◆ Woman Start-up / AI 애플리케이션 스타트업 신지현 마이셀럽스 대표 ◆

행동경제학을 마케팅에 접목한 선구자인 이타마르 시몬슨 스탠퍼드대 경영대학원 교수는 1992년과 2012년 두 번의 연구를 통해 흥미로운 사실을 발견한다. 1992년 그는 아모스 트버스키 교수와 진행한 연구에서 한 그룹의 사람들에게 169달러와 239달러 카메라 중 하나를 고르도록 했다. 다른 그룹에는 두 종류의 카메라에 469달러 카메라를 더해 그중 하나를 선택하도록 했다. 가장 비싼 카메라가 추가되자 사람들이 중간 가격대 카메라를 선택하는 `타협 효과`가 나타났다.

2012년 시몬슨 교수는 제자 탈리 라이히와 현실적인 쇼핑 환경을 제공하는 새로운 실험을 진행했다. 그는 실험에서 참가자들에게 온라인몰에서 카메라를 구입하기 전에 살펴보는 다양한 옵션과 가격, 사용 후기 등을 먼저 보여줬다. 그 결과 새 쇼핑 환경에서는 이전의 `타협 효과`가 완전히 사라졌다.

소비자들은 과거 제한된 환경에서 비합리적인 선택을 강요당했다. 그러나 자유로운 온라인 쇼핑 환경에서는 자신이 절대적으로 부여한 가치를 기준으로 재화나 서비스를 선택할 수 있게 됐다. 궁극적으로 소비자들의 구매행동은 순수한 취향의 문제로 귀결된다. 이미 개인의 취향을 파악하기 좋은 자원이 온라인에서 넘쳐나고 있다. 바로 빅데이터다.

`인공지능(AI) 애플리케이션 그룹`을 표방하는 스타트업 마이셀럽스는 인공지능과 빅데이터를 기반으로 소비자 자신조차 모르던 `취향`에 맞는 제품을 알려준다. 현재 마이셀럽스의 제휴사는 카카오, 곰TV, 디시인사이드 등 30곳이 넘는다. 마이셀럽스는 AI 기반 취향검색, 챗봇, 대화설계(VUX), 라이브 웹사이트 등 제휴사의 니즈에 맞는 비즈니스 플랫폼을 제공하고 있다. 지난달 마이셀럽스는 삼성, 구글, SKT 등에서 300억원 규모의 기업가치를 인정받으며 시리즈A 투자 유치에 성공했다.

2016년 마이셀럽스의 대표로 취임한 신지현 대표는 IBM 소프트웨어(SW) 세일즈 마케팅 부서와 삼성전자 글로벌마케팅 전략 수립 부서에서 십수 년간 근무한 마케팅 전문가다. 매일경제 비즈타임스는 최근 그를 만나 인터뷰하면서 인공지능이 왜 빅데이터 사업화에 유용한지 물었다. 그는 "많은 기업들이 매일 쌓이는 빅데이터를 어떻게 이용할지 고민하기보다 양과 처리기술에만 집중하고 있다"며 "데이터를 즉시 적용 가능한 비즈니스로 만들 수 있는 게 진정한 경쟁력"이라고 강조했다. 이하는 그와의 일문일답.

―그간 마이셀럽스는 사용자가 자신도 모르던 `취향`에 맞는 결과물을 알려주는 서비스로 인지도를 쌓았다. 어떻게 인공지능과 빅데이터로 개인의 취향을 찾아줄 수 있는가.

▷예를 들어 옷을 산다고 가정하면, 채용 면접 복장, 결혼식 예복 등의 TPO(시간·장소·경우)에 따르거나 감정적인 요소로 옷을 선택하게 된다. 이를 데이터로 큐레이션하면 좋겠다는 생각에서 출발했다. 현재 전 세계에 존재하는 데이터의 85%는 일반인이 만든 소셜데이터가 차지하고 있다. 데이터가 워낙 많아 대중이 말하고 행동하는 방식대로 기준을 세우면 데이터 기반 큐레이션이 가능해졌다. 소비자들도 광고·홍보가 아닌 데이터에 기반한 선택을 할 수 있게 된다.

