기업이 빅데이터를 접목하는 방법
실전에서 빅데이터를 활용하기
그 동안 기업에서 “데이터”라는 것은 그저 생산 부산물로 취급되었었다.
하지만 이제는 새로운 가치가 되어 기업의 성공을 좌우하는 키가 되었고 최종 의사결정에 지대한 영향을 끼치게 되었다.
데이터로 성격과 지식 수준은 물론 설득하는 방법까지
빅데이터로 경영을 하는 방법에는 기업의 문제점 발견하고 인사이트를 도출하여 새로운 비즈니스 탐색을 하는 것을 의미한다.
데이터 분석으로 고객을 선별하고 타겟팅하여 마케팅하는 등의 맞춤 광고를 제공할 수 있다. 대표적인 빅데이터 기업에는 구글이 있으며 현대의 빅데이터 경영에 가장 근접하다. 구글에서는 데이터로 성격과 지식 수준, 그리고 그 사람을 설득하는 방법까지 알아낸 수준을 갖고 있다. 모든 기업 조직이 구글화 되는 것이 향후 빅데이터 경영의 모습이다.
새로운 개념이 아닌 기존에 있던 것들
일부 산업에서는 이미 의존도가 입증되어 기존에 어려웠던 고객과 상품, 서비스 분류 등 더욱 상세하게 분류하고 있고 유사그룹과 유사 상품, 유사 서비스를 추천할 수 있게 되었으며 각종 소셜 활동으로 자신의 선호도를 표출하는 데이터가 증가하였고 최종 고객을 상대하는 현대카드 같은 기업은 이미 기존의 CRM으로 목표 선정을 데이터로 활용해왔다.
의료분야에서도 빅데이터는 중요한 위치를 차지하며 의료 기록을 디지털화 하는 EMR과 현대에는 잘못된 약물 처방과 효과적인 치료방법을 개선하는데에 빅데이터를 사용하고 있다.
특히, 개인 정보 보호 문제가 덜 민감한 분야에서 활용이 확대 되었다.
정부 행정이라던지 과학, 문화, 예술 등 데이터가 의사결정에 큰 영향을 미치게 되었다.
다양한 데이터와 속도에 따라 활용 범주가 넓다.
빅데이터로 경영 혁신이 일어나는 분야는 정형데이터(엑셀, DB등)와 반정형데이터(HTML) 비정형 데이터(SNS/음성/영상), 데이터 속도로 나눌 수 있는데 보통 전통적인 데이터 웨어 하우징이나 데이터 마이팅 테스트, 비디오 분석 부터 제조업체의 수요 예측, 전자 의료 관리 및 질병 분석, 항공회사 예방 정비, SNS를 통한 감정 분석, 공공분야 보상과 과세, 유통업종 마크다운 최적화, 금융 및 통신 회사의 이벤트 마케팅, 은행 부정 및 자금 세탁 방지, 신용 위험도, 시장위험도 등이 차지한다. 후자로 갈 수록 데이터 속도가 실시간으로 활용된다.
스마트 비즈니스로 가는 단계
이런 빅데이터 경영혁신에는 일정한 단계가 있는데 초반엔 흐름을 관리할 수 있게 되어 생산성이 향상된다. 위험과 비용이 절감되고 시간이 절약되며 복잡성이 감소한다. 이런 데이터들로 새로운 패턴과 이상 징후를 발견하고 사기를 탐지하여 문제를 해결할 수 있게 되며 이터들을 자동화, 최적화 하여 의사결정 영역이 확대 된다. 더 적합한 고객을 선택할 수 있게 되고 보다 정밀한 마케팅이 가능하고 고객 감성을 개선할 수 있다. 또, 맥락/상황 기반 마케팅이 가능하며 새로운 서비스를 제공하고 새로운 산업을 창출하게 되는 스마트 비즈니스를 연다.
빅데이터는 정보의 관리에 유용하고 그것들을 이용하여 비즈니스 인텔리전스가 쌓여 문제 원인을 파악하고 인사이트를 창출하여 기업의 선택이나 의사결정에 도움을 주고 이런 애널리틱스 기반으로 인공지능 자동화 등의 프로세스를 최적화 시킬 수 있다.
Industry 4.0
1차 산업혁명이 수력, 증기기관의 기계화였고 2차 산업혁명이 대량생산이 가능하고, 조립라인과 전기 보급이였으며 3차 산업혁명은 컴퓨터 등장과 자동화였다. 하지만 이것들은 사람들이 투입되었어야 했는데 4차 산업혁명은 스마트 시스템으로 인공지능을 가진 기계끼리 소통하는 것이다.
자율 주행 자동차의 경우, 차량 제조업체와 보험회사의 데이터를 통신사와 연결하여 어떤 플랫폼을 가진 오너가 스마트 고객 기기 제조 업체와 소통하여
에너지 회사나 헬스 케어 회사와 서로 스마트 데이터 통합 혹은 보관하게 되는 사이클을 돌게 된다. 빅데이터로 상호 협력이 가능한 생태계를 갖고 있다.
