제3의 물결에 몸을 실은 현대인이라면 누구나 한번쯤은 수많은 선택지 가운데 어떠한 것을 골라야 할지 몰라 난처했던 경험이 있을 것이다. 언뜻 보기에 대수롭지 않은 선택일지라도 넘쳐나는 정보와 상품의 바다에서 내가 원하는 단 하나의 재화나 서비스를 선택하는 일은 꽤나 어려운 일이다.
정보 과잉 시대에 결정을 하지 못하고 갈팡질팡하는 현상을 두고 흔히 ‘결정장애’라 한다. 쏟아지는 브랜드와 제품 속에서 현대인이 겪어야 하는 고충은 새로운 소비 트렌드, ‘큐레이션 서비스(Curation Service)’의 등장을 촉구했고 이는 무서운 기세로 온라인커머스나 컨텐츠 산업의 새로운 바로미터로 부상중이다.
전문가가 실용성과 경제성을 갖춘 제품을 선별해 소비자에게 추천하는 큐레이션 커머스는 복잡한 쇼핑단계를 거치지 않고 짧은 시간 안에 자신이 원하는 상품을 손쉽게 구매할 수 있다는 점에서 매력적이다.
큐레이션 커머스의 가장 기초적인 형태는 ‘구독’ 서비스이다. 주로 남성보다는 여성을 타깃으로 하는 구독 판매는 화장품이나 식음료, 꽃배달 등의 분야에서 진행되고 있으며 미미박스, 바이박스, 헬로네이처 등이 대표적인 예이다. 이들 쇼핑몰은 일정 금액을 내면 매달 다른 제품을 선정하여 구독 형태로 소비자에게 보내주고 있다.
갈수록 치열해지는 전자상거래 환경의 과다한 정보 속에서 소비자의 피로를 덜어주는 맞춤형 큐레이션 서비스도 등장했다. 연령·성별·지역 외에도 시간대별 쇼핑 특성·최근 관심도를 고려해 고객을 분류한 후 상품을 추천하는 큐레이션 쇼핑서비스가 그것.
큐레이션 쇼핑서비스는 소비자의 검색 패턴을 분석해 서로 다른 검색 결과를 보여준다. 가령 20대 대학생 가입자가 쇼닥에서 '양말'을 검색하면 '발목양말'을 결과창에 먼저 노출하고, 40대 직장인 가입자가 검색하면 '정장양말'을 먼저 보여주는 방식이다.
컨텐츠 업계의 개인화 큐레이션 서비스는 생산자와 소비자의 입장 전도를 일으키고 있다. 과거 소비자가 직접 찾아갔다면 이젠 생산자가 적극적으로 정보를 제공한다. 소비자가 관심 있는 주제와 관심 없는 주제를 선별할 수 있고 선호하는 컨텐츠만을 선택적으로 시청할 수 있는 장치를 마련한 것이다.
1세대 컨텐츠 큐레이터라 할 수 있는 멜론, 지니, 벅스 등 음원사이트는 갈수록 정교한 큐레이션으로 서비스 고도화에 나서고 있다. 10여년 이상 축적된 빅데이터를 기반으로 TOP(시간, 상황, 장소)에 맞는 컨텐츠를 접목하는가 하면 이용자가 컨텐츠를 감상하는 활동을 큐레이션을 위한 자산으로 활용, 시간이 지날수록 정밀도가 높아지는 시스템을 선보이고 있다.
동영상 선별 큐레이션 서비스는 사용자의 컨텐츠 소비패턴에 따른 추천 알고리즘을 핵심 기술로 내세우고 있다. 과거 사용자가 시청한 목록을 바탕으로 선호하는 배우, 장르, 스토리뿐만 아니라 날씨, 요일에 따라 어떤 영화를 많이 보는지 등을 분석해 컨텐츠를 추천한다. 더불어 사용자가 잔인한 장면에서 영상을 보는 것을 포기했다면 이를 기억했다 폭력적인 작품은 추천에서 제외하기도 한다.
동영상 스트리밍 서비스 넷플릭스 측은 “개인별 컨텐츠 클릭 이력, 대여 목록, 평가 점수 등 가입자 취향을 면밀히 분석하여 데이터화, 미디어 컨텐츠를 추천할 때 이 데이터를 활용한다”며 “사용자가 추천 받은 컨텐츠를 시청하는 비율은 75%에 달한다”고 밝혔다.
스마트폰 잠금화면에서 광고를 보는 사용자에게 현금처럼 캐시를 적립해주는 스마트폰 잠금화면 플랫폼에도 큐레이션 서비스가 접목되고 있다. 각 사용자의 성별, 연령 등 기본사항과 과거 컨텐츠 소비이력을 기반으로 모두 다른 잠금화면 컨텐츠를 제공하는 것. 가령 야구 관련 기사를 본 적 있는 30대 남성에게는 스포츠 컨텐츠를, 패션정보를 본 적 있는 사용자에게는 쇼핑광고를 우선적으로 제공하게 된다.
소비자의 요구와 필요 그리고 취향을 반영하는 똑똑한 서비스, 큐레이션은 이제 빅데이터를 단순히 정제하는 것을 넘어 개별 소비자에 활용할 수 있는 상태로 제공하는 것을 핵심 역량으로 발전해 가고 있다.
끊임없이 소비자와 소통하고 원하는 컨텐츠를 찾아내 분류하며 소비자가 원하는 방향으로 컨텐츠를 변화시키는 것이다. 가치 있는 컨텐츠의 선별과 공유가 보다 중요해짐에 따라 앞으로 각 기업들은 빅데이터 분석 결과를 해석, 유용한 정보로 전환하는 전략과 기술 개발에 집중하게 될 전망이다.
