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[해시태그] 12월 매거진에서 뽑은 해시태그
*각 이미지를 누르면 해시태그가 담긴 12월 매거진 콘텐츠로 이동하실 수 있습니다. 경험과 노하우는 기업에서도 매우 중요한 가치이지만, 사람에게 직접적으로 의존해야 하는 단점이 있죠. 그래서 앞으로 더욱 중요해질 ‘데이터’에 대한 관점도 달라지고 있으며, 상황에 따라 다르게 적용돼야 하는 ‘해석의 문제’로 바라봐야 합니다. 빅데이터와 스몰 데이터의 관계와 살펴보며 인식과 통찰의 효율적인 방법에 대해 <인생, 무상>에서 살펴봅니다. 갈수록 강조되는 ‘데이터의 중요성’. 어떻게 데이터를 소중하게 여기고, 효과적으로 가공하여 현장에 녹여내는지는 디지털 트랜스포메이션 시대 산업 현장의 새로운 고민거리인데요. 데이터를 소중히 여기고 이를 효과적으로 가공, 분석해서 업무에 반영할 수 있는 시스템을 현장에 녹여내야 하죠. 데이터를 바라보는 관점에 대해 빅데이터와 스몰데이터의 개념과 사례를 통해 <실화의 탄생>에서 살펴봅니다. 소비자의 니즈에 부합하는 서비스와 상품을 개발하기 위해서는 궁극적으로 소비자의 맥락과 상황을 차악하고 인식해 이를 통할하는 능력이 필요한데요. 이것에 필요한 기술을 ‘초개인화 기술’이라 합니다. 데이터를 토대로 한 초개인화 기술을 활용함으로써 소비자에게 더욱 정교하게 다가가는 ‘초개인화 기술’에 대한 사례를 <마케팅 레시피>에서 살펴봅니다. 무수한 정보들 사이에서 어떤 정보를 믿어야할지, 고민되는 순간이 참 많아졌는데요. 그 속에서 가치있는 소비를 위해 진짜 정보를 가려내고, 치밀한 검증을 하는 소비자들에 대해 <테마툰>에서 알아봅니다.
[월간 매거진] 데이터를 통찰할 수 있는 브랜드의 능력! Discernable, 12월의 「Cheil」을 소개합니다!
최근 포털과 이동통신사, 금융 업계와 리테일 업계 등 이종 산업 간 업무 협약을 맺는 사례가 늘고 있습니다. 이런 이종결합의 밑바탕에는 바로 ‘데이터’가 차지하고 있죠. 자체적으로 보유한 단일 데이터로는 소비자 행동의 정확한 분석이 어렵기 때문에, 다른 기업의 데이터를 결합해 소비자 행동을 예측하고 마케팅을 고도화하기 위해서인데요. 데이터 활용은 이제 일부 IT 기업을 넘어 시장 전반에서 중요한 이슈가 됐고, 특히 빅데이터는 디지털 환경에서 경제 현상을 분석하고 미래를 예측하기 위한 중요한 화두가 되었죠. 4차 산업혁명의 기반이라 할 수 있는 빅데이터는 국가의 핵심 정책 과제일 뿐 아니라 기업에 있어서도 최고의 성장 동력으로 인식되고 있습니다. 그렇지만 빅데이터가 놓치는 부분을 해석할 수 있는 스몰 데이터도 각광받고 있으며, 최근에는 단순한 개인화 마케팅을 넘어 소비자들의 니즈를 정교하게 분석하는 ‘초개인화(hyper-personalization) 마케팅’까지 등장했습니다. 이번 매거진에서는 소유가 아니라 경험을 중시하는 요즘 소비자들에게 다가서기 위한 방법이 ’가치 경쟁’이 된 지금 소비자들의 허용 가능한 모든 정보를 수집해 비즈니스를 이해하고 고객이 직면한 문제에 대한 실질적 해결책을 제시하는 전략에 대해 알아봅니다. 12월 매거진 「Cheil」에서 확인해보세요! 매거진 12월 호, <인생, 무상(人生務想)>에서는 빅데이터와 스몰 데이터의 관계가 ‘우열의 문제’가 아니라 상황에 따라 다르게 적용돼야 하는 ‘해석의 문제’로 보고 인식과 통찰의 효율적 방법에 대해 생각해봅니다. 기존의 개인화 서비스가 데이터를 토대로…
