어반베이스 분석기 [코드스테이츠 PMB 8기]
집에 대한 가치가 변화하고 있다.
코로나를 겪으며 우리는 이 변화를 정말 실감 나게 겪는 중이다. 이렇게 길게, 그리고 또 오래 '집'에 머물며 지낸 적이 있었을까? 우리는 그동안 잠만 자던 곳, 출근 전 또는 퇴근 후 머물던 공간에서 정말 다양한 것들을 시도해 내고 있다. 홈 카페, 홈 오피스, 홈 쿡 등 그동안 집 밖에서 했던 것들을 집 안으로 불러들이며 삶의 방식과 소비 패턴 등이 변화하고 있음을 마주하고 있다.
집이란 공간은 이제 나의 라이프스타일을 대변해 주는 하나의 방식이 되었다. 어떻게 하면 나의 공간을 나의 개성에 맞게 잘 가꾸고 표현하느냐가 중요한 시대가 된 것이다. 그에 맞추어 다양한 인테리어 서비스들이 등장하고 있다.
'공간을 제대로 알지 못할 때 오는 막막함'.
이 근본적인 문제를 해결해 사람들의 인테리어를 도와주려는 기업, '어반베이스'를 알게 되었고,
나는 이번 기회에 PM의 입장이 되어 그 서비스를 분석해 보고자 한다.
개요
- 인테리어 시장의 떠오르는 핵심 문제
- 어반베이스의 문제 해결 방법
- 페르소나 설정 및 고객 여정지도
- 어반베이스의 핵심 자원 및 기술
- 어반베이스의 비즈니스 모델 (수익 모델)
- 어반베이스의 시장 내 위치 파악 - 시장 분석
- 어반베이스의 시장 내 위치 파악 - 포지셔닝 맵
- 어반베이스의 앞으로의 여정, B2C
- 의미 파악이 어려운 솔루션 리뉴얼
- 어반베이스의 사용자 인터뷰를 통해 UX 분석
- 어반베이스 B2C 내의 경쟁사는?
- 어반베이스가 B2C 내의 차별점은
- 어반베이스가 B2C 내의 문제점
- PM이 되어 제안해 보는 MVP
인테리어 시장이 성장하고, 인테리어를 하는 고객들의 수준이 높아지면서 단순히 집을 꾸미는 것에서 자신이 살아가는 공간을 자신에게 딱 맞게 커스터마이즈 하고 싶다는 것으로 그 난이도와 가치가 올라가고 있다.
따라서 지금의 인테리어 시장의 문제 및 과제는 '어떻게 하면 고객의 공간에 딱 맞게 인테리어를 할 수 있게 돕느냐'이다.
어반베이스가 2019년 진행한 설문조사에 따르면, 온라인 구매 시 집 분위기와 제품핏의 불확신 문제(38.3%), 치수 측정의 어려움(34.7%), 공간 구성 및 배치의 어려움(24.3%) 등의 문제를 겪고 있다고 했다.
왜 우리는 자신의 공간에 맞게 인테리어 하기가 어려운 걸까?
첫째, 자신의 공간을 실제로 볼 수가 없기 때문이다.
둘째, 자신의 공간을 실제 보더라도 자신이 원하는 가구, 가전, 소품 등이 어울릴지 알 수 없기 때문이다.
셋째, 사실은 자신의 공간이 어떤 특성을 가졌는지 잘 모르기 때문이다.
이러한 3가지 이유로 우리는 자신의 공간에 맞게 인테리어 하기가 어렵다.
어반베이스는 위에서 정의 내린 '어떻게 하면 고객의 공간에 딱 맞게 인테리어를 할 수 있게 도울까?'란 문제를 해결하기 위해
공간을 실제로 느낄 수 있게 해야 한다고 생각했다.
따라서 어반베이스가 개발한 VR과 AR, 공간 데이터를 학습하고 분석하는 인공지능 기술을 이용해 공간이 주는 막막함을 해결하고 있다.
VR 기술로 평면의 보이지 않는 공간을 3D로 입체화해 볼 수 있게 하고,
AR 기술로 상상 속 물건을 실제 공간에 배치할 수 있게 하고,
인공지능으로 내 공간을 분석해서 취향에 맞는 상품까지 추천받을 수 있게 한다.
이제 그들이 정의한 문제와 해결 방법을 적용하기 위해 주요 고객 페르소나를 설정해 보고, 실제 인테리어를 하는 과정을 고객 여정 지도로 그려보자.
