2017 년 9 월 위시 링크 의 세 번 째 서비스 인 " 원 데이 텐미닛 " 쇼핑 추천 서비스 AI 인공지능 기반 의 추천 서비스 를 진행 했 다 . ​ HOME » ENTREPRENEUR MAIN [ Startup ’ s Story # 354 ] ‘ 인공지능 이 골라 주 는 백 가지 옷 ’, 위시 링크 의 새로운 도전 정 새롬 POSTED ON 2017 / 09 / 05 ​ 패션 커머스 는 상대 적 으로 진입 장벽 이 높 은 분야 는 아니 다 . 하지만 모두 가 옷 을 입 어 보 고 사 는 것 을 당연히 여겼 던 그 시절 , ‘ 모바일 패션 커머스 ’ 를 하 겠 다고 나서 는 건 확실히 무모 한 짓 이 었 다 . VC 심사 역 에게 마저 ‘ 누 가 스마트폰 으로 옷 을 사 겠 느냐 ’ 는 핀잔 을 듣 기 도 했 다 . 그래도 밀 고 나갔 다 . 그렇게 위시 링크 가 만들 어 낸 메가 히트 작 이 ‘ 카카오 스타일 ’ 이 다 . 그 다음 깃발 은 ‘ 중국 시장 ’ 에 꽂 았 다 . 대 기업 도 아닌 스타트업 의 몸집 으로 2015 년 중국 에 건너가 한류 패션 역직 구 서비스 를 런 칭했 다 . 반응 은 나쁘 지 않 았 다 . 중국 , 대만 에서 100 만 명 의 사용 자 를 모여들 었 다 . 그러나 ‘ 사드 보복 ’ 이 라는 예기 치 못한 복병 을 만나 서비스 를 접 어야 했 다 . 한 번 도 쉬운 길 을 택한 적 이 없 는 위시 링크 가 이번 에 는 인공지능 과 패션 커머스 를 결합 한 서비스 ‘ 원 데이 텐미닛 ’ 을 내놨 다 . 사용자 의 취향 을 파악 한 인공지능 이 하루 100 벌 의 옷 을 추천 해 주 는 서비스 다 . 이 들 은 이번 에 도 시장 의 판도 를 바꿀 수 있 을까 ? 어쨌든 또 한 번 의 도전 이 시작 됐 다 . 위 시링크 김민욱 대표 / 사진 = 플 래 텀 DB 네이버 지식 쇼핑 영업 실장 시절 부터 현재 까지 꾸준히 패션 커머스 분야 의 사업 을 하 고 있 다 . 특별 한 이유 가 있 나 ? 특별 한 이유 는 없 다 . 네이버 재직 시절 에 온라인 쇼핑몰 광고 분야 에 대해 알 게 됐 고 , 그 과정 에서 어떻게 하 면 돈 을 벌 수 있 는지 를 남 보다 는 더 잘 알 게 되 었 다고 생각 한다 . 그게 계속 이 분야 를 파고드 는 이유 다 . 2012 년 모바일 패션 서비스 카카오 스타일 을 카카오 와 함께 만들 고 , 2015 년 6 월 까지 운영 을 맡 았 다 . 당시 상장 이야기 가 나올 정도 로 승승장구 했었 는데 . 2012 년 당시 는 좀 특이 한 시절 로 , 사용 자 들 의 인터넷 사용 습관 이 PC 에서 모바일 로 점차 이동 하 고 있 는 시기 였 다 . 모바일 패션 쇼핑 분야 에 대해 아무 도 주의 를 기울이 지 않 았 던 때 다 . 심지어 투자 를 받 으려고 어느 VC 의 여자 심사 역 을 찾아갔 는데 , ‘ 옷 을 입 어 보 고 사 지 , 누 가 모바일 로 사 냐 ’ 고 퇴짜 를 놨 다 . 그게 불과 5 년 전 일 이 다 . 그렇게 경쟁사 조차 없 던 시기 에 남 들 보다 먼저 새로운 시도 를 했 고 , 동시 에 카카오 라는 플랫폼 에서 대량 트래픽 을 쉽 게 끌어올 수 있 었 다 . 이래저래 운 이 좋 았 던 결과 다 . 2015 년 중순 에 돌연 ‘ 카카오 스타일 ’ 의 사업 권 을 카카오 에 양도 했 다 . 그 이유 는 무엇 이 었 나 . 나름 의 고충 이 있 었 다 . 우리 가 개발 과 운영 을 전담 하 고 있 지만 , 사실상 카카오 이름 을 단 서비스 이 기 때문 에 정체 성 이 확고 하 지 못했 다 . 동시 에 내부 적 으로 카카오 스타일 외 에 해외 사업 을 하 고 싶 다는 욕심 도 있 었 다 . 카카오 측 은 카카오 스타일 을 더욱 고도 화 , 내재 화 시키 고 싶 어 했 고 , 이런 양사 의 이해관계 가 잘 맞 아 떨어져 2015 년 6 월 에 사업 권 을 양도 하 게 된 것 이 다 . 