“레코픽은 추천 알고리즘을 대기업에서뿐만 아니라 규모가 작은 소호몰들도 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록 만들자는 취지로 설립됐습니다. 6명의 개발자들이 추천 알고리즘 개발에만 집중하기 때문에 보다 섬세하고 세분화된 결과를 얻을 수 있다는 게 장점이죠.”

레코픽팀을 이끌고 있는 이채현 팀장은 데이터프로세싱팀에서 사내 활용을 위한 추천 알고리즘을 개발하던 중 외부에도 똑같은 서비스를 제공하기 위해 올 초 사내 벤처에 도전했다. SK플래닛은 미래 성장동력 발굴을 위해 사내 벤처 제도인 플래닛X를 운영하고 있는 것. 이 제도는 SK플래닛 직원들이 분야에 관계없이 자유롭게 아이디어를 제안하면, 다른 구성원들의 평가로 사업 진행 여부를 결정하는 프로그램이다.

레코픽은 플래닛X를 거쳐 성과를 인정받았고, 지난 10월에는 정규 팀으로 편성됐다.
레코픽의 핵심 서비스인 추천 알고리즘은 소비자가 보는 상품과 연관성이 높은 콘텐츠를 자동으로 추천해주는 것이다. 예를 들어 쇼핑몰에서 워커를 구매하기 위해 상품 페이지를 누르면 비슷한 디자인의 상품이나 함께 매치하면 좋은 팬츠 등을 추천 상품으로 보여준다. 보통은 인기 상품이나 단순하게 클릭율이 높은 상품을 추천해주는데 레코픽은 이보다 상세한 정보를 데이터화해 적용했다. 모바일 환경에서도 적용되기 때문에 활용도가 높다.

“실시간 PV, 추천 상품 클릭율, 구매 전환율 등을 시간대별로 나눠 더 효율적으로 접근했어요. 또 상품을 보기만 하는 것보다 장바구니에 담는 비중을, 그보단 구매하는 비중에 더 가중치를 둬서 자동으로 상품을 추천해주고 있습니다. 단순하게 데이터를 축적만 하는 것이 아니라 소비자가 어떤 상품을 보고 어떤 행동을 했는지 자세하게 파악하는 것이죠.”

이 팀장은 레코픽을 추천 플랫폼이라고 정의했다. 까다로운 절차를 거치지 않고도 스크립트에 몇 줄만 추가하면 바로 레코픽의 상품 추천 기능을 적용할 수 있기 때문이다. 현재 레코픽을 이용하는 곳은 11번가, 티몬, 시크헤라, 핑크볼, 바닐라슈, 키작은남자 등 15개 사이트. 이용 업체는 레코픽이 제공하는 개별 관리 페이지를 통해 실시간으로 데이터를 확인하고 관리할 수 있다.

실제로 레코픽은 짧은 시간 동안에 효과를 검증해 보였다. A업체의 일반 상품 구매전환율은 4%였으나 추천 상품 클릭을 통한 구매전환율은 10%에 달했다. 1인당 구매 건수가 늘어난 것은 물론 전체 매출은 전월 대비 8%나 상승했다.

레코픽의 장점은 또 있다. 전문 개발자들이 만든 서비스를 저렴한 비용으로 이용할 수 있다는 것. 업체마다 일평균 PV와 전체 상품수에 따라 조금씩 차이가 있기는 하지만 대부분의 소호몰에서는 월평균 20만원 정도로 이용이 가능하다.

“레코픽을 이용하는 업체들이 PV나 매출이 늘었다고 할 때, 소비자들의 패턴을 알게 됐다고 할 때 보람을 느껴요. 명확한 데이터를 통해 실질적인 결과를 얻게 해주는 것이 레코픽의 역할입니다.”

추천 알고리즘은 정확하면서도 경우에 따른 결과를 보여주어야 하기 때문에 지속적인 개발이 필요하다. 더욱 세분화된 정보를 제공하는 레코픽팀은 지금도 수많은 고민을 거듭하고 있는 중이다.

“이용 업체들의 요구 사항을 바탕으로 지속적으로 개발에 힘쓸 예정입니다. 지금은 코트를 구매하려면 비슷한 코트류나 패딩, 야상 등 대체할 수 있는 아이템을 보여주고 있는데, 장바구니나 구매 완료 페이지에는 코트와 함께 코디할 수 있는 니트, 부츠, 퍼 등 보완 아이템을 노출하는 것이 필요하거든요. 그래서 ‘바이투게더’라는 보완제 알고리즘을 개발했어요. 일단 올해 안에 바이투게더가 필요한 페이지에 적용하고, 내년에는 개인 정보에 따른 추천 서비스와 제품의 색상 값을 추출해 추천해주는 방법을 테스트해 볼 계획입니다.”

*PV : 페이지뷰(Page View). 이용자들이 쇼핑몰 내에서 메인/상세 페이지 등의 구분 없이 페이지를 클릭한 전체 클릭 수.
*스크립트 : 웹사이트를 구성하는 처리 절차를 문자로 기술한 것. 여기에 레코픽 명령문을 붙이면 곧바로 상품 추천 서비스가 적용된다.

이슬 기자
ls@fi.co.kr