나는 '어반베이스'의 고객 페르소나를 두 고객 군을 설정해 보았다. 가구 매장에 근무하는 직원(B2B)과 셀프 인테리어를 시도하는 여성 고객(B2C)이다.
나는 어반베이스의 비즈니스 모델에 맞게 가구 매장에서 근무 중인 직원을 페르소나로 설정했다.
가구 매장 직원은 궁극적으로 고객에게 알맞은 가구를 판매한다는 목적을 달성하기 위해
고객 상담 - 고객 정보 확인 - 제품 추천 - 제품 판매의 단계를 거칠 것이다.
직원의 어려움과 고객과의 커뮤니케이션 오해는 주로 고객 상담과 정보 확인 과정에서 나올 것이다. 왜냐하면 직접적으로 고객의 집 사이즈를 파악하기도, 고객이 현재 보유하고 있는 가구의 정보를 파악하기도 쉽지 않기 때문이다.
따라서 어반베이스는 고객가치사슬 표에서 확인 가능한 빨간색과 분홍색 단계의 페인 포인트를 해결한다고 볼 수 있다.
고객의 공간을 가상으로 확인할 수 있게 도와주어 서로 미스 커뮤니케이션이 일어날 일을 방지해 주고, 공간을 파악한 후 제품을 추천함으로써 추천하는 데 소요되는 시간과 노력, 고객이 구매를 결정하는 데 소요되는 시간과 노력을 최소화할 수 있게 해준다.
두 번째로는 가구를 구매해 배치하고 싶은 신혼부부 여성을 페르소나로 설정했다.
신혼부부 여성은 궁극적으로 자신의 공간에 딱 맞고 전체적으로 조화를 이루는 집 꾸미기를 한다는 목적을 달성하기 위해 인테리어 결심 - 인테리어 정보 수집 - 3D 공간 제작 및 인테리어 시도- 인테리어 제품 결정 - 인테리어 제품 구매의 단계를 거칠 것이다.
여성은 예쁘게 꾸며진 인테리어 사진이나 제품들을 보면서도 과연 자신의 공간에 어울릴지 확신이 서지 않을 것이다. 머릿속으로만 공간을 상상하다 어려움을 느껴 2D 도면을 3D화 하려고 하지만 제작 툴을 사용하는 것도 마땅치 않고 실측을 정확히 하거나 원하는 3D 제품 디자인을 찾는데도 어려움을 겪을 것이다.
따라서 어반베이스는 고객가치사슬 표에서 확인 가능한 빨간색과 분홍색 단계의 페인 포인트를 해결한다고 볼 수 있다. 2D 도면을 자동으로 3D화 하여 고객에게 편의를 제공하고, 실제 시장에서 볼 수 있는 인테리어 제품과 가전/가구 디자인을 제공해 구매로까지 이어지게 도와줄 것이다.
또한 공간의 특성을 파악해 제품을 추천해 주어 고객의 판단을 빠르게 도와주는 역할도 해 줄 것이다.
어반베이스의 핵심은 바로 공간데이터에 있다.
공간데이터를 어떻게 하면 잘 수집해서 가공하느냐가
어반베이스가 꿈꾸는 '공간이 주는 막막함'을 해결하는 가장 기초가 될 것이다.
따라서 양질의 공간 데이터와 자체 개발한 AR, VR, 인공지능 기술, 엔지니어가 핵심 자원이라고 할 수 있겠다.
현재는 국내 아파트의 경우 95% 이상 3D 데이터로 보유하고 있다고 하는데, 향후 빌라나 오피스텔, 상업 건물에 해당해서도 데이터를 수집하고 가공해 더 많은 공간 데이터를 확보해야 할 것이다.
핵심 기술로는 크게 VR, 클라우드, AR, 인공지능으로 나눌 수 있겠다.
1) Studio
2D 평면도를 3D 모델로 자동화 시켜주는 Auto Sketch 기술과
직접 2D로 건축물을 설계하면 자동으로 3D로 변환 후 가구나 소품 등 3D화된 모델들을 쉽게 배치할 수 있게 하는 Live Sketch 기술.
2) Core
다양한 기기에서 고품질로 3D 콘텐츠를 볼 수 있게 하는 3D Viewer 기술과
3D 평면도 위에서 직접 인테리어를 해 볼 수 있는 3D Home Design 기술.
3) Connect
클라우드 기반으로, 3D화된 평면도나 제품 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 Drive와
다양한 3D 포맷으로 변환하는 Magic 기술.
4) Lens
증강현실 기술로, 실제 공간에 3D화된 제품을 올려볼 수 있는 AR Viewer 기술과
실제 공간에 3D화된 평면도를 올려놓고 볼 수 있는 기술.
