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by 가브리엘의오보에 Jan 06. 2021

디지털 비지니스는 이미 달라졌다

변화를 겁내지 않는다

Photo by Kelvin Ang on Unsplash

12월 말부터 1월에 걸쳐 두 권의 책을 읽었다.

Digital Business는 변했다. 첫 번째 책은 2016년, 두 번째 책은 2019년 출간 됐으니 이미 읽은 분들도 계실 것이다. 물론 이 두 권은 보편적으로 읽히는 도서는 아니다. 필자는 20년 가까이 디지털 마케팅 분야에서 일을 했고, 경력 후반에는 디지털 비즈니스 개발에도 참여했다. 이런 인연으로 디지털 비즈니스 및 마케팅과 관련해 최신 동향을 정리한 도서에 관심을 갖고 틈틈이 읽는다.

이 이야기를 읽는 여러분에게 ‘디지털 비즈니스’라고 하면 가장 처음 떠오르는 생각은 무엇인가? 웹 사이트 및 모바일 앱 형태의 서비스를 통해 상품을 사고, 최근에는 중고로 파는 거래를 떠올릴지 모른다.

전자상거래는 디지털 비즈니스에 대한 보편적인 이미지를 형성했다. 더욱이 금번 판데믹(전염병 수준이 6에 이른 매우 심각한 상황)을 통해, 비대면 거래가 필수 방법이 됐고, 장보기를 마트의 쇼핑몰이나 여러 쇼핑몰을 통해 행하고 있다. 상황이 빚은 강제적 전환이라 할 수 있다. 이를 통해 전자상거래 경험자가 급격히 늘었다. 또한 전 세계 기업들의 사업의 디지털 적용 혹은 전환 속도가 20~25배 빨라졌다는 외신도 있었다.

필자는 디지털 비즈니스 전체를 꿰고 있는 전문가가 아니다. 하지만 보편적 일상에서 혹은 내가 일하는 사무실에서 곧 혹은 근일 내 만나게 될 변화상이 이미 현실에서 전개되고 있음을 공유하고 싶다. 이 이야기를 읽는 분들이 ‘남의 이야기’ 같은 디지털 비즈니스의 세계를 맞이할 때 당황하지 않았으면 좋겠다. 신기한 동물을 구경하듯 손길 멀리 두고 보지 않길 바란다. 이미 음성으로 “지니야~” “네?” “3번 틀어줘” 하고 있지 않나? 아주 익숙하게. 물론 이를 인공지능이라 하지 않는다. 선을 보이는 정도다.

스마트 스피커 Photo by Jan Antonin Kolar on Unsplash

국내 대기업은 물론 전 세계 기업들이 인공지능에 주목하고 있다. 어쩌면 당연한 진도다. 몇 십 년 전, 제조 공장에 로봇이 들어가 정규화 되고 반복적인 작업을 처리하기 시작했다. 이젠 자동차 CM에서도 로봇 팔이 자동차 외장을 들고 색을 입히는 과정이 나올 정도로 기업에서는 일반적인 일이 됐다.

인공지능을 사업 도구로 주목하는 이유는 무엇일까? 뛰어난 지적 능력을 가진 컴퓨터이니 뭐든 알아서 할 것 같아서? 물론 이상적으로는 그럴 수 있다. 그러나 기업들은 인공지능을 아직 보조적 수단으로 사용하고 있다.

인공지능의 학습 역량이 발달하게 되면 점점 더 인간이 직접 일해야 할 일은 줄어든다. 힘들고 시간이 많이 들며 복잡한 일을 발달된 인공지능을 통해 오류를 ‘0’에 가깝게 하고, 24시간X7일 내내 (물론 정기 점검은 할 것이다) 움직여 업무 공백이 없게 할 수 있다.

고객 행동을 모니터링 하는 것은 눈을 뗄 수 없으므로 적격이라 할 수 있겠다. 고객 행동을 지속적으로 모니터링 하고 알고리즘에 따라 수집된 데이터를 정리하며 학습된 내용에 맞게 자동 대응하는, ‘휴식 적은’ 노동체가 현재의 인공지능의 모습이다.

그렇다. 빅 데이터 영역을 이야기하고 있다.

아래 그림은 이번에 이야기할 디지털 비즈니스의 진행 과정을 간략하게 도식화 한 내용이다.

디지털 비즈니스 진행 과정

우측 디지털 비즈니스는 GE의 사례를 들었지만, 제조 외에도 농업, 서비스, 유통 등 다양한 산업에서 이와 유사한 디지털 비즈니스를 전개하고 있다.

GE는 항공기 제조사에 부품을 공급했다. GE가 부품을 항공기 제조사에 공급하면 항공기 제조사는 항공사에 항공기를 공급했다.

GE는 자사 제품에 센서를 부착해서 공급했다. 이 센서는 부품이 운용되는 동안 운용 상황을 데이터로 GE에 송신한다. GE는 이 데이터를 수집하여 빅데이터를 분석, 항공사가 항공기 운용비용을 절감할 방안을 찾아내고 부품을 효율적으로 유지 보수할 방안을 컨설팅 했다. 즉, 센서를 통해 수집된 데이터로 신규 사업을 일으킨 것이다.

농업 분야의 경우, 기존 농부의 노하우에 따라 진행되던 농사를 변화 시키고 있다. 이들의 노하우는 물론, 토지 상황, 기후 상황 등 농사에 영향을 미치는 다양한 요소의 정보를 분석해 보다 나은 산출과 농업 운용을 돕고 있다.

