그많은 닭과 돼지는 누가 파묻었나
빅데이터 활용에 대한 고민
빅데이터는 요새 자주 사용되고 어디에서든 등장하는 단어이자 대세인데 효과적으로 잘 사용했다는 사례는 많지 않은 것 같다. 그나마 기업은 빅데이터를 가지고 돈을 벌자는 명확한 목표가 있어서인지 이것 저것 시도해 보는 것 같고, 데이터 수집부터 시작하는 곳도 있고 여러가지 이야기가 들려는 온다. 아쉬운건 정부를 비롯한 각종 국가기관, 공적 단체들. 그들은 무엇을 하고 있는지는 잘 모르겠다. 심야버스 도입은 매우 성공적인 빅데이터 활용사례인데, 그것 외에도 무언가 진행되고 있는지 알 수가 없다. 특히 지난 겨울, 사상 최대의 조류독감과 구제역의 걷잡을 수 없는 확산사태를 보면서 민생과 국민 보호 책무를 가진 국가가 사태 해결을 위해 방역체계를 구동함은 물론, 최근 매년 발생하고 있는 구제역, 조류독감에 대한 자료나, 기록, 교훈 등이 아무것도 없는 것일까? 하는 의문이 들었다. 물론 정권의 수준이나 능력 문제도 컸고, 지난 십여년 이어져온 작은 정부의 기조에서 빅데이터 수집과 운영같은 일을 하려는 사람이나 있었을까 싶다. 심야버스 도입은 서울시 차원의 일이었으니 정부는 사실 관련이 없고. 정부는 아직도 갈 길이 멀고 먼 빅데이터의 세계.
해외의 성공 사례는 차곡차곡 쌓여 가고 있다. 그 중 몇년 지났지만 여전히 재미있는 사례 두 가지가 크리넥스와 월마트 사례다.
크리넥스 사례는 미국 특정 주들에서 감기 관련 키워드 버즈가 커지는 것을 보고 크리넥스사가 그 주들에 화장지 재고물량을 다른 지역보다 높여놨더니 해당 주들에서 티슈 소비가 폭발해서 매출이 큰 폭으로 성장했다는 이야기다. 이와 비근하게 자주 회자되는 이야기가 어떤 남자가 마트에서 온 각종 출산&육아관련 제품 제안에 열받아서 항의 했는데 며칠 뒤 알고보니 딸이 임신을 했다는 사실을 알게 됐다는 것이다.
이 두 사례가 몇년이 지나도 회자되는 이유를 생각해 보면 빅데이터는 존재 자체만으로 중요한 것이 아니란 것을 재삼 확신하게 된다.
두 사례에서 공통적으로 보아야 하는 것은 데이터를 많이 수집하거나 감지했다는 것만이 아니다. 검색되고 수집된 키워드나 고객행동의 자료들을 분석했으며, 상황에서 가장 적절한 회사 차원의 액션플랜을 적시에 구동함으로써 고객들에게는 편리를 기업에게는 매출확대라는 윈윈을 가져올 수 있었다. 결국 수집부터 활용까지 일련의 체계 속에 정련되고 행동으로 구체화 될 때에 빅데이터의 의미가 있다.
4V - VOLUME, VELOCITY, VARIETY 그리고 VERACITY
빅데이터는 흔히 3V로 설명되곤 한다. VOLUME, VELOCITY, VARIETY가 그것인데 최근에는 VERACITY가 추가되는 것 같다. 진실성에 대한 니즈와 중요성의 자각은 어떤 산업이든 유효한 것 같고, 실제로 큰 의미가 있다.
우리가 매일 수 많은 정보제공 동의를 하고 살아가는 것을 생각해 보면, 데이터의 축적은 그다지 어렵지 않다.
위 그림에서 보듯, 데이터 사이즈(Volume) 부분에서 부족함을 느끼기는 어려울 것 같다. 적절한 변화의 속도(Velocity)를 맞추는 것, 여러 유형의 데이터(Variety)를 가지고 왜를 찾아내는 것(Veracity)과 그에 연관된 다른 가지들이 어떻게 뻗어나갈 수 있는지를 판단하고 알아볼 수 있는 인사이트가 중요하다.