빅데이터로 인해 새롭게 정의된 마케팅 4P
이전까지 마케팅의 4P가 Product(생산), Price(가격), Place(장소), Promotion(프로모션)이었다면 빅데이터 이후의 마케팅 4P는 Performance(성과), Personalization & Preference(맞춤과 선호), Prediction(예측), Privacy(개인화)로 변경되었다.
즉, 물건을 파는데 주력했던 마케팅이 고객의 취향과 요구를 감지하고 대응에 주력하게 되었으며 모든 고객을 동일하게 대하던 메스마케팅에서 고객을 개별적으로 취향에 맞추어 대하는 맞춤형 마케팅으로 변하였고 거래를 성사 시키는 것이 주 목적이었던 마케팅에서 고객 관계를 중시하여 고객의 마음을 얻는데 노력하는 마케팅을 전개한다. 또, 신규 고객 유치와 확보에 주력했던 마케팅에서 기존 고객을 오랫 동안 유지하는 마케팅으로 기업이 혼자 고민하고 독백하던 문제 해결방식이 고객과 함께 의논하고 소통하는 문제해결 방법으로 변화하였으며 단일 채널을 이용하여 접근했던 고객 접근 방법에서 다양한 멀티 채널을 함께 효율적으로 다루어 고객을 상대하는 마케팅으로 변화하였다.
빅데이터 세상으로 모든 기업이 실현용이
이러한 마이크로 맞춤화 마케팅의 실현에 있어 이전에는 수집이나 분석의 어려움과 투자 부담이 존재했으나 빅데이터시대에 맞게 실현하기가 더욱 용이해져 모든 기업에 필수적이고 문제의 파악만으로도 의사결정이 가능해졌다는 것이다. 따라서 사람들 간, 물건들 간 상관관계만 파악해도 맞춤화 가능하게 되어 개인이 어떻게 다른지, 선호하는 물건과 서비스 차이, 과거에 좋아한 서비스 파악, 유사 아이템 추천, 유사 선호도를 파악할 수 있게 되었다.
이전에는 거리가 멀었던 기업들도 데이터를 이용한 맞춤화 마케팅을 활용할 기회가 커지고 있다.
고객의 클릭 스트림을 소셜미디어/위치/광고, CRM에 큰 투자 하지 않아도 습성과 선호도 파악이 가능하게 되었다. 중소기업의 경우에도 직접 데이터를 축척하거나 시스템을 관리하는 것 외에 카드사 거래 데이터 등을 이용하여
유료 혹은 무료 데이터를 받아서 적용할 수 있다.
그래서 마이크로 단위로 고객 세분화하여 상품, 서비스 등을 더욱 상세하게 분류한다. 유사성을 발견하면, 유사 그룹이나 유사 서비스를 추천이 가능하고 선호도 표출로 빅데이터는 더욱 증가하였다.
최종 고객을 직접 상대하는 기업은 이미 사용해왔기 때문에 데이터를 사용하여 접목하지 못한다면 기존 기업과의 격차가 더욱 커질 수 밖에 없을 것이다.
카탈리나의 마이크로 마케팅
대표적인 사례는 미국의 거대 마케팅 기업 카탈리나 마케팅이다.
맞춤형 쿠폰 제공하여 고객에게 각기 다른 맞춤형 쿠폰 제공하고 3년간 구매 패턴 분석 타 쇼핑객과 비교하여 소비패턴에 맞는 쿠폰 건넴으로써, 쿠폰 사용으로 더 많은 정보를 확보하고 더욱 정확하게 맞춤 마케팅한다.
이렇게 정보 생산을 활용하여 선순환과 연결된다.
빅데이터를 활용하는 우수 기업들의 특징에는 시작기업에 비해 정보 수집에 최대 4배, 정보 통합에 9배, 정보 분석에 8.5배, 정보 및 인사이트 전파에 10배 정도 가량 차이나는 선순환을 일으키게 되었다.
빅데이터를 활용하려면
먼저 현재 비지니스를 개선하는 방법을 도출한다. 향상된 데이터 활용하여 기존 서비스를 개선할 기회를 모색하고 새로운 플랫폼 개발하거나 활용하여 실시간 등의 서비스를 개선한다. 새로운 인사이트 창출 심증적인 고객 인사이트를 이해하고 마케팅 전환을 개선하여 새로운 인사이트를 창출한다.
두번째는 인접하는 비즈니스 진출하는 것이다. 가치사슬상의 참여자들을 지원하여 기존 분석 역량을 더욱 상업화 하고 인프라를 구축하는 것이다.
마지막으로 새로운 데이터 창출하고 인접 비즈니스 참여자와 협력하거나 새로운 데이터 소스 파악하고 새로운 데이터 셋 판매하여 새로운 데이터를 창출하고 새로운 분석 서비스나 데이터 상품을 개발하고 새로운 상품을 개발하는 서비스를 개발하는 것이다.
