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기획∣빅데이터 가치와 발전방향

가치 있지만, 비즈니스 목적과 데이터 공유 이뤄져야 성공한다

방창완 편집국장 기자
등록 2015.05.29 15:14
조회수 3,576

기획∣빅데이터 가치와 발전방향

금융, 유통 시장 빅데이터 현황

가치 있지만, 비즈니스 목적과 데이터 공유 이뤄져야 성공한다

현 시점에서 빅데이터에 대한 사용자들의 관심은 어느 정도일까?

표면적으론 빅데이터가 향후 ‘디지털라이제이션’ 혹은 비대면 채널을 강화하기 위한 활용전략으로 떠오른 다는 생각에 ‘예의 주시’를 하고 있다. 하지만 적어도 일부 금융업과 유통분야에서는 현재의 기술적 발전에 대해선 인정을 하지만, 활용 측면에선 고개를 절래 내밀고 있다. 아직까지 분석과 활용 측면에서 더딘 발전의 모습을 보이고 있기 때문이다. 하지만 업계에서는 신규 비즈니스를 견인하는 핵심 축으로 ‘빅데이터’를 거론하는데 주저하지 않고 있다.

방창완 편집국장 bang@ciociso.com

이는 가능성 때문이다. IT 기술이 급진전하면서, 디지털 데이터양은 늘어나고, 데이터 분석으로 인한 가치가 지속적으로 높아지고 있기 때문이다. 기업들은 저마다의 사업 모델 안에서 방법론을 찾기 위해 고심하고 있다. 업계에서는 ‘비즈니스 모델 확립’과 ‘데이터 개방’, ‘분석능력 고도화’라는 세 가지 문제가 해결된다면, 빅데이터는 새로운 성장 동력을 얻을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

과거, CRM(고객관계관리시스템) 열풍이 불었을 때 IT 산업에서는 ‘데이터로 고객을 파악한다는’ 생소한 개념에 많은 관심을 보였다. 실제 고객 기반의 데이터와 실행 프로세스를 연계하면 상당한 마케팅 효과를 볼 수 있을 것으로 기대했다. 하지만 결과는 많은 부분이 실험적인 형태로 그쳤으며, 효과에 대해서도 반신반의하는 분위기였다.

모 유통기업의 CIO는 “한때 CRM의 ‘C’자도 꺼내지 말라”라는 이야기가 있었다고 토로했다. 이 말에는 CRM 프로젝트가 기대했던 것과는 달리 실망감만을 안겨준 프로젝트였다는 자조적인 의미가 내포되어 있다. 프로젝트를 진행하면 당장 수치상으로 높은 결과를 안겨 줄 것으로 기대했는데, 막상 하고 나니 이것이 끝이 아니라 시작이었다는 것이다.

프로젝트 진행 이후, 데이터를 분석하거나 고객 데이터를 끌어오는 과정에서 많은 어려움이 있었다. 실행을 위한 데이터 관리 업무가 결코 만만치 않으며, 실행 이후 결과에 대한 ROI가 불분명했기 때문에 경영 측에 어필하기가 쉽지 않았다는 것이다. 최근 빅데이터는 CRM에 비정형 데이터가 얹어지면서, 데이터의 시각을 높이는 수준만 올렸을 뿐이며, 과거의 분석방법이나 ROI 측면에서는 별다른 발전을 보이지 않고 있다고 혹평하는 이들도 있다.

그도 그럴 것이, 빅데이터 프로젝트에 선뜻 나서지 못하고 있는 기업들은 명확한 비즈니스 밸류를 찾지 못하고 있다는 공통적인 고민을 안고 있다.

뉴 트렌드와 리스크관리에 빅데이터 관심 모아져

하지만 이런 어려움에도 불구하고 ‘빅데이터’는 여전히 기업들에게 ‘고객을 알게 해주는 효율적인 도구’로 떠오르고 있다. 고객에 대한 관심은 고객의 ‘라이프 스타일’을 파악해 필요한 서비스를 제공함으로써 고객과 기업의 신뢰를 강화할 수 있기 때문이다. 요즘처럼 상품의 수준이 엇비슷해진 제조 및 유통, 금융 서비스업이나 가입자 포화상태에 이른 통신사의 경우는 ‘가격 할인’만으로 고객을 잡아 두기엔 어려움이 있다. 또한 미래의 트렌드에 대해서도 대비할 필요가 있다는 것이다.

