이번 포스팅에서는 포자랩스에서 핵심적으로 쓰고 있는 모델인 transformer의 논문을 요약하면서 추가적인 기법들도 설명드리겠습니다.Why?Long-term dependency problemsequence data를 처리하기 위해 이전까지 많이 쓰이던 model은 recurrent model이었습니다. recurrent model은 t번째에 대한 output을 만들기 위해, t번째 input과 t-1번째 hidden state를 이용했습니다. 이렇게 한다면 자연스럽게 문장의 순차적인 특성이 유지됩니다. 문장을 쓸 때 뒤의 단어부터 쓰지 않고 처음부터 차례차례 쓰는 것과 마찬가지인것입니다.하지만 recurrent model의 경우 많은 개선점이 있었음에도 long-term dependency에 취약하다는 단점이 있었습니다. 예를 들어, “저는 언어학을 좋아하고, 인공지능중에서도 딥러닝을 배우고 있고 자연어 처리에 관심이 많습니다.”라는 문장을 만드는 게 model의 task라고 해봅시다. 이때 ‘자연어’라는 단어를 만드는데 ‘언어학’이라는 단어는 중요한 단서입니다.그러나, 두 단어 사이의 거리가 가깝지 않으므로 model은 앞의 ‘언어학’이라는 단어를 이용해 자연어’라는 단어를 만들지 못하고, 언어학 보다 가까운 단어인 ‘딥러닝’을 보고 ‘이미지’를 만들 수도 있는 거죠. 이처럼, 어떤 정보와 다른 정보 사이의 거리가 멀 때 해당 정보를 이용하지 못하는 것이 long-term dependency problem입니다.recurrent model은 순차적인 특성이 유지되는 뛰어난 장점이 있었음에도, long-term dependency problem이라는 단점을 가지고 있었습니다.이와 달리 transformer는 recurrence를 사용하지 않고 대신 attention mechanism만을 사용해 input과 output의 dependency를 포착해냈습니다.Parallelizationrecurrent model은 학습 시, t번째 hidden state를 얻기 위해서 t-1번째 hidden state가 필요했습니다. 즉, 순서대로 계산될 필요가 있었습니다. 그래서 병렬 처리를 할 수 없었고 계산 속도가 느렸습니다.하지만 transformer에서는 학습 시 encoder에서는 각각의 position에 대해, 즉 각각의 단어에 대해 attention을 해주기만 하고, decoder에서는 masking 기법을 이용해 병렬 처리가 가능하게 됩니다. (masking이 어떤 것인지는 이후에 설명해 드리겠습니다)Model ArchitectureEncoder and Decoder structureencoder는 input sequence (x1,...,xn)<math>(x1,...,xn)</math>에 대해 다른 representation인 z=(z1,...,zn)<math>z=(z1,...,zn)</math>으로 바꿔줍니다.decoder는 z를 받아, output sequence (y1,...,yn)<math>(y1,...,yn)</math>를 하나씩 만들어냅니다.각각의 step에서 다음 symbol을 만들 때 이전에 만들어진 output(symbol)을 이용합니다. 예를 들어, “저는 사람입니다.”라는 문장에서 ‘사람입니다’를 만들 때, ‘저는’이라는 symbol을 이용하는 거죠. 이런 특성을 auto-regressive 하다고 합니다.Encoder and Decoder stacksEncoderN개의 동일한 layer로 구성돼 있습니다. input $x$가 첫 번째 layer에 들어가게 되고, layer(x)<math>layer(x)</math>가 다시 layer에 들어가는 식입니다.그리고 각각의 layer는 두 개의 sub-layer, multi-head self-attention mechanism과 position-wise fully connected feed-forward network를 가지고 있습니다.이때 두 개의 sub-layer에 residual connection을 이용합니다. residual connection은 input을 output으로 그대로 전달하는 것을 말합니다. 이때 sub-layer의 output dimension을 embedding dimension과 맞춰줍니다. x+Sublayer(x)<math>x+Sublayer(x)</math>를 하기 위해서, 즉 residual connection을 하기 위해서는 두 값의 차원을 맞춰줄 필요가 있습니다. 그 후에 layer normalization을 적용합니다.Decoder역시 N개의 동일한 layer로 이루어져 있습니다.encoder와 달리 encoder의 결과에 multi-head attention을 수행할 sub-layer를 추가합니다.마찬가지로 sub-layer에 residual connection을 사용한 뒤, layer normalization을 해줍니다.decoder에서는 encoder와 달리 순차적으로 결과를 만들어내야 하기 때문에, self-attention을 변형합니다. 바로 masking을 해주는 것이죠. masking을 통해, position i<math>i</math> 보다 이후에 있는 position에 attention을 주지 못하게 합니다. 즉, position i<math>i</math>에 대한 예측은 미리 알고 있는 output들에만 의존을 하는 것입니다.위의 예시를 보면, a를 예측할 때는 a이후에 있는 b,c에는 attention이 주어지지 않는 것입니다. 그리고 b를 예측할 때는 b이전에 있는 a만 attention이 주어질 수 있고 이후에 있는 c는 attention이 주어지지 않는 것이죠.Embeddings and Softmaxembedding 값을 고정시키지 않고, 학습을 하면서 embedding값이 변경되는 learned embedding을 사용했습니다. 이때 input과 output은 같은 embedding layer를 사용합니다.또한 decoder output을 다음 token의 확률로 바꾸기 위해 learned linear transformation과 softmax function을 사용했습니다. learned linear transformation을 사용했다는 것은 decoder output에 weight matrix W<math>W</math>를 곱해주는데, 이때 W<math>W</math>가 학습된다는 것입니다.Attentionattention은 단어의 의미처럼 특정 정보에 좀 더 주의를 기울이는 것입니다.예를 들어 model이 수행해야 하는 task가 번역이라고 해봅시다. source는 영어이고 target은 한국어입니다. “Hi, my name is poza.”라는 문장과 대응되는 “안녕, 내 이름은 포자야.”라는 문장이 있습니다. model이 이름은이라는 token을 decode할 때, source에서 가장 중요한 것은 name입니다.그렇다면, source의 모든 token이 비슷한 중요도를 갖기 보다는 name이 더 큰 중요도를 가지면 되겠죠. 이때, 더 큰 중요도를 갖게 만드는 방법이 바로 attention입니다.Scaled Dot-Product Attention해당 논문의 attention을 Scaled Dot-Product Attention이라고 부릅니다. 수식을 살펴보면 이렇게 부르는 이유를 알 수 있습니다.Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)V<math>Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V</math>먼저 input은 dk<math>dk</math> dimension의 query와 key들, dv<math>dv</math> dimension의 value들로 이루어져 있습니다.이때 모든 query와 key에 대한 dot-product를 계산하고 각각을 √dk<math>dk</math>로 나누어줍니다. dot-product를 하고 √dk<math>dk</math>로 scaling을 해주기 때문에 Scaled Dot-Product Attention인 것입니다. 그리고 여기에 softmax를 적용해 value들에 대한 weights를 얻어냅니다.key와 value는 attention이 이루어지는 위치에 상관없이 같은 값을 갖게 됩니다. 이때 query와 key에 대한 dot-product를 계산하면 각각의 query와 key 사이의 유사도를 구할 수 있게 됩니다. 흔히 들어본 cosine similarity는 dot-product에서 vector의 magnitude로 나눈 것입니다. √dk<math>dk</math>로 scaling을 해주는 이유는 dot-products의 값이 커질수록 softmax 함수에서 기울기의 변화가 거의 없는 부분으로 가기 때문입니다.softmax를 거친 값을 value에 곱해준다면, query와 유사한 value일수록, 즉 중요한 value일수록 더 높은 값을 가지게 됩니다. 중요한 정보에 더 관심을 둔다는 attention의 원리에 알맞은 것입니다.Multi-Head Attention위의 그림을 수식으로 나타내면 다음과 같습니다.MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WO<math>MultiHead(Q,K,V)=Concat(head1,...,headh)WO</math>where headi=Attention(QWQi,KWKi,VWVi)dmodel<math>dmodel</math> dimension의 key, value, query들로 하나의 attention을 수행하는 대신 key, value, query들에 각각 다른 학습된 linear projection을 h번 수행하는 게 더 좋다고 합니다. 즉, 동일한 Q,K,V<math>Q,K,V</math>에 각각 다른 weight matrix W<math>W</math>를 곱해주는 것이죠. 이때 parameter matrix는 WQi∈Rdmodelxdk,WKi∈Rdmodelxdk,WVi∈Rdmodelxdv,WOi∈Rhdvxdmodel<math>WiQ∈Rdmodelxdk,WiK∈Rdmodelxdk,WiV∈Rdmodelxdv,WiO∈Rhdvxdmodel</math>입니다.순서대로 query, key, value, output에 대한 parameter matrix입니다. projection이라고 하는 이유는 각각의 값들이 parameter matrix와 곱해졌을 때 dk,dv,dmodel<math>dk,dv,dmodel</math>차원으로 project되기 때문입니다. 논문에서는 dk=dv=dmodel/h<math>dk=dv=dmodel/h</math>를 사용했는데 꼭 dk<math>dk</math>와 dv<math>dv</math>가 같을 필요는 없습니다.이렇게 project된 key, value, query들은 병렬적으로 attention function을 거쳐 dv<math>dv</math>dimension output 값으로 나오게 됩니다.그 다음 여러 개의 head<math>head</math>를 concatenate하고 다시 projection을 수행합니다. 그래서 최종적인 dmodel<math>dmodel</math> dimension output 값이 나오게 되는거죠.각각의 과정에서 dimension을 표현하면 아래와 같습니다.*dQ,dK,dV<math>dQ,dK,dV</math>는 각각 query, key, value 개수Self-Attentionencoder self-attention layerkey, value, query들은 모두 encoder의 이전 layer의 output에서 옵니다. 따라서 이전 layer의 모든 position에 attention을 줄 수 있습니다. 만약 첫번째 layer라면 positional encoding이 더해진 input embedding이 됩니다.decoder self-attention layerencoder와 비슷하게 decoder에서도 self-attention을 줄 수 있습니다. 하지만 i<math>i</math>번째 output을 다시 i+1<math>i+1</math>번째 input으로 사용하는 auto-regressive한 특성을 유지하기 위해 , masking out된 scaled dot-product attention을 적용했습니다.masking out이 됐다는 것은 i<math>i</math>번째 position에 대한 attention을 얻을 때, i<math>i</math>번째 이후에 있는 모든 position은 Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)V<math>Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V</math>에서 softmax의 input 값을 −∞<math>−∞</math>로 설정한 것입니다. 이렇게 한다면, i<math>i</math>번째 이후에 있는 position에 attention을 주는 경우가 없겠죠.Encoder-Decoder Attention Layerquery들은 이전 decoder layer에서 오고 key와 value들은 encoder의 output에서 오게 됩니다. 그래서 decoder의 모든 position에서 input sequence 즉, encoder output의 모든 position에 attention을 줄 수 있게 됩니다.query가 decoder layer의 output인 이유는 query라는 것이 조건에 해당하기 때문입니다. 좀 더 풀어서 설명하면, ‘지금 decoder에서 이런 값이 나왔는데 무엇이 output이 돼야 할까?’가 query인 것이죠.이때 query는 이미 이전 layer에서 masking out됐으므로, i번째 position까지만 attention을 얻게 됩니다.이 같은 과정은 sequence-to-sequence의 전형적인 encoder-decoder mechanisms를 따라한 것입니다.