Offcanvas

���������������

CX 개선! 호텔스닷컴 CTO가 말하는 '클라우드, 데이터, 데브옵스'

호텔스닷컴(Hotels.com)의 CTO 티에리 베도스는 이 회사에서 8년 동안 근무하면서 여행 산업이 겪은 엄청난 변화를 목격했다. 호텔스닷컴의 모기업 익스피디아는 이 기간에 90여 개의 국가로 확장하고 앱 다운로드 횟수는 6,000만 회를 기록했으며 매출은 33억 달러에서 112억 달러로 증가했다.   베도스가 런던의 사무실에서 운영하는 글로벌 기술팀은 이 성장 과정에서 핵심적인 역할을 담당했다. 베도스는 2010년 개발 이사로 호텔스닷컴에 합류했다. 당시 호텔스닷컴은 자체 데이터센터에서 1~2개월에 한 번씩 릴리즈를 제공하여 워크로드를 관리하고 있었다. 호텔스닷컴은 연간 수 천 개의 릴리즈를 제공하며 이 모든 것들을 클라우드로 옮겼다. 익스피디아는 워크로드의 대부분을 AWS로 이전했으며, 이를 통해 베도스는 필요에 따라 서비스를 확장하고 인프라 엔지니어와 개발자 사이의 장벽을 무너뜨리며 머신러닝 서비스를 표준화하는 민첩함을 얻게 되었다. 베도스는 <CIO UK>에 "이 모든 팀들이 협력하면서 소프트웨어를 더욱 효율적으로 제공할 수 있게 되었다. 하지만 클라우드에서는 데이터와 머신러닝을 대규모로 운용할 수 있다는 점이 가장 중요하다"고 밝혔다. 그는 "훈련할 대규모 클러스터를 확보할 수 없다면, 단기간에 데이터를 분석하여 엄청난 양의 컴퓨팅을 유도할 수도 없을 것이며 모든 머신러닝 알고리즘과 기능은 실현 불가능할 것이다. 이런 능력으로 그런 거대한 클러스터를 구성하고 알고리즘을 훈련시키며 더 큰 효율성을 추구하고 그 경험을 고객에게 제공할 수 있다는 점이 매우 혁신적이었다." 데이터의 발전 이제 머신러닝은 호텔스닷컴에서 많은 고객경험을 강화한다. 사용자가 목적지의 명칭을 입력하기 시작하면 알고리즘이 고객의 행동에서 학습한 내용을 기초로 숙소 옵션을 제안한다. 목적지를 선택하면 머신러닝을 이용해 각 호텔에 가장 적합한 이미지 순서를 선택하여 여행자가 다음 옵션으로 이동하기 전에 각 장소를 신속...

CIO CTO 여행 CX 숙박 고객경험 익스피디아 마이크로서비스 호텔스닷컴

2019.03.22

호텔스닷컴(Hotels.com)의 CTO 티에리 베도스는 이 회사에서 8년 동안 근무하면서 여행 산업이 겪은 엄청난 변화를 목격했다. 호텔스닷컴의 모기업 익스피디아는 이 기간에 90여 개의 국가로 확장하고 앱 다운로드 횟수는 6,000만 회를 기록했으며 매출은 33억 달러에서 112억 달러로 증가했다.   베도스가 런던의 사무실에서 운영하는 글로벌 기술팀은 이 성장 과정에서 핵심적인 역할을 담당했다. 베도스는 2010년 개발 이사로 호텔스닷컴에 합류했다. 당시 호텔스닷컴은 자체 데이터센터에서 1~2개월에 한 번씩 릴리즈를 제공하여 워크로드를 관리하고 있었다. 호텔스닷컴은 연간 수 천 개의 릴리즈를 제공하며 이 모든 것들을 클라우드로 옮겼다. 익스피디아는 워크로드의 대부분을 AWS로 이전했으며, 이를 통해 베도스는 필요에 따라 서비스를 확장하고 인프라 엔지니어와 개발자 사이의 장벽을 무너뜨리며 머신러닝 서비스를 표준화하는 민첩함을 얻게 되었다. 베도스는 <CIO UK>에 "이 모든 팀들이 협력하면서 소프트웨어를 더욱 효율적으로 제공할 수 있게 되었다. 하지만 클라우드에서는 데이터와 머신러닝을 대규모로 운용할 수 있다는 점이 가장 중요하다"고 밝혔다. 그는 "훈련할 대규모 클러스터를 확보할 수 없다면, 단기간에 데이터를 분석하여 엄청난 양의 컴퓨팅을 유도할 수도 없을 것이며 모든 머신러닝 알고리즘과 기능은 실현 불가능할 것이다. 이런 능력으로 그런 거대한 클러스터를 구성하고 알고리즘을 훈련시키며 더 큰 효율성을 추구하고 그 경험을 고객에게 제공할 수 있다는 점이 매우 혁신적이었다." 데이터의 발전 이제 머신러닝은 호텔스닷컴에서 많은 고객경험을 강화한다. 사용자가 목적지의 명칭을 입력하기 시작하면 알고리즘이 고객의 행동에서 학습한 내용을 기초로 숙소 옵션을 제안한다. 목적지를 선택하면 머신러닝을 이용해 각 호텔에 가장 적합한 이미지 순서를 선택하여 여행자가 다음 옵션으로 이동하기 전에 각 장소를 신속...

