5. 제4차 산업 혁명의 도래 (1/2)
빅데이터의 시대가 왔다.
“우리는 지금까지 우리가 살아왔고 일하고 있던 삶의 방식을 근본적으로 바꿀 기술 혁명의 직전에 와 있다. 이 변화의 규모와 범위, 복잡성 등은 이전에 인류가 경험했던 것과는 전혀 다를 것이다."
클라우스 슈밥(Klaus Schwab. 1938~현재) 세계경제포럼(WEF[1]) 회장이 2016년 제4차 산업 혁명을 언급하면서 꺼낸 말이다.
Fig I-16. 2016년 세계경제포럼 홈페이지 캡쳐 2016년 1월 스위스 다보스에서 열린 제46차 세계경제포럼 연차 총회의 핵심 주제는 ‘제4차 산업 혁명의 이해(Masteringthe Fourth Industrial Revolution)’이었다. 1776년 제임스 와트(James Watt. 1736 ~ 1819)의 증기기관 발명 이후, 인류는 대량 생산(Mass Production)에 기반한 산업시대를 열게 되었다. 산업 시대는 분업과 협업의 토대를 기반으로 일의 세분화가 이루어졌으며, 2000년대 들어 급속히 발달한 정보통신기술과 인터넷은 일의 세분화를 통해 아웃소싱과 다양한 B2B 사업의 출현을 유발하였다. 2016년 현재 다양한 B2B 사업들은 솔루션 사업으로 진화하고 있으며 이제 제4차 산업혁명시대를 맞아 어떤 모습이 될지 많은 이들이 관심을 가지고 있다. IT업무는 과거에 ‘전산’이라 불리며 기업 내부에서도 그리 주목받는 일은 아니었다. 그러다가 개인용 컴퓨터의 급격한 발달, 인터넷을 매개로 한 e-비즈니스의 급부상으로 기업 내 단순한 지원 업무였던 전산업무가 기업 변신(Business Transformation)의 핵심 업무가 되었으며, 산업 간 컨버젼스를 거치면서 기업들이 IT를 어떻게 활용하느냐에 따라 기업의 생존 여부가 좌지우지될 정도가 되었다. 제4차 산업혁명을 주도하고 있는 빅데이터(Big Data Analytics), 클라우드(Cloud computing), 사물인터넷 (Internet of Thing: IoT), 모바일(Mobile communication)은 새로운 산업 시대를 열어가는 필수 요소들로써 플랫폼(Platform)을 만들 수 있는 기반 기술로 인식되고 있으며 대량 생산의 제조업 시대를 'Mass Customization' 시대로 이끌고 있다. 글로벌 거대 제조기업들도 생존하기 위해 피나는 노력을 하고 있으며 그 중심에는 ICT가 있다. GE는 2016년 3월 MWC [2]에서 프레딕스(Predix)[3]라고 하는 클라우드, 빅데이터, IoT 기반의 소프트웨어 플랫폼을 공개하였다. 이는 제조업을 포함한 기존의 산업들이 빅데이터, 클라우드, IoT 기술들을 어떻게 사용하고 있는지 보여주는 좋은 사례가 되고 있으며, B2B 기업들이 고민하는 새로운 비즈니스 모델의 비전[4]을 보여주는 것이기도 하다. 이번 장에서는 제4차 산업 혁명을 주도하는 이 기술들에 대해 알아보고 B2B 사업에 어떤 영향을 주었는지 살펴보자.