*모든 position에서 attention을 줄 수 있다는 게 이해가 안되면 링크를 참고하시기 바랍니다.Position-wise Feed-Forward Networksencoder와 decoder의 각각의 layer는 아래와 같은 fully connected feed-forward network를 포함하고 있습니다.position 마다, 즉 개별 단어마다 적용되기 때문에 position-wise입니다. network는 두 번의 linear transformation과 activation function ReLU로 이루어져 있습니다.FFN(x)=max(0,xW1+b1)W2+b2x<math>x</math>에 linear transformation을 적용한 뒤, ReLU(max(0,z))<math>ReLU(max(0,z))</math>를 거쳐 다시 한번 linear transformation을 적용합니다.이때 각각의 position마다 같은 parameter W,b<math>W,b</math>를 사용하지만, layer가 달라지면 다른 parameter를 사용합니다.kernel size가 1이고 channel이 layer인 convolution을 두 번 수행한 것으로도 위 과정을 이해할 수 있습니다.Positional Encodingtransfomer는 recurrence도 아니고 convolution도 아니기 때문에, 단어의sequence를 이용하기 위해서는 단어의 position에 대한 정보를 추가해줄 필요가 있었습니다.그래서 encoder와 decoder의 input embedding에 positional encoding을 더해줬습니다.positional encoding은 dmodel<math>dmodel</math>(embedding 차원)과 같은 차원을 갖기 때문에 positional encoding vector와 embedding vector는 더해질 수 있습니다.논문에서는 다른 *frequency를 가지는 sine과 cosine 함수를 이용했습니다.*주어진 구간내에서 완료되는 cycle의 개수PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)<math>PE(pos,2i)=sin(pos/100002i/dmodel)</math>PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/dmodel)<math>PE(pos,2i+1)=cos(pos/100002i/dmodel)</math>pos<math>pos</math>는 position ,i<math>i</math>는 dimension 이고 주기가 100002i/dmodel⋅2π<math>100002i/dmodel⋅2π</math>인 삼각 함수입니다. 즉, pos<math>pos</math>는 sequence에서 단어의 위치이고 해당 단어는 i<math>i</math>에 0부터 dmodel2<math>dmodel2</math>까지를 대입해 dmodel<math>dmodel</math>차원의 positional encoding vector를 얻게 됩니다. k=2i+1<math>k=2i+1</math>일 때는 cosine 함수를, k=2i<math>k=2i</math>일 때는 sine 함수를 이용합니다. 이렇게 positional encoding vector를 pos<math>pos</math>마다 구한다면 비록 같은 column이라고 할지라도 pos<math>pos</math>가 다르다면 다른 값을 가지게 됩니다. 즉, pos<math>pos</math>마다 다른 pos<math>pos</math>와 구분되는 positional encoding 값을 얻게 되는 것입니다.PEpos=[cos(pos/1),sin(pos/100002/dmodel),cos(pos/10000)2/dmodel,...,sin(pos/10000)]<math>PEpos=[cos(pos/1),sin(pos/100002/dmodel),cos(pos/10000)2/dmodel,...,sin(pos/10000)]</math>이때 PEpos+k<math>PEpos+k</math>는 PEpos<math>PEpos</math>의 linear function으로 나타낼 수 있습니다. 표기를 간단히 하기 위해 c=100002idmodel<math>c=100002idmodel</math>라고 해봅시다. sin(a+b)=sin(a)cos(b)+cos(a)sin(b)<math>sin(a+b)=sin(a)cos(b)+cos(a)sin(b)</math>이고 cos(a+b)=cos(a)cos(b)−sin(a)sin(b)<math>cos(a+b)=cos(a)cos(b)−sin(a)sin(b)</math> 이므로 다음이 성립합니다.PE(pos,2i)=sin(posc)<math>PE(pos,2i)=sin(posc)</math>PE(pos,2i+1)=cos(posc)<math>PE(pos,2i+1)=cos(posc)</math>PE(pos+k,2i)=sin(pos+kc)=sin(posc)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)=PE(pos,2i)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)<math>PE(pos+k,2i)=sin(pos+kc)=sin(posc)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)=PE(pos,2i)cos(kc)+cos(posc)sin(kc)</math>PE(pos+k,2i+1)=cos(pos+kc)=cos(posc)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)=PE(pos,2i+1)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)<math>PE(pos+k,2i+1)=cos(pos+kc)=cos(posc)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)=PE(pos,2i+1)cos(kc)−sin(posc)sin(kc)</math>이런 성질 때문에 model이 relative position에 의해 attention하는 것을 더 쉽게 배울 수 있습니다.논문에서는 학습된 positional embedding 대신 sinusoidal version을 선택했습니다. 만약 학습된 positional embedding을 사용할 경우 training보다 더 긴 sequence가 inference시에 입력으로 들어온다면 문제가 되지만 sinusoidal의 경우 constant하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 그냥 좀 더 많은 값을 계산하기만 하면 되는거죠.Trainingtraining에 사용된 기법들을 알아보겠습니다.Optimizer많이 쓰이는 Adam optimizer를 사용했습니다.특이한 점은 learning rate를 training동안 고정시키지 않고 다음 식에 따라 변화시켰다는 것입니다.lrate=d−0.5model⋅min(step_num−0.5,step_num⋅warmup_steps−1.5)warmup_step<math>warmup_step</math>까지는 linear하게 learning rate를 증가시키다가, warmup_step<math>warmup_step</math> 이후에는 step_num<math>step_num</math>의 inverse square root에 비례하도록 감소시킵니다.이렇게 하는 이유는 처음에는 학습이 잘 되지 않은 상태이므로 learning rate를 빠르게 증가시켜 변화를 크게 주다가, 학습이 꽤 됐을 시점에 learning rate를 천천히 감소시켜 변화를 작게 주기 위해서입니다.RegularizationResidual ConnectionIdentity Mappings in Deep Residual Networks라는 논문에서 제시된 방법이고, 아래의 수식이 residual connection을 나타낸 것입니다.yl=h(xl)+F(xl,Wl)<math>yl=h(xl)+F(xl,Wl)</math>xl+1=f(yl)<math>xl+1=f(yl)</math>이때 h(xl)=xl<math>h(xl)=xl</math>입니다. 논문 제목에서 나온 것처럼 identity mapping을 해주는 것이죠.특정한 위치에서의 xL<math>xL</math>을 다음과 같이 xl<math>xl</math>과 residual 함수의 합으로 표시할 수 있습니다.x2=x1+F(x1,W1)<math>x2=x1+F(x1,W1)</math>x3=x2+F(x2,W2)=x1+F(x1,W1)+F(x2,W2)<math>x3=x2+F(x2,W2)=x1+F(x1,W1)+F(x2,W2)</math>xL=xl+L−1∑i=1F(xi,Wi)<math>xL=xl+∑i=1L−1F(xi,Wi)</math>그리고 미분을 한다면 다음과 같이 됩니다.σϵσxl=σϵσxLσxLσxl=σϵσxL(1+σσxlL−1∑i=1F(xi,Wi))<math>σϵσxl=σϵσxLσxLσxl=σϵσxL(1+σσxl∑i=1L−1F(xi,Wi))</math>이때, σϵσxL<math>σϵσxL</math>은 상위 layer의 gradient 값이 변하지 않고 그대로 하위 layer에 전달되는 것을 보여줍니다. 즉, layer를 거칠수록 gradient가 사라지는 vanishing gradient 문제를 완화해주는 것입니다.또한 forward path나 backward path를 간단하게 표현할 수 있게 됩니다.Layer NormalizationLayer Normalization이라는 논문에서 제시된 방법입니다.μl=1HH∑i=1ali<math>μl=1H∑i=1Hail</math>σl= ⎷1HH∑i=1(ali−μl)2<math>σl=1H∑i=1H(ail−μl)2</math>같은 layer에 있는 모든 hidden unit은 동일한 μ<math>μ</math>와 σ<math>σ</math>를 공유합니다.그리고 현재 input xt<math>xt</math>, 이전의 hidden state ht−1<math>ht−1</math>, at=Whhht−1+Wxhxt<math>at=Whhht−1+Wxhxt</math>, parameter g,b<math>g,b</math>가 있을 때 다음과 같이 normalization을 해줍니다.ht=f[gσt⊙(at−μt)+b]<math>ht=f[gσt⊙(at−μt)+b]</math>이렇게 한다면, gradient가 exploding하거나 vanishing하는 문제를 완화시키고 gradient 값이 안정적인 값을 가짐로 더 빨리 학습을 시킬 수 있습니다.(논문에서 recurrent를 기준으로 설명했으므로 이에 따랐습니다.)DropoutDropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting라는 논문에서 제시된 방법입니다.dropout이라는 용어는 neural network에서 unit들을 dropout하는 것을 가리킵니다. 즉, 해당 unit을 network에서 일시적으로 제거하는 것입니다. 그래서 다른 unit과의 모든 connection이 사라지게 됩니다. 어떤 unit을 dropout할지는 random하게 정합니다.dropout은 training data에 overfitting되는 문제를 어느정도 막아줍니다. dropout된 unit들은 training되지 않는 것이니 training data에 값이 조정되지 않기 때문입니다.Label SmoothingRethinking the inception architecture for computer vision라는 논문에서 제시된 방법입니다.training동안 실제 정답인 label의 logit은 다른 logit보다 훨씬 큰 값을 갖게 됩니다. 이렇게 해서 model이 주어진 input x<math>x</math>에 대한 label y<math>y</math>를 맞추는 것이죠.하지만 이렇게 된다면 문제가 발생합니다. overfitting될 수도 있고 가장 큰 logit을 가지는 것과 나머지 사이의 차이를 점점 크게 만들어버립니다. 결국 model이 다른 data에 적응하는 능력을 감소시킵니다.model이 덜 confident하게 만들기 위해, label distribution q(k∣x)=δk,y<math>q(k∣x)=δk,y</math>를 (k가 y일 경우 1, 나머지는 0) 다음과 같이 대체할 수 있습니다.q′(k|x)=(1−ϵ)δk,y+ϵu(k)<math>q′(k|x)=(1−ϵ)δk,y+ϵu(k)</math>각각 label에 대한 분포 u(k)<math>u(k)</math>, smooting parameter ϵ<math>ϵ</math>입니다. 위와 같다면, k=y인 경우에도 model은 p(y∣x)=1<math>p(y∣x)=1</math>이 아니라 p(y∣x)=(1−ϵ)<math>p(y∣x)=(1−ϵ)</math>이 되겠죠. 100%의 확신이 아닌 그보다 덜한 확신을 하게 되는 것입니다.Conclusiontransformer는 recurrence를 이용하지 않고도 빠르고 정확하게 sequential data를 처리할 수 있는 model로 제시되었습니다.여러가지 기법이 사용됐지만, 가장 핵심적인 것은 encoder와 decoder에서 attention을 통해 query와 가장 밀접한 연관성을 가지는 value를 강조할 수 있고 병렬화가 가능해진 것입니다.Referencehttp://www.whydsp.org/280http://mlexplained.com/2017/12/29/attention-is-all-you-need-explained/http://openresearch.ai/t/identity-mappings-in-deep-residual-networks/47https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=laonple&logNo=220793640991&proxyReferer=https://www.google.co.kr/https://www.researchgate.net/figure/Sample-of-a-feed-forward-neural-network_fig1_234055177https://arxiv.org/abs/1603.05027https://arxiv.org/abs/1607.06450http://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a.old/srivastava14a.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf

 본 글은 콘텐츠 트렌드 밋업의 토크 세션 내용의 요약본입니다. 토크 세션은 우아한형제들 미래사업부문의 차승학님, 퍼블리 PM 리드 박소리님, 왓챠 COO 원지현님이 게스트로 참여해주셨으며 오픈서베이 COO 송경림님이 진행을 맡았습니다.  왼쪽부터 우아한형제들의 차승학님, 퍼블리의 박소리님, 왓챠의 원지현님(사진. 오픈서베이)   | 사용자를 보면 서비스의 가치를 발견할 수 있다 차승학: 저는 현재 우아한형제들 미래사업부문에서 일하고 있는데, 전에는 틱톡에서 한국 콘텐츠 사업과 초기 시장 런칭을  담당했어요. 한국 틱톡의 주 사용자는 10대와 20대 초반이에요. 한국의 밀레니얼 세대죠. 그런데 원조 서비스가 있는 중국에선 한국 시장의 유튜브만큼 다양하고 많은 사람이 이용합니다. 한국에서도 틱톡과 비슷한 숏 비디오 플랫폼 시장이 조만간 중국 시장만큼 사용자가 확대될 거로 생각하고요. 주 사용자인 10대의 감성을 이해하는 것도 과제겠네요. 차승학: 맞아요. 10대가 아닌 저는 마음이 아니라 머리로 이해했어요. 제가 이해한 바로는 틱톡을 움직이는 힘은 30대의 과거 싸이월드 감성과 유사해요. 자기애라는 감수성이죠. 누구나 자기애와 관심을 얻고 싶은 마음은 있잖아요? 그 감정을 제 10대 때는 싸이월드 다이어리와 셀카에 드러냈고, 지금 10대는 틱톡에 숏폼 형태의 동영상으로 나타내는 거죠.  유명한 크리에이터도 이미 많아요. 틱톡에서 시작해 이미 뷰티 마케터들에게는 너무도 유명한 크리에이터 ‘옐언니(@y_22.0)’가 대표적이죠. 틱톡을 중심으로 활용하는 크리에이터 ‘옐언니(@y_22.0)’와 고양이송으로 유명한 중국의 ‘펑티모(@冯提莫)’의 틱톡 영상(사진. 틱톡 앱 캡처)   박소리: 퍼블리의 주 사용자는 20대 중후반부터 40대까지예요. 딱 회사 실무자 나이대죠. 그런데 퍼블리는 바이오 프로필보다 사용자의 성향을 좀 더 중요하게 봐요. 그 사람이 어떤 일을 하고 어떤 고민을 하는지요. 일에 대한 향상심이 있고 끊임없이 뭔가 배우고 싶은 분들이 아무래도 많은 것 같아요. 원지현: 저희는 왓챠와 왓챠플레이 2개의 서비스가 있어요. 왓챠는 사용자가 본 영화나 콘텐츠에 대한 리뷰나 평점을 남기면 그를 기반으로 새 콘텐츠를 추천해주고 다른 사용자의 리뷰와 평점을 보거나 팔로우할 수 있는 등 리뷰 중심의 커뮤니티 서비스예요. 주 사용자는 여성과 20~30대가 많은 편이에요.  왓챠플레이는 동영상 콘텐츠 월정액 구독 서비스예요. 주 사용자는 당연히 영화나 영상 콘텐츠를 좋아하는 분들이 많고, 왓챠처럼 20대와 여성 유저가 많은데 그보다는 좀 더 균형 있는 편이에요. 재밌는 건 10대가 사용자 통계에 잘 안 잡히고 40대보다 50대 유저가 갑자기 많아져요. 그래서 저희는 10대 친구들이 만 19세 이상 콘텐츠를 보기 위해 부모님 계정을 활용하는 게 아닐까 하는 합리적인 의심을 하고 있습니다(웃음). 왓챠 원지현 COO(사진. 오픈서베이)   오픈서베이도 20대와 여성 관련 재미있는 발견을 했어요. 저희 ‘여행 트렌드 리포트’와 ‘콘텐츠 트렌드 리포트’에서 20대 여성이 소비의 큰 손이라는 조사 결과가 나왔거든요. 그들은 남성 혹은 다른 연령대보다 더 여행이나 콘텐츠에 돈을 아끼지 않는다는 거죠. 혹시 왓챠플레이는 20대 여성의 이런 성향을 고려해서 서비스의 주요 타겟을 설정하셨나요?  원지현: 아니요. 의도적으로 20대 여성을 타겟팅하지는 않았어요. 저희 가설인데, 아무래도 같은 20대인 남성들이 영상 콘텐츠를 덜 소비한다기보다는 우회해서 무료로 보는 비율이 좀 더 많지 않을까 싶어요. 저희는 “편한 유료가 불편한 무료를 이길 수 있다”는 생각으로 서비스에 좀 더 집중하고 있고요. 이런 가치가 20대 여성에게 특히 효과적이었던 게 아닐까 싶어요. 물론 저희는 특정 타깃에 집중하기보다 저변을 넓히고 싶고요. 18년 하반기는 미국 HBO 채널의 ‘왕좌의 게임’와 같이 특정 성별이나 연령대에 국한하지 않고 모두가 좋아할 만한 콘텐츠를 들여오는 데 집중했어요.  성·연령별 동영상 콘텐츠 플랫폼 유·무료 이용 추이 (콘텐츠 트렌드 리포트, 2018)   | 콘텐츠 비즈니스에서 데이터를 어떻게 활용할까? 서비스 별로 데이터를 어떻게 관리하고 활용하는지도 궁금해요.  박소리: 퍼블리가 집중하는 데이터는 크게 두 종류예요. 첫째는 사용자 데이터. 구독자 증감 추이, 재구독률, 구독해서 해지하거나 탈퇴하기까지의 평균 기간 등 사용자의 행태에 집중한 데이터죠. 이건 전사적으로 중요하게 여겨요.  제가 속한 콘텐츠 팀은 개별 콘텐츠 단위의 데이터도 많이 봐요. 콘텐츠 하나에 10개 정도 챕터가 있어서 챕터별 완독률도 중요하게 보죠. 보통은 챕터1 조회 수가 가장 높고 뒤로 갈수록 떨어지는 편인데 콘텐츠에 따라 갑자기 튀는 챕터가 생겨요. 그럼 이 챕터에 담긴 내용을 마케팅에 활용하기도 하고 나름대로 그 이유를 분석해서 다음 콘텐츠를 만들 때 반영하려고 해요.  저도 퍼블리 사용자인데 다소 어렵고 깊이 있는 콘텐츠는 완독하기 어려울 때도 있더라고요.  박소리: 콘텐츠마다 완독률은 달라요. 첫 챕터 조회수는 다른 콘텐츠 대비 나쁘지 않은데 챕터2부터 조회 수가 반 토막 나는 경우도 있어요. 그런 데이터를 잘 정돈 해서 쌓는데 집중한 다음 요인 분석을 할 계획이에요.  지금은 광고나 미리보기 콘텐츠로 기대한 내용이 챕터 1과 달랐다면 이탈할 수 있겠다는 등 가설을 세우고 있고요. 이 가설이 맞을 경우 원인은 조회 수가 낮은 챕터2가 아니라 광고나 미리보기, 챕터 1에 있으니까 저희가 무엇을 보강할지 달라지죠.  중요한 건 완독률이 낮은 콘텐츠가 있어도 이를 데이터로 확인할 수 있다는 것 자체가 굉장히 긍정적이라는 거에요. 디지털이라서 완독률을 정량적으로 정확하게 알 수 있으니까요. 그리고 저희 기대보다 끝까지 읽는 분이 많은 편이에요.  퍼블리 박소리 PM 리드   공감되네요. 그저 짐작하거나 가설에 그치는 원인 분석을 넘어서 구체적인 데이터를 들여다봐야 현상을 정확히 짚고 개선점을 찾을 수 있으니까요. 그게 정량적인 소비자 조사가 필요한 이유기도 하고요.  특정 콘텐츠의 완독률이 왜 높거나 낮은지, 콘텐츠별 평균 완독률은 얼마나 되는지를 퍼블리는 지난 몇 년간 꾸준히 축적하며 노하우와 인사이트를 쌓은 거니까요. 이 자체가 완독률 높이기 미션의 첫걸음인 것 같아요. 원지현: 왓챠플레이는 업의 본질이 결국 콘텐츠를 잘 소싱하고 유저들에게 잘 전달(스트리밍)하는 것이기 때문에 2가지 데이터를 중요하게 생각해요.  첫 번째는 콘텐츠를 잘 소싱하기 위한 콘텐츠 평가 및 감상 데이터입니다. 콘텐츠를 계약할 때 평가 플랫폼인 왓챠에 쌓인 평가 데이터와 왓챠플레이에 쌓인 감상 데이터를 분석해서, 해당 콘텐츠가 왓챠플레이에서 얼마나 소비될지 예측하거든요. 이를 통해서 저희 예측보다 시장 평가 금액이 높은 콘텐츠는 사지 않거나 예측보다 평가 금액이 낮으면 소싱해올 수 있죠.  여기서 그치지 않고 소싱한 각 콘텐츠가 왓챠플레이에서 얼마나 소비되는지 사후의 시청 데이터 분석해서 예측 모델을 재학습시켜요. 자사 플랫폼들 안에서 예측과 실행을 반복해 예측 모델을 계속 고도화할 수 있어 가능한 구조죠.  두 번째는 구독자 잔존율 데이터입니다. 월간 구독 비즈니스라 유저 잔존율을 높이는 게 중요해요. 여러 데이터와 지표를 뜯어보며 ‘유저는 언제 리텐션 하는가’를 분석해보니 간단하게도 “많이 볼수록 많이 남는다”였어요. 시청 시간과 잔존율이 가장 상관관계가 높았던 거죠. 그래서 구독자의 월평균 시청 시간을 가장 중요하게 봐요. 이게 높아야 잔존율이 오르니까요. 물론 잔존율을 높이려면 콘텐츠 외에 앱 사용성이나 메인 화면에 노출되는 추천 영상을 선정하는 추천 알고리즘이나 마케팅 방면에서 각기 할 일이 있어요. 그래도 공동으로 목표하는 주요 데이터가 있으니 각기 다른 포지션에서 한마음으로 움직이고 있어요. 왓챠플레이는 시청 데이터를 활용해 매년 연말결산 리포트를 발행한다(출처.  왓챠 공식 홈페이지)   차승학: 틱톡은 한국 진출할 때 일간 활성 사용자(DAU, Daily Active User)와 같은 기본적인 SNS 서비스의 지표를 중요하게 봤던 것 같아요. 완성된 프로덕트를 다른 시장에 출시하는 거라 더 그랬죠. 이를 끌어올리기 위해 유튜브를 비롯해 여러가지 마케팅 활동도 진행했고요. 그런 과정에서 전략적으로 선택하고 집중한 콘텐츠 유형은 ‘예쁨’ 그리고 ‘귀여움’이었어요. 사진 앱 ‘스노우’가 주는 경험과도 유사해요.  최근에는 콘텐츠의 다양성을 중요하게 생각한다고 해요. 지금 잘 되는 뷰티나 패션뿐만 아니라 애견, 육아, 푸드 등 다양한 카테고리가 있는데, 이런 다양한 카테고리를 활성화하는데  신경을 쓰고 있는 걸로 알고 있습니다. 이렇게 스텝마다 특정 지표를 집중하는 전략으로 목표를 달성해 나가는 거죠.   데이터 관련해서 다른 회사에는 없는 독특한 조직 구조가 있을까요?  원지현: 저희는 개발자 외 직군도 어느 정도 코딩을 할 수 있기를 권장해요. 그래서 마케터와 기획자 등 비개발자들을 장난삼아 서버2팀이라고도 불러요(웃음). 코딩 능력을 권장하는 이유는 필요한 데이터를 직접 뽑아 쓸 수 있도록 하기 위해서예요. 모든 업무에서 데이터를 활용하면 더 잘할 수 있는데 매번 개발팀에 요청해서 받는다는 게 감정적으로 은근히 큰일이거든요. 그런데 스스로 데이터를 다룰 수 있게 되면 1번 볼 것도 10번 보고 더 정확히 판단할 수 있게 되죠. 그래서 잘 모르는 분을 위해서 별도 코딩 교육도 해요. 스스로 자기 일에 관련 데이터는 다 뽑아 쓸 수 있게 하기 위해서요. 보안상 더 챙길 게 많아지지만 장점이 훨씬 많아서 택한 조직문화예요.  박소리: 퍼블리는 콘텐츠팀, 제품팀, 그 사이를 연결하는 데 필요한 모든 일을 담당하는 운영팀까지 3개 파트로 구성돼요. 그로스(Growth) 업무를 담당하는 제품 팀의 존재가 조금 독특하죠. 개별 콘텐츠보단 퍼블리 전체 서비스 차원의 성장이 주요 업무이고요.  또 프로젝트 매니저가 콘텐츠 기획부터 최종 콘텐츠 발행까지 모든 과정을 책임져요. 저자 및 에디터와 파트너십을 맺어서 하나의 프로젝트처럼 진행되거든요. 그래서 책과 달리 훨씬 빠른 속도로 퀄리티 있는 콘텐츠를 만들 수 있는 것 같아요. 그만큼 시의성 있는 주제를 다루기에도 편리한 조직 구조죠.    | 창작자를 위한 보상 시스템 유튜브 성공 비결 중 하나로 창작자를 위한 보상 시스템을 꼽곤 해요. 수많은 창작자의 기여 덕에 유튜브라는 거대한 플랫폼 비즈니스가 가능한 거니까요. 그런 면에서 퍼블리는 창작자에게 어떤 혜택을 제공하고 있다고 보시나요? 박소리: 퍼블리는 외부 저자가 글을 쓰고 내부 에디터가 잘 정리해서 콘텐츠를 발행해요. 퍼블리 콘텐츠의 큰 축을 외부 저자들이 맡아주고 있는데, 최근 저자들께 자주 듣는 이야기가 있어요. ‘한 회사를 오래 다니기 힘든 시대다’, 그래서 ‘개인 브랜딩이 중요하다’는 거예요.  최근에 함께 작업한 저자는 전략적으로 퍼블리에 접근했다는 얘기를 했어요. 지금 관련 산업에 눈에 띄는 전문가가 없는데, 퍼블리에 글을 쓰면 본인이 눈에 띄는 전문가가 될 수 있을 것 같다면서요. 그 저자는 실제로 퍼블리에서 글을 쓰신 이후  원하는 분야에서 전문가로 인정 받아 다양한 활동을 시작하셨죠. 이렇게 퍼블리 저자는 콘텐츠 판매 수익이라는 직접적인 금전 보상뿐만 아니라 개인 브랜딩을 통해 눈에 띄는 전문가가 없는 새로운 시장에서 두각을 나타낼 수도 있어요. 늘 반 발 앞선 비즈니스 트렌드를 다루는 퍼블리의 성격과도 잘 맞죠. 이런 점은 저희도 새롭게 배우는 점이에요.  공식 홈페이지는 퍼블리를 ‘일하는 사람들의 콘텐츠 구독 서비스’로 소개한다(출처. 퍼블리 공식 홈페이지)   틱톡은 어떤가요? 차승학: 현재 한국 틱톡은 공식적인 크리에이터 보상 시스템이 없어요. 대신 주 사용자인 10대들은 콘텐츠를 올리고 다양한 반응을 즐기면서 감성적인 만족감을 얻죠(웃음). 그런데 중국의 틱톡은 한국과 달리 3가지 비즈니스 모델이 체계적으로 적용돼 있습니다. 첫째는 네이티브 애드(Native Ads)예요. 한국 틱톡도 최근까지 제휴 형태로 유사하게 진행할 수 있었는데, 중국에서는 좀 더 체계적인 광고 상품으로 기획돼 있습니다. 크리에이터와 네이티브 애드를 하면 파트너십으로 광고 수익이 발생하죠. 둘째는 모바일 라이브 영상입니다. 아프리카TV의 모바일 버전이라고 보시면 돼요. 크리에이터가 틱톡으로 라이브 방송을 하면 별풍선처럼 시청자들이 후원을 합니다. 여기서도 크리에이터를 위한 보상이 발생하고요. 마지막은 커머스와의 연계에요. 중국은 왕훙 문화가 굉장히 발달했습니다. 크리에이터가 팬덤을 갖게 되면 커머스와 연계한 비즈니스를 하는 게 굉장히 자연스러운 흐름이에요. 효과도 정말 좋고요. 그래서 중국 틱톡은 영상에서 타오바오 쇼핑몰로 이동하는 기능을 제공해요. 크리에이터는 특정 아이템에 대한 짧은 광고성 영상을 만들어서 버튼을 누르면 쇼핑몰로 연계되면서 판매 수익을 나누는 거죠.  세 비즈니스 모델 모두 중국에서 매우 성공적이에요. 영상 시간이 짧다 보니 다른 플랫폼에서는 상상할 수 없던 기발한 아이디어도 발견되죠. 이를 통해 중국에서는  엄청난 매출을 기록하고 있습니다. 이런 비즈니스 모델이 한국에도 차차 적용될 예정이니 틱톡을 마케팅 채널로 활용해서 크리에이터와 협업하는 광고 아이디어를 미리 준비해도 좋을 것 같아요.   우아한형제들 미래사업부문의 차승학 매니저   왓챠플레이는 독특하게 시청자를 위한 보상 시스템을 구축했어요. 오픈서베이와 유사한 구조인 것 같아요. 저희도 설문에 응답하는 패널에게 리워드를 제공하거든요.  원지현: 콘텐츠 프로토콜이라는 블록체인 프로젝트의 일환이에요. 왓챠플레이에서 제공되는 콘텐츠의 제작자는 헐리웃 스튜디오나 방송사 같은 대형 프로듀서인데, 지금 콘텐츠 업계는 이들이 데이터를 활용해 더 나은 콘텐츠를 만들 수 있는 환경이 아니에요.  왜냐하면 콘텐츠 유통사들은 웬만한 시청 데이터를 제작사와 공유하지 않거든요. 이런 현실에 가장 위기의식을 느끼는 쪽은 헐리웃 스튜디오입니다. 특히 18년에 넷플릭스가 디즈니의 시가 총액을 넘으면서 더욱 그런 분위기예요.  