5년 안에 데이터 인사이트를 갖춘 인재로 거듭나기
콘조이스 <무조건 데이터> 기조연사, LG CNS 상무 황윤희 님 인터뷰
"반드시 데이터가 있어야만 비즈니스에서 실패하지 않을 수 있습니다."
온라인 컨퍼런스 <무조건 데이터> 키노트 스피커이신
LG CNS Data and Analytics 사업부 상무 황윤희 님이 알려 주는
데이터의 필요성, 그리고 5년 안에 데이터 인사이트를 갖춘 인재로 거듭나는 방법.
인터뷰로 미리 만나 보세요.
안녕하세요! 헤이조이스 멤버들에게 자기소개를 부탁 드려요.
저는 LG CNS에서 고객 데이터 플랫폼을 담당하고 있어요. LG그룹 각 브랜드의 데이터를 통합하고, 시너지를 만들어 디지털 트랜스포메이션·데이터 드리븐 비즈니스를 이끌기도 하고요. 데이터를 기반으로 새로운 사업을 개발하기도 해요.
그룹의 미래를 책임지시는 분인 것 같아요.
데이터가 점점 중요해지고 있는 건 맞아요(웃음). 저는 커리어를 카드사에서 시작했어요. 워낙 데이터가 많은 분야라서 그걸 분석하는 게 너무 당연했죠. 그 다음 직장도 소비자에 대한 데이터가 많은 유통사에서 일했고요.
그런데 LG는 제조업이 메인인 회사에요. 과거에는 제조업의 경우 고객 데이터를 확보할 접점이 많지 않았어요. 생산과 관련된 데이터는 있지만, 우리 제품을 소비하는 고객이 누구인지, 그 고객의 Pain Point가 무엇인지는 유통사의 데이터나 설문조사를 통해 간접적으로 들을 수밖에 없었지요.
그런데 신기술이 발전하고, 소비자들도 디지털에서 많이 활동하면서 데이터화 할 수 있는 영역이 많아졌어죠. 이제는 제조업 중심 회사도 고객의 데이터를 직접 모으고 분석해서 고객의 니즈를 찾아갈 수 있는 기회를 만들어야, 더 좋은 제품을 만들고 새로운 영역에서 성장할 수 있다고 생각해요. 단순히 마케팅 뿐만 아니라 차별적인 제품이나 서비스를 만드는 것에도 데이터를 충분히 활용할 수 있는 것이죠. 저는 그런 생각으로 LG에 와서 새로운 도전을 하고 있어요.
그런 면에서 제조업이든, 서비스업이든, 어느 기업이든 데이터를 활용할 기회는 점점 더 많아질 거예요. 쉽게든, 어렵게든 우리 고객의 데이터를 모으는 것, 그 데이터를 기반으로 하고자 하는 일을 만들어 가는 것은 기업의 크기와 영역에 상관 없이 앞으로 점점 더 중요해질 것 같아요.
지금이 데이터를 배우기 가장 좋은 때인가요?
사실 데이터는 예전부터 있었죠. 나이팅게일도 데이터로 위생과 질병의 관계를 증명했잖아요. 그 때 기술은 일일히 수기로 적고 관리하는 것이었죠. 제가 2000년대 60만 개의 샘플링을 가지고 데이터 마이닝 알고리즘을 돌리려고 했을 때는 거의 하루종일 걸렸어요. 그런데 지금은 1분도 걸리지 않아요. 그만큼 기술이 발전하고 있어요. 고객이 어떤 행동을 하고, 무엇을 원하는지, 어제의 데이터로 오늘을 예측하는 게 아니라, 지금의 데이터로 즉시 고객에게 제안할 수 있는 환경이 갖춰져 있는 거죠.
또 하나는 사람인데요. 2008년 우리나라에 아이폰이 처음 들어왔을 때 타겟 연령대가 35~40세였거든요. 지금 그들은 50대가 넘었어요. 중장년층이라고 핸드폰을 못 쓰는 게 아니죠. 밀레니얼과 중장년층이 디지털로 연결되어 있어요. 거기다 코로나19로 인해 더 많은 온라인화가 진행되어, 많은 데이터가 쌓이고 있어요. 기술, 사람, 환경의 변화로 인해 보다 데이터를 의미있게 사용할 수 있게 된 것입니다.
특히 요즘 젊은 세대의 소비 성향은 다른 사람이 무언가를 소비한다고 따라서 소비하는 게 아니에요. 나만의 가치 소비를 하는 방향으로 라이프스타일이 바뀌고 있지요. 트렌드를 이끄는 하나의 선도 브랜드를 만드는 게 아니라, 고객이 무엇을 원하는지 쫓아가야 하는 상황이에요. 고객의 성향을 이해하고, 니즈를 파악하는 센서를 찾아가는 것이 데이터가 하는 역할입니다.
