크몽, AWS로 구매 전환률 30% 증가

크몽 데이터 팀은 주어진 임무를 완수하기 위해 가장 먼저 할 과제로 데이터 파이프라인 구축을 정했습니다. 데이터 팀의 한정된 인력이 단순 반복적인 데이터 수집과 처리 작업에 매달리지 않고 신규 서비스 준비를 위한 AI, 빅 데이터 기반 마련과 같이 더 중요한 일에 집중하려면 데이터 수집, 처리, 분석 그리고 머신 러닝까지 매끄럽게 이어지는 파이프라인을 만드는 것이 필요했습니다.

박재영 CTO는 “우리는 구글 클라우드 플랫폼 등 여러 사업자의 서비스를 비교했습니다. 그리고 각종 로그 데이터, 운영 및 상품 관련 데이터, 각종 통계 데이터 등과 관련된 데이터 스토리지와 솔루션을 연계하는 데 있어 AWS가 유리하다고 판단했습니다.” 라고 말했습니다.

AWS 사용을 결정한 다음 2018년 본격적으로 데이터 파이프라인 구축이 시작되었습니다. 크몽은 Amazon S3를 기반으로 Amazon Aurora, Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Quick Sight로 이어지는 흐름을 잡았습니다. 최종 사용자 분석 도구의 경우 팀마다 보고자하는 것이 다르고 선호하는 BI 툴이 다르다는 점을 반영해 Quick Sight 외에 Power BI, Tableau도 배포하였습니다.

박재영 CTO는 “AWS 솔루션 아키텍트가 방향을 잘 잡아 주어서 그런지 크몽의 데이터 파이프라인을 3개월 만에 구축할 수 있었을 만큼 걸림돌이 없었습니다.” 라며 “아마존 프로페셔널 서비스를 받고 있는데, 이를 토대로 MSA로 플랫폼 기반을 전환하는 가운데 DevOps를 실현할 계획입니다.” 라고 덧붙여 설명했습니다.

데이터 중심 의사 결정은 사업 성장에 큰 도움이 되고 있습니다. 데이터 파이프라인이 생기기 전 크몽 내부에서 다루는 데이터 사이즈는 1TB 규모였습니다. 2019년 현재 크몽의 사업 팀들은 20TB의 데이터를 AWS 환경에서 실시간으로 다룹니다. 그 결과 나타난 경영 성과에 관련해 박재영 CTO는 “AWS 덕에 재능 구매자와 판매자에 대한 데이터 분석을 통해 고객 여정에 대한 가시성이 생기면서, 퍼널 개선 작업을 통해 기존 대비 구매 전환율이 30% 높아지고, 서비스 이탈률은 40%가 줄었습니다.”라고 말했습니다.

데이터 파이프라인 구축으로 크몽 데이터 팀은 더 중요한 일에 집중하였는데 그 중 하나가 개인화, 맞춤 추천 등 AI 역량 강화입니다. 이 역시 기업의 성과에 직접적인 영향을 끼쳤습니다. 박재영 CTO는 “빅 데이터를 데이터 세트로 활용해 머신 러닝을 수행한 결과 더 정교한 개인 맞춤 추천 서비스를 할 수 있게 되었습니다. 크몽이 추천하는 컨텐츠를 통한 구매 전환율은 일반 컨텐츠 대비 400% 이상 높습니다. 우리는 여기에 만족하지 않고 AI 기반으로 구매자와 판매자를 매칭하는 신규 서비스를 준비 중입니다. 이 서비스까지 더해지면 거래 취소율은 더 낮추고, 성사율을 지금보다 더 높일 수 있을 것으로 기대합니다.”라고 말했습니다.

한편 AWS 프로페셔널 서비스 팀과 진행하고 있는 DevOps 기반이 마련되면 크몽의 비즈니스 민첩성과 경쟁력이 더 높아질 전망입니다. 박재영 CTO는 “크몽은 서비스 카테고리의 확장성이 매우 높습니다. 비즈니스 성장에 따라 앞으로 카테고리가 더 다양해질 것입니다. 이를 개발자 입장에서 보면 크몽 같은 플랫폼은 개발 전선이 매우 넓다고 볼 수 있습니다. 비즈니스 확장, 카테고리 증가 속도에 맞추어 가는 것을 목표로 AWS 환경에서 DevOps를 실행할 것입니다”라고 덧붙여 설명했습니다.