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[진짜 실무 이야기] 데이터로 팬심 예측해 공연 만드는 법(김명수 마뮤테 그로스팀장)

어느 날 문득 생각해봤다. 왜 부서 이름은 똑같이 ‘물류팀’, ‘SCM팀’인데 기업마다 하는 일은 다를까. 비슷해 보이는 PM과 PO. 다른 일을 한다면 그건 무엇일까. 이름부터 생소한 DevOps, Growth Hacking을 한다는 사람은 대체 무슨 일을 하고 있을까. 나만 모르는 줄 알았는데, 많이들 모르더라. 그래서 생각해봤다. 서로 다른 부서에서 일하는 실무자들의 이야기, 각자의 일을 잘하는 노하우를 정리해보면 어떨까. 이건 정용진이나 신동빈처럼 큰 그림 그리는 분들의 이야기가 아니다. 우리 주변에 있는 누군가의, 우리들의 진짜 일 이야기다.

두 번째 기업, 마이뮤직테이스트

마이뮤직테이스트는 2013년 탄생한 공연 기획 업체다. 엔터테인먼트 업계에서는 흔히 ‘프로모터(Promoter)’라고 분류되는 영역의 업무를 하는데, 다른 곳과 차별되는 경쟁력을 꼽자면 ‘데이터’다.

마이뮤직테이스트는 데이터를 기반으로 전 세계 팬들의 수요(티켓 판매량)를 예측해서 될 만한 공연을 만든다. 아티스트가 소속된 매니지먼트사와 계약하여 북미와 유럽을 주력 시장으로 2018년, 2019년 연간 세자리 숫자에 달하는 공연을 기획했다. 대표적으로 국내 3대 기획사 중 하나인 JYP 소속 아티스트 갓세븐, 데이식스, 스트레이키즈 등의 글로벌 공연을 이 회사가 맡아 진행했다.

마이뮤직테이스트는 코로나 시대에 맞춰 ‘비대면’에 맞는 신사업을 기획하고자 노력하고 있다. 온라인 라이브 스트리밍 공연 사업을 시작했고, 지난해 시작한 MD(머천다이즈, aka. 굿즈) 상품의 온라인 판매 역시 고도화하고 있는 상황이다. 여기서도 ‘데이터’는 중요한 역할을 맡는다.

마이뮤직테이스트의 ‘데이터’를 기반으로 수요예측 모델을 고도화하는 조직이 있으니 ‘그로스팀’이다. 이 팀은 어떻게 팬심을 예측할 수 있을까. 마이뮤직테이스트가 데이터를 기반으로 잘 팔릴 공연을 만드는 방법에 대해서 이 조직을 총괄하는 김명수 마이뮤직테이스트 그로스팀장과 이야기를 나눠 알아본다.

김명수 마이뮤직테이스트 그로스팀장. 그는 2018년 말 마이뮤직테이스트에 ‘그로스팀’이 탄생하고 합류한 첫 번째 팀원이자 팀장이다. 그 전에는 마이뮤직테이스트에서 공연 기획 업무를 전담했다. 데이터와 현장을 동시에 알고 있기에 더 재밌는 이야기를 들을 수 있지 않을까 생각해봤다.

프로모터의 ‘일’

엄 기자 : 간만에 IT스러운 필드에 있는 분을 만나 반갑습니다. 본격적으로 데이터 이야기를 하기 전에 마이뮤직테이스트는 공연 기획 회사잖아요. 제가 공연은 참 많이 다녔는데, 공연 기획 하니 또 무슨 일을 하는지 궁금합니다.

김 팀장 : 제가 마이뮤직테이스트에 합류한지는 3년이 조금 넘었고요. 원래 그로스팀이 생기기 이전에는 ‘공연 기획’을 담당했습니다. 공연 기획 일을 1년 반에서 2년 정도 하다가, 회사에 그로스팀이 생기면서 그 팀을 맡게 됐습니다.

