Success Case

데이터바우처 성공사례- 대리주부

추천모델로 우수사례 선정

대리주부

2023
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04
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28
데이터바우처 성공사례- 대리주부

O2O 가사 서비스 앱 대리주부는 가사도우미와 사용자를 매칭해주는 모바일 앱입니다. 2015년 대한민국 최초로 출시되어 업계의 선구자 역할을 해내고 있죠. 서비스 초기, 대리주부는 공급자의 서비스 품질이 일정하지 않은 문제로 수요자의 니즈와 공급자의 핏을 맞추기 위해 고민하고 있었습니다. 그리고 데이터바우처 지원사업을 토대로 사용자의 의도를 파악하는 ‘AI 매칭 알고리즘’ 시스템을 개발할 수 있었죠. 데이터헌트와 협업을 통해 고객 만족도를 잡은 것은 물론, 우수사례로 선정되는 영광까지 안았던 대리주부의 이야기를 소개합니다.

데이터바우처 지원사업, 데이터헌트와 시작하세요!

데이터바우처 지원사업은 초기 중견기업 및 중소기업, 소상공인과 예비창업자들에게 데이터 구매 및 가공비용을 정부에서 바우처 형태로 지원해 주는 사업입니다. 데이터헌트는 2019년부터 4년 연속 공급기업으로 선정되었으며, 2020년에는 우수사례로 선정되어 데이터가공 업계에서 주목을 받기도 했습니다. 아래에서 데이터헌트와 협업한 수요기업의 실제 업무사례를 직접 확인해 보세요.

데이터바우처 지원사업 밀착 전담 컨설팅 과정

‘우수사례 선정 기업’ 대리주부가 말하는 데이터바우처 지원사업

대한민국 최초 가사도우미 플랫폼 대리주부가 데이터바우처를 고려했던 이유는 무엇인가요?

대리주부가 가사도우미 서비스의 상용화를 이루기 전까지, 가사 서비스 시장은 ‘니치 마켓’이라는 인식이 강했습니다. 일부 상류층이 누리는 서비스기에 가격 부담이 클 것이라는 고정관념이 있었죠. 하지만 실제로 대리주부 플랫폼을 운영하면서 확인한 결과 사용자들의 패턴은 기존의 인식과는 다른 양상을 띄고 있었습니다. 고객들은 저렴한 가격보다 다양하고 세부적인 도움이 필요하다는 것을 알게 되었죠.

그러나 기존 추천 모델의 경우, 설문형 후기와 만족도 점수를 토대로 공급자를 평가하기 때문에 추천 정확도의 한계가 있었습니다. 이에 따라 데이터바우처 지원사업이라는 좋은 계기를 통해, 대리주부의 AI 매칭 알고리즘을 개선하고자 했습니다. 이 과정에서 사용자의 의도를 표현한 ‘자연어 데이터’를 활용해 보자는 제안이 있었죠. 목표를 설정한 후 데이터헌트와 협업하면서 추천 모델의 전반적인 보강이 이루어졌습니다.

데이터바우처 수요기업 성공 사례 - 맞춤법 API 전처리 및 데이터가공 과정을 거쳐 사용자 추가 요청에 대한 레이블 수정
데이터바우처 수요기업 성공 사례 – 맞춤법 API 전처리 및 데이터가공 과정을 거쳐 사용자 추가 요청에 대한 레이블 수정

데이터헌트와 데이터바우처 지원사업을 진행한 과정이 궁금합니다.

자연어 데이터 처리 방식으로 알고리즘 개선을 위해, 먼저 추천 모델을 감안한 NLP 데이터 레이블링 작업이 필요했습니다. 방대한 양의 자연어 데이터 특성상 의도 파악에 불필요한 내용이나 오타가 다수 포함되어 있을 가능성이 높은데, 알고리즘의 정확성이 떨어지지 않도록 수준 높은 레이블링 기술과 노하우가 필요했죠. 또한 개인화 추천 모델은 데이터의 품질에 따라 그 성능이 천차만별이기 때문에 엔지니어의 기술력이 중요한 시점이었습니다.

