개인화/맞춤형 서비스의 한계와 포텐셜
feat. 서비스 일주일차 성적표
각 분야에서 개인화/맞춤형 서비스가 이미 많이 나와 몇몇은 성공을 하였고 몇몇은 실패를 하였다.
우리 '렌즈'팀 또한 개인화란 한 축에서 서비스를 준비하고 런칭하면서, 경험적으로 느낀 개인화 서비스의 포텐셜과 한계에 정리해보자고 한다.
사실 개인화란 이제 더 이상 새로운 개념이 아니며, 이미 오래전부터 여러 서비스에서 중추적인 역할을 하고 있었다.
우리가 가까이서 볼수 있는 최고의 개인화 서비스 중 하나는 페이스북!
페이스북 타임라인 뒤에서 돌아가는 개인화 과정은 캘리포니아의 천재 엔지니어들이 내가 상상도 못할만큼 정교한 알고리즘을 통해 우리를 만족시키기 위한 타임라인을 만들고 있다.
우리가 보고 있는 타임라인은 내가 팔로우 하고 있는 친구들이 올린 게시물을 단순히 시간 순으로 내 피드에 올리고 있는 것이 아니다. 많게는 수백명, 수천명의 내 친구들 계정과 내가 구독하고 있는 페이지와 그룹에서 올라오는 게시물 중 내가 가장 좋아할만한 것을 선별하여 노출시켜주고 있다.
타임라인 뒤에선 여러가지 훌륭한 알고리즘이 동작하고 있겠지만, 페이스북이 초기에 공개하여 많이 알려진 엣지랭크 알고리즘을 간단히 살펴보면 다음과 같다.
랭크 알고리즘의 첫번째 팩터인 Affinity(친밀도)를 보면, 내가 댓글, 좋아요, 공유 등의 친밀감을 표시한 친구들 계정의 게시물을 더 높은 빈도로 내 피드에 노출시켜준다는 것을 알 수 있다.
즉, 페이스북이 몇달~몇년에 걸쳐 쌓아온 내 활동 로그를 기반으로 내가 과거에 좋아했던 게시물과 비슷한 경향성을 띄는 게시물을 열심히 고르고 골라 선정된 놈들만 내 피드에 노출시켜주고 있는 것이다.
과거의 싸이월드 시절 내가 직접 친구의 미니홈피에 들어가서 친구의 게시물을 시간 순서대로 보는 시스템과 페이스북의 개인화 피드 시스템은 복잡도 측면에서 하늘과 땅 차이라고도 볼 수 있다.
한 때 싸이워드도 정말 잘나갔었는데..ㅠㅠ비단 페이스북 뿐만 아니라, 유트브와 아마존, 넷플릭스도 비슷한 절차를 통해 내 취향, 내 성향을 저격하기 위한 나만의 첫페이지를 구성해주고 있다.
우리나라에선 레코벨, 레코픽, 데이블, 왓챠 등이 사용자마다 개인화된 화면을 뿌려주며, 상품의 매출을 상승시키고 서비스 트래픽을 올리고 있다.
위와 같은 개인화 서비스들은 대부분 다음의 과정을 거쳐 맞춤형 결과물을 보여주고 있다.
[1] 각 사용자들의 활동 로그를 목적에 맞게 모델링하여 수집
[2] 수집된 로그를 적절한 알고리즘(협업필터링, 콘텐츠기반추천 등)을 활용하여 사용자 성향 분류
[3] 분류된 사용자 성향에 매칭되는 정보와 상품을 사용자 화면에 노출
* 사용자에게 노출시킨 결과물이 예측한 대로 반응하는지 KPI 측정 및 평가
* 목표한 KPI를 달성할때까지 1,2,3번 반복
개인화를 위한 단계는 위와 명확하지만, 각 절차를 각 도메인에서 수행하고자하면 단계마다 크고 작은 어려움이 있다. 개인화 콘텐츠 서비스, "렌즈"를 개발하면서는 다음과 같은 어려움이 발생했었다.
[1] 로그 수집 기간 : 충분한 사용자 활동 로그를 쌓는 기간동안 사용자를 붙들어두는게 정말 일이다!