공연 기획을 할 당시엔 보통 이런 일을 했어요. 예를 들어서 엄 기자님이 아티스트라고 해보죠. 그러면 저희는 엄 기자님이 소속된 매니지먼트사 바이라인네트워크에 이야기를 해서 폴란드 바르샤바에 엄 기자님의 공연을 보고 싶은 팬들이 많으니 함께 했으면 좋겠다고 제안을 하고, 공연권을 사옵니다.

이후 엄 기자님이 폴란드로 이동하는 항공권이나 숙소 예약, 음식점 섭외, 이동 루트 파악, 현지 공연장 세팅 및 섭외, 한국의 멜론티켓과 같은 현지 티켓 판매 사이트 섭외를 우리가 모두 도맡아 진행합니다. 아티스트가 공연을 하기 까지 필요한 모든 일을 공연 기획 담당자들이 한다고 보면 될 것 같습니다.

엄 : 모든 일을 마이뮤직테이스트에서 직접 하지는 않을 것 같아요. 예를 들어서 현지 공연장에 음향이나 조명을 설치하고 하는 일들은 현지 업체들과의 커뮤니케이션이 매우 중요한 것처럼 보이는데요.

김 : 맞습니다. 공연 기획 일을 할 때 제 하루 일과는 대부분 현장 조직과의 커뮤니케이션과 매니징이었어요. 투어에 필요한 것들을 우리가 직접 예약하는 경우도 있었지만, 대부분은 현지 팀들에게 요청을 해서 업무를 처리했거든요. 하루에도 시차가 다른 전 세계 국가에서 수십개가 넘는 이메일을 받고 처리하는 것이 주업무였습니다.

글로벌 업무를 하기 때문에 모든 일은 영어 커뮤니케이션을 기본으로 진행됐어요. 러시아나 프랑스 같은 비영어권 국가에도 영어를 잘하는 팀은 있어서 그런 분들과 포인트를 잡고 커뮤니케이션을 하는 것도 저희들의 일이죠. 우리나라에 내한공연 전문팀들이 있는 것처럼 해외도 비슷합니다.

엄 : 현지 고객 수요를 분석해서 매니지먼트사에서 아티스트 공연권을 사오고, 공연을 세팅하고 돈을 버는 것처럼 보이네요. 구체적인 수익모델은 무엇인가요?

김 : 우리 비즈니스 모델은 공연을 전부 세팅하고, 거기 필요한 공연장 섭외비 같은 비용을 제하고 티켓을 판매한 매출에서 나와요. 추가적으로 현지에서 MD 상품을 팔아서 거기 나오는 수익으로 매출을 올리죠. 보통 딜마다 다른데 경우에 따라서 매니지먼트사와 수익을 공유하기도 해요. 매출이 어느 정도 이상 되면 몇 대 몇으로 나누는 계약을 하기도 하고요.

‘그로스’란 무엇인가

엄 : 본격적으로 ‘그로스팀’ 이야기를 해볼까요? 사실 ‘그로스팀’이라는 이름만 보자면 뭐 하는 덴지 느낌이 잘 오지 않습니다. 언젠가 유행했던 그로스해킹이라는 말이 떠오르기도 하고, 뭔가 성장을 만드는 조직 같기도 한데 포괄적인 느낌도 있습니다. 마이뮤직테이스트의 그로스팀은 무슨 일을 하나요?

김 : 몇 년 전부터 버즈워드(Buzzword)가 됐죠. 말씀 주신 것처럼 그로스를 붙이고 있는 조직들이 하는 일은 조금씩 다른 것 같아요. 그래도 근저에 있는 공통점을 찾아보자면 회사 전체가 성장할 수 있도록 무엇인가를 하는 목적 조직이라고 볼 수 있을 것 같습니다. 개발자, 디자인, 데이터 하는 분들을 모아서 TF(Task Force)처럼 그로스 조직을 꾸리는 곳도 있고요.