5.1 빅데이터의 시대가 왔다
일(Work)에 있어 본격적으로 데이터를 참고하기 시작한 것은 20세기 들어 테일러(Frederick. W.Taylor.1856 ~ 1915)의 과학적 관리법[5]의 도입에서 시작되었다고 할 수 있다. 본격적인 데이터 시대를 열게 된 테일러의 과학적 관리법은 노동 생산성 증가를 위해 제조 과정에서 수집된 데이터를 관리 및 통계 분야에서 주로 활용하였으며, 마케팅과 영업 차원에서 데이터가 중요하게 다루어지기 시작한 것은 제2차 세계 대전 이후 PR(Public Relation)이 에드워드 버네이스(Edward Bernays. 1891 ~ 1995) 등에 의해 미국에서 상업화되면서 본격화되었다고 추정한다. PR은 원래 전쟁 중에 대중을 선동하는 등 주로 군사적인 목적으로 쓰였는데 전쟁이 끝난 후 미국에서 이를 기업 활동과 접목하면서 마케팅의 한 축을 이루게 되었다. 물품의 제조 과정에서 축적된 다양한 데이터는 대중이 알기 쉽게 설명하는데 활용되었으며, 판촉/판매 과정에서 수집된 데이터는 고객 데이터로 새롭게 축적되었다. 고객 데이터는 사실 수천 년 전 ‘거래’라는 행위가 시작되던 시절부터 있었다. 그것을 어떻게 관리하느냐에 따라 수많은 부가가치를 창출하여 부를 축적해온 행위는 역사가 증명하고 있고, 이러한 고객 데이터를 처음에는 수집하고 축적하는 것이 중요했다. 데이터 활용의 획기적인 전기를 마련한 것은 데이터베이스(DataBase: DB)의 출현인데, 데이터베이스는 다양한 방법으로 수집된 데이터를 여러 사람이 공유하고 사용할 목적으로 통합 관리할 수 있게 만든 것이다.
Fig. I-17 수 많은 데이터에 기반한 통합 CRM의 개념 사례데이터 전산화를 통해 구축된 데이터베이스는 논리적으로 연관된 하나 이상의 자료를 수집하고 구조화함으로써 검색이나 갱신의 효율화를 꾀할 수 있었다. 이를 통해 데이터베이스를 기반으로 고객 정보를 분석하고 적절하게 PR 하는 DB 마케팅이 등장하였고, DB 마케팅은 불특정 다수를 대상으로 판매 촉진 활동을 하는 비효율성을 제거하고 DB 분석을 통해 고객과 보다 직접적이며 다양한 커뮤니케이션을 시도할 수 있는 계기를 만들었다. IT의 발달에 따라 DB 마케팅은 영역과 기술의 진보를 거쳐 현재의 CRM에 이르고 있다. CRM은 마케터나 영업이 하는 거의 대부분의 업무 활동들을 전산화시킨 것이라 생각할 수 있는데, 20년 이상 CRM 시스템이 판매되어 왔으나 아직도 많은 기업들이 CRM을 제대로 활용하지 못하고 있는 현실은 CRM의 근본인 데이터를 제대로 확보하지 못했거나 잘 다루지 못하기 때문이다(Garbage-In, Garbage-Out). 마케팅 및 영업 영역에서 주로 다루는 CRM 데이터의 가장 중요한 특징은 정형 데이터라는 것이다. 정형 데이터는 즉시적으로 통계 분석에 사용할 수 있도록 충분히 가공된 데이터를 말하는데, 반면에 빅데이터 분석에서 다루는 데이터는 이런 정형 데이터 외에 동영상, 사진, 소셜 데이터 등 의미 있는 통계 분석을 위해서는 추가적으로 가공이 필요한 비정형 데이터가 대부분이다. 대용량[6]의 비정형 데이터를 다루다 보니 빅데이터 분석을 지원하는 정보자원은 기존 정형 데이터를 다루는 비싼 자원과 기술을 쓸 수 없기에 인프라나 분석 기법 등이 정형 데이터 분석과 많이 다르다. 산업 또는 기업마다 어떤 데이터를 빅데이터로 규정할 것인지는 사정에 따라 차이가 있고, 빅데이터 자체가 새로운 개념도 아니지만 ‘양이 질을 만든다'라고 우수한 소수의 가공 데이터가 중요하던 시절을 지나 대용량 데이터와 확률을 가지고 질의 우수함을 커버할 수 있는 시대가 도래한 것은 매우 의미심장하다. IT 시장 조사기업 IDC [7]에 따르면 빅데이터 기술과 빅데이터 서비스 시장이 2019년까지 연평균 23.1% 성장해 486억 달러에 이를 것으로 전망하고 있다. 업종별로 보면 조립 제조산업이 ‘14년 21억 달러로 가장 큰 규모의 투자를 할 것으로 예측되었으며, 이어서 은행(18억 달러), 프로세스 제조산업 (15억 달러)가 따르고 있다. 가장 빠르게 늘고 있는 업종은 증권 및 투자금융으로 연평균 26% 수준으로 증가하고 있으며 그 다음은 은행(26%), 미디어(25%) 순이다.