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‘거시’와 ‘미시’를 함께 통찰하라
왼손엔 ‘망원경’, 오른손엔 ‘현미경’ 단 한 번도 소비하지 않은 하루를 달력에 기록할 수 있을까? 24시간 동안 침대 밖을 나가지 않아도 최소한 수돗물과 전력 정도는 소비해야 한다. 그러니 ‘無소비의 날’은 불가능하다. 그리고 우리의 호흡과도 같은 크고 작은 소비 모두는 다양한 형태의 ‘흔적’으로 남는다. 카드 사용 내역은 기본이고 단순한 검색 행위마저 어딘가에 저장된다. 이렇게 저장된 막대한 양의 데이터는 AI와 결합돼 가치가 추출되고 결과가 분석돼, ‘소비 인류(Homo Consumus)’의 패턴과 상태를 파악하는 핵심 도구가 된다. 이런 빅데이터에 대한 관심의 증폭은 최근 통계학과의 높은 경쟁률만 봐도 알 수 있다. 여러 정황이 말해주듯 확실히 빅데이터는 ‘4차산업의 기반’이라 불러도 무방하다. 전 세계 풍력 발전기 중 1/3을 생산하는 덴마크의 글로벌 에너지 기업 베스타스(Vestas)는 빅데이터 솔루션으로 가장 많은 전력을 생산할 수 있는 최적의 장소를 찾아 풍력 터빈을 배치한다고 한다. 쉽게 말해, 발품을 팔지 않아도 전 세계 기후 데이터를 종합해 바람이 가장 많은 부는 곳을 찾는다는 얘기다. 그런가 하면 빅데이터가 아닌 스몰데이터의 위력을 실감케 한 사례도 있다. 2000년대 초, 경영 위기에 처한 레고는 빅데이터 분석을 통해 “디지털 세대는 즉각적인 만족에 익숙하다”는 결론을 내리고 어린이들이 쉽게 조립할 수 있는 큼지막한 블록을 생산하기로 결정했다. 그러나 결과는 그다지 좋지 않았다. 이에 레고의 마케터들은…
디지털 트랜스포메이션 시대, 데이터를 바라보는 관점
‘데이터’라는 말이 실제 쓸모보다 마케팅 용도로 더 많이 쓰이다 보니, 그 영향력을 극대화하는 단어들이 엉뚱한 의미로 주목받는 경우가 많다. 현재 데이터의 의미가 가장 왜곡되는 단어는 ‘빅데이터’가 아닐까? ‘큰 데이터’라는 말은 아직 준비되지 않은 기업들에게 그 자체로 불안함을 불러일으키기 때문이다. 물론 빅데이터가 말 그대로 ‘큰 데이터’를 가리키는 것은 맞다. 문제는 데이터가 크다는 것이 으레 양적인 의미를 기대하게 한다는 점이다. 예를 들어 ‘전 국민의 의료 정보 데이터’나 ‘지난 10년간의 실시간 환율 변동 데이터’처럼 숫자 한두 개로 읽어낼 수 없는 막대한 양의 정보를 떠올리게 된다. 하지만 사실 이 정도로 명확하게 수집되는 데이터는 빅데이터의 범주에 넣을 필요가 없는 경우가 많다. 대부분 수치로 이뤄지는 정보들은 기존의 전통적인 데이터베이스로 충분히 처리할 수 있고, 심지어 날로 성능이 높아지는 PC에서 엑셀로도 처리할 수 있기 때문이다. 빅데이터에서 집중해야 하는 가치, 즉 ‘크다’의 의미는 기존 우리가 갖고 있는 데이터와 전혀 다른 형태의 정보들이 수집될 수 있다는 것이다. 단순히 숫자나 글자가 아니라 이미지, 영상, 소리를 비롯해 우리가 이제까지 데이터라고 생각하지 못해서 다루지 않았던, 또 기술적으로 다룰 수 없었던 것들이 ‘데이터’로서 가치를 가질 수 있는 가능성을 바라보는 것이 바로 빅데이터에서 놓치지 말아야 할 가치다. 그래서 새로운 형태의 데이터를 무작위로 담아둘 수 있는…