[경제신문스크랩/IT] "고객 데이터는 미래 기축통화…디지털 전환이 新성공방정식"

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고객 데이터, 빅데이터, CX, DX

"고객 데이터는 미래 기축통화…디지털 전환이 新성공방정식"

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2021 한경 CX 전략 포럼

최인혁 대표파트너
"5060 온라인 쇼핑 확대,
가치소비 트렌드 주목
오프라인 매장은 브랜드·제품 알리는
공간으로 개념 바뀔 것"

장유성 쓱닷컴 데이터본부장
"월마트, 10년전부터 데이터에 투자"

12일 서울 중림동 한국경제신문사 다산홀에서 열린 '2021 한경 CX 전략 포럼'에 참석한 연사들이 토론하고 있다. 왼쪽부터 최명화 서강대 기술경영전문대학원 교수(좌장), 장유성 쓱닷컴 데이터인프라본부장, 천세희 더자람컴퍼니 대표, 오재균 세일즈포스코리아 상무. 신경훈 기자

유통 기업은 소비자에게 오감의 경험까지 디지털 방식으로 전달하는 것이 필요합니다.”(장유성 쓱닷컴 데이터인프라본부장)

“기업은 (제품이나 서비스를 출시하기 전) 고객의 세밀한 선호심리를 미리 파악해야 합니다. 데이터 중심 디지털 전환의 핵심입니다.”(최인혁 보스턴컨설팅그룹 대표파트너)

○코로나19가 앞당긴 디지털 전환

국내 정보기술(IT)업계와 유통 분야 전문가들은 ‘급변하는 소비자 기호와 기업 업무 방식에 효과적으로 대응하는 방법’으로 ‘디지털 전환(DX)’을 꼽았다. 12일 열린 ‘2021 한경 고객경험(CX) 전략 포럼’에서다. 포럼은 ‘ 고객 데이터, 팬데믹 이후 도약을 견인할 디지털 혁신 키워드’를 주제로 웨비나 형태로 열렸다. 전문가들은 코로나19 확산으로 기업과 상품, 서비스를 온라인에서 경험하는 소비자 비중이 급격히 높아진 만큼 CX 개념과 전략을 재정립해야 한다고 입을 모았다.

가장 큰 변화는 소비 방식이라는 게 최인혁 파트너의 분석이다. 그는 “ 코로나19 이후 집에 머무는 시간이 늘어나면서 일명 ‘킬링 타임’이 증가했다는 게 커다란 변화”라며 “홈트(실내 운동), 재테크 공부 등 생산적 활동을 집에서 하는 사람이 급격히 늘어난 만큼 이와 관련한 소비자 체험 솔루션을 고민해야 한다”고 말했다.

특히 온라인 상거래 시장에서 5060세대 소비자 비중이 높아진 점, ‘라이브방송’에 소비자가 몰리는 등 동영상 플랫폼이 신(新)소비채널로 자리잡았다는 점에 주목할 필요가 있다는 게 최 파트너의 지적이다. 최 파트너는 “중고 판매가 가능한 고가 제품, 비싸지만 사고 싶은 제품, 자신이 누구인지 보여줄 수 있는 제품 등 일명 ‘가치 소비’가 늘었다는 점도 큰 변화”라고 짚었다. 오프라인은 택배 창고 등 온라인 거래를 지원하거나 팝업스토어처럼 브랜드와 제품을 선전하는 공간으로 바뀌고 있다는 것이다.

○“데이터는 기업의 기축통화”

장유성 본부장(전무)은 이날 주제발표에서 IT를 기반으로 혁신한 기업들의 성과가 최근 두드러진다고 분석했다. 장 본부장은 “ 100대 글로벌 혁신 기업 명단을 보면 40개 이상이 비(非)IT기업”이라며 “미국 월마트도 10년 전부터 월마트랩스라는 데이터 분석 업체를 설립해 투자하고 있다”고 강조했다. 쓱닷컴도 마찬가지다. 쓱닷컴은 동영상으로 음식 상품을 보여주거나 패션 제품 정보를 고해상도로 제공하고 있다. 각종 소비자 데이터를 분석해 맞춤형 상품을 제공하는 개인화 기능 덕에 매출도 늘었다.