디지털 비즈니스를 전개하는 기업의 처리 과정 중간에 인공지능이 자리 잡고 있다. 인공 지능이 데이터 수집부터 정리 분석, 자동 대응할 수 있는 부분을 맡고 있다.

최초의 상거래는 구멍가게에서 시작 됐다. 직접 보고 기억하고 대응하는 일련의 과정이 진행 됐고, 대응의 성공은 단골고객을 발생시켰다. 기업은 대규모의 고객, 세계화 된 경우 전 세계의 고객을 대응하니 이런 방식으로는 대응이 부족하다. 따라서 초월적 존재가 필요하고 그 역할을 인공지능에게 맡길 생각이다. 벌써 맡기고 있긴 하지만.

언제나 느끼지만 대기업 혹은 세계적 기업의 사례는 신화 같다. 멀고 현실감이 떨어진다. 그렇다면 소규모 상인들은 디지털 비즈니스 활성화라는 변화에 대응할까?

언제나 느끼지만, 배달 서비스에 마련된 음식 종류는 확대 속도가 늦다. 배달 서비스 기업이 하려해도 실제 매장에서 준비가 되지 않으면 구현이 안 된다.

예를 들어보자. 필자는 개인 카페의 바리스타 겸 오너다. 개장부터 혼자 일 했다. 메뉴는 드립 커피 한 종류다. 산미가 있는 커피와 묵직한 맛의 커피 두 종류를 판매한다. 원두는 1개월 ~ 2개월 간격으로 변경한다.

[5] 동네 카페 Photo by Pond Juprasong on Unsplash

판데믹 전에는 나름대로의 입지로 장사가 됐다. 전염병 전파 수준이 판데믹에 이르고 손님의 발길을 끊겼다. 하루에 한 잔도 못 판 날이 점점 늘어났다.

‘배달 앱을 활용해 보자.’

첫 번째, 배달에 맞는 메뉴의 개발

인스타그램에 보니 캔 형태로 완성된 커피를 공급하는 사례가 있었다. 그래서 드립 커피를 캔으로 만들어 배달 메뉴로 만들어 배달 앱에 등록했다. 처음 시작이니 최소 주문 금액도 캔 2개로 정했다. 캔 2개면 두 사람이 마시거나 혼자 두고 마실 수 있다.

주문이 크게 늘지 않았다. 생각해 보니 기존 카페에서는 따뜻한 커피를 주로 판매했다. 하지만 캔으로 변형하고 최소 주문이 캔 2개이다 보니 냉장 보관을 감안해야 할 것 같다. 혹은 아이스용으로 홍보하는 것이 맞을 수도 있겠다.

스티커를 프린트 했다. 맛이 변하지 않고 따뜻하게 마시는 법과, 가정용 얼음으로 아이스를 할 때 맛이 변하지 않는 방법을 간략하게 정리해 스티커로 인쇄하여 캔에 붙였다. 그리고 신규 캔 주문 시 이 내용이 인쇄된 형태로 주문했다.

판매가 조금씩 상승했다. 여기에 추진력을 붙여야겠다.

“원두를 카페와 함께 받으세요” 캠페인을 시작했다. 로스터리에서 원두를 공급 받는다. ‘소 잡는 날’처럼 ‘원두 받는 날’을 공지하고 배달 앱을 통해 주문을 받았다. 원두 포장에는 이런 글을 인쇄해 넣었다. ‘로스팅 일자, 10일 이내 마시면 최고의 맛을 즐길 수 있습니다.’

원두 상품도 주목 받기 시작했다. 한 가지 더 해보자. 원두 판매에 판매 옵션을 추가했다. 물론 배달 앱에서다. 그라이딩 서비스다. 드립용, 에스프레소용, 프렌치 프레스용, 커피 메이커용으로 옵션을 정해 배달 앱에 등록했다. 그리고 배달 앱 카페 공간에 그라인딩 후 맛있게 마시는 기간을 공지했다.

나는 지금 카페 주인으로서, 디지털 비즈니스를 하고 있다. 댓글을 통해 고객 피드백을 받아 상품 및 서비스에 적용했다. 테이크아웃 손님의 컵에 배달 앱 서비스 내용과 인스타그램 계정을 함께 인쇄했다. 원두 들어온 날, 집에서 맛있게 커피 마시는 법 등으로 포스트를 구성 했다.

나는 카페 주인으로서, 배달 앱(플랫폼 임대)을 통해 기존 매장 적용 범위보다 약간 넓어진 로컬 비즈니스를 하고 있다.

이 외에도 중소규모 상인들은 서로 뭉쳐서 플랫폼을 구축하는 논의를 해보는 것도 좋겠다. 혹은 기존 임대 플랫폼에 정해진 행정 절차에 따라 서비스 개선을 요구해 보는 것도 좋겠다. 혼자 시장에 부딪히기보다, 체구가 작고 힘이 약하니 뭉쳐서 함께 시장을 대응하는 것이 좋은 방법일 것이다.

점점 세상은 영화에서 지나가는 장면에 흘러가던 모습으로 변하고 있다. 거래와 관련된 고객 행동(사용 형태)을 정량적으로 수집하고 분석한다. 수집, 분석, 알고리즘 업그레이드는 점점 인공지능의 수행 역할이 되고 있다.

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