내 손안의 뉴스 앱, 진르 터우탸오

(출처 : theinformation.com)

 

당신의 관심사가 헤드라인(톱뉴스)을 만든다 (你关心的,才是头条)”  – 진르 터우탸오

 

매일 아침 8시, 베이징의 직장인 A 씨는 지하철 출근길에서 휴대폰을 꺼내 ‘진르 터우탸오’에 접속합니다. 키워드를 따로 검색하지 않아도, 평소 관심 있는 주제인 ‘IT, 스포츠’에 관련된 뉴스가 첫 화면에 나타납니다. 뿐만 아니라, 짧은 비디오와 Q&A 코너까지 둘러보다 보니 어느새  1시간이 훌쩍 지나갔습니다.

 

최근 약 83조 원의 기업가치를 달성하여 우버를 제치고 세계 최고 스타트업 반열에 오른 바이트댄스의 뉴스 앱, 진르 터우탸오는 빅데이터 분석을 통해 맞춤형 뉴스를 추천해주는 서비스입니다. 바이트댄스는 *머신 러닝(Machine Learning)에 특화된 콘텐츠 플랫폼들을 제공하는 인터넷 회사로, 그중 메인 프로덕트 자리를 터우탸오가 차지하고 있는데요.

 

*머신 러닝(Machine Learning) : 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말합니다.

 

바이트댄스 최고경영자(CEO) 장이밍(張一鳴)은 고등학교 때 매일 20여 개의 신문을 정독하며 뉴스 포털 사이트가 정보를 제공하는 방식에 불만을 가지게 되었고, “독자를 가르치기보다는 독자가 원하는 뉴스를 분배해야 한다”는 신념에 따라 2012년 터우탸오를 출시했습니다.

 

(출처 : Y combinator)

 

터우탸오는 출시된 지 5년 만에 일일 평균 체류 시간 74분을 넘겼으며, 페이스북, 인스타그램을 제치고 사용자들이 가장 오랜 시간 동안 머무르는 앱으로 등극했습니다. 우리나라 사람들의 일 평균 스마트폰 사용시간(2시간 40분)과 비교해 본다면 이것이 얼마나 대단한 기록인지 알 수 있습니다. 또한 총 이용자 수 7억 명, MAU(Monthly Active User) 1억 명, 기업가치 220억 달러(약 24조)에 달하는 기업으로 성장하며 중국 1위 뉴스 앱의 자리에 오르는 쾌거를 이뤘습니다.

 

과연 터우탸오가 5년 만에 중국 최고의 뉴스 앱이 된 이유는 무엇일까요?

 

그 성공 요인에는 데이터 수집을 통한 맞춤형 콘텐츠 추천과 소셜 미디어 서비스를 통한 앱 내 커뮤니티 구축이 있었습니다. 사용자가 보고 싶어 하는 뉴스만 추천하여 타 뉴스 앱 대비 경쟁력을 확보하고, 이들이 이탈하지 않도록 앱 내 사용자 커뮤니티를 구축하여 *리텐션(Retention)을 높이는 선순환을 이뤄낸 것이죠.

 

 *리텐션(Retention) : 앱 내 사용자 유지비율

 

아래에서 보다 자세히 이 2가지가 어떻게 작동하고 있는지 알아보도록 하겠습니다.

 

데이터 수집을 통한 맞춤형 콘텐츠 추천

 

(출처 : 진르 터우탸오)

 

터우탸오는 에디터나 운영자의 개입 없이 철저히 인공 지능(Artificial Intelligence) 기술로 개인별 맞춤형 뉴스를 추천해줍니다. 더 이상 원하는 뉴스를 찾기 위해 검색 창에 키워드를 입력하거나 관심 없는 뉴스를 마주치지 않아도 되는 것이지요. 따라서 사용자들은 콘텐츠를 탐색하는 데 드는 수고를 줄일 수 있고, 더 오랫동안 플랫폼에 머물게 됩니다. 그렇다면 구체적으로 터우탸오의 추천 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알아볼까요?

