‘고객의 모든 경험은 비즈니스 적으로 해석되어야 한다’

- 빅데이터와 SNS 시대의 소셜경험전략

미국의 오바마 대통령이 재선에 성공하였습니다. 재선 성공의 이유는 여러가지가 있겠지만, 그 중 제가 눈 여겨 본 것은 본격적으로 정치에 빅데이터 분석이라는 기법을 도입하였다는 기사였습니다. 초선 당시 SNS를 적극 활용하여 성과를 거둔 이후 많은 참고가 되었던 그의 사례이었기에 이번 빅데이터 이용 사례 역시 많은 관심을 끌고 있습니다.

하지만, 빅데이터가 만병통치약은 아닙니다. 오히려 정보가 과잉 상태인 현재는 정보의 신뢰도 하락이 더 큰 문제라고 합니다. 마냥 빅데이터를 수집하기 위해 정보를 모아봤자 신뢰도나 출처가 불분명하다면 사용할 수가 없겠죠. 따라서 수집 이후의 활용방법이 본격적인 문제로 떠오르고 있는데요, 이를 다룬 ‘빅데이터와 SNS시대의 소셜경험전략을 여러분에게 소개합니다.

고객의 경험은 반드시 비즈니스적으로 해석되어야 한다.
고객의 경험에 대한 분석은 어떻게 하여야 할까요? 많은 방법들이 있겠지만 가장 일반적으로 사용되는 방법은 페이스북이나 트위터와 같은 SNS의 분석일 것입니다. 키워드 검색을 통해 연관검색어나 감정의 정도(부정적 혹은 긍정적)을 파악하여 기초적인 틀을 잡고 이를 마케팅이나 홍보 전략에 적용하는 것이 대세일 텐데요. 저자의 생각 역시 이와 같습니다.

단, ‘고객의 모든 경험은 비즈니스 적으로 해석되어야 한다.’라는 저자의 말과 같이 정밀한 소셜 분석을 통해 깊이 있는 고객 경험을 만들기 위한 고민은 급변하는 현대 사회에 기업이 대응하는 전략적 방향을 잡는 중요한 길잡이가 될 수 있을 것입니다. 쉽게 말해 빅데이터 분석을 통해 ‘소비자들이 진정으로 원하는 것’을 알아내고 이를 기업이 제공하기 위해서 무엇을 제공해야 하는지를 알 수 있어야 한다는 말입니다. 이를 ‘빅데이터와 SNS 시대의 소셜경험전략’ (이하 소셜경험전략)에서는 ‘소셜 경험 전략’ 이라 규정하고 있습니다.

정말 중요한 것은 활용하는 방법이다.
저자는 ‘우리에게 중요한 사실은 빅데이터가 많은 사람에게 주목 받고 있다는 것이 아니라, 시장의 환경과 그 흐름 안에서 더 많은 관심을 기울여야 할 부분은 무엇이며 이를 어떻게 활용할지에 대해 찾아내는 일이다.’ 라고 말하고 있습니다. 저 역시 저자의 의견에 적극 동의합니다. 빅데이터가 출현하기 전에도 수많은 트렌드가 나타나고 사라졌고 있습니다. 하지만 중요한 것은 트렌트의 존재 유무가 아닌 이러한 트렌드를 어떻게 활용할지에 대한 고민이었습니다.

‘소셜경험전략’에는 저자가 이러한 점에 대해 고민한 내용들이 구체적인 실행 사례와 더불어 제시되어있습니다. 그간의 책들이 빅데이터의 분석이 필요하다거나 중요하다라는 사실만 늘어놓은 것에 비해 실제 적용할 수 있도록 많은 배려가 되어 있어 유용하게 쓰일 것입니다.

빅데이터의 분석을 실제 실행하여야 하는 마케팅/홍보 부서의 담당자들에게 추천하고픈 책입니다. 혹시 빅데이터에 관해 더 많은 정보를 얻고자 하는 분은 빅데이터 사이트(http://www.bicdata.com/)를 참고하시면 될 것입니다.

현장에서 일하는 마케터로서 끊임없이 쏟아지는 데이터 중 유의미한 데이터를 분석하고 이를 활용하는 것은 매우 중요하다. 이분법적으로 나누기에는 애매한 부분도 있지만 이 책은 back-end에서의 빅데이터 분석과 의미도출을 어떻게 Front-end인 SNS로 '스마트'하게 전이시키는지, 그리고 SNS의 정형/비정형 데이터를 어떻게 활용 가능한 데이터로 뽑아내는지에 대한 아이디어를 제공한다.

빅데이터에 대한 특별한 통찰도 없고 저자들의 이야기를 뒷바침할만한 그림이나 도표같은 보조자료들도 부족하다.

