패션 플랫폼 '브랜디', 딥러닝 추천으로 매출과 고객만족 두 마리 토끼 잡다
패션 플랫폼에서 개인화 추천은 상당히 중요합니다.
어떤 상품이 마음에 드는지, 그리고 이 상품을 구매할지 말지에 대한 의사결정이 다른 플랫폼에 비해 상대적으로 아주 빠르게 일어나기에 수많은 상품들 중 한 사람이 좋아할 만한 상품을 얼마나 노출시켜주느냐가 장기적으로 그 플랫폼의 매출과 거래액을 결정지을 수 있는 중요한 요인으로 작용하기 때문이죠.
이렇듯 어느정도 규모가 있는 플랫폼이라면 개인화 추천이 필수로 떠오른 지금, 인앱 광고상품들도 더이상 추천에서 예외가 아닌데요. 고객의 취향에 맞는 상품들을 알맞게 노출시켜주는 것으로 엄청난 성과를 확인한 곳이 있습니다.
바로 블럭스의 클라이언트 중 하나인 패션 버티컬 플랫폼 ‘(주)브랜디’입니다.
오늘은 (주)브랜디의 사례를 통해 블럭스의 개인화 추천 도입 과정 및 그 성과에 대해 좀 더 자세히 소개드리고자 합니다.
현재까지의 성과와 앞으로의 개인화 추천 확장 방향성에 대해 블럭스 도입을 담당해주신 (주)브랜디 광고실 전략팀장 이선행님을 만나 더 자세한 이야기를 들어보았습니다.
Q. 안녕하세요, 반갑습니다 :) 오늘 인터뷰 응해주셔서 감사합니다. 먼저 첫번째 질문 드리도록 하겠습니다.
이전에는 아마존의 제품을 사용하여 개인화 추천을 하셨던 것으로 알고있습니다. 어떤 이유에서 다른 솔루션을 탐색하게 되셨을까요?
패션 플랫폼을 고도화하다보면 다양한 목적들로 큐레이션의 방식을 바꾸어야하는 경우가 있는데요, 기존에 활용하던 솔루션의 경우에 목적에 부합하는 추천으로의 변경이나 커스터마이징이 지원되지 않는다는 점이 아쉬워서 신규 솔루션을 탐색하게 되었습니다.
지금도 저희가 추천과 관련하여 여러가지 요구사항들을 전달드리고 있는데, 그런 다양한 케이스들에 대해서 1) 각각의 요구사항에 대해 대응이 가능한 솔루션인지, 2)얼마나 빠르게 대응될 수 있는지가 중요한 고려사항이었던 것 같아요.
그런 관점에서 AWS Personalize의 경우 투입 시간과 리소스 측면에서 유기적인 대응이 힘들다고 판단하였습니다.
블럭스의 경우, 저희가 요청사항을 전달드렸을 때 해당 사항이 반영되는 속도가 짧게는 1시간 길게는 하루 정도로 아주 빨랐고, 성과 또한 아주 우수하게 유지되었습니다.
단순히 한 번 모델을 제공해주고 끝나는 것이 아니라 여러가지 요구사항들에 빠르게 잘 대응해주셔서 기존 사용하던 서비스와의 차별점을 크게 느꼈고, 블럭스와 지속적으로 협업을 하기로 결정하게 되었습니다.
Q. 광고 영역에서 브랜디와 하이버를 모두 담당하고 계신데,각 서비스에서 가장 중요하게 생각하고 계신 것이 무엇인지 궁금합니다. 또 블럭스와 함께하기로 결정하신 이유도 궁금합니다.
결국 이커머스가 시장에서 고객들에게 임팩트있게 다가가고 내부적으로도 사업적 성장을 하려면 소비자들에게 싸고 질이 좋은 상품을 제공해줌으로써 구매 만족도를 높여 다시 재방문하고 구매하는 고객들을 확보하는, 그런 ‘선순환 구조’를 만드는 것이 핵심이라고 봅니다.
이런 선순환 구조를 형성하기 위해 필수적인 것이 개인화 추천이라고 봤구요.
수많은 상품들이 별 효율없이 소비자들에게 노출되는 것을 줄이고자, 큐레이션에 ‘개인화 추천’을 적용할 수 있지 않을까 생각했고 이를 실제로 도입하여 성과를 확인해보기 위해 여러가지 솔루션들을 찾아봤었습니다.
실제로 여러 솔루션들과 PoC를 진행해보았는데, 저희가 가장 중요하게 생각했던 것은 인공지능 자체의 지표적인 성과와 얼마나 커스터마이징이 자유로운지였습니다. POC 기간 중 두 가지 측면에서 블럭스가 AWS Personalize, 국내 타 인공지능 스타트업 등과의 테스트에서 유의미한 차이를 보였기 때문에 최종적으로 저희는 모든 추천 지면에 블럭스와 함께 개인화 추천 적용을 점차 확장해 나가기로 결정하였습니다.
Q. 결국 추천 솔루션 도입 이후 성과가 가장 중요하기 때문에 성과에 대해서도 여쭤보고 싶습니다. 성과 측정을 위해 어떤 지표를 활용하시는지, 각 지표의 의미와 도입 이후 어떤 변화를 가장 크게 체감하시는지 궁금합니다.
