BigQuery와 Analytics 360으로 개인화, 맞춤 쇼핑 서비스 구축
Wemakeprice에 대하여
위메프는 2010년 소셜커머스로 출발해 대한민국 대표 쇼핑몰로 성장했습니다. 서울특별시 삼성동에 본사를 두고 다양한 기술을 서비스에 접목해 새로운 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. ‘소비자의 돈과 시간을 아껴주는 서비스’를 중심에 두고 정도경영, 동반성장, 신뢰구축 등 사회적 책임을 통해 이용자와 생태계, 직원들이 모두 만족할 수 있는 회사로 이끌어가고 있습니다.
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
문의하기위메프는 Google Cloud Platform을 이용해 로그 데이터 기반의 서비스 분석을 활용하고 있습니다. 이를 통해 이용자들이 무엇을 원하는지 읽을 수 있었고, 2019년 4월에는 데이터 기반의 맞춤 서비스를 시작하면서 쇼핑의 새로운 흐름을 받아들일 채비를 하고 있습니다.
구글 클라우드 사용 효과
- 영구적인 로그 데이터 보관
- 로그 데이터 분석 서비스 연결 유연성 확보
- 데이터 기반의 쇼핑 추천 서비스 확장
상품 클릭 비중 100%, 구매 전환율 150% 높아져
위메프는 GCP을 처음 도입한 것은 2016년입니다. 소셜 커머스로 비즈니스를 시작한 위메프는 2013년부터 종합 쇼핑몰로 탈바꿈하면서 큰 폭으로 성장했는데 서비스 규모가 늘어남에 따라 사내 서버의 로그를 빠짐 없이 보관해야 할 필요가 생겼습니다. 하지만 로그를 데이터센터에 담기는 무리가 있었습니다.
무엇보다 로그 데이터의 크기가 작지 않고 매일 업데이트되어야 하기 때문에 당장 로그 데이터를 위해 데이터센터를 확장해야 했습니다. 데이터센터에 새로운 하드웨어가 들어와야 한다는 이야기입니다. 또한 로그의 크기가 계속해서 늘어나기 때문에 도입해야 할 장비의 규모를 미리 예측하기도, 또 인프라를 관리하는 것도 부담이었습니다. 결국 위메프는 데이터 보관과 분석에만 집중하기 위해서는 GCP이 최적이라고 판단했습니다.
“로그 데이터를 버리지 않고 영구적으로 보관할 필요가 있었고, 클라우드를 통해 필요한 만큼의 저장 공간을 유연하게 확보하는 것이 비용 대비 효율이 높다고 판단했습니다. 데이터를 단순히 쌓아 두는 것이 아니라 분석으로 가치를 얻어내려는 목표가 뚜렷했기 때문에 Google Cloud Platform이 최적이라고 판단했습니다.”
위메프는 먼저 BigQuery를 도입하고 로그를 쌓아두는 데이터웨어하우스(DW)로 활용했습니다. 로그 데이터를 이용하는 서비스는 모두 Compute Engine과 App Engine으로 만들었습니다. 또한 데이터 분석을 위해 2017년 12월부터 Analytics 360을 함께 도입했습니다.
“로그 데이터 영구 보관에 효율적”
위메프가 Google Cloud Platform을 쓰기 시작한 첫번째 이유는 로그 데이터를 지우지 않고 모두 보관하는 데에 있습니다. 2019년 3월 기준으로 하루에 저장하는 로그의 용량은 약 40GB이고, 한 달 동안 저장되는 로그 데이터도 약 35억 건에 달합니다. 데이터 센터에 보관하는 것처럼 인프라를 따로 관리할 필요도 없고, 늘어나는 데이터 양에 대한 장비 부담도 없습니다. 또한 BigQuery는 저장 비용이 저렴하면서도 구글의 여러 분석 서비스와 매끄럽게 연결되기 때문에 위메프가 처음 고민했던 시나리오와 잘 맞아 떨어졌다는 것이 오장민 위메프 W마인드실 이사의 설명입니다.
“클라우드 서비스 중에서 비용적으로 가장 유리했습니다. 단순히 싸다는 게 아니라 필요한 만큼의 자원을, 적절한 서비스로 제공하기 때문에 비용 대비 효용성이 좋다는 이야기입니다. 또한 구글에서 여러가지 적절한 기술 지원을 해 주고 있습니다. 운영 아키텍처에 대해서 함께 고민해주고, 개선해야 할 부분들을 짚어주기 때문에 운영 효율을 끌어올리는 데에 큰 도움이 됩니다. 최신 기술 정보, 신제품 정보 및 업그레이드에 대한 교육도 많아서 새로운 흐름도 읽을 수 있게 해주는 것도 Google Cloud Platform의 강점입니다.”