우리는 기계학습(머신러닝)을 통해 `취향필터`를 결정한다. 이 방법은 대중이 어떤 생각, 감정, 선호도를 특정 카테고리에 대해서 표출하는지 추론하는 과정이다. 대중이 해당 카테고리를 보는 특성에 따라 분류하는 거다. 예를 들면, 옷 카테고리에 대해서 `낭만적인` `세보이는` `매끈한`처럼 머신러닝에 의해 실시간으로 생성·변동되는 취향필터가 정해진다. 취향필터는 해시태그(#)처럼 특정 의도가 담기지 않는다. 실제로 대중이 옷을 선택할 때 생각하는 `어려 보이는` `하비(하체비만)가 입기 좋은` 같은 참신한 판단기준이 취향필터로 추출된다.

나아가 마이셀럽스는 빅데이터를 기반으로 대중이 생각하는 `세보이는` 옷의 평균치를 기준으로 당신이 생각하는 `세보이는` 옷이 어떤 옷인지 알 수 있다. 취향필터 `세보이는`과 `무난한`에 자신만의 가중치를 부여해 `세보이면서도 무난한` 옷을 찾을 수도 있다. 대중의 평균적인 취향과 비교해 나도 잘 모르던 내 취향을 객관적으로 발견할 수 있다. 한마디로 요약하면 실시간으로 바뀌는 대중의 취향을 반영한 `라이브 웹 포털`인 셈이다. 마이셀럽스의 플랫폼은 운영·관리 인력도 필요하지 않고 모든 게 인공지능에 의해 실시간으로 처리된다.

―고도의 인공지능 기술과 빅데이터 분석 기법이 필요할 것 같다. IBM 등 글로벌 대기업들도 진출하는 단계인데 스타트업인 마이셀럽스는 어떻게 이들과 차별화할 것인가.

▷임직원 30여 명 가운데 절반이 10년 이상의 경력을 가진 머신러닝·자연어 처리·빅데이터 개발자다. 그렇지만 구글 딥마인드처럼 깊은 수준의 인공지능 솔루션을 개발하진 않는다. 그보다도 현존하는 많은 개방된 인공지능 기술을 활용해 즉시 데이터를 실제 수익으로 연결시키는 플랫폼을 제공할 수 있는 게 핵심역량이다. 현재 매출의 대부분을 차지하는 기업 간 거래(B2B) 사업모델은 제휴사의 데이터와 우리의 인공지능 엔진을 합쳐 제휴사가 원하는 데이터 애플리케이션을 제공하는 것이다. 애플리케이션 개발과 소유를 마이셀럽스가 하고, 제휴사는 서비스를 사용하는 형태로 수익을 나누고 있다.

―인공지능을 머신러닝 시키기 위해서 빅데이터가 필요할 텐데, 그많은 데이터는 어디서 어떻게 구하나. 기업이 빅데이터를 활용해 수익을 잘 내려면 어떻게 해야 하는가.

▷데이터의 원천, 양, 처리기술은 분명 필요하지만 그것에만 집착하면 안 된다. 결국 기업이 고객들에게 무엇을 제안하고 어떤 메시지를 던질 건지에 따라 원천, 양, 처리기술이 달라진다. 현재 많은 기업이 빅데이터를 쌓기만 하고 잘 활용하지 못하는 이유는 기본적으로 데이터로 무엇을 어떻게 할 것인지 전략부터 불명확하기 때문이다. 최대한 빨리 비즈니스에 적용시켜 유의미한 결과를 낸 뒤에야 데이터 처리기술·솔루션 고도화에 나서도 된다. 인공지능과 빅데이터를 몰라도 `업의 본질`은 해당 기업이 잘 안다. 적절한 컨설팅과 방법론을 더해서 실제로 비즈니스에 적용 가능한 도구로 만드는 것이 중요하다.

[안갑성 기자]
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