[마소콘2019] 버즈니가 두드린 7가지 장벽 - 남상협

[마소콘2019] 버즈니가 두드린 7가지 장벽 - 남상협

2019년 11월 23일 마이크로소프트웨어 콘퍼런스, 마소콘 2019
버즈니가 두드린 7가지 장벽 - 남상협

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November 27, 2019
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  1. 2.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 2 남상협 (주)버즈니 창업자 / 공동대표

    / A.K.A. 저스틴 / 개발 포항공대 컴퓨터 공학 석사졸업 (지식 및 언어 공학 연구실. KLE) 국내 최대 홈쇼핑 포털 서비스 ‘홈쇼핑모아’ 개발 및 운영 GS홈쇼핑, 소프트뱅크 벤처스 70억 투자 유치 연사 소개
  2. 4.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 4 현재 약 70명의 구성원과 함께

    매달 100만 명이 찾는 업계 1위 모바일 홈쇼핑 포털 서비스를 개발/운영하고 있습니다. 홈쇼핑모아의 성장
  3. 5.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 5 공유 할 주제 버즈니가 현재까지

    서비스를 개발해오면서 만난 장벽들과 이를 극복하기 위해 어떤 시도를 했는지, 그 경험을 여러분과 공유하도록 하겠습니다. ?!!
  4. 6.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 6 첫 번째 장벽 버즈니가 만난

    첫 번째 장벽 : 사용자 만나기 MASOCON 2019 - BUZZNI
  5. 7.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 7 첫 번째 장벽 창업초기. 기술과

    열정은 넘치지만 사용자는 0에 수렴하던 시절...
  6. 8.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 공모전 B2B 검색엔진 8 창업 초기의

    버즈니는, 보유한 기술을 적용할 수 있는 시장과 서비스의 발굴을 위해 다양한 시도를 했습니다. 첫 번째 장벽을 넘기 위한 시도 의견검색 SI
  7. 9.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 9 모바일 이라는 메가 트렌드 파악

    공모전 출품작인 ‘버즈니 영화’ 서비스가 많은 사용자를 유치하면서 우리는 ‘사용자를 위한 서비스를 만들자’는 강한 동기를 얻게 됐습니다. 이 서비스는 결국 300만 다운로드 사용자를 만날 수 있었습니다. 첫 번째 장벽을 넘기 위한 시도
  8. 10.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 10 두 번째 장벽 버즈니가 만난

    두 번째 장벽 : 비즈니스 모델
  9. 11.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 비즈니스모델은 생존과 직결 사용자 확보 ≠

    비즈니스 모델 버즈니는 현재 까지 다양한 시행착오를 거치면서 비즈니스 모델 구축에 대한 경험을 쌓아왔습니다. 실패를 통해 배운점을 토대로 사용자와 비즈니스 모델 두마리 토끼를 모두 잡기 위해 끊임없이 피봇을 시도했습니다. 11 두 번째 장벽 버즈니 영화 오락커 홈쇼핑모아 버즈니 맛집 게임콕콕
  10. 12.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 12 피봇에 민첩함은 생명! 버즈니가 5번

    이상 피봇하면서도 생존할 수 있었던 이유 생존을 위해 빠른 서비스 개발 능력은 필수! 두 번째 장벽
  11. 13.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 13 1. 주 언어는 Python으로! 2.

    바퀴를 새로 만들지 않기 위한 노력 3. 빠른 배포를 위한 환경 4. 돈으로 시간도 살 수 있다 두 번째 장벽 빠른 개발 환경을 위해 버즈니가 시도한 것들 서비스 방향이 불분명할 때는 나중에 다시 만들 각오를 하고 개발 속도에 집중. 방향이 명확해지면 그때 코드를 새로 다시 작성.
  12. 14.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 14 주 언어는 Python으로! 빠른 프로토타이핑과

    개발을 위해 활용성이 높고 오픈소스 생태계가 넓은 Python을 주 언어로 사용 두 번째 장벽을 넘기 위한 시도
  13. 15.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 15 바퀴를 새로 만들지 않기 위한

