송길영, <여기에 당신의 욕망이 보인다>

송길영, <여기에 당신의 욕망이 보인다>

내용

1. 일상이 모여 미래가 된다.

-빅데이터란 기존의 방법으로 분석하기에는 너무 큰 데이터를 말한다. 자연어처리가 가능해지면서 한국어 텍스트를 측정 가능하고 구조화된 데이터로 산출하는 것이 가능해졌기 때문이다. 특히 SNS를 통해 얻을 수 있는 정보는 정서적인 공간에 바탕을 둔 감성적인 정보이므로 개인의 취향, 진실성, 진정성, 이슈관련성이 높아 데이터로서 큰 가치를 지닌다.

-지금까지는 데이터 샘플링의 문제가 존재했었지만 이제 데이터 전체를 볼 수 있기때문에 사회적 선택의 과정을 선명하게 추적할 수 있으며, 그 중 어떤 것이 미래까지 이어질 지도 예측할 수 있게 되었다.

-빅데이터를 읽는다는 말은, 개별적인 선택의 과정을 추적하여 어떤 것이 사회 구성원의 합의를 이끌어내고 오래 살아남을 가능성이 큰지 예측하는 것이다.

-빅데이터를 분석하기위해서는 통계툴을 다루는 것부터 커뮤니케이션까지 광범위한 능력이 필요하다. 그러나 빅데이터에서 진짜로 중요한 것은 문제가 무엇인지를 아는 것이다. 해결할 문제를 규정하고, 문제를 풀기위한 자료를 제공해주는 플랫폼을 마련한 뒤 해석과 통찰에 인간의 지능을 이용하는 것으로 문제의 크기에 비례하는 생산성 향상을 이룰 수 있다.

2. 현상에 숨겨진 이유를 읽다.

-빅데이터에 대한 관심이 증폭한 이유는 과거와 달리 사람들의 생각을 분석하는 것으로 사람을 움직일 수 있기 때문이다. 빅데이터가 들어오면서 제품을 먼저 개발하고, 보급한 후에 제품에 대한 생각을 반영한 사후약방문 격의 마케팅은 의미가 없어졌다. 대신 상품이 가지는 효용가치를 분석하고 새로운 시장에 고객이 원하는 가치를 얻을 수 있다는 것을 알려야한다.

-예를 들어, 멍에 바르는 연고를 출시하려고한다면, 멍 연고의 경쟁상대를 선정하는 것은 의미가 없다. 대신 '멍'과 연관된 키워드를 분석한다. 멍과 관련된 키워드는 계란, 소고기 등이고 다이어트하는 여성, 피부치료를 받는 여성에 의해 많이 언급되었다. 그렇다면 이전에는 고려하지 않았던 여성을 타겟으로 두고 상품을 포지셔닝 할 수 있다.

3. 흐름을 읽어 가능성을 찾다.

-일반적인 기업이 데이터를 수집하는 목적은 '우리회사와 A사를 비교'해서 시장 점유을을 높이는 것이었다. 이것은 결국 제로섬게임이 된다. 그러나 빅데이터를 통해 사람들이 상품을 원하는 이유를 찾게된다면, 그에 맞는 해결책을 제시하는 것으로 시장을 확장할 수 있다.

-피부가 자꾸 푸석푸석해지는 것이 고민인 A.>> A가 기대하는 효과는 '어떻게 피부를 윤기나게 만들 수 있을까?' 

-이때 A가 고려하는 솔루션은 패션, 성형, 피부과 등 화장품 외의 다른 방법일 수도 있다. 사람을 단지 구매자로 보지말고 사람 그 자체로봐야 새로운 시장에 물건을 팔 수 있다.

-개인의 정체성은 하나로 정의되지 않는다. 여자는 누군가의 딸이고 엄마이고 며느리이기도하다. 라이프스타일 자체를 읽고 솔루션을 줄 수 있어야한다.

생각

빅데이터라는 개념이 활발하게 오르내리기 시작할 즈음에 나온 책으로, 빅데이터를 어떻게 활용해야하는지, 구체적인 방법은 무엇인지 알려주는 책은 아니다. 저자는 빅데이터에 대한 개념을 바꿔야한다고 주장한다. 작년 '빅데이터를 통해 데이터를 긁어 모으는 것이 문제를 해결할 수 있나?'라는 질문이 떠올랐던 것을 보면, volume, variety, velocity를 problem, people, platform을 통한 productivity의 3P+1P로 전환해야한다는 저자의 생각이 옳았던 것 같다. 아무리 자연어처리가 발달한다고 한들, 그 중심에 사람이 놓이지 않으면 그냥 쓸모없는 조각일 뿐이라는 생각이 든다. 문제를 규정하고, 데이터를 분석할 수 있는 플랫폼을 마련한 후 해석에는 통찰이 들어가야한다는 것이 책의 요지다. 직관의 영역에 도전하는 알파고도 나온마당에 모든 사람에게 충격을 줄만한 자신이 없다면 일단 데이터 분석으로 니즈를 찾고 그 니즈를 가진 좁은 타겟만 공략한 마케팅을 하는 것이 앞으로 살아남을 길이 아닌가 싶다.