미래학자가 보는 예측 분석 방향 '외부 데이터, 개인화, 거시경제'

이외에도 소셜미디어, 블로그, 네트워킹 사이트, 이메일, 트위터, 사진에서 생성되는 정말 보물 같은 데이터가 있다. 이 데이터를 광고 네트워크, 부동산 등기 기록, 차량 등록 기록, 인구 조사 결과의 다른 데이터들과 혼합하고 예측 분석의 힘을 빌리면 이 스마트데이터는 당신이 대상으로 삼은 이들의 태도, 필요, 바램 등에 대한 더욱 강력한 통찰을 생성할 수 있다.

스마트데이터는 빠르게 변하는 환경 속에서 파괴적인 사업 모델의 충격을 감수하면서라도 경쟁우위를 얻으려는 비즈니스 리더들에게 중요하다. 비즈니스 리더의 주요 관심사를 비즈니스 내부에서 외부에 이르는 실시간 통찰까지 아우르는 시야로 넓히면, 마케팅, 제품 개발, CRM 전략에 긍정적인 영향을 미치고 난관과 기회에 대응하는 시간을 크게 줄여줄 것이다. 여기서 끝이 아니다. 예측 분석은 세부적인 단위에서도 통찰을 제공한다.

방향 2 : 분석은 ‘아래로 개인화해’
과거 마케팅의 주요 관심사는 ‘대부분의 고객들’이 무엇을 원하고 ‘일반’ 고객에 어떻게 접근하느냐에 있었다. 요즘 세상에 그렇게 평균적인 사람들은 더 이상 없다. 마케터들의 요즘 과제는 개별 고객이 무엇을 필요로 하고 원하는지 파악하고 개인화된 경험을 그들에게 제공하는데 있다. 조사를 보면 개인적인 연관성이 더 커질수록 브랜드 참여도가 높아지고 고객과 기업 모두에게 더욱 득이 되는 관계가 된다.

스마트데이터를 나누고 분석하는 일이 특정 인구의 성격이나 행동에 대한 가치 있는 통찰을 제공할 수 있지만, 예측 분석의 진짜 강점은 개별적인 수준에서 찾을 수 있다. 예측 분석을 통한 개인화된 예측은 기업이 내릴 개별적인 결정과 행동을 주도할 것이다.

당신이 개별 고객의 성격과 구매 선호도를 파악하고 그 결과물을 가장 효과적인 채널과 접점에 적용한다고 상상해보라. 예측 분석은 당신의 고객들에게 딱 맞는 장소에서 최적의 시간에 정확히 그들이 원하는 제품을 제공하는데 도움을 준다. 그래서 이게 강력한 것이다.

‘설득 가능 유권자’ 찾기
예측 분석은 오바마 대통령의 2012년 재선 캠페인에 활용된 이후 많은 관심을 받았다. 단순히 선거의 결과를 예측하는 데서 그치지 않고, 예측 모델링 기법은 오바마 선거캠프가 실제로 개개인의 개인화된 결정을 주도함으로써 선거 결과가 유리하게 나오도록 하는데 사용되었다. 어떻게 했을까? 오바마 캠프는 그들이 이름 붙인 ‘설득 가능 유권자(persuadables)’를 찾아내는 일부터 예측 분석을 활용했다.

업리프트 모델링(uplift modelling)이라는 예측 분석 기법을 활용해 애널리스트들은 가장 설득하기 쉬운 사람들과 그들의 지지 후보를 오바마로 바꿀 가능성이 가장 높은 사람들부터 파악하는데 초점을 맞췄다. ‘확실한 지지자’, ‘선거 포기자’, ‘무관심층’보다 이런 ‘설득 가능 유권자’들의 개인화된 결정에 영향을 미치기 위해 선거 운동의 초점을 맞추는 것은 고도로 효과적이었고 훨씬 ROI도 높았다. 더욱 중요한 결과는 더 작은 인구에 노력을 집중해서 얻을 수 있었다.

이런 마이크로 타게팅(micro-targeting)을 비즈니스에 적용하면 판도를 바꿀 수 있는 건 당연하다. 예측 분석은 지속적으로 새로운 모델링 기법을 개발해내고 있으며, 다수의 학습 알고리즘을 혼합해 단순히 하나의 예측적 모델을 활용할 때보다 더 정확한 결과물을 내는 ‘앙상블 모델링(ensemble modelling)’까지도 쓰인다. 이는 앞으로 ‘반드시 지켜봐야 할’ 분야다.

