온라인에서 신발을 쇼핑할 때, “나에게 딱 맞는 사이즈는 무엇일까” 고민해 본 적 있으신가요?
어떤 브랜드는 240mm, 250mm와 같이 10mm 단위로 신발을 판매하기도 하고, 때로는 평소 내가 신던 사이즈가 판매 목록에 있어도 상품 리뷰에서 ‘이 모델은 실제로 조금 크게 나왔다' 같은 정보를 발견하기도 합니다. 이 순간! 우리는 과연 어떤 사이즈를 선택해야 할지 고민에 빠지곤 하죠.
이와 같은 신발 쇼핑의 불확실성을 해결하고자 나선 스타트업, ‘펄핏’. 사용자에게 개인화된 신발 사이즈를 추천해 주는 서비스인데요. 이처럼 정확한 사이즈를 추천해 주기 위해서는 다양한 브랜드의 신발 데이터를 광범위하게 수집하고 분석하는 것이 필수적이었습니다.
지금부터 펄핏의 Head of Product 홍광선님과의 인터뷰를 통해, 리스틀리와의 만남부터 활용에 이르기까지, 그 이야기를 풀어보겠습니다.
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사이즈 반품 없는 쇼핑 경험을 위해! '펄핏'
Q: ‘펄핏’ 서비스와 광선님께서 속한 팀에 대해 간단히 소개해 주시겠어요?
홍광선펄핏은 사용자가 신발을 직접 신어보지 않고도 완벽한 사이즈를 찾을 수 있도록 돕는 서비스로, 사용자가 자신의 발을 한 번만 촬영하면 적합한 구매 사이즈를 추천해 줍니다. 다양한 신발 판매 플랫폼에서 활용할 수 있는 B2B SaaS 솔루션이에요. 저는 Head of Product로 프로덕트 기획 및 개발 전반을 맡고 있으며, 저희 팀은 사용자에게 최상의 추천을 제공하기 위해 수많은 신발 데이터를 지속적으로 수집하고 있습니다.
[이미지] 펄핏의 사이즈 추천 서비스를 이용중인 브랜드
Q. 리스틀리를 사용하기 전, 데이터 수집에 어떤 방법을 사용하고 계셨나요?
홍광선 펄핏의 내부 데이터 수집 인력이 직접 크롤링 코드를 작성하여 온라인에서 판매되고 있는 모든 신발 종류 및 모델 정보를 수집해 왔습니다. 이 과정은 많은 시간과 노력이 소모되었죠. 파이썬으로 하나의 소스코드를 개발하는 데에만 약 일주일 정도의 시간이 걸렸던 것 같습니다.
Q: 그 과정에서 겪었던 어려움은 무엇이었나요?
홍광선 다양한 브랜드에서 판매하고 있는 수많은 신발 데이터를 모으는 것은 매우 시간과 노력이 많이 드는 일이었어요. 각 사이트 구조에 맞춰 소스코드를 다르게 적용해야 했는데 시간 대비 비효율적이었죠. 기존에 판매 중인 신발 정보를 수집하고 있으면 신제품이 계속 출시되는 형태였어요. 마치 일이 끝날 것 같지 않은 느낌이었어요.
Q: 리스틀리를 알계된 계기는?
홍광선 크롤링 자동화 도구를 찾고 있었는데, 팀 멤버 중 Listly 사용 경험이 있는 분의 추천으로 사용해 보게 되었습니다. 그 추천이 저희에게 새로운 가능성을 열어줬어요.
Q: 실제 리스틀리를 사용하면서 느낀 장점은 무엇이었나요?
홍광선기존 크롤링 소스코드 개발에 비해 훨씬 빠르게 데이터를 수집할 수 있게 되었다는 게 가장 큰 장점이었죠. 시간 대비 비용까지 크게 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.특히 다양한 브랜드와 리테일러의 웹사이트에서 보다 쉽고 빠르게 신제품 데이터를 모을 수 있는 점이 인상적이었습니다. 이를 통해 사이즈별 추천 신발에 대한 분류와 업데이트를 더욱 신속하게 처리할 수 있게 되었어요.
Q. 리스틀리를 활용한 데이터 수집량은 대략 어느 정도인가요?
홍광선매주 1,000페이지 정도로 예상합니다. 하지만 경험적인 평균치이고 수집 사이트에 따라 판매 상품 수가 달라 추출량 자체는 변동성이 클 것으로 예상됩니다.
Q. 사용 중 가장 만족스러웠던 부분과 개선되었으면 하는 점을 말씀해 주세요.
홍광선무엇보다 속도가 가장 만족스러웠습니다. 기존 방식과 비교하여 시간효율 면에서는 월등하다고 생각했어요. 하지만 상세 페이지에서만 확인할 수 있는 중요 데이터를 수집하는 과정이 다소 불편합니다. 리스트(목록) 페이지를 먼저 추출한 후 상세페이지를 또 추출해야 하는데, 리스트부터 상세페이지까지 한 번에 수집할 수 있는 기능이 추가된다면, 우리 작업의 효율성이 더 좋아질 것 같습니다.
온라인 신발 쇼핑 환경에 혁명을 일으키고 있는 서비스,
펄핏과의 인터뷰였습니다.
펄핏의 사례는 데이터가 어떻게 비즈니스 모델을 형성하고, 고객에게 가치 있는 경험을 제공할 수 있는지를 보여주는 훌륭한 예시인 것 같은데요. 온라인 쇼핑에 어려움을 겪는 사용자들의 편의를 위한 b2b 스타트업의 서비스에 리스틀리의 데이터 추출 서비스가 도움이 된다는 사실에 기쁨을 느낍니다.😍
여기서 한 가지 소식, 리스틀리에서는 홍광선님께서 아쉬움을 표하셨던 리스트에서 상세페이지까지 일괄적으로 추출하는 기능도 현재 개발 중입니다. 엔터프라이즈 플랜부터 순차적으로 적용해 나갈 계획이에요.
광범위한 데이터양과 사이트마다 다른 구조로 인해 데이터 수집에 문제를 겪고 계시다면 언제든지 리스틀리로 문의해 주세요. 🙂
