커머스 플랫폼 빌더 ‘(주)브랜디’가 말하는 플랫폼 성장의 원동력, ‘AI 추천 기술’ - (주)브랜디 데이터최적화실장 최원조님 인터뷰
2022/12/08⏱ 5mins -
헤일리 (콘텐츠 커뮤니케이션)
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커머스, 패션 플랫폼에서 근무하시는 분
초개인화 추천 AI 기술이 궁금하신 분
추천 AI 기술을 도입해 서비스를 성장 시키고 싶으신 분
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커머스 플랫폼에서 필수로 자리 잡은 초개인화 AI 추천 기술, 브랜디는 어떻게 성공적으로 활용할 수 있었을까요? 업스테이지의 추천 AI Pack을 도입해 구매 전환액이 평균 +60%, 최대 +150%까지 증가하는 성과를 거둔 브랜디의 데이터최적화실 최원조 실장님을 만나 보았습니다.
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버티컬 커머스 기업 ‘브랜디’의 성장 원동력
✔️ 자기 소개
✔️ 브랜디 소개
✔️ 브랜디의 성장 원동력
커머스, 패션 시장이 주목해야 할 AI 추천 시스템
✔️ 업스테이지와의 협업
✔️ 추천 AI와 데이터가 브랜디, 패션 앱에 중요한 이유
구매 전환액 증대의 비결, 업스테이지의 추천 AI Pack
✔️ 업스테이지의 추천 AI Pack 도입 계기
✔️ 브랜디의 업스테이지 추천 AI Pack 적용 사례 및 효과
✔️ 업스테이지 추천 AI Pack의 성능
데이터 분석에서부터 추천 AI까지, One Team으로 함께!
✔️ 업스테이지 추천 AI Pack 도입 과정의 에피소드
✔️ 추천 AI 시스템 고도화 계획
✔️ 브랜디에게 업스테이지란
이커머스, 패션 업계의 성장을 위해 중요한 것은 무엇일까요?
과거 PC기반의 상거래가 모바일로 전환되는 시점에서는 앱 내의 상품 페이지, 상세 설명 같은 상품 자체의 콘텐츠가 매우 중요했습니다. 이 시기를 지나 모바일 커머스 거래가 활발해지고, 소비자의 취향을 만족시킬 수 있는 수많은 쇼핑앱들이 생겨나면서 앱 자체의 개인 맞춤 추천 기술 고도화는 선택 아닌 필수가 되었습니다.
AI 추천 시스템을 통해 고객들의 취향에 꼭 맞는 상품을 띄워줌으로서 충성고객 화보는 물론 구매전환율을 높여 매출 상승에 큰 효과를 볼 수 있기 때문이죠.
버티컬 커머스 기업 (주)브랜디는 업스테이지의 추천 AI Pack을 도입하여 총 노출당 구매전환액이 약 60% 증가, 업스테이지 AI 모델만으로 보면 기존 대비 평균 +150%까지도 증가하는 성과를 거두었다고 합니다. 브랜디의 데이터최적화실 최원조 실장님을 만나 업스테이지의 추천 AI Pack이 어떤 역할을 하고 있는지 자세한 이야기를 들어보았습니다.
버티컬 커머스 기업 ‘브랜디’의 성장 원동력
1. 안녕하세요, 자기 소개 부탁드립니다.
[사진] 브랜디 데이터최적화실 최원조 실장
안녕하세요, 저는 브랜디 데이터최적화실의 실장을 맡고 있는 최원조입니다. 주로 구매율을 끌어올리기 위해 구매가 일어날만한 유저와 상품을 실시간으로 매칭 시키는 AI 최적화 사업을 담당하고 있습니다.
이러한 유저와 상품의 매칭에는 AI가 활용됩니다. 유저의 성향과 상품의 카테고리, 기타 속성을 통해 실시간 개인화 상품 추천을 진행합니다. 추가적인 목적으로, 개인화 상품 추천을 통해 무의미한 광고비 소진을 막아 광고 효율을 올리고, 구매자분들에게도 유의미한 광고만 노출되도록 하여 양방향 플랫폼 경험을 최대화하고자 노력하고 있습니다.
2. 브랜디는 어떤 기업인가요?