우리가 생각하는 아름다운 개인화 화면을 만들어주기 위해선, 사용자로부터 그들의 성향에 대한 단서를 받아내야 한다. 하지만 우리 사용자느님들은, 아니 당장 나만 해도 앱 사용 후 일이분만에 원하는 화면이나 만족감을 느끼지 못하면 꺼버린다.
따라서 사용자와 앱이 마주하는 첫 순간, 그리고 짧은 몇 분동안 최대한 사용자들이 자신의 성향에 대한 단서를 제공해줄 수 있도록 '귀찮지 않은' 각종 장치를 마련해야 한다.
렌즈의 경우 사용자가 소셜 계정을 연동할 경우, 해당 소셜 계정의 게시물과 좋아요 히스토리를 통해 주요 성향을 추출하고, 해당 키워드를 구독하도록 유도하고 있다. ( 렌즈앱 버전 1.04 이상 )
또한 초기 화면에 다른 사용자들로부터 좋은 반응을 일으키고 있는 인기 키워드, 많은 사람들에게 읽혀지는 매스(mass)한 게시물의 키워드를 상위에 배치함으로써, 구독 키워드 선택의 고민을 최대한 덜어드리려 하였다.
[2] 사용자 성향 분류 : 성향을 잘 분류하기 위한 기준 및 단위를 제대로 구성하는게 쉽지만은 않다!
렌즈는 사용자의 성향을 정의하는 단위를 '키워드'로 설정하였다. 사용자 활동 로그가 '키워드' 단위로 로깅되고 있으며, 각 미디어 게시물마다 주제 '키워드'를 실시간으로 오토 태깅(Auto Tagging)하고 있다.
성향 분류의 기초 단위가 되는 이 '키워드'를 제대로 뽑기 위해선 '정교한 자연어 처리 기술'과 '강력한 형태소 사전'이 반드시 필요했었다. 상용화 수준으로 이 두가지 핵심 기술을 끌어 올리는데 많은 노력과 주기적인 밤샘 노가다가 들어갔었다.
또한 키워드 이외에 웹사이트의 출처, 콘텐츠의 카테고리, 게시물의 형태도 사용자들의 성향을 구분짓는 요소로 쓰이고 있다.
참고로 우리가 쓰고 있는 매칭 알고리즘의 큰 한축은 아래 강좌의 "Content-Based Recommenders"을 사용하고 있다. 개인화 시스템에 많이 채택되고 있는 User-User Collaborative Filtering은 시험 적용해보았으나 좋은 퍼포먼스를 낼만큼 모집단이 충분하지 않아 아직 시스템에 적용하지 않고 있다.
https://www.coursera.org/learn/recommender-systems
[3] 사용자 '성향'이라는 정성적인 기준에 딱 맞는 상품이나 정보를 구해오는게 쉽지 않다!
사용자가 만족할 만한 좋은 콘텐츠를 노출하는데 있어서, 사용자 구독(성향) 키워드와 미디어 콘텐츠에서 오토 태깅된 키워드 매칭만으로는 만족할만한 화면이 구성될 수 없었다.
기준 미달의 콘텐츠가 너무 많아 퀄리티 콘트롤이 필요하였고, 중복된 콘텐츠를 제거해야했다. 또한 키워드로 별로 하루에 생산되는 콘텐츠의 양이 각기 달라 노멀라이제이션 과정을 거쳐 노출 빈도의 갭을 줄여야 했다.
이 과정들도 우리와 비슷한 고민을 하신 분들과 추후에 하나씩 하나씩 공유해보고 싶다.
이제 갓 태어난 초기 서비스임에도 불구하고, 렌즈를 통해 자신이 좋아하는 키워드를 구독하면서 자신만의 타임라인을 구성해나가는 고객들은 정말 빈번하게 사용해주시고 있다. 또한 초반에 자신이 생각하는 화면이 바로 나오지 않아 초반에 이탈하는 고객들도 있어, 그들 또한 만족시키기 위한 설비를 지속적으로 만들어 나가는 중이다.
