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어도비(Adobe)가 발표한 ‘2020년 디지털 트렌드(Digital Trends 2020)’에 의하면 지난해 고객 경험(Customer eXperience, 이하 ‘CX’)을 주도한 기업 5곳 중 2곳(40%)이 목표치를 초과하는 성과를 보였다. 반면에 CX에 투자하지 않았던 기업 중 사업 목표를 달성한 곳은 13%에 그쳤다. 또한, 아태 지역 기업 5곳 중 1곳(19%)은 올해 가장 주목하는 사업으로 CX 향상을 선택했고, 절반 이상(57%)은 CX 지원에 대한 기술 투자를 높이겠다고 답변했다. 굳이 이런 수치적인 내용을 소개하지 않더라도 "고객 경험이 중요하고 투자가 필요하다”는 주장에 이의를 달 사람은 많지 않을 것이다.

사용자들이 제품이나 서비스를 이용하면서 경험하는 인지 반응을 통칭하는 '사용자 경험(User eXperience, 이하 ‘UX’)'에 비해서 CX가 회자되기 시작한 것은 최근이다. CX는 제품이나 서비스를 인지하는 순간부터 구입, 사용, 수리, 폐기, 재구매까지의 전체 과정에서 고객이 느끼는 경험과 정서를 말한다. 전통기업의 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’) 사업에서 주로 사용이 되었지만, 온·오프라인 채널 간의 구분이 모호해지고 O2O 서비스등이 발전하면서 최근에는 디지털 기업에서도 많이 사용되고 있다.
문제는 'CX가 중요하다'는 것은 모두 알지만, 어떻게 개선을 해야 하는지 모르는 기업들이 많다는 점이다. UX와의 차이점도 모르기 때문에 UX 전문가들을 영입해서 업무를 담당하게 하는 경우도 있다. FGI, UT(User Test), 사용자 여정 지도(User Journey Map), 페르소나(Persona), 프로토타입(Prototype) 등과 같이 다분히 UX의 기법에 머무는 것도 사실이다. 물론, UX 개선이 CX와 무관하지는 않지만 꾸미기 위주의 개선 업무로 치부해버리는 웃지 못한 현상이 발생하기도 한다.
이러한 현상을 향해 글로벌 시장조사기관인 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)은 “장식은 그만하고 쇄신을 하는 CX를 해야 한다(Stop decorating, Start renovating CX)”고 말하고 있다. 필자는 이러한 의견에 매우 동의한다. UX와 CX가 겹치는 영역이 있고 장식(decorating)도 필요하지만, 전통 기업의 현재 상황에서는 쇄신(renovating)이 더 우선한다는 의미로 받아드리면 되겠다. 조금 더 현실적인 표현으로 풀어보자면 CX는 디자이너와 서비스 기획 중심의 업무가 아닌 마케터와 비즈니스 기획, CRM전문가, IT 아키텍처 등의 업무로 해석하고 개선해야 한다. 이 이야기를 제대로 하자면 고객에 대한 정의부터 시작해서 복잡한 설명이 필요한데, 이번 칼럼에서는 CX의 관점에서 우선적으로 쇄신을 해야할 부분에 대해 몇 가지 이야기를 하면서 대신하고자 한다.
첫째, 고객을 이해할 수 있는 시스템을 전체적으로 재정비를 해야 한다. 디지털 기업들은 지나치리만큼 사용자(User)를 이해하기 위해 많은 투자를 하고 있다. 온라인 행태 정보를 수집하는 것은 물론이고 외부 시스템과 연계, 리서치, FGI, UT 등이 빈번하게 행해지며 결과물이 잘 정리되어 서비스에 반영이 된다. 반면에 전통기업들은 무심하리만큼 ‘고객’에 대해 무지하고, 그 심각함을 인지하지 못하고 있다. 남들 하는 것처럼 빅데이터 플랫폼을 만들고 온라인 행태 정보를 트래킹하는 시스템을 몇 십억을 투자해 구축하지만, 이를 살펴보거나 서비스 개선에 적용하려고 하지 않는다. ‘사용자’로 시작하는 디지털 기업들의 보고서와 달리, 전통 기업들의 보고서에는 ‘고객’에 대한 언급은 없고 공급자의 입장만 나열되어 있다.
DT 사업의 핵심 목표는 CX의 개선이고, CX의 중심에는 고객이 있어야 한다. 고객을 이해하지 못하고, 고객 중심의 사고를 하지 않는다면 DT 사업이 실패하는 것은 너무나 당연한 결과이다. 기존 CRM 시스템과 빅데이터 플랫폼의 관계 설정, 온라인 고객 행태 정보 수집과 이를 활용하는 프로세스, 외부 데이터와의 연계를 통한 개인화와 고객 여정 지도(Customer Journey Map)등이 재정비되고 실제 프로젝트에 적용이 되어야 한다.
둘째, 전체 비즈니스 프로세스를 재정비해야 한다. 일부 사이트에서는 영국 은행앱들의 전체적인 프로세스를 비교해주고 있는데 전통기업과 디지털기업의 CX를 비교할 수 있는 매우 훌륭한 참고 자료이다. 예를 들어, 계좌 개설을 하는데 전통기업인 ‘퍼스트 다이렉트(First Direct)’는 총 120번, HSBC는 99번을 클릭해야 한다. 반면에 인터넷 전문 은행인 레볼루트(Revolut)는 24번으로 가능했다. 더구나 기존 은행들은 반드시 웹사이트에 한번 이상 가야 했지만, 인터넷 전문 은행들은 모바일앱만으로 계좌를 만들 수 있었다.
UX의 관점에서 이를 해결하기란 쉽지 않다. 퍼스트 다이렉트나 HSBC의 모바일앱이 불편한 것은 기존 비즈니스 프로세스를 유지하고 이를 디지털로 옮겨놓았을 뿐(Digitalization)이기 때문이다. 대부분의 전통기업이 이렇게 디지털을 단순한 채널로 보고 있다. 디지털은 이제는 새로운 비즈니스이며 피할 수 없는 변화이다. 비즈니스 기획, 마케터, DT 담당 부서 등에서 전체 업무 프로세스를 고객 중심으로 구성하고 디지털 친화적으로 재정비를 해야 할 필요가 있다.
셋째, 기존(Legacy) 시스템의 전체적인 상황을 재점검하고 구축해야 한다. 전통기업들의 모바일 서비스를 보면 대체로 느리고 불안정하다. 앱스토어의 댓글을 보면 대부분 기본적인 속도와 안정성에 대한 불만으로 가득 차 있다. 이렇게 된 근본적인 원인은 기존 시스템이 노후화됐고 오래된 아키텍처와 기술 스택이 개선되지 않았기 때문이다. 국내 금융권의 일부 서비스에는 아직도 COBOL로 작성된 모듈이 있는데, 아무도 그 모듈을 고칠 수가 없어서 계속 유지한다는 이야기가 종종 들리곤 한다.
모바일앱에 대한 개발 완성도를 아무리 높이더라도, 핵심 데이터를 가지고 있는 기존 시스템이 느리고 불안정하다면 개선이 불가능해진다. 핵심 시스템을 클라우드로 옮기고 전체적인 아키텍처를 유연하게 구성할 필요가 있다. 국내 대형 기업이 좋아하는 ‘차세대 프로젝트'를 활용하거나 U2L 프로젝트를 수행하면서 조금씩 이동하고 개선을 해야 한다. 다만, 앞에서 이야기했던 비즈니스 프로세스와 기존 시스템 개선에 대한 시도 자체가 불가능한 기업들이 종종 있다. 그렇다면, 아예 상품이나 고객을 디지털 전용으로 이원화하는 CIC(Company In Company), BIB(Bank In Bank) 등과 같은 전략적인 판단이 요구될 수 있다.
전통 기업에서 DT 사업을 수행하고 있으면 근본적인 문제점을 해결하려는 ‘쇄신'보다는 눈에 보이는 조그마한 개선(Quick fixes)에만 몰입되어 있는 경우를 종종 본다. UX 변경과 소소한 기능 추가만으로 끝나는 프로젝트들이다. 전통기업들이 이러한 프로젝트에 천문학적인 비용을 투자하는데 비해 체감되는 개선의 결과물은 그렇게 크지 않다. 그러한 이유가 바로 CX 개선의 핵심 문제점을 모르거나 회피하고 있기 때문이다. 이렇게 회피만 하다가는 빅테크 기업과 스타트업들의 공세에 무너질 수밖에 없는 시점이 다가온다. 이제는 정면 돌파를 하거나 내부에서 파괴적인 혁신을 만들어내야 한다. 이러한 전략적 선택과 실행 방안의 중심에는 언제나 ‘고객’이 있어야 하는 것은 당연하지만 가장 중요한 이야기이다.
2020/06/17 10:30 2020/06/17 10:30

