첫 코드를 작성한지 어느덧 1년이 된 것 같다.

작년 3월 즈음 한두달 확 개발하고 중간에 조금씩만 업데이트했던 page2.me.

사회적 경제영역과 국제개발 영역의 정보를 모으고 자동 분류하는 모델로 개발을 했었던 것이

어느덧 꼴을 갖추고 나니, 사람의 손길을 그리 많이 타지 않아도 정보를 자동 수집하고 분류하는 모델로써 안정적으로

사람들에게 정보를 뿌리고 있었다.

그러다보니, 자연스럽게 처음에 끄적였던 몇가지 메모에서,

증명코자 했던 가설들에 대해 어느덧 하나하나 답을 찾아가게 된 것 같다.

1.  사용자에게 본 서비스에 대한 필요성이 있었나?

- 초기 사용자의 사용자 추천. 유입

이에 대한 첫번째 답으로는 유입을 통해 유추할 수 있었다. 페이지투미의 개발내용에 대해서는 주변의 몇명을 제외하고는 별도로 홍보를 진행하지 않았었다.

사회적기업 혹은 국제개발과 관련된 커뮤니티가 몇 군데가 있었지만 바로 홍보를 진행하지 않은 이유는..

최소한의 유입경로를 유지해야 방문자의 유입경로 및 의도를 파악할 수 있기 때문이다.

이때문에 최소한의 유입경로로 설정한 것은 직접 만났었던 사람들, 검색을 통해 서비스로 유입된 방문객. 으로 줄일 수 있었다.

이렇게 줄이고 나니 확실히 서비스 기본 모델을 개발하고 유입된 사용자들에 대해서는 추측할 있는 케이스들이 생겼는데,

몇가지 재밌는 것은 기관 도메인 가입자들이 증가했다는 점이다.

이는 직 간접적으로 접근되었던 1차 타깃 사용자가 자신의 직장동료들을 가입시켰던 케이스들이였는데 이는 본 모듈이 제공하는

통합정보가 사용자들에게 만족감을 제공하였고, 이는 서비스를 추천하는 단계를 통해 증명되었다고 생각한다.

- 초기 사용자의 유관기관 매칭 시도.

초기 사용자 중 한명은 수동적으로 정보를 취합하여 자신들과 연관된 사람들에게 메일을 발송하는 또 다른 기관의 존재를 알려주었고,

이런 류의 업무가 중간지원조직의 경우 존재한다는 정보를 제공하여 줌으로써, 정보를 확산하는 데 있어 직접적으로 최종 사용자에게 전달하는 것도 방법이겠지만,

중간 사용자 층과의 연결을 통해 네트워크 효과를 극대화하는 것이 좋지 않겠냐는 제안과 함께 해당 기관에 페이지투미를 별도로 소개하기도 했다고 했다.

이렇게 해서 해당기관 담당자가 서비스에 가입한 것을 확이하긴했는데, 이들이 자신들의 메일 발송대상자들에게 우리쪽의 정보를 제공하는지에 대해서 확인하려면, 이들이 정보를 쉽게 발송할 수 있는 추가 장치를 통해 진행해야할 것으로 생각된다.

- 메일 읽음을 통한 검증

페이지투미는 아직 정확한 홍보를 진행하지 않았기 때문에, 다른 이메일 제공 서비스의 사용결과와 단순비교하기엔 적합하지 않을 수도 있다.

메일 발송량이 몇천건 이상인 결과들과 몇십건의 수치는 단순 비교하기 어렵긴 하니까..

그래도 일단 비교는 해봐야했고, 기관담당자들에게 자료를 받아 비교해본 결과 메일을 한번 발송하면, 수신량은 메일의 성격에 따라 다르지만, 평균 20%정도의 수신률을 가지고 있었고, 클릭율은 0~15%를 차지하고 있었다. (발송하는 메일이 세미나 및 행사등의 경우에는 메일 수신량이 5~60%까지 올라가긴 했었다.)

지난 1년간 페이지 투미는 메일을 보내면,  25~30% 이내의 수신량을 보였으며, 실제 클릭수는 11~20%정도였다. 다른 메일발송 서비스의 분석결과 다른 점이라면,

실제 메일 수신량 대비 클릭율간의 차이가 많았던 반면, 페이지투미가 발송하는 메일의 수신자는 제공받은 정보에 대한 이동을 보다 적극적으로 확인하고 있음을 알 수 있었다.

보다 정밀한 비교를 하려면 사용자의 유입량을 늘리고, 직접비교가 가능한 정보 메일 발송건들에 대해서만 확인해야겠지만..

