[선데이뉴스=박민호 기자] 라플라스테크놀로지스는 커머스 기업이 비지니스 전략을 쉽고 빠르게 설계할 수 있도록 데이터 기반 매출 분석 솔루션 ‘AI 대시보드 라플라스 애널리틱스’를 개발했다. 사업자가 카페24, 네이버스토어 엑셀 파일 등의 데이터만 끌어와 연결하면 대기업 수준의 100여 가지 통합 통계 지표를 실시간으로 볼 수 있다. 여기에 AI가 사업 문제점을 진단하고 비지니스 전략을 추천, 매출을 향상시키는 액션 플랜까지 제공한다.

라플라스는 창업 8개월 만에 매쉬업엔젤스와 롯데벤처스에서 씨드 투자를 받고 Series A 투자를 준비하고 있는 유망한 스타트업이다.

창립자 박병민 대표는 한국투자증권에서 주식매매시스템을 개발하고 카카오에서 빅데이터 엔지니어링과 분석을 담당한 엔지니어 출신이다. 그는 인터뷰에서 창업을 결정한 계기를 '기업이 투자를 받고 성장하는 모습 자체에 큰 매력을 느껴서' 라고 말했다.

Q. 라플라스 이름에 담긴 뜻은?

라플라스는 프랑스 수학자의 이름이다. 그의 사상과 이론을 기반으로 한 ‘Laplace’s Demon은 ‘과거의 모든 데이터를 분자와 원자 단위까지 알 수 있다면 미래를 예측할 수 있다’를 의미한다. 라플라스는 데이터를 기반으로 미래를 높은 확률로 예측하여 커머스 SMB(Small and medium businesses) 사업자의 성공 확률을 극대화하는 것이 목표다.

Q. 데이터가 가진 힘은 무엇인가?

데이터의 힘은 과학적인 의사결정이 가능하다는 것이다. 현재 커머스 SMB 사업자들은 개발자, 데이터 분석가를 인하우스에 두기가 불가능에 가깝다. 반면 엔터프라이즈급의 회사들은 전담 그로스해킹 팀을 구성해 데이터 기반 의사결정과 그로스 실험을 일주일에도 수십 개씩 실행할 수 있다. 이는 비즈니스 성장에 있어서 매우 필수적인 요소이고, 데이터가 없다면 수행 불가능한 영역이다.

Q.데이터 전문가로서 관련 시장을 어떻게 전망하는지?

ML, DL, AI를 수행하는데 있어서 데이터 전처리 과정이 전체 시간 대비 80%를 차지하고 있다. 이 점이 카카오에서 일했을 때도 현재 라플라스 사업을 운영하면서도 체감하는 부분이다. 앞으로 데이터 자동 수집이 가능한 지속적으로 확대되면서 빅데이터 처리 기술이 급성장 할 것이다.

Q. 라플라스 AI 애널리스틱스의 장점은?

라플라스는 고객의 카페24, 스마트스토어, 엑셀 파일 등 흩어져있는 커머스 데이터를 하나로 통합시킨다. 고도몰, 쿠팡, Shopify, 아마존 등의 데이터 커넥터도 현재 개발중이다. 커머스 주문, 상품, 카테고리 등 반드시 확인해야하는 필수 데이터를 분석이 가능한 형태로 가공하여 자동으로 통계지표를 산출해준다. 데이터는 다양한 형태의 대시보드로 시각화된다.

단순 데이터 시각화 뿐만 아니라 비즈니스 문제점을 자동으로 진단해주며 각 문제점을 해결할 수 있는 액션 플랜까지 추천한다.

Q. 라플라스의 액션 플랜이란 무엇인가?

커머스 사업자가 데이터를 연결하는 순간, AI 알고리즘이 모든 지표를 탐색하며 문제가 발생하고 있는 지표들을 KPI(Key Performance Indicator 핵심지표)로 선정한다. 커머스 비즈니스 문제점을 진단한 뒤에는 어떻게 문제를 해결할 수 있는지 액션 플랜을 추천한다.

예를 들면 고객생애가치 등락이 심할 경우 해당 상품수를 늘려야 한다는 제안과 함께 신상품 개발 템플릿을 함께 제공한다.

D2C(쇼핑몰) 창업자들이 시작 단계에서 반드시 사용해야 하는 툴로 라플라스 애널리틱스를 떠올리길 바란다. 데이터 분석과 개발에 대한 지식이 없어도 비즈니스의 문제점을 진단받고, 추천 받은 액션 플랜을 수행하면서 성공 확률을 극대화할 수 있다.

Q. 대표로서 라플라스의 미래를 어떻게 그려가고 있나?

올해와 내년은 국내 커머스 SMB 사업자들이 라플라스를 활용하여 강력한 사업 전략을 세우실 수 있도록 하는데 초집중하겠다. 향후 Shopify, Shopee 등 글로벌 커머스 플랫폼과도 제휴해 세계 시장으로도 진출할 계획이다.

라플라스가 커머스 애널리틱스 시장에서 입지를 굳히면 월 구독 기반으로 운영되는 SaaS 기업과 일반적인 스타트업까지 사용하실 수 있도록 데이터 분석 기능을 확장하겠다.

End-to-end 비즈니스 애널리틱스로의 전환이 가능한 시점에선 현재 어떤 회사가 급성장하고 있는지 실시간에 가까운 추적이 가능하기 때문에, 이 데이터를 VC(venture capital)에게 연결하고자 한다. 궁극적으로는 데이터 기반의 VC 즉, 금융 투자 비즈니스로 성장하는 것이 목표다.

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