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오프라인 데이터를 수집하는 개발자, 구자형

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작성자 글=임경량 기자·사진=모지웅 기자 (lkr@fpost.co.kr) | 작성일 2021년 09월 30일 프린트
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<인터뷰> 구자형 로플랫 대표

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기업 설립 6년 만에 무료 데이터 공개 

국내 최초 와이파이 핑거 프린트 분석 

전국 70만 오프라인 장소 데이터 실시간 수집 

월간 활성 모바일 유저 550만 명 확보  

 지난 7월 국내 상권 방문자 통행량 데이터가 무료 공개됐다. 데이터는 200여개 국내 상권과 500여개 소비재 브랜드 매장의 방문자 수 변화다. 그동안 보지 못했던 데이터다. 상권과 브랜드 매장의 방문자 수 추이를 속속들이 꿰고 있다. 

 

그런데 공공 데이터가 아니다. 위치 인식 오프라인 데이터 전문 기업 로플랫이 ‘발자국 연구소’라는 이름으로 웹사이트를 개설해 무료 개방한 것이다. 전국 주요 상권과 수많은 브랜드 매장에 촘촘히 설치된 무선인터넷 액세스포인트(AP)를 활용한다는 아이디어를 상용화한 업력 6년차 기술 스타트업이다. 

 

발자국 연구소는 로플랫이 보유한 70만 곳의 장소와 500만 모바일 이용자의 와이파이 신호 기반 위치 분석 데이터 중 일부다. 

 

와이파이 핑거 프린트(finger print)를 활용해 상권 내 특정 매장을 구별해내는 기술 특허까지 확보했다. 구자형 로플랫 대표는 10년 넘게 모바일 와이파이 신호로 위치 분석 기술 개발에 매진했다. 

 

2012년 LG전자 MC연구소에 근무 당시 박사 학위 논문도 ‘손쉽게 와이파이 신호 기반의 모바일 이용자 위치를 인식하는 것’과 관련되어 있다. 당시 구자형 대표가 본 미래는 오프라인의 위치기반 데이터였다. 

 

그때 당시 LG전자 모바일사업부에서 소프트웨어보다 하드웨어에 역점을 두고 있었다. 플랫폼 시대에 진입했지만 카메라 성능, 안정성 등이 핵심이었다. 결국 구자형 대표는 와이파이 신호 기반 위치 측위 기술을 개발하기 위해 창업을 결심한 것이다. 

 

위치 분석 기술 개발을 계속하겠다고 마음먹었을 때 그가 보는 시각은 조금 달랐다고 했다. 주변에서 다들 “와이파이 위치 신호 기술이 얼마나 정확하냐?”며 기술에 대한 질문이 핵심이었다면 그가 내린 답은 “특정 장소에 방문 여부가 정확히 확인 가능한 데이터이면 된다”였다. 

 

어떤 장소에 방문했는지를 파악하는 기술, 그리고 그 범위(상권과 매장)가 방대하면 유의미한 데이터가 될 것이라고 본 것이다. 사람들이 정밀하게 측정하는 걸 요구할 때 구자형 대표는 다른 관점으로 ‘위치’ 정보에서 얼마나 가치 있는 통찰력을 발굴할 수 있는가에 매진했다.

 

결과적으로 로플랫의 와이파이 핑거 프린트 기술은 오프라인에서도 온라인처럼 고객 여정(customer journey) 분석이 가능한 수준으로 올라섰고, 방대한 데이터를 수집분석, 타깃 광고와 성과 측정 단계로 진입했다. 그리고 상용 기술이다. 

 

디지털 마케팅에 관심 있고 온라인상에서 익숙한 용어들인 PV(Page View), CTR(Click Through Rate), ROAS(Retrun on Ad Spend), DAU(Dailiy Active User) 등의 개념을 오프라인에 그대로 대입 가능하다고 생각하면 로플랫의 오프라인 고객 여정 데이터 분석 기술은 헛진보는 아닌 것 같다. 

 

지난 9월 15일 만난 그는 “사람들이 보지 못한 데이터가 가진 가능성은 매우 크다”면서 “초연결 시대가 도래하면서 온라인 정보는 누구나 손쉽게 얻을 수 있게 됐지만 오프라인 데이터는 그렇지 못하다. 앞으로 오프라인 데이터 수집과 분석의 중요성이 더욱 커질 것”이라고 말했다. 

 

이날 인터뷰는 두 줄기로 진행됐다. 와이파이 신호 기반의 위치 측위 기술이 리테일 업계에 도입되고 있는 분위기와 그동안 공들여 모은 데이터를 무료로 공개한 것. 먼저 기술에 대한 궁금증부터 꺼냈다. 

 

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<구자형 대표 photo 모지웅 기자>

 

- 오프라인 위치기반 데이터가 어디에 쓰임이 있을지 궁금하다. 

“오프라인 위치기반 데이터 분석 서비스는 ‘로플랫 아이’라고 부른다. 그리고 위치기반 모바일 이용자 대상 광고 마케팅 서비스는 ‘로플랫 엑스’다.  

 

사례를 들어서 설명하고 싶다. 예를 들어 시계열로 A라는 기업의 브랜드 매장의 방문자 수 변화와 매장이 위치한 상권 즉, 매장 문 밖 유동인구 통행량은 센싱 기술로 이미 확인이 가능하다. 

 

그렇다면 조건을 바꿔보자. A라는 기업의 브랜드 매장을 방문한 사람이 경쟁사 B의 브랜드의 특정 매장에 교차 방문한 수는 센싱 기술로 확인이 불가능하다. 그리고 경쟁사의 브랜드 매장 방문자 수도 파악이 불가능하다. 로플랫 아이는 바로 그런 데이터를 수집하고 분석한다. 

 

500만 명의 모바일 유저를 상대로 전국 70만개 특정 장소(단일 브랜드 매장 수)의 무선인터넷 액세스 포인트 와이파이 신호를 분석해 구분하는 것이다. 

 

비싼 임대료와 입점료를 감당하면서 오프라인 판매를 시작했지만, 데이터 기반의 판매 전략이 오프라인에서 제대로 이루어지는 것이 어려웠던 시절은 끝났다. 

 

온라인에서는 이미 구글 애널리틱스(GA), 페이스북 관리자 도구, 앰플리튜드 등 유명한 분석 도구들이 등장했지만, 오프라인 방문자와 상권과 장소 분석은 아직 제대로 이뤄지지 않고 있는데 아무래도 기업들의 오프라인 데이터 활용도가 여전히 낮기 때문인 것 같다. 

 

- 오프라인 데이터를 수집할 수 있다는 것인데 어떻게 활용하느냐가 관건일 것 같다. 

사람들의 이동 경로가 분석 가능해지고 방문자의 체류 시간과 시간대 그리고 구매 전환율까지 확인이 가능해지면 그 다음부터는 전략과 전술을 짜면 된다.

 

데이터를 분석해보면 특정 브랜드의 매장의 방문자 데이터가 폭발적으로 증가하는 경우가 있다. 이 경우 가격 할인 폭이 큰 세일 프로모션을 열었거나 세일즈 전략에 변화가 온 것을 감지할 수 있다. 

 

또 한 번이라도 매장을 방문했던 고객이 있다면 이들을 상대로만 모바일 광고를 진행할 수도 있다. 광고를 통해 실제 매장 재방문이 이뤄졌는지 성과 측정도 가능하다. 

 

온라인 채널에서 이용자(고객)의 여정을 오프라인에서 그대로 데이터로 확인할 수 있어 다양한 분석과 전략 수립에 도움이 될 것 같다. 다시 한 번 예를 들어보면 A기업의 특정 지역의 매장 매출이 떨어졌다고 가정해보자. 

 

유동인구가 줄면서 방문객 수가 떨어진 것이 맞는지 혹은 방문객 수는 꾸준히 증가하는데 매출이 늘지 않았다면 원인 파악이 조금 더 수월해질 것으로 판단된다. 이제 기업의 오프라인 리테일 실적은 운이 아닌 데이터에 기반한 과학의 산물이 되지 않을까. 

 

고객사 중 국내 최대 전자 제품 기업이 있는데 실제 매장을 방문한 사람을 상대로 모바일 SNS 광고를 송출해 효과를 측정한 적이 있다. 광고 캠페인 노출 이후 매장 재방문 성과를 측정해 보니 1명 당 평균 2천 원 가량의 비용이 들어가는 것으로 확인했다. 

 

- 로플랫이 보유한 기술 소개 문구 가운데 흥미로운 점이 있더라. 건물 내 모바일 이용자 분석이 가능하다고 되어 있던데. 

