모바일 O2O도 빅데이터 분석으로 맞춤형 진화

[성상훈기자] 모바일 O2O(온라인 to 오프라인) 서비스에도 빅데이터 바람이 불고 있다.

모바일 O2O 서비스를 제공하는 업체들이 빅데이터 분석에 기반한 서비스를 내놓거나 빅데이터를 통해 서비스의 질을 향상시키는 사례가 늘고 있는 것. 일부 서비스들은 방대한 양의 데이터 분석을 통해 맛집추천, 영화추천, 배달앱 등 이용자 맞춤형 서비스로 재탄생하고 있다.

◆위치기반 데이터 분석으로 맛집 추천까지

위치기반기술 기업 씨온이 개발한 맛집추천 서비스 '식신 핫플레이스'는 시작부터 빅데이터 분석을 통해 개발된 앱이다. 식신 핫플레이스는 씨온이 지난 2010년 회사이름을 따서 만든 채팅 앱 '씨온' 이용자들이 특정장소에 다녀갔다는 표시인 '체크인' 데이터를 기반으로 만들어졌다.

이 체크인 데이터는 이달 기준 약 1억5천만 건을 기록하고 있으며 씨온에 등록된 장소도 약 80만 건에 이른다. 이 중 음식 카테고리내 가장 체크인 수가 높은 상위 2만5천건의 데이터를 추출해 만든 서비스가 바로 식신 핫플레이스다.

지난 2013년 12월 첫 선을 보였던 식신 핫플레이스는 현재 150만 명의 이용자 수를 기록하고 있고 이들의 리뷰나 좋아요, 즐겨찾기, 조회, 검색 등의 기록을 저장해 분석하고 있다. 이를 종합 데이터는 월 3억건 이상씩 축적되고 있을 정도다.

최근 수수료 경쟁으로 이목을 끌었던 배달앱 서비스들도 빅데이터 분석을 통해 서비스 질의 향상을 꾀하고 있다.

◆배달앱 서비스, 빅데이터 통해 서비스 질 향상

요기요는 '단골 주문율' 이라는 음식점 리스트 빅데이터 로직을 자체 개발해 서비스에 적용하고 있다. 단골 주문율은 고객 만족도가 높은 음식점 리스트가 앱 서비스 화면 최상단에 위치하도록 만들어준다.

이때 단순히 주문수, 재주문율의 수치만 반영하면 음식점들끼리 부익부빈익빈 현상이 발생하기 때문에 고객의 만족도가 높은 음식점이라면 자동으로 리스트 최상단에 위치할 수 있도록 해주는 역할을 한다.

요기요의 경우 이용자가 음식을 주문해도 음식점에서 배달을 가기 어려운 위치라면 주문이 이뤄지지 않는 경우도 있었다. 지난해 상반기까지는 주문 성공률이 92% 정도였다. 10명중 1명은 음식 주문을 거절당하기도 했다는 것.

이 때문에 회사 측은 지난해 하반기부터는 빅데이터 분석을 기반으로 개발된 '배달지도시스템'을 적용해 주문 성공률을 99%로 끌어올렸다고 설명했다.

배달통 앱 내 큐레이션 서비스에 해당하는 '비스코어(B-Score)' 기능도 빅데이터 분석을 통해 만들어진 기능이다. 이 기능은 배달통에 등록된 21만개 음식점의 주문 수와 평점 등을 산정한 그래프다.

이 회사는 최근 마케팅 효율을 높이기 위해서도 빅데이터를 활용하기 시작했다. 일례로 쿠폰 제공 이벤트의 경우 모든 고객이 아닌 '반응할 수 있는 고객'을 구분해 할인 쿠폰이나 알림 기능을 보내는 형태다.

'직장인'을 위한 쿠폰이라고 한다면 오피스 상권에 위치한 30~40대 남녀 회원들을 대상으로만 프로모션을 하게 되는데 이를 위해 방대한 주문 데이터를 분석해 해당 고객을 가려낸다.

배달의민족도 최근 이용자가 주문하는 장소, 시간, 메뉴 등을 파악해 분석하고 있다. 이 데이터들은 현재 매달 수억개에 달하는 수준. 이같은 빅데이터를 분석해 개인화 맞춤 추천 서비스를 제공하기 위한 준비를 하고 있다.

카카오택시, T맵택시 등 모바일 콜택시 O2O 서비스도 향후 빅데이터 분석 적용이 예상되는 서비스들이다. 대량으로 축적된 이용자들의 승하차 동선이 빅데이터가 되고 이를 토대로 한 마케팅 프로모션이나 유통 비즈니스에 활용될 수 있기 때문이다.

업계 관계자는 "O2O 비즈니스는 온라인과 오프라인이 결합된 마케팅이 필수적이기 때문에 이용자들의 데이터를 면밀히 분석하는 것이 중요하다"며 "제조, 유통, 금융 분야에서 널리 쓰이는 것만큼 데이터가 크지는 않지만 이용자 데이터 분석을 통한 서비스는 앞으로 계속 나오게 될 것"으로 봤다.