Brandi 정보

브랜디(Brandi)는 통합 쇼핑 플랫폼을 구축해 서비스를 제공하는 패션 테크 스타트업입니다. 브랜디는 B2C 서비스인 여성쇼핑앱 브랜디(BRANDI), 남성쇼핑앱 하이버(HIVER), 쇼핑몰 운영 서비스 헬피(HELPI) 등을 운영하고 있습니다. 브랜디는 판매자가 입점해서 상품을 등록하고 판매하는 마켓플레이스 형태로 운영되고 있으며, 업계 최초 새벽 배송 서비스인 ‘하루 배송’을 출시하여 올해 매출 1,000억 원을 목표로 하고 있습니다. 이를 위하여 AI 기반 개인화 추천 서비스를 강화하고 수요예측에 대한 서비스 역시 구현할 계획입니다. 2016년 7월 브랜디 서비스를 출시한 이래 4년 만에 하루 앱 방문자 수가 39만 명을 넘어섰고, 누적 거래액 3,000억 원을 돌파했습니다. 지난 8월에는 패션테크 기업 최초로 누적 매출액 1,000억 원을 돌파하며 가파른 성장세를 이어가고 있습니다. 또한, 2020년 3월 7개 투자사로부터 210억 원, 이어서 9월 네이버로부터 100억 원 규모의 신규 투자 유치에 성공하여 누적 투자액이 450억 원에 넘어섰습니다.

스타트업은 생존을 위해 공격적으로 비즈니스를 전개하고 빠른 성장을 추구합니다. 이런 빠른 성장을 구현하기 위해 많은 노력과 필요한 자원을 투입해야 하지만 대부분의 스타트업은 한정적인 자원을 가지고 비즈니스를 시작합니다. 한정적인 자원으로 인프라를 구축하고 운영 및 관리하기 위해 브랜디는 창업 당시부터 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 모색하였습니다. 그리고 그에 따른 대답을 클라우드 컴퓨팅에서 찾을 수 있었습니다. 당시 여러 클라우드 업체를 검토한 후 안정성, 확장성, 성능 측면에서 높은 점수를 받은 AWS를 선택하게 되었습니다. 브랜디의 윤석호 CTO는 “브랜디는 개발, 스테이징, 배포, 운영 등 전 과정을 AWS 클라우드 상에서 구현하고 있습니다. 창업 초기부터 AWS를 전략적으로 활용하기 시작했고, 브랜디의 IT를 얘기할 때 AWS를 빼놓고 얘기할 수 없을 정도로 중추적인 역할을 합니다.”라고 설명했습니다.

브랜디는 고객이 동의한 데이터를 기반으로 데이터 가중치 알고리즘을 사용해 고객들에게 연관 상품을 제안하거나 데이터를 분석하고 정제해서 추천 서비스에 사용했습니다. 그러나 보다 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객 데이터 기반 개인화 추천 서비스를 강화할 필요가 있었습니다. 윤석호 CTO는 2018년 AWS re:Invent 행사에서 Amazon Personalize 서비스가 발표되었을 때 ‘브랜디에 꼭 필요한 서비스가 드디어 출시되었다’는 생각이 들었다고 전했습니다. 이에 Amazon Personalize 서비스의 POC를 진행했고, 2020년에 AI 기반 개인화 추천 서비스를 론칭할 수 있었습니다.

기존 IT 환경에서 개인화 추천을 구현할 경우, 머신러닝 전문가가 필요할 뿐만 아니라 추천 플랫폼을 구축하는데 상당히 많은 시간이 소모되고, 누적 데이터가 증가함에 따라 스토리지에 대한 제약도 고려해야 했습니다. 반면, AWS Personalize는 실시간 제공되는 개인화된 서비스를 통해 고객 참여율과 구매 전환율을 높여주면서, 간단한 API를 사용하여 개인화 기능을 시스템에 손쉽게 통합할 수 있었습니다.

