마케팅 전략, 빅데이터가 만능일까?
마케팅 전략을 수립하고, 제품을 시장에 출시하고, 소비자의 피드백을 제품에 반영하기 위해 기업은 고객의 데이터를 활용해왔다. 기술의 발달로 고객 데이터는 더 다양해졌고, 거대해졌다. 이것을 빅데이터라고 말한다. 빅데이터의 특성은 4V로 정리되는데, Volume(크기), Variety(다양성), Velocity(속도), 마지막으로 Value(가치)다.
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다수의 기업이 빅데이터의 4V를 마케팅에 활용하고자 한다. 이는 학자들의 연구 분야에서도 생경하지 않다. 연구 방법은 질적, 양적으로 나뉘는데, 다수의 연구자들은 양적 연구 방법을 보다 유의미하다고 여긴다. (*필자의 주관적인 생각)
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빅데이터를 다룰 줄 아는 데이터 사이언티스트라는 직업까지 등장한 마당에, 빅데이터는 만능할까? 대다수가 더 많은 데이터로 더 많은 가치를 도출하는 데 혈안이 되어 있을 때, 니시구치 가즈키는 흥미로운 제안을 한다. 바로 구체적인 단 한 사람의 고객, 'N=1' 마케팅을 하자는 것. 그는 저서 N1마케팅(원제 고객 기점 마케팅)에서 어떤 한 사람의 고객에 집중한다. '왜 그가 브랜드의 충성 고객이 되었는지, 어떤 사건이 계기가 되었는지 깊이 이해해야 한다'고 말한다.
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표본의 대표성이 확립되어야지만 일반화할 수 있다. 따라서 N1마케팅의 핵심도 핵심 표본(Sample)을 잘 추출해야 한다. 그렇지 않으면 분석 결과는 무용지물이 된다. 저자는 따라서 N1의 고객을 추리기 위해 개략적인 방안을 제시한다. 그것은 고객군을 브랜드 인지, 구매 경험, 구매 빈도에 따라 5가지 분류로 나눈 것과, 이것에 더해 브랜드 선호도를 추가한 프레임이다. 이른바 5세그맵과 9세그맵이다. (*세그맵이란 Segmentation Map을 칭한다.)
고객 군을 나눈 후 각각의 군집 군에서 대표자를 선정해 세부적으로 분석한다. 이때의 분석이란 구매 행동을 좌우하지만 언어화되어 있지 않은 심층 심리를 파악하는 과정이다. 그 뒤 양적 설문조사를 함께 실시하여 전략을 검토하고 타당성을 갖춘다.
빅데이터는 유용하지만, 만능이 아니다. 그렇다고 질적 연구방법만 고수하는 것은 자칫 무용해질 수 있다. 질적, 양적 방법의 통합과 통섭이 이상적인 때에 니시구치 가즈키의 방법론은 꽤나 흥미롭다. 그는 이 방법으로 국내에서 모찌스킨으로 이름을 알린 뷰티 상품 '하다라보 고쿠쥰'의 매출을 연간 20억 엔에서 160억 엔으로 성장시켰다.
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