 

데이터 수집

 

사용자가 원하는 콘텐츠를 추천해주려면 먼저 활용할 수 있는 데이터가 필요합니다. 현재 터우탸오가 수집하는 데이터의 종류에는 세 가지가 있는데요.

 

첫째, 소셜 미디어 서비스 데이터입니다.

터우탸오 앱 아이콘을 누르고 접속하면, 직접 계정을 생성하거나 중국의 대표적인 소셜 미디어 계정(위챗, QQ 등)과 연동하여 로그인 할 수 있습니다. 소셜 미디어 서비스 사용자는 주로 친구들이 추천한 글을 위주로 정보를 얻습니다. 따라서 터우탸오는 사용자의 소셜 미디어 계정 데이터를 수집하여 사용자와 그 친구들이 ‘좋아요’를 표시했거나 공유한 글의 데이터를 분석합니다. 그리고 단 5초 이내에 사용자의 취향을 추정한 뒤, 이를 기초로 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.

 

둘째, 인구통계학적 데이터입니다.

인구통계학적 데이터란 나이, 성별 및 직업과 같은 프로필 정보입니다. 또한, GPS(범지구위치결정시스템)를 통해 독자가 사는 지역과 날씨, 지리 데이터를 수집하고 이를 토대로 사용자가 선호할 만한 콘텐츠를 추천해줍니다.

 

셋째, 앱 내 데이터입니다.

사용자가 앱을 사용할수록 데이터는 더 많이 축적되어 사용자 이동 동선을 파악하고 예측하는 데 쓰이게 됩니다. 먼저 사용자가 자주 조회했거나 공유, 추천한 콘텐츠의 데이터를 수집하여 사용자의 취향을 분석합니다. 또한 기사별 클릭 비율과 끝까지 읽은 비율(체류 시간)을 측정하여 사용자가 단순히 기사의 제목에 반응한 것인지 혹은 실제로 관심이 있어서 읽은 것인지 알아냅니다. 이렇게 수집된 데이터는 *자연어 처리 기능을 거쳐 현재 유행하는 트렌드, 적절한 기사 길이 및 제목, 그리고 사용자의 취향을 보다 정교하게 파악하는 데 활용됩니다.

 

*자연어 : 사람들이 일상적으로 쓰는 언어를 인공적으로 만들어진 언어인 인공어와 구분하여 부르는 개념

 

이렇게 모인 세 가지 종류의 데이터는 시간에 따라 축적되어 정교한 추천 알고리즘을 만드는 데 활용되는데요. 보통 머신러닝 기술이 사용자의 패턴을 파악하는데 걸리는 시간은 단 하루입니다. 이를 통해 넘쳐나는 콘텐츠의 홍수 속에서 사용자가 원하는 것을 찾아내고 추천할 수 있게 되는 것이죠.

 

맞춤형 콘텐츠 탐색 및 제공

 

머신 러닝을 통해 완성된 추천 알고리즘을 활용하기 위해서는, 콘텐츠 풀(pool)을 확보하는 것이 우선입니다. 그리고 저품질 콘텐츠를 가려내기 위한 분류 과정을 거쳐야 하죠.

 

1) 콘텐츠 탐색

 

과연 터우탸오가 제공하는 콘텐츠는 어디서 오는 것일까요? 터우탸오는 자체 콘텐츠를 생산하지 않고, 60여만 곳에 이르는 미디어·기관·기업·개인과 협업 체제를 구축하여 이들이 창작한 콘텐츠를 싣는 방식으로 풀을 확보하고 있습니다. 콘텐츠의 범위에는 핵심 서비스인 기사뿐만 아니라, 음악·동영상·쇼핑·게임은 물론 정부의 정책자료와 보도자료까지 포함됩니다. 따라서 중앙부처와 지방정부 및 산하기관들은 터우탸오를 정책 발표 채널로 이용하기도 하죠.

