마케터는 빅데이터 분석과 활용 필수

지금까지는 문맹, 컴맹의 시대였다. 하지만 이제 ‘데이터맹(盲)’의 시대가 왔다. 마케팅 교육보다 빅데이터를 분석해 소비자에 다가가는 게 더 중요해진 세상이 됐다. 회사에서도 데이터 분석을 할 수 있는 사람과 그렇지 않은 사람의 대우가 달라지는 시대가 온다. 따라서 빅데이터를 배워야 한다는 ...배울 것이 너무 많아졌다. 

페이스북과 아마존의 주가가 올라가는 이유는 빅데이터 활용 능력 덕분이라고 한다. 방대한 량의 데이터가 쌓이고 있고 그 때문에 데이터를 쌓고 활용하는 기반의 회사들이 강한 것이다.

부의 편중과 청년 실업률 가속화 

손정의 소프트뱅크회장은 앞으로 AI의 IQ가 1만까지 가는 시대, 즉 인공지능을 넘어선 슈퍼지능의 시대가 올 것이라고 한다. 이같은 AI시대를 맞아 우리가 영화 터미네이터 세상보다 더 걱정해야 할 것은 일자리 감소다. 특히 화이트컬러 일자리 감소가 예상된다는 점이다. 하지만 데이터 과학자 등 빅데이터 관련 종사자들의 수요는 늘어날 것을 전망된다. 이에 따라 부의 편중과 함께 청년 실업률이 높아질 것으로 전망된다고 한다.

이 빅데이터로 마케팅 부문에서는 무엇을 할 수 있을까? 인공지능을 이용한 반품 여부 예측을 할 수 있다. 예를 들어 앞으로는 남는데 뒤로는 적자가 나는 인터넷 유통 업체가 있다고 하자. 어느 고객이 반품할지 예측 가능할까? 이미 컴퓨터는 빅데이터 분석법을 사용해 무려 90.2% 가까운 확률로 누가 반품할지를 예측할 수 있다. 이를 바탕으로 반품 안하는 고객에겐 혜택을 주고, 이상이 없는 데도 자주 반품하는 고객에겐 선별적 조치를 취하는 방법을 택할 수 있다.

빅데이터 마케팅이란?  

마케팅 실체를 만드는 데 필요한 빅데이터의 해석과 시각화 필요해

마케팅 실체를 만들기 위해서는 우선 빅데이터가 활용되는 과정부터 알아볼 필요가 있다. 빅데이터는 크게 3단계로 구분된다. 바로 ‘수집’, ‘해석’, ‘시각화’다.

1. 데이터 수집 : 필요한 데이터를 빠른 시간 내에 검색, 선별해 확보하는 능력

2. 데이터 해석 : 데이터를 목적에 맞는 분석 방법을 사용해 의미 있는 결과를 도출하는 능력

3. 데이터 시각화 : 데이터를 다른 사람이 이해할 수 있도록 그래프, 차트 등의 시각화형태로 표현하는 능력

일반적으로 1번의 데이터 수집은 어느 브랜드나 자기 브랜드만의 고유한 데이터를 가지고 있을 것이다. 

그러나 2번부터 3번까지는 브랜드(마케터)의 역량에 따라 차이가 생긴다. 가지고 있는 데이터를 어떻게 해석해서 활용하고, 그걸 시각화하여 다른 누군가에게 잘 보여주는 문제는 인간의 영역이기 때문이다. 빅데이터 시대가 되면서 중요해진 것은 방대하고 복잡한 데이터로부터 ‘질(Quality)’ 높은 정보를 선별하고 발굴해 내는 일이다. 

데이터 활용에 있어서 어떤 툴을 얼마나 잘 다루느냐의 문제보다, 데이터로 문제를 바라보고 데이터 속 숨겨진 맥락을 발견할 줄 아는 관점과 능력이 중요하다. 그래서 ‘데이터 사이언티스트’나 ‘빅데이터 큐레이터’의 중요성이 커지고 있는 것이다.

앞으로 마케터는 빅데이터로 인사이트있는 해석과 활용가능해야 

마케터는 인사이트있는 해석과 시각화를 통해 빅데이터로 마케팅 실체를 만들 수 있다. 

특히 해석을 어떻게 하느냐에 따라 마케팅적 활용 가능성은 무궁무진해진다. 개인별 타깃 마케팅의 수준을 넘어서는 활용 가능성이 생긴다.