그래서 왓챠플레이는 플랫폼에 쌓이는 시청 데이터를 콘텐츠 프로토콜을 통해 콘텐츠 제작자에게 유료로 제공하려고 해요. 그래서 이 시청 데이터를 제공한 사용자에게 판매 수익을 함께 배분하는 거죠. 이미 왓챠의 상위 100만 명 사용자에게 보상을 시작했고, 향후 더 양질의 데이터를 제공할 수 있는 전문가 감상 모드를 추가하고, 왓챠나 왓챠플레이 뿐 아니라 타 플랫폼에서도 적용할 수 있게 하는 등 좀 더 비즈니스를 고도화할 예정입니다.    | 트렌드와 좋은 콘텐츠 비즈니스의 관계 데이터 활용에 익숙한 왓챠플레이는 콘텐츠 트렌드를 파악하는 노하우가 있나요?  원지현: 왓챠플레이는 일단 등록된 영상만 5만 개가 넘고 전부 다 개인화 추천 콘텐츠예요. 롱테일도 많고요. 개봉한 지 5년 넘은 구작 영화의 시청 점유율이 50%를 넘을 정도죠. 그래서 최신 트렌드와는 거리가 있는 것 같아요. 왜냐하면 저희는 데이터를 기반으로 소위 가성비 좋은 콘텐츠를 소싱해와서 사용자에게 개인화해서 잘 전달시킨다는 기조거든요. 그래서 결국 사용자가 많이 시청할수록면 많이 잔존하는 거고요.  대신 저희는 데이터를 기반으로 흥행 예측을 하는 역량을 통해  새로운 비즈니스를 시도 중이에요. 국내 영화 시장은 1차 영화관 개봉, 2차 VOD 시장 진출이 공식이에요. 그런데 국내 개봉작은 한정적이죠. 헐리웃 어느 스튜디오에서 한 해에 50개 영화를 제작한다면 국내에는 10여 개만 들어와요. 이 결정은 국내 배급사 담당자의 직감이나 미국 박스오피스 성적에 의존하고요. 그래서 저희는 데이터와 예측 모델을 무기로 공식화된 시장 구조를 역행하려고 해요. 여러 의사결정 구조에서 탈락한 국내 미개봉 헐리웃 영화의 흥행을 예측하는 거죠. 잘될 것 같으면 왓챠플레이에 바로 2차 판권을 들여오고요. 그렇게 왓챠플레이에서 사용자 대상으로 데이터를 쌓다가 영화관 개봉 판단이 들면 1차 판권 수입을 역제안해서 영화관에 배급하는 비즈니스를 준비 중입니다.   틱톡이 10대에게 유독 인기를 끄는 이유는 뭘까요? 차승학: 먼저 크리에이터 관점에서 유튜브와 비교하자면 콘텐츠 생산 리소스가 대단히 적어요. 웬만한 유튜브 크리에이터는 전문적인 영상 장비를 반드시 활용하는데 틱톡은 정말 스마트폰 하나로도 좋은 콘텐츠를 쉽게 만들 수 있어요. 일단 길이가 15초밖에 안 되고 영상 만드는데 제공하는 다양한 필터와 효과가 있거든요.  또 틱톡은 누구나 관심을 쉽게 주거나 받을 수 있게 설계된 플랫폼이에요. 틱톡을 움직이는 힘이 10대의 자기애라고 했었는데, 여기에 사람들의 관심이 더해지면 더 강력해져요. 요즘 10대들의 장래희망이 유튜버라는데 사실 유튜브는 지금 시작하면 빠르게 주목받기 힘들어요.  그런데 틱톡은 그들에게 블루오션이에요. 앱을 켜면 영상이 계속 나오는데 팔로잉 기반 추천 방식도 아니라서 팔로워가 1명도 없는 크리에이터의 영상도 쉽게 노출될 수 있어요. 좋은 영상이 추천 피드에 뜨면 대단히 빠르게 팬덤을 형성할 수도 있고요.   그럼 반대로 퍼블리는 트렌디한 콘텐츠 대신 오래도록 기억에 남는 콘텐츠를 만드는 노하우가 있나요? 박소리: 사람들은 각기 다른 방식으로 살고 있지만 고민의 근간은 다들 비슷한 것 같아요. 어떻게 살아야 하는지, 실패는 어떻게 극복하는지, 일을 잘하려면 어떤 마음을 가져야 하는지 등이요. 이런 삶의 근간에 속한 고민을 건드리는 콘텐츠가 오래도록 기억에 남더라고요. 그래서인지 퍼블리에서도 ‘먹고사니즘’ 주제와 관련된 콘텐츠가 잘 읽혀요. 먹고 사는 것에 대해서는 마케터든, 디자이너든, 신입이든, 경력직이든 늘 고민하잖아요. 그런 먹고사니즘에 대한 이야기는 특정 산업에 대한 이야기여도 여러 독자가 좋아하고 잘 읽히는 것 같아요. 일하는 사람들의 업무 노하우는 곧 퍼블리가 말하는 ‘먹고사니즘’과 직관된다   콘텐츠 기업에 다니지 않는 마케터가 콘텐츠 트렌드를 알아야 하는 이유는 뭘까요? 차승학: 마케터라면 미디어와 채널에 대해 잘 알고 있어야 하고, 새로운 미디어와 플랫폼의 등장에 가장 빠르게 관심을 가져야 한다고 생각합니다. 거기서 새로운 마케팅 플랜을 펼쳐야 하니까요. 콘텐츠 트렌드 리포트 상에서는 틱톡의 이용률이 높지 않았지만 발 빠르게 진출한다면 훨씬 적극적으로 채널을 활용할 수 있다고 생각합니다.  활용과 동시에 마케터분들은 훈수를 가장 잘 둘 수 있는 분들이죠. 여러 채널에서 여러 실험을 해본 콘텐츠와 미디어 전문가들이니까요. 그 실험을 통해 광고적으로 유의미한 성과를 얻은 유튜브, 페이스북, 인스타그램 등 거대 플랫폼이 살아남은 것이기도 하고요. 이후에 마케터 분들이 숏비디오 플랫폼에 대해 더 큰 관심을 가지시고 계속 실험하신다면, 틱톡 같은 서비스도 더욱 발전되고 이를 통해 마케팅 채널로서의 영향력도 커지지 않을까 싶습니다(웃음).   | 트렌드 밋업 Trend Meetup 오픈서베이는 지난 18년 12월 19일, <콘텐츠 트렌드 리포트 2018> 내용을 중심으로 콘텐츠 트렌드에 대해 고민하는 분들과 네트워킹 하면서 이야기를 나누는 ‘콘텐츠 트렌드 밋업’을 진행했습니다. 본 글은 첫번째 세션 발표 내용을 정리한 ‘데이터 중심으로 2019 콘텐츠 트렌드 미리보기’입니다. 발표는 오픈서베이 황희영 대표가 진행하였으며, 장표 PDF 원문은 아래 링크를 통해 내려받을 수 있습니다. 앞으로 열릴 트렌드밋업 행사 주요 소식을 가장 빠르게 듣고 싶은 분은 아래의 링크를 통해 트렌드밋업 그룹에 가입해주시길 바랍니다.  | 트렌드 밋업 페이스북 그룹 www.facebook.com/groups/trendmeetup | 트렌드 밋업 발표 자료 내려받기 www.opensurvey.co.kr/OPENSURVEY_TrendMeetup_Contents.pdf

안녕하세요, Y입니다! 오래 기다리셨죠~? 세 번째 옐로피플의 주인공은 넘나 사랑스러운 소녀 옐로인, 꽃다운 스무살의 옐로오투오 막내 손지호 매니저입니다! YO2O분들의 사랑을 독차지하고 있는 상큼한 그녀와 함께한 인터뷰! Y도 그 풋풋한 매력에 푹 빠지고 말았는데요, 첫 직장으로 옐로오투오를 선택한 손지호 매니저가 들려주는 옐로피플 스토리! 자 지금 만나보실까요?  (※ 세대차이 주의ㅋㅋ)Y: 안녕하세요! 옐블 독자들을 위해 간단히 자기소개 부탁 드려요!손: 안녕하세요, 옐블 독자 여러분! 옐로오투오 커머스 TF에서 기획과 운영을 담당하고 있는 막내, 손지호입니다. 반가워요! Y: 커머스 TF가 정확히 어떤 일을 하는 부서인가요?손: 최근 옐로오투오에서 피트니스나 숙박업소 등을 위한 쇼핑몰 서비스인 ‘옐로아이템’을 오픈했어요~ 커머스 TF팀은 옐로유통과 연계해서 판매도 하고 다른 벤더들과 협약을 맺고 상품 납품도 하면서 옐로아이템(http://www.yelloitem.co.kr)을 담당하고 있어요! 정말 한 달도 안된 서비스라 너무 바쁘지만 기쁜 마음으로 일하고 있습니다 :)Y: 와, 쇼핑몰 서비스라니! 그나저나 막내라고 하셨는데, 혹시 나이가….?손: 딱 20살 입니다! Y: 헐????? 어쩐지… 문 열리는 순간부터 거부할 수 없는 상큼한 기운이 느껴진다더니! 그럼 어떻게 옐로오투오와 인연이 닿게 되었나요?손: 저는 어릴 때부터 사회경험을 빨리 해보고 싶어했어요. 그래서 특성화고 진학을 선택했었고 고등학교 3학년 들어서부터 취업 준비를 시작했어요. 여러 회사에 지원서를 넣던 중에, 현 옐로오투오 로컬 사업부 부대표님이 학교를 방문해 강의를 하셨어요. 모바일 시장의 초창기부터 옐로오투오 설립 스토리, 국내외 오투오 시장 전반에 대해 흥미진진한 설명을 해주셨는데 그 때 오투오 분야에서 일해보고 싶다는 확신이 들었죠. 마지막으로 하셨던 말씀이 아직까지 기억에 남아요. “목표를 먼저 잡고, 기회를 잡아라!” Y: 와.. 한창 취업 준비로 복잡했을 지호 매니저님에게 뭔가 방향을 제시해 준 셈이네요. 그럼 그 이후로 옐로오투오에 지원한 건가요? 손: 네. 강의가 끝나고 부대표님께 지원해보고 싶다고 말씀 드렸더니 그 자리에서 15분 정도 급 면접을 보게 됐어요. 정말 갑자기 보게 된 면접이라 어찌나 떨리던지…… 그래도 그 동안 준비했던 대로 차분하게 진행했더니 본사에서 한번 더 면접을 보자고 기회를 주시더라고요. 최종적으로 합격해서 작년 12월에 입사하여 7개월째 많이 배우며 일하고 있습니다!! ㅋㅋㅋY: 첫 직장생활에 전사 막내라! 뭔가 고충이 많을 것 같은데요^^; 손: 막내라서 힘든 점은 없어요! 오히려 다들 우쭈쭈 해주셔서 신나게 다니고 있어요. 다만 사회 나와서 첫 직장생활인데 처음 오픈하는 서비스 TF팀에 들어가게 된 거잖아요? 죄다 처음 배우는 건데 너무 한꺼번에 많은 걸 배워야 해서 그게 좀 어려운 점이 있죠. 그렇지만 정말로 어디 가서 이런 경험을 할까 싶을 정도로 많은 것을 배우고 있어요. 결과적으론 제게 큰 도움이 될 거라 믿어요! Y: 아니 갓 스무 살인데 이렇게 어른스럽다니… 옐로에서 막 굴린다고 투덜댔던 거 급 반성하게 된다는…ㅠㅠ 그럼 반대로 언제 가장 큰 보람을 느끼나요? 손: 말씀 드렸다시피 여기 와서 디자인, 기획, 운영 등 모든 것을 처음 배웠어요! 처음으로 시도했던 디자인이 반영이 되어 사내 공지 레터로 발송이 됐는데 정말 뿌듯하더라고요. Y: 디자인까지 직접!! 정말 일당백이시네요! 여기서 기습 질문! 옐로오투오에서 본인의 외모 순위는?! 손: (당황) 어… 오투오에 워낙 예쁘신 분들이 많아서…Y: 겸손은 사양한다! (단호박)손: 어… 아무래도 제가 어리니까 스무살의 풋풋함으로는 1등이라고 생각합니다! (손지호님의 회피스킬이+10 추가되었습니다)Y: ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ넘어갈게요! 풋풋함으론 1위인걸로~  Y: 다음 질문 드릴게요! 업무 하시다가 생긴 재미있는 에피소드가 있나요? 손: 아직 사내 메신저가 없어서 카카오톡을 쓰고 있는데, 제 카톡 비밀번호가 “사랑해1” 이었거든요. 업무 공유를 위해 카톡 비번을 입력하고 들어갔는데 글쎄 ‘사랑해1’가 회사 단톡방에 올라가 있는 거예요 ㅠㅠ 한동안 팀원들이 절 마주칠 때마다 “나도 사랑해요”라며 놀려댔었죠. 당장 카카오톡 비밀번호를 바꿨던 기억이…Y: 세상에……카톡이 잘못 했네요ㅋㅋㅋㅋ 덕분에 오빠들이 좀 설레었겠어요!ㅋㅋㅋㅋ Y: 그런데 카톡을 보니 엄청 다들 친해 보여요! 옐로오투오의 사내문화는 어떤가요? 손: 네! 맞게 보셨어요~ 가끔 퇴근 후 팀 단위로 다과회를 했어요. 같이 맛있는 거 먹으면서 개인적인 얘기도 하고 업무에 대한 고민도 털어놓으면서 친해지는 계기가 됐어요. 그러다 보니 자연스레 수평적인 구조가 형성된 것 같아요. 이 다과회에서 아이디어 회의도 같이 했는데 수평적인 구조 덕분에 서로 편하게 아이디어를 내고 토론하기도 했어요! Y: 엥? 아이디어 회의요? 이거 이거 업무의 연장선 같은 느낌적인 느낌인데요~~손: 아니예요ㅋㅋㅋ놀면서 하는 회의 아닌 회의라서 더 독특한 아이디어도 나오고 그래요!  Y: 엄청난 열정과 애사심이 느껴지네요! 멋집니다:) 그럼 마지막으로 옐로오투오/옐로모바일에 바라는 점이 있다면? 손: 저는 지금과 같은 자유로움이 너무 좋아요. 앞으로 회사가 더 커져도 이런 분위기가 유지됐음 좋겠어요. 그리고 저처럼 고등학교 졸업하고 바로 취업을 준비하는 분들이 많아요. 국내 많은 대학에서도 이런 학생들을 위해 고등학교 졸업 후 3년간 회사에서 근무하고 대학교에 입학하는 ‘선취업 후진학’ 제도를 운영 중이에요. 옐로모바일에서 이런 분들에게 많은 기회를 주셨으면 해요! 

첫 직장을 그만두고(2012년 2월),두 번째 직장을 다니다가 결심을 하고 나오게 되었다.(2013년 11월)몇 번이고 사표를 내려다가도날 믿고 결혼한 아내 생각에 꾸~욱 참았던 순간이 얼마나 많았더냐.좀 더 버티자!좀 더 참자!좀 더 견디자!군 전역하고 창업한 적도 있고,대학생활 내내 사업할 거라고 꿈꾸던 나에게직장생활은 꼭 거쳐야 하는 관문이었다.기술도 배워야 하고,조직도 배워야 하고,돈도 모아야 하고...사실 월급이 가장 큰 이유였지 뭐.카드 대금은 밀리지 않아야 하니까.그리고 치솟는 물가와 전세금!직장생활로는 또이또이가 어렵다는 단순 계산!첫 직장과 두 번째 직장의 대표들에게 배울 점이 많았다.직원으로서 불만이 없던 것은 아니지만,역으로 경영진으로써 본받을 점들도 있었고,고민할 점들도 체크할 수 있었다.그렇게 탈출을 결심했다.

