기술의 발달로 인한 big data의 축적, 분석 및 활용으로 인해서 비즈니스들은 과거에는 불가능하던 일들을 이제는 할 수 있다. 가령, 슈퍼마켓이나 서점을 운영한다면 매시간 발생하는 거래내역을 분석하여 현재 고객과 미래 잠재고객에 대한 통찰력을 확보하게 되고 이를 기반으로 고객과의 engagement를 극대화하고 이는 곧 매출의 증가로 연결시킬 수가 있다. 오프라인 매장이나 온라인 서비스 모두 이런 data를 수집하고 분석할 수 있지만, 이를 실제로 즉시 적용함에 있어서는 온라인 서비스가 절대적인 우위를 갖게된다. 홈플러스가 많은 데이터를 분석해서 고객의 성향을 파악한 후 실제 매장 배열을 바꾸고 선반에 올라갈 제품들을 물리적으로 재배치 하려면 어느정도의 시간과 자원이 필요하다. 하지만, 전자상거래의 경우는 매우 다르다. 물리적으로 건드릴게 없기 때문에 코드와 디자인만 바꾸면 고객이 사이트를 방문할때마다 원하는 물건을 노출시킬 수 있기 때문이다.

아마존에서 쇼핑을 해 본 분들은 잘 알 것이다. 물건을 하나 구매하면 밑에 ‘추천’되는 다른 제품들이 줄줄이 나열된다. 희한한거는 정말로 내가 관심을 가질만한 물건들이라는 것이다. 결국 예상치 못했던 제품들을 2-3개 추가적으로 구매하게 된다. 정확히 발표된 수치는 없지만, 아마존 전체 매출의 30%가 이런 추천된 제품에서 발생한다고 전문가들은 예측한다.
영화 스트리밍 서비스 넷플릭스 또한 마찬가지이다. 관심있는 영화를 보려고 사이트를 돌아다니다보면 내가 관심을 가질만한 다른 영화들이 추천되어서 보여진다. 역시 주말 내내 영화를 보게된다.
이런 정교한 추천 시스템을 만드는건 쉽지 않다. 과거의 구매 이력이나 사용자들과 제품과의 상관 관계 등과 같은 raw 데이터를 분석을 한 후, 비즈니스 운영자들이 중요한 결정을 할 수 있도록 이 의미없는 data를 유용한 정보(information)로 변환하고 해석해야 하기 때문이다. 그렇기 때문에 돈과 엔지니어들이 부족한 중소기업들이 추천 기능을 직접 만드는건 쉽지 않다.

Strong Ventures가 Recomio에 투자하면서 했던 생각들이다. ‘모두를 위한 추천 서비스’를 만들고 싶었던 김태호 대표를 처음 만난 후, 뉴욕에서 LA로 이주시키고, 좋은 팀을 만들어서 창업하고 프로토타입 서비스를 만들기 시작한게 작년 11월이다. 벤처를 하면서 항상 느끼는거지만, 매번 새롭고 매번 어렵다. Recomio도 예외는 아니었지만 모두의 노력 덕분에 최소로 사용할 수 있는 MVP를 만들어서 지난 주에 서비스를 soft launch 시켰다. 물론, 이제부터 시작이다. 지속적으로 시장의 피드백을 수렴해서 서비스를 계속 개선시켜나갈 생각이다.

Recomio API를 사용하면 큰 프로그래밍 없이 코드 몇 줄만 가지고 제대로 된 추천 서비스를 구현할 수 있다. 특히, 전자상거래 사이트를 운영하거나 컨텐츠 비즈니스를 하시는 분들이라면 사용해 보라고 적극 권장한다. 당분간 무료이니 사용해보고 피드백 제공해 주시면 더 좋은 서비스로 발전시키는데 큰 도움이 될 것이다.
*Recomio는 Recommendation(추천)과 IO(Input/Output)의 합성어다.

이런 좋은 스타트업/팀/제품에 투자할 수 있어서 우린 매우 운이 좋다고 생각한다. ‘추천’이라는 큰 시장과 문제점을, 좋은 개발인력들이, 기술을 이용해서 해결하려는 시도가 매력적이었다. 앞으로 기대가 크다.