"이커머스 마케팅 고민마세요" 빅인사이트, 쇼핑몰 매출 올리는 솔루션 제공
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"이커머스 마케팅 고민마세요" 빅인사이트, 쇼핑몰 매출 올리는 솔루션 제공
  • 이권진 기자
  • 승인 2020.09.17 14:49
  • 댓글 0
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[스타트UP 인터뷰] 홍승표 빅인사이트 대표

DATA-STARS(데이터 활용 사업화 지원)는 과학기술정보통신부가 주최하고, 한국데이터산업진흥원이 주관하고 있는 사업이다. 데이터를 활용한 기업이 경쟁력을 갖출 수 있도록 종합적으로 지원 중이다.

올해 데이터 스타즈 공모에는 총 414개 스타트업이 접수하면서 34.5:1이라는 최고 경쟁률을 기록했다. 새로운 영역의 데이터 활용한 비즈니스 모델을 가진 스타트업 12개사를 선정했다. 이 가운데 이커머스 마케터를 위한 AI 마케팅 자동화 솔루션을 서비스하는 빅데이터 전문기업 빅인사이트가 차세대 데이터 유니콘으로 주목받고 있다. 홍승표 대표를 만나 이야기를 들어봤다.

Q. 빅인사이트 회사 업력이 5년 정도 되셨는데, 초창기부터 ‘이커머스 마케터가 분석해야하는 데이터가 많다’라는 이 한 가지 명제에서 출발하셨나요?
A. 작년 중순에 MVP(Minimum Viable Product)모델을 시장에 내놓고 고객사의 얘기를 듣다보니 한 가지 핵심문제를 알게 됐습니다. 이커머스 마케터가 분석해야하는 데이터가 너무 많다는 것인데요. 사실 처음에는 마케터가 데이터를 뜯어보면서 더 깊이 해석하고 싶을 것이라 생각했습니다. 그런데 실상 마케터가 솔루션을 들여다 볼 시간 자체가 없었습니다. 그리고 국내에서 데이터를 뜯을 수 있는 지식 자체도 낮았습니다.

그래서 처음에 컨설팅 모델을 시작했습니다. 기존에 솔루션 자체로 영업이 되고, 솔루션이 바이럴로 퍼지는 사스(SaaS) 형태의 비즈니스 모델을 생각했습니다. 그런데 점점  SI(System Integration)형식에 사람이 붙는 인건비 방식의 솔루션이 됐습니다. 비즈니스 모델이 다른 방향으로 가다보니 이 솔루션을 더 가볍게 만들기로 했습니다. 또한 데이터가 너무 많은 문제를 개선하고자 데이터 분석이 끝난 결과를 바로 마케팅 액션으로 할 수 있는 지표를 만들기로 했습니다.

Q. 웹사이트에 유입한 고객의 행동 데이터를 어떻게 수집하나요?
A. 예를 들어 고객이 체류시간 10분 안에 A, B, C, D, E 사이트를 탐색할 때, 마케터는 데이터 분석만 뜯어보면 고객의 행동 데이터를 보기 힘듭니다. 봤다 쳐도 최종구매까지 간 상품만 추적하는 수준입니다. 구매상품에 관한 데이터까지만 있기에 구매 여부로 사람을 뽑습니다. 즉, 구매 없이 사이트 방문만 했던 사람은 따로 뽑지 못하는 것이죠. 그러면 구매 이전까지 생략된 중간과정은 해석해야 합니다.

그런데 이 해석과정에서 오류가 발생할 수 있습니다. 고객이 긴 체류시간과 높은 관심을 보였지만 구매가 없으면 그 사이트의 성과가 낮다고 판단하는 것입니다. 사실 최종구매 기여도에 있어 이전 기록이 많은 도움이 됩니다. 따라서 저희는 다차원분석으로 중간과정, 예를 들어 A 사이트에서 3회 이상 상품 페이지 조회, 재방문 체류시간 10초 이상인 사람만 따로 뽑아서 ‘구매하진 않지만 관심도가 높은 고객’으로 분류합니다. 이 고객 분류에 맞춰 푸시 장치를 제공합니다.

