2022년 들어 암호화폐 시장이 급격한 하락세로 전환됐습니다. 테라-루나 폭락 사태, 암호화폐 대출 업체 블록파이 파산, 시총 2위 암호화폐 거래소 FTX 파산 사건 등 굵직한 악재가 속속 터지면서 시장에 충격을 줬기 때문인데요. 어쩌면 이런 사건사고 속에서 가격이 일정하게 유지되는 암호화폐가 있다면 더 이상하게 느껴지는 시기인지도 모르겠습니다. 그런데 이러한 하락장 속에서도 일정한 가격을 유지하도록 설계된 암호화폐들이 실제로 있습니다. 바로 스테이블코인(Stablecoin)입니다. 과연 스테이블코인이 안정적인 가격을 유지하는 원리는 무엇일까요?
다양한 종류의 오디오 콘텐츠가 국내외를 막론하고 독보적인 시장을 형성하고 있다. 양질의 콘텐츠가 홍수처럼 쏟아지는 상황에서 정보를 쉽고 편하게, 더 나아가 다른 일을 하면서 동시에 습득하는 데 오디오라는 포맷이 유리하다는 것이 대표적인 이유이다. 특히 유튜브, 넷플릭스 등 영상 플랫폼에 친숙한 MZ세대들마저 오디오 콘텐츠에 주목하고 있다. 이번 글에서는 저마다 카테고리가 다른 국내 오디오 콘텐츠 플랫폼 세 개를 살펴볼 것이다. 각각 어떤 특징과 전략으로 고객에게 소구하고 있는지 파악하고, 오디오 콘텐츠의 미래를 전망해보고자 한다.
2018년 11월 국내 진출한 ‘알리익스프레스’는 최근 포브스가 선정한 2022년 한국인이 사랑한 모바일앱 쇼핑 부분에 15위를 차지했다. 20위권 안에 든 유일한 해외 앱이다. 이는 알리 익스프레스가 물류에 투자해 빠른 배송을 구축함으로써 직구 경험을 높이고, 간편 로그인과 간편 결제 등으로 서비스 편의성을 높인 노력 덕분이다. 또한 강력한 데이터를 기반으로 맥락에 따른 상품 추천이 매끄럽다. 이번 글에서는 이렇듯 국내 고객을 사로잡은 알리익스프레스의 전략과 사용자 경험 요소를 알아보자.
2022년 ‘착한 소비’를 지향하는 MZ세대가 소비의 주역으로 떠오르며, ESG 경영이 뉴노멀로 자리 잡았다. 글로벌 정보분석 기업 닐슨에 따르면, 미국 밀레니얼 세대의 75퍼센트가 친환경적인 방향으로 자신의 소비 습관을 바꿀 만큼 환경 문제를 중요하게 인식하고 있다. 환경을 둘러싼 각종 문제들이 갈수록 불거지는 가운데, 기업이나 개인이 시도하는 친환경적인 행보는 전 세계적으로 주목받고 있다. 이에 ‘지속 가능함’이라는 가치도 글로벌 IT 프로덕트에 속속들이 녹아들어 있다. 이번 글에서는 ‘음식’이라는 키워드를 중심으로 환경과 사회를 생각하는 글로벌 푸드테크 스타트업 3사(투굿투고, 노웨이스트, 해피카우)의 특징, 기능, 고객 등을 톺아보고자 한다.
인공지능 연구소 OpenAI는 2022년 11월 30일, ChatGPT라는 인공지능 봇을 공개했다. 언어 학습에 특화되어 있어, 마치 대화를 하듯이 말을 걸면 그에 맞는 대답을 하는 인공지능이다. 20년 전에 발매된 심심이와 사용 방식 자체는 비슷하다. 물론 그 강력함은 전혀 차원이 다르다. 사용해보면 '정해진 대답을 한다'는 느낌이 전혀 없고, 정말로 대화한다는 느낌이 들었다. 올해 들어서 달리(DALL-E) 등 정말로 다양한 종류의 인공지능이 사람들을 놀라게 만들고 있다. 그중에서 가장 충격적인 것을 꼽으라면 나는 ChatGPT라고 말하고 싶다. 주로 개발자 커뮤니티에서 화제가 된 것 같은데, 나 같은 비개발자의 눈으로 봐도 놀라워 이번 글을 통해 ChatGPT를 살펴보고자 한다.
최근 국내외 스타트업 트렌드를 살펴보면 ‘펨테크(FemTech)’라는 단어가 심심찮게 등장한다. 펨테크는 여성(female)과 기술(technology)의 합성어로, 여성의 웰니스에 초점을 맞춘 기술과 서비스를 일컫는 용어이다. 2021년 기준 글로벌 펨테크 시장 규모는 253억 달러를 달성했고, 2030년까지 연평균 16% 이상 성장할 것으로 전망했다. 펨테크 시장의 주요 성장 동력으로는 여성의 건강 문제를 해결하기 위한 디지털 기술 사용의 증가, 여성 건강에 대한 지식과 수요의 증가, 여성 관련 질병의 유병률 증가 등이 꼽혔다.
데이터를 시각화하여 전달하면 우리의 뇌는 빠른 속도로 많은 양의 정보를 처리할 수 있고, 데이터 테이블에 비해 트렌드나 패턴, 아웃라이어 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. 때문에 데이터를 쉽게 이해하고 데이터를 기반으로 한 의사결정에 도움을 줍니다. 하지만 모든 데이터 시각화가 쉽고 직관적으로 이해되지는 않습니다. 그 이유는 무엇일까요? 바로 데이터에서 발견한 정보가 시각 요소로 적절하게 디자인되지 않았기 때문입니다. 이번 글에서는 우리의 뇌가 시각 정보를 처리하는 과정을 이해하고, 직관적인 데이터 시각화를 만드는 방법에 대해 살펴보겠습니다.