위치 측정은 기술적으로 가능한데 아직까지 데이터 분석과 서비스에 적용하지 않고 있다. (로플랫에서 현대백화점그룹의 ‘더현대서울’ 오픈 이후 방문객수 데이터를 공개했던데?) 

 

그때 더현대서울의 방문객 수와 층별 방문자 수에 관해 궁금한 사람들이 많을 것 같아 의도적으로 공개했다. 이후에도 몇 차례 신규 출점 백화점의 방문자 수와 동선, 그리고 다른 상권 내 방문객 수 변화도 함께 외부에 공개하기도 했다. 

 

백화점의 경우는 층 별로 벽으로 나눠져 있기보다 뚫려 있는 광장형 구조이니 층 단위로 모바일 이용자의 위치 분석이 가능하고 벽으로 나눠진 매장이 구성된 쇼핑몰(스타필드) 등은 매장 단위로 데이터 분석이 가능하다고 보면 좋을 것 같다.   

 

정밀한 위치 분석은 사실 기술적으로 가능하다. 하지만 오프라인은 온라인과 조금 다른 지점이 있다. 바로 물리적 거리다. 특정 장소에 방문한 사람이 주로 어디서 오는지가 굉장히 중요하다. 거주지 분포를 파악해 그들을 상대로 타깃 마케팅을 펼칠 수도 있고 매장 운용 관리에도 도움이 될 수 있다. 

 

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- 500만 명의 모바일 유저의 와이파이 신호 기반 위치 측위 어떻게 측정되나? 

주요 고객사의 모바일 애플리케이션에 탑재된 와이파이 신호를 감지하고 찾는 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통해 월간 활성 사용자 550만 명에 대한 위치 데이터를 확보하게 되는데 와이파이 신호 패턴이 장소마다 다르고 사람의 지문처럼 식별이 가능하다. 

 

각기 다른 신호들을 핑거 프린트라고 부른다. 그리고 더욱 정교한 오프라인 위치 데이터를 확보하기 위해 전국에 30여 명의 와이파이 데이터 수집 담당자들이 각 상권과 매장 내 와이파인 신호를 수집해 보내오고 있다. 

 

연내 전국 100만 개의 특정 장소의 와이파이 신호 수집이 목표인데 고객사들의 더욱 정교해진 데이터 드리븐(data driven) 생태계 구축에 기여하고 싶다. 

 

- 국내서 유일한 기술과 서비스라고 들었는데? 

위치기반 데이터 수집과 분석 분야는 미국이 가장 앞서 있다. 그런데 우리와 달리 GPS 기반의 데이터 수집과 분석 기술 고도화에 집중하는 모습이다. 환경적인 영향이 클 것이다. 반대로 우리는 핑거 프린트를 수집해 상권과 매장 단위로 분석하는 형태다. 

 

미국은 이미 많은 리테일러와 소비재 기업들이 오프라인 데이터를 활용하고 있지만 국내 기업들은 아직 초기 단계인 것 같다.  

 

- 오프라인 데이터를 무료로 공개한 이유가 있나? 데이터 수집에 비용과 시간이 꽤 들었을 텐데. 

특별한 의도는 없다. 쌓여 있는 데이터 중에 기업들이 분석할만한 데이터가 많다. (민간 기업의 오프라인 데이터 공개는 처음인 것 같던데?)

 

그런 것 같다. 실제 매장 단위 위치기반 데이터를 수집하고 분석하는 곳은 우리 밖에 없어서 그럴 것이다. 사실 무료 데이터 공개 범위는 제한적인 수준에 그치기도 하고. 시간이 흘러 지나가면 죽은 데이터가 된다고 생각했다.

 

오프라인 고객 여정 데이터를 소비하는 곳은 소수의 대기업들이다. 우리도 시장에 대한 검증이라는 목표도 있지만 많은 기업들이 오프라인에서도 고객 여정 데이터와 분석을 활용해 효과적인 의사 결정을 시도해면 어떨까 싶다. 

 

데이터의 중요성은 다들 잘 알고 있지만 그동안 데이터 드리븐 마케팅과 사업 전략에 오프라인 데이터를 사용하지 않았던 곳이 많았다. 

 

습관의 문제라고 생각한다. 기업 내 의사결정 과정에서 그동안 아예 고려되지 않았던 영역이기 때문이다. 이제 다양한 기업이 내부 DT(digital transformation) 전략을 실행할 때 오프라인 위치 빅데이터를 활용할 수 있기를 기대하고 있다. ​ 

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