2015.03.20

에어비앤비·스타벅스·소닉이 말하는 '빅데이터 성공 비밀'

Jeff Vance | Network World
빅데이터 분석으로 효과를 거둔 기업들에게는 공통점이 있다. 작게 출발해 효과를 입증한 후 점점 더 확대해 결국에 가서는 경쟁우위를 얻었다는 점이다. 여기 에어비앤비, 스타벅스, 소닉이 말하는 빅데이터 ‘시크릿’ 5가지를 소개한다.


이미지 출처: Shutterstock/Stephen Sauer

빅데이터 툴 도입이 빨라지면서 많은 성공사례들도 생겨나고 있다. 그런데 이렇게 전해지는 성공사례 중에는 할리우드 영화로 제작될 만큼 '큰' 사례'들도 많다. 통계 야구의 대가인 빌리 빈과, 그가 데이터를 분석해 오클랜드 에이스(Oakland A’s)를 성공으로 이끌었던 머니볼의 신화를 떠올려 보자.

대다수 기업들은 홈런을 노리고 힘차게 배트를 휘두르지만 이렇게 하면 대부분 삼진아웃을 당할 것이다. 사실 홈런, 즉 '큰 성공'보다는 작은 성과 창출에 초점을 맞출 때가 더 효과적일 수 있다. 안타를 칠 수 있는 능력을 갖춰야 계속 홈런을 칠 수 있는 법이다.

일반 기업이라면, 공급망을 조금 더 효율적으로 만들어도 효과를 거둘 수 있다. 채용 절차를 간소화하고, 온라인 쇼핑의 구매 전환율을 높일 수 있도록 작은 변화를 추진해 보자. 이런 작은 성과들이 축적될 때 훨씬 큰 성과가 창출된다.

1980년대 중반 조직행동 전문가인 칼 웨익의 연구에 따르면, 노숙자 문제 해결, 빈곤 퇴치, 기후 변화 문제 해결 등 큼지막한 사회 문제에 도전할 경우, 그 도전의 크기가 오히려 발전을 방해하는 사례가 많다. 웨익은 범세계적인 변화를 추구하는 사람들이 측정 가능한 목표에 초점을 맞춰야 한다고 주장했다.

좀더 최근에는 심리자학자인 테레사 아마빌과 스티븐 크레이머가 꾸준하면서도 지속적인 발전이 직원들의 사기에 아주 중요하다는 연구 결과를 발표했다. 비록 그 크기가 작아도 업무에 발전이나 진전이 있다면 만족하게 될 것이라는 의미다. 이를 '전진의 원리(Progress Principle)'라고 한다.

다시 말해, 원대한 비전보다 점진적인 발전이 더 중요하다는 것이다. 로드맵(중간 목표) 없이 '서버 가상화 시장을 지배하자!'같이 큼지막한 목표만 수립하면, 그 목표를 달성하지 못할 수도 있다는 뜻이다.

이보다는 경쟁자를 확실히 앞설 수 있는 작은 목표를 수립하는 것이 낫다. 이 목표를 달성해 자신감과 동기부여가 생기면, 다음 목표에 도전한다.


이와 관련해 당신의 회사도 능히 성취할 수 있고, 성취한 이후에는 이를 토대로 원대한 목표에 도달할 모멘텀을 형성할 수 있는 에어비앤비, 스타벅스, 소닉, 더블 더치(Double Dutch)의 작은 성공사례 5가지를 소개한다.

1 에어비앤비 : 천 마디 말보다 더 강력한 ‘한 장의 그림’
빅데이터를 활용해 시스코, 구글, 애플 같은 유수 기업을 이길 수 있다고 믿는 신생회사들이 많다. 이 회사들은 빅데이터라는 마법의 수정구슬을 들여다보면, 금세 '큰 승자'가 되는 비밀을 발견할 수 있다고 믿는다.

하지만 그런 일이 일어나는 경우는 아주 드물다. 빅데이터 성공사례는 '이 도시에서 새로운 소매점을 여는 데 가장 좋은 입지는 어디일까?', '입지 선정을 체계적인 프로세스로 발전시키는 방법은 뭘까?', '영업팀의 고객 유치 전화 도달률을 높이는 방법은 뭘까?', '소매점들이 실시간으로 고객 선호도에 맞는 제품과 서비스를 제공하는 방법은 뭘까?' 등 작은 질문에서 시작되는 사례가 많다.

공유경제에서 가장 큰 성공을 일궈낸 기업 중 하나인 에어비앤비의 사례를 살펴보자. 에어비앤비는 오랜 기간에 걸쳐 모멘텀을 형성했다. 사람들이 에어비앤비 대신 호텔을 이용하도록 만드는 큰 장벽 하나를 발견한 결과였다.

데이터 과학자로 에어비앤비의 분석을 책임진 라일리 뉴먼은 회귀분석으로 예약에 가장 큰 영향을 미치는 특징 하나를 발견했다. 간단한 특징이었다. 겉보기가 근사하지 않은 리스팅(에어비앤비에 등록된 시설)은 예약이 되지 않는다는 것이다. 반면 겉보기가 근사하면 예약이 됐다.

이에 에어비앤비는 전문 사진가에게 리스팅 사진을 다시 촬영하거나 후편집하도록 요청했다. 그 결과는 기대 이상이었다.

이 회사는 집 주인이 무료로 전문 사진 촬영을 요청할 수 있는 툴을 개발해 배포했다. 그리고 이를 통해 예약률과 집 주인들의 충성도를 높였다.