5) Space
컴퓨터 비전 및 머신러닝 기술을 사용해 특정 공간의 사진을 분석하는 공간 분석 AI 서비스이다.
공간의 용도를 분석하고 공간에 잘 어울리는 제품을 추천하는 데 사용할 수 있는 기술
어반베이스는 일룸이나, LG 베스트샵 등의 회사에 자사의 제품 판매를 촉진시킬 수 있는 솔루션을 제공하고 있다.
고객들이 매장에 방문해 제품 선택에 어려움을 겪을 때 고객의 공간을 3D로 불러와 가상으로 제품을 배치할 수 있게 도와주는 것으로, 가구 가전의 사이즈를 미리 파악하고, 기존 공간의 인테리어와 조화롭게 어울리는지 등을 시뮬레이션 할 수 있다.
우리는 가구나 가전이 필요한 공간과 시간, 상황이 다 다르다.
다이닝 소파의 경우 퇴근 후 늦은 밤 어떤 분위기와 인테리어 효과를 주는지가 구매에 있어 제일 중요한 요소가 될 수 있고, 부부 침대의 경우 방을 얼마나 차지하는지가 구매 포인트가 될 수 있다.
고객은 어반베이스의 AR 서비스를 이용해 실제 본인의 공간에 원하는 제품을 가상으로 배치해 봄으로써, 원하는 분위기나 크기인지 쉽게 파악할 수 있다.
어반베이스는 롯데 하이마트나 에이스 침대 등 회사에 서비스를 제공해 온라인으로 가전을 구매하는 고객들을 돕고 있다.
어반베이스는 이렇게 가구 가전 회사에 자사의 소프트웨어를 공급하고 월 라이선스 비용을 받는 것으로 주 수익을 창출하고 있다.
B2B에 집중된 비즈니스를 B2C로 확장하려는 계획이 있으며, 어반베이스로 가상 인테리어를 하는 고객에게 직접 가구 및 데코 상품을 판매하거나 컨설팅 및 시공까지 도와주는 서비스를 시도 중이다.
아래는 직접 그려본 비즈니스모델 캔버스이다. B2B 사업을 기본으로 하고 시도중인 B2C 내용을 가미해 제작해 보았다.
국내 인테리어 시장의 규모와 추이를 파악해 보자.
한국건설산업연구원에 따르면 국내 인테리어 및 리모델링 시장 규모는 2000년 대비 4배 이상 급성장했고, 23년에는 49조가 넘는 금액을 예상하고 있다. 코로나라는 특수한 상황으로 인해 '집에 대한 인식이 변한 것도 인테리어 시장이 급성장하는데 견인한 것으로 조사된다.
집에서의 활동과 관련한 인식 변화 조사에 따르면,
홈 카페, 홈 오피스, 홈 서재 등 집에서 굉장히 많은 것들을 할 수 있는 시대가 펼쳐지고 있기 때문에, 앞으로의 인테리어 시장은 더욱 크게 성장할 것으로 예상된다.
인테리어 시장이 성장하면서 소비하는 행태도 변화했다.
가구는 직접 가서 확인해 보고 구매해야 한다는 생각에서 벗어나 온라인에서도 구매하는 건수가 늘어나기 시작한 것이다.
지난해 최초로 가구 소매 판매액이 10조 원을 돌파했고, 국내 대표 가구 업체들의 온라인 사업 부문 매출 또한 작년 대비 증가했음을 알 수 있다.
구매하는데 시간과 품이 많이 들고, 가구나 가전 등은 금액이 커서 온라인 구매를 어려워한 게 사실이지만, 2-30대가 인테리어 시장에 급격히 유입되면서 온라인 시장이 점점 커져가고 있다.
2-30대는 온라인을 기반으로 한 세대로서, 집이라는 공간을 자신의 라이프스타일을 표현하는 수단 중 하나로 여긴다. 평소 SNS를 즐겨 사용하는 이들이기에, SNS 상에 인테리어와 관련한 콘텐츠들이 많이 등장하였고, 이는 인테리어에 대한 관심을 더욱 증가시켰다.
이를 바탕으로 내가 도출한 인사이트는 아래와 같다.
1. 인테리어를 직접 해보는 사람들이 늘어나면서 앞으로 B2C로 시장이 더욱 커지리라 예상된다.
2. 체험을 중시하는 2030이 인테리어 시장에 대거 유입되며, 가상 현실로 실제 인테리어를 체험하려는 시도가 늘 것으로 예상된다.