Q. 빅인사이트의 핵심은 ‘방문, 탐색, 구매’ 3단계 중에서 탐색을 구매로 이어지도록 하는 것인가요?
A. 네 그렇습니다. 보통 마케터는 고객 방문을 늘리는 목적으로 마케팅을 집행합니다. 예를 들어 100명이 방문하면 보통 2명이 삽니다. 국내 이커머스 구매전환율이 보통 1.33%입니다. 즉, 방문자 100명 중에 1명이 구매하는 것입니다. 2명이 구매하게 하려면 200명을 방문시켜야 합니다. 그러면 마케팅 비용이 두 배로 늘어납니다.

저희는 자동으로 고객을 분류하고, 타겟별로 트리거를 걸어서 구매를 유도합니다. 예를 들어, ‘재방문 고객한테만 드리는 특별한 혜택’, '비슷한 상품 관심 없으신가요?' 등의 장치를 팝업이나 푸시장치로 띄웁니다. 100명 방문 시 2명이 구매하던 구조에서 적어도 4-5명이 구매하도록 끌어주는 역할을 하는 것이죠.

그럼에도 이탈하면 문자, 카톡, 이메일로 다시 푸시합니다. 이 일은 보통 마케터 분들이 너무 바빠서 잘 못합니다. 그래서 저희가 솔루션에서 장치를 걸어두면 알아서 돌아갑니다. ‘A 사이트에서 3번 이상 방문한 사람 중 재방문인데 장바구니에 하나라도 보관한 사람이면 하루 뒤에 문자 메세지를 이런 소재로 보내줘’라는 장치를 걸어두면 그 메시지가 보내집니다.

Q. 그게 빅인에서 ‘캠페인’이라고 하는 거군요?
A. 네 그렇습니다. ‘캠페인’이라하면 웹 사이트에 띄우는 팝업, 카카오톡 친구톡 그리고 토스트푸시라고 오른쪽 밑에 3초 간 떴다 사라지는 것이 있습니다. 또 데이터스타즈를 하면서 SMS 문자 마케팅까지 업데이트하고 있습니다.

Q. AI의 기본적인 시스템이 수많은 데이터를 일일이 값을 매기는 것이 아니라 어떤 조건을 걸거나 학습을 시켜서 AI가 자동적으로 설정을 계속하는 건가요?
A. 저희가 처음에 AI를 많이 넣었다가 나중에는 좀 덜었습니다. 일단 이커머스에서 나오는 고민들이 공통적입니다. 보통은 장바구니 분석 같은 것을 AI가 알아서 해주길 바라기 보다는 비슷한 조건들을 원했습니다. 이것을 바로 온앤오프로 설정할 수 있게 프리셋(preset)으로 다 만들어 놨습니다. AI의 주된 장치는 어떤 사용자가 들어왔을 때 여러 캠페인 중 어떤 것을 우선순위로 노출시킬지 판단하는 것입니다. 그것에 따라 캠페인이 자동으로 돌아갑니다.

Q.최근 국회에서 데이터 3법이 통과되면서 데이터를 사고파는 시장이 확대될 전망인데, 이것이 빅인사이트 비즈니스에 긍정적인 효과를 미치나요?
A. 우리나라에서 데이터 3법이 통과되었지만 아직까지 정부가 주도하고 있습니다. 때문에 민간에서 기업 간 데이터를 사고파는 것은 아직 활발하지 않다고 봅니다. 고객사들 A, B, C, D가 있으면 그들의 로우 데이터(Raw Data)를 온전히 되팔 수는 없습니다. 대신 이를 산업군으로 묶어서 재가공 후, 산업군의 트렌드나 지식 콘텐츠로 포장할 수 있을 것 같습니다.

보통 식품회사 A사와 트랜스 섹터인 B사가 있으면 B사의 데이터를 굉장히 궁금해 합니다. 그 특정 B사를 공개할 수는 없습니다. 다만 해당 산업군에 대한 데이터, 유기농 식품을 파는 이커머스면 구매전환율, 방문 수, 체류시간에 대한 데이터를 평균치로 제공할 수 있습니다. 그러면 데이터 기업이 한발 짝 더 성장할 수 있게 되겠죠.


