[비즈니스]펫프랜즈 회원가입 UI DB 관점에서 해석하기

December 12, 2020 · 5 mins read

안녕하세요?
프로이직러 Mara입니다.

0. 반려동물 시장에 대한 관심

히치콕 감독의 영화 싸이코의 스핀오프로 베이츠 모텔이라는 미국 드라마가 있어요. 드라마는 싸이코패스 주인공의 유년시절을 다루는데요. 반려견을 키우고 싶어 했던 주인공이 어떤 사정으로 반려견이 죽어버리자 시체를 묻어주는 것이 아니라 박제를 시켜버리죠. (정말 섬뜩하죠?🙁) 그러면서 주인공이 이런 대사를 해요.

“나만 애완견이 없어.”

드라마의 시대 배경이 2013년도 미국임을 감안하면 미국 사회에서 반려동물이 얼마나 중요한 위상을 갖는 지 알 수 있습니다. 반려동물을 키우지 않는 사람이 오히려 소수자인 사회인 거죠. 이를 대변하듯 미국 주식시장에는 반려동물과 관련된 많은 주식이 상장되어 있습니다. 비즈니스 종류도 정말 다양해서 사료, 보험, 의약, 상거래, 구독 모델까지 없는 게 없는데요. 2020년 기준 마켓 사이즈가 99조이고 2025년까지 200조를 전망한다고 하니 앞으로가 더 기대되는 시장입니다. Mara는 한국 반려동물 산업도 미국과 비슷한 성장곡선을 그릴 것이라 생각합니다. 오피스가 시끌벅적 해지는 날은 데모데이와 반려견이 방문하는 날 뿐이거든요. 그런데 한국에서는 반려동물 비즈니스에서 좋은 성과를 보이는 기업을 찾기 힘들었어요. 하지만 최근에 눈에 띄는 기업이 있어 오늘은 그 기업을 리뷰해보려고 합니다.

1. 펫프랜즈 - 플랫폼을 꿈꾸다

펫프렌즈는 단순히 반려동물 용품을 파는 상점이 아닌, 고객 맞춤형 ‘서비스’를 제공하는 플랫폼을 꿈꿉니다.

현재 펫프랜즈는 반려동물 용품 판매 서비스가 주요 비즈니스 모델이에요. 하지만 펫프랜즈는 최종 목적을 ‘플랫폼’이라 표현하는데요. 단순히 상거래에 머무르지 않고 반려동물에게 필요한 다양한 서비스를 제공하는 플랫폼 기업으로 발전하려는 의지가 엿보입니다. 미용, 의약, 시팅, 교육 등 반려동물을 키우는 데는 다양한 니즈가 함께 하죠. 아이를 키우는 것과 같은 노력이 듭니다.

2. 반려동물 생애주기 데이터

펫프랜즈는 USP(Unique Selling Point)는 데이터에 기반한 상품 추천인데요. 앱 회원가입을 하면서 반려동물 정보를 입력하다 보니 펫프랜즈가 사업 관점에서 데이터를 어떻게 적재하고 활용하는지 눈에 그려지더라구요. 펫프랜즈가 회원가입 단계에서 수집하는 정보 양은 많은 편이지만 제품을 추천받을 수 있다는 확실한 베너핏 때문에 유저 입장에서는 그렇게 거부감이 들지는 않는 것 같아요. 회원가입 UI를 데이터 베이스 관점에서 해석해볼게요.

🙋‍♀️DB란 뭘까요?

Mara는 애드네트워크 회사에서 근무할 때 내부 admin system을 몇 번 기획했어요.
그 경험을 통해서 UI 에서 유저가 입력하는 정보가 DB에서 어떻게 구조화되는지, DB 간의 상관관계는 어떻게 짜야하는지 (아주) 얕게 배울 수 있었어요. 웹/앱에서 유저가 발생시키는 액션(조회, 클릭, 스와이핑, 입력한 정보 등등) 은 모두 데이터로 남습니다. 하지만 ‘데이터 = DB’는 아닙니다. DB에 적재되기 전, 가공되지 않은 날 것의 데이터를 Raw data 혹은 Log data라고 부르는데요. Log는 필요한 데이터뿐만 아니라 불필요한 데이터도 함께 섞여있습니다. 또 데이터가 깨끗하게 쌓여 있지 않고 뒤죽박죽 쌓여 있어요.