3. 자신의 공간을 하나의 라이프스타일로 여기고 공유하는 2030은 가상현실 인테리어도 함께 공유하고 즐길 것이다.
어반베이스는 공간을 실제로 느낄 수 있도록 하기 위해 기술 개발에 좀 더 초점을 맞춰왔다.
VR이나 AR, 공간 분석에 활용되는 인공지능 기술을 개발해 솔루션을 제공하는 방식으로 수익모델을 정착시킨 후 이제는 B2C 시장을 개척하려고 하고 있는 상황이다.
어반베이스의 목표에 맞춰 첫 번째 포지셔닝 맵은 자사 솔루션 유무와 커머스 활성화 여부로 정해 보았다.
국내 인테리어 시장은 메타버스의 유행으로 가상현실을 접목시키는 바람이 거세다.
한샘은 가장 일찍 가상 현실 인테리어 산업에 뛰어들었고, 자사의 제품을 이용해 인테리어 컨설팅을 하는데 적극적으로 사용하고 있다. 후발 주자로는 일룸이나 까사미아, 에이스침대, 현대리바트 등이 있는데 이 회사들은 모두 어반베이스의 솔루션을 이용 중이다.
여기 어반베이스와 비슷한 회사로 아키드로우가 있다.
아키드로우도 자사의 기술을 통해 3D 모델링 솔루션을 제작했고, 커머스 기능을 활성화하려고 시도 중이다.
2020년 9월에 오늘의집도 3D 인테리어 서비스를 오픈했는데, 아키드로우의 솔루션을 사용해 서비스 중이다. 오늘의집 자체에는 커머스 기능이 있지만 3D 인테리어 서비스에는 아직 활성화되어 있지 않아 아래와 같이 포지셔닝 해 보았다.(베타 서비스를 업데이트해 현재는 자사의 커머스를 연동해 제품 구매가 가능하다)
어반베이스가 B2C 시장에 아직 뛰어들지 않아 불안함을 느낄 수도 있겠지만, 나는 '기술'이란 차별화를 만들기 위해 전략적으로 행동했다고 생각한다.
가상현실과 인테리어를 접목시키기 위한 기술을 개발해 다른 기업들에게 제공하고 있다는 얘기는, 그 기업들에게 없어서는 안 될 필수적인 존재가 되었다는 것이고, 그들과 상생하면서 실제 생활에 쓰이는 가전, 가구 등 인테리어 소품에 대한 데이터 또한 모으고 있기 때문에 향후 B2C 시장에 진출해 고객들의 문제를 해결하는 데 유용하게 쓸 수 있다 생각한다.
조사한 결과로는 한샘이 VR이나 AR 서비스를 타사의 솔루션을 사용해 제공한다는 내용이 아예 없어서 자사 솔루션을 사용하는 쪽에 배치하였다. (혹시라도 잘못된 정보라면 알려주시면 감사하겠습니다...!)
구글이 실외 공간의 데이터를 구글맵으로 공유하고 있듯이, 어반베이스는 실내공간의 데이터를 수집하고 가공하고, 또 유용하게 사용할 수 있게 돕고자 한다.
그렇기 때문에 현재 B2B 시장에서 여러 기업들에게 공간 데이터를 활용한 솔루션을 제공해 가구나 가전, 인테리어를 손쉽게 할 수 있도록 제공하는 것이고, 또 B2C 사업으로 확장해 일반인들도 가상의 공간을 실제처럼 가지고 놀 수 있게 하고 현실에서도 적용시키게 하려는 것이다.
따라서 향후 자신들이 가지고 있는 공간데이터를 여러 방면에서 사용할 수 있게 하는 커뮤니티를 만들고자 노력하리란 점에서 해당 포지셔닝 맵을 그려보았다.
2단계 MVP- Earliest Usable Product
Earliest Usable Product is the first release that early adopters will actually use, willingly. It is far from done, and it might not be very likeable. But it does put your customers in a better position than before.
MVP를 3단계로 나눈다고 하면 그 중간에 있는 Earliest Usable Product는 얼리어답터들이라면 기꺼이 사용할 만한 수준의 제품이다. 그렇다고 문제를 완벽히 해결해 주지는 않지만 고객들에게 더 나은 상황을 제공해 준다고 보면 된다. 이렇듯 문제 해결이 가능하고 사업적 가치를 낼 수 있는 가능성을 말해주는 제품이지만, 아직 이 제품을 애정하여 적극적으로 사용하거나 친구에게 적극 추천해주는 단계인 Earlist Lovable Product는 아니다.
