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‘빙산의 일각’ 데이터 과학에 뛰어드는 기업들을 위한 가이드

2023.01.30 Vipul Baijal and Ram Narasimhan  |  CIO
오늘날 비즈니스 세계에서 유행하는 버즈워드 그 이상인 ‘데이터 과학’은 기업이 고객과 상호작용하는 방식을 재정의하고 있다. 

분야나 산업(예: 소매, 보험, 제조, 금융, 여행 등)에 상관없이 모든 대기업은 데이터 과학을 다루고 있다. 다뤄야만 하기 때문이다. 데이터는 어디에나 있다. 이는 새로운 금이며, 이러한 데이터를 채굴하는 것은 모든 기업의 성공 또는 실패에 매우 중요하다. 데이터는 경쟁사와 차별화할 수 있는 정보에 접근할 수 있게 해준다. 데이터 중심 기업은 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고, 더 나은 의사결정을 내린다. 이러한 결정이 모두 데이터로 뒷받침되기 때문이다. 
 
ⓒGetty Images Bank

데이터 과학은 비즈니스 세계의 차세대 혁명이며, 이 새로운 현실에 적응하지 못하는 기업은 사라지게 될 것이다. [그렇지 않으면] 선택할 수 있는 대안은 ‘멸종’뿐이다. 이는 유럽의 한 의류 소매 기업이 직면한 실제 상황이었다. 1980년대 초 설립된 이 회사는 고객 중심의 고급 대면 쇼핑 경험을 바탕으로 성장했다. 그러다 온라인 소매 업체의 등장과 확산으로 비즈니스에 큰 타격을 입었고, 하마터면 역사의 뒤안길로 사라질 수 있었다.

하지만 대신에 디지털화를 받아들였다.

긍정적인 고객 경험에 집중한 해당 기업은 고객 관리, 데이터 수집, 고객이 원하는 제품 및 서비스 제공을 위한 옴니채널 디지털 트랜스포메이션을 계획했다. 이는 전자상거래 채널을 출시하고, 아울러 충성도 프로그램을 통해 고객을 관리하고 데이터를 수집하기 위한 CRM 시스템 구축하는 것부터 시작됐다. 고객 중심이라는 비즈니스 기조를 유지하기 위해 고객이 원하는 제품과 서비스를 제공할 수 있도록 하는 혁신 역량 개발에 집중했다. 마지막으로 고객 프로세스를 디지털화하고 고객 여정을 최적화하는 방향으로 움직였다. 

현재 이 소매 기업은 고객이 컬렉션을 보고 경험할 수 있도록 오프라인 매장을 유지하고 있다. 아울러 온라인 매장은 고객과 상호작용하고 [고객이] 필요한 것과 원하는 것을 이해하기 위한 의사소통 채널로 활용되고 있다. 이 새로운 접근 방식을 위해 8개의 디지털 팀이 만들어졌고, 측정할 수 있는 모든 것을 측정한다. 

팀 구축
아직 데이터 과학 게임에 뛰어들지 않았거나 이제 막 첫걸음을 내딛고 있는 기업에 가장 중요한 것은, 이를 스스로 할 수 없다는 사실을 인정하며 전문가팀을 구성하는 것이다.

데이터 과학은 복잡한 분야이며, 이를 제대로 쓰려면 데이터를 식별, 수집, 평가하고 최대한 활용할 수 있는 AI 플랫폼을 개발할 엔지니어, 과학자, 애널리스트가 필요하다. 이러한 전문가는 필요한 데이터의 종류, 해당 데이터를 수집하는 최적의 방법, 정보를 수집하는 데 필요한 시스템, 수익 창출을 위해 데이터를 깨끗하고 사용 가능한 상태로 만드는 방법을 파악하는 전략을 개발할 수 있다. 또 AI 혹은 ML 플랫폼, 대규모 컴퓨터 스토리지 용량을 위한 클라우드 플랫폼을 포함해 데이터 캡처 및 수집을 지원하는 데 필요한 인프라를 개발할 수 있다.

클라우드 플랫폼은 핵심이다. 이를 통해 데이터의 신속한 배치가 가능하고 비즈니스 및 고객에 대한 가치 있는 인사이트를 얻는 데 필요한 시간이 크게 단축된다. 애널리틱스 엔지니어는 셀프서비스 보고 및 시각화를 지원하는 안정적인 데이터 파이프라인을 구축할 수 있다.

하지만 수백만 개의 접점을 살펴보고, 여기에서 유의미한 정보를 추출할 방법을 파악하는 것은 힘든 일이다. 데이터 중심이 된다는 것은 단순하게 데이터를 발굴하고, 저장하며, 모두에게 접근 권한을 제공하는 수준이 아니다. 이는 미래를 예측하거나, 단기/중기/장기적으로 어디에 투자해야 할지 조언하거나, 고객 이탈을 감소시키거나, 수요를 예측하거나, 물류망을 최적화하거나, 비즈니스 프로세스를 자동화하기 위해 수집된 정보에서 인사이트를 뽑아내는 것이다. 

가장 유용한 점은 다음과 같다. 데이터 과학이 구매, 예약, 클레임, 은행 거래 등 대규모 데이터 세트에서 명확하지 않은 패턴을 추출하여 기업들이 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다는 것이다. 

‘구매’ 데이터 마이닝
고객을 파악하는 것은 모든 비즈니스의 기본 원칙이며, 고객 구매 패턴 데이터는 가장 일반적이고 손쉽게 접근할 수 있는 데이터 세트일 뿐만 아니라 가장 중요한 데이터 세트이기도 하다. 이를 통해 미래의 수요를 예측할 수 있으며, 향후 고객 선택에 영향을 미치는 중요한 인사이트를 얻을 수 있다.

