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인터뷰ㅣ“노하우를 디지털화하고 활용해야 합니다” 트리플렛 신동화 대표가 전하는 오프라인 데이터 성공 전략

2023.03.20 강옥주  |  CIO KR
“머지않아 치킨집에서도 데이터를 분석하고 활용하는 시대가 올 것이라고 생각합니다. 즉, 모든 규모의 오프라인 매장이 더 이상 제품만 판매하는 게 아니라 데이터를 수집하고 차별화된 초개인화 경험을 제공하는 곳으로 완전히 개편될 것입니다.”

 
트리플렛의 신동화 대표 ⓒTriplet
트리플렛(Triplet)은 인공지능 기반의 영상 분석 기술과 빅데이터 분석 기술을 전문으로 하는 AI 스타트업이다. 트리플렛은 특히 오프라인 데이터에 잔뼈가 굵다. 

위치 데이터와 날씨, 요일 등 조건 데이터를 기반으로 최적의 요금을 제시하는 대리운전 앱 ‘파파부’를 개발하면서 창업했고, 이후 영역을 더 확대하여 이제는 공간 안전 데이터, 리테일 데이터를 비롯해 광범위한 오프라인 공간 데이터를 다루는 솔루션을 서비스하고 있다. 

현재 AI 기반 리테일 솔루션 플랫폼 ‘딥라운지(DeepLounge)’를 통해 지에스25, 이마트, 롯데, 게스 등 유통업계의 굵직굵직한 고객사를 확보했고, 한라산 국립공원, 지자체 도서관, 와인샵, 여성 패션 편집샵 등 오프라인 공간을 운영하는 다양한 기관 및 업체까지 저변을 넓혔다.

올해 초에는 CES에 처음 참가했으며, 최근에는 삼정KPMG를 주관사로 선정하고 투자자를 모집 중이다. 목표액은 40~50억 원으로 수준이다.
 

감과 느낌으로 사업하던 시대는 지났다

트리플렛의 신동화 대표는 먼저 시장 상황의 변화를 언급하면서 이야기를 시작했다. 

“몇 년 전부터 오프라인 매장의 위기설이 끊임없이 제기되고 있습니다. 엎친 데 덮친 격으로 코로나19 사태는 소매의 종말을 의미하는 리테일 아포칼립스 현상을 본격화했습니다. 팬데믹이 종식되고 있다고 하지만 리테일 아포칼립스는 여전히 유효합니다. 따라서 규모와 관계없이 오프라인 매장은 온라인 이상의 가치와 경험을 제공해야 하고, 제공하게 될 것입니다.” 

실제로 위기의식이 반영된 움직임이 조금씩 나타나고 있다. 점차 다양한 업종과 규모의 업체가 오프라인 공간 데이터를 활용하고 있다는 것이 신 대표의 설명이다. 트리플렛의 고객사인 지자체 도서관, 국립공원 등도 한 예라고 그는 덧붙였다. 

“기존에는 대기업 중심으로 이뤄졌다면, 이제 소규모 매장에서도 데이터를 활용하고 있습니다. 고객사 중 레트로문이라는 여성 빈티지 패션 편집샵이 이런 변화를 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. 레트로문은 오프라인 매장과 웹 사이트뿐만 아니라 소셜 미디어에서 활발하게 활동하면서 일명 ‘라방’으로 제품을 판매합니다. 라방에서 제품 완판을 기록할 정도로 충성 고객이 탄탄합니다. 이에 레트로문은 오프라인 매장이 충성 고객에게 브랜드 경험을 제공하는 공간이자 데이터를 기반으로 초개인화 서비스를 제공하는 공간이 되고자 했습니다. 웹 사이트 회원 데이터를 연동하고 어울리는 제품을 추천해주는 등 키오스크를 통한 서비스를 구축 중입니다. 시대가 변하고 세대가 달라지는 만큼 이처럼 데이터를 적극적으로 사용하려는 오프라인 업체가 점점 더 많아지리라 봅니다.”
 
국제전자제품박람회(CES)에서의 트리플렛 부스 모습 ⓒTriplet

그렇지만 오프라인 데이터 활용이 어디 말처럼 쉬운 일인가? 현실적인 진입 장벽이 만만치 않은 것도 사실이다. 우선 첫 도입 비용부터 문제일 것이고, 뒤를 이어 ‘그래서 오프라인 데이터를 분석하면 매출이 오르는가?’라는 질문이 나오기 마련이다. 트리플렛이 딥라운지를 구축하고 개선해 나가면서 가장 고민했던 부분이기도 하다. 

“모든 규모의 오프라인 업체가 진입 장벽 없이 데이터를 사용하려면 비용과 활용 문제가 해결돼야 합니다. 트리플렛의 딥라운지는 여러 360도 카메라를 이어 붙여 넓은 공간을 커버할 수 있도록 하고, 엣지 컴퓨팅이나 클라우드를 상황에 맞게 쓸 수 있도록 해 도입 비용을 절감했습니다. 또 여러 요소를 고려해 오늘 방문자 수가 평균보다 많은지 적은지, 신제품 출시나 마케팅 결과가 어떤지 등과 같은 자세한 데이터 인사이트를 알려주고 있습니다. 보고 기능을 한층 강화한 딥라운지 2.0도 곧 업데이트될 예정입니다.”

