Twitter, SNS, 그리고 Mobile

최근들어 Twitter 이야기가 넘쳐나고 있다. 세상의 대부분의 사용자들은 이메일 사용도 익숙해지지 않고 있는데 반해, 다양한 커뮤니케이션 툴들이 발달하고 신선함을 좋아하는 서비스 Early Adopter들을 중심으로 Twitter가 가장 핵심으로 자리잡고 있다.

언제부터 이렇게 단문 블로그가 한국에서 인기를 끌었는지, 일반 대중들이 관심을 가지고 있는지 의구심이 생기기는 하지만 적어도 최근들어 이렇게 뜨거운 반응의 서비스가 없었던 것은 분명하다. Twitter의 장점과 반대급부의 명암이야 너무나 쉽게 접할 수 있는 글들이고, 모바일의 관점에서 몇가지 자료를 통해서 Twitter를 조금 다른 각도에서 바라보도록 하자.


접속 규모에서는 아직은..


북미 SNS 시장에 대한 다양한 자료들이 있지만, ComScore의 보고서는 스마트폰에서 접속하는 SNS만을 대상으로 하고 있어 모바일의 관점에서는 의미가 큰 자료이다. 해당 보고서에 의하면 Twitter의 접속 비율은 아직까지 2.9%에 불과하여 페이스북이나 마이스페이스에 비해 접속율이 낮은 것을 알 수 있다.(유튜브는 비교를 위한 지표라고 이해하자.)


엇갈린 주요 연령대


Twitter의 사용연령대가 타 SNS가 비해 높다는 것은 익히 알려진 바이다. 역시 미국사용자 대상 보고서이기는 하지만 Pew Internet & American Life Project 보고서에 따르면 Twitter 사용자 평균연령은 31세로 알려져 있다. 이는 Myspace 26세, Facebook 27세보다 높은 수치이다.

SNS중에 1위 사업자도 아니고, 모바일의 주요 소비 계층이 10대 후반에서 20대 초반이라는 것을 생각하면 Twitter는 모바일과의 기본적인 궁합이 맞지 않는 SNS일 수도 있다. 그럼에도 불구하고 모바일의 관점에서 Twitter가 매력이 있는 것은 사업자에게 매력적인 플랫폼이기 때문이다.


타 SNS는 사용자에게, Twitter는 사업자에게 매력적

페이스북이나 마이스페이스는 10대 위주의 철저한 소비자(End User) 중심의 플랫폼이다. Active한 10대 사용자들이 넘쳐나며, 이들은 상호 작용을 하면서 서비스를 풍요롭게 한다. 그런 이유로 페이스북과 마이스페이스의 모바일 BM은 프리미엄 서비스나 정액요금과 같은 것으로 사용자들로부터 수익을 발생시킨다.

반면에 구매 능력이 있고 기업내 의사 결정권자들이 해당 정보를 얻어내는 Source의 역할을 하는 Twitter는 사업자들에게 매력적인 플랫폼이다. 국내 Twitter들의 포스팅 행태를 보아도, 대부분 End User로서의 포스팅과 사업자로서의 포스팅을 동시에 하고 있는 것을 알 수 있다. 아직까지 Twitter는 명확한 BM을 가지고 있지 않지만, 발생한다면 타 SNS와 같은 사용자들로부터의 수익보다는 사업자들로부터 생겨날 확률이 높다.

또한, 140자 제한을 가지고 있는 단문 위주의 Twitter는 모바일 메시지(SMS, MMS 등)와의 결합이 자연스럽다. 훌륭한 외부 API를 공개하여 다양한 써드파티 어플리케이션이 Twitter 만의 에코시스템을 구축하고, 다양한 모바일 Twitter 어플리케이션이 탄생한 것 또한 모바일 시장에서의 Twitter 성장을 지켜볼 수 있는 이유이다. 실제, 09년 2월 HubSpt 자료에 의하면 전체 Twitter 사용 비율 중 17.9%가 모바일에서 이루어지고 있다.

관심사는 모두 대동소이

최근의 시장 상황은 새로운 것을 시도하기 보다는 성공 레퍼런스를 열심히 벤치마킹하는 미투전략이 많은 듯 하다. 미투전략을 비난하려는 것은 아니지만, 덕분에 그만그만한 비슷한 고민을 모두가 하는 분위기이다. 근간의 핵심 키워드는 Data, Relation, Social 로 요약할 수 있다.

모두들 의미있는 Data를 통해 사람과의 관계를 만들어내고, 이러한 관계를 강화하는 Social한 플랫폼에 대한 관심이 많다. 고민의 첫단추는 의미있는 Data를 나열하는 것인데, 실제로 '의미(가치)'있다라는 것이 다분히 추상적이면서 주관적이어서 쉬운 작업이 아니다. 이번 포스팅에서는 거창한 Relation과 Social 이야기는 접어두고, Data에 대한 짧막한 이야기를 해보고자 한다.


