[기획/빅 데이터통합]① “빅 데이터, 분석 전에 통합해야”

[디지털데일리 심재석기자]트위터와 페이스북과 같은 SNS(소셜네트워크서비스)를 통해 고객들이 제품과 브랜드에 대한 수 많은 이야기를 쏟아내고 있다.  

이를 그냥 무시해야 할까?

그 이야기들을 분석해 마케팅 캠페인에 활용하면 어떨까?

매일 같이 수백, 수천 명의 고객들이 콜센터에 자신의 문제를 토로한다. 이 내용들을 분석해 고객들이 지금 어떤 문제를 가지고 있는지 정량적으로 파악해 우선순위대로 문제를 해결할 수 있다면 획기적인 CRM이 되지 않을까?

공장의 센서 데이터를 분석해 제조 결함률을 낮출 수 있다면 회사에는 얼마나 큰 이득일까?

그러나 말처럼 쉽지않다. 지금까지의 데이터 통합 및 분석 기술로는 위와 같은 이야기들은 꿈에 불과하다.

IT의 발전으로 뭔가 엄청난 분석이 이뤄지기고 있는 것 같지만 실제로는 별거 없다. 통신, 금융, 유통 등 비교적 CRM의 개념이 상대적으로 발달한 기업들도 지금은 고객의 지역별, 나이별, 성별 판매량이나 손 쉽게 확인하는 정도로 만족해야 한다.

하지만 세상은 이미‘빅 데이터 시대’로 진입하고 있다.

전문가들은 앞으로 몇 년 동안 기업에서 생성하고, 소비하고, 저장하고, 접속할 수 있는 데이터 양은 기하급수적으로 늘어날 것이라고 예측하고 있다. 일각에서는 이를 두고 ‘데이터의 산업 혁명’이라고 부르기도 한다.

데이터 양의 증가만이 문제가 아니다.

데이터의 다양성, 복잡성, 처리 속도 급격히 늘고 있다. 이미 많은 조직에서는 수십 개의 형식, 수백 개의 출처, 글로벌 규모의 실시간 데이터 등 빅 데이터의 집요한 공격에 시달리고 있다.

이를 어떻게 활용하고 분석하느냐는 기업이 비즈니스에 큰 경쟁력을 가져다 준다.

예를 들어 구글은 지난 2007년 자사 데이터 센터에 있는 50만대의 하드디스크와 온도 데이터를 분석했다. 그 전까지 구글은 데이터센터의 온도를 섭씨20도 이하로 유지하기 위해 많은 냉각비용을 지출했다.

하지만 센서 네트워크의 정보들을 분석한 결과 섭씨 50도 이하면 하드디스크에 별다른 영향을 주지 않는다는 점을 발견했다.

이 발견 이후 구글은 데이터센터의 온도를 28~30도 정도로 유지하고 있다. 이를 통해 당연히 냉각비용을 대폭 절감할 수 있었다.…

그러나 특정 데이터 도메인만을 분석하는 것은 진정한 '빅 데이터 분석'이라고 보기 어렵다.

이와관련 데이터 통합 전문기업 인포매티카는 “기존 트랜잭션 데이터와 새롭게 쏟아지는 데이터들을 통합해야만 기업이 전정한 통찰력을 얻을 수 있다”고 강조한다.

그렇다면 소셜 미디어를 활용해 고객이 우리 기업에 어떤 생각을 가지고 있는지 분석한다고 가정해보자.

기업들은 일반적으로 각 사용자군 별로 자사 제품에 대한 '선호도'와'비선호도'를 분석해 이를 활용해 타켓 마케팅을 개선하려 할 것이다.

하지만 결론적으로, 소셜 미디어 데이터만 가지고 단순하게 분석한다면 이중 삼중으로 꼬여있는 고객의 정확한 성향을 알 수 없다.

예를 들어, 소셜 미디어에서는 S전자를 줄기차게 비난하면서도 TV, 세탁기, 냉장고, 에어컨 등 신혼살림은 모두 S전자 제품으로 구비하는 고객은 얼마든지 있을 수 있다.

따라서 소셜 미디어에서 S전자를 줄기차게 비난한다는 분석결과 잠재 고객에서 그를 제외하거나 모든 신혼살림을 S전자로 구비했다고 그의 브랜드 로열티를 과대평가하는 것 또한 모두 곤란하다. 오히려 이같은 데이터 오류를 사전에 제대로 잡지 못하고 제품전략에 반영시킨다면 기업이 감수해야할 손해는 예측할 수 없을 정도로 커질 수 있다.

소셜 미디어에서 중요한 마케팅 정보를 뽑아내야하는 것은 기업으로선 당연한 것이지만 그보다 더 중요한 것은 이것을 제대로 분석해내는 방법과 기술이다.