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Nov 30. 2021
<북리뷰 11> 빅데이터, 생활을 바꾸다
스몰비지니스에 적합한 빅데이터 활용
발간 : BC카드 빅데이터센터 공동저자 : 임세현, 장설해, 김예니, 손병대, 김중천.
출판 : 미래의 창. 2021.1. 페이지 : 280쪽 가격 : 17,000원
이 책의 발간 처인 BC카드 빅데이터센터는 월 4억 건의 결제가 발생하는 BC카드의 빅 데이터를 분석하고 처리한다. 전국에 고루 분포한 회원들을 기반으로 서울, 수도권과 지역특화 분석에도 강점을 가지고 있다. 금융, 지자체, 정부기관, 유통, 관광, 축제, 상권, 맛집, 부동산 영역에서 다수의 빅데이터 분석 레퍼런스를 가지고 있다.
이 책의 공동저자는 5명이다.
임세헌 : BC카드 빅데이터 센터장.
장설해 : 빅데이터 제휴 및 AI모델링
김예니 : 데이터 분석과 인사이트 추출
손병대 : 데이터 세일즈와 제휴사업 및 상권분석
김중천 : 소비 데이터 유통, 데이터 분석, 추출 모델 운영.
빅데이터는 과거 정부 기관과 대기업이 데이터를 독점적으로 보유하고 사용했기 때문에 대부분 기업과 소상공인, 일반인은 빅데이터에 접근을 할 수 없었다. 빅데이터 거래소가 개방된 이후 더 많은 데이터를 과거보다 용이하게 얻을 수 있어 데이터 취득에 필요한 비용도 현저하게 낮아지고 있다. 하지만 빅데이터가 개방된다 해도 저절로 다양하게 활용되는 것은 아니다. 데이터를 사고판다는 개념이 익숙하지 않고 돈 들여 구매한 데이터를 활용했을 때 더 높은 가치가 창출될 거라는 확신이 없기 때문이다.
이 책은 빅데이터 속의 스몰 데이터를 누적적으로 선택하여 비즈니스에 활용하는 사례를 50가지 제공한다. 저자들은 빅데이터가 의미와 재미가 있고 활용할 데가 많다고 생각하는 사람이 늘어나며, 빅데이터의 간단 한 '활용'과 '누적적 선택'이라는 공통의 언어가 생기기를 바란다. 나아가 빅데이터 활용방법에 고민이 많은 기업과 단체, 개인의 비즈니스에 도움을 줄 목적으로 책을 썼다. 50개의 사례마다 누구에게 이 데이터가 필요한지
, 어디서 이 데이터를 찾을 수 있는지를 친절하게 표기해서 개인들도 스몰 데이터와 친해지고 활용할 수 있게 안내하며 필요한 빅데이터 거래소를 첨부해두었다. 이를 계기로 독자가 빅데이터에 접근하는 방법과 스몰 데이터를 활용하여 내게 맞는 데이터를 구할 수 있는 길을 알려준다.
책에는 데이터를 도표와 그림으로 정리한 자료가 많아 눈에 쏙 들어오고 이해도 빠르다. 활용도 높은 소상공인 진흥공단, <상권정보 시스템 http://sg.sbiz.or. kr>이나 서울 신용보증재단, <서울시 우리 마을 가게 상권 분석 서비스 golmok.seou l.go.kr>는 상권 분석가와 소상공인이 이용하는 사이트인데 이 사이트들은 월 또는 분기별 현황 데이터가 세밀히 조사, 분석되어 있어서 스몰 비즈니스에 활용도가 높다.