렌즈가 감히 페이스북에 비견될 것이냐 마는,
페이스북도 처음 가입하고 팔로우한 친구가 몇명 없어 타임라인이 휑할때 정말 재미없었는데, 팔로우하는 친구수가 늘어나고 내 활동 내역이 쌓일수록 타임라인이 풍부해지고 재밌어지지 않았던가.
렌즈에서도 자신이 좋아하는 키워드를 팔로우하기 시작하고 그 키워드 수가 늘어나감에 따라, 점점 더 매력적인 타임라인이 만들어지고 만족도는 점차 증가할 것이다.
( 렌즈 상위 20% 사용자의 평균 키워드 구독수는 17.9개, 하위 20% 사용자의 평균 키워드 구독수는 4.3개 )
인터넷이 막 나왔을때 무식하게 홈페이지 주소를 일일이 치고 들어가 정보를 얻었던 시절에서, 오늘날 네이버나 구글과 같은 검색엔진과 포털을 통해 정보를 소비하는 시대로 넘어 왔다.
그리고 분명 미래에는 포털이나 검색엔진을 통해 일일이 찾을 필요 없이, 렌즈와 같이 개인화된 화면에 접속하면 평소에 내가 즐겨 찾던 분야의 정보들이 이미 첫페이지에 대부분 마련되어 있는 것이 당연한 세상이 올 것이란 굳건한 믿음이 있다.
지금 형태의 렌즈보다 UX가 개선되고 필요한 기능이 추가되고 사용자를 학습하는 과정이 좀더 편해지긴 해야겠지만, 분명 개인화된 정보 포털이 현재 자리잡고 있는 포털이나 검색엔진의 상당히 많은 부분을 대체할 것이다.
실제로 카카오의 DAUM 포털의 경우, 루빅스(RUBICS)라는 관심사 기반 개인화 시스템을 모바일 페이지에 일부 적용하고 있는데, 기존 포털 화면 대비 클릭 109%, 이용자수 42%, 게시물 읽는 시간 65% 증가하는 결과를 보인다고 밝혔다.
출처 : http://blog.kakaocorp.co.kr/372글을 정리하자면 개인화 시스템은 태생상 사용자의 정보를 받고 성향을 충분히 학습하기 전에는 매력적인 화면이 구성되지 않을 수 있는 '한계'가 분명히 있다.
하지만 그 사용자 학습 기간을 최소한으로 단축시키고 지속적인 개선을 통해 사용자를 입맛을 빠르게 찾아내는 순간!
지금처럼 가판대처럼 무작위로 나열된 정보를 사용자가 직접 여기저기 돌아다니며 얻는 형태의 서비스들은 더 이상 쳐다보지 않는 상황이 올 것임을 믿어 의심치 않는다.
P.S.) 렌즈 일주일차 성적표.
- 웹+안드로이드앱 회원수 : 2176명
- 안드로이드앱 출시 이후 8일이 지난 시점 : 916 Download, 내일 1000 Download 달성 예정
- 렌즈팀이 가장 신경 쓰고 사활을 걸고 있는 '서비스 만족 지표', 앱 리텐션(잔존율) : Google Analytics의 동일 집단 분석 주별, 7일 기준 38.58%
지표 평가를 위해 우리가 기준 삼고 있는 안드로이드앱 TOP 그룹별 리텐션 지표 ( 출처 Quette )
아직 많이 부족하지만, 쓰면 쓸수록 더 유용하고 재미있는 개인화 콘텐츠 타임라인을 만들어 나가도록 하겠습니다! 계속 지켜봐주세요 :D
끝으로 '소심하게' 렌즈 출시 이벤트, '광고' 하나만 하고 갑니다!
렌즈에서 재밌는 키워드를 5개 이상 구독하고 댓글을 달아주시면 추첨을 통해 10만원 상당의 랜덤 박스를 드리고 있습니다! 참여해주시면 무한 감사드리겠습니다 ( _ _ )
https://www.facebook.com/heylenz/posts/1058647070822349
렌즈 다운받기 : 구글 플레이에서 '렌즈' 검색! http://bit.ly/1OZXBld
끝까지 읽어주셔서 감사합니다!
