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AIㆍML / 글로벌 트렌드 / 데이터ㆍ분석

"비즈니스 기회를 포착하고 위험을 완화하는" 행동 분석의 이해

Isaac Sacolick | InfoWorld 2022.06.15
자동차를 사려고 한다. 구매자는 제조사 웹사이트를 방문해 모델의 디자인을 살펴보고, 현지 딜러의 웹사이트에 올라온 매물을 살펴본 다음 대리점을 방문한다. 이때 영업 담당자는 구매자의 요구 사항을 파악하고 최선의 옵션을 제시하기 위해 어떤 정보를 검토해야 할까?

다음과 같은 사례도 생각해 보자. SOC(Security Operation Center)에서 한 직원의 네트워크 활동에 대한 경보를 수신했다. 해당 직원은 평소와 다른 시간에 원격 위치에서 다양한 비즈니스 영역을 알아보면서 일을 하는 것일까? 아니면 SOC의 개입이 필요한 악의적인 행동일까?
 
ⓒ mari lezhava / Unsplash

위 2가지 상황은 사용자 행동 분석으로 답을 얻을 수 있는 사례다. B2B 및 B2C 판매 증대, 고객 경험 개선, 이상 탐지, 위험 경보, IoT 기기에서 생성되는 데이터를 활용한 위험 식별 등은 행동 분석의 가장 일반적인 사용례다. 나임(KNIME) 수석 데이터 과학자이자 에반젤리즘 책임자인 로사리아 실리포는 행동 분석을 ‘특정 상황에서 사람들의 반응과 행동 패턴을 연구하는 것’이라고 간단히 정의했다. 


행동 분석에 있는 비즈니스 기회

행동 분석은 많은 사람이 관여해 수많은 행동을 하는 제품이나 서비스에서 특히 중요하다. 행동 분석으로 결과물을 개선하고 위험을 줄일 수 있다. 가령 대형 전자상거래 웹사이트 고객의 구매 습관, 의료 애플리케이션, 게임 플랫폼, 은행의 자산 관리 업무 등에서 활용할 수 있다. 실리포는 “행동 분석의 목표는 최대한 많은 사람을 연구하는 것이며, 핵심은 많은 데이터를 확보하는 것”이라고 말했다. 

아큐멘 애널리틱스(Acumen Analytics)의 CEO 케시 브루너는 한 시장조사 자료를 인용해 전 세계 행동 분석 시장의 규모가 2022년 4억 2,730만 달러에서 2026년 22억 달러에 이를 것으로 예상했다. 연평균 32%의 성장률이다. 

브루너는 이런 결과를 비즈니스 기회 측면에서 해석했다. 브루너는 “지금은 행동 분석이 주로 소매에 초점을 두고 있지만, 진정한 혁신은 AI/ML, 기타 고급 모델링 기술, 의료 데이터의 실제 증거와 결합할 때 이루어진다. 환자를 임상 시험에 참여시키는 최선의 방법을 알아내고, 약물 발견을 개선하고, 정확하고 개인화된 진료를 통해 치료 결과를 개선하는 것이 어떠한 영향을 미칠지 상상해 보라”라고 말했다.

행동 분석의 구현 방식이 개인정보 표준 또는 규정을 위반한다면 문제가 될 수 있지만, 규정을 잘 준수한다면 소비자와 기업에 매우 긍정적인 결과로 이어질 수 있다.


행동 분석을 통한 위험 완화

행동 분석은 비즈니스 기회를 찾는 데 사용되는 경우가 많지만, 위험 파악과 경보에도 응용할 수 있다. 행동 분석은 은행 업무에서 사기 탐지에 사용되고, AI옵스 툴에 내장돼 사고 관리를 개선하는 데 사용되며, 게임 시스템에서는 사기꾼을 잡는 데 유용하다.

전 세계에 많은 직원과 하도급 업체 및 공급업체를 둔 대기업에서도 행동 분석을 활용해서 의심스러운 활동을 포착한다. 테라마인드(Teramind)의 연구개발 담당 부사장 이삭 코헨은 “사용자 및 개체 행동 분석은 광범위한 이상 행동을 식별해 알려준다. 직원이나 사용자, 외부 당사자의 악의적 또는 부주의한 활동은 잠재적인 위협이거나 침해에 의한 활동일 수 있다. 따라서 많은 업계에서 규정 준수 요건을 충족하기 위해 행동 분석으로 내부자 위협을 방지하고 사용자 행동을 분석한다”라고 말했다.

행동 분석에 사용되는 데이터 과학은 소비자와 일반 사용자에게 적용되는 경우가 많지만 대규모 시스템에서 작동하는 개체에도 적용할 수 있다. 