2천년대 초반 금융권은 물론 기업들이 CRM으로 온갖 컨설팅이며 IT투자 광풍에 휩싸였던 적이 있다. 그때 어느 회사가 얼마를 투자했느니, 조직을 어떻게 만들었다느니 하는 이야기는 무림의 고수 대결처럼 매일 자고 나면 소문이 들려오고, 통계분석 인력에 대한 수요 역시 폭발했었다. 그때와 비교하면 현재는 CRM 자체에 대한 폭발적 관심은 없다. 기업이 고객과 시장에 대한 정보를 수집하고 분석해 기업 전략에 반영하는 것이 당연한 업무로 자리잡았기 때문이다.
그리고 빅데이터의 시기가 왔고, 한동안 당연하게 여겼던 CRM의 할 일은 더욱 복잡해지고 고도화 됐다. 단순히 신상품 개발 니즈 파악이나 판매 후 고객관리를 위해 자체, 제휴 데이터를 가져와 분석하는 수준이 아니다. 더 다양한 데이터를 다루어야 하고, 그 바닥에 숨은 니즈를 사회의 모습과 소비자의 생활 방식을 바꿀 수 있는 새로운 아이디어를 결정화 해 낼 수 있는 플랫폼으로 역할해야 한다.
다시 조류독감과 구제역의 이야기로 돌아가서, 분명 해당 발병지역에서 돌던 버즈가 있었을 것이고, 팔리는 의약품의 종류, 물량의 증감이나 수의사의 왕진 회수와 왕진 지역 등에 대한 정보가 있었을 것이다. 또한 판매량 자체에도 분명 변화가 있었을 것인데 그러한 데이터를 상호분석해서 질병 발생의 징후와 확산징조 등을 감지할 수 있지 않았을까? 그랬다면 그렇게 어이없이 전국 규모로 삽시간에 확산되는 것을 막거나 지연시키거나 피해규모 축소하는데 조금이나마 도움이 될 수 있지 않았을까? 그런데 과연 그런 데이터들은 누가 주도적으로 모으고 분석하고 관리해야 하는 것일까? 아마도 국가가 해야하지 않을까?
조금 다르긴 하지만, 최근 미국에서는 자살 관련한 단어를 수집, 분석해서 긴급전화에 대응하기로 했다. 기존 음성데이터에서 자살과 관련되어 있고, 자주 언급되는 단어와 표현 등을 수집하여 자살 의도가 있다고 의심되는 사람들의 생각을 되돌리거나 구조하는데 활용할 수 있도록 하는 것이다. 많은 생각을 하게 하는 한미 양국의 공공 데이터 활용 비교 사례인 것 같다.
불신이 치른 대가
이전 회사들에서 빅데이터 관련해 유의미한 경험을 했었다. 늘 데이터와 자료에 묻혀 사는 것이 마케터의 운명이지만 아주 결정적인 사례 두 가지.
빅데이터가 아니라 CRM이고, 리서치라는 이름으로 확보한 빅데이터를 통해 명확한 방향성을 발견하고 대응책을 제언했음에도 회사가 듣지 않아 선제적 대응에 실패했던 사례 하나와, 본격 빅데이터라는 이름으로 사업 전반을 재구축할 수 있었던 시초가 된 사례다.
첫번째 사례는 신용카드 회사에 다닐때 경험했던 씁쓸한 기억이다.
브랜드와 고객 관련 지표를 트래킹하는 브랜드 트래킹 시스템을 구축해 몇 년간 꾸준히 브랜드 이미지의 변화, 고객의 업에 대한 태도변화 및 소비성향 변화 등을 관찰했다. 매주 수십명씩을 꾸준히 조사했고 누적해 분석했으니 그 당시로는 보기 드문 브랜드 관련 빅데이터를 갖고 있었던 셈이다. 그리고 "브랜드" 트래킹이지만 다양한 기업 활동과 경쟁사 활동에 의해 영향을 받기 때문에 브랜드 인지도나 이미지만 확인하는 것은 옳지 않다고 판단해서 간단하지만 크리티컬한 질문들을 심어 소비자들의 변화를 체크할 수 있게 설계한 시스템이었다. 트래킹 시스템을 돌린지 얼마 후 신용카드 부실사태가 일어났고 그 이전과 후의 변화는 현저히 달랐다.