패션블로그 웹뜰입니다2008년 법인 설립한 이후 끊임없는 도전과 체계적인 관리로열심히 성장하는 기업이 되어 어느새 10주년을 맞이하게 되었습니다. 먼저 웹뜰의 성장에 도움을 주신 고객님들과 이웃님들께 감사 인사를 드립니다. 10주년 기념으로 그동안 여러모로 고생하고 함께한 직원들을 위해서 웹뜰의 이태경 대표님께서 통크게 해외 워크샵을 준비해주셨답니다. 워후~ 모두 함께소리질러~~그래서  어디로 다녀왔냐구요?눼눼~ 무려 세계 3대 선셋을 볼수 있는 천혜의 지상낙원 코타키나발루로 다녀왔습니다. 그렇게 기다리던 3월 중순! 워크샵 날이 왔습니다. 코타키나발루로 직항하는 비행기는 거의 오후만 있더라구요 그래서 오전 근무 마치고 로비에 모여 있는 웹뜰 직원들 손마다 큰 캐리어를 하나씩 들고 있네요 ㅎㅎ3월 중순이였는데요 하필 이날이 꽃샘추위가 있던 날이였어서 출근한 직원들이 모두 두꺼운 외투를 입고 왔었답니다. 잠시 뒤 공항으로 가기위해 대여한 버스가 도착하고 버스를타고 이동준비를 합니다. 사실 지하철 타고 갈까 했었는데 대표님께서 직원들을 위한 배려로 리무진버스를 대여하여 직원 모두가 편하게 이동할 수 있었답니다.  웹뜰 직원들 모두 공항으로 출발!리무진버스가 참 편하고 좋더라구요 어제 해외간다고 설레여서 잠을 좀 설쳤더니 공항까지 가는 동안 버스안에서 꿀잠을 잤답니다. 버스에서 한숨 자고 나니 어느새 인천공항 도착! 해외 워크샵을 가는 게 좀 더 실감이 나네요 여행사 미팅하고 수화물 모두 맡기고 항공권 발권까지 완료 괜히 공항가면 요렇게 여권이랑 항공권 사진 꼭 찍게 되는 그 맘 알쥬? 코타키나발루는 공항이 작아서 인지 저가항공만 있더라구요 저희는 이스타 ZE501편을 타고 갔답니다.  검색대를 잘 통과하고 나오자마자 만난 인천공항 핵인싸 공항로봇 에어스타 세계최초의 자율주행&음성인식 인공지능로봇이라는데!!나도 에어스타랑 말해 보고 싶었지만.. 넘나 인기쟁이라 기회가 없었네요 에어스타! 다음기회에 또 만나자구~~ 일단 공항오면 역시 면세점 투어겠죠?하지만 전 인터넷 면세점에서 다 구매를 해 둔터라 오프라인 면세점은  휙휙 둘러보고 밥 먹으러 갑니다. 아까 위에 언급했듯이 저희가 이용한 비행기는 이스타 ZE501편이였는데 이스타는 기내식이 없어요 밥을 먹고 비행기를 타던지 아니면 미리 따로 주문을 하셔야 한답니다. 그리하여 웹뜰직원들은 대표님께서 저녁식사 값까지 다 지급해주셨답니다. 저희는 맛있는 식당 찾아서 먹기만 하면 되용 ㅎㅎㅎㅎ면세점 투어 마치고, 식사도 마치고 인터넷면세점 인도장을 지나 이제 비행기 탈 시간입니다. 밖으로 저희가 탈 이스타항공의 ZE501이 보이고 그 뒤로는 해가 뉘엿뉘엿 넘어가네요 비행기를 타고 각자의 자리에 앉아서 이제 출발!출발한 시간은 오후 7시! 창밖을 보니 해가 거의 넘어가고 하늘위에서 바라본 풍경 너무 멋있더라구요 근데 날개 옆자리여서 야경은 보지 못햇어요 하하하인천에서 코타키나발루까지 걸리는 시간은 약 5시간 정도로 저희는 7시 비행기를 타고 출발했고 도착하니 현지시간으로 11시 30분정도 였습니다.(시차는 1시간으로 우리나라보다 1시간 느린시간으로 보시면 됩니다.)코타키나발루 공항 도착 후 입국심사질문는 따로 없으며 여권 보여주고 지문찍고 사진 찍고 나올때 반입금지품목이 있는지 수화물 검사 다시 한번합니다. 말레이시아는 이슬람 국가이기 때문에 주류 반입이 좀 까다롭구요닭, 소 돼지로 만든 축산물 가공품 소지가 금지라고 합니다. 여행가시는 분들 참고하시면 좋을 듯입국심사 마치고 나와서 말레이시아 화폐인 링깃으로 환전 및 유심칩 구매 후 가이드와 만나 설명 듣고 차타고 숙소로 이동하였습니다. 저희 웹뜰 워크샵은 숙소를 5성급 더마젤란수트라하버로 잡았습니다.  뷰는 씨뷰에 골드카드 혜택까지! 정말 통크게 워크샵을 쏘신 대표님 다시 한번 감사합니다.  리조트에 도착해서 로비에서 우와~엄청 좋다 연발하며 사진한장 찰칵!체크인을 마치고 각자 방키를 받아서 방으로 올라갔습니다. 올라가면서 복도에서 본 뷰 입니다. 모든 방은 씨뷰로 예약했다고 들었습니다만 일단 밤이여서 바다는 보이지 않네요 하지만 수영장과 야자수 만으로도 아침이 기대되는 뷰였답니다. 방은 2인1실로 사용하였구요 5성급 답게 깨끗하고 쾌적하였습니다. 더운나라 이지만 에어컨도 빵빵 나오고 시원하고 쾌적한 느낌!TV는 도착하고 입실해서 딱 한번 틀어봤었네요  한국채널도 한개 있었습니다. KBS였던 듯..사진엔 없지만 도착해서 배고플 직원들을 위해 웹뜰 이태경 대표님께서 각방에 치킨한마리와 맥주 두캔씩 넣어주셨답니다. 코타키나발루에 도착해서 먹는 치맥은 정말 사진도 못찍고 허겁지겁 먹을 정도로 환상적이였습니다 :D 첫날 밤이 지나고 둘째 날 아침! 조식을 먹기위해 일어나서 커텐을 걷자 눈앞에 펼쳐진 광경입니다. 정말 너무너무 예쁘다 환상적이다 이런 표현말고 또 없나요?진심으로 너무 좋더라구요 뷰가 어쩜이래? 날씨가 어쩜 요래?  눈뜨자마자 뷰를 보고 기분이 좋아 흥얼흥얼 거리면서 조식을 먹으러 내려 옵니다. 조식은 1층에 있는 뷔페식 식당에서 먹을 수 있구요 식당 앞에서 골드카드 소지여부 확인을 위해 방 번호와 이름을 알려주면 됩니다. 일단 저희는 자리를 뷰가 잘보이는 야외테이블로 잡고 어떤걸 먹을까 확인해 봅니다. 조식은 간단하게 시리얼, 빵, 과일, 딤섬, 요거트 등등이있구요 소시지나 약간 고기종류도 있었던 것 같아요 (3일간 좋아하는 음식만 먹어서 기억이 잘.. ㅋㅋ)이외에 에그후라이나 치즈오믈렛등도 조리해주시는 분이 계십니다. 사진에 담지 못해 아쉽네요 아까 잡아놓은 테이블로 돌아와서 사진도 한컷 찍어봅니다. 어떤가요 정말 지상낙원이 따로 없죠? 보기만해도 힐링이 되는 느낌수영장과 야자수가 보이는 자리에서먹는 조식이라니 꿈인가요?한국에서도 아침 잘 안 챙겨먹는데 여기서는 이 뷰 때문에 매일 아침 챙겨먹었다는 사실 ㅎㅎ하지만 야외에서는 새를 조심해야해요 특히 아침엔 새가 엄청 많은데 잠시만 자리 비워도 저 음식은 저의 음식이 아니라 새의 먹이가 되고 말아요 (실제로 제 앞 테이블이 접시 놓고 또 가지러 가다가 새의 밥으로 접시음식을 날렸다는 사실 ㅠ ㅎㅎ)간단하게 조식을 먹고 잠시 쉰 후에 다음 일정을 위해 선착장으로 이동다음 웹뜰 직원들의 일정은 마누칸섬에서의 호핑투어 입니다. 사실 떠나오기전에 제일 궁금한게 3월 코타키나발루 날씨였는데 날씨도 우리를 돕는지 어찌나 맑고 좋던지요! 3월은 보통 건기가 시작되기때문에 보통 쾌청하고 좋은 날이긴 하지만 그래도 동남아에서는 언제 비가 올지 모른다고 들었던거 같은데 저희는 3박5일내내 비한방울 안 만났답니다. :) 선착장으로 가면서 바다를 보니 물고기들이 어마어마하게 많더라구요 선착장이데도 맑고 투명해서 물고기며 성게며 다 보여서 신기방기 마누칸섬은 웹뜰 직원들이 묵고 있는 마젤란수트라하버에서 배를타고 10분정도 나가면 되는 곳이구요 선착장이 마젤란수트라하버에 바로 있어 웹뜰직원들은 멀리 이동하지 않고 바로 모여서 섬투어로 출발 할 수 있었답니다. 저희가 가는 마누칸섬 투어는 마젤란수트라의 골드카드의 혜택 중 하나여서 꼭 골드카드를 소지해야만 배를 탈수 있답니다. 마누칸 섬으로 갔다 오는 왕복 배, 섬에서의 식사 등이 포함되어 있답니다. 선착장에서 가이드님과 마누칸섬으로 갈 배를 기다리면서 사진도 한컷 찍어봅니다. 날씨가 좋아서 어디서 찍어서 사진 예술~마누칸 섬으로 가는 배안에서 맥주 시원하게 한캔 ㅋㅋㅋ 섬에 있는 식당에서는 따로 판매하고 있어 마실 수 없으므로 마누칸 섬으로 가는 동안 배안에서라도 즐겨봅니다. 마누칸 섬은 아까 말한대로 웹뜰 직원들이 묵고 있는 숙소와 멀지 않은 곳에 있어서 금새 도착했네요 세상에 여러부운~ 저 에메랄드 빛 바다 좀 보세요 꺄아 바다만 봐도 시원하고 신나고 좋네요 이 모든 걸 워크샵으로 즐길 수 있는 웹뜰직원이라 행복합니다.  섬에서 현지 가이드직원을 만나서 식당으로 이동해서 자리를 안내해줍니다. 이 자리는 골드카드를 내고 잡은 웹뜰직원전용자리나 마찬가지~!이곳에 짐놓고 패러세일링이나 호핑투어등 하면 되구요 가지고 온 짐은 직원이 봐준다고 전혀 노프라블롬이라면서 걱정말라고 하더라구요 놀다가 점심시간에 맞춰서 모든 직원들이 모이면 식사를 준비해준다고 합니다.  앉아서 조금 쉬고 있으니 현지 가이드가 패러세일링 바나나보트 씨워킹 등등의 여러가지 섬에서 할수 있는 익스트림 스포츠가 있으니 어떤걸 할꺼냐고 묻습니다. 아 물론 섬에서 하는 모든 익스트림스포츠는 비용은 따로 있답니다. ㅋㅋㅋ하지만! 우리 웹뜰 대표님께서 모든 비용을 지불 해주실테니 각자 하고 싶은 걸 하나씩 해보라고 하셨답니다. 이런 혜택 거절하지 않고 냉큼! 해봐야죠? 웹뜰 직원은 씨워킹과 패러세일링 두 패로 나뉘었네요  저는 패러세일링을 다녀왔으니 패러세일링 사진 소개시켜 드릴께요 패러세일링과 씨워킹은 보드 섬에서 조금 떨어진 바다로 나가야 합니다. 패러세일링 신청한 웹뜰 직원 반반 나누어서 배를 타고 나왔습니다.  패러세일링은 펼쳐진 낙하산을 달고 보트로 끌게하여 고도가 높아지면 낙하시키며 물에 빠트리는 (?)레포츠 입니다. 일단 패러세일링을 하기위해서는 짝을 2인1조로 맞춰야하구요 몸무게 밸런스도 맞춰서 짝을 해야합니다. 너무 무거우면 한쪽으로 쏠릴 가능성 다분하답니다. ㅋㅋ그리고 남자들끼리 타면 너무 무거워서 잘 뜨지도 않는다고 해요 타기전에 패러세일링을 하는 현지인 분이 물어봅니다. 퐁당퐁당 오케이?  우리는 물에 빠지는게 잼날거 같아서  매니매니 퐁당퐁당하고 답을 했엇죠 보트가 달리면서 줄을 멀리멀리 보내면 더 멀리 더 높이 날아가요 생각보다 높이 있지만 생각보다 그리 무섭진 않더라구요 좀 멀리 갔다 싶으면 줄을 느슨하게 해서 퐁당퐁당 합니다. ㅋㅋㅋ보트가 움직이는 방향때문인지 저는 오른쪽에 있어서 물에 많이 빠지지 않았지만 왼쪽에 있던 제 패러세일링 짝궁은물에 계속 빠지더라는 ㅋㅋㅋ 그래도 물도 차갑지 않고 시원하니 넘 기분 좋았어요  액션캠을 가지고 가서 위에서도 영상 찍으면서 패러세일링을 했어요 패러세일링 동영상 하나 올리면서 이번 포스팅은 마무리 할께요~  웹뜰의 코타키나발루 10주년 워크샵 이야기는 아직 남아있습니다. 섬에서의 점심식사부터는 다음 후기에서 소개할께요 기대해주세요#코타키나발루 #워크샵 #해외워크샵 #웹뜰 #웹뜰워크샵 #마젤란수트라하버 #마누칸섬 #패러세일링 #인천공항 #이스타항공  

어릴 적 TV에서, '공중전화 요금이 20원에서 30원으로 오른다'는 뉴스를 봤던 기억이 있다.그 때는 '전화 카드'라는 것도 있었고, 두 개로 갈라먹는 아이스크림이 하나에 150원이었으며, 국민학교 1학년생은 오전반과 오후반으로 나뉘어 수업을 받았다. 하루 아침에 학교 명패가 '사당국민학교'에서 '사당초등학교'로 바뀌는 걸 본 뒤 어린 마음에 나를 둘러싸고 있는 세상의 모든 것들이 바뀔 것 같아 불안해 했던 기억도 있다.왜 이런 아재감성을 꺼내서 글 앞머리부터 사람을 당황하게 만드는가 하면, 그만큼 많은 것들이 순식간에, 그러나 시나브로 바뀌고 있다는 것을 말하고 싶기 때문이다.겉모습만 보면 20대래도 믿겠지만 사실 우리 팀의 최연장자인 분께서는 63빌딩이 완공된 해에 태어나셨다. 그리고 우리 팀원 중 한 분은 올해 첫 사회인이 되셨다. 당연히, 이 두 사람이 생각하는 '나어릴적'이라는 이미지는 상당히 다르다. 간혹 저녁을 먹으며 이야기를 나눌 때 아무 생각 없이 어릴 때 보던 만화나 드라마 같은 얘기를 하면...주로 그런 얘기를 꺼내는 생각없는 사람이 나라는 것만 밝혀두고.그래서 반성의 뜻을 담아, 오늘의 주제는 '왜 여러분을 둘러싼 세상은 여러분을 따라가지 못하고 있는가'가 되겠다. 정확히는 '누구의 잘못인가'일테고.1. '당연함'의 기준이 달라지고 있다TMI스럽기 그지 없지만, 이제 4살 된 내 조카는 참 예쁘고 귀엽다. 그런 조카가 우리 집에 오면 늘 하는 것 중 하나가, 삼촌 방에 쪼르르 들어와서 노트북으로 넷플릭스 아동 애니메이션을 함께 보는 일이다.그리고 자기가 원하는 화면이 안 나오거나 다른 게 보고 싶어지면, 아주 당연하다는 듯이 사탕 묻은 손으로 노트북 화면을 눌러댄다. 그리고 나에게는 당연하게도, 화면은 바뀔 리가 없다. 사물과 소통하는 방식의 기본 틀이 아예 다른 것이다. 아니면 터치스크린을 지원하지 않는 노트북을 산 내가 잘못한 거거나.이런 내가 조카를 위해 어떤 UI를 만들어준다고 하면, 당연히 우리 조카는 불편함을 느낄 것이다. 나는 화면의 터치를 베이스로 하는 UI를 구상할 수 없거나, 완전히 상상해 낼 수 없으니까.여러분이 사는 세상은 10년 전의 사람들, 20년 전의 사람들이 살던 세상과는 비교할 수 없을 정도로 다르다. 기술의 발전이 점점 더 빨라지고 있어서, 1970년과 1980년의 차이보다 2017년과 2018년의 차이가 더 크다. 경인선 기차가 새마을호로 발전하는 데에는 70년이 걸렸지만, KTX가 하이퍼루프가 되는 건 분명 그것보다 빠를 것이다.*정말 TMI지만, 내 조카는 진짜로 예쁘고 귀엽다. 중요해서 두 번 말하고 싶었다.2. 공중전화를 쓰던 제가 5G망을 설계하고 있네요이렇게 나를 중심으로 돌아가는 세상은 숨가쁘게 바뀌고 있는데, 기업, 플랫폼, 시스템은 그 속도를 따라오지 못한다. 공무원을 가장 좋은 직업으로 쳐주는 건 조선시대나 지금이나 다를 바가 없고, 잠실이 뽕밭이고 압구정이 과수원이었을 때부터 지금까지 모두가 돈을 쉽게 벌려면 부동산을 사라고 한다. 그나마 노동에 대해서는 다들 바꿔야 한다고 말하지만. 정시에 출근해서 정시에 퇴근하는 걸 '칼퇴'라 부르며 마치 대단한 이득이라도 보는 양 포장하는 건 산업화 시대의 시선 그대로가 아닌가.이런 환경 속에서는 내게 업무를 알려주고 조직생활의 금도를 가르쳐줘야 할 직장 상사가 '꼰대'가 되어 버리고, 사우 여러분의 건강을 위해 주말에 등산을 가자고 부르짖는 상무님은 '웬수'가 될 수 밖에 없다. 시스템을 만들고 적용하는 사람들의 인식이 현실을 전혀 따라잡지 못하는데, 현실을 사는 사람들이 시스템에 만족한다는 건 불가능에 가깝다. 토요일에도 출근해서 일하던 시대라면 호연지기 함양을 위해 산에 가는게 재밌는 야외활동이 되겠지만, 주말 내내 밀린 드라마 챙겨보기도 바쁜 세상에 등산을 가자고 하면 취미가 등산인 사람 말고는 대체 누가 좋아할까.결국 나와 나의 윗세대가 생각하는 여가의 개념, 사적인 시간과 조직생활의 경계에 대한 인식의 차이가 이런 어긋남을 만든다. 채용도 마찬가지로, 부장님께는 그저 돈을 얻기 위한 수단에 불과한 일과 직장이 신입사원에게는 나의 만족감을 위한 도구이자 목적이 되기도 하고, 때로는 여가생활을 더 잘 보내기 위한 과정에 불과하기도 하다.하지만 아이러니하게도, 이런 변화를 가장 빠르게 캐치하고 있는 조직이 기업이기도 하다. 정확히는 워라밸, 복지, 기업문화를 위한 제도나 조직을 정비하고, 외부에 적극적으로 알리고 있는 기업에 한한 이야기이지만, '이렇게 하면 더 좋은 인재가 온다'라는 것을 인지하고 그 성향에 맞추어 변화를 추구하고 있는 기업들도 분명히 있다.이 부분에서, '왜 나는 기업의 니즈에 나를 맞추지 못할까', '왜 나는 좀 더 세상과 타협하며 살아가지 못할까'라고 생각하는 사람들이 의외로 굉장히 많다. 그러나 하나 확실한 건, 지금을 살아가는 사람이 이전 세대의 사고방식에 맞추지 못한다고 자책하거나 좌절할 필요는 전혀 없다는 점이다. 바꾸려면 새마을호를 KTX로 바꿔야지 왜 하이퍼루프를 무궁화호로 만드나.소프트뱅크의 손정의 회장은, 트위터의 한 유저가 '이마 라인이 점점 뒤로 후퇴하는 것 같네요'라고 하자 이렇게 말했다. '머리가 후퇴하는 게 아니라 내가 전진하고 있는 겁니다.' 손정의 회장이 대머리인 게 그의 잘못은 아니듯이, 시대의 변화에 맞추어 착실히 전진하고 있는 여러분에 맞추어 시스템이 더 빨리 따라와주어야 한다. 여러분은 지금 시대에 걸맞는 당연한 삶을 살고 있기 때문이다.*맹렬히 빠른 움직임에는 그에 맞춘 보조가 필연적이다.3.For sale: baby shoes, never worn그렇다면 채용 시스템은 여러분에 맞추어 어떻게 바뀌어야 할까.더팀스에 합류를 결심하기 전, 친구들을 만나 개인적인 고민과 망설임을 진솔하게 털어놓고 다음날이면 잊어버리는 알콜의 시간을 여러 차례 가진 적이 있다. 그 때 가장 많이 받은 질문은 '번듯한 직장에서 돈 잘 벌고 있는데 왜 굳이 이직을 하려고 하느냐?'였고, 나 스스로 그 이유를 논리적으로 설명하기 위해 머릿속 어딘가에 있는 생각의자에 앉아 많은 시간을 보냈다. 그리고 결론은 늘 한 가지였다.'