그렇기 때문에 이제 데이터 없이 살 수 없는 세상이 되었어요. 보다 더 많은 고객을 하나하나 이해하기 위해서는 반드시 데이터가 있어야만 우리가 하고자 하는 비즈니스를 실패하지 않을 수 있습니다.
숫자를 봐도 무슨 뜻인지 모르겠고, 일단 겁부터 나는 내추럴 본 문과에게 해주고 싶은 말이 있다면?
제 생각에는 데이터가 겁이 난다기보다, 귀찮을 가능성이 높아요. 저 같은 사람도 데이터를 만들고 모으기 위해서 앞단에서 하나하나 태깅(tagging)하는 건 엄청 귀찮고 지저분하고 하기 싫은 일이거든요. 어떻게 보면 디지털 트랜스포메이션 영역의 3D 일이라고 생각해요(웃음).
그렇지만 그 귀차니즘을 한 번은 꼭 넘기셔야 될 것 같아요. 1만 시간의 법칙이라는 말도 있잖아요.
먼저 데이터화 하고 싶은 영역을 하나 정해 보세요. 예를 들어 "나는 고객들이 남기는 댓글을 카테고리에 나눠 보겠어"라는 과제부터 해 보시는 거예요. 하나를 성공하고 나면 다음에도 도전할 수 있으니까요.
이렇게 데이터를 정리하고 나서, 곧바로 내가 몰랐던 새로운 무언가를 발견할 거라고 생각하시면 안 돼요. 세상에 아예 없었던 새로운 걸 찾는 건 나중 일이고요. 내 경험적인 주장을 검증하는 것부터 시작해 보시길 추천 드려요. 우리 가게에서 배달로 가장 많이 팔리는 것은 A메뉴라고 생각했는데, 실제 매출을 데이터화 해 보면 B메뉴도 A 못지 않게 팔렸을지도 몰라요. 그러면 A메뉴에만 집중하는 게 아니라 B메뉴에도 관심을 가질 근거가 되겠죠.
말씀을 듣고 보니 소위 말하는 '노가다'라는 생각이 드네요.
맞아요(웃음). 2016년도에 알리바바의 마윈이 "우리에게 석유 못지 않게 중요한 것이 데이터"라고 말했어요. 모두가 데이터는 혁신의 키워드라고 말하지만, 사실 실무적으로 접근하면 혁신과는 거리가 멀다는 생각도 드는 거죠.
데이터는 혁신이 아니라 그냥 베이스캠프인 거예요. 끊임없이 지치지 않고 투자해 나가야 변화가 느껴지는 거죠. 우주선을 쏠 때 각도가 3도만 달라져도 우주에서는 실패냐 성공이냐가 좌우된다고 하잖아요. 데이터 분야가 딱 이래요. 처음에는 별 거 아닌 것 같아도, 꾸준히 노력해서 쌓아 가면 나중에는 따라잡을 수 없는 차이가 나요.
아마존, 네이버, 카카오... 모두 마찬가지예요. 네이버 쇼핑이 어느 날 갑자기 엄청난 데이터를 가지고 등장한 게 아니거든요. 2012년도에 N샵으로 시작할 때부터 데이터를 모으고 분석했어요. 어느 순간 누군가가 아이디어를 내서 번쩍 튀어나온 게 아니고요. 오랜 시간 데이터를 축적하고 고민하다가, '엣지 있는' 한 가지를 발견해서 도드라지게 되는 거거든요. 그런 의미에서 데이터는 베이스캠프라고 생각합니다.
데이터 중심의 사고란 무엇인가요?
사람들이 이런 말을 하잖아요.
"A쇼핑몰은 비싸니까 잘 안 사, 그렇지 않아?"
이건 데이터 중심의 사고일까요, 아닐까요?
물론 아니죠. 순수한 경험적인 사고예요.
"내 친구 5명이 전부 A쇼핑몰을 좋아했는데, 물어봤더니 최근 한 달 동안 A쇼핑몰 간 사람이 한 명도 없더라. 심지어 그 중 3명은 3개월 동안 한 번도 안 갔대."
굉장히 쉽고 단순하게 말하자면, 이것이 데이터 중심의 사고라고 생각합니다. 일상생활에서 이렇게 말하면 얼마나 정 떨어지겠어요(웃음). 하지만 내가 하는 비즈니스, 제품, 서비스를 만들 때에 있어서는 데이터로 말하는 게 필요하죠. 질문을 할 때부터 숫자를 넣고, 정량화하고, 객관적인 수치로 소통하고 생각하는 버릇이 데이터 중심의 사고라고 생각합니다.
