칼럼 | '트럼프가 진다'… 데이터 분석 역량에서 승패 갈릴 전망

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칼럼니스트 롭 엔덜이 미국 대선에 대해 ‘힐러리 클린턴이 대통령이 된다’고 전망했다. 엔덜이 이러한 전망을 뒷받침하는 논거에 대해 알아 보자. 


Credit: iStockphoto

지난 대통령 선거에서 버락 오바마의 IT팀 역량이 선거 결과만큼 롬니 팀을 큰 차이로 압도한 것은 아니었다. 도널드 트럼프가 지적했듯, 롬니가 실패한 것은 큰 실수 때문이다. 구체적으로 3가지 실수다.

첫째, 선거 흐름을 제대로 파악하지 못한 분석(애널리틱스) 서비스를 이용하는 실수를 저질렀다. 둘째, 다양한 서비스를 이용했는데 이것들이 서로 잘 호환되지 않았다. 셋째, 조사 결과가 자신들이 듣고 싶어했던 것을 말해줬다는 이유로 여기에 아무런 의문을 제기하지 않았다. 이 가운데 마지막은 계속해서 반복되는 문제다. 기업도 같은 실수를 저지르곤 한다. 그런데 트럼프도 이런 실수를 명백하게 되풀이하고 있다.

롬니에게 호통을 친 장본인인 그가 같은 실수를 되풀이한다는 것은 아이러니하다. 아마 롬니도 트럼프가 선거에 패하게 되면, 그렇게 처참하게 질 이유가 없었다고 호통을 칠 수 있게 될지도 모르겠다. 여담이지만, 트럼프의 패배는 여기에 정치 인생을 건 테드 크루즈(공화당 경선에서 트럼프에게 패배했음)가 원하는 결과다.

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데이터의 중요성 간과하는 트럼프
애드위크(AdWeek) 기사는 아주 흔한 문제점과 교훈을 알려준다. '숫자(통계)'가 경영진의 시각과 일치하면, 경영진을 이를 좋아한다. 그렇지 않으면 숫자에 잘못된 부분이 있는 것이 분명하다고 생각한다. 오해하지 말기 바란다. 최근 KPMG 보고서에 따르면, CEO 절반 이상이 분석 결과를 믿지 않는 것으로 나타났다. 트럼프도 이런 CEO 중 하나일 수 있다. 어쨌든 이는 어리석은 결론이다. 숫자를 더 잘 이해하거나, 숫자를 신뢰할 수 있게 하는 것이 옳은 방법이다.

롬니 대 오바마
지난 대선에는 이상한 점이 있었다. 한 명은 큰 회사를 경영했었고, 다른 한 명은 정치 경험이 미천한 '교사(교수)'였다. 그런데 분석을 더 잘 활용한 쪽은 교사였다. 오바마 팀의 능력이 더 뛰어났고, 시스템을 더 잘 활용했으며, 더 경제적으로 운영했다. 그 결과 재선에서 승리했다.

한편 롬니도 선거 승리를 확신했다. 숫자가 자신이 듣고 싶은 결과를 말해줬기 때문이다. 그 결과 팀은 자신의 후보자가 수월하게 승리할 것으로 생각해 한발 뒤로 물러나는 실수를 저질렀다. 오바마는 자신의 숫자를 믿었다. 그리고 그 숫자는 옳았다. 그 숫자대로 한 결과는 승리였다. 롬니도 자신의 숫자를 믿었다. 그러나 그 숫자가 틀렸고, 그 결과 선거에서 패배하고 말았다. 정답은 나왔다. 숫자를 믿지 않는 것이 아니라, 정확한 숫자가 되도록 만들어야 한다.

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포커스 그룹
트럼프와 스티브 잡스는 무언가를 예측할 때 포커스 그룹(Focus Group)을 활용하는 것은 어리석은 일이라는 생각하는 것 같다. 필자도 여기에 동의한다. 이유는 아주 쉽게 조종할 수 있기 때문이다. 포커스 그룹의 결정에 실제 미래의 행동이 반영되도록 만들 좋은 방법이 존재하지 않는다. 그런데 설득력이 높아, 사람들은 포커스 그룹이 말하는 것을 믿는 경향이 있다.

예를 들어보겠다. 필자는 몇 년 전 크라이슬러의 포커스 그룹 인터뷰(FGI)에 참여했다. 크라이슬러가 자동차 하나를 보여줬는데, 정말 맘에 드는 차였다. 모두가 주저하지 않고 차를 구매할 의사가 있다고 말했고, 크라이슬러는 차를 생산하기로 결정했다. 18개월 뒤, 자동차가 시장에 출시됐다. 그런데 경쟁 회사에서 더 좋은 차를 내놓았고, FGI에 참여했던 사람들은 마음을 바꿨다. 당연히 차량 판매 실적이 저조했다.

그렇다고 포커스 그룹이 무용지물이라는 얘기는 아니다. 사람들이 특정 행동을 하는 이유를 찾아야 한다. 이것이 포커스 그룹을 가장 효과적으로 활용하는 방법이다. 그러나 예측에는 큰 가치가 없다. 브렉시트(Brexit) 투표의 포커스 그룹에서는 브렉시트 찬성이 많을 것으로 나타났다. 그런데 사람들이 EU 탈퇴를 원해서가 아니라 정부에 불만이 많아서 브랙시트를 찬성하고 있음을 보여줬다. 고쳐야 할 근본적인 문제는 'EU 탈퇴'가 아닌 '정부에 대한 강한 불만'이라고 알려준 것이다.

트럼프가 패배할 이유
클린턴의 분석 활용 능력은 오바마에 못 미치지만, 트럼프보다는 한 수 위다. 정치 헌금 모금에서 더 나은 성과를 일궈낸 것이 이를 부분적으로 입증한다. 반향을 일으킬 중요한 사안에 초점을 맞추는데 능숙한 것으로 판단된다. 그러나 클린턴의 선거 운동 본부에는 열의가 부족한 데다 그녀의 이메일 일까지 더해져 지금의 결과를 만들었다. 클린턴과 트럼프 두 선거 운동 본부가 좀더 가까이서 지켜봐야 할 숫자는 투표 성향이다. 이는 지난 선거에서 부분적으로 롬니의 발목을 붙잡았던 부분이다.

필자가 이번 칼럼에서 말하고자 하는 교훈은 '숫자를 이용해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있고, 숫자를 믿지 못할 경우 '신뢰도' 부분을 수정해야 한다'는 것이다. 분석이 중요한 의사결정 도구라는 생각을 버려서는 안 된다. 브레이크가 고장 났다고 가정하자. 그렇다고 브레이크를 사용하지 않을 것인가? 아니다. 고쳐서 사용해야 한다. 브레이크는 사람의 생명을 구하는 도구기 때문이다. 분석도 이와 마찬가지로 커리어를 구하는 도구다. 트럼프에게는, 자신이 롬니에게 호통쳤던 것보다 더 심한 호통을 듣게 되는 일을 피하게 해주는 도구가 될 것이다.
 
*Rob Enderle은 엔덜 그룹(Enderle Group)의 대표이자 수석 애널리스트다. 그는 포레스터리서치와 기가인포메이션그룹(Giga Information Group)의 선임 연구원이었으며 그전에는 IBM에서 내부 감사, 경쟁력 분석, 마케팅, 재무, 보안 등의 업무를 맡았다. 현재는 신기술, 보안, 리눅스 등에 대해 전문 기고가로도 활동하고 있다. ciokr@idg.co.kr