[웹트렌드 컨퍼런스 참석 후기] 5부 : 빅 데이터로 변화하는 산업

SK 텔레콤의 김정선 부장님께서는 빅 데이터로 변화하고 있는 산업 현황과 

빅 데이터를 활용한 마케팅 사례에 대해 강연을 진행해주셨습니다. 현대 사회는 

PC와 PC의 연결을 떠나 사람과 사람, 사물과 사람이 모두 연결된 형태를 

보이고 있습니다. 모든 것이 연결된 사회에서 빅 데이터는 당연한 부산물이기에

데이터를 어떻게 분석하고 가공해서 또 하나의 자원으로 활용할 것인지가 

앞으로의 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.

빅 데이터가 가능한 타이밍. 바로 지금!

[출처 : 구글이미지]

2014년에 시장조사업체 가트너(Gartner)에서 발표한 하이프 곡선은 기술을 이용해 

잠재성이 드러나는 단계인 도입기(Innovation Trigger), 해당 기술이 미디어의 

주목을 받고 다수의 성공담이 발표되면서 많은 관심을 받게 되는 

관심 고조기(Peak of Inflated Expectations), 기술이 널리 알려지고 실체와

한계가 드러나면서 관심이 감소하는 굴곡기(Trough of Disillusionment), 침체기를

극복한 기술에 대해 이해도가 높아지는 재조명기(Slope of Enlightenment),

시장성을 인정받아 변화를 수용해 새로운 기술을 적용하는 안정기(Plateauof Productivity)

이렇게 총 5가지 단계로 이루어져 있습니다.

부장님께서는 가트너의 하이프 곡선에서 거품기와 굴곡기 사이에 있는 

빅 데이터가 현 상황에 왜 가능해졌는지에 대해 4가지 이유를 설명해주셨습니다. 

첫 번째 이유는 디바이스입니다. 처음에 스마트폰이 등장했을 때는 불편하게 느껴졌지만 

지금은 스마트폰 없이는 하루도 살아갈 수 없게 되었죠. 우리의 생활을 들여다보면 

스마트폰의 알람으로 하루를 시작하고 있으며, 스마트폰으로 지하철 노선도를 검색하고 

출근길엔 스마트폰으로 뉴스를 보거나 게임을 하는 등 스마트폰과 뗄 수 없는 삶을 

살고 있습니다. 심지어 여행 갈 때는 가이드북을 챙겨갈 필요 없이 앱 하나만 

가져가도 될 정도죠. 현재 스마트폰에서 더 나아가 스마트 워치와 각종 웨어러블 

디바이스의 출현은 우리의 삶에 사물 인터넷이라는 이름으로 빠르게 다가오고 있습니다. 

두 번째 이유는 네트워크의 발전입니다. 현재 1Gbps가 넘는 통신 속도인 5G에 대한 

뉴스가 많이 나오는데요. 5G는 LTE보다 100배 빠른 전송이 가능한 기술입니다. 

수많은 기기가 연결되려면 초 실시간, 초대용량 네트워크인 5G가 필수라고 할 수 있죠. 

세 번째 이유는 데이터 처리에 관한 부분입니다. 예전엔 솔루션에 관한 비용이 

높았지만 최근엔 저비용, 고효율의 기술들이 많이 등장하고 있기 때문에 비용을 많이 

들이지 않고도 쏟아지는 데이터들을 처리할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 

네 번째는 이유는 이러한 데이터들을 적극적으로 생산해내고 소비하는 

프로슈머(Prosumer)가 많아졌다는 것입니다. 과거에 기업은 일방적으로 제품을

만들고 유통과 홍보, 판매를 했지만 이제 고객은 이제 기업 활동의 전 과정에 

고객을 참여하게 만들고 그들의 의견을 더 적극적으로 수용하고 있습니다. 

우리는 아침 출근길에 교통카드를 찍고, PC에 로그인하고, 문자 메시지와 

구매 기록, 아이디 로그인 기록과 위치정보, SNS 등 일상에서 경험하는 모든 정보가

라이프 로그로써 기록되는 빅 데이터의 시대에 살고 있습니다. 이렇게 만들어지는 

데이터의 양(Volume)은 2배씩 폭증하고 있는 상황인데요. 데이터가 실시간으로 빨리 

처리되는 속도(Velocity)와 데이터의 다양성(Variety)의 중요성만큼이나 이렇게 모인 

빅 데이터를 통해 소비자의 삶에 가치(Value)를 줄 수 있는 방법에 대해 많은 기업들이

다양한 고민들을 하고 있다고 합니다. 그렇다면 글로벌 기업들에서는 빅 데이터를

어떻게 활용하고 있는지 함께 살펴볼까요?

글로벌 기업의 빅 데이터 활용법 엿보기

빅 데이터는 어떤 목적을 갖고 있는지에 따라 고객의 니즈 파악, 실시간 대응, 

타겟 세분화 등으로 나눌 수 있으며 그에 따라 맞춤형 서비스와 데이터에 기반한 

과학적 의사결정, 과거와 현재의 패턴과 데이터를 기반으로 한 데이터에 이르기까지

신속한 예측이 가능합니다. 

