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빅 데이터 월드 인터뷰 | "빅 데이터 분석으로 T 맵에 날개를 달다"… SK 플래닛 이종갑 T맵 사업팀장

이대영 기자 | ITWorld 2013.07.02
목적지까지 길을 안다고 네비게이션 없이 운전하다가 예기치 않은 교통 혼잡으로 주차장을 방불케 하는 상황에 처한 경험들이 있을 것이다. 최근 T 맵을 위시한 많은 네비게이션 서비스들이 실시간 교통정보를 수집해 최적의 목적 경로를 추천해주고 있기 때문에 최악의 사태는 예방할 수 있게 됐다.

그러나 안 막힌 길을 안내 받아 그 방향으로 우회했는데, 모두들 안내한 길로 몰려드는 바람에 더 막혀버린 웃지못할 상황도 발생할 만큼 네비게이션의 위력은 대단하다.

최근 스마트폰의 확산 이후 네비게이션 서비스가 실질적으로 무료가 되면서 폭증하는 사용자들로 인해 골머리를 안고 있다. 특히 네비게이션 서비스를 운영하기 위해서는 적지 않은 LBS 플랫폼 운영비용이 소요되므로 수익모델 발굴이라는 과제는 무엇보다 절실한 상황이다.

SK 플래닛 T map 사업팀 이종갑 팀장은 "T map은 서비스를 이용함에 따라 축적되는 데이터의 가능성을 믿고, 데이터 기반의 비즈니스 모델 발굴에 집중하고자 한다"며, T map의 데이터는 단순한 위치정보 외에 출발지/목적지 정보, 그리고 주행 정보라는 구체적인 정보가 축적되므로 현재 이를 기반으로 이종 사업과 성공적인 제휴모델을 만들기 위해 노력하고 있다"고 말했다. 이 팀장은 "이를 위해서는 무엇보다도 고객의 정보보호가 필수이므로, 법률적, 시스템적으로 T map을 을 이용하는 고객에게 피해가 없도록 모든 조치를 취하고 진행하고 있다"고 말했다.

한편 이종갑 팀장은 오는 7월 10일 한국 IDG에서 주최하는 Business Impact & Big Data 2013에서 'T map 서비스의 데이터 활용 사례'라는 주제로 사례 발표를 할 예정이다.

T map의 서비스 개선에 빅 데이터가 어떻게 활용되고 있는지 소개해달라.
기본적으로 서비스 UX 개선 작업에 과거 이용자 행태를 분석하는 T map 데이터를 활용한다.
예를 들어 서비스 첫 화면을 메뉴체계로 갈 것인지, 검색기반으로 갈 것인지 또는 최근 길 리스트를 보여 줄 것인 지를 결정하는데 있어서도, T map 이용자의 목적지 설정 빈도에 대한 데이터 분석을 통해 검색을 통한 비율, 최근 길 리스트를 통한 비율, 즐겨찾기를 통한 비율 등을 분석해 화면을 구성한다.

또한 네비게이션의 핵심인 경로 제공에 있어서도, 경로 이탈 데이터를 분석해 정상적인 경로 제공임에도 경로 이탈이 빈번히 발생한다면, 이용자 체감경로를 우선적으로 고려하기 위해 경로 제공 변수를 재조정하는 등 데이터 기반의 이용자 중심의 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다.

T map 서비스를 향후 어떻게 진화하고 발전시키고 싶은지 구상하는 바가 있다면?
현재는 운전자 중심의 네비게이션 서비스이지만, 이용자가 원하는 모든 교통수단(대중교통, 택시, 자전거, 도보 등)을 이용한 길 안내를 해주는 서비스로 진화하고 싶다. T map 은 고객의 원하는 장소까지 최적의 길 안내를 해주는 서비스가 되고 싶다.
이에 따라 T map 대중교통, 자전거 서비스를 제공하고 있지만 T map 네비게이션과 같은 수준이 되기 위해서는 더욱 노력해야 하고, 2013년 하반기에는 T map 택시 및 보행자 서비스를 제공할 예정이다.

SK그룹 내 네트워크를 최대한 활용한 정보 수집 및 인프라 활용이 T MAP의 성공에 큰 도움을 주었다. 프로젝트 진행 중, 사내 네트워크에서 얻을 수 없는, 사외에서 개발한 부분이 있었다면?
T map 서비스를 위한 핵심 요소들은 그룹내 자원을 활용해 개발, 고도화했으며, SK 플래닛과 SK 마케팅&컴퍼니가 통합된 현재는 인프라와 자원 모두가 SK 플래닛 소유다. 다만 일부 부가정보(버스도착정보, 주유정보 등)는 협력업체로부터 제공받고 있다.

데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 상품개발부서의 의견은 어느 단계에서 취합되는가? 데이터 분석팀과 사업팀의 협력과정에 대해 알려달라.
SK 플래닛은 상품기획과 운영을 하는 사업부서와 애플리케이션 개발을 담당하는 개발부서, 서버 등 LBS 시스템을 운용하는 운용부서, 그리고 서비스 제공을 통해 축적된 데이터를 분석하는 부서가 있다.
이 부서들은 상품기획 단계부터 협력하고 있다. 앞서 설명한 것처럼 서비스 시나리오를 작성하는데 있어 이용자 패턴 분석을 활용한다. 상품출시 프로모션 계획을 수립할 때에도 공동으로 진행하고 있다.
특히, 데이터 분석과 활용에 대한 경영층의 의지가 강해 핵심 서비스인 경우에는 데이터 분석을 위한 담당자가 별도로 지정되어 있다.

국내의 경우, 위치정보보호법 등 법적으로도, 위치가 추적되는 사용자의 프라이버시 등도 상당히 민감한 편이다. 3만 5,000대에 이동형 교통수집장치를 설치하면서 많은 어려움이 있었을 것으로 예상되는데, 이를 극복한 방법은 무엇인가?
3만 5,000여 대는 회사와 관제 등의 계약관계가 있는 조사 차량(나비콜 택시, 법인차량 등)의 위치정보를 활용하므로 운전자 프라이버시 이슈가 없으나, 670만 이용자의 위치정보를 활용해 교통 정보화하는 데는 무척 조심스러웠다.
이를 위해 법무팀의 검토를 거쳐 T map 이용약관, 위치기반서비스 이용약관 등에 교통정보 생성 등 서비스 제공을 위해 위해 위치정보를 활용할 수 있음을 명확히 하고 있고, 교통정보를 생성하는데 필요한 정보 이외에는 개인을 특정할 수 있는 정보는 수집하지 않고 있다.

한편 7월 10일, 한국 IDG는 데이터가 창출하는 비즈니스 가치를 찾기 위해 Business Impact & Big Data 2013 컨퍼런스를 개최한다. 이번 컨퍼런스에는 코카콜라, 링크드인, CJ오쇼핑, SK 플래닛과 같은 비즈니스 성공 사례들을 소개하고 빅 데이터를 전략적으로 활용하기 위한 가이드라인을 제공한다(문의: 02-558-6079, http://conf.idg.co.kr/conference/home?conference_seq=90). editor@itworld.co.kr

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