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창고의 브랜딩: 효율적인 업무에 대하여

보통 그렇게 일을 할 때가 있습니다.그것을 여기에 놔뒀는데 다시 저기로 옮겨야 해서 저기로 옮기면 그게 다시 이쪽으로 와야 해서 그걸 이쪽으로 놔뒀다가 누가 걸려넘어지면 그걸 치웠다가 저것을 이쪽으로 다시 옮긴 후 놔두곤 저게 생각나서 갑자기 저것을 했다가 그걸 이쪽으로 옮겨야 하는 것을 깨닫고 다시 옮긴 후 다시 저걸 하는 그런 식의 일 말입니다.인간의 두뇌는 가장 효율적인 방식으로 행동하도록 구조화 되어있습니다. 물론 조금 이상한 의미의 효율이긴 합니다. 두뇌의 효율이란 것은 최대한 일을 하지 않도록 게으름에 포커스되어있죠. 현실의 효율과는 조금 다른 의미입니다. 현실에선 적은 시간과 노력으로 큰 결과치를 내는 것을 의미하지만, 두뇌의 효율은 그냥 하던 대로 하는 습관과 관성에 의존한 효율입니다. 학습과 변화의 스트레스를 줄이는 것이 두뇌입장에서의 효율이죠. 아마도 이런 탓인지 어쩐지는 몰라도 영 업무에 있어서도 생활 속의 난잡한 습관이 그대로 남아있는 경우가 종종 있습니다. 물론 위의 경우처럼 창고를 들락날락하며 짐을 수십번씩 옮겼다가 내렸다 하는 것은 본인의 몸이 피곤할 뿐이니 크게 문제될 것은 없으나, 종종 이러한 정신없는 일처리는 함께 일하는 동료와 프로젝트를 전체를 혼돈의 수렁으로 잡아끌곤 합니다. 흐음오늘은 효율에 대한 이야기를 해보려고 합니다. 물론 이 파트와 브랜딩의 연결점은 아주 긴밀합니다. 브랜딩업무는 광대하고 복잡합니다. 게다가 추상적 개념을 다루는 업무는 업무분장과 그 디테일이 매우 중요합니다. 브랜딩의 시작은 거창하지만 폭망은 디테일에서 비롯된다는 얘기를 여러 차례 했습니다. 효율의 문제는 이 디테일들에서 비롯됩니다. 엉망진창인 일처리는 디테일을 놓치거나 잘못 운영하게끔 만들고, 모든 이를 괴롭고 힘들게 하죠. 업무분장이 필수적인 브랜딩업무에서 다른 사람들의 일을 꼬이게 만드는 것은 아주 슬픈 결과를 유발합니다. 멱살이나 업어치기, 앞차기, 내려찍기등의 행위가 오고가진 않더라도 끊었던 담배를 다시 피게 만들 수는 있죠. 오늘은  효율적인 업무에 대해 이야기해보도록 하겠습니다.일을 효율적으로 처리하기 위해선 일을 구성하는 3가지 요소에 대해 염두해 둘 필요가 있습니다.1. 시간2. 비용3. 사람이죠. 굳이 하나를 추가하면 노력이라는 요소가 들어가겠지만, 좀 냉정하게 말해서 일에 있어서 노력이란 건 딱히 중요한 것은 아닙니다. '노력했지만...결과는 참담했다.' 이런 식의 결과라면 노력의 요소는 사실상 의미가 없어지는 것이니까요. 일은 노력하는 게 아니라 '잘' 하는 게 더 중요합니다.전 노력을 했는데...1. 시간일단 시간부터 알아보죠.일을 처리하는 데에는 반드시 시간이 필요합니다. 나에게 주어진 시간은 한정적이죠. 보통 업무는 3가지로 분류할 수 있습니다.1. 무언가 만드는 일: 보통 보고서, 기획서, 디자인시안, 제작물 등 결과물이나 문서를 직접 만드는 일들을 의미합니다.2. 내가 확인해야 할 일: 견적요청의 건, 시안수령, 크로스체크, 전달, 전화하기, 이메일보내기, 피드백보내기 등 어떤 건에 대해서 확인하고 커뮤니케이션해야 하는 업무로 주로 전화, 메일, 검토, 전달 등이 있습니다.3. 누군가와 함께 해야 할 일: 업무 분장에 의해서 내가 조사를 담당하고, 기획팀에서 프로모션 이벤트 기획안을 짜는 일입니다. 선후관계로 묶여있기 때문에 한 쪽의 진행속도에 따라 다른 쪽의 진행률이 크게 달라질 수 있습니다. 또한 업무의 결이나 퀄리티를 맞춰야 하는 경우가 많습니다. 조별과제를 생각하시면 손쉬울 것 같습니다.(생각하기 싫겠지만.)여기서 1번 무언가 만드는 일이 시간과 비용이 가장 많이 들어갑니다. 그리고 확인해야 할 일은 상대적으로 짧고 간결하게 끝나는 경우가 많죠. 3번은 주로 그가 나에게 자료를 주어야 처리할 수 있는 조건부 업무일 경우가 많습니다. 그렇다면 시간이 적게 드는 것부터 해야할까요? 많이 드는 것부터 해야할까요? 많은 일? 적은 일? 둘 다 땡입니다. 정확히는 To do List를 짤 때 큰 것을 먼저 놓고 사이사이 작은 업무를 끼워넣는 것입니다.Dr. 스티브 코비가(물론 본인은 망했지만) 성공하는 사람들의 7가지 법칙에서 청중을 불러다놓고 시연한 아주 그럴싸한 업무처리방식이 있죠. 주어진 큰 돌과 모래를 한 바구니에 담는 퍼포먼스였습니다. 당연히 큰 돌을 먼저 넣고 모래를 부어야 틈새 사이사이로 모래가 들어가면서 틈을 가득 메웁니다. 물론 이 강연에선 소중한 것을 먼저하라는 눈물나는 자기계발 메시지가 있었지만, 업무에서 중요한 건 소중한 일을 먼저 처리하는 것이 아닙니다.업무를 짜면 중간에 공백시간이 반드시 생깁니다. 왜냐면 3번이 있기 때문이지요. 그 사람이 자료를 주기 전까진 사실상 내 손이 놀고있는 상태라서 잠시 커피를 마실 수 있는 것입니다. 아래를 볼까요.09:00 오전회의10:00 디자인업체 시안확인11:00 마케팅기획안 제작12:30 점심식사13:30 마케팅회의14:00 마케팅기획안 디벨롭17:00 견적 정리 및 보고서 작성18:00 컨펌 및 익일업무정리19:00 야근각이렇게 되있다고 칩니다. 일단 빨간색이 크고 오래걸리는 일입니다. 10시에 시안확인을 먼저하는 것은 그래야 피드백을 정리해서 그쪽 업체에 던질 수 있기 때문입니다. 빨리 정리해서 던져야 오늘 중에 수정안을 받겠죠. 다른 사람과 연결되어 있고 그 쪽에서도 시간이 오래걸릴 것을 염두하고 먼저 배치합니다.그 다음 제작과 회의, 디벨롭을 들어가죠. 이 중간중간에 물론 커피도 마시고 담배도 피고 딴짓도 하겠지만, 일단 중요한 것들을 먼저 정리했다면 아래와 같이 다시 분류합니다.09:00 오전회의10:00 디자인업체 시안확인11:00 마케팅기획안 제작(전일 견적요청건 메일 독촉)12:30 점심식사(회의 자료 참여자 전달)13:30 마케팅회의14:00 마케팅기획안 디벨롭(인근 유동인구조사 요청한 거 수령)17:00 견적 정리 및 보고서 작성18:00 컨펌 및 익일업무정리(오전에 전달한 디자인시안 수정안 확인)19:00 야근각이렇게 초록색 부분이 5분내로 끝나는 확인과 체크할 업무들입니다. 중간중간에 비는 시간에 초록색들이 모래처럼 껴들어가는 형식입니다. 시간분배는 이런식으로 진행합니다. 여기서 가장 중요한 것은 다음과 같이 시간분배를 스스로 할 수 있느냐 하는 것입니다.09:00 오전회의(60분)10:00 디자인업체 시안확인(5분)11:00 마케팅기획안 제작(60~90분)(전일 견적요청건 메일 독촉)(5분)12:30 점심식사(60분)(회의 자료 참여자 전달)(1분)13:30 마케팅회의(30분)14:00 마케팅기획안 디벨롭(180분)(인근 유동인구조사 요청한 거 수령)(1분)17:00 견적 정리 및 보고서 작성(60분)18:00 컨펌 및 익일업무정리(15분)(오전에 전달한 디자인시안 수정안 확인)(10분)19:00 야근각각 업무에 걸리는 시간이 어느정도 걸리는 지는 본인이 제일 잘 알고있습니다. 일전에 함께 일하던 신입직원의 업무일지를 보고 깜짝놀랐던 적이 있습니다. 오늘 할 일 목록에1. 업체 메일확인하기2. 회의자료 만들기3. 기획안만들기덜렁 이 3가지만 있더군요.... 메일확인은 클릭 두번이면 끝날 일입니다. 이건 업무가 아니죠. 이건  업무일지가 아니라 그냥 체크리스트로 분류되어야 할 일입니다. 더군다나 사실상 저 계획대로라면 오늘 할일은 2,3시간이면 끝나게되죠. 그럼 얼른 끝내고 집에 가야 맞습니다. 업무에 걸리는 소요시간과 우선순위, 중요도를 구분해서 타임라인을 짤 수 있어야 합니다. 적어도 내가 보고서 한장 쓰는데 몇 분 정도 걸리는 지는 알고있어야 한단 것이죠.적어도 내가 보고서 한장 쓰는데 몇 분 정도 걸리는 지는 알고있어야 한단 것이죠.2. 비용업무를 하면서 제일 황당한 것은 기획안을 짜거나 프로모션 이벤트 레퍼런스를 확인하면서 우리 예산을 500%정도는 오바하는 견적을 들고오는 경우나, 또는 견적 자체에 대한 개념이 아예 없는 경우입니다. 보통은 큰 프로젝트의 총비용이 존재합니다.  3억짜리 프로젝트 또는 우리 브랜딩을 위해 책정된 예산이 5천만원이라거나 하는 등의 제한선이 있죠. 그 안에서 다양한 퍼포먼스를 쪼개서 일을 진행하는 것입니다. 보통은 전체예산을 100으로 놓고 프로젝트별 중요도와 효과를 따져봐서 중요한 것들에 예산을 우선책정합니다.그러니까 예산이 총..500만원이니까..음..간단하게 이렇게 해보죠. 나를 브랜딩하기 위해서 개인적으로 뭔가 여러가지 행위를 할 참입니다. 총비용은 500만원입니다. 자, 이제 이 예산을 쪼개보죠.1. 홈페이지를 만들...? (불가능)안됩니다. 500만원가지곤 택도 없을 뿐더러, 여유자금이 없습니다. 게다가 홈페이지는 유지관리비용이 꾸준히 들어가므로 전체비용으로 따지면 총예산을 상회하니까요. 물론 지금 내가 500만원을 비트코인에 넣어놨다면 1년뒤엔 2억이 되어있을 지 어떨진 모르겠지만, 에라 모르겠다 가즈아아!!~~ 하는 맘으로 예산을 써서는 안되는 것이지요.2. 페북 페이지 만들어서 광고태우기 (11%)좋습니다. 뭐 페이지만드는거야 돈도 안드는 것이니. 광고비는 월20만원씩 3개월을 우선적으로 하기로 합시다.3. 명함만들기(2%)명함은 깔쌈하게 만들고싶다면 8만원정도를 들여서 엑스트라머쉬350g 에 앞뒤 8도인쇄, 음각형압 정도를 넣어주면 이쁘게 만들어집니다.4. 브로슈어 만들기(20%)퍼스널비즈니스를 소개할 브로슈어를 만들려면 디자인과 인쇄를 해야겠죠. 내가 디자인을 직접해서 비용을 아끼고 인쇄만 넘긴다고 하면 500부기준 한 70~80만원을 생각해봅시다.5. 영업비용 책정(35%)미팅을 길바닥에서 할 순 없으니 일단 카페든 코워킹스페이스든 고정적으로 업무할 공간이 필요합니다. 월30만원정도를 책정하고 6개월정도 활용해봅시다. 주소지를 옮기고 일단은 랩탑만 가지고 일을 진행하면 되니까요.이런식으로 쪼개면서 나머지 비용에 대해 월별로 나누어 가용비용으로 활용하는 등의 예산구분이 있어야 하는 것이 좋습니다. 업무에서 돈이 나가는 일에 대해선 반드시 나에게 주어진 예산과 한도를 확인하고 비교견적과 최적의 효율을 낼 수 있도록 노력해야 합니다. 타겟도 안맞는 종이전단지를 왕창만들어서 뿌리는 것보다 인플루언서 마케팅이 효율이라면 같은 10만원이라도 후자쪽에 투자하는 것이 맞으니까요.3. 사람효율적으로 일을 하고싶다면 사람에 초집중합시다. 같은 시안을 두고도 어떻게 말하느냐에 따라 컨펌여부가 크게 달라질 수 있습니다. 시간, 비용은 정량적인 부분이라 나에게 주어진 24시간과 예산에서 크게 바뀌지 않습니다. 하지만 사람에 대한 부분은 어떤 액션을 하느냐에 따라 그 효율이 상당히 가변적입니다. 내 업무에 대해 누군가가 컨펌을 내리고 결정을 내리는 경우라면 우선 그 사람을 먼저 공부하도록 합시다. 샤바샤바거리면서 대표님 만세!!!를 외치라는 것이 아니라, 어떻게 소통해야 가장 빠르게 결과를 낼 수 있는지를 말이죠. 안좋은 타입어떤 사람은 메일 커뮤니케이션을, 누군가는 슬랙을, 누군가는 직접 대면보고를 좋아합니다. 어떤 대표님은 아날로그감성이 터져서 만드시 종이를 프린트를 해와야 이해가 가는 분도 있고, 어떤 분은 카톡으로 바로바로 피드백하는 것을 선호하는 분도 있습니다. 그리고 어떤 포인트를 가장 중요하게 생각하는지, 어투와 표정에서 읽히는 맥락을 파악하는 것도 중요하겠습니다. "대표님 여기 요청하신 보고서입니다. 아래 부분이 예산이고 타임라인도 함께 있습니다.""어 좋아, 진행해"이 대표님은 일정별 지출계획에 대해 굉장히 민감합니다. 그러니 그걸 캐치해서 예산과 운영일정을 하나로 모은 보고서를 제출했습니다. 만약 일반적인 보고서처럼 D-Day표를 앞에 예산안을 뒤에 놨다면 다시 하나로 정리해서 가지고 오라는 소릴 들었겠죠. 누군가와 함께 일한다는 것은 그 사람의 언어를 배운다라는 개념과 비슷합니다. 상대방의 제스쳐와 표현, 말에 녹아든 맥락을 읽어낼 수 있는 능력은 가히 +7풀강 축복받은 검과 같다고 할 수 있겠습니다.그리고 추가의 몇 가지 팁입니다.1. 