일단 지금 단계의 분석을 통해서 메일을 통해 정보를 받아보는 서비스가 새로운 학습이 필요없이 정보를 습득하고 활용하기에 적합한 방법이라는 점은 확인할 수 있었다. 정보 확인량을 최대한 높이기 위해서는 또 추가 가설의 설정 및 증명단계가 필요하겠지만 말이다.

- 단순한 크롤링이 아닌, 정보 분류모델로써의 필요성은?

지난 1년여간 6,732개의 데이터가 수집되었고, 4,833개의 태그가 이들 정보에 18,459회 매칭되었다.

이들 정보는 RSS 수집 시 가져온 태그와 직접 입력한 태그가 있는데 거의 대부분은 RSS를 통해 수집된 태그였다.

이들 태그는  기존에 한가지 정보를 대표하는 태그였지만 수집된 후 다른 정보에 관련 키워드가 있는 경우 자동 매칭 되는 태그로 활용되도록 구성하였었다.

시간이 지날수록 수집되는 태그량도 증가하지만, 태그 정보가 없던 정보에 태그를 연결함으로써 향후 특정값을 기준으로 한 분석을 진행할 경우 단서가 될 수 있는 요소이기 때문에 태그 매칭은 중요하다. 본 모델을 통해서 기존에 태그 정보가 없어 열외되었던, 그리고 각기 다른 사이트들이기 때문에 통합 분석을 수행하기 어려웠던 각각의 정보들을 한 곳에 모음으로써, 산업군에 대한 정보 분석이 가능한 환경을 만들어가고 있다.

올해는 좀 더 고도화시켜서 재밌는 분석데이트들을 만들 수 있지 않을까 싶다.

2. 확산 가능한 모델일까?

지금 개발된 영역을 보자면, 각각의 사이트에 새롭게 생성된 정보들을 수집하고, 적절한 태그값을 매칭하는 것이다. 태그 매칭 시스템이 조금 독특하다곤 할 수 있지만 크롤링 기술 자체가 진입장벽이 높은 것은 아니기 때문에 서비스 자체의 독창성은 기술적 측면에서 높진 않다.

소셜섹터로 넘어오면서 기술적 진보성보다는 적합성에 더 신경을 쓰기 때문인 것 같은데,

개발을 하면서 이걸 어떻게 확장시켜야할지는 감이 안온 상태에서 당장 하기 쉬운 개발부터 했고,

그러다가 서비스의 확장방향이 외부의 의견으로 나온 것 같다.

트리플의 현재 방향은 온라인 정보불균형을 개선하는 데이 있다. 이 기준에 맞춰진 서비스이냐 아니냐가 내부 서비스를 개발하는 데 

페이지투미는 정보 생성자들의 정보를 필요로 하는 사람들에게 전달함으로써

소셜섹터의 사람들이 좀 더 능동적인 정보 활용을 할 수 있는 환경을 만드는 데 있다.

이를 위해서는 정보 유통의 각 단계에 누가 어떤 역할을 하고 있는지에 대해 파악이 필요한데,

이는 정보의 속성 및 시장에 따라 조금씩 다르겠지만..

정보 생성자(발신자) - 정보 유통자- 정보 소비자(확인자)가 일반적인 구조일 것이다.

그런데 지금의 모델에서는 정보 유통자에 대한 배려는 없었던 것 같은데,

이들 존재에 대해 현재 사용자들을 통해 파악하게 되고, 현재는 이들에게 편의성이 높은 기능을 추가로 개발하려고 한다.

이들 계층의 유입은 최종 정보 수혜자들에게 사람을 필터로 사용하여 정보를 큐레이션 한 결과를 받아볼 수 있게 하는 효과가 또 있을 것으로 생각되며,

그들이 가지고 있는 기존 정보 소비자들도 서비스의 사용자로 유입시키는 효과가 있을 것으로 예상된다.

슬슬 하나 두개씩 기술개발과 함께 올해는 서비스 사용자를 확대하는데 본격적으로 움직여봐야지.

* 그간 글로 정리해야지. 하고 못썼던 글들. 이젠 최대한 써보자.

더 까먹기 전에

(기존 정보를 수집하고 발신하는 기관 담당자들이 정보 확산에 있어 주요한 역할임.

지금의 모델은 이 중간 계층에 대한 고민은 덜했음.

최근 들어왔던 이야기를 종합해보면, 이들에게 편의 기능을 제공하면

이들이 추가 사용자의 유입에 도움을 줌.)