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[Weekly 기획+](빅데이터에서 스몰데이터로) 성큼 다가온 '스몰데이터' 시대(上)..."정보가 돈(MONEY)이다" 2020-01-27
블록타임스TV닷컴 이은영/조해리 기자 press88only@daum.net [작성자]




[Weekly 기획+](빅데이터에서 스몰데이터로) 성큼 다가온 '스몰데이터' 시대(上)..."정보가 돈(MONEY)이다"


정보(데이터)는 돈이 된다. 과거에도 그랬지만, 지금은 정보의 중요성이 더욱 커졌다.


정보의 활용은 이제 모든 산업의 핵심 전략으로 자리잡아 가고 있다. 특히 테크핀 서비스를 포함한 금융 및 보험 분야에서 데이터의 잠재 가치는 무척 크다.


빅데이터의 중요성 역시 나날이 커져가고 있다. 글로벌 전체 빅데이터 시장 규모는 오는 2022년 약 700억 달러 규모에 달할 것으로 추정된다.


최근에는 빅데이터를 넘어 스몰데이터의 중요성이 대두되고 있다. 스몰데이터는 이용자 개개인의 데이터(정보)를 의미하는데, 이를 활용하면 고객의 니즈(NEEDS)를 보다 정확히 파악할 수 있다.


이는 기업들에게 고객 맞춤형 서비스와 상품 개발 등에 있어 새로운 기회를 제공할 것으로 기대를 모으고 있다.


◆ 빅데이터에서 스몰 데이터로


빅데이터는 특정 집단의 공통적인 특징을 구분해 내는 데 유리하다.


특정한 서비스로부터 수집된 방대한 양의 디지털 데이터를 분석, 가공해 집단 구성원이 공통적으로 가지는 어떠한 특성을 구분해 내는 것이 빅데이터 분석이다.


이를 통해 연령이나 성별, 거주지역, 직업군 등에 따라 잠재 고객을 선별하여 타겟팅 광고를 노출시킬 수 있다.


반면 스몰데이터는 이용자 개개인의 취향과 독자적인 소비 성향, 기호 등을 세부적으로 파악해 내는 데 유리하다.


특정 집단의 공통적인 성향이 아닌 개인, 개인의 차별화된 특성이나 행동 패턴을 파악하는 데에 특화돼 있다.


때문에 스몰데이터를 활용해 개별 고객이 선호하는 브랜드나 디자인, 색상, 캐릭터, 상품의 컨셉 등 각 개인의 취향을 세부적으로 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 해당 소비자가 선호할 만한 상품을 선별해 맞춤 제품이나 서비스 등을 제공할 수 있다.


◆ 가성비 넘어 가심비, 나심비가 대세


최근 1인 가구가 증가하고, 욜로(YOLO) 등 새로운 가치관의 등장으로 인해 개인 각자의 특성을 파악하는 스몰데이터의 중요성은 점점 커지고 있다.


과거 가성비가 중요했던 시대에서 이제는 가심비, 더 나아가서는 나심비의 시대가 열리고 있다.


과거의 소비자들이 합리적 가격, 제품의 품질 등 가격 측면에서의 가성비를 중시했다면, 이제는 가격 대비 개인이 얻게 되는 만족의 크기인 가심비(價心比)가 소비에 있어 더욱 중요한 결정 요인으로 부상했다. 가격 대비 성능이 아닌 소비자 개인의 만족이 크다면 구매를 결정하게 되는 것이다.


피규어 수집과 같은 소비자들의 구매 행태는 제품의 성능이 아닌 개인의 만족에 의한 소비를 보여주는 대표적인 예다.


나심비는 가심비에서 한발 더 나아가 개인의 취향이 상품 구매를 결정짓는 가장 중요한 요인으로 부각되는 개념이다.


제품의 가격과 상관없이 개인의 만족을 위해 과감히 지갑을 여는 소비자들이 늘어나면서 나심비가 주목받고 있다. 개인의 만족을 더욱 중요시 하는 욜로 문화와 셀프 기프팅 등 밀레니얼 세대를 중심으로 나심비는 중요한 소비 패턴의 하나로 자리 잡고 있다.