오늘안에 끝나지 않을 큰 일을 계속 잡고있는 것보다, 일단 끝낸 것들을 만드는 것이 더 중요합니다.2. 브랜딩은 프로세스가 생명입니다. 정해진 프로세스와 루틴업무를 반드시 지키세요.3. 브랜드관리는 정량화 시킵시다. 우리 프로젝트 어떻게 되가고있어요? 아 잘되고 있어요. 라는 대답을 할게 아니라면 말이죠.4. 브랜딩업무중 디자인, 오프라인 이벤트 등 지출이 동반되는 실무를 담당하는 분들은 대략 자신이 맡고있는 카테고리의 물품, 서비스의 단가를 외우고 계시면좋습니다. 네이버가 cpc당 얼마, 키워드 어떤 것이 대략 얼마, A4사이즈 스노우200g 50페이지 기준 인쇄500부 얼마, 듀라테이블 대여비용 얼마 등등, 자이언트 배너 대여, 제작비 얼마 등등 말입니다...5. 창고정리 할 때 제발. 무거운 걸 위에 놓지 마세요.6. 창고는 입구를 기준으로 오른쪽에 중요한 것들을 놓습니다.7. 업체에 견적이나 무언가를 요청,전달할 땐 반드시 "시각"을 명시해줍니다. "해당 견적서 18시까지 부탁드립니다." 라고 말이죠.8. 고등학교 국사시험때 4번문제 지문에 30번문제 정답이 있던 경우가 종종 있었습니다. 업무란 것도 한 카테고리에서 묶이는 경우가 많아서 비슷한 업무를 묶어서 처리할 수 있습니다. 디자인하다가 갑자기 기획서쓰고 그러지말고..1.기획서를 쓰고. 2.견적요청하고, 3.마케팅레퍼런스 찾아보고, 4.해당 디자인시안을 같이 참고해서 5. 디자인작업에 들어가는 식입니다. 결이 같고 흐름을 유지할 수 있는 업무 플로우를 잡으세요.9. 쉬는 시간도 반드시 넣습니다. 사람은 T-1000이 아닙니다. 시간이 지날 수록 업무처리 시간을 점점 느려지기 시작합니다. 뒤로 갈수록 여유있게 시간을 잡아두세요. 물론 오후에 밥먹고 약간 졸려야 손이 폭풍 빨라지는 타입이라면 알아서.. :)10. 업무시간 책정할 땐 반드시 '만일의 사태'에 대비합니다. 회사에선 아무 일도 없이 조용히 하루가 지나가는 날이 드뭅니다. 대충 이상한 일들이 갑자기 치고 들어오거나 급 미팅, 출장을 가게되도 큰타격이 없게끔 1번내용을 꼭 숙지합시다. 안 끝낸 것 10개와 50%정도 끝난 큰 일보다, 끝낸 것 10개와 10%정도 끝난 큰 일이 훨씬 낫습니다.효율이란 것은 서로 자신에 대한 이해와 상대에 대한 이해에서 비롯됩니다. 뭐 자기계발서같은 얘기긴 하지만, 결국 일이란 것은 사람이 하는 것입니다. 주어진 24시간은 모두 똑같고 다만 다른 것이 있다면 예산이 있다....라는 것 정도가 일반적인 생활과 조금 다를 순 있겠네요. 그러니 기본적으론 '일'이란 것은 그저 '사람의 행동' 의 범주안에 들어가 있다고 보는 것이 좋겠습니다. 요리를 하거나, 여행을 가거나, 집청소를 할 때도 사실 위의 내용들이 은근히 적용이 가능하다는 것을 보면 말이죠.어차피 일이란 것은 좋은 결과를 위해 모두 땀을 흘리는 행동입니다. 같은 결과가 나올 것이라면 1분이라도 더 아끼고 그 시간에 쉬는 편이 좋지 않겠습니까.ㅎㅎ 서로 멱살도 안잡고 말입니다.모두모두 그것을 여기에 놔뒀는데 다시 저기로 옮겨야 해서 저기로 옮기면 그게 다시 이쪽으로 와야 해서 그걸 이쪽으로 놔뒀다가 누가 걸려넘어지면 그걸 치웠다가 저것을 이쪽으로 다시 옮긴 후 놔두곤 저게 생각나서 갑자기 저것을 했다가 그걸 이쪽으로 옮겨야 하는 것을 깨닫고 다시 옮긴 후 다시 저걸 하지 않는 편하고 효율적인 업무 되시길 바랍니다 :)
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StyleShare 서비스의 구조

안녕하세요. 스타일쉐어에서 서버사이드 개발을 하고있는 김현준입니다. 스타일쉐어의 엔지니어링 블로그의 첫 글에서는 저희 서비스의 스택을 소개하도록 하겠습니다. 사실은 Instagram의 스택과 유사한 면이 많아 글 또한 많이 유사할 것 같네요.서버먼저 스타일쉐어는 서버의 운영 체제로 Ubuntu 12.04 (Precise Pengolin)를 사용합니다. 모든 서버는 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)의 Elastic Compute Cloud(EC2) 위에서 돌아가고 있습니다. 스타일쉐어는 EC2 이외에도 Simple Storage Service(S3)와 같은 AWS의 다양한 서비스를 사용하고 있는데요, AWS를 사용하는 가장 큰 이유는 유연한 확장성(Scalability)이라 말할 수 있을 것 같습니다. EC2의 서버는 모두 가상 머신이기 때문에 관리 콘솔에서의 쉬운 조작으로 서버를 끄고 켤 수 있을 뿐만 아니라, 장애가 생겼을 때도 간편하게 장애가 생긴 서버를 내리고, 새로운 서버로 대체할 수 있는 이점이 있습니다. 이 모든 기능은 API로도 제공되고 있기 때문에, 자동화도 가능합니다. 실제로 스타일쉐어에서도 웹 요청을 처리하는 웹 서버들과 작업을 처리하는 워커들에 대해서 오토-스케일러를 구현해 사용하고 있습니다.로드 밸런싱스타일쉐어의 웹 서버들은 AWS의 Elastic Load Balancing(ELB)에 등록되어 있어서 ELB가 수많은 요청들을 여러 서버들에게 차례로 나누어 보냅니다. 보내어진 요청들은 각각의 서버에서 nginx를 거치며 또 한번 여러 개의 프로세스로 분배되어 처리됩니다.웹 어플리케이션스타일쉐어의 웹 어플리케이션은 Werkzeug 기반의 웹 프레임워크 Flask와 ORM 프레임워크인 SQLAlchemy 위에서 Python으로 구현되어 있습니다.데이터스타일쉐어의 대부분의 데이터는 PostgreSQL에 저장되고 있습니다. 여러 대의 PostgreSQL 인스턴스의 풀링(Pooling)을 하기 위해서 pgpool을 사용합니다. 서비스의 성능 향상을 위한 캐싱 도구로는 Memcached를 사용합니다.스타일쉐어에 올라오는 사진들을 비롯한 대부분의 이미지들은 Key 기반의 스토리지인 AWS S3에 저장하고, 관리합니다. S3의 가장 큰 장점은 사용자가 용량 제한과 파티셔닝에 대해 신경쓰지 않아도 된다는 점일 것입니다. 앞으로도 무한히 많은 사진이 올라올 서비스를 만드는 저희로서는 아주 유용하답니다. 이미지 뿐만 아니라, 서비스를 배포할 때마다 만드는 패키지와 매일매일 데이터베이스 백업 모두 S3에 저장되어 있습니다.작업 관리대부분의 서비스와 마찬가지로, 스타일쉐어도 웹 어플리케이션 서버와 별개로 무거운 작업(Task)을 처리하기 위한 워커(Worker) 서버를 따로 구동하고 있습니다. 여기서 작업이란 계속해서 쏟아지는 웹 요청을 처리하기도 벅찬 웹 어플리케이션에서 처리하기에는 비교적 오래걸리는, 예를 들면 알림(푸시)과 메일을 보내거나, 이미지 프로세싱과 같은 일들을 이야기합니다. 이러한 작업들을 비동기적으로 처리하기 위해 저희는 Celery와 RabbitMQ를 사용합니다. Celery는 Python으로 구현된 비동기 작업 워커이고, RabbitMQ는 워커로 넘길 작업을 관리하는 AMQP 프로토콜 기반의 브로커(Broker) 큐입니다.오픈 소스?스타일쉐어 서버는 비동기 네트웍(asynchronous I/O)을 구현하기 위해서 gevent를 사용합니다. 그 외에 배포(deploy)를 위한 Fabric과 boto나, 내부 문서화를 위해 사용하는 Sphinx 등이 스타일쉐어에서 주로 사용하는 라이브러리/프로젝트 입니다.오픈 소스.위에 적은 것처럼, 스타일쉐어의 구현의 많은 부분이 오픈 소스 프로젝트에 크게 의존하고 있습니다. 훌륭하고 건강한 오픈 소스 생태계 덕분에 우리는 스타일쉐어를 훨씬 더 수월하게 만들고 지탱할 수 있었습니다. 그래서 저희도 도움을 받은 만큼 기여하고, 구성원으로서 더 나은 생태계를 만드려 합니다. 그 중 하나가 바로 이 스타일쉐어 엔지니어링 블로깅 활동이고, 다른 하나가 저희 팀의 오픈 소스 프로젝트 활동입니다. 스타일쉐어 팀의 오픈 소스 활동들은 StyleShare’s GitHub에서 살펴보실 수 있답니다. 여러분들의 관심어린 피드백과 기여도 언제나 감사히 환영합니다.그 외의 도구들스타일쉐어 실 서비스에서 발생하는 오류와 버그를 추적하기 위해 사용하는 Exceptional도 매우 유용합니다. Flask 프레임워크에서 Exceptional 서비스를 쉽게 이용할 수 있도록 도와주는 Flask 확장 모듈인 Flask-Exceptional이 공개되어 있습니다.함께해요저희와 비슷한 환경에서 개발하시는, 같은 도구를 사용하시는, 저희에게 도움을 주고 싶으시거나, 저희에게 (저희가 도와드릴 수 있다면) 도움을 받고 싶으신, 또는 그저 많은 이야기를 나누고 싶은 분들까지 많은 분들과의 소통과 교류가 많았으면 좋겠습니다. IRC를 하시는 분들은 오징어 네트워크(irc.ozinger.org)의 #styleshare-tech 채널로 놀러오세요.#스타일쉐어 #개발 #서버개발 #서버환경 #업무환경 #개발자 #인사이트
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LSTM Tutorial

Summary:이 포스팅은 LSTM에 대한 기본 개념을 소개하고, tensorflow와 MNIST 데이터를 이용하여 구현해봅니다.LSTM1. 개념 설명LSTM(Long Short Term Memory)은 RNN(Recurrent Neural Networks)의 일종으로서, 시계열 데이터, 즉 sequential data를 분석하는 데 사용됩니다.기존 RNN모델은 구조적으로 vanishing gradients라는 문제를 가지고 있습니다. RNN은 기본적으로 Neural network이기 때문에 chain rule을 적용하여 backpropagation을 수행하고, 예측값과 실제 결과값 사이의 오차를 줄여나가면서 각 시간 단계의 gradient를 조정합니다. 그런데, 노드와 노드(시간 단계) 사이의 길이가 길어지다보면, 상대적으로 이전의 정보가 희석됩니다. 이 문제는 시퀀스 상 멀리 떨어져 있는 요소, 즉 오래 전에 발생한 이벤트 사이의 연관성을 분석할 수 없도록 만듭니다.LSTM은 RNN의 문제를 셀상태(Cell state)와 여러 개의 게이트(gate)를 가진 셀이라는 유닛을 통해 해결합니다. 이 유닛은 시퀀스 상 멀리 있는 요소를 잘 기억할 수 있도록 합니다. 셀상태는 기존 신경망의 은닉층이라고 생각할 수 있습니다. 셀상태를 갱신하기 위해 기본적으로 3가지의 게이트가 필요합니다. Forget, input, output 게이트는 각각 다음과 같은 역할을 합니다.Forget : 이전 단계의 셀 상태를 얼마나 기억할 지 결정합니다. 0(모두 잊음)과 1(모두 기억) 사이의 값을 가지게 됩니다. Input : 새로운 정보의 중요성에 따라 얼마나 반영할지 결정합니다. Output : 셀 상태로부터 중요도에 따라 얼마나 출력할지 결정합니다.게이트는 가중치(weight)를 가진 은닉층으로 생각할 수 있습니다. 각 가중치는 sigmoid층에서 갱신되며 0과 1사이의 값을 가지고 있습니다. 이 값에 따라 입력되는 값을 조절하고, 오차에 의해 각 단계(time step)에서 갱신됩니다.2. 응용 (MNIST data)MNIST는 손으로 쓴 숫자 이미지 데이터입니다. 하나의 이미지는 가로 28개, 세로 28개, 총 784개의 값으로 이루어져 있습니다.Many-to-One model는 여러 시퀀스를 넣었을 때 나오는 최종 결과물만을 이용하는 모델입니다. 이를 이용하여 784개의 input으로 1개의 output값(A) 을 도출합니다. 이 A를 하나의 층에 통과시켜 10개의 숫자 label중 하나를 할당합니다.784개의 입력값을 사이즈가 28인 벡터가 28번 이어지는 시퀀스(time step)로 보고, input의 크기를 28, 시퀀스 길이를 28로 각각 설정합니다. 28개의 input은 C라고 표현되어 있는 LSTM 셀로 순차적으로 들어가게 됩니다.output의 크기는 셀의 크기와 같으며, 64로 설정하였습니다. 셀크기가 너무 작으면 많은 정보를 담지 못하기 때문에 적당히 큰 값으로 설정합니다. 