지금의 채용 시장은 우리 아버지 세대의 시선으로 만들어져 있다. 그래서 더팀스는 가능성이 있다.'교차로, 벼룩시장과 같은 매체가 아직도 간행되고 있는지는 잘 모르겠지만, 그래서 어쩌면 이 단어를 사용하는 것 자체가 아재의 반증이 될 수도 있겠지만, 한 번이라도 이런 정보지를 봤던 사람이라면 그 구성이 기존의 채용 플랫폼들과 맥락이 비슷하다는 말에 동의할 것이다. 구인구직을 위한 전달의 수단이 종이였던 시절, 지면의 넓이는 곧 돈이었다. 다른 공고나 광고보다 눈에 잘 띄려면 더 넓은 공간을 사용해야 했고, 이는 곧 그 지면을 사용하는 이가 얼만큼 많은 돈을 갖고 있는지 간접적으로 가늠할 수 있는 척도이기도 했다. 모두가 구인공고에 돈을 무한정 쓸 수는 없으니, 자연스레 극히 일부를 제외한 대다수의 공고는 바둑판 형태로, 최대한 적은 공간에 최대한 많은 정보를 전달할 수 있도록 시장이 형성되었다.*저 네모진 텍스트가 거의 모두 구인공고이다.하지만 이론적으로, 지금 여러분이 바라보는 화면에는 지면의 한계가 없다.가끔 인터넷 기사를 보다 보면 이 특징을 극한까지 활용해서 사람을 극한까지 짜증나게 하는 사례를 접하게 된다. 잘 읽고 있는데 슬슬슬 글자가 옆으로 밀리며 배너가 등장하거나, 스크롤을 좀 내렸더니 난데없이 팝업이 튀어나오는데 닫기 버튼은 또 어찌나 작게 만들었는지 누르다가 클릭되기 일쑤고, 작은 팝업이 떠서 닫으려니 마우스 커서를 올리자마자 스르륵 커지는 광고창을 보면, 정보화 시대가 가져온 공간의 확장성과 한계의 극복에 대해 여러 생각이 든다. 깊은 짜증과 함께.조금 극단적인 사례를 들었지만, 하고 싶은 말은 간단하다. 손가락 하나면 지구 반대편의 유저가 찍어 올린 사진에 좋아요를 누를 수 있고, 내가 보고싶은 동영상 채널을 구독해서 알림까지 받아볼 수 있는 시대에, 왜 구인구직은 신문지와 정보지 시절의 시각구조와 텍스트 위주의 개념에서 벗어나지 못하는가?익숙함과 효율성이라는 면에서 기존 채용 플랫폼들이 낡았다고 감히 폄하할 순 없다. 하지만 굳이 사진과 영상이 넘쳐나는 시대에 구인구직만이 글자만으로 표현되는 이유 역시 쉽게 이해할 순 없는 노릇이다. 이제 와서 여러분에게 '이제부터 유튜브랑 인스타그램을 쓰지 않고 종이로 된 책과 신문을 읽으셔야만 합니다'라고 하면 어딘가가 많이 아프고 불편한 사람으로 여겨질 것이다.여러분이 너그러운 마음으로 국민학교 입학 초등학교 졸업자까지 요즘 세대라고 쳐 준다면, 적어도 '우리' 요즘 세대들은, 할아버지 세대가 옆 동네 밭매기를 도와주고 새경을 받는 방식, 신문지상에 직원 급구라고 써있는 공고를 보고 공중전화에 20원을 넣어 전화를 거는 방식에서 발전한 플랫폼을 원할 것이고, 또 그것이 당연해지고, 다시 진부해지는 시대가 차례차례, 그리고 반드시 올 것이라고 생각한다.나의 가장 오래된 기억은  30년 전, 3살 때이다. 그리고 그 때부터 지금까지, 단 한 번도 '내일은 오늘과 똑같을 거에요'라는 말을 들은 적이 없다. 21세기가 시작되면 우리 모두 쫄쫄이를 입고 날아다니는 차를 타고 다닐 줄 알았으며, 달 정도에는 기지를 세우리라 생각했다. 지금 생각해도 현실성이 없는 건 마찬가지이지만, 그 때는 '생각나는 대로 막 지른' 느낌이었다면, 지금은 달을 넘어서, 화성 쯤에 유인 탐사를 시도해 볼 수준까지 도달했다.칼 세이건의 '코스모스'라는 책을 어릴 때부터 참 좋아했는데, 그 책이 처음 출간될 때에는 DNA의 존재는 알았지만 RNA의 존재가 밝혀지지 않아 '이런 것이 있을 것이다' 정도로 추론했었다고 한다. 물론 지금은 고등학교 수준의 과학지식만 있어도 RNA의 존재를 알 수 있다. 이렇게 여러 번 반복해서 옛날엔 이랬다, 저랬다 하는 말을 계속 하는 이유는, 세상은 생각보다 빨리 바뀌고 있다는 것을 어떻게든 체감할 수 있었으면 하기 때문이다.시대를 앞서가는 서비스는 사람들을 만족시킬 수 없다. 그럼 시대에 뒤떨어진 서비스는 어떤가 하면, 불만족을 넘어서는 더욱 나쁜 것이라고 생각한다. 지나치게 앞서있는 서비스는 이해를 받지 못하고 외면되는 수준에서 끝나지만, 뒤처진 서비스는 그 수준에 사람들을 머무르게 하여 발전을 좀먹고 저해하기 때문이다.여러분의 수준에 맞출 수 있는, 가능하다면 반 발짝 정도 앞으로 나아가서 이해하기에도 어렵지 않은 서비스를 제공할 수 있다면, 아주 행복한 일이 될 것 같다.#TMI #나때는말이야 #라떼전문가 #아재요 #국민학생 #5공시절 #지하철에 #5호선이 #생긴다고?

지난 글에 이어 앱 분석의 2단계 Experience (사용자경험 분석) 에 대해 알아보겠습니다.( [모바일 앱분석]  Step1. MARKETING (마케팅 분석) 보기 )2013년 Compuware의 조사에 의하면 사용자가 다운로드 한 앱 중 80-90%는 단 한 번 실행 후 삭제한다고 밝혔습니다.매우 높은 수치이긴 하지만, 경험상 수긍되는 결과이기도 합니다. 생각해보면 앱을 삭제하는 이유는 단순합니다. 우리는 앱을 설치하기 전 편의, 문제해결, 유희 등 분명한 목적있습니다. 그러나 설치 후 실행한 앱이 기대한 만큼의 만족도를 제공하지 못했거나 서비스 경험을 하기도 전에 부정적인 경험을 제공했기 때문입니다.Experience 단계의 분석 핵심은 마케팅으로 획득한 사용자가 앱을 사용하면서 겪고 있는 문제점을 정량적 데이터로 빠르게 발견하고, 개선하는 데 있습니다.# 호환성 분석반송률(Bounce Rate)이란 지표는 앱 실행 시 인트로를 지나 첫 페이지에서 서핑이 종료된 비율을 뜻합니다. 쉽게 말해 앱 실행 후 바로 종료한 비율인데요, 앱의 경우 일반적으로 단일 페이지(화면)에서 실행 목적을 달성하기 어렵다고 볼 수 있기 때문에, 앱의 반송률은 극히 낮은 것이 정상입니다. 그러나 반송률이 높다면 왜 그런 것일까요?– 불필요한 푸시 알람을 무심코 눌러 실행되서 바로 종료한 경우– 앱을 실행했는데 제대로 동작하지 않는 경우위와 유사한 행위가 자주 반복된다면 반송률은 증가할 수 있습니다. 즉, 반송률은 앱의 부정적 컨디션을 확인할 수 있는 유일한 지표라고 볼 수 있는데요, 이 지표는 주로 시스템 관련 디멘젼과 어울려 제공됩니다. 앱을 업데이트 했는데 문제는 없는지. 특정 OS에서 또는 특정 디바이스에서 에러가 발생하지 않는지 등을 반송률 지표를 통해 추정할 수 있습니다. # 사용성 분석많은 카테고리와 복잡한 네비게이션은 장시간 앱 사용에 극심한 피로도를 주고 재사용률을 감소하게 만듭니다. 그렇기 때문에 항상 프로바이더 입장에서 앱 개발 시 가장 노력하는 부분이 카테고리, UI, 네비게이션 최적화입니다.일반적으로 컨텐츠 데이터는 앱 개편 시 가장 많이 활용됩니다. 사용자의 관심도에 따라 카테고리 위치를 조정하며, 인기가 높은 카테고리는 유지 및 컨텐츠를 강화하고, 인기가 낮은 카테고리는 제거해서 복잡한 카테고리를 간소화 합니다.컨텐츠 데이터로 사용자의 관심도를 알 수 있다면, 행동패턴 데이터는 사용자의 앱 이용 목적(방법)을 이해할 수 있습니다. 로그인 유저와 비로그인 유저의 행동패턴은 어떻게 다를까? 남성은, 여성은 어떻게 앱을 이용하고 있을까? 서핑을 주로 종료하는 시점은 언제일까? 등 다양한 질문에 답변이 될 수 있는 인사이트를 얻을 수 있으며 검증된 데이터 기반으로 효과적인 앱 네비게이션 개선을 이끌 수 있습니다.# 검색엔진 편의성 분석검색엔진은 목적한 컨텐츠에 가장 빠르게 도달할 수 있는 도구로써, 커머스/뷰티/미디어 앱 등 다수의 컨텐츠를 다루는 앱에서 높은 사용성을 보이고 있는데요, 사용성이 높은만큼 검색엔진이 사용자에게 제공해야 하는 경험 또한 매우 중요합니다.검색을 하는 사용자의 마음가짐은 아래와 같습니다.– 서핑하기 귀찮다– 원하는 정보만 빠르게 얻고 싶다이런 사용자에게 다음과 같은 검색결과를 제시한다면 Conversion은 기대하기 힘들 것 입니다.– 원하는 검색결과를 제공하지 못했을 경우– 너무 많은 정보를 제공하여 선택에 혼란을 줄 경우내부 검색엔진을 운영하는 앱이라면 매일 검색엔진 데이터 모니터링을 통해 사용자의 트렌드 키워드를 확인하고, 그에 적절한 결과 값을 제시해주고 있는지 늘 점검해야 합니다. 또한 정량적 데이터 확인 뿐만 아니라, 실제 앱에서 검색해 보면서 불편함은 없는지, 더 효과적으로 컨텐츠에 접근할 방법은 없는지 등에 대한 고민이 필요합니다.앱 사용자에게 긍정적인 경험을 제공했다면, 최종 목적인 전환 최적화를 위해 집중해야 할 때입니다. [모바일 앱분석] Step3. CONVERSION (성과 분석) 에서는 전환 트렌드를 이해하고 전환을 방해하는 요인을 도출/개선하는 방법에 대해 살펴보겠습니다* WISETRACKER는 모바일 광고 성과 측정부터 In-app 이용자/컨텐츠 분석, 푸시메시지 최적화까지 지원하는 모바일 통합 분석/타겟팅 솔루션입니다. 와이즈트래커 솔루션의 무료체험을 원하실 경우 여기를 클릭해주세요.* WISETRACKER가 제공하는 무료 데이터 분석 컨설팅를 원하신다면 여기를 클릭해주세요. #와이즈트래커 #서비스소개 #마케팅 #데이터분석 #데이터사이언스 #조언

이번 인터뷰 주자는 진지충의 의미를 재발견하게 만든 임철규 디자이너다. 지금까지 진지충은 매사 진지한 자세로 주변 사람들을 답답하게 만드는 부류라고 생각했는데, 임철규표 진지충은 비슷하면서도 다르다.  숨 쉬는 시간 내내 디자인만 생각하는 것 같은 진지한 사람이지만, 그런 덕분에 누구보다 자신의 작업에 열정적이며 높은 퀄리티를 만들어내 타인들의 부러움을 사는 사람이기도 하다. 동시에 엄청난 반전 매력의 소유자기도 하다. 진지하게 몰입하면 나오는 의외의 귀여운 모습 때문에 철큐티(철규+큐티의 줄임말)라는 별명을 가지고 있으며, 별명이자 사모임 이름인 철큐티엔 회원이 무려 4명이나 된다는 사실...! 왠지 다가가기 힘들 것 같은 ‘진지함’에 망설일 순 있지만, 용기 내 다가가 몇 마디만 나눠보면 그의 ‘진중함’이 꽤 매력적이라는 사실을 머지않아 알 수 있다.[사모임 ‘철큐티’ 회원들에게 전달받은 사진]먼저 철규님에 대해 소개해주세요!음....   바로 B.A.T에서 하는 업무 질문으로 넘어갈까요? (웃음)B.A.T에서 가장 오래 몸담고 있는 BX 디자이너로 주로 브랜드 디자인 작업을 하고 있습니다. 입사하자마자 B.A.T 아이덴티티부터 시작해 1년 넘게 KT&G 상상 스타트업 캠프 (이하 상스캠) 브랜드 디자인을 맡아 진행 중이며, 중간중간 다른 프로젝트들 서포트도 하고 있죠.방금도 대답했지만, 어떻게 보면 B.A.T의 원년 멤버인 셈이잖아요. 이곳을 오래 다닌 사람으로서 회사에 대한 이야기 좀 해주세요.단언컨대 B.A.T의 가장 큰 재산은 사람이라고 생각합니다. 사람들이 좋지 않다면 이 바쁘고 힘든 업무들을 절대 버틸 수 없거든요. 그리고 디자이너로서 무엇보다 각각 장점이 다른 디자이너들과 서로 좋은 영향을 주고받을 수 있다는 것이 좋습니다. 각자의 아이디어와 개성을 살려 서로 다른 시안을 뽑아내는 디자이너들과 함께 일하다 보니 스스로도 디자인의 시야와 사고가 넓어지는 것 같거든요. 그리고 에이전시 업의 특성상 눈코 뜰 새 없이 바쁜 비정기적인 일정이 굳이 꼽을 수 있는 단점인데, 이는 에이전시를 벗어나지 않는 이상 종사자들이 견뎌내야 할 숙명이지 않을까요?회사에서 얻는 것 중 만족도가 가장 높은 게 뭔지 궁금해요.점점 더 나아지고 있는 부분인데, 최대한 업무에 집중할 수 있도록 만들어주는 환경이요. 최근 들어 관리해주시는 다솜님이 복귀하시면서 과도하게 몰리는 업무 양도 조절되고, 디테일한 부분들까지 신경 써주셔 오롯이 디자인에만 집중할 수 있는 환경이 조성된 것 같습니다. 그리고 연봉도 동종업계보다 평균 이상을 먼저 제시해주셔서, 그에 대한 걱정이나 스트레스 없이 만족하며 다니고 있습니다. 곧 있을 두 번째 연봉협상도 기대 중입니다. (타이밍을 노린 것 같으니(?) 밑줄 쫙. 그때 초롱초롱 빛나던 그의 눈빛을 잊을 수가 없다...)아무리 만족도가 높다고 해도 사람인지라 고민은 있을 수밖에 없잖아요. 일을 하면서 혹은 회사를 다니면서 생기는 고민은 어떻게 푸는 편이에요?아무래도 일이란 건 클라이언트의 만족과 연결되는 부분이라 개인의 만족을 모두 충족시킬 순 없다고 생각합니다. 거기서 충족시키지 못했던 부분들은 사이드 프로젝트로 채우려 하죠. 대신 너무 과하지 않게 나름의 규칙도 정했습니다. 첫째, 다양한 분야에 관심 갖고 스크랩해두기. 둘째, 퀄리티에 타협하지 않기. 셋째, 이마저 스트레스로 느껴질 때가 오면 잠시 멈추기. 이렇게 하다 보니 스트레스도 많이 받지 않고 본업에 소홀해지지 않게 되더라고요.[(위) KT&G 상상 스타트업 캠프 브랜딩, (아래) 사이드 프로젝트 개념의 개인 작업]고민마저도 일처럼 느껴지지 않는 일(?)로 푼다는 말인 것 같은데요.. 대단해... 다른 관심사가 있다면요? 디자인 말고요!게임을 정말 좋아합니다. 아, 그러고 보니 게임 캐릭터들 색감이나 콘셉트를 아이데이션에 반영하는 경우도 꽤 있었네요. 게임을 스트레스 푸는 도구로 주로 사용하지만, 일에도 끌어올 수 있는 부분들이 많은 것 같아요.이것마저 일로 연결하다니! (웃음) 디자인에서 벗어난 철규님의 모습을 끌어내는 것이 목표였는데 포기할게요! 일하면서 가장 보람을 느꼈던 순간에 대해서 말해주세요.상스캠이 입사초 처음 사수 없이 혼자 클라이언트와 일하게 된 프로젝트라 커뮤니케이션 및 컴플레인의 대처 능력 등이 능숙하지 않아 꽤나 고생했었어요. 그럼에도 불구하고 대표님이 믿고 맡겨주었는데 아, 사실 저 말고 할 사람이 없기도 했고. (웃음) 더 잘하고 싶어 매번 행사가 끝날 때마다 개선점들을 모아 다음 행사 제안에 반영하며 발전하기 위해 노력했습니다. 클라이언트도 점점 저를 신뢰해주었고, 덕분에 시도해보고 싶었던 것들도 해볼 수 있었죠. 1년 동안 진행된 행사 모두가 목표치를 상회하는 모객 달성, 성공적인 마무리를 하게 되어 큰 보람을 느꼈습니다.보람에 대한 이야기를 하다 보니 문득 든 생각인데.. 뜬금없지만 지금 행복해요?진지충이라 이런 질문에 쉽게 대답하지 못하는 편인데요... 행복하다고 확답할 수는 없지만, 절대 불행하지는 않은 것 같아요. 내가 좋아하는 일을 업으로 삼고 있다는 것을 큰 행운으로 생각하고 있거든요.철규님에게 B.A.T란?앞으로도 계속 일하고 싶은 회사. 디자이너에 대한 중요성을 알고 배려해주려고 하는..(짧은 대답을 원했지만, 역시나 진지하고 길게 이야기를 한 관계로 이하 생략함에 양해를 구하며. 결론은 좋다는 말입니다!)