이후 리스팅에 관한 많은 정보를 바탕으로 검색 알고리즘에서 마케팅, 고객 지원에 이르기까지 모든 분야에서 분석을 계속 활용하게 됐다.
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2015.03.20

에어비앤비·스타벅스·소닉이 말하는 '빅데이터 성공 비밀'

Jeff Vance | Network World
빅데이터 분석으로 효과를 거둔 기업들에게는 공통점이 있다. 작게 출발해 효과를 입증한 후 점점 더 확대해 결국에 가서는 경쟁우위를 얻었다는 점이다. 여기 에어비앤비, 스타벅스, 소닉이 말하는 빅데이터 ‘시크릿’ 5가지를 소개한다.


이미지 출처: Shutterstock/Stephen Sauer

빅데이터 툴 도입이 빨라지면서 많은 성공사례들도 생겨나고 있다. 그런데 이렇게 전해지는 성공사례 중에는 할리우드 영화로 제작될 만큼 '큰' 사례'들도 많다. 통계 야구의 대가인 빌리 빈과, 그가 데이터를 분석해 오클랜드 에이스(Oakland A’s)를 성공으로 이끌었던 머니볼의 신화를 떠올려 보자.

대다수 기업들은 홈런을 노리고 힘차게 배트를 휘두르지만 이렇게 하면 대부분 삼진아웃을 당할 것이다. 사실 홈런, 즉 '큰 성공'보다는 작은 성과 창출에 초점을 맞출 때가 더 효과적일 수 있다. 안타를 칠 수 있는 능력을 갖춰야 계속 홈런을 칠 수 있는 법이다.

일반 기업이라면, 공급망을 조금 더 효율적으로 만들어도 효과를 거둘 수 있다. 채용 절차를 간소화하고, 온라인 쇼핑의 구매 전환율을 높일 수 있도록 작은 변화를 추진해 보자. 이런 작은 성과들이 축적될 때 훨씬 큰 성과가 창출된다.

1980년대 중반 조직행동 전문가인 칼 웨익의 연구에 따르면, 노숙자 문제 해결, 빈곤 퇴치, 기후 변화 문제 해결 등 큼지막한 사회 문제에 도전할 경우, 그 도전의 크기가 오히려 발전을 방해하는 사례가 많다. 웨익은 범세계적인 변화를 추구하는 사람들이 측정 가능한 목표에 초점을 맞춰야 한다고 주장했다.

좀더 최근에는 심리자학자인 테레사 아마빌과 스티븐 크레이머가 꾸준하면서도 지속적인 발전이 직원들의 사기에 아주 중요하다는 연구 결과를 발표했다. 비록 그 크기가 작아도 업무에 발전이나 진전이 있다면 만족하게 될 것이라는 의미다. 이를 '전진의 원리(Progress Principle)'라고 한다.

다시 말해, 원대한 비전보다 점진적인 발전이 더 중요하다는 것이다. 로드맵(중간 목표) 없이 '서버 가상화 시장을 지배하자!'같이 큼지막한 목표만 수립하면, 그 목표를 달성하지 못할 수도 있다는 뜻이다.

이보다는 경쟁자를 확실히 앞설 수 있는 작은 목표를 수립하는 것이 낫다. 이 목표를 달성해 자신감과 동기부여가 생기면, 다음 목표에 도전한다.


이와 관련해 당신의 회사도 능히 성취할 수 있고, 성취한 이후에는 이를 토대로 원대한 목표에 도달할 모멘텀을 형성할 수 있는 에어비앤비, 스타벅스, 소닉, 더블 더치(Double Dutch)의 작은 성공사례 5가지를 소개한다.

1 에어비앤비 : 천 마디 말보다 더 강력한 ‘한 장의 그림’
빅데이터를 활용해 시스코, 구글, 애플 같은 유수 기업을 이길 수 있다고 믿는 신생회사들이 많다. 이 회사들은 빅데이터라는 마법의 수정구슬을 들여다보면, 금세 '큰 승자'가 되는 비밀을 발견할 수 있다고 믿는다.

하지만 그런 일이 일어나는 경우는 아주 드물다. 빅데이터 성공사례는 '이 도시에서 새로운 소매점을 여는 데 가장 좋은 입지는 어디일까?', '입지 선정을 체계적인 프로세스로 발전시키는 방법은 뭘까?', '영업팀의 고객 유치 전화 도달률을 높이는 방법은 뭘까?', '소매점들이 실시간으로 고객 선호도에 맞는 제품과 서비스를 제공하는 방법은 뭘까?' 등 작은 질문에서 시작되는 사례가 많다.

공유경제에서 가장 큰 성공을 일궈낸 기업 중 하나인 에어비앤비의 사례를 살펴보자. 에어비앤비는 오랜 기간에 걸쳐 모멘텀을 형성했다. 사람들이 에어비앤비 대신 호텔을 이용하도록 만드는 큰 장벽 하나를 발견한 결과였다.

데이터 과학자로 에어비앤비의 분석을 책임진 라일리 뉴먼은 회귀분석으로 예약에 가장 큰 영향을 미치는 특징 하나를 발견했다. 간단한 특징이었다. 겉보기가 근사하지 않은 리스팅(에어비앤비에 등록된 시설)은 예약이 되지 않는다는 것이다. 반면 겉보기가 근사하면 예약이 됐다.

이에 에어비앤비는 전문 사진가에게 리스팅 사진을 다시 촬영하거나 후편집하도록 요청했다. 그 결과는 기대 이상이었다.

이 회사는 집 주인이 무료로 전문 사진 촬영을 요청할 수 있는 툴을 개발해 배포했다. 그리고 이를 통해 예약률과 집 주인들의 충성도를 높였다.

이후 리스팅에 관한 많은 정보를 바탕으로 검색 알고리즘에서 마케팅, 고객 지원에 이르기까지 모든 분야에서 분석을 계속 활용하게 됐다.
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