패션쇼핑앱 브랜디, 하이버, 서울스토어의 앱 서비스 화면
브랜디는 고객에 특화된 버티컬 커머스 플랫폼과 글로벌 사업을 운영하는 e커머스 기업입니다. B2C서비스로 패션쇼핑앱 브랜디, 남자쇼핑앱 하이버, 브랜드 패션플랫폼 서울스토어 등을 운영하고 있습니다.
특히 브랜디는 1020 여성을 위한 패션쇼핑앱으로 하루라도 더 빨리 패션 상품을 받아보기를 원하는 고객의 니즈에 맞춰 업계 최초로 빠른 배송 서비스인 하루배송을 도입 했는데요. 론칭 이후 3년간 하루배송 누적거래액이 500% 성장을 이룰만큼 고객들에게 사랑받고 있는 서비스이기도 합니다.
3. 패션 어플리케이션 시장의 경쟁이 심화되는 가운데, 패션쇼핑앱 브랜디가 성장할 수 있었던 원동력은 무엇인가요?
하루배송 서비스가 이렇게 큰 성장을 이룰 수 있었던 이유는 브랜디의 물류 인프라와 지금까지 쌓아온 기술력이 주 요인인데요.
브랜디가 풀필먼트 통합 관리 시스템인 ‘FMS(Fulfillment Management System)’를 자체 개발해 운영하면서 주문 수집부터 출고까지 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 자체 시스템을 갖출 수 있었습니다.
21년 하반기부터 새로운 원동력을 위해 AI최적화 사업을 필두로 데이터 플랫폼으로서의 역량을 강화하고 있습니다. AI 최적화 사업은 사용자들의 편의성을 개선해 앱의 구매전환율을 올리는 효과도 있기 때문에 셀러(=판매자)의 입장에서도 긍정적인 시너지를 주고 있어요. 특히 브랜디의 광고 서비스는 높은 효율과 개발팀과 직접 소통이 가능해 셀러들의 긍정적인 피드백도 많이 얻고 있고요. 앞으로 브랜디 외에도 하이버, 서울스토어 등에 걸쳐 이를 확장해가려고 하고 있습니다.
버티컬 커머스 기업 (주)브랜디의 직원 단체 사진
커머스, 패션 시장이 주목해야 할 AI 추천 시스템
4. 현재 업스테이지와는 어떤 업무를 함께 하고 계신가요?
저희 AI 최적화 사업은 업스테이지와 핵심 파트너입니다.
개인화 추천 외에 광고 개인화 추천, 타 플랫폼 추천, 여러 지면을 추천하는 것에 함께하고 있습니다. 특히 PoC를 시작하고 지난 8월부터 바로 성과가 매우 좋아 이번에 두 번째 플랫폼인 하이버의 개인화 추천에도 업스테이지의 기술을 적용하기 시작했습니다. 앞으로 기타 지면, 여러가지 브랜디의 기능에도 개인화 추천 적용을 확대하는 것을 의논하고 있습니다.
5. 브랜디에서 추천 AI와 데이터는 얼마나 큰 영향력을 가지고 있나요? 패션 어플리케이션에서 데이터가 중요한 이유는 무엇일까요?
2022년 현재 브랜디에서 추천 AI와 구매전환율은 최고로 집중하는 부분입니다. 왜냐하면 지금의 스타트업은 효율이 중요한 시장이기 때문입니다. 과거를 돌이켜보면 작년까지만 해도 이커머스 플랫폼은 거래액, 즉 시장점유율을 목표하는 업계였습니다. 그러나 지금은 고금리시장으로 인해 플랫폼이 좀 더 본질적인 힘에 집중해야 할 때입니다.
특히 거래액을 올리기 위해서 투입 가능한 변동비의 총량을 올리는 직접적인 방법보다, 현재의 메타는 동일 변동비를 들여도 얼마나 더 많은 거래액과 수익이 발생하느냐라는 것이 핵심입니다.
이런 모든 부분은 구매전환율에서 올라옵니다. 안 살거 한번 사고, 한 번 살거 두 번 사면 그게 바로 좋은 플랫폼입니다. 각종 마케팅이나 CRM, 쿠폰플레이, 효율적인 이벤트, 신이 내린 카피라이팅 쓰기도 중요하지만 가장 큰 파이를 차지하는 부분은 역시 앱을 켰을 때 눈에 보이는 기본 화면에 사고 싶은 상품이 올라오는가입니다. 데이터는 이런 부분에서 우리가 잘 하고 있는지 분석하기 위해 존재합니다. 저희는 좀 더 많은 부분을 업스테이지와 함께 협업하며 다양한 분석을 통해 고도화된 성능 좋은 AI를 여러가지 런칭해 구매전환율을 증대시킬 예정입니다.