저는 마이뮤직테이스트 그로스팀의 1호 팀원이자 팀장입니다. 회사에서 봤을 때 회사 전체의 성장을 견인하는 것을 목표로 하는 팀이 필요하지 않을까 생각해서 만든 것이고요. 왜 그런 생각을 했냐면 효율적으로 1년에 수백개의 공연을 하기 위해서는 대개는 ‘기능 조직’을 중심으로 세팅이 되는 경우가 많습니다. 예를 들어서 마케팅, 현지 오퍼레이션, 개발하는 팀들이 각자의 업무를 열심히 하면서 연결되는 업무를 유관 부서에 넘기는 식으로 진행이 되는 거죠.

근데 서로 다른 부서들이 커뮤니케이션하는 과정에서 아쉬운 부분들이 나와요. 예를 들어서 현지에서 공연을 기획하는 팀이 데이터 일을 알았다면 더 괜찮은 결과가 나올지도 모르고요. 개발 쪽에서도 현지에서 일이 어떻게 돌아가는 것인지 알았다면 조금 더 괜찮은 결과물을 낼 수 있겠죠.

일을 하다 보니 이런 부분이 아쉽다는 생각을 했습니다. 마침 내부에 인사조정이 있어서 그 때 회사에 건의를 했죠. 저는 이런 일이 필요할 것 같고, 해보고 싶다고요. 타이밍이 좋아서 그로스팀이 만들어졌죠. 사실 처음에는 ‘전략팀’으로 하자는 이야기도 나왔는데, 제가 그로스팀이 좋다고 말씀드려서 그게 반영됐어요. 당시 그 단어에 좀 많이 꽂혀있어서요(웃음)

엄 : 회사 전체 성장을 목표로 하는 팀이라 멋지네요. 뭔가 커뮤니케이션의 촉매가 된다는 측면에서 SCM팀 같은 역할을 하는 것도 같고요. 하지만 회사 전체 성장을 위해서 해야 할 일들은 너무 많은 것 같아요. 그 중에서도 그로스팀이 뾰족하게 다루는 것이 있을 것 같은데요.

김 : 그로스팀이 만들어질 당시 회사에는 데이터가 한창 많이 쌓이고 있었어요. 그 전까지는 상대적으로 데이터가 덜 모여 있기도 했고, 아무래도 공연쪽 수요가 급성장 하고 있어서 역설적으로 데이터에 신경을 쓰기 어려웠죠. 물론 기존에도 데이터를 기반으로 공연을 예측하면 더 잘 되긴 했습니다. 하지만 그게 요새 이야기하는 인공지능과 같은 단계에 온 것은 아니었죠. 사실 데이터가 쌓여야 머신러닝이든 딥러닝이든 돌릴 수 있는 거잖아요.

그로스팀은 우리에게 쌓인 재료인 데이터를 가지고 인공지능 예측모델을 고도화하는 작업부터 시작했어요. 공연 기획 하는 분들이 우리 데이터를 활용하여 조금 더 괜찮은 수요처를 발굴할 수 있도록 지원하는 기반 작업을 하는 것이죠. 우리는 어느 도시에서, 어떤 아티스트가, 얼마나 많은 티켓을 팔 건지 예측을 하는 모델을 고도화하는 일에 주력했습니다.

엄 : 핵심 단어는 ‘데이터 기반 수요 예측’이네요. 데이터는 그러면 어떻게 수집하고 분석하나요? 구체적인 방법을 알고 싶어요.

김 : 마이뮤직테이스트 플랫폼의 기본 컨셉이 있어요. 팬들이 들어와서 어느 도시에서 어떤 아티스트를 보고 싶다고 투표를 할 수 있도록 만들었죠. 마이뮤직테이스트에서는 그 것을 ‘메이크(MAKE)’ 한다고 표현하는데, 이 데이터가 쌓입니다. 어떻게 보면 설문조사라고도 볼 수 있을 것 같은데, 그것보다 훨씬 단순해요.