전체 output은 64개의 값을 가지고 있는 벡터 28개의 집합이 되고, 마지막 벡터만 사용합니다.1층의 fully connected layer를 이용하여 64차원 벡터를 10차원으로 줄이고 softmax를 이용하여 0부터 9까지 중 하나의 값을 예측합니다.LSTM으로부터 나온 예측값을 실제갑과 비교하여 cost를 개산합니다. cost function은 cross-entropy를 이용합니다. AdamOptimizer를 이용하여 cost를 최소화하는 방향으로 모델을 최적화 시킵니다.3. 토의구현 시 어려웠던 점을 중심으로 서술하였습니다. 전체 코드는 여기를 참고해주세요.batch sizebatch_size = 128 batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) MNIST의 train data의 크기는 55,000개 입니다. 이는 (55000, 784) 크기의 데이터를 학습시켜야 한다는 것을 의미합니다. 이것을 한번에 학습시킨다는 것은 매우 어려운 일입니다. 전체 데이터를 메모리에 올리기 힘들뿐만 아니라, 너무 큰 data 한번에 학습시키면 가장 작은 cost값으로 수렴하기 힘들어진다는 문제가 있습니다. (너무 작아도 마찬가지입니다.) 그렇기 때문에 큰 덩어리를 일정크기의 작은 덩어리로 잘라서 모델에 넣어 학습시는데, 이 작은 덩어리의 크기를 batch size라고 합니다.작은 덩어리로 짜르는 것이 중요한 이유는, 작은 덩어리 단위로 모델에 밀어넣고(propagation) 네트워크의 파라미터들을 조정(update)하기 때문입니다. batch size는 분석하려고 하는 데이터가 어떻게 구성되어있는지에 따라 결정되는 경우가 많습니다. 어떤 수준의 batch size가 좋다고 이야기하기 어렵고, 아주 크지 않은 값으로 설정합니다.unstack모델 구현 시 static RNN을 사용하였습니다. Static RNN에서는 unstack을 해주지 않으면 TypeError가 발생합니다.unstack( value, num=none, axis=0, name=‘unstack’)unstack은 R차원(rank)의 데이터를 R-1 차원으로 줄여주는 역할을 합니다. value로부터 axis 차원을 기준으로 num개로 자른다고도 할 수 있습니다. 이 예제로 예를 들어보겠습니다.batch_x = batch_x.reshape((batch_size, input_steps, input_size)) x = tf.unstack(X, input_steps, axis=1) outputs1, states1 = tf.nn.static_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32) 실제 학습이 진행되는 순서로 보자면, batch size만큼 불러온 인풋 데이터는 (128, 784)에서 (128, 28, 28) 형식의 3차원 벡터로 reshape해 줍니다. 그리고 다시 unstack을 통해 time step을 기준으로(axis=1) 28개의 텐서를 만듭니다. 다시말해, (128, 28, 28)이라는 3차원 형식의 벡터는 (128, 28)이라는 2차원 벡터 28개로 변환되어 모델에 입력되게 됩니다. 이런 변환이 필요한 이유는 28*28의 크기를 가진input들을 차례로 넣게 되면 처리속도가 제한적이기 때문입니다. unstack을 이용하면 하나의 batch 안에 있는 input을 한꺼번에 한줄씩 병렬적으로 처리할 수 있게 됩니다.Dynamic RNN에서는 unstack을 해주는 과정이 필요 없습니다. Static과 Dynamic의 차이는 추후 포스팅에서 자세히 다루도록 하겠습니다.Training cycle참고한 다른 예제코드들은 서로 다른 스타일의 사이클로 학습시키고 있었습니다. 스타일은 크게 두가지로 나누어볼 수 있었습니다. 하나의 방법은 전체 학습 횟수를 정해놓고 while문을 통해 학습시키는 방법이었습니다. 다른 방법은 똑같은 데이터를 몇번 반복해서 학습시킬지 결정하는 것입니다. 이 반복 횟수를 epoch이라고 합니다. epoch의 사전적 의미는 ‘시대’ 또는 ‘세’이지만 예제 코드에서 만나는 epoch은 전체 데이터를 학습시키는 반복회수라고 이해하시면 되겠습니다. (이 두가지 방법은 스타일의 문제일 뿐입니다. 이것을 언급한 이유는 개인적으로 epoch을 처음 접했을 때 생소했기 때문입니다.for epoch in range(training_epochs): avg_cost = 0 total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size) for i in range(total_batch): batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size) batch_x = batch_x.reshape((batch_size, input_steps, input_size)) c, _ = sess.run([cost2, optimizer2], feed_dict={X:batch_x, Y:batch_y}) avg_cost += c/total_batch 위의 코드는 두번째 스타일이고, 각 epoch마다 cost값과 test data로 예측의 accuracy를 계산하여 출력하였습니다. 당연하게도 학습이 반복 될수록 cost는 감소하고 accuracy는 증가하였습니다.4. 정리기본적으로 도식을 통해 input size, time step, hidden_size에 대한 개념을 이해하는 것이 도움이 됩니다.tensor의 shape을 이해하는 것이 중요하다고 생각합니다. input과 output의 형식(shape)을 머리속에 떠올릴 수 있다면 에러를 줄일 수 있고 해결하기도 수월합니다.batch size의 의미, unstack을 하는 이유, epoch의 의미를 알아두면 좋겠습니다.ReferenceDEEPLEARNING4J 초보자를 위한 RNNs과 LSTM 가이드Colah’s blog, Understanding LSTM Networks이태우, 엘에스티엠 네트워크 이해하기김성훈, 모두의 딥러닝 lec 9-2. Vanishing gadient
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스타트업 이메일 마케팅 노하우 5가지

개인적으로 '컨텐츠 마케팅'의 정점이라고 생각하는 이메일 마케팅을 지난 9월부터 6개월째 진행하고 있습니다. 이메일에 담길 컨텐츠를 기획하고, 이메일 내용에 들어갈 이미지를 제작하고, 글을 쓰고, 이메일을 예약/발송하는 것까지 전반적으로 다 담당하고 있는데요, 오늘은 지난 6개월간 해왔던 일을 정리하는 겸 <이메일 마케팅 노하우 5가지>에 대해 이야기해보도록 하겠습니다.<스타트업 이메일 마케팅 노하우 5가지>메일침프로 이메일 마케팅 시작하기먼저, 이메일 마케팅을 할 수 있는 툴부터 소개해드리겠습니다. 저희 회사 같은 경우에는 '메일침프'를 쓰고 있습니다. 메일침프의 무료 계정은 한 달에 구독자 2,000명에게 12,000건의 메일 발송을 할 수 있습니다. 저희 서비스는 아직 12,000건이 넘는 대량 발송은 필요하지 않기 때문에 메일침프를 활용하기로 결정 (땅땅!)이메일 마케팅 노하우 1, 메일은 '제목'은 상상 이상으로 중요하다!사실 이메일 마케팅 하면 누구나 다 이야기하는 것 중 하나가 바로 '제목의 중요성'이지요. 그런데 막상 이메일 마케팅을 직접 집행해보니 이 '제목'은 상상 이상으로 중요했습니다. 같은 내용이어도 제목에 따라서 클릭률이 5%에서 많게는 10%까지도 차이가 났거든요.클릭을 부르는 메일 제목에는- 궁금증을 자극하는 질문형 문장- 타겟의 일상과 깊게 연관이 되는 공감형 문장- 객관성을 높여주는 숫자와 통계를 활용한 문장등이 있었습니다.메일을 받는 사람들이 클릭 후 '아 뭐야 낚였어'라는 생각이 들지 않을 정도로 내용과 연관성이 있으면서, HOOK! 할 수 있는 한 줄의 카피를 쓰는 센스! 그게 바로 메일 제목 쓰는 데에서 꼭 필요하더라고요.이메일 마케팅 노하우 2, 제목만큼이나 중요한 메일 보내는 '시간'!제목만큼이나 중요한 이메일 마케팅의 요소는 바로 '메일을 보내는 시간'입니다. 이것은 타겟의 행동 패턴을 잘 알아야 하는 요인인데요, 주말에는 메일을 확인할 확률이 떨어지는 것 같은 일반적인 요소와는 별개로 우리 서비스가 주로 타겟팅하는 소비자들의 특성을 반영하면 좋습니다.예를 들면 저희 자소설닷컴 같은 경우에는 취업 준비생들이 의욕 넘치게 '자기소개서를 써야겠다!!!!' 마음먹고 노트북 앞에 앉는 주중(특히 월~화 같은 초반)의 오전 시간대에 메일을 주로 노립니다 +_+ 역지사지해서 생각해보면 이렇습니다. 저녁 늦게 집에 가려고 하는데 취업 준비나 자기소개서 작성 팁이 메일로 온다면? 피곤하게 느껴져서 오히려 클릭을 안 하고 싶을 수도 있겠죠? 아니면 '내일 확인해야겠다..' 하고 미루거나 잊힐 수도 있고요!이메일 마케팅 노하우 3, 꼭 모바일 테스트도 해볼 것!이것은 모든 컨텐츠 마케팅에 적용되지만, 이메일 마케팅에서도 중요한 요소이기 때문에 이야기합니다. 바로 '모바일 최적화'!!! 메일 같은 경우에도 PC와 모바일에서 확인할 수 있다 보니 두 경우의 화면과 레이아웃 등을 비교해 보아야 합니다.보통 PC로 작업을 하기 때문에 PC 기준에서 잘 보이니 괜찮겠거니~ 하고 그냥 진행을 하는데, 모바일로 봤을 때 글자가 너무 많거나, 작거나, 이미지의 사이즈가 잘 안 맞거나 할 수 있거든요. 꼭 테스트 메일을 PC와 모바일 두 군데 다 확인해보고 메일을 보내야 합니다.이메일 마케팅 노하우 4, 계속 AB Test/결과 분석하기!마케터라면 본능적으로 할 작업이지만, 이메일 마케팅 역시 보다 높은 결과를 얻기 위해 AB Test 와 결과 분석, 비교는 필수입니다.AB Test 같은 경우는 다양한 요소를 기준으로 해볼 수 있겠습니다. 앞서 말한 것처럼 회원들에게 반응이 좋은 제목을 찾기 위해 메일 보내는 리스트를 절반으로 나누어 제목 1, 제목 2 다르게 보낼 수도 있고요. 아니면 회원이 많은 경우라면 회원들의 관심사에 맞게 메일을 보내며 어떤 관심사를 가진 회원들이 어떤 반응을 보이는지를 분석해 볼 수도 있겠지요.이메일 마케팅 노하우 5, 목표 / 기대효과 / KPI 잊지 말기!마지막으로 잊지 말아야 할 것! '우리가 왜 이메일 마케팅을 하는가?' 이메일 마케팅에 대한 목표, 기대 효과, 그리고 KPI 측정 방법과 결과 분석입니다. 사실 매일매일 일을 쳐내다 보면 이런 것을 잊게 되거든요 (슬프지만.. 현실.. ㅠ_ㅠ) 하지만 정말 정말 중요한 것이니 잊지 말아야 합니다.우리가 이메일 마케팅을 하려고 하는 이유가 무엇인가? 이메일 마케팅을 통해 어떤 효과를 기대하는 것인가? 이것을 어떻게 측정할 것인가?만약 이것에 대한 뚜렷한 답이 없다면, 그리고 이것에 대한 목표와 가설을 세우고 이메일 마케팅을 진행했는데 그만큼의 효과가 없다면, 과감히 그만두어도 좋다고 생각합니다. 리소스가 계속 들어가는데.. 효과가 없다면 어쩔 수 없는 것이니까요..ㅜㅜ 그리고 다른 사람들이 다 한다고 해서 우리 서비스에 맞지 않는 마케팅 방식을 고수할 필요도 없다고 생각합니다. 스타트업에게 시간과 인력은 아주아주 소중하잖아요..ㅠ_ㅠTip!정말 정말 깨알 꿀팁이지만 마지막으로 한 가지만 더 이야기하자면, 이메일 마케팅에서 꽤 중요한 요인 중 하나로 '리스트 관리'가 있다는 것입니다. 좀 더 반응이 좋은 사람들을 찾아내기 위해서, 그래서 원하는 마케팅 효과를 보기 위해서는 계속해서 결과를 분석하면서 최상의 반응을 얻을 수 있는 리스트를 뽑아내야 하는 것이죠. 이메일 마케팅을 시작한 이상 멈출 수 없는 작업이긴 하지만... 꼭 필요한 작업입니다!이상으로 제가 6개월 동안 이메일 마케팅을 하면서 알게 된 노하우에 관한 글을 마무리 지으려고 합니다. 위와 같은 내용들은 정말 기초적인 것이고, 각자의 서비스 성격과 목적에 따라 이메일 마케팅의 방식과 결과 또한 많이 달라지겠지요? :) 혹시 이 글을 읽으신 분들 중에서 다른 노하우를 가지고 계신 분이 있다면 댓글로 공유해주세요~ 더 공부하고 배우겠습니다!#앵커리어 #마케팅 #마케터 #이메일 #이메일마케팅 #노하우 #꿀팁 #인사이트
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운명의 매치 바로고 체육대회 <흑팀vs백팀> 그 승리의 결과는?

