[Data Driven Business] 데이터스타즈 킥오프데이 개별인터뷰 정리

9월 말까지 진행하는 '2020 빅콘테스트'에 참가하기로 한 우리. 이번 챌린지의 목적은 Data-Driven한 Business를 설계할 수 있는 역량을 갖추는 것! 그래서 놓았던 통계 공부와 데이터사이언스를 위한 파이썬 공부를 시작하는 중이다. 마침 AOAS 방앗간에 공부거리를 물어다주는 어미새 같은 설이 Data-BizON 채널의 영상들을 볼 것을 권고해주어서 유튜브 채널에 들어가보았다.

 

 

KOREA DATA BIZ TRENDS (KDBT) 강연 영상들 사이에 데이터스타즈 킥오프데이 인터뷰 영상들이 눈에 띄었다. 실제 비즈니스를 창업한 사람들의 마인드셋과, 어떤 비즈니스를 하고 있는지 간단하게 들어볼 수 있다면 '과연 Data Driven한 Business란 어떤 것일까?'에 대한 대략적인 느낌을 가질 수 있을 것 같아 인터뷰 영상부터 들어 보기로 했다. 강연 영상은 살포시,, 시간 여유가 있을 때로 밀어놓기로 하자...! :>

 

 

 

 

 

 

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데이터스타즈 선정기업 대표 인터뷰 요약

 

 

 

 

[오아시스 비즈니스]
내 조건에 맞는 창업 견적을 받는 스마트한 O2O 플랫폼 서비스!
업종별 가맹, 점포, 상권, 유동인구, 매출 예측 데이터를 활용하여 빠르고 간편하게!

 

목표: 자영업 창업을 희망하는 사람들에게 올바른 정보를 제공하기 위함

데이터: 1) 가맹 본부 데이터 2) 점포 데이터 3) 상권 데이터

 

 

 

[박차컴퍼니]
차량 이동, 드라이버의 운전 습관 등 모든 정보를 데이터로 한꺼번에!
고객의 수요 예측, 드라이버 관리 데이터를 활용한 라이드 셰어링 서비스를 제공합니다.

 

목표: 종로에서 술 한 잔 후, 택시 잡기 힘들 때 이용할 수 있도록

데이터: 고객 이동 데이터로 수요 예측 > 택시 이외에도 다양한 카셰어링 서비스 드라이버들이 유효 대기시간 생기지 않고 바로 고객과 매칭, 드라이버의 운전 습관까지도 데이터화(제동, 코너링 등)해 고객 안심 가능하게 함

배경: 모빌리티 업계에서 가장 중요한 것이 데이터. 수요 예측, 위치 추천, 드라이버 등급 산정 체크 3가지가 국제적으로 주목하는 모빌리티 데이터 방향. 보험, 금융 등 여러 가지 상황에 확장 가능. 

 

 

 

[데이터히어로]
미국 주식 정보에 대한 투자자들의 모든 궁금증은 데이터히어로에서!
미국 상장기업의 빅데이터와 알고리즘을 활용한 미국 주식 분석 서비스를 제공합니다.

 

목표: 사람들의 투자 의사결정하는 데 필요한 데이터를 만들고 시각화. 데이터 근거한 의사결정의 문화 확산: 원본 데이터 쪽 외에 엔드 유저 쪽은 데이터가 잘 소비되지 않음, 이 쪽도 쉽게 데이터 서비스를 이용할 수 있게 만들게끔 하고자 함.

아이템 배경: 실제 미국 주식과 관련한 시장의 급격한 성장. 하지만 많은 투자자들이 정보 수집을 위해서는 해외사이트 방문: 정보 분석 시간보다 영어 해석에 훨씬 많은 시간 투자 > 고통스럽고 불편. 해외 데이터 > 전체 솔루션 > 100% 한글화 > 투자에 즐거움을 느낄 수 있게 도움

 

 

 

[피처링]
AI로 인플루언서의 활동 데이터를 분석해 영향력 스코어를 측정하는 솔루션 ‘피처링 스코어’
인플루언서 시장의 불투명한 문제를 데이터와 기술로 해결!

 

목표: SNS 인플루언서들의 '실제' 영향력 측정 > 브랜드들에게 스코어와 리포트 생성, 제공

아이템 배경: 브랜드 제품을 인플루언서 채널에서 판매하는 에이전시에 다녔는데, 결과가 너무 복불복 > 이렇게 하면 사업 망하겠는데? > 내부 툴로 몇 개 패턴들만 가지고 스코어링을 냈는데 상관계수가 일치하는 것을 보면서 서비스 본격화 결심. 

 

 

 

[모비두]
방송 콘텐츠 데이터와 모바일 커머스 데이터를 융합한 라이브 커머스 서비스!
이제는 모비두의 ‘소스라이브’와 함께 생생한 모바일 쇼핑을 경험할 수 있습니다.

 

목표: 콘텐츠를 통한 구매 시대 도래. 구매 데이터 + 콘텐츠 데이터 = 복합 데이터 > 어떻게 콘텐츠가 구매 전환에 연결되는지 고도화하고자 함. 

아이템 배경: 쇼핑도 미디어 콘텐츠 중심으로 발전. ex 타오바오.

 

 

 

[하우투비즈랩]
회계 지식이 없어도 하루 일 분 회계장부를 손쉽게 작성할 수 있는, 모바일 회계 서비스 ‘머니핀’!
회계분류데이터, 사업자 데이터 등을 활용해 모바일 기반 회계장부 관리 및 급여, 세금신고 등의 솔루션 제공

 

목표: 복잡한 회계를 단순화하기 위해서 '회계'를 re-design하는 일들을 해 오는 과정에서 사용성이 많이 강화되었지만, 회계 자동화를 이루고 데이터 시각화를 통해 더 사용성을 높이고자 함 > 많은 사람들이 더 쉽게 사용할 수 있도록.