“아울러 즉각적인 성과 창출이 가능한 초개인화 솔루션에도 초점을 맞추고 있습니다. 오프라인 매장에서 수집한 데이터를 기반으로 각 고객에게 맞는 제품 및 서비스를 추천할 때, 구매 전환율을 효과적으로 올리고 매출에 기여할 수 있기 때문입니다.”

이 역량은 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 국제전자제품박람회(CES) 첫 참가에서 트리플렛이 큰 호응을 얻었던 근간이 됐다. 트리플렛은 기대 이상의 성과까지 거뒀다. 

“얼굴 인식 부스에서 얼굴을 등록한 다음 와인 추천 키오스크와 패션 아이템 추천 키오스크 앞에 서면 ‘안녕하세요, 홍길동 님께 맞는 제품을 추천해 드립니다’라는 문구가 뜨게 됩니다. 공간 분석, 얼굴 인식 솔루션, 초개인화 서비스가 어떻게 연결되는지 보여주는 자리였습니다. 참관객들의 반응이 굉장히 좋았습니다. 해외 진출을 위한 교두보도 마련할 수 있었습니다. 미국 내 25개 이상의 매장을 가지고 있는 현지 리쿼샵에서 박람회 기간 중 미팅을 요청해 실사까지 마쳤습니다. 현재 매장 분석 솔루션과 와인 추천 AI 키오스크 도입을 조율하고 있습니다.” 
 

노하우를 데이터화하라

신동화 대표는 오프라인 데이터가 비즈니스의 근간이며, 이제는 기술이 갖춰져 있으니 어렵게 생각할 필요 없다고 다시 한번 강조했다. 

“온라인이든 오프라인이든 사업을 하는 모든 사람은 데이터를 기반으로 하고 있습니다. 예컨대 장사를 한다고 할 때 고객의 구매 품목, 취향, 기호 등을 잘 알아야 효과적인 판매 전략을 세우고, 재고나 물류비용을 절감할 수 있습니다. 사실상 오프라인 데이터는 멀리 있지 않습니다. 바로 이 노하우입니다. 문제는 오프라인 데이터가 ‘데이터’가 아닌 ‘노하우’로 존재한다는 점이며, 이런 노하우는 쌓기가 어렵다는 점입니다. 상당한 시간과 노력이 필요합니다. 사람이 가진 노하우를 ‘데이터화’하면 최적의 성과를 낼 기반이 될 수 있다고 봅니다.”

신 대표는 실제로 딥라운지를 통해 구매 전환율 31.5% 향상, 방문 고객 증가율 14.4% 증가, 방문객 체류 시간 9.2분 증가 등 유의미한 성과를 거뒀다고 밝혔다. 

이어 그는 노하우를 성공적으로 데이터화한 사례로 트리플렛의 와인 추천 키오스크를 언급했다. 일각에서는 기계가 어떻게 추천을 해주냐고 이야기하긴 하지만 20만 개의 와인 데이터를 가지고 있는 AI가 추천 서비스를 제공하고, 사람은 그 이상을 관리하는 데 집중할 수 있다는 게 신동화 대표의 설명이다. 

 
패션 아이템을 추천해주는 키오스크 ⓒTriplet
“트리플렛의 와인 추천 키오스크에 들어가는 AI 모델은 와인 데이터와 함께, 각 와인에 대해 사람들이 어떤 말을 하는지 학습했습니다. 이를테면 A 와인의 주 소비자가 한국의 20대 여성이고, 주로 생일 파티, 파자마 파티, 크리스마스 파티에 A 와인을 마셨다는 상황 데이터를 수집했습니다.”

“그 결과 단순히 프랑스 와인이고, 당도가 낮고, 탄닌이 높다는 식으로 추천해주는 것이 아닙니다. 생일 파티가 있고, 어떤 음식을 먹을 계획이며, 진한 초콜릿을 좋아하는 등의 맥락 데이터에 따라 추천을 하게 됩니다. 와인을 잘 모르는 사람도 쉽게 접근할 수 있습니다. 향후에는 한국의 전통주까지 추천 서비스를 확대할 예정입니다.” 

마지막으로 신 대표는 오프라인 데이터의 필요성을 빠르게 인식해야 하며, 무엇보다 데이터 경영에 접근하는 사고방식이 중요하다고 주문했다. 


“오너 마인드가 중요하다고 말하고 싶습니다. 제 무덤을 파는 일이긴 하지만(웃음) 솔루션을 도입했다고 거기서 그치지 않고 어떻게 데이터를 더 수집하고 더 활용할 수 있을지 제공업체에 요구하고 함께 고민하신다면 더 많은 결과를 얻을 수 있으리라 생각합니다. 더불어 처음에는 데이터가 눈에 안 들어올 수 있습니다. 하지만 3개월, 6개월, 12개월 시간이 지나면 뚜렷한 경향을 포착할 수 있게 됩니다. 단기간에 얻을 성과도 있겠지만 데이터를 장기적으로 가져간다면 훨씬 더 좋은 결과를 낼 수 있을 것입니다.” 
ciokr@idg.co.kr
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