데이터 분석하는 앱 서비스 이야기 (1) 잉크
책 골라주는 책방 '잉크(iinnk)'를 서비스하고 있는 브레인콜라
유저해빗 고객사의 데이터 분석 이야기를 전달하는 연재 인터뷰입니다. 데이터 분석의 중요성을 실감하고, 개발사가 설정한 목표에 도달하거나 어떤 성과를 내기 위해 지속적으로 사용자 데이터를 연구하고 있는 앱 개발사가 점점 늘어나고 있습니다.
고객사의 앱을 소개하고 서비스에 어떻게 데이터 분석을 활용하는지에 대한 내용을 전달하고자 모바일 앱 분석툴 유저해빗을 사용하고 있는 고객사를 직접 찾아가 보았습니다. 그 첫 번째 고객사는 책 골라주는 책방 '잉크(iinnk)'라는 앱 서비스를 운영하는 브레인콜라. 데이터 유통을 통한 출판 비즈니스의 혁신을 꿈꾸는 김강산 대표를 만나봤습니다.
인터뷰에 응해주셔서 감사합니다. 간단하게 본인 소개 부탁드립니다.
책 골라주는 책방 잉크(iinnk) 서비스를 운영하는 브레인콜라의 김강산입니다.
저는 원래 교육/출판 관련 회사인 이투스에 있었습니다. 출판사업 본부를 담당했었죠. 이투스를 대학교 1학년 겨울방학 때부터 회사를 다녀서 13년 동안 다녔어요. 출판사업을 7년 동안 맡아하면서 출판사로 책을 낼 때마다 '이 책을 어떻게 알리지'라는 고민을 하게 되었는데 그 고민에서 시작된 것이 지금의 잉크(iinnk)를 만들어 냈죠. 브레인콜라는 첫 번째 아이템을 출판으로 잡고 진행하고 있고, 두 번째 아이템은 교육 쪽으로 하나 더 준비 중입니다.
잉크(iinnk)의 탄생은 ‘이 책을 어떻게 알리지’에 대한 고민에서 시작되었다고 하셨는데요. 그 고민 이야기를 좀 더 듣고 싶어요.
실제로 출판사들이 본인들이 출판한 책을 누가 샀는지 데이터를 수집할 방법이 거의 없습니다. 온라인 서점이 데이터를 준다고는 하지만 원하는 수준의 데이터를 주고 있지는 않거든요. 그러다 보니 책을 낼 때마다 항상 새롭게 시작하는 느낌이 들게 되죠. 데이터가 너무 없어서 타게팅이 되는지 안되는지, 효과가 있는지 없는지, 판단이 안됩니다. 이렇게 계속하다가는 출판사가 살아남지 못하거든요.
또 책을 구매하는 독자들 입장에서는 서점 가서 고르는 것을 힘들다고 생각하세요. 지나가다가 표지를 보거나 유명 저자이거나 베스트셀러를 보게 되는데, 숨겨진 책들 중에서도 좋은 책들이 너무 많잖아요. 이 두 가지를 엮어서 출판사는 타깃에 대한 정보를 얻고 독자는 원하는 책을 쉽게 찾을 수 있는 플랫폼이 필요하겠다 라는 생각이 들어서 잉크(iinnk)라는 서비스를 시작하게 되었어요.
책 골라주는 책방 잉크(iinnk)의 대표 화면잉크(iinnk)는 간단히 말해 읽은 책을 기록해주고 유저들에게 원하는 책을 잘 골라주는 모바일 앱입니다. <네이버 앱스토어 2015 스타트업 베스트 앱 20>에 선정되었고, <중진공 청년창업 사관학교 6기 아이템>으로 선정되었습니다. 안드로이드 10월 중순, iOS는 지난달에 오픈했어요.
경쟁 서비스라고 할만한 게 있을까요?
크게 보면 많죠. 예스24, 알라딘 같은 온라인 서점도 경쟁 서비스고 북 테크 관련 서비스하는 회사들 많잖아요. 스타트업 중에도 원센텐스, 비블리같은 서비스도 있고요. 사실 온라인 서점들이랑 저희랑은 제휴관계를 맺고 있어요. 알라딘에서는 API를 제공받아 사용하고 있고, 예스24와는 포인트 제휴를 맺고 있어요.
그럼 경쟁 서비스와 다른 잉크(iinnk)만의 차별성은 뭐라고 할 수 있을까요?
