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Aug 02. 2019
제조기반 패션기업이 IT를 바라보는 불편한 현실 #2
AI, 머신러닝 보다 중요한 것. SI가 말하지 않는 불편한 진실.
*2편을 시작하기 전에, 먼저 전할 말이 있습니다. 이 포스팅은 "그(분)들이 잘못됐고 제가 맞다"라는 관점의 비판적 성격의 글이 아닙니다. 단지 저는 설득력이 부족하고, 현장 미팅에서 당황함에 몸부림쳐 제대로 된 말을 하지는 못했지만, 혹 이 글을 접하는 누군가는 제조기반 패션기업을 운영하는 CEO나 임원들의 생각과 고민을 미리 파악하시어 그분들에게 저보다 더 나은(?) 조언을 해주시길 바라는 마음으로 작성합니다. 혹시 좋은 자리 들어가시면 저도 좀 추천해주시고 :)
#사장님, 아무 일도 안 하니까 아무 일도 일어나지 않는 거예요! [데이터 2편]
#1편에서 재구성한 대화에서 '데이터'에 관한 내용만 계속 살펴보겠다.
그분(들)과의 대화는 많은 것을 놀라게 했지만, 가장 놀라면서도 우려스러웠던 것은 IT에 대한 기본적인 이해가 부족함에도 불구하고 주변의 여러 IT 전문가들과 스스로 취득한 정보들은 매우, 아주 매우 고급적인 기술을 요하는 내용이라는 것이다.
물론 내가 첨부한 PT에 머신러닝이니 AI니 하는 것들을 언급하기는 했지만, 그 '페이지'의 핵심은 "4차 산업의 중심에서 하루라도 빨리 대비해야 한다."라는 취지였다. 또한 아래에 다시 언급하겠지만, 전체 PT의 맥락은 오프라인 중심으로 성장했던 패션 제조기업이 온라인/모바일로 진출하는 방법 및 3,5,10년 단위로 투자금 회수-매출 기여-유니콘(unicorn) 기업 순으로 성장하기 위한 준비사항이었다.
그런데 그분들과의 대화는 주로 (과장하면) "가능한 한 빨리 머신러닝 기술을 도입해서 온라인 매출을 늘리고 싶다. 가능하냐? 어떻게 가능하냐?"라는 것이었다. 어찌 보면 그분들 입장에서는 당연한 것이기는 하지만, 그(분)들에게 일의 순서란 정말 무의미하다는 느낌이랄까.
서비스를 기획, 개발만 하고 빠지겠다는 외주업체 미팅도 아닌데, 성장까지 책임져주겠다는 사람에게 이런 수준의 질문을 할 정도이면 외주(솔루션) 업체들이 계약을 따내기 위해 받을 기술적 질문은 안 봐도 뻔하다는 느낌적인 느낌ㅠㅠ
출처 : 내 PT 발췌/인용 *내 PT의 핵심은, "귀사는 지금 온라인에 대한 큰 투자 없이도 몇 천억 원의 매출을 올리고 있지만, (사실 이제 오프라인이나 내수시장에서는 성장동력이 더 없으시죠?) 온라인에 대한 투자와 경험을 투입하면, 3-5년 내에 지금의 매출보다 50% 이상은 성장할 수 있고, 회사 가치를 높이실 수 있습니다."였고, 이 부분에 대해 PT에서도 몇 번이고 언급을 했지만... 내 설득력이 부족한 것인지, 사람은 누구나 보고 싶은 것만 보려고 한다는 불편한 진실 때문인지 모르겠지만, 이 부분에 대해 왜 3-5년이고, 정말 3년 후면 투자금 회수가 어떻게 가능한지에 대한 질문을 한 사람은 없었다. (일단 3년이 너무 길다고 생각하시는 것 같다^^)
내가 그분들과 대화를 통해, 그리고 몇몇 회사 운영 경험을 통해 알고 있는 것은, 우선 제조기반 패션기업의 경영자 혹은 임원들은 데이터에 대해서 많이 모른다는 것이다. 그들이 알고 있는 데이터란 POS에 찍히는 숫자들이고, ERP와 같은 전산시스템 구축까지가 한계이다. 지난 수년, 수 십 년간 수만, 수십만의 고객들이 구매를 했고, 어쨌든 그 구매 데이터가 자신들에게 있으니 그 자료를 잘 활용하면 된다고 생각하는 게 그들의 상식이고 지식이며 '경험'이다.
