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2012년 2월 | 스마트폰으로 무장한 소비자들이 실제 세계의 거의 모든 것에 대해 언제든지 정보를 찾아볼 수 있는 (혹은 구매할 수 있는) 세계를 환영하고 있다. 이미 이 현상을 기회로 삼고 있는 브랜드에게서 한 수 배우자, 그리고 전진!
POINT-KNOW-BUY | 문자를 이용한 검색이나 정보는 현재 대부분의 사람에게 거의 어느 때든 가능하다. 따라서 경쟁력은 이미지로 하는 검색이 즉각적으로 항상 가능하도록 하는 것에 있다고 볼 수 있다. 즉흥적으로 관련된 정보를 찾아내기 위해 그저 찍기만 하면 되는 스마트폰을 갖고 이동 중인 소비자는 곧 실제 세계의 어떤 물건 (혹은 사람)이든 알아낼 수 있을 것이다. 그리고 어떤 산업은 그에 따라 발전할 것이다.
주요 기술:
POINT-KNOW-BUY를 움직이는 몇몇 주요 기술들을 짧게 살펴보자.
QR 코드
수년간 힘들게 노력한 끝에 QR코드가 마침내 주류 소비자들의 눈에 들어오기 시작했다. 아래 소개되는 더 새롭고 더 자연스러운 기술에게 밀릴 위험이 있지만 말이다.
‘
태깅’
다수의 어플이 사물 혹은 소리에 내장된, 눈에 보이지 않는 표시를 읽고 정보나 액션을 불러올 수 있다. 이 기술이 어떤 식으로 진행되는지를 알고 싶다면 Blippar나 Aurasma의 인터렉티브한 잡지 표지를 확인해 보도록.
증강 현실
실제 세계에 가상 물체를 겹치거나 추가해 보여주는 것 (실제 세계가 스크린의 역할을 한다). 대부분의 증강 현실 어플은 (예를 들어 Wikitude), 사용자가 무엇을 바라보고 있는지를 ‘추측하기’ 위해 핸드폰의 GPS와 나침반 센서를 기반으로 작동했었다. 하지만 최근에는 좀 더 강력한 시각 검색 증강현실 기술이 등장하기 시작했다
이미지로 검색하기
POINT-KNOW-BUY의 미래. ‘똑똑한’ 이미지 인식 기술은 사용자가 어디에 있는지를 초점을 두기보다는 뷰파인더에 보이는 실제 사물을 알아서 인식하고 추가적인 정보를 찾아 제공하고자 노력하고 있다 (Google Goggles나 Layar Vision가 좋은 예). 즉, 에펠탑 이미지에 사진기를 갖다 대는 것과 실제 에펠탑에 사진기를 갖다 대는 것 둘 다 같은 결과를 가져올 것이다.
사례:
POINT-KNOW-BUY를 ‘이해할 수’ 있는 사례부터 시작해보자.
- leafsnap은 시각 인식 기술을 사용하여 나뭇잎 사진을 통해 나무의 종류를 알아내는 무료 어플이다.
- Word Lens는 아이폰 카메라를 이용해 (메뉴나 간판 같은 곳에 ) 불어나 스페인어로 쓰인 글자를 영어로 (혹은 그 역으로) 번역해준다.
- Google의 Skymap은 POINT & KNOW의 매우 좋은 사례 중 하나로 바라보고 있는 하늘에 갖다 대면 별자리에 관한 세부 정보를 알 수 있다. Star Chart이나 Star Walk은 비슷한 기능을 가진 아이폰용 어플이다.
그리고 물론 POINT & KNOW는 소리 분야 에도 사용된다.
- 이 분야의 개척자라 할 수 있는 Shazam을 통해 사용자는 어디에 있든 듣고 있는 음악에 대한 정보를 얻을 수 있다. 2011년 9월 보고에 따르면 일 년에 십억 개 이상의 음악이 검색되며 이 서비스는 제한 없이 무료로 제공된다.
- WeBIRD는 스마트폰으로 새소리를 녹음해 서버로 보내면 (몇 초 후에) 새 종류를 알 수 있는 어플이다. WeBIRD는 2012년 봄 철새 시기에 맞춰 대중에게 공개하고자 개발 중이다.
사실, 모든 것을 알아내는 것이 가능해지고 있다, 심지어는 사람까지도.
- 카네기 멜론 대학에 의해 개발된 PittPatt은 얼굴 인식 프로그램으로 Google이 구매하여 Google+ Find My Face에 사용하고 있다. 2011년 12월에 출시한 이 프로그램은 이용자의 사진에 등장하는 인물들을 자동으로 인식하여 소개한다.
브랜드 사례 외 전문보기)
Trend Briefing 2012년 2월호
- http://trendwatching.com/kr/trends/pointknowbuy/
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