마이뮤직테이스트에서는 ‘선호하는 아티스트’와 ‘공연이 열리길 희망하는 지역’, ‘지불할 용이가 있는 가격’ 등을 투표(MAKE)할 수 있다. 이 데이터를 기반으로 마이뮤직테이스트는 매니지먼트사에 공연을 제안하고, 실제 공연까지 기획한다.

메이크는 일종의 수요 데이터고 여기에 여러 데이터를 통합해서 예측을 하죠. 예를 들어서 누군가에게 좋아하는 아티스트를 ‘메이크’ 해달라고 하면 누구는 지역과 상관없이 중복 투표를 하기도 해요. 제가 한국 사람이고 콜드플레이가 보고 싶다면, 일단 콜드플레이가 서울뿐만 아니라 인천, 대구, 부산 다 와줬으면 좋겠다고 투표를 하는 거예요.

또 팬 커뮤니티가 활발한 곳에서는 이런 일들이 있기도 해요. 마치 품앗이 하듯이 메이크를 공유해달라고 하는 것이죠. ‘한국에 있는 제가 미국 친구에게 연락해서 너희가 우리 동네에서 공연이 열릴 수 있도록 메이크를 눌러주면, 나도 미국에 공연이 열릴 수 있도록 메이크를 눌러줄게’ 하면서요.

그래서 정확한 데이터 해석을 위해서는 일종의 ‘필터링’이 필요해요. 필터링을 위한 알고리즘이 필요하고요. 예를 들어서 어떤 유저들은 혼자서 지역별로 여러 개의 ‘메이크’를 누르지만, 또 어떤 유저는 한 번의 메이크만 누르고 나갑니다. 과연 이 두 명의 유저의 팬심이 같을까요? 사실 다를 수도 있거든요. 다른 예로 3년 전에 메이크를 하고 나간 사람과, 바로 어제 메이크를 한 사람의 티켓 구매 확률은 어떨까요? 당연히 다르겠죠. 그렇다면 얼마나 다를까요? 이런 여러 가설들을 수요예측 모델에 반영하고 실제 테스트를 반복하는 일을 합니다.

엄 : 마이뮤직테이스트의 그로스팀은 회사 전체의 성장을 위해서 데이터를 잘 굴리는 일을 하는군요. 혹시 정말 잘 된 사례가 있나요? 데이터를 잘 활용했더니, 회사 매출이 빵빵 터졌다던가 하는 거요.

김 : 공연 숫자가 상당히 많이 증가했어요. 구체적인 숫자는 밝힐 수 없지만 저희가 2017년까지는 연간 두자릿수의 공연을 했거든요. 그게 2018년, 2019년에 넘어가선 세자릿수 공연을 만드는 식으로 숫자가 확 뛰었습니다.

그로스팀이 생긴 2018년 전에 우리는 하나의 큰 코어를 개발하고 있었어요. 그래서 당시에는 정말 확실하지 않으면 웬만해서는 실제 공연까지 꾸리는 것은 보수적으로 접근했어요. 더군다나 우리는 글로벌 공연을 만들고 있었으니까요. 예를 들어서 국내에서는 조금 생소한 아티스트의 공연을 만들더라도 업계의 감이 어느 정도 통용될 수 있어요. 하지만 갑자기 부다페스트를 간다고 하면 리스크가 생길 수밖에 없죠. 될만한 공연을 만들었기 때문에 공연 숫자가 적을 수밖에 없었어요.

