김다영

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왈라의 프로덕트헌트 회고글

3월 30일, 왈라가 프로덕트헌트에 런칭되었다는 사실을 디스콰이엇 분들에게 전해드렸었습니다.

감사하게도 정말 많은 분들이 댓글과 응원을 해주셨어요. 한 표 한 표 올라가는 것을 보며, 파프리칸들과 기뻐했답니다!

왈라는 프로덕트헌트에서 최고 순위 4위, 최종 순위 6위를 기록했습니다.

목표했던 1등과는 거리가 살짝 있지만! 처음 도전한 것 치고는 선방했다고 생각하고 있어요.

이 글을 통해서는 파프리카데이터랩이 프로덕트 헌트를 통해 무엇을 얻었는지, 그리고 앞으로 다시 도전한다면 무엇을 더 신경쓸지에 대한 레슨런을 공유해보려고 합니다.

[첫 번째 도전을 통해 얻은 레슨런]

  1. 완벽한 상태로 런칭할 필요는 없다

    • 생각보다 개발 일정이 늦어지게 되어서, 런칭 직전까지 버그를 잡느라 PST로 12시로 예정되어 있던 런칭이 3시간 가량 늦어지게 되었습니다.

    • 프로덕트헌트의 upvote 구조에 대하여 잠깐 말씀드리자면, PST 12-4시까지는 upvote 수와 순위는 비공개됩니다. 그리고 4시간이 지나면 순위가 공개돼요. 이때 Featured에 프로덕트가 들어가면, 혹은 1-2위를 차지하면 더 많은 유저들의 지지를 받을 수 있기에 처음 4시간이 매우 중요합니다.

    • 저희는 런칭을 미뤘기에 제때 올라온 다른 프로덕트는 열심히 upvote를 모으고 있었을 때 지인들을 통해서도 upvote를 확보하지 못했어요. 다시 돌아간다면, 약간 부족하더라도 정시에 올리고 뒤에 보완 작업을 했을 것 같습니다. 꼭 완벽한 상태로 공개할 필요가 없다는 것을 알았어요.

  2. 활발한 피드백을 원한다면, 월 초 평일으로

    • 프로덕트헌트에서 직접 제공하는 런칭 가이드라인에서는 주말보다는 평일, 특히 화-목의 평균 upvote 수가 다른 날보다 높고 유저들의 활동도 더 활발하다고 합니다. 또 Product of the month는 1일부터 말일, Product of the week는 월요일부터 일요일을 기준으로 하기에 월초, 그리고 월-화요일의 경쟁이 가장 치열하죠.

    • 저희는 Product of the day가 목표였기에 3월 거의 마지막날 그리고 주말에 런칭을 진행했습니다. Figma와 같은 큰 회사의 런칭은 없어 경쟁이 덜했다는 점은 다행이었지만 유저들의 뾰족한 피드백과 반응은 기대했던 것보다는 덜 활발했던 것 같아요. (다음에는 용감하게 월 초 목요일 즈음에 내보려고요!)

  3. 다른 프로덕트의 upvote 구매와 hunter 고용을 막을 수 있는 방법은 없다...

    • 프로덕트 헌트에서는 upvote 구매를 강력하게 막고 있습니다. 그런데 공공연하게 구매는 일어나고 있는 듯 보여요. 구글에 buying upvote for product hunt라고만 검색해도 수많은 셀러들이 나옵니다. 런칭을 하게 되면 링크드인, DM 등으로 셀러의 연락이 오기도 해요. 영향력 있는 hunter들도 자신이 제품을 홍보해주겠다며 컨택을 합니다.

    • 런칭 하루만큼은 거의 5분에 한 번씩 프로덕트헌트를 들여다봤는데요, 하루종일 점진적인 upvote 증가율을 보이던 특정 제품이 새벽 시간, 그리고 집계 마감 전 1시간 안에 300개 이상의 upvote를 받게 된다면 약간의 의심을 품게 되는 건 어쩔 수 없더라고요.

    • 물론 좋은 바이럴 마케팅 등으로 순수하게 upvote 확보를 하는 경우가 대부분이겠지만, 일단 너무나 공공연하게 구매를 유도하는 접촉이 이루어지는 것을 보면 누구나 혹할 수밖에 없겠구나 싶었습니다(어쩌면 순위권을 차지하려면 무조건 필요할 수도 있겠다는 생각이 들기도 했어요...).

[프로덕트헌트를 통해 얻게 된 것]

  1. 글로벌 진출을 위한 단단한 기반 쌓기

    • 왈라는 국내 폼빌더 시장에서 빠르게 성장하고 있고, 앞으로의 목표는 해외, 일차적으로 북미 시장입니다. 프로덕트헌트의 많은 유저가 북미에 있기에 런칭 자체로도 나름 '글로벌 데뷔'로서 유의미했고, 또 런칭을 준비하는 과정에서 서비스 영문화를 완전히 점검할 수 있었어요.

