IT 이슈전망 _ 데이터 커머스 (D-Commerce)

데이터 커머스(D-Commerce)

: 빅데이터와 커머스의 만남, 큐레이션 커머스 시대의 도래

빅데이터 분석을 통한 맞춤형 상품 제공 및 구매를 유도하는 데이터 커머스는 커머스 시장의 새로운 트렌드이다. 최근에는 단순 상품 추천에서 진화하여 개인 라이프스타일에 맞는 단말, 시간대, 콘텐츠별로 상품을 추천하고, 기업과 연결시켜주는 중개 플랫폼으로 진화하고 있다. 여기에 '스마트 렌탈'도 새로운 소비트렌드로 급부상하면서 빅데이터를 활용한 맞춤형 렌탈도 등장하고 있다.

▶ 데이터 기반의 새로운 맞춤형 커머스의 등장

알리바바의 마윈 회장은 'CeBIT 2015'에서 '디지털은 곧 데이타를 의미한다. 데이터 이코노미(Data Economy)는 인터넷 기업들이 놓치고 있는 부분을 채워줄 것이다'라고 강조한 바 있다. 마윈 회장의 말처럼 빅데이터는 금융, 의료, 제조, 미디어 등 모든 산업 분야에 도입되면서 이제 현실로 다가오고 있다.

최근 들어 빅데이터가 주목받는 분야는 커머스이다. 커머스 시장은 그 시대의 ICT 기술을 성장의 발판으로 삼아 도약해 왔다. 1996년 인터넷 쇼핑몰이 첫 등장하고 1999년에 ADSL이 등장하면서 인터넷 쇼핑은 폭발적으로 성장, 2009년에는 스마트폰이 도입되면서 모바일 쇼핑 시장이 급성장하였다. 하지만 스마트폰 확산에 따른 이른바 '정보과잉' 환경 하에서 소비자들은 극심한 구매 결정장애를 겪게 되었고, 저가상품에 대한 신뢰성 문제도 발생하면서 커머스에 소요되는 시간과 비용은 오히려 과거보다 더 증가하고 있다. 이런 상황에서 빅데이터의 등장은 커머스 시장의 새로운 돌파구로 작용하였다. 데이터에 기반한 맞춤형 커머스는 2017년 들어 더욱 정교해지고 다양해질 전망이다.

ICT 기술 등장에 따른 온라인 커머스 산업의 변화

▶ 스마트폰 통한 M커머스가 시장 성장을 견인

국내 온라인 커머스 시장은 인터넷 기반의 e커머스에서 스마트폰 확대에 따른 모바일 기반의 M커머스로 중심이 옮겨지면서 새로운 성장을 주도하고 있다. 2013년에 6.5조원인 M커머스 시장은 2015년에는 약 24.5조원으로 약 4배 성장하였고, 결제 편의성 증대, 맞춤형 서비스 제공 등으로 2020년에는 약 66조원 규모로 커지면서 전체 온라인 커머스 시장은 106조 원에 달할 것으로 전망된다. 여기에 양방향 데이터 전송을 통한 TV 쇼핑, T커머스가 가세하면서 데이터를 활용한 새로운 비즈니스 기회가 창출될 것으로 기대된다.

국내 온라인 커머스 시장규모 추이

▶ 통신사, 포털, 커머스업체간 경쟁 치열

국내에서는 통신사 및 포털, O2O 등이 신성장 사업으로 데이터 커머스에 주목하고 있다. KT의 빅데이터 기반 모바일 커머스 '쇼닥'은 30여개 쇼핑몰 사업자와 제휴를 통해 2억 건 이상의 방대한 상품정보를 확보, 고객에 맞는 상품을 추천해준다 포털은 개인의 클릭, 구매 패턴, 최근 검색어 등을 빅데이터 분석하여 개인별로 맞춤화된 쇼핑 검색 결과를 제공한다. 한편, 소셜커머스 업체들은 쇼핑 데이터 기반의 추천 서비스를 강화하고 있다.

