[빅데이터를 활용한 마케팅 조사] -세 번째 이야기

1. Big-data의 분류 데이터의 원천(Data Source: 내부 vs. 외부) 데이터의 종류
(Data Type: 정형화된 데이터 vs. 비 정형화된 데이터)를 중심으로 구분한 빅데이터의 분류는 다음과 같다.
1) 정형화-외부 데이터(Structured-External data)
: 정형화된 외부 데이터는 기업 내에서 분석되고 활용되는 내부 데이터와 달리, 일반인들도 쉽게 접근할 수 있는 공공 데이터로 GPS, 신용도 점수, 시장조사 데이터 등을 포함한다.
2) 비정형화-외부 데이터(Unstructured-External data)
: 정형화되지 않은 외부 데이터는 기업이 소비자 인사이트

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를 획득할 수 있는 가장 큰 기회 영역이라고 할 수 있다. 주로 소셜 미디어(구글, 트위터, 페이스북, 인스타그램, 유튜브 등)와 블로그 등에 남겨진 소비자들의 데이터와 CCTV 등 외부 센서 데이터들이 비정형화- 외부 데이터로 구분된다. 다른 데이터들에 비하여 일반적으로 기업의 분석이 이루어지지 않은 영역이기 때문에 기업은 이러한 영역의 데이터에 대한 깊이 있는 이해를 할 수 있도록 주력해야 한다.
3) 정형화-내부 데이터(Structured-Internal data)
: 정형화된 내부 데이터는 기업이 가장 잘 이해하고 있는 데이터 영역으로, CRM 데이터, 영업 데이터, 구매 내용 데이터, 캠페인 데이터 등을 포함한다.

기업의 내부 데이터답게 가장 높은 이해도를 보이는 데이터이지만, 많은 기업의 경우, 서로 다른 정형화된 데이터를 보유하고 있는 기업 내부의 각 부서가 가지고 있는 데이터의 통합이 이루어지지 않은 경우도 많다.
4) 비정형화-내부 데이터(Unstructured-Internal data)
: 정형화되지 않은 내부 데이터는 기업이 다양한 데이터를 활용해서 새로운 가치를 창출할 수 있는 중요한 자원이다. 고객 콜센터, 고객 불만 데이터, 고객서비스센터, 자사의 웹사이트나 모바일 앱에 남겨진 고객 행동 데이터 등이 비정형화-내부 데이터에 포함된다.

사례 1 ('하우스 오브 카드' 성공 이끈 데이터 마이닝)

축적된 데이터를 특정한 패턴이나 유사성을 기준으로 분석해 의미 있는 정보와 통찰력을 찾아내는 과정을 '데이터 마이닝(Data Mining)'이라고 한다. 어찌 보면 몇 년 전부터 전 사업영역에서 핫 키워드로 등장하는 빅데이터의 여러 영역 중 하나라고 볼 수 있다. 데이터 마이닝(Data Mining) 하면 빼놓을 수 없는 사례로 꼽히는 '넷플릭스(Netfix)'의 는 얼마나 고객에 대한 빅데이터의 사전 분석이 중요한지를 보여준다. 미국에서 가장 큰 상용 스트리밍 비디오 서비스를 제공하는 넷플릭스는 공격적인 사업 확장을 위해 자체 프로그램을 제작하기로 결정하고 영국 BBC 미니시리즈의 리메이크 라이선스를 취득했다. 제작에 앞서 넷플릭스는 소설 미디어상의 방대한 데이터를 분석해서 영국판 오리지널 시청층을 분석하고 미국판에 적합한 감독과 주연배우를 데이터 분석 결과를 토대로 결정했다. 또한 정치 드라마의 잠재 소비자들과 관련된 방대한 데이터를 분석해서 잠재적 매출까지 계산함으로써 위험을 감수하고 1억 달러를 과감히 투자해 파일럿 제작 없이 시리즈 전체를 한꺼번에 만들어 드라마 수준을 끌어올리는 데 집중했다. 의 흥행에 힘입어 최근 넷플릭스는 매출이 23% 증가하고 주가가 18%나 오르는 겹경사를 맞으며 순항 중이다.
(자료원: 신현일의 컨버전 스토리(2015))