젊은 세대의 명품 구입이 일상화된 것도 한 예라 할 수 있다. 다소 가격이 비싸더라도 자신의 수고에 대한 선물로 과감한 소비에 나서고 있는 것이다.


나(스스로)를 위해서는 아낌없이 돈을 쓰겠다는 이른바 '미코노미(Meconomy)'의 시대가 온 것이다.


◆ 소비자 마음 들여다본다...개인 맞춤형 추천으로 '매출' 늘려


미코노미의 시대에선 소비자 개인에 대해 속속들이 아는 것이 더욱 중요해졌다. 때문에 스몰데이터와 인공지능(AI)에 의한 개인 맞춤형 상품과 서비스의 추천은 이미 일상의 일부분이 됐다.


기업들은 빅데이터를 활용해 타겟팅 광고를 기획하고, 스몰데이터를 기반으로 커머스의 맞춤형 상품 추천 효과를 극대화한다. 이른바 고객 개개인의 취향을 저격하기 위함이다.


모바일 채널을 중심으로 성장을 지속 중인 국내 e커머스 시장은 작년 기준 거래액이 112조원에 달한다. 이 중 모바일 거래액 규모는 대략 69조원이다.


스마트폰으로 대표되는 모바일 채널은 개인의 성향, 취향, 가치관, 소비패턴 등 수많은 정보를 가지고 있다. 이에 국내 커머스 플랫폼 기업들은 AI 기술에 기반한 개인화 상품 추천 서비스를 확대 중이다.


국내 대표 인터넷포털 기업인 네이버의 ‘Aitems(에이아이템즈)’는 대표적인 AI 기반 개인화 추천 서비스다. 쇼핑과 검색, 뉴스, 네이버TV 등 이용자의 네이버 서비스 이용 데이터를 분석해 관심사와 취향을 분석한 후 맞춤형 상품 추천해 구매를 유도한다.


위메프(위메프 픽)와 티몬(포유), 쿠팡(위너시스템) 등 국내 커머스 플랫폼들 역시 개인화 추천 서비스의 고도화에 나서고 있다.


◆ 맞춤형 서비스 경쟁력은 스몰데이터와 AI 기술에 달려


이런 개인 맞춤형 서비스의 경쟁력은 스몰데이터와 AI(인공지능) 기술에 달렸다. 수억 개의 상품을 수천 개로, 이를 다시 수백 개로, 다시 몇 가지 맞춤형 상품으로 선별해 내는 힘이 바로 AI 기술이다.


다양한 인터넷 플랫폼으로부터 이용자의 데이터를 받아 학습한 AI가 이용자의 취향과 관심사를 산출해 내고, 이에 따라 수억 가지의 상품 후보 중에서 실제로 이용자가 구매할 확률이 가장 높은 순서대로 상품을 선별해 추천하는 것이다.


실제로 개인화 추천에 나타난 상품이 구매로 이어지는 확률이 높다. 소비자 취향을 고려한 맞춤형 추천이 일반 검색 대비 구매 의향이 더 높게 나타나고 있다. 국내 온라인 및 모바일 쇼핑 서비스 이용자의 70%는 개인화 추천 서비스 노출 상품을 구매한 경험이 있는 것으로 조사됐다.


또한 개인 맞춤형 추천은 실제 구매로 이어지지 않더라도, 클릭률이 높게 나타나는 등 소비자의 관심 유도에 용이하다. 이는 일반 타겟팅 광고 대비 이용자에게 훨씬 유용한 서비스로 인식되고 있다는 방증이기도 하다.


뿐만 아니라 서비스 반복 노출에 대한 피로도 역시 일반 광고와 달리 낮게 나타났다. 전체 온라인 및 모바일 쇼핑 이용자의 92.5%가 개인화 추천 서비스에 긍정적으로 응답했다.

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