문제는 분석 모델이 도입된 지 약 1년 뒤에 일어났습니다. 한 남성이 타겟의 본사로 찾아온 것이죠. 10대 딸을 둔 아버지라고 밝힌 이 남성은 딸의 명의 앞으로 ‘임신 축하 쿠폰’이 배송되었다며 항의를 시작했습니다. 황급히 사과한 매니저는 해당 쿠폰을 회수했습니다. 그리고 며칠 뒤 재차 사과하기 위해 전화를 걸었죠.
그런데 오히려 그는 그 남성에게 다음과 같은 대답을 듣게 되었습니다. “딸과 이야기를 나눴습니다. 8월에 만기가 된다더군요. 나에게는 그 사실을 숨기고 있었고요. 아무래도 당신이 아니라 내가 사과를 할 차례인 것 같습니다.” 빅데이터는 아버지도 모르는 딸의 비밀, 즉 그녀의 임신 사실을 알고 있었던 겁니다.
이제 더 이상 빅데이터(Big data)의 중요성을 모르는 기업 또는 기업의 운영자는 없는 것 같습니다. 수없이 많은 대기업의 총수, CEO들이 자사의 차세대 핵심 동력 중 하나로 ‘빅데이터’를 꼽고 있고, 소위 ‘신사업 동력팀’이나 ‘전략 개발실’ 같은 곳에서는 끊임없이 빅데이터를 얻어낼 방법을 얻어내고 있으니 말이죠. 퀄트릭스가 지난 2017년에 진행한 설문조사에 따르면 86% 마케터들이 최대한 많은 데이터를 수집하기 위해 노력하고 있는 상황이라고 합니다. 빅데이터에 관한 강의, 수업은 늘 마감 행진을 이어가고 있으며, 관련 도서도 이미 770여 종(2019년 7월 알라딘 기준)이 넘게 출시된 상태이죠. 빅데이터를 잘 다루기로 유명한 현대카드의 정태영 부회장은 이와 관련해 “10년 뒤에는 모든 고객의 취향을 알지 못하는 기업은 존재하기 어려울 것”이라는 의견을 내놓기도 했습니다.
대부분의 기업들이 빅데이터의 중요성을 알고 있으면서도, 아직은 선도적인 기업조차 데이터를 잘 활용한다기보다는 잘 모아놓는 수준에 머물러 있는 것이 현실입니다. 사실 ‘잘 모아놓은’ 데이터만으로도 고객에게 일어난 일을 파악하는 수준은 가능합니다. 이런 경우, 통상적으로 거래액, 접속 고객 수 등과 같은 ‘운영 데이터’를 바탕으로 분석이 이루어지는데, 고객군에 대한 대략적인 분류가 가능하기 때문에 어느 정도는 도움이 됩니다.
하지만 이런 데이터만 가지고는 고객 개개인에 대한 니즈를 만족시키지 못할 뿐만 아니라, 보유한 데이터를 제대로 활용할 수 없습니다. 앞서 이야기한 86%의 마케터 중 절반 이상이 자신들이 수집한 데이터의 의미를 제대로 알지 못한다고 답했으며, 1/4 가량은 데이터를 수집했음에도 여전히 직감에 의해 의사 결정을 내린다는 조사 결과도 나와 있죠. 즉, 데이터를 ‘잘 모으는’ 것과 ‘잘 활용하는 것’은 완전히 다른 이야기입니다.
그렇다면 우리는 어떻게 데이터를 ‘잘 활용’할 수 있을까요? 답은 ‘행동 데이터’에 있습니다. 행동 데이터란 말 그대로 사용자가 서비스를 사용하며 겪게 되는 행동을 데이터화하는 것을 말합니다. 가령 우리가 어떤 배달 앱을 분석한다고 생각해보죠. 우리는 우선 단순히 어떤 페이지의 조회 수가 몇 회인지, 총 거래액은 얼마인지 등을 파악할 수 있을 겁니다. 이는 앞서 이야기한 ‘운영 데이터’에 해당하죠. 하지만 데이터를 좀 더 자세히 들여다보면, 사용자가 음식을 배달시키기까지 몇 단계를 거쳤는지, 어떤 경로를 통해 움직였는지, 신규 사용자와 기존 사용자의 행동 패턴은 어떻게 다른지 등을 알아낼 수도 있을 겁니다. 이것이 바로 ‘행동 데이터’ 또는 ‘경험 데이터’라고 불리는 것이죠.
행동 데이터와 운영 데이터가 결합되면 말 그대로 ‘폭발적인’ 분석이 가능합니다. 운영 데이터가 고객이 무엇을 하는지를 알려준다면, 행동 데이터는 어떤 일이 ‘왜 일어나는지’를 알려주는 단서가 되기 때문이죠. 어떤 경로를 거쳐 이동한 사용자가 구매율이 높은지를 확인하여 해당 경로로 사용자의 행동을 유도할 수도 있고, 신규 사용자를 빠르게 헤비 유저로 만드는 방법을 연구할 수도 있습니다. 말 그대로 단순한 날것의 데이터를 ‘가치 있는’ 데이터로 바꿔주는 것이 바로 이 ‘행동 데이터’인 겁니다.
이미 수많은 글로벌 기업들이 행동 데이터를 수집, 분석하기 위해 달려들고 있습니다. 지난해 5월, Adobe는 기업용 전자상거래 솔루션업체인 마젠토를 16억 8000만 달러(약 1조 8000억 원)에 인수했으며, 경영 혁신 솔루션 기업인 SAP 역시 지난해 11월 온라인 설문조사업체 퀄트릭스를 80억달러(약 9조 원)에 인수했죠. 더불어 SAP와 어도비, 그리고 마이크로소프트는 단일 데이터 표준을 구성을 목표로 하는 ‘오픈 데이터 이니셔티브(ODI)’를 발표하기도 했습니다. 그야말로 ‘행동 데이터’를 얻기 위한 조용한 전쟁이 시작된 것이죠.
하지만 국내 기업의 경우에는 이러한 트렌드에 다소 뒤처져 있는 것이 사실입니다. 앞서 이야기한 것처럼 대부분의 기업들이 빅데이터를 ‘수집’하는 데에만 열중하고 있을 뿐, 이를 어떻게 활용할지, 어떤 식으로 결합, 분석할지 등에 대해서는 아직 연구가 부족한 상태이기 때문이죠. 이는 네이버 데이터랩의 검색 결과를 살펴보아도 극명히 드러납니다. 빅데이터라는 큰 카테고리에 대해서는 꾸준히 관심도가 증가하는 반면, 행동 데이터 또는 경험 데이터와 같은 분야에 대해서는 관심도가 거의 제로(0)에 가깝다는 것을 알 수 있기 때문이죠.
지금 이 글을 보고 계신 여러분 혹은 여러분의 회사는 어떤가요? 정말 ‘제대로’ 데이터를 활용하고 있다고 이야기할 수 있나요? 만약 그렇지 않다고 느끼신다면 잠시 시간을 내서 유저해빗이 제공하는 사용자 기반 행동 데이터 솔루션을 살펴보세요. 단 몇 시간의 개발 지원, 그리고 며칠의 시간 투자만으로도 여러분의 데이터가 살아 움직이는 경험을 하실 수 있을 겁니다. 간단한 SDK 설치만으로 지금 바로 사용자의 다양한 행동 데이터를 분석해보세요!
해당 글은 유저해빗과 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
