왓낫, 실시간 라이브 커머스 추천 강화 위해 셰이프드 인수
라이브 커머스 앱 왓낫(Whatnot)이 실시간 추천 및 검색 시스템에 특화된 AI 기업 셰이프드(Shaped)를 인수했습니다. 재고와 경매가 실시간으로 변동하는 라이브 커머스의 고질적인 문제를 해결하고, 사용자에게 더 빠르고 개인화된 상품 추천을 제공하기 위한 전략입니다.
라이브 쇼핑 앱 왓낫(Whatnot)은 수요일에 실시간 추천 및 검색 시스템에 특화된 머신러닝 기업인 셰이프드(Shaped)를 인수했다고 발표했습니다. 이번 인수는 왓낫이 수백만 구매자와 새로운 제품 카테고리로 플랫폼을 계속 확장함에 따라, 상품 발견 및 개인화 기능을 강화하기 위한 조치다.
회사에 따르면, 이번 인수는 왓낫이 라이브 커머스의 가장 큰 과제 중 하나인 '재고, 경매, 구매자 수요가 실시간으로 변하는 상황에서 구매자가 적합한 상품을 찾도록 돕는 문제'를 해결하기 위해 AI에 대한 투자를 지속하는 데 도움이 된다. 상품 카탈로그가 비교적 안정적으로 유지되는 기존 전자상거래 플랫폼과 달리, 왓낫의 마켓플레이스는 끊임없이 변화하며 라이브 경매는 몇 분 안에 종료될 수도 있고 몇 시간 동안 지속될 수도 있다.
왓낫의 데이터 및 AI 부사장인 에마뉘엘 푸엔테스(Emmanuel Fuentes)는 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 "셰이프드의 기술을 왓낫의 기존 시스템과 결합함으로써, 추천을 더 빠르고 반응성이 뛰어나며 더 개인화된 것으로 만들 수 있다"고 밝혔다. 그는 "이러한 속도는 라이브 커머스가 유례없이 어려운 추천 문제이기 때문에 중요하다. 재고는 매 초마다 변하고, 라이브 방송은 지속적으로 시작되고 종료되며, 구매자의 구매 의도는 방송 내내 변동하기 때문이다"라고 덧붙였다.
푸엔테스는 회사가 지난 6년 동안 추천 엔진의 속도를 개선하는 데 주력해 왔으며, 추천 지연 시간을 약 1일에서 단 몇 분으로 줄였다고 말했다. 셰이프드의 기술을 통합하면 이러한 추천이 실시간에 훨씬 더 가까워질 것으로 예상된다. 회사 측은 시스템이 매주 50만 시간 이상의 라이브 비디오와 수백만 건의 실시간 상호작용을 처리하며, 해당 데이터를 사용해 추천 기능을 지속적으로 개선하고 있다고 밝혔다.
기업들이 AI 기반 추천 시스템을 구축할 수 있도록 지원하기 위해 설립된 셰이프드는 기존 고객 데이터를 대형 언어 모델(LLM) 및 머신러닝과 결합하여 매우 개인화된 검색 및 발견 경험을 제공하는 기술을 개발했다. 아웃도어시(Outdoorsy) 및 QVC와 같은 기업들이 고객으로 참여했다.
인수의 일환으로 셰이프드의 설립자이자 CEO인 툴리 머렐(Tullie Murrell)을 비롯해 약 10여 명의 엔지니어 및 AI 연구원이 왓낫에 합류할 예정이다. 머렐은 왓낫의 새롭게 설립된 '응용 AI 연구 그룹(Applied AI Research group)'을 이끌게 된다. (주목할 점은 머렐이 셰이프드를 설립하기 전 메타(Meta)에서 일했다는 것이다.)
이번 인수는 왓낫이 눈에 띄는 성장을 경험하고 있는 시기에 이루어졌다. 2019년에 출시된 이 회사는 최근 판매자들이 10억 건 이상의 주문을 돌파했다고 밝혔다. 올해 초 왓낫은 2억 2,500만 달러의 시리즈 F 투자를 유치했으며, 지난 1년 동안 2,000만 명의 신규 구매자를 유치하면서 기업 가치가 110억 달러 이상으로 평가받았다.
또한 왓낫은 작년에 미술, 골프, LP판을 포함한 35개 이상의 새로운 카테고리를 출시하고, 2025년 상반기에 45개 이상의 추가 카테고리를 론아웃하며 매월 새로운 하위 카테고리를 계속해서 추가하면서 마켓플레이스를 크게 확장했다. 더불어 이러한 움직임은 이베이(eBay)와 포시마크(Poshmark) 등 대형 리셀일 기업들이 자사 플랫폼 전반에 AI를 도입하기 위해 경쟁을 벌이고 있는 추세와 맞물려 있다.