그렇다. 항상 이유가 필요했다.무엇을 하든지 자세하진 않더라도 대략적인 방향성이 잡힌 이유가 필요했다. 그래서일까. 그 때문에 내 인생의 방향성을 찾기 위해서 어른들이 흔히 말씀하시는 쓸데없는 짓(?)을 꽤 많이 했던 것 같다. 핀다에 합류하게 된 것도 그 때문이었다. (그렇다고 핀다의 조인한 게 쓸데없는 짓이라는 뜻은 아니다) 학교에서 가르치는 과목들을 왜 배우는 지도, 실무에서 어떤 식으로 쓰이는지도 모르고 수업을 듣자니 좀이 쑤셨다. 그래서 선택한 게 ‘인턴’이었다. 컴퓨터 공학을 전공하고 있는 나는, 미래창조과학부에서 주최한 이공계 인턴쉽 프로그램 ‘오픈 챌린지'에 참여한 덕분에 ‘핀다’를 만날 수 있었고, 얼떨결에 우수 인턴으로 선정되었다. 25개의 인턴쉽 참여 기업들과 참여 인턴들 앞에서 대표로 성과공유를 발표해보는 좋은 경험도 해볼 수 있었다. 인턴쉽이 끝나고 정식 인턴으로 채용되어 현재 나는 핀다의 Database를 맡고 있다.미래창조과학부에서 주최한 이공계 인턴쉽 프로그램 ‘오픈 챌린지' / 우수인턴으로 발표하는 영광을!핀다에서의 많은 업무 중에서도 제일 재미있었던 것은 데이터 분석(Data Analysis)이다. 특히, 데이터를 여러 관점에서 나누고 그 안에서 인사이트를 내는 것은 굉장히 두근거리는 일이었기 때문이다. 처음 입사했을 때 간결하게 정돈되어 있는 Data Sheet를 보고 감동했을 정도였으니까.# 소비자(유저) 리뷰 분석핀다에서는 사용자들의 실질적인 리뷰를 중요시한다. 다만, 우리나라 문화상 (미국에 비해) 리뷰에 대한 태도가 자발적이지 못한 편이다. 따라서, 퀄리티 높은 리뷰를 많이 얻는데 굉장히 힘이 드는 것도 사실이다. 그렇게 힘들게 얻은 상품 리뷰가 어느덧 1,000개 정도가 되었다. 이를 분석함으로써 현재 우리 서비스를 이용하는 고객들은 어떤 고객들이고 금융 상품을 선택할 때 어떤 특징들에 민감한지, 나아가 앞으로 핀다가 집중해야 하는 고객은 어떤 특성을 가진 고객인지를 알아보는 데에 기본 바탕이 될 수 있다.1) 먼저 상품 카테고리 별 만족도는 ‘주택담보대출’이 가장 높았으며 ‘신용대출’이 가장 낮았고 할 말이 제일 많았던 카테고리는 전세대출(리뷰당 단어 수 전체 평균: 33.4 / 전세대출 평균: 42.2)이었다.2) 내용면으로 봤을 때 ‘금리’에 대한 관심이 높다는 것을 다시 한번 확인할 수 있었고 (‘금리’ 언급 비율: 55.9%) 흥미로웠던 것은 2030을 타겟으로 하는 핀다에서의 리뷰임에도 직원 혹은 지인 추천, 오프라인 가입과 같은 ‘오프라인 관련 요소’(21.6%)가 끼치는 영향이 적지 않다는 것, 그리고 영업점이 가까워서 혹은 처음 계좌를 만들 때 엉겁결에 가입하게 되는 ‘주거래은행’(17.5%) 역시 상품을 선택하는 데에 있어서 크게 기여한다는 것이다.3) 여담이지만 오프라인, 온라인 상담 관련한 내용(30.9%)도 많았는데 그중 83%가 상담이 친절했다거나 설명을 알아듣기 쉽게 해주었다는 등 긍정적인 내용이었다. 보통 리뷰는 리워드가 있는 이벤트성이 아닌 이상 부정적인 내용이 많을 거라고 생각했던 나에겐 신선한 충격이었다.핀다가 전하는 경제 소식, 오늘의 뉴스는 매일 오전8시에 업데이트 된다.# 오늘의 뉴스 분석핀다에서는 매일 아침 금융 관련 주제를 가진 ‘오늘의 뉴스’를 페이스북 페이지에 게시한다. 당연한 소리겠지만 같은 시간대에 올려도 어떤 기사는 좋아요, 공유, 도달률 등의 수치가 좋고 어떤 기사는 좋지 못하다. 그리고 이건 핀다의 페이스북 페이지 전체 도달률에 영향을 주게 되는데 때문에 오늘의 뉴스에 엮여있는 수치들을 분석하여 페이스북에서의 뉴스는 어떤 주제를 어떤 식으로 게시해야 반응이 좋은 지 인사이트를 내야 했다.도달률을 결과로 보고, 원인으로 기사 주제, 게시할 때 사용하는 헤드라인과 사진 등이라 했을 때,데이터를 분석하는 일에는 어느새 매의 눈이 되는 나! 집중 :)A. 전기세, 공카족(카페에서 공부하는 사람들)과 같이 생활에 밀접한 관련이 있는 주제이거나 특정 영화나 미디어의 어투, 워딩을 패러디한 헤드라인을 사용했을 경우, 또 전체적인 글의 분위기가 비교적 가벼운 기사들이 도달률이 높았다.B. 반면에 사드 배치로 인한 중국 관련 주식 하락, 미국 기준 금리 상승과 같이 거시적이거나 노령화, 보이스피싱과 같이 SNS 이용자의 대부분인 2030에게는 와 닿지 않는 주제인 기사는 도달률이 낮았다.C. 그리고 다른 부수적인 조건에 상관없이 높은 도달률을 달성하는 기사 주제가 있었는데 그건 바로 대기업이나 정부의 비리 관련된 주제의 기사였다. 요즘 사회 분위기를 대변하는 데이터가 아니었나 싶다. ‘어떤 데이터든 그 데이터가 발생된 이유(원인)가 있고 그 데이터는 또 다른 결과의 이유가 되기도 한다. 하지만 그런 데이터들 역시 목적이 없으면 한낱 글자나 숫자에 불과하다. 즉, 데이터는 그에 맞는 목적을 갖게 될 때 빛난다.’라는 게 현재까지 내린 결론이다.앞으로도 핀다는 데이터를 통해 다양한 소비자들의 반응을 보고 컨텐츠와 서비스의 방향을 고도화해 나갈 예정이다. 그 과정에서 내가 분석한 인사이트들이 반영이 되고, 조금씩 더 나은 컨텐츠와 더 발전된 서비스로 세상과 만날 수 있다면 정말 기쁘지 않을까! :)ㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎ핀다의 데이터 꿈나무,권영진 드림Database AnalystYoungjin from Finda#핀다 #데이터애널리스트 #DataAnalyst #팀원소개 #인사이트

최근 뉴스와 SNS 상에서 네거티브(negative) 규제와 포지티브(positive) 규제에 대한 이야기를 자주 접할 수 있다. 많은 사람들이 요즘 부상하고 있는 새로운 융합 산업을 기존의 방식으로 규제해서는 안된다는 관점에서 네거티브 규제의 필요성에 대해 이야기한다.  우선, 이 두 가지 규제 방식에 대해 간단히 살펴보자. ‘포지티브 규제’란 법률/정책상으로 허용하는 것을 구체적으로 나열한 뒤 나머지는 모두 금지하는 방식의 규제를 말한다. 반면 ‘네거티브 규제’는 법률/정책상으로 금지한 행위가 아니면 모든 것을 허용하는 방식이라고 설명할 수 있다. 따라서 포지티브 방식이 규제의 강도가 훨씬 강하다고 할 수 있다. (출처 : 네이버 지식백과)  이제까지 한국에서는 여러 산업을 규제하는 데 일반적으로 포지티브 규제 방식이 적용되어 왔다. 반면 미국을 비롯한 많은 국가에서는 네거티브 규제가 근간이 된다. 특히 핀테크와 같이 새로운 융합 산업이 탄생할 때 그 혁신 속도를 정부의 규제 방침이 동일한 속도로 민첩하게 따라갈 수 없다는 점에서 생각해 본다면, 4차 산업혁명 시대에 보다 적합한 규제 방식이 네거티브 규제라는 점은 지극히 자명한 사실이다. 실제로 4차 산업혁명과 관련된 대표적인 회사들이 네거티브 규제가 기본인 미국과 중국 등에서 가장 빠른 속도로 발현, 성장하고 있다는 사실만 봐도 쉽게 알 수 있는 대목이다.  핀테크(Fin+Tech), 그 중에서도 P2P금융은 가장 대표적인 융합 산업이라 할 수 있다. 모든 서비스를 온라인으로 구현해 오프라인에서 지점을 운용해야 하는 비용을 절감하고, 비대면으로 대출자를 모집, 심사해 투자자와 연결하는 금융 서비스 체험의 전과정을 기술 기반으로 풀어내야 하기 때문이다. 핀테크 선진국인 미국, 영국, 중국에서 P2P금융산업이 가장 성공적인 4차 산업혁명 시대의 산업 분야로 손꼽히는 이유다.  이렇게 미래 산업으로 주목받고 있는 P2P금융산업의 발전을 논할 때 늘 등장하는 주제가 바로 ‘규제 이슈'다. 이전에 소개한 바와 같이, 전세계 P2P금융산업의 대표적인 리더인 론 수버(Ron Suber) 회장은 P2P금융을 세 개의 다리가 모두 균형을 이루어야 하는 의자(three-legged stool)에 빗대어 소개하곤 한다. 이 세 개의 다리 중 중요한 한 축을 이루는 다리 하나가 바로 ‘규제 정책'이다. 우리 삶과 가장 밀접한 관련이 있는 ‘돈'에 대해 다루는 산업 영역인만큼 다른 산업에 비해 보다 강한 규제가 따를 수 밖에 없기 때문일 것이다.  국내에서도 P2P금융산업에 대한 규제 이슈가 뜨겁다. 특히 지난 5월 말 본격적으로 시행되기 시작한 P2P금융 가이드라인의 방향성이 새로운 융합 산업을 규제하는 데에 적합하지 않은 포지티브 규제 방식이라는 의견이 대다수다. 반면 당국은 새로운 산업의 발전을 저해하지 않는 선에서 균형을 맞춘 규제라는 입장을 고수하고 있다.  사실 국내에서 P2P금융은 많은 사람들의 생각과 달리 네거티브 규제의 혜택을 받은 대표적인 케이스다. 비록 기존의 대부업법에 기반한 다소 기형적인 방식의 가이드라인으로 규제받고 있으나, 기존 법들에서 허용되는 영업 형태에서 완전히 벗어난 P2P금융의 영업이 허용되고 있는 것 자체가 네거티브 규제의 프레임에서 시작되었다고 볼 수 있다.  문제는 상세한 규제 사항을 살펴 보면 여전히 많은 영역에서 포지티브 규제의 프레임이 혼재되어 있다는 점이다. 전혀 새로운 신규 산업을 기존 법률에 의거해 허용했다는 관점에서는 네거티브 규제가 적용되고 있지만, 본질적으로 어떤 사항들이 금지되어야 하는 지에 대한 고려가 충분하지 않아서 발생하는 문제로 보여진다.* 전세계 모든 국가에서 P2P금융산업은 자금 중개와 여신이 융합된 산업으로 정의되어 마켓플레이스대출(Marketplace lending)과 자기자본대출(Balance Sheet Lending)이 병행되고 있다.일례로 P2P금융산업은 본질적으로 ‘자금 중개와 여신이 융합된 산업'임에도 불구하고, 국내에서는 이러한 산업의 본질을 정확하게 이해하지 못한 채 ‘자금 중개' 만으로 한정지어 자기자본 대출을 금지하고 있다는 점이 가장 대표적인 사례다. 실제로 P2P금융산업이 발전하고 있는 나라 중 자기자본대출이 금지되어 있는 나라는 한국이 유일하다.  한편으로는 ‘네거티브 규제'의 정의를 보다 명확히 해야 할 필요도 있다고 생각한다. 네거티브 규제는 무조건 모든 것을 다 열어두고 규제하지 않는 것이 아니라, 본질적으로 허용되지 않는 사항들은 강하게 금지하고 그 밖의 영역에 대해서 문을 활짝 열어두는 것이다. 예컨데, 네거티브 규제를 하고 있는 미국에서도 P2P금융 사업을 하려면 주(state)마다 자격증을 획득해야 하고 일괄 신고 등 본질에 해당하는 핵심적인 사항들에 대해서는 증권 거래 위원회(Securities and Exchange Commission)의 강한 규제를 따라야만 한다. 따라서, 현재 국내의 규제 정책 현황을 전면 부정하는 것 역시 올바른 방향은 아니라고 볼 수 있다. 네거티브 규제의 필요성을 구호화하는 것만으로는 4차 산업혁명을 이끌어 나가기에 역부족이다. 네거티브 규제는 새로운 융합 산업의 본질을 명확히 이해하고 반드시 금지되어야 하는 사항을 잘 정의하는 것에서부터 시작된다. 4차 산업혁명과 네거티브 규제가 시류에 휩쓸리는 구호가 아닌 실용적인 돌파구의 시작이 되길 기대해본다.