또한 매년 수억 원 이상을 요구하는 '솔루션 업체'들은 계약 전에는, 그리고 발등에 불이 떨어지기 전에는, DB에 대해서 클라이언트에게 (잘 몰라서 반, 제 무덤 파기 싫어서 반) 솔직히 말하지 않는다는 사실도 잘 모른다. 솔루션 업체의 입장에서는 설명해봤자 잘 모르고, 그 부분에 대한 비용과 시간을 언급하면 클라이언트들이 놀라 자빠질 것이라는 사실을 너무나 잘 알고 있기에, 그 부분은 그냥 SKIP 하고 '화려한 기술'에 대해서, 클라이언트가 풍문으로 전해 들은 매우 화려하고 그럴싸한 기술에 대한 설명만 주구장창 하곤 한다.
솔루션 업체는 그렇게 영업하는 게 당연히 맞다. 뭐하러 제 무덤을 파겠나ㅎ 그저 마지막 계약서 작성 시점에, 구축/운영과 관련하여 "DB/서버의 구축 및 운영 관리의 책임은 갑(의뢰인)이 지는 것으로 한다."라고 쓰인 계약서에 도장 쾅- 찍으면 그만인걸.
자, 우리는 알고 있다. 지금부터 그들은 ON-라인에 들어선 게 아니라 헬(hell)-라인에 들어섰다는 사실 말이다. 그리고 짧으면 6개월, 늦어도 1~2년 년 후, "그 업체 엉망이야" 하거나, "온라인? 투자? 훗 그래, 어떻게 할 건데? 우리도 다 해봤거든?"라는 극 냉소주의 감정이 우후죽순 솟아오른다. 그리고 다시 얼마 후, 나름 전문가랍시고 모시고 온 사람을 통해 또다시 가장 낮은 가격(양 사는 서로 합리적인 가격대에 계약했다고 자평한다. 세상에 둘도 없는 서로가 만족하는 계약의 탄생...ㅋ)에 화려한 기술을 언급하는 외주업체와 계약을 한다.
해당 외주업체는 서버와 DB, 프론트와 백앤드를 분석해봐야 한다고 말한 뒤, 한 달 즈음 지나면 백이면 백 "기존 데이터와 서버에 문제가 많습니다. 아키텍처와 구조적 문제로 인해 시간이 더 늘어날 것 같습니다. 용역 리스트에 없는 사항입니다."라고 말할 것이다. 그리고 그 문제의 열에 여덟쯤은, DB와 관련된 로직과 구조의 문제이며, DB의 최적화/트랜젝션 처리 문제, 기능 리스트/IA 미흡의 문제일 것이다. 물론 그나마 양심적인 외주업체가 이렇고, 대부분의 업체는 웬만하면 그냥 덮고 자기 할 일만 묵묵히(?) 하겠지. 이 얼마나 스마트한 사람들의 현명한 의사결정 과정의 반복인가ㅋㅋ (냉소적으로 표현해서 죄송^^;)
Amazon, echo look을 구현하기 위해 매년 수천억 원의 DB 관리 비용과 서버 유지 비용이 들어간다는 사실은 안비밀 (출처 : YOUTUBE, AMAZON)
다시 말하지만, 이런 현상은 솔루션(외주) 업체만의 문제는 아니다. 보통 제조기반 유통기업의 경영자들은, 우리가 흔히 말하는 데이터베이스(DB), 게다가 그것을 활용한 추천, 검색 기술이라는 것은, DB를 어떻게 분류하고 저장하고 있느냐, DB를 어떻게 처리하고 있느냐에 따라 가능 여부가 판가름되며, 소요시간도 천차만별이라는 사실을 알고 싶어 하지 않는다. 그(분)들은 그저 개인화/추천/검색과 같은 기술이 웹 프론트나 앱 화면에 어떻게 빠르게 구현이 되고, 이것이 매출에 얼마나 기여할지'만' 궁금해한다. 그것도 최소 비용으로. (물론 이것을 설득하고 정리하는 것이 내 업무이기는 하겠지만, 도전에 대한 설렘보다 걱정이 두려운 개인 외 '조직'을 상대하는 것은 말처럼 쉬운 일이 아니다.)