중요한 것은 데이터를 담은 이후의 활용입니다. 위메프는 현재 Analytics 360을 중심으로 BigQuery에 담긴 로그를 분석하고 있습니다. 위메프는 지난 2010년 처음 서비스를 시작할 때부터 Google Analytics로 로그를 분석했습니다. 그동안 Google Analytics에 여러 태그 요소들을 붙여 이용자들의 사용 습관과 이용 패턴 분석을 분석해 왔습니다. 하지만 2017년 12월부터 서비스 분석을 더 고도화하기 위해 화면을 구성하고 있는 요소들을 하나씩 살펴 보기로 했습니다. 내부적으로 새로운 분석에 대한 요구가 높아졌기 때문입니다.
위메프는 특가, 베스트 상품, 위메프 픽, 검색 등 서비스에 상품들을 어떻게 배치하고 운영하는지에 따라 매출이 변화하는 모습을 데이터로 확인하고 통찰력을 얻고자 했습니다. 이를 위해서는 서비스 페이지의 이용 내역과 실제 구매가 이뤄진 정보, 즉 양쪽의 원본 로그를 맞대봐야 했습니다. Google Analytics로는 한계가 있었고, 한 단계 더 높은 수준의 분석을 위해서는 Analytics 360이 필요했습니다.
“원본 로그 분석을 위해 Analytics 360을 도입했습니다. 기존 Google Analytics를 쓸 때보다 비용이 늘어나긴 했지만 정확한 성과 분석이라는 효과가 뚜렷이 나타났기 때문에 지금은 BigQuery를 신뢰하고 사용량도 꾸준히 늘려가고 있습니다.”
“BigQuery를 통해 매일 40GB씩 쏟아지는 서비스 로그 파일을 빠짐없이 보관할 수 있게 됐습니다. 이 로그 데이터는 Analytics 360을 통해 매출 데이터와 연결, 분석돼 서비스의 효용성을 정확히 보여주었습니다. 더 나아가 이용자들이 선호하는 상품을 더 잘 보이게 골라주는 서비스를 개발할 수 있는 밑바탕이 됐습니다.”
—오장민 위메프 W마인드실 이사Analytics 360, 데이터 통한 성과 분석 효과 뚜렷
오장민 이사는 BigQuery와 Analytics 360이 처리하는 수십억 건의 로그 기반 데이터 분석 결과를 기반으로 위메프의 서비스와 앱으로 이뤄지는 성과가 뚜렷해졌다고 말합니다. 서비스 운영에 대해 평가할 수 있는 명확한 지표가 생기면서 데이터로 이용자들의 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있게 됐고, 이는 곧 매출 확대와 새로운 서비스 개발 기회로 이어졌습니다.
위메프가 더 많은 데이터를 담고 원본 데이터를 분석하려는 이유는 이용자 개인화 경험을 더 풍부하게 만들어주는 데에 있습니다. 쇼핑몰에는 상품이 수 천만개가 등록되어 있습니다. 이 상품들 중에서 서비스 이용자들이 원하는 제품을 잘 골라내고, 추천해서 구매를 쉽게 결정할 수 있도록 돕는 것이지요. 이를 위해 위메프는 여러가지 장치를 만들어 두었습니다. 그 중 하나가 '위메프 픽’이고, 오장민 이사는 이 서비스에 Google Cloud Platform을 이용해 효과를 끌어올리기로 했습니다.
위메프 픽은 200가지 상품이 이용자들에게 노출되는 서비스입니다. 일부는 광고 상품도 섞여 있지만 대부분의 제품은 상품 담당자들이 매일 가장 인기 있고, 현재 이용자들이 보편적으로 필요하다고 생각하는 제품을 선정합니다. 기존에는 이 제품들이 모두에게 똑같은 방법으로 노출됐는데, 2018년 8월, BigQuery의 데이터와 Analytics 360 분석을 더해 각 이용자가 더 관심 있을 것 같은 상품 순서대로 제품을 보여주었습니다. 2018년 7월에 진행했던 테스트에서는 상품을 골라내는 것보다 노출 순서를 이용자 선호도에 따라 개인화하는 실험을 했습니다. 이용자에 따라 더 관심 가질만한 상품을 우선적으로 보여주는 것이지요.