구매 전환액 증대의 비결, 업스테이지의 추천 AI Pack
6. 브랜디에서는 업스테이지의 추천 AI Pack을 도입하기 이전에 어떤 기대를 가지고 계셨나요? 업스테이지의 추천 AI Pack 도입을 결정하시게 된 이유는 무엇인지 궁금합니다.
AI로 문제를 풀 때 일반적으로 제일 먼저 생각하는 것은 모델러와 AI전문가를 통해 자체 개발하는 것입니다. 물론 자체 개발한 모델이 가장 커스터마이즈 가능한 핏을 갖고 있다는 것에는 이견의 여지가 없지요.
다만 AI 개발팀을 꾸리는데 들어가는 리소스와 그 연구 시간이 상당하기 때문에 이는 과도한 비용 지출로 이어집니다. 때문에 이러한 자체 개발을 진행해도 되는 곳은 업스테이지처럼 AI 제품을 주력으로 하고 있는 기업이라던가, 아니면 소위 AI 전쟁에 뛰어든 대기업입니다.
그러나 개인화 추천 영역처럼 많이 알려졌고 표준지화된 부분에서는 모델 알고리즘의 성능보다는 무얼 하고 싶은지에 대한 질문 그 자체와, 활용 가능한 데이터의 특징을 통해 문제를 데이터 형태로 모델링 하는 것이 대부분의 성능을 좌우합니다.
저희는 하고 싶은 일이 명확하며, 지표와 데이터가 준비되어 있기 때문에 실제 AI모델 개발은 전문 기업에 맡길 수 있게 되었습니다. 이것이 업스테이지 추천 AI Pack을 도입하게 된 이유입니다.
저희는 트래픽과 상황에 따라 AI 모델을 선택하는 AI를 한 개만 갖고 있습니다. 업스테이지뿐만 아니라 많은 AI 추천 기업들이 저희의 AI 모델 개발에 함께 참가하셨지만, 현재 업스테이지가 다른 기업들보다 성능상 1등 주자입니다.
이것은 업스테이지 및 참가한 다른 기업들에게는 자사의 기술력, 성능을 알리고 포트폴리오를 장만하는 효과, 또 브랜디에서 했던 경험을 살려 다른 영역에서 좋은 모델을 만들 수 있는 효과를 창출할 것이며, 나아가 브랜디는 선순환 되는 전문 AI 모델을 가질 수 있는 상생 효과를 낳을 수 있다고 생각합니다. 누구든 이 선순환 구조에서 브랜디에게 AI 모델을 판매할 수 있고 도전할 수 있습니다.
7. 업스테이지의 추천 AI Pack은 구체적으로 브랜디의 어떤 곳에 적용되었고, 또 어떠한 효과가 있었나요?
현재 업스테이지는 브랜디 홈 지면에 개인화 AI추천 형태로 등장하고 있습니다. 요즘 브랜디 유저들을 만날 기회가 간간히 있는데, 사고 싶은 상품이 최근들어 자주 올라온다는 이야기를 듣고 있습니다.
저희가 처음에 업스테이지에게 제기한 질문은 다음과 같습니다. “노출당 구매전환 금액에 대한 멀티터치 어트리뷰션을 최대화 해주세요”, 이는 정확히 노출당 구매전환율, 즉 구매 전환 금액을 최대화 해달라는 말입니다. 멀티터치 어트리뷰션은 다른 AI가 추천하거나, 저희 내부 솔루션이 추천한 것의 기여도를 정확히 분배할 수 있는 방식입니다. 이를 통해 저희가 다른 모든 AI 모델의 성과를 합산하여 비교할 수 있습니다.
업스테이지의 추천 AI Pack 적용 후 효과는 총 노출당 구매전환액이 해당 사업 시작하기 전 대비해서 60% 가까이 증가했습니다. 제가 올해 초에 사업을 시작하면서 목표로 잡았던 +32%에 비해 거의 2배가 상승한 셈이죠. 업스테이지 AI 모델만으로 보면 기존 대비 평균 +150%까지도 증가했습니다.
