[Amazon의 핵심전략 2:상품선택] 나는 당신이 무엇을 원하는지 알고있다

 

 

 

 

사람들은 왜 아마존에 열광하는가

 

상품 선택: 나는 당신이 무엇을 원하는지 알고있다.

 

 

인터넷을 통해 다양한 상품을 제공하며 고객을 끌어들일 수 있다는 점은 오프라인 매장이 넘보기 힘든 온라인 쇼핑몰만의 큰 장점이다. 많은 온라인 쇼핑몰들은 그동안 이러한 장점을 최대한 활용하기 위해 ‘어떻게 하면 다양한 상품을 많은 고객에게 노출시킬 수 있을까?’ 라는 관점으로 고객의 상품 선택을 유도해왔다. 사용자의 최초 접점인 메인 화면에 수 많은 상품들을 진열해 놓거나, SNS 등의 온라인 플랫폼을 통해 무차별 적으로 광고를 게시하는 방법이 대표적인 예이다. 하지만 이것은 다분히 고객의 입장을 고려하지 않은 ‘판매자’ 중심의 상품 노출 방식으로, 오히려 고객이 상품을 선택하는 과정에서 해당 상품을 회피하게 되거나 정보 과잉에 의한 피로감을 느끼는 역효과로 이어지기도 했다.

 

반면 사업 초기부터 ‘고객 중심’의 경영을 주지해온 아마존은 ‘어떻게 하면 고객이 필요한 다양한 상품을 추천할 수 있을지’에 초점을 맞춰왔다. 아마존은 다양한 상품군을 보유하기 위한 인터넷 쇼핑몰 본연의 노력은 물론, 방대한 양의 상품 정보를 다양한 고객 경험과 연결시킨 Database를 구축하며 고객별 개인화된 상품 정보를 제공하는데 힘썼다. 즉, 고객이 아마존과 접촉하는 시점에 고객이 필요할만한 상품을 선택할 수 있도록 추천 알고리즘을 강화시켜 나갔고, 이는 최근의 스마트 디바이스 환경과 빅데이터 컴퓨팅의 분석 기능을 이용하여 아마존만의 독보적인 핵심 경쟁력으로 이어지는 계기가 되었다.

 

 

① Open API 전략을 통해 방대한 양의 상품을 소싱하기 위한 생태계 구축

아마존은 2002년부터 Open API(Application Programming Interface) 정책을 통해 자사의 생명선이라 할 ‘아마존이 취급하는 방대한 상품 데이터와 상품검색-결제-배송 등의 인터넷 쇼핑 서비스'를 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 했다. AWS(Amazon Web Service)라고 명명된 이 서비스를 통해 소매업자들은 단지 자신들의 홈페이지를 개설하고 AWS를 통해 상품정보와 판매 정보를 주고받을 수 있도록 기능을 설정하는 것으로 전자 상거래 사이트를 구축 할 수 있었다. 아마존의 다양한 상품을 검색하고, 결재하거나 편리한 배송 서비스를 이용하는 것은 모두 AWS가 해결해 주었다. 이를 통해 사람들의 다양한 욕구를 충족시키는 수많은 3^rd-party 애플리케이션이 탄생하였고, 아마존은 점점 더 다양한 품목을 취급할 수 있게 되며 2011년 외부 판매자가 취급하는 상품의 매출이 아마존 전체 매출의 39%에 이르게 될 만큼 방대한 상품을 소싱하게 되었다.

 

 

이렇게 AWS에 의해 아마존의 상품을 조회하는 통로가 많아지면서, 고객들이 아마존의 다양한 상품을 접할 가능성은 점점 높아졌다. 특히, 아마존의 상품이 여러 사이트에 링크되면서 이를 검색 결과의 적중성을 높이는 요인으로 본 구글, 야후와 같은 검색 사이트에서는, 아마존의 상품을 검색 결과의 최상위 위치에 배치하는 검색엔진 최적화(SEO, Search Engine Optimization)가 자체적으로 이루어지게 되었다. AWS를 통해 구축된 3^RD-Party 업체의 웹사이트가 활성화 될수록 또 다른 수익을 창출하는 선 순환으로 이어진 것이다.

 

이후 AWS는 지금의 클라우드 서비스로 진화하게 되었고, 현재 전세계 클라우드 시장의 80%를

차지하며 매년 놀라운 실적을 올리고 있다. AWS는 거의 지금의 클라우드 시장을 새로 만든 시초

격으로, 아마존의 대표적인 혁신과 진화의 산물이다. 오늘날의 AWS에 대해서는 향후 더욱 자세

히 소개하도록 하겠다.

 

 

 

 

② 상품 유사성(Item Similarity) DB 구축을 통한 효과적인 개인화 추천 기능 구현

  아마존은 초창기부터 상품과 사용자에 대한 DB 구축에 큰 힘을 쏟았다. 특정 상품에 대해, 그것을 구매한 사람들의 생각과 의견은 어떠한지, 혹은 그 사람들이 또 다른 어떤 상품에 흥미를 느꼈고 심지어 해당 제품의 상세 정보를 본 고객들이 결국 구매한 것은 무엇인지 까지 DB로 구축했다. 이처럼 아마존은 상품에 대한 고객의 경험들을 여러 시나리오 별로 DB화 시키는 작업을 수행했고, 특정 상품이 다른 상품과 얼마나 유사성이 있는지를 파악할 수 있는 상품 대 상품의 유사성(Item-to-Item Similarity)을 정의한 Big Data를 구축할 수 있었다.

 

이렇게 구축된 상품 유사성 DB(Item Similarity DB)를 통해 고객들이 특정한 상품에 대해 관심을 갖는 시점에 그 상품과 유사성을 가진 다른 상품에 대한 정보를 경우의 수 별로 추천할 수 있게 되었고 이를 통해 고객들은 아마존 닷컴의 메인 화면이나 My-page, 상품 조회화면 등 제품을 구매하기 위해 방문하는 모든 페이지에서 개인화된 상품 추천을 경험할 수 있게 되었다.

 

 

주목할만한 점은 아마존이 이처럼 자사의 방대한 상품DB와 유사성DB 구축을 위해 3^rd-Party 업체와 고객의 리뷰와 같은 외부의 힘을 이용하는 크라우드 소싱(Crowd sourcing) 전략을 수행했다는 점이다. 독자적으로 구축하기에 비용 소모가 큰 역량은 외부 리소스에 맡기고 그 기회비용을 또 다른 핵심 역량을 강화하는데 투자하는 전략을 통해, 아마존은 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지, 스마트 디바이스 사업으로 확장할 수 있는 기반을 마련할 수 있었다