사진 확대

“이제는 빅데이터가 아닌 딥데이터 시대.”

인적자원 관리(HR), 기업의 메시징 서비스, 물류, 공유오피스 등 각종 B2B(기업 대 기업) 서비스를 제공하는 스타트업들이 ‘딥데이터’를 앞세워 차별화된 서비스 제공에 나서고 있다. 이들 스타트업은 서비스를 제공하는 과정에서 다량의 빅데이터를 획득하게 되는데 이 데이터를 분석·정제해 만든 것이 딥데이터(Deepdata)다.

글로벌 HR 서비스를 제공하는 딜(Deel)은 전 세계 어디서든 인재를 고용할 수 있게 지원하는 것을 목표로 2019년 설립된 스타트업이다. 고용계약부터 급여 지급에 이르는 전체 과정을 자동화해 기업이 150여국에서 필요한 인재를 신속 고용·관리할 수 있도록 지원한다. 딜을 통해 3만5000여개 기업이 전 세계 50만여명의 직원을 관리하고 있다.

딜은 자사 서비스를 이용하는 3만5000여개 기업들로부터 수집한 데이터를 활용해 HR 담당자들이 참고할 수 있는 글로벌 급여 및 일자리 현황 리포트를 매년 발간하고 있다. 이 보고서엔 글로벌 채용과 해고 트렌드, 지역과 국가별 임금 추세, 딜 서비스를 활용한 고용 데이터 등이 담겨 있어 기업 경영에 큰 도움을 주고 있다. 딜이 지난해 10월 선보인 자체 데이터를 활용해 HR 질문에 답해주는 인공지능(AI) 업무 비서 ‘딜 IQ’도 딥데이터를 활용한다.

기업에 특화된 커뮤니케이션 서비스를 웹사이트와 모바일 앱에서 제공하는 AI 커뮤니케이션 플랫폼 센드버드도 딥데이터를 적극 활용 중이다.

사진 확대

기업은 소비자들과 SNS 메신저, 문자, 인앱 알림, 이메일 등 다양한 채널로 소통한다. 문제는 이 소통이 일방적이라는데 있다. 또한 다양한 채널로 중복된 메시지가 전송된다는 문제도 있다. 그 결과 소비자에게 필요한 정보를 전달하고자 하는 기업의 소통 시도가 오히려 소비자에게 ‘피로감’을 불러일으키는 역효과를 낼 수 있다.

센드버드의 비즈니스 메시징 솔루션(SBM)은 알림 채널별 메시지 발송, 도달, 노출, 수신자 확인 여부를 기업이 직접 확인할 수 있다. 이 과정에서 축적된 데이터를 AI를 통해 가공해 딥데이터를 만든다. 기업은 딥데이터를 바탕으로 소비자의 메시지 확인 패턴을 확인한 뒤 필요한 메시지만 보낸다. 소비자는 메시지 스팸에서 벗어나며 기업은 불필요한 비용을 절감할 수 있게 됐다.

2021년 설립된 빠른 물류 DaaS(서비스형 배송) 스타트업 딜리버스는 AI 기반 물류 서비스인 딜리래빗을 고도화하는데 있어 딥데이터를 활용하고 있다. 딜리래빗은 물류 데이터 분석 체계 고도화를 통해 물류 프로세스 간소화, 최적화, 무인화를 통해 배송 속도와 원가 구조 개선을 이뤘다.

사진 확대

딜리버스는 당일 배송에 주력하는데, 이를 위해 AI 딥러닝 기반 다이내믹 클러스터링 기술을 적용했다.

배송 시간 예측에 필요한 변수인 출발지와 목적지 위·경도, 행정구역, 날씨, 건물의 종류, 공동현관 비밀번호 유무 등에 대한 실 데이터를 축적해왔다. 400만건 이상 누적된 실 배송 빅데이터를 토대로 해당 변수가 배송 시간에 미치는 영향을 분석했다. 이렇게 만들어진 딥데이터는 최적 배송 경로를 제안해 배송 시간을 앞당기는데 도움을 주고 있다.

향후 딜리버스는 데이터가 축적되지 않은 새로운 배송 목적지의 경우 다른 목적지 속성들과 유사성을 바탕으로 배송 예측 시간을 추정하는 모델도 개발해 적용할 예정이다.

지그재그, 젝시믹스, 무신사스튜디오 등 다수 이커머스 기업들이 딜리래빗 서비스를 도입했다. 지그재그 직진 배송의 경우 지난해 딜리버스와 당일 배송 업무 협약 뒤 거래액이 전녀 대비 2배 증가하는 성과로 이어지기도 했다.

공유 오피스를 운영하는 스파크플러스도 딥데이터를 활용해 공간 운영을 최적화하고 고객 경험을 향상시키고 있다.

스파크플러스는 다양한 데이터를 수집해 고객들의 업무 방식과 공간 이용 패턴을 분석하고 있다. 시간대 별 많이 사용되는 공간은 무엇이며 각 공간에서 사람들이 얼마나 체류하는지 등이다. 이렇게 만든 딥데이터를 활용해 스파크플러스는 공간 배치와 예약 시스템을 조정하고 있다. 이를 통해 공간 자원 효유성을 극대화하고 고객의 필요에 맞는 맞춤형 공간을 제공할 수 있다.