보시다시피 업스테이지의 증가폭이 매우 크죠? 현재는 홈화면 및 일부 지면에만 적용되어 있으나, 앞으로는 검색이나 카테고리지면에도 넓혀나가고, 그래서 총 평균 노출당 구매전환액을 더욱 끌어올릴 예정입니다. 현재 자사의 다른 서비스에도 업스테이지 추천 AI Pack을 올리고 있습니다.
또한 다른 추천 AI 기업들이 브랜디에 비교 도전을 하고 있습니다. 누구든지 와서 성능을 뽐내고 우월한 성능을 내주신다면 그만한 지면을 배분해서, 사용 금액을 올려드릴 수 있습니다. 저는 이러한 테스트 방식이 추천계의 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)처럼 작용할 수 있을 거라 생각합니다. 실제로 ILSVRC 역시 시작한지 10년이 되기 전에 AI가 인간의 이미지 판별능력을 넘어섰죠. 추천과 같이 상업적인 부분에서는 성능을 위해 실제 기업의 라이브 데이터와 유저 평가가 필수인데, 이러한 방식으로 소위 “브랜디 캐글"이 올바른 AI 추천의 성능 지표와 모델링에 대한 청사진을 제공할 수 있을 것이라 생각합니다.
8. 현업에서 느끼시기에 업스테이지 AI Pack의 성능이 더 높은 이유가 무엇인가요?
업스테이지는 연동 작업부터 시작하지 않았습니다. 연동 전 PoC때부터 저희와 마치 한 팀처럼 수많은 EDA(Exploratory Data Analysis)와 데이터 검증을 진행했습니다.
그래서 저희도 한 달간의 EDA기간에 무언가 일이 되어가고 있다는 느낌을 강하게 받았고, 이런 방식으로 접근했을 때 성공률이 높다는 것을 본능적으로 알게 되었습니다. 실제로 AI 모델링을 할 때 실 데이터를 얼마나 보고 도메인에 집중하느냐가 성과를 많이 가르게 된다고 생각합니다.
또한 업스테이지의 이런 어프로치에 대해 감탄했습니다. 이런 방식으로 진행한다면 굉장히 성과가 잘 나올 수 있겠다는 생각이 들었고, 또한 업스테이지 측에서도 빠르게 저희가 목표하는 지표와 데이터에 대해 이해하고 중요도 높은 데이터와 방식을 연구하며 점점 성능을 올려갔었습니다.
그 결과 초반부터 빠르게 성능이 향상했습니다. 많은 업체들 중 도메인 지식을 직접 파고들고 데이터 검증부터 시작했던 것은 업스테이지였거든요.
데이터 분석에서부터 추천 AI까지, One Team으로 함께!
9. 업스테이지의 추천 AI를 도입하는 과정에서 재밌는 에피소드나 인상 깊었던 점이 있었나요?
실제로 추천 AI가 도입되기 전 꽤 오랜 시간 동안 업스테이지가 EDA(Exploratory Data Analysis)를 진행하면서 저희도 데이터 검증과 정합성을 피드백 받았던 적이 있습니다. 오히려 데이터를 넘겨주고 이걸 더 최적화하는 방법을 받을 수 있지 않을까 하는 생각이 들 정도였습니다.
사실상 저희 ML팀(Machine Learning)과 한 팀처럼 움직였다고 생각됩니다. AI 솔루션 SaaS를 써보시면 알겠지만 이런 식으로 도메인지식에 붙어서 성능을 끌어올리는 방식으로 작업하시는 분들은 잘 없습니다.
또한 인상 깊었던 것은 성능입니다. 보통은 2주~두 달 정도 걸려야 성능이 좋아져서 PoC 기간이 길어지고, 그동안 솔루션 도입 여부가 보류되기도 하는데, 업스테이지의 추천 AI는 그간의 분석에 대한 보람이 있는지 거의 도입 후 2,3일 뒤부터 바로 저희의 레퍼런스 모델의 성능을 능가하기 시작해 다른 모든 모델들을 앞질렀습니다.
10. 추천 AI 시스템 고도화와 관련된 향후 계획이 있으신가요?
