‘나보다 나를 더 잘 아는.’ 최근 본 어느 음악 스트리밍 서비스의 광고 문구다. 아니나 다를까, 요즘 음악과 영상 스트리밍 서비스를 이용하다 보면 자주 놀라곤 한다. 좋아하는 음악 한 곡을 검색하면, 이후 내 취향에 맞는 음악이 줄줄이 재생되기 때문이다. 이뿐만이 아니다. 최근 지인과의 만남을 앞두고 선물을 사려던 참이었는데, 인터넷 쇼핑몰의 추천 서비스 도움으로 어렵지 않게 좋은 선물을 구매할 수 있었다.
어떻게 나의 취향을 먼저 파악하고, 나에게 딱 맞는 서비스를 제공할 수 있을까. 답은 역시 ‘데이터’에 있다. 우리는 여러 웹 사이트를 방문하면서 자신도 모르는 사이에 많은 흔적을 남긴다. 기업들은 그 흔적들을 분석해 사용자가 의사결정을 할 수 있도록 돕는다. 데이터로 사용자의 관심사를 예측하는 것이다. 이처럼 빅데이터는 개인의 취향에 맞는 음악이나 선물을 추천하는 것을 넘어 매우 다양한 분야에서 활용되고 있다.
전자상거래 분야를 보자. 음식, 생활용품, 가전 등 모든 구매가 가정에서 편하게 온라인으로 이뤄지면서 엄청난 양의 데이터가 발생하고 있다. 특히, 코로나19 팬데믹 영향으로 전자상거래 시장이 크게 성장하면서 더 많은 기업이 빅데이터를 바탕으로 초개인화한 인사이트를 얻고 있다.
온라인 쇼핑 플랫폼을 이용하는 사용자는 자신의 과거 검색 기록뿐만 아니라 장바구니에 담긴 항목, 구매 패턴 등을 남긴다. 이를 바탕으로 기업들은 그 고객의 필요를 예측하고 더 나은 제품과 서비스를 제공한다. 일례로 독일의 밀키트 회사 헬로프레시는 고객 데이터를 바탕으로 새로운 상품을 출시했다. 저녁 식사를 만들어 먹고 남은 음식으로 다음날 먹을 점심 식사까지 조리할 수 있는 요리법과 식사 꾸러미를 제공해 큰 호응을 얻었다. 이 또한 고객이 남긴 데이터를 분석한 결과다.
과거에는 이런 고객 경험을 조사하는 데 수년이 걸렸는데, 이제는 고도화한 데이터 분석 도구를 사용해 여러 곳에 흩어진 데이터를 통합·분석, 몇 초 안에 기업들이 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있는 결과를 도출해낼 수 있다. 데이터 손실이나 도난, 오용 등 데이터 보안에 대한 소비자의 우려를 해소해주는 것은 물론이다.
유통업계뿐만 아니라 금융업, 제조업, 정보기술(IT) 등 수많은 분야에서 데이터 분석을 통한 고객 이해의 중요성이 커지고 있다. 특히 마이데이터 시대가 열리면서 다양한 곳에서 발생하는 많은 양의 데이터를 더 자유롭게 운용할 수 있게 된 만큼 데이터의 영향력은 앞으로 더 커질 것이다. 결국 이 많은 데이터를 누가 가장 효과적으로 통합하고 분석해 비즈니스에 적용하는지가 중요하다. 고객들은 ‘나도 몰랐던 내 마음’을 먼저 알고 가장 잘 만족시켜 주는 기업의 손을 들어줄 것이다.