그때 즈음 등장한 한 회사의 돌풍과 고객의 태도변화가 눈에 띄었다. 신용경색과 신용불량자 대거 발생 사태는 우수한 고객에게조차 위축감과 실물중시 의식을 강하게 만들었는데 그 결과로 이전까지 신용카드회사가 주창해오던 사용할지 안할지 모르는 부가서비스보다 당장 현금처럼 사용하는 포인트에 대한 선호도가 높아졌다. 당연히 포인트가 바로 진짜 혜택이라고 주창하는 한 회사에 대한 호감도도 상승하고 있었다. 특히 문제가 된 것은 사회생활을 갓 시작한 20대 중후반에서 다크호스 브랜드에 대한 선호도가 거의 수직상승하고 있었던 것이다. 20대 중후반 그룹은 트렌드를 이끌어 가는 세대이고, 30대에 직접적 영향력을 미치고, 10대의 워너비이며, 10대는 4~50대의 자녀세대로서 4~50대에 간접적 영향을 미친다. 그들에게서 skyrocketing하는 브랜드가 된다는 것은 그때나 지금이나 아주 큰 의미를 지닌다.
임원들, 관련 사업부서 팀장들을 대상으로 수년간 쌓여 온 트래킹 데이터와 내부 데이터 관련 부서를 통해 얻은 자료로 검증한 신규 가입비율, 이탈 비율, 부가서비스 이용비율 등을 근거로 포인트라는 새로운 무기와 다크호스 브랜드에 대한 대응책이 필요하다는 점을 이야기하고, 사업 전반에서 대비를 해야 한다는 제언을 했다.
그리고 안타깝게도 그 이야기들은 무시됐다. 과거의 데이터로 미래를 예측한다는 것이 아이러니라는 이야기도 들었다.
당시 내가 몸담았던 회사는 기존의 업계에서 부가서비스 혜택으로 선두를 달리던 회사였기에 그 돌풍은 찻잔 속 태풍일 것이라고 여겼다. 그 자리에 있던 거의 대부분의 사람들이 소비자는 캠페인에 혹하는게 당연하고, 무섭게 부상할 것이라는 그 업체는 업의 경력이 짧아 잠깐 화제가 될 뿐, 제대로 시스템을 갖추고 꾸준히 그 방향으로 자원 투입을 하지는 못할 것이라고 일축했다. 특정 트렌드나 현상은 기업이 주도하여 이끄는 것이므로, 포인트를 끝까지 끌고 가기엔 한계가 있을 것이고 총알(예산) 떨어지면 잠잠해 질 것이라는 느긋함도 있었다. 그러나 그 느긋함이 오만함이란 것을 얼마 지나지 않아 모두 인정할 수 밖에 없었다
봐야할 것은 추세였다. 분명하게 나타나고 점점 뚜렷하고 강해지는 추세. 그것을 좀더 설득력있게 이야기 할 수 있었다면 좋았을 것이란 생각을 해보기도 했으나 데이터를 믿지 않는 당시 회사 분위기 상 한계가 있었을 것 같다. 이후, 회사는 더 이상 무시하고 있다가는 큰 일 나겠다 싶었는지 상당 기간이 지나 포인트를 적극적으로 마케팅하기 시작했다. 그리고 트래킹 결과를 비웃던 임원들을 대상으로 포인트를 소재로 한 광고 시사를 했던 생각을 하면 지금도 입안이 쓰다.
신용카드 포인트는 아직도 그 회사의 강력한 자산이다. 내가 다닌 회사도, 다른 신용카드회사도 모두 포인트를 갖고 있었고, 가지고 있고 활용하고 있지만, 포인트라고 했을 때 제일 먼저 떠올리는 회사는, 브랜드는 그당시 다크호스였던 그 회사의 것이다. 메시지 선점과 지속적인 마케팅 자원 투입이 시장의 물줄기를 바꿨고, 시장점유율도 바꿨다.