Q. 코로나 사태가 터지면서 이커머스 시장에 호황이 왔는데. 이 사건으로 인해 빅인사이트 측에 어떤 변화가 있나요?
A. 언택트 솔루션을 쓴다는 건 결국 구축형 솔루션보다 사스 솔루션을 도입하는 기업이 늘었다는 것입니다. 현재는 코로나 사태로 인해 이런 것에 조금씩 익숙해지는 단계라고 생각합니다. 왜냐면 국내 B2B(Business to Business) 사스 기업 중에 월 결제액이 총 2억이 넘는 회사가 많지 않습니다. 그만큼 큰 회사들이 많이 안 나타나고 있는 것이죠. 앞으로 이 시장의 성장속도가 점점 빨라질 것이라 생각합니다.

Q. ‘사스’가 무엇인가요?
A. 보통 소프트웨어 구축은 외주개발사에 맡기는 형태입니다. 2억 짜리 소프트웨어를 만든다고 할 때, 2억을 100개로 쪼개서 100명한테 돈을 받으면 200만원이 됩니다. 이런 식으로 원가를 N분의 1로 나눠서 많은 기업이 저렴한 가격에 쓸 수 있게 뿌려주는 것입니다. 사스의 장점은 특정 시점이 되면 원가대비 말도 안 되는 영업이익이 나는 구간이 온다는 것입니다. 이를 보고 초반에 적자를 감수하는 상태라고 보시면 됩니다.

Q. 사업소개서에 매출과 영업이익의 추세선을 보면 차년도부터 급격히 증가하는데, 2023년 매출액 1,100억, 영업이익 517억 원으로 목표치를 정한 이유가 있나요?
A. 저희 산업군은 애드테크(광고+테크), 마테크(마케팅+테크), 분석시장으로 나눠져 있습니다. 마테크의 연평균 글로벌 성장률이 40프로에 가깝습니다. 애드테크나 다른 시장의 성장률이 10% 언저리에 있는 것에 비하면 굉장한 차이입니다. 사실 불과 5년 전 만해도 마테크 시장 내 솔루션 시장의 크기가 작았습니다. 그런데 2026년도까지의 예측 지표에는 몇 백배 커지는 것을 볼 수 있습니다. 특히 아시아에서의 성장률이 그것보다 훨씬 큽니다. 따라서 저희는 올해 말에 글로벌 진출을 하려고 합니다. 이 지표는 그런 것들을 예상해서 짠 것입니다.

Q. 내수 시장에서 테스트를 거쳤고, 아시아 시장으로 해외 진출을 생각하고 있는 거죠?
A. 네. 국내 회사 중 글로벌 회사 이커머스 몇 개를 미리 테스트로 세팅하고 있습니다. 특히 싱가폴을 메인 무대로 생각하고 있습니다, 싱가폴의 이커머스 호스팅 회사를 전략적 지위로 생각하고 있습니다.

Q. 데이터 분석 쪽으로 해외 진출하는데 있어 언어의 장벽은 없나요?
A. 구글 애널리틱스가 이미 데이터 분석 용어를 만들어놨습니다. 기본적으로 구글 애너리틱스는 70-80%의 이커머스에 다 깔려있습니다. 그래서 이를 기반으로 좀 더 가볍게 액션으로 넘길 수 있는 데이터 분석을 제공하려고 합니다.

Q. 국내 고객사 및 파트너 대부분이 이커머스 쪽인데, 고객사를 관리하는 전략이나 노하우가 있나요?
A. AI 같은 경우 타겟을 이커머스 쪽으로만 설정했기 때문에 정확도가 높은 편입니다. 현재 저희는 이커머스 산업군을 식품산업, 패션, 뷰티로 구분하여 AI 모델링을 고도화하려고 합니다. 더 나아가 가격대 별 혹은 고관여 상품과 저관여 상품으로 나눠서 카테고리화 하고자 합니다.

Q. 하반기에 해외 진출 외에 어떤 이슈가 있나요?
A. B2B 사스에 제휴를 만들려고 합니다. B2B에서 원하는 사스 카테고리가 다 일정합니다. 근데 이 기업들이 따로 따로 홍보와 미팅을 하고 있습니다. 따라서 만약 A라는 기업이 사스가 필요하면 한꺼번에 계약할 수 있습니다. 또 각 카테고리의 1등 솔루션들끼리 모아서 컨퍼런스를 할 수도 있습니다. 이런 것들을 통해 브랜딩을 확고히 하는 것이 하반기 목표입니다.

 


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