Why?

고객의 행동 이해 both what and why!!  

He who has a why to live can bear almost anyhow.

삶의 이유를 잊고 살면서 무슨 직업을 가질까, 어디에서 일할까, 어떻게 돈을 벌까 고민하지만, 다시 도전이 되는 경구는 'why to live'를 '하나라도' 가지고 있는가...입니다. 이유는 억지로 가져다 붙이는 것이 아니라 깨달음이요, 하나님의 조명(照明, 비추어 주심)이 필요한 일입니다.

그러면 how나 what은 나중 일로 미루고 why만을 깊이 파고들어야 할까요? 중요성이 반드시 순서나 유일성을 결정짓는 단 하나의 기준은 아닐 수 있습니다. why를 잊고 사는 삶을 경계하는 것이지, why를 갖기 전에는 how는 의미가 없다는 경구가 아닙니다.

데이터를 분석/활용하여 비즈니스 가치를 만드는 일에 있어서도 Why의 중요성은 결코 줄어들지 않습니다. 그러나 지나치게 강조되어 모든 일의 '선행' 조건이 되어버리는 것도 항상 경계를 해야 합니다.

국내 대기업군에서 일할 때 그룹 차원에서 데이터의 중요성을 인식하고 '데이터 사업'을 진행했습니다. 처음에는 '데이터 자산화'가 주된 화두였습니다. 그룹 차원에서 수많은 데이터가 있을 텐데 그것이 얼마나 어떤 형태로 있고 어떻게 활용하고 있는지 알 수 없다는 문제점이었습니다. 이때의 흐름은 데이터 인벤토리(inventory)를 파악하고 그것을 수집/통합하는 시스템 환경을 구축하는 것이 첫째 중요 타스크가 됩니다.

그런데 데이터에 대한 관심을 갖게 되자 그룹의 리더들이 외부로부터 여러 조언들을 듣게 되었는데, 데이터를 어느 곳에 사용할 지에 대한 분명한 목적의식이 없이 데이터를 모아 놓기'만' 하는 것은 의미가 없다는 주장이 부각되었습니다. 이렇게 되면, 대개의 경우 '만'을 이해하기보다는 기존의 데이터 자산화 사업이 잘못된 접근이라는 평가로 흐르게 됩니다.

데이터 자산화 이전의 많은 혁신 추진 사례가 (분명한 목적을 가진 데이터 수집/분석을 통한) 작은 예시적 성공만 보여 주고 근본적인 확산에는 어려움을 겪은 것은 다시 '데이터의 부재' 때문이었습니다.
우리 삶의 모든 일이 그러하듯이, 데이터 수집/자산화의 기반이 추진되면서 새로운 데이터의 활용 사례를 정의/수집/분석이 병행하여 진행되는 하이브리드 방식이 필요한 순간입니다.

데이터로 고객의 행동을 '이해'하려 할 때 고객이 어느 채널을 통해 어떤 제품을 구매했고 어떤 용도로 어느 정도의 만족도를 가지고 사용하고 있는지에 대한 what 데이터를 확보해야 고객에 대한 기본적인 더 나은 이해를 할 수 있습니다. 그러나 기존 고객의 구매 이력이나 홈페이지 방문 이력 등의 what 데이터로는 고객의 구매 이유나 pain point를 알기 위한 why를 알 수는 없습니다. 다른 목적을 위해 수집된 데이터가 분석에 도움이 될 수도 있지만 why를 이해하기 위해서는 새로운 센서를 제품에 추가해서 새로운 데이터를 수집해야 할 필요도 있고 가설 기반으로 A/B 테스트를 통해 새로운 데이터를 만들어 내야 합니다. what과 how, 이 두 가지는 병행해야 할 일이지 어느 하나만 강조될 일이 아닙니다.

대형/기존 데이터 what에 대한 이력의 자산화를 통해 얻을 수 있는 분석/활용 영역이 있고, 새로운 목적 즉 why를 분명히 하고 데이터를 수집/활용해야 하는 영역이 '별도'로 있음을 알아야 합니다. 외부에서 CDO나 인재의 영입 이후 내부의 직원들과 어려움이 생기는 것은 이 두 관점의 충돌이라고 이해하고 해결해 나가야 합니다. 

Why의 중요성이 모든 데이터 관련 혁신에서 Why의 필수 선행 조건화로 변질되는 것은 조심해야 합니다.
매우 다른 두 개의 why 접근을 '데이터'라는 공통분모 때문에 하나로 이해하고 접근하는 우를 범하지 말아야 합니다.