맥싸이트-픽
잘파세대가 콘텐츠를 소비하는 법 (feat. 구독경제)
Team MAXONOMY ・ 2025.03.20
지난 포스팅에서는 잘파세대(Zalpha)에 대해서 이야기하였습니다. 디지털 온리세대로도 불리는 이들은 디지털 환경에 매우 익숙하다는 특징이 있는데요. 이들을 공략하기 위해 기업들은 온라인 콘텐츠를 더욱 강화하고 있으며, 이들은 위한 새로운 경험을 설계하고 있습니다. 오늘 포스팅에서는 잘파세대와 소통하기 위해 브랜드가 어떤 전략을 펼치고 있는지에 대해, 그리고 잘파세대가 주도하는 구독경제에 대해서 알아보겠습니다.
올리브영, 에이블리: 라이프스타일 중심의 콘텐츠 제공
대표적인 예시로, 잘파세대가 가장 많이 집중된 2개의 브랜드 예시를 살펴볼 수 있습니다. 올리브영과 에이블리 인데요. 사업 초기에는 두 브랜드가 주요하게 취급하는 상품군이 명확하게 구분되었습니다. 간단히 이야기해 올리브영은 화장품, 에이블리는 의류로 말이죠. 하지만 현재는 이런 상품 중심의 구분대신 소비자들의 라이프스타일을 중심으로 다양한 상품 카테고리들에 주력하고 있습니다. 가령 에이블리는 합리적인 가격으로 아름다워지고 싶은 고객의 니즈를 중심으로 판매하는 의류 제품에 어울리는 코스메틱 브랜드가 입점하고 있습니다. 올리브영은 뷰티&헬스라는 핵심 가치를 중심으로 화장품을 포함해 생활에 필요한 영양제와 건강식품 등 이너헬스에 필요한 상품들로 상품군이 확장되고 있죠.
이미지 출처: CJ올리브영 | 맞춤형 건강식품 추천 서비스
이렇듯 브랜드에서는 어떤 종류의 상품을 취급하느냐 보다, 각 개인 고객의 소비 욕구와 사소한 요구사항들까지 충족시킬 수 있는 소구점을 찾는 일에, 캠페인을 기획하기 앞서 마케터에게 중요한 시작 점이 될 것 입니다.
이는 상품 구성뿐만 아니라, 매거진과 같은 콘텐츠에서도 동일하게 확인할 수 있습니다.(플랫폼에서의 콘텐츠 소비의 중요성은 맥사이트픽 시리즈에서 수 많이 언급을 했었죠!) 에이블리는 21년부터 매거진이라는 코너를 오픈하여 뷰티 콘텐츠를 발행하고 있으며, 올리브영 역시 각 상품 카테고리에 따라 전문 에디터들이 기획하는 앱 내 매거진 전문관을 운영하고 있죠. 동시에 구매활동이 활발한 고객들에게 셔터라는 네이밍을 붙여, 인플루언서 역할을 부여고 적극적인 콘텐츠 생성을 유도하고 있습니다.
네이버: 인공지능 기반의 추천 상품과 연계된 콘텐츠 활용
올해 상반기, 네이버쇼핑 또한 부분적 리브랜딩을 진행하며, 콘텐츠에 힘을 싣는 모습을 보여주었습니다. 대표적으로 패션타운 내 뷰티 카테고리 영역에서 피부 톤, 타입, 계절, 관심사에 따른 뷰티 상품 옵션을 추천받을 수 있는 AI서비스가 있었습니다. 이외에도 메이크업 방법을 보여주는 숏클립 콘텐츠를 확산하는 등 숏폼에 친근한 잘파세대를 위한 장치들로 콘텐츠에 더욱 힘을 싣는 것을 볼 수 있습니다.
