모빌리티는 이제 기업 세계에서 낯선 개념이 아니다. 기업들은 사내 업무용 모바일 앱 뿐 아니라 고객들을 위한 모바일 앱을 끊임없이 개발하고
그러나 개중에는 기존의 모바일 전략을 수정하려는 기업들도 있다. 미국의 인터넷 중매사이트인 e하모니는 25TB 데이터 웨어하우스(DW)와 데이터 분석 툴을 사용해 모바일 애플리케이션 개정에 나섰다. e하모니는 지난 5년간 BI 플랫폼을 만드는데 전념해왔다. DW 요소로는 IBM의 네티자 트윈핀(Netezza TwinFin)과 퓨어데이터 시스템(PureData System)을 사용했다. 특히 마이크로스트레티지 기반 분석 레이어가 DW의 정점에 있다. IBM의 SPSS 예측 애널리틱스 매키지와 R 기계 학습 소프트웨어 환경, 그리고 인포매티카 데이터 통합 소프트웨어도 여기에 가세했다.
e하모니는 이런 BI 툴에서 얻은 정보를 통해 웹사이트 사용 실태나 수익 변화를 빠르게 파악할 수 있다. 또한 이 플랫폼은 캘리포니아 주 산타 모니카에서 제품 개발을 주도하고 있다. 데이터 분석을 이용해 소비자들이 기존 데스크톱에서 가장 선호하는 기능이 무엇인지 알아낸 후 그 기능들을 모바일 앱에도 도입하는 것이다.
e하모니의 짝 찾아주기 서비스는 아이폰과 아이패드, 안드로이드 기기, 그리고 윈도우폰에서 사용할 수 있다. e하모니 이용객의 절반은 모바일 기기를 통해 이 서비스에 접속하는데, 이는 e하모니가 젊은 사용자들 사이에 얼마나 널리 퍼져있는지를 잘 나타내준다. e하모니의 COO인 아르멘 에이브디시언은 “e하모니 최고의 기능들을 데스크톱에서 모바일로 가져오려 노력 중이다”라고 말했다.
앱 성능이 개선될수록 고객 경험도 향상됐다. 그럴수록 모바일 전환율은 높아지고, 이용객이 늘어나면 기존 고객들에게 잘 맞는 ‘짝’을 찾아줄 수 있는 가능성도 커진다. 지난 1월 이후 e하모니의 전환율은 25% 이상 증가했다. “모두에게 꼭 맞는 짝을 찾아주는 것, 그것이 우리의 임무이고 비즈니스다”라고 에이브디시언은 강조했다.
무대 뒤 매치메이킹의 주역들
좋은 반려자를 만나는 건 물론 언제나 확률의 문제다. 그렇지만 e하모니는 그 확률을 조금 더 높여주는 역할을 한다. 그리고 그 확률을 높여주는 무대 뒤 1등 공신은 DW와 데이터 분석이다. 고객의 웹사이트 사용 실태와 활동 정도 등을 파악한다. 고객이 처음 웹사이트에 발을 들인 순간부터 결제할 때까지 모든 움직임을 파악하는 것은 물론 고객의 생애가치 역시 모니터링 한다. 또 사용 패턴 파악을 위해 클릭 동향 분석(clickstream analysis)을 이용하기도 한다.
에이브디시언에 따르면, 웨어하우스에는 다양한 경로를 통해 얻은 정보가 저장돼 있다. 구글 애널리틱스, 어도비 사이트케이틀리스트(SiteCatalyst), SPSS 시스템, 기계 학습 소프트웨어 등이 그 소스다. 또 e하모니의 매치메이킹 하둡 클러스터 와 거래 데이터베이스로부터 얻은 정보도 있다. DW에서는 이 모든 데이터를 한데 모으고 웹사이트 상에서의 사용자 효율성과 행동을 모니터링 하는 알고리즘을 작동한다고 그는 말했다. “이 모든 데이터가 잘 어우러지면 매우 유의미하고 유용한 시각을 제공한다”고 에이브디시언은 덧붙였다.
e하모니의 제품 매니저들은 자신들의 채널을 모니터링 한 후 각기 다른 기능이 잘 작동하고 있는지 확인할 수 있다. 그리고 이런 정보를 바탕으로 플랫폼의 단점을 하나하나 개선해 나간다. 데스크톱에서 성공적이었던 기능들을 모바일 플랫폼으로 하나씩 가져오는 것이다.