같은 데이터를 보고도 어떤 사람들은 더 인사이트를 잘 읽어내는 것 같아요. 이런 시각도 훈련이 가능할까요?
어려운 질문이네요. 타고 나는 것도 있겠지만, 데이터 인사이트는 호기심 더하기 경험이라고 생각해요. 데이터를 보고도 차별적인 포인트를 찾아내는 여러가지 방법론이나 통계적인 기술도 있지만, 결국 숫자 속에서 고객을 찾아내는 건 속된 말로 '개인기'라고 하거든요.
저에게도 "그런 인사이트는 어떻게 찾는 거죠?"라고 질문하는 분들이 있어요. 그러면 웃으면서 "그건 제 노하우고 개인기입니다"라고 대답해요. 이걸 만들기 위해서는 호기심을 기반으로 다양한 경험을 하는 게 맞고요.
데이터를 기준으로 사고하는 연습도 중요합니다. 예를 들어 "우리 쇼핑몰에는 20대가 많이 와"라고 말하면 "많다는 기준이 뭐예요? 무엇에 비교했을 때 많아요?"라고 물어 보는 것이죠. 모두가 공감할 수 있는 기준을 찾아서 우리가 가진 숫자를 이와 비교해 보는 거예요.
제일 중요한 건 사람의 행동에 관심을 갖는 거예요. 요즘 사람들은 어떤 걸 좋아하는지, 20대는 왜 이렇게 행동하는지... 세상에 대한 호기심과 관심에 데이터로 사고하는 연습을 더하면, 장담하건대 5년 후에는 그런 노력을 하지 않는 사람에 비해 굉장한 데이터 기반의 인사이트를 확보한 사람으로 거듭날 수 있을 것이라고 저는 확신합니다.
데이터의 중요성에 대한 공감대가 없을 때, 어떻게 해야 하나요?
어려운 질문만 주시는데요(웃음). 사실 익숙하지 않은 사람들은 데이터로 얘기하는 것부터 듣기 싫어하잖아요(웃음).
데이터로 처음 시작해 보기 좋은 게 가설 검증인데요. 검증해서 가져가면 "그래, 내가 말했던 대로잖아. 다 아는 얘기야"라고 해요(웃음). AI나 딥러닝을 활용한 완전히 새로운 패턴을 가져가면 "무슨 얘기야?"라고 하고요.
사실 큰 기업 C레벨 시니어들은 연배가 높은 편이잖아요. 제가 이전에 같이 일하던 친구들한테는 인사이트 보고서를 작성한 뒤, 집에 가져가서 아버지에게 읽어 보고 이해 안 되는 부분 밑줄 쳐 달라고 해서 가져오라고 했어요(웃음).
데이터를 만들고 분석하는 것도 중요하지만, 그걸로 어떻게 의사결정자를 설득할 것인지도 중요하죠. 우리 같은 데이터로 무언가 해 보겠다는 의지를 가진 사람들이 노력해야 하는 분야예요. 어떻게 의사결정자가 이해할 수 있는 언어로 바꿀 것인지 고민해야죠. 그래서 제가 한동안 비유의 달인이 되기도 했어요.
전문적인 해석도 좋지만, 누구나 이해할 수 있게 쉬운 언어로 전환하는 것도 데이터를 다루는 분들이 갖춰야 할 역량이라고 생각해요. 그렇게 보면 상품기획, 마케팅에서 데이터를 분석하는 사람은 참 여러가지 역할을 해야 하죠.
그래서 저는 데이터로 뭔가 해 보겠다는 사람은 '데이터 큐레이터'가 되어야 한다고 생각해요. 미술관에 가면 도슨트가 아이들에게는 아이들의 수준에 맞게, 어른들에게는 어른의 수준에 맞게 작품을 설명해 주거든요. 데이터를 통해 인사이트를 만들고 분석하겠다는 사람도 그런 큐레이터를 목표로 해야 한다고 생각해요.
이번 온라인 컨퍼런스 <무조건 데이터>에서 황윤희 님의 강연을 들으면 이것 하나만큼은 알 수 있다! 무엇일까요?
제가 제일 하고 싶은 타이틀은 "Why data?", 즉 왜 데이터를 알아야 하는지, 구체적인 이유입니다. 데이터 중심의 사고 관점에서 숫자를 활용해서 알려 드리고 싶어요. 왜 실패하지 않으려면 데이터가 꼭 필요한지 인식할 수 있어요. 우리도 할 수 있다는 용기를 가질 수 있도록, 한두가지 사례를 통해 실용적인 내용도 알려 드릴게요.
▼황윤희 님 강연 들으러 가기
▼데이터로 의사결정할 때, 이것이 있어야 한다?
▼정답을 말해주는 데이터는 진짜 하나도 없다
▼출신·배경을 떠나 데이터로 인재를 채용한다면?
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