뉴 비즈니스 사업의 방향타
이미 빅 데이터를 도입한 기업과 앞으로 도입 의사를 지닌 기업이 증가 추세다.
방대한 데이터 규모, 빠른 처리 속도,다양한 활용성이
기업에 새로운 방향을 제시하고 있기 때문이다.
이를 통해 성과 창출 중인 새로운 사업 또한
속속 등장하고 있다.
정밀한 고객 파악과 업무 운영의 최적화까지 더해져 더 큰 성장세가 예고된다.
Word by 송민정(KT경제경영연구소 수석연구원)
이미 빅 데이터를 도입한 기업과 앞으로 도입 의사를 지닌 기업이 증가 추세다.
방대한 데이터 규모, 빠른 처리 속도,다양한 활용성이
기업에 새로운 방향을 제시하고 있기 때문이다.
이를 통해 성과 창출 중인 새로운 사업 또한
속속 등장하고 있다.
정밀한 고객 파악과 업무 운영의 최적화까지 더해져 더 큰 성장세가 예고된다.
Word by 송민정(KT경제경영연구소 수석연구원)
언론 보도 때문인지 기업의 대다수 경영진은 데이터 기반의 경영과 데이터 자체의 비즈니스화 및 수익화에 대한 가능성을 서서히 감지하기 시작했다. 2014년 1월, 국내 IT 전문가와 담당자 1005명을 대상으로 한국IDG가 실시한 설문 결과 국내의 빅 데이터 도입 기업이 약 11%, 도입 의사를 가진 기업이 14%인 것으로 나타났다. 빅 데이터에 대한 관심이 고조된 것은 커넥티드 디바이스(Connected Device), SNS 활용이 확산되고 데이터 이용도 덩달아 급증하면서부터다. 이전에 빅 데이터에 대한 관심이 낮았을 때 기업은 구매 이력 데이터와 로그 분석 데이터 등 정형 데이터를 주로 활용했다. 하지만 빅 데이터 분석 솔루션이 속속 등장하면서 달라졌다. SNS에서 쏟아지는 소셜 데이터와 디바이스 안에 탑재된 GPS 센서 데이터 등 비정형 데이터를 활용해 다양한 데이터 조합이 가능해짐을 알게 된 것. 시장 조사 업체인 IDC는 빅 데이터 기술과 서비스 시장이 해마다 평균 27% 성장률을 기록해 2017년에는 324억 달러에 달할 것이라고 밝혔다. 빅 데이터 시장은 전체 IT 시장의 6배가 넘는 성장세를 기록하고 있다. 빅 데이터의 속성에는 방대한 규모(Volume), 빠른 처리 속도(Velocity), 다양한 형태(Variety)가 있다. 여기에 IBM은 가치(Value)를, 미국의 시장 조사 기관 가트너(Gartner)는 복잡성(Complexity)을 추가했다. 결국 빅 데이터의 진실은 인과성을 이해함이 아닌 다양한 데이터 셋(Multiple Sets of Data) 간의 상관성을 이해해야 한다는 것이다. 이를 위한 전제 조건은 최적의 솔루션 채택이 아니라 문제를 도출하는 과정이다. 예컨대, 백화점이라면 “연휴 기간 중 가장 많이 팔릴 아이템은 뭘까?” “매장 내 프로모션이 온라인 쇼핑 행위에 어떤 영향을 미칠까?” 등이 되겠다.