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Gary Charles

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디지털 전략의 관점에서 아마존을 '혁신의 상징’으로 해석하려면, 반대 사례로 전통 소매업자의 몰락이 있어야 한다. 여기에서 가장 많이 언급되는 기업이 월마트이다. 아마존이 높은 주가와 트래픽, 신규 서비스 등으로 화제를 만들어낼 수록, 월마트의 몰락이 더욱 심화돼야 극적이기 때문이다. 실제로 2016년까지만 해도 월마트의 모습은 처참했다. 판매 부진을 이유로 미국 내 154개, 해외 115개 등 세계적으로 총 269개의 점포를 폐쇄할 정도였다. 분석 보고서들이 쏟아졌으며, 아마존의 약진으로 인해 월마트의 몰락이 이루어질 것이라는 해석이 주를 이루었다.
그런데, 3년 반이 지난 현재의 상황은 다르게 전개되고 있다. 월마트의 지난해 3분기 매출액은 1280억달러로 전년 동기대비 3% 늘었고, 미국 매출액과 영업이익은 전년 동기대비 각각 3%, 6% 성장했다. 온라인 매출은 가파르게 상승해 전년 동기대비 41%나 증가했다. 코로나19사태가 지속되는 가운데, 미국의 경제 일간지 월스트리트저널은 “최근 4주 동안 미국 전역에 약 4700개 이상이 있는 월마트 오프라인 매장의 매출은 전년 동기대비 약 20% 늘었으며 매출 산정 기간을 8주로 늘리면 성장률은 30%까지 증가한다”라는 기사를 내보내기도 했다.
월마트 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’) 사업이 성공한 요인 중 이번 칼럼에서는 전체적인 진행 단계를 소개해보고자 한다. 전체적인 흐름을 알아야만 월마트만이 가지고 있는 고유한 특징과 시행착오 등을 이해할 수 있기 때문이다. 한정된 지면에 10여 년 동안 일어난 이야기를 전달하려다 보니 상대적으로 소소한 내용들은 다소 생략했다.
1단계. 기술 내재화
월마트는 2011년에 소셜 미디어 분석 기업인 ‘코스믹스(Kosmix)’를 인수하면서 '월마트 랩스(Walmart Labs)’라는 기술 전문 조직을 만들었다. 코스믹스의 기술을 이용해 개인화된 추천 서비스와 검색의 정확도를 높이는 것으로 시작했다. 이때부터 다양한 기업을 인수하면서 조직을 강화했고, 'SNS와 모바일, 플랫폼’을 핵심 사업으로 정의하고 기술 중심의 프로젝트를 실행했다. 월마트 DT 사업의 시작과 근간이 이렇게 탄생한 월마트 랩스라고 해도 과언이 아니다.
2단계. 모바일 중심의 옴니 채널
소매유통업의 특성상, 월마트 DT 사업은 철저하게 옴니 채널 중심이었다. 이때까지만 해도 아마존에 대항하기 위해 모바일 중심의 옴니 채널 전략을 펼쳤다. 자사 모바일앱에 상점 모드(Store Mode), 위치 기반 서비스, 최저가 보증(Saving Catcher), 레지스트리(Registry) 서비스, 쇼핑리스트 등과 같은 다양한 기능이 추가됐다. 신규 기능의 상당수는 스타트업의 인수를 통해 월마트앱에 흡수되는 형태로 진행됐다.
3단계. 디지털 전략과 기획 강화
2016년 9월 19일, 월마트는 온라인 커머스 기업인 ‘제트닷컴(jet.com)’을 33억달러(3조6000억원)에 인수했다. 인수를 통해 온라인에 최적화돼 있는 젊고, 소득이 높은 월 40만명의 신규 고객을 창출했다. 동시에 설립자 겸 CEO인 마크 로어가 월마트 온라인 사업을 총괄하도록 하면서 서비스적인 마인드와 문화를 개선시켰다. 오프라인 현업과 월마트랩스의 엔지니어 중심으로 이루어졌던 DT 사업에 디지털 친화적인 전략과 기획이 더해지는 시점이다.
4단계. 매장 중심의 옴니 채널
슈퍼센터(Supercenters)를 옴니 채널 전략의 핵심 허브로 지정하고 이제까지와는 다른 방향의 DT 사업을 실행한다. 먼저, 약 11억 달러(약 1조 3100억 원)를 들여 미국 5000여 개의 매장을 새롭게 단장하는 동시에 자동화 기술을 도입해 매장을 혁신했다. 매장 리모델링과 함께 클릭 앤드 콜렉트(Click & Collect), 월마트 픽업 디스카운트(Walmart Pickup discount), 월마트 그로서리 딜리버리(Walmart Grocery Delivery), 월마트 드라이브쓰루(Walmart Drive-Thru) 등과 같은 서비스를 강화했다. 이 중에서 식료품 픽업 서비스인 '월마트 그로서리 픽업(Walmart Grocery Pickup)’에 사용자들은 강력하게 호응하며 지금과 같은 성공을 이루어 냈다.
5단계. 아마존에 대한 반격
지금까지 수비 위주였던 월마트의 DT 사업에 최근에는 공격적인 요소가 추가되기 시작했다. 클라우드 기반 광고 플랫폼 스타트업인 폴리모프 랩스(Polymorph Labs)를 인수하고, 월마트 미디어 그룹(Walmart Media Group)이라는 자회사를 설립하면서 광고 사업자로서의 도전을 시작했다. 아마존의 광고 매출을 뺏어오겠다는 전략이다. 2020년 3월에는 아마존의 프라임에 대항하기 위해 ‘월마트+’를 런칭했다. 광고나 멤버십 사업 모두 아직까지는 초기 단계이지만 월마트에게는 잠재력이 높은 분야이다.
지금까지 월마트 DT사업을 5단계로 요약해 살펴보았다. 이외에도 재고 관리, 물류 시스템 정비, 데이터 분석, 조직 개편 등과 같이 굵직하고 중요한 활동들이 병행해 진행됐다. 그 결과는 아마존의 공습에서 살아남아 DT를 성공적으로 실행하고 있는 기업으로 회자되고 있다. 이런 월마트의 활동과 단계 속에서 우리가 관심을 가져야 할 지점과 배워야 할 이야기들이 어떤게 있는지 짧게 논의를 해보자면 다음과 같다.
첫째, DT 사업의 시작을 ‘기술’에 초점을 맞추고 실행한 독특한 사례이다. 전통기업들의 DT 사업은 일반적으로 외부 전략 컨설팅을 시작으로 해 사업 기획 인력을 내재화하는 것에 집중한다. 기술은 외주 의존도가 대부분이며, 내재화에 대한 갈증이 있는 기업들도 좋은 인력들이 지원하지 않아 포기하는 경우가 많다. 월마트는 이러한 갈증을 인수, 합병을 통해 해결해 나갔다. 이렇게 탄생한 ‘월마트 랩스’라는 기술 중심의 조직이 버티고 있었기에 전략적 방향성이 바뀌더라도 유연하게 대응이 가능했고 빠르게 기획을 실행에 옮길 수가 있었다. ‘우리는 디지털 기업이 아니니 적정 수준의 기술이 최소화만 있으면 된다’고 생각하는 DT 담당자가 있다면, 다시 한 번 생각해볼 지점이다.
둘째, 성공을 향해 포기하지 않고 지속적인 투자를 했다는 점이다. 서두에서 이야기 했던 2016년은 월마트에게 악몽과도 같은 시간이었다. 2011년부터 각종 기업을 인수하며 천문학적인 비용을 투자했지만 온라인 사업의 성과는 미비했다. 2016년, 미국 소매유통업의 온라인 평균 성장율은 15%였는데, 월마트는 7%에 불과했다. 당시의 아마존 성장율이 31%이던 시절이다. 월마트에 비해 상대적으로 DT에 미온적이던 ‘타겟’에도 밀리면서 온갖 조롱과 수모를 감내해야 했다. 그러한 시점에 33억 달러를 투자해 제트닷컴을 인수하는 결단력과 의지를 보여주었다. 단기적인 성과에 집중하고 요구하는 국내 DT 사업자들과는 비교되는 지점이다.
셋째, 자신의 장점을 극대화하는 전략을 펼쳤고, 유효했다. DT를 수행하는 국내 전통기업들은 항상 경쟁이 되는 디지털 기업을 분석하고 닮아가기 위해 애를 쓴다. 그들보다 기술력은 낮고, 실행력은 떨어지며, 기동력은 느리기 떄문에 애초에 승산 없는 싸움을 하는 셈이다. 월마트도 2단계에서는 아마존과 같이 모바일에서 승부를 보기 위해 노력했지만, 실패하고 전략을 바꾸었다. 아마존에게는 없고 월마트에 있는 것이 무엇인지 질문을 던지고, 오프라인 매장에 기술과 디지털 서비스를 결합한 것이다. 그 성공을 기반으로 수비가 아닌 공격으로 태세를 전환하고 있다.
지금까지 월마트 DT 사례를 설명하고, 이를 통해 주목해야 하는 것을 이야기 해보았다. 항상 사례를 소개할 때는 조심스럽다. 실패사례를 그대로 따라하면 반드시 실패하지만, 성공사례를 그대로 따라한다고 해서 반드시 성공하는 것은 아니기 때문이다. 그렇기 때문에 월마트 옴니채널의 세세한 기능을 설명하거나 집중하기 보다는 약 10년간의 흐름을 소개한 것이다. 이번 월마트의 단계적 흐름에 대한 소개가 DT 사업을 좀 더 장기적으로 바라보고 해석할 수 있는 기회가 되기를 바란다.
2020/05/13 10:38 2020/05/13 10:38
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디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’) 업무를 수행하고 있으면 아주 간단하지만 쉽게 풀리지 않는 화두와 종종 맞이하곤 한다. 그 중 하나가 “채널력과 상품력 중에 어떤 것이 더 중요하고 우선시 해야 하느냐?"에 대한 답변이다. 여기에서 '채널력'이란 웹이나 모바일앱의 UX나 성능, 프로세스 등을 포괄하는 것이고, ‘상품력’은 이를 통해 판매가 되는 상품과 콘텐츠, 완성도, 가격 경쟁력 등을 의미한다.
사업의 성공을 위해서는 채널력과 상품력 모두 갖춰야지 무슨 이런 실없는 고민을 하느냐고 생각하는 독자들도 많을 것이다. 하지만, 디지털 채널에 대한 경험과 가치에 대한 이해가 부족한 전통기업에서 DT를 수행하기 위해서는 매우 중요한 이슈 중에 하나이다. 전통 기업들의 모바일앱 포트폴리오가 정리되지 않고, 상호 간의 시너지가 없으며, 사용자 경험(이하 ‘UX’)에 투자가 부족한 이유가 바로 이 질문에 대한 깊은 고민과 공감대가 없기 때문이다.
식당을 통해 비유하자면 인테리어가 중요한지, 음식맛이 중요한지에 대한 질문에 해당한다고 하겠다. 전통적인 요식업의 입장에서 보면 당연히 음식맛이 기본이고 최우선일 것이다. 음식이 맛있고, 유명해지면 손님은 자연스럽게 늘어나고 선순환이 만들어진다는 논리이다. 이런 생각이 틀렸다고 할 수는 없지만, 디지털 시대에는 다른 접근도 가능하다. 인스타그램에 올릴 분위기 좋은 사진 배경과 유튜브로 먹캠을 실시간 중계할 수 있는 공간과 편의성이 더 중요한 고객층이 생겨났기 때문이다.
일반화하기는 조심스럽지만, 연령대가 높은 고객들에게는 상품력, 젊은 고객들에게는 채널력이 상대적으로 더 중요하다. 오픈서베이가 발간한 ‘금융 트렌드 리포트 2019’에서도 이러한 경향을 확인할 수 있다. 해당 보고서에서는 주거래 은행 앱(1~3순위 합)을 묻는 질문에 40대 40.8%, 50대 36.0%가 KB 국민은행이라고 답변을 했지만, 20대 57.4%, 30대 51.2%가 카카오뱅크를 선택해 극명한 차이를 보여주었다. 주거래 은행을 이용하는 이유를 묻는 질문에는 20대는 ‘앱이나 사이트가 편리해서’라고 응답한 비중이 높았다. '가장 오래 거래해온 은행이라서’의 비중이 높은 50대와 ‘각종 수수료 혜택이 있어서’을 선택한 40대와는 극명하게 차이가 나는 부분이다.
모든 것이 사용자 중심이고 UV, PV, DT 등과 같은 채널 중심적인 사고와 KPI에 익숙한 디지털 기업에서는 이런 논의가 다소 낯설 수도 있다. 이것은 사업에 대한 근본 철학과 이해가 전통 기업과 다르기 때문이다.
이제부터는 이러한 차이점과 채널력이 DT에 어떠한 영향을 주는지에 대해서 짧게나마 이야기해보려고 한다. 설명을 하기 위해 다소 극단적인 비교를 하는 것은 미리 양해를 구한다.
첫째, DT 사업의 대상은 전통적인 개념의 '고객(Customer)’이 아니라 디지털 친화적인 ‘사용자(User)'여야 한다. 디지털 기업은 항상 사용자를 대상으로 서비스를 구성하지만, 전통기업은 계약을 통하거나 매장에 들어온 '고객(Customer)’을 대상으로 한다. 이렇게 대상이 다른 이유는 채널 변경 비용(Channel Switch Cost)이 온라인과 오프라인이 상이하기 때문이다. 고객이 방문하는 오프라인 매장을 변경하는 것은 어렵지 않지만 상품별로 다른 매장을 찾아다니면서 별도로 구매하지는 않는다. 일단, 매장(Channel) 안으로 들어오면 물리적인 비용과 시간 때문에 그 안에서 대부분의 쇼핑을 마무리한다.
반면에 온라인은 채널 변경이 너무 쉽고 편리하다. A사이트에서 생수를 사고, B사이트에서는 라면을 구매하고, C사이트에서는 고기를 사는 것은 매우 일반적인 온라인 소비 행태이다. 그렇기 때문에 한번 채널에 유입되어 들어온 사용자들에게 제품을 상세하게 보여주고, 비교하게 하고, 교차판매(Cross-Selling)와 상향이동판매(Up-Selling)를 유도하는 UX와 기획력, 마케팅 등이 디지털 채널에서는 중요하다. 이렇게 새로운 사용자가 고객이 되게 만들고, 한번 고객이 된 이후에 재방문을 하게끔 하는 것은 모두 채널경쟁력의 핵심 요소이다.
둘째, 결국 상품력이라는 것은 공급자가 아닌 고객에 의해 만들어져야 한다. 전통기업들이 강조하는 상품력은 다분히 공급자 중심적으로 만들어진다. 막연하게 제품 가격, 금리 등과 같은 요소를 전면에 내세우고 일방향적인 메시지를 전달한다. 매스미디어를 통해 대형 광고를 집행하고, 찾아오는 고객들의 구매여부와 만족도에 대한 조사는 별로 하지 않는다. 반면에 디지털 기업은 고객에게 끝없이 물어보고, 연구하고, 수정한다. 디지털 상품들은 한번에 만들어지는 것이 아니라 고객의 반응을 적용면서 수정하고 개인화시키고, 그게 맞지 않을 때는 좀 더 적합한 상품을 추천한다.
디지털 기업이 상품에 고객의 반응을 적용시킬 수 있는 것은 채널에 들어와서 이용하는 사용자들의 행태를 기반으로 한다. 어떤 키워드로 상품을 검색하는지, 비슷한 제품 중에서 어떠한 비교를 하는지, 어떤 기준으로 상품을 선택하는지, 왜 구매를 포기하는지에 대해 매우 정밀하게 분석을 한다. 디지털 기업들이 고객 중심의 상품을 만들어내는 것은 강한 채널력이 있기 때문에 가능한 것이다. 전통기업에서는 좀처럼 볼 수 없는 현상이다.
셋째, DT는 단순히 현재 상품의 판로를 디지털로 확장하는게 아니고, '업의 본질'을 바꾸는 것(Transformation)이 최종 모습이어야 한다. 사실, 이러한 개념은 전통기업들에게는 익숙한 이야기이다. 유통업과 호텔업의 본질이 서비스업이 아닌 부동산업이라는 것은 이제는 흔한 이야기이다. 문제는 업의 본질이 디지털 시대로 오면서 더 이상 유효하지 않다는 점이다. 본질이 사라지니 새로운 정의해야 하는데, 답을 내주는 사람이 없으니 단순 매출에만 매달리는 것이다.
디지털기업들도 '업의 본질’에 대한 고려를 한다. 구글은 검색 엔진 서비스이지만 광고가 전체 매출의 84%를 차지한다. 아마존은 전자상거래 기업이지만 AWS가 영업이익의 62%를 만들어 낸다. 이렇게 ‘업의 본질’을 재정의하기 위해서는 채널경쟁력이 있고, 사용 트래픽이 많아져야 가능하다. 아마존에 밀리던 월마트가 DT사업을 성공적으로 안착시키더니, 디지털광고 사업을 본격적으로 시작하는 것도 다 이러한 맥락이다.
DT를 하면서 가장 기운이 빠질 때가 '좋은 상품만 있으면 고객은 우리 채널로 들어올 수 밖에 없다'고 생각하는 공급자 중심의 자긍심과 마주칠 때이다. 아무리 좋은 상품이라도 좋은 채널 위에서 사용자들에게 전달이 되어야 되며, 좋은 상품이 되기 위해서는 채널을 통해 고객의 피드백을 받아가며 발전을 해야 하는 법이다. 그렇기 때문에 채널경쟁력이 필요하고, 채널 포트폴리오 정리와 거버넌스(Governance) 구축이 매우 중요하다. DT의 초기 단계에 있는 전통기업이라면 상품력보다 채널력이 우선한다고 단언해도 그리 틀린 생각은 아니다.
2020/04/21 06:48 2020/04/21 06:48

