고객 맞춤형 전략을 이끌어 내는 빅데이터 마케팅

빅데이터, 기업 경영과 학문의 근간을 바꾸다

과거에는 ‘데이터’ 하면 엑셀에 사용되는 숫자 기반의 데이터를 의미했다. 기업의 매출액, 직원 수, 개인 연봉, 학생들의 TOEIC 점수 등이 이에 속한다. 그런데 어느 순간부터 IT 기술의 발전에 힘입어 사진, 동영상, 음성, 블로그에 올린 댓글, SNS 문자 메시지처럼 다양한 형태의 기록이 점차 쌓이게 됐는데, 이전까지 데이터라고 생각되지 않았던 바로 이런 방대한 양의 데이터가 바로 빅데이터의 원조이다. 데이터 전문가들이 이렇게 쌓인 데이터를 분석해 의미 있는 결과를 발표하기 시작하면서부터 빅데이터가 세상에 알려지기 시작했다.

그렇다면 빅데이터가 왜 세상을 바꾸고 있을까? 필자가 재미있게 공부했던 과목 중 하나가 ‘소비자 행동론’이었다. 행동 예측이 쉽지 않은 소비자들이 어떤 상황에서 특정하게 움직이는 현상을 연구하는 것도 흥미로웠고, 그런 패턴을 기업 경영에 실제로 응용하는 실용적인 학문이었기 때문에 관심이 많았다. 하지만 이젠 얘기가 완전히 달라졌다.

요즘 소비자들은 본인도 모르는 수많은 디지털 흔적(Digital Footprint)을 남긴다. 아침에 스마트폰으로 주요 기사를 검색하고, 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하며, TV가 아닌 스마트폰을 통해 관심 있는 TV 프로그램을 시청한다. 그리고 택배로 배달받은 물품의 사용 후기를 개인 페이스북이나 트위터에 올린다. 심지어 위치 추적 태그를 설정한 소비자들은 본인의 의지와 관계없이 그들이 언제 어디로 움직였는지에 대한 동선까지 모두 기록으로 남긴다. 결국 스마트폰이나 PC를 사용하는 현대인은 아침에 일어나서부터 잠드는 순간까지 모든 행동을 알 수 있으며, 이런 기록은 지금 이 순간에도 계속 쌓이고 있다.

예전에는 고객의 니즈와 만족도를 파악하기 힘들었기 때문에 이에 대한 연구를 꾸준히 해 왔다. 하지만 아마존 같은 기업은 빅데이터를 이용해 고객들이 필요한 물품을 미리 예측하고, 소비자가 온라인에서 구매 버튼을 누르기만 하면 바로 배달이 가능한 ‘예측 배송 시스템’을 이미 구축했다. 고객 맞춤형 마케팅이 빅데이터를 통해 현실적으로 가능하게 된 것이다. 이 같은 일을 현실화시킨 것은 수천 명의 데이터 과학자들이다. 앞으로 마케팅에 대한 의사결정은 더 이상 사람이 아닌, 데이터 과학자들이 만들어 낸 인공지능이 하지 않을까란 생각도 해 본다.

빅데이터를 활용한 마케팅 사례

빅데이터를 활용한 마케팅 사례는 이미 너무나 많다. 호텔 하나 없는 호텔 가격 비교 사이트들이 호텔 산업을 좌지우지하고, 택시 하나 없는 우버택시가 미국 운송업에 큰 영향을 미친다. 그런가 하면 은행 지점 하나 없는 온라인 은행이 빅데이터를 바탕으로 오프라인 은행의 최고 적수로 떠오르고 있다. 물론 이런 사례들은 글로벌 IT 기업들에게나 해당되는 얘기로 들릴 수 있을 것이다. 하지만 한국 상황에서 보더라도, 어느 정도 고객 데이터를 가지고 있는 기업이라면 빅데이터를 기반으로 한 마케팅 전략을 얼마든지 수행할 수 있다.

예를 들어, 보험 회사의 경우 기존 고객들이 재계약을 할 것인지 그렇지 않을지를 더 정확히 알 수 있다면, 그리고 우량 고객인지 그렇지 않은 고객인지를 미리 예측할 수만 있다면 리스크를 훨씬 줄일 수 있을 것이다. 온라인 쇼핑에서도 물건을 자주 반품했던 경험이 있는 고객의 데이터를 바탕으로 알고리즘을 개발한 후, 현재 고객 중 앞으로 반품할 확률이 높은 고객군을 분류해 낼 수 있다면 기업 운영에 도움이 될 것이다. 이런 고객군에게는 반품하지 않을 경우 다양한 할인 혜택이 있음을 고지해 반품 확률을 줄일 수도 있기 때문이다. 또한 TV 홈쇼핑에서 액세서리를 구매한 고객이 3개월 안에 구두를 구매할 확률이 높게 나타난다면 해당 고객들에게 구두 쿠폰을 미리 발송할 수 있다.

의학 분야에서도 환자들의 유전자 기록을 분석해 향후 발생할 확률이 높은 질환에 대해 예방하는 고객 맞춤형 처방을 시행할 수 있다. 이는 환자뿐만 아니라 보험 회사들에게도 매우 중요한 관심사일 것이다. 사실 이런 분석을 가능하게 해 주는 것이 바로 인공신경망과 기계 학습을 통한 인공지능의 활용이다.