 Buzzvil People에서는 다양한 배경과 성격 그리고 생각을 지닌 버즈빌리언들을 한 분 한 분 소개하는 시간을 갖습니다. 어떻게 버즈빌에 최고의 동료들이 모여 최고의 팀을 만들어가고 있는 지 궁금하시다면, 색색깔 다양한 버즈빌리언들 한분 한분의 이야기가 궁금하시다면, Buzzvil People을 주목해주세요.1. 간단한 자기 소개 부탁드립니다. 안녕하세요. Global Operations Manager Leia입니다. 원래 이전 회사에서 사용하던 다른 영어 닉네임이 있었는데 버즈빌에서는 그 이름을 다른 분이 사용하고 계셔서 대신에 좋아하는 영화 인물의 이름을 닉네임으로 쓰고 있습니다. 저는 부산에서 태어나서 6살때 가족과 함께 태국으로 가서 대학에 올 때까지 10년이 넘는 기간동안 태국에서 자라며 교육을 받았습니다. 그 곳에서 모든 교육을 영어로 받다보니, 버즈빌에서는  레아는   a) 태국인이다 b) 한국말 잘하는 외국인이다  c) 생각보다 한국말 잘하는/못하는 한국인이다 d) 기타 등등의 놀림을 받고 있습니다. 버즈빌리언 여러분! 계속 말씀드려 왔지만 이 자리를 빌어 다시 한 번 말씀드리는데, 전 한국인이 맞구요. 노후에는 한국에서 연금도 받을 예정이니 진짜 국적이 어떻게 되냐는 질문은 이제 그만 해주시기를 간곡히 부탁드리고 싶네요. 제가 기억하기로는 어린 시절의 저는 반에서 가장 조용한 아이였습니다. 그런데 지금은 어린시절 반에서 가장 조용한 아이였다고 말씀드리면 아무도 안 믿을 만큼 어린시절과는 다른 성격이 되었습니다. 아마 태국에서 교육을 받고 자라면서 성격 변화가 극대화 되었는지도 모르겠네요. 하지만 태국에서 고등학교를 마치고 처음 한국의 대학교에 왔을때는 활발했던 태국에서와는 다르게 굉장히 내성적으로 변했었는데요. 낯선 한국 환경에 적응하느라 그랬던 거 같아요. 그 당시에는 앞으로 어떤 일을 하며 살아가야 할지, 저도 다른 친구들 처럼 비슷하게 회사생활을 잘 해나갈 수 있을지 걱정도 많았던 시기였습니다. 그런 고민들을 하면서 조금씩 스타트업에서 일하는 것에 대해서 고려하게 되었습니다. 지금 돌아보면 그때 많은 고민을 한 덕에 좋은 선택을 했고 지금 버즈빌에 와서 저답게 활발하게 회사를 다니고  있는 것 같아서 참 다행이라고 생각합니다. 2. 어떻게 버즈빌에 오시게 되셨나요? 버즈빌에 오기전에는 버즈빌과 분위기도 다르고, 하는 일도 완전히 다른 회사에 다니고 있었습니다. 일을 하면서 보람이 있긴 했지만, 업무 이외의 일들이 너무 힘들어서 친구에게 털어놓던 중 친한 선배였던 데이빗이 다니고 있는 회사인 버즈빌에 대해서 듣게 되었습니다. 그리고 버즈빌의 업무환경과 분위기가 저와 잘 맞을 것 같다는 생각이 들었고 마침 그 당시에 버즈빌에서 채용 중인 포지션도 제가 하고 싶었던 일과도 일치했습니다. 그래서 저는 바로 데이빗에게 연락을 했고, 버즈빌이라는 회사에 대해 찾아보기 시작했습니다. 그러면서 저와 여러가지 부분에서 잘 맞는 회사일 것 같다는 확신이 생겼고 버즈빌에 도전해야겠다는 마음을 먹었습니다.   사실 첫 회사도 스타트업이었고 처음에는 지금의 버즈빌과 같은 분위기였지만 점점 일이 잘 안풀리면서 여러가지로 힘들어졌습니다. 그래서 다시 스타트업에 들어가는 것에 대한 걱정과 불안이 있었지만 버즈빌에 대한 긍정적인 기사와 데이빗의 감언이설(?)에 넘어가서 큰 망설임 없이 지원했던 것 같습니다. 그리고, 세 번의 힘든 인터뷰 후 합격 연락을 받고 버즈빌리언이 되었고, 지금 버즈빌에서 달리고 있습니다! 3. 버즈빌에서 어떤 업무를 담당하고 계신가요? 저는 지금 버즈빌에서 슬라이드조이의 CS와 운영, 슬라이드조이의 컨텐츠 소싱, 슬라이드조이와 허니스크린의 유저 커뮤니케이션과 마케팅을 맡고 있습니다. 제가 처음 버즈빌에 조인 했을 때 저에게 가장 큰 도전을 주었던 업무가 바로 슬라이드조이 CS 업무 입니다. 매주 월요일 아침에 출근 했을때, 주말동안 쌓여있는 천 여개의 메일을 볼 때마다 초연해지는 기분은 이 일을 해본 사람만이 느낄 수 있는 기분입니다. (여러분들도 꼭 느껴보셨으면 좋겠어요..!) 그래도 CS업무를 하면서 느꼈던 좋은 점은 슬라이드조이가 글로벌하게 운영되고 있는 앱이다보니 유저들이 다양한 언어(스페인어, 포르투갈어, 프랑스어, 이탈리어 등)로 CS를 보낸다는 점입니다. 세계각국의 언어로 표현된 유저들의 요청사항들을 하나하나 처리하다 보면 마치 공짜로 외국어 공부를 하는 것 같은 기분이 들때도 있습니다. 또 가끔 유저들이 이상한 요구를 하거나 특이한 사진을 보낼때도 있는데요. 이런 메일을 하나하나 열어볼 때마다 심장이 두근두근 하는 기분도 느낄 수 있답니다. 솔직히 유저들로부터 CS가 너무 많을 때는 하나하나 다 처리해야하는게 지치고 힘들기도 하지만 CS가 잘 처리된 후에 유저들로부터 잘 처리해줘서 고맙다는 메시지를 받을 때마다 성취감과 보람을 느낀답니다. 힘들고 지쳤던 마음도 사르르 풀리구요! 운영과 관련해서는 스토어 관리업무가 가장 큰 업무인데요. 이와 관련해서는 새로운 스토어 파트너 찾기, 스토어 연동, 아이템 추가, 오퍼레이터들이 사용할 어드민 리뉴얼, 슬라이드조이와 버즈스토어의 시스템에 연동 등 다양한 업무를 하면서 개발팀과 PM들과도 많이 일하고 있습니다. 허니스크린과는 달리 슬라이드조이는 다양한 국가에서 사용할 수 있다보니 다양한 컨텐트를 국가별로 확보하는 것이 필요한데 이를 소싱하는 일도 진행하고 있습니다. 예전에는 잠금화면에 노출되는 컨텐츠의 큐레이션을 직접 했었는데 요즘에는 다행히 AI를 활용한 컨텐트 자동화 시스템이 개발되면서 직접 큐레이션 하는 일에서 한발 물러나 AI가 열!일!할 수 있도록 컨텐츠 소싱 가이드라인을 기획하고 열심히 컨텐츠를 나르고 있습니다. 최근에는 유저 커뮤니케이션/ 유저 마케팅 관련 업무도 추가적으로 맡게 되어서 슬라이드조이와 허니스크린의 User retention과 User engagement를 모니터링하면서 이를 개선하기 위한 여러 방안들을 고민하고 있습니다. 어떻게 하면 유저들한테 조금 더 친절하게 설명할 수 있을까를 고민해 보기도 하고 유저들이 앱을 많이 활용할 수 있는 다양한 이벤트나 활동을 기획 중입니다. 곧 User retention을 끌어올릴 수 있었으면 좋겠네요. (끌어올리겠습니다!) 마지막으로 업무는 아니지만 영어 스터디 그룹을 맡고 있습니다! 점심을 맛있게 먹으면서 미드를 본 후에 우리  버즈빌리언들이 소화 안 되게 영어로 말을 끊임없이 시키고 있어요. 이때 그 시끄럽던 분들이 세상 조용해지고 제 눈을 피하시는게 너무 재밌어요. 그리고 가끔 버즈빌리언들이 저에게 정말 생각지도 못한 영어 관련 질문을 하시는데(특히 조이스한테 착취당하는 중), 비록 한국말 못하는 외국인이라 놀림을 받아도 다른 버즈빌리언들에게 도움이 될 수 있다는 점에서 굉장히  뿌듯합니다. 4. 스타트업에서 혹은 광고업계에서 일하는 느낌이 어떠세요? 스타트업에서 일한다는 것은 Motivating한 환경에서 일하는 것이라고 생각합니다. 어떤 직장이든지 힘든 부분이 있고 스트레스를 받는 부분이 있을텐데, 스타트업은 인원이 상대적으로 적다보니 지금 하고 있는 업무에 대해 전적으로 책임져야하는 부담감도 있고 여러 명이 해야할 일을 혼자서 해내야 하는 순간들도 있는 것 같아요. 한 번은 데이터를 분석하는 일을 해야하는 상황이었는데 제가 한 번도 해본 적 없는 일이라서 어려움을 겪는 부분이 많았고 그 것 때문에 스스로에 대해 많이 좌절했던 적도 있었습니다. 하지만 제가 하는 일이 누군가로 쉽게 대체 될 수 없는 고유한 일이라는 점, 이래라저래라 하는 상사의 말을 따라서 일하는게 아니라 내가 스스로 주인이 되어 해 나가는 일이라는 점이 스타트 업에서 일하는 것의 매력이라고 생각합니다. 그래서 지금 저도 스타트업에서 일하고 있는 것 같구요! 어떻게 하면 지금 하고 있는 일들을 더 잘해낼 수 있을지를 고민하고 모르는 게 있으면 더 배우고 싶다는 생각도 하면서 스스로 저의 일을 더 재미있게 만들기 위한 노력들을 해나가는 지금이 좋습니다. 5. 이것만큼은 버즈빌이 참 좋다! 어떤 게 있으실까요? 업무적인 부분은 앞에서 말씀드린 것 같으니 사람의 측면에서 말씀드리고 싶습니다. 일단, 너무나 멋진 사람들에게 둘러싸여서 일할 수 있다는 점은 정말 큰 행운입니다. 자기계발에 있어서도 새로운 일에 도전하는 일에 있어서도  버즈빌리언들은 정말 모든 것에 열심인 사람들입니다. 끊임없이 성장하기를 원하고 계속해서 변화하는 세상에 누구보다 빠르게 적응하고 변화해가는 사람들이기도 합니다. 원래 PR을 하던 분이 갑자기 코딩을 하는 개발자가 되기도 하고, 저녁마다 필라테스를 하던 분이 어느 날부터 노래연습을 시작하더니 무대에서 뮤지컬 공연을 하기도 하고… 업무에 있어서도 누구보다 열심일 뿐만 아니라 아재개그와 드립에 목숨거는 이런 진귀한 분들과 함께 일하다 보면 가끔 의지 박약이 되는 순간에도 정신이 번쩍번쩍 들게 되는 거 같아요 !  6. 개인적인 목표나 꿈이 있으신가요? 있다면, 버즈빌에서의 경험이 어떻게 도움이 된다고 생각하시나요? 저는 제가 한 선택과 경험들에 대해 항상 후회하지 않으려고 하는 사람입니다. 그리고 요즘은 좀 더 용감한, 다르게 말하면 겁없는 사람이 되고 싶다는 생각을 하고 있어요.  그런 면에서 버즈빌리언들의 열심히 사는 모습을 보는것 자체가 큰 자극 인것 같아요. 다들 가만히 있질 않고 뭔갈 하고 있어서 옆에서 보고 있으면 아 나도 뭔가 해봐야겠다, 경험해봐겠다 생각이 자연스럽게 들거든요.  그리고 버즈빌에서 일하는 방식을 통해서도 많은 도움을 받고 있습니다. 버즈빌은 새로운 일을 시작하는 것을 장려하고 실패보다는 실패를 통해 무엇을 배웠는가를 더 중요시 하는 문화를 가지고 있기에 제가 해본 적이 없는 새로운 일들을 시작할 수 있는 좋은 환경이라고 생각합니다. 그러다보니 관련된 경험이나 경력이 없어도 새로운 일들을 맡아서 해보게 되고 그 과정에서 여러가지 우여곡절을 겪지만 나중에 돌아보면 조금 더 성장한 저를 발견하게 됩니다. 그리고 그 일에 대해 자신감이 생겨서 다음번엔 좀 더 발전된 모습으로 그 일을 할 수 있다는 자신감이 생긴게 느껴진답니다. 제가 이런 이야기를 하게 될 줄은 몰랐는데, 앞으로는 어떤 일이든 해볼 수 있는 용기가 생긴 것 같아요. 버즈빌에서 하고 있는 이런 경험들을 통해서 후회하지 않는 제가 되는 것에 한걸음 더 다가갈 수 있으리라고 생각합니다.

현재 담당하고 있는 업무에 대해 소개해 주세요.윤활유사업부문은 태동한지 얼마 되지 않은 신사업으로, 부문 내에서 생산부터 마케팅, 판매까지 모두 이루어 집니다. 자동차용 윤활유, 산업용 윤활유 등 약 200여 개의 제품을 다루며 현대오일뱅크의 새로운 수익 창출원으로 자리매김 해나가고 있습니다. 저는 그 중에서도 윤활유국내사업팀에서 법인거래처를 대상으로 윤활유 영업을 담당하고 있습니다. 다양한 이해관계 속에서 제품 판매를 하는 것이 쉬운 일은 아니지만, 신사업을 이끌어간다는 자부심과 보람 속에 가슴 뜨겁게 일하고 있습니다.입사를 준비하고 있는 후배들에게 해주고 싶은 말은?저는 원래 사무일반 직무로 입사했으나, 자원하여 영업본부로 오게 되었습니다. 영업을 하다 보며 느낀점은 모든 것은 결국 사람의 마음을 얻는 일이라는 것입니다. 사람의 마음을 얻었을 때 판매도 이루어지고 조직의 성장뿐만 아니라 나의 성장도 이루어 집니다. 입사의 과정도 마찬가지라고 생각합니다. 자기소개서와 면접에서 어떻게 하면 나를 바라보는 사람의 마음을 얻을지 끊임없이 고민해 보는 것을 권해 드립니다. 회사 홈페이지에 보면 제품소개, 사보 등 여러 정보를 얻을 수 있으니, 그 정보를 바탕으로 마음을 얻을 방법을 정하는 것도 좋을 것입니다. 또한 면접의 경우 현대오일뱅크에 입사하기 위해 기울인 나만의 노력을 어떻게 나타낼 수 있는지 생각해 보시기 바랍니다. 저는 면접 전에 대산 공장을 무작정 방문하여 밖에서 식사 중이시던 직원 분들을 붙잡고 인터뷰를 진행했습니다. 정답이라고 할 수는 없겠지만, 차별화된 노력을 보여준다면 현대오일뱅크의 문에 한발 더 가까이 다가갈 수 있을 것입니다.#현대 #현대그룹 #현대오일뱅크 #윤활유사업부문 #직무정보 #직무소개 #선배들의이야기 #현대오일뱅크공채 #현대오일뱅크채용