B2B산업의 고객 빅데이터와 채널 시너지
가장 최근에 다녔던 산업용 장비를 생산하는 회사에서는 장비에 geo-locator 겸 장비사용내역 데이터를 수집하는 시스템을 개발했다. 그 시스템은 기본적으로 장비 도난 방지 기능을 했고 나아가 장비를 통해 입수된 정보를 가지고 장비 점검 시기 안내, 부품교체 안내나 고장, 이상 징후 발견시 회사에서 알 수 있어 적시에 지원도 가능한 나름 첨단 솔루션을 제공했다.
처음 그 솔루션을 접했을 때 들었던 생각은 드디어 회사가 고객과의 접점을 가지게 되는구나, 고객에 직접적 영향력을 갖게 되고 차츰 영향력을 확대할 수 있겠다는 것이었다. 물론 1차적으로는 장비관리가 제대로 이뤄질 수 있다는 점이 중요했다. 그러나 속을 좀 더 들여다보면 그동안 딜러로 인해 막혀있던 고객과의 네트워크가 이 시스템을 통해 열린다는 것에서 더 큰 의미를 발견할 수 있다. 일단 그것은 시작점이라는 것이 중요하다. 거기서 시작해서 종합적인 리모트 매니지먼트와 고객 클레임, 니즈 파악과 대응까지 가능한 플랫폼을 만들고 시스템이 완비될 수 있기 때문이다.
담당 팀장은 그 기능이 아주 단순하고 특별할게 없는, 업계 선도업체들은 이미 하고 있는 일이라고 겸손해 했지만, 선도업체들이 이미 하고 있었기에 딜러는 물론 고객에게서 선도업체의 위상을 유지하고 강화할 수 있었던 것이다. 데이터 자체를 얻을 기회가 없는 제조사 입장에서는 그런 물꼬가 트이는 것이 아주 중요하다. 그리고 일단 정보가 흐르게 되면 더 다양한, 큰 규모의 정보를 확보할 방법들을 만들어 내거나 접목할 수 있는 전술들을 구사할 수도 있다. 회사 내부에 존재하는 내부 데이터들과 결합, 비교, 분석을 통해 인사이트를 발견할 수 도 있고, 회사 전략에 공고한 받침이 될 수도 있다.
그 솔루션을 운영한지 얼마지 않아 나온 데이터들을 가지고 이런 저런 분석을 -무리하지만 했었고 - 여러 부서, 여러 임원들 각자의 요구가 많았다. 그나마 회사에서 데이터를 받아올 수 있는 유일한 창구였다는 것이 어찌 생각하면 어이 없기도 하고, 안타깝기도 했다.
B2B 산업의 경우, 대리점이나 딜러를 통해 고객이 제품을 구매하기 때문에 제조사는 자신의 제품이 어디서 어떻게 사용되는지 제대로 알기 어렵다. 제조사는 두 부류의 고객을 모두 만족시켜야 하지만 전통적 채널 구조상, 커뮤니케이션 기술의 한계상 최종소비자를 관리하지 못했거나 하지 않았다. 그러다보니 딜러를 통해 전달되는 간접 정보를 바탕으로 한 제조사의 대응은 느리거나 부적절하거나 효과적이지 못하는 경우가 많았고 그로 인한 판매기회 실기, 브랜드 이미지 저하 등의 부작용이 발생했다.
그러므로 간단하더라도 고객 데이터를 활용할 수 있게 되면 딜러만 접근 가능했던 고객과의 접점이 메이커에게도 열리고 최종소비자의 이야기, 피드백을 직접 들음으로써 고객이 진짜 필요한 것을 적기에 제공해 줄 수 있게 된다. 1,2차 고객군 각기에 적합한 정책과 제품서비스 제공, 리스크 관리가 가능해지는 것이다.
제조사가 최종소비자, 고객에게 직접 개입을 하게 되면 딜러는 대체 무엇을 얻을 수 있을까? 고객정보를 공유하게 되면서 비즈니스의 주도권을 뺏기고 중간상인으로서 격하되는 것이 아니냐는 생각을 할 수도 있다. 하지만 딜러에게도 유리한 점이 많다.