    노력 직접 만들기 전에 활용할 수 있는 오픈소스가 있다면 가급적 활용하는 선택. 두 번째 장벽을 넘기 위한 시도 elasticsearch 2010 Lucene 2007 자체 검색엔진 2006
  14. 16.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 16 빠른 배포를 위한 환경 모바일

    서비스 초기에는 민첩한 개발과 대응을 위해 하이브리드앱 구조로 개발 환경을 구축. 두 번째 장벽을 넘기 위한 시도
  15. 17.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 17 돈으로 시간도 살 수 있다

    돈으로 해결 가능한 문제는 가급적 돈으로 해결 : 자체 서버 관리 → AWS 클라우드 이전 두 번째 장벽을 넘기 위한 시도
  16. 18.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 18 마침내 우리는 우리가 지닌 기술과,

    사용자의 니즈와, 비즈니스 모델이 결합된 서비스를 만들게 됐습니다. 새로운 기회 MASOCON 2019 - BUZZNI
  17. 19.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 다양한 홈쇼핑사의 채널과 상품이 있었지만 이를

    하나로 모아서 편리하게 볼 수 있는 서비스는 없었습니다. 우리는 ‘모든 홈쇼핑을 한눈에’라는 심플한 아이디어를 슬로건으로 ‘홈쇼핑모아’를 만들었습니다. 19 홈쇼핑모아의 탄생
  18. 20.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 20 그리고 현재 홈쇼핑모아는 1000만 이상

    유저가 다운로드 받은, 업계 1위 모바일 홈쇼핑 포털 서비스로 성장하였고 현재 1000억 이상의 거래액이 발생하고 있습니다. 홈쇼핑모아의 성장
  19. 21.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 21 이후, 버즈니는 '홈쇼핑모아' 서비스에 집중하게

    됐습니다. 2번의 투자 유치를 통해 성장했고, 많은 사람들이 함께 서비스를 만들게 됐습니다. 버즈니의 성장
  20. 22.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 22 3,4,5 번째 장벽 MASOCON 2019

    - BUZZNI 버즈니가 만난 3,4,5 번째 장벽 : 기술부채, 조직문화, 상위전략
  21. 23.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 23 밸런스 기존의 ‘속도’ 만을 중시하던

    환경은 서비스가 커지고, 구성원이 늘어남에 따라 엇박자 신호들이 나타나게 됐습니다. 지속적인 성장을 위해 다양한 측면에서 조직의 밸런스를 조정하게 됐습니다. 기술 부채 조직문화 상위전략
  22. 24.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 24 기술적 측면 기술 부채 해결을

    위한 노력 기술 부채 해결을 위한 노력 1. 잠재력 있는 서비스에 집중해서 재개발 2. 클라우드 활용, 비용 최적화 3. Kubernetes 기반 마이크로 서비스 아키텍처
  23. 25.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 25 기술 부채 해결을 위한 노력

    잠재력 있는 서비스만 집중해서 재개발 우리가 만든 다양한 서비스들이 있었지만 서비스 간의 잠재력을 분석하여 개발 및 운영 리소스를 집중할 서비스를 홈쇼핑모아로 선정하고 기술부채를 감소시키기 위해 아키텍처 및 서비스를 처음부터 다시 만들게 되었다. 홈쇼핑모아
  24. 26.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 26 기술 부채 해결을 위한 노력

    클라우드 활용, 비용 최적화 서버 직접 관리에서 오는 불안정성 해소를 위해 2013년 AWS 클라우드로 서비스 이전. - 일단 이전을 먼저 해서 사용하고, 추후 익숙 해지고 나서 비용 최적화. - 많은 서버 리소스가 필요한 백그라운드 배치 작업은 IDC 활용. - 기타 사용자가 사용하는 직접적 부분은 클라우드 사용해서 안정성 확보. - 심리적 안정감이 크게 향상됨.
  25. 27.