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디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’) 사업을 하는 전통기업들은 디지털 기업의 일하는 방식이나 문화, 기술 등을 벤치마킹하며 연구한다. 이렇게 해서 도출된 주요 요소들을 DT 사업의 성공 공식으로 흡수하려는 노력을 하고 있다. 디지털의 젊고, 빠르고, 고객 중심적인 업무 문화가 전통기업에게 유입이 되는 것은 긍정적이지만, 아쉽게도 모든 것이 올바르게 해석되고 적용되지는 않는다. 가장 대표적인 단어가 '애자일(Agile)’ 이다.
CA 테크놀로지스 조사 결과, 한국 기업의 69%가 애자일이 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’) 성공의 결정적 요인으로 인식하는 것으로 나타났다. 아시아 태평양 전체 기업의 82%가 동일한 응답을 했으니 국내 기업만의 현상은 아닌 듯 하다. 상의하달식(top-down) 의사 결정, 관료적인 행정 처리, ‘차세대’라고 불리는 빅뱅 방식의 SI 개발에 익숙한 기업에서 애자일 문화는 충격적이고 신선하게 다가왔다. 이렇게 만들어진 관심에 약간의 환상과 오해들이 더해지더니 최근에는 애자일 트랜스포메이션(Agile Transformation, 이하 ‘AT')이라는 단어까지 등장했다.
귤이 탱자가 된다는 뜻의 '귤화위지(橘化爲枳)’ 이야기에서 알 수 있듯이 개념은 문제가 없다. 주위 환경에 따라 근본 철학과 장점이 사라지고 오용과 남용이 되면서 본질이 사라지는게 문제일 뿐이다. 이야기에 앞서 전통기업들이 애자일에 열광하게 된 과정을 유추해보자. 디지털 사업에 대한 경험과 기술이 없는 전통기업들은 DT를 하기 위해 외부 자원을 활용해 DT 전략 컨설팅을 시작한다. 디지털 기업들을 벤치마킹하면서 자연스럽게 애자일이 핵심 주제 중에 하나가 되고 AT까지 이야기가 발전한다.
AT에서는 보통 조직구조, 권한, 예산 프로세스, 성과 측정, 개발 프로세스 등의 변화를 이야기 하는데, 각 기업의 상황에 맞추어 약간의 각색을 거쳐 전략 보고서가 작성된다. 최종의사결정권자 입장에서 보면 신선하면서 흥미로울 뿐만 아니라 디지털에 친화적으로 업무 문화를 개선하겠다는데 반대할 이유가 없다. 이렇게 승인된 보고서는 다시 한번 상의하달식(Top-down)으로 조직에 전달되는데, 이때부터 귤은 탱자로 변하게 된다. 개인적으로 느꼈던 몇가지 문제점들을 이야기를 해보고자 한다.
첫번째는 애자일이 적용되는 범위와 대상이 디지털기업과 전혀 다르다. 디지털 기업에 근무하고 있는 분이라면 애자일을 스프린트나 스크럼, 칸반 등과 같은 개발방법론이나 도구 등을 떠올릴 것이다. 하지만, 애자일을 적용하는 일마저 ‘컨설팅’이라는 이름을 빌어 외부에 의존하는게 당연한 기업문화에서 소프트웨어 개발방법론을 적용할 내부 개발자가 있을리가 없다. 이러한 사실을 잘 알고 있는 컨설팅 기업들도 AT라는 것을 만들어내어 조직구조와 권한 등에 초점을 맞추어 보고서를 작성했다.
내용도 모두 대동소이하여 스포티파이(Spotify)의 조직구조를 벤치마킹한다. 덕분에 상당수의 전통기업들이 트라이브, 스쿼드, 챕터 등과 같은 개념을 도입하여 조직개편을 하는 것으로 AT를 완료했다고 착각한다. 1~2년전부터 스포티파이 조직구조에 대한 이야기와 ‘애자일 조직’으로 DT를 했다는 언론기사가 많이 등장한 실제 이유이기도 하다. 하지만, 호칭과 책임만 바뀌었을 뿐 일하는 프로세스와 역할이 바뀌지 않으니 결국은 기존의 본부, 부문, 팀 등과 다를게 없다.
두번째로는 ‘애자일’이라는 단어의 남발과 오용이다. 전통기업에서는 ‘애자일’이라는 명사보다는 ‘애자일하게’라는 형용사를 주로 사용한다. ‘애자일하게 개발하자’, ‘애자일하게 조직 구성을 하자’, ‘애자일하게 미팅을 하자’ 등이다. 불행하게도 이런 형용사는 리더들이 조직에게 업무를 지시할 때, 현업들이 외주개발사에게 업무를 요청할 때, 매우 심각하게 잘못 사용되어 진다. ‘빠르다’를 강조하면서 짧은 시간안에 많은 업무를 지시하거나, ‘유연하게’를 강조하면서 기획서나 개발 요건을 추가하면서 ‘애자일하게’가 남발되는게 현실이다. '사람 중심’과 '상향식 의사결정(Bottom-Up)’을 강조하는 애자일이 ‘갑질'을 할 수 있는 최첨단 무기가 되어버리는 아이러니한 부분이기도 하다.
세번째로는 최종 의사결정권자의 애자일에 대한 의지가 상의하달식(Top-down)으로 전달되면서 절대선으로 포장되어 버리는 문제가 있다. ‘애자일하게 바꿔라’라는 지시가 내려지면서 기존의 조직 구성, 배포 프로세스, 개발 방법론은 모두 부정된다. 안정적이었던 조직을 개편하고, 잘 진행되고 있던 프로젝트가 워터폴 방식이라는 이유로 공격을 받기도 하다. 애자일은 만능키도 아니며, 모든 프로젝트에 적용이 될 수도 없고 그래서도 안된다. 뚜렷한 목표나 기간이 있고, 외주의 의존도가 높으며, 고객 접점이 크지 않은 프로젝트의 경우에는 워터폴이 좀 더 효율적일 수도 있다.
지금까지 전통기업들이 애자일을 도입하면서 생기는 문제점과 오용되는 부분을 이야기했다. 하지만, 애자일의 근본 정신과 다양한 개발 도구들을 통해 자신만의 고유한 문화와 업무 프로세스를 만들어내고 이를 DT의 핵심 엔진으로 가져가는 것은 분명히 긍정적인 시도이다. 이런 시도가 좋은 결과로 나타내기 위해서는 몇가지 변화와 명확한 이해가 수반되어야 하는데, 그 중에서 중요하다고 생각하는 몇가지 이야기를 해보도록 하겠다.
첫째, 애자일은 고객을 최우선으로 하고, 고객의 요구를 빠르게 수용하고, 이를 민첩하게 비즈니스에 적용할 수 있는 개발자 중심의 변화이어야 한다. 최근 등장한 몇몇 스타트업들이 애자일을 전면에 내세우기는 하지만, 상당수의 디지털 기업들은 자신이 일하는 방식을 굳이 애자일이라고 이야기하지 않는다. 그럼에도 불구하고 디지털 기업에서 ‘애자일하게’가 제대로 동작하는 이유는 기술력이 높은 개발자들이 풍부하기 때문이다. DT나 AT를 하는 기업들을 만나다보면 ‘애자일을 배우겠다’며 몇십억원을 들여 교육 프로그램을 운영하는 경우를 종종 보게 된다. 애자일은 배우는게 아니고 개발하고 실행하는 것이다. 그 예산으로 개발자를 충원하고, 그들의 말에 귀를 기울이는게 훨씬 효율적이다.
둘째, 좋은 개발자를 찾는 것이 쉽지도 않거니와, 디지털 전문가들은 상의하달식 조직문화가 대부분인 전통기업으로의 이직을 선호하지도 않는다. 채용과 조직문화를 바꾼다는 것이 단기간이 되는 일이 아닐테니, 당분간은 외주 파트너사와 함께 할 수 밖에 없다. 이들과 정말 ‘애자일하게’ 일을 하기 위해서는 기존의 MM중심의 SI 계약과 검증 방식, 감사 항목들이 바뀌어야 한다. 정해진 예산과 기간, 그리고 요건정의가 먼저 고정되어 버리는 상황에서는 애자일 프로젝트 자체가 실행되기 불가능해진다.
이런 행정적인 절차가 바뀌지 않으니 애자일이 갑질을 할 수 있는 무기로 변해버리는 것이다. 컨설팅에서 주로 사용하는 T&M (Time and Material) 방식을 적용하거나 전체 예산을 잡고 투입 시간과 결과물에 따라 유연하게 비용을 집행할 수 있는 프로세스를 구축해야 할 필요가 있다. 일본의 ‘트라이 포트 스튜디오(TriFort Studio)’와 같이 애자일 형태의 전문 SI 기업들도 생겨나고 있으니 관심을 가지고 살펴보기를 바란다.
셋째, 디지털 기업을 닮아가려면 전체 개발 공정이 바뀌어야 한다. 고객 중심의 문제 발굴과 서비스 로드맵을 구축하는 ‘디자인씽킹(Design Thinking)’, 서비스 기능 자체에 집중하는 빠른 사용자 경험(UX) 구축과 사용자 검증을 하는 '린(Lean) UX’, 그리고 애자일기반의 개발과 배포를 하고, 고객 행동 기반의 마케팅 전략을 구축하는 ‘그로스 해킹(Growth Hacking)’, 비즈니스 전략 및 로드맵을 재정비하는 ‘피버팅(Pivoting)’과 '스케일 업(Scale Up)’등이 함께 해야 의미가 있다. 이왕 벤치마킹을 하려면 제대로 해야지, 단면이나 일부 요소만 도입한다고 DT가 되는 것은 아니다.
경직된 조직 문화와 자체 개발력이 강하지 않는 전통기업에서 DT를 수행하기 위해서 애자일에 관심을 가지는 것은 이해는 간다. 하지만, 컨설턴트가 아닌 현업의 이야기를 들어본다면 디지털 기업에서 더 이상 애자일을 이야기하지 않는다는 사실을 알게 될 것이다. 좀 더 정확하게 이야기하자면 대부분은 애초부터 애자일 도입에 관심이 없었다. 그들의 조직문화를 기초해서 일부 방법론과 도구를 사용했을 뿐이다. 애초부터 애자일은 없었다. 중요한 것은 고객의 요구에 유연하고 빠르게 대응할 수 있는 능력을 갖추는 것이다.
2020/04/06 10:15 2020/04/06 10:15

모바일 왕국을 꿈꾸며!!!

