Uber’s product chief on hotels, robotaxis, and why the company doesn’t want to be ‘everything for everyone’

개요

Uber의 최고 제품 책임자(CPO)인 Sachin Kansal은 Uber가 기존의 차량 호출 및 배달 서비스를 넘어 호텔 예약, 보트 대여, 쇼핑 기능 등 다양한 서비스로 확장하고 있으며, 이는 여행이라는 공통된 사용 사례에 집중한 결과라고 설명합니다.

주요 내용

* 여행 서비스 확장: Uber는 Expedia와의 파트너십을 통해 호텔 예약을 제공하고, 1.5억 건에 달하는 연간 여행 관련 이동 데이터를 기반으로 Uber Eats와의 연계를 통해 음식 주문까지 아우르는 '여행'을 세 번째 핵심 사업 축으로 삼고 있습니다.
* 금융 서비스 탐색: Uber는 운전자 및 배달원을 위한 Uber Pro 카드와 같은 금융 상품을 제공하며, 상인을 대상으로 한 상품도 시험 중입니다. 소비자 대상으로는 Uber 크레딧 형태의 멤버십 혜택을 통해 현금처럼 사용할 수 있도록 하고 있습니다.
* 파트너십 모델: 새로운 서비스의 경우, Uber는 전문가와 협력하여 파트너의 예약 시스템으로 직접 연결하는 방식을 활용하기도 하지만, Expedia와 같이 심층적인 통합을 통해 자체 UI를 구축하는 사례도 있습니다.
* Uber One 멤버십 효과: 5,100만 명의 회원을 보유한 Uber One 멤버십은 약 절반의 예약을 차지하며, 멤버들이 기존 서비스 이용 빈도를 높이고 다른 사업 영역(차량 호출 및 배달) 이용을 촉진하는 교차 판매 효과를 보여주고 있습니다.
* Uber Eats의 수익성: Uber Eats는 초기 수익성이 낮았으나, 최근 몇 분기 동안 독립적으로 수익을 창출하는 사업으로 자리 잡았습니다.
* 자율 주행 기술 및 데이터 확보 (AV Labs): Uber는 자율주행 파트너와의 협력을 강화하고 데이터 경쟁력을 확보하기 위해 AV Labs를 통해 센서가 장착된 차량 수백 대를 운영하여 방대한 주행 데이터를 수집하고 있습니다. 이는 L4 자율주행 기술 제공보다는 다양한 플레이어와 협력할 수 있는 '경로'를 구축하는 데 집중하는 전략입니다.
* 운전자 및 라이더 데이터 활용: Uber는 자사 플랫폼의 운전자(earner)들을 활용하여 GenAI 기업에 데이터 라벨링 서비스를 제공하고 있으며, 이를 통해 새로운 수익원을 창출하고 있습니다. 대화 녹음은 이루어지지 않으며, 운전자들이 비운행 시 오디오를 듣고 전사하는 등의 활동에 대한 보상을 제공합니다.
* AI 기반 기능 도입: 운전자에게는 더 많은 수입을 올릴 수 있는 지역을 추천하는 '운전자 도우미', 배달에서는 음성 명령으로 장바구니를 생성하는 '식료품 장바구니 도우미', 차량 호출에서는 음성으로 복잡한 요청(인원, 짐 등)을 전달하는 기능 등이 AI를 통해 구현되고 있습니다.
* 완전 에이전트형 Uber 구상: AI는 사용자가 복잡성을 플랫폼에 맡기고 원하는 것을 에이전트에게 전달하는 '완전 에이전트형 Uber'의 실현을 가능하게 할 것이지만, 실제 구현에는 신중을 기하고 있습니다.
* 제품 책임자의 우선순위: CPO는 기존 제품의 완성도를 높이는 데 70~80%의 시간을 할애하며, 신규 아이디어 발굴 및 검증에는 20%의 시간을 사용하고 직접 운전 및 배달 경험을 통해 사용자 관점을 파악합니다.

시사점

Uber는 단순히 차량 호출 및 배달 기업을 넘어, 여행, 금융, 데이터, AI 등 다양한 영역으로 사업을 확장하며 '모든 것을 위한 앱'이 아닌, 핵심 역량을 기반으로 사용자의 니즈에 맞는 서비스들을 유기적으로 연결하려는 전략을 추진하고 있습니다. 이는 기술 파트너십과 데이터 기반 혁신을 통해 미래 모빌리티 및 서비스 생태계에서 경쟁 우위를 확보하려는 움직임으로 해석됩니다.