큐레이션 커머스로 본 금융산업
인공지능,빅데이터, 무인점포 조용한 4차 산업혁명 진행 중
퍼스널 컴퓨터를 집집마다 소유하고 인터넷망이 전국에 깔리고 뒤이어 SNS가 확산되고 무선인터넷망과 스마트폰이 한국 전역에 보급되었다.
지난 20년간 한국은 전 세계에서 가장 빠르게 전국이 디지털화된 나라가 되었다.
디지털화의 목적은 복잡한 세상을 단순하고 편리하게 만드는 것이다.
아이러니하게 세상은 목적한 대로 단순해지지도 편리해지지도 않는 모양새다.
한쪽에선 더 복잡해졌다면 소비자의 선택을 돕는 서비스들이 출현했다.
복잡해진 이유는 디지털화로 산업과 시장이 다채널 구조로 진화다.
생산, 물류, 유통, 판매, 소비라는 산업과 시장의 기본 요소가 디지털화되면서 생산자와 소비자 간
쉽게 정보를 주고받게 되었다.
좀 더 구체적으로 보면 생산자는 생산자대로 소비자는 소비자대로 각자의 영역에서 상품과 서비스에 대해 정보, 판매, 소비의 채널을 시공간의 제약 없이 다양하게 개설할 수 있다.
특히 소비영역의 변화가 압권이다.
디지털 시대 이전 아날로그 시대 채널은 단순했다.
공장에서 생산한 상품으로 소매점이나 대형마트에 가서 구매하면 끝이었다.
구매 선택의 결정은 매장에 가서 하는 게 전부였다.
디지털 시대 구매 결정은 아날로그 시대와 비교하면 상상 그 이상이다.
선택 장애
쇼핑을 예로 들어보자.
인터넷, 스마트폰, 애플리케이션의 등장이 쇼핑을 더 쉽고 간편하게 만들고 있을 것이라는 예측을 해 볼 수 있다.
정말 그럴까?
만약 겨울철 레저 스포츠인 스키장을 가기 위해 스키 용구 구입을 가정해보자.
아날로그 시대에는 스키 용구를 사기 위해서는 스키 판매 매장에 가면 됐다.
그러면 모든 것이 해결됐다.
이때는 소비자는 생각이 복잡하지 않았다.
돈이 있고 없는 것의 문제였다.
디지털 시대는 소비의 의사결정을 단순하게 생각할 수 없다.
스키 용구를 판매하는 매장이 시.공간의 구애 없이 다양해도 ‘너무’ 다양해졌다.
디지털과 연결된 오프매장은 물론이요, 인터넷과 애플리케이션 가상공간까지 수도 없이 많다.
시간이 가면 갈수록 온라인 가상 매장은 그 수를 샐 수 없을 정도로 점증하고 있다.
여기에 해외 직구까지 생겨 글로벌로 그 범위가 확대되었다.
다시 스키 도구를 사겠다는 계획을 돌아와서 생각해 보자.
소비자는 스키 용구를 사기 전 합리적으로 구매하기 위한 몸부림을 친다.
수 많은 브랜드 제품 사이에서 싸고 질 좋은 상품을 사고 싶어서다.
이를 위해 스키 전문 매장, 할인 마트 등 다양한 매장도 돌아본다.
이도 성이 차지 않는다.
혹시 내가 정보를 잘 몰라서 비싸고 질이 좋지 않은 상품을 살 수 있다는 생각으로 온라인 검색에 들어간다.
인터넷 사이트에 스키라는 키워드를 입력하면 수십, 수백 개가 넘는 사이트와 블로그를 비롯한 헤아릴 수 없을 정도의 정보들이 검색된다.
이 중에서 선택을 해야 한다.
‘사촌이 땅을 사면 배가 아프다’는속담처럼 사람은 타인과 비교하는 속성을 가지고 있다.
구매 의사결정을 잘못해서 같은 질인데 나만 비싸게 샀거나 불량품을 사면 인간은 속상할 수밖에 없다.
인간은 타인과 상대적 비교로부터 불행이 시작되는 것처럼 말이다.
오프매장, 온라인 매장, 해외 매장까지 가격도 천차만별인 상황에서 구매의사결정을 내려야 한다.
구매를 하기 전 신중에 신중을 거듭해야 하는 디지털 시대의 복잡한 구매 상황이다.