사실 내 관점에서 오프라인에서, 오프라인 구매 고객의 데이터는 온라인과 모바일에서 기술을 적용하는 데에 더 애를 먹게 하는 '처리' 요소일 뿐, 그 자체가 오프라인 회사가 온라인을 통해 기업의 수익모델을 피벗 하려는, IT기반 유통산업으로 전환하는 것의 핵심이라고 생각하지 않는다.
'서비스 기반의 데이터'라는 것은 ERP를 통한 데이터 수집과는 많이 다르다. 목적성이 구매 결과에 한정되지 않고, 유입 과정부터, 각종 페이지의 클릭, 머무는 시간, 구매/결제 과정, 구매완료(ROAS, 결과), 구매 후 반응까지의 전 과정을 사람의 느낌이나 감각이 아닌, 숫자와 알고리즘에 기반한 다양한 예측을 해야 하는 과정이자 기능이기 때문에 그 자체만으로도 20세기에 구축해놓은 ERP나 POS 관련 기술만으로는 분석하고 처리하기에는 큰 한계가 있다.
예컨대, 오프라인에서 "트렌디하고 감각적인 3,40대 여자 직장인을 위한 셔츠"라고 포지션 되어 있는 브랜드를 보유한 회사가 있다고 가정하자. 그래서 그 타켓에 적합한 모델을 세우고, 좋은 원단을 사용하여 옷을 제작하여 입히고 TV나 영화관, 지면 광고에 태우고 매출을 올렸다 치자. 그래서 구매 데이터를 가지고 있다 치자. 그럼 온라인에서는 어떻게 할 것인가?
구독 기반, 퍼스널 쇼핑 서비스 '스티치 픽스(STITCH FIX)'는 고객과 상품 데이터를 자체 개발한 디자인 알고리즘에 적용, 추천하는 큐레이팅 커머스다. (출처 : SF) 똑같이 "트렌디하고 감각적인 3,40대 여자 직장인을 위한 셔츠"를 적용하고 마케팅을 하고, 판매를 할 것인가? 그렇다 치자. 온라인과 오프라인의 타켓 설정을 동일하게 가져가는 것은 영리하지 않을 뿐이지, 잘못은 아니니까. 만약 그렇다면, '온라인에서 구매한 고객들의 데이터와 오프라인에서 구매한 고객 데이터는 분리되어 관리되고 있는가?' 아니면 '통합하여 관리되고 있는가?'에 대한 질문의 답을 명쾌하게 할 수 있는 사람은, 서버/DB/ERP 시스템을 구축한 기획자 혹은 서버/DB에 직접 접근이 가능한 백앤드 엔지니어밖에 없다.
그런데 만약 기획자가 사내에 없다면? 개발자가 사내에 없다면? 기존 기획자와 개발자가 퇴사한 지 얼마 되지 않았다면? 외부에 있다면? 내부에서 확인할 수 있는 건 매우 제한적일 수밖에 없다. 그리고 앞서 말한, 유입(UV)-페이지 클릭(PV)-머무는 시간(체류시간)-구매/결제 과정(이탈률)-구매완료(ROAS)-구매 후 반응(CS, 구매후기, 댓글 등) 등은 아마도 모두 DB에 제대로 정리되어 있지 않을 것이다. (참고로 BO/admin 구축과는 다른 문제이다. 또한 기획과 설계가 제대로 잡히지 않은 상태에서 저러한 항목이 다 있어도 문제다ㅎ)
게다가 해당 구매 데이터를 구분하기 위한 구조적 기준은 누가 어떻게 세웠는가?라는 본질적 질문에 대해 외주 기획자나 개발자는 모르쇠로 일관할게 분명하다. 자기가 만든건 맞지만, 또 자기가 (기획/설계)한 게 아니기 때문이다. 자, 만약 이런 상황이라면 오프라인과 온라인에서 지금까지 수집해온 데이터는 어떻게 해야 할까?
분리도 하고, 합치기도 해야겠지? 이걸 또 누가 할까? 시간은 얼마나 걸릴까? 전부 살릴 수는 있을까? 비용은? 1억? 2억? 시간은? 그/것/만 두어 달은 필요하겠지. 우와~어마어마하다. (오프라인 기반의 회사들은 온라인 못하겠다-라는 소리가 나올 수밖에 없다^^;) 지난 수년, 수십 년간 판매해온 고객 데이터와 구매 데이터가 순식간에 애물단지로 전락하는 순간이다.