    • 영문 서비스 소개 영상과 영문 랜딩페이지 제작, 서비스를 홍보할 캐치프레이즈와 설명 문구를 정하는 과정에서 해외 유저들을 더 명확히 타겟할 수 있게 되었습니다.

  2. 기능 개발 벼락치기!

    • 왈라는 이번 프로덕트 헌트에 '데이터 분석' 기능을 선보였습니다. 설문조사를 통해 얻은 주관식 데이터를, 폼빌더 내의 분석 툴을 이용해 바로 분류하고 핵심을 찾아낼 수 있도록 하는 기능이에요. 이 기능은 오랫동안 파프리카데이터랩의 숙원사원이었고, 또 많은 기업들이 요청을 주셨던 항목이기도 합니다.

    • 프로덕트헌트 런칭일이 잡힌 이후, 데드라인 전까지 기능 개발을 완료하기 위해 아주 빠른 스프린트를 해야 했어요. 개발자, 데이터엔지니어 분들은 리터럴리 말 그대로 밤을 새며! 작업을 하셨답니다. 영범님(대표님)은 농담 반, 진담 반으로 타임라인이 1년은 앞당겨졌다고 해요.

  3. 끈끈한 팀워크!

    • 모두가 한 마음으로 내가 만든 제품의 성공을 바라며 진심으로 일하는 경험은 얻기 힘듭니다. 프로덕트헌트는 팀의 간절함을 극대화하는 힘이 있는 것 같아요. 토요일 저녁, 쉬고 있는 지인들에게 연락해 제품을 홍보하고, 순위권 안에 들었을 때 한 마음으로 기뻐하고, 또 서로의 개발, 영상, 준비 덕분이었다고 치켜세워주는 마음에서 팀에 대한 애정이 더 켜졌던 것 같습니다.

여러 우여곡절이 많았고, 철저히 준비한다고 했는데도 부족했던 점들을 마주하며 속상해하기도 했던 몇 달이었습니다. 그럼에도 불구하고 프로덕트헌트는 두 번 생각할 것 없이 잘 했다고 자부하는 도전이에요.

이 모든 뿌듯함은 저희를 응원해주셨던 디스콰이엇의 많은 분들, 그리고 파프리카데이터랩 팀원들 덕분이라고 생각합니다.

항상 감사합니다!

* 왈라 서비스가 궁금하다면 ? 랜딩페이지 바로가기

* 프로덕트헌트를 준비하고 계신 다른 팀이 있다면, 제가 아는 한에서 언제든 도움을 드릴게요! 편하게 연락해주세요😎

왈라 Walla

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김다영

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왈라가 5분 전, 프로덕트 헌트에 런칭되었습니다!

안녕하세요, 디스콰이엇 여러분!

드디어 왈라가 프로덕트헌트에 런칭되었습니다.

2월 말, 3월 초에 런칭을 하고자 했는데, 자그마치 한 달이 넘게 밀렸네요.

이번 런칭은 파프리카데이터랩의 철야 개발... 수많은 논의... 피땀 눈물이 담긴 첫 글로벌 데뷔입니다!

사실 한국 시간으로 오후 4시에 런칭이 되었어야 하는데, 말썽을 부렸던 개발 이슈가 하나 있어서 늦게나마 런칭을 했다는 웃픈.. 에피소드도 있어요..

왈라는 주관식 응답을 AI로 분석하여, 더 효율적으로 데이터를 다룰 수 있도록 하는 폼빌더입니다. 이번 런칭을 위해 AI를 왈라 서비스 안에 넣는 큰 작업을 했어요!

짧게 시간 내어 보셔도 후회없으실 거예요.

파프리칸들의 간절한 마음을 담아... 이 글을 보고 계시는 디스콰이엇 가족분들께 저희 서비스에 대한 피드백과 (가능하다면) upvote를 요청드립니다.

https://www.producthunt.com/posts/walla

함께 힘을 모아주신 노력에 대한 보답으로,

저희도 이번 런칭에 부딪히며 얻고 깨달은 바를 디스콰이엇에 가감없이 나누도록 할게요!

감사합니다!

- 파프리칸 일동 올림-

왈라 Walla

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김다영

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프로덕트 헌트 준비, 왈라가 도와드려요!

안녕하세요, 파프리카데이터랩입니다.

지난 글로 디스콰이엇 분들께 왈라가 프로덕트 헌트 런칭을 계획하고 있다고 알렸었어요.

프로덕트헌트를 잘 모르시는 분들을 위해 간단히 설명을 드리자면,

프로덕트헌트는 일명 글로벌 소프트웨어 빌보드차트라고 볼 수 있습니다!

쟁쟁한 제품이 하루에도 수백 개씩 쏟아지는 곳이라 글로벌 스타트업, 그리고 투자사와 언론 등이 모두 주목하는 채널이죠.