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많은 전통 기업들이 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’)에 우선순위를 놓고 많은 투자를 하고 있다. 하지만 그들의 전략을 살펴보면 새로운 경쟁자에 대한 수비적인 태도를 가지고 막연한 목표를 향해 달려가는 경우가 대부분이다. 기업의 과제나 목표라는게 결국은 어떠한 최종 모습(End Image)을 갖는지가 명확해야 과정에 대한 설득력을 갖고 전략적인 의사 결정이 가능해지는데, 이를 명쾌하게 제시하는 전략을 개인적으로는 많이 보지 못했다.
그들의 전략안이나 CEO의 메시지를 통해 유추할 수 있는 것은 빅테크(Big Tech) 기업들에게 시장을 잠식당하면서, 그들을 벤치마킹 대상이나 롤모델로 생각하는 듯하다. 그렇다면, 유통을 하는 전통 기업들은 모두 아마존과 같이 되어야 하고, 금융 기업들은 모두 페이팔이 되어야 하고, 엔터테인먼트 기업들은 모두 넷플릭스 같이 되는 것이 DT 사업의 최종 모습일까? 가능 여부도 논란의 여지가 있지만, 방향성이 올바른지에 대한 의문도 좋은 화두일 것이다. 이쯤에서 ‘스타벅스’의 최근 사례 하나를 소개하면서 이야기를 이어나가보도록 하자.
커피 전문점으로 시작한 스타벅스가 이제는 ‘세상에서 가장 큰 핀테크 기업이 되었다’는 이야기는 이제는 식상한 뉴스이다. 모바일 주문 결제 시스템 ‘사이렌 오더’는 미국에서만 2340만명 이상의 회원이 사용하고 있다. 스타벅스를 이용하는 고객의 40%는 스타벅스앱을 이용하여 결제를 한다. 해당 앱은 충전식 카드 형태로 제공되어지는데, 스타벅스에게는 예치금의 형태로 어마어마한 현금 보유량을 만들어내고 있다. 정확한 금액을 공개하지는 않고 있지만 미국에서만 약 12억 달러(약 1조4200억원), 전 세계적으로 20억 달러(약 2조4000억원)가 넘는 것으로 업계에서는 추측하고 있다.
이렇게 성공적인 핀테크 기업으로 전환(Transformation)한 스타벅스의 다음 행보는 무엇이었을까? 스타벅스는 여유있는 현금과 높은 브랜드를 활용하여 다양한 핀테크 사업을 펼치고 있는데, 가장 재미난 행보 중에 하나가 바로 은행을 오픈한 것이다. 2018년 10월, 스타벅스는 아르헨티나 은행 ‘방코 갈리시아(Banco Galicia)'와 파트너를 맺고 인터넷 뱅킹이 아닌 실제 오프라인 은행 지점을 오픈했다.
아르헨티나 중앙은행(BCRA)에서 “금융 기관은 데이터 네트워크 망(Wi-Fi 등)을 사용할 수 있으며, 모바일 장비를 사용할 수 있다. 서드파티가 제공하는 상품 및 서비스를 고객에게 제공할 수 있다”로  규정을(A6457) 개정하면서 스타벅스가 은행으로 확장하는 것이 가능해졌다.
국내에서도 지점 안에 샵인샵(Shop In Shop) 형태로 카페나 서점 등이 은행 안에 있는 복합점포는 오래전부터 있었지만, 이 사례는 스타벅스의 커피샵이 메인이 되고 은행이 서브(Sub)라는 측면에서 차이가 있다. 은행의 이름도 ‘갈라시아'가 아니라 ‘커피 은행(Coffee Bank)’이다. 이 은행이 아주 폭발적인 성장을 만들어냈거나 공격적인 행보를 보이지는 않지만 DT의 최종 모습에 대한 관점에서 몇가지 시사점을 던져주고 있다.
첫째, 스타벅스 DT의 최종 모습은 그들만의 장점과 전략을 극대화시킨 고유한 형태라는 것을 알 수 있다. 최종 모습에 대한 정의도 없이 DT를 하는 기업도 많지만, '데이터 분석 기업’이나 ‘한국의 아마존’ 등을 외치며 무작정 디지털 전쟁터로 뛰어들면서 기존 자산을 모두 버리고 전선을 확장하는데만 매달리는 기업들도 많다. 스타벅스가 이런 일반적인 기업과 전략이 같았다면 그 많은 예치금과 스타벅스앱을 통하여 더욱 다양한 상품을 구매할 수 있도록 하거나 간편 결제 영역을 확대하는데 집중했을 것이다.
인터넷 은행이나 비대면 계좌 개설, 온라인 대출 등이 DT의 당연한 공식처럼 인지되고 있는 최근 흐름을 고려하면 '오프라인 은행 진출’이라는 스타벅스의 선택은 다소 의외의 행보이기도 하다. 하지만, 스타벅스는 디지털 세계로 눈을 돌리기 보다는 그들이 가장 강점을 가지고 있는 오프라인 지점에 집중하는 모습을 보여주었다.  결과적으로 스타벅스는 기존과 차별화되고 개선된 형태의 은행을 만들어내었다. 기존 은행점포 대비 더 긴 영업시간(~20:30), 주말 은행 업무  지원, 은행원의 전문적이고 개인화된 상담 제공, 비대면 채널을 활용한 디지털 점포 운영(ATM, 키오스크)등을 통해 좋은 호응을 유도해내고 있다.
둘째, 많은 기업들의 DT를 하는 이유로 비용 절감을 이야기한다. 이 ‘비용 절감’ 중에서 상당 부분은 인건비 감소나 정직원 감원 등이 포함되어 있는 것은 당연한 이야기이다. 디지털 기술과 혁신을 위해 비즈니스 모델을 전환(Transformation)하거나 새로운 가치를 만드는게 아니라 인력을 줄이면서 고정 비용을 감소하는게 목표라는 것이다. 실제로 DT를 수행하면서 인건비 XX% 절감 등이 최종 모습이라는 점은 국내 기업에서 흔히 볼 수 있으며, DT 전략이 실패하는 주요 이유이기도 하다. 비용 절감은 DT가 성공적으로 진행되면서 나오는 결과물 중에 하나일뿐 목표나 최종 모습이 되는 것은 바람직하지 않아 보인다.
스타벅스의 DT는 비용 절감보다는 고객 편의와 비즈니스 혁신에 초점이 맞추어져 있다. 주문, 결제, 리워드, 개인화라는 ‘디지털 플라이휠(Digital Flywheel)’ 전략을 통해 고객들에게 편리하고 개인화된 경험을 만들어가는데 집중하고 있으며, 이를 위해서 직원이 해야 할 일들은 오히려 늘어나고 있다. 디지털 기술은 늘어나는 직원의 업무를 효율적으로 도와주는 역할에 불과하다. 아르헨티나의 사례와 같이, 진출해 있는 나머지 74개국에서도 금융 규제가 완화된다면 '커피 은행’과 같은 사례는 확장될 것으로 예상된다. 그럴 경우에는 커피 외에 금융전문가나 컨시어지 담당자와 같이 다양한 기술을 가지는 직원 채용이 오히려 증가할 수도 있겠다.
셋째, 스타벅스는 디지털 기술에 대한 투자를 공격적으로 유지하고 있다. My DT Pass, AI 메뉴추천, 마이스타벅스 리워드, 아틀라스(Atlas) 등이 최근에 추가된 스타벅스의 디지털 자산들이다. 그리고, ICE, 보스턴컨설팅그룹, MS와 함께 암호화폐거래소 백트(Bakkt) 합작 투자를 하면서 핀테크 업체들과 금융 기업들을 긴장시켰다. 2019년 10월에 스타벅스앱 기반으로 비트코인 결제를 테스트하면서 그 긴장감은 더욱 높아져 있는 상황이다.
스타벅스의 비트코인 결제와 오프라인 은행이 결합했을 때는 엄청난 시너지를 만들 수 있을 것으로 예상된다. 예치금이 블록체인 기반의 암호화 화폐로 전환이 된다면 단순한 결제 외에도 투자, 예금 이자, 이체, 환전 등이 아주 쉽게 가능해진다. 실제로 아르헨티나가 있는 중남미 지역은 비트코인에 대한 인기가 높고, 기존 은행 인프라가 낙후된 곳이다. 각국의 금융 규제가 완화되고, 스타벅스의 은행이 글로벌하게 확산되었을 것을 가정하면서 커피 은행과 블록 체인이 어떻게 결합될 수 있는지 가상의 시나리오 한편을 소개해보겠다.
"미국으로 업무 출장을 가는 A씨는 공항에 도착해서 스타벅스앱을 통해 커피 한잔을 마셨다. 스타벅스는 사용자의 현재 위치가 공항인 것을 인식하고 스타벅스앱을 통해 여행자 보험에 가입할 수 있다는 안내를 보낸다. 그리고, 글로벌 무선 와이파이를 무료로 사용할 수 있다는 안내와 함께 도착지를 물어본다. A씨가 목적지 공항에 도착하자 공항 내의 스타벅스 매장까지 길 안내를 해주고, 미리 커피를 주문할 수 있도록 해준다. 매장에 들어가자 커피와 함께 미리 주문한 금액만큼 환전된 현금을 받을 수 있다. 출장 중에서는 스타벅스에서 제공하는 블록체인을 활용하여 업무 계약서를 작성하고, 스타벅스앱을 통해 계약금을 송금한다. 출국을 할 때는 지역 MD 상품을 매장에 방문하여 선택하고, 귀국한 후에 국내 공항에서 구매했던 MD 상품을 픽업하여  집으로 귀가한다. 출장 중에 일어난 모든 결제와 환전, 송금 등의 금융 활동은 스타벅스앱에 있는 암호화 화폐를 통해 이루어졌다."
개인적인 상상이기 때문에 스타벅스의 최종 모습이나 전략과 얼마나 일치하는지는 알 수 없다. 분명한 것은 스타벅스 DT 전략은 위 시나리오와 같이 오프라인 매장과 자신의 기존 자산을 극대화하는 것을 기반으로 하고, 고객 편의와 새로운 비즈니스로의 확대에 집중하고 있다는 점이다. DT를 해야 한다고 외치는 기업의 리더들이라면 DT를 해야 하는 이유와 기반이 되는 자산이 무엇인지를 다시 한번 생각한 후에, DT의 최종 모습을 그려보기를 권한다.
2020/03/16 09:55 2020/03/16 09:55
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"디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이하 ‘DT’)이란 매출 중심의 사고를 가치평가(Valuation) 중심으로 변경하는 것을 말합니다.”
많은 기업들이 DT를 진행하고 있으며, 사활을 걸어야 한다고 외치지만 73%(에베레스트 그룹 보고서 기준)의 기업이 성공은 커녕 방향도 제대로 찾지 못하고 있는게 현실이다. 이유 중 하나는 DT를 기술이나 HR 관점에서만 바라보기 때문이다. 조직 문화가 변해야 하는 것에는 모두가 동의하지만 ‘애자일’과 '오픈 이노베이션’과 같이 디지털 프로젝트에 한정된 논의만 이뤄질 뿐, 전사적이지는 않다. 이런 이유로  ‘DT의 핵심이 무엇이냐?’는 지인들의 질문에 필자는 항상 위의 문장으로 답을 하고 있다.
2019년 말, 매출과 가치평가의 차이를 극명하게 설명할 수 있는 2개의 인수건이 국내에서 벌어졌다. HDC현대산업개발 컨소시엄이 아시아나 항공 인수 금액으로 제시한 액수는 2조5000억원이다. 아시아나 항공의 지난해 연결기준 매출은 7조 80억원에 이른다. 비슷한 시기에 딜리버리히어로는 ‘배달의 민족'을 운영하는 우아한 형제들을 인수하기로 했다. 우아한 형제들의 2018년 매출액은 3192억원으로 아시아나 항공과 비교하면 매우 미비한 수준이었다. 하지만, 인수 과정에서 나온 우아한 형제들의 기업가치는 40억달러(약 4조7500억원)에 이른다.
디지털적인 사고 방식에 익숙한 사람이라면 이러한 셈법의 차이를 보는게 낯설지는 않다. 5.2조에 이르는 거래액, 누적다운로드 4500만, 월간 사용자수(MAU) 1100만, 20만이 넘는 등록 업소, 전년대비 96%가 늘어난 매출 추이가 반영된 ‘가치평가’가 점점 하락하고 있는 7조 80억원의 ‘매출’보다 매력적으로 보이는 것이다. 하지만, 전통기업의 눈에 영업이익 586억원에 불과한 우아한 형제들의 ‘가치 평가’는 거품이라고 해석되는 경우가 많다.
이러한 고전적인 사고 방식이 하루 아침에 바뀌지는 않는다. DT은 단순한 선언이 아니라 실제 실행에 옮겨져야 하는 중요한 변곡점이다. 그렇기 때문에 전통 기업 내부에서는 이러한 사고 방식이 적용되어야 하는 회계와 IR, HR, 전략기획에서의 변화가 필요하다. 이 변화를 만들어내기 위한 현실적인 몇가지 이야기들을 아래에서 해보고자 한다.
첫째, 매출이 핵심성과지표(KPI)가 되어서는 안된다. 많은 기업들이 DT사업을 시작하면 디지털 전문 기업에서 평판이 좋은 인력을 영입해서 최고정보책임자(CIO), 최고기술책임자(CTO), 최고 디지털 책임자(CDO) 등으로 임명한다. 가치평가 기반의 목표 설정이 익숙한 그들이 가장 먼저 당혹스러움을 느끼는 순간은 이직하자마자 회사에서 ‘매출’에 대한 KPI를 주는 것이다.  3~4개월 정도는 허니문 기간이라고 기다려주지만, 그 기간이 지난 후에는 여러 채널을 통해 압박을 준다.
CEO나 CSO는 생각이 다르며 'DT는 장기적으로 이루어져야 하는 일'이라고 이야기를 해주긴 한다. 하지만, 대부분의 보고 문서들이 본부별, 부서별 매출액과 영업이익을 중심으로 취합되고 회의가 진행되다 보면 DT담당 임원들은 할 말이 없어지게 된다. 이는 기존 임원들 눈에는 무능하고 무책임한 임원으로 보이게 되고, 공격의 빌미가 되기 쉽다.
DT사업부는 기존 사업부와 독립되어야 하며, 해당 부서의 KPI는 가치평가 중심이어야 한다. 빅데이터 플랫폼이나 클라우드와 같은 신규 인프라에 추가되는 SW, 대고객 서비스의 MAU와 리텐션(Retention), 파트너사 포트폴리오 등이 KPI로 설정이 되어야 한다. 이렇게 KPI 설정이 다른 사업부와 달라야 하는 것은 초기 2~3년에만 해당되는 것은 아니다. 지속적으로 가치평가 중심으로 DT사업부를 바라보아야 하고 평가를 해주어야 한다.
둘째, CFO는 DT의 핵심 인원이다. DT 초기에는 엄청난 비용 투자가 필요한 시기이다. 다양한 장비들이 필요하고, 컨설팅이 요구되는 경우도 있으며, 새로운 인력 채용이 진행되다보니 너무 당연한 것이다. 현실적인 문제는 전통 기업들이 DT사업을 시작하는 시기가 기업 매출의 성장세가 꺽이기 시작하는 시점이 대부분이라는 점이다. 기업의 재무구조가 좋지 않으니 CFO는 투자에 대해 소극적이고, 필요한 시점에 예산 지원이 되지 않으니 DT 관련 프로젝트가 예정대로 실행되기 어렵다.
CFO가 전향적인 의사 결정을 하더라도 실무에서 보수적인 예산 집행 기조를 유지하는 경우가 많다. 특정 부서에 예외를 주는걸 싫어하고 일괄 삭감 등에 익숙한 패턴에 익숙한 탓이다.  그렇기 때문에 DT사업 시작 초기에 CFO가 명확한 투자 금액과 기간을 선언할 필요가 있다. 많은 기업들이 언론 등을 활용하여 이러한 선언까지는 잘 하는 편이다. 문제는 기업 재무구조가 어려워지면서 2~3년 후에 선언했던 예산을 삭감하는 경우이다. 초기 기조가 유지되지 못하고, 예산과 인력을 줄이면서 DT가 성공할 것이라고 기대하는 것은 욕심일 뿐이다.
이러한 예산 보호를 위해서 DT사업부를 독립적으로 분리시키는 기업들도 생겨나고 있다. 국내에서는 금융지주사나 대형 은행을 중심으로 'BIB(Bank In Bank)’ 개념을 만들어 내며 활발하게 벌어지고 있는 추세이다. 기업마다 상세 전략에서 차이가 있기는 하지만, 조직을 분리시키면서 고유의 회계 기준을 만들고 별도의 예산 집행을 할 계획을 가지고 있다. 올해 년말 쯤에는 좋은 사례들이 생겨날 테니, 참고하면 좋을 듯 하다.
셋째, 그럼에도 불구하고 ‘매출’이라는 단어를 사용해야 할 때가 있다. 내부에서야 어떻게든 설명이 된다고는 하지만 실적 발표, 주기적인 IR, 언론 발표 등과 같은 외부를 대상으로 ‘가치평가’라는 개념을 단기간에 설득할 수는 없다. 대기업 임원만큼이나 쉽사리 바뀌지 않는 그들과의 대화를 위해서는 DT 전담 조직의 기여도를 수치적으로 측정하고 기존 사업의 성과에 포함시켜야 한다.
일부 기업들이 이러한 기여도를 별도 수치로 만들려는 시도를 몇차례 본 적이 있는데, 아직까지는 실효성이 크게 없는게 현실이다. 만들어진 지표에 대해 객관성을 담보받기 어렵고, 지출과 매출로 이분화해버리는 기존 개념 속에서 공감을 유도하기가 어렵기 때문이다.
그렇기 때문에 기업은 DT 사업을 통해 만들어진 클라우드, 빅데이터플랫폼, 로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA),  AI 플랫폼 등과 같은 여러가지 디지털 자산들이 기존 사업에 어떠한 기여를 했는지를 측정해야 한다.
이런 보고서를 작성할 때, 실무담당자는 '비용 절감'과 '매출액 증대'로 구분해서 정리를 한다. 바쁜 일정 속에서 숫자를 채워 넣다보면 DT의 자산이 대부분 ‘비용 절감’에 들어가는 것으로 마무리되는 것을 자주 보아왔다. 하지만, 매출 기반의 화법에 익숙한 그들에게 DT의 가치를 증명하긴 위해서는 ‘매출액 증대’에 들어가는 숫자를 산정하는 것을 게을리 하면 안된다. 디지털 채널을 통해 유입된 고객, 바이럴 마케팅의 응답율, 비대면 채널을 통한 고객들의 상품 가입등을 트래킹하여 ‘매출’로 변환된 수치를 대외로 발표할 필요가 있다.
최근 발표된 워크데이의 설문 조사에 의하면 기업의 C-레벨 경영진 60%가 DT를 통한 ROI를 경험하지 못했다고 언급을 했다. 이러한 설문 결과가 나오는 이유는 DT가 실효성이 없기 때문이 아니라 ROI에 대한 기대감과 측정 기준이 디지털과 맞지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위해서는 DT사업부가 만들어낸 결과물에 대한 적절한 가치측정과 사고방식의 전환이 기업 내에서 반드시 병행이 되어야 한다. 필자가 DT에 대한 이야기를 풀어갈 때, 가장 먼저 강조하는 지점이기도 하다.
2020/03/04 15:25 2020/03/04 15:25
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#1에서는 전체적인 환경 변화와 대화형 플랫폼의 응용 서비스까지 설명을 했다. 이제부터는 입출력에 대한 설명을 하도록 하겠다. '대화'라는 것은 다양한 방식이 있다. 바디 랭귀지도 있고, 얼굴 표정으로 의사 표현을 하기도 하고, 눈동자로 대화를 하기도 한다. 하지만, 일반적인 접근을 하자면 2가지로 구분할 수 있는데 텍스트와 음성이다.



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텍스트는 지금까지 디지털 서비스에서 가장 기본적인 입력 수단으로 사용이 되어 왔다. 그런데, 지금까지는 사용자 친화적인 입력 수단이라기 보다는 컴퓨터, 좀 더 자세히 이야기하면 데이터베이스 입력에 좀 더 쉽게 하기 위한 방식으로 UX가 설계되어 왔다. 
예를 들어 세미나의 일정을 캘린더에 등록을 한다고 생각해보자. 위에 보이는 화면은 익숙한 구글 캘린더의 입력 방식이다. 여러개의 데이터 필드 안에 정해진 포맷으로 정보를 입력해야 한다. 같은 텍스트라고 하더라도 대화형 플랫폼에서는 좀 다른 접근이 가능하다. 즉, "11월 15일 오전 9시 40분 ~ 17시 30분까지 한빛미디어 리더스홀에서 2019 IT 트렌드 세미나 진행하는 걸 캘린더에 등록해줘~"라고 이야기를 하면 된다.
이런 이야기를 하더라도 텍스트 입력에 크게 불편함을 느끼지 못하는 분들은 공감을 못할 수 있다. 그것은 우리가 사용하는 한글이 컴퓨터 입력 방식에 크게 불편함이 없기 때문이다. 하지만, 지구상의 문자 중에 그렇지 못한 경우가 많다. 혹시 중국어 입력하는 방식을 아는가? 중국의 문자인 ‘한자’는 컴퓨터나 스마트폰에 입력하기가 불편하다. 대화형 플랫폼 시장이 중국에서 빠르게 성장하는 근본적인 원인이기도 하다.




음성 입력이야기가 나오면 Duplex가 빠질 수가 없다. 많은 분들이 이미 보셨겠지만 2018 Google I/O 개발자 컨퍼런스’에서 공개된 영상을 먼저 보시기를 권한다. 구글 어시스턴트에게 “화요일 오전 10시에서 12시 사이 미용실을 예약해줘”라고 하니 예약 전용 AI 서비스인 듀플렉스가 전화를 걸어서 예약하는 실제 장면을 녹음하여 보여주는 영상이었다.
이 시연에서 듀플렉스는 '음', '아'와 같은 감탄사를 말하고 목소리 톤을 바꾸기도 했다. 그야말로 완성도 높은 기술 수준으로 업계에 큰 충격을 주었다. 시연만을 위한 쇼는 아니었다. 2018년 6월 27일부터 전화 수신을 허용한 업체에 한해서 시범 서비스를 시작했다. 추가로 대형 보험사와 제휴를 통해 콜센터 서비스에 적용하는 방안을 검토 중이라는 루머도 나돌고 있다.



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이렇게 대화를 기반으로 하는 입력은 UX 패러다임의 변화를 만들어 낸다. 앱을 실행하는 방식이나 사용자가 원하는 정보를 전달하는 방법, 그리고 실행을 하거나 결제를 하는 방식이 과거와 달라진다는 의미이다. 디지털 업계에서 사용자에게 서비스를 개발하는 저희들과 같은 사람에게는 과거의 지식과 노하우가 전혀 필요가 없어지게 되고 새로운 시대를 준비해야 할 때가 되었다.
업계에서 흔히 말하는 ZERO UI, Screenless UX 시대가 다가 온 것이다. 이러한 시대에는 시각 디자인을 전공하여 웹과 앱의 화면을 설계하는 UI 디자이너보다 사람과의 대화를 통해 원하는 것을 이끌어내는 상담사나 소설가 등이 더 각광받고 있다.