2019.03.22

칼럼 | FANG의 차별화와 비즈니스 모델

FANG… 미국 나스닥 상장 기업 중에서 탁월한 성과를 내는 페이스북, 아마존, 넷플릭스 그리고 지금은 알파벳으로 이름을 바꾼 구글을 일컫는 말이다. 그런데 최근 페이스북의 미래에 대한 어두운 전망들이 등장하고 있다. 페이스북의 미래가 어둡게 보이게 된 배경에는 세계적으로 강화되고 있는 규제와 보안 사고의 여파가 지적된다. 하지만 위 그림에서 보는 것처럼 알파벳(예전 구글)의 주가 역시 지난 1년간 큰 흔들림을 보이고 있다. 구글도 최근 유럽에서 안드로이드 운영체제와 관련하여 독점 논란에 휘말려있다. 반면 아마존은 창업자 제프 베조스를 세계 최고의 부자로 등극시키며 지치지 않는 성장을 지속하고 있다. 또한 넷플릭스 역시 아마존에는 비교할 수 없지만 큰 흔들림이 없는 성장세를 보여주고 있다. FANG의 각 기업의 이런 차이는 어디에서 오는 것일까? 가장 큰 차이점은 비즈니스 모델의 형태이다. 아마존은 탄생 초기부터 기본적으로 돈이 오고 가는 수익모델이었다. 인터넷 서점으로 시작해서 전자상거래의 다양한 분야로 확장을 했으나 기본은 수수료를 받는 모델이다. 넷플릭스 역시 DVD 메일 대여 시스템을 시작으로 기존의 비디오 렌털 시장에 등장하여 세계적인 콘텐츠 기업으로 성장했으며 가입비용을 받는 유료 서비스 모델이 시작이었다. 구글은 수많은 혁신적인 기술 분야에 투자하고 있어 하나의 비즈니스 모델로 볼 수 없는 기업이지만 크게 검색과 모바일 운영체제 분야로 보면 오픈소스 또는 무료 서비스 기반의 비즈니스 모델이며 페이스북은 광고 분야 이외에 뚜렷한 유료 모델이 없는 서비스를 지속하고 있다. 구글과 페이스북은 시작부터 무료 서비스를 제공하며 등장하였다. 1990년대 말 닷컴 버블 시기에 수많은 인터넷 기업들이 등장했으나 버블이 꺼질 때 흔적도 없이 사라진 가장 큰 이유가 대부분 기업이 자신의 서비스를 기본적으로 무료로 제공하는 것으로 시작했다는 점이다. 일단 가입자를 많이 확보하면 그 후에 이를 기반으로 수익을 올릴 수 있을 것이라는 당시의 공통된...