어느 스타트업이든 고객의 문제를 정확히 해결할 수 있는 MVP를 찾기 위해 갖은 시도와 노력을 할 것이다. 나는 이러한 시도 자체가 당연하다고 생각하고, 더 빠른 행동과 수정으로 빠르게 MVP를 찾아야 한다고 생각한다. 그런데 여기서 중요한 것이 있다. MVP를 수정할 때 이전 시도에서 얻었던 고객의 피드백과 의견이 잘 반영 되었는가 하는 문제이다. 아직 정확한 문제 해결을 발견하지 못한 스타트업일수록 고객의 행동과 피드백에 집중해야 한다. 그리고 그 피드백을 반영해 점진적으로 제품을 개발하고 발전시켜야 한다. 이러한 관점에서 어반베이스의 MVP 개선 상황을 살펴보자.
아래는 3D 도면 위에 인테리어를 도와주는 서비스로, 과거 버전과 리뉴얼된 새 버전이다. 소품의 특징을 살린 GUI에서 영어 텍스트 UI로 바뀐 것을 확인할 수 있다. 어떤 버전이 고객이 쓰기에 더 편한지는 설문조사나, 인터뷰, 데이터 확인이 필요할 것이다. 하지만 개인적인 입장에서 얘기해보자면 영어로만 되어 있는 UI와 기능설명, 간략한 GUI가 서비스를 사용할 고객의 이해를 충분히 도울수 있을까 하는 의문이 들었다.
아래는 3D 내부 공간 밖을 렌더링했냐의 여부이다. 과거에는 외부 모습을 다양한 버전(도시, 숲, 밤)으로 렌더링을 제공한 것으로 아는데 현재 리뉴얼된 버전에서는 그 기능이 빠졌다. 물론 리뉴얼 되는 과정에서 최소 기능만 먼저 배포한 것일수도 있겠으나 무엇이 바뀌었고 개선되었는지 등을 기존 고객들에게 설명하는 안내 페이지 정도는 있어야 되지 않을까 생각한다.
아래는 어반베이스가 SaaS를 제공하고 있는 까사미아의 3D 인테리어 사이트의 모습이다. 기본적으로 한글로 UI, 설명이 구성되어 있어 사용자가 쓰기 편하리란 예상을 할 수 있다. 어반베이스가 솔루션을 제공한 다른 회사들의 경우에도 클라이언트 페이지를 좀 더 친절히 구성한 것을 볼 수 있었다. 어반베이스의 경우 어떠한 이유에서 UI 개선 작업 빠졌는지 의아하다.
이제 실제 사용자를 분석해 '어반베이스'를 어떻게 사용하는지 알아보자.
나는 주변 친구의 소개로 '어반베이스'를 이용해 인테리어를 해 본 30대 여성을 인터뷰해 보았다. (10월 솔루션이 리뉴얼 되기 전의 인터뷰라 지금 웹사이트 기능 및 내용과 조금 다를 수 있는 점 양해 바랍니다.)
사용자 인터뷰를 하기 전 그 목적과 방향을 먼저 설정해 보았다.
1) 인테리어를 하며 느끼는 문제 파악
2) 3D 인테리어 서비스를 사용하려는 이유와 해결하고자 하는 문제 파악
3) 그 문제를 어반베이스가 해결하고 있는지, 혹 다른 대안제가 해결한다면 어떻게 해결하고 있는지, 어반베이스는 왜 해결하지 못하는지 파악
4) 어반베이스의 기능을 알맞게 사용 중인지 파악 후 어떤 기능을 발전시키고 개선하면 좋을지 방향 설정.
5) 포지셔닝 맵에서 목표로 정한 커뮤니티와 커머스 기능 고객 희망 여부 파악
아래는 실제 진행한 인터뷰를 정리한 내용이다.
유저 리서치를 바탕으로 어반베이스에서 가장 만족스러운 UX는 아래와 같았다.
1) 도면을 그리지 않아도 완성되는 3D 도면
2) 실제로 인테리어에 사용할 법한, 구매 가능한 가구와 가전제품
3) 한눈에 인테리어를 파악할 수 있는 벽 없애기 기능
반면 아쉬운 UX는
1) 영어로 된 기능 설명, 직관적이지 않고 불명확한 아이콘
2) 제품 정보 확인 후 구매로 이어지는 랜딩 페이지 부재
3) 사용자의 기대를 반영하지 못한 시뮬레이션 구현 (완성한 도면을 예쁘게 찍기 어렵다는 점과 어두운 상황에서 조명을 켜볼 수 없다는 점)
아무래도 실제 공간의 느낌을 느껴보고 싶은 욕구와, 정성스레 만든 도면을 예쁘게 간직하고 싶은 욕구가 해결되지 않아서 인 것 같았다. 제품이 마음에 들었을 때 바로 구매할 수 있게 링크를 연동 시키거나 사이트 내에서 구매할 수 있게 도와주면 좋겠다는 의견도 있었다. 또 가장 기본이 되어야 할 것으로 기능 설명이나 아이콘이 직관적이지 않다는 얘기도 들을 수 있었다.