 

터우탸오는 빅데이터와 AI를 활용해 농민부터 도시 화이트칼라까지 각 사회계층의 다른 정보 수요를 모두 만족시키는 첫 번째 뉴스앱이다. – 위자닝(於佳寧), 중국 공업정보화부 산하 공업경제연구소장

 

더 나아가, 개인 블로거의 콘텐츠도 사용자의 성향과 일치하기만 한다면 우선적으로 추천하는 등 차별을 두지 않고 있습니다. 중국에서 검열에 상대적으로 자유로운 1인 미디어를 적극적으로 수용하려는 모습은 이례적으로 비춰지는데요. 이를 통해 터우탸오는 각 사회계층의 정보 수요를 모두 만족시키고자 하는 의도를 실현하고 있습니다.

 

2) 콘텐츠 분류

 

이렇게 다양한 콘텐츠들이 모이다 보면, 콘텐츠의 품질이 낮아지는 문제가 발생하게 됩니다. 실제로 올 4월, 터우탸오는 베이징시 정부로부터 저속하고 음란한 내용의 황색(黃色) 콘텐츠 제공을 중단하라는 시정명령을 받으며 한동안 위기를 겪기도 했습니다. 따라서 터우탸오는 앞서 언급했던 자연어 처리 기능을 통해 낚시성 제목이나 가짜 내용을 담은 기사를 가려내고 있으며, 위조 기사 분쟁 해결을 위한 중재인을 고용하는 등 저품질 콘텐츠를 식별하고 필터링하는 데 심혈을 기울이고 있습니다.

 

이처럼 터우탸오는 데이터 수집을 통해 추천 알고리즘을 구축하고, 다양한 맞춤형 콘텐츠를 확보하여 품질을 관리하기 위해 노력했습니다. 그 결과, 타 소셜 미디어 서비스와 비교했을 때 가장 높은 체류 시간(74분)을 보유한 앱이 될 수 있었던 것입니다.

 

 

소셜 미디어 서비스를 통한 앱 내 커뮤니티 구축

 

터우탸오는 모바일에 최적화된 뉴스를 제공하는 앱입니다. 미디어 경쟁이 고도화된 모바일 환경에서는 특히 리텐션을 높여야 하는데요. 사용자가 경쟁사에 넘어가지 않도록 유지하고 관리하는 것이 중요합니다. 그렇다면 어떻게 리텐션을 높일 수 있을까요? 터우탸오가 선택한 방법은 바로 ‘커뮤니티 구축’입니다.

 

사람들은 뉴스 서비스에 대한 충성도가 높지 않습니다. 사용자와의 유대감을(충성도를) 만들기 위해서는 사람들 간의 공동체를 형성해야 합니다. – 리우 첸(Liu Chen), 우콩(Wukong) Q&A 서비스 책임자

 

뉴스 서비스는 다른 서비스에 비해 고객 충성도가 높지 않습니다. 자신이 흥미를 갖는 분야의 기사라면, 뉴스 소비자의 상당수가 언론사는 별로 중요하지 않다고 생각하기 때문입니다. 따라서 터우탸오는 소셜 미디어 서비스와 같은 부가적인 요소를 통해 고객 충성도를 끌어냅니다.

 

시과스핀 (Xigua Video, 西瓜 视频)

 

중국의 짧은 동영상 시장 규모는 2017년 기준 약 57억 3000만 위안(약 9억 달러)으로 전년도 대비 184퍼센트 증가했습니다. 젊은 층 사이에서 여가 및 휴식 시간에 가볍게 즐길 수 있다는 장점을 바탕으로 무서운 속도로 성장하고 있는 것입니다. 최근 한국에서도 큰 인기를 끌고 있는 *틱톡(Tiktok) 서비스가 그 대표적인 예입니다. 터우탸오는 이처럼 부담 없는 길이의 짧은 동영상 서비스를 제공함으로써 사용자의 시선을 잡아두고자 합니다.

 

 *틱톡(Tiktok) : 사용자가 15초 정도의 짧은 뮤직비디오를 만들어 업로드하고 공유할 수 있는 소셜 플랫폼으로, 중국 더우인(Douyin)의 해외판 서비스입니다.