운명의 매치바로고 체육대회바로고 흑팀 vs 백팀신관과 별관으로 나누어흑팀과 백팀으로 구성하여바로고 체육대회가 개최되었습니다. 이번 체육대회는협동심과 팀워크를 증진하며바로고 동료들 간소통과 화합을 도모하는 자리입니다.팀별 운영비가 걸려있는 만큼치열한 전투가 예상됩니다!신관 : 별관흑팀 vs 백팀흑팀사업총괄본부전략기획본부백팀인프라 관리 본부재경본부O2O 연구소-자,지금부터 흑팀과 백팀의운명의 매치가 시작됩니다.am09:00바로고 임직원이 모두 참여하여더욱 의미가 있는 체육대회가벼운 스트레칭으로체육대회를 시작합니다.아침에 하는 운동은건강을 위해서도 아주 좋다고 하죠~스트레칭 중 아직잠에서 깨어나지 못한 모습 포착!이제 본격적으로 대회가 시작되는 만큼잠에서 깨어나 봅시다!-배점: 10점워밍업으로 시작한첫 번째 대결은단판으로 결정짓는가위바위보가위바위보이것이 뭐라고모든 직원이 초 집중하여가위바위보를 외칩니다!매일 아침바쁜 출근길정신없는 하루의 시작대신오늘만큼은가위바위보여기에 나의 아침 집중력을 모두 발휘해봅니다..단판승으로흥미진진한가위바위보 게임은백팀의 승리!첫 승리를 가져갔어요~축하합니다!아침부터 푹푹 찌는 무더위에지치면 안 돼요!본격적인 대결은 지금부터 시작입니다.백팀! 파이팅팅!첫 번째 가위바위보 대결은아쉽게 패했지만다음에는 승리를 기원하며파이팅하는 흑팀!힘내보아요~^.^-배점: 10점두 번째 대결은제기차기였습니다.한때 제기 좀 차 본 사람들모두 모두 모여랏!흑팀은 벌써 파이팅을 외치고 있어요.1차전을 가볍게 승리로 장식한백팀은여유 있는 미소로 파이팅!제기차기의 멤버는상대편 여직원들이 선택한멤버로 구성되었습니다.본격적인 제기차기지금 시작합니다. 흑팀의 제기차기뒤로차기앞으로 차기옆으로 차기다양한 모습으로 제기 차는 모습을감상하고 계십니다.백팀의 제기차기백팀의 제기는발에 붙어서 떨어지지 않았어요.제기차기의 신으로 등극!제2차전으로 치러진제기차기 역시백팀의 승리!"축하드립니다!"-배점: 10점세 번째 대결로전투 피구가 시작되었습니다.일명"여왕을 지켜라!"여자 한 명을 보호하는피구 게임!여왕이 아웃되면팀이 지게 되는여왕을 지키는 피구 게임 입니다.흑팀과 백팀의 여왕어떤 팀이 끝까지 여왕을 지킬 수 있을까요?결과는백팀의 승리!연속 세 게임을 모두백팀이 승리로 가져갔습니다.-배점: 20점전투 농구는15분씩 2쿼터로 진행됩니다.한 팀은 5명으로 구성되어기존의 농구 규칙과 동일하게 시합이 치러집니다.이번 농구게임의 승리4연승으로 백팀이 가져가게 될까요?흑팀이 첫 승을 거두게 될까요?절대적 우세인 백팀절대적 약세인 흑팀하지만 왠지 손에 땀을 쥐게 하는경기 결과가 넘나도 궁금합니다.압도적인 점프력으로농구공을 처음부터 후려치던백팀의 승리 소식을전해드립니다.흑팀 : 백팀0: 50농구까지 승리하면서4연승을 달리고 있는 백팀배점 스코어한 번에 뒤집을 수 있는 기회가 있다~그것은 바로 다음 경기축구입니다.축구는 이 모든 경기 결과를 뒤집을 수 있는35점의 배점을 가지고 있습니다.한 팀의 구성은14명의 남자 선수 +1명의 여자 선수여자 선수는 손을 이용하여 플레이 가능한 규칙 적용본격적인 전투 축구를 시작합니다.게임을 시작하면서양 팀의 선수들이 서로 악수를 나누고 있습니다.웃고 있지만절대 양보할 수 없는한 판 승부!축구 게임은20분씩2쿼터로 나누어 진행됩니다.50점이 걸려있는아주 중요한 게임인 만큼치열한 접전이 예상됩니다.여기서 흑팀이 이기게 되면50:50 운명의 매치바로고 체육대회는 무승부로 끝나지만백팀이 이기게 되면5연승으로0:100완승을 하게 됩니다.그래도 빠질 수 없는포토타임!경영지원본부에 계신 멋진 유영수 이사님베스트 포토제닉으로 임명합니다~시작하자마자빠른 발놀림을 자랑하는선수들~바로고 직원들이이렇게 축구를 잘하는 줄미처 몰랐어요~화려한 드리블로숨겨두었던축구 재능을 맘껏 발휘합니닷!전승을 위해 달리는백팀의 선수들!공중에 떠오른 볼을 장악하기 위해백팀의 선수가 뛰어오릅니다.하지만 이대로 경기를 끝낼 수 없는흑팀의 반격이 시작되었습니다.드디어 골대 앞까지!슈우웃!~~~~~~~"골인"흑팀이 선취점을 가져갑니다.의기소침했던흑팀의 응원이 살아납니다.-이대로 경기는 끝!축구 경기의 승리를 흑팀이 가져가면서최종 스코어50:50무승부로 운명의 매치바로고 체육대회를 마칩니다.BEST 커플샷부러워하지 말아요.부러우면 지는 거예요~바로고체육대회마무리는 훈훈한단체샷으로 장식했습니다.흑팀과 백팀이 모두 하나 되어즐거운 체육대회 시간을 가졌답니다.다 함께 파이팅을 외쳐봅니다.지금까지보다앞으로가 더욱 기대되는바로고우리 모두 가슴에 '바로고'의 열정을 가지고파이팅을 외칩니다!대한민국배달 배송배달대행을 책임지는바로고"우리가 바로고 입니다."이상 바로고 체육대회 소식을 마칩니다.바로고에서만 볼 수 있는바로고의 사내소식앞으로도 기대해주세요~감사합니다.
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영어 유치원 보내자.

부족했기 때문에 염치없이 또 한 번 주위에 도움을 청했다.첫 번째 팀빌딩1. 앱 개발의 시작총 5명의 멤버들이 오프라인으로 사업을 우선 시작을 했고, 처음에는 팀빌딩이라는 것도 없었다. 그냥 마음 맞는 형 동생들이 모여서 그렇게 시작을 했고 업무도 닥치는 대로 담당자 없이 다 했다. 정말 다...< 마케팅 기획 영업 재무 회계 등등등 개발 빼고는 다 했다. >5명의 초기 멤버들과 오프라인 중심으로 서비스를 확장해 나갔다. 물론 뒤에서는 조용히 오프라인 서비스를 백업할 앱 개발에 고민을 가지고 있었다.2. 지인들의 도움으로 앱 출시다시 한번 주변 지인들에게 염치없이 도움을 청했다. 개발, 디자인, 기획 등등... 아는 인맥을 동원해서 부탁을 했고... 그렇게 만땅의 개발, 디자인, 회사 홈페이지, 캐릭터 등을 만들 수 있었다. 주말이면 사무실에서 같이 밤을 지새우면서 작업을 이어 갔고 각자의 업계에서 경력이 꽤  있는 친구들이라 빠르게 아웃풋이 나왔다. 지금 생각해 보면 정말 적은 금액으로 일을 해준 그때의 동료들이 정말 고맙다는 생각이 든다.해당 알바 멤버들은 약 3개월의 기간 동안 주중에는 직장을 주말에는 마이쿤 사무실로 출근을 하면서 열심히 업무 속도를 냈고 그렇게 만땅 서비스의 온라인을 담당할 앱이 출시되었다. 물론 서비스 로고도 만들었고 그 당시 고객들에게 친근하게 다가가고자 캐릭터도 만들었다. 배터리가 없을 때 어디선가? 나타나는 약간 어설프면서도 귀여운 히어로의 느낌을 담아...< 당시 나름 흥했던? 만땅 캐릭터 쿠니와 배터리 모양의 로고 >그렇게 무사히 앱 서비스를 출시할 수 있었고 본엔젤스와 미루어 왔던 투자유치 보도 자료도 냈다. 온라인 서비스까지 모두 출시를 하고서 기사를 내자는 홍보팀장님 의견이 있었었다. 13년 5월 투자를 받았지만 그 뒤로 앱이 출시하고 그렇게 그해 9월 투자유치 보도자료가 여러 매체에 실렸다. 기사 이후 쫄투 출연을 하는 기회도 얻게 되었고, 그렇게 인연을 맺은 IDG 이희우 대표님과 다시 한번 본엔젤스로부터 총 4억 원의 2번째 시드 투자유치를 받게 된다.3. 최소 제품 개발이 가능한 첫 번째 팀 빌딩개발팀 빌딩을 위한 2번째 자금이 수혈되었다. 바로 실행에 옮겨 개발팀을 꾸리기 시작했다. 지금 보면 이게 우리의 첫 정식 팀빌딩이었다. 하지만 몸값이 꽤 나가는 현업 경력 10년 차 친구들 3~4명에게 해줄 수 있는 처우나 복지는 부실했고 이들이 스타트업으로 뛰어들기에는 충분하지 못했다.포기하지 않고 실력을 알고 있는 여러 명의 후배 그리고 업계 친구들에게 회사 합류 제안을 했다. 그중 절반 이상의 친구들이 현실적인 문제로 제안을 정중하게 거절했다. 알바를 하는 동안 친해졌고 합류 고민을 하거나 빈틈이 보이는 친구들을 집중? 적으로 공략하기 시작했다.  일은 힘들어도 보람될 거고 우리가 만든 서비스를 우리가 직접 한다고 설득했다. 물론 솔직히 절반 이상의 협박도 했었다. 유부남 후배들에게는 같이 고생에서 몇 년 뒤에 성공해서 이제 막 태어난 아이 영어 유치원 보내자고 설득을 했다.< 영어 유치원이 그렇게 비싼지 몰랐다. >원하는 개발 40살 넘어서도 할 수 있는 회사 만들자. 그리고 적지만 급여는 안 밀리겠다. 밀리더라도 미리 이야기하겠다고 동기를 설득했다. (우리는 예전 함께 일하던 직장에서 아무런 예고 없이 급여를 밀려 본 아픈 기억이 있다.)그리고 안드로이드, iOS를 다 디자인해볼 수 있어 경력에 도움이 될 거고, 외주일 위주의 에이젼시보다 우리 서비스만의 디자인을 할 수 있다고 막 졸업한 디자이너 친구를 설득했다. 그리고 가장 오랜 기간 협박과 설득 과정을 거쳐서 애 둘에 외벌이인 유부남 서버 개발자 친구까지...< 예전 만땅의 초기 개발팀, 지금은 모두 스푼의 개발팀으로 근무중이다. >팀 모습을 최초로 갖춘 마이쿤의 첫 팀이 그렇게 빌딩 되었다.4. 그 뒤로는?그 이후 만땅앱의 추가 개발과 플러거 개발 그리고 미국까지 진출했지만.. 해당 멤버들을 포함한 우리는 뼈저린 실패를 겪게 된다. 그래서 당시 태어난 멤버의 첫째 아이는 영어유치원을 보내지 못했다. 상징적인 의미로 무럭무럭 커가고 있는 둘째는 가능하지 않을까? 이제는 어떻게 하면 할 수 있고 어떤 목표를 달성하면 되는지 알게 되었으니 우리는 그렇게 다시 목표를 정하고 열심히 뛰고 있다.5. 팀 빌딩의 의미한 사람, 한 사람이 스타트업에 합류하면서 그들의 경력이나 업무를 떠나 가족의 삶까지도 짊어지고 갈 무게라는 것을 시작할 때는 몰랐었다. 그래서 그 뒤로 새로운 멤버들이 합류할 때마다 더 많은 고민을 해야 하고 신중해져야 한다는 것을 배우게 되었다. 그래서 대표가 무조건적인 희생만 강요하는 스타트업의 이미지가 아니라 같이 나눌 수 있는 때가 되었을때에 업무 성과와 기여에 차이에 따라 냉정하고 합리적인 보상이 이루어져야 한다는 것을 느끼고 있다.#스푼 #Spoon #팀빌딩 #팀원 #초기멤버 #스타트업창업 #창업자 #고민 #인사이트
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혁신은 서비스만으로는 만들 수 없다.