지난 3월 출시된 윈도우폰용 앱이 그 좋은 예이다. (iOS와 안드로이드용 앱은 그 이전에 개선 과정을 거쳤다.) 윈도우폰용 모바일 앱은 데스크톱의 몇 가지 특성을 그대로 가져왔다. 예를 들어 데스크톱에서 e하모니를 이용 시 사용자들은 거리, 나이, 국적과 같은 매치메이킹 기준들을 조정하며 개인 설정을 마음대로, 아무 때나 바꿀 수 있었다.
처음 나온 모바일 앱에서는 이런 설정을 데스크톱에서만큼 자유롭게 변경할 수 없었다. 그렇지만 이후 몇 번의 업그레이드를 거쳐 현재 가능해진 것이다. 또한 모바일로 설정이나 선호 사항을 바꾸고 대쉬보드 전체 기능을 다 사용할 수 있게 됐다고 에이브디시언은 말했다. 또 누가 e하모니 프로필을 보고, 업데이트 했는지를 알려주는 활동 내역 기능도 이제 모바일에서 사용할 수 있다.
시카고에 있는 기업 모바일 및 웹 솔루션 전문 소프트웨어 디자인 및 개발 업체인 데브브릿지 그룹(Devbridge Group) 대표 오리머스 어도마비셔스는 “많은 정보나 다량의 인터랙션이 오가는 대기업들 사이에서는 e하모니와 같은 방식이 흔하게 이뤄진다”고 밝혔다. 회사의 데이터 분석 플랫폼이 유의미한 패턴을 찾아내려면 우선 주어진 정보의 양이 충분해야 한다고 그는 말했다. 인포매티카의 빅데이터 제품 마케팅 디렉터 존 하다드는 e하모니가 데이터 자산을 경제적으로 이용하는 좋은 예시라고 말했다. “e하모니, 옐프, 링크드인, 에어비엔비 같은 웹 기반 회사들은 엄청난 양의 고객 정보를 모으게 된다. 때문에 양질의 데이터 제품과 고객 경험을 창출해내지 못할 경우 성공할 수 없다”고 그는 덧붙였다.
BI로 사용자의 행동 패턴에 영향 미치다
e 하모니는 고객 행동 패턴을 모니터링 하는 것만큼이나 BI를 사용해 고객의 행동에 영향을 미칠 수도 있다. 예를 들어보자. 웹사이트에 사진을 여덟 개까지 등록할 수 있는데, 두 개만 등록한 사용자가 있다. e 하모니에서는 이 사용자에게 이메일이나 앱을 통해 다른 사진들도 등록할 수 있다고 알려줄 수 있다고 에이브디시언은 말한다.
이처럼 통계를 이용하고, 고객 행동에 영향을 미치는 것은 DW 덕분에 가능한 일이다. “웨어하우스 없이는 웹사이트에 그런 인텔리전스를 사용할 수 없을 것”이라고 그는 말한다.
e하모니는 BI를 사용해 어떤 마케팅 프로그램이 사용자들로 하여금 제품이나 모바일 앱을 사용하게 하는지도 관찰하고 있다. DW가 워낙 빠른 속도로 정보를 수집하기 때문에 마케팅을 내보내고(TV나 온라인 배너 등으로) 15분만에 그 광고의 효과를 알 수 있을 정도다.
또 데이터 분석을 통해 이런 마케팅 프로그램들이 얼마나 효과적인지도 평가할 수 있다. 최근 e하모니는 지인을 통한 마케팅으로 새로운 사용자를 유입시키는 데 들어가는 비용, 전환율, 그리고 생애 가치 등을 계산해 본 결과 이러한 마케팅 방식은 그다지 효율적이지 않다고 판단해 이 프로그램을 중단하기로 했다. 그렇게 절약된 500만 달러 가량은 고스란히 회사의 재무 효과로 이어졌다고 에이브디시언은 전했다.
마이크로스트레티지의 전략적 고객관리 이사인 조너던 골드버그는 e하모니가 기술을 사용해 자사의 마케팅 전략을 평가하고 있으며 매치메이킹 알고리즘의 효율성 역시 개선시키고 있다고 평가했다.
*John Moore는 20년 이상 비즈니스와 기술을 주제로 기고문을 썼다. dl-ciokorea@foundryco.com
