[빅데이터의 이해] 4. 빅데이터의 활용2

빅데이터 경영 사례

1. 디지털 시대 마케팅

 - (이전) 물건을 만들어 파는데 주력

    --> (디마) 고객의 취향과 요구를 감지하고 대응하는데 주력

 - (이전) 매스 마케팅 : 모든 고객을 동일하게 대함 

    --> (디마) 맞춤형 마케팅 : 고객을 개별적으로 대함

 - (이전) 거래를 성사시키는데 기여

    --> (디마) 고객 관계를 중시해 고객의 마음을 얻는데 주력함

 - (이전) 신규 고객 확보에 주력

    --> (디마) 기존 고객을 오랫동안 유지

 - (이전) 기업 혼자 고민하고 독백하는 문제해결방식

    --> (디마) 고객과 함께 의논하고 대화하는 문제해결방식

 - (이전) 단일채널을 이용해 고객에게 접근

    --> (디마) 다양한 멀티채널을 함께 효율적으로 다룸 

기존 마케팅	빅데이터 마케팅
4P    - Product   - Price  - Place  - Promotion	새로운 4P   - Performance  - Personalization & Preference  - Prediction  - Privacy
	- Around Us : 나만 보는게 아니라 내 주변 사람들을 보면서 마케팅.   - Discovery : 이 사람이 필요한 것이 뭔지 잘 찾아내야.   - Omni Channel : 여러 채널을 융합/통합해서 고객에게 접근.

 

2. 맞춤화된 마케팅 증가

 - 맞춤화의 개념은 오래 전부터 존재했으나, 그동안 실질적인 맞춤화는 일반적이지 못했음

    ㄴ 배경 : 1) 데이터 수집과 분석의 어려움 2) 금전적 투자 부담 

    ㄴ 빅데이터 시대에 맞춤화는 기술과 비용 면에서 실현하기 용이해졌고 필수적. 

        ㄴ 맞춤화를 위해서는 의사결정 단계에서 정확한 문제를 파악하는것만으로 가능 

 - 사람들 간, 물건들 간 상관관계만 파악해도 맞춤화 가능 

    ㄴ 각 개인이 어떻게 다른지 (어떤 사람들끼리 비슷한지), 

        선호하는 물건이나 서비스의 차이(좋아하는 물건이나 서비스들) 파악해야 

    ㄴ 고객이 과거에 좋아한 상품이나 서비스를 파악한 후 이와 유사한 아이템을 추천하기도 하고, 

        콘텐츠 기반 서비스(ex. 음악)의 경우 고객이 높게 평가한 아이템간의 유사성을 분석하여 유사 아이템 추천

        ㄴ 고객과 선호도가 유사한 다른 고객의 선호 아이템을 추천

        ㄴ ex) 현대카드 마이 메뉴 앱 : 큰 호응 

 

3. 마이크로 고객 세분화 

 - 기존에 분류가 어렵던 고객, 상품, 서비스 분류를 더욱 상세히 분류 가능 

    ㄴ 유사성 발견 기회가 늘면서, 유사 그룹에 속한 사람들에게 유사 상품/서비스 추천 가능 

    ㄴ 사람들이 적극적으로 선호도 표출하는 데이터 늘면서 보다 용이해짐

    ㄴ 최종고객 상대하는 기업들(ex.인터넷 기업, 유통업체, 금융회사)은 오래전부터

        고객세분화/목표 고객 선정을 위해 데이터를 사용해왔음. 

 - 이전에 맞춤화를 잘 못했던 기업들도, 접근 가능 고객 데이터가 늘어나면서 맞춤화를 활용할 기회가 커지고 있음

    ㄴ ex) 클릭스트림(Click Stream) 분석 : 고객들이 웹페이지에서 물건을 구경구매하는 과정에서 남긴 것.

               ㄴ 클릭스트림 + SNS/위치/광고 데이터와 결합 --> 사용 

    ㄴ CRM(고객 관계 관리 시스템)에 큰 금액 투자하지 않아도 고객의 습성/선호도 파악 가능 

 

4. 사례 

 ex) 카탈리나 마케팅 : 맞춤 마케팅 

   - 고객별 맞춤형 쿠폰 제공 

   - 고객의 지난 구매 데이터를, 다른 고객들의 패턴과 비교 --> 고객이 흥미를 가질만한 쿠폰 발급

   - 고객이 쿠폰 사용 시, 더 많은 정보 생성 --> 더 정확한 맞춤 마케팅 가능 

 

5. SNS와 마케팅 

 - 이런 외부 데이터 활용 이미 기업들이 익숙

 - 웹/앱에서 사용자에게 맞는 서비스/정보 능동적 제공 가능 

 ex) 야후 : 맞춤 마케팅 

    - 4만개 이상의 서버에 170 페타바이트 데이터 저장. 

    - 고객의 사이트 체류시간 2배 증가

    - 기계학습(머신러닝) 기법으로 고객이 클릭하는 정보의 연관성 파악 --> 콘텐츠 분류 방법 도출

       --> 고객이 재방문 시 고객의 관심분야에 맞는 콘텐츠 제공 

    - 관심가지는 링크/검색결과 제공, 흥미 가질 기사/내용을 중앙에 노출 

 ex2) 국내 제약회사

     - 우울증 치료제가 가장 효과적인 요일 찾아내어 마케팅 

 ex3) 일본 애트 코스메틱 : SNS 화장품점. 