<Modeler에서 기계 학습과 인공신경망을 이용, 점포 매출액을 예측한 사례>

빅데이터 마케팅이 성공하기 위해 필요한 요소는?

그렇다면 어떻게 해야 빅데이터 마케팅을 잘 운영하는 기업이 될 수 있을까? 빅데이터 마케팅이 성공하는 데 필수 요소는 고객의 빅데이터 확보와 그에 따른 전문 인력 양성이다. 빅데이터는 백사장의 모래라고 할 수 있으며, 거기서 진주를 발견해 내는 사람이 바로 데이터 과학자(Data Scientist)이다. 아무리 데이터를 잘 수집해 놨다 하더라도, 데이터를 분석하지 못하거나 의미 있는 결과를 찾지 못한다면 모래에서 진주가 아닌 모래만 찾는 것과 다를 바 없다. 빅데이터 기업의 최종 승부는 데이터 과학자의 능력에서 판가름 날 확률이 높다. 미국의 IT Big 5인 애플, 구글, 마이크로소프트, 아마존, 페이스북이 유능한 데이터 과학자 모시기에 혈안이 돼 있는 이유도 바로 이 때문이다.

그런데 국내에서는 현실적 문제가 먼저 해결돼야 한다. 한국에선 각종 법 규제로 인해 빅데이터를 자유롭게 접하는 데 한계가 있다. 빅데이터를 많이 다뤄볼수록 데이터 과학자들의 실력이 오르는데, 대부분 기업에서 그런 환경 자체가 조성돼 있지 않아 전문적 데이터 과학자 양성이 쉽지 않다. 또한 기업에서는 기업의 구조와 관련 산업 전반을 이해하는 기업 맞춤형 데이터 과학자의 육성이 필요한데, 문제는 이러한 데이터 과학자가 하루아침에 양성되는 게 아니며 맞춤형 전문 인력으로 성장하기까지 절대적 시간이 필요하다는 것이다. 결국 장기적 전망을 갖고 꾸준히 투자할 수밖에 없다.

손쉽게 사용 가능한 빅데이터, 구글 트렌드

그렇다면 빅데이터는 훈련된 전문가들만이 활용할 수 있는 분야일까? 꼭 그런 것만은 아니다. 빅데이터에 대해서 잘 모르는 마케터들도 간단히 사용할 수 있는 매우 유용한 빅데이터 사이트가 있다. 바로 구글 트렌드(trends.google.com)이다. 구글 트렌드는 구글 사용자들이 검색한 단어의 검색량을 100을 기준으로 표준화해 제공하는 서비스로서, 검색 지역과 기간 등을 설정할 수 있다. 그리고 우리는 이곳에서 원하는 데이터를 얼마든지 얻을 수 있다.

예를 들어 요즘 명품 브랜드 구찌의 열풍이 대단하다. 의류 관련 마케터라면 당연히 알고 있는 내용일 것이다. 그런데 이것이 과연 전 세계적 현상일까 아니면 한국만의 현상일까? 또한 과연 얼마나 인기일까? 이러한 답을 구글 트렌드에서 찾을 수 있다. 구글 트렌드에서 명품 브랜드인 루이비통, 샤넬, 구찌, 버버리에 대한 전 세계 5년 동안 검색량은 다음과 같다.

4개 기업의 검색량을 보면 전반적으로 11~12월 말이 가장 높다. 이는 크리스마스 이브에서 새해 연휴 기간에 해당되는데, 실제 매출도 가장 높을 때다. 2012년부터 현재까지 루이비통(파란색)과 샤넬(붉은색)이 치열하게 경쟁하고 있음을 볼 수 있다. 그런데 특이하게 구찌(노란색)의 검색량이 2017년부터 가파르게 상승하고 있음을 볼 수 있다. 이처럼 검색량의 증가는 소비자들의 관심을 의미하고, 이러한 관심은 당연히 기업 매출로 이어지게 된다.

2012년부터 전 세계 지역별 관심도(검색량이 가장 많은 지역이 색깔로 표시됨)의 변화량을 보면, 기업에 대한 관심이 어떻게 변화했는지 알 수 있다.

결국 구글 트렌드를 통해서 우리는 원하는 기업이나 관심 분야의 검색 기록을 원하는 지역뿐만 아니라 시간대를 지정해서 데이터를 얻을 수 있다. 이제 빅데이터는 우리에게 많은 유용한 결과를 가져다주고 있으며, 그것을 해석하고 실전에 사용하는 것도 바로 우리의 몫이다. 다가올 미래를 예측하고 변화하는 고객의 움직임을 알고 싶은 마케터라면 빅데이터에 대한 활용과 분석은 필수 요소이자 상대방과 차별화시킬 수 있는 가장 중요한 경쟁력이지 않을까 생각해 본다.

* 우종필은 세종대 경영학과 교수로 빅데이터 MBA 주임교수직을 맡고 있다. 미국 제45대 대통령 선거에서 빅데이터를 이용, 트럼프 후보의 당선은 물론 선거인단 수까지 거의 정확히 예측해 화제가 됐다. 저서로는 『빅테이터 분석대로 미래는 이루어진다』, 『구조방정식모델 개념과 이해』 등이 있다.