“브랜디는 소비자에게 개인화 추천 영역을 확장하고 있는 단계이지만, 기존에 개인화 추천 영역에서 평균 클릭 수가 8.6K였는데 Amazon Personalize를 도입한 후 9.8K까지 증가했습니다. 추가적으로 방문자마다 상품 클릭률도 15% 정도 증가했습니다. 내부 설문조사를 실시해 고객들이 브랜디의 AI 추천 서비스에 매우 만족하고 있다는 피드백을 받으며 좋은 성과를 올리고 있습니다.”라고 설명했습니다.

개인화 추천 서비스를 위해 데이터를 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에 정제하고, AWS Glue를 통해서 데이터를 마이그레이션한 후 AWS Personalize에서 트레이닝 시키고 있습니다. 이런 작업 과정을 AWS Step Functions과 AWS Lambda를 사용하여 자동화했습니다. 브랜디는 현재 AWS Personalize 외에도 AWS의 40여 개의 서비스를 사용 중입니다. 추후 브랜디는 노출되는 모든 상품을 AI 추천으로 전환할 계획 또한 가지고 있습니다.

브랜디는 비즈니스가 급성장함에 따라 성장 속도를 맞추기 위해 AWS에서 출시하는 다양한 서비스를 사용 중입니다. Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2), Amazon Relational Database Service(RDS), Elastic Load Balancing, Amazon CloudFront 등을 사용하여 인프라를 구축하였습니다. ‘헬피’ 서비스는 인스턴스나 컨테이너를 사용하지 않고 100% Lambda 함수를 통한 서버리스 아키텍처를 활용해 개발하고 있으며, 이를 신속하게 개발, 빌드, 배포하기 위해서 AWS CodeStar도 적용했습니다.

윤석호 CTO는 “안정성 측면에서 AWS와 비교할 수 있는 클라우드 업체가 없다고 느낄 정도로 AWS를 통해 서비스를 매우 안정적으로 제공하고 있습니다. 브랜디는 2016년에 플랫폼을 론칭했습니다. 당시에는 DAU(Daily Active Users)가 천명 미만이었지만, 현재는 39만 명을 넘어섰습니다. 불과 4년 만에 엄청난 성장을 이루었고, 이런 급성장에도 장애 없이 안정적으로 서비스를 운영할 수 있었던 이유는 AWS의 확장성과 가용성 때문이라고 생각합니다.”라고 설명했습니다. 만약 브랜디가 온프레미스 기반으로 서비스를 했다면, 브랜디의 성장 속도를 따라가기 위해 브랜디의 개발자들이 핵심 서비스 개발이 아닌 IDC 인프라 관리에만 집중했어야 가능했을 것이라고 전했습니다.

또한, 그는 AWS는 기업이 가지고 있는 자원을 모두 서비스 개발에 집중할 수 있도록 지원해주는 시스템을 갖추고 있어 큰 도움이 되었다고 밝혔습니다. 안정적인 서비스와 인프라 확장성 이외에도 항상 새로운 AWS 서비스와 기술을 출시하고 있어, 기업이 지속적으로 새로운 것을 테스트하고 적용할 수 있게 도와주고 있다고 전했습니다.

윤석호 CTO는 “Amazon Personalize를 활용해 개인 추천화 서비스를 도입함으로써 고객의 취향을 먼저 읽고, 추천, 구매까지 이르는 시간을 절약하기를 바라는 고객의 니즈를 만족시키고 있습니다. 브랜디는 이처럼 데이터를 기반으로 한 다양한 머신러닝 기술을 도입해 사용자 편의성을 대폭 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.”라고 설명하면서, “스타트업을 시작한다면, AWS를 사용하세요. AWS는 개발하려는 서비스의 선장 역할을 맡아 처음부터 끝까지 책임져줄 것”이라고 전했습니다.

브랜디는 사용자 경험을 위해 구현한 AI 기반 개인화 추천 서비스를 확대하고 추후에는 Amazon Forecast와 Amazon SageMaker 등 다양한 머신러닝 서비스를 적용해 수요예측 서비스까지 구현할 계획입니다. 또한, 국내 시장뿐만 아니라 글로벌 시장 진출도 가속화할 예정입니다.