고객의 마음과 뉴 비즈니스 진출을 기대하는 기업
미국의 IT 전문지 <와이어드(Wired)>는 즉각적 의사 결정과 실시간 서비스가 가능하도록 빅 데이터의 속성이 빠르고 스마트해야 함을 강조했다. 데이터가 실시간 서비스에 연계되지 않으면 버려질 것이며, 실시간으로 쏟아지는 스트리밍 분석 서비스가 중요하다는 의미다. 이제 물리적 특징을 강조하는 빅 데이터보다는 빠르고 실시간 분석 서비스가 가능한 품질을 갖춘 스마트 데이터 시대의 도래가 예상된다. IBM은 2012년 빅 데이터 분석 채택으로 달성하기를 바라는 주요 목표에 대해 관련 기업의 종사자 1061명을 대상으로 설문 조사를 했다. 그 결과 일순위는 고객 중심적 성과(49%), 그다음으로 운영 최적화(18%), 위험 및 재무 관리(15%), 신규 비즈니스 모델(14%), 그리고 직원 협력(4%) 순으로 나타났다. IBM의 빅 데이터 분석 플랫폼인 ‘IBM SPSS’는 실제로 고객 분석과 운영 분석, 그리고 위험 및 리스크 분석으로 나누어 서비스를 제공한다. 그 범위를 세분화하면, 고객 분석의 범위는
업셀/크로스셀(Up-sell/Cross-sell), 마켓 바스켓 분석(Market Basket Analysis), 고객 세그멘테이션(Customer Segmentation)이다. 운영 분석 범위는 예측 유지(Predictive Maintenance), 조건 모니터링(Condition Monitoring), 역물류(Reverse Logistics), 할당 관리(Allocation Management)다. 위험 및 리스크 분석 범위는 청구 사기(Claims Fraud), 신용카드 사기, 내부 위협(Insider Threat), 사이버 보안 등이다. 가트너도 2012년부터 2013년까지 2년간 빅 데이터 분석 솔루션을 채택한 기업 465개를 대상으로 그 당시 비즈니스 이슈가 무엇인지를 묻는 설문 조사를 실시했다. 그 결과(복수 응답) 최우선적인 이슈는 고객 경험 향상(55%)이고, 프로세스 효율화(49%), 신규 상품 및 비즈니스 모델 창출(42%), 타깃 마케팅(41%), 비용 절감(37%), 리스크 관리 향상(32%), 정보의 직접 수익화(23%) 순으로 나타났다. 이상의 설문 조사 결과를 토대로 고객 경험 향상과 운영 최적화, 신규 비즈니스 모델 창출 관점에서 글로벌 선진 사례를 소개한다.
새로운 유형의 데이터로 고객과 효율성을 모두 잡는다
세계적인 카지노 호텔 그룹 시저스 엔터테인먼트(Caesars Entertainment)는 고객
중심의 마케팅과 서비스 개선으로 고객 만족도 향상과 매출 증대를 실현했다. 경영진은 리조트를 방문하는 고객을 대상으로 정교한 의사 결정을 하기에 전통적인 데이터만으로는 역부족이라는 판단을 내렸다. 이에 통합 리워드 로열티(Integrated Reward Loyalty) 프로그램, 웹 클릭스트림(Web Clickstream), 실시간 슬롯머신 사용 시간 등 새로운 유형의 데이터와 전통적인 데이터를 하둡(Hadoop) 기반에서 통합했다. 상용화된 분석 소프트웨어를 이용해 구체적인 고객 인사이트(Insight)를 찾아내는 데 성공한 것이다. 이후 고객 관리가 더욱 정교해졌다. IT 부문 연간 매출 540억 달러에 달하는 운송 및 물류 기업인 UPS는 매출의 상당 부분을 데이터 분석에 투자한다. 기업 목표는 비즈니스 프로세스를 개선하고, 비용을 절감하며 효율성을 높이는 것이다. UPS는 트럭 수천 대에서 얻은 연속적 센서 데이터를 분석해 운송 거리 530만 마일을 줄이고, 엔진 유휴 시간 약 1000만 분을 감소시켰다. 또 246만 리터의 연료를 절감하고, 탄소 배출량도 6500톤 이상 감소시켰다. 이런 성과의 배경에는 복잡한 알고리즘을 통해 각 운전자에게 화물을 배달할 때 가장 효율적인 경로를 제공하는 센서 데이터 통합 시스템인 ‘오리온(On-Road Integrated Optimization and Navigation, ORION)’이 있다. 센서 데이터를 처리해 트럭 부품의 고장 등을 예측하는데, 이로써 예방 보수를 계획, 실시하도록 돕는다. 이 시스템을 통해 UPS 관리자는 각 운전자가 후진하거나 유턴하는 횟수를 자세히 관찰해 추가 교육이 필요한 운전자를 가려낼 수 있다. 차량과 운전자의 행적 데이터 수집 센서를 배달 및 취득 데이터와 결합해 운전자가 매일 자신의 임무를 어떻게 달성하는지 파악하는 것이다. 이런 데이터 간의 통합이 의사 결정과 운영 관리 방식에 큰 변화를 제공했다. 미국 통신 기업 버라이즌 커뮤니케이션스 (Verizon Communications)는 2012년 10월 기업고객 대상의 데이터 판매 비즈니스인 ‘프리시전 마켓 인사이트(Precision Market Insights)’를 출시했다. 자사 모바일폰 가입자의 인구 통계 데이터나 위치 정보, 애플리케이션 이용 행태 등의 정보를 타 기업에게 제공하는 서비스로, 고객 집단을 이해하고 접점을 모색해 타깃 마케팅에 유용하게 활용할 수 있다. 특히 시장 조사 업체, 리서치 기관의 설문 조사 결과보다 소비자에 대한 통찰을 광범위하고 정확하게 제시한다는 점에서 큰 가치를 지닌다.
