데이터 보다 사람들의 생각을 파악해보자
박코치의 혁신습관
데이터는 미래의 석유다. 우리는 수 많은 데이터 속에서 살아가고 있다. 특히 사물인터넷이 확산되면서 사용하는 제품에는 센서가 있어 실시간으로 다양한 데이터를 수집한다. 예컨대 집 안의 공기청정기만 봐도 그렇다. 실내 환경에 대한 데이터를 수집해 집 안의 공기질이 나쁘면 공기청정기 속 팬의 동작 속도가 빨라져 공기를 빠르게 정화시켜준다.
사람들이 자주 이용하는 넷플릭스도 데이터를 잘 활용하는 기업 중 하나다. 1997년 DVD 대여 업체로 시작한 이 업체는 TV 드라마, 영화 등에 대한 동영상 스트리밍 서비스를 제공하고 있다. 넷플릭스는 다양한 업체의 콘텐츠와 오리지널 콘텐츠를 구독자들에게 추천해준다. 추천은 콘텐츠 이용 기록(장르, 배우, 출시년도, 시청시간 등), 다른 콘텐츠 평가 결과, 유사 취향을 가진 구독자, 이용 디바이스 등 다양한 데이터를 분석을 통해 이루어진다. 이런 데이터 분석력은 넷플릭스만의 차별화된 역량이다.
데이터는 분명 기업의 서비스를 차별화시키고 시장을 선도하게 만드는 기반이다. 하지만 데이터에만 매몰되면 맥락을 보지 못하고 데이터 속 숨은 의미를 파악하기 어렵다. 한국소비자원이 2019년 6개 커피전문점의 서비스에 대해 조사를 한 적이있다. 그 결과 전체 만족도 1위는 할리스커피, 2위는 스타벅스였다. 세부 항목별 평가 결과를 보면, 스타벅스는 가격 및 부가혜택이 다른 커피전문점 대비 낮아 5위를 기록했다.
스타벅스가 가격은 낮추고 부가혜택을 늘린다면 만족스러운 결과를 얻지 못할 가능성이 높다. 어떤 제품이나 서비스든 사람들은 가격에 대해 만족하지 않는다. 또 가격이 그 브랜드의 모든 것을 보여주지도 않는다. 예를 들어 이 조사에서 사람들은 아메리카노 1잔의 적정가격을 3055원이라고 말했다. 이 가격은 2017년 2886원 보다 높다. 커피전문점이 급속히 증가하며 저가 커피 전문점도 증가하고 있는데 말이다.
이 경우 우리는 데이터를 보고 이런 질문이 필요하다. 사람들은 왜 가격 및 부가혜택이 낮음에도 스타벅스에 갈까? 그러면 가격 및 부가혜택의 낮음에 대한 의미를 더 잘 알 수 있다. 사람들의 생각이 뭔지는 정확히 알 수 없다. 그렇지만 스타벅스를 찾는 사람이 가격 보다 더 중요한 의미를 갖는 것들이 있어 종합만족도가 높은 것은 분명하다.
우리는 데이터를 분석 결과를 보고 자꾸 평균 이상으로 맞추려는 경향이 있다. 하지만 그런 평균이 그 제품과 서비스의 만족도를 높이고 매출을 향상시킬까 하는 질문에 대한 고민이 필요하다. 데이터 분석은 단순히 숫자를 분석하는 일이 아니다. 사람들의 생각이 왜 이런 수치로 나타났는지를 분석하는 게 핵심이다.
혁신을 위한 과정 속에는 수 많은 데이터 분석 작업이 동반된다. 이 때 중요한 것은 데이터가 말하지 않는 숨은 의미다. 즉, 사람이 가지고 있는 생각을 파악하는데 집중해야하지 겉으로 드러난 수치에 집중해서는 안 된다는 것이다. 그래서 빅데이터 전문가들은 데이터 분석에서 인문학적 소양이 필요하다고 말한다. IT 기업의 CEO인 엘리 베리지는 TED 강연에서 인문학은 맥락을 알려주고 비판적 사고를 하게 만든다고 말한다. 그래서 인문학은 무엇을 어떻게 만드는 것이 아닌 무엇을 왜 만드는지를 알려준다고 한다. 제대로 된 혁신을 하고 싶다면, 숫자에 매몰되지 말고 사람들의 생각 파악에 집중하자.
