5월의 스타트업팅은 샛별배송으로 잘 알려진 마켓컬리와 함께 했습니다. 마켓컬리는 소비자들에게 너무나도 친숙한 온라인커머스 기업입니다. 2015년 창업 이후 급격한 성장을 하며 미국증시상장도 앞두고 있는 기업입니다. 마켓컬리에 전날 밤 11시까지만 주문하면 그 다음날 7시 전에 택배를 신선한 상태 그대로 받아볼 수 있습니다. 국내 최초 신선 제품 배송 서비스, 보라색과 컬리의 브랜딩이 너무나도 잘 어울리는 마켓컬리입니다.
 

스타트업팅은 계속해서 COVID-19로 Zoom으로 진행되고 있습니다. 마켓컬리의 개발과 초고속 성장 스토리가 궁금하신 분들은 지금부터 마켓컬리와 함께하는 스타트업팅을 주목해주시기 바랍니다.

 

마켓컬리 서비스 소개에서 시작해서 물류 서비스에 대한 주제까지 강연을 해주셨습니다. 임상석 CTO님은 마켓컬리 시리즈 C 가 될 때쯤 합류하셔서 마켓컬리에서 필요로 하는 조직 운영 등을 조직화하고 체계화 하였습니다. (아래의 강연내용은 강연자의 1인칭 시점으로 서술했습니다.)
 

마켓컬리는 우리가 잘 알고 있다시피 수도권 위주 샛별배송(새벽배송)이 이루어지고 있습니다. 이제는 대전, 세종 등 충남권까지 확대하고 있는 상황입니다. 마켓컬리는 전지현 TV광고 이후 지명도가 높아졌습니다. 샛별배송은 저녁 11시까지 주문시 다음날 아침 7시까지 배송이 되며, 현재 울산 등으로 확대모색 중에 있습니다. 대표님이 매주 금요일에 직접 깐깐하게 상품 체크를 하며 고품질 상품을 추구하고 사용자 친화적인 콘텐츠가 되기 위해 노력하고 있습니다. 엄선된 제품 이해에 필요한 모든 정보를 상세하게 제공하고 있으며 코로나 이전에는 미국가서 직접 상품 사진을 촬영하기도 하였습니다.
 

마켓컬리는 패키징 혁신을 통해 컬리만의 브랜딩을 위해 힘쓰고 있습니다. 로켓프레시랑 오아시스와 다른 점은 무엇보다 신선함 유지하는 것입니다. 고등어 꼬리도 녹지 않게/하겐다즈는 겉면도 딱딱하게, 전복은 싱싱하고 살아있게 고객 집앞까지 배송하는 것이 목표입니다.  5월에 샛별박스는 종이박스에서 컬리 퍼플 박스(재사용 포장재) 로 바뀔 예정입니다.
 

마켓컬리는 급격한 사업성장 속도를 보이며사업성장과 함께 급격한 트래픽 증가해왔습니다. 아직 5% 성장할 가능성이 더 높으며 Basket Size가 중요( 한 번 주문할 때 주문량)합니다.  마켓컬리의 현황은 현재 시리즈E까지 투자 받았고 Pre-IPO 중입니다. 치열해지는 온라인 신선식품 시장 경쟁에서 주도권을 유지하고 있습니다. 조직을 기능조직->목적 조직(Agile) 전환 (개발자 20->200명)하고 감사 수준 서비스 개발 프로세스를 도입 중입니다. Micro Service로 운영하며 고도화 하고 있습니다.일주문건수가 12만건으로 전국적으로 확대하고 있으며 카테고리 확장, 컬리형 Market Place로 진화하려는 고민을 하고 있습니다. 2018년 IDC에서 AWS로 이관하며 기존 Monolithic 서비스 구조를 유지하며 클라우드 장점을 활용하기 위한 1차 이관작업을 했습니다.
 

사실 컬리가 생각보다 더 급격한 성장을 한 것은 COVID-19발생의 영향이 있습니다. 급격한 사업 성장에 더불어 트래픽 볼륨 및 변동성 증폭하며 Monolithic 구조한계 직면하여 MSA로 교체 및 구조 고도화하게 되었습니다. AWS Cloud 온디맨드 EC2, RDS 확장성 -> 트래픽의 효율적인 처리와 운영 안정성 확보의 발판을 마련했습니다. 컬리 커머스 개발팀 구축 및 진화: 칵테일 효과를 나타내고 있으며 JAVA, PHP 둘 다 공존하고 있습니다.  언어나 프레임워크의 제약은 이해하고 사용, 극복에는 비용적인 측면 고려해야 함이 필요합니다. 대규모 트래픽이 필요한데 CQRS(command and Query responsibility segregation):  정보를 갱신하는 모델과 조회하는 모델을 분리를 통한 대규모 읽기 요청 처리가 요구됩니다. DynamoDB 및 ElasticCache 기반 CQRS 도입-> CQRS도입 후 트래픽 변화가 생겼습니다. 어디나 그렇지만개발자가 부족하지만 Basket size를 키워야합니다.
 