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UX로서 대화형 플랫폼의 장점을 기존 앱의 UX와 다소 과장되게 비교를 해보자. 방금 보았던 구글 듀플렉스는  “화요일 오전 10시에서 12시 사이 미용실을 예약해줘”라고 명령을 한게 전부였다. 이와 비슷한 서비스인 카카오 헤어샵을 단계별로 살펴보자.
 먼저, 앱을 다운받아 설치하고 실행을 한다. 제일 먼저 로그인 화면이 나온다. 약관 동의를 하고 나니 드디어 메인 화면을 볼 수 있다. 메인 화면에는 내가 필요한 정보가 보이질 않아 현재 위치와 가장 가까운 미용실을 찾을 수 있는 기능을 통해 집 주변에 있는 미용실을 찾아 선택했다. 위치와 가격, 할인 유무 등을 확인하며 미용실을 선택한다. 선택하고 나니 '예약하기'로 화면이 넘어갔다. 여기선 날짜와 디자이너, 시간을 선택하고 결제하기 화면으로 넘어갈 수 있다. 1:1 비교는 안되겠지만 문장 하나로 끝나는 듀플렉스 보다 훨씬 복잡한 구조를 가지고 있다.



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여기에서 또 하나 생각해 볼 것은 기존 시스템과의 연동이다. 지금까지 이러한 미용실 예약 서비스를 만들려면 각 미용실에서 실시간으로 정보를 받아올 수 있는 API 구축이 반드시 필요했다. 그렇지만 이게 현실과 괴리감이 너무 크다. 디지털 회사도 아니고 일반 미용실에서 API를 가지고 있거나 현재 상황을 실시간으로 서버에 업데이트 해줄리가 만무하다. 카카오 헤어샵의 경우도 사실은 뒷단에서 콜센터를 통해 미용실로 전화 예약을 해주는 시스템으로 구성되어 있다.
하지만, 듀플렉스 사례처럼 음성 전화로 예약 서비스를 제공할 수 있다면 현재와 같은 API는 필요가 없다. 선다 피차이 구글 CEO는 듀플렉스를 시연하면서 “미국 소형 점포의 60%는 온라인 예약 서비스가 없어 기존 구글 서비스의 활용이 제한적이었다”며 “이용자가 바빠 직접 전화를 걸어 예약하기 힘들다면 이 기능을 유용하게 사용할 수 있을 것”이라고 설명했다. API뿐만 아니라 온라인 광고 형태, 유료 콘텐츠의 비즈니스 모델 등과 같은 개념들이 모두 변경될 가능성이 있다.



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앞에서 보았던 '대화형 플랫폼'의 흐름과 모습이다. 지금까지 챗봇, 스마트 스피커, 가상비서와 같은 응용 서비스의 흐름에 대해서 설명을 했다. 기술상의 문제로 완성도가 떨어지고 있지만 꾸준한 성장세를 이루고 다양한 디바이스에 적용되고 있다는 이야기를 했다. '대화'라는 것은 결국 입력과 출력이며 '텍스트와 음성'을 통한 입출력은 UX 패러다임의 변화라는 이야기까지도 했다. 
이제 마지막으로 대화형 플랫폼에 대한 이야기를 해보고자 한다. 먼저 기술적으로는 사용자 인터페이스를 통해 들어온 정보를 '언어처리/감성파악'을 한 후에 의도를 파악하고 통합 데이터베이스를 통해 응답을 생성하는 구조를 가지고 있다. 대화형 플랫폼은 이러한 기술적인 요소만 있는 것은 아니다. 비즈니스와 서비스의 관점으로 해석을 할 부분도 있는데 마이크로 소프트가 잘 정리를 해두었다.



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MS는 'Conversations as a Platform’라는 새로운 이니셔티브를 대대적으로 발표했다. 마이크로소프트는 머신러닝과 자연어의 결합으로 컴퓨팅 방식이 바뀌고, 디지털 개인 비서와 다양한 봇이 일상생활을 돕고자 인간과 상호작용하게 될 것이라고 했다.
Conversations as a Platform의 3가지 기본 원리를 들으면 좀 더 이해하기 쉬울 것이다.
- 인간의 언어가 곧 새로운 UI
- 봇은 새로운 앱, 디지털 비서는 메타
- 인공지능이 모든 상호작용에 관여
MS는 이러한 컨셉을 기반으로 가지고 있는 여러 솔루션들을 'Conversations as a Platform’에 맞추어 재배치하여 패키징을 했는데, 시간이 나실 때 그 배치와 포트폴리오를 한번 살펴보기를 바란다. MS 솔루션을 사용하라는 뜻은 아니고, 대화형 플랫폼의 구성 요소를 이해하는데 도움이 될 것이다.



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대화형 플랫폼에는 이미 익숙한 IBM Watson, MS의 코타나 등 많은 사례가 있다. 이 자리에서는 국내에서 잘 알려진 플랫폼보다는 '두어 OS'를 소개하고자 한다. 두어OS는 바이두가 자체적으로 개발한 전형적인 대화형 AI 플랫폼이다. 2015년 9월 처음 공개되었을 때는 스마트 비서 모바일 앱이었다. 이후 계속해서 플랫폼으로 진화하더니 2018년 국제전자제품박람회에서는 두어OS가 탑재된 스마트 스피커, 휴대전화, 레이저 프로젝터 등을 선보였다.
굳이, 두어OS를 소개하는 이유는 첫번째로 중국 시장의 무서움이다. 스트래티지 애널리틱스의 조사에 따르면 2017년 스마트 비서 점유율에서 바이두가 차지하는 비중은 13.2%다. 해당 보고서에서는 바이두의 점유율이 계속 상승해 2018년에는 17.2%, 2023년에는 24.4%까지 증가할 것으로 분석했다.
 두번째는 바이두의 포트폴리오 관리 전략 때문이다. 플랫폼과 디바이스가 수직 통합되는 일반적인 사례와 달리 두어 OS는 하드웨어 개발사들과 제휴를 강화하며 저변을 확보하는데 주력하고 있다. 그렇기 때문에 다양한 사용성과 기능을 확보하며 성장하고 있다.




여러 사례 중에서 TV에 탑재된 두어 OS 영상을 잠깐 소개하고자 한다. TV를 통해 영상을 보면서 추가 정보를 살펴보거나 영상을 제어하는 것은 굉장히 오래된 서비스이며 다양한 시도가 있어 왔다. 이러한 서비스가 대화형 플랫폼과 만날 때, 어떠한 새로운 사용자 경험을 주는지 위의 영상을 통해 짧게나마 살펴보기를 바란다.



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대화형 플랫폼에 대한 관심이 뜨겁고 빠르게 발전하고 있지만 효용성에 대한 논쟁과 더불어 현실적인 한계점이 있다. 만약 기술 기반의 기업이라면 이러한 한계점을 해결해야 하고, 이를 제외한 대부분 기업은 한계를 이해하고 회피할 필요가 있다. 몇 가지 중요한 이슈를 나열하고 현실적인 해결책을 함께 고민해보자.



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한국에서 살고, 한국인들을 대상으로 서비스를 만들어야 하는 우리로서는 '한국어'가 가장 현실적인 문제점이다. 관련 제품을 내놓은 기업들은 자사 제품을 홍보하면서 인식률을 90% 정도라고 소개하고 있지만 현실적으로 그렇지는 않다. 앞에서도 설명했지만 사용자들의 만족도는 49%에 불과했다. 구글의 인식률이 95%라는 것과는 대조적인 상황이다.
이렇게 한국어 인식률이 떨어지는 근간에는 말뭉치가 부족하기 때문이다. 말뭉치는 컴퓨터가 언어를 학습할 수 있게 하는 데이터를 말하는데 2000억 어절을 확보한 영어에 비해서, 한국어는 2억 어절 정도 밖에 되지 않고 있다. 일반적으로 딥러닝에 적용할 수 있는 수준이 10억 어절이니 사용하기에 턱없이 부족한 양이다.



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새로운 기술과 패러다임이 등장할 때, 발전을 가로막는 가장 큰 원인 중에 하나가 법과 제도이다. 예를 들면 개인의 정보를 보호하기 위한 「개인정보 보호법」 및 「정보 통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률」 등이 있다. 이러한 법은 웹이나 앱 환경을 고려하며 제정된 것으로 챗봇이나 스마트 비서, 스마트 스피커, 커넥티드 디바이스 등에서 대화형 플랫폼을 사용할 때와 맞지 않다. 현재 위치를 기반으로 날씨를 확인하거나 개인 일정이나 연락처에 접근하는 대화형 서비스들은 아직까지 적용이 모호한 상태이다. 



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가장 커다란 문제점은 모든 소비자들이 이런 패러다임 변화를 환영하는 것은 아니라는 점이다. 앞에서 대화형 플랫폼의 응용 서비스들에 대해서 성장하고 있다는 여러가지 지표를 보여주었지만, 그게 전부는 아니다. 기술적인 문제도 있겠지만 익숙하지 않은 입력에 대해 거부감을 표시하는 사용자들도 꽤 있다.
제네시스 사용자 경험 현황 보고서에 의하면 지난 12개월 동안 챗봇을 한 번이라도 사용한 사용자는 14%에 불과했다. 고객 상담의 선호도에서도 상담원 전화 86%, 상담원 채팅 55%, 이메일 문의 54%와 비교하면 턱없이 부족한 9%를 기록하고 있다. 아직까지는 대중화되지 못했으며 사용자들에게는 낯선 채널이라는 것을 의미한다.



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이러한 한계점은 기술이 발전하고 시간이 흐르면서 점차 해결될 것이다. 한가지 확실한 것은 작게는 대화형 플랫폼 크게는 온오프융합이라는 트렌드는 계속해서 발전할 것이라는 점이다. 기업에 속해있는 담당자라면 이러한 트렌드를 준비해야 한다. 준비를 잘하는 것은 경험을 해보아야 한다. 간단한 챗봇이라도 테스트 삼아 만들어보고 운영을 해보기를 권한다. '아직 그 세상이 오지 않았다'고 안심하고 아무것도 하지 않는다면, 어느 순간 경쟁에서 지쳐지는 스스로의 모습을 보게 될 것이다.



전체 발표 자료는 SlideShare에 올려 놓았으니 필요하신 분들은 다운로드 받아 사용하기 바란다. 1시간이라는 한정된 시간 안에 깊이 있는 내용을 모두 전달하기는 힘들다. 상세 내용이 궁금하신 분은  'IT 트렌드 스페셜 리포트 2019'를 구매해서 보기를 권해드린다. 새로운 내용이 없을 수는 있지만 트렌드를 읽고 생각을 정리하는데 도움이 될 수 있을 것이다. 세미나 당일, 사진 한장을 마지막으로 포스팅을 마친다.



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2018/11/24 15:07 2018/11/24 15:07
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작년에 이어서 올해도 공저로 저술한 'IT 트렌드 스페셜 리포트 2019'가 출간되었다. 올해도 7가지 주제를 선정했고, 5G와 대화형 플랫폼을 담당하여 내용을 정리했다. 작년보다 많은 저자들이 참여하면서 서로의 생각을 들어보고 시장의 트렌드를 함께 논의할 수 있는 좋은 기회를 가질 수 있었다. 수능날인 2018년 11월 15일에, 작년과 동일하게 출간 기념 컨퍼런스가 진행이 되었는데, 패널토의와 '대화형 플랫폼'을 주제로 세션 발표를 하였다. 해당 세션 발표 내용을 정리하여 글로 남겨본다.



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세션 발표는 작년에 발표했던 '챗봇'에 대한 내용을 요약으로 시작을 했다. 작년 발표 내용은 이곳에 정리를 해 두었으니 먼저 읽어보면 올해의 발표 내용과 비교하면서 정리가 될 것이다.



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이제 2018년이 가고 2019년을 준비해야 하는 시기가 되었다. 작년에 'IT 트렌드 스페셜 리포트 2018'를 발간할 당시와 현재가 어떻게 바뀌었는지 짧게 정리를 해보자. 첫번째는 주요 테마가 인공지능에서 4차 산업혁명으로 변화되었다. 이 이야기를 듣는 분들 중에서는 "4차 산업혁명이 아니고 블록체인인 것 같은데.."라고 하시는 분이 있을 수 있다. 화제성면에서는 분명히 블록체인이 맞긴 하지만 업계 전체적인 영향도와 다양한 기술과 연계되는 키워드는 '4차 산업혁명'이라고 생각한다. 이번 책의 주제으로 선정된 이유이기도 하다.
두번째는 챗봇이 대화형 플랫폼으로 진화되었다. 대화형 플랫폼은 '대화'와 '플랫폼'이라는 2가지 키워드로 구성이 되어 있고, 이제부터 자세히 설명을 할 예정이다. 마지막으로 앞에서 설명했던 것처럼 서비스였던 챗봇이 대화형 플랫폼으로 변하면서 '사용자 경험'으로 새롭게 포지셔닝을 했다. 



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먼저 '4차 산업혁명'에서부터 이야기를 풀어나가 보자 한다. 개인적으로는 '4차 산업혁명'이라는 번역된 단어가 등장하기 전부터 'Industry 4.0'이라는 키워드를 듣고 좋아했었다. 남들보다 일찍 들었고 칼럼도 몇차례 썼었다. 그런데, 너무나 많은 곳에서 서로 다른 의미로 '4차 산업혁명'이란 단어가 남발되자 점차 거부감이 들기 시작했다. '창조경제'만큼이나 모호한 단어라는 생각이 들기도 했다. 
이번에 책을 쓰기 위해 최초에 저를 흥분시켰던 '4차 산업혁명'의 의미를 처음으로 돌아가 다시 한번 음미를 해보았다. 4차 산업혁명이 매력적인 것은 온라인 세상과 오프라인 세상이 분리되어 있는게 아니고 연결되는 패러다임이라는 점이다. 짧게 요약하자면 '실생활에 친화적'인 혁신이라고 할 수 있겠다. 예를 들면 실생활에 친화적인 서비스이다.  온라인 세상에서 아바타에 옷입히고 이모티콘을 사는 것이 아니고 오프라인에서 필요한 물건을 구입하거나 식사를 주문하는 서비스를 말한다. 
실생활이기 때문에 업무적인 환경도 포함이 된다. 업무에 도움이 되거나 생활에 불편함을 해소하는 서비스들을 이야기한다. 실생활에 친화적인 비즈니스 모델 또한 중앙의 플랫폼 제공업자만 수익을 만드는게 아니라 참여자들 모두가 수익을 만들 수 있는 환경을 의미한다. 실생활에 친화적인 UX 또한 '컴퓨터 중심의' 입력 방식이나 화면 기반의 사용자 경험을 탈피하는 현상을 말한다. 실생활에서 가장 일반화된 UX인 '대화'가 여기에서 등장하는 이유이기도 하다.



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이러한 현상을 도식화해서 설명을 하자면 이 그림과 같다. 원 보고서는 '제조업'에 한정하여 표현을 했었는데, 이를 좀 더 포괄적인 내용으로 재구성을 해 보았다. 오프라인 산업은 온라인화되고, 온라인 사업은 오프라인으로 확장하는 모습이 현재라면, 완숙기에 접어들면서 그 부분이 희미해지고 플랫폼을 통한 융합 서비스가 만들어질 수 있을 것이다. 여기에서 말하는 플랫폼은 다양한게 있겠지만, 그 중에서 '대화형 플랫폼'에 집중하여 설명하겠다.



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이쯤에서 '대화형 플랫폼'의 흐름과 모습을 살펴보기로 하자. 텍스트와 음성의 형태로 입력/출력이 일어나고 사용자 인터페이스를 통해 대화형 플랫폼에서 분석을 해낸다. 이를 통해 응용 서비스들이 만들어지고 있다. 이 중에서 응용서비스에 대한 설명을 먼저하고, 입력/출력이 되는 텍스트와 음성을 설명하고, 그 다음에 사용자 인터페이스(확장해서 사용자 경험), 그리고 마지막으로 이를 총괄하는 대화형 플랫폼을 설명하도록 하겠다.



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그럼 첫번째 응용서비스인 ‘챗봇’을 한번 살펴보기로 하자.텍스트를 기반으로 하는 챗봇은 초기 대화형 플랫폼 시장을 이끌면서 다양한 제품과 튼튼한 생태계를 만들어가고 있다. 별도의 기기나 앱을 사용하지 않더라도 기존의 메신저나 소셜네트워크 서비스를 통해 접근할 수 있으며, 다양한 솔루션이 등장하면서 IT 역량이 크지 않은 기업도 쉽게 챗봇을 만들 수 있는 환경이 마련되고 있다. 지난 1년동안 챗봇의 모습은 크게 4가지로 요약할 수 있다.



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먼저 꾸준한 성장을 하고 있는 것을 확인할 수 있다. 시장조사 업체 테크나비오는 전 세계 챗봇 시장이 계속해서 성장하여 2021년 31억 7천만 달러(약 3조 5천억 원)를 넘어설 것으로 전망했다. 이는 연평균 35%의 성장률을 보여준다. 초기 챗봇은 고객 상담과 응대를 중심으로 확대되었다. 이외에 전자상거래 분야나 미디어 콘텐츠 분야, 자산관리사, 컨설팅, 교육 및 서비스 분야 등에서도 다양한 챗봇이 등장하여 사용자들의 편의를 높여주고 있다. 챗봇을 제공하는 서비스들도 증가하여 2017년 15만 개였던 글로벌 챗봇 수는 2022년에는 2천 430만 개가 될 것으로 전망했다.
국내에서 가장 오래된 챗봇 중에 하나가 인터파크가 2016년 5월부터 운영해 온 ‘톡집사’이다. 초반의 톡집사는 업계에서 많은 비평을 받았다. 지인들에게도 이야기 하면 ‘톡집사는 챗봇 아니예요. 잘 사용되지도 않아요’라는 반응을 듣곤했다. 실제로 서비스 초기 이용자는 일 평균 5천 명에 불과했지만 2017년에는 약 1.1만 명으로 증가하더니 2018년 8월 기준으로 주중 이용자 수 2만 명 정도를 유지하고 있다. 2018년 8월에는 누적 이용 건수 1000만을 돌파했다.


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예상보다 빠르게 인공지능은 정교해지고, 소위 ‘쓸만해지고’ 있다. 톡집사는 인공지능이 답하기 어려운 복잡한 문의가 들어오면 전문 상담원이 응대하는 형태로 전환되며, 이를 위해 50여 명의 전문 상담원을 두고 있다. 서비스 초기에는 인공지능과 상담원의 대응 비율이 2대8 수준(응대 시간 기준)이었으나, 현재는 약 5대5로 대등한 수준을 유지하고 있다. 데이터만 좀 더 수집된다면 인공지능이 응대하는 비율이 더 높아질 수도 있을 것으로 예상하고 있다.
네덜란드 항공사인 KLM은 ‘블루봇’이라는 챗봇을 오랫동안 운영해오고 있다. KLM도 앞의 톡집사처럼 인공지능이 답변하기 어려운 질문은 전문 상담사가 응대하는데 해당 인력은 250여 명에 이른다. 서비스 초기에는 대부분 응대를 상담사가 처리했고, 인공지능이 답변하더라도 관리자의 확인을 거친 후 전송하는 과정을 거쳐야 했다. 현재는 인공지능이 처리한 응답은 전체의 50% 수준이 됐고 상담사가 답변할 때도 인공지능이 먼저 예상 답변을 만들어주고 있다.



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사업에서 긍정적인 성과도 어느 정도 증명을 하고 있다.  인터파크 방문객 중에서 실제 구매로 이어지는 비중은 5% 내외이나, 톡집사 이용 고객의 구매 전환율은 20%로 일반 고객과 비교해서 4배 수준이다. 그만큼 고객에 대한 개인화된 반응과 빠른 대응에 만족도가 높으며 이는 전체 모바일 서비스의 활성화로 이어질 수 있음을 증명한 것이다. 서비스의 활성화가 곧바로 매출로 연결되는 커머스 서비스에서는 매우 중요한 사례로 눈여겨볼 필요가 있다.
카카오는 오픈빌더의 베타 테스트를 진행했었는데, 일차적으로 긍정적인 성과를 이루었다고 평가하고 있다. 롯데리아와 엔제리너스는 고객센터 문의량이 10% 이상 감소했다. 카카오메이커스에서는 챗봇이 주문 내역, 배송 일정을 안내하며 기존 문의 업무의 25%를 소화하고 있다. 프로야구 경기 일정 및 결과, 선수 정보 등을 확인할 수 있는 '프로야구봇'은 현재 매일 8만여 명이 약 42만 회 이상 기능을 사용한다.  다만, 챗봇이 사용되는 장르나 목적에 따라 '성과'의 정의도 다르고 측정도 정확하지 않다. 실제로 비판적인 목소리도 적지 않은게 사실이다.



챗봇 #4 - 레버리지

'케어-ECare-E'라는 이름의 이 로봇은 미국 뉴욕 존 F. 케네디 공항과 샌프란시스코 공항에서 고객들의 짐을 실어 날라주고 있다. 이 로봇은 앞에서 설명한 KLM에서 만들었다. IT기반의 회사를 다니시는 분은 이 이야기를 들으면 로봇과 챗봇이 무슨 관계냐고 할 것이다.
하지만, 오프라인 기업에 있다보면 뭐하나 새롭게 시작하고 이를 기반으로 데이터를 정비하고 조직을 꾸리고 로드맵을 만드는게 굉장히 힘들다는 것을 알게된다. IT기업이나 공항이 아니라 항공사가 이러한 로봇을 만들 수 있었던 것은 '챗봇'을 만들었던 경험을 기반으로 한 것이라고 설명할 수 있다.



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챗봇만큼이나 뜨거운 아이템이 스마트 스피커이다. 국내에서만 유독 'AI 스피커'라고 부르는데 해외에서는 '스마트 스피커'라고 부른다. 스크린이 없어도 가장 자연스러운 기기기 '스피커'에 대화형 플랫폼을 내장시켜 사용성을 높였다. 아직은 대중화라고 말할 수는 없지만, 상대적으로 사용자 친화적인 서비스이며 기기라고 생각한다.작년에도 스마트 스피커에 대한 언급을 이 자리에서 했었는데 1년 동안 어떤 변화가 있었는지 짧게 살펴보도록 하자.



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글로벌 시장조사업체 카날리스에 따르면 전 세계 스마트 스피커 설치 대수는 올해 말까지 약 1억 대 이상일 것으로 보인다. 이는 지난해 말과 비교했을 때 2.5배 늘어난 규모다. 국내 스마트 스피커의 판매량은 300만대 정도이다. 이는 전세계 스마트 스피커의 점유율 중에서 3%에 해당하는 수치인데 순위로 말하자면 5위에 해당한다. '3%'라는 수치가 작아보일 수도 있지만 지난해와 비교했을 때 미국의 점유율은 73%에서 64%로 9%p 줄어들고, 영국과 독일도 각각 2%p 감소한 상황에서 5위 밖에 있던 한국이 새롭게 들어올 만큼 빠르게 성장하는 시장이다.



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아마존 에코를 시작으로 스마트 스피커는 단순 대화형 기기에서 플랫폼이 되어가고 있다. 써드파티 서비스가 연동될 수 있는 아마존 스킬의 증가 추이를 살펴보자. 엄청나게 빠르게 증가를 하고 있다는 것을 알 수 있다. 스마트 스피커를 통해 서비스를 제공하는 것은 아마존만의 전유물이 아니다. 국내 스마트 스피커들도 유사한 행보를 시작했는데 대표적인 사례가 클로바의 ‘확장 서비스'다. 이미 다양한 서비스가 확장 서비스에 포함되었는데 이 중에서 배달의민족을 발견할 수 있다. NUGU를 통해서는 11번가 쇼핑을 하거나 배송 상태를 확인할 수 있다. 도미나피자나 BBQ를 주문하는 것도 가능하다. 



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개인적으로 집에 스마트 스피커가 4개가 있다. 그래도 남들보다 이러한 기기에 대한 적응력이 높다고 자부했다. 가장 먼저 구매한 제품이 클로바였는데, 사면서 절대로 '날씨'는 물어보지 않으리라 다짐을 했었다. 그런데, 날씨를 안 물어보려니 할말이 없었다. 결국, 지금은 4개의 스피커에게 아침마다 날씨를 물어보고 있다. 나와 같은 사람이 많은 듯 하다. 사람들이 스마트 스피커에게 물어보는 질문의 2위가 '날씨'이다.
그만큼 아직까지는 사용할게 없고, 기술적이나 서비스적으로나 초기 단계라는 뜻이다. 그럼 3위가 무엇일까? 3위는 '비서 기능'이다. "전화 걸어줘", "TV 켜줘", "알람 설정해줘" 같은 내용이다. 1위는 맛집이다. 식사 전 스마트 스피커를 통해 맛집 추천 서비스를 이용하는 경우가 제일 많은 것으로 확인됐다. 그만큼 아직은 쓸만한 서비스가 부족하고 초기단계인 상황이다.



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이렇게 스마트 스피커에 대한 사용자들의 이용만족률(매우+약간 만족)은 49%로 다소 낮은 수준이다. 51%가 보통 또는 불만족을 선택을 했다. 신제품 시장 초기에 흔히 나타날 수 있는 점수이긴 하지만 불만족의 이유가 중요하다.  ‘음성 명령이 잘되지 않는다(50%)’, ‘자연스런 대화가 곤란하다(41%)’, ‘소음을 음성 명령으로 오인한다(36%)’ 등의 순이었다.  
스마트 스피커가 다른 기기들과 근본적으로 구별되는 기본적인 기능임에도 불구하고 제대로 동작을 하지 않는다는 이야기이다. 기술상의 문제나 사용자들의 낯설음도 한 몫을 했겠지만 근본적으로 사용자의 니즈가 아닌 제조사들의 욕심에 의해 빠른 출시를 서둘렀기 때문이다. 제품으로서 완성도가 낮다는 이야기가 되겠다.



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이러한 낮은 완성도에도 불구하고 스마트 스피커를 오랫동안 사용하다보니 크진 않지만 생활의 패턴이 변하는 것을 느끼고 있다. 개인의 문제인가 싶어서 관련한 자료를 찾아보았다. NPR과 에디슨 리서치의 보고서가 있었는데, 해당 보고서에 의하면 스마트 스피커를 이용하면서 스마트폰 이용 시간이 줄었다는 응답은 34%, TV 시청 시간이 줄었다는 응답은 30%였다. 스크린을 기반의 미디어 소비가 줄어든다는 뜻이다.
그렇다면 어떤 미디어의 소비가 반대로 증가했을까? 당연히 오디오 기반의 미디어이다. 응답자 대부분은 스마트 스피커를의 주요 용도로 음악 청취를 꼽았는데, 71%는 스마트 스피커를 구입한 이후 음악 듣는 시간이 늘었다고 응답했다. 개인적으로는 이러한 미디어 소비 행태의 변화에 매우 공감이 가고, 오디오 콘텐츠에 대한 선호도가 있는 분들은 스마트 스피커에 대한 만족도가 높을 것이라 추측한다.
시장조사업체 에디슨리서치가 아마존의 스마트 스피커 ‘에코’ 소유자를 대상으로 조사한 자료를 보면 흥미로운 대목이 나타난다. 먼저 1대를 소유한 사람은 58%였고 2대 이상 가진 사람은 42%였다. 여기서 주목할 점은 42%의 사람들이다. 첫 번째 스피커에 실망한 사람이 두 번째 스피커를 살리는 없기 때문이다. 필자는 42%의 소비자들과 오디오 콘텐츠에 강한 상관 관계가 있다고 생각한다.



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대화형 플랫폼에 대한 이야기를 하다보면 가상 비서 이야기를 하지 않을 수 없다. 시리에서 시작된 가상비서의 본격적인 탄생은 구글 나우와 코타나, 알렉사 등이 연이어탄생하면서 대형 업체들이 진출을 했다. AI 플랫폼을 기반으로 하여 대화형 기능을 장착한 가상비서는 사실 스마트 스피커 보다도 초기 단계로 보여진다. 그렇기 때문에 지겨운 '가상 비서'에 대한 설명과 상세한 이야기는 하지 않겠다. 2018년에 보여졌던 큰 특징 2가지만 설명하고 지나가려고 한다.



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지금까지 스마트 비서는 스마트폰에 탑재된 형태로 시장을 주도했다. 덕분에 iOS를 가지고 있는 애플과 Android를 가지고 있는 구글의 영향력이 절대적이었다. 2018년 7월에 발표된 스트래티지 애널리틱스Strategy Analytics, SA의 보고서에 따르면 현재 스마트 비서의 점유율은 구글 어시스턴트가 46.7%, 애플 시리는 40.1%다. 그런데, 2018년은 가상 비서가 스마트폰에 나와서 멀티 채널과 멀티 디바이스 형태로 발전하면서 고착화된 시장에 서서히 변화를 보인 해이다.
국내에서는 '누구'가 대표적인 사례이다. 스마트 스피커에 탑재되었던 누구는 국내 대표적인 내비게이션 앱인 ‘티맵'에  탑재되면서부터 변곡점을 만들어 냈다. 티맵과 누구의 연동은 사용자가 목적지를 음성으로 설정할 수 있게 하는 게 시작이었다. 티맵의 고객 충성도에 힘을 얻어 반응은 폭발적이었다. 출시된 지 18일 만에 누적 다운로드 300만 명을 넘어섰다. 이후, 주행 중에 누구를 통해 전화를 받거나 걸 수 있게 기능을 추가했다. 최근에는 문자를 주고받을 수도 있게 됐고 스타벅스의 주문 앱 ‘사이렌 오더'와 연동해 스타벅스에 주문도 가능하며, 운전을 하면서 음성으로 멜론에 있는 음악을 재생할 수 있게 되었다. 현재는 티맵 이외에  인터넷TV 셋톱박스, 어린이용 시계 등에도 누구가 들어가고 있다.


가상 비서 #2 - 하이브리드 UX
국내 사용자들에게 '빅스비'는 사실 호감도가 높은 플랫폼은 아니다. 하지만, UX적인 접근에서 매우 흥미로운 방향을 제시하고 있다. 먼저 아래 동영상을 재생해보라. 10초 즈음에 주목하여 살펴보기를 바란다.