AI를 통해서 콘텐츠를 생성하고 제공하려는 움직임은 생성형 AI가 주목받기 시작할 때부터 있었는데요. 이미지, 동영상, 텍스트 등 거의 모든 미디어 제작에 적용이 되고 있습니다. 물론 초기에는 AI 생성 콘텐츠 특유의 이질감과 무분별하게 자동화된 방식으로 부정적인 인식을 낳기도하였지만, 시간이 지나며 더 참신한 활용 방식과 높아진 퀄리티로 조금씩 우리 생활에 스며들고 있는 추세입니다.
코카콜라: 다양한 채널과 소재, 콘텐츠를 활용하는 문화소비 확장
이제 브랜드는 단순히 상품 상세페이지에서 정보를 제공하는 것만으로는 잘파세대에게 상품을 인지시키고 학습시키기 부족하다는 사실을 있습니다. 잘파세대는 구매 이전 단계에서부터 재미있는 경험을 원하고 있습니다. 이에 기반하여, 잘파세대가 유통업계에서 플레이어블 트렌드를 주도하고 있다하여도 과언이 아닌데요. 기존 SNS에 올리기 좋은 상품들과 서비스가 주목받던 ‘인스타그래머블’로 불리던 트렌드에서 한단계 더 나아가 소비자가 직접 체험하고, 즐기는 것을 공유하는 놀이형 콘텐츠로 소비자가 콘텐츠에 적극 참여하는 행동자체가 트렌드가 되는 ‘플레이어블’ 현상이 자리를 잡은 것 입니다. 이러한 소비자들의 요청에 기업과 브랜드가 기존 시도하지 않았던 경험을 마련하는데 분주한데요. 자신들의 제품과 서비스가 전시되는 공간 구성에만 집중하는 것이 아닌, 해당 공간에 특별한 ‘놀이 요소’를 더하는 것으로 소비자들이 자발적인 참여와 공유를 이끌어내야 하는 것 입니다.
이미지 출처: 코카콜라 | 에이바 맥스
이에 적극적인 브랜드로는 코카콜라를 떠올릴 수 있습니다. 코카콜라는 각 나라의 문화 별로 그리고 또 제품군에 따라 각기 다른 캠페인을 진행하는데, 한 예시로 코카콜라 제품 겉면 QR코드를 스캔하면 우주를 무대로한 팝가수 에이바 맥스의 증강현실 콘서트로 입장하도록 하는 콘텐츠를 제공한 적이 있습니다. 오프라인 사례로는 잘파세대가 즐겨찾는 지역에서 소비자들에게 놀거리를 제공하도록 미술관과의 협업으로 미디어아트 팝업 전시를 기획하기도 했습니다. 이는 단순히 미디어 아트가 잘파세대들이 관심을 가지는 문화이기 때문이 아니라, 코카콜라가 제품군 중 한정판 에디션인 스타라이트 맛 콜라를 잘파세대에게 소개하기 위한 연결고리를 미디어아트를 통해 풀어내며 브랜드와 문화의 시너지를 만들어낸 결과로 볼 수 있습니다. 이 밖에도 여전히 젊은 세대에게 인기가 많은 대표 MMORPG 게임 리그오브레전드와의 협업까지 다양한 형태로 나라별 잘파세대를 즐겁게 만들 수 있는 소구점을 찾는데 주력하였습니다.
위 사례에서 플레이어블 트렌드를 위해 코카콜라는 자신들의 제품과 브랜드를 가장 잘 알려줄 수 있는 파트너이자 콜라보레이터를 찾는 일에 관심이 크다는 것을 알 수 있는데요. 코카콜라라는 브랜드를 잘 이해하고있는 인플루언서들이 만들어내는 콘텐츠가 잘파세대로부터 관심을 효과적으로 얻을 수 있다는 자신감을 엿볼 수 있습니다.
잘파세대가 주도하는 구독경제
상품의 구입보다 콘텐츠 소비에 더 집중하는 잘파세대의 모습은 기업의 사업모델과 시장 구조 변화까지 영향을 주고 있습니다. 구독 경제 모델의 확대 또한 잘파세대가 주도한 시장 변화의 모습으로 볼 수 있습니다.