 

(출처: 진르 터우탸오)

 

터우탸오는 앱 하단부 두 번째 탭에서 ‘시과스핀(Xigua Video, 西瓜 视频)’이라는 플랫폼을 통해 짧은 동영상을 제공합니다. 모든 동영상은 사용자가 부담 없이 가볍게 즐길 수 있도록 10~15초 정도로 짧으며, 다양한 주제를 다루고 있습니다. 사용자는 동영상을 업로드하고, 친구와 공유할 수 있으며, 댓글도 남길 수 있습니다. 이처럼 즐거움을 주는 부가적인 요소를 삽입함으로써 사용자들의 이목을 집중시켜 리텐션을 높이려 하는 것이죠.

 

또한 터우탸오는 다른 소셜 미디어 플랫폼을 활용하기도 합니다. 사용자는 QQ, 위챗, 웨이보와 같은 소셜 미디어에 자신이 좋아하는 콘텐츠를 공유할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 다른 사용자와의 친밀함을 높일 수 있고, 공유된 콘텐츠는 새로운 사용자 유입을 만들어냅니다.

 

웨이 터우탸오(Wei toutiao)

 

(출처: 진르 터우탸오)

 

터우탸오 앱 하단부 세 번째 탭에는 웨이 터우탸오(Wei toutiao)라는 소셜 미디어 서비스가 제공되고 있습니다. 중국의 대표적인 소셜 미디어 서비스인 웨이보와도 이름이 비슷한데요. 제공되는 서비스 또한 매우 유사합니다. 사용자는 본인이 원하는 내용을 글, 사진 등 여러 가지 유형으로 작성하여 올릴 수 있으며, 공유도 할 수 있습니다.

 

웨이 터우탸오는 서비스 출시 후, 뜨거운 반응을 일으켰는데요. 샤오미 CEO 레이쥔(雷军), 징둥그룹 CEO 류창둥(刘强东) 등과 같은 유명인들의 홍보를 통해 사람들에게 알려졌습니다.

 

이처럼 터우탸오는 앱의 핵심인 뉴스 서비스 외에도 짧은 동영상과 소셜 미디어 서비스를 통합하여 커뮤니티 구축에 힘쓰고 있습니다. 이를 통해 사용자들 간의 소통을 활성화하여 궁극적으로 리텐션을 향상시키고 있는 것이죠.

 

맺으며

 

사용자의 입맛에 맞는 뉴스를 추천해주는 핵심 서비스와 엔터테인먼트 요소를 더한 짧은 동영상, 소셜미디어 등과 같은 서비스의 조화는 새로운 사용자를 유치하고 리텐션을 높이는 밑거름이 되었습니다. 이는 광고 매출 증가로도 이어졌는데요. 실제로 2017년 터우탸오의 광고 매출액은 자그마치 150억 위안(약 2조 4670억원)에 달했다고 합니다.

 

하지만, 현재 텐센트가 투자한 ‘취터우탸오(趣頭條)’가 뒤를 바짝 쫓아오며 진르 터우탸오의 입지를 위협하고 있는 상황입니다. 취터우탸오는 리워드 제도라는 차별점을 두어 출시 1년 만에 7,000만 명의 사용자를 확보하며 무서운 기세로 전진하고 있는데요.

 

과연, 터우탸오가 어떠한 전략으로 플랫폼을 발전시켜 중국 뉴스 앱 최강자의 자리를 지켜낼 수 있을지 귀추가 주목됩니다. 또한 앞으로 터우탸오가 광고 매출 이외에 더 탄탄한 수익모델을 완성한다면 얼마나 더 성장할 수 있을지 궁금합니다. 그럼, 저희는 더 유익한 기사로 돌아오겠습니다.

 

 


참고 자료

 

기자 한명 없이 중국 최고의 뉴스앱 진르 터우탸오를 만든 장이밍

Toutiao, Wikepedia

The Hidden Forces Behind Toutiao: China’s Content King

브랜드보다 뉴스 콘텐츠가 중요한 독자층 공략

Short video apps seek to go overseas 2018.04.09

진르터우탸오, 콘텐츠 심사원 2000명 채용키로…숨은 이유는? 2018.01.04

Machine error 2018.09.14

Toutiao’s Survival Strategy 2017 PingWest

3 Ultimate Reasons Why You Should Know China’s Toutiao

 


*본 기사는 Techcookie와 Crunch가 함께 작성했습니다.