일반적으로 '대화형 플랫폼'이라고 하면 스크린에 터치를 전혀 하지 않고 사용하는 모습이 떠오를 것이다. 실제 대부분의 광고 영상이나 컨셉이 그렇기도 하다. 그런데, 스마트폰을 비롯한 각종 기기를 사용하려면 '대화'만으로는 불편할 때가 있다.
빅스비는 다양한 입력 수단과 혼합하여 이용할 수 있게 설계되었다. 화면을 터치하면서 음성 명령을 이용하거나 사용자가 최종 확인 버튼을 누르게 하는 방식이다. 예를 들어 “빅스비, 오늘 찍은 사진 보여줘”라고 음성 명령을 내리면 “X장의 사진이 있어요"라는 답변과 함께 사진을 화면에 보여준다. 여기서 원하는 사진을 터치로 선택하고 “빅스비, 서울 폴더 만들어서 넣어줘"라고 명령하면 “앨범을 만들었어요"라는 답변과 함께 ‘서울' 폴더를 생성해 원하는 사진만 모아준다. 대화형 플랫폼을 터치와 함께 사용하고 있는 것인데 기술 완성도가 아직은 진행 중인 현실을 인정한 UX의 접근이라고 생각한다.
2018/11/24 14:50 2018/11/24 14:50
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도입여부를 결정하고 기술적인 한계를 이해했다면 도입 전에 선결해야 할 몇가지 고려 사항이 있다. 가장 중요한 것은 목적을 명확하게 정의하는 것이다. 비용 절감인지, 편리한 고객 응대인지, 마케팅인지, 새로운 채널을 확보에 매출을 만들어내야 하는 것인지 등에 대해 토론하고 우선순위를 정하고 때로는 취사선택을 해야 한다. 
목적이 단순할 수록 적합한 솔루션을 찾는건 쉽다. 목적이 복잡하다면 솔루션 하나로 해결이 불가능해진다. 여러개의 솔루션을 접목해서 고객의 의중을 파악해 분기를 해야한다.  그렇기 때문에 '대화 관리'가 중요해진다. 이러한 이유때문에 아예 Context Management System이나 Narrative API등과 같은 별도의 솔루션을 제공해주는 기업들도 있다. 물론, 복잡하면 복잡할 수록 비용은 높아진다.


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챗봇의 완성도를 높이기 위해서는 기존 업무가 디지털화가 잘 되어있는지 전체적으로 점검이 필요하다. 사업지식(Business Domain Knowledge)을 학습시킬 수 있는 데이터를 잘 정리하는게 가장 중요하고 기본이 된다. 음성 통화로 진행된 고객 응대, 이메일 문의 사항, 소셜 미디어의 댓글 등을 잘 모으고 정제(Clean)하여야 한다.
더 나아가서는 챗봇을 제공할 수 있게끔 기업 내부의 정책과 업무 프로세스를 개선해야 한다. 챗봇을 이용하는 고객들은 챗봇 안에서 완결형 서비스를 기대한다. 그런데, 많은 기업들이 단순 게이트웨이로 챗봇을 바라보고 있다. 예를 들어, 카카오톡을 이용해 챗봇을 제공하는 쇼핑몰이 있다고 하자. 이 쇼핑몰은 다른 경쟁사와 마찬가지로 로그인을 해야 주문과 결제가 가능하도록 구성이 되어 있다. 사용자가 챗봇을 통해 상품에 대한 질문을 하고 나서 구매를 하려고 하자 모바일웹의 링크를 알려준다. 선택을 했더니 브라우저가 구동되면서 로그인을 요구하거나 계정 생성을 안내해준다면 매우 불편할 것이다.



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가장 현실적이면서 중요한 정책이다. 기술이 많이 좋아졌다고는 하지만 인공지능이 사람을 완벽하게 대체할 수 있는 수준이 아니다. 서비스 성격에 따라 약간은 어색하더라도 고객이 이해할 수 있는 경우가 있는 반면, 반드시 명확하게 이해하고 반응해야 할 경우가 있다. 상품을 구매한다거나 은행에서 계좌 이체를 하는 경우들을 예로 들 수 있다.
인공지능이 일차적인 대응을 하다가 이렇게 중요한 상황에서는 사람이 개입(Hand-Off)을 해야 할 수도 있다. 페이스북의 인공지능 챗봇 ‘M’이 이렇게 하이브리드 형태로 제공된다. 대화가 특정 조건에 들어서면 페이스북 지원이 개입하여 대응하도록 구성되어 있다. 이러한 조건에 대한 설계와 가이드를 먼저 세워야 한다.



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그렇다면, 고객들은 챗봇을 통해 어떠한 질문을 할까? 위의 표를 보면 알 수 있듯이 대부분 어렵지 않은 질문이다. 이것은 현재 챗봇의 한계를 이해하는 고객들이 쉬운 질문을 하기 때문이기도 하고 UI/UX를 통해 질문을 제약하기 때문이다. 이러한 데이터는 현재 챗봇기술의 한계를 보여주는 것과 동시에 미래에는 그렇지 않을 것이라는 예상을 하게끔 한다.



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인공지능 시대에 걸맞는 새로운 킬러 서비스가 등장하기 전까지는 챗봇 서비스는 계속되어 발전해가고 변화를 만들어가고 새로운 시도를 해갈 것으로 보인다. 현재 챗봇 솔루션은 당연히 될 거라고 예상는 기능이 안되는 경우가 많다. 2018년에는 이러한 당연한 기능들이 하나둘씩 기술적인 완성도를 갖추는 시간이 될 것으로 예상된다. 대표적인 것들만 몇가지 설명을 해보고자 한다.



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일부 솔루션들이 지원하는 내부 시스템과의 API 연동이 확대될 것으로 예상된다. 이를 통해 점점 더 상세한 개인화 서비스가 만들어질 것이다. 예를 들어 ‘이번에 주문한 것 취소할게요’라는 단어를 입력했다고 하자. 이러한 고객 요구를 해결하기 위해서는 사내 시스템과 연동되어야 하는데 시나리오 기반 챗봇은 이를 지원하지 않는다. 시간이 다소 걸리긴 하겠지만 이러한 기능들이 조만간 지원되고 개인화된 대응이 가능해질 것이다.
단순한 내부 시스템에 한정되지 않는다. 개인의 취향을 분석해서 추천이나 맥락을 인식하는 기술도 빠르게 증가할 것이다. IBM 왓슨은 Personality Insights라는 API가 있다. 트위터 계정을 입력하면 사용자의 성향을 분석해서 보다 개인화된 응대를 해준다. 현재는 트위터만 지원하지만 다양한 SNS로 확대 지원할 것이며 이러한 기능들을 다른 챗봇 솔루션들이 흡수할 것으로 보인다. 



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현재 챗봇들은 전부 Pull 기반으로 만들어져 있다. 이는 위에서 설명했던 NLG 기술의 완성도가 떨어지기 때문인 탓도 있지만 일차적으로는 메신저 플랫폼의 정책 때문이다. 현재, 대부분의 챗봇이 페이스북 메신저나 카카오톡과 같은 MIM을 이용하고 있다. 이러한 플랫폼 사업자들은 스팸 메시지가 많아질까봐 기계(즉 Bot)이 만들어내는 메시지는 Push 형태를 정책적으로 막고 있기 때문에 Pull 기반으로 제공할 수 밖에 없는 것이다.
2018년에는 챗봇 솔루션들이 발전하면서 기존 앱 안에 메신저 플랫폼이 내장되고 챗봇과 연동이 될 것으로 보인다. 이러한 앱들은 메신저 정책과 무관해지기 때문에 NLG의 시나리오가 다양해지면서 Push형으로 발전할 것으로 보인다.



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지금의 챗봇은 1:1 의 공간에서 이루어지고 있다. 과거 SMS에서 카카오톡으로 진화된 것과 같이 메신저 서비스는 항상 1:1에서 다수로 진화하게 마련이다. 챗봇도 점점 발전하여 하나의 방에 다수의 사용자가 참여하는 공간에서 대화를 이끌어가거나 도와주는 역할을 할 수 있을 것이다. 비약적인 상상을 하자면 멀리 떨어진 사람들이 채팅을 통해서 회의를 하고 나면 챗봇이 참여하여 회의록을 적거나 이후 다음번 회의 스케줄을 등록하는 등의 기능을 수행할 수 있을 것이다.



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캐릭터는 기술의 본질과 무관하게 서비스의 활성화와 대중화를 만들어 낸다. 20년이 넘는 기간 동안 지지부진하던 AR이 포켓몬이 입혀지면서 폭발적인 인기를 만들어 낸 것처럼 말이다. 네베게이션이나 모닝콜 등의 목소리에 연예인 캐릭터가 입혀지면서 입소문을 만들어 내기도 한다.
혹시 시크릿가든의 열풍이 생각나는가? 트위터에 각 캐릭터들의 패러디 계정이 등장하면서 인기를 만들어 냈다. 이와 같이 지금에는 대화를 이어가기에도 버거워보이는 챗봇에 캐릭터가 입혀질 가능성이 높다. 포켓몬이나 애니메이션, 연예인 등과 같은 캐릭터가 될 수도 있고 전문 분야가 명확해지는 캐릭터가 등장할 가능성도 높다.



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인터넷 사업이 대부분 그렇지만 챗봇 비즈니스는 더욱더 승자독식 시장이 될 확률이 높다. 너무도 당연히 메신저 사업자들은 자체 챗봇 빌더를 개발 중이기 때문이다. 일반 기업이라면 앞으로 별도의 챗봇 솔루션을 구매하거나 써드파티 챗봇 빌더를 메신저 플랫폼과 연결할 필요가 없다. 시나리오를 세팅하고 학습 데이터만 넣어주면 알아서 챗봇이 구현되게 된다. 메신저 플랫폼은 더욱 견고해지고 초기 시장을 리드했던 스타트업들은 갈 곳이 없어질 가능성이 높다.



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이런 전망 앞에 기업의 기획자는 근본적인 고민을 해야 한다. 앞서서 챗봇은 인공지능 시대에 진입하기 위한 사전 단계라고 설명했고 그렇기 때문에 반드시 도입을 하면서 준비해야 한다고 했다. 그런데, 주도권을 모두 메신저 플랫폼이 가져간다면 지금 현재 몸담고 있는 조직의 생존 가능성인 존재하는 것일까? 
지금에야 불편하더라도 여전히 앱을 설치하거나 웹 브라우저를 통해 여기저기를 서핑하는 사용자들이 있다. 그런데, 인공지능 기술이 발전하여 스마트한 에이전트가 있다고 하면 에이전트를 옮겨가며 정보를 찾아다니겠는가? 에이전트를 로봇으로 대입을 해본다면 쇼핑하는 로봇, 신문 읽어주는 로봇, 일정 관리해주는 로봇이 따로따로 있을까? 앱간 스위칭에 대한 비용은 인공지능 시대에는 없어질 가능성이 높다. 



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앞에서 소개했던 Black Mirror의 에피소드로 잠시 돌아가보자. 마사는 소개받은 서비스에 애쉬의 데이터를 입력시키고 초기에는 메일로 커뮤니케이션을 한다. 예상보다 훨씬 진짜(Real)같은 반응에 놀라며 데이터를 추가로 입력하면서 좀 더 실시간성을 가지는 메신저로 이야기를 나눈다. 
메신저는 다시 음성 전화로 바뀌고, 이후에는 사람과 비슷한 모습을 하는 로봇과 만나게 된다. 인공지능의 킬러 서비스가 무엇일런지는 알 수 없지만 사람과 유사한 형태의 물리적인 형태를 가지게 될 것이라고 대부분 생각을 하고 있는 것 같다. 그리고, Black Mirror의 에피소드처럼 채널의 포맷은 바뀌지만 근간이 되는 데이터의 구조나 기술은 챗봇과 매우 유사할 형태가 가능성이 높다.



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앞에서 설명한 챗봇 구축의 기본적인 요소이다.



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사용자와 접점을 이루는 채널을 메신저에서 IoT로 바꾸고 STT와 TTS 기술을 접목해보도록 하자. 비약이 있다고 할 수는 있겠지만 기본적인 골격은 스마트 스피커로 변화가 된다. 특정 부분만 다른 기술로 대체하거나 추가가 되면 스마트 스피커는 인간과 유사한 로봇이 될 수도 있는 것이다.



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이런 변화가 올 때마다 국내의 기업들은 모두가 가장 앞 자리에 앉고 싶어한다. 모두가 플랫폼과 생태계를 외치며 스스로를 갈라파고스에 밀어 넣는다. 특히, 빅데이터의 열풍에 아직 머물고 있는 기업들이나 일부 데이터 사이언티스트, 그리고 개발자들은 데이터 만능주의의 환상에 빠져있다. 5~6년전이라면 데이터 그 자체만으로 의미가 있을런지 모르겠다. 자신이 가지고 있는 데이터를 기반으로 고객이해플랫폼을 구축하고 그 자체가 자산과 경쟁력이 될 수 있었다. 
하지만, 지금은 이야기가 달라졌다. 데이터가 중요하지 않다는게 아니라 기본인 세상이고 누구나 가지고 있다는 이야기이다. 사용자들이 어떤 물품을 구매하고 얼마나 자주 재구매를 하는지 분석을 하고 있는 유통기업이 있다고 치자. 그것을 가지고 무엇을 할 수 있겠는가? 자사 서비스의 CRM에 활용해서 마케팅 쿠폰 던져주는 것 말고 제대로 하는 기업이 없다. 
또한, 그렇게 이해한 고객에 대한 정보가 페이스북이나 구글의 것보다 다르다고 이야기 할 수 있는가? 예전에는 '각 채널마다 고객의 행태가 다르다'라는 가설에서 자사 데이터의 가치를 주장했지만 정말로 '주장'이나 '가설'에 지나지 않는다. 고객들은 오프라인의 생활을 누가 시키지 않아도 꼬박꼬박 온라인 공간으로 올리고 있으니 말이다. 



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바로 옆에 있는 일본 시장의 분위기를 잠깐 살펴 보자. 일본의 기업들은 모두가 앞자리에 앉고 싶어하지 않는다. 변화를 받아드리면서 자신만의 장점을 극대화할 수 있는 방법에 대해 고민을 한다. 일본에도 스마트 스피커가 쏟아져 나오고 있다. 소니와 파나소닉, 도시바의 자회사, NTT도코모와 소프트뱅크, 후지쯔와 일본 대형 제조사, 통신사업자들의 제품이 나오고 있는 것이다. 
그런데, 이들은 핵심이 되는 AI영역을 자체 개발하지 않는다. 아마존사의 Amazon Alexa, 혹은 구글의 'Google Assistant'를 채용하였다. 그 이유를 Korta에서 분석해서 정리했는데 내용은 위의 내용과 같다. 국내에서도 LG전자가 씽큐 허브’라는 스마트스피커에 자체 AI 플랫폼이 아닌 네이버의 클로바를 채택했는데 모두가 한번쯤은 생각해볼 필요가 있는 사례들이다.

모두가 플랫폼 사업자가 될 필요는 없다. 아니, 정확히 말하면 "모두가 플랫폼 사업자가 될 수가 없다". 지혜롭게 살아남고 성장하기 위해서는 인공지능 시대를 준비하면서 데이터를 정비하고 비즈니스 로직을 재설계하면서 외부에서 접근할 수 있는 구조로 바꾸어야 한다. 이를 테면 Alexa Skill과 같은 형태로 개발을 하라는 뜻이다. 



