‘빅데이터, 생활을 바꾸다
비즈니스에 바로 적용할 수 있는 50가지 데이터 활용법’
언제부터인가 ‘빅데이터’라는 말이 우리 곁에 왔다.
대통령선거를 치르면서 빅데이터, 여론조사 등이 뉴스의 중심에 있다. 이제 이런 단어와 친하게 지내지 않으면 불편한 세상이 되었다. 그래서 이 책을 읽었다.
BC카드 빅데이터센터에서는 카드 사용 빈도를 데이터화 해서 사람들의 소비 성향이 어떻게 변하고 있는지 분석한다. ‘생활’ 면에 직장인의 온라인결재 타이밍, 코로나로 인한 출퇴근소비 동향, 직장 회식의 변화, 전염병의 예측 등에 활용하고 있다.
제주도에서 육아 및 아이 관련 용품과 서비스, 주방용품, 화장품의 수요가 상대적으로 높은 것은 제주도민 중 신혼 영유아 가구가 39%, 초중고 자녀 가구가 22%로 가장 큰 비중을 차지하며, 30~40대 여성 소비가 2017년 57%에서 2020년 64%로 증가하였다. 는 분석이 나왔다.
만일 제주도 지역에서 온라인 스토어 입점을 계획 중인 스타트업이나 지역 거점 물류 창고 운영을 고려 중인 사업자라면 육아용품, 키즈 패션, 건강식품, 건강용품, 스포츠용품과 같이 상대적으로 제주도민의 이용 건수 비중이 높은 쇼핑 품목 데이터를 활용하면 창업의 성공 가능성을 높일 수 있을 것이라고 예측한다.
금융 빅데이터 플랫폼에서는 카드 데이터를 활용하여 식당, 슈퍼마켓, 약국, 병원 주유소와 같이 실생활과 밀접한 업종에 대한 매장 영업시간 예측 정보를 제공하는 ‘문 연 가게 어디지’서비스를 운영하고 있다.
건강심사평가원에서 기존에 제공해온 병원, 약국 등의 영업 정보와 각 상점에서 발생하는 카드 결제 발생 시간 데이터를 결합한 형태다. 여기에 딥러닝 분야의 인공신경망 RNN(Recurrecnt Neural Network)을 한 단계 발전시킨 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크 학습 모델 ‘영업 확률 예측 모델’이 활용된다.
이를 바탕으로 해당 서비스는 각 상점의 일자별 최초 최종 카드 결재 발생 시간, 카드 결제 누락 시간, 카드 결제 누락 요일 데이터를 기반으로 한 영업 확률 예측 모델을 통해 새벽부터 아침, 점심, 저녁, 심야까지 시간대를 8구간으로 나눠 상점마다 영업 예측 정보를 제공한다.
비 내리는 오후, 유리창에 빗방울 부딪치는 소리를 듣고 있으면 퇴근 후 파전에 막걸리 한잔 생각이 절로 든다. 그 이유에 과학적으로 접근한 두 가지 설이 있다.
첫 번째는 빗방울이 떨어지는 소리를 들을 때, 지글지글 부침개 부치는 소리를 무의식중에 떠올리는 연상 효과라는 설,
두 번째는 높은 습도로 인해 불쾌지수가 올라가고 혈당이 떨어져 탄수화물(밀가루) 섭취 욕구가 증가하게 된다는 설이다.
소셜미디어에서 비 오는 날 SNS에서 파전과 막걸리를 언급하는 횟수를 데이터로 모아본 결과, 비가 오지 않는 날에 비해 최대 5배 더 많은 것으로 나타났다. 데이터가 우리 마음을 잘 나타낸다고 볼 수 있다.
우리나라 가구 구성이 변화하는 과정에서 특히 1인 가구의 성장세가 가파르다. 2020년 국내 1인 가구 수는 600만 가구를 돌파했다. 2000년 대비 165% 이상 증가했다. 해당 가구 구성에 가장 많은 비중을 차지하는 밀레니얼 세대와 Z세대가 본격적으로 직장 생활을 하면서 OTT 서비스에 익숙한 그들이 경제 주축으로 자리 잡았다. 온라인 플랫폼을 익숙하게 휘젓고 가성비, 가심비(가격 대비 만족도)를 추구해온 Z세대가 사회생활에 진입하면서 감각적인 트렌드를 이끌고 있다. 밀레니얼 세대 역시 유튜브, 인스타 등을 통해 동일한 가치를 추구하는 경향이 크게 나타나면서 앞으로 주변 연령대까지 이와 같은 문화가 빠르게 확산될 확률이 높다.
최근 반려동물 커뮤니티를 뜨겁게 달군 한 게시물이 사람들을 놀라게 했다. 제목이 “고양이 스케일링 받았는데 100만원 나왔어요”였다. 동물병원의 경우 공통된 가격표가 정해져 있지 않아 부르는 게 값이다. 반려동물 양육 가구가 약 1,500만 명을 넘어섰다. 동물병원의 구체적인 가격을 비교할 수 있다면 하는 요구에 ‘펫프라이스’라는 앱이 생겼다. 사용자들이 반려동물의 성별, 몸무게, 병력 등의 정보를 포함하여 진료비에 대해 견적을 요청했을 때 동물병원 수의사가 소견, 수술과 진료의 절차, 그리고 진료비에 대한 견적을 내준다.
나와 유사한 사람을 찾기 위해 동호회 활동을 하며 이상형을 만나고 싶다면 BC카드 빅데이터 센터팀에서 만든 ‘가구 소비 성향 세그먼테이션’모델을 활용하는 방법도 있다. 소비 패턴은 여행과 취미를 즐기는 ‘욜로’형, 자동차 보유율이 높고 호화로운 음주 생활을 추구하는 ‘음주 추구’형, 온라인 소비가 집중되어 있는 ‘온라인 온리’형, ‘교육 추구’ ‘영유아 보육’ ‘생활 지킴’ ‘건강 챙김’ ‘동네 생활권’ ‘외식 추구’ 등 9가지 세그면테이션으로 분류된다. 이는 연령, 가족 구성원 수, 소득 범위와 같은 가구 특성 프로파일링으로 이뤄졌다. 그중 20~30대의 분포는 온라인 온리, 욜로, 외식 추구, 음주 추구 유형에 집중되어 있다.
빅테이터를 활용하여 감염병 유행 수준과 이동 경로를 예측하려는 첫 시도는 2008년 구글의 ‘구글 플루 트렌드’에서 이뤄졌다. 구글은 감기 증상을 겪는 사람들이 병원을 찾기 전 자신의 증상에 대해 검색할 것이라는 논리에 따라 ‘독감’과 연관된 키워드를 검색한 사람들의 데이터를 집계했다. 그리고 해당 키워드를 검색하는 사람이 많은 지역에서 독감이 발생할 가능성이 높다고 예측했다. 그러나 빅데이터로 감염병 이동 경로를 예측하고자 한 첫 번째 서비스는 중단됐다. 캐나다에 있는 기업 블루닷이 코로나19가 중국 우한에서 서울, 도쿄와 같은 인접 국가로 확산될 것을 예측했다. 막대한 감염병 관련 정보를 가진 세계보건기구WHO보다 먼저 예측을 내놓았다. 이들은 국제 항공사 발권 데이터를 코로나19 확산 경로 예측에 활용한 것이다.
모바일이 생활의 중심인 시대다. PB Private Banking, WM Wealth Management과 같이 대면 중심의 자산관리가 일반적이었던 금융업계에도 디지털 트랜스포메이션이 빠른 속도로 이뤄지고 있다. 과거에는 금융 서비스의 커뮤니케이션 수단으로 고지서나 우편 안내물 이메일 전화 연락 영업점 창구 상담과 같이 다양한 방법을 동원했지만, 이제는 간단한 문자 안내로 일원화하는 양상을 보이다. 금융회사의 신용평가 역량 관점에서 보면 문자를 발송할 때 쓰인 전화번호가 의이 있는 데이터로 활용된다. 여기서 제1금융권에서 문자를 많이 받은 고객은 상대적으로 신용도가 우수하다고 판단하고 반대로 제3금융권에서 문자를 많이 받은 고객은 상대적으로 신용도가 낮을 것으로 판단한다. 이와 같은 방식으로 금융기관이 대출 가능 여부를 평가할 때 통신 요금 연체 이력, 생활 정보, 건강 정보 등 여러 비금융 데이터를 금융 서비스 신용평가의 보조 지표로 활용하고 있다.