이렇게 유저와 정리한 3가지 아쉬운 점 중
어반베이스 PM으로서 우선순위를 정해보자면, 아래와 같이 뽑을 수 있겠다.
1) 영어로 된 기능 설명, 직관적이지 않고 불명확한 아이콘(유저가 뽑은 첫 번째 기능)
어반베이스는 자사가 쌓아놓은 공간데이터를 유용하게 활용할 수 있도록 고객들을 도와야 한다.
그러기 위해선 서비스를 더욱 오래 사용하고 그 안에서 머물 수 있도록 해야 하는데, 가장 기본적인 기능이 직관적으로 되어 있지 않으면 유저들에게 편리하고 쾌적한 사용 경험을 줄 수 없을 것이다. 아무리 좋은 기능이 많이 들어가 있더라도 그 기능을 한눈에 파악할 수 없다면 고객에게 좋은 기능이 될 수 없지 않을까.
따라서 내가 PM이라면 가자 먼저 영어로 된 설명을 최대한 한국어로 번역하고, 아이콘만 봐도 이해가 가능하도록 구체적으로 바꿀 것이다.
2) 사용자의 기대를 반영하지 못한 시뮬레이션 구현 (유저가 뽑은 세 번째 기능)
어반베이스는 커뮤니티를 활성화시키기 위해 노력 중이다. 유튜브나 자사 사이트 등으로 홍보 활동을 열심히 하고 있고, 또 커뮤니티를 만들어 사용자들끼리 팔로우를 맺고 댓글을 다는 기능도 마련해 놓았다. 이러한 SNS 및 커뮤니티 기능을 활성화시키기 위해선 사용자의 기대를 자극할 수 있는 예쁜 이미지와 정성스런 사용 후기가 있어야 할 텐데 그 부분이 많이 미흡해 보였다. 우선적으로 유저들의 사용 후기, 3D 스타일링이 담긴 대표 이미지가 제각각이고 예쁘게 찍히지 않은 점이 눈에 제일 먼저 들어왔다. 스타일링된 모습이 가장 잘 보이는 구도를 고안해 가이드를 주거나, 유튜브의 썸네일처럼 360도 돌아가는 모습을 영상으로 담아 보여준다면 더욱 호기심을 끄는 대표 이미지가 되지 않을까 생각해 본다. 또, 어두운 공간에서 조명을 활용해 집의 또 다른 분위기를 구현해 내는 것도 어반베이스만의 3D 시뮬레이션을 부각시키리라 생각한다.
3) 제품 정보 확인 후 구매로 이어지는 랜딩 페이지 부재 (유저가 뽑은 두 번째 기능)
나는 구매로 이어지는 랜딩 페이지가 없는 것을 가장 마지막 단점으로 뽑고자 한다. 우리가 기본적으로 물건을 구매할 때, 여러 제품을 검색하고 비교해 본 후에 가장 마지막을 선택하는 것이 구매 여부이다. 구매를 하냐 마느냐의 마지막 단계에 있어 그 기능이 부재하다면 그것은 당장 고쳐야 할 문제일 수 있겠으나, 현재의 어반베이스는 그 앞 단계에서 고쳐야 할 것들이 많아 가장 마지막으로 수정해야 한다고 생각했다.
B2C 경쟁 업체들과의 비교를 통해 어반베이스의 강점으로 내세워야 할 점, 차별점은 무엇인지 생각해보자.
아키드로우와 협력해 제공하는 3D 인테리어 베타서비스이다.
오늘의집에서도 자가 주소를 입력하면 완성된 3D 도면을 이용해 인테리어를 할 수 있다. 현재 아파트 도면의 경우 지속적으로 업데이트가 되고 있다고 한다. 공간 하나를 특정해 집중적으로 배치할 수 있는 기능이 있는데, 이 때는 사용자 시점에서 제일 앞에 보이는 벽을 없애 좀 더 보기 편한 상태에서 인테리어를 할 수 있도록 돕는다. 이와 비슷한 기능으로 어반베이스에는 집 전테의 벽을 없애는 기능이 있다. 또 오늘의집에서는 렌더샷을 제공해 실제감을 더 부여해 준다. 고객들은 집을 다 꾸민 후 찍은 렌더샷을 대표 이미지로 사용해 결과물을 공유하기도 한다. 마지막으로 한국어를 포함한 다양한 언어를 제공해 사용자들이 편하게 사용할 수 있도록 돕는다.