CIO FANG 익스피디아 알파벳 정철환 카카오 네이버 넷플릭스 이베이 아마존 페이스북 구글 세일스포스닷컴

2018.08.01

FANG… 미국 나스닥 상장 기업 중에서 탁월한 성과를 내는 페이스북, 아마존, 넷플릭스 그리고 지금은 알파벳으로 이름을 바꾼 구글을 일컫는 말이다. 그런데 최근 페이스북의 미래에 대한 어두운 전망들이 등장하고 있다. 페이스북의 미래가 어둡게 보이게 된 배경에는 세계적으로 강화되고 있는 규제와 보안 사고의 여파가 지적된다. 하지만 위 그림에서 보는 것처럼 알파벳(예전 구글)의 주가 역시 지난 1년간 큰 흔들림을 보이고 있다. 구글도 최근 유럽에서 안드로이드 운영체제와 관련하여 독점 논란에 휘말려있다. 반면 아마존은 창업자 제프 베조스를 세계 최고의 부자로 등극시키며 지치지 않는 성장을 지속하고 있다. 또한 넷플릭스 역시 아마존에는 비교할 수 없지만 큰 흔들림이 없는 성장세를 보여주고 있다. FANG의 각 기업의 이런 차이는 어디에서 오는 것일까? 가장 큰 차이점은 비즈니스 모델의 형태이다. 아마존은 탄생 초기부터 기본적으로 돈이 오고 가는 수익모델이었다. 인터넷 서점으로 시작해서 전자상거래의 다양한 분야로 확장을 했으나 기본은 수수료를 받는 모델이다. 넷플릭스 역시 DVD 메일 대여 시스템을 시작으로 기존의 비디오 렌털 시장에 등장하여 세계적인 콘텐츠 기업으로 성장했으며 가입비용을 받는 유료 서비스 모델이 시작이었다. 구글은 수많은 혁신적인 기술 분야에 투자하고 있어 하나의 비즈니스 모델로 볼 수 없는 기업이지만 크게 검색과 모바일 운영체제 분야로 보면 오픈소스 또는 무료 서비스 기반의 비즈니스 모델이며 페이스북은 광고 분야 이외에 뚜렷한 유료 모델이 없는 서비스를 지속하고 있다. 구글과 페이스북은 시작부터 무료 서비스를 제공하며 등장하였다. 1990년대 말 닷컴 버블 시기에 수많은 인터넷 기업들이 등장했으나 버블이 꺼질 때 흔적도 없이 사라진 가장 큰 이유가 대부분 기업이 자신의 서비스를 기본적으로 무료로 제공하는 것으로 시작했다는 점이다. 일단 가입자를 많이 확보하면 그 후에 이를 기반으로 수익을 올릴 수 있을 것이라는 당시의 공통된...

2018.08.01

익스피디아, 호텔스닷컴, 테슬라 공통점은 '하둡'··· 12가지 사례

지난 2015년 포레스터는 기업의 하둡 도입이 필수가 되고, 데이터에서 가치를 끌어내고자 하는 모든 기업은 최소한 하둡을 고려해야 한다고 예측한 바 있다. 하둡이란 무엇인가? 오픈소스 아파치 소프트웨어 재단은 하둡을 ‘분산 컴퓨팅 플랫폼’ 또는 ‘간단한 프로그래밍 모델을 사용해 여러 대의 컴퓨터에서 대규모 데이터 세트를 분산 처리할 수 있는 프레임워크’라고 설명하고 있다. 재단에 따르면, 고가용성을 제공하기 위해 하드웨어에 의존하는 게 아니라 라이브러리 자체는 애플리케이션 계층에서 오류를 감지하고 처리하여 컴퓨터 클러스터 상단에 고가용성 서비스를 제공하도록 설계했다. 하둡은 속도, 신뢰성, 비용 절감 등의 장점으로 기업에 침투했으며 기업은 다양한 규모로 기술을 도입하기 시작했다. 현재 통신사, 대기업 은행, 항공사, 소매/유통 등의 기업이 하둡을 도입해 사용하고 있으며 그 가운데 12개 사례를 소개한다. 1. BT BT는 아파치 하둡이 제공하는 클라우데라 엔터프라이즈 데이터 허브를 사용하여 엔지니어에 대한 요청-응대를 줄였다. 네트워크의 특성을 분석함으로써 BT는 느린 인터넷 속도가 네트워크나 고객 문제 때문인지를 확인할 수 있다. 그런 다음 엔지니어가 문제를 해결할 가능성이 있는지 평가할 수 있다. 클라우데라 허브는 하둡 환경에 저장된 고객 데이터의 통일된 뷰를 제공한다. BT는 도입 후 1년 이내에 200~250%의 투자 수익을 올렸다. 또한 BT는 고객이 엔지니어의 위치를 추적할 수 있게 해주는 SMS 및 이메일 알림 시스템인 ‘내 엔지니어 보기(View My Engineer)’ 같은 새로운 서비스를 만드는데도 하둡을 사용했다. 이 회사는 현재 예측 분석을 사용하여 차량 유지 보수를 개선하고자 한다. 2. 스코틀랜드 왕립 은행 스코틀랜드 왕립 은행(RBS)은 실리콘밸리의 트리팩타(Trifacta...