광범위하고 정확한 통찰력을 제시하는 '빅 데이터'
'프리시전 마켓 인사이트’ 사이트에는 다양한 성공 사례가 올라와 있다. 스포츠를 예로 들면, 미국의 NFL(National Football League, 미국프로풋볼리그)의 2013년 슈퍼볼 경기 관련 데이터 분석 결과가 있다. 볼티모어 레이븐스와 샌프란시스코 포티나이너스가 맞붙은 NFL 결승전에서 경기장까지 가서 자기팀을 응원한 관중 비율이 볼티모어 출신 16%로, 샌프란시스코 출신 6%를 능가했다. 이 결과를 통해 미식축구 팬을 대상으로 타깃 마케팅을 벌일 때 지역별 소비자 행태 차이가 주요 고려 사항이 됐다. 버라이즌 커뮤니케이션스는 미디어 사업자, 광고주, 경기장 및 공연장, 스폰서, 매장 사업자 등을 주요 고객으로 설정하고, 이들이 이용자 데이터를 통해 취할 수 있는 이점과 활용 방안을 제공해 수익을 얻고 있는 것이다. 데이터 판매가 허용되는 미국과 달리, 국내에서는 고객 데이터를 판매하는 것에 대한 부정적인 인식이 강하기 때문에 이런 유의 비즈니스 모델이 본격화되지 못하고 있다. 각국별로 보안 및 프라이버시 관련 규정이 다르기 때문에 이를 준수하면서 신규 비즈니스 모델에 접근해야 할 것이다.
고객의 마음과 뉴 비즈니스 진출을 기대하는 기업
미국의 IT 전문지 <와이어드(Wired)>는 즉각적 의사 결정과 실시간 서비스가 가능하도록 빅 데이터의 속성이 빠르고 스마트해야 함을 강조했다. 데이터가 실시간 서비스에 연계되지 않으면 버려질 것이며, 실시간으로 쏟아지는 스트리밍 분석 서비스가 중요하다는 의미다. 이제 물리적 특징을 강조하는 빅 데이터보다는 빠르고 실시간 분석 서비스가 가능한 품질을 갖춘 스마트 데이터 시대의 도래가 예상된다. IBM은 2012년 빅 데이터 분석 채택으로 달성하기를 바라는 주요 목표에 대해 관련 기업의 종사자 1061명을 대상으로 설문 조사를 했다. 그 결과 일순위는 고객 중심적 성과(49%), 그다음으로 운영 최적화(18%), 위험 및 재무 관리(15%), 신규 비즈니스 모델(14%), 그리고 직원 협력(4%) 순으로 나타났다. IBM의 빅 데이터 분석 플랫폼인 ‘IBM SPSS’는 실제로 고객 분석과 운영 분석, 그리고 위험 및 리스크 분석으로 나누어 서비스를 제공한다. 그 범위를 세분화하면, 고객 분석의 범위는
업셀/크로스셀(Up-sell/Cross-sell), 마켓 바스켓 분석(Market Basket Analysis), 고객 세그멘테이션(Customer Segmentation)이다. 운영 분석 범위는 예측 유지(Predictive Maintenance), 조건 모니터링(Condition Monitoring), 역물류(Reverse Logistics), 할당 관리(Allocation Management)다. 위험 및 리스크 분석 범위는 청구 사기(Claims Fraud), 신용카드 사기, 내부 위협(Insider Threat), 사이버 보안 등이다. 가트너도 2012년부터 2013년까지 2년간 빅 데이터 분석 솔루션을 채택한 기업 465개를 대상으로 그 당시 비즈니스 이슈가 무엇인지를 묻는 설문 조사를 실시했다. 그 결과(복수 응답) 최우선적인 이슈는 고객 경험 향상(55%)이고, 프로세스 효율화(49%), 신규 상품 및 비즈니스 모델 창출(42%), 타깃 마케팅(41%), 비용 절감(37%), 리스크 관리 향상(32%), 정보의 직접 수익화(23%) 순으로 나타났다. 이상의 설문 조사 결과를 토대로 고객 경험 향상과 운영 최적화, 신규 비즈니스 모델 창출 관점에서 글로벌 선진 사례를 소개한다.