쇼루밍(오프매장은 쇼룸이고 구매는 온라인에서 하는 쇼핑 행위), 해외직구(해외 쇼핑몰 사이트에서 직접 구매하는 쇼핑 행위)와 같은 새로운 쇼핑 패턴이 이 안에서 출현하기도 했다.
산업과 소비 전 영역에 적용 중
과거 상상도 못한 ‘내 돈 내고 내가 사는데’ 복잡해서 구매를 주저하는 시대가 도래했다.
이와 같은 소비자들의 욕구를 해결하는 서비스도 당연히 등장했다.
그것이 큐레이션 서비스다.
큐레이션 서비스는 정보 과잉 시대에 의미 있는 정보를 찾아내 더욱 가치 있게 제시해주는 것으로 박물관이나 미술관에서 주로 쓰였던 용어다.
소비에서는 쇼핑의 간소화를 전문가나 자동 프로그램이 도와주는 대행 서비스로 정의할 수 있다.
쇼핑 경로의 다양화, 미디어의 증가와 정보의 폭발이 낳은 상품 및 서비스의 홍수 속에서 소비자들은 오히려 과거보다 더 현명하게 행동하기 어려워졌다.
정보 결핍에서 과잉 시대로 넘어오면서 한편에서는 빠르게 쌓여가는 쇼핑 정보 속에서 ‘과연 소비자가 가치 있는 콘텐츠를 선별할 수 있는가’의 문제를 제기하고 있다.
소비자들은 풍부한 정보를 원하면서도 시장에 넘쳐나는 정보에 압도당하고 있다는 느낌을 받게 된다. 이러한 상황에 반복적으로 노출될수록 분명하고 간소한 커뮤니케이션을 통해 선택의 어려움을 해결해주는 서비스에 대한 욕망은 커진다.
그래서 SNS, 소셜 커머스, 큐레이터 등의 기능을 더해 우리 일상에서 일어나는 소소한 삶의 문제를 해결하는 도우미 서비스로 큐레이션 커머스에 주목할 필요가 있다.
혁신산업으로 성장할 것
큐레이션은 2016년을 기점으로 모든 소비영역에서 사람이 입는 옷처럼 필수 요건이 될 것이다.
필수요건이 되는 과정에 대한 역사와 사례를 살펴보자
2011년 스마트폰 보급률이 한국 전 인구 대비 50%를 넘어서면서 큐레이션 서비스의 본격적 시작이라 할 수 있다.
인터넷 기반과 스마트폰이 만나면서 각종 애플리케이션이 큐레이션 서비스의 가능성을 알렸다.
초기버전은 모바일에서 보다 쉽고 간편한 절차로 결제를 할 수 있도록 하여 PC에서 진행하던 구매 과정을 자연스럽게 모바일로 이어나갈 수 있게 도와주는 정도였다.
온라인 쇼핑몰 인터파크투어는 이때 스마트폰으로 실시간 결제 및 증빙 서류 등록 등으로 여행 준비를 간소화시켜주는 ‘해외항공 모바일 앱’으로 전 세계 138개 항공사 6만 7,000개 최저가 항공운임을 검색할 수 있게 하는 서비스를 출시한다.
같은 시기 미국에서는 SNS와 결합한 형태로 에 큐레이션 서비스가 시작되고 있었다.
더 팬시(The Fancy)라는 사이트에서는 온라인 쇼핑을 하다가 자신의 마음에 드는 상품을 발견했을 때 그 분야에 일가견이 있는 쇼퍼 집단의 리뷰나 댓글, 의견 교환 등을 볼 수 있는 연결 서비스를 통해 상품 구매 결정에 도움을 주는 서비스다.
2012년 이후 큐레이션 서비스의 편리한 소비자 경험들이 각 영역에서 공유되면서 온▪오프의 믹스 형태로 더욱 다양하게 출현한다.
소비자의 욕구를 바탕으로 정교화, 전문화된 서브스크립션(subscription) 서비스가 대표적이다.
서브스크립션 서비스는 잡지처럼 정기구독료나 가입비를 지불하고 새로운 제품을 매월 받는 서비스를 말한다.
전문가들이 전문가들이 퍼스널 쇼퍼로서 나에게 맞는 제품을 추천하고 스타일링을 해주는 ‘바이박스’를 예로 들 수 있다.