BT 호텔스닷컴 스코틀랜드 왕립 은행 엔터프라이즈 데이터웨어하우스 CERN 데이터 레이크 익스피디아 브리티시 텔레콤 영국항공 테슬라 EDW 클라우데라 하둡 야후 빅데이터 웨스턴유니온

2017.12.21

지난 2015년 포레스터는 기업의 하둡 도입이 필수가 되고, 데이터에서 가치를 끌어내고자 하는 모든 기업은 최소한 하둡을 고려해야 한다고 예측한 바 있다. 하둡이란 무엇인가? 오픈소스 아파치 소프트웨어 재단은 하둡을 ‘분산 컴퓨팅 플랫폼’ 또는 ‘간단한 프로그래밍 모델을 사용해 여러 대의 컴퓨터에서 대규모 데이터 세트를 분산 처리할 수 있는 프레임워크’라고 설명하고 있다. 재단에 따르면, 고가용성을 제공하기 위해 하드웨어에 의존하는 게 아니라 라이브러리 자체는 애플리케이션 계층에서 오류를 감지하고 처리하여 컴퓨터 클러스터 상단에 고가용성 서비스를 제공하도록 설계했다. 하둡은 속도, 신뢰성, 비용 절감 등의 장점으로 기업에 침투했으며 기업은 다양한 규모로 기술을 도입하기 시작했다. 현재 통신사, 대기업 은행, 항공사, 소매/유통 등의 기업이 하둡을 도입해 사용하고 있으며 그 가운데 12개 사례를 소개한다. 1. BT BT는 아파치 하둡이 제공하는 클라우데라 엔터프라이즈 데이터 허브를 사용하여 엔지니어에 대한 요청-응대를 줄였다. 네트워크의 특성을 분석함으로써 BT는 느린 인터넷 속도가 네트워크나 고객 문제 때문인지를 확인할 수 있다. 그런 다음 엔지니어가 문제를 해결할 가능성이 있는지 평가할 수 있다. 클라우데라 허브는 하둡 환경에 저장된 고객 데이터의 통일된 뷰를 제공한다. BT는 도입 후 1년 이내에 200~250%의 투자 수익을 올렸다. 또한 BT는 고객이 엔지니어의 위치를 추적할 수 있게 해주는 SMS 및 이메일 알림 시스템인 ‘내 엔지니어 보기(View My Engineer)’ 같은 새로운 서비스를 만드는데도 하둡을 사용했다. 이 회사는 현재 예측 분석을 사용하여 차량 유지 보수를 개선하고자 한다. 2. 스코틀랜드 왕립 은행 스코틀랜드 왕립 은행(RBS)은 실리콘밸리의 트리팩타(Trifacta...

2017.12.21

알아두면 쓸데있는 '딥러닝 이야기'

인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning)이라고도 하는 유행어가 마치 다 같은 것처럼 쓰이곤 하지만 각각이 의미하는 바는 서로 다르다. ‘인공지능’이라는 말을 처음 만들어낸 사람은 스탠퍼드대학교의 컴퓨터 과학자 존 매카시다. 그는 1956년 관련 주제로 열린 학회에서 인공지능을 “지능적인 기계, 특히 지능적인 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 기술”로 정의했다. ‘지능적’이라는 말은 모호하기 때문에 인공지능은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나 대부분 연구원은 인공지능이란 인간의 사고를 똑같이 구현하는 것을 폭넓게 지칭한다는 데 의견을 같이한다. 머신러닝이란 인공지능의 일부분으로서 컴퓨터가 어느 정도 독자적으로 사고할 수 있게 한다. 대량의 데이터를 처리하고 이를 통해 학습할 수 있는 알고리즘을 구현함으로써 미리 프로그램되지 않은 부분에 대해서도 예측과 결정을 내릴 수 있게 하는 방식이다. 기존의 예를 통해 새로운 문제를 푸는 방법이 효과적으로 학습된다. 한편, 딥러닝은 머신러닝의 일종으로서 인간 두뇌에 있는 신경세포들의 연결방식에서 영감을 얻은 것이다. 이러한 생물체의 연결성을 흉내 낸 인공신경네트워크(신경망)가 개발되었다. 딥러닝의 활용 인간의 신경망에는 수십억 개의 신경세포가 서로 연결되어 있으며 이들이 주고받는 전기신호가 생각과 행동으로 발전된다. 인공신경망에서는 노드가 신경세포의 역할을 한다. 조직적인 체계 속에서 움직이는 노드들은 각자 분석한 내용을 모두 합쳐 문제 해결에 활용한다. 예를 들어, 딥러닝 소프트웨어를 활용하면 가득 찬 빨래 바구니처럼 사물이 서로 겹쳐져 있는 복잡한 사진을 이해할 수 있다. ...