신소비층인 잘파세대는 ‘물건을 구매하여 물리적으로 소유하는 행위보다 경험 구매를 중시하는 소비트렌드’ 기반을 마련한 세대이기도 합니다. 앞서 포스트에서 언급한 것처럼 잘파세대의 소비력은 그들의 부모님에게 의존도가 크다는 특징이 있는데요. 이러한 탓에 자신들이 좋아하고 관심있는 브랜드에 초기 비용을 크게 지출하지 않아도 원하는 최신 상품이나 서비스를 필요한 만큼 소비할 수 있는 경제적 효율성을 누구보다 중시하고 있는 세대라는 특성도 가지고 있습니다.
대한상공회의소는 지난 2월 국내 전체소비자들 1000명을 대상으로 ‘소비자 구독 서비스 이용 실태’ 조사를 실행했습니다. 그 결과 무려 94.8%의 소비자들(응답자 10명중 9명 이상)이 구독서비스나 상품을 이용해본 경험이 있다고 답했습니다.
가장 많이 구독하는 서비스로는 동영상 스트리밍(60.8%), 쇼핑 멤버십 (52.4%)로 콘텐츠와 서비스를 위한 구독이 상위권을 차지 하였고, 1인당 평균 3~4개의 구독 서비스를 이용중으로 월 평균 3만원 이하의 지출액이 가장 많습니다.
자료 출처: 대한상공회의소 | 구독 서비스 이용경험
무형의 콘텐츠와 서비스에 3만원 정도의 금액을 매월 정기적으로 결제한다는 것은 결론적으로 소비자들은 3만원의 소비로 더 크고 많은 경험과 만족을 얻거나 얻을 수 있다는 기대와 충족감을 가지고 있다는 뜻이죠.
영화와 음악과 같은 콘텐츠 구독 영역은 단순히 소유와 구매의 개념이 아닌 구독 기간 동안의 경험을 소비하는 개념으로 진화되었으며, 생활 전반에서 구독 결제 방식의 영역이 넓어지고 있는 중입니다.
또한 구독 경제의 장점으로 꼽히는, 구독 중간에 언제라도 기존의 구독을 다른 구독으로 손쉽게 변경 가능하다는 점은 선택폭을 넓히고 그 선택지 안에서 여러 경험을 가능하게 합니다. 이런 특정은 잘파세대가 구독 경제에 긍정적으로 호응하고 또 구독 경제를 빠르게 발전시킨 주인공이 되었죠.
🚩 맥소노미가 PICK한 이유!
잘파세대의 소비자들은 새로운 변화를 받아들이는데 거부감을 먼저 갖기보다, 브랜드에 대한 흥미를 자발적으로 찾습니다. 브랜드가 제공한 흥미로운 요소들은 곧 제품과 서비스의 퀄리티를 만드는데 중요 부분을 차지한다는 것을 이제는 기업도 알게 되었죠. 이런 소비환경에서 플랫폼에 구독료를 지불하는 것이 자연스럽게 자리잡아, 구독에 대한 수요는 꾸준히 증가할 것이라 전망해볼 수 있습니다.
다만 다양한 구독 서비스를 경험하기 위한 소비자들의 지출도 늘어나는 만큼, 잘파세대를 포함한 소비자들은 더 합리적인 구독을 위한 방안을 찾으려고 다시 노력할 것 입니다. 이런 상황에서 어떻게 자신들의 서비스 구독을 취소하지 않고 지속시킬 수 있을 것인지, 어떻게 소비자가 구독한 유사 플랫폼을 밀어내고 새로운 구독으로 전환할지 등에 대한 방안이 마련되어 있어야 될텐데요. 다음 포스트에서는 브랜드를 구독을 취소시키지 않기 위한 기업의 노력이 무엇이 있을지 알아보겠습니다.
팀맥소노미
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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작
실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기