네이버페이는 네이버파이낸셜이 운영하는 국내 대표 핀테크 플랫폼으로, 결제·송금부터 대출 비교, 보험, 증권 연계까지 아우르고 있습니다. 저희 래빗은 대출 서비스 영역의 Amplitude 도입을 위한 POC를 설계하고 진행했습니다.

 네이버페이의 니즈

1.  대출 서비스 영역에 Amplitude 도입을 검토 중인데, 본격 도입 전에 실제 효용을 검증하고 싶어요
2.  금융 서비스 특성상 개인정보를 보호하면서도 분석이 가능한 구조가 필요해요
3.  기존에 운영 중인 사내 로깅 체계와 Amplitude를 어떻게 연결할지 기준이 필요해요

어려움이 있었던 부분 

 금융 서비스는 데이터를 다루는 기준이 일반 서비스보다 훨씬 엄격합니다. 사용자 식별 정보를 그대로 분석 툴에 적재할 수 없기 때문에, 개인정보를 보호하면서도 리텐션·퍼널·코호트 분석이 정상적으로 동작하는 구조가 먼저 마련되어야 했습니다. 또한 사내에서 이미 운영 중인 로깅 체계가 있어, 이를 무시하고 새로 설계하면 도입 부담이 크고, 그대로 활용하면 분석 활용도가 낮아지는 딜레마가 있었습니다.

저희 래빗은 사용자 식별자를 가명화하여 개인정보 보호와 분석 기능을 모두 만족하는 데이터 적재 구조를 설계하고, 이 과정에서 보안 요건을 충족하기 위해 Amplitude SDK를 직접 수정하여 적용했습니다. 텍소노미는 기존 로깅 체계를 활용하는 방안부터 신규 설계까지 선택지를 정리한 뒤, 핵심 분석 영역만 재정의하는 하이브리드 방식을 제안드렸습니다.

이외 제공했던 내용

  1. POC 이후 단계적 확장을 고려한 적용 방향을 함께 제안드렸습니다.

  2. 이벤트 명명 규칙 등 택소노미 운영 기준에 대한 방향성을 제안드렸습니다.

  3. 양사 협업 체계(역할 정의, 마일스톤)를 설계하여 프로젝트가 안정적으로 운영되도록 지원했습니다.