책을 자동으로 추천해주는 알고리즘으로 가는 것도 좋지만, 그 전에는 누가 추천해 주느냐가 더 핵심이라고 생각해요. 그 누가는 책을 잘 알고 있는 사람이라고 할 수 있는데, 그중에서 오프라인 책방을 운영하시는 분들이라면 믿을만하지 않나라고 판단합니다. 그분들 공간을 보면 그렇게 크지 않아요. 그러면 그 많은 책들 중에서 본인들이 선별해서 본인들 공간에 전시를 합니다. 그런 책들을 다시 한 번 선별해서 사용자들에게 소개해주는 것을 진행하고 있어요. 지금 현재는 7개가 들어와 있는데, 25개까지 파트너십을 맺는 것을 목표로 연말까지 준비 중입니다. 시작을 휴먼 큐레이션으로 잡고 보조적인 역할로 추천 알고리즘을 진행해 차별화를 보고 있습니다.
책방을 계속 넓히는 것이 잉크(iinnk)만의 차별점입니다. 알고리즘도 차별점이라고 할 수 있는데 이것은 누구나 따라 할 수 있는 것이라고 생각해요. 기술적으로는 못 따라 할게 어디 있나요. :)
출판사에게 데이터를 통해 타깃에 대한 정보를 얻게 해주는 플랫폼을 만들고 싶다고 하셨는데, 기본적으로 데이터 보는 것을 중요하게 생각하실 것 같아요. 사용자 데이터를 어떻게 확인하고 계신 지 듣고 싶어요.
서비스 운영 초기에 유저해빗을 접하고부터 지금까지 사용하고 있습니다. Google Analytics도 병행해서 보고 있어요.
다들 보지만 주로 제가 직접 합니다. 스타트업인데 제가 보지 않으면 안 된다고 생각해요. 데이터가 작을 때 같이 봐야 한다고 생각해요. 작은 데이터라도 보면서 해야 한다고 생각해서 사용자 데이터의 모수가 작긴 하지만 보려는 노력을 계속하고 있습니다.
데이터는 거의 매일 보고 있어요. Google Analytics는 앱이 있으니까 수시로 이동 중에도 들어가서 확인합니다. 유저해빗은 앱이 없어서 상대적으로 접속하는 수준이 낮긴 합니다. 유저해빗은 맘 잡고 앉아서 보는 편이에요. 자주 들어가는 것은 아니지만, UI에 문제가 있다더라 하면 들어가서 봅니다.
모바일 앱 분석툴 '유저해빗'의 사용 경험을 들려주신 김강산 대표님 :)데이터를 왜 확인하시나요? 실제로 데이터 분석의 중요성을 실감하고 있으신지 궁금합니다.
제품과 관련해 새로운 아이디어를 만들어내기보다는 데이터를 기반으로 제품을 개선합니다. 콘텐츠를 어떤 쪽으로 더 강화해야 하는지, 진성 사용자는 어떤 행동을 보이는지, 기능에 문제는 없는지 파악할 수 있잖아요. 사용자들이 직접 솔직하게 사용해보고 나온 반응을 바로 Google Analytics와 유저해빗의 데이터로 확인할 수 있으니까 감에 의존해 개선하는 것보다는 정확하다고 할 수 있죠.
실제로 재방문자와 신규 방문자는 서로 다른 행동 패턴을 보이고 있어요. 데이터를 쪼개서 봐야 의미가 있기 때문에 사용자를 구분해 보는 필터는 중요한 것 같아요. 진성 사용자를 좀 더 쉽게 찾을 수 있으면 좋겠네요. :)
또 의사 결정할 때 데이터를 가지고 설득하면 편합니다. 이렇게 개선을 하고 싶은데 이런 데이터가 나왔다라고요. 개발자분들은 데이터를 보는 관점이 다르기 때문에, 기획자 입장에서 데이터를 보고 그 데이터를 가지고 설득합니다. 제품을 개선하고 나서 효과 측정하기 위해서도 데이터를 확인합니다.
데이터를 보는 것은 서비스를 운영하는 데에 여러모로 필수적인 것 같아요.
유저해빗과 Google Analytics를 확인한다고 하셨는데 각각 어떻게 보고 계신 지 설명해주실 수 있으세요?
Google Analytics로는 퍼널과 이벤트 중심으로 보고 있는데요. 이벤트는 페이지별로 라벨을 붙여서 꼼꼼하게 보고 있는 편입니다. 쪼개서 단계 단계를 보기에 좋은 것 같아요. 이벤트를 일일이 심어야 한다는 불편함이 있지만 사용자 반응이 궁금한 콘텐츠를 하나하나 심어서 파악할 수 있어서 콘텐츠를 어떤 쪽으로 더 강화해야 하는지 보는 데 사용하고 있어요. 서비스의 앱 화면이 70개 정도 되니까 페이지마다 각각 다 심고, 찜하기라던지, 평가하기 버튼 등 100여 개 정도의 기능에 이벤트를 심었습니다. 구상하고 실제로 심고 검수까지 4일 정도가 소요된 것 같아요.