고객의 심리를 파악해 원하는 상품과 서비스를 제공함으로써 지속적으로 고객과의 ‘커뮤니케이션’을 강화하는 것이 기업들의 공통된 견해이다. 고객과의 접촉점을 늘리다보면, 결국 많은 통찰력을 얻게 된다. 이런 통찰력이 결국 더 많은 고객을 확보할 수 있는 무기가 되는 것이다. 미래의 트렌드 측면에 있어서도 빅데이터는 최근 IoT(사물인터넷), 핀테크 서비스, 디지털 마케팅과 밀접한 연관관계를 갖고 있다.

최근에는 빅데이터가 기업 리스크 관리(사기방지, 고객 불만처리, 보안 및 장애관리) 영역에 사용되면서 과거와는 달리 활용성에 많은 가능성을 보이고 있다.

분석의 고도화 능력이 필요하다

GS홈쇼핑의 김준식 상무는 “현재 추천엔진을 도입한지 4년여 세월이 흘렀다. 고객 데이터에 대한 관심은 여전히 많다. 고객이 원하는 바를 파악해 새로운 인사이트를 찾는 노력이 필요하다. 빅데이터는 기존 정형화된 데이터외에도 하둡기반 비정형 데이터, 그리고 트랜젝션 데이터를 통합해 분석하고 있다”고 말했다.

회사의 인사이트를 정의하고, 이를 데이터화해서 가치를 창출하는 방법을 정의할 필요가 있다. 그는 “쇼핑업의 경우는 개인화 추천엔진을 주로 활용한다. 트랜젝션 데이터와 빅데이터, 로그 데이터를 확보해 이를 비즈니스에 응용하고 있다. 이에는 고객에 대한 일관된 인사이트를 확보하는 것이 중요하다. 고객을 아는 것이 중요한 만큼 판매 스킬을 강화할 필요가 있다”고 설명했다.

하지만 이런 노력들이 고객을 알아가는 기본적인 과정이 될 수 있겠지만, 더 높은 가치를 얻기 위해서는 분석에 있어서 고도화가 필요하다고 지적한다. 김준식 상무는 사람에게 각인된 고객 경험정보를 컴퓨터가 인지하고, 분석해 실행하기에는 아직까지 한계가 있다는 것이다. 단순히 무작위 데이터를 쌓는 것이 아니라, 이를 적절하게 활용하기 위해서는 고급 분석 능력이 필요하다는 것.

일반적으로 유통 분야에서는 아마존의 ‘추천 알고리즘(고객이 선호하는 상품을 추천하는 것)’을 활용하고 있지만, 이것은 보편적인 수준의 마케팅 방법론이다. 현재 데이터를 다루는 데이터 분석가의 수준은 커버리지는 넓지만, 깊이는 얕은 수준이어서, 분석의 수준과 행동방식에 대한 완성도를 높일 필요가 있다.

BGF리테일 송지택 상무는 “빅데이터의 출현이 하둡을 껴안으면서 프로세스 성능 면에서는 과거와 달리 많은 발전을 보이고 있지만, 고객 분석과 실행에 있어서는 별반 다를 것이 없다”고 말했다. 진지하게 CRM에 대해 고민하는 흔적이 보이지 않는다는 것. 다양한 세미나와 신문기사를 보더라도 고객 인사이트 확보를 위한 분석에 대해서는 여전히 정체된 상태이고, 소셜과 인메모리와 같은 시스템 이야기만 난무하고 있는 경향이 있다는 것이다.

하지만, 기술의 발전이 새로운 분석 방법에 대한 가능성을 주는 것은 사실이다. 그는 “작게라도 보안적인 요소를 피할 수 있는 테마라면, 실행해볼 가치가 있다. GE와 같이 로(Raw) 데이터를 기반으로 이상 징후를 파악해 메인터넌스에 활용할 수 있다. 지금은 빠르게 분석할 수 있는 기반이 되어 있어서 필요한 패턴을 손쉽게 찾아낼 수 있을 것”이라고 말했다.

하지만 이런 견해는 ‘사람’이 배제된 ‘기기’에 한해서 이다. 사람이 개입된 고급분석을 위해서는 기술적인 발전외에도 다양한 분석 모델이 실제 성공사례로 공유되고 활용돼야 할 것으로 보인다.