    MASOCON 2019 - BUZZNI Kubernetes 기반 마이크로서비스 아키텍처 버즈니의 홈쇼핑모아

    서비스는 Kubernetes 기반의 마이크로서비스 아키텍처로 시스템을 구축 및 운영하고 있습니다. 서비스를 각 영역별로 분리하여 특정 서비스 영역에 문제가 생겨도 다른 서비스 영역은 안정적으로 동작하게 합니다. 또한 서비스 기능별 명확한 담당자 지정과 별도의 개발 주기 설정이 용이하므로 더 빠른 개발과 장애에 대한 신속대응, 그리고 서버 증설에 대한 비용 절감등의 효과가 있습니다. 상품 ITEM 푸시 PUSH 이벤트 EVENT 광고 AD 사용자 USER 27 기술 부채 해결을 위한 노력
  26. 28.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 1. 미션, 비전, 핵심가치 2. 꼼꼼한

    데이터 분석 시스템 기반 의사결정 3. 조직 구조 4. 조직 운영 프로세스 개선 28 조직문화적 측면 함께 일을 잘 하기 위한 환경 마련 함께 일을 잘 하기 위한 환경 마련
  27. 29.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 29 미션, 비전, 핵심가치 “기술로 정보와

    사람을 연결하여 생활에 가치를 더하다” OUR MISSION 모든 구성원이 집중하고, 협업 할 수 있도록 조직에 내재된 미션과 비전, 핵심가치 발굴과 공유를 위한 노력 함께 일을 잘 하기 위한 환경 마련
  28. 30.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 30 꼼꼼한 데이터 분석 시스템 기반

    의사결정 실시간 통계 분석 환경 구축 (EFK - Elasticsearch, Fluentd, Kibana) - 서비스의 문제를 바로 파악하고 조치. - 즉각적인 서비스 기능 테스트 및 결과 확인, 최적화 - 중장기 통계 데이터를 비교 분석 할 수 있는 자체 시스템 구축 - 정기적 확인이 필요한 주요 지표들의 중장기적 차원의 변화 추이를 쉽게 비교 분석할 수 있는 자체 툴 구축. - HAS 주요 핵심 통계를 중장기 통계와 비교하여 서비스 문제를 조기에 파악하여 안정성 확보. - 확실한 통계 분석 시스템을 기반으로 서비스에서 다양한 테스트 실시, 바로 확인한 결과를 다음 성장 목표에 반영. <이미지 출처 https://elastic.co> 함께 일을 잘 하기 위한 환경 마련
  29. 31.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 31 <redash 화면 출처 - https://www.capterra.com/p/152656/Redash/>

    <HAS 시스템 및 Zeppelin 화면> 꼼꼼한 데이터 분석 시스템 기반 의사결정 멀티 데이터 소스에 대한 시각화 및 분석 툴 Redash 도입 - 데이터들을 다양한 방식으로 여러 소스들에 저장하면서, 통합된 데이터 시각화 및 분석에 대한 요구사항이 발생 - Redash를 사용하여 여러 데이터 소스를 한곳에서 통합해서 분석하고 모니터링 할 수 있는 환경 구축. 자체 개발 내부 경영지표 분석 시스템 - HAS - 서비스 주요 수치 및 매출/거래액 등 핵심 지표를 수집 및 분석 시각화 해주는 시스템을 직접 구축. 함께 일을 잘 하기 위한 환경 마련
  30. 32.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 32 조직 구조 데이터 전략 AI

    Lab 경영진 비즈니스/마케팅 경영지원 신성장 모아리포트 모아애드 검색 핵심기능 자율적인 환경을 위한 명확한 역할과 책임 부여. 그리고 프로덕트 중심의 조직개편 함께 일을 잘 하기 위한 환경 마련
  31. 33.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 아틀라시안 suite를 활용한 지식 공유 및

    이슈 트래킹 프로세스 도입 데이터 기반 의사결정 프로세스 강화 OKR 기반 성과 관리 체계 도입 중 33 조직 운영 프로세스 개선 함께 일을 잘 하기 위한 환경 마련
  32. 34.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 34 기능 중심 전략의 한계, 상위

    전략으로 극복 1. 모바일 홈쇼핑 생태계 성장 전략 2. 데이터 비즈니스화 전략 상위전략 측면 기능 중심 전략의 한계, 상위 전략으로 극복
  33. 35.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 35 모바일 홈쇼핑 생태계 성장 전략

    홈쇼핑사 벤더사 사용자 Commerce AI 홈쇼핑 시장에서 모바일은 새로운 성장 동력이 되고 있습니다. 홈쇼핑모아는 모바일 홈쇼핑 생태계를 성장시키기 위해 커머스 AI 기술을 중심으로 사용자, 홈쇼핑사, 벤더사 세 영역에 유의미한 가치를 줌으로써 모바일 홈쇼핑 생태계를 성장시키고자 합니다. 기능 중심 전략의 한계, 상위 전략으로 극복
  34. 36.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 36 모아리포트는 홈쇼핑, 벤더사 등 홈쇼핑

    업계 종사자에게 유의미한 상품 및 사용자 분석 데이터를 제공하는 국내 유일 모바일 홈쇼핑 빅데이터 서비스입니다. 국내 모든 홈쇼핑 및 T커머스가 모여있는 홈쇼핑모아의 빅데이터를 활용해 현재의 홈쇼핑을 분석하고, 앞으로의 홈쇼핑을 예측하는데 기여하고 있습니다. 보다 많은 사용자들에게 보다 많은 인사이트를 제공할 수 있는 웹 서비스를 준비중에 있습니다. 데이터 비즈니스화 : 모아리포트 기능 중심 전략의 한계, 상위 전략으로 극복
  35. 37.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 37 여섯 번째 장벽 버즈니가 만난

    여섯 번째 장벽 : 데이터 범람 ...
  36. 38.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 38 Billions of Product Data 수십개의

    대형 온라인 쇼핑몰에는 수억개 이상의 상품 정보가 복잡한 상태로 존재합니다. 같은 상품이라하더라도 서로 다른 형태, 분류, 이름으로 저장되어 있고 이 상품 정보들 중에서 고객이 원하는 상품 정보만을 선별하여 제공하는 일은 매우 어려운 문제입니다. 수십억개 이상의 상품 데이터
  37. 39.

    39 상품 비교 상품 분류 상품 검색 39 MASOCON 2019

    - BUZZNI 데이터 기술로 생활에 가치를 더하다 우리는 커머스 AI 기술로서 데이터 범람의 장벽을 극복하고 기술 경쟁우위를 확보하고자 합니다.
  38. 40.

    40 자동화된 가격비교 엔진 : 국내 최초 BUZZNI COMMERCE AI

    버즈니는 특정 카테고리 상관 없이 모든 상품을 대상으로 하는 자동화된 방식의 가격비교 기술을 보유하고 서비스로 제공하고 있습니다. 또한 본 기술을 기반으로 다양한 서비스/비즈니스 가치를 지닌 기술로 발전시켜 나가고 있습니다. - 동일 상품 그룹 데이터를 활용한 마케팅 효율 극대화 - 상품 검색 랭킹 향상 - 상품 추천 성능 향상 MASOCON 2019 - BUZZNI
  39. 41.

    “여성니트” 검색 예시 41 홈쇼핑모아 상품 검색 BUZZNI COMMERCE AI

    1억건 이상의 상품을 검색 할 수 있습니다. (국내 모든 홈쇼핑사, 대형 쇼핑몰, 오픈마켓 데이터 보유) 사용자들의 각종 액션 데이터와, 상품 데이터를 활용한 Learning To Rank 모델을 사용하며 사용자의 반응을 이끌어 내는 기반 기술입니다. MASOCON 2019 - BUZZNI
  40. 42.

    42 상품 이미지 검색 BUZZNI COMMERCE AI 사용자가 카메라로 상품을

    찍거나, 스크린샷 등을 찍어서 이미지를 통해서 같거나 비슷한 상품을 검색할 수 있게 해주는 기술입니다. 버즈니는 2015년부터 현재까지 이미지 검색 기술에 투자하여 성능을 꾸준히 높이고 있고, 국내 최초 쇼핑 상품 이미지 검색 서비스 ‘샷핑’을 출시 하였습니다. 버즈니의 이미지 검색 기술의 현 수준은 다음 중 3단계에 해당하는 기술로, 기술적으로 성숙한 단계에 이르렀고 단계별로 홈쇼핑모아에 도입 중입니다. 사무실 의자 촬영 후 이미지 검색 예시 MASOCON 2019 - BUZZNI 1. 완전 동일한 이미지만 검색 가능 2. 유사한 이미지도 검색 가능 3. 카메라로 촬영한 이미지도 검색 가능
  41. 43.