처음에 핀다(Finda)를 창업하면서 주변 사람들이나 투자자들, 또는 금융업 종사자들에게 설명할 때 하나같이 다음과 같은 두 가지 반응이 있었다. 한 가지는 ‘꼭 필요한 서비스인데 왜 없지?’이고 다른 한 가지는 ‘예전에 많이들 시도했었는데 성공하지 못했던거 같은데.’였다. 공동창업자와 이런 반응에 대해서 우리가 판단하는 시장에 대한 상황을 설명하곤 했는데, 결론적으로 ‘아무래도 시장이 준비가 덜 되었다.’라는 이야기를 나누곤 했다.론 애드너의 <혁신은 천개의 가닥으로 이어져있다> (출처: 교보문고)그러나 핀다를 창업하고 이제 1년 남짓한 시간밖에 지나지 않았는데, 시장의 반응은 180도 바뀌었다. 창업 초기 온라인으로만 100% 대출이 가능했던 상품은 없었는데, 지금은 1금융권에서도 모바일, 온라인 상품들을 출시하고 있고, 오히려 금융권에서도 먼저 손을 내밀어주고 있다. 사용자들도 송금과 결제 외의 금융활동들을 모바일과 온라인에서 하고자 하는 니즈도 많아졌고, 나름 각 분야에서 경쟁 서비스들도 출시되기 시작했다. 그러면서 몇 년 전에 읽었던 론 애드너 (Ron Adner)의 ‘혁신은 천개의 가닥으로 이어져 있다 (The Wide Lens)’ 책의 내용을 다시 되짚어보게 되었다.내 실행이 의미를 지니려면 누구와 무엇을 해야하는가책에서는 혁신을 성공적으로 이루고 경쟁자를 물리치려면 무엇이 필요한지에 대해 세 가지 요소가 필요하다고 설명하고 있다. 첫째는, ‘실행 초점 (Execution focus)’, 둘째는 혁신이 의미가 있으려면 다른 누가 혁신을 일으켜야 하는지에 대한 ‘공동 혁신 (Co-innovation)’, 마지막으로 최종 소비자가 완전한 가치 제안을 평가하기 전에 다른 누가 내 혁신을 수용해야 하는지에 대한 ‘수용 사슬 (Adoption Chain)’을 이해하고 있어야 한다고 한다.  론애드너의 혁신 전략에 대한 와이드 렌즈 관점. 나도 잘하고, 시장도 성장하고, 이해관계자들도 모두 성장해야 한다.‘공동 혁신'과 ‘수용 사슬'에 대해 조금 더 살펴보자면, 이를 잘 만들어내기 위해서는 가치 창출을 위해 결합해야 하는 모든 요소의 청사진과 생태계 구조 구축 ‘순서'에 대한 명확한 계획을 바탕으로 단계적으로 시스템을 구축해야 한다고 설명한다. 즉, 나만 잘한다고 혁신이 되는 것은 아니라고 말이다.엠페사(M Pesa) 혁신 사례로 본 시장의 중요성 여러가지 좋은 사례가 나와있지만 그 중에서도 성공적인 핀테크 회사로 유명한 케냐의 엠페사(M Pesa)의 케이스가 와 닿았다. 영국의 보다폰 (Vodafone)과 케냐의 최대 이통사인 사파리콤 (Safaricom)의 합작사인 엠페사는 대리점 네트워크를 기반으로 문자 메세지를 통해 은행 계좌가 없어도 쉽게 송금할 수 있게 해주고 있다. 이제는 케냐 뿐만 아니라 남아공, 인도, 이집트 등 다양한 국가에서 총 2천 5백만 명이 사용하는 글로벌 금융 서비스로 성장했다. (2016년 3월말 기준)엠페사가 처음 설립되었을 때 목표는 케냐의 수많은 금융 소외 인구에게 기본적인 은행 업무를 제공하고 자본에 대한 접근성을 높이는 것이었다. 이는 케냐 전체 인구의 27%는 휴대전화를 가지고 있으며, 27%는 잠재적 고객으로 만들 수 있다고 판단했고, 무엇보다 이 수치가 빠르게 증가하고 있다는 시장 상황을 바탕으로 실행에 옮겼다고 한다.  케냐 엠페사의 대리점 모습. 상대적으로 허름한 모습이 오히려 고객 가치의 본질에 대해 다시 생각하게 해준다. (출처: Worldbank 홈페이지)엠페사의 이러한 성공에는 공동 혁신과 수용 사슬의 발전이 뒷받침 되었다. 문자메세지 기간망 그리고 휴대폰 보급이라는 ‘공동 혁신’은 이미 일어나 있었고, 사파리콤 대리점이라는 ‘수용 사슬’의 매개체 또한 갖추고 있었다. 하지만 수용 사슬에서 어려움에 봉착하게 되었는데, 도시에 사는 사람이 농촌에 사는 친지에게 송금하는 경우가 많아, 농촌 대리점에 현금이 부족해졌다. 이를 위해 대리점들이 협력하는 방식을 바꿨다.그 외에도 더 큰 과제는 복잡한 생태계 구조였다. 송금 이외에도 대출이나 입출금과 같은 포괄적인 금융 서비스를 제공하기 위해 케냐의 미소금융 기관인 파올루 케냐(Faulu Kenya)와 시범 사업을 개시했는데, 일일이 언급하기가 힘들만큼 많은 과제가 있었고 그 중에서도 특히 파올루 케냐의 기존 관행 및 시스템을 수용하기 위해 소비자 거래가 상당히 복잡해졌다고 했다. 이 문제를 해결하기 위해 엠페사는 기본적인 요소인 문자를 통한 송금 서비스에만 집중하였고, 결국 파올루 케냐를 제외시킨 송금 관련 ‘최소 실행 가능 범위’의 생태계를 구성하게 되면서 큰 성공을 거둘 수 있었다.2년 이후 엄청나게 단순화된 최소 실행 가능 범위. 집중할 수 있도록 시장을 구성하는 것이 매우 필요하다. 혼자만의 노력으로는 소비자에게 의미있는 서비스가 될 수 없다핀다가 만들고자 하는 혁신도 같은 맥락에서 바라볼 수 있다. 너무나 당연한 이야기겠지만 우리 혼자만의 노력으로는 소비자에게 의미있는 서비스가 될 수 없기 때문이다. 다른 O2O 서비스와는 다르게 더 나은 사용자경험을 모바일과 온라인에서 제공하는 것이 매우 중요하다. 금융상품에 대한 정보를 보고 선택하는 것은 온라인에서 일어나고, 실제로 가입하고 구매하는 것은 오프라인에서 일어나서는 소비자에게 제대로 된 온라인 경험을 제공하는 것이라고 할 수가 없기 때문이다. 은행에서 온라인에서 가입할 수 있는 상품을 만드는 ‘공동 혁신'이 이루어지고 또 그러한 상품을 은행 자체 채널이 아닌 객관적으로 비교하고 추천할 수 있는 채널에서 판매하는 ‘수용 사슬'이 만들어져야 핀다의 비즈니스가 성립할 수 있다.하지만  ‘공동 혁신'도 ‘수용 사슬'도 이루어지지 않았으니 핀다와 같은 서비스가 제대로 기능하기가 힘든 환경이었다. 베타 서비스를 런칭한 2016년 봄에도 온라인으로 신청 완료까지 가능한 금융 상품은 드물었고 다른 금융기관의 상품들과 같은 자리에서 비교하고 판매하는 것에 대한 거부감이 매우 높았다. 그러다보니 핀다가 갖고 가야할 생태계 구조에 대해서도 많은 고민을 할 수 밖에 없었다. 상품의 가입과 구매가 오프라인에서 일어나기 때문에 핀다가 대출 중개인과 계약을 통해서, 또는 직접 운영을 통해서 오프라인 가입과 관련된 문제를 해결해줘야 하나 하는 여러가지 고민이 있었다. 이러한 고민은 최종 소비자에게 제공할 가치 측면에서 뿐만 아니라 비즈니스 모델 측면에서도 중요한 문제였다.핀다의 사업가치 청사진을 도식화 해보았다. 제대로 가치를 제공하는 온라인/모바일에 집중하는 것이 중요하다고 생각한다.(중개인을 활용하게 되면 ‘수용 사슬'이 복잡해지고 최종 소비자에게 제공할 수 있는 가치도 불명확해진다. 그림을 그려보니 금융기관이 늘어날수록 복잡성이 역시 증대되는 것은 어찌보면 당연한 이야기인 것 같다.)그러나 보다 우리가 명확하게 가치를 제공할 수 있는 범위로 서비스를 제한하기로 결정했다. 온라인 및 모바일로 가입이 가능한 금융상품을 소개하고 연결하는 것에만 집중하기로 한 것이다. 온라인이 더 익숙한 밀레니얼 세대의 중요성 증대, 비대면 본인인증 등 기반기술 및 정책의 발전, 해외 사례, 조금씩 보이는 금융권의 변화의 움직임 등을 바탕으로 핀다와 같은 서비스가 필요해질 환경이 금방 올 것이라 생각 (또는 베팅을) 했다.  시장의 흐름을 잘 파악하는 노력창업을 하기 전뿐만 아니라 회사를 운영하면서도 필요하다.그 사이 시장 환경은 빠르게 변화해왔다. P2P 대출부터 올해 첫 번째 인터넷 은행인 K뱅크까지 오픈하였고, (카카오뱅크도 오늘 출시되었다.) 시중 은행들도 온라인, 모바일 전용 금융상품들을 앞다투어 출시하고 있다. 씨티은행의 경우에는 지점의 80%를 폐쇄하겠다고 발표하기도 했다. 핀다 자체의 혁신에 이러한 환경 변화가 더해지면서 핀다는 신한은행, 씨티은행을 포함, 30개 이상의 금융기관과 파트너십을 맺을 수 있었다고 생각한다. 공동 혁신 및 수용 사슬이 이루어졌음은 물론이고 갈수록 범위가 커지면서 자연스레 핀다가 최종 소비자에게 제공할 수 있는 가치도 커지고 있다.핀다의 목표는 사람들이 큰 노력없이 자신에게 잘 맞는 금융상품을 추천 받음으로써 큰 고민이나 걱정없이 더 나은 금융생활 (a better financial life)을 할 수 있게 하는 것이다. 그 일환으로 핀다 고객들이 핀다에서 상품들을 비교해보고 추천받아 가장 적합하다고 판단되는 대출 상품을 가입하면 제휴사와 함께 우대금리를 추가로 제공하는 핀다 전용 상품들을 출시했다.씨티은행과 제휴해서 직장인 신용대출을 받는 핀다고객들에게 0.5% 우대금리를 제공하고 있다. (출처: 핀다)창업 초기에는 시장에 대한 리서치, 인터뷰 등에 대한 노력을 많이 기울이는 편인데, 아무래도 스타트업을 하면서 수많은 업무와 이슈에 파묻혀 시장을 흐름과 사용자들의 변화하는 니즈를 놓치게 되는 경우가 종종 있다. 하지만 노력을 진짜 규모있는 혁신으로 만들기 위해서는 계속해서 변화하는 시장의 흐름과 이에 따라 사용자들에게 전달해 줄 수 있는 가치들이 어떻게 변할지 Wide Lens를 통해 시장을 보려는 노력을 끊임없이 기울여야 한다. 시장은 끊임없이 변화하고 있으니...#핀다 #스타트업창업 #창업가 #창업자 #철학 #마인드셋
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Rxjava를 이용한 안드로이드 개발

Overview브랜디는 현재 2.0 기반 Android 버전입니다. Main Thread와 Sub Thread 사이의 ANR를 방지하려고 Volley, Otto Bus Library를 사용해서 백엔드 서비스(back-end Service)를 연동하고 있습니다. 이제 3.0 개발로 더 좋은 백엔드 서비스 기능을 만들려고 합니다. (기반 작업은 이미 완료했습니다.) 다만 3년 동안 브랜디 앱을 개발하면서 느꼈던 고통과 피로를 ‘제발’ 줄여보고 싶어서 브랜디 3.0에서는 Retrofit2 와 RxJava, Lambda 표현식을 사용하기로 했습니다. RxJava(Reactive programming)는 가장 추천하고 싶은 것 중 하나입니다. 우리는 함수형 리액티브(반응형) 프로그램이라는 표현으로 자주 마주치곤 하는데요. 주로 옵저버 패턴(Observer pattern)을 대체하기 위해 사용합니다. 단순히 데이터를 넘기고 마무리하는 건 옵저버 패턴으로도 충분하지만 대부분의 문제는 이벤트들을 묶어서 사용할 때 생깁니다.1) RxJava는 이벤트에 대한 조건 처리나 실패 처리, 리소스 정리에 대비해 사용합니다. 기존 방식의 명령형 리액티브 접근 방식을 사용하면 복잡함이 지속적으로 증가하는 반면, 함수형 리액티브 프로그래밍은 효율을 크게 높일 수 있습니다. 몇 가지 예제와 함께 살펴보겠습니다. Android에 직접 사용해보기새로운 프로젝트를 생성한 후, 아래와 같이 build.gradle 파일을 수정해봅시다. (JDK 1.8 설치 필수) apply plugin: 'com.android.application' android {    compileSdkVersion 26   defaultConfig {        applicationId "kr.co.brandi.myapplication"        minSdkVersion 21        targetSdkVersion 26        versionCode 1        versionName "1.0"        testInstrumentationRunner "android.support.test.runner.AndroidJUnitRunner"    }    buildTypes {        release {            minifyEnabled false            proguardFiles getDefaultProguardFile('proguard-android.txt'), 'proguard-rules.pro'        }    }   //추가된 부분 1      compileOptions {        sourceCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8        targetCompatibility JavaVersion.VERSION_1_8   }  } dependencies {    implementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])       //추가된 부분2    implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.1'    implementation 'io.reactivex.rxjava2:rxjava:2.1.3'      implementation 'com.android.support:appcompat-v7:26.1.0'    implementation 'com.android.support.constraint:constraint-layout:1.0.2'    implementation 'com.android.support:design:26.1.0'    testImplementation 'junit:junit:4.12'    androidTestImplementation 'com.android.support.test:runner:1.0.1'    androidTestImplementation 'com.android.support.test.espresso:espresso-core:3.0.1' } 이제 람다 표현식과 RxJava를 사용할 준비가 되었습니다.Flowable.just("Hello World").subscribe(new Consumer() {    @Override   public void accept(String s) throws Exception {        Log.v(tag, s);   }  });   Flowable.just("Hello World !").subscribe(s -> Log.v(tag, s)); 간단한 생성자와 결과를 출력하는 부분입니다. 