빅데이터는 어떻게 마케팅의 무기가 되는가 Part.3

어떻게 빅데이터를 활용하고 고객 경험을 설계할 것인가

작은 시도를 반복해 혁신으로 연결하자

• 최고경영자와 경영진 그리고 컨설턴트들은 ‘전략’에만 집중하지만 지금 같은 시대엔 조직의 ‘문화’가 훨씬 중요하다
• 실패해도 격려하고 새로운 시도를 계속해 나가는 것이 중요하다
• 화장실이 좋은 가게와 마트를 원하지 않는가? 이런것이 혁신 적인 것
• 데이터에 초점을 맞추면 부족한 것만 보인다.
  • 돈으로 문제를 해결하려고 하는 순간 혁신적이고 파괴적인 아이디어가 나오기 쉽지 않다.
  • 돈은 해결하는데 마지막 방법이어야 한다.
  • 많은 기업이 빅데이터를 활용하지 못하는 근본적인 이유는 고객의 불편과 고객 경험의 개선에서 출발하지 않고 데이터와 그 데이터를 처리하는 기술에서 출발하려고 하기 때문
  • 빅데이터는 원유와 같다 정제를 해야함
  • 목적없이 기술에만 치중하면 마지막엔 결국 So what? 이라는 물음표 밖에 남지 않는다.
• 데이터 기반 의사결정의 습관이 필요하다
• 작은 시도를 통해 학습하고 개선하자
  • 빅데이터 분야는 시도를 통한 학습과 개선이 중요
  • 테스트 앤 런 - 기획- 실행 -리뷰 까지 반복으로 완성
  • 일단 작게 시작한느 것이 중요
• 넷플릭스 아마존도 A/B 테스트를 한다.
  • 가장 큰 장점은 공급자 관점이 아닌 고객 관점에서 의사결정을 최적화 하는데 있다.
  • 색상, 폰트, 디자인 방식등 모든것이 A/B test의 주제가 된다.
• 새로운 시도와 배움을 독려하는 문화가 핵심

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목적을 명확히 하고 호기심으로 깊게 파고들자

• 너무 과도한 분석으로 무엇을 해야 할지에 대해 결론을 내리지 못하는 상황이 발생한다.
  • 목적없이 움직이는 것은 재앙이다.
    • 어디로 갈지 모르는 것은 재앙과 같다.
    • 비즈니스의 목적 달성 관점에서 먼저 질문을 하는 것이 좋은 이유는 고객 관점으로 시작하도록 만들어 주기 때문이다.
    • 12년도 포브스 조사에 따른 CEO들이 가장 궁금하게 여기는 5개의 질문
      1. 빅데이터가 나의 비즈니스에 어떻게 도움을 주는가?
      2. 얼마의 비용이 들까?
      3. 얼마나 리스크가 있나?
      4. 수익을 어떻게 측정할 수 있을까?
      5. 성과를 확인하는 데 얼마나 시간이 걸릴까?
    • 고객의 입장에서 출발하면 목적이 명확해진다.
  • 비즈니스 상황에 따라 질문을 다르게 하라
    • 우리의 고객은 누구인가? 같은 근본적인 비즈니스 질문과 함께 문제에 대한 질문을 해보자
  • 좋은 질문을 하고 호기심을 갖고 깊게 파고들자
    • 데이터 분석 결과의 품질은 좋은 질문과 호기심에서 나온다.
    • 호기심이 많아야 이 일을 잘 할 수 있고 딥 다이브가 가능하다
    • 왜 이렇지? 왜 달라졌지? 하는 담당자 자신의 궁금증과 답을 찾고자 하는 노력이 중요
    • 분석이든 새로운 시도든 가설이 필요하다. 가설은 다르게 보면 질문이다. 질문을 하되 예상되는 답을 만들어 놓고 분석을 시작하는 것.
  • 성공하는 기업은 ‘무엇’이 아니라 ‘왜’에 집중
    • ‘왜’는 목적 = 사람들을 움직이게 하는 힘
    • ‘어떻게’는 프로세스 = 목적을 실현하기 위한 일하는 방법
    • ‘무엇을’은 결과물 = 목적을 달성하기 위해 해야하는 과제고 최종 산출물
    • 고객들은 ‘무엇’을 보고 구매하는 것이 아니라 ‘왜’ 하는지를 보고 구매하는 경향이 있다.
    • 고객들에게 ‘왜’만드는지를 설명하고 신념에 공감하게 하자
    • 이것은 직원들 에게도 똑같이 적용, 신념이 같은 사람을 채용해야 같이 갈 수 있다.
    • 빅데이터를 통해 고객 경험을 만드는 것도 마찬가지. ‘무엇을’이 아닌 ‘왜’에 집중해야 한다.
    • 데이터와 고객 경험의 ‘왜’를 찾아라
• 대부분 빅데이터를 하지 못하는 이유는 데이터가 없어서가 아니라 의미를 도출하고 인사이트를 발견하여 실행으로 옮길 수 있는 전략을 찾아 내지 못하기 때문
• 무작정 데이터분석을 하지말고 목적부터 정하자