데이터를 공유해서 활용도 넓혀야

신한카드의 김재룡 본부장은 “IT 기술도 필요하지만, 어떤 데이터가 필요한지 이를 파악할 필요가 있다. 내부 데이터 분석으로는 한계가 있기 때문에 외부데이터에 대한 연계가 필요하다. 공공 데이터 개방이 이뤄지면서 통계 데이터를 적극 활용하려는 의지를 보이고 있다”고 말했다. 데이터는 외부와 연계했을 때 다양한 분석 가능성 및 활용도를 높일 수 있는 만큼 되도록 많은 부분이 서로 공유돼야 한다는 것이다.

이와 함께 김재룡 본부장은 과거에는 이미 확보된 데이터로 분석하려는 경향이 컸지만 이제는 거꾸로, 무엇을 하기 위해서는 ‘어떤 데이터가 필요한가’라는 접근 방법이 예전과는 달라진 경향이라고 설명했다.

과거에는 존재해 있는 데이터로 분석을 했지만, 이제는 목적에 의해 필요한 데이터를 취합해 가는 방법이 효과적일 수 있다. 목적이 분명하기 때문에 필요한 데이터를 모을 수 있다면 이에 대한 결과물은 어떤 형태로든 나올 수 있다.

그는 이런 역발상을 통해 데이터 활용을 활성화할 필요가 있다는 지적이다. 처음에는 소셜 데이터 분석이 빅데이터인 것으로 생각했지만, 실제 사용할 수 있는 것이 적다는 점을 감안해 목적에 의해 필요한 데이터를 취합하는 방법으로 데이터 접근 방법이 바뀌고 있는 것이다. 결국 빅데이터의 가치는 인프라 보다는 ‘데이터를 통해 무엇을 할 건지’에 대한 방향이 잡혀 있느냐가 관건이 되고 있다.

보험사의 경우는 빅데이터 가치에 대해 데이터 공유를 통한 ‘서비스의 개선’에 관심을 갖고 있다. 동양생명의 박재용이사는 “보통 외국계 회사의 경우, 보험심사를 위해 외부 데이터를 활용하는데 심사처리 시간이 몇 분 안에 이뤄지고 있다”고 말했다. 이런 신속한 처리는 시스템에 있지는 않다. 비교적 환자 병력에 대한 공유가 잘 이뤄져 신속한 분석과 판단이 가능해 지는 것이다. 고객이 약을 사용한 이력 정보가 공유되어 비교적 빠르게 심사결과를 낼 수 있다.

국내의 경우는 주로 고객이 기입한 내용 위주로 심사가 이뤄져 정보가 부족해 시간 측면에서 더디가 진행되는 경향이 있다는 것. 많은 부분에 있어서 규제가 없어진다면, 빅데이터의 활용 가능성은 높아질 수 있다는 지적이다. 개방의 편의성은 향후 보험업계에 새로운 서비스에 대한 가능성을 높일 수 있다. 예를 들어, 스마트워치를 착용한 고객의 운동량 데이터가 네트워크를 통해 유입되면, 개인별 보험료에 대한 적절한 산정이 가능해진다.

박재용 이사는 “흡연을 하는 고객의 경우도, 흡연양이나 흡연 유무를 체크해 보험요율을 산정할 수 있다. 운동량을 비롯해 매일의 혈압수치 데이터를 받을 수 있다면 적정한 보험료 산출과 함께 최근 사회적으로 물의를 빚고 있는 보험사기 방지에도 많은 도움을 줄 수 있다”고 말했다.

이외에도 다양한 고객 상태정보를 취득할 수 있다면, 이런 데이터를 조합해 고객에게 최적화된 상품을 추천할 수도 있다.

디지털 데이터가 비즈니스를 견인한다

여러 가지 어려움에도 불구하고, 업계에서는 빅데이터가 분명히 가치가 있다는 점은 누구도 공감하고 있다. 디지털 시대에 있어서 예전에는 없었던 데이터가 현재 기하급수적으로 늘어나고 있기 때문이다.

따라서 데이터 분석능력에 따라 비즈니스의 기회를 얻느냐, 얻지 못하느냐가 좌우 될 수 있다. 기업들은 빅데이터가 활성화하기 위해서는 시스템적인 처리속도와 데이터 취합 같은 기술적인 측면보다는 목적이 분명한 인사이트의 도출, 분석 능력에 대한 고도화, 데이터 개방성이라는 3박자가 갖춰져야 할 것이라고 입을 모으고 있다.

시대의 변화에 따라 이런 개방성과 분석의 노하우가 어느 정도 가시적인 성과를 보인다면, 데이터를 활용한 비즈니스 기회와 성과는 앞으로 점차 늘어날 것으로 전망된다.

