1. 세상에서

2. 가장

3. 재미있는

4. 책

5. 탐험

6.
개인화 책 추천 서비스 북페이스(bookface)
사업소개서 v 1.0

7. 믿을만한 책 추천 시스템
쓸만한 독서 기록 노트
PROBLEM 그들에게 없는 것
소비자에 대한 구체적 이해
책 소비자! 출판관계자!
• 온라인 서점 내 정보에 대한 불신: 책 광고, 출판사 리뷰 알바 어뷰즈
• ‘친구들은 뭐 읽지?’ 궁금하지만 알 도리가 없음
• 읽고 써야 할 글밥이 너무 많음
• 복잡한 서비스 내비게이션 (ex. 하나의 정보 입력 완료까지 페이지 전환 3-4회)
• 기록에 대한 개인적 보상(ex.기록에 기반한 책추천, 재미 등)이 없음
• 기획과 마케팅의 근거로 삼을 독자 데이터 확보 어려움
(* 서점 판매 데이터의 경우, 구매자와 실 독자 사이의 차이가 있음)
• 광고 중심의 마케팅은 독자를 멀어지게 하는 악순환
“…결국 가끔은 효과가 없다는 걸 알면서도 이전의 마
케팅에 큰 돈을 써요. 다른 방법이 딱히 없으니 하던
거라도 하는 거죠.”
18년차 편집인 J님 심층 인터뷰 중
“처음엔 써 보는데, 귀찮아 결국 쭉 쓰지는 않음”
“UI 구림”
“일일이 입력하기 귀찮음”
온라인 설문조사 ‘기존의 독서노트 서비스 경험’ 주관식 답변 중
Q. 온라인 서점 서비스 등 책 정보 이용 중 가장 아쉬운 점은?
정보를 믿을 수 없음 (76.5%)

8. SOLUTION
터치로 90% 정보 입력이 가능한
간결하고 깔끔한 UI
알고리즘에 의한 책 추천
Organic한 책 추천과 책 평가
보다 효과적인 타겟 마케팅
실제 독자들의 정성/정량 데이터
지인 추천 가중치 부가
데이터 분석+키워드 분석
사용자 경험을 해치는 광고와
일방적 마케팅을 지양하는 시스템
책 정보 탐색, 기록을 위한 페이지 전환 최소화
책 기록의 재미 요소 구현
구매자가 아닌 실제 독자의 데이터
인구통계학적, 취향적 데이터 다각도 분석 가능
비용 크고 일방적인 책 광고나 페이스북 광고 대신
효과적으로 메시지 전달하고 피드백 받을 수 있는
출간 사전-사후 마케팅 패키지 기획
비용 대비 효과 측정 제공
책 소비자! 출판관계자!
간단하고, 재미있고, 믿을만한 책 추천 시스템과 마케팅 플랫폼의 선순환

9. bookface
• 신뢰도 높은 책 평가
• 정교한 책 추천
• 심플하고 깔끔한 독서 기록
• 소비자 데이터
(인구통계, 취향 등)
• 빅데이터 분석 리포트
• 마케팅 기획
• 책 판매 중개
• 책 정보 제공
• 데이터 분석/마케팅 솔루션 구입
개인화된 취향 분석 책 ‘추천’ 과
간편한 기록의 개인 ‘아카이브’ 제공을 기반으로 한
세상에서 가장 재미있고 믿을만한 책 탐험 서비스
CUSTOMER RELATION

