송금 기능 더한 '네이버 페이' 상반기 공개
빅데이터 기반 '쇼핑 트렌드 그래프' 알고리즘 적용
[ 김민성 기자 ] 네이버가 기존 간편 결제 시스템에 송금 기능까지 더한 '네이버 페이' 서비스를 올 상반기 중 모바일 쇼핑 분야에 중점 적용한다고 27일 발표했다. 모바일 이용자의 쇼핑 목적을 빅데이터 기반으로 분석한 뒤 상품 검색 정확도를 높이는 새 알고리즘까지 구현, 모바일 쇼핑 시장 점유율 강화에 나선다.
'네이버 페이'는 기존 '체크아웃', '마일리지', '네이버 캐쉬' 등으로 나뉘어진 간편 결제 시스템을 하나로 묶어 원클릭 결제 및 송금을 지원한다. 네이버 관계자는 "기존 쇼핑 검색을 통해 원하는 상품을 찾은 이용자가 쇼핑의 마지막 과정인 결제 단계까지 끊김없는 쇼핑 경험을 유지할 수 있도록 상반기 중 네이버 페이를 도입한다"며 "간편함, 친숙함, 범용성을 갖춘 안전한 결제 시스템"이라고 소개했다.
네이버는 이미 '체크아웃' 간편 결제 시스템을 통해 약 1500만 명 이상 이용자의 데이터를 보유하고 있다. 또한 4만곳 이상의 온라인 가맹점을 확보하고 있어 다른 온라인 지불 서비스에 비해 사용 친숙성 및 범용성이 높다는 평가다. 여기에 20만 여개에 달하는 네이버 플랫폼 광고주가 존재하기 때문에 서비스 수익 안정성도 크다.
네이버는 '네이버 페이'가 해외 서비스 수준 이상의 안전한 보안 기술을 탑재했다고 설명했다. 카드번호를 저장하지 않고 네이버 아이디와 가상 카드번호로 결제하는 방식이다. 가상 카드번호가 외부에 유출되더라도 실제 도용을 통한 부정거래에 활용이 불가능한 구조다.
평소와 다른 이상 구매 패턴을 사전에 감지해 부정거래를 예방하는 기능인 FDS(부정거래방지시스템, Fraud Detection System) 보안 기술이 대표적이다.
네이버 관계자는 "FDS 기술을 국내 이용자에게 최적화된 형태로 구축한다"며 "국내 최대규모의 빅데이터 기반 검색 사업자로서 글로벌 기업과 비교해 뒤지지 않는 고도화된 분석 기술을 보유하고 있다"고 설명했다.
네이버는 이 같이 보안성과 이용성을 강화한 '네이버 페이'로 사용자가 쇼핑 검색으로 물건을 구매할 때 원하는 상품 발견부터 결제 단계까지 끊김없는 모바일 쇼핑 경험을 제공한다는 전략이다.
먼저 쇼핑 키워드 정확도를 더욱 높인다. 쇼핑 관련 키워드는 평소 네이버 검색창에 입력되는 검색어의 약 34% 가량을 차지할만큼 비중이 높다. 네이버 사용자 4명 중 1명은 주 1회 이상 네이버에서 쇼핑 검색을 할만큼 사용성이 높은 서비스다. 지식쇼핑으로 유입되는 트래픽 중 90%는 검색으로 발생할만큼 검색은 쇼핑경험에서 매우 중요한 시작점이다.
그러나 과거 네이버의 쇼핑 검색은 쇼핑 목적에 대한 고려없이 일률적으로 가격과 브랜드 중심으로 상품이나 업체 홈페이지 정보를 제공하는 선에 그쳤다.
네이버는 앞으로 쇼핑 검색 결과치에 이용자의 쇼핑 목적을 더욱 반영한다. 이를 위해 그간 축적한 검색 기술을 대거 활용할 방침이다. ▲브랜드, ▲핫딜(세일정보 등), ▲트렌드. ▲핫이슈 등 미리 예측한 쇼핑 의도에 가장 최적화된 쇼핑 방식을 검색 결과로 보여주는 방식이다.
예를 들어 '치약'을 검색하면 구매의사에 가중치를 둬 브랜드와 가격 중심의 검색 결과를 보여준다. 반면 '식탁의자'를 검색하면 이미지 비교를 위해 다양한 상품 데이터베이스(DB) 이미지를 먼저 제공한다. 의류 '패딩' 검색결과는 브랜드에 이어 남성, 여성, 아동 등 구매자 성별 및 나이를 기준으로 최대한 다양한 디자인을 제공하는 식이다.
직접적 상품 검색이 아닌 '미세먼지 예방법'과 같은 정보형 검색 결과에도 쇼핑 콘텐츠를 연동한다. 미세먼지의 피해를 최소화 할 수 있는 생활 정보 콘텐츠와 함께 미세먼지 마스크 등 관련 상품을 배치하는 식이다.
이 같이 키워드 별로 다른 쇼핑 검색결과를 제공하는 기술은 '쇼핑 트렌드 그래프'다. 쇼핑 사용자의 행동 패턴 정보를 담은 빅데이터를 분석한 결과치다. 시시각각 변화하는 쇼핑의 트렌드를 자동으로 탐지하고 사용자들의 상품 구매 과정에 필요한 다양한 정보들을 축적한 일종의 지식 기반 데이터베이스다.
'쇼핑 트렌드 그래프'를 반영한 쇼핑 검색 결과는 모바일에 올 상반기 우선 적용한다. 알고리즘의 정교함을 높이기 위해 쇼핑 패턴 및 트렌드, 세일 정보, 상품 추천 등을 최적화한 검색 결과치를 테스트 한 뒤 더 정교한 분석값을 상반기부터 확대 적용한다.
이 외에도 네이버는 쇼핑 검색 고도화를 위해 ▲PRIM(Product Related Information Mash-up), ▲Multi-Aspect Ranking Model & Diversification, ▲PPR(Personalized Product Recommendation 등의 쇼핑 검색과 구매와 관련된 사용자 행동 패턴 분석을 위한 다양한 기술을 개발하고 있다고 덧붙였다.
한경닷컴 김민성 기자 mean@hankyung.com @mean_Ray
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