위워크에 숨겨진 데이터의 비밀

1(출처 : WeWork)

당신은 어떤 공간에서 일하고 싶나요?

시공간을 초월하며 ‘열일’하는 현대인들에게 멋들어진 공간에서 같이 일할 수 있는 코워킹 스페이스는 단연 큰 인기입니다. 코워킹 스페이스란 다양한 사람들이 한곳에 모여 함께 일하고 교류하며 시너지를 얻을 수 있는 공간을 말하는데요, 이는 협업에 최적화된 공간을 제공하여, 프리랜서부터 스타트업, 중소기업, 대기업까지 다양한 사람들을 만나보고 서로 도움을 주고받을 수 있는 신개념 업무 공간으로 주목받고 있습니다.

 

빠르게 성장하는 글로벌 코워킹 스페이스, 위워크

많은 코워킹 스페이스 중, 어딘가 특별한 존재감을 내비치는 기업이 있습니다. 바로 위워크(WeWork) 입니다. 위워크는 미국 뉴욕에서 창립된 코워킹 스페이스이자 부동산 기업으로, 2017년 소프트뱅크로부터 4조원에 달하는 투자를 받으며, 4년 만에 기업가치를 20조까지 성장시킨 *데카콘 기업입니다.

*데카콘 기업 : 기업가치가 10조원 이상인 비상장 기업을 부르는 용어

위워크는 세계 주요 도시의 핵심 비즈니스 빌딩을 임대해서 그 안의 공간을 사용자에게 재임대하는 서비스로, 23개국 77개 도시에서 약 287개에 달하는 지점을 보유하고 있습니다. 그 중 국내에는 9개의 지점을 가지고 있으며, 강남 테헤란로에 5개 지점이 밀집되어 있습니다.

위워크, 왜 이렇게 잘 나가는 걸까요?
사람들은 왜 위워크에 열광할까요?
그 비밀의 열쇠는 바로 ‘데이터‘입니다.

위워크는 방대한 데이터를 통해 최적화된 공간을 구현함으로써 사람들을 더욱 혁신적으로 연결하고 있습니다.

(출처 : WeWork)

이런 멋있는 공간들이 그냥 만들어진 게 아니라는 거죠.

그럼 위워크는 데이터를 공간에 어떻게 활용하고 있는지, 구체적으로 알아볼까요?

 

공간디자인에 활용되는 데이터

위워크로 들어가 앉을만한 자리를 찾아 노트북을 켭니다. 마침 그 자리는 채광이 잘 드는, 적당히 눈부시지 않은 자리입니다.

어쩌면 당신은 정말 좋은 타이밍에, 좋은 자리에 앉았을지도 모릅니다. 그러나 이것이 단순한 우연일까요?

위워크에는 데이터를 활용한 다양한 비밀이 숨겨져 있습니다.

당신이 좋은 채광의 자리에 앉아 일의 효율성을 높일 수 있는 이유는, 위워크가 자체적 센서를 통해 하루의 채광, 빛들의 움직임을 측정했기 때문입니다.

또한 당신이 하필 그 자리에 앉아있게 된 이유는, 위워크가 복도에 설치되어있는 카메라를 통해 사용자들이 어느 책상을 사용하는지 추적하고 이를 *적외선 열지도로 만들어 가장 많이 사용하는 공간에 의자와 책상을 배치해놓았기 때문입니다.

*적외선 열지도(heat map) : 적외선 열지도로, 색깔이 붉을수록 해당 지표(예 : 사람들의 움직임)가 높다는 것을 의미합니다.

3
(출처 : NBBJ)
*본 사진은 사람들의 상호작용을 지표로 하여 상호작용이 많이 일어날수록 높은 수치를 부여하여 표현한 지도로, 위워크와는 무관합니다.

위워크의 카메라는 조금 특별합니다. 뉴욕 타임스퀘어 6층 beta floor(새로운 기술들이 다양하게 시도되는 시범적 공간)에서 카메라는 *컴퓨터 비전 기술(computer vision technology)을 통하여 당신이 미팅 룸을 어떻게 사용하는지, 그리고 사용자들의 상호작용이 어디에서 가장 활발하게 이루어지는지를 관찰하고, 위워크가 새로운 커뮤니케이션 공간, 그리고 컨퍼런스 룸을 만드는데 기반이 되는 데이터를 제공합니다.

