기사가 나온 이후에는 생활용품, 뷰티케어 등 다른 분야에서도 고객사가 늘고 있습니다.
지표에서 해결책까지 제시합니다, 고객사는 고르기만 하세요
리: 지표가 안 좋게 나왔다면, 고객사 입장에서는 어떻게 해야 할까요?
김성무: 데이터라이즈에서 각 고객사를 위해 매주 다양한 분석 리포트를 제공해 드리고 있어요. 고객 부문 리포트를 예로 들면, 회원가입률이나 이탈 가능성 등 다양한 지표를 보여드리고, 시장 평균보다 지표가 낮을 경우 적합한 캠페인들을 추천해 드립니다. 비회원으로 구매하는 고객이 많다면, 해당 고객군에게 구매 전 카카오싱크 가입 캠페인을 노출하는 식의 캠페인을 추천해드리죠.
리: 지표도 자동으로 알려주고 캠페인도 알아서 동작하면, 이커머스 담당자는 무얼 해야 하나요? 결국 기계가 전부 대신하는 건가요?
김성무: 아닙니다. 절대 그럴 수 없죠. 그래서도 안되고요. 저희는 “데이터에 대한 것은 데이터라이즈에게 믿고 맡기시고, 마케터의 본업에 집중하시라”고 말씀드립니다.
리: 마케터의 본업이라는 건 뭔가요?
김성무: 데이터가 큰 방향성을 알려주긴 하지만, 디테일을 살리는 건 결국 사람의 몫이에요. 예를 들어, 저희가 제공하는 상품 리포트를 활용하면 어떤 상품이 클릭률이 떨어지는지 알 수 있어요. 썸네일을 수정하자는 제안까지 받을 수 있죠. 하지만 ‘어떻게’ 썸네일을 수정할지는 결국 마케터의 노하우가 필요한 부분이에요. 상품군이 다르면 전혀 다른 접근이 필요하잖아요. 명품백과 간편식을 똑같은 방식으로 썸네일을 수정할 수는 없으니까요.
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리: 마케터들은 광고 관리도 중요한 업무잖아요. 광고 집행에도 데이터라이즈가 도움이 될까요?
김성무: 데이터라이즈의 채널 리포트에서, 채널별 유입, 이탈, 구매전환율 등을 제공해 드리고 있어요. 채널 리포트를 통해, 각 채널별 신규 방문과 이탈율을 알 수 있죠. 예로 페북 광고를 주로 집행하는 채널은 구매율은 낮고 이탈률이 높아요. 그러면 페북 광고를 줄이겠죠. 이런 식으로 광고 채널 최적화도 가능합니다. 광고 플랫폼에서 자체적으로 제공하는 리포트와 교차검증에도 유용하고요. 보통은 광고 플랫폼 자사에 유리하게 포장해서 내놓거든요.
극도로 쉬운 사용성과 글로벌 수준의 고도화된 엔진으로 해외 시장을 노린다
리: 앞으로의 데이터라이즈는 어떻게 더 발전시켜 나갈 생각인가요?
김성무: 고객이 더 손쉽게 사용할 수 있도록 UX를 개선해 나갈 예정이에요. 더 정확한 분석을 제공하기 위한 고민도 많이 하고 있어요. 다양한 분야의 고객사가 늘어나면, 실시간 시장 동향 정보도 더 높은 수준으로 제공해 드릴 수 있겠고요.
리: 얼마 전에 시리즈A 치고는 꽤 많은 투자금을 확보했어요. 115억이죠?
김성무: 네, 스톤브릿지가 리드투자를 해 주셨고, 위벤처스, 산업은행, 미래에셋벤처도 참여해 주셨어요. 시드 투자를 하셨던 네이버D2SF에서 이례적으로 시리즈A에도 투자해 주셨고요. 감사한 일이죠.
리: 높은 기업 가치를 평가받은 이유가 있을 것 같은데, 뭘까요?
김성무: 저희의 데이터 역량을 높게 봐주신 것 같고, 앞으로의 구체적인 해외 진출 계획에 대해서도 좋게 평가해 주신 것 같아요. 엄청나게 쉽게 쓸 수 있지만, 프로파일링, 타겟팅, 캠페인 동작 등을 위한 개인화 엔진 고도화는 글로벌 수준에 도달해 있다고 자부합니다.
리: 해외 진출 계획이요?
김성무: 올해 말에는 ‘쇼피파이(Shopify)’라는 전자상거래 플랫폼을 통해 북미시장 진출을 계획하고 있어요. 마침 저희 고객사 분들 중에 쇼피파이를 기반으로 북미 쪽 서비스를 하시는 분들이 여럿 계신데, 감사하게도 적극적으로 도와주고 계세요. 향후 쇼피파이 외에도 다양한 웹빌더 플랫폼을 지원하여, 전 세계의 중소형 이커머스를 저희 고객으로 만들고 싶습니다.
리: 감사합니다. 마지막으로 한마디…
김성무: 반복되는 작업들은 데이터라이즈에게 맡기고, 현업 담당자분들은 본업에 더 집중하실 수 있도록 돕는 것이 저희 서비스의 목표입니다.
많은 분들이 저희 솔루션을 사용하시면서, 더 중요한 일에 집중하시고, 그로 인해 더 성장하고 행복해지셨으면 좋겠습니다.