아키드로우 시숲은 AI와 디자이너가 함께 추천해 주는 홈스타일링 서비스이다.
현재는 원하는 인테리어 이미지, 가구, 소품, 컬러, 재질 등을 선택하면 홈스타일링을 추천해 주고 있다. 실제로 테스트 해본 바 원하는 컬러가 반영되지 않거나 사진마다 느낌이 다르게 나오는 등 결과 정확도가 조금 부족하단 생각이 들었다.
(처음 주차 때 경쟁사들을 조사하며 시숲도 자료조사를 했었다. 그때까지만 해도 AI 홈스타일링 서비스가 오픈되지는 않았었다. 그런데 현재 오픈된 서비스를 보니 내가 구상했던 MVP와 상당히 유사해 놀라웠고, 이 인테리어 테크 산업이 빠르게 성장하고 변화하고 있구나를 다시금 체감할 수 있었다.)
(분석한 내용 순서를 읽기 편하도록 조정하였습니다.)
어반베이스의 차별화의 핵심은 '기술'에 있다.
종이에 놓여있는 평면의 공간을 3D로 구현할 때나,
가상의 물건을 실제 공간에 배치하려 할 때 가장 중요한 것은
그 상황이 얼마나 생생하게 보이느냐 일 것이다.
그런 점에서 사람들이 이질감 없이 받아들이게 하는 기술력이 가장 뒷받침이 되어야 하지 않을까?
어반베이스는 여러 기술특허를 보유한 상당한 기술력을 가진 회사이다. 최초로 2D 도면을 자동으로 3D화 시키는 기술을 개발했고, 이를 바탕으로 다양한 3D 공간 데이터를 보유하고 있다. 또 다양한 가구 가전 업체와 협력해 만여개가 넘는 3D로 모델링 된 제품들을 보유하고 있다. 이렇게 앞선 기술 보유로 타사들이 접근하지 못한 다양한 공간, 3D 모델링 데이터들은 분명 강점이 될 수 있다.
또 다른 회사들이 3D 도면화 모델링 기술로만 특화되어 있는 반면, 어반베이스는 자체 개발한 AR 기술을 통해 실제 공간에 다양한 제품들을 배치 할 수 있는 기능을 제공한다. 또 이미지 분석을 통해 실제 공간의 용도, 배치된 사물, 취향을 분석해 제품을 추천하는 기술도 개발하였다.
이렇게 다양한 공간 데이터를 쌓았기 때문에 앞으로는 공간을 분석해 공간에 필요한 많은 것들을 추천해 주는 서비스로 나아갈 것으로 보인다. 공간이 주는 분위기, 톤, 가구의 배치 등을 파악해 원하는 스타일과 제품을 추천해 주는 방식 등으로 말이다.
어반베이스로 가상현실 인테리어를 시도해 보지만, 서비스를 사용하기 불편하고, 구현된 인테리어 모습을 실제 처럼 느끼기 어렵다는 문제가 있다.(영어로된 UI와 기능설명, 부족한 GUI, 렌더링 기능 부재 등)
어반베이스를 꼭 사용해야만 하는 이유, WOW 포인트가 부재하다. 오늘의집의 경우 3D로 인테리어한 집을 렌더링을 통해 더욱 실제처럼 파악할 수 있다는 점과 자사 커머스를 이용해 직접 배치해본 가구나 소품을 구매할 수 있단 강점이 있다. 아키드로우 시숲의 경우 개선이 필요하지만 유저의 공간과 취향을 분석해 1:1 홈스타일링을 추천해 준다는 강점이 있다. (어반베이스의 와우 포인트가 될 수 있지 않을까 하여 구상해본 내 MVP 기능과 너무 유사하여 아쉬움이 크다)
그렇다면 어반베이스의 WOW 포인트는 무엇이 될 수 있을까. B2B에서 B2C로 확장을 결정한 만큼 어반베이스만의 차별점과 강점을 살린 서비스 출시가 반드시 필요할 것으로 보인다.