데이터바우처 지원사업을 진행하면서 저희와 협업한 데이터헌트 측에서 이런 기술적인 경험이 많고 노하우가 충분히 쌓여있는 상황이었기에, 잘 대응해 주셨습니다.

대리주부 데이터바우처 지원사업 당시 레이블 분석을 통한 유저 성향 도출로 추천모델 성능 향상
대리주부 데이터바우처 지원사업 당시 레이블 분석을 통한 유저 성향 도출로 추천 모델 성능 향상

먼저 고객 리뷰 데이터와 예약 요청사항, 상담톡 내역, 가사도우미의 소개말이나 인사말 등의 4가지 이상의 텍스트 데이터 중에서 필요한 것을 정제하는 과정으로 출발했습니다. 고객과 가사도우미 간에 정확하고 원활한 매칭을 위해 알고리즘 annotation을 수행했습니다.

구체적으로 데이터바우처 지원사업 활용 과정과 성과는 무엇인가요?

가장 최우선 과제였던 매칭 알고리즘을 성공적으로 개선했습니다. 고품질의 자연어 데이터를 구축하는 데에 성공했죠. 이를 통해 기존에 대리주부가 단순노동 작업처럼 수동으로 진행해왔던 데이터 수집 과정이 단순화/효율화되는 성과를 거두었습니다. 문맥 속에 담긴 의도와 니즈를 알아주니 사용자의 만족도도 자연스럽게 올라갔죠.

실제 사업 선정이 이뤄지기까지 데이터헌트의 꼼꼼한 컨설팅도 큰 빛을 발했습니다. 마침내 완성되어 세상에 나온 대리주부의 매칭 AI는 세간의 뜨거운 관심을 받았습니다. 수요자와 공급자 간의 만족도를 높이고 장기적인 거래가 발생할 수 있도록 도모하며, 우수한 공급자를 더 많이 직접 고용할 수 있는 토대를 마련했다고 하죠. 2020년, 대리주부와 데이터헌트의 합작품은 마침내 데이터바우처 지원사업 우수사례에 선정되는 쾌거를 거두었습니다.

데이터헌트 데이터바우처 수요기업 성공사례 - 대리주부

대리주부가 말하는 데이터바우처 지원사업 공급기업 고르는 팁

대리주부의 데이터바우처 지원사업 경험에 빗대어 공급기업을 선택할 때 반드시 고려해야 할 점을 알려주세요.

비즈니스 혁신을 꿈꾸는 기업들에게 데이터바우처 지원사업은 새로운 도약의 기회가 되어야 합니다. 계약에 따라 단순히 정해진 납기를 지키는 것만으로는 본질적인 목표를 이루기 어렵죠. 비즈니스에 대해 함께 고민해 줄 수 있으며, 우리의 비전에 장기적으로 긍정적인 영향을 줄 수 있는 파트너를 선정해야 합니다.

데이터헌트는 그런 방면에서 대리주부가 데이터바우처 지원 사업을 성공적으로 수행하기는 여정의 1등 공신이었습니다. 데이터 수집과 가공 과정을 빠르고 명확하게 클리어해 주셨을 뿐만 아니라, 품질 또한 대기업에 비할 바가 없었으니까요.

끝으로, 대리주부와 데이터헌트가 함께할 계획에 대해 말씀 부탁드립니다.

여전히 가사도우미 시장은 공급자 우위의 시장 양상을 띄고 있습니다. 하지만 대리주부와 데이터헌트가 꾸준히 퀄리티 개선에 힘쓴다면 공급자와 수요자 모두를 만족할 수 있으리라 믿어 의심치 않습니다. 데이터바우처 지원사업을 통한 대리주부의 약진을 거울삼아, 앞으로도 데이터헌트와 AI모델 및 데이터 구축에 대해 지속적으로 협업 관계를 유지할 계획입니다.

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