'쿠팡'이 인수한 '캄씨'는 어떤 기업?
'쿠팡'이 인수한 '캄씨'는 어떤 기업?
  • 이호영 기자
  • 승인 2014.05.16 14:05
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'페이스북' 등 SNS 기반 DB 분석 '수익 솔루션' 제공 기술 기업
 

[이지경제=이호영 기자] 업계에서 선도적인 개발 IT 환경을 구축하면서 소비자 요구에 발빠르게 대응해온 소셜 커머스 업체 '쿠팡'(대표 김범석)이 미국 실리콘밸리 IT기업 '캄씨'의 인수로 한층 더 업그레이드 될 전망이다.

유통 소매업체들에게 '페이스북' 등 소셜 네트워크 서비스(SNS) 기반의 고객 분석 솔루션과 프로모션(판매촉진활동) 기법 등을 제공하는 업체 캄씨(CalmSea)를 쿠팡이 인수한 것으로 최근 알려지면서 기업 캄씨와 그 인수 배경에 관심이 쏠리고 있다.

지난해 11월 쿠팡이 인수를 결정한 것으로 알려진 캄씨는 대규모 데이터베이스(DB) 시스템 구축, 그리고 유통 최적화 작업과 빅데이터 분석 서비스를 제공하는 업체다.

캄씨는 독자적인 빅데이터 분석 기법 등을 활용, 소매업체들에게 '페이스북' 등을 통해 팬(잠재 고객)을 늘려가면서 팬에 대해 수집한 정보로 다양한 선호를 알아내고 '제품구매' 등 수익과 연결시키는 솔루션을 제공해왔다.

캄씨의 부사장은 "과거에는 소비자 통계 자료를 분석하는 데 기업 내부에서 얻은 데이터에만 주목해왔으나 이제는 '페이스북' 등 기업 외부에 더 많은 자료들이 있다"고 강조하기도 했다.

다시 말해 소비자 수준의 소셜 미디어 자료와 웹 분석과 거래 분석 등을 결합해 마케팅 및 마케팅 조사에 활용할  수 있는 '고객 개인 프로파일'을 만들어내 소셜 커머스에 최적화된 수익 솔루션을 제공한다. 

디즈니와 푸마, 레노보, 바클레이 카드 등이 주요 고객사다.

캄씨의 소셜 커머스에 최적화된 수익 솔루션을 적용해 성공한 대표적인 고객사로는 온라인 의류 소매업체 '토비(Tobi)'를 꼽을 수 있다.

토비가 페이스북 팬을 확대하고 팬의 70% 구매로 연결시키는 등 성공적인 '수익 솔루션'을 제공하기도 했다. 

캄씨가 토비에 제공한 페이스북 기반의 프로모션 기법들은 다양하고 마치 게임과도 같은 것이 특징. 이를 통해 해당 업체들의 '페이스북' 팬은 급증했다.

이와 동시에 캄씨는 소매업체 토비에 확보한 페이스북 '팬들'을 '수익화'하는 자동화된 프로모션 솔루션을 제공했다.

캄씨의 '페이스북' 등 SNS 기반의 프로모션 기법의 일례를 보면 이렇다.

먼저 고객들에게 토비의 '앱'을 깔도록 프로모션을 진행한 다음 소비자가 선호하는 토비의 브랜드와 제품을 SNS를 통해 공유하도록 유도한다.

캄씨는 고객이 무엇을 구매하는지 추적하고 그리고 페이스북을 통해 일종의 잠재고객인 고객의 친구까지 파악해내는 것.

결국 고객과 유사하거나 공통적인 취향일 것으로 예상되는 잠재적인 쇼핑객을 확보하게 된 셈이다.

이뿐만 아니라 업체는 여러 프로모션툴을 통해 4월 랄프 로렌 재킷을 구매한 판매 데이터를 구축하기도 하고 '페이스북' 등에서 가장 인기 있는 브랜드가 무엇인지 알아낼 수도 있다.

이후 주요 고객을 대상으로 '팬들만(fans-only)', 또는 '공동구매(group buying)' 프로모션을 비롯, 특별 할인을 통해 개인 고객별 판매를 유도하는 등 캄씨의 SNS 기반 수익 솔루션은 여러 프로모션을 자동화해 적용한다.

결국 이같은 캄씨의 솔루션으로 소매업체 토비는 소셜 커머스 채널에서 극적인 수익 성장을 거두는 결과를 가져왔다. 

'쿠팡'은 향후 이같은 '캄씨'의 자료 분석 기술력과 고급 인력들을 그대로 흡수한다.

실리콘밸리 '캄씨'는 '쿠팡'의 미국 사무실로 전환, 쿠팡의 개발자들이 실리콘밸리 현지에 가서 개발자들과 직접 교류하면서 역량을 키워 국내 최고 '커머스' 기술력을 확보할 계획이다.

짐 다이(James H. Dai) 캄씨 CEO는 쿠팡의 최고 기술 책임자(CTO)로 선임됐다. 짐 다이는 30년 동안 IT기업에서 DB 구축, 소프트웨어 개발 등의 업무를 골고루 익힌 기술 엔지니어로 쿠팡의 기술 조직을 총괄하게 됐다.

한편 캄씨는 2009년 데이터베이스업계 베테랑이 설립해 구매자들의 SNS 활동에서 소매업체들이 분석할 수 있는 정보들을 추려냈고 대규모 DB를 거의 실시간 수리분석을 통해 정보들을 생산해왔다.


이호영 기자 eesoar@ezyeconomy.com

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