두 번째 subscribe는 람다 표현식으로 인터페이스를 생성하지 않더라도 첫 부분과 동일하게 결과물을 얻을 수 있습니다.2) 이제 RxJava에서 간단한 필터링으로 간편하게 데이터를 가공하는 능력을 확인해보겠습니다. 아래 코드는 기본적인 List 의 값을 출력하는 부분입니다.List valueList = Arrays.asList(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);   for (int data : valueList) {    String result = "value " + data;    Log.v(tag, result);  } Flowable.fromIterable(valueList)        .map(new Function() {            @Override            public String apply(Integer data) throws Exception {                return "value : " + data;            }        })        //.map(data -> "value : " + data)        .subscribe(data -> Log.v(tag, data)); 위의 코드에 조건을 추가해 ’짝수’만 출력하겠습니다.for (int data : valueList) {    if ((data % 2) == 0) {        String result = "value " + data;        Log.v(tag, result);    }  } Flowable.fromIterable(valueList)        //.filter(data -> {        //      return (data % 2) == 0;        //})        .filter(data -> (data % 2) == 0)        .map(data -> "value : " + data)        .subscribe(data -> Log.v(tag, data)); 위와 같이 데이터 가공은 순차적으로 진행되고, 여러 함수로 간단하게 처리할 수 있습니다. 원하는 데이터 가공을 위해 filter, map 등의 함수들을 순차적으로 이어 붙일 수도 있습니다.위에서 보여드린 RxJava는 간단한 예시이기 때문에 RxJava 의 기능을 좀 더 보여드리겠습니다.String[] data1 = {Shape.HEXAGON, Shape.OCTAGON, Shape.RECTANGLE};  String[] data2 = {Shape.TRIANGLE, Shape.DIAMOND, Shape.PENTAGON};   Flowable source =        Flowable.combineLatest(                Flowable.fromArray(data1)                        .zipWith(Flowable.interval(100L, TimeUnit.MILLISECONDS), (shape, notUsed) -> Shape.getId(shape)),                Flowable.fromArray(data2)                        .zipWith(Flowable.interval(150L, 200L, TimeUnit.MILLISECONDS), (shape, notUsed) -> Shape.getSuffix(shape)),                (id, suffix) -> id + suffix);   source.subscribe(s -> Log.d(getThreadName(), s)); CombineLatest() 함수를 이용해 두 개의 스트림을 하나로 처리하는 방법을 보여 드렸습니다. 각각의 스트림은 interval 함수를 시간 간격으로 data1과 data2 배열의 개수만큼 반복하여 처리하는 로직입니다. 서로 다른 두 스트림은 마지막 데이터를 가지고 있으며 새로운 데이터가 나올 때마다 하나의 스트림으로 출력됩니다.마블 다이어그램 3)결과Conclusion만약 RxJava를 이용하지 않고 두 개의 TimerTask를 이용해서 코딩했다면 결과는 같았을지도 모릅니다. 이제 RxJava를 알기 때문에 다시는 TimerTask를 이용해서 코딩할 일은 없을 겁니다. 알면 알수록 다양한 기능을 갖추고 있는 RxJava! 이제 브랜디 상용화 버전에 사용할 수 있게 다시 개발의 숲으로 들어가겠습니다. 그럼 이만. 1)함수나 네트워크 호출의 비동기 응답 2)Java 8 람다 표현식 자세히 살펴보기, 2018.03.09. 3)RxJava on Android 글고재성 과장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발문화 #개발팀 #업무환경 #인사이트 #경험공유
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[과거 스타트업 경험]2016년 상반기 실적 발표

저는 2013년 하반기부터 "사람은 곧 기업과 같은 유기체이다." 그리하여 "한 개인이 나 자신과 나 주위 생태계를 두고 기업처럼 생각하고 기업처럼 움직이면 위대한 기업을 일굴 수 있는 연습을 미리 할 수 있다."라고 생각을 하였습니다.그 당시 저의 롤모델 기업은 '구글'이였고 , 일단 구글이 하는 걸 사람이 하는 것처럼 따라해보자라고 생각을 하였습니다. 그래서 구글이 하는 사업과 프로젝트들을 CASE STUDY하고 그들이 관리하는 전사적 지표 OKR을 스스로한테 적용해보면서 정량적 분석을 시작했습니다. 그걸 -2013 하반기 부터 시작을 해서-2014 상반기-2014 하반기-2014(상반기+하반기)-2015 (상반기+하반기)기록하였습니다.그래서 2016년 또한 상반기 실적을 한번 분석해보고 전년도 대비 어떤 것들을 잘했고 못했는지를 판단해볼 생각입니다. 이를 통해 2016년 하반기는 더욱 전략적 한 분기를 보내어 더욱 성장할 수 있는 16년을 만들어보려고 합니다. 2x가 아닌 10x 을 목표로.[About startup]16년 1월에는 동동이라는 스타트업에서 마케팅부터 영업,기획 다양한 포지션에서 짧게 인턴을 생활을 하였습니다.이때 배웠던 것들, 업무를 했던 것들을 기록해놓았습니다.하나의 포지션에서 깊게 파고든 것이 아니기 때문에 업무에 대한 인사이트는 크지 않았습니다. 짧은 인턴동안 저는 보다 culture에 대해서 많이 배웠고, 여기에 대해 고민했던 시간이였던 것 같습니다. "어떻게 사람들을 회사의 문화로 동료들을사내 기업가가 되게할까?"16년 2월부터는 브리치라는 스타트업에 합류하게 됩니다. 2월 중순부터 ~ 3월까지는 패션 MD를 하면서 상품 등록 / 기획전들을 오픈하였습니다.사이트에 메인을 보면 맨 위에서 롤링되어 돌아가는 구좌들이 있는데, 여기를 메인 구좌라고 합니다.92volt 기획전,콘텐츠 포커싱소재/디테일 포커싱 여기에 들어갈 브랜드/샵을 정하고 상품을 정한 뒤 액셀에 콘텐츠를 기획하고 이것을 디자인쪽에 넘겨 커뮤니케이션 하면서 기획과 디자인의 fit을 맞춥니다.다 만들면 마케팅 쪽과 얘기해서 노출 스케줄을 잡습니다.스케줄 마감 기한은 협업을 하는데 있어서 매너라는 점,디자인은 예쁘게 보이게 시각화 하는 것이 아니라 사람들에게 직관적으로 메세지를 줄 수 있도록 로직을 시각화하는 것이라고 깨달았습니다.4월때부터는 조직 개편이 있으면서, 저는 상품쪽에서 -> 영업쪽으로 넘어왔습니다.(저는 영업이 천직인 것 같습니다.ㅋㅋㅋ) 이때부터 큰 퍼포먼스들을 내기 시작했습니다.제가 4월에 영업 78개, 5월에 6개, 6월은 45개,7월은 48개를 해서 4개월동안 177개를 했습니다.(5월에 급격히 갯수가 떨어진 것은 지마켓,11번가와 딜을 진행할 때 CS에 2주 투입이 되어서 영업을 거의 진행 못하였고 4월대비 6,7월달 영업 갯수가 떨어지는 것은 4월은 디자이너 온라인 영업을 진행했고 6,7월은 오프라인 매장 영업을 진행했기 때문입니다.5월에도 영업을 진행했으면 4개월 동안 한 200개는 만들었겠네요.제가 브리치 입사하기 전에 샵 DB가 150~200개정도 됬던 것 같습니다.)제가 브리치에 합류하게 되면서 영업의 속도와 양이 급격하게 변화했습니다. 그 이유는 '영업 채널'을 좀 더 효율적인 것에 투자를 했던 건데요.영업을 하기 위해 인스타 다이렉트 메세지를 활용했습니다.이를테면, 영업이라는 것도 PR하기 위해 기자들한테 메일 뿌리는 것과 흡사하다고 생각하는데요.업체 메일 주소를 리스트업 하고 한번에 제안서를 보내고 피드백이 오면 전화를 하고 미팅을 잡고 계약으로까지 이어지죠.이 방법을 중심으로 무언가 다른 영업 전략이 필요하다고 생각이 들었습니다.이렇게만 해서는 답장 올 때까지 기다려야되는 것도 있고, 움직이는 자투리 시간(출퇴근시간)에도 메일링은 하기 힘들죠. 이때 생각한 것은 "메세지 영업을 하자"가 된 것입니다.그래서 온라인쪽 디자이너 브랜드를 영업할 때에는 '인스타'채널을 활용하여 다이렉트로 영업을 했고 계약 전환율도 좋았고 모바일로 소싱하는 느낌이 꽤나 재밌었습니다. 그리고 인스타 오피셜에 보면 카톡 계정이 있는데, 카톡으로도 영업을 진행하였습니다. 좀 더 즉각적이고,실시간의 성격을 가진 채널을 활용해서 영업을 전개하니 속도가 굉장히 빨라졌습니다.인스타 다이렉트 영업 사진그리고 오프라인쪽 매장을 영업할 때에는 직접 로드에 가서 대표를 만나고, 혹은 위탁 판매 관련된 담당자를 만나서 얘기를 하는 식으로 진행되죠. 그래서 굉장히 영업 속도가 더딥니다.디자이너 브랜드에 비해 (오프라인으로 직접 가야되니깐요.) 더 빨리 소싱하기 위해선, 인스타처럼 소싱할 수 있는 채널이 필요한데, 그래서 네이버 '톡톡'을 활용하였습니다. 네이버도 저희와 비슷한 서비스인 스타일 윈도우를 운영하고 있습니다. 스타일윈도우는 오프라인 DB를 상당히 많이 보유하고 있고 저는 스타일 윈도우가 모아놓은 back data를 활용해서 효율적으로 영업을 전개합니다. 이때 스타일윈도우 혹은 스토어팜에서 고객과 샵이 소통하는 채널인 톡톡이 있는데요.저는 이것을 영업채널로 활용하였습니다. 즉 , 고객 채널을 영업 채널로 활용했던 것이죠.그래서 비약적인 갯수를 소싱할 수 있게 되었습니다.근데 제가 영업한 이 갯수들이 실질적으로 다 계약으로 전환된 건 아닙니다. 이 중에 몇 업체는 관리가 안되어 거래 진행이 안되고 있고(상품 등록), 몇 업체는 도중에 조건이 안맞아서 빠진다고 하고, 몇 업체는 입점시에 필요한 정보들의 준비가 안되고 있죠. 아마 이것들을 빼고나면 30~40개업체 정도가 빠질지 않을까 생각됩니다.그리고 제가 또 바꾼 변화로서는, 회사의 계약 문화를 아주 간편한 온라인 과정으로 바꿨는데요.이전에는 계약서 두 부를 뽑고 양쪽의 도장을 다 찍고, 두 부를 파트너사한테 보낸 다음, 파트너사가 한 부에 자기 도장을 찍고 그것을 다시 저희한테 보내는 복잡한 과정을 거쳤다면... (양쪽에서 우체국 등기로 일어나는 총 금전적 비용이 한 계약에 약 4~5천원 정도, 그러면 저는 약 140개정도 했다고 하면 140x5 = 70만원정도 절약) 현재는 모두싸인이라는 온라인 계약 서비스를 통해 간단한 회원가입을 하고, pdf 파일 계약서로 사이트에서 (모두싸인에서 1초만에 만든)도장을 찍고 메일로 주고 받는 걸로 진행하고 있습니다. 굉장히 많은 시간적 비용과 금전적 비용을 줄였고 영업 속도에도 굉장히 도움이 되었습니다.앞으로 남은 분기동안에는 영업 이외에 회사 문화가 어떻게 조직원들을 더 챌린지시키고, 동기부여시킬 수 있는 것들을 고민해보고 실제 도입해서 유의미한 결과를 가져올 수 있게 변화를 만들어낼 생각입니다.[About self-developement]블로그 글을 90개 포스팅을 하였습니다. 제 글중 현장에서 경험한 인사이트를 기록하는 공간인 '경험노트'에는 23개의 포스팅을 했습니다.전년도 대비 수치는 좀 떨어진 정도인데요.(작년도 하분기 포스팅이 약 150개) 경험의 질로 따졌을 때는 훨씬 수준이 올라와있는 정도입니다. 그리고 올해부터는 브런치 글쓰기를 조금씩 시작하기 시작했습니다. 이름하여.. O2O글쓰기인데, 글쓰는 형식은 크게 두 가지로 나눠서 쓰고 있습니다.