1) 자기 공간과 취향에 맞게 인테리어 하는 것이 어렵다는 것
2) 1)의 문제를 해결하기 위해 어반베이스로 가상현실 인테리어를 시도해 보지만 낯설고 어렵다는 것
나는 그래서 어반베이스가 기업 고객이 아닌 일반 유저들도 확보하기 위해서, 유저의 공간과 취향을 분석해 맞춤 인테리어를 제안하고, 이를 3D 인테리어로도 시도할 수 있게 친근하고 재밌는 경험을 주는 서비스를 제작해야 한다고 생각한다.
공간 취향 분석 및 인테리어 추천 서비스, 홈스널컬러
1) 공간분석 기능
공간 분석을 위해서는 먼저 유저의 공간을 확인해야 한다. 크기, 방 갯수 등의 기본 정보와 일조량(해가 들어오는 방향), 벽지, 몰딩, 바닥재 등의 정보를 수집해 공간의 바탕이 되는 색, 재질, 톤 등을 확인하다.
우리가 피부 톤이나 머리카락 색, 눈동자 색 등에 맞춰 잘 어울리는 톤과 컬러를 정하듯이, 공간에도 저마다의 특징을 가지고 있다. 따라서 공간에 대한 정보나 이미지를 제공 받아 공간을 분석할 것이고, MVP를 제작하는 것이기 때문에 집 전체가 아닌 방 하나를 특정해 정한 후 정보를 파악할 것이다.
2) 취향 분석 기능
유저도 본인이 어떠한 취향과 분위기의 집을 원하는지 또 그 공간에서 무얼 할때가 제일 좋은 지 불명확 할 수 있다. 따라서 성격 테스트와 같은 유형을 이용해 유저가 원하는 포인트 컬러나, 재질(우드, 금속, 유리, 타일 등), 원하는 분위기(심플, 모던, 빈티지, 모던 미드센추리 등), 집에 관한 전반적인 생활 습관 등을 파악한다. 현재 MVP 버전 이기 때문에 집에 대한 취향만 파악, 유저 행동과 심리에 대한 분석은 차후에 진행하려 한다.
3) 공간+취향 분석 후 인테리어 제안 기능
공간과 취향으로 알아본 유저의 성격유형과 집 이미지가 담긴 무드보드, 3D 이미지를 함께 제공한다. 무드보드는 공간의 톤과 주요 색, 유저가 원하는 포인트 컬러, 재질의 가구/소품 등을 페이지 하나에 표현한 것이다. 그리고 이것을 어반베이스의 3D 프로그램을 이용해 유저의 공간에 배치된 모습으로 보여준다. 또 3D 도면에 배치를 직접 하고 싶을 경우를 위해 셀프 배치 기능도 제공한다.
4) 결과물 저장및 공유 기능
집으로 알아본 유저의 성격 유형 결과와, 무드보드, 3D 이미지를 어반베이스 커뮤니티, SNS에 공유할 수 있게 한다.
5) 다이렉트 피드백 채널
사용하며 느꼈던 어려움이나 요구사항을 서비스 내에서 직접 보낼 수 있게한다. 이를 적극적으로 이용해 빠르게 서비스를 개선한다.
나는 이 서비스를 기획하며 심리유형 테스트 등을 떠올렸다. MZ세대가 접근하기 쉬워 사용자가 늘어나고 바이럴 효과도 그만큼 큰 방식이기 때문이다. 과거 크게 유행했던 Forest의 '나만의 꽃 심기'서비스를 참고해 제작해 보았다.
(구체적인 와이어프레임을 작성하기 전, 대략적인 서비스의 느낌을 구현하는데 초점을 맞추어 만들어 본 영상입니다. 빠진 기능이나 흐름이 이상한 부분이 있으니 서비스의 컨셉, 대표 기능 위주로 확인 부탁드립니다.)
심리 유형 테스를 즐겨하는 MZ 세대를 공략해 서비스를 검증 받도록 하자. MZ 세대들이 자주 활동하는 SNS 채널로 홍보해 해당 서비스로 유인하고 실제 어반베이스로 유입되는지를 파악해 보면 유용할 것 같다.
솔루션 검증 방법 검증 대상 : 심리테스트를 즐겨하는 MZ세대 100명
검증 목적 : 서비스 제공 전, 후에 대한 사용자의 반응을 파악하고 앱 사용성을 평가하기 위함.
검증 방법 : 광고비를 투입해 MVP를 홍보. 몇 명이 실제 서비스를 이용하고 바이럴이 일어나는지 파악
평가지표 지표 항목 : 광고대비 서비스 이용 전환율, 공간 분석 결과 및 이미지 공유수, 어반베이스 사이트 유입(가입)률, 셀프 3D 배치 이용률