[출처 : YouTube - @WalmartLabs 채널]

미국 최대의 할인매장인 월마트는 각 지점별로 모바일과 소셜 쇼핑의 특징을 통해 

소비자 성향을 정밀 파악하는 월마트랩(Walmartlabs)을 만들었습니다. 

2011년경에 월마트는 소셜 미디어 분석 업체인 코스믹스를 인수하기도 했는데요. 

데이터를 기반으로 온, 오프의 연계분석을 통해 투입 상품에 대한 결정을 하고 

소비자의 제품 리뷰에 관한 내용을 데이터화시켜 행동 양식과 심리를 파악해 

소비자가 필요한 제품을 공급하는 방향으로 연결하는 시도를 하고 있다고 합니다. 

월마트에서는 2013년엔 빅 데이터를 분석한 결과 캘리포니아 마운틴 뷰 지역의 거주자들이

자전거에 관심을 갖는다는 결론을 도출해 해당 점포의 상품 라인업을 조정하며

해당 지역의 세일즈를 상승시키기도 했죠.

[출처 : YouTube – RetailNextRu 채널]

실리콘밸리의 스타트업 리테일 넥스트(Retail Next)는 매장을 찾는 소비자들의 스마트폰에

연결된 와이파이나 블루투스, 매장 안에 설치된 CCTV, 결제 수단 등 다양한 방법을 통해 

빅 데이터를 수집, 분석하고 매장 운영에 도움이 될 수 있는 다양한 방법을 제시하고

있습니다. 오프라인 소매 업체들은 소비자가 구매를 하기 전까지 매장을 방문하는 소비자들의

상세 정보를 파악하기 어려웠지만 이러한 빅 데이터들을 통해 특정 아이템 앞에 

몇 분이나 머물렀는지, 구매를 결정하기까지 어떤 행동을 보이는지, 구매하기 전에 

스마트폰으로 어떤 것을 검색하고 있었는지 모두 파악이 가능하기에 효율적인 매장

운영 방법을 제시할 수 있는 거죠. 

[출처 : YouTube – IM Client References 채널]

덴마크에 본사를 둔 베스타스 윈드 시스템즈의 풍력 발전소 건설은 빅 데이터 분석으로

조직에 어떻게 이익을 줄 수 있는지 보여준 대표적인 사례라고 할 수 있습니다.

베스타스는 전 세계의 기상정보, 조수 간만의 차, 위성 이미지, 산림지도, 해상 지도 등을

활용해 풍력 발전소의 최적 입지 조건을 계산했다고 하는데요. 빅 데이터를 활용하기

이전엔 최적의 입지 조건을 계산하기까지 1주일이 걸렸지만 빅 데이터를 활용한 이후로는

10시간 이내로 분석이 가능해졌다고 합니다.

 

이 밖에도 빅 데이터를 활용한 사례는 다양합니다. 미국의 티 모바일(T-Mobile)에서는

고객의 이탈이나 단말기를 바꿔야 할 때를 예측해 이탈률을 줄일 수 있도록

사전에 대응하는 시스템을 갖추고 있으며, 미국의 대부 업체 제스트 파이낸스

(Zest Finance)에서는 제2금융권에서 신용등급이 낮아 대출받기 힘든 사람들을 타겟으로

주거지역과 스마트폰 이용패턴, 인터넷상의 활동을 분석해 새로운 신용평가 모델을

만들어 즉시 대출해주는 서비스를 개발했다고 합니다. 2012년에 재선에 성공한

버락 오바마도 2010년부터 빅 데이터 팀을 가동해 6만 6천 번의 모의 선거를 통해

데이터를 수집하고 이 데이터를 TV, 온라인 광고 제작에 활용했으며 심지어 디너파티에

참가할 가능성이 높은 타깃 그룹으로 40대 여성을 초대해 하룻밤 사이 1500만 달러의

기부금을 모으는 기록을 세우기도 했죠. 

[출처 : 구글이미지]

국내에서 빅 데이터를 활용한 대표적인 사례는 2013년에 도입된 심야 ‘올빼미 버스’라고 

할 수 있는데요. 서울시는 심야 택시 승하차 데이터 500만 건과 KT의 통화량 데이터 300억 건을 

결합해 심야시간 노선별, 요일별 유동인구를 분석한 뒤 최적의 노선을 만들 수 있었다고 합니다.

빅 데이터는 알고 보면 우리 생활에 가장 밀접한 첨단 기술이라고 할 수 있는데요.

빅 데이터를 수집하는 것만큼이나 중요한 것이 빅 데이터를 분석하는 전문가인 것 같습니다.

방대한 양의 빅 데이터를 분석해 사람들의 삶에 가치 있는 인사이트를 제공한다면

빅 데이터는 새로운 기술 그 이상의 의미를 가져다줄 것 같습니다.

컨셉 크리에이터스팀

김향리 기자