그로스팀이 나오고 나서는 예측모델이 점점 고도화되고 있어요. 점점 더 잘 맞추고 있고, 그 결과 공연의 숫자도 많이 늘어났습니다. 우리는 확신을 가지고 이 아티스트라면 어딜 가면 몇 장은 팔린다 생각하면서 나갈 수 있었던 것이죠. 자신감을 얻자 매니지먼트사와 이야기를 해서 해당 아티스트의 몇 년치 공연권을 가지고 오는 식으로 장기계약을 진행하는 사례도 조금씩 늘어났어요. 아마 처음 들어보셨을 것 같은데 ‘에이티즈’라는 보이그룹이 있어요. 이 팀이 데뷔한지 2~3년 정도 됐는데 해외에서는 성장이 상당히 가팔라요. 지난해에도 같이 글로벌 투어를 돌았죠.

물론 머신러닝이라는 게 그 특성상 굉장히 블랙박스 같은 부분이 있어요. 설명할 수 있는 부분도 있지만, 보통은 직관적이지 않는 결과를 뱉어요. 예를 들어서 머신러닝이 예측한 특정 아티스트의 특정 지역 수요예측 결과값이 우리가 이해하기에 ‘왜 이 값이 나온 것이지?’, ‘이건 더 팔릴 수 있는 거 아니야?’, ‘이것밖에 못팔아?’와 같은 의문이 나오는 결과가 나올 수도 있다는 이야기죠.

이 때 그로스팀은 최대한 다른 팀에 그 이유를 설명해주려고 해요. 이 값이 나온 이유는 이러이러한 부분이 영향을 많이 줬을 것으로 보인다고 말하는 식으로요. 그 과정에서 예측모델의 부족함을 발견하고 더 개선하기도 합니다. 최대한 우리 팀은 날 것을 투명하게 조직 전체에 보여주고 신뢰를 만들고자 노력했습니다.

코로나가 만든 변화

엄 : 코로나19 이야기를 안 할 수는 없을 것 같아요. 오프라인 공연을 하는 모든 업계가 어려움을 호소하고 있고, 온라인과 비대면에서 새로운 시도를 하는 업체들도 눈에 띕니다. 뭔가 그로스팀의 업무에도 변화가 있었을 것 같아요.

김 : 코로나19 이후로 공연이 멈췄죠. 특히나 마이뮤직테이스트는 해외를 중심으로 공연을 만드는 일을 했는데, 지금은 상황이 상황인지라 갈 수 있는 곳이 없습니다. 그래서 회사에서는 ‘온라인 스트리밍’과 ‘커머스’를 강화하고 있어요. 그로스팀도 거기 합류해서 함께 하고 있고요.

사실 처음 그로스팀이 만들어질 당시 목표는 데이터를 기반으로 회사의 성장을 만들자는 것이었거든요. 데이터를 뽑아서 다른 조직에 인사이트를 드리는 일을 하는 셈인데, 그런 일을 달라진 구조에서도 맡고 있습니다.

예를 들어서 현재 마이뮤직테이스트는 라이브 공연 스트리밍을 유료로 판매하고 있는데요. 그러다 보니까 복잡도가 굉장히 높아요. 녹화한 영상을 편집해서 올리는 것이라면 쉽죠. 하지만 우리는 장소를 대관하고 공연하는 모습을 라이브로 촬영해서 원본 소스를 올리기에 훨씬 민감하죠.

온라인에 맞는 무대효과를 고민할 필요도 있어요. 오프라인 공연과 비교해서 무대효과는 오히려 훨씬 신경써야 되더라구요. 현장에서 오고가면서 전체 모습을 보는 것이 아니라 핸드폰이나 랩탑 화면을 유저들은 보고 있을테니까요. 눈으로 보이는 효과가 더 중요하게 작용하는 것 같아요.

스트리밍에서도 데이터 측면에서 고민은 굉장히 많이해요. 예를 들어서 유저들이 들어와서 온라인 공연을 보는데 세 시간을 한다고 내리 거기 붙어있지 않을 거 아니예요. 어느 부분에서 사용자가 더 많이 보는지, 언제 잠깐 뛰어나갔다가 다시 들어오는지 저희가 보고 분석해요. 실시간 채팅 기능도 가능한데, 이 기능은 몇 명이나 사용하고 있는지 한 사람당 얼마나 많이 쓰는지 분석을 하는 겁니다.

