한 백엔드 개발자가 기존 소개팅 앱의 문제점을 해결하고 실제 만남을 유도하기 위해 '썸웨어(somewhere)'라는 새로운 개념의 소개팅 앱을 개발 중입니다. 이 앱은 프로필 피드 없이 '이번 주 금요일 저녁 성수 술 한잔'과 같이 구체적인 약속만 게시되고, 해당 날짜가 지나면 자동으로 사라지는 '만료형 초대장' 방식을 채택했습니다. 이는 유령 프로필의 존재를 구조적으로 불가능하게 만들어 사용자 경험을 개선하고, 채팅이 아닌 실제 만남을 최종 목표로 삼는 것이 특징입니다.
개발자는 과거 트레이딩 봇 백테스트에서 얻은 '가설에는 반증 조건부터'라는 교훈을 썸웨어 개발에 적용했습니다. 기존 앱들이 매칭 직전 사용자에게 과금하는 방식에 반대하여, 썸웨어는 매일 무료로 모든 과정을 완주할 수 있도록 설계되었습니다. 만료형 구조의 약점인 초기 유동성 문제를 해결하기 위해, 크론(Cron) 스케줄러가 KOPIS 공연, KOBIS 박스오피스, 서울문화행사 등 공공 데이터를 수집하고 정규화하여 이벤트 팩트 테이블에 적재합니다. 이후 대규모 언어모델(LLM)이 이 팩트를 읽어 선별, 카피라이팅, 태깅을 수행하며 약속 글감을 자동으로 생성합니다. 이때 LLM이 제목, 기간, 장소, 가격 같은 핵심 팩트를 임의로 변경할 수 없도록 구조적으로 제한하여, 있지도 않은 공연으로 약속이 잡히는 사고를 방지했습니다.
사용자가 큐레이션된 약속 카드를 선택하면 자신의 약속으로 복사되고, 어떤 카드가 실제 약속이나 '노크(신청)'로 이어졌는지 데이터가 쌓여 다음 큐레이션에 반영됩니다. 개발자는 앱의 실패 조건을 명확히 설정했는데, 예를 들어 여성 게시 의향이 10% 미만이거나, '문 열림(약속 신청)'에서 '약속 확정'으로의 전환율이 20% 미만일 경우 구조 변경 또는 중단을 고려할 예정입니다. 현재는 사전등록을 통해 첫 실측 데이터를 수집하며 유입 채널별 전환율을 분석하고 있습니다.
이러한 접근 방식은 기존 데이팅 앱 시장에 신선한 변화를 가져올 수 있습니다. 프로필 기반의 피로도와 유령 계정 문제, 그리고 과금 모델에 대한 불만을 해소하며 실제 만남의 본질에 집중합니다. 특히 LLM과 공공 데이터를 활용한 초기 콘텐츠 생성 및 큐레이션 자동화는 투 사이드 마켓(양면 시장)의 고질적인 콜드 스타트(초기 사용자 확보) 문제를 해결하는 혁신적인 시도로 평가됩니다. 이는 기술을 활용해 서비스의 핵심 가치를 강화하고 사용자 경험을 최적화하려는 노력이 돋보이는 사례입니다.