런칭 이후의 투표에서 높은 순위를 차지하면 순식간에 몇 만 건의 트래픽이 발생하기도 하고요,

또 대부분의 프로덕트 헌트 유저들은 새로운 제품에 관심이 많은 ‘highly-engaged product lovers’이기에 런칭 자체만으로 유의미한 피드백을 얻고 초기 고객을 확보를 할 수 있기도 합니다.

따라서 이번 런칭은 왈라의 글로벌 시장 진출을 위한 첫걸음인 셈입니다!

프로덕트 헌트를 위해 파프리칸 9명은 밤낮없이 바쁘게 달리고 있습니다.

처음에 예상했던 것보다는 그 과정이 복잡하고, 준비해야 할 것도 많더라고요.

특히 영문으로 쓰인 가이드라인을 하나하나 읽고 준비해야 할 것들을 꼼꼼히 점검하는 것이 꽤나 번거로웠습니다.

그래서, 저희 왈라 런칭에 힘을 모아달라고 말씀드릴 겸, 또 디스콰이엇에서 프헌을 준비하시는 분들을 도울 겸 작은 이벤트를 준비했습니다.

프로덕트 헌트에 올라온 왈라의 런칭 예정 글에서 ‘notify me’를 클릭해주신 모든 분께,

프로덕트 헌트에서 직접 제공했던 런칭 꿀팁과 가이드라인의 번역본인 ‘프로덕트 헌트 제공 가이드 한국어판’ 노션 페이지를 공유드리려고 해요!

해당 노션에는 준비 과정에서 느낀 제 인사이트와 꿀팁도 덧붙였습니다.

<프로덕트 헌트 제공 가이드 한국판 공유받는 법>

  1. (기존 유저가 아니라면) 프로덕트 헌트에 회원 가입을 먼저 해주세요. (구글에 product hunt 검색, 혹은 https://www.producthunt.com/ 접속)

  2. 왈라의 커밍쑨 페이지에서, ‘notify me’를 클릭해주세요.

  3. 왈라폼으로 ‘notify me’를 신청한 본인의 이메일 주소를 보내주시면, 복제하여 사용하실 수 있는 노션 링크를 보내드립니다! (매일 저녁 8시 정도에 일괄적으로 발송드릴 예정입니다.)

    한국어판 가이드라인 신청 링크 : https://walla.my/survey/vtPM0WyHEHpHgb5iUw0C

더하여, 프로덕트 헌트를 준비하고 있는 팀이 있다면 언제든 왈라팀에게 연락을 주세요!

서로 도우며 같이 프로덕트 헌트를 준비해요 😊

감사합니다!

왈라 Walla

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김다영

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왈라가 프로덕트 헌트에 등장했어요!

글로벌 서비스를 꿈꾸는 왈라가, 드디어 프로덕트 헌트에 첫 발을 내딛었습니다.

공식 런칭을 공표하는 왈라의 Coming soon 배너가 올라간 것인데요,

벌써 몇 천 명의 팔로워를 가진 유명 헌터분들이 왈라 런칭에 'notify me'를 눌러주셨답니다 🫢

그리고 이건 아마도 저희의 고퀄리티 디자인과 재미있는 소개 문구 덕분인 것 같은데요...(ㅎㅎ)

궁금하신 분은 왈라의 커밍쑨 배너를 직접 확인해보세요!

프로덕트 헌트를 경험한 한국 서비스는 해외 서비스에 비하여 비교할 수 없을 정도로 적고,

그래서 국문으로 된 정보 또한 많지 않아요.

큰 잠재력을 가진 더 많은 한국 기업들이 전 세계를 무대로 나아갈 수 있도록,

왈라에서 열심히 기록과 회고를 남기며 프로덕트 헌트 런칭을 준비해보도록 하겠습니다.

그리고 그 과정을 디스콰이엇 식구들에게 하나씩 공유드릴게요🙂

많은 분들이 왈라와 함께 성장하시기를 진심으로 응원합니다!

왈라 Walla

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마케터의 히든카드 : 히든필드

알고 보면 간단한, 히든필드 이해하기

히든필드는 하나의 설문 응답이 어떤 링크를 통해 들어왔는지를 표시해주는 기능입니다.

image.png

인스타그램에 올릴 설문 링크 끝에 ‘source=instagram’이라는 꼬리를 단다면, 해당 링크를 통해 제출된 응답 또한 그 꼬리를 그대로 가져옵니다. 응답 시트에는 자동으로 ‘source’라는 열이 추가되고, 그 안에 ‘instagram’이라는 값이 들어가게 되죠. 따라서 히든필드를 이용하면 설문 응답자에게 ‘너 어디에서 들어왔니?’를 묻지 않아도 유입 경로를 파악할 수 있습니다.

조금 더 구체적인 예시로 들어가 볼까요?