해외에서는 알리바바, 아마존 등 전자상거래 업체들이 적극적으로 빅데이터를 활요하고 있다. 알리바바의 빅데이터 프로그램 '천인천면'은 검색기록 및 행동 유형 등을 분석해 각자에게 다른 화면을 보여주고 상품도 추천하여 구매 전환율을 높이고 있다.

큐레이션 기반 데이터 커머스를 전개하고 있는 국내외 업체 현황

▷ 2017년 이슈 & 트렌드

데이터 커머스는 공공 데이터 및 고객들의 고객들이 통신, 금융, 미디어, 위치 데이터 각종 제휴를 통한 데이터 등을 활용해 상품과 소비자를 연결해주는 일종의 큐레이션 서비스이다. 과거 전문가의 지식과 직관으로 제품을 추천하는 형태에서 이제는 빅데이터 분석을 통해 보다 정확하고 스마트한 커머스로 진화한다. 여기에 인공지능까지 결합하면 음성인식을 통해 말 한마디로 검색에서 주문 결제까지 한번에 가능해질 것이다.

또 하나 중요한 트렌드는 불필요한 지출은 줄이고 필요한 때에 필요한 만큼만 빌려 쓰는 '공유형 스마트 렌탈'의 부상이다. 빅데이터를 활용한 1인 가구 중시믜 맞춤형 렌탈이 활성화되면서 합리적 소비를 지향하는 고객들에게 새로운 경험 가치를 제공한다.

→ 큐레이션 커머스의 진화

빅데이터의 핵심은 분석과 해석이다. 초대용량 데이터를 정교하게 분석하여 대안을 도출해야 하는데, 이것이 바로 '큐레이션'이다. 기존에도 사용자의 클릭 및 구매이력을 분석해 맞춤상품을 소개하는 추천 서비스나 쇼핑몰 방문자의 구매 및 장바구니 이력을 분석한 '스마트 추천 서비스'등의 큐레이션 서비스는 존재했다. 하지만 데이터 커머스에서는 단순한 상품추천에서 그치는 것이 아니라 상품 구매로까지 이어져야 의미가 있다. 그렇기 때문에 구매이력이나 상품정보 외에도 인구통계학 데이터, 결제 통계 데이터, 방송 시청 데이터 등 다양한 카테고리의 데이터가 필요하다. 수백개의 세그먼트 데이터를 정밀분석하여 개인 라이프스타일 및 상품 DB와 매칭시켜 자신에게 맞는 상품을 모바일, TV상에서 편리하게 쇼핑을 하도록 유도하는 것이 데이터 커머스의 핵심이다.

데이터 커머스의 개념 및 활용

T커머스 기반의 데이터 커머스는 시청가구 데이터를 기반으로 타겟층을 구분하여 동시간, 동일채널에서 가구별로 서로 다른 쇼핑 상품 영상을 제공한다. 관심분야, 지역, 구성원, 연령, 상품 연관 관계 등을 데이터 분석하여 세그별 상품특성을 추출하고, 구매행태, 검색 데이터 등을 분석한 고객성향 정보와 매칭시켜 타겟 고객의 TV에 맞춤형 상품 영상을 보내게 된다. 조사에 따른면 타겟별 T커머스 시청 결과, 구매율은 평균 35% 정도 증가하여 큐레이션을 통한 정확한 상품 추천과 구매 유도에 효과가 있음을 알 수 있다.

T커머스 기반의 데이터 커머스 개념

해외에서도 빅데이터를 활용한 커머스 서비스가 등장해 소비자들을 공략하고 있다. 빅데이터 분석을 통한 맞춤형 쇼핑몰 스티치픽스는 상품 판매 외에 회원들으 취향과 신체 치수에  맞춰 정기적으로 의류와 액세서리를 배송해 주는 서비스를 제공한다. 고객은 자신의 신체 사이즈, 키 등이 포함된 프로필을 작성 후, 피하고 싶은 무늬와 액세서리 및 선호 가격대를 선택한다. 회사는 이 데이터들을 모아 취향을 파악하는 기초 자료로 사용하는데, 빅데이터 결과를 토대로 300여명의 스타일 전문가들은 회원의 선호도와 신체 사이즈에 맞춰 패션 아이템을 선별, 배송하고 착용 팁도 보낸다. 고객들은 직접 상품들을 입어보고 마음에 들지 않는 상품들은 반송하면 된다. 바쁜 현대인들에게 시간도 아껴주고 전문가의 스타일링 상품 착용으로 만족도도 높아지는 효과를 얻을 수 있다.