발레리나 겸 예나라인 CEO 강예나부터 홍익대학교 패션디자인과 간호섭 교수까지 다양한 분야의 전문가와 셀러브리티들이 자신들의 안목으로 엄격히 선별한 상품들을 소비자들에게 선보이고 있다. 매월 3~5개의 디자이너 브랜드 상품을 테마별로 구성하여 한 개의 박스로 만들어 합리적인 가격으로 판매한다. 클러치, 스카프, 캠핑 기어 등 전문가와 셀러브리티들이 추천하는 제품은 단일품목도 있다. 일부 가격은 시중가보다 70~80퍼센트 저렴하다.
또 다른 큐레이션 서비스는 단일 품목을 전문화한다.
빈스박스 (BeansBox)는 커피 애호가들에게 커피 큐레이션 서비스를 제공한다. 해외 로스터리 카페에서 최상급 로스팅 커피를 당일 항공 배송하여 7일 안에 신선하게 즐길 수 있게 해준다. 2013년 2월에 국내 창업한 빈스박스에서는 매월 세 가지 품종의 커피를 제공하며 고객 들은 1개월부터 12개월까지 선택하여 커피를 ‘정기구독’할 수 있다.
정기구독은 서브스크립션은 더 세분화되고 있다.
뉴욕 베스포케포스트(Bespoke Post)는 선물처럼 구성된 꾸러미 박스를 구독자에게 매월 보내주는 서비스다. 이 서비스는 매달 $45라는 구독료를 내면 일반 소비자들이 찾기 어렵고 구매하기에 부담스러운 가격의 제품들로 테마를 구성하여 ‘박스 오브 어썸(Box of Awesome)’이라는 선물상자가 구독자의 집으로 배달된다. 박스 별로 테마를 정해져 있어 캠핑을 갔을 때 한 끼 식사, 집에서 직접 만들어 먹는 칵테일 키트 박스, 중년 남성의 로망인 파이프 담배 키트 박스 등이다. 특히 한 번쯤은 경험해보고 싶은 상위 문화가 서비스가 포함되어 있어 관심을 끌고 있다.
한국의 쿠팡은 육아 때문에 쇼핑이 쉽지 않은 주부들을 대상으로 분유와 기저귀, 물티슈부터 생수와 샴푸, 세제, 티슈 등 생필품까지 다양한 품목을 정기 배송하고 있다. 더불어 싱글족까지 대상을 확대하고 있다.
온라인 검색까지 큐레이션으로 가고 있다.
아직 한국에서 생소한 타불라다.
지난해 10월 타불라는 클릭수 11억 5000만 회를 기록해 세계 최고의 클릭수를 기록했다. 미국 내에서 페이스북, 야후보다 더 많은 데스크톱 인터넷 방문자 수가 많았다.
타불라의 검색시스템은 디스커버리 플랫폼으로 개인 성향 분석을 통해 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠 추천 목록을 제공해준다.
방문자가 직접 검색해서 찾을 필요가 없다.
각 기술이 융합하는 4차 산업혁명 금융 큐레이션
금융에서 큐레이션 서비스도 다른 영역에서처럼 다양한 요소들과 융합되어 더욱 파괴적으로 진행될 것이다.
인터넷 전문은행, SNS, 빅데이터와 4 차 산업 혁명의 핵심기술인 인공지능, 머신러닝, 핀테크 기술 등 큐레이션 서비스가 금융권에 정착하는데 문제가 될 수 있는 법제도와 신용의 측정과 같이 보수적인 장벽들을 제거하고 있기 때문이다.
앞으로 5년 후 무인점포에서 인공지능이 고객에게 맞춤형 서비스를 제공하는 장면을 심심치 않게 보는 것이 기정 사실화되고 있다.
그렇게 가는 과정의 징후 사례를 보자.
첫 번째는 인터넷 전문은행의 출현이다.
한국도 지난해 11월 29일 케이뱅크와 카카오은행 등 2곳에 금융위원회는 인터넷 전문은행 예비인가 결정을 내렸다.
한국보다 앞서 미국에서는 2012년 100% 모바일 거래 은행 모벤이 출범했다.
이 은행의 특징은 점포나 ATM이 없고 현금카드도 발급하지 않는다.
고객들은 오직 NFC 금융칩이 내장된 스마트폰만으로 금융거래를 하고 있다.
계좌는 스마트폰에서 개설하지만 입출금은 STAR사의 ATM망을 이용하고 있고 모든 상품 거래는 마스터카드 가맹 상점을 이용하는데 수수료가 저렴해 인기가 매우 높다.
