"모든 직원이 하나의 데이터 소스를 참조한다" 호주 쇼핑몰 디 아이코닉

데이터 활용 사례
새로운 시스템이 가장 먼저 효과를 보인 것은 다름 아닌 생산성과 효율성 증대 측면에서였다.

“마케팅을 예로 들자면, 우리는 매일같이 아주 많은 리포트를 생성했다. 그러면 소셜 미디어 팀에서는 룰과 로직을 적용하여 매주 6~7시간가량을 투자해 수동으로 관련 데이터를 추출해 냈다. 우리는 이 과정을 자동화한 것이다. 이제는 그저 로그인만 하면 필요한 숫자들을 바로 볼 수 있다”고 그는 이야기했다.

사아가는 “구매팀도 마찬가지였다. 예전 구매팀에서는 일단 리포트를 받아본 후 보고서의 이미지와 숫자들을 열심히 복사, 붙여넣기 해 또 다른 리포트를 생성하고, 이를 공급자에게 전달하여 어떤 브랜드를 구매할 것인지 결정했다. 이 과정 역시 자동화돼 현재는 이 작업에 사람이 3명까지는 필요하지 않게 됐다”고 이야기했다.

사아가에 따르면, 단순하면서도 시간이 오래 걸리던 작업을 자동화함으로써 바이 인을 얻을 수 있었다. 즉 직원들은 숫자를 추출하는 일에서 해방되어 보다 유의미한 작업에 시간을 할애할 수 있게 된 것이다.”

고객과의 상호 작용에 있어서 데이터가 어떻게 활용되는가를 보여주기 위해 사아가는 디 아이코닉이 이메일을 개인화하고, 더 나아가 개별화 알고리즘을 통해 더 넓은 디지털 마케팅 활동을 할 수 있게 됐다고 언급했다.

“우선은 이메일 개별화처럼 아주 작은 것으로 시작했다. 그 후 사용자 구매 및 방문 행위를 이해하고, 사용자가 어떤 브랜드를 관심 있게 보는지, 그리고 어떤 물건을 좋아할지 알고자 했다. 그리고 패션에 대한 이해가 전혀 없는 상태에서 다양한 상품 추천을 시작했다. 이후 기존 플랫폼에 적용될 수 있는 빠른 해결책으로써 이러한 기술을 이메일에 적용하였다”고 사아가는 설명했다.

개별화된 이메일과 개별화되지 않은 이메일에 대한 대조 시험에서 디 아이코닉은 웹사이트 클릭률(clickthrough) 및 오픈율이 평균적으로 20~25% 량 상승했음을 확인했다. 이는 2만 5,000명 이상의 사용자가 이메일이 개인화된 상태일 때 클릭할 확률이 더 높아졌으며, 구매 확률 역시 14%가량 증가했음을 의미했다.

테스트 이후 이 개별화 알고리즘은 SEM 마케팅 및 디스플레이 리타겟팅의 개별화에도 도입되었다.

데이터 기반이 핵심이다
이 정도 수준의 데이터 활용을 목표로 하는 기업이 있다면, 두 단계를 거쳐야 한다고 사아가는 조언했다. 첫째는 데이터를 한 곳으로 모으는 것이고, 둘째는 데이터 속에서 유의미한 통찰력을 추출하는 것이다. 문제는 아직도 많은 기업들이 첫 단계를 못 벗어나고 헤매고 있다는 것이다.

“많은 기업에서 BI 및 애널리틱스 팀은 활용하게 좋은 형태로 데이터를 가공하는 데 애를 먹고 있다. 여기에 너무 많은 에너지가 소요되는 나머지 이 작업이 끝나고 나면 그 이상을 추구할 만한 의욕이나 자원이 고갈된 상태가 돼 버린다”고 사아가는 말했다.

“성공적인 데이터 서비스를 위한 첫 단계는 시간이 오래 걸리는 작업을 자동화하는 것이다. 여기에는 어떤 변명도 통하지 않는다. 이렇게 자동화함으로써 직원들은 보다 시간을 들여 꼼꼼하게 데이터를 살펴볼 수 있게 되고, 문제가 있는지 발견할 수 있으며, 무엇보다 사후 보고서 생성 업무에서 벗어나 보다 유의미한 질문들을 던질 수 있게 된다.”

사아가는 머신러닝이나 인공지능 기술의 발달 역시 과거보다는 미래 예측에서 중요한 역할을 할 것이라고 전망하며 다음과 같이 말을 이었다.

“이제는 업계 전체가 데이터를 이용하고 있다. 하지만 많은 경우 ‘데이터를 이용’한다는 것은 사실상 지난 5주 동안의 성과를 되돌아보는 수준에서 벗어나지 못한다는 의미다. 반대로 미래의 데이터를 예측할 수 있다면, 훨씬 더 스마트한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있게 될 것이다. AI, ML 등의 기술은 이런 부분에서 큰 역할을 하게 될 것이다. 과거를 분석하는 것이 아니라 미래에 어떤 일이 일어날 가능성이 높은가를 이해하고, 내가 원하는 방향으로 상황을 끌고 가기 위해 어떤 결정을 내려야 하는지를 알려줄 것이다.”

그러나 역시 여기서도 핵심은 데이터 기반이다. 사아가는 “데이터를 신뢰할 수 없는 경우, 또는 기업 스스로가 하루 또는 한 시간 동안 어느 정도의 수익이 발생하는지에 대한 기본적 이해가 없는 경우 문제가 된다”고 지적했다.

“물론 이런 기본적인 이해조차 갖추어지지 않은 호주 중소기업들이 많을 것이라고는 생각하지 않는다. 이들은 구매 주문을 제대로 이해하고 있다. 데이터 기반이 올바로 잡혀 있으면 이를 바탕으로 더 많은 수익을 내고, 데이터를 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 또한 미래를 내다보고 예측하는 것도 가능해질 것이다”라고 사아가는 이야기했다.

유럽의 개인정보보호규정(GDPR)이나 호주의 데이터유출통보규정(NDB, Notifiable Data Breaches scheme)처럼 각국의 프라이버시 보호법이 발효됨에 따라 기업의 데이터 저장과 관리가 그 어느 때보다 중요해졌다.

“몇 달 전, GDPR 발효 시기에 맞춰 우리는 데이터에 대한 접근을 제한한 것이 아니라 데이터의 접근 범위를 정확히 파악하고 어떤 툴 및 시스템에 데이터가 유입되는지를 이해함으로써 규제에 대처하고자 하였다”고 사아가는 말했다.

이어서 사아가는 “이 과정은 마치 우리만의 데이터 세계로 통하는 지도를 그리는 것과 같았다. 이렇게 한 번 지도를 만들어 두면, 데이터 접근을 제한하거나 변경하는 것은 식은 죽 먹기가 될 것이다”고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr