Overview
- 서비스(제품)명/기업명: Luka/IO(SF, USA)
- 서비스일:’15년 2월 정식 서비스 개시
- 서비스 내용(iOS): Luka는 사용자와 대화를 주고 받는 방식을 통해 적절한 식당을 추천해주고 관련 정보를 제공해 줌. 특히 인공지능(AI) 기술을 활용해 사용자의 기호를 파악, 이를 바탕으로 온라인 상에서 후기를 검색하여 가장 적절한 장소를 추천함
- 서비스 실적: 현재 Bay Area에 위치한 2,000개 이상의 식당들과 제휴를 맺은 상태임
- 수익모델: 추후 예약 수수료, 식당 광고 또는 할인쿠폰 제공 등의 수익 모델을 구상 중임
- 투자관련
- 총 투자금액: N/A
- 최근 투자 유치 현황: N/A
Service/Product Video
- 제공되는 동영상 자료 없음.
Usage Process
1) 일대일 대화 방식으로 식당 추천 받기
– 앱을 다운로드 받는 즉시 대화가 가능함. 데이트, 동호회, 가족 모임 등 각각의 상황에 맞는 적절한 장소를 추천 받을 수 있음. 단순히 ‘근처에 좋은 카페는 어디?’라는 질문을 할 수도 있고, ‘오늘 밤 데이트가 있는데, 어딜 가야 할까?’ 등과 같은 포괄적인 범위의 질문도 가능함
- Luka는 식당 이름과 위치 등의 기본 정보를 제공할 뿐만 아니라, 해당 식당에서 가장 인기 있는 메뉴는 무엇인지, 주차 시설은 어떻게 구비되어 있는지 등 세부적인 정보도 제공하고 있음
*실제 사람과 대화를 나누는 듯한 매끄러운 연결을 지향함. 사용자가 처음 Luka에 질문한 시점에서 1-2시간이 지난 뒤에 재차 질문하더라도 앞서 질문한 내용과 연결된 답변을 제공해 줌
2) 사용자 취향 기반으로 추천 받기
- Luka는 사용자가 이전에 Luka를 통해 추천 받은 이력과 그에 대한 반응, 선호하는 음식 등과 같은 데이터를 축적해 이를 바탕으로 더욱 만족도 높은 식당 추천을 구현하고자 함. 예를 들어 사용자가 채식주의자라면, 채식 위주의 식단을 제공하는 식당만 추천해 주는 식임
*Luka에서 제공하는 추천 정보는 Yelp, The New York Times, The Infatuation, New York Magazine, Eater, Urban Spoon, Foursquare, Time Out, Tripadvisor 등으로부터 제공 받음
창업자 배경과 역량
- 창업(자) 배경
- 창업자 Eugenia Kuyda는 러시아 최대 미디어 기관에서 에디터로 근무했던 바 있으며, 또 다른 Co-founder인 Philip Dudchuk 는 러시아 국영 뉴스 기관인 RIA Novosti에서 근무하면서 뉴스 분석 기술 구축에 관여하였음. 현재 IO에 속한 대다수의 직원들이 러시아의 최대 검색 엔진 서비스인 Yandex 출신으로, AI를 활용한 프로세싱 및 정보 분류 분야에서의 역량을 보유하고 있는 것으로 확인됨 - 기술 역량: AI(artificial intelligence), Machine Learning, Messenger
- 향후 계획
- 뉴욕 등 추후 서비스 지역을 확대할 예정이며, 음성 지원, 그룹 채팅 기능 추가 등의 다양한 서비스 강화를 구상 중에 있음
ROA Comment
1. 고객에게 어떤 가치/효용을 제공하는가?
- 단순한 단어 나열 형식의 답변을 제공하는 Siri 등의 가상 비서 서비스와 비교했을 때, Luka는 1문 1답에 그치지 않고 복수의 질의응답을 지원함으로써 실제 대화하는 듯한 느낌을 구현함. 특히 기계 학습을 통해, 추천 이력을 많이 남길수록 나에 대한 정보가 Luka에 축적되어 더욱 정확도 높은 추천이 가능해진다는 점을 장점으로 꼽을 수 있음
- Luka는 Yelp, Foursquare 등 기존 리뷰 사이트에 분산되어 있는 데이터를 한 데로 취합, 사용자들이 보다 실용적인 가치를 느낄 수 있도록 하는 방식으로 정보를 제공해준다는 데서 차별화를 꾀함. 또한, 풍부한 데이터를 기반으로 여행자들을 위한 로컬 정보 제공 서비스로도 활용 가능함
2. 기존의 어떤 문제/불편을 해결하는가?
- Yelp, Foursquare 등과 같이 기존 리뷰 기반의 식당 추천 사이트를 이용할 경우, 일일이 리뷰를 확인해봐야 어떤 식당을 갈 것인지 정할 수 있다는 불편함이 있었음. Luka는 검색을 위한 서비스가 아니라, 마치 주변 친구에게 질문하듯이 SMS 채팅 형식으로 식당 추천을 받을 수 있어 더욱 직관적이고 편리함
- 최근 음성 제어를 지원하는 서비스들이 늘어나고 있음에도 불구하고, 텍스트 기반의 SMS 대화 형식을 채용한 점이 새롭게 느껴짐. 정확도 높은 장소 추천과 더불어, 자리 예약 및 그룹 채팅도 지원하는 등 추가적인 기능을 통한 편리성 향상도 기대됨
3. BM의 국내 성공 가능성은?
- 국내에서는 블로그를 통해 유명 맛집을 찾아 다니는 사람들이 대다수를 이루고 있음. 자세한 후기를 강점으로 하고 있지만, 개별 사용자들을 위해 적절한 장소를 추천해주는 기능은 구현되기 어려움. ‘홍대 맛집’, ‘전주 볼거리’ 등과 같은 키워드를 입력한 뒤 자신이 원하는 콘텐츠를 발견할 때까지 검색 결과를 일일이 읽어보아야 함
- Luka는 일대일 대화를 지원하기 때문에, 내 상황에 맞는 적절한 장소를 추천 받기가 용이함. 사용자의 현재 위치, 선호하는 음식, 주변 교통 상황 등을 모두 고려해 장소를 추천해 주기 때문에 편리성 및 만족도가 높음. 단, 국내의 경우, Yelp, Foursquare 등에 쌓여있는 데이터베이스가 상대적으로 약하다는 점이 제약이 될 수 있음. 국내 유명 맛집 블로거나 매거진 등과의 제휴를 통한 데이터 구축이 우선적으로 필요할 것으로 보임