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플랫폼 기업의 빅데이터 활용 방식을 배우자

• 빅데이터는 부익부 빈익빈이 심하다.
  • 알고리즘은 그 자체로서 목적이 아니라 고객 경험을 혁신하고 더 좋은 성과와 더 많은 충성 고객을 끌어내기 위한 수단. 잘하는 기업들이 계속 투자하는 이유가 있다.
  • 데이터 전문가들은 기존 전통적인 방식의 기업보다 데이터 중심의 플랫폼 기업에서 많은 데이터를 가지고 다양한 시도를 하는 것에 가치를 둔다.
• 눈에 안 보이는 빅데이터 분야는 벤치마킹이 쉽지 않다.
  • 빅데이터가 유독 벤치마킹이 쉽지 않은 이유는 눈에 보이지 않는 역량이기 때문
  • 눈에 보이는 것은 데이터 센터뿐이다.
  • 또한 개인 알고리즘이 작동하는지 확인하기 어렵고
  • 투자를 하더라도 눈에 보이지 않기 때문에 확신도 부족해진다.
• 벤치마킹은 조직 모두가 해야하는 것
  • 적어도 모든 조직의 모든 임직원이 동일한 수준으로 알지는 못하더라도 배워야 할 곳이 어디인지를 아는 것은 중요하다
  • 한 개의 상품이 만들어지더라도 모든 가치사슬을 통과해야 한다.
  • 흐름 중 어느 업무 단위 하나만 너무 잘하는 것은 프로세스로 움직이는 기업의 성과에 큰 도움이 안된다.
  • 이미 잘나가는 기업들을 벤치마킹 해볼 생각을 해보자
• 빅데이터를 통한 고객 경험은 이미 필수 서비스다.

• 플랫폼 기업들은 이미 빅데이터를 수집하고 분석하고 활용을 잘한다.

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고객의 관점에서 다르게 바라보자

• 고객 경험의 핵심은 현장에서의 불편 해소이다.
• 고객의 관심사에 스코어링을 하는 것이 알고리즘의 핵심
  • 관여도를 측정할 때는 단순히 고객이 그 아이템을 구매했는지 여부 뿐 아니라 얼마나 자주 많이 구매했는지 절대적인 수치도 점수화 하고 평균적인 고객 대비 얼마나 더 많이 또는 덜 구매하는지에 따라 상대적인 점수로 측정
  • 모든 고객에게 그 고객이 가장 관심 있어 할 만한 상품들을 먼저 보여주는 것이 개인화이고 고객 맞춤 큐레이션의 출발
  • 사이트에 방문하는 모든 고객을 대상으로 끊임없이 스코어링을 자동으로 진행하는 것이 바로 개인화를 위한 추천 알고리즘
• 고객의 마음을 얻는 일은 한 번으로 끝나지 않는다. 그 차이는 누구라도 금방 따라올 수 있다. 끊임 없이 개선하고 혁신하라

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책을 읽고 정리하는 시간을 가져 보았습니다. 더 정확한 예시와 이해를 원하신다면 이 책을 한번 읽어 보시는 것을 추천합니다.

 

긴글 읽어 주셔서 감사합니다. 

 

좋은하루 보내세요 :)