유저해빗은 초반에 리플레이 기능을 통해 크래시 잡는데 많이 썼습니다. 저는 개발자는 아니지만 기획하는 입장에서도 크래시가 어느 시점에서 나는지 알아야 할 필요가 있어요. 다른 툴에 비해 설치도 쉽고 보기도 편하다고 생각해서 주변에도 이 기능을 많이 추천했어요. (감사합니다- :D) 이후에는 UI/UX 개선하는데 많이 쓰고 있습니다. 예측 못했던 버튼을 누르고 있으니까 이걸 왜 누르지? 그럼 여기도 기능을 부여하자, 아니면 버튼 위치를 좀 바꿔보자, 또는 스크롤로 기능을 넣어놨는데 횡으로 돌리고 있네? 이런 것들을 파악하고 있습니다. UX 개선 쪽에서는 그런 것들이 좋았습니다. 사용자가 '당연히 이렇게 사용하겠거니'라고 생각하고 보지만 의도하지 않은 대로 사용하기도 하더라고요.
유저해빗으로 개선한 사례를 조금만 더 자세히 듣고 싶어요.
리플레이 기능을 통해 사용자의 이상한 행동을 확인했어요. 책 찾기 페이지에 배너를 하나 달았는데 배너를 터치하는 것보다 스크롤을 많이 하시더라고요. 스크롤 기능이 없는 페이지였는데 말이죠. 저희가 제공하는 UI가 사용자에게 다른 행동을 기대하게 했나 봐요. 그 부분은 개선을 해야 할 것 같아요. 리플레이 기능을 살펴보면 화면 내의 이상 패턴뿐만 아니라 전후 관계까지 파악할 수 있어서 좋아요. 사용자 행동은 왜 그렇게 했는지 파악하려면 맥락이 중요하니까요. 사용자의 행동을 그대로 보여주니까 이상한 결과에 대해 추측하는 시간이 줄어들고 왜 그런 행동을 했는지 좀 더 빨리 파악할 수 있는 거 같아요.
데이터를 보는데 어려웠던 점은 없었나요? 혹은 아쉬웠던 점이요.
아직도 파악 안 되는 것들이 있고 더 보고 싶은 것들이 많아요. 코호트도 보고 싶고 A/B테스트도 하고 싶고요. 사용자의 생애주기를 판단해서 언제 어떻게 푸시를 날려야 하는지도 알고 싶어요.
이런 것들을 다 확인하기 위해 툴을 여러 가지를 써야 하는 것도 어려움 중 하나죠. 하나에서 모든 것을 다 볼 수 있으면 좋은데 세팅을 다 해야 하고 또 따로 다 봐야 하니까 비용이 많이 드는 거 같아요. 그건 어쩔 수 없는 거겠죠.
다시 잉크(iinnk) 서비스 이야기를 하고 싶어요. 마지막으로 하고 싶으신 말씀이 있으신가요?
우리의 비전은 데이터 유통을 통한 출판 비즈니스의 혁신입니다. 출판사가 잘되야 책의 다양성이 많아지고 독자들도 더 좋은 책을 많이 소비할 수 있다고 생각합니다. 잉크(iinnk)를 사용자들에게는 원하는 책을 잘 골라주고 출판사들에는 책에 딱 맞는 독자를 찾아주는 서비스로 키워, 더 많은 책이 발견되고 출판사들의 수익성이 좋아지는 환경을 만들고 싶습니다.
읽는 시간, 어떤 장면에서 밑줄을 치는지, 어느 페이지를 많이 보는지 등을 파악하면서 책 읽는 과정 자체를 데이터 마이닝하고 싶어요. 그러기 위해서는 책 자체에 대한 데이터 분석과 독자에 대한 분석이 병행되어야 한다고 생각합니다. 유저해빗이 좀 도와주세요~
한편 '잉크(iinnk)'는 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어를 통해 무료로 이용할 수 있으며, 연내 전자책/ 웹 소설 업체와 손잡고 구매뿐만 아니라 이용 데이터까지 분석한 추천 서비스를 도입할 예정이라고 합니다. 지금 링크를 통해 만나보세요! :)
소중한 시간 내주셔서 감사합니다. 잉크(iinnk)의 건승을 빕니다!
잉크(iinnk)가 사용하는 Behavioral Insight를 위한 UX 기반 모바일 애널리틱스, 유저해빗 궁금하지 않으신가요?