고객 관계 관리(CRM) 시스템은 데이터 과학을 효과적으로 활용하기 위한 좋은 출발점이다. 소매 기업은 이 데이터를 사용해 유사한 행동과 취향을 가진 고객 그룹을 식별하고, 자주 구매하는 제품을 더욱더 잘 파악할 수 있다. 예를 들면 150년의 역사를 자랑하는 미국의 한 의류 제조사는 수년 동안 생산 역량을 높이고, 영업 네트워크를 확장했으며, 마케팅에 투자했다. 하지만 오늘날 [이 기업에게] 가장 중요한 이니셔티브는 데이터 과학 분석이다. 데이터 과학 사업부는 CEO에게 직접 보고하며, 고객과 더욱더 효과적으로 소통하기 위해 구글 플랫폼에서 방대한 데이터를 처리하고 있다.

코로나19 팬데믹 기간 동안 많은 의류 구매가 온라인으로 이뤄지면서 이 회사의 데이터 과학 사업부는 번창했다. 데이터 과학팀은 데이터 역량을 개선하고 아울러 ‘누가 온라인에서 구매하고 누가 오프라인에서 구매하는지, 온라인에서 결제하는 제품이 무엇인지, 지출 금액은 얼마나 되는지, 구매 방법은 무엇인지, 실제로 구매하는 제품은 무엇인지’ 등 가능한 한 많은 고객 데이터를 수집하고 이 모든 정보를 활용하여 프로필을 생성하고 패턴을 추적했다. 그다음 해당 프로필에 맞는 고객을 직접 타깃으로 하는 마케팅 캠페인을 통해 데이터를 수익화했다.

‘사용자’ 데이터 마이닝
데이터 과학이 발전하면서 고객 상호작용이 개인화되고 있다. 그룹, 특정 시장, 지역에 광범위한 프로필을 구축하는 대신 점차 ‘개인’에 집중하고 있다. 이를테면 스트리밍 서비스는 데이터를 사용해 사용자 경험을 개선한다. 알고리즘에 따라 시청자 개인이 좋아할 만한 콘텐츠를 추천하는 식이다. 여기서 개인이 이전에 시청한 콘텐츠를 기반으로 추천한다고 생각할 수 있다. 톰 크루즈가 출연한 액션 영화를 봤기 때문에 톰 크루즈 주연의 다른 액션 영화를 좋아할 수 있다는 것이다. 

하지만 실제로는 훨씬 더 복잡하다. 스트리밍 서비스는 엄청난 양의 전 세계 사용자 데이터를 수집 및 분석하여 구축된 원형 프로필부터 시작한다. 그리고 개인의 시청 패턴(예: 콘텐츠, 장르, 배우, 계절성 등)을 전 세계적으로 해당 프로필에 속하는 다른 사용자 및 이러한 사용자가 시청하는 콘텐츠와 연계 분석하여 추천한다.

‘여행’ 데이터 마이닝
여행 및 환대 산업은 팬데믹에서 회복하기 위해 데이터 과학을 활용하고 있다. 팬데믹 여파를 피한 기업은 거의 없긴 했지만 여행 부문은 심각한 피해를 입었다. 팬데믹 이전에는 전 세계 공항 운영 시장의 가치가 미화 2,210억 달러로 추산됐다면, 팬데믹으로 인해 국경이 폐쇄되고 항공 여행이 막히면서 이는 946억 달러로 곤두박질쳤다. 2021년에 1,302억 달러로 소폭 개선됐지만 [팬데믹 전과 비교하면] 여전히 부진하다.

이러한 상황에서 문제는 수익원을 개선하고, 공중 보건을 우선시하며, 고객 경험을 향상하고, 지속가능성 이니셔티브를 지원할 데이터 기반 솔루션을 개발 및 구축하는 것이다. 운영 효율성을 높이면서 고객 경험에 집중하는 것이 그 어느 때보다 중요하다.

예를 들어 세계 최대 항공사 한 곳은 데이터 과학을 활용해 지연 및 취소에 따른 불만과 클레임 비용을 예측하고 있다. 이를 통해 해당 항공사는 운영 중단 문제를 해결하고, 고객 만족도를 높일 수 있었다. 또 온라인 결제 방법을 개선하고, 성과 알림 시스템을 개시하며, 유지보수 자본 사용을 최적화하기 위한 새 솔루션을 개발하고 배포할 수 있었다. 해당 항공사는 이제 내부 데이터 분석을 바탕으로 정보를 수집 및 분석하고 새 아이디어를 개발하기 위한 프로세스까지 갖췄다. 

이제 시작이다
아직 데이터 과학이라는 빙산의 일각만 보고 있을 뿐이다. 데이터 과학은 성공적인 비즈니스의 필수 요소이며, 이를 사용하는 비율은 100배 이상 증가할 전망이다. 구매, 예약, 금융 등 모든 거래 시스템이 AI를 워크플로우에 포함시킬 날이 머지않았다. 데이터 애널리틱스는 모든 비즈니스의 모든 애플리케이션에 배포될 것이다. 이를 준비하지 않는다면 어떤 기업도 경쟁에서 살아남지 못할 것이다.

* Vipul Baijal은 IT 및 기술 컨설팅 업체 Xebia의 미주 총괄 책임자다. Ram Narasimhan은 Xebia의 AI 및 인지 서비스 부문 글로벌 책임자다. ciokr@idg.co.kr
 
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