인공지능(AI), 메타버스, 빅&스몰 데이터 등 첨단 IT를 어떻게 CX에 활용할 것이냐가 기업의 성패를 가를 것이란 전망도 나왔다. 오재균 세일즈포스코리아 상무는 기업은 고객 데이터를 일종의 ‘기축통화’로 여겨야 한다고 강조했다. 그는 “ CX를 개선하기 위해선 결국 고객별 개인화 작업이 필수”라며 “서비스나 제품과 관련한 소비자의 세밀한 데이터를 확보하는 것이 우선”이라고 했다.

오 상무는 “많은 기업이 빅데이터를 얘기하지만 단순히 데이터를 많이 모으는 게 능사가 아니다”며 “ 주요 데이터를 확보해 쓰임새를 늘리는 게 중요하다”고 했다. 온라인몰에서 이용자가 구매한 브랜드와 상품번호를 단순히 모아둬봐야 별 쓸모가 없다는 지적이다. 그는 “ 데이터가 매출을 낼 수 있는 구조로 시스템을 짜야 한다”며 “의류 판매 플랫폼의 경우 상품을 스타일, 계절성, 기능성, 브랜드 등으로 세분화해 데이터를 모으고 분석해야 이용자 입맛에 맞는 상품을 추천해 판매할 수 있다”고 설명했다. 오 상무는 “개인정보 보호 규정이 강화되면서 개인 데이터를 확보하는 게 갈수록 어려워질 것”이라며 “잠재적 소비자가 스스로 자기 취향 데이터를 제공하게 하라”고 했다. 미국 속옷기업 빅토리아시크릿이 자사 온라인몰에서 소비자가 자기가 원하는 속옷을 디자인하는 게임 형식 콘텐츠를 넣은 것이 대표적인 사례다.

○오감까지 전달하는 CX

장 본부장은 ‘ 만질 수 있는(tangible) 기술’을 향후 CX의 또 다른 키워드로 꼽았다. 그는 “유통업계에서는 촉각, 후각 등 다양한 경험을 소비자에게 최대한 전달하는 것이 중요해질 것”이라며 “사과도 온라인으로 냄새를 맡고 살 수 있는 시대가 올 수 있다”고 내다봤다. 그는 단·중·장기 디지털 전략도 제시했다. 단기적으로 원격 근무가 늘어난 직원들의 업무 효율성을 높이되, 중기로는 기본 서비스를 100% 디지털로 전환해야 한다는 지적이다. 은행의 모든 일반 금융 서비스를 스마트폰으로 처리하는 게 좋은 예다. 장기로는 소비자 선호도와 행동을 미리 파악할 수 있도록 관련 데이터를 확보하는 것이 필수다. 천세희 더자람컴퍼니 대표는 스타트업도 CX를 고려해 디지털 전환이 필요하다고 강조했다. 그는 “지금 이 시점에 고객이 원하는 것을 제시할 수 있는지가 CXM(CX 관리)의 핵심”이라고 했다.

김주완/선한결 기자 kjwan@hankyung.com

본문의 근거

1. 100대 글로벌 혁신 기업 명단을 보면 40개 이상이 비(非)IT기업

추가 조사 할 내용/결과

CX

여러 접점을 통해 고객과 기업이 관계를 이어가면서 사용자가 경험하는 모든 체험

• 고객은 다양하게 기업의 브랜드 체험
  • 광고 시청, 매장 방문, 상품 사용, 고객 지원, 고객응대하는 직원, 상품 편의성 등등
• 물건이나 서비스 구매나 사용 과정에서 고객이 느끼는 '물리적 경험'이나 '감정적 경험'의 가치를 높여 고객 충성도를 높이는 것

