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by Up Side Feb 01. 2017

리서치| ② 빅데이터와 기술의 발전, 리서치의 미래는?

2년차, 그룹인터뷰

- 참고 -
① 리서치 회사, 뭐하는 곳이야?
https://brunch.co.kr/@upside/88

자료의 신뢰도와 깊이가 굉장히 중요하니, 일이 그만큼 많을 수 밖에 없겠네요. 설문지 구성에서도 그런 고민이 있을 것 같아요. 어떻게 구성해야 가장 객관적이고 정확한 정보를 얻을 수 있는가에 대해 고민하시죠?

J: 당연하죠! 질문을 어떻게 하느냐에 따라 조사 결과 값이 달라지는 경우도 있어서, 그 부분도 신경을 써야 해요. 예를 들어서 어떤 이슈에 대해 긍정~부정 답변을 5점 척도로 받는다고 하면, 긍정을 1점으로 할 것인지, 부정을 1점으로 할 것인지에 따라서도 달라질 수 있구요.

그럼 그 방법을 결정할 때, 연구원 개개인이 판단하는 건가요?

J: 보통은 기존에 했었던 선행 조사들을 참고해요. 축적된 데이터가 워낙 많기 때문에 이미 어떤 내용에 대해 조사할 것이냐에 따라 질문이 정형화 되어 있죠. 정확성을 물론이고, 효율성 측면에서도 좋죠!

H: 그리고, 본 설문을 진행하기 전에 파일럿 조사를 먼저 하거든요. 그걸 통해서 응답값의 신뢰도와 타당도를 평가하고 본 설문을 진행하기도 해요.

그리고 리서치 회사마다 각자 '객관성'이나 '정확성'을 높이기 위한 툴을 가지고 있을 거에요.

BCG 매트릭스처럼 컨설팅 회사가 분석 툴을 개발하듯, 리서치 회사도 마찬가지죠.

J: 그리고, 아까 잠깐 이야기 한 것처럼 '표본 설정'도 중요한데요. 표본을 어떻게 설정하느냐에 따라 결과값이 달라지니까요. 보통은 객관적인 지표를 바탕으로 비율을 정하죠. 예를 들면 과거 A라는 제품을 구매하던 사람들의 남녀 성비라던지, 연령이라던지 이런 게 나오면 신상품 출시를 위한 설문조사 쿼터표 제작할 때도 그 비율을 참조하는 거죠.

그런데 표본이 쉽게 구해지기는 하나요? 정확한 비율에 따라서?

H: 좀 더 자세히 설명드리자면, 정량조사 중 일반 소비자를 대상으로 한 경우에는 주민등록인구통계를 활용해서 비율을 할당해요. 이 경우에는 비교적 표본 모집이 어렵지 않죠. 타겟에 빨리 도달해서 실사를 기간내에 끝내는 것이 리서치 회사의 경쟁력이기도 해요.

J: 네! 반면, 정성조사는 심도 있는 질문들이 주가 되다보니 표본의 조건을 까다롭게 설정하는 경우가 꽤 있죠. 예를 들어, 과거에 특정제품을 구매한 사람이여야 한다던지, 특정 직업을 가진 사람이 필요한 경우가 있는데 이럴 땐 표본 모집도 어려워집니다. 그래서 각 리서치 회사마다 패널을 관리하고 적격 응답자를 찾아주는 지원부서가 있어요.

관련해서 한 가지 질문이 있어요~ 온라인으로 패널을 모집하는 리서치 스타트업을 본 적이 있거든요. 전통적인 리서치 업계에서는 어떻게 보고 있나요?

H: 온라인 패널은 저희 회사에도 있는데, 말씀하신 스타트업의 경우에는 이런 패널만 전문적으로 모집하는 회사인가보네요. 그런데 패널을 모으는 것 뿐만 아니라, 유지하고 관리하고 보수하는 게 매우 어려워요. 예를 들어, 3달 이내에 조사했던 패널은 다시 리서치 조사에 참여하지 못하게 한다던지, 불성실한 응답을 한 패널은 탈퇴를 시킨다던지 하는 작업들이 계속적으로 필요합니다. 군소 패널 회사들은 이러한 규정들이 잘 지켜지지 않는다고 들은 것 같아요.

그럼 혹시 빅데이터에 대해선 들어보신 적 있으세요? 빅데이터 때문에 미래에 사라질 직업으로 회계사, 리서치 연구원 등이 거론되고 있던데, 실제 일하시는 분들의 생각은 어떤 지 궁금합니다.

J: 빅데이터가 요즘 핫이슈죠. 저도 그런 기사를 본 적이 있어요. 구매 기록 등의 데이터를 바탕으로 소비 패턴을 분석하는 게 가능해졌기 때문이겠죠. 그럼 별도로 리서치 회사의 조사가 필요 없을 거라 판단한 거 같아요. 그렇지만 그런 소비패턴 분석 외에도 다양한 주제를 리서치 회사가 다루고 있기 때문에 지금까지는 크게 '위기'라고 생각하진 않아요. 물론, 그런 흐름 때문에 리서치 업계는 점점 더 정성조사에 집중하는 분위기에요.정성조사는 다이내믹한 환경에서 응답자와의 지속적인 대화를 통해 정보를 뽑아내는 것이기 때문에,쉽게 컴퓨터로 대체되어 얻을 수 없거든요.

H: 맞아요. 물론 빅데이터 관련한 기술이 얼마나 발전했고, 어느 선상까지 이루어질 것인지에 대한 기준에 따라 이야기가 달라지겠죠?

'사람의 마음을 읽는 기술'이 발명된다면 사실 리서치가 필요 없어질 수도 있겠지만,

제가 알기론 마케팅 리서치를 진행할 수 있는 기술이나 그 정도로 '방대한 양'의 빅데이터가 없다고 알고 있습니다. 구글 정도나 그런 활동이 가능하다고 들었어요.

사람의 마음을 읽는 기술이라..! 그럼 혹시 '아이트래킹'을 통한 설문 방식은 들어보셨어요? 카이스트 정재승 교수님의 강연을 들은 적이 있는데, 기존의 설문지 형태는 응답자가 설문이라는 것을 '인식'한 상태에서 답하는 거라 실제 행동하고 다른 결과가 나오기도 한다더라구요. 그래서 새로운 리서치 방식들이 시도되고 있다고 하던데, 일하시는 곳도 그러한가요?

H: 아이트래킹으로 제품 UT(Usability Test) 등을 진행하고 있습니다. 최근에 저희 회사에서는 Face Reader라는 시스템도 도입해서 응답자의 표정을 읽는 조사 기법도 도입했어요. 하지만 이 같은 방법들조차도 '조사'라는 것을 인식하고 시험에 참여하는 것이기 때문에 기존 설문 방식의 '오류 가능성'의 한계는 여전히 가지고 있긴 하네요.

Disclaimer
Up(業) Side의 인터뷰는 개인적 경험 및 이야기를 담고 있으며,
특정 회사의 상황이나 입장을 대변하는 글이 아님을 밝힙니다.

Part 3
[리서치| ③ 나의 연구원 생활은 몇 점인가요?]에서 이어집니다.