□목차
2019년 과학기술 정보통신부는 2021년까지 금융 통신 등 10개 업종의 데이터 플랫폼과 41개 센터를 구축하겠다고 발표했다. 이런 흐름에 발맞춰 데이터 3 법이 개정되면서 정부와 민간이 협업하여 무형의 데이터 값어치를 매기고 거래할 수 있도록 각 빅데이터 거래소가 동시다발로 등장하고 있다. 빅데이터를 분석하여 화려한 차트와 그래프로 자료를 제시하면 빅데이터의 활용 가치가 증대되고 인사이트를 얻은 것으로 생각하기 쉽다. 하지만 양적 데이터 분석은 작업도 방대하고, 과거를 설명할 뿐이며 사실상 새로운 활용 가능성을 제시 하기보다 분석자가 이미 알고 있는 명백한 고객 행동과 생각을 증명하는데 그치는 경우가 많다. 오히려 필요한 분야의 스몰데이터를 누적적으로 활용하는 것이 효용성이 높다.
우리는 데이터를 수집하고 분석하는 과정에 상당 기간 노력을 기울이지만 데이터는 상상 이상으로 방대하기 때문에 데이터 활용 효과가 반드시 그에 비례하여 나타나지는 않는다. 데이터를 잘 활용하려면 인간의 근본적인 욕구에 해당하는 '왜'에 초점을 맞춰 필요한 데이터를 찾아내고 사람들에게 도움이 되는 상품과 서비스를 제공해야 한다.
피터 드러커는 비즈니스의 진짜 목적을, '고객을 창출하고 유지하는 것'이라고 한 것처럼 고객을 만들고 지키는 일에 진짜 필요한 데이터를 활용해야 한다.
작은 데이터 활용으로 큰 변화를 만들려면 데이터를 바라보는 관점을 분석보다 '활용'에 맞추면 데이터 양에 대한 집착을 버릴 수 있고 비즈니스 전문가로서 높은 수준의 통찰력으로 비즈니스에 도움이 되는 데이터를 발견해 낼 수 있다. 이러한 통찰력은 어느 날 갑자기 천재적인 영감이 떠오르듯이 얻게 되는 것이 아니다. 시행착오를 반복해 가며 경험을 통해 얻는 경우가 많다. 따라서 영감이 떠오르기를 기다리기보다는 직접 비즈니스를 모델로 만들고 적용해 보는 편이 낫다. 처음부터 시간을 들여서 완벽한 것을 만들어내려고 하기보다 우선 시작한 후의 착오와 시행을 반복하면서 비즈니스 성과를 만들어 가는 '애자일' 방식이 중요하다. 비록 작기는 하지만 매번의 개선이 커다란 변화를 구축하는 기초가 된다. 데이터 활용도 마찬가지다. 단번에 혁신적인 비즈니스를 만드는 것은 불가능하며 데이터 활용이 가져온 변화를 조금씩 선택하는 과정을 통해 혁신성이 축적될 수 있다. 따라서 작은 데이터를 손쉽게 활용해 보는 것이 비즈니스에 비교할 수 없을 정도로 유리하다. (P.11)
이 책은 근본적으로 빅데이터를 활용하는 데 있어서 '누적적 선택'의 힘이 얼마나 큰지 보여 주고 '작은 데이터 활용' , ' 비즈니스 관점의 선택' 이 누적적 선택에 성공하는 가장 중요한 요인이라는 깨달음을 준다.
이 책의 각 사례는 아래와 같은 순환 구조를 한 번에 읽을 수 있는 형태로 구성했다.
* 작은 데이터를 활용한 사례와 분석 : 비즈 니스 가치 설명.
*이 데이터를 누가 사용할까 : 사례 데이터를 활용 가능한 비즈니스를 안내.
*데이터를 어디서 찾았을까 : 사례 데이터를 수집 가능한 출처를 안내. (P.14)
이 책에서는 작은 데이터로 비즈니스에 활용할 수 있는 작은 일들을 정리해서 백 개가 넘는 아이디어를 뽑은 후 그중 50개를 수록했다. 북리뷰에서는 그 50개 중에서 빅데이터의 신선하며 활용가치가 큰 몇 가지 사례를 소개한다.