구글 바둑 이세돌 신경망 스탠퍼드대학교 심리학자 프랭크 로젠블랫 앤드류 응 구글 브레인 텐서플로 익스피디아 아마존 개인정보 보호 인공지능 존 매카시 MIT 기계학습 테슬라 딥마인드 딥마인드 헬스

2017.07.27

인공지능은 2035년까지 영국에 6,540억 파운드의 경제 효과를 창출할 것으로 예상된다. 그런데 인공지능이 주류로 자리 잡는 과정에서 인공지능을 기술하는 용어 때문에 혼란이 생기고 있다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝(deep learning)이라고도 하는 유행어가 마치 다 같은 것처럼 쓰이곤 하지만 각각이 의미하는 바는 서로 다르다. ‘인공지능’이라는 말을 처음 만들어낸 사람은 스탠퍼드대학교의 컴퓨터 과학자 존 매카시다. 그는 1956년 관련 주제로 열린 학회에서 인공지능을 “지능적인 기계, 특히 지능적인 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학 기술”로 정의했다. ‘지능적’이라는 말은 모호하기 때문에 인공지능은 다양한 분야에서 응용되고 있다. 그러나 대부분 연구원은 인공지능이란 인간의 사고를 똑같이 구현하는 것을 폭넓게 지칭한다는 데 의견을 같이한다. 머신러닝이란 인공지능의 일부분으로서 컴퓨터가 어느 정도 독자적으로 사고할 수 있게 한다. 대량의 데이터를 처리하고 이를 통해 학습할 수 있는 알고리즘을 구현함으로써 미리 프로그램되지 않은 부분에 대해서도 예측과 결정을 내릴 수 있게 하는 방식이다. 기존의 예를 통해 새로운 문제를 푸는 방법이 효과적으로 학습된다. 한편, 딥러닝은 머신러닝의 일종으로서 인간 두뇌에 있는 신경세포들의 연결방식에서 영감을 얻은 것이다. 이러한 생물체의 연결성을 흉내 낸 인공신경네트워크(신경망)가 개발되었다. 딥러닝의 활용 인간의 신경망에는 수십억 개의 신경세포가 서로 연결되어 있으며 이들이 주고받는 전기신호가 생각과 행동으로 발전된다. 인공신경망에서는 노드가 신경세포의 역할을 한다. 조직적인 체계 속에서 움직이는 노드들은 각자 분석한 내용을 모두 합쳐 문제 해결에 활용한다. 예를 들어, 딥러닝 소프트웨어를 활용하면 가득 찬 빨래 바구니처럼 사물이 서로 겹쳐져 있는 복잡한 사진을 이해할 수 있다. ...

2017.07.27

익스피디아의 머신러닝 "10년 전부터 우리의 심장"

모든 이들이 머신러닝에 대해 떠들고 있을 때 익스피디아는 이미 10여 년 전부터 조용히 이를 이용해왔다. Credit: Flickr Creative Commons/Alec Wilson 현재 머신러닝은 가트너 하이프 곡선의 정점에 다다랐지만, 여행 비교검색 업체인 익스피디아(Expedia)는 10여 년 전부터 자체 핵심 비즈니스에 머신러닝을 이용하고 있다. 익스피디아는 항공권 검색을 넘어 트리바고(Trivago), 호텔닷컴(Hotels.com) 등 여행 브랜드만 10여 개 이상 자회사로 보유하고 있다. 익스피디아 글로벌 제품 부사장 데이비드 플라이슈만은 "그러나 익스피디아의 심장은 언제나 머신러닝이었다"고 말했다. 항공권 검색 결과를 전달하는 사업은 막대한 컴퓨팅 파워를 필요로 하므로 그 대안으로 머신러닝을 사용했다는 것이다. 예를 들어 항공 여행일정표와 스케줄은 끊임없이 바뀐다. 따라서 익스피디아는 독자적인 BFS(best fare search)를 항상 새롭게 학습해 적용한다. 플라이슈만은 "익스피디아 항공권 검색시간은 평균 3초다. 사용자의 질의에 대한 결과를 전달하는데 3초가 걸린다는 뜻이다. 이 3초 동안 평균 1만 6,000건의 항공 예약 상황을 가격 또는 시간대 별로 검색해 그 결과를 보여준다"고 말했다. 이어 "주말에 익스피디아의 팀은 하나의 질의에 대해 이틀 동안 BFS를 실행하도록 한다. 예를 들어, 미국의 시애틀과 애틀랜타 간 왕복 여행이라는 질의를 던져놓고 주말을 보낸 후, 월요일 출근하면 이 알고리듬은 엄청나게 빠른 속도로 결과를 보여준다"라고 설명했다. 이처럼 익스피디아의 알고리듬은 머신러닝팀에 의해 항상 테스트되고 수정된다. 이 알고리듬의 서로 다른 다양한 버전과 튜닝을 통해 수정한 것을 테스트한다. 또한 서로 다른 버전의 전체 편향을 시도하고 해당 결과물을 보며, 더 좋은 결과물을 요구한다. 플라이슈만은 "더 나은 결과를 제공하면 사람들이...