브랜디 내 다른 플랫폼에도 업스테이지의 추천 플랫폼을 도입 중입니다. 현재 테스트 초창기 진행중입니다. 또한 무한 추천 뿐 아니라, 브랜디 내 다른 지면의 퀄리티도 증진시키기 위해 검색 엔진, 검색 엔진 개인화 등의 솔루션도 함께 협의 중입니다. 이는 모두 저희가 기존에 만들고 활용하던 모델들과 전부 Bandit을 통해 지면을 분배할 예정이며, 화면 내부가 아닌 아웃사이트의 추천에도 업스테이지 모델 적용을 고려하고 있습니다.
이러한 전체 협업 체계는 모든 어트리뷰션으로 측정하기 때문에 다른 어떤 추천 모델을 만들고 연구해 주시는 분들 역시 함께해 주신다면 선순환에 참여할 수 있을 거라 생각합니다.
11. 커머스 플랫폼 브랜디에게 업스테이지를 한 마디로 표현하자면?
브랜디에게 업스테이지는 저희의 플랫폼 성능을 끌어올리는 기수입니다. 동시에 다른 플레이어들의 모티베이션을 고취하고, 선순환 사이클을 만들어내는 핵심 플레이어이자 동료라고 생각하고 있습니다.
실제로 업스테이지의 많은 분들을 만나보았는데 적극적으로 저희 작업을 도와주려고 하시더라고요. 단순한 솔루션 회사가 아닌, 저희와 함께 공동 이익을 추구할 수 있는 좋은 관계라고 생각합니다.
업스테이지의 추천 AI 기능 역시 저희가 기존에 쓰던 모델과 경쟁할 뿐만 아니라 새로운 선순환 사이클을 만들 수 있을 것입니다. 브랜디는 패션 커머스 플랫폼이지만, 추천이라는 한 분야의 AI를 업스테이지와 함께 발전시켜나갈 수 있는 좋은 관계가 될 것이라고 기대합니다.
💡AI 추천 시스템이 궁금하다면? 👀
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2020년 10월 설립한 업스테이지는 이미지에서 원하는 정보를 추출해 이용할 수 있는 OCR기술을 비롯, 고객 정보와 제품 및 서비스 특징을 고려한 추천 기술, 의미기반 검색을 가능케하는 자연어처리 검색기술 등 최신 AI 기술을 다양한 업종에 맞춤형으로 손쉽게 적용할 수 있는 노코드-로코드 솔루션 ‘Upstage AI Pack’을 출시, 고객사들의 AI 혁신을 돕고 있다. Upstage AI Pack을 이용하면 데이터 가공, AI 모델링, 지표 관리를 쉽게 활용할 수 있을 뿐 아니라 지속적인 업데이트를 지원, 상시 최신화 된 AI 기술을 편리하게 사용할 수 있다. 더불어, AI 비즈니스 경험을 녹여낸 실습 위주의 교육과 탄탄한 AI 기초 교육을 통해 AI 비즈니스에 즉각 투입될 수 있는 차별화된 전문 인재를 육성하는 교육콘텐츠 사업에도 적극 나서고 있다.
업스테이지는 구글, 애플, 아마존, 엔비디아, 메타, 네이버 등 글로벌 빅테크 출신의 멤버를 중심으로 NeurlPS를 비롯, ICLR, CVPR, ECCV, WWW, CHI, WSDM 등 세계적 권위의 AI 학회에 다수의 우수 논문을 발표하고, 온라인 AI 경진대회 캐글(Kaggle)에서 국내 기업 중 유일하게 두 자릿수 금메달을 획득하는 등 독보적인 AI 기술 리더십을 다지고 있다. 업스테이지 김성훈 대표는 홍콩과학기술대학교 교수로 재직하면서 소프트웨어공학과 머신러닝을 융합한 버그 예측, 소스코드 자동생성 등의 연구로 최고의 논문상인 ACM Sigsoft Distinguished Paper Award 4회 수상, International Conference on Software Maintenance에서 10년 동안 가장 영향력 있는 논문상을 받은 세계적인 AI 구루로 꼽히며, 총 700만뷰 이상을 기록한 ‘모두를 위한 딥러닝’ 강사로도 널리 알려져 있다. 또한, 업스테이지의 공동창업자로는 네이버 Visual AI / OCR 을 리드하며 세계적인 성과를 냈던 이활석 CTO와 세계 최고의 번역기 파파고의 모델팀을 리드했던 박은정 CSO가 참여하고 있다.