새로운 유형의 데이터로 고객과 효율성을 모두 잡는다
세계적인 카지노 호텔 그룹 시저스 엔터테인먼트(Caesars Entertainment)는 고객
중심의 마케팅과 서비스 개선으로 고객 만족도 향상과 매출 증대를 실현했다. 경영진은 리조트를 방문하는 고객을 대상으로 정교한 의사 결정을 하기에 전통적인 데이터만으로는 역부족이라는 판단을 내렸다. 이에 통합 리워드 로열티(Integrated Reward Loyalty) 프로그램, 웹 클릭스트림(Web Clickstream), 실시간 슬롯머신 사용 시간 등 새로운 유형의 데이터와 전통적인 데이터를 하둡(Hadoop) 기반에서 통합했다. 상용화된 분석 소프트웨어를 이용해 구체적인 고객 인사이트(Insight)를 찾아내는 데 성공한 것이다. 이후 고객 관리가 더욱 정교해졌다. IT 부문 연간 매출 540억 달러에 달하는 운송 및 물류 기업인 UPS는 매출의 상당 부분을 데이터 분석에 투자한다. 기업 목표는 비즈니스 프로세스를 개선하고, 비용을 절감하며 효율성을 높이는 것이다. UPS는 트럭 수천 대에서 얻은 연속적 센서 데이터를 분석해 운송 거리 530만 마일을 줄이고, 엔진 유휴 시간 약 1000만 분을 감소시켰다. 또 246만 리터의 연료를 절감하고, 탄소 배출량도 6500톤 이상 감소시켰다. 이런 성과의 배경에는 복잡한 알고리즘을 통해 각 운전자에게 화물을 배달할 때 가장 효율적인 경로를 제공하는 센서 데이터 통합 시스템인 ‘오리온(On-Road Integrated Optimization and Navigation, ORION)’이 있다. 센서 데이터를 처리해 트럭 부품의 고장 등을 예측하는데, 이로써 예방 보수를 계획, 실시하도록 돕는다. 이 시스템을 통해 UPS 관리자는 각 운전자가 후진하거나 유턴하는 횟수를 자세히 관찰해 추가 교육이 필요한 운전자를 가려낼 수 있다. 차량과 운전자의 행적 데이터 수집 센서를 배달 및 취득 데이터와 결합해 운전자가 매일 자신의 임무를 어떻게 달성하는지 파악하는 것이다. 이런 데이터 간의 통합이 의사 결정과 운영 관리 방식에 큰 변화를 제공했다. 미국 통신 기업 버라이즌 커뮤니케이션스 (Verizon Communications)는 2012년 10월 기업고객 대상의 데이터 판매 비즈니스인 ‘프리시전 마켓 인사이트(Precision Market Insights)’를 출시했다. 자사 모바일폰 가입자의 인구 통계 데이터나 위치 정보, 애플리케이션 이용 행태 등의 정보를 타 기업에게 제공하는 서비스로, 고객 집단을 이해하고 접점을 모색해 타깃 마케팅에 유용하게 활용할 수 있다. 특히 시장 조사 업체, 리서치 기관의 설문 조사 결과보다 소비자에 대한 통찰을 광범위하고 정확하게 제시한다는 점에서 큰 가치를 지닌다.
광범위하고 정확한 통찰력을 제시하는 '빅 데이터'
'프리시전 마켓 인사이트’ 사이트에는 다양한 성공 사례가 올라와 있다. 스포츠를 예로 들면, 미국의 NFL(National Football League, 미국프로풋볼리그)의 2013년 슈퍼볼 경기 관련 데이터 분석 결과가 있다. 볼티모어 레이븐스와 샌프란시스코 포티나이너스가 맞붙은 NFL 결승전에서 경기장까지 가서 자기팀을 응원한 관중 비율이 볼티모어 출신 16%로, 샌프란시스코 출신 6%를 능가했다. 이 결과를 통해 미식축구 팬을 대상으로 타깃 마케팅을 벌일 때 지역별 소비자 행태 차이가 주요 고려 사항이 됐다. 버라이즌 커뮤니케이션스는 미디어 사업자, 광고주, 경기장 및 공연장, 스폰서, 매장 사업자 등을 주요 고객으로 설정하고, 이들이 이용자 데이터를 통해 취할 수 있는 이점과 활용 방안을 제공해 수익을 얻고 있는 것이다. 데이터 판매가 허용되는 미국과 달리, 국내에서는 고객 데이터를 판매하는 것에 대한 부정적인 인식이 강하기 때문에 이런 유의 비즈니스 모델이 본격화되지 못하고 있다. 각국별로 보안 및 프라이버시 관련 규정이 다르기 때문에 이를 준수하면서 신규 비즈니스 모델에 접근해야 할 것이다.