최근 “포스트 코로나, 뉴노멸을 말하다…” “뉴노멀 시대를 준비하라”와 같은 제목의 기사를 자주 접했을 것이다. ‘뉴노멀’은 시대 변화에 따라 새롭게 부상하는 표준을 뜻한다. 예를 들어 식당 공원 등 실내외를 가리지 않고 눈에 띄는 곳에 붙어 있는 거리 두기 안내를 발견하거나 회사의 임원에서부터 주니어 직급까지 화상횡의를 통해 만나느 일은 이제 모두에게 익숙하다. 이처럼 일상적이지 않던 일들이 새로운 표준으로 자연스럽게 자리 잡는 것이 바로 ‘뉴노멀’이다. 한 발 앞서 미래를 예측하기 위해서는 결국 소비에서 변화하는 것을 찾아야 한다. 지금까지 소비 관점에서 코로나19의 영향을 살펴본 결과, 크게 소비 채널의 온라인화, 오프라인 소비의 파편화 흐름으로 변화하고 있다. 반대로 변하지 않는 사실도 있다. 소비 규모가 줄어드는 것이 아니라대안 소비의 형태로 다른 곳에 눈을 돌려 계속해서 소비한다는 점이다.
여기에서 두 가지 기회를 찾을 수 있다. 첫 번째, ‘플랫폼을 이용하라’ 두 번째 ‘체험 중심으로 오프라인 공간을 조성하라’는 것이다. 사업자나 창업자는 기존에 플랫폼 이용이 어려웠던 서비스들을 플랫폼으로 끌어들이고 플랫폼 참여자들은 플랫폼 특화 상품을 준비할 필요가 있다.
소비의 뉴노멀이 열린 포스트 코로나 시대에 살아남는 방법이 변화를 찾는 것이라면 지금 가장 유용한 방편은 데이터다. 데이터에 접근할 때 ‘분석’보다 ‘활용’에 초점을 맞춰야한다. 빅데이터와 평균값은 느리게 변화하며 그 원인을 찾아내기가 어렵기 때문에 먼저 스몰 데이터에 접근하는 것이 좋다. 작게는 본인이 세운 가설을 검증하고 한 단계 더 깊게 들어가 개인과 각 기업이 보유한 데이터를 원자료 수준에서 살펴봐야 한다. 기설을 세우고 데이터를 검증하는 과정을 반복한다면 변화를 발견하는 순간이 찾아올 것이다.
이 책은 데이터로 할 수 있는 일을 슬쩍 봐도 비즈니스의 큰 틀을 한눈에 파악할 수 있도록 최대한 간단하게 풀어내고자 했다. 빅데이터를 활용하는 ‘누적적 선택’의 힘과 ‘작은 데이터의 활용’ ‘비즈니스 관점의 선택’이 중요하다는 것. 가장 중요한 일은 과거와 같이 각 기업이 가지고 있는 데이터로 만들어낼 수 있는 서비스를 시장에 선보이고 수익화하는 것이 아니라, 고객의 핵심 요구가 무엇인지와 같은 비즈니스 가치를 먼저 파악하고 이와 관련된 서비스를 개발하는 데 필요한 데이터를 제대로 사용하는 것이다.
급변화는 세상에 적응을 위해서 ‘빅데이터’는 이제 필수가 되었다.
책 소개
빅데이터, 생활을 바꾸다-비즈니스에 바로 적용할 수 있는 50가지 데이터 활용법. BC카드 빅데이터센터 지음. 2021.01.08. ㈜미래의 창. 280쪽, 17,000원.