10. 서비스명 서비스 개요 한계점
개인 서재 및 책 SNS를 기반
으로 책 판매 (교보 연동)
서재 구조가 복잡하고 수기로
입력해야 하는 정보가 많음
도서 추천 서비스로 책 연관
컨텐츠 제시 및 구매 연결, 독
서 모임 플랫폼 제공 등
책에 대한 정보를 다양하게 제
공하나, 책 정보를 한 눈에 파
악하기 어려움
웹 기반의 가장 오래된 책 추
천 및 취향 분석 서비스
시스템 복잡하고 인터넷 서점
만큼이나 글밥이 많음, 모바일
지원 안 됨
알라딘 기반의 책 SNS로 알라
딘 구매 기록을 바탕으로 책
추천 및 정리
책 추천보다는 타임라인 중심
의 책 SNS를 전면에 내세움,
책 평가와 추천 등 온라인 서
점의 단점을 그대로 지님
책 속 문구 큐레이션
feeding 서비스, 현재 가장
많은 가입자(100만) 확보
지나친 책 광고, 업데이트 시
애드웨어 강제 추가 설치 등
사용자 경험 해치는 수익 모델
bookface
서재보다는 기록, 분류(tagging),
자동화된 분류 경험
핵심적인 정보만 간단하게 전달,
‘정보’가 아닌 organic한 ‘평가’와
‘추천’ 중심의 UI
모바일 웹/앱 중점 지원, 간결한
서비스 구조
책 둘러보는 즐거움 중심의 UI,
organic한 추천과 평가
사용자 경험을 해치지 않는 수익
모델 (데이터 리포트 판매, 마케팅
기획 판매 등)
거인의 서재
북맥
유저스토리북
북플
책 속의 한 줄
yes24, 알라딘, 교보,
인터파크 등
대형 온라인 서점
포털형 책 정보 제공 및 판매,
연관 컨텐츠 제공
사용자 서비스보다
마케팅 및 판매 중심의 설계
사용자 경험 중심의 설계, 개인화
된 정교한 추천과 organic한 평가
COMPETITION 아직 압도적인 ‘강자’ 나타나지 않음

11. bookface
책 추천 신뢰도 높음
마케팅 방해 없는 추천 및 평가
사용편의성 높음
예) 핵심 정보 중심의
간결한 UI 등
사용편의성 낮음
예) 글밥 많음,
서비스 구조 복잡
책 추천 신뢰도 낮음
COMPARATIVE ADVANTAGE ‘신뢰도’ 및 ‘사용편의성’ 에서 비교우위 있음

12. 일반 사용자
출판관계자
라이트
출판관계자
프리미엄
무료 100,000원/월 300,000원/월
• 개인 독서 기록 아카이브
• 취향 분석 리포트
• 도서 추천
• 제한적 SNS 기능
• 1개 분야 월간 데이터 제공
• 2개 분야 독자 데이
터 분석 리포트
• 도서별 빅데이터 제
공 (연간 최대 10종)
• 5개 분야 독자 데이터 분석
리포트
• 도서별 데이터 제공 (연간
최대 30종)
• 출판사/작가 별 분석 데이
터 제공
책 판매 수수료
온-오프라인
서점 제휴
예스24, 알라딘 등 서적별
로 주요 인터넷 서점 바로
구매 버튼 제공
추후 출판사-지역 중소
출판사와의 직접 협력 방
안 적극 모색
Service subscription (가격은 추후 확정) 책 판매 수수료
마케팅
패키지 기획
케이스별 논의
• 맞춤형 소비자 조사 설계 및
실행
• 출간 사전-사후 타겟 마케팅
프로그램 패키지 및 효과 측
정 방안 기획
• 특정 주제별 빅데이터 분석
리포트
마케팅 솔루션
출판관계자를 대상으로 한 상품의 경우, 심층 인터뷰(온라인 서점 관계자, 출판관계자)를 통해 니즈를 확인안 바 있음
가격 및 서비스 범위 등은 추후 실행을 통해 확정 예정
BUSINESS MODEL ‘사용자 경험’ 과 ‘수익성’ 을 다 잡는 선순환을 만드는 것이 핵심