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다시 한번 '챗봇 구축의 기본 요소’를 살펴보자. 이 중에서 집중하거나 내재화해야 할 요소는 무엇이고 생존을 위해 개발할 것은 무엇일까? 대화관리는 Open API로 어떤 플랫폼에서나 쉽게 접근할 수 있도록 해야 하며 KMS은 빅데이터 플랫폼을 통해 수집된 데이터의 집합체로 멈추지 않고 디지털 시대에 맞는 비즈니스 모델을 만들어야 한다. 챗봇을 도입하거나 개발해야 하는 기업의 기획자라면 이러한 부분에 대한 고민을 함께 하며 준비를 해 나가기 바란다.



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강의 때의 분위기를 최대한 살려서 정리를 해보았다. 챗봇에 대한 도입을 고려하는 기업에 근무하는 기획자나 전략가들에게 조금이나마 도움이 되었으면 한다. 기본적인 내용이나 다른 주제가 궁금하다면 도서 구입을 권한다. 참고 삼아 Yes24의 링크를 남기며 포스팅을 마친다. http://www.yes24.com/24/goods/55265482
 
2017/11/25 14:28 2017/11/25 14:28
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이번에 공저로 저술한 'IT 트렌드 스페셜 리포트 2018'가 얼마전에 출간이 되었다. 7가지 주제에서 블록체인, 챗봇, IoT 챕터를 담당했는데 개인적으로도 생각을 정리할 수 있어서 의미있는 시간이었다. 출판사인 '한빛미디어'에서 출간 기념으로 컨퍼런스를 하자고 제안을 하였고, 11월 23일에 진행이 되었다. 패널토의와 세션 발표가 있었는데 오후 시간에 '챗봇(Chatbot)'을 주제로 발표하였다. 



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책에서 소개했던 챗봇에 대한 기본 개념과 사례, 그리고 도입시의 유의점 등으로 설명을 하려고 처음 장표를 만들었다. 다 작성하고 보니 책을 보면 될 내용을 굳이 다시 설명을 할 필요는 없을 것 같아서 시장의 이야기와 개인적으로 생각하는 전망, 그리고 실질적인 고민들로 재구성을 했다. 방문하지 못한 분들에게 조금이나마 도움이 되기 위해 브런치에 세션 내용을 정리해 공개해 본다. 챗봇에 대한 기본적인 개념이 없다면 이 포스팅보다는 도서를 정독하는 것을 권한다.




영국 드라마인 Black Mirror 시즌2에는 'Be right Back'이라는 에피소드가 있다. 이 에피소드에는 SNS 중독자인 애쉬와 웹디자이너인 마사가 부부로 나온다. 어느날, 애쉬가 갑작스러운 사고로 죽고 혼자 남은 마사는 애쉬에 대한 그리움으로 힘들어 한다. 이때, 친구가 소개시켜준 소프트웨어를 알게 된다. 애쉬의 이름으로 온 메일과 전화, 애쉬에 대한 많은 정보를 입력하면 할 수록 그 데이터 값을 복사해 더 애쉬스럽게 커뮤니케이션을 할 수 있는 인공지능 소프트웨어이다. 



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웹과 모바일 시대를 거치며 인터넷은 비약적인 발전을 해 왔다. 포스트 모바일 시대에 대한 여러 예측이 있어왔음. 태블릿, IoT, 웨어러블 등이 주목을 받아왔지만 현재의 분위기로는 ‘인공지능’에 대한 관심이 가장 뜨거운 것은 누구도 부인하기 어려울 것이다. 특히나 한국은 알파고 이벤트의 영향을 직격으로 받으며 인공지능에 대한 관심이 과도하게 뜨겁다. 지금과 같은 기술의 발전 속도를 보면 Black Mirror의 이야기가 현실로 등장하는 것도 그리 먼 이야기가 아닐 듯 하다.



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업계에서 뜨거운 관심을 받으며 등장한 새로운 플랫폼이나 기술 또는 패러다임은 정말 많다. 이러한 신규 기술이 지속적으로 성장하기 위해서는 '킬러 서비스’가 반드시 필요하다. 웹시대에는 검색이 킬러 서비스였다. 검색은 모든 웹 페이지에 시작이었고 사용 행태를 장악했다. 구글과 네이버라는 거대 기업을 만들어낸 것도 검색 서비스이다. 모바일 시대에는 메신저와 SNS가 킬러 서비스였다. 관계를 형성하고 자신의 일상을 공유하는걸 일반화 시켰다. 그렇다면, 인공지능 시대의 킬러 서비스는 무엇일까? 떠오르는게 있는가? 적어도 ‘바둑’은 아닐테고…



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새로운 플랫폼이나 패러다임이 등장하고 곧바로 킬러서비스가 등장하지는 않는다. 사용자나 공급자 모두 새로운 변화에 적응할 시간이 필요하기 때문이다. 스마트폰을 한번 떠 올려보자. 아이폰 2G가 처음 팔렸을 때가 2007년 6월이다. 우리나라의 경우는 4년이 걸려서 천만 플랫폼이 만들어지고 킬러 서비스로 자리매김을 하였다. 

텐서플로우가 공개되고 대중들의 관심을 받기 시작한건 2015년 11월이다. 2년이 지난 셈인데 아직까지 킬러서비스는 등장하지 못했다. 그러면 아직까지 시간이 좀 더 필요할 수도 있을 것 같다. 혹자는 기술의 발전이 빠르기 때문에 이러한 과정이 좀 더 짧을 것이라고 주장하지만 개인적으로 생각이 다르다.



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기존 플랫폼에서는 기술적인 환경과 트렌드를 통해 아이디어 기반으로 서비스가 탄생할 수 있었다. 하지만, 인공지능은 기술적인 난이도가 높음과 동시에 가지고 있는 데이터를 정비해야 서비스를 만들 수 있다. 단순하게 아이디어를 기반으로 모바일앱을 만들던 시대와는 이야기가 달라졌다.



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새로운 플랫폼에 맞는 킬러 서비스가 등장하기 전까지 시장이 가만히 있는 것은 아니다. 시장은 살아있는 유기체와 같아서 끊임없이 새로운 것을 시도하거나 현실에 맞는 하이브리드한 서비스가 등장하게 마련이다. 개인적으로 챗봇도 이러한 현상에서 탄생한 서비스 중에 하나라고 생각한다. 즉, 메신저가 킬러서비스였던 모바일 시대에서 인공지능 시대로 옮겨가는 과도기에 맞는 서비스라는 의미이다. 
시장의 주목을 받게 된 이유는 명확하다. 메신저를 기반으로 하기 때문에 별도의 UI나 UX를 익힐 필요가 없다. 브라우저를 기동해야 하는 웹이나 앱스토어에서 다운로드를 받아 설치를 해야 하는 앱과 달리 이미 설치되어 있는 메신저를 이용하면 되는 경우가 많아 진입장벽이 매우 낮다. 인공지능의 발전을 통해 다양한 시도들이 가능해진 탓도 있다.



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고객 응대에 챗봇을 적용하는 것은 가장 기초적인 단계이고 가장 많은 사례를 찾을 수 있다. 스타벅스는 2017년 1월 ‘마이스타벅스 바리스타(My Starbucks Barista)’라는 챗봇을 발표했다. 스타벅스앱을 통해 원하는 음료를 말하면(음성도 지원한다) 주문과 결제까지 가능한 서비스이다. 기존에 서비스하고 있는 사이렌 오더와 달리 고객의 주문 히스토리를 기반으로 개인화된 주문이 가능하다는게 특징이다.
앞에서 고객 응대가 가장 기초적인 단계라고 한 이유는 Q&A 룰을 만들어내기가 쉽기 때문이다. 또한, 컴퓨터를 활용해서 응대를 하기 때문에 365일, 24시간 응대가 가능해진다. 기술이 발전하고 학습데이터가 많아진다면 인건비를 절감하는 효과까지 만들어낼 수 있으니 가장 효율적인 분야이다.



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11번가는 판매자(셀러)와 소비자 간 1:1 메신저를 제공하는 서비스인 '1:1 톡'을 운영하다가 2017년 3월에 인공지능을 활용한 ‘바로'를 런칭했다. 책을 출판한 이후인 11월에는 생필품과 식음료 상품에 최적화된 '마트챗봇'을 선보이기도 했다. 
전자상거래에서 제공하는 챗봇은 단순하게 기존 고객 응대를 메신저로 옮겨오는 수준이 아니다. 기존의 자판기식 상품 배열을 벗어나 고객이 원하는 제품을 추천해주고 최저가를 찾아주는 등의 큐레이션을 하고 있다. 인터파크의 ‘톡집사’는 개인 맞춤형 상품을 판매하는데 상품문의, 상품추천은 물론이고, '깎아줘' 기능을 이용하면 포털 데이터베이스에 기반한 상품 최저가도 손쉽게 볼 수 있다. 롯데닷컴의 '스타일 추천' 서비스는 고객이 원하는 의류 상품의 이미지를 분석해 유사한 색상 및 패턴을 가진 상품을 찾아준다.



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2016년 2월, 쿼츠(Quartz)가 대화형 뉴스앱을 공개하면서 미디어 분야에서 챗봇을 이용하는 사례가 늘어나고 있다. 쿼츠는 ‘월스트리트저널’ 온라인 편집국장을 지낸 케빈 덜레이니가 2012년에 설립한 매체로 소셜미디어와의 연동을 잘 구현하는 것에 집중했다. 그동안 앱을 만들지 않겠다던 쿼츠가 챗봇을 활용한 뉴스앱을 선보인 것이다. 해당앱은 대화를 나누는 형식으로 뉴스를 소비하게끔 유도한다. 뉴스의 일부분이나 움직이는 이미지를 노출시키면서 전체 기사를 볼 것인지 물어보거나 퀴즈를 내기도 한다. TV나 라디오 방송사들은 투표, 의견, 사연 등을 제공받는 챗봇을 운영하기도 한다.



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이러한 사례나 챗봇에 대한 열기에도 불구하고 실무를 담당하는 사람이라면 ‘정말 우리 회사에 챗봇이 필요한가?’에 대한 고민을 하지 않을 없다. 막상 도입을 하려면 해야 할 일도 너무 많고 솔루션은 많으나 마음에 드는 파트너를 찾는 것이 쉽지 않기 때문이다. 그럼에도 불구하고 필자는 ‘반드시 하라’고 권하고 싶다. 
첫번째 이유는 인공지능의 시대가 언제 올지는 모르지만 기존의 데이터를 KMS형태로 재정비하는 것은 데이터가 중요해지는 시대에 반드시 거쳐가야 할 관문이기 때문이다. 챗봇을 도입하면서 기업이 가지고 있는 데이터를 정제하고 시스템을 재정비할 수 있다는 것만으로 미래를 준비하는데 무척 중요하다. 둘째는 새로운 디지털 접점에서 고객의 반응을 수집하고 경험을 할 수 가 있기 때문다. 예전에는 구어체와 문어체가 있다면 요즘은 채팅체가 있다고 한다. 그만큼 지금까지의 접점과는 다른 고객 경험을 얻어낼 수가 있다. 세번째는 기존의 터치 포인트와 결합하여 상호 시너지를 내면서 비용을 절약하거나 새로운 수익을 만들어 낼 수 있기 때문이다. 챗봇은 제공하는 목적과 수준에 따라 구축에 들어가는 비용에 큰 차이가 있다. 큰 욕심을 내지 않더라도 일단 시작하는게 미래를 준비하는 첫걸음이 될 수 있다.



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챗봇을 구분하는 여러가지 기준이 있겠지만 개인적으로는 기술적인 구성에 따라 세가지로 구분을 한다. 현재 나와 있는 챗봇 솔루션은 모두 다 '규칙 기반 챗봇'과 '자연어 학습 기반 챗봇'의 중간 정도에 있다. 모두들 유의어 사전이나 엔티티, 시나리오 등과 같은 작업을 해주어야 챗봇이 동작을 한다. 자세한 설명은 책을 참고하기 바란다.



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기술적인 요소는 크게 그림과 같다. 메시지 플랫폼을 통해 자연어를 이해하고 대화를 관리하며 KMS를 통해 자연어를 생성하고 메시지 플랫폼으로 발화하는 구조이다. 시나리오 구성이 중요하기 때문에 좋은 '툴링(Tooling)'을 제공하는 솔루션 기업을 찾을 필요가 있다. 고객 센터에 녹음되어 있는 음성 파일을 KMS로 옮기기 위해서는 STT 솔루션도 반드시 필요하다.



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기술적으로 핵심이 되는건 NLU라고 부르는 자연어 이해 부분이다. 인공지능의 기술 발전이 빠르긴 하지만 NLU에 대한 부분은 여전히 성능이 부족하다. 업계에서는 자연어 인식률이 90% 이상이 되어야 서비스할 수 있다고 이야기 한다. 현재 영어의 경우는 93% 정도이지만 한국어는 70% 수준으로 보는게 정설이다. 국내에서는 이 부분에 대한 기술을 가지고 있는 기업은 손에 꼽을 정도이고 외국 기업들은 영어에는 강하지만 상대적으로 한국어에 대한 성능은 부족하다. 책에는 대표적인 기업들 몇군데를 소개해 두었다.



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사용자들 입장에서 가장 답답한 것은 제대로 말귀를 알아 듣지 못하는 NLU라면 사업자 입장에서 가장 두려운 부분은 NLG이다. 기업을 대표하는 채널이 되기 때문에 원치 않는 말이나 하지 말아야 할 이야기를 할까봐 걱정을 하는 것이다. 실제로 그런 일이 일어나기도 한다.
 
마이크로소프트의 테이가 대표적인 사례이다. 2016년 3월에 탄생한 테이는 미국의 18~24세를 겨냥해 만들어진 머신러닝 기반의 챗봇이다. 그러나 테이는 “나는 유대인이 싫다. 히틀러가 옳았다” 등 성·인종차별을 비롯해 극우주의적 발언을 트위터를 통해 쏟아냈고 결국 16시간만에 서비스를 중단했다. 결론적으로 테이의 사례는 극단적인 경우이다. 계속해서 강조했던 것처럼 현재 챗봇 솔루션은 모두 시나리오 기반이기 때문에 엉뚱한 대화를 종종 할지언정 시나리오에 없는 답변을 하지는 않는다. 



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현재 나와있는 챗봇 엔진의 한계는 시나리오를 벗어난 질문을 할 때, 답변을 할 수 있는 방법이 없다. 이를 넘어서기 위해서 기획력과 UX의 묘미를 발휘하여 질문을 제한하는게 추세이다. 알리익스프레스의 에바는 챗봇이 뜨기 전부터 존재하던 오래된 챗봇이다. 에바는 아예 질문지를 카테고리를 해놓아 사용자들이 시나리오를 벗어나는 확률을 줄여 놓았다. 대화창에 다른 문장을 써놓으면 본인이 이해한게 맞는지 다시 한번 확인을 하고 시나리오를 이어나간다. 핀크의 핀고는 목적어나 동사에서 출발하여 선택지 기반으로 문장을 만들어가는 UX를 제공한다. 실제로 한번 써보면 크게 불편하지 않으면서 원하는 질문을 해 나갈 수 있다.
 
2017/11/25 14:16 2017/11/25 14:16