머신러닝 익스피디아

2016.08.17

모든 이들이 머신러닝에 대해 떠들고 있을 때 익스피디아는 이미 10여 년 전부터 조용히 이를 이용해왔다. Credit: Flickr Creative Commons/Alec Wilson 현재 머신러닝은 가트너 하이프 곡선의 정점에 다다랐지만, 여행 비교검색 업체인 익스피디아(Expedia)는 10여 년 전부터 자체 핵심 비즈니스에 머신러닝을 이용하고 있다. 익스피디아는 항공권 검색을 넘어 트리바고(Trivago), 호텔닷컴(Hotels.com) 등 여행 브랜드만 10여 개 이상 자회사로 보유하고 있다. 익스피디아 글로벌 제품 부사장 데이비드 플라이슈만은 "그러나 익스피디아의 심장은 언제나 머신러닝이었다"고 말했다. 항공권 검색 결과를 전달하는 사업은 막대한 컴퓨팅 파워를 필요로 하므로 그 대안으로 머신러닝을 사용했다는 것이다. 예를 들어 항공 여행일정표와 스케줄은 끊임없이 바뀐다. 따라서 익스피디아는 독자적인 BFS(best fare search)를 항상 새롭게 학습해 적용한다. 플라이슈만은 "익스피디아 항공권 검색시간은 평균 3초다. 사용자의 질의에 대한 결과를 전달하는데 3초가 걸린다는 뜻이다. 이 3초 동안 평균 1만 6,000건의 항공 예약 상황을 가격 또는 시간대 별로 검색해 그 결과를 보여준다"고 말했다. 이어 "주말에 익스피디아의 팀은 하나의 질의에 대해 이틀 동안 BFS를 실행하도록 한다. 예를 들어, 미국의 시애틀과 애틀랜타 간 왕복 여행이라는 질의를 던져놓고 주말을 보낸 후, 월요일 출근하면 이 알고리듬은 엄청나게 빠른 속도로 결과를 보여준다"라고 설명했다. 이처럼 익스피디아의 알고리듬은 머신러닝팀에 의해 항상 테스트되고 수정된다. 이 알고리듬의 서로 다른 다양한 버전과 튜닝을 통해 수정한 것을 테스트한다. 또한 서로 다른 버전의 전체 편향을 시도하고 해당 결과물을 보며, 더 좋은 결과물을 요구한다. 플라이슈만은 "더 나은 결과를 제공하면 사람들이...

2016.08.17

직장인 60%, 휴가 중에도 업무… 익스피디아 조사

익스피디아가 여행객들의 모바일 기기 습관을 조사한 결과 직장인 대부분이 휴가 중에도 업무에서 완전히 벗어나지 못하는 것으로 나타났다. 이미지 출처 : Thinkstock 기술 사용에 익숙한 여행객들은 모바일 기기 없이 어딘가로 가려 하지 않는다. 여행 서비스 기업인 익스피디아와 이 회사가 기업 고객에 초점을 맞춘 이 회사의 자회사인 ‘이젠시아(Egencia)가 공동으로 조사한 결과에 따르면, 사실 여행객 대다수는 여행갈 때 스마트폰이 운전면허증보다 중요한 도구라고 생각했다. 익시피디아/이젠시아 모바일 지수는 모바일 기기를 1개 이상 소유하고 있는 19개국의 성인 여행객 9,642명을 대상으로 한 조사 결과를 토대로 작성됐으며 익스피디아는 이 조사를 노스스타(Northstar)에 의뢰했다. 이미지 출처 : Expedia/Egnecia 직장인들은 휴가 중에도 업무에서 벗어나지 않는다 직장인이라고 답한 여행객들(전체 응답자의 81%) 가운데 절반 이상은 휴가 중에 최소 하루에 한 번 이메일을 확인하고 처리한다고 답했다. 이들 중 약 1/4(23%)은 휴가 중에도 업무 때문에 접속하기 위해 유료 와이파이 서비스에 가입했다고 말했다. 이는 많은 사람들이 휴가 동안 재충전하지 않음을 의미한다.  전체 응답자의 약 2/3(60%)는 휴가차 온 여행에서 업무에서 정말로 벗어날 수 없다고 말했다. 1/4 이상인 28%는 모바일 기기가 꺼지는 것을 걱정하지 않기 위해 여행 시 휴대용 충전기가 여분의 배터리를 들고 다니는 것으로 조사됐다. 1/3 이상(35%)은 모바일 기기를 집에서보다 휴가 중에 더 많이 사용한다고 밝혔다. 휴가 중에도 일하는 여행객 대다수는 함께 여행중인 배우자, 가족, 친구들이 이러한 자신들의 모습에 대해 개의치 않는다고 말했다. 이는 휴가 중에 일하는 여행객들의 상당수는 화장실에서 몰래 회사 이메일을 확인하기 때문인 것으로 풀이된다.  -----------------------...