파프리카데이터랩에서 ‘왈라 설명회 신청서’라는 설문을 만들었다고 가정해봅시다. 많은 사람들이 설명회에 참여했으면 좋겠다는 마음으로 ‘인스타그램, 유튜브, 페이스북’이라는 세 소스에 설문 링크를 포함한 광고를 올렸어요. 광고 형식은 동영상과 이미지 광고 두 개를 사용했고, 핵심 카피 또한 ‘업무를 효율적으로’와 ‘최고의 폼빌더’라는 두 개의 문구를 각각 넣어보기로 했습니다.

  • 광고 소스 : 인스타그램, 유튜브, 페이스북

  • 광고 형식 : 동영상, 이미지

  • 핵심 카피 : ‘업무를 효율적으로(카피1)’, ‘최고의 폼빌더(카피2)’

‘인스타그램으로 뿌린 카피 1의 동영상 광고’, ‘유튜브로 뿌린 카피 2의 페이스북 광고’ 등 만들어진 광고의 형태는 322=12, 총 12개입니다. 만약 히든필드를 사용하지 않았다면 파프리카데이터랩이 파악할 수 있는 데이터는 12개의 서로 다른 광고의 결과가 뒤섞인 하나의 최종 결과 뿐일 겁니다. 유입 경로, 광고 형식 등이 나누어지지 않은 설문의 결과만을 보게 되는 것이죠.

그러나 데이터 기반으로 일하는 파프리카데이터랩은 다음과 같은 궁금증들이 있습니다.

궁금증 1 (= 가장 효과적인 광고 방식) : ‘응답이 가장 많이 들어오는 광고 형태는 무엇일까? 인스타그램과 페이스북, 유튜브 중 무엇이 더 효과적인 소스일까?’

궁금증 2 (= 특정 응답에 대한 유입 정보) : ‘‘강하늘’이라는 응답자는 신청서를 엄청나게 길게 작성해주셨네. 인스타그램, 유튜브, 페이스북 중 어떤 소스로 들어온 응답자일까?’

이러한 궁금증을 해소하기 위한 방법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 설문에 직접적으로 유입 경로를 묻는 문항을 넣는 것이죠. ‘인스타그램, 유튜브, 페이스북 중 어디에서 광고를 보고 들어오셨나요?’ 처럼요.

그런데 이와 같은 방식에는 응답자가 카피와 광고를 제대로 기억하기 어려울 수 있고, 설문 문항이 길어져 응답자에게 부담이 될 수 있다는 문제점이 있습니다. 묻고 싶은 질문이 많아질수록 더 번거로워지겠죠.

데이터를 수집하는 가장 간편한 선택

그래서, 효율적으로 일하는 마케터들은 히든필드를 사용합니다. 링크만 잘 만들어 놓으면, 어떤 응답이든 자동으로 히든필드를 채워 주니까요.

사용법은 정말 간단합니다. 먼저, 왈라의 ‘설정’ 탭에서 ‘히든필드 편집하기’를 클릭하고 히든필드 제목을 넣어주세요.

‘히든필드 제목’이란 ‘파악하고 싶은 유입 경로를 큰 카테고리로 묶었을 때, 그 카테고리의 이름’을 말합니다. 예를 들어, ‘인스타그램, 페이스북, 유튜브’라는 세 개의 서비스에 하나의 설문을 업로드한다면 히든필드 제목을 ‘source’ 등이 될 수 있습니다. 이 제목은 어떤 단어이든 상관이 없는데요, 아래처럼 많이 쓰이는 일반적인 분류 기준과 제목이 있기는 합니다.

  • instagram, facebook, youtube, kakaotalk 등 링크가 노출될 정확한 위치로 히든필드를 만들고 싶다면, 이를 묶는 제목은 ‘source’

  • cpc, social, organic 등 유입처의 성격으로 히든필드를 만들고 싶다면, 이를 묶는 제목은 ‘medium’

  • ‘12월 프로모션’, ‘1월 첫주 구독자 이벤트’ 등 캠페인을 구분하는 히든필드를 만들고 싶다면, 이를 묶는 제목은 ‘campaign’

그러나 위와 같은 히든필드 제목은 자주 쓰이는 하나의 예시일 뿐이므로, 명확하기만 하다면 어떤 단어를 넣든 상관은 없습니다.

다음으로는 각 광고에 넣을 커스텀 링크를 생성합니다. 이때, 하나의 특정 상황은 하나의 링크를 가집니다. 예를 들어, ‘유튜브-동영상광고-카피1’로 구성된 설문 홍보 링크라면 https://walla.my/v/ZfrJwikMOS8Pp3UZd0Tz?source=youtube&form=video&contents=copy1 처럼 생길 수 있습니다. source는 youtube이고, form은 video이며, contents는 copy1을 쓴다는 것을 링크에 꼬리로 달아 알려주는 것이죠. ‘?’ 표시는 기존 링크 뒤에 히든필드 꼬리가 온다는 것을 알려주고, 하나의 히든필드를 다른 히든필드와 연결할 때에는 ‘&’ 표시를 씁니다(더 자세한 링크 만드는 방법은 walla.docs를 참고하세요).