    43 상품 카테고리 분류 엔진 BUZZNI COMMERCE AI 상품의 기본

    정보를 바탕으로 해당 상품의 카테고리가 무엇인지 분류 하는 기술입니다. E-커머스 서비스에서 정확한 검색 / 추천 / 개인화 서비스를 제공하기 위해서 세밀한 상품 카테고리 분류 기술은 필수적인 기술 입니다. 버즈니는 1,200여개 상품 카테고리에서 정확도 90%이상, 0.5 초 이내로 상품의 카테고리를 분류하는 딥러닝 기술을 보유하고 있습니다. MASOCON 2019 - BUZZNI 버즈니 상품 카테고리 분류 기술 분류 정확도 90% ▲ 분류 속도 0.5s ▼ 상품 카테고리 분류 category1 "출산/육아" category2 "장난감" category3 "언어/숫자학습"
  42. 44.

    44 Segmenter BUZZNI COMMERCE AI 입력된 문장을 의미 단위로 띄어쓰기를

    해주는 기능으로, 검색엔진의 정확도 향상에 있어 필수 핵심 기능입니다. 버즈니의 Segmenter는 쇼핑분야에서 98% 이상의 정확도를 자랑하며 외래어, 미등록어에 강합니다. 공개된 형태소분석기와 비교 예 2019.05.09 기준 KEYWORD Mec* BUZZNI 타사 오픈소스 숀리스쿼트머신 숀 리스 쿼트 머신 숀리 스쿼트 머신 숀리스 쿼트머신 진도끌레베 진도 끌 레 베 진도 끌레베 진 도끌레베 가우스메타수직프러브 가우스 메타 수직 프 러 브 가우스 메타 수직 프러브 가우스메타 수 직 프러브 국민크림블랙모어스 국민 크림 블랙 모 어스 국민 크림 블랙모어스 국민크림블 랙모 어 스 MASOCON 2019 - BUZZNI
  43. 45.

    45 의견 분석 엔진 BUZZNI COMMERCE AI 입력된 문장에서 의견(opinion)을

    찾아서 분석 해주는 자연어 처리 기술로 수만개의 사용자들의 리뷰 중 의견과, 의견의 속성 등을 찾아서 요약할 수 있습니다. MASOCON 2019 - BUZZNI
  44. 46.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 46 BUZZNI COMMERCE AI AI Lab

    국내 커머스 AI 기술 분야의 최고 선두주자가 되기 위해 우리는 수억건의 상품 데이터를 사용자에게 유용한 정보로 가공하여 연결할 수 있도록 AI 기술을 연구하고 있습니다. 더 나아가 BUZZNI AI Lab을 출범하고, 기술 성장에 박차를 가하고자 합니다. COMMING SOON
  45. 47.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 버튼좀 눌러줘... 47 일곱 번째 장벽

    버즈니가 만난 일곱 번째 장벽 : 인재영입
  46. 48.

    MASOCON 2019 - BUZZNI AI Lab -AI Image 리서쳐 -AI

    NLP 리서쳐 -프론트 & 백엔드 엔지니어 -추천 엔지니어 -데이터 분석 엔지니어 48 버즈니 로켓에 올라타세요! 전문연구요원 신규 편입/전직도 모두 가능! 자세한 내용은 버즈니 리크루팅 사이트를 확인해주세요! - https://recruit.buzzni.com 홈쇼핑모아 -백엔드 엔지니어 -데이터 엔지니어 -Android 클라이언트 엔지니어 검색서비스 -프론트엔드 엔지니어 -백엔드 엔지니어 모아리포트 -프론트엔드 엔지니어 -백엔드 엔지니어 -데이터플랫폼 엔지니어 사내 시스템 -백엔드 엔지니어 인재 영입
  47. 49.

    MASOCON 2019 - BUZZNI 이 사진을 촬영하여 버즈니 개발팀 지원서에

    첨부하면, 서류 전형 PASS!! https://recruit.buzzni.com ✨ ✨ 인재 영입