빅데이터 기반 맞춤형 쇼핑몰 스티치픽스(Stitch Fix)

일본 최대 화장품 정보 사이트 'Hapicana'는 보유하고 있는 5만장의 얼굴 이미지 데이터를 토대로 빅데이터와 딥러닝을 활용해, 사이트에 방문한 고객의 얼굴 사진을 판단하여 그에 맞는 화장법과 화장품을 추천하고 해당 화장품을 구매할 수 있게 관련 사이트도 지원한다. 미래에는 화상 이미지뿐만 아니라 음성 데이터까지 빅데이터 분석하여 목소리에 어울리는 제품 추천도 가능하다고 한다.

빅데이터와 딥러닝을 활용한 화장품 정보 추천 사이트 Hapicana

→ 빅데이터 활용한 위치기반 서비스

위치정보는 커머스에 있어서 밎춤형 서비스를 제공하는데 가장 최적의 데이터이다. '포켓몬고' 열풍으로 촉발된 위치기반 AR 서비스는 커머스에서 재미와 혜택을 동시에 제공하며 소비자를 공략하고 있다. 알리바바는 올해 광군제 행사에서 자사 쇼핑몰 사이트 티몰의 고양이 캐릭터 '천묘'를 사냥하는 위치기반 AR 게임을 선보여 많은 인기를 끌었다. 포케몬고와 유사한 게임으로 특정 위치에서 튀어나오는 고양이를 잡으면 티몰에 입점해 있는 브랜드의 상품고 할인쿠폰 등이 제공되는데, 최신 ICT 기술을 활용한 전략에 힘입어 2016년 알리바바 광군제 하루 매출은 약 20조원을 기록하였다.

→ 커머스 시장의 새로운 트렌드, 스마트 렌탈에서의 빅데이터 활용

불필요한 지출은 줄이고 개인의 만족을 높이는 소비 성향을 반영해, 필요한 때에 필요한 만큼만 빌려 쓰는 '굥유형 스마트 렌탈'이 새로운 소비 트렌드로 부상하고 있다. 여기에 빅데이터가 도입되면서 과거에는 경험하지 못했던 맞춤형 렌탈 서비스까지 등장하고 있다. 

렌탈에서 빅데이터를 활용하는 대표적인 사례는 여성의류 렌탈 서비스 'Rent the Runway'이다. 턱시도의 렌탈 컨셉을 적용한 여성복 렌탈 업체로, 의류 및 액세서리 등 총 10만개 이상 상품을 보유하고 300명 이상의 디자이너와 파트너쉽을 맺어 고가의 의류를 저렴한 비용으로 조달한다. 이 업체의 강점은 빅데이터를 활용해 의류 선택에 고민하는 고객을 서포트한다는 점이다. 방대한 양의 고객 신체 정보와 실착용 이미지 데이터를 빅데이터 분석하여 렌탈 고객의 신체에 가장 적합한 의류를 고를 수 있도록 정보를 제공해 준다. 향후에는 이미지 인식 머신러닝 등을 활용해 자동 Fit 추천 서비스도 제공할 예정이다. 

빅데이터를 활용한 렌탈 O2O플랫폼도 등장하였다. 판매자의 상품 및 렌탈 조건별 자동 견적 기능을 제공하는 동시에 렌탈 수요 빅데이터를 활용한 트렌드 분석을 통해 다양한 마케팅 서비스도 제공된다.

2016년 기준 국내 렌탈시장 규모는 약 25.9원으로 추정되는데, 향후 VR/AR 디바이스, 스마트워치, 드론 등 IoT 기기의 렌탈이 증가하고, 헬스케어 웨어러블의 렌탈 수요도 고령층을 중심으로 확대될 전망이어서, 2020년 경에는 약 40.1조원 규모로 성장이 예상된다.