불성실하게 쓰여진 느낌을 지울 수 없다. 공저가 많은 책 중에 좋은 책 없다는 학계의 가설을 한번 더 증명하는 책이다.

그런데 생뚱맞게도, 엉뚱하게 튀어나온 사례들 중에 흥미로운 것들이 몇 개 있다. 정리해본다.

& 데이터 자체는 의미가 없다. 그것에서 어떠한 정보를 뽑아낼 수 있느냐가 바로 가치있는 일이다.

Sin 내가 알고 싶은 것은 무엇인가? 그것을 어떻게 알 수 있을까? 데이터는 사실 통계나 자료 이전에 검색과도 같다.

& Data Science / Data Scientist : 이 분야의 전문인력이 2018년까지 20~30만 명 필요해질 것이라고 경제 전문지 '비즈니스위크'는 예측한다. 그 만큼 수많은 데이터에 숨겨진 정보와 패턴을 찾아내려는 수요는 계속해서 성장할 것이며 관련 분야 역시 주목받게 될 것이다.

* 샐러드 만들기와 비교한 데이터 샐러드

미분류 데이터(Raw Data) : 땅에서 자라고 있는 채소들 =＞ 데이터 마이닝(Data Mining) : 채소들을 땅에서 캐내다.

=＞ 필터링/전처리(Filtering/Preprocessing) : 깨끗하게 채소들을 닦고 먹기 좋게 썬다.

=＞ 분석(Analysis) : 채소들을 한 바구니에 넣고 섞는다.

=＞ 후처리/시각화(Post processing/Visualization) : 바구니에 마요네즈를 넣고 간을 맞춘다.

=＞ 구현/서비스(Presentation/Service) : 접시 위에 샐러드를 놓고 먹는다.

Sin'Spirit 기업에서 감성을 이야기하기 위해서는 힘있는 자의 감성에 대한 공통된 추종이 있어야 한다. 감성에 실질 가치를 투자하라고 설득하는 것은 실로 어려운 일이기 때문이다. 하지만 모든 것을 정량적으로 판단해 낼 수 있다는 오만을 버리지 않는다면 정량적으로 평가할 수 있는 것들만 중요하게 생각하는 우를 범하게 될 것이다. 언제나 정성적인 부분이 있을 수 있음을 유념하라. 

Sin 책을 읽던 중 떠오른 생뚱맞은 이야기 하나. 내가 오래 전 극장에서 보았던 '살인의 추억'을 아직까지도 가장 재밌는 영화로 기억하는 이유는 바로, 나와 함께 영화를 보던 여자 관객들의 적절한 리액션 사운드 때문이었다.

★ 숫자 3, 셋이란 숫자가 중요하다. 셋은 주체와 대립, 그리고 견제의 균형을 만들 수 있는 숫자이기 때문이다. 두 사람까지는 서로 짜고 거짓말을 할 수 있다. 그러나 세 사람이라면 한 사람이 다른 두 사람을 견제해야 한다. 사람이 행동을 할 때에도 마찬가지다. 한 사람의 결심은 금방 지친다. 두 사람은 담합할 수 있다. 셋이 있을 때부터 균형과 지속이 시작된다. 이렇게 만들어진 행동의 지속이 변화를 만든다.

Sin'Spirit 그들을 경쟁(Ranking)시키고 협력(Grouping)시켜라!

★ 친한 친구가 취직을 시켜줄 수 없는 이유

1970년대 사회학자 마크 그라노베터는 사회학계에 신선한 충격을 던진 주장을 소개했다. 취직, 결혼 등 사회적인 중요한 전환점에는 깊은 관계보다 약한 연결Weak tie의 영향이 더 크다는 것이다..()..이를 약한 연결의 힘이라고 한다..()..

왜 약한 연결일까? 그것은 강한 연결은 동질성을 공유하기 때문이다. 예를 들어 당신이 구직을 위해 노력하고 있을 때 당신의 가장 친한 친구들 또한 구직을 위해 노력하고 있을 확률이 높다. 그리고 당신이 반려자를 찾고 있다면 당신과 가장 가깝게 있는 주위 사람들도 비슷하게 반려자를 찾고 있을 확률이 높다. 공통의 관심사, 공통의 활동이 바로 강한 연결을 만들어주는 요소이기 때문이다. 그리고 강한 연결성은 비슷한 환경에서 어울리며 비슷한 성향을 만든다. 술을 좋아하는 사람들은 술을 좋아하는 사람들끼리 모이고, 수다를 좋아하는 사람들은 수다를 좋아하는 사람들끼리 모인다. 그렇지 않으면 해당 집단에서 배제될 가능성이 크다.

Sin 그런데 왜 내 주변에는 나와 같은 사람들이 없는 것이냐? ㅡ,ㅡ 여하튼 위 내용은 명심할만하다.