방향 3 : 예측 대상은 비즈니스에서 경기 전망까지 ‘위로’
독일 정치인이자 외교관인 메테르니히 왕자(Prince Metternich)는 예전에 “파리가 재채기를 하면 전 유럽이 감기에 걸린다”고 비꼰 적이 있다. 이 시대의 ‘왕자’로 볼 수 있는 유명 회사들은 “주식 시장이 재채기를 하면, 모든 이들이 초콜릿을 산다”라고 이야기할지도 모른다. 고객의 태도와 결정에 영향을 미치는 요인은 많고 다양하며 종종 상식을 벗어난다. 그리고 경기 하락기에 사람들이 큰 지출을 줄이지만 소소한 지출을 늘린다는 것은 이미 증명되었다.

2015년 스마트데이터의 예측 분석은 비즈니스 리더들이 세계 금융 변화, 지리 정치 요인, 기후 변화 등 거시적인 단위에서 어떤 일들이 일어나는지를 이해하는데 도움을 주고 실시간 기반으로 매일 매일의 비즈니스에 영향을 미칠 것이다. 이뿐만 아니라 미래 상황에 대해 정보를 기반으로 정확하게 예측할 수 있는 툴을 가져다 줄 것이다.

이로 인한 충격은 생산에서 재고, 운송 물류, 직원관리, 현금흐름에 이르기까지 더욱 효과적으로 비즈니스의 모든 측면을 관리할 수 있게 되면서 크게 작용할 것이다. 고객, 직원, 경영자가 주어진 상황에서 어떻게 대응할지 정확하게 예측하고 거기서 혜택을 얻는 비즈니스의 모든 분야가 바로 목표다.

그렇다면, 이 예측이 100% 정확할까? 물론 그렇진 않다. 언제나 현재 이용 가능한 데이터에 기반한 ‘최선의 예측치’가 될 것이다. 하지만 그 예측이 단순한 어림짐작보다 더 정확하다면 비즈니스는 여기에서 얻을게 있는 것이다.

예측 분석과 스마트데이터의 과제
2015년 당신의 비즈니스에 예측 분석이 만들어줄 가능성과 기회는 믿을 수 없을 정도다. 하지만 예측 분석 역시 비즈니스 리더들에게 몇 가지 골치거리를 안겨줄 것이다. 3가지 골치거리는 다음과 같다.

• 빅데이터를 스마트데이터로 바꾸고 여기에서 이야기를 이끌어내는 데는 두 가지 핵심 요소가 관건이다: 데이터 품질과 분석가들이 효과적으로 이를 해석하는 능력. 데이터가 이야기를 하게 만들 수 있는 분석가가 필요하다.

• 예측 분석은 새로운 영역이지만 빠르게 성장하고 있다. 현재 나온 인재들도 소수고 수요는 높아서 인력의 값어치가 상승하고 있으며 잠재적으로는 분석 분야의 전문가라고 하는 사람들로 인정되는 기준이 낮아지게 될지도 모른다.

• 개발 분야에 막대한 돈을 투자하면 간혹 빠르게 사라질 기술로 인해 비용 낭비가 될 수 있다. 예측 분석은 분명 현재 트렌드지만, 빅데이터를 수집, 관리, 분석하는데 활용되는 이 기술들이 앞으로 몇 년 안에 크게 바뀔 것이다.

미래 들여다보기
예측 분석이 분명 미래를 보여주는 수정구슬은 아니지만, 세부, 거시, 중앙 단위에서 기업 안팎에서 일어나는 일들에 대해 점점 더 정확한 통찰을 제공할 것이다.

예측 분석은 비즈니스 리더들이 단순한 예측을 뛰어넘고 개인화된 예측을 하고 그 예측을 비즈니스가 개인화된 행동과 결정을 주도하는데 활용함으로써 실제로 미래에 영향을 끼치도록 하는 것이다. 미래에는 개인화된 경험을 만들고, 설득 가능한 고객들을 확실한 대상으로 해 시장의 투자수익률을 최대화하는 게 관건이 될 것이다.

그러므로 빅데이터를 당신의 회사 안에 쌓아 놓기만 하는 것은 의미 없다. 빅데이터를 스마트데이터로 바꿔 이를 적극 활용하라. 올해 당신의 회사가 더 민첩하고 더 잘 대응하며 더 성공하려면 이를 활용해야 할