이렇게 만든 12개의 설문 링크를, 작성한 히든필드와 일치하는 곳에 배포하시면 끝입니다! 예를 들어, https://walla.my/v/ZfrJwikMOS8Pp3UZd0Tz?source=instagram&form=video&contents=copy2 라는 링크의 경우 카피 2를 담은 인스타그램 비디오 광고에 넣으시면 됩니다. ‘?’ 표시 뒤에 있는 히든필드를 읽으면, source가 인스타그램이고, form이 비디오이며, contents가 copy2니까요.

히든필드의 효과는 응답시트에서 확인하실 수 있습니다. 아래 예시를 보시면, 13번 응답의 경우 ‘1번 카피를 담은 페이스북 비디오 광고’를 통해 들어온 응답임을 알 수 있죠. 빨간 박스 안에 있는 정보는 전부 히든필드가 자동으로 기록한 유입 경로와 광고 형식입니다.

히든필드로 데이터 쪼개 보기

히든필드는 설문을 통해 수집된 데이터를 ‘쪼개서’ 볼 수 있도록 만듭니다. 기존에는 설문 자체의 데이터가 전부이지만, 히든필드를 사용한다면 유입 경로와 매체의 종류 등 다양한 변수를 넣어 데이터를 더 다면적으로 분석할 수 있으니까요. 페이스북으로 들어온 응답자와 유튜브로 들어온 응답자 간의 답변 차이를 볼 수도 있고, 인스타그램을 이용할 때 비디오 광고와 이미지 광고 중 무엇이 더 효과적인지를 비교해 볼 수도 있습니다. 히든필드를 넣는 순간, 설문 결과를 통해 얻을 수 있는 분석의 폭은 무궁무진하게 넓어집니다.

히든필드가 만들 수 있는 가능성 : 문항별 이탈률

사실, 왈라는 이미 모든 설문에 기본적으로 히든필드 하나를 붙여 놓았습니다. 바로 ‘커스터머 키(customerKey)’인데요, 히든필드 설정을 따로 하지 않아도 모든 응답 시트 왼쪽에서는 부여된 응답의 고유 번호를 확인하실 수 있습니다.

왈라는 가까운 미래에, 이 커스터머 키 기능을 확장하여 ‘문항별 이탈률’이라는 기능을 지원하고자 합니다! 히든필드를 붙이면 문항에 대한 트래킹이 가능하기에 해당 응답자가 어느 문항에서 이탈했는지를 알 수 있습니다. 계약서를 작성할 때, 구매 신청서를 작성할 때 어느 문항이 걸림돌이 되는지를 파악할 수 있다면 무엇을 개선해야 할지도 알 수 있겠죠.

이렇듯 히든필드는, 응답자에게 부여되는 설문의 부담을 낮추면서도 유입 경로를 명확하게 측정할 수 있는 효율적인 방법입니다. 간단히 활용 방법만 안다면 많은 설문에서 활용할 수 있는 마케터의 히든카드라고 할 수 있죠!

  • 왈라에 대한 더 많은 소식은 https://blog.walla.my 에서 확인하실 수 있습니다.

  • 해당 콘텐츠는 2024.02.14. 기준으로 작성되었습니다.

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왈라가 필요하신가요? 지금이 기회입니다!

안녕하세요, 파프리카데이터랩입니다.

1월에 처음 작성했던 ‘어쩌다보니 데이터만 10시간째 보고 있는 당신에게’라는 글, 혹시 기억 나시나요?

디스콰이엇을 통해 많은 관심을 받아, 다양한 기업에서 주관식 응답 분석 기능 문의를 주셨답니다!

파프리카데이터랩이 맞는 방향으로 가고 있다는 확신을 얻을 수 있었던 기회였어요. 따뜻한 응원을 건네주셔서 감사합니다.

한편으로는 팀 내에서 이 기능을 어떻게 더 다듬고 발전시킬 수 있을지를 고민하게 되었는데요,

기업들이 가장 잘 이용할 수 있는 방법에 대한 인사이트를 찾기 위한 인터뷰가 더 필요하다는 결론에 다다랐습니다.

그래서,

왈라의 주관식 응답 분석 기능이 궁금하신 기업 두 곳에, 직접 해당 기능을 무료로 제공해 드리려고 합니다.

주관식 응답 분석(텍스트 분석)에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다 :

응답에 담긴 감정 분석

주제별 응답 자동 분류

전체 응답에 대한 키워드 추출

오타 교정

의미에 기반한 검색(키워드가 응답에 포함되지 않아도, 의미가 유사한 답변을 찾아드려요)

+ 이외 기타 요청 사항

서비스를 사용해보시고, 비대면 혹은 대면 미팅을 통해 짧은 인터뷰를 부탁드릴게요.