그 때 들어온 자금 이 중국 사업 의 기반 이 됐 다 . 그 이후 2 년 반 동안 의 중국 사업 동안 어떤 경험 을 했 나 . 중국 진출 을 위한 준비 는 2013 년 도 말 부터 1 년 정도 준비 를 했 고 , 2014 년 도 말 에 역직 구 서비스 인 ‘ 스타일 두 ’ 를 정식 으로 출시 했 다 . 중국 은 통관 , 인터넷 서비스 정책 등 이 중앙 정부 의 영향 을 많이 받 아 수시로 변경 되 기 때문 에 , 우리 내부 적 으로 통제 할 수 없 는 영역 이 너무 많 았 다 . 여러모로 국내 기업 , 그것 도 스타트업 이 공략 하 기 는 쉽 지 않 은 시장 이 었 다 . 너무나 복잡다단 한 곳 이 라 몇 마디 로 함축 하 기 는 어렵 다 . 실제 작년 말 사드 의 영향 으로 사업 이 큰 타격 을 받 았 다 . ‘ 스타일 두 ’ 는 사용 자 도 꽤 많이 모았 고 현지 반응 도 나쁘 지 않 았 다 . 그런데 사드 의 여파 로 상품 의 통관 자체 가 어려워 지 니 속수무책 이 었 다 . 돈 으로 도 해결 이 안 됐 다 . 결국 2 년 반 정도 운영 했 던 서비스 를 지금 은 중단 했 다 . 열 과 성 을 다 한 일 을 포기 할 때 에 는 또 그 나름 대로 의 큰 용기 가 필요 하 다 . 서비스 철수 과정 에서 무엇 을 느꼈 나 . 잘 될 것 이 라는 낙관 적 인 희망 만 을 갖 고서 , 너무 어려운 도전 을 했 나 싶 었 다 . 조금 더 보수 적 으로 접근 하 고 시작 했어야 했 다는 아쉬움 은 있 다 . 하지만 , 또 너무 이것저것 생각 하 고 재 기 시작 하 면 대 기업 처럼 도전 에 소극 적 이 되 어 버리 지 않 겠 나 . 돈 을 많이 써서 그렇 지 , 남 들 이 경험 하 지 못한 경험 을 했 다는 것 에 만족 한다 . 올 6 월 , 패션 에 인공지능 을 결합 한 ‘ 원 데이 텐미닛 ’ 을 내놨 다 . 또 다시 새로운 시도 다 . 중국 서비스 를 접 고 , 마지막 으로 피 봇 팅 을 해 보 자 마음 을 먹 고서 는 두 달 동안 팀원 들 과 머리 를 굴렸 다 . 뜬금없이 SNS 나 유틸리티 앱 을 만들 수 는 없 고 , 온라인 패션 쇼핑 사업 분야 에 남 들 보다 경쟁력 이 있 으니 이 분야 를 한 번 더 해 보 자고 결정 했 다 . 쇼핑몰 중심 으로 서비스 를 잘 하 고 있 는 지그재그 와 광고 중심 으로 접근 하 고 있 는 카카오 스타일 과 는 다른 서비스 를 만드 는 것 이 중요 하 다고 봤 다 . 그 결과 인공지능 기술 을 통해 사용 자 들 에게 상품 을 추천 해 주 자는 컨셉 을 도출 했 고 , 현재 의 ‘ 원 데이 텐미닛 ’ 을 내놓 게 된 것 이 다 . 원 데 이 텐미닛 은 어떤 서비스 인가 . 말 그대로 자신 이 원 하 는 상품 을 찾 느라 헤매 지 말 고 , 하루 에 십 분 정도 만 투자 하 면 자신 에게 맞 는 스타일 의 패션 상품 을 쉽 게 찾 을 수 있 게 만들 어 주 는 서비스 다 . 처음 에 자신 이 원 하 는 스타일 과 연령 대 를 선택 한 후 , 며칠 만 보여 지 는 상품 에 대해 호불호 를 표시 하 면 자신 에게 맞 는 패션 상품 을 추천 배달 해 준다 . 서비스 에 활용 되 는 인공지능 기술 은 팀 내부 적 으로 원래 갖추 고 있 었 나 . 최근 떠오르 고 있 는 딥 러닝 기술 은 , 진입 장벽 이 아주 낮 은 것 은 아니 지만 기존 개발자 들 이 관심 을 가지 고 일정 기간 공부 를 하 면 빠르 게 습득 할 수 있 다 . 인공지능 기술 그 자체 만 으로 는 의미 가 없 다 . 자사 가 가지 고 있 는 도메인 지식 과 데이터 , 노하우 에 기술 을 얼마나 잘 적용 하 는 지 에 따라 서비스 가치 가 결정 된다고 본다 . 우리 도 우리 가 패션 분야 에서 지금 까지 쌓 아 놓 은 자산 을 극대 화 하 기 위한 수단 으로 인공지능 을 활용 하 고 있 는 것 이 다 . UI 가 명료 하 다고 느꼈 다 . 