효과는 명확했습니다. 구매 집중도가 높아진 것이지요. 노출이 많이 되는 위메프 픽 상위 5개 칸에 등록된 상품들은 기존에 클릭수가 10% 정도 차지했습니다. 하지만 Analytics 360의 데이터 분석을 도입한 이후 상위 5개 슬롯 상품들의 클릭수 점유율은 20%로 뛰어 올랐습니다. 구매 단계로 넘어가는 비율도 기존에 10%에서 25%로 껑충 뛰어올랐습니다. 단순히 상품을 열어 보고 끝나는 것이 아니라 실제로 구매 의사가 있는 제품을 골라서 보여주었다는 지표인 셈입니다.
머신러닝 더해 쇼핑 흐름 변화 대응 기대
위메프 픽의 데이터 분석 서비스는 2019년 4월부터 정식으로 시작됩니다. 2018년의 테스트가 제품 선호도에 대한 확신을 주었기 때문에 아예 제품 선택부터 데이터에 맡기는 겁니다. 본격적인 개인화가 이뤄지는 것입니다. 수 천만 개의 상품 중에서 이용자가 원하는 것을 효과적으로 추천해주는 것이지요. 이 역시 Google Cloud Platform을 이용합니다.
“TensorFlow Serving을 이용해 모델링을 하고 클라우드 머신러닝을 써서 데이터를 학습했습니다. 상품 리스트를 만들어내고 개인화에 머신러닝을 덧붙이는 작업이 30분이면 이뤄집니다. 성능과 효과가 뒤어나고 학습이나 예측 인스턴스가 작동할 때만 과금되기 때문에 도입에 대한 비용 부담도 적었습니다.”
딥러닝은 이용자와 상품의 프로파일을 만드는 데에 활용됩니다. 이용자들의 프로파일에는 어떤 상품에 관심이 있고, 어떤 메뉴를 즐겨보는지에 대한 분석 내용이 담깁니다. 개인정보나 이용자를 식별하지 않고 앱을 이용하는 습관만을 분석, 이해하는 것이지요. 상품에 대한 것은 조금 더 상세하게 학습합니다. 상품을 표현하는 상품명이나 검색어, 카테고리 등을 다양하게 기록해서 연관성의 고리를 만드는 것이지요. 장기적으로 위메프의 상품 구성 화면은 Google Cloud Platform의 분석 결과가 직간접적으로 영향을 끼치게 됩니다.
오장민 이사는 “향후 위메프는 추천 알고리즘을 고도화해서 개인화 영역과 개인화된 상품 콘텐츠 노출 메뉴를 확장하게 될 것”이라고 말합니다. 이를 위해 구글의 Dialogflow를 이용해 챗봇 서비스를 만들고 비전 API를 더해 비슷한 상품을 이미지 기반으로 분류하고 묶는 것도 개발중입니다. 또한 위메프는 이미 메타데이터를 중심으로 하는 쇼핑 플랫폼 ‘원더 쇼핑’을 서비스하고 있습니다. 쇼핑 환경의 급격한 변화를 데이터로 풀어가고 있는 셈입니다. 위메프가 구글 클라우드를 고집하는 이유도 바로 이 데이터 중심의 변화를 발 빠르게 받아들일 수 있기 때문입니다.
“위메프의 Google Cloud Platform 사용은 계속해서 늘어나고 있습니다. 데이터의 분석과 이를 통한 서비스가 지속적으로 확장되기 때문입니다. 앞으로의 쇼핑 서비스는 정확한 추천이 중심이 됩니다. 체류 시간을 길게 하고, 여러가지 상품을 더 많이 보도록 하는 것도 중요하지만 이용자가 구매 의지를 가졌을 때는 결정을 쉽게 해주는 것이 중요합니다. 데이터가 그 중심에 있습니다. Google Cloud Platform은 데이터와 관련된 실험을 자유롭게 할 수 있는 환경으로서 뚜렷한 효과를 만들어주었습니다”
어떤 어려움을 겪고 계신지 알려주세요. Google Cloud가 도와드리겠습니다.
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위메프는 2010년 소셜커머스로 출발해 대한민국 대표 쇼핑몰로 성장했습니다. 서울특별시 삼성동에 본사를 두고 다양한 기술을 서비스에 접목해 새로운 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. ‘소비자의 돈과 시간을 아껴주는 서비스’를 중심에 두고 정도경영, 동반성장, 신뢰구축 등 사회적 책임을 통해 이용자와 생태계, 직원들이 모두 만족할 수 있는 회사로 이끌어가고 있습니다.