제가 현장에서 경험하고 느낀 것들 + 제 생각을 더해 주제에 대해 좀 더 deep하게 들어가는 형식과 세미나 혹은 포럼에 참가하여 그 생생한 현장을 그대로 담는 글의 형식이죠.(여기도 조금 제 생각은 개입되구요.)에서 가장 공유가 많이 일어났던 글은 CS에 대한 글로 151개 공유수를 기록했고 에서 가장 공유가 많이 일어났던 글은 글로벌 패션 포럼에 대한 글로 182개를 기록하였습니다.글의 공유수가 획기적으로 늘어날 때는 아무래도 '인플루언서'가 제 글을 공유할 때 그렇다는 것을 확인하였습니다. 에서는 강하영님이 공유를 에서는 하정훈 이사님이 공유를 해주셨죠.제 브런치에 총 4개의 글이 실려있는데 총 공유수는 372입니다. 올해 목표는 한 포스팅이 500개 공유수를 넘길 수 있는 인사이트있는 글을 쓰는 것입니다.스타트업학회 CEO 페이스북 그룹그룹주소2016년 3월에는, 학교 과 선배와 학교 교육에 대한 문제점을 얘기나누고, 학생들의 잠재력이 발휘되지 못하는 점들을 얘기나누다가 , 이런 것들을 해결해줄 수 있는 학회가 있어야된다는 것에 목소리를 모았고, 그렇게 해서 스타트업을 연구하고 지식을 공유하고 실질적 경험을 해보는 CEO학회가 창립,첫 운영되었습니다.명지대에서는 스타트업(스타트업 바람을 넣는..ㅎㅎ?)이라는 조직을 만들고 활동을 하는 건 최초였습니다.저희는 매주 화요일 8시에 강의실에 모여 연구를 진행하였습니다.운영의 과정 속에서 느낀점은 1.사람이 살면서 혼자서 할 수 있는 위대한 일은 상당부분 제한된다는 점, 그래서 팀을 이뤄야한다는 것 2.조직을 하나의 통일된 비전 아래 모이게 하고 모두가 같은 방향을 바라보고 움직이게 하는 건 상당히 어렵다는 점 정도가 될 것 같습니다. 그리고 굉장히 뿌듯한 순간도 있었는데, 학회 인원 중 많은 도움을 받고 있다고 고맙다고 4명이 얘기해주었고 그 중 한명은 브리치에 파트타임으로 일하며 CS를 배우고 있고 그 중 한명은 WEPET에서 인턴을 하게 됩니다. 그리고 학회 친구들이 학교 '밖'으로 나가 스타트업 행사를 다니며 진짜 세계와 마주하고 있다는 사실입니다.저는 회사 다니면서 학회도 운영도 하고 커리큘럼도 기획하고, 정신이 없고 운영에 많이 미흡했지만 그 중 소수는 도움 받았고, 좋은 인사이트를 만들어가고 있다는 점이 기쁩니다.저는 이들이 더욱 성장해서 더 좋은 세상을 만들어가는데 일조할 것이라는 확실한 믿음이 있습니다.크게 스타트업,자기계발,학교를 주제로 상반기를 돌아보았습니다.제가 전년도에 부족했던 점은 (15년 글에 써놓았기를) 좀 더 빨리 실험해보고 실패하지 못했고,NO를 잘 못했고, 진짜 실력만 키우는데에 잘 집중못했다는 점입니다. 근데 이번해에는 사실 상당 부분 작년도 부족했던 부분들을 개선시켰습니다.그렇지만 빠른 실험과 빠른 실패에 대한 문제는 좀 더 잘해나가야 될 듯 합니다.이번 상반기에 가장 잘하지 못했고, 그리고 가장 중요하게 생각했던 것은 '지속성'에 대한 주제인데요. 뭔가 일을 하는데 있어서, (다짐을 했고,무엇인가 결과를 내야한다면) 지속하지 않으면 '가치'로 인정받을 수 없다는 점입니다. 아주 단순한 저의 삶 예시로는 운동이나 영어같은 것들을 들 수가 있겠네요.2016년의 하반기 목표는 운동과 영어는 정말 꾸준히 해나가고, 영업 이외에 마케팅 쪽에서 좀 더 퍼포먼스&실력을 기르면서 인재들이 최고의 역량을 뽐낼 수 있는 회사 문화를 만들어 가는 것에 집중할 생각입니다.그리고 아버지가 전기자재 도매쪽에서 사업을 오랫동안 해오셨는데, 현재는 디지털 변화에 대응하지 못하여 위기에 처해있습니다.그래서 이 부분에 대해서도 계속 고민해나가는 6개월을 보낼 것입니다.어떻게 보면 이것이 저의 인생의 최고의 기회일지도 모른다는 생각에..남은 하반기도 모두들 화이팅 하세요..!고객 만족을 위해 매일 매일 노력하는 대한민국 스타트업들 화이팅!#페오펫 #peopet #CEO #마인드셋 #경험공유 #인사이트
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구글애널리틱스와 와이즈트래커의 차이점

모바일 비즈니스를 운영하는 분들에게 와이즈트래커를 소개할 때마다 공통적으로 물어보시는 질문이 있습니다. “구글 애널리틱스도 모바일 분석 기능을 제공하는데, 차이점이 무엇인가요?”구글 애널리틱스 또한 오랜 웹 분석 서비스 운영의 노하우를 기반으로 모바일 분석 서비스를 제공하고 있지만, 모바일 환경은 기존의 웹과 다르기 때문에 몇 가지 한계점을 가지고 있습니다. 아래 내용을 통해 구글애널리틱스와 와이즈트래커 차이점을 알아보겠습니다.1. 데이터 검증 구글애널리틱스의 경우 Raw level의 데이터 검증이 불가능하기 때문에, 많은 기업들이 구글애널리틱스와 다른 분석 툴을 함께 사용하며 데이터 분석을 진행하고 있습니다. 모바일앱에서 이벤트가 발생할 때마다 raw data가 DB에 정상 수집되는지 실시간으로 확인을 해야 하는데, GA에서는 그런 작업 없이 데이터 가공/처리하여 24-48시간 이후에 데이터 리포트를 보여주기 때문에 사용자 입장에서는 데이터에 대한 신뢰도가 낮을 수 밖에 없습니다. 와이즈트래커에서는 이벤트 발생마다 DB에서 데이터를 실시간으로 확인하는 데이터 검증 작업을 진행하고, 1~2시간 내 리포트에 반영하기 때문에 보다 빠르고 정확한 모바일 사용자 행동 데이터를 확인하실 수 있습니다.2. 데이터 샘플링구글 애널리틱스는 전세계 대다수의 사용자가 무료로 이용하는 툴이기 때문에, 하루에 저장되고 처리되는 데이터양이 엄청납니다. 구글에서는 이에 무제한적으로 리소스를 투입할 수 없기 때문에  일정 세션 이상 (일반적으로 50만 세션)이 발생할 경우, 데이터를 샘플링해 보여줍니다.  이 때문에 KPI 기반으로 정확한 데이터가 필요한 비즈니스에서는 샘플링 데이터를 이용하기 어렵습니다. 와이즈트래커는 전수 데이터를 분석하고 데이터 검증까지 지원하기 때문에, 데이터의 정확성이 중요한 비즈니스에 보다 알맞습니다.3. 고객 지원구글애널리틱스는 전세계적으로 무료로 제공되는 범용 툴이니만큼 높은 수준의 고객 지원 서비스를 기대하기 어렵습니다. 한글 매뉴얼이나 개별적인 고객지원을 제공하지 않아, 데이터에 오류가 있다거나, 리포트 생성 혹은 분석에 어려움을 겪을 때, 문제를 해결하는데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 와이즈트래커는 빠른 온라인 지원(Live Chat / 이메일) 뿐 아니라 SDK 연동 기술 지원 및 분석 컨설팅을 제공하고 있어, 관련 전문가가 아니더라도 빠르고 쉽게 데이터 연동 및 분석을 진행할 수 있습니다.4. 비즈니스 맞춤형 분석 서비스 모바일 비즈니스 유형에 따라 중요한 분석 지표가 다릅니다. 커머스앱에서는 장바구니담기, 리뷰수, 주문수 등이 중요하다면 와이즈트래커와 같은 서비스 제공 앱의 경우 소개서 다운받기나 상담 신청수가 중요합니다. 구글 애널리틱스의 경우 이러한 커스텀 리포트와 골을 사용자가 직접 생성해야 하기 때문에, 데이터 분석 환경에 익숙하지 않은 분들의 경우 어려움을 겪을 수 밖에 없습니다. 와이즈트래커는 초기 분석 상담 시 고객사에게 필요한 커스텀 분석 리포트, 골(Goal)을 논의 후, 기존 서비스에 통합해 제공하기 때문에 보다 용이하게 비즈니스 맞춤 분석을 진행할 수 있습니다.5. 특화된 IN-APP, MARKETING 분석 기능와이즈트래커는 다차원 세그먼트, 푸시메시지 분석, 오디언스타겟팅 등 구글애널리틱스가 제공하지 않는 특화된 기능들을 지원하고 있습니다. 다차원 세그먼트를 통해 데모그래픽, 마케팅채널, 플랫폼, 행동특성별 상세한 사용자 데이터 분석이 가능하며, 푸시메시지 분석과 오디언스타겟팅을 통해 효율적인 커뮤니케이션 및 타겟팅 마케팅을 진행할 수 있습니다. 위에 언급된 한계점을 극복하기 위해 구글 또한 모바일 데이터 분석 서비스 Firebase analytics 를 작년에 새롭게 공개하였습니다. 하지만 여전히 국내 서비스 및 고객 지원이 미비하고, 개인이 데이터 분석 범위를 정의하고, 분석 항목들을  설정해야 하기 때문에 사용에 어려움이 있습니다.구글애널리틱스를 사용하시며 아쉬운 점이나 불편한 점이 있으셨다면, 기술 지원부터 비즈니스 맞춤형 비즈니스 분석을 지원하는 와이즈트래커로 쉽고 편리한 모바일 분석을 시작해보세요.
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궁금해서 여행다녀오겠습니다 - 1

"한 사람의 삶에서 무엇이 영향을 미쳤고, 어떻게 시간을 보내며 살아가고 있을까? "집에 방문해보면 그 사람이 어떤 사람인지 더 깊이 알 수 있다."궁금해서 여행 다녀오겠습니다" 누군가의 책장을 살펴보면 관심분야와 생각을 알 수 있고, 가지고 있는 물건들을 보면 취미나 취향을 알 수 있다. 그렇게 한 사람을 좀 더 잘 파악할 수 있게 된다. 그렇다면 사람들, 인류 전체 역사에서 무엇이 중요한 영향을 미쳤고, 사람들(인류)은 어떻게 시간을 보내며 살아가고 있을까? 앞으로 우리는 어떻게 살게 될까?  이 질문에 대한 답을 찾으려면 사람들이 살고 있는 곳을 방문해야했다. 사람들이 살고 있는 도시에 가서, 역사와 흔적을 찾아보면 사람들(인류)을 더 잘 파악할 수 있을거라 믿었다. 그렇게 나의 500일에 걸친 도시 관찰 일기가 시작됐다.Prologue : 관찰 여행의 시작 사실 대학 입학 후, 나의 목표는 졸업 전까지 5대양 6대주를 다 보는 것이었다. 국제적인 이벤트에 지원받아서 참가할 수 있는 기회를 계속 찾고, 방학이 되면 해외로 나가기 위해 학기 중에 돈을 모았고, 그렇게 남미, 북미, 유럽, 중동, 동남아, 동북아를 하나하나 여행해 나갔다. 본격적으로 관찰 여행을 시작하게 된 것은 졸업 후 회사를 다니면서다. 언젠가는 창업을 하리라 라는 마음이 있었기에 스타트업에 계속 관심을 가지고 있었고 아이폰이 세상에 등장한 이후, 실리콘밸리에 대해 궁금증은 커져갔다. 그래서 회사를 다니는 동안, 휴가를 활용하여 세계적인 스타트업 허브들을 방문하기로 마음먹은 것이 첫 번째 관찰 여행의 시작이었다. 가서 어떻게 더 많은 것을 얻어올 수 있을까 라는 고민을 하면서 본격적으로 나만의 글로벌 탐방 여행을 기획하기 시작했다. 미국의 실리콘밸리, 이스라엘의 텔아비브 (이스라엘은 미국 나스닥(한국 코스닥에 해당)에 가장 많은 기업을 상장시켰다), 중국의 선전, 싱가폴 등 주요 도시를 목표로 기획서를 작성하고 차례로 방문하기 시작했다. 처음 실리콘밸리에 갈 때는 매일매일의 점심, 저녁 시간에 인터뷰 약속을 잡아놓고 출발했다. 인터뷰를 하면서 meetup을 통해 현지 event 에 참가하는 방법을 배웠고, 기회가 닿아 회사에도 방문하게 되었다. 그렇게 점점 기획하는 능력이 개선되어서, 텔아비브 방문 시에는 개인 인터뷰뿐만 아니라, meetup 등 현지 이벤트 참가, 기업 방문(startup, 대기업, VC, 엑셀러레이터) 등을 조합하여 기획해서 다니게 되었다. 결과적으로 이렇게 다닌 여행은 기존의 여행과는 다른 경험이 되었다. 다녀와서 생각이 달라지기도 했고, 세계의 흐름을 조금 더 이해할 수 있었다.To be Continued 
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Helix 설립과 illumina 의 게놈 정보 플랫폼 전략