데이터 애널리틱스 플랫폼 업체 옴니사이(OmniSci) CTO 토드 모스택은 “행동 분석은 정보에 근거한 의사 결정을 위해 행동 데이터를 추적, 예측, 활용하는 데이터 기반 접근 방식이다. 출하 지연과 공급망 부족이 발생하는 지금 행동 분석 기술은 수많은 선박의 활동을 모니터링하고 항구를 점검하고 전 세계 배송 패턴을 연구해 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다”라고 말했다.


행동 분석에 사용되는 데이터 과학

행동 분석은 데이터 과학, ML, AI 기술을 광범위하게 응용한다. 테라데이터(Teradata)의 데이터 과학 및 분석 제품 책임자인 스콧 토보그는 행동 분석의 기반이 되는 데이터 과학에 대해 “고객이 누구인지(인구통계), 무엇을 하는지(이벤트), 누구와 상호작용하는지(연결)에 관한 데이터를 활용해서 더 나은 인사이트와 예측, 조치 방안을 제공한다. 이 프로세스는 분할, 예측 모델링, 처방 조치로 구성된다”라고 설명했다.

행동 분석에는 데이터 과학과 대등한 기회가 있지만 ML 모델 개발 및 지원 측면의 문제점도 있다. 토보그는 “행동 분석이 적절히 구현되면 더 나은 고객 경험, 더 정확한 타겟을 대상으로 한 마케팅, 더 많은 접촉으로 이어진다. 그러나 개인정보보호, 모델 편향, 스테레오타이핑과 같은 과제를 해결해야 한다”라고 말했다.


유용한 방법과 기술들

행동 분석은 특정 비즈니스 기회를 목표로 하거나 정량화할 수 있는 위험을 낮추기 위한 운영과 데이터, 기술적 실행 방안의 집합이다. 기업에서 행동 분석을 구현하는 방법은 많다. 행동 분석 솔루션이 제공하는 대표적인 기능은 다음과 같다. 
 
  • 콘텐츠 관리, 전자상거래, 디지털 경험과 같은 플랫폼에는 행동 분석을 지원하는 기능이 포함된 경우가 많다.
  • 고객 데이터 플랫폼은 고객과 고객 행동에 대한 데이터에 중점을 두면서 마케팅 자동화 플랫폼, 광고 시스템, 전자상거래 및 기타 플랫폼에서 작업을 수행하기 위한 통합을 제공한다.
  • 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics), 앰플리튜드(Amplitude), 콘텐트스퀘어(Contentsquare), 풀스토리(FullStory), 글래스박스(Glassbox), 힙(Heap), 믹스패널(Mixpanel), 유저파일럿(Userpilot)과 같은 제품 분석 및 디지털 경험 분석 플랫폼은 사용 지표를 집계하고 분석 기능을 제공한다.
  • 미디어, 전자상거래처럼 콘텐츠가 풍부한 웹사이트는 행동 분석, 추천 엔진, 개인화 기능이 포함된 지능형 검색 플랫폼을 고려해야 한다.
  • A/B 테스트, 사용자 활동 기록, 활동 측정 툴, 고객 피드백 측정은 실험 및 사용자 반응으로 학습하는 일반적인 방법이다. 이런 작업은 고객 세그먼트 및 페르소나를 기반으로 활동을 최적화하는 데 목적을 둔다.
  • 애플리케이션 개발자는 기능 플래그를 사용해 대규모 A/B 기능 테스트를 지원하면서 마이크로서비스 관측가능성을 구현해 악의적인 API 활동을 포착할 수 있다.
  • 기업은 행동 데이터를 중앙화하고 행동 분석 역량을 구축하기 위해 데이터 분석, 분석 프로세스 자동화 또는 ML 플랫폼 도입을 고려할 수 있다. 데이터 플랫폼에는 알터릭스(Alteryx), 다타이쿠(Dataiku), 데이터브릭스(Databricks), 데이터로봇(DataRobot), 인포매티카(Informatica), 나임(KNIME), 래피드마이너(RapidMiner), SAS, 태블로(Tableau), 탈렌드(Talend) 등이 포함된다.
  • IoT, 웨어러블, AR/VR, 음성 지원 기기, 컴퓨터 비전 기능이 장착된 카메라는 모두 행동 데이터를 캡처하기 위한 새로운 입력 및 데이터 소스다.

앞으로 많은 기업이 수익 및 사용자 경험 개선, 위험 완화에 행동 분석을 사용할 것임은 분명하다.
editor@itworld.co.kr
 Tags 행동분석 머신러닝 인공지능
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