데이터 자체는 속담으로 비유하면, 구슬이다. 일단 구슬의 종류와 양은 많을수록 좋고, 그 구슬들을 담을 수 있는 자루와 공간도 필요하다. 그러나 결국엔 꿰어야 보배가 된다. 구슬을 꿴 보배의 모양은 기업마다 또는 프로젝트마다 다르다. 목걸이를 만들어야 할 때도 있고, 팔찌를 만들어야 할 때도 있다. 그리고 그것을 착용할 사람, 시기, 장소가 모두 다르다. 구슬을 잘 꿸 수 있는 장인도 필요하다. 사람마다 디자인 감각과 세공 기술은 천차만별이다. 아무나 쉽게 만질 수 있는 구슬이 있는가 하면, 장인만이 손댈 수 있는 것들도 있다. 그런데 이런 조건들을 모두 간과한 채, 마치 데이터 자체가 많으면 끝인 양, 그 데이터를 담을 수 있는 장비를 사면 끝인 양, 그 데이터를 다룰 사람이 누구라도 상관없는 양, 무조건 ‘왜 보배를 만들지 못하느냐’라고 채근하는 기업이 많다.
--- p.10-11, 「프롤로그」중에서

만약 “사용하겠다는 소비자가 얼마 없으니, 인터넷 사업은 중단합시다”라고 의사 결정을 했다면, 한국의 인터넷 시장은 지금보다 훨씬 뒤처졌을 것이다. “사람들은 보여주기 전까지 자신들이 원하는 것이 무엇인지 모른다”라며 소비자 조사를 하지 않았다는 스티브 잡스의 의견은 여기서도 일부 맞는 말이다. 본 적이 없는데, 어떻게 그것이 좋고 싫은지 판단할 수 있겠는가?
--- p.77-78, 「1-4. 소비자의 마음은 가끔 거짓말을 한다」중에서

이러한 현황을 알지 못하는 임원들은 자사가 모은 데이터를 높은 수준으로 분석할 수 있을 것이라고 믿는다. 왜냐하면 데이터를 위해 많은 자본을 투자했기 때문이다. 세상은 이런저런 분석 요건과 머신러닝, 고도화된 대고객 마케팅 기법을 이야기하기 시작했고, 자본을 투자했으니 당연히 자신의 기업에서도 가능하리라 기대한다.
그러나 현실에서는 미봉책으로 새로운 데이터를 만들어내고, 쌓고, 서버를 다시 구매하고, 프로젝트를 띄우고, 컨설팅 업체에 돈을 지불하는 악순환이 계속된다.
--- p.164, 「2-2. 우리 회사의 데이터 역량은 어느 정도인가」중에서

건강 검진을 할 때 혈액검사로 다수의 건강 지표를 확인한다. 그때 모든 혈액을 다 뽑아서 검사하는가? 아니다. 내 팔뚝에서 뽑은 피니까, 내 다리에서 뽑은 피는 다를 수도 있다고 의심하는가? 샘플링이란 그런 것이다. 내 몸의 피를 다 뽑아서 검사할 필요가 없듯이, 전수가 아닌 샘플을 통해 데이터를 확인하는 것이다.
--- p.214-215, 「2-9. 많기만 하면 빅데이터일까」중에서

“현실도 모르는 사람들이 컴퓨터 앞에 앉아서 보고서만 끄적거리고 있다”라는 소릴 듣지 않기 위해 노력해야 한다. 실행 조직의 이야기에 귀 기울여 그들이 필요로 하는 이야기를 담아야한다. 분석 결과를 이해시켜야 하는 것은 조직의 의사 결정자들만이 아니다. 실제로 함께 일해야 할 조직원들에게도 분석 결과가 설득되어야 한다. 그래야 분석 결과가 문서로 된 보고서 안에만 머물지 않고 시장으로 나아갈 수 있다.