아이템 배경: 스타트업 회계 관리는 거래도 단순하고 복잡하지 않은데, 직접 할 수 있으면 비효율적인 부분들을 제거할 수 있겠구나. 수수료를 절감할 수 있겠구나. 

 

 

 

[셀렉트스타]
크라우드소싱 기반의 모바일 AI Data Platform ‘캐시미션’으로 데이터 시장 문제 해결!
캐시미션 고도화 개발을 통한 AI 학습데이터 수집 가공 서비스

 

목표: AI를 잘 학습시키기 위해서는 다양한 학습 데이터를 수집해야 하고 이를 정확하게 레이블링해야 하는데, 이를 전국에 있는 작업자들에게 참여를 유도해 해결. AI 산업의 음지인 데이터 시장 문제를 기술적으로 해결하고자 함. AI 학습 데이터 크라우드 소싱.

 

 

 

[탱커펀드]
부동산 시세 산정을 자동화한 AI기술로 혁신을 일으킨 ‘탱커펀드’
부동산 데이터를 통해 주택 예상매매가격 확률분포, 급매물 추천 서비스까지 제공하는 종합적인 부동산 플랫폼!

 

목표: 부동한 시세 산정 자동화 AI > 금융기관에 공급 > B2C사업을 종합적인 부동산 플랫폼으로 만들고자 함.

 

 

 

[코코넛사일로]
동남아시아 물류 플랫폼은 코코넛사일로의 2LUCK과 함께!
화물 운송 데이터로 오더 요청, 운송사 매칭, 화물의 위치 추적 및 관리까지 모두 해결!

 

목표: 성장하는 신흥국들의 물류 시장의 문제점 해결.

아이템 배경: 데이터 수치, 가공, 활용은 스타트업의 성장에 중요한 강점이자 자원. 

 

 

 

[위티]
AI가 추천하는 혁신적인 부동산 서비스 ‘집현전(집을 구하는 현명한 전략)’
사용자 데이터, 주택입지 데이터로 사용자에게 최적의 입지를 추천 및 중개!

 

목표: 사용자가 집을 구할 때 소모되는 시간, 돈의 cost를 줄이는 서비스. 아파트 데이터에 대해서 아파트 자체를 보는 것보다 주변의 교통, 교육, 편의, 투자 여건 등의 조건들을 더욱 학습하고 분석해서 사용자가 원하는 데이터 추천. 

 

 

 

[빅인사이트]
쇼핑몰 매출을 늘리기 위해 알아야 할, 이커머스 마케팅 자동화 솔루션 서비스 ‘빅인’!
웹 사이트, 플랫폼 내에서 AI가 실시간으로 사용자의 행동 데이터를 수집해 정확한 마케팅 솔루션 제공

 

아이템 배경: 이커머스 마케터가 봐야 하는 데이터가 몹시 많음 ex. GA 데이터, 퍼포먼스 마케팅 하고 나서의 전환 데이터, 내부 데이터. 이런 데이터들을 최대한 자동화로 마케팅을 수행할 수 있도록 도움.

 

 

 

 

 

 

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Short Memo

 

'데이터로 할 수 있는 비즈니스'를 물으면, 가장 먼저 떠오르는 것은 '추천' 서비스일 것이다. 아마 우리는 왓챠플레이, 넷플릭스, 이커머스 쇼핑몰 같은 일상 속 B2C 서비스에 익숙한 소비자의 시선을 가지고 있기 때문이겠지! 우선 소비자의 시선에서 벗어나기 위해서에 이렇듯 다양한 데이터 기반 솔루션의 예시를 접해 보는 의미가 있는 것 같다. 1분 가량의 간단한 인터뷰만 보고서는 아직 '데이터를 어떻게 활용하겠다는 거지?' '얼마나 경쟁력이 있을까?'라면서 갸우뚱하게 되는 부분이 있어, 어떻게 Data-Driven Business의 플로우가 흘러가는지에 대해서는 더 많은 리서치와 공부가 필요하다.

 

UX 디자이너가 되고자 하는 한 명의 주니어로서는, UI의 사용성 개선이 사용자 경험에 주는 이득 <<<< 새로운 데이터 기반 서비스가 사용자 경험에 주는 이득 이지 않을까 하는 생각이 들기도 했다. 그래서 UXer는 UI에만 시선이 갇혀서는 안 되는 것 같다. 데이터 기반 솔루션이 사용자의 경험을 무척이나 편리하게 바꿔줄 수 있을 테고, 그 서비스는 높은 확률로 디지털로 제공될 것이며, 이 디지털 디바이스 기반의 환경에서 우리의 솔루션을 어떻게 사용자도 편안하고 자연스럽게 받아들일 수 있을까? 를 고민하고 설계하는 사람이 곧 UX 디자이너가 되어야 하지 않을까 싶다. 직무로 따지자면 기획자이자, 디자이너이자, 개발자다. 모든 직무의 입장에서 고려할 수 있는 시선에 비즈니스로서의 경쟁력까지 생각할 수 있다면 베스트일 것이다. 데이터의 중요성이 점점 커지는 시대에 앞으로 더 많은 데이터 솔루션이 나올 것이다. 이를 어떻게 '잘' 사용하게 할 수 있을까?