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Part 1 . 데이터의 활용은 언제부터?


인류가 데이터를 활용하기 시작한 것은 상당히 오래전 일입니다. 기원전 6000년 전부터 작물 수율과 휴경에 대한 데이터를 사용하여 생산량과 수확량을 늘렸습니다. 15세기에는 천문학 데이터를 활용하여 세상을 탐험하고 해외 무역의 길을 열었습니다. 1850년대에는 데이터를 사용하여 오염된 물과 콜레라의 관계를 밝히고 인간의 생명을 구했습니다. BSA, Data Study, DEC 2015.


그러나 이 시대의 데이터 활용은 어떤 현상을 아날로그적인 방식으로 정량화하여 문제를 해결 또는 개선하는 접근이었습니다. 조금 더 실질적인 측면에서 본다면 데이터는 디지털 신호인 0과 1로 분류되어 저장 및 처리될 수 있는 디지털 환경이 갖춰지면서 본격적으로 활용되기 시작했다고 할 수 있겠습니다. 그렇다면 기업들이 본격적으로 데이터를 활용하기 시작한 시점은 언제부터일까요?


아마도 대부분은 ‘DB 마케팅’이란 용어를 익히 들어 알고 계실 겁니다. 이 DB 마케팅이란 용어와 마케팅 방식은 최초 1980년대에 등장했습니다. 고객 정보를 획득해 1:1 방식으로 제품을 판매하는 다이렉트 마케팅의 발전된 형태로 널리 활용되기 시작했으며, 이때부터 기업들이 데이터를 본격적으로 활용하는 계기가 되었습니다.


우리나라에서도 1990년대에 들어서면서 DB 마케팅이 새로운 마케팅 방식으로 널리 알려지기 시작했으며 기업들은 경쟁적으로 DB 마케팅 솔루션 도입 및 시스템 구축에 열을 올렸습니다. 그런데 막대한 예산과 시간, 수많은 인력을 투입해 시스템을 갖추었던 기업 대부분이 DB 마케팅을 통해 이렇다 할 성과를 만들어내지는 못했습니다.


빠르고 기민한 의사결정과 신속한 실행이 중요한 마케팅 부서는 직접 DB 마케팅 시스템을 활용할 수 있어야 합니다. 하지만 당시 DB 마케팅 시스템은 전문적인 IT 지식이나 개발 언어에 익숙하지 않은 마케터가 직접 활용하기에 어려운 경우가 많았습니다. 사정이 이렇다 보니 데이터가 필요할 때마다 IT 부서의 지원을 받아야 했고, 데이터 관리와 분석, 활용이 각각 다른 부서에서 이루어지다 보니 필요한 목적과 타이밍에 맞게 활용하기가 어려웠던 것입니다.


그로부터 많은 시간이 지났지만 애써 구축한 DB 마케팅 시스템은 고도화되고 발전하기보다는 점점 실무적 활용도가 떨어지고 이용하는 사람도 별로 없는 천덕꾸러기 신세가 되고 말았습니다. 개인적으로는 DB 마케팅 시스템을 어떻게 활용할지에 대한 고민에 앞서 시스템 구축 자체에 큰 의미를 둔 것이 가장 큰 원인이었다고 생각합니다. DB 마케팅을 새로운 마케팅 접근과 실행 방법이 아닌 IT 시스템이나 솔루션으로 접근했기 때문입니다.



Part 2 . 데이터를 활용하면 좋은 점 다섯 가지


첫째, 더 나은 비즈니스 의사결정을 할 수 있도록 도와줍니다.


데이터는 마케팅, 영업, 제품개발에 이르기까지 다양한 계획을 수립하는 데 중요한 역할을 하며 신속하고 빠른 의사결정을 하는 데 유용합니다. 데이터 분석을 통해 소비자들이 가장 원하는 것은 무엇인지를 이해할 수 있으며, 특정 소비자들이 어떤 제품을 구매할 가능성이 큰지를 파악하고 이를 충족시킬 가치를 제공할 수 있습니다.


둘째, 최신의 전략적 인사이트를 제공합니다.


데이터는 비즈니스 전략을 위한 연료와 같습니다. 소비자들이 우리 브랜드와 어떻게 상호작용하는지, 그들은 어디서 활발히 활동하고, 어떤 콘텐츠를 좋아하는지, ROI가 가장 높은 채널이 어디인지 등을 이해하는 데 도움을 줍니다. 데이터 분석을 통해 얻은 시장, 소비자, 경쟁사에 대한 인사이트는 비즈니스 전략 수립의 근간이 됩니다.


셋째, 전사적인 업무 효율이 개선됩니다.


데이터를 활용하면 비즈니스 성과 및 목표 관리가 정확해집니다. 또한 물류, 유통 등 직접적인 수익과 관련 없는 영역에 이르기까지 업무 효율을 높일 수 있습니다. 업무 프로세스상 특정 영역에 드는 비용과 시간을 줄일 수 있으며, 생산 과정에서의 결함, 영업 기회를 놓치거나 기업 평판에 악영향을 미치는 사람에 의한 실수를 최소화할 수 있습니다.


넷째, 비즈니스의 예측 가능성을 높여줍니다.


데이터 분석의 중요성은 지난 성과를 분석하고 평가하는 데 그치지 않습니다. 과거 데이터 분석을 통해 얻게 된 인사이트는 앞으로 벌어질 일을 예측하고 적절하게 대응할 수 있도록 도와줍니다. 특히, AI 머신러닝을 통해 학습된 데이터는 미래에 일어날 다양한 위험요인과 비효율을 사전에 방지하고 개선할 수 있습니다.


다섯째, 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.


제품과 서비스에 만족한 소비자는 반복 구매를 하게 됩니다. 데이터를 통해 이런 소비자들의 욕구를 파악함으로써 항상 소비자 니즈에 적합하면서도 더 좋은 제품을 만들어낼 수 있습니다. 또한 새로운 인사이트의 발견을 제품 및 서비스에 반영함으로써 경쟁사가 지금까지 제공하지 못했던 경험을 제공할 수 있습니다.


물론 데이터가 중요한 이유는 이 외에도 더 많이 있지만 중요한 몇 가지만 요약해서 정리해 보았습니다. 그러나 여기서 강조하고 싶은 부분은 데이터를 모은다고 모든 문제가 쉽게 해결되는 것은 아니라는 점입니다. 마치 좋은 재료가 훌륭한 요리사를 만나 최고의 음식으로 탄생하듯이 양질의 데이터는 이를 잘 분석해서 활용할 수 있는 전문가를 만나면 생각보다 훨씬 많은 가치를 만들어낼 수 있습니다.


애플의 CEO를 역임했던 전문 경영인 안젤라 아렌츠(Angela Ahrendts)는 데이터의 중요성에 대해서 이렇게 이야기하고 있습니다. "소비자 데이터는 앞으로 가장 큰 차별화 요소가 될 것이다. 그리고 누구든 방대한 데이터로부터 인사이트를 풀어내고 이를 전략적으로 활용하는 쪽이 승리할 것이다."


Written by 백승록(IGAWorks CMO)

Edited by 레아



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