<b>“데이터를 볼 줄 모르고 마케팅을 할 수 있을까?”<br/>소비자 심리를 알고 싶은 사람들이 꼭 읽어야 할 데이터 마케팅의 모든 것<br/></b><br/>데이터의 목적은 소비자를 진심으로 이해하고 그들의 필요를 채워줄 단서를 찾는 데 있다. 이 책은 그 단서를 찾아가는 이야기, 즉 소비자의 마음을 찾아가는 과정을 공유한다. 소비자의 마음을 찾으려면 어떤 데이터를 보면 되는지, 그리고 데이터의 분석 결과를 어떻게 활용해야 하는지에 대한 이야기를 담았다. 이는 기업이, 나아가 재화(상품과 서비스)를 파는 사람이 돈을 더 잘 벌기 위해 어떤 데이터를 보아야 하는지와 다름없다.<br/><b><br/>소비자의 마음은<br/>영수증 한 장에 모두 들어 있다<br/></b><br/>‘빅데이터’가 활용되는 분야는 점차 늘고 있지만, 여전히 그 단어에 두려움을 가진 사람들이 적지 않다. 분야의 전문가만이 데이터를 찾고 모은다고 생각할 수도 있으나, 가깝게는 하루에도 여러 장 손에 쥐게 되는 영수증에서 우리도 쉽게 찾아볼 수 있다. <br/><br/>영수증에 무슨 데이터가 담겨 있을까? 소비자가 받아든 영수증 안에는 생각보다 많은 데이터 정보가 들어 있다. 놀랍게도 기업이 내부에서 쌓을 수 있는 데이터의 대부분이다. 이 영수증 안의 데이터만 분석해도 기업은 소비자의 많은 부분을 이해할 수 있으며, 소비자가 보내는 이상 신호도 발견할 수 있다. 가장 기본이 되는 영수증 데이터 속에서 소비자의 마음을 찾아보자.<br/><b><br/>_영수증 속 데이터의 육하원칙<br/></b><br/>· 누가(who): 이 제품을 구매하는 사람이 누구인가<br/>이 고객이 멤버십에 가입한 사람인가 아닌가. 멤버십에 가입한 고객이라면 성별, 연령과 같은 개인 정보를 확인할 수 있으며, 여러 번 방문한 영수증을 한 사람의 행동으로 연결할 수 있다.<br/><br/>· 무엇을(what): 무엇을 사는가<br/>제품 기준 정보, 카테고리, 발주 일시 등을 확인할 수 있으며, 구매 이력을 기반으로 개인화 추천이 가능하다. 구매 취향이 잘 쌓였다면 비슷한 다른 사람과의 유사성을 찾아볼 수 있다.<br/><br/>· 언제(when): 제품이 언제 팔리는가<br/>더 많이 팔리는 시간대를 활성화하거나, 적게 팔리는 시간대에 고객을 유도할 수 있다. 또 개인이 한 달에 몇 번 방문하는지 알 수 있고, 직전 방문과 이번 방문의 간격도 계산할 수 있다.<br/><br/>· 어디서(where): 어디에서 사는가<br/>인구와 유행의 흐름을 제대로 파악하고 있어야 죽어가는 상권과 살아나는 상권에 위치한 매장을 효율적으로 지원할 수 있다. 멤버십에 가입한 고객이라면 이동 동선을 파악할 수 있다.<br/><br/>· 어떻게(how): 어떤 지불 수단으로 샀는가<br/>현금, 신용카드, 쿠폰, 상품권 등 지불 방법에 따라 수익이 달라질 수 있다. 이런 결제 수단에서 프로모션 아이디어가 나오며, 어떤 결제 방법을 활성화해야 할지 트렌드를 파악할 수 있다.<br/><br/>· 왜(why): 왜 그런 행동을 했는가<br/>영수증엔 육하원칙 중 ‘왜’를 제외한 거의 모든 정보가 담겨 있다. ‘왜’는 기업이 통찰력으로 발견하는 원리다. 위의 다섯 가지 분석에서 ‘왜’를 발견해야 한다. 소비자가 ‘왜’ 이런 행동을 했는지 알면 다음에도 비슷하게 행동할 가능성을 유추해 볼 수 있다.<br/><br/>영수증에는 모든 데이터의 키 값, 즉 누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게, 얼마 주고 샀는지에 대한 연결고리가 들어 있다. POS 데이터만 제대로 정리되어 있으면 다른 데이터와 연결해서 풍성한 의미를 찾을 수 있다. 