□ 직장인의 온라인 결제 타이밍이 마케팅을 말한다.(P.23)
통계청이 발표한 2019년 온라인 쇼핑 거래액에 따르면 연간 135조 원 규모인 온라인 쇼핑 시장에서 우리나라 경제를 대표하는 직장인들은 무엇을 언제 소비할까.
서울 소재 직장에 다니는 직장인들의 요일 별 온라인 결제 데이터를 분석해 본 결과 직장인은 월요일에 온라인 쇼핑을 가장 많이 하는 것으로 나타났다. 화요일부터 토요일까지 감소하던 온라인 소비는 다시 일요일에 증가하는 패턴을 보였다.
□ 출 퇴근길 소비가 달라졌다(P.27)
2019년과 코로나19가 확산된 2020년 여의도동 출근 시간대 증가 소비 형태를 살펴보면 식품 관련 업종, 서양 음식, 음료, 식품, 일반 한식, 스낵의 소비가 하락한 것을 알 수 있다. 편의점의 경우 기타 식음료 업종보다는 하락률이 낮다. 재택근무가 활성화하면서 실수요자가 줄어들고 사람이 많이 모이는 식음료 업종에 대한 요구가 급격히 하락하는 것을 원인으로 꼽을 수 있다. 퇴근 시간대 소비는 음식 관련 소비와 편의점에서의 소비가 하락하고 있다는 점이 눈에 띈다. 반대로 소비가 증가한 항목은 주류 판매점과 약국 매출이 두드러 지고 출근 시간대와 마찬가지로 화장품 업종 매출이 증가세를 보인다. 코로나19로 인해 삼삼오오 모여 식사나 음료를 즐기는 업종의 소비 하락세가 급격하고, 혼자 마시는 술을 즐기는 이들이 늘면서 주류 판매점에서의 소비가 이를 대체하고 있다. 또한 약국, 화장품과 같이 신체, 피부 등 건강과 관련된 업종과 장시간 마스크 착용으로부터 피부를 관리하는 뷰티 업종에서의 소비가 늘어난 것을 확인할 수 있다.
□ 아파트 전기료가 알려주는 부동산 가격(P.141)
상존 인구를 쉽게 확인하는 방법 없을까? 먼저 아파트 관리비, 전기료가 증가하는 현상은 실제 해당 아파트에 거주하는 구성원의 수가 늘어났음을 의미한다. 따라서 다음과 같이 아파트 관리비, 전기료 데이터가 증가하는 경우 해당 아파트가 위치한 지역의 매출이 함께 증가하는지를 확인해 보면 순환 고리의 첫 번째 단계를 증명할 수 있다. 지난 4년간 1~3분기 전국 시, 군, 구별 아파트 관리비와 전기료 연평균 증감률이 가장 높게 나타난 세종시, 서귀포시 , 화성시, 나주시 등 상위 15개 지역 가운데 11개 지역 상권에서 같은 기간 매출액이 상승한 것으로 나타났다. 아파트 관리비, 전기료가 증가한 15개 지역수를 100%로 가정할 때, 그중 매출액이 증가한 지역 수의 비중이 73%에 달한다. 일상생활과 밀접하지만 기계적으로 납부하고 지나치게 되는 아파트 관리비와 전기료를 활용해 지역 상권 활성화가 시작될 무렵을 미리 파악해 보자.