*컴퓨터 비전 기술(computer vision tech) : 비디오카메라로 포착한 정보를 컴퓨터로 처리하는 일을 의미합니다.

카메라는 방안에 몇 명의 사람이 들어가는지 알고 있습니다. 12명이 이용할 수 있는 미팅룸을 두세 사람만 사용한다든지, 부스가 시간대에 따라 얼만큼 차있는지에 대한 분석자료를 내고, 위워크는 이를 통해 가장 적절한 사이즈의 미팅룸을 설계합니다.

(출처 : Wework)

실제로 위워크의 시스템 리서치 총괄자인 잭슨은 이러한 카메라 기술, computer vision tech가 사람들이 몇명이 어디로 이동하는지 추적할 수 있을 뿐만 아니라 미래에는 발자국 트래픽 패턴 지도를 만들어 가장 효과적인 이동동선을 만들 수 있을 것이라고 이야기한 바 있습니다.

정말 놀랍지 않나요?

센서 기술은 물론, 컴퓨터 비전 기술이 고도화될수록 위워크의 디자인 역시 더욱 사용자의 니즈에 맞게 강화될 것입니다.

위워크가 데이터를 활용하는 방식은 여기서 끝나지 않습니다. 입지를 선정하고 공간을 설계하는 모든 과정에도, 데이터는 활용됩니다. 그 내용을 아래에서 확인해보도록 하겠습니다.

 

입지 선정에 활용되는 위치 데이터

역에서 도보로 5분 안에 도착할 수 있는 곳, 주변에 맛집, 카페 등 각종 편의시설이 밀집되어 있는 곳. 그런 곳에 사무실이 있다면 정말 편리하지 않을까요?

위워크는 이처럼 사용자의 편의를 극대화하기 위하여, 입주 빌딩을 섭외할 때에도 철저하게 데이터 기반의 의사결정을 내립니다. 이를 위해, 위워크는 52개국에서 1억 3천만 개 이상의 기록을 보유하고 있는 위치 데이터 기업 ‘Factual’과 파트너십을 맺어, 특정 지역에 어떤 편의 시설이 있는지에 대한 데이터를 제공받습니다.

(출처 : WeWork)

위 사진에 나와 있는 것처럼, 각 지역에 위치한 편의 시설의 종류와 개수, 그리고 가장 빈도가 높은 주변 상권의 유형을 분석하여 색깔별로 구분이 쉽도록 데이터 분석 결과를 제시하는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 이를 활용하여, 편의 시설 및 비즈니스와의 근접성을 기반으로 입주 빌딩을 선정합니다.

(출처 : WeWork)

또한, 주변 위워크 지점들과의 근접성도 입지 선정 시에 중요한 사항으로 고려됩니다. 위워크 멤버십에 가입하면, 주어진 크레딧을 통해 자유롭게 다른 지점의 공간도 예약해서 사용할 수 있습니다. 따라서 같은 지역에 더 많은 위워크 지점이 생길수록 멤버는 더 큰 혜택을 누릴 수 있기 때문에 기존 위워크 지점들의 위치 데이터도 활용됩니다.

 

효율적 공간 설계에 활용되는 데이터

위워크가 입지를 선정하고, 임대 계약을 마친 후에 해야 하는 일은 제한된 공간을 최대 효율로 활용하기 위한 공간 설계 작업입니다. 이처럼 데이터를 기반으로 한 위워크의 공간 설계는 두 가지 과정으로 완성됩니다.

1) 3D mapping

(출처 : CB Insights)

3D mapping이란 새 지점이 지어지게 될 공간 내부를 3D로 스캔하여 가상 지도를 구현해보는 것입니다. 이 공간 측정 프로세스는 보통 한 층에 1시간가량 소요되므로, 평방 피트 수, 문 크기, 배관 등 자세한 부분까지도 포착해낼 수 있습니다.

