토스증권이 MZ세대 데이터를 활용하는 방법
지난 2021년 3월 출범한 토스증권은 전통 증권사와의 차별점을 강점으로 내세우고 있다. 어려운 용어대신 쉬운 용어를, 복잡한 주식거래 방식을 간편하게 만든 것도 이러한 이유에서다. 그 결과 토스증권의 고객 70%가 20대와 30대인 MZ세대로 나타났다. 토스증권은 MZ세대 사용자 데이터를 기반으로 새로운 서비스를 만들고 고도화하고 있다.
기근화 토스증권 데이터사이언티스트는 25일 한국데이터산업진흥원이 주최한 ‘MZ세대를 사로잡은 똑똑한 데이터비즈니스’ 웨비나에서 토스증권의 데이터 활용 사례를 소개했다.
토스증권은 출범 1년 만에 계좌개설 고객 420만명, 월활성사용자수(MAU) 230만명을 보유했다. 고객 분포는 30대가 36%로 가장 많고, 20대가 34%, 40대가 21%, 50대가 9%로, 고객 대부분이 MZ세대다.
토스증권은 1년 만에 고객 저변을 넓힐 수 있었던 배경에 대해 간편한 사용자경험(UX), 해외주식 소수점 투자, 주식 모으기(주식 고수들의 투자 형태를 제품화한 서비스)를 꼽았다.
기근화 데이터사이언티스트는 “토스증권의 데이터 팀은 혁신을 거둔 해당 제품과 상관이 있다”며 “팀에서 고객을 위한 데이터 서비스와 데이터 기반의 의사결정(Data driven decision)을 자랑스럽게 보고 있다”며 팀의 역할을 소개했다.
토스증권은 실시간 인기주식을 서비스하고 있다. 토스증권에서 ‘오늘의 발견’ 탭을 누르면 실시간 차트를 볼 수 있다. 이 차트는 1분간 발생하는 사용자의 행동 데이터를 활용해, 사용자들이 어떤 종목에 관심이 있을지 어떤 종목이 급상승 할지 등의 질문에 답변을 제시한다.
기근화 데이터사이언티스트는 “토스증권은 해당 서비스를 제공하기 위해 카프카(Kafka) 등 데이터 인프라를 활용하고 있으며, 실시간 기술 스택으로 사용자에게 필요한 정보를 제공한다”고 설명했다.
토스증권은 연관 검색 서비스를 제공한다. ‘햄버거’를 검색하면 관련 종목 뿐만 아니라 햄버거가 언급된 뉴스, 관련주 등을 보여준다. 네이버와 구글처럼 사용자가 궁금해하는 내용을 맥락에 맞게 제공한다. 이를 위해 토스증권은 머신러닝(ML)을 활용한다.
관심주식은 ‘찜’ 형태의 서비스다. 사용자가 관심있는 주식을 설정할 수 있으며, 구매하지 않더라도 상한가, 하한가 등의 알림을 받을 수 있다. 또 토스증권은 주식이나 토스증권을 처음 시작하는 사용자를 위해 실시간 행동 기반 데이터를 활용해 관심있을 만한 종목을 추천한다. 웹커먼드 시스템과 온더플라이로 연산할 수 있는 서버엔진으로 서비스를 구현했다.
토스증권은 국내외 뉴스를 제공, 뉴스번역을 서비스한다. 실시간으로 로이터 등 해외 언론사의 데이터를 가져온다. 이때 번역은 토스증권 자체 인공지능(AI) 엔진을 기반으로 한다.
이러한 서비스를 만들 수 있었던 요인으로 토스증권은 데이터 기반의 의사결정(Data driven decision) 문화 덕분이라고 강조했다. 기근화 데이터사이언티스트는 “팀에서 데이터애널리스트라는 제품을 전반적으로 관리하는 프로덕트오너(PO)와 같이 사용자를 분석하면서 인사이트를 찾아내고, 이를 기반으로 사용자에게 더 좋은 서비스를 제공하는 역할”이라고 설명했다.
예를 들어, 주식 거래 UX 중 사용자의 이탈률 등 데이터를 활용해 주식 매매경험의 마이너스 요인을 찾아내 제거한다. 또 사용자들이 선호할만한 데이터를 집계해 새로운 해외 종목을 추가했다. 현재 서비스하고 있는 주식 모으기도 사용자 데이터를 기반으로 시작하게 된 사례다.
기근화 데이터사이언티스트는 “토스증권은 다른 IT기업에 비해 빠른 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있다”며 “여기에 기여한 것이 데이터 웨어하우스 기술력”이라고 말했다.
그에 따르면, 토스증권은 에어플로우와 실시간 파이프라인을 활용해 주기적으로 데이터 마트를 구축한다. 데이터 메시 형태로 데이터 거버넌스를 지키고 있으며, 매일 약 4억건에서 5억건의 로그가 쌓인다. 이렇듯 사용자의 발자취를 분석할 수 있는 인프라가 구성됐다.
토스증권은 아키텍처에 대해서도 소개했다. 일반적으로 모놀리틱(Monolithic) 아키텍처는 각 모듈이 API서버에서 구성되어 있기 때문에 랭귀지가 다르거나 스킬셋이 다를 경우 개발 비용이 상당하다. 그러나 토스증권 데이터 팀은 API를 서빙하는 방식으로 서버 기능 구현을 별도로 둬 자체적으로 사용자의 트래픽을 받을 수 있도록 설계했다. 즉, 마이크로 서비스 아키텍처(MSA) 내 서비스 형태로 만들어 효율적인 개발을 할 수 있다는 이야기다.
아울러, 토스증권은 MZ고객들을 위해 매수, 매도 등의 어려운 용어보다 일상적으로 사용하는 ‘구매하기’, ‘판매하기’ 등의 언어를 사용한다. 또 주식 투자를 처음하는 사용자를 위해 커뮤니티를 만들었다.
기근화 데이터사이언티스트는 “토스증권은 이제 막 시작했으며 아직 투자시장에는 해결해야 할 많은 문제들이 있다”며 “초보 투자자가 중견 투자자가 되거나 중견 투자자가 고액 투자자가 되는데 필요한 정보와 제품이 많이 부족하고, 개인 투자자가 시장이나 세력에 따라 이탈하는 것은 해결해야 할 문제”라고 지적했다.
그는 이어 “토스증권은 이런 투자 순환에서 일어나는 불편한 점을 해소해 MZ세대들도 투자를 시작할 수 있는 여정을 만들어주고 싶다”고 밝혔다.
글. 바이라인네트워크
<홍하나 기자>0626hhn@byline.network