일정 구독 서비스 '린더'

필요한 일정 자동 추천

광고도 정보가 될 수 있어



누구에게나 필요한 일정이 있다. 그 일정을 어떻게 알 수 있는지 찾기 어려운 것이 문제다. 이를 위해 일정을 추천해주는 캘린더 서비스를 만든 곳이 있다. 2017년 6월 창업한 일정 데이터 스타트업 '히든트랙'이다.

"처음엔 진짜 재미로 창업을 시작했어요. 그런데 갈수록 서비스를 이용하는 사람이 많아지면서 저희가 틀린 일정을 보내면 그 분의 하루를 망치게 되더라구요. 좀 더 정확한 정보를 적시에 전달해야겠다는 책임감이 생겼어요."

대학생 때 창업자로 시작해 아직 공동창업자 5명 모두 20대다. 대학생 창업자 성공 모델을 위해 노력하는 오정민 히든트랙 대표를 만났다.



◆MD가 골라주는 일정 구독 서비스 '린더'

'린더'는 히든트랙의 일정 구독 플랫폼이다. 이름은 캘린더에서 따왔다. 린더를 통해 스포츠 경기, 상품 세일 기간, 학사 일정까지 관심사에 맞는 일정 받아 볼 수 있다. 린더는 기업에 캘린더 마케팅 소프트웨어를 판매하는 B2B 서비스로 시작했다. 그런데 B2B 서비스만으로는 시장을 확대하기 어려웠다. 그래서 2018년 8월, 린더앱을 출시하고 B2C로 사업을 확장했다.

린더는 사용자의 관심사에 맞는 일정을 추천해준다. 현재 린더에 등록된 일정은 1만5000여 개다. 히든트랙은 확보한 일정 중 사용자에게 꼭 필요한 것을 골라내고 보기 편하게 가공한다.

"린더에 올라가는 콘텐츠(일정)는 매주 심사를 거칩니다. 기업 입장에서 홍보하고 싶은 콘텐츠라도 소비자가 편의를 느끼지 못한다면 올리지 않는 거죠. 기업이 돈을 많이 준다고 해도 말이에요. 그래서 기업들에 일정을 업데이트 해주는 비용도 받지 않습니다. 사람들이 린더가 진짜 필요하다고 느끼게 해 시장의 인정을 받는 게 우선입니다."

오정민 대표는 히든트랙이 사용자가 필요한 정보만을 골라 추천해주는 '일정 MD' 역할을 한다고 설명한다. 린더의 현재 누적 다운로드 수는 약 50만 건이다.

히든트랙은 린더 사용자층을 특정하지 않는다. 다양한 사용자가 관심사에 기반해 일정을 구독할 수 있는 모델로 만드는 것이 목표다. 초기에 아이돌 일정을 기반으로 서비스를 운영했기에 현재 사용자 비중의 80%가 1020이다. 그러나 스포츠, 부동산 분양, 육아 정보, 마트 휴무일 등 정보를 늘려 점차 사용자 풀을 넓히고 있다. 지난 4월 육아 정보 스타트업 '베베템'을 인수한 것도 그 일환에서다.

"저희는 일정 구독 서비스가 특정 층을 타깃을 운영되지 않는다고 생각합니다. 다양한 사람을 확보하고 싶어요. '탈인구통계학'을 기반으로 나이나 성별이 아닌 관심사 기반으로 사용자를 구분합니다. 게임을 좋아하면 게임 일정을, 화장품을 좋아하면 화장품 세일 일정을 전달하면 됩니다."

히든트랙은 지난 7월부터 삼성전자의 인공지능 비서 '빅스비'에 린더 데이터를 제공해서 국내 유일 일정 데이터 제공 솔루션 데이터 허브로 사용되고 있다.



◆"광고도 정보가 될 수 있다"

오정민 대표는 린더를 타깃 기반의 광고 플랫폼으로 키울 계획이다. 대다수에게 광고인 일정이 누군가에게는 정보가 될 수 있다는 점을 이용할 수 있다고 생각해서다. 지금은 콘텐츠 양을 늘리고 사용자를 확보하는 데에 집중한다.

"린더는 트래픽 기반의 플랫폼 비즈니스가 될 거예요. 사용자를 충분히 확보하고 그들이 편의성을 느끼는 것이 핵심입니다. 앞으로 1, 2년 내로는 광고가 없으리라 생각하지만, 편의성을 인정받아 충분한 트래픽이 생기면 광고가 붙어도 살아남는 거죠. 그리고 저희 플랫폼에서는 사용자들이 광고도 정보라고 받아들이는 경우가 많아 거부감이 낮습니다. 린더의 취지는 사용자와 정보를 연결하는 겁니다. 정보를 유통 수주하는 것이 아닙니다. 이후 방대해진 플랫폼 안에서 저희 역할을 하면서 수익을 가져가면 된다고 생각합니다. "

오정민 대표는 일정 콘텐츠의 구독·추천 서비스의 대중화를 이끌고 싶다고 말한다. 국내 인구 5분의 1 이상이 일정을 받아보는 경험을 제공하는 것이 목표다. 이를 위해 AI를 이용한 사용자 행동 기반의 일정 추천의 알고리즘을 개발 중이다.

"실질적인 데이터 기반 추천 알고리즘이 돌아가는 건 2022년 정도로 보고 있습니다. 최소 300만에서 400만명의 사용자가 확보되야 고도화된 추천 기술을 사용할 수 있을 겁니다. 지금은 정보 가공이나 추천 과정에서 사람이 많이 개입됩니다. 반자동화 단계에요. 하지만 이를 자동화하면서 정보 가공 시간과 비용을 줄일 수 있다고 생각합니다."