UX와 UI의 차이점

UI/UX는 광범위한 의미가 담기지만 실제로는 웹이나 스마트 폰 앱 등 '디지털 서비스'에 한정되어 사용되는 경우가 많음

포함 관계 : CX>UX>UI

UX

고객이 어떤 상품이나 서비스를 이용했을 때의 체험, 인상

UI

상품과 서비스에 대한 고객과의 모든 접점

예시

• 웹 사이트에서 상품을 검토한다: : 웹 사이트 디자인(좁은 의미의 UI), 사이트 기능 등에서 받은 인상(좁은 의미의 UX)
• 매장에서 상품을 찾는다 : 매장의 실내 디자인(UI), 청결함, 음악 등에서 받는 인상(UX)
• 점원의 접객을 받는다 : 접객 과정에서 받는 인상(UX)
• 휴대 전화를 손에 든다 : 휴대 전화의 디자인, 질감, 형상(UI)과 여기에서 오는 인상(UX)
• 계산대에서 상품을 구매한다 : 구매 시 점원에게 받는 인상(UX)

기축통화

국제 단위의 결제나 금융 거래의 기본이 되는 화폐를 의미

• 금을 대신하여 (1) 국제결제 (2) 자산보유의 수단으로 사용할 수 있는 통화

만질 수 있는(tangible) 기술

• GUI가 아닌 실제로 물건을 만지고 느끼고 잡고 옮기는 등의 행위를 통해 디지털 정보를 조작
• 현재 광범위하게 사용되고 있는 GUI모델들(편평한 사각형의 디스플레이, 윈도우, 마우스 및 키보드 등)로 구성되어 있는 컴퓨터의 한계를 넘어서는 구체적인 방법

빅데이터 저장/처리 기술

관계형 DB의 한계

• RDBMS에서 데이터 양이 많아질 경우, 스키마에 맞춰 변경해서 넣으려면 매우 긴 시간의 down time(시스템이용불가시간) 발생
• 스케일아웃(Scaleout : 접속된 서버의 대수를 늘려 처리능력을 향상시키는 것)의 한계
  • RDBMS는 애초에 스케일 아웃을 염두에 두고 설계된 것이 아님
  • 관계 모델과 트랜잭션 연산, 일관성, 속성을 유지하면서 분산환경(스케일아웃)에서 RDBMS 조작 번거로움

No-SQL

복잡합 관계형 구조가 아닌 문서형태로 저장

• 스키마 없음 = 관계 정의 X

  • 외래키로 데이터 관계 정의 + table join 등 관계형 연산 없음
  • 데이터를 모델링하는 고정된 데이터 스키마 없이 Key값을 이용하여 다양한 형태의 데이터를 저장하고 접근

• 분산형 구조

  • 서버에 분산하여 저장하 + 상호복제 -> 데이터 유실이나 서비스 중지에 대비

• CAP이론

  • 분산형 구조 : 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 분산허용(Partitioning Tolerance)의 3가지 특징 가짐

  • CAP 이론 : 분산형 구조의 특징 중 2가지만 만족할 수 있다

    구성	설명
    일관성 (Consistency)	모든 사용자는 항상 동시에 같은 데이터 조회
    가용성 (Availability)	모든 사용자는 항상 읽기/쓰기 가능 일부 노드가 다운되어도 다른 노드에 영향을 주지 않아야 함
    지속성 (Partitioning Tolerance)	물리적 네트워크 분할에도 시스템 잘 작동해야 함

종류(type)