□ 여기에 창업하면 대박 날 '지도'? (P.119 )
BC카드 가맹점 308만 개의 현장에서 발생하는 다양한 빅데이터를 활용한다면 현재 자영업자들과 예비창업자들이 정확한 정보를 조금 더 쉽고 빠르게 얻을 수 있다. 식당의 경우 식당 주변 통신사 기지국을 중심으로 유동인구가 몇 명인지 집계되며, 보행인구는 몇 명인지, 식당 입구에서 대기 예약 플랫폼에 등록한 이들은 몇 명인지, 시간대별로 몇 명의 대기자가 나오고, 평균 대기 시간이 얼마인지의 정보가 모두 모인다. 식당 이용자들이 메뉴를 찍어 SNS에 올리고 평가하는 모든 리뷰도 빅데이터에 쌓인다. 결재 데이터가 모이면 그 식당 매출이 지난달에 비해 얼마 늘었는지, 주변 경쟁 식당들의 매출 성장세와 어떤 차이가 있는지, 해당 식당이 속해있는 상권 전체는 성장하고 있는지를 판단할 수 있다. '소상공인 시장 진흥공단 상권 정보시스템', '서울 신용 보증재단, 서울 우리 가게 상권분석 서비스'와 같은 플랫폼을 이용하면 누구나 쉽게 빅데이터를 활용한 결과를 얻을 수 있다. 이는 소상공인의 창업과 사업운영을 돕기 위한 상권분석 플랫폼이다.
BC카드의 금융 빅데이터 플랫폼은 카드사의 결제 데이터 통신사 유동 인구 데이터 맛집 빅데이터 플랫폼 이용 고객들의 맛집 평가 데이터를 활용하여 어디에 어떤 업종을 창업하면 좋을지에 대한 정보를 제공하는 '대박 날 지도' 서비스를 제공한다. '대박 날 지도' 서비스는 특정 상권의 월평균 매출액이 주변 상권 매출보다 높은지, 작년과 비교하여 상점 매출이 증가했는지, 상권 내 경쟁 상황 등 시장성, 안정성 관점에서 종합적으로 분석한 창업 지수를 시각화하여 지도 위에 색상으로 표현한다.
빅데이터가 늘 정답을 말한다고 할 수는 없으나 매장과 상권을 중심으로 쌓이는 모든 이용자 행동의 기록은 분명 유용하다. 빅데이터 자체에 대한 접근과 분석은 어렵지만, 그 단계가 정리되어 곧장 결과를 볼 수 있는 서비스를 활용한다면 누구나 특정 상품에 대한 '대박 날 지도'를 직접 만들 수도, 빅데이터를 통해 실제로 대박이 날지도 모른다.
□ 뉴 노멀 시대의 변화에 대응하는 법(P.274)
소비의 뉴 노멀에서 기회를 찾으려면, 소비에서 코로나19 영향이 가장 컸던 2020년 1월부터 3월까지 와 그 직전인 2019년 10월부터 12월까지 품목별 온, 오프라인 소비 증감을 비교해 보면, 체험할 필요도 없이 단순히 구매로 끝나는 음식 관련 품목들은 구매 방식이 급격히 온라인으로 옮겨 가는 모습을 보이고 있다. 반면 의류, 화장품, 레포츠용품 등 체험이 필요한 소비 품목은 오프라인에서 온라인으로 소비 전이가 더디게 나타난다. 여기에서 두 가지 비즈니스 기회를 찾을 수 있다.
첫 번째, 플랫폼을 이용하라.
두 번째는 체험 중심으로 오프라인 공간을 조성한다는 것이다.
소비의 뉴 노멀이 열린 포스트 코로나 시대에 살아남는 방법이 변화를 찾는 것이라면 지금 가장 유용한 방편은 데이터다. 데이터에 접근할 때 '분석'보다 '활용'에 초점을 맞추어야만 한다. 빅데이터와 평균값은 느리게 변화하며 그 원인을 찾아내기가 어렵기 때문에 먼저 스몰 데이트에 접근하는 것이 좋다. 작게는 본인이 세운 가설을 검증하고, 한 단계 더 깊게 들어가 개인과 기업이 보유한 데이터를 원자료(raw data) 수준에서 살펴봐야 한다. 비즈니스 관점에서 가설을 세우고 데이터를 검증하는 과정을 반복한다면 변화를 발견한 순간이 찾아올 것이다.