엄 : 이커머스에서는 어떤 일을 하는지 조금 궁금하네요. 아티스트와 연관된 굿즈를 파는 일을 하는 건가요?

김 : 이커머스를 한지는 조금 됐어요. 지난해 정식으로 팀을 세팅하여 시작하고 쭉 이어오던 것인데 코로나19 이후에는 이것을 고도화하는 작업을 하고 있습니다. 한국을 포함해서 글로벌 소비자들에게 MD 상품을 판매하는 것이죠. 저희 사이트에 상품을 올려놓고 주문은 글로벌 소비자로부터 받습니다. 보통 언제까지 주문을 받아서 해당 주문수량을 기반으로 파트너사에 발주를 넣어서 판매하는 식이기에 MOQ(최소주문수량)는 가져가지 않죠.

그로스팀은 커머스 시스템을 시작하고 데이터를 분석하는 일을 맡았어요. 이전부터 잘하고 있던 것을 어떻게 자동화하여 최대한 효율적으로 빠르게 할 수 있을까 굉장히 고민을 많이 하고 있어요. 또 기존 1000개를 팔던 것을 2000개로 늘리려면 어떻게 해야 하는지도 고민하죠. 요즘 ‘데이터 마케팅’이라고 많이 이야기하죠? 그간 안 잡히던 데이터를 체크해서 확보하고 분석하고 고도화하는 일을 함께 하고 있습니다.

엄 : 저희도 코로나19 때문에 어려운 시기를 겪고 온라인 사업을 고민하고 있는데 많이 공감이 되는 이야기들이네요. 마지막으로 <진짜 실무 이야기> 기획의 컨셉이죠. 전 이번 기획을 통해서 비즈니스 시너지를 만들 수 있는 여러 사람들의 연결을 만들고 싶은데요. 김 팀장님이 만나고 싶은 분들이 있다면 어떤 분들인지, 어떻게 시너지를 만들 수 있는지 말씀 부탁 드릴께요.

김 : 마이뮤직테이스트는 특성상 아티스트 IP(지적재산) 접근이 용이해요. 우리와 계약 관계에 있는 아티스트도 있고요. 이런 아티스트들을 활용하여 멋진 상품을 만들 수 있지 않을까 고민을 많이 하고 있어요. 상품기획과 관련된 협업을 하거나 스폰서가 될 수 있는 분들이 있다면 함께 이야기를 나누고 싶어요. 실제 현재 그렇게 논의하고 있는 사례도 많습니다.

또 하나는 물류에요. 이게 글로벌 물류를 하다보니까 죽겠더라고요. 사람도 제한적이고, 상품이 나가는 국가는 많고, 저희 원하는 데로 할 수 있는 것이 그리 많지 않더라고요. 그래서 엑셀 노가다 말고 좀 더 쉬운 방법으로 함께 글로벌 B2C 전자상거래 물류를 해결해줄 수 있는 물류업체를 정말 많이 알아보고 있습니다. 저희와 함께 할 수 있는 물류 전문가가 있다면 채용도 생각하고 있어요.

<진짜 실무 이야기>는 산업과 부서를 막론한 숨어있는 실무자들의 이야기를 기다립니다. 다양한 실무 이야기를 함께 나눔으로 우리 모두가 이전보다 더 성장할 수 있길 응원합니다.

글. 바이라인네트워크

<엄지용 기자> drake@byline.network

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첫 댓글

  1. 그로스팀이 데이터사이언스 팀과는 어떻게 다른지, 그냥 제품팀에 데이터분석가가 함께해서 개발 과정에 데이터 분석 결과를 반영한 의사결정을 하는 것 대비 별도의 팀으로 존재할 이유가 있는지 궁금하네요

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