마켓컬리 추천영역-큐레이션 기반 방식과 룰 기반 자동화 방식 혼용하고 있었는데 AWS Personalize 도입(단기간에 최소비용으로 개인화 추천 시스템 개발)하였습니다. Personalize 기반 추천 시스템 구조를 개발하여 A/B테스트를 전개했더니 장바구니 전환률->358% 개선하는 효과가 나타났습니다. 장바구니 크기는 0.002%감소하기도 하였습니다. 원래는 고객센터 업무가 엑셀 수기 운영업무-> AI/ML 기반 운영 업무 효율화, 발주 자동화를 통한 재고 관리 최적화하고 있습니다.
 

자동화 물류 센터 기술들이 늘어나고 있는 상황 가운데에서 마켓컬리는 대규모 주문 처리를 위한 컬리 물류센터 기술-PDA 피킹 시스템, QPS(Quick Picking System), Cross Belt Sorter를 사용하고 있습니다. 그러나 아직은 로봇 시스템까지 완전 도입이 되지는 못하고 있습니다. 물류처리 기술 뿐 아니라 대규모 주문 처리를 위한 물류 센터 SW 기술이 필요합니다. 다양한 알고리즘 개발, 어떻게 물건을 쌓아놓아야 피킹이 최소화 될 수 있을까를 고민하며 개발하고 있습니다.

 

현재 데이터 분석팀(데이터 농장팀)에서 일하고 있습니다. 알고리즘, 분석형 데이터, 데이터에 대한 의사결정, 교육도 함께 진행하고 있습니다. 컬리에 합류한지는 16년 9월부터 조인하였습니다. 데이터 분석과 관련된 조직 이야기, 데이터 팀이 사업에 어떻게 기여하고 있는지에 대해 설명하겠습니다. 컬리는 최적의 서비스 제공을 위한 역량 내재화를 하고 있으며 데이터 분석도 중요한 부분을 차지합니다. 데이터 사용량, 해결해야할 문제 난이도 등도 올라가고 있습니다. 데이터 분석팀은 데이터 OPs, 데이터 정책, 데이터& ML 인프라, 데이터 프론트 영역에서는 예측하고 대쉬보드 설계를 하거나 여러 형태로 정보를 전달, 데이터 분석 등을 하고 있습니다.
 

컬리 데이터 5년 동안의 시행착오를 겪은 과정들을 설명해드리려고 합니다. 2015년에는 엑셀로 데이터를 작업하고 있었습니다. 일은 빠르게 진행이 되지만 그에 비해 시스템은 미비했습니다. 보안에 대한 이슈, 안전성 등의 문제가 생기며 2016년부터 AWS로 사업과 데이터의 연결을 할 수 있었습니다. 필요한 정보를 집계해서 적시에 문제해결하기 위해 시스템을 정비했습니다. 그 이후  Data product시대가 열리게 되는데 M&L Dashboard를 활용하여 지능화된 문제 해결을 하였습니다. 최근에는 Data Governance체계로 일하고 있습니다. 데이터 정책에는 팀&담당자별 필요한 정보 설계 및 분석 업무가 필요하게 됩니다. 분석용 데이터 인프라(개발/분석)을 하며 데이터 업무를 위한 시스템을 설계를 합니다. 마지막으로 컬리 서비스 인프라 시스템을 분석하고 개발하고 있습니다.

 

실질적으로 서비스를 이용하는 유저가 많은 마켓컬리라 질문이 그 어느 스타트업팅보다 많았습니다. 사전질문 외에도 채팅창, 직접 질문하는 사람도 많았고 서비스 개선에 대한 문의사항들도 있었습니다. 적극적으로 강연에 참여한 분들이 함께 의사소통할 수 있어서 더 활발하게 Q&A세션이 이루어질 수 있었습니다. 개발에 대한 전문적인 이야기, 컬리 서비스에 대한 이야기, 이직에 대한 이야기 등 다양한 주제로 Q&A가 이어졌습니다. (질문이 너무 많아서 다 정리할 수가 없습니다. 영상을 참고해주세요.)
 

여러 질문들에 답하며 임상석 CTO님은 후기 게시판을 전면 재개발 중이며 PHP개발면에서는 마켓컬리가 최고다 라고 덧붙여주시며 새로운 분야 등에도 계속해서 도전하고 개발중이라고 하셨습니다.
 

마켓컬리는  COVID-19로 이용률이 급증했습니다. 그런 마켓컬리가 어떻게 지금까지 걸어왔는지 자세하게 알게 되는 시간이었습니다. 샛별배송을 받으며 어떻게 이렇게 신선한게 그대로 올 수 있을까 신기했는데 체계적인 시스템 속에서 마켓컬리의 모토를 지키기 위해 끊임없이 서비스를 개발하고 노력 중임을 알게 되었습니다. 이제는 전국적으로 확대되는 마켓컬리가 변하지 않고 신선한 제품을 전달하고 새로운 부분에도 도전하며 더 발전하고 성장하길 바랍니다. 컬리를 응원합니다.

다음번 스타트업팅도 기대해주세요.