스포티파이,개인화 그리고 추천 알고리즘
최종 수정일: 6월 15일
# Prologue
AI와 산업의 연결은 인공지능을 통한 혁신의 핵심 어젠다입니다.
하지만 인공지능을 도입해 성공적인 지표를 그려내는 일은,
일부 공룡기업의 전유물처럼 느껴지기도 합니다.
애자일그로스는 성공적인 AI 도입 사례를 함께 살펴보고,
인공지능을 비즈니스에 도입하는 과정을 탐색해 보려고 합니다.
이 시리즈가 AI와 혁신 사이의 거리를 좁히는 트리거가 되길 소망합니다!
오늘은 세계 최대 음원 스트리밍 플랫폼 스포티파이의 개인화 사례를 통해,
인공지능과 비즈니스의 관계를 면밀히 파헤쳐 보겠습니다.
#. START
'실리콘 밸리가 못하는 한 가지가 뭐지?'
이 질문에 집요하게 천착하던 스톡홀름의 젊은 사업가는,
치열한 고민 끝에 나름의 답을 찾아냅니다.
그리고 곧 엄청난 과업에 몰두하기 시작하죠.
스포티파이의 파운더 다니엘 에크는,
'무료 스트리밍 플랫폼'이라는 전에 없던 사업 모델을 내세우며,
불법 복제에 신음하던 음반 산업에 다시 없을 파장을 일으킵니다.
당시 스웨덴은 '파이러트 베이'라는 P2P 방식의 불법 음원 다운로드 사이트로 인해,
CD 음악이 주류였던 음반 산업이 크게 휘청이고 있었습니다.
이는 스웨덴뿐만 아니라 전 세계에 불어닥친 음반 산업의 패러다임 시프트였죠.
에크는 이러한 변곡점에 서있는 음악 산업의 발밑에 야심찬 도전장을 내민 셈이었습니다.
하지만 스포티파이의 비즈니스를 가로막는 장벽은 도처에 가득했습니다.
다니엘 에크는 강력한 확신을 무기삼아 끊임없이 돌파구를 찾아내야만 했죠.
그렇게 수없는 도전을 감내한 스포티파이는,
마침내 아이튠즈의 고향인 미국으로 입성하게 됩니다.
세계 최대 음원 스트리밍 서비스를 제공하는 스포티파이의 일대기는,
역동적이고 황홀하기 그지없는 성공 스토리처럼 느껴지기도 합니다.
하지만 인고의 시간을 견뎌냈던 스포티파이의 구성원들은,
그들의 시작점에서는 미처 상상하지 못했던 미래를 체감하고 있을지도 모릅니다.
그렇다면 이렇듯 스포티파이를 성공 궤도로 이끈 기술적 배경은 무엇일까요?
#.Tech
'예전 연인보다 내 음악적 취향을 더 잘 알아'
스포티파이의 흥행 요소는 여러 가지를 뽑을 수 있겠지만,
'추천 알고리즘'은 단연 스포티파이의 현재를 만든 일등공신이라고 할 수 있습니다.
방대한 데이터를 분석하여 추천 알고리즘을 제공하는 스포티파이는,
높은 수준의 개인화 서비스를 제공하며 흥행을 위한 마중물을 부었습니다.
스포티파이의 근간이 되는 '추천 알고리즘'이란 무엇일까요?
추천 알고리즘은 일상적으로 만나볼 수 있는 AI 기술 중 하나인데요.
유튜브와 넷플릭스를 통해 콘텐츠를 제안 받았던 기억이 있으신가요?
그렇다면 추천 알고리즘의 기능을 한 번 쯤 경험하신 셈인데요.
추천 알고리즘은 사용자가 선호할 만한 아이템을 추측하고,
이에 적합한 콘텐츠를 제공해주는 알고리즘 방식을 의미합니다.
스포티파이의 경우, 반딧 알고리즘 방식이라는 추천 알고리즘을 적용하고 있습니다.
개인의 취향을 학습하고 이를 근거로 새로운 음악을 추천하는 방식은,
사적 영역인 음악의 본질적인 특성을 두드리고,
동시에 스포티파이의 충성도를 제고하는 역할을 수행하고 있습니다.
음악이 갖는 사적 영역의 특수성과 추천 알고리즘을 매치한 스포티파이의 사례처럼,
양질의 데이터를 학습하고 이를 인공지능의 성능으로 구현하는 일은,
새로운 비즈니스 가능성을 영위할 수 있는 기회를 제공합니다.
물론 이 과정은 학습에 필요한 유의미한 데이터를 모으는 작업이 선행되어야 하고,
데이터를 수집하는 환경을 구축하기 위한 전문 인력이 필요하다는 난점이 있습니다.
스포티파이의 추천 알고리즘처럼 높은 수준의 성능을 발휘하는 데에는,
이를 구성하는 데이터의 절대적인 양이나 유의미한 값을 추출할 데이터 관리가 필요한 것이죠.
스포티파이도 이러한 점을 유념하여 데이터 가공 및 수집 단계에도,
관련 기업을 인수하는 등의 방식으로 많은 투자를 이어나가고 있습니다.
과연 스포티파이를 데이터 기업이라고 칭할만한 행보라고 할 수 있죠.
#. Agilegrowth
애자일그로스는 고품질 데이터 제공을 통해 고객사의 AI 도입을 돕고 있습니다.
인공지능 성능을 구현하기 위해 필연적인 과정이라고 할 수 있는,
‘데이터 파이프라인 구축’과 '고품질 학습 데이터 확보'에 대해 궁금하신 점이 있으시다면,
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다음 포스팅에서는 새로운 사례와 함께 AI와 비즈니스의 관계를 탐색해 보겠습니다!