13. 랜딩 페이지 (7월 3일) 및
첫 번째 MVP (7월 7일) 론치
bookworms 및 출판관계자 심층 인터뷰(8명) 및
일반 사용자 온라인 설문 (141명) 진행
Key Learning:
• 기본적 독서 행태 (독서 간격, 주요 이유 등)
• Heavy reader와 book explorer의 차이
• 책의 정보를 얻는 주 경로
• 탐색하는 책 정보의 우선순위
• 책 정보 중 주목도의 우선 순위
• 기존 책 정보 서비스의 불만족 요인
• 독서노트 기록 경험 (경험여부, 항목 등)
• 기존 서재 서비스의 불만족 요인
• 북페이스 기능(예정) 리스트 중 선호도 우선 순위
누적 PV 177, 이메일 등록 97건
conversion rate 54.8%
MVP 시행 방법 및 기대 결과:
• 좋아하는 책 이름을 세 권 적으면 한 권의 책을
추천해 주는 방식
• CTA 비율 증가 / 사용자 retention 및 refferel
관찰 / 초기 데이터 확보(좋아하는 책 그룹
seeds) 등 기대
• 1일차 138회 데이터 누적
WHAT WE HAVE DONE FOR NOW
서비스 기초 가설 확인을 위한
리서치 수행
1 2

14. 서비스 개발
고객 개발
및 브랜딩
웹서비스 베타테스트
빅데이터 패키지 및
마케팅 패키지 시범 판매
PROJEC ROADMAP
2015년
8월
2015년
10월
2015년
12월
2016년
상반기
2016년
하반기
모바일 앱 출시(iOS)
페이스북 마케팅 실시
데이터 확보 및 추천 알고리즘 정교화
책 내 인용문 분석 추가
모바일 앱 출시(안드로이드)
소셜네트워크 분석 추가
서비스 정교화,
사용성 개선,
추가 feature 개발 등
1차
서비스 full set 구축
SNS 채널 확대
CORE 사용자 파악 및 피드백 시스템 구축
사업 모델 정교화
출판관계자 협력 모델 추가 개발
커뮤니케이션 플랫폼 확대 등
책 판매 연동 추가

15. Wonseob Jang
CTO co-founder
Hyome Choi
Comms architect co-founder
데이터 및 키워드 기반의 취향 분석 알고리즘 개발
빅 데이터 분석 및 패키지화
고객 개발 및 유지를 위한 전략적 커뮤니케이션
출판관계자를 위한 통합 마케팅 패키지 기획 및 세일즈
사용자 경험 중심의 어플리케이션 핵심 개발 능력,
Collaborative filtering 방식의 알고리즘 연구 능력이 있는
어플리케이션 개발자 (9년)
• (주)아이너스기술 (기술벤처기업) 어플리케이션 개발팀 선임
연구원, (주)페이퍼블 (전자책 제작 스타트업) 개발팀장 역임
• 대규모 개발팀(30명) 공유 소프트웨어 아키텍처 경험
• 소셜리딩 전자책 앱(iOS) 제작, 소스코드 사용권 보유
• 연세대학교 컴퓨터공학 석사, 저술 논문(SCIE): “Enriching a
Motion Database by Analogous Combination of Partial
Human Motions,” The Visual Computer (SCIE), Vol. 24,
No. 4, pp. 271-280, 2008.
Audience Development 경험 풍부한
커뮤니케이션/전략 전문가 (10년)
• 글로벌커뮤니케이션컨설팅펌 (주)플레시먼힐러드코리아, 고
려대학교 모금자문위원, 국제기구 그린피스 동아시아 커뮤
니케이션 팀장 역임
• 다양한 target audience를 대상으로 한 커뮤니케이션 전
략, 가설 수립, 캠페인 실행 경험(아우디, 펩시콜라, 모토로
라 등 글로벌 소비재 기업/보건복지부, 노동부, 식품공업협
회 등 정부부처 및 기관/난민인권센터, 그린피스 등 국내외
사회적 이 슈 등)
• 이화여자대학교 경제학 전공(경영학 부전공)
WHO WE ARE