표 I-7. 각 산업의 빅데이터 활용 영역또한, 빅데이터 연구 및 전문 조사기관[8]에 따르면 현재 개발되고 있는 빅데이터 기반의 응용 프로그램 적용 분야의 1 순위는 마케팅 분야로 나타나고 있으며, 마케팅 분야 외 영업(12.6%), 고객 서비스(11.2%) 등을 고려하면 포괄적 의미에서 마케팅/영업 영역이 38.2%의 활용 비중을 나타낸다 할 수 있다.
많은 기업들이 기존 고객의 프로필, 구매 및 거래 데이터뿐만 아니라 위치기반 실시간 데이터, 소셜 데이터, 콜센터 전화 데이터 음성 데이터 등을 통합, 분석하여 개인에게 최적화된 상품의 추천, 실시간 마케팅, 이탈 고객 방지 등의 사후 관리, 기타 다양한 개인화 서비스에 활용하고 있다. 그런데 B2C 사업과 달리 B2B 사업에서는 데이터의 개념 자체가 다를 수 있다. 빅데이터 분석이 만능은 아니며 여전히 기존의 관계형 데이터베이스를 활용하는 것이 효율적인 영역도 여전히 존재할 것이다. 그러나 GE나 Rolls Royce 등 글로벌 B2B 기업들의 빅데이터 활용은 비즈니스에 시사하는 바가 크다. 그들은 발전이나 중공업 영역에서 사용되는 중장비를 생산하는 제조 기업임에도 불구하고 독자적인 빅데이터 플랫폼을 구축하여 기업의 제품 개발 및 판매, 솔루션 유지보수에 활용하는 등 기존 제조업과 다른 새로운 비즈니스 모델을 만들고 있기 때문이다.
[1] World Economic Forum
[2] Mobile World Congress. 매년 스페인에서 열리는 모바일 주제의 콘퍼런스
[3] www.predix.com
[4] 공교롭게도 그 비전은 거의 동일한데 대부분 플랫폼(Platform) 사업자가 되고자 하고 있다
[5] Scientific Management. 테일러리즘(Taylorism). 최적화, 표준화 및 통제, 동기부여를 통해 노동생산성을 증진시키고자 하는 경영기법
[6] 페타바이트(PB) 이상의 크기를 의미함. 1 PB = 1,024 TB. DVD 영화(약 6GB) 17만 4,000편을 담을 수 있는 용량
[7] www.idc.com
[8] Big Data & Advanced Data Analytics Survey 2015, Evans DataCorporation
Break #6. Rolls Royce의 빅데이터 활용
전 세계 부호들만이 타던 대형 고급 승용차의 대명사였던 영국이 자랑하던 기업 롤스로이스(Rolls Royce: RR). 그러나 1990년대 초반 사업 포트폴리오 조정 이후 RR은 더 이상 고급 승용차를 생산하지 않는다. 1906년 영국 맨체스터의 전기기사였던 F.H.Royce와 귀족 출신 자동차 레이서 C.S.Rolls에 의해 설립된 Rolls Royce은 항공기, 선박의 엔진 제조 및 관련 서비스를 제공하는 영국의 대표적인 기업으로, GE와 더불어 항공기와 선박용 엔진 분야에서 업계 1위를 다투고 있다. 1915년부터 항공기 엔진을 생산하기 시작하여 세계 제2위의 회사로 성장했다가 초음속 여객기인 콩코드용 엔진을 개발하는데 많은 비용을 소모하면서 1971년 경영난으로 파산하게 된다. 이후 영국 정부는 공적 자금을 이용해 항공엔진 부문, 선박용/공업용 가스터빈 부문을 인수하여 현재의 롤스로이스를 재설립하여 지금에 이르고 있다[1]. 