그럼 왜 이렇게 자세히 공간을 설계해야 하는 것일까요?

물론 오래된 건물들에도 도면이 존재할 수 있죠. 그런데 만약 두 발자국 정도의 오차라도 발생하게 된다면, 주문했던 책상들이 안 맞게 될 수도 있어요. 그렇게 되면 저희의 성과도 영향을 받게 될 거고요. – WeWork’s Chief Growth Officer, David Fano

이처럼 별거 아닐 것 같은 오차라도, 큰 비용 손실을 불러올 수 있기 때문에 공간의 실측 치수를 최대한 정확하게 스캔하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 바탕으로 3D 지도를 구현하여 그 안에서 방과 인테리어 배치 테스트를 진행하여 불필요한 공간을 줄이려고 노력합니다.

2) 머신러닝

(출처 : CB Insights)

이와 같은 3D mapping 기술을 효과적으로 사용하는 과정에서 필요한 것은 *머신러닝 기술입니다. 위워크는 머신러닝을 통해 기존 지점들에서 수집된 데이터를 분석하여 3D 지도상에 그 결과를 반영합니다.

예를 들어, 사용자들이 가장 많이 이용하는 미팅룸의 데이터를 토대로, 새로 생길 지점에는 몇 개의 미팅룸을 지어야 하고, 각 미팅룸 별 실사용시간은 몇 시간 정도 될 것인지 등을 예측하여 3D 지도상에 배치합니다.

이처럼 머신 러닝은 위워크의 새 지점 공간 설계도를 보다 정교하게 작성하도록 도와주는 역할을 합니다.

*머신러닝 : 데이터를 수집 및 분류하여 미래의 결과를 예측하는 기술

(출처 : CB Insights)

또한 머신러닝이 예측한 층별 실사용시간이 디자이너에 의해 예측된 결과보다 더 정확한 것으로 나타난 것으로 보았을 때, 머신러닝 기술이 상당히 높은 확률로 데이터 분석을 통한 예측에 성공한다는 것을 볼 수 있습니다.

 

하나의 거대한 데이터 실험실, 위워크

위워크를 구성하고 있는 요소들은 결코 데이터 없이 만들어지지 않습니다.

실제로 위워크 내부에서는 부동산 담당 부서에서 디자인팀까지 일의 흐름이 이어지는 *BIM 워크플로우 방식을 채택하고 있습니다. 즉, 데이터가 실질적으로 디자인에 반영될 수 있는 구조인 것입니다.

*BIM : Building Information Modeling의 약자

이처럼 위워크의 데이터 역량은 타 기업들과 차별화를 두는 하나의 경쟁우위로서 작용하고 있습니다. 데이터에 기반한 공간 디자인부터 설계까지 위워크는 사용자의 니즈를 충족시키기 위하여 지속적으로 노력하고, 개선합니다. 그리고 이는 위워크만의 대체할 수 없는 강점으로, 사람들을 끌어들이는 매력으로 작용하고 있습니다.

위워크는 워커(worker)들의 행동들을 관찰하며 데이터를 모으고, 그 데이터를 실험해보는 하나의 거대한 실험실입니다. 그리고 데이터를 토대로 ‘업무환경’에 최적화된 가장 강력한 오피스를 만들어나가고 있습니다.

방대하게 축적된 데이터를 갖고있는 위워크가 앞으로 어떤 공간을 만들어나갈지에 대하여 귀추가 주목됩니다.

 

참고 기사

뉴욕 위워크(WeWork) 웨스트 브로드웨이점 커뮤니티 매니저 Jackie Lho(재키 로) 인터뷰
Patrick Sisson, Office 2.0: Big Data is changing the design of our workplaces
WeWork’s $20 Billion Dream: The Lavishly Funded Startup That Could Disrupt Commercial Real Estate
Murrye Bernard, The Interloper: WeWork Upends the Conventional Architecture Firm, Arichitect
Patrick Sisson, Office 2.0: Big Data is changing the design of our workplaces
Emma Jacobs,WeWork wants to transform your office, Financial times

*이 기사는 Techcookie와 Spoon이 함께 작성했습니다.