인터뷰는 제품 사용 경험 및 발전 방향에 대한 피드백을 중심으로 이루어질 예정입니다.

주관식 응답을 쌓아 두고는 계셨지만, 분석은 제대로 못 하셨던 기업들의 많은 관심 부탁드립니다!

신청 링크 : https://walla.my/survey/et5YwgcggHTGaK2LxBYm

앞으로 더욱 발전할 왈라의 성장에 함께해주세요😊

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왈라가 고양이 위치를 수집하는 방법

위치 정보로 세상을 읽다

왈라팀의 데이터 저장소에는 11만 마리가 넘는 고양이들이 삽니다. 눈을 반쯤 감은 채로 식빵을 굽는 고양이, 옆으로 누워 기지개를 쭉 펴는 고양이, 종종걸음으로 길을 건너는 고양이…

11만 마리라는 숫자보다 더 놀라운 것이 있는데요, 왈라팀은 고양이들의 귀여운 얼굴뿐만이 아니라 이들이 사는 곳까지도 알 수 있습니다. 사진이 찍힌 위치 정보를 가지고 있기 때문이죠.

왈라팀이 이렇게나 많은 길고양이 데이터를 확보할 수 있었던 이유는 위치 데이터 기록 필드 덕분입니다. 왈라에 이 필드를 넣어 놓으면, 설문 응답자는 클릭 한 번으로 자신의 현재 위치를 입력할 수 있습니다. 위치 데이터는 위도와 경도의 좌표값으로 저장되는데, 그 값은 구글맵에서 내 현재 위치를 나타내는 화살표만큼 높은 정확도를 가지고 있죠. 이렇게 확보한 길고양이 데이터는 개체수 조절을 위한 중성화사업 대상지 선정, 급식소 설치 구역을 검토하는 용도 등으로 활용될 수 있습니다.

왈라는 위치 기록 필드를 이용해 수많은 비정형 데이터를 수집하고 있습니다. 앞서 등장한 ‘고양이’를 ‘누워 있는 전동 공유 킥보드’로 바꾸어 볼까요. 누워 있는 고양이는 귀여울 뿐이지만, 누워 있는 킥보드는 위험할 수 있죠! 설문 응답자들이 제대로 주차되지 않은 킥보드를 발견할 때마다 왈라로 사진을 찍고 전송한다면, 담당 업체는 실시간으로 킥보드의 위치를 파악하고 조치할 수 있습니다. 실제로 왈라는 8만 개 이상의 누워있는 킥보드 사진을 가지고 있답니다!

데이터가 필요한 모든 곳에 왈라를!

더 재미있는 이야기는 지금부터인데요, 왈라는 고양이와 킥보드뿐만이 아니라 떼까마귀와 벚꽃 데이터 수집 역할까지 톡톡히 해냈습니다.

2021년 환경부는 수원시의 떼까마귀 출현 예측지도를 만드는 연구를 진행했습니다. 유해 야생동물로 분류되는 떼까마귀의 선호 서식처를 파악하고, 대체서식지를 제안하거나 관리하고자 하는 목적이었죠. 이때, 시간대별 떼까마귀 위치 정보 확보를 위해 왈라의 위치 데이터 수집 기술이 적극적으로 활용되었습니다. 약 4개월동안 4천 건 이상의 유의미한 데이터가 모였고, 연구를 진행한 서울대학교 환경대학원은 떼까마귀의 선호 서식처 선정에 어떤 환경 변수가 얼마나 영향을 끼치는지를 파악할 수 있었습니다(연구 결과를 살짝 말씀드리자면, 전신주가 없는 지역에서 떼까마귀의 출현 확률이 가장 크게 낮아졌다고 합니다 😮). 이렇게 만들어진 실시간 떼까마귀 출현 지도는 수원시청의 공무원 분들에게 전달되어 퇴치작업에 활용될 수 있었습니다.

이미지와 위치 데이터를 함께 기록할 수 있는 왈라는 전국의 벚꽃 개화 여부를 확인하는 데에도 사용되었습니다. 케이웨더와 같은 기상정보업체는 벚꽃의 개화 시기를 예측하기 위해 빅데이터나 인공지능과 같은 기술을 적극적으로 활용하는데요, 실제로 해당 지역에서 이 예측이 맞았는지를 확인하는 것은 또 다른 문제입니다. 서울대학교의 Ecological Sensing AI Lab에서는 벚꽃의 개화 여부를 파악하기 위해 왈라를 사용하였고, 부산과 제주, 심지어 울릉도에서도 위치 데이터가 포함된 벚꽃 이미지를 6만 장 이상 전송받을 수 있었습니다.