그러나 정리해두지 않으면 ‘쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다’라는 표현처럼, 영수증 단위의 데이터가 틀리는데 총계 역시 맞을 리 없다.<br/><b><br/>스타벅스코리아 1호 데이터 사이언티스트가 알려주는<br/>실전 데이터 사용설명서<br/></b><br/>[하버드비즈니스리뷰]가 21세기 가장 섹시한 직업으로 꼽았으며 미국 최고 연봉을 받는 직업, 데이터 사이언티스트. 저자는 KT경제경영연구소를 거쳐 스타벅스커피코리아에서 1호 데이터 사이언티스트로 일하며, 스타벅스 이용자들의 데이터를 분석해 실제로 스타벅스의 수많은 이벤트를 기획하고 설계했다. 어느 대기업의 빅데이터 센터가 아니라 소비자와 바로 닿아 있는 현장에서 데이터의 목적을 찾아 분석해 전략을 세우고 적용한 모든 과정의 경험과 질문을 담아, 관련 업무를 하는 이들 외에 소규모의 자영업자나 일반 독자까지도 데이터를 활용해볼 수 있길 바라는 마음으로 이 책을 썼다.<br/><br/>소비자를 대상으로 제품을 만들어 파는 기업이 돈을 벌려면 어떻게 해야 하는가. 소비자가 기꺼이 지갑을 여는 환경이 무엇인지 알아야 한다. 소비자가 언제 돈을 쓰는지, 언제 돈을 쓰고 싶어 하지 않는지, 소비자의 필요와 마음을 알아차리는 것이 중요하다. 이때 기업에서 모으고 있는 데이터는 소비자의 아주 작은 부분들을 알아차릴 수 있는 단서가 된다. 이 단서를 데이터의 목적에 맞게 재배치하고 분석하다 보면, 조금이나마 소비자를 이해할 수 있게 된다. 소비자의 마음을 알기 위해 데이터를 분석하고 인사이트를 얻는 것, 그것이 바로 데이터 읽기의 기술이다.<br/><b><br/>“모든 데이터는 심리학이다”<br/></b><br/>아무리 인공지능과 머신러닝이 발전해도 인간 고유의 의사결정 영역은 남는다. 인공지능이 어떤 결정을 하도록 만들지, 어떤 영역의 데이터를 학습하도록 할지 같은 것들은 인간이 부여하는 ‘데이터의 목적’이다. 우리가 손에 쥐고 있는 데이터로부터 의미를 끄집어낼 수 있다면? 목적을 가진 데이터만이 시장에서 살아 움직이며, 소비자의 마음을 이해하고 소비자가 원하는 것이 무엇인지 보여준다. 그로 인해 기업이 존립할 수 있도록 돕는다. 이 책은 어려운 전문용어나 도표 없이, 아주 쉽고 실용적으로 누구나 데이터를 활용할 수 있도록 돕는다. 데이터 분석에 앞서 꼭 해보아야 할 질문 10가지를 통해 현 상황의 객관적 점검이 가능함은 물론, 프로젝트를 시작하거나 하는 중에도 구체적이고 중요한 질문을 던져 헤매지 않고 그 목적을 찾아갈 수 있게 가이드가 되어준다. 어렵게 도출해낸 분석 결과를 타 분야 사람들에게 이해시키는 프레젠테이션은 어떻게 구성해야 하는지도 배울 수 있을 것이다.<br/><br/>명확한 목적 없이 오로지 ‘빅데이터’라는 허상을 좇기 위해 무작위로 데이터를 모아서는 안 된다. 사람을 위해 데이터가 일하도록 만들어야 한다. 그 방향성을 결정하는 것은 결국 데이터를 모으고 다루는 우리의 몫이다.

20세기 시장을 움직이는 힘이 기업에 있었다면, 21세기 시장을 움직이는 힘은 소비자에게 있다. 흩어진 데이터를 어떻게 모으고 엮어 소비자가 원하는 제품과 서비스를 만들어낼 것인가. 결국 소비자의 마음을 알고 이를 제대로 활용하는 기업만이 생존할 수 있을 것이다.

데이터와 관련된 고민의 정수를 기술한 책이지만, 그렇기에 되려 세부지식이 없어도 정말 중요한 것을 배우는 데 아무 문제가 없다. 데이터 관련 직종뿐 아니라 현업에서 소비자의 니즈를 고민하고 있는 실무자나 임원들까지 다채로운 계층의 사람들 모두 얻어갈 것이 많은 신기한 책이다.