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공개SW 소식

2015년 06월 21일 (일)

ⓒ 블로터닷넷, 이지현 기자 jihyun@bloter.net



쇼핑몰에 특정 제품을 검색하면 구글 배너광고에 계속 해당 제품이 뜨곤 한다. 이전에 구매했던 제품을 다시 추천하는 e메일이 올 때도 있다. 쇼핑몰 고객이 흔히 겪는 이러한 상황은 추천 알고리즘을 적용한 데 따른 결과다. 개인에게 맞춤화된 제품을 제공해 클릭 혹은 구매율을 높이는 광고 전략이다. 과거 이러한 추천 서비스는 키워드나 사용자 신상 정보에 의존했다. 최근엔 새로운 추천서비스가 관심을 받고 있다. ‘헙업 필터링(Collaborative Filtering)’이다. 아이엔코프는 2012년 설립돼 3년째 협업 필터링 기술에 집중한 국내 스타트업이다.


아마존으로 유명해진 ‘협업 필터링’


협업 필터링은 아마존이 사용하면서 유명세를 탔다. 이현구 대표는 “아마존은 전체 매출의 30%를 협업 필터링 추천 기술로 얻는다”라며 “아마존 외에도 유튜브, 넷플릭스도 협업 필터링 방식의 추천을 적극적으로 활용하고 있다”라고 설명했다.


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▲아마존에서 적용한 협업 필터링 방식(사진:아마존 홈페이지)


협업 필터링은 일종의 집단지성을 이용한 기술이다. 협업 필터링 알고리즘으로 A 고객의 특정 활동이 B 고객과 비슷하다는 것을 파악할 수 있다. 기업은 A와 B를 같은 그룹으로 분류하고 A의 활동과 B의 활동에 관한 데이터를 함께 분석한다. 결국 한 사용자가 지속적으로 방문하지 않아도 기업은 A가 어떤 행동을 할지 B, C, D 고객의 데이터로 유추할 수 있다. 여기에는 수백만명의 고객, 수백만개의 제품 정보를 활용해 추천의 신뢰성을 높인다.


협업 필터링의 또 다른 특징은 사용자의 ‘행동’을 활용한다는 점이다. 사용자는 특정 키워드를 검색한다고 해서 바로 구매하지 않는다. 또 사용자 정보나 설문조사 정보는 정확도가 떨어질 수 있다. 하지만 사람들이 구매 버튼을 누르는 행동, 장바구니에 제품을 넣는 행동을 보면 사용자의 관심을 더 정확히 파악할 수 있다.


이현구 대표는 “쇼핑몰들은 행동 데이터로 구매율과 클릭률을 높이는 추천 서비스를 제공할 수 있다”라며 “가장 많이 클릭한 제품 상위 목록과 협업 필터링을 활용해 만든 목록을 비교하면, 후자의 클릭률이 5배 높은 적도 있었다”라고 설명했다.


“협업 필터링 알고리즘의 가장 큰 특징은 고객과 상품을 임의로 분류하지 않습니다. 대신 고객의 행동을 추적해 고객과 상품, 고객과 고객, 상품과 상품 간의 유사도를 특정해 추천합니다. 독립적인 데이터인 ‘많은 사람의 행동들’이 모여서 하나의 패턴을 만들 수 있고요. 결국 그 행동 패턴 속에서 유사성이나 연관성을 찾을 수 있습니다.”


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▲협업 필터링 구조(사진 : 위키백과 CC BY-SA 3.0)


최근 1~2년 사이에 빅데이터나 개인화 같은 주제는 IT업계의 화두였다. 이 때문인지 협업 필터링에 대한 관심도 늘어나고 있다. 이현구 대표는 “국내에서도 쇼핑몰을 중심으로 협업필터링에 관심을 보이고 있다”라며 “모바일로 플랫폼이 대세가 되면서 모바일에 특화된 개인화 서비스 및 광고 분야도 성장하고 있다”라고 설명했다.


협업 필터링 업계는 아직 초기시장


아직 협업 필터링 기술을 개발하는 기업은 많지 않다. 이현구 대표는 “현재 협업 필터링을 가진 추천엔진 솔루션 업체가 국내에 3~4곳 정도 있다”라며 “대부분 오픈소스 협업 필터링 엔진을 활용하거나 CRM 기술을 혼용해 협업 필터링으로 확장하고 있다”라고 설명했다.


“좋은 추천엔진은 다양한 데이터를 어느 산업에 적용해도 작동할 수 있을 만큼 범용성이 있어야 합니다. 데이터 양이 갑자기 늘어나거나 데이터 종류가 달라져도 곧바로 추천엔진을 쓸 수 있도록요. 아이엔코프는 다양한 고객군을 만나며 데이터 가공 노하우를 계속 쌓아왔습니다. 어떠한 사업군에 적용해도 질 좋은 추천 서비스를 내놓을 수 있도록 기술을 개발하고 있습니다.”


이현구 대표는 이전에 비즈니스 컨설팅을 주로 했고 IT기업들의 M&A를 총괄한 경험이 있다. 10년간 IT업계에 있으면서 앞으로 모바일과 개인화 기술이 시장에서 주목받을 것으로 판단했다. 그 뒤 아이엔코프를 설립해 ‘쿠스트’라는 추천엔진을 만들었다. 현재 아이엔코프 직원은 6명이고, 모두 공대 출신이다.


아이엔코프는 최근에는 쇼핑몰뿐만 아니라 다양한 분야에서 고객을 끌어드리고 있다. 가격비교 서비스, VOD 업체, 언론사, 문구업체, 구인·구직업체, 광고업체같은 고객에게 아이엔코프 기술을 제공했다.


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▲아이앤코프 임직원들. 최지희 과장, 문현호 대리, 이현구 대표, 정희문 선임, 이헌승 이사(왼쪽부터)


광고분야에도 진출


아이엔코프가 최근 주력하고 있는 분야는 광고다. 대신 광고업체와 직접 경쟁하기보다 협업하는 전략을 취하고 있다. 특히 ‘광고 데이터 마케팅 플랫폼(ADP, AD Data Marketing Platform)‘을 여러 기업과 함께 구축하고 있다. 여기에는 세 종류의 기업이 합류했다. 쇼핑몰, 가격비교 사이트처럼 구매 데이터를 보유한 기업과 이미지·텍스트 검색 기술을 보유한 데이터 필러팅 업체 그리고 모바일 광고 배급업체와 함께 ADP를 준비중 이다.


“앞으로 더 많은 기업에 개인화 광고 데이터를 가져오고 공급하고 싶습니다. 수익성이 높은 AD DMP(Data Marketing Platform)를 구축하는 것도 목표이고요. 고객의 클릭 데이터를 통해 검색어를 추출해 개인화 검색광고에 활용하는 기술을 내부에서 개발 중입니다. 특히 딥러닝 기반의 이미지 검색엔진, 텍스트마이닝 기술 등과 결합을 통해 새로운 연관성을 발견하는 기술에 더 집중할 예정입니다.”




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[원문출처 : http://www.bloter.net/archives/230542]

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