Raw Data의 재발견

아래 동영상은 TED에서 Tim Berners-Lee가 Raw Data에 대한 견해를 이야기 하는데, 매우 인상깊다. Tim Berners-Lee의 액센트가 조금 특이해서 익숙해지는데 시간이 걸리지만(TIP!! TED 동영상은 자막기능을 제공한다. 동영상 내용이 이해가 안가시는 분은 동영상 플레이시에 'View subtitles'를 클릭하여 자막을 On 시키면 된다.) 발표 내용 중 인상 깊은 내용은 지금까지 Web에서 사용되는 Data는 생성된 그 자체 보다는 가공된 Contents나 Information 형태로 제공되고 있는데, 이를 Raw Data로 제공을 하면 다양한 플랫폼에서 가져다가 사용할 수 있으며 Web이 더 풍성해 진다는 부분이다. RAW DATA NOW!!



대부분 이러한 Raw Data는 지금까지 잘 정비된 Database보다는 Log 형태로 저장이 되고 있다. 이러한 Raw Data가 진정한 정보로서 가치가 있는지에 대한 의문은 생긴다. 모바일 산업 내에서 이러한 Raw Data를 재발견하는 사례가 두가지 있어 같이 살펴보도록 하자.


휴대폰의 위치 정보를 통한 교통 서비스

휴대폰은 주기적으로 기지국과 통신을 한다. 통신을 하면서 다양한 정보를 서로 주고 받는데, 이 중에는 위치에 대한 정보도 포함이 된다. 위치 정보는 단말에 저장되어 어플리케이션이 현재 위치를 요구할 때 사용되거나, 이동통신사 기지국에 저장되어 셀기반 측위기술에 사용되곤 한다. 대부분의 이동통신사들은 이러한 정보를 가지고 LBS 플랫폼을 제공하는데 그치고 있다.

호주 이동통신사 Optus는 이러한 기초적인 LBS Data를 통해서 새로운 서비스를 생성해냈다. 그것은 바로 OTV(Optus Traffic View)라는 도로 교통 정보 서비스이다. 2006년부터 시범서비스를 하고 있는 OTV는 약 7만 Km 도로 정보를 제공하고 있다.

이를 위해 Optus는 ITIS사의 CFVD(Cellular Floating Vehicle Data) 기술을 활용하여 수만대 휴대폰의 위치를 취합한다. 이러한 데이터는 정확도를 떨어지지만 일정시간 동안 주기적으로 휴대폰의 위치를 파악하여 이동경로와 속도를 파악한다. 요청에 의해서 불려진 마지막 Data만이 의미가 있었던 것과 달리, 각 Raw Data의 히스토리를 활용하여 새로운 서비스를 만들어 낸 것이다. 아래는 해당 서비스의 공식 보도 자료 원문이다.



휴대폰 요금 명세서를 활용

휴대폰을 사용하는 대부분의 사용자들은 이메일을 통해서 한달에 한번씩 이용명세서를 받거나 이동통신사 홈페이지를 통해서 사용내역을 조회할 수 있다. 해외에서는 이러한 이용명세서나 이동통신사 계정을 통해서 다양한 서비스를 만드는 시도를 하고 있다.

이러한 서비스들은 사용자의 휴대폰 사용 패턴을 분석하여 사용자들에게 좀 더 나은 요금제를 제안하거나 타이통사에서 동일한 패턴으로 사용시의 요금 등을 비교하여 준다. 이 때, 좀 더 저렴한 요금제를 가진 이동통신사로의 '번호 이동'을 유도하고 중간에 수수료를 챙기고 있다. 아무 의미 없게 보였던 요금 명세서를 통해 훌륭한 BM을 만들어 낸 것이다. 또한, 명세서 없이도 통신사 계정 정보만 입력하면 해당 시스템이 알아서 필요한 데이터를 분석하여 준다.



Raw Data를 돌아볼 필요가 있어

소개했던 2가지 서비스들이 진정으로 성공했다고 보기는 힘들다. OTV는 분명히 훌륭한 시스템이지만 Optus의 역량이 그렇게 넓지 않고, 요금 명세서 서비스들은 누구나 쉽게 따라 할 수 있어서 비슷비슷한 서비스들이 Zero Sum 경쟁을 하고 있기 때문이다. 사업의 성공 여부 보다는 남들이 가치를 주지 않았던 Data에서 Value를 만들어 낸 아이디어에 주목해야 한다.

새로운 Data를 통해 Database화 하거나 Legacy Data에 새로운 필드를 만들어 내는 것도 중요하지만, 기존에 가치 없이 방치해 두었던 Raw Data와 Log등에 Value를 심어주는 것 또한 시도해 봄직한 일이다. 소규모업체들이야 이러한 자산(Data Asset)이 많지 않을테지만 대형 이통사와 단말벤더, 포탈 등은 수많은 Data들이 쌓여가고 있다. 사용자들이 보내는 SMS 목록, 전화 수,발신 Log, 전화번호부, 접속 URL 목록, 멤버쉽카드 사용 Log, E-mail 수발신 Log, 검색 키워드 등.. 사용자풀이 많은 곳일 수록 이러한 Data가 많으니 가능성이 많다고 하겠다.