     - 소셜미디어 애널리틱스, 소셜 메트릭스 : SNS 데이터 텍스트 분석

        ㄴ 입소문 정보 수집/통합 --> 사람들이 좋아하는 상품 파악하여 온라인에 진열 

        ㄴ 입소문 순위에 따라 브랜드별/효과별/피부느낌별/... 랭킹 발표 

 

6. 빅데이터와 제조업 : 빅데이터가 제조업에 어떻게 영향을 미쳤는지? 

 - 제조업의 가치사슬 5단계 : 1) 연구개발 / 2) 공급사슬 관리 / 3) 생산 / 4) 마케팅/판매 / 5) A/S 

   (아래 이미지 참고) 

 - 제조업에서 빅데이터를 활용하면... (위의 표...) (중요하진 않은듯...) 

   ㄴ 제조과정에서의 업무 협조, 온라인상의 협업 가능. --> 연구개발에서 사용 가능. 

   ㄴ 생산 과정에서 필요한 아이디어 얻는 것도 가능 

   ㄴ 의사결정에서 모델로 최적화하는 것 가능 

   ㄴ 센서 데이터 분석 기법으로 생산성 증가, 맞춤화 가능. 

  ---> 생산, 공급사슬 관리 등에서 빅데이터 활용도가 높다. 

 

7. 자라(Zara)의 예측에 의한 재고관리 

출처 : 김철원 외 (2011) 

 - 상품을 너무 적게 진열하면 사람들 눈에 안 띄어서 안 팔리고, 

   상품을 너무 많이 진열하면 떨이상품.. 철지난 상품..으로 느껴져서 오히려 매출이 안 늠. (포화지점) 

   --> 매출 최적화된 지점을 데이터를 통해 찾아내어 활용.

 - 빅데이터 --> 모델 --> 재고관리에 사용 

 

8. 빅데이터 투자기법

 - 특정 주식에 대한 감성을 분석해서 주가 예측 ex) 코스콤...

 - SNS에서 표출되는 사람들의 감정을 통계적으로 분석해 투자와 연결

   ㄴ ex) 소메(소셜 메트릭) 펀드 : 다음소프트, 한양대 경영대 교수팀...

              ㄴ 상관관계 90% 이상 중 수익 나는 것 매수/매도 

              ㄴ 영향 : 부정적 감정 영향 > 긍정적 감정 영향 

 

기업의 빅데이터 활용 과제 

1. 국내 기업의 82%는 빅데이터 활용X

 - 국내 기업의 82%는 빅데이터 활용X. 또한, 활용 기업도 7.5%에 그침 

 - 다수가 중요성은 인지하고 있으나 구체적으로 뭐부터 시작해서 뭘 할 수 있을지를 잘 모름 

 - 기업이 뽑은 빅데이터 활용 어려운 이유 : 1) 데이터 분석역량 및 경험부족 2) 예산부족 3) 안정성 우려 등... 

 - 국내 빅데이터 기술 해외에 비해 2년 이상 격차 있다. 

 - 잇따른 개인정보 유출사고도 빅데이터 산업에 부정적인 영향을 미칠 가능성 존재. 

 

2. 기업의 빅데이터 과제 

 1) 솔루션 미성숙

   - 대규모 빅데이터 솔루션이 성공적으로 도입된 사례가 제한되어 있음

   - 대부분의 빅데이터 도입이 파일럿 상태에 머무름 

 2) 조직적 한계

   - 인재 : 데이터 유형 및 적절환 활용에 관한 기술력 있는 인력 부족

   - 조직문화 : 비즈니스 모델이나 인사이트, IT 아키텍쳐 및 실행에 대한 빅데이터식 접근을 충분히 이해하지 못함 

 3) 개인정보/신뢰 문제 

   - 더 많은 데이터들이 활용 가능해지면서 개인정보에 대한 고객들의 우려가 높아지고 있음

   - 기업이 데이터를 관리할 수 있는 수준보다 더 빨리 데이터가 증가하고 있음

 4) 신기술 부재 

   - 데이터의 속도, 규모, 다양성 문제는 줄어들지 않고 있는데 이를 해결할 신기술의 등장은 요원함. 

 

연습문제 

Q1. 자라(ZARA)의 빅데이터 재고관리 사례는 빅데이터의 특성 중 어떤 측면을 특히 잘 활용한 사례인지?

1) 규모 2) 속도 3) 종류 4) 품질

답 : 2) 속도 

해설 : 자라는 유행의 변화에 빠르게 대응하려고 데이터 수집/분석해서 생산에 반영...

 

Q2. 다음 중 빅데이터 경영이라고 할 수 있는 것은?

1) 은행 사이트에서 인터넷으로 잔액조회 및 이체

2) 구글 검색어를 분석해서 맞춤광고

3) 아마존이 인터넷으로 도서 단순판매

4) 인터넷으로 구매서류 발급

답 : 2) 

 

Q3. 트위터에서 올라온 글을 분석하여 주가를 예측한 펀드는? 

1) 소메펀드 2) 코스피 펀드 3) 네비 펀드 4) 빅 펀드

답 : 1) 소메펀드