상상하는 폼빌더, 그 이상으로

우리는 너무 오랜 시간 네이버폼과 구글폼만을 ‘설문지’로 봐왔던지라, 사진이나 영상, 위치와 같은 데이터도 설문으로 수집될 수 있다는 것을 놓치곤 합니다. 설문을 통해 받을 수 있는 데이터는 정말 무궁무진한데 말이죠.

왈라는 익숙한 폼빌더들의 가벼움과 직관성을 그대로 가져가면서도, 업무의 효율성을 높일 수 있는 핵심적인 기능들을 하나씩 구현해나가고 있습니다. 기업들이 열광하는 미래의 폼빌더, 그 이상을 만들기 위해서요. 왈라가 그릴 미래를 기대해주세요!

  • 위치데이터 수집을 위해서는 ‘위치정보 수집 및 이용 동의’를 받아야 합니다. 왈라의 ‘위치 정보’ 필드를 활용해 간편하게 동의서를 완성해보세요.

  • 평소 설문폼을 만들면서 ‘이런 필드가 있으면 좋겠다’ 싶었던 적이 있으신가요? 왈라팀이 만들어 보겠습니다. 댓글로 제안해주세요!

  • 해당 콘텐츠는 2024.01.23. 기준으로 작성되었습니다.

왈라에 대한 더 많은 소식은 https://blog.walla.my 에서 확인하실 수 있습니다.

왈라 Walla

올인원 데이터 수집 협업 툴

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김다영

김다영

어쩌다보니 데이터만 10시간째 보고 있는 당신에게

안녕하세요, 파프리카데이터랩에 퍼포먼스 마케터로 합류한 김다영입니다.

오늘은 제가 파프리카데이터랩에 빠지게 된 이유이자, 왈라라는 프로덕트의 핵심이라고 할 수 있는 '주관식 응답 분석'에 대한 이야기를 나눠보고자 합니다. 데이터 회사로서, 왈라가 자신있게 내세울 수 있는 데이터 분석 서비스와 기술을 소개해드려요!

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‘데이터의 수집과 분석을 자유롭게’

왈라의 존재 목적은, 누구나 데이터를 더 쉽게 다루는 세상을 만들기 위함입니다. ‘데이터를 다루는’ 일은 크게 ‘수집’과 ‘분석’으로 나눌 수 있는데요, 일반적으로 알려진 많은 폼빌더들은 ‘수집’ 단계에 초점을 맞춥니다. 다양한 종류의 응답 필드, 잘 짜여진 템플릿, 커스터마이징 할 수 있는 디자인 등을 통해서 말이죠.

물론 왈라 또한 효율적인 데이터 수집을 목표합니다. 20개 이상의 응답필드, 개인정보수집 및 이용 동의서 제공, 단순하고 깔끔한 디자인 등은 모두 그 노력의 일환이죠.

그러나 누군가가 왈라의 핵심은 어디에 있는지를 묻는다면, 그 답은 ‘분석’에 있습니다. 이는 지금 이 순간에도 기업들이 경험하고 있을 데이터 분석 프로세스의 비효율에 기인합니다.

설문조사를 통해 주관식 응답을 받았던 기억을 떠올려볼까요. ‘개선이 필요한 점을 적어주세요.’, ‘의견 및 문의 사항을 적어주세요.’와 같은 주관식 응답은 우리가 한 번쯤은 물어봤고, 한 번쯤은 대답해보았을 질문입니다. 3, 40건 정도의 주관식 응답이야 한 두 시간 잡고 분류하면 되겠지만, 문제는 기업입니다.

고객 만족도 조사의 경우, 기업은 매달 만 개에서 10만 개 가까이 되는 답변을 받습니다. 이벤트를 운영하는 경우에는 평균적으로 20만 개에서 50만 개의 응답이 들어온다고 합니다. 왈라가 만난 리서처 분들이 평균 15시간 이상을 데이터 분석에만 쏟는 것은 이상한 일이 아닙니다.

모든 응답을 사람이 일일이 분류하고 분석하여 유의미한 인사이트를 도출하는 것은 불가능에 가깝기에, 대부분의 기업은 주관식 응답에 선택적으로만 대응하는 전략을 택합니다. 이러한 기존의 소모적이고 제한적인 데이터 분석 방식은 왈라가 더 효율적인 ‘분석’에 집착하는 이유가 되었습니다.

낭비되는 데이터가 없는 세상

왈라는 데이터를 잘 활용하는 기업에서 더 효율적인 성장이, 낭비되는 데이터가 없는 세상에서 더 나은 판단이 이루어진다고 믿습니다. 이러한 세상에 한 발자국 다가갈 수 있는, 왈라의 핵심적인 ‘주관식 응답 분석’ 서비스를 소개합니다!