CIO 이젠시아 익스피디아 일과 삶의 균형 태블릿 여행 BYOD 스마트워크 조사 업무 이메일 스마트폰 모바일 지수

2016.01.14

익스피디아가 여행객들의 모바일 기기 습관을 조사한 결과 직장인 대부분이 휴가 중에도 업무에서 완전히 벗어나지 못하는 것으로 나타났다. 이미지 출처 : Thinkstock 기술 사용에 익숙한 여행객들은 모바일 기기 없이 어딘가로 가려 하지 않는다. 여행 서비스 기업인 익스피디아와 이 회사가 기업 고객에 초점을 맞춘 이 회사의 자회사인 ‘이젠시아(Egencia)가 공동으로 조사한 결과에 따르면, 사실 여행객 대다수는 여행갈 때 스마트폰이 운전면허증보다 중요한 도구라고 생각했다. 익시피디아/이젠시아 모바일 지수는 모바일 기기를 1개 이상 소유하고 있는 19개국의 성인 여행객 9,642명을 대상으로 한 조사 결과를 토대로 작성됐으며 익스피디아는 이 조사를 노스스타(Northstar)에 의뢰했다. 이미지 출처 : Expedia/Egnecia 직장인들은 휴가 중에도 업무에서 벗어나지 않는다 직장인이라고 답한 여행객들(전체 응답자의 81%) 가운데 절반 이상은 휴가 중에 최소 하루에 한 번 이메일을 확인하고 처리한다고 답했다. 이들 중 약 1/4(23%)은 휴가 중에도 업무 때문에 접속하기 위해 유료 와이파이 서비스에 가입했다고 말했다. 이는 많은 사람들이 휴가 동안 재충전하지 않음을 의미한다.  전체 응답자의 약 2/3(60%)는 휴가차 온 여행에서 업무에서 정말로 벗어날 수 없다고 말했다. 1/4 이상인 28%는 모바일 기기가 꺼지는 것을 걱정하지 않기 위해 여행 시 휴대용 충전기가 여분의 배터리를 들고 다니는 것으로 조사됐다. 1/3 이상(35%)은 모바일 기기를 집에서보다 휴가 중에 더 많이 사용한다고 밝혔다. 휴가 중에도 일하는 여행객 대다수는 함께 여행중인 배우자, 가족, 친구들이 이러한 자신들의 모습에 대해 개의치 않는다고 말했다. 이는 휴가 중에 일하는 여행객들의 상당수는 화장실에서 몰래 회사 이메일을 확인하기 때문인 것으로 풀이된다.  -----------------------...