고객을 알고, 파악하는 과정이 필요

BGF리테일은 현재 IT와 현업이 포함된 트렌드 분석팀을 조직한바 있다. 빅데이터 연구조직으로, 이 조직 내에서는 점포에서 판매되는 상품의 패턴을 찾아내고 있다. 결과에 따라 잘 팔리는 상품을 우선으로 진열한다. 주로 10~20대 연령층을 중심으로 전국 8,600개가 넘는 점포를 대상으로 판매 데이터에 대한 분석이 이뤄진다.

분석은 지역별, 나이별, 성별에 따른 제품 분석이 이뤄지지만, 정확하게 나이를 판별해 내기는 어렵다. 맴버십을 통해 정확한 데이터를 산출하고 보정하고 있다. 오프라인에서는 보통 10~20개의 점포를 관리하고 있는 스토어컨설턴트를 통해 애로사항을 듣고, 최신 트렌드를 알려주며, 신규 발주를 권유하고 있다.

유사 지역의 진열상태에 따른 판매상황 데이터에 대한 패턴을 분석해 매장에 새로운 진열과 판매를 권유하는 것이다. 주로 프론트단에서 진행되는 이런 노력은 ‘클로즈루프(선순환)’ 형태로 이뤄진다. 패턴에 따라 매장을 진열하고, 결과를 분석후 재 보정하고 반영하는 구조이다. 편의점은 속성상 고객 체류시간이 적기 때문에 진열에 큰 신경을 쓰고 있다. 목적 구매가 분명하기 때문에 크로스 셀링과 업셀링을 실행할 기회는 적다.

고객의 눈을 순간적으로 끌어야하는 만큼, 진열과 판촉 및 판매문구는 핵심적인 요소다. 또한 분석도 심층적인 것보다 빠른 분석이 요구된다. 판매 타이밍을 위해 빠른 분석과 실행, 그리고 제휴 마케팅을 실행하고 있다.

GS홈쇼핑은 고객 유도를 위해 상품추천엔진과 검색엔진을 주로 활용하고 있다. 직접적인 고객푸시는 캠페인과 메일서비스, SMS, NMS, PC웹, 앱을 통해 이뤄지고 있다. 외부 캠페인의 경우 네이버나 다음카카오과 같은 파트너사와 제휴를 통해 실행하고 있다. 앞으로는 분석과 물류 최적화를 위해 소프트웨어 엔지니어링 방법을 개발시켜 나갈 계획이다. 시장 상황을 참작해 데이터 분석에 대한 정교화 작업도 진행해 나갈 계획이다. 향후 과제이긴 하지만, 데이터사이언티스트 확보를 통해 데이터 분석 능력을 고도화하고, 정교화 해 나가는 방법에 대해서도 고민하고 있다.

동양생명은 온라인 보험 즉, 비대면 채널에 대한 활용성을 강화해 나갈 계획이다. 기존의 전통적인 대면 채널외에 콜센터, 웹과 앱으로 가입하는 시대가 곧 올 것으로 내다보고 있다. 현재 콘텐츠가 모바일 환경으로 변화하고 있는 상황에서 웹이나 앱을 통해 상품 내용을 쉽게 설명하는 UI 및 프로세스가 필요하다는 생각이다.

현재 일부 대형 보험사를 중심으로 인터넷과 모바일을 중심으로 한 비대면 비즈니스가 강화되고 있는 만큼 이의 변화를 예의주시하고 있다. 하지만 현재 시점에서 웹을 통한 청약은 시기상조라는 생각이다. 현재 청약 서비스는 보험설계사와 전화를 통해 이뤄지고 있지만, 보험금 청구의 경우, 모바일 앱으로 가능한 방법을 찾고 있다.

고객들이 보다 쉽게 모바일로 보험 서비스를 가입하는 시대에 대비해 가능한 서비스 방법론을 모색하고 있다.

신한카드 3가지 관점에서 빅데이터 사업을 진행하고 있다. 고객 성향을 분석하는 것과 공공시장과 협업을 통한 데이터 서비스, 내부적인 사업에 대한 준비 등이다. 이밖에 고객의 불만사항을 분석해 효율적인 방법론을 도출해 낼 수 있도록 텍스트마이닝 분석도 모색하고 있다. 신한카드는 고객의 행동 데이터가 중요하다고 보고, 이 데이터를 근간으로 고객의 선호도를 파악해 필요한 서비스를 권유하는 타깃 마케팅을 검토 중이다. 보다 정교화 과정을 통해 고객 선호가 적중된다면 그만큼 매출에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 보고 있다.

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