 

2 폐쇄형 연결고리 마케팅(Closed-Loop Marketing: CLM) 빅데이터를 마케팅에 활용하는 기업의 경영자는 기업의 마케팅 활동에 대한 소비자의 반응을 실시간으로 수집하고 분석함으로써 마케팅 예산이 효과적으로 사용되었는지를 확인하고 싶어 한다. 또한 이러한 소비자 반응의 분석 결과를 다시 마케팅활동에 피드백함으로써 마케팅 성과를 개선하는 것에 대한 관심이 매우 높다. 이러한 경영자의 요구를 해결할 수 있는 방법으로 주목받고 있는 것이 바로 폐쇄형 연결고리 마케팅(클로즈드 루프 마케팅, Closed-Loop Marketing)이다. 클로즈드 루프 마케팅은 단어 그대로 연결고리가 끊어지지 않는 마케팅이다. 클로즈드 루프 마케팅 (Closed-Loop Marketing)은 기업이 타깃 고객에 대한 접촉을 통해 마케팅 활동하면, 고객의 반응에 기초한 결과 분석이 실시간으로 일어나며 이러한 분석 결과를 피드백하여 고객에 대한 마케팅 활동 조정을 해서 실시함으로써 루프(연결고리)가 폐쇄형으로 되는 마케팅이다.

고객 데이터를 분석하고 개별 고객에게 맞춤화된 마케팅 활동을 전개하고, 광고, 판촉, 제품 추천 등의 마케팅 활동을 개인화(Personlization)하는 빅데이터 마케팅은 이러한 폐쇄형 연결고리 마케팅(Closed Loop Marketing: CLM)을 통해서 가능하게 되는 것이다. 데이터 마케팅의 궁극적인 지향점은 개인화(Personalization)에 있다. 디지털 트렌드의 조사 결과에 따르면 응답자 중 75%의 소비자가 무차별적인 광고보다 개인화된 광고를 선호한다고 답했으며, 73%의 소비자는 그들에게 개인화된 고객 경험을 제공하는 소매점을 선호한다고 답변했다. 실제 미국 명품 백화점인 니만 마커스(Neiman Marcus)는 개인화 전략을 펼친 고객들이 전체 매출에서 차지하는 비중이 90%에 이르고 있다. 지금까지 100명의 고객에게 100개의 차별화된 메시지를 전달하는 단계에 이르지는 못했지만 표적 화하는 목표 집단의 수가 늘어나고 범위가 정교해지고 있다.

이처럼 기업들은 빅데이터를 활용해서 개인화(Personalization) 마케팅을 수행하고자 한다. 개별 고객의 데이터를 분석해서 고객에게 맞춤화되는 광고, 판촉, 제품 추천을 제공하고 그들의 반응을 실시간으로 분석해서 피드백하는 클로즈드 루프 마케팅을 통해서 이러한 개인화(Personalization) 마케팅이 가능해지는 것이다. 클로즈드 루프 마케팅(Closed-Loop Marketing)은 영업 팀이 시도한 영업 기회에서 발생한 특정한 마케팅 활동의 성과에 대한 분석을 마케팅 부서에 빠르게 피드백해 줌으로써, 마케팅팀에게 마케팅 성과를 개선할 수 있는 기회를 파악하는 데 도움을 줄 수 있다. 따라서 기업의 영업 부서와 마케팅 부서 사이에서 커뮤니케이션의 유기적인 역할을 도와주며, 더욱 성공적인 장기적 마케팅 성과를 목표로 현재의 마케팅 전략을 어떻게 개선해야 하는지에 대한 이해와 도움을 준다.