저희는 현재 광고상품들의 개인화에도 초점을 맞추고 있습니다. 15분마다 바뀌는 광고상품 풀에 대한 추천 성과를 측정해야하는 것인데요. 저희가 활용하는 지표는 크게 2가지, 상품 클릭률과 노출당 매출 기여액 입니다.
클릭률은 추천되는 광고상품들이 얼마나 클릭되는지 측정하는 지표로, 광고상품들에 대한 고객 반응도를 측정하는 지표로 활용하고 있습니다.
노출당 매출 기여액 경우 훨씬 더 높은 우선순위를 부여하고 측정하는 지표인데요. 광고는 결국 하나의 slot을 판매하는 것이라고 생각하고 있습니다. 그렇기에 광고를 통해 기대할 수 있는 수익이 얼마정도인지를 파악하는 것이 중요한데, 노출당 매출 기여액 지표는 광고상품 노출 1건 당 광고주들의 수익이 얼마나 되는지를 측정하는 것이라고 생각해주시면 됩니다.
브랜디 홈화면 최상단 지면에 블럭스의 인공지능 추천이 삽입되었을 때 기존에 비해 클릭률과 노출당 매출 기여액이 약 2~3배 정도 상승하는 효과를 보았던 점이 가장 성과에서 체감되는 부분인 것 같습니다.
Q. 커스터마이징이 잘 되는 점도 좋았다고 말씀주셨는데, 혹시 구체적으로 어떤 커스터마이징 사례가 있었을까요?
위에서 말씀드린 홈화면 최상단 지면의 경우 고객에게 직접적으로 직접적으로 노출되는 지면이기 때문에 지표적인 성과 이외에도 고객들에게 더 좋은 탐색 경험을 제공하기 위한 여러가지 추가적인 작업이 필요했습니다. 예시적으로 타 지면과 중복하여 노출되는 상품이 없을 것, 보다 다양한 상품군들이 노출될 수 있을 것 등 고객 경험 개선 측면에서 다양한 요청사항이 있었습니다.
블럭스는 이러한 요청사항들에 대한 대응을 매우 빠르게 진행해주셨고 고객 경험을 위해 필요한 처리와 지표적인 부분에 상충이 일어나지 않는 방향으로 협업이 가능했던 점이 기억에 남는 것 같습니다.
Q. 브랜디에 먼저 블럭스를 도입하시고, 이어서 하이버에도 도입하게 되셨는데요. 하이버에도 개인화 추천이 필요하다고 생각하신 이유와 자이와 함께하신 이유가 궁금합니다.
여성 패션 플랫폼 브랜디에서 개인화 광고 추천을 블럭스와 함께 시작했고, 말씀드린 것과 같이 성과가 아주 좋았기 때문에 하이버에도 도입해보지 않을 이유가 없다고 판단했습니다. 특히 하이버는 남성 패션 플랫폼인만큼, 여성 패션 플랫폼인 브랜디와는 고객 행동에 차이가 있을 것이라 생각했고 그렇기에 그러한 변수들에 대응할 수 있는 기술적 역량이 있어야 한다고 판단하여 더욱 자이를 선택하게 되었습니다.
현재 하이버 또한 블럭스 도입 이전 대비 확실한 성과의 개선을 확인하고 있어, 모델이 좀 더 고도화 됨에따라 앞으로의 성과 또한 매우 기대가 됩니다.
Q. 네 좋은 답변 감사합니다. 이제 마지막 질문인데요. 블럭스와 함께 협업하시면서 ‘블럭스는 이런 점들이 좋았다’를 간단히 정리해서 말씀해주실 수 있을까요?
네, 먼저 앞 질문에서도 말씀드린 것 처럼 ‘빠른 협업 속도’, ‘커스터마이징 정도’, ‘지표의 확실한 향상’이 블럭스와 계속 함께해야겠다고 결정한 큰 이유들이었던 것 같고요.
또한 보유하고 있는 AI 모델 스펙에 안주하지 않고 지속적인 R&D를 통해 모델이 거의 실시간으로 고도화되는 것에 큰 감명을 받았습니다.
인공지능 모델 특성 상 살짝만 튜닝을 해도 엄청난 성과의 향상을 기대할 수 있다는 점을 어렴풋이 알고있었는데, 블럭스와 협업을 하며 이 점을 실제로 확인했습니다.
블럭스에서 제공해주는 솔루션이 저희 뿐만아니라 저희 플랫폼을 사용하시는 고객분들에게도 신뢰도를 쌓아주시고, 항상 저희와 함께 성장해나간다는 협업 마인드를 심어주셔서 즐겁게 협업할 수 있었던 것 같습니다.
앞으로도 잘 부탁드립니다 :)
오늘은 브랜디의 이야기를 들어보았습니다.
앞으로도 지속적으로 협력하며 개인화 추천을 고도화해나갈 수 있으면 좋겠습니다. 🙂
블럭스 Recommendation 솔루션의 도입 사례가 궁금하신 분은 추가로 읽어주세요 😄
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