  • DB

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우리가 흔히 보는 DB의 구조입니다. 데이터 한 행에 각 Key값에 대응하는 Value 값이 1:1로 들어가 있습니다.

  • Log

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Log 데이터는 Key값과 value값이 적절하게 분리가 되어 있지 않아서 1:1 대응구조를 갖지 않을 수 있어요. 이런 경우를 데이터가 Parsing 되어 있지 않다고 말합니다.

그래서 Log 중에 필요한 정보만 쏙쏙 뽑아서 보기 좋게 정리한 데이터가 Database, DB입니다. DB는 Key 값과 그에 상응하는 Value 값으로 구성되어 있습니다. DB명(Table 명이라고도 부름)과 Key 값을 알고 있으면 쿼리를 날려서 데이터를 뽑아볼 수 있고 자동화시켜 대시보드로 조회하는 것도 가능합니다. 그런데 DB를 쌓기 시작하면 DB가 여러 개 필요합니다. 1개의 DB에 모든 정보를 다 담으면 Key값이 무한대로 늘어나서 DB를 보기가 어려워지니까요. 그래서 필요한 정보를 비슷한 카테고리끼리 묶고 하나의 DB 아래 쌓습니다. 그리고 DB와 DB를 공통의 Key 값으로 연결 지어 볼 수 있습니다.

예를 들어 구매정보 DB는 구매자, 구매시간, 품번, 품목명, 구매가, 구매 수량과 같은 정보를 담고 있고 제품 DB는 품번, 품목명, 제품 카테고리, 제품 속성과 같은 정보를 담고 있다면 두 개의 DB는 품번이라는 Key값을 공유하고 있는 거죠. 품번을 기준으로 구매한 사람에 대한 정보와 구매한 물품에 대한 정보를 연결해서 볼 수 있습니다.

3. 회원가입 UI 살펴보기

3-1. 유저정보등록 및 반려동물 종류 선택

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  • 회원가입 완료 시점에 유저마다 부여하는 uniq 한 user_id가 생성

  • 가입일 데이터가 있으면 유저 활동 기간을 역으로 계산할 수 있습니다.

  • 반려동물 종류 선택 시 반려동물 type 생성

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3-2. 반려동물 종류 2 선택

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  • 전 단계에서 생성된 user_id에 반려동물의 pet_id를 매칭 시켜줍니다.

  • 1개의 user_id는 복수의 pet_id를 가질 수 있습니다.

  • 묘종을 입력하면 묘종이 갖는 속성 값을 들고 있는 마스터 DB가 있을 거예요.

  • 예를 들면 묘종별로 마스터 DB에서 헤어 길이, 체형, 유전병 등을 lookup 하고 구매 정보 DB에서 묘종의 신체적 특징에 맞춰 가장 적합한 제품을 추천해주는 거죠.

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3-3. 반려동물 개인정보 수집

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  • 이 화면에서는 반려동물 별로 개인화된 정보를 저장합니다.

  • pet_id 별로 성별, 몸무게, 체형, 알레르기 등의 정보를 알 수 있겠죠.

  • 이런 정보는 통계를 내서 인사이트를 발견하는 데 유용합니다.

  • Key 값과 구매정보 데이터를 연결해서 어떤 제품이 가장 인기 있는 제품인지 알아볼 수 있죠.

  • 예를 들면 ‘알레르기가 있는 고양이에게 A 제품이 가장 인기 있는 제품이다’라는 인사이트를 확인할 수 있겠죠.

오늘은 펫프랜즈 회원가입 UI DB 관점에서 뜯어봤습니다. Mara의 실무 경험을 바탕으로 작성된 글이어서 정확하지 않은 정보가 있을 수 있습니다. 수정이 필요한 부분은 댓글로 남겨주세요.
오늘도 행복하세요~! 🙋‍♀️

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