틴 더 처럼 스와 이 핑 ( Swiping ) 방식 을 통해 상품 에 대한 호불호 를 표현 할 수 있 다 . 개인 에 대한 데이터 추적 과 분석 은 어느 단계 까지 이루 어 지 나 . ‘ 추천 상품 에서 제외 하 기 ’, ‘ 찜 해 놓 기 ’, ‘ 상세 보 기 ’ 등 다양 한 액션 들 을 통해 사용 자 의 취향 을 파악 한다 . 어떤 쇼핑몰 을 선호 하 는지 , 어떤 상품 을 최종 적 으로 구매 했 는지 등 의 데이터 를 분석 해 선호도 가 높 을 만 한 상품 을 원하 는 시간 대 에 추천 해 줄 수 있 게 된다 . 원 데 이 텐미닛 은 입점 업체 로부터 수수료 를 받 나 ? 수익 모델 은 어떻게 되 나 . 끝 까지 수수료 받 는 일 은 없 을 거 다 . 주 수익 모델 은 역시 광고 다 . 완전히 타게팅 된 광고 를 할 수 있 다는 장점 이 있 겠 다 . 현재 누적 순 방문자 수 는 5 만 명 , 일 방문자 수 는 5 천 명 가량 이 다 . 서비스 를 써 보 고 만족 해서인지 재 방문 율 이 높 다 . 경쟁자 는 누구 로 보 고 있 나 . 결국 네이버 , 카카오 같 은 대 기업 이 경쟁자 가 아닐까 한다 . 그러나 우리 는 누구 보다 모바일 패션 커머스 분야 의 경험 과 지식 이 많 고 , 이 분야 에서 가장 먼저 딥 러닝 기술 을 실제 서비스 에 전면 적 으로 적용 했 다 . 먼저 시작 했으니 남 들 보다 시행착오 도 많이 겪 겠 지만 , 배우 는 것 도 더 많 지 않 을까 . 그게 우리 의 강점 이 라고 본다 . 7 년 간 사업 을 하 면서 배운 것 이 있 다면 . 겸손 이 다 . 중국 사업 도 결국 겸손 하 지 않 았 기 때문 에 나온 결과 라고 생각 한다 . 사업 이 라는 것 이 나 자신 의 능력 보다 , 주위 의 도움 , 운 등 에 더 많이 좌우 되 는 것 같 다고 느낀다 . 그렇 다고 운 만 믿 고 사업 을 하 는 것 도 위험 한 태도 이 겠 지만 . 위시 링크 가 성장 하 는 데 있 어서 가장 큰 위험 요인 이 있 다면 무엇 이 라고 보 는가 . 처음 부터 젊 지 도 않 았 지만 , 나 를 비롯 해 팀원 들 이 나이 를 먹 어 가 며 새로운 도전 보다 는 안정 을 추구 하 게 될까 두렵 다 . 실제로 나이 가 들 수록 , 생활 , 생계 등 이 현실 적 인 문제 로 다가오 기 때문 이 다 . 위시 링크 팀 전체 가 원 데이 텐미닛 을 마지막 도전 으로 생각 하 고 있 는 건가 . 사실 그렇 다 . 자금 도 그렇 고 한 번 더 이런 도전 을 할 수 있 을지 에 대해 생각 해 볼 때 가 많 다 . 쉽 지 않 을 것 같 다 . 위시 링크 의 단기 , 중 장기 목표 는 ? 단기 적 으로 는 원 데이 텐미닛 으로 사용 자 들 한테서 인정 을 받 고 싶 다 . 사용자 들 이 인정 하 는 서비스 가 되 어야 안정 적 인 수익 모델 도 만들 수 있 고 , 그 다음 도 계획 할 수 가 있 다 . 중 장기 적 으로 는 모바일 패션 분야 에서 사업자 , 사용 자 들 에게 꼭 필요 한 서비스 를 계속 만들 어 내 는 기업 이 되 는 것 이 다 . 인공지능 과 같 은 기술 은 그 목표 를 이루 기 위한 수단 , 도구 일 뿐 이 지 그 자체 가 목적 이 될 수 는 없 다고 본다 . 마지막 으로 자신 의 인생 목표 에 대해 말씀 해 달 라 . 계속 일 을 할 수 있 었 으면 좋 겠 다 . 단순히 큰 돈 을 벌 기 위함 이 아니 다 . 훌륭 한 인재 들 이 계속 해서 같이 일 하 고 싶 어 하 는 사람 이 되 고 싶 다 . 그러 기 위해서 는 증명 된 기록 들 이 필요 하 다 . ‘ 이 사람 과 일 을 하 면 이 분야 는 확실히 배울 수 있 다 ’ 는 확신 을 주 기 위해서 는 꾸준히 역사 를 만들 어 나가 야 한다 . 원 데 이 텐미닛 도 그 과정 중 하나 가 될 수 있 기 를 바란다 . ​