모벤에서 가장 눈에 띄는 상품중에 하나인 모벤 머니 플러스라는 서비스다.
고객이 미리 지출할 항목별로 예산을 수립하고 해당 범위 내에서 잘 이용하고 있는지 확인할 수 있도록 고객들의 소비 행태를 분석해 준다.
분석된 정보는 녹색, 노랑, 적색의 인디케이터(Indicator)로 소비의 적정성이나 과소비 여부에 대한 정보를 분석해 제공한다.
고객들은 이 서비스로부터 자신들도 모르는 소비 형태와 저축을 방해하는 요소 무엇이었는지 알게 된다.
따라서 합리적인 소비의 방향으로 전환할 수 있다.
또 하나 모벤에서 가장 차별화된 서비스가 있다면 소셜미디어를 이용해 신용도를 평가하는 CERD Scoring 시스템이다.
모벤의 신용점 수체계는 고객들이 전자금융채널 이용정도, 소셜미디어 연결성, 자금관리의 신뢰성 등을 고려한다.
SNS의 영향력이 강해지면서 소셜미디어에서 평가되는 개인의 가치가 개인의 총체적 신용도에도 영향을 미칠 수 있어서다.
페이스북이나 트위터와 같은 SNS을 잘 활용하고 팔로워들에게 좋은 리뷰와 평판을 얻는다면 신용도가 높아질 수 있다는 해석이 가능하다.
그다음은 빅데이터 적용이다.
신한카드 빅데이터를 활용해 세대별 카드를 내놓고 있다.
개인별 소비패턴 분석해 맞춤형으로 정보와 혜택을 제공하는 것이다.
30대 후반 여성고객인 알파맘(AlphaMom)과 50대 초반 퀸오브하우스(Queen ofHouse) 고객을 대상으로 개발된 '레이디 클래식'카드다.
"나보다도 더 나를 잘 안다"
마지막으로 소비자 욕구와 각종 기술이 융합해 금융권에서 몇 년 안에 일반화될 큐레이션 서비스가 어떻게 적용되는지 예측 시나리오로 마무리를 짓는다.
한 남성 은퇴자가 새벽녘에 은행에 전화를 건다. 조금은 복잡한 질문을 하기 위해서다. 은퇴자를
위한 금융상품은 없는지에 대한 상담이다. 밤새 미래에 대한 고민으로 잠들지 못해 새벽에 전화를 건 이유가 여기에 있었다. 은행 상담원은 정확한 목소리로 또박또박 은퇴자의 다양한 질문에 답한다.
이 상담원은 다름 아닌 IBM의 인공지능 컴퓨터 ‘왓슨(Watson)’이다.
이게 가능할까?
현재 한국 금융권에서 오후 6시가 넘으면 상담 내용이 제한된다.
금융상품 상담은 더군다나 불가능하다.
은행이나 카드사가 24시간 콜센터를 운영하는 것은 경제적 효율성을 따져 봐야 한다.
효율성이 떨어진다.
인력구조 운영에서 비용이다.
만약 비용이 들어가지 않는다면 상황은 달라질 수 있다.
왓슨은 인공지능 컴퓨터다.
초기 구매 비용과 소수의 전문인력만 있으면 된다.
대형은행의 콜센터는 몇천 명의 인력이 상주한다.
이에 반해 왓슨은 콜센터 인원수만큼 설치할 필요도 없고 심지어 몇대로 해결할 수도 있고 24시간 가동할 수 있다.
기계가 효율성이 좋은 것은 분명하다.
그런데 어떻게 사람의 목소리를 이해하고 상담할 수 있다는 것인가!
여기에 인공지능, 빅데이터 분석, 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)이라는 기술이 계속 발 전하고 융합하고 있어서 가능하다.
왓슨은 은퇴자의 전화를 받았을 때 자산 규모, 상황, 기호, 취향이 어떤 사람인지를 빅데이터 분석으로 사전에 알 수 있다. 그다음 머신러닝이 기술이 적용돼 은퇴자의 질문에 대응하고 맞는 금융상품을 큐레이션 해 줄 수 있다.
은퇴자는 수 많은 금융상품 중 자신도 몰랐던 자신에게 알맞은 상품을 추천받았다.
2013년을 기점으로 미국 호주를 비롯한 전 세계은행, 보험사, 카드사 등 금융권에서 상담과 빅데이터 분석에 적용과 활용 가능성을 높이고 있다.