롤스로이스의 엔진 특히, RR의 항공기 엔진은 세계 500개 항공사와 150개 군부대 군용기에서 사용할 정도로 우수성을 인정받고 있는데 여기에는 앞선 기술력과 마켓 센싱, 빅데이터 분석에 기반한 고객의 니즈 파악이 큰 역할을 하고 있고 비즈니스 모델의 혁신(Business Model Reinvention)이 그 근본이라 할 수 있다. 요즘 디지털 혁명이니 빅데이터 같은 버즈워드(buzzword)들이 많다 보니 RR의 이 사례도 빅데이터와 같이 설명하지만 사실 그 시작은 좀 더 오래되었다. RR도 처음에는 다른 경쟁자들처럼 엔진이나 가스터빈을 생산하여 고객들에게 파는 비즈니스 모델이었다. 1990년 대 후반에 아메리칸 에어라인(American Airline. AA)으로부터 유지, 관리를 포함하는 서비스 계약을 제안 받고 이를 계기로 서비스 중심의 비즈니스 모델을 고민하게 되었는데 이른 바 토탈케어(Total Care) 사업의 시작이었다. 항공사 입장에서는 항공기의 정비가 매우 중요하고 엔진같은 까다로운 장비의 경우, 지속적인 관리와 항상 최상의 상태를 유지해야만 승객의 안전과 효율적인 운행이 가능하기 때문에 AA는 이런 일을 보다 전문성이 있다고 판단되는 RR에게 아웃소싱해버린 것으로 생각된다. 물론, 그 과정에서 AA의 전략적 판단은 분명히 작용했을 것이다. 어쨌던 이 의뢰로 RR은 엔진 수명이 다할 때까지 지속적인 수익을 창출할 수 있는 서비스 방식의 사업모델을 고민해야 했고 그 결과는 매력적으로 받아들여졌다. RR은 토탈케어 이후 서비스 모델을 지속적으로 발전시켜 코오퍼레이트 케어(Corporate Care) 서비스를 제공했는데 이는 단순히 엔진의 유지 및 관리 서비스만을 제공하는 것이 아니고 실제 운행한 시간에 비례하는 엔진요금을 청구하는 것이다. 코오퍼레이트 케어와 토탈 케어 등 서비스 항목들이 구체화되자, 기술 서비스 등을 추가하여 오퍼링 형태를 본격적으로 갖추고 RR은 이런 형태로 아예 비즈니스 모델을 바꾸어 버린다. 현재는 민간 항공기 엔진 사업 매출의 50%가 이런 방식으로 이루어진다고 한다. 그런데 이런 비즈니스 모델이 먹힐 수 있게 된 것은 ICT의 발달 및 그 적용과도 매우 관계가 깊다.
Fig I-18. Rolls Royce의 항공기 엔진 서비스> 항공기 엔진은 복잡하다!
항공 산업은 첨단 기술의 총아라고 표현할 수 있을 정도로 기술 장벽이 높고 관련 데이터도 많이 산출된다. RR은 빅데이터를 항공 산업에 적용할 때, 우선 비행기에 장착되는 제트엔진 센서로부터 온도나 습도, 항공 압력 등의 데이터를 수집할 수 있고, 이를 통해 기체 부품의 결함을 예측할 수 있으며, 적절한 시점에 미리 유지보수 활동을 진행함으로써 부품 손상 이전에 해당 부품을 교체하는 것이 문제 발생 이후 교체하는 것보다 훨씬 비용이 저렴할 것이라는 가설을 세웠다.
Fig I-19. 항공기 엔진의 빅데이터위키본[2]에 따르면 항공사가 빅데이터를 활용하는데 가장 큰 이유로 엄청난 양으로 생산해내는 기체 관련 데이터 관리의 필요성을 들었다. 2013년 조사에 따르면 항공기 엔진에서 발생하는 데이터는 항공기 한 대당 연간 약 25억 페타바이트(PB)로 조사되었는데 분석을 위해 데이터 센터에 저장, 전송 과정에 있어 속도나 오류, 전송용량 한계를 해결해야 할 과제로 제시하고 있다.
> 솔루션 비즈니스의 컨셉에서 시작하였다.