• key-value
  • Key와 Value의 쌍으로 데이터가 저장되는 유형
  • AWS DynamoDB, Redis, Memcached 등
• Column
  • 여전히 Key를 사용하지만, Key가 여러 개의 컬럼을 가리키고 컬럼은 컬럼 패밀리라는 것에 의해 따라 정렬
• Document
  • 기본적으로 Key-value DB와 비슷
  • 반 정형화된 document들이 JSON과 같은 포맷으로 저장
  • MongoDB, CouchDB
• Graph
  • SQL의 RDB에서 표현하기 어려운 데이터간의 연결관계들 표현
  • Facebook, 카카오, Netflix 등에서 도입하여 사용중
  • neo4j, Sones GraphDB 등

HaDoop(하둡)

가장 대표적인 빅데이터 저장시스템

대용량 데이터 처리를 위한 분산처리 프레임워크

(프레임워크 : '설계와 구현을 재사용 하게끔 라이브러리들을 협업화 해놓은 Tool')

장점

• 손쉬운 확장 : 서버를 증설하여 노드를 설치/실행만 하면 용량이 자동으로 늘어남
• 메타 정보의 중앙 집중적관리 : 파일의 메타 정보를 네임 노드에서 중앙 집중적으로 관리
  • 데이터 노드에 문제가 생기더라도 파일 손실 위험 없이 관리 가능
  • (메타 정보/메타 데이터란 : 다른 데이터를 설명하는 데이터)
• 디스크 입출력과 네트워크 부하 분산 : 파일이 분산되어 저장되있기 때문에 입출력과 네트워크 등이 각 서버 분산
• 안정적인 데이터관리 : 파일의 복제본을 분산시켜 관리 할 수 있으므로 데이터의 안정성 확보 가능

단점

• 저장파일 수의 제한 : 파일의 메타 정보를 모두 네임노드에서 관리하기 때문에 네임 노드 서버의 메모리 크기만큼만 파일수가 제한

• 랜덤쓰기 지원불가, 즉 불변파일만 저장 : 파일을 저장하고 파일에 대해 스트리밍 방식의 읽기 요청 위주인 응용이나 배치 작업 등에 적합

  • 파일은 한번 저장한 것은 변경되지 않는다고 가정하기 때문

요약 및 의견

고객의 선호 심리 파악 = 데이터 중심 디지털 전환의 핵심

디지털 전환 = 급변하는 소비자 기호 + 기업 업무 방식에 효과적으로 대응하는 방법

기업 상품 + 서비스를 온라인으로 경험하는 비중 높아짐 -> CS 전략 재정립 필요

코로나 이후

킬링타임, 집에서 생산적 활동 늘어남

+5060 소비자 늘어남 + 동영상 플랫폼(라이브방송)이 신소비채널로 자리잡음 + 가치소비 증가

+오프라인 = 택배 창고 같이 온라인 거래 지원하거나, 브랜드와 제품 광고하는 공간으로 바뀜(팝업 스토어)

개인화 기능 중요 = 각종 소비자 데이터 분석해서 맞춤형 상품 제공

기업의 성패 = 인공지능(AI), 메타버스, 빅&스몰 데이터 등 첨단 IT를 어떻게 CX에 활용할 것이냐

CX 개선 위해 고객별 개인화 작업 필수 -> 서비스와 제품 관련된 소비자의 세밀한 데이터 확보 우선

!= 고객 데이터 많이 모으는것

== 주요 데이터 확보해서 쓰임세 늘리는것 중요 => 데이터가 매출을 낼 수 있는 구조로 시스템을 짜야 함

만질 수 있는(tangible) 기술 : 유통업계가 주목해야할 기술

단·중·장기 디지털 전략 :

직원들의 업무 효율성 높이도록 + 기본 서비스 100% 디지털 전환 + 소비자 선호도와 행동을 미리 파악할 수 있도록 관련 데이터를 확보

적용할 점

• 고객의 어떤 데이터를 확보하려 하는지
• 고객 데이터 확보 + 관리하는 방법 : NoSQL DB를 쓴다면 어떤 타입의 DB를 사용하는지
• 많은 데이터 어떤 형태로 + 어디에다가 관리하는지

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