2016.01.14

"실패해도 괜찮다" 익스피디아의 실험-학습 문화

온라인 여행업체 익스피디아에게는 좋은 아이디어도 나쁜 아이디어도 없다. 모든 아이디어는 테스트라는 검증 과정을 거쳐 옥석이 가려지기 때문이다. 익스피디아의 호주 지사 설립 10주년을 기념하며 지난해 새로 인수한 브랜드 왓이프(Wotif)에 대한 청사진을 그리기 위해 시드니를 방문한 익스피디아 CEO 겸 글로벌 사장인 다라 코스로우샤이가 빠른 혁신의 비결을 공개했다. 익스피디아는 50개 버전의 웹사이트를 운영하며 매일같이 고객들에게 정보를 업데이트 하고 있다. 익스피디아의 엔지니어링 팀에서는 작은 변화도 놓치지 않고 데이터 인사이트(data insights)를 활용하여 고객들이 가장 선호하는 버전이 무엇인지 알아낸 후 그 요구에 맞추기 위해 노력한다. “추측할 필요 없다. 궁금하면 테스트 해보면 알 수 있기 때문이다”라고 코스로우샤이는 말했다. “우리의 경험에 따르면, 전체 아이디어 중 효과가 있는 것이 1/3, 소비자의 별다른 관심을 받지 못하는 것이 1/3, 그리고 실패로 돌아가는 것이 나머지 1/3이다. 아주 작은 차이로도 아이디어의 성패가 갈린다. 중요한 건 어떤 기능이 좋고 어떤 기능이 나쁜지에 대한 피드백을 해 줄 수 있는 사용자를 찾는 것이다”고 코스로우샤이는 밝혔다. 익스피디아의 이러한 실험-학습 문화에서 배울만한 5가지 교훈들을 추려보았다. 1. 실패를 피할 수는 없다. 테스트 결과를 투명하게 공개하라 코스로우샤이에 따르면 익스피디아가 진행하는 테스트의 2/3은 실패로 돌아간다. 하지만 괜찮다. “항상 실패를 포용하려고 노력함으로써 실패를 수용하는 문화를 만들기 위해 노력하고 있다. 중요한 건 속도와 혁신이다. 때문에 어떤 실험이 실패할 때마다 리더십팀의 모두에게 이 사실을 알린다. 또 투명한 문화를 만들기 위해 노력한다”고 그는 말했다. 특히 매달 열리는 ‘프로덕트 데이(product day)’를 통해 이런 투명...

혁신 온라인 여행 실험 마케터 IT개발 교훈 도전 학습 CMO 실패 테스트 익스피디아

2015.10.23

온라인 여행업체 익스피디아에게는 좋은 아이디어도 나쁜 아이디어도 없다. 모든 아이디어는 테스트라는 검증 과정을 거쳐 옥석이 가려지기 때문이다. 익스피디아의 호주 지사 설립 10주년을 기념하며 지난해 새로 인수한 브랜드 왓이프(Wotif)에 대한 청사진을 그리기 위해 시드니를 방문한 익스피디아 CEO 겸 글로벌 사장인 다라 코스로우샤이가 빠른 혁신의 비결을 공개했다. 익스피디아는 50개 버전의 웹사이트를 운영하며 매일같이 고객들에게 정보를 업데이트 하고 있다. 익스피디아의 엔지니어링 팀에서는 작은 변화도 놓치지 않고 데이터 인사이트(data insights)를 활용하여 고객들이 가장 선호하는 버전이 무엇인지 알아낸 후 그 요구에 맞추기 위해 노력한다. “추측할 필요 없다. 궁금하면 테스트 해보면 알 수 있기 때문이다”라고 코스로우샤이는 말했다. “우리의 경험에 따르면, 전체 아이디어 중 효과가 있는 것이 1/3, 소비자의 별다른 관심을 받지 못하는 것이 1/3, 그리고 실패로 돌아가는 것이 나머지 1/3이다. 아주 작은 차이로도 아이디어의 성패가 갈린다. 중요한 건 어떤 기능이 좋고 어떤 기능이 나쁜지에 대한 피드백을 해 줄 수 있는 사용자를 찾는 것이다”고 코스로우샤이는 밝혔다. 익스피디아의 이러한 실험-학습 문화에서 배울만한 5가지 교훈들을 추려보았다. 1. 실패를 피할 수는 없다. 테스트 결과를 투명하게 공개하라 코스로우샤이에 따르면 익스피디아가 진행하는 테스트의 2/3은 실패로 돌아간다. 하지만 괜찮다. “항상 실패를 포용하려고 노력함으로써 실패를 수용하는 문화를 만들기 위해 노력하고 있다. 중요한 건 속도와 혁신이다. 때문에 어떤 실험이 실패할 때마다 리더십팀의 모두에게 이 사실을 알린다. 또 투명한 문화를 만들기 위해 노력한다”고 그는 말했다. 특히 매달 열리는 ‘프로덕트 데이(product day)’를 통해 이런 투명...

2015.10.23

회사명:한국IDG 제호: ITWorld 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아00743 등록일자 : 2009년 01월 19일

발행인 : 박형미 편집인 : 박재곤 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2022 International Data Group. All rights reserved.

10.4.0.31