360도 고객 분석
대부분의 기업들은 충성도와 유지도를 증가시키면서 더욱 비싼 제품, 서비스 구매를 유도하기 위해 고객들을 이해하고 싶어한다. 이를 위해서는 고객을 전방향적으로 바라봐야 한다.
CRM 소프트웨어는 오랫동안 이런 기능을 제공하고 있다. 하지만 현재 소셜, 모바일, 전자 상거래 채널뿐만 아니라 고객 서비스 기록, 텔레매틱스(Telematics), 센서 데이터, 웹 상호작용에 기반한 클릭스트림(Clickstream) 데이터를 통해 개인에 대한 새로운 종류의 데이터가 풍부한 상태다.
그리고 이제 진정한 360도 보기는 전통적인 데이터 종류와 함께 새로운 데이터 종류에 접근하고, 이들을 조합해 모든 것을 분석해 고객과 관점에 관한 새로운 통찰을 발견해야 함을 의미한다.
예측 분석을 위한 빅데이터 알고리즘과 함께 이런 더 높은 수준의 이해를 통해 기관들은 고객 행동을 더욱 정확하게 이해하며 유의적인 권고사항을 제공할 수 있다. 고객들이 무엇을 말하고 하는지를 포함해 고객을 더욱 잘 알게 되면 더 큰 가치를 제공할 수 있게 된다.
실시간 운영 인텔리전스
실시간 운영 인텔리전스는 사건을 실시간으로 모니터링하고 선택적으로 대응할 수 있는 기능이다. 예를 들어, 영업 또는 마케팅 부문에서는 '순간의 마케팅(marketing to the moment)'이라는 것이 있다. 영업 사원은 모바일 기기를 통해 매장에 들어선 고객이 해당 매장의 전자상거래 사이트에서 해당 고객이 최근에 경험한 것 등의 정보를 제공받을 수 있다.
실시간 운영 인텔리전스가 특히 중요한 또 다른 예는 부정 적발(fraud detection)이다. 온라인 행동, 소셜 상호작용, 거래 등을 통해 생성된 데이터의 종류가 더 많아지면 이전에는 잘 알려져 있지 않던 패턴을 찾아낼 수 있다. 이런 데이터가 실시간으로 수집되면 기업들은 예측 분석을 이용해 더욱 확실하게 사기를 치는 행위(fraudulent events)를 찾아내고 긍정 오류(false positive)을 방지할 수 있다.
그리고 또 다른 예로 예측 보수(predictive maintenance)가 있다. 현재 자동차에는 과거보다 더 많은 소프트웨어가 내장되어 있다. 제조업체들은 센서 기기를 통해 정보를 수집하고 평균 고장 시간을 예측할 뿐 아니라 고객들이 정비소를 방문해야 할 때 더욱 손쉽게 안내를 제공할 수 있다.
마찬가지로 항공기의 경우, 기업들은 일반적으로 비행기를 수리 시설로 보내는 것보다 저렴한 현장 수리를 선호한다. 기업들은 사소한 수리가 필요한 데이터를 수집함으로써 대대적인 수리를 미연에 방지하고 보수 비용을 낮출 수 있다.
관리형 데이터 호수
데이터가 많을수록 360도 보기를 더욱 잘 개발하고 실시간으로 운영할 수 있다. 하지만 이는 양날의 검으로 작용할 수도 있다. 데이터는 누적되며 새로운 데이터 종류가 추가되면 막대한 양이 생성될 수 있다.
특히 오래된 기업들은 레거시 시스템에 상당량의 데이터를 보유하고 있을 뿐 아니라 잠재적으로 비즈니스 가치 도출에 이용할 수 있는 모바일 및 소셜 데이터도 보유하고 있다.
기업들은 많은 경우에 보유하고 있는 데이터로 무엇을 하고 싶은지 확신이 서지는 않지만 잠재력이 있다는 것을 알고 이런 데이터를 폐기해 잠재력을 잃어버리고 싶지는 않다. 대신에 비용 효율적으로 이를 저장하고 여기에 접근해 새로운 통찰과 트렌드를 발견할 수 있다.
이런 거대 저장소를 데이터 호수(data lake)라 부르며 반드시 적절히 관리해야 하며, 그렇지 않은 경우에는 결국 늪에 빠지게 된다.
관리형 데이터 호수를 통해 페타바이트(Petabyte) 수준의 처리와 분석을 위한 모든 종류의 데이터를 수 년에 걸쳐 대규모로 저장할 수 있다. 하지만 이런 것으로는 충분하지 않다. 이 데이터는 또한 반드시 검색, 정리, 관리가 쉬우면서 어떤 프라이버시 정책이든 준수해야 한다.
게다가 반드시 데이터의 신뢰성과 이용성이 높도록 해야 한다. 정보 소비자들이 데이터를 쉽게 준비하고 분석해 활용할 수 있도록 해야 한다.
마지막으로 데이터 호수에서 발견한 통찰을 운용할 수 있도록 해 새로운 제품과 서비스를 창출하고 고객 서비스를 향상시키며 의사결정을 명확하게 해야 한다.
잘 관리된 빅데이터의 비즈니스적 이점은 이런 4가지 사용례의 수준 이상이지만 이를 통해 기업에서 빅데이터 작업을 어떻게 진행할 수 있는 지에 대한 좋은 예를 제시하고 있다. 기업들은 더욱 데이터 중심적인 자세를 지향해 비즈니스 목표 달성 과정을 단축할 수 있다. editor@itworld.co.kr
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