RR는 GE와 경쟁하기 위해 제품의 품질을 높이고 가격을 저렴하게 해서 판매를 촉진하는 차원을 벗어나 고객에게 필요한 것이 무엇인지 다양한 조사분석을 수행하였다. 특히, 항공기 제작사와 항공사를 넘어 항공서비스의 최종 소비자인 승객들의 니즈까지 파악한 결과, 승객들은 안전에 민감하고 항공기 고장으로 인한 운행 차질에 가장 큰 불편을 느끼는 것에 주목하였다. 이에 따라 RR은 제작하는 모든 엔진에 감지센서를 부착해 이상 징후가 발생하면 즉각 파악할 수 있도록 하였으며, 고장이 나기 전에 전문가를 파견해 이를 정비하는 서비스 시스템을 구축하였다. 이를 통해 RR 엔진을 설치한 항공기는 안전하다는 인식을 가지게 되었고 항공기 제작사들은 RR 엔진을 사는 것이 아니라 엔진 관련 종합 솔루션을 구매한다는 개념을 갖게 되었다. 그 결과 RR은 과거 10% 수준에 머물던 시장 점유율을 40% 수준으로 올리게 되었다.
Fig. I-20. RR Market shareB2B2C관점에서 고객의 니즈를 파악하였다는 것 외에도 RR는 (1) 엔진 디자인과 (2) 제조, (3) 판매 후 지원 서비스 등 세 부문에서 빅데이터를 활용하고 있다. 제트엔진 하나 당 수십 테라바이트(TB)에 달하는 빅데이터 정보를 이용해 설계된 엔진의 성능을 확인하고, 그 분석 결과를 엔진 제작에 반영함으로써 엔진 제작에 투입되는 시간도 현저하게 줄였다. 즉, 엔진의 품질과 더불어 작업 환경도 같이 향상한 셈이다. 엔진이 사용된 이후에는 ‘엔진 헬스 매니지먼트 시스템(Engine Health Management System: EHMS)'에 데이터가 계속 축적되어 언제 수리를 받아야 할지 유지보수 시점을 관리해주며 이를 통해 해당 엔진을 장착한 항공기가 출항 며칠 전 또는 몇 주 전에 안전 점검을 주기적으로 받을 수 있는지 항공사에 알려줄 수 있게 되었다. RR 측은 더 나아가서 차세대 엔진 구상에도 빅데이터 활용을 고려하고 있는데 싱가포르 난양 기술 대학과 연구 파트너십을 체결하고 인공지능과 예측력을 추가하여 중앙 데이터 센터와 연결된 상태에서 문제가 발생하면 스스로 진단하고 수리까지 하는 기능을 연구하며 구상하고 있다고 한다.
[1] 우리가 잘 아는 고급 승용차의 대명사 롤스로이스 자동차는 독일의 BMW가 인수하여 생산하고 있다.
[2] Wikibon.org
B2B 마케팅/영업, 21일의 여행
Part I. B2B 사업, 무엇이 다를까?
1. 왜 B2B 사업인가? (1/2)
1. 왜 B2B 사업인가? (2/2)
2. B2B 마케팅/영업 맛보기 (1/2)
2. B2B 마케팅/영업 맛보기 (2/2)
제5일 제4차 산업혁명의 도래 (2/2)
제6일 B2B 해외사업
제7일 B2B에서 B2G로!
Part II. 이제 B2B 마케팅도 필요하다!
제8일 시장을 알아야 한다(1)
제9일 시장을 알아야 한다(2)
제10일 B2B 마케팅 전략 수립하기 (1)
제11일 B2B 마케팅 전략 수립하기 (2)
제12일 마케팅의 성과는 무엇인가?
제13일 비즈니스 모델을 만들자
제14일 대관업무
Part III. B2B 영업, 진화해야 한다!
제15일 B2B 영업은 어떻게 전개되는가?
제16일 성공하는 제안
제17일 통하는 프레젠테이션
제18일 협상과 계약
제19일 핵심 어카운트 관리
제20일 디지털 마케팅과 B2B 영업
제21일 새로운 시대, 새로운 역할
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