B2B기업은 고객데이터를 확보한다 하더라도 절대로 채널 영업을 중단할 수는 없다. money making goods를 공급하는 비즈니스 특성 때문에, 그리고 개인 대중 시장이 아닌 단체 또는 기관/조직을 고객으로 두고 있는 고객군의 특성상 딜러와 신뢰의 책임을 함께 지고 비즈니스의 생태계 상당부분을 함께 만들고 공유해 가고 있기 때문이다. 그러한 비즈니스의 성격, 특징을 감안해 볼때 딜러는 아래와 같은 장점들을 누릴 수 있다.
고객이 요구하는 것을 모두 딜러 자체적으로 해결해 줄 필요가 없고 적절한 타이밍과 상황에서 제조사가 직접 고객지원을 하기 때문에 리소스가 절약된다
딜러와 제조사 양측으로부터 적절한 지원을 받는 고객들에게 더 큰 신뢰를 받을 수 있다. 고객을 위해 필요할 때 제조사를 움직일 수 있는 힘이 있는 비즈니스의 파트너로 어필된다
모든 고객 요청 케이스를 전적으로 지원하지 않으므로 여유가 생긴 리소스를 활용해 기존 고객에게는 새로운 비즈니스 오퍼를 제공, 세일즈 기회를 가질 수 있고, 아예 새로운 고객 확보에 리소스를 사용할 수도 있다. 신규고객 확보는 비즈니스 성장의 근원인만큼 신규고객 확보를 위한 리소스를 기존 비즈니스 관계의 조정으로 마련하는 것은 매니지먼트의 효율성 측면에서도 유익하다
제조사와 딜러가 함께 고객을 위한 더 나은 연구개발을 하거나 새로운 아이디어를 기획할 수 있다. 함께 머리를 맞대 만들어 낸 더 나은 제품서비스 또는 비즈니스오퍼를 고객이 수용하게 되면 진정한 파트너십 구축의 선순환이 가능해지고 상호호혜적인 지속가능한 발전이 이뤄진다.
물론 위의 장점들은 딜러와 제조사의 윈-윈 파트너십이라는 전제 하에 가능하다. 어느 한쪽이 상대를 이용하거나 불평등한 상태가 지속된다면 위와 같은 효과는 얻기 어렵다. 그래서 상호신뢰의 관계, 지속가능성을 바탕으로 한 관계에서 가능함을 염두에 두고 고객정보의 확보와 활용을 추진하는 것이 제조사 입장에서도 유리하다.
아마 아직도 그 솔루션은 운영 중일 것이고, 시작한지 이제 제법 되어서 나름 데이터 규모도 어느 정도 됐을 것 같다. 그때의 어설픈 분석-내용이 아니라 확보 데이터 용량 부족으로 인한-이 아니라 제대로 된 분석도 이뤄지고 있겠지? 그것을 바탕을 무슨 일을 하고 있을까 가끔 궁금하다. 많은 정보만 쌓아두고 있는데 뿌듯해 하지는 않을 것인데, 장비를 스무시간씩 사용하는 중국 고객들에게는 어떤 새로운 오퍼가 주어졌을까. 고객이 딜러라고 굳게 믿던 회사 사람들에게 고객의 클레임을 직접 듣고 해결해야 한다는 이야기를 했을때 보였던 그 황당한 표정을 잊을 수가 없는데, 솔루션 하나로 그들이 태도를 바꾸고, 데이터를 믿고 사용할 의지를 갖게 됐을까 궁금하다.
구슬은 꿰어야 보배다. 몇 자루 진주 구슬을 가지면 무엇을 할 것인가? 진주 낱알을 파는 것보다 구슬을 꿰어 목걸이로 파는 것이 부가가치도 높고, 보람도 크며, 고객이 느끼는 인상도 더 좋아진다.
여행관련 빅데이터 분석 결과, 전주나 부산에 땅을 샀어야 했다는 모 빅데이터 전문가의 이야기를 떠 올려보며, 데이터를 어떻게 잘 쓸 것인가, 데이터가 말해 주는 것을 어떻게 잘 인사이트로 만들 것인가, 그리고 그 일련의 과정을 고객입장에서 보고, 결과를 믿을 것인가 하는 문제는 영원히 풀리지 않는 숙제일 것 같다는 생각이 든다. 과연 십년전에 전주나 부산에 땅을 사라는 이야기를 들었더라면 땅을 샀을까?