1. 데이터에 담긴 감정을 읽다

왈라는 고객 문의로 받은 몇 만건의 응답에 담긴 감정을 자동으로 분류합니다. 응답 분류의 기준은 정해진 것이 없으며, 기업의 요청에 따라 커스텀이 가능합니다. 가장 일반적인 분류 기준은 ‘긍정, 부정, 중립, 불필요’ 네 가지인데요, 그 예시는 다음과 같습니다.

‘이 제품은 정말 최고에요!’ ⇒ ‘긍정’

‘서비스가 좋지 않아 속상했어요.’ ⇒ ‘부정’

‘어쩌면 좋을 수도 있어요.’ ⇒ ‘중립’

‘ … ‘, ‘ㅇㅇㅇㅇㅇ’ ⇒ ‘불필요’

이러한 분류에는 왈라의 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝 기술이 활용됩니다. 도착한 주관식 응답을 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 변환하고, 긍정, 부정 등으로 학습된 감정과 새로운 데이터 사이의 거리를 계산하여 감정 분류를 진행하는 것이죠.

응답을 감정에 따라 분류하면, 그 쓰임새도 명확해집니다. 긍정적인 응답을 통해 기업은 고객이 어떤 서비스에 열광하는지를 알고, 어떤 기능을 유지 혹은 발전시킬지를 결정할 수 있습니다. 부정적인 응답을 통해서는 개선점, 보완해야 하는 점을 파악할 수 있죠. 이는 고객 피드백을 처리하는 가장 단순하고도 명확한 분류 체계가 됩니다.

2. 데이터에 담긴 상황을 읽다

왈라는 감정뿐만이 아니라 상황 또한 분류합니다. 어떻게 이런 일이 가능할까요?

왈라가 사용하는 언어 모델은 세상에 존재하는 모든 상황과 맥락을 1,536개의 차원으로 구분합니다. 이때, 비슷한 의미를 가진 응답끼리는 비슷한 위치에 있게 됩니다. 감정 분류와 유사하게 응답 사이의 거리를 기반으로 분류를 판단하는 것이죠. 서비스가 작동하지 않아 환불을 요청하는 상황은, 서비스를 칭찬하는 상황보다 기능에 오류가 생겨 불만을 토로하는 상황과의 거리가 더 가까울 겁니다.

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이렇듯 거리에 따라 차원을 묶고, 그 차원에 ‘환불’, ‘개선제안’, ‘칭찬’, ‘오류제보’ 등의 이름을 붙이면 주관식 응답 분류가 완료됩니다! 기업은 미리 원하는 분류 기준을 제시해주셔도 좋고(지도학습 분류), 정해진 분류 기준 없이, 응답간 거리를 통한 군집화만을 요청해주셔도 좋습니다(비지도학습 분류).

왈라의 응답 분류 기술은 무궁무진하게 응용될 수 있습니다. 기술지원팀, 마케팅팀, 전략기획팀 등 각 부서별로 응답을 나눠 보며 책임 소재를 명확하게 할 수도 있고, 직급이나 계열사 등을 기준으로 삼을 수도 있죠.

앞으로는 당연해질 이야기

왈라를 통해 고객 만족도 조사를 받고 있는 한 기업에서는, 감정과 상황 두 가지를 모두 이용한 이중 분류 체계로 낭비되는 데이터를 최소화하고 있습니다.

‘제 비밀번호가 유출되지는 않을까 걱정되네요’라는 주관식 응답이 들어오면, 왈라는 일차적으로 이 답변에 담긴 감정을 ‘부정’으로 분류하고, 이차적으로 답변에 해당하는 부서를 ‘보안’으로 분류합니다. 보안 부서는 이러한 피드백을 바탕으로 고객의 개인정보 보호에 더 힘쓸 수 있겠죠.

‘데이터의 수집과 분석을 자유롭게’라는 목표에 맞게, 왈라의 기술은 사람들을 주관식 분석에서 진정으로 자유롭게 만듭니다. 실제로 왈라를 이용하는 고객사의 CX팀은 단순한 데이터 처리 작업에서 벗어나, 더 복잡하고 창의적인 문제 해결에 자신의 에너지와 전문성을 쏟고 있습니다. 주관식 분석에 드는 시간과 노력, 리서처에게 지불하는 금액에 대한 비용 효율화는 당연하고요.

왈라가 바꿀 데이터 분석의 미래는 사실 앞으로 당연해질 이야기라고 생각합니다. 더 나은 판단, 더 빠른 성장을 위해 자신있게 권할 수 있는 효율화라고 믿기 때문이죠. 지금, 우리는 그 당연함의 시작에 있습니다.

  • 왈라의 ‘주관식 응답 분석’ 서비스는 Enterprise 플랜에서 지원됩니다.
    admin@paprikadatalab.com으로 문의주세요!

왈라에 대한 더 많은 소식은 https://blog.walla.my 에서 확인하실 수 있습니다.

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