사실 데이터가 애물단지가 되어버리면, 100년 된 브랜드가 만든 서비스라도, 대학생들이 이제 막 창업하여 마케팅을 통해 고객들을 모객 하기 시작한 온라인/모바일 앱 프로토타입 서비스와 다를 게 없다. 아, 물론 네임밸류와 오프라인 유통망을 통해 유입과 다운로드 마케팅은 좀 더 쉽겠지. (여기서는 다시 '불편한 진실 #1'에서 말한 마케팅 총괄이 누구냐, 가 또 문제이긴 하겠지만ㅎ 나름 마케팅 십수 년 했다는 전문가들이, 디지털 마케팅에 감각적으로 능한 친구들에 비해 능하다고 절대 말할 수 없기에.)
10여 년 된 사이트를 영업 중에 리뉴얼하는 작업은, DB와 서버, FO/BO의 전방위적인 문제를 발생시킨다. (출처 : 내 경험)무엇보다 더 큰 문제는, 만약 기존부터 온라인/모바일 영업을 해오던 업체라면, 영업을 중단하고 재정비를 하기는 쉽지 않기에, 두 가지의 작업을 동시에 진행해야 하는데... 이게 정말 참, 어렵다^^; (내가 최근에 경험한... 안습ㅠㅠ) 차라리 오프라인만 운영을 하고 있었다면, 새로이 구축하면 되니까 DB와 서버 정비에 시간을 투입한 다음, PC든 모바일 앱이든 만들면 되는데, 기존에 있는 것을 바꾸자면... 이건 정말 기술적으로나 정량적으로나 신경 쓸게 한, 두 가지가 아니다. (게다가 매출/영업관리 까지 해야 하는 총괄의 입장은 두말할 나위 없다.)
데이터라는 게 그렇다. 물론 난 데이터 전문가도 아니고, 기획 전문가도 아니며, 상품 추천 기술이나 AI, 블록체인과 같은 기술 전문가도 아니다. 하지만 분명한 것은, 온라인과 모바일 비지니스의 시작은 데이터를 어떻게 수집하고, 어떻게 관리하느냐가 비지니스 성패에 정말 중요하다는 것이다. 그것을 볼 수 있는 자만이, 그것을 '경험'으로 인지하고 공감하는 자만이 성공적인 구축을 할 수 있고, 유지/보수를 통해 성장할 수 있다는 것이다.
정말이지 내가 최근에 만나본 분들이 걱정하는, "어떻게 하면 고급 기술을 얹힐 수 있을까?"에 대해서 우리가 지금 고민할 필요는 없다. 그런 고민이야말로, 산업 전문가들이 알아서 추천해주고, 고민할 수 있게 도와주니까. 문제는 본질이다. 그 산업 전문가(솔루션 업체, 책의 내용, 인터넷 지식)들이 말하지 않는 '기술'의 가장 기본이 되는 본질 말이다.
Tommy Hilfiger는 FITxIBM과의 협업으로 리이메진 리테일(Reimagine Retail) 프로젝트를 진행하고 있다. (출처 : Analytics Vidhya)*토미 힐피거(Tommy Hilfiger)의 리이메진 리테일(Reimagine Retail) 프로젝트는 딥 러닝 기술을 활용하여 자사 제품 이미지 15,000장과 런웨이 이미지 600,000장, 그리고 패브릭 이미지 100,000장을 분석하여 진행하고 매년 분석되는 데이터 이미지는 종류에 따라 최소 1천 장에서 최대 10만 장까지 추가되고 있다. (출처 : IBM)
'데이터'만으로 유니콘 기업이 되기도 하고, 수조 원의 가치를 지닌 플랫폼의 주인이 되기도 한다. 이럴 경우 매출은 당연히 따라오는 것이고, 이익은 관리를 하면 되는 것이다. 나는 비록 최근에 만나본 CEO나 임원분들에 비해서도 고급 기술에 대한 지식도 없고, 감각도 부족하지만 중요한 것은 어떻게 하면 본질에 '가깝게' 사고하고, 실패 확률을 '낮추는' 것임을 경험으로 알고 있다. (실패를 많이 해봤기에...ㅠㅠ)
오프라인 기반의 회사의 장점 두 가지는 '브랜드 인지도(BA)'와 '피구매자 경험'이다. 브랜드 인지도는 1편에서도 잠깐 언급을 했고 이후 또 언급을 하겠지만, 마케팅의 관점이라고 보는 편이 맞다. 그러나 '피구매자'로서의 경험은 온전히 소비자의 구매나 소비자가 구매 고민을 하게 만드는 사람, 즉 브랜드/회사의 특권인데, 그 특권을 어떻게 관리하느냐의 기본이 데이터라는 것이다. 데이터는 오프라인 회사의 장점이지만, 또 피벗을 할 때에 엄청난 부담을 주는 단점이 되는 양날의 검이다.