세계 최대 게놈해독기(Genome sequencer) 개발사 illumina가 자기 자본과 외부 자본 도합 우리돈 천억원 이상( > $100M )을 조달해  Helix 라는 자회사를 설립했다. illumina 의 CEO인 제이 플래틀리(Jay Flatley)가 Helix의 이사회 회장을 맡으며 illumina와 긴밀한 협조 체제 하에 운영되는 구조다( illumina의 finantial statement에 Helix의 회계도 포함할 계획이라고 함).  일루미나가 Helix를 통해  23andme 처럼 DTC 시장을 타겟팅 하는 제품을 만들어 소비자유전체 시장에 뛰어 들겠다는 신호로 이해한 분들이 많은데,  실상 Helix의 구상에 '직접 소비자용 유전체 분석 제품/진단 제품을 개발해 판매할 계획'은  없다. 23andme 형 DTC 제품을 만들 계획도 없고, NIPT나 FoundationOne과 같은 임상 진단용 유전체 검사 제품을 만들 계획도 없다.  천억원의 자본으로 시작하는 대형 startup Helix를 통해 일루미나는 어떤 비즈니스를 계획하고 있을까?illumina의 CEO이자 Helix의 Chairman, Jay Flatley BaseSpace를 통한  게놈 버전 App store 마켓 선점 시도의 실패 2012년 일루미나는 BaseSpace 라는 게놈 raw data 분석 웹 플랫폼을 만들어 공개했다. 2013년에는 BaseSpace 안에 App market이라는 게놈 분석 버전 App store를 붙여 공개해  Third-party 앱 개발자가 개발한 앱을 활용해 사용자들이 무료/유료로 일루미나 게놈해독기를 통해 해독된 게놈 raw data 를 다양한 용도로 활용할 수 있도록 했다.illumina의 BaseSpace(App store) platform overview 일루미나는 자사의 게놈해독기를 활용해 게놈 연구를 하는 전세계 연구자/회사들이 BaseSpace의 App들을 활용하며 자연스레 Data가 자사의 Cloud에 집중되고, 게놈 분석 나아가 다양한 게놈 기반의 진단 제품들과 소비자유전학 제품들이 BaseSpace의 App의 형태로 올라와 성장하는 게놈 데이터 산업의 플랫폼을 소유하기를 희망했던 것이다.하지만, 3년이 지난 현재 까지 BaseSpace App market 에 공개된 App은 수백여개에 불과하고,  BaseSpace의 App을 활용해 게놈 raw data 를 분석하는 과학자/연구자는 찾아보기 어렵다. 한 마디로, BaseSpace를 통해 게놈 정보 플랫폼, 게놈 산업 플랫폼이 되기를 희망했던 일루미나의 시도는 완전히 실패했다. BaseSpace가 실패했던 이유는 무엇일까?  현재 본인이 몸담고 있는 국내 최대 게놈 시퀀싱 서비스 회사 마크로젠이나 대규모로 고객의 게놈을 분석해야 하는 23andme나 Counsyl 등의 게놈 기반 진단 회사 등이 BaseSpace에 올라온 앱으로 질병 분석을 하고 서비스 할 필요가 있을까?  BaseSpace는 대용량의 customer 게놈 data 를 빠르고 효율적으로 분석하는데는 부적합하고, 소규모의 샘플에 대해 명확한 분석 목표를 가진 경우에만 활용 가치가 있다.헌데 개개의 소규모 샘플에 대한 명확한 분석의 needs가 있으면서 BaseSpace를 게놈 플랫폼이 될 만큼 크게 성장시켜 줄 수 있을 만한  부분은 질병 진단. 질병 진단 분석을 위한 Base data와 알고리즘은 회사의 핵심 자산이다. 이걸 App으로 만들어 BaseSpace에 올릴 회사가 있을까? 단적으로 Myriad genetics가 자사의 BRCA analysis 알고리즘을 App으로 만들어 BaseSpace에 올려 전세계 모든 회사가 Myriad genetics와 똑같은 품질의 BRCA analysis 를 할 수 있게해서 어떤 이득이 있을까?  이득이 아니라 매년 마이너스 수천억의 손실을 기대해야 할 것이다. 그런 결정은 CEO가 바보가 아니고서야 절대 내려질 수 없다.BaseSpace의 타겟 고객인 '일루미나 게놈해독기'를 가지고 연구나 고객 게놈 분석을 서비스를 수행하는 회사/연구기관들은 BaseSpace가 제공하는 앱의 수준이나 웹 기반의 플랫폼 형태 자체가 비효율적이고 부적합 했다.  이들은 이미 자사의 서비스를 위한 대규모 데이터 센터와 Bioinformatics 분석 시스템을 갖추고 있었고, 고객 데이터( or 연구용 데이터)가 일루미나 Cloud에 올라가 보안과 여러 ethical issue가 제기되는 위험을 굳이 만들어낼 필요도 없었다.실패한 일루미나 BaseSpace, 성공한 Apple app store에서 배우는 교훈애플이 기업 고객용 App store를 만들어 오픈 했다고 가정해 보자.  마이크로소프트가 고객 소프트웨어 사용 패턴 데이터를 분석할 수 있는 앱, Facebook이 자사 고객 log data를 분석할 수 있는 앱, 구글의 고객 검색 기록 분석 앱 등 기업 고객이 활용할 수 있는 앱을 애플 App store에 올려져 있다. 그럼 마이크로소프트/Facebook/Google이 애플의 앱을 활용해 이런 일들을 수행했을까? Top tier engineer 들이 수천명씩 일하고 있는 이런 기업들이 타 기업의 Cloud 플랫폼 위에 자사의 데이터를 올려 놓고 사용해야 하는 App을 활용해 자사의 data 분석을 수행할 하등의 이유가 없을 거다.  자연히 누구도 사용하지 않았을 것이고, 기업용 App store 역시 소리 소문 없이 사라졌을 확률이 매우 높다.일루미나의 BaseSpace가 바로 이런 시도를 했다고 볼 수 있다. 일루미나의 게놈 해독기는 대당 억대의 가격으로 이런 고가의 장비를 갖춘 곳은 대부분 게놈 분석을 자체적으로 수행할 수 있는 일류 Bioinformatician과 시스템을 갖추고 있어, 어설픈 BaseSpace의 App들을 활용해 게놈 분석을 진행할 이유가 없다. 게다가 이런 곳들은 대량의 데이터를 생산해 내, illumina의 Cloud에 데이터를 올리는데서 오는 시간과 자원의 낭비, 데이터 보안의 이슈 등으로 인해 사용 자체에도 여러가지 어려움이 결부되어 있다는 문제도 있다.Apple의 App store는 어떻게 성공 했을까? Apple의 App store는 스마트폰(게놈)을 가졌지만, 스마트폰의 자원을 활용해 필요한 기능을 하는 App을 직접 만들지 못하는 일반인을 타겟으로 했다.    Raw level의 스마트폰 조작을 하지 못하는 일반 고객이 다양한 용도로 스마트폰을 사용하고 싶어하는 needs를 App store를 통해 채울 수 있게 해주어 App store라는 플랫폼이 성공했다.여기에 고객에게 App을 제공하는 Third-party app 제작사들에게 수익의 70%를 나누어 주어, 창의적인 아이디어의 다양한 killer app들을  애플 자체의 자원 투입 없이 끊임없이 App store에 공급할 수 있는 건전한 생태계를 만들어 냈다. 이런 건전한 생태계인 App store를 통해 애플도 성장했지만, 고객들에게 유의미한 가치를 제공해주는 App들을 제작한 많은 스타트업들도 함께 빠르게 성장해 나갔다.Apple의 App store 와 같은 형태로 BaseSpace를 개선한다면 어떤 형태가 되어야 할까?같은 방식으로 BaseSpace를 변경한다면,  '자신의 게놈'을 가지고 있지만, 활용하지 못하는 일반인 고객을 타겟으로 하고, 가지고 있는 게놈을 다양한 목적으로 활용할 수 있는 앱을 BaseSpace의 App market을 통해 다양한 app들을 구매함으로서 충족시킬 수 있도록 변경할 수 있다.변경된 타겟 고객이 App market을 통해 활발히 App을 구매한다면, Third-party 앱 개발사가 활발히 앱을 공급하고, killer app들이 쌓인 일루미나 앱 마켓은 게놈 정보 플랫폼으로 점점 더 강력하게 시장 지배력을 확보해 나가며, 일루미나 앱 마켓을 통해 다양한 게놈 앱 스타트업들도 함께 크게 성장해 나가는 게놈 버전의 건전한 생태계가 만들어 질 수 있다.괜찮은 그림이지만, 이 시나리오에는 구멍이 있다. '자신의 게놈'을 가지고 있지만 활용하지 못하는 일반 고객의 숫자가 매우 적고, 그 증가 속도도 현저히 낮다는 점' 이다. 스마트폰은 누구나 쉽게 동네 대리점을 통해 구매할 수 있었지만, 게놈은 쉽게 구매할 수 없다. 지금 당장 전 세계에서 자기 게놈을 '소유' 하고 있는 사람은 23andme의 100만 고객을 제외하곤 전무한 상황이라 볼 수 있다( 23andme 고객은 100만개의 SNP 라는 제한된 게놈 정보를 가지고 있다).  자비를 들여  게놈을 해독할 수 있는 제품 자체가 몇개 존재하지 않고, 그 마저도 의료용 해석이 들어가는 경우 특정한 의학적 목적을 가진 경우로만 제한적으로 구매가 가능한 상황이다.일루미나 경영진은 BaseSpace의 실패를 교훈 삼아,  BaseSpace 모델을 개선해 실현 가능한 새로운 형태의 게놈 정보 산업 플랫폼을 디자인 했다.그 결과가 바로 Helix.Helix를 통해 꿈꾸는 실현 가능한  게놈 정보 플랫폼 계획BaseSpace  모델에서 가장 문제시 되었던 부분은 BaseSpace를 활용할 타겟 고객의 숫자가 매우 적고, 이들 고객은 주로 대규모 연구소, 기업으로 BaseSpace의 Genome app 사용에 대한 needs가 없었다는 점이다.Helix에서는 '게놈 정보를 가진 일반인' 으로 타겟 고객이 완전히 변경 되었다. 그리고 일반인들이 쉽게 게놈 정보를 가질 수 있도록, 싼 가격에 게놈 해독 서비스를 제공한다. 이 때, 해독된 raw 게놈 data 를 활용한 진단 등의 기타 분석 서비스는 일체 제공하지 않는다.Helix 는 오직 개인의 게놈을 읽어 Helix의 Cloud에 안전하게 보관해 주는 역할로 자신들의 역할을 제한 한다.  게놈을 활용한 의학적 진단이나 기타 활용은 모두 Third-party app 제작사에 기반한다.게놈을 가진 고객이 필요에 따라 Helix App store 에 올라온 App 들을 구매하고, 필요한 서비스를 받는 형태로, 스마트폰을 가진 고객이 필요할 때 마다 App을 구매하는  Apple의 App store 와 완벽하게 동일한 시스템이다. 이 때, Third-party 제작사는  앱이 필요로 하는 게놈 정보만을 Helix의 API 를 통해 가져온다. 즉, Third-party 제작사는 고객이 앱을 구매하더라도 고객의 전체 게놈 정보에 접근하지 못한다.다시 한번 정리하면, Helix에서는 게놈( 스마트폰 )을 고객에게 판매하고, 게놈을 활용하는 App은 Third-party 회사가 만들어 Helix app store에 출시한 App을 활용하는 형식이다.Helix는 일반인을 대상으로 값싸게 게놈을 공급하는 역할에만 충실하면서, 게놈 활용을 통한 혁신을 모두 자신들의 게놈 정보 플랫폼 안에서 이루어 지도록 하며 플랫폼 사업자로서 과실을 따 먹겠다는 전략이다.현재 일반인을 대상으로 판매할 게놈 해독 서비스 가격은 명확히 정해지진 않았지만, $300 안쪽이 될 거라는 예상이 나오고 있다.Sequence once, Query oftenHelix 의 전략은 'Sequence once, Query often' 이라는 캐치프레이즈로 요약된다. 개인의 Genome은 태어난 후 변화하지 않으므로( 실제로는 조금씩 변하기는 하지만...), 한번 게놈을 해독해 Helix의 Cloud에 올려 놓고, 필요할 때 마다 목적에 맞는 App을 구매해 활용하게 된다. 유전병 분석 앱을 활용해 유전병을 스크리닝 하고, BRCA test 앱을 활용해 유방암 위험도를 확인하고,  결혼 후 가족계획 앱을 활용해 태어날 아이의 유전병 위험도를 관리하며, 대머리 위험도 분석 앱을 활용해 대머리 위험도에 따른 모발 관리나 선행 치료를 시작한다.이런 형태의 생태계가 꾸려지면 스마트폰 앱 제작사가 자사의 앱 판매를 위해 스마트폰을 직접 개발해 판매할 필요가 없듯이,  게놈 활용 App 제작사들은 자신들의 서비스 판매를 위해 게놈 해독 설비와 공간을 마련할 필요가 없어진다.게놈 스타트업 전성 시대가 온다 게놈 스타트업 Geference를 창업해 게놈 분석 서비스를 출시하기 위해, 우리는 게놈 분석 실험 장비와 공간을 마련해야 했다. 고가의 게놈 분석 장비와 실험을 위한 인력 충원, 그리고 공간 사용료 까지,,, IT 스타트업과 비교하면 게놈 스타트업은 그 시작 부터 많은 비용이 소모되어 그 진입 장벽 자체가 높았다.Helix 와 같은 게놈 플랫폼이 있었다면 어땠을까?  직접 고객의 게놈을 해독할 필요가 없이, Helix의 값싼 게놈 해독 서비스를 받은 고객들을 타겟으로 하는 App을 제작해 Helix의 App store에 올려 손쉽게 제품을 출시할 수 있었을 것이다.이런 게놈 App store 생태계는 단순히 제품 출시를 효율화 해주는데 그 역할을 다 하는 것이 아니라,  소비자 접점 마련, 광고/마켓팅 비용 축소 등 스타트업으로서 감내하기 어려운 다양한 부분들을 함께 해결해 준다.게놈을 가진 타겟 고객들이 필요한 App을 찾으려 몰려드는 시장에 제품을 내놓아 쉽게 소비자들의 눈에 뜨일 수 있다는 것은 엄청난 기회다. 게놈에 전혀 관심 없는 일반인들을 대상으로 게놈 활용 제품을 판매하기 위해 얼마나 고단하고 힘든 길을 걸어가야 하는지 한번 생각해 보라!Helix 의 플랫폼이 활성화 되기 시작하면, 게놈 App store에 앱을 제작해 올릴 게놈 스타트업들은 실리콘벨리에 우후죽순처럼 생겨날 것으로 기대된다.  수많은 게놈 스타트업들이 혁신적이고 재미있는 앱들을 만들어 출시하고, 그 중에 몇몇 제품들은 큰 성장을 거듭하며 조단위 가치의 23andme 를 능가하는 대기업으로 성장해 나간다.세계 최대 게놈 해독기 제작사 일루미나가 게놈 해독기, 게놈 해독 실험에 필요한 시약 등 소모품 등을 매우 저렴한 가격으로 Helix에 지원을 해 주어 $100 내외의 저렴한 가격으로 게놈 해독을 제공해 줄 수 있다면?  Helix 가 개인 게놈 시장을 완전히 틀어쥐는 건 시간 문제가 아닐까?Helix는 23andme, Counsyl, Recombine 등 잘 나가는 게놈 App 회사들과 '직접적인 경쟁'을 하지는 않는다. 하지만, Helix의 플랫폼 위에는 이들 회사들이 제공하는 서비스와 동등하거나 혹은 더 우수한 App들이 쏟아질 것이고, 이런 App들을 제작하는 게놈 스트타업들이  Helix 의 플랫폼 위에서 기존의 게놈 App 제작사들과의 경쟁을 대신한다.Helix 플랫폼을 탄 게놈 스타트업의 전성 시대가 도래하고, 본격적인 개인 게놈 시대가 눈 앞에 와 있음을 절감하고 있는 요즈음이다.  기존의 player들에겐 큰 위기가, 혁신을 꿈꾸는 게놈 해커에겐  많은 기회가 펼쳐지고 있다.#3billion #운영 #인사이트 #스타트업 #마인드셋 #조언

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