나아가 데이터 정리, 상품 추천을 포함한 어떠한 추천/검색 기술을 위한 분류의 시작과 끝은 엑셀로 충분하다. 상위 기술, 프로그램도 있기는 하겠지만, 현재 오프라인 기반의 패션회사들이 수집해야 할 정보와 저장해야 할 데이터의 수준은 몇 억짜리 프로그램이 아니라, 엑셀이면 충분하다. 국내외 유명 블로거나 솔루션 업체에서 말하는 추천기술을 위한 어떠한 프로그램도, 데이터 분류의 기본을 가장 잘 아는 사람, 즉 우리 브랜드, 업을 가장 잘 아는, '우리가 뭘/어떻게 분류를 해야 하는지를 아는 사람' 보다 더 정확할 수 없다. 무엇을 어떻게 분류할 것인가? 펜을 들고 노트에 작성하고, 워드나 에버노트에 옮기고, 엑셀에 정리하면 된다. 마지막으로 분류한 데이터 항목을 데이터 엔지니어나 서버/백앤드 개발자에게 넘기면 된다.
마지막으로, 이러한 부분들에 대해 한 기업의 CEO가 다 알아야 한다는 건 아니다!! 특히 오프라인으로 성장한 기업의 오너가 굳이 데이터의 중요성을 알아야 하고, 우리 로직이, 서버가 어떤 상태인지 알 필요는 없다. IT 기업이 아닌 이상에야 그들이 잘하는 걸 하면 된다. 문제는 그 CEO 곁에 있는 사람, 혹은 만약 CEO가 이러한 문제(IT혁신과 변화)에 관심이 있을 때, 타인에게 보고 들은 지식으로 상황을 판단하고, 극단적으로 우려하거나 혹은 자만하여 일을 그르치면 안 된다는 것을 강조할 뿐이다.
다음 포스팅에는 또 다른 미팅 사례를 통해, 오프라인 제조기반의 패션회사가 걱정하고 우려하는 다른 포인트를 짚어 보겠다.
다른 포인트라 함은,
1. 서비스를 구축하는 사람과 운영할 사람은 같은 생각을 해야 한다. (SI와 일하는 법, 오프라인 제조기반 회사의 온라인/모바일로의 비지니스 피벗 및 확장은 구축한 사람이 성과까지 책임지는 게 좋다는 지론)
2. 오프라인 브랜드 이미지와 온라인의 브랜드 이미지는, 같거나 또는 다르다.
3. 서비스 구축 비용 및 유지 비용이 왜 중요하고 어떻게 측정되어야 하는가.
4. 오프라인 제조기반 회사가 온라인으로 진입할 때, 투자비용(ROI)을 계산하는 방법. (3년은 너무 길다고? 온라인과 모바일에 대한 투자 없이, 혹은 제대로 된 조언과 협조 없이 3년 후 귀사는 얼마나 성장을 할까요? 투자가치 확실한 온라인-모바일 구축은 거저 얻어지는 게 아닙니다.)
5. 서비스의 핵심 포인트를 결정하는 방법. (마케팅, 유저 사용성 측면에서의 핵심 기술)
등에 대해서 두서없이 계속 쓸 예정이다.
어쩌면 내가 입만 살아서, 겁만 많은 사람일 수도 있겠지만^^; 분명한 것은, 내가 오늘까지 썼던, 기록할 내용은 누군가 책으로 알려줬거나, 혹은 3자를 통해 보고 들은 내용이 아니라 온전히 내 경험을 통해 얻은 실무적 관점의 지식이라는 것이다. 이것들이 업의 전부는 아닐지라도 최소한의 CASE로서의 가치, 즉 업의 실체적 진실에 가까운 부분으로서의 가치는 있다고 믿는다.
(계속)
