빅데이터에 대한 논의와 이를 통해서 비즈니스의 통찰을 얻어야 한다는 이야기가 산업 전반에 회자가 된지 꽤 오래되었다. 그럼에도 불구하고 국내에서는 최근에서야 ‘뭐를 모르는지도 모르겠다’의 수준에서 ‘뭘 모르는지 알겠으니 이제 좀 알아보겠다’는 수준으로 서서히 넘어가는 듯 하다.
국내 뿐 아니라 많은 나라의 CMO들은 새로운 리더쉽 과제에 직면해있다. 과대 광고와 이 혼란스러운 데이터의 시대에 빅데이터에서 어떻게 인사이트를 얻어야 할 것이며, 어떻게 이것으로 부터 실질적인 배움을 얻을 수 있을 것인가는 회사의 C 레벨 관리자들이 고민스러워하고 있는 주제다.
빅데이터라는 단어 자체는 사실 많은 것을 포함하고 있는 섹시한 존재인 것은 사실이지만, 이 섹시한 것은 어떤 인사이트를 얻기 위한 프로세스를 통해 얻어진다기보다는 예상하지도 못했던 일상 업무에서의 부산물인 경우가 더 많다. 예를 들면, 콜센터의 어느 직원과 이야기를 하다가, 혹은 소셜채널의 대화를 모니터링 하다가 등등. 이런 모든 활동이나 데이터들은 지금의 디지털 솔루션의 포맷과 호환이 되지 않는 경우가 대부분이고 많은 에러나 의미없는 데이터를 포함하고 있는 경우도 많다. 그야말로 혼란 그 자체다. 그렇지만 릴랙스~ 왜냐하면 이것은 지극히 정상적이기 때문이다.
이쯤되면, 회사의 CMO인 당신은 많은 솔루션 밴더사들을 불러놓고 여러 기술이나 솔루션들을 도입하여 도움을 받아보고자 할것이다. 그런데 곧 알게 된다. 이 솔루션을 제대로 평가하는 것 조차도 비전문가가 할 수 있는 것이 아니라는 사실을. 이 부분에서 당신은 또 한번 진정해야한다. 괜찮다. 이것도 지극히 정상이다.
빅데이터를 통한 고객 인사이트를 얻고자하는 것은, 기본적으로 리더쉽의 과제이지 엄밀힌 말하면 기술적인 과제는 아니다. 당신이 마케팅의 리더로서의 역할은 데이터 전문가가 되는 것이 아니라 비즈니스적인 마인드로 이 문제를 해결하는 것이다. 큰 그림을 보고, 적절한 질문을 하고, 그리고 나서 전문가들을 채용하여 그 비전을 실현하는 것이 순서다. 여기 마케팅 리더인 당신이 마음에 담고 있어야 할 7가지 Rule이 있어서 소개한다.
Rule 1. 잠깐 뒤로 한걸음 물러나 자문하기
지금 당신이 고객에게 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 부단히 노력하고있는 비즈니스 문제는 무엇인가. 당연히 분석하고 알고 싶은 무수히 많은 것들이 끝없는 존재할 것이다. 이 모든 것을 인사이트 플랜에 포함시키려 하지 말자. 비즈니스를 위해 가장 먼저 해결해야 할 가장 큰 문제를 먼저 정하고, 이것을 팀과 함께 고민하여 이것을 어떻게 비즈니스에 도움이 될 수 있도록 데이터를 활용할지 그 가설을 설정하자.
Rule 2. 회사의 정보 지도 혹은 데이터 지도 작성하기
어떤 고객 관련 정보가 회사 내부로 유입되고 있나? 어디에? 어떤 형태로? 그리고 어디로 흘러가는가. 그러한 마케팅지도를 갖고있는 마케팅 부서는 거의 없지만, 실제로 좋은 고객 통찰력을 찾게 하는 강력한 도구다.
Rule 3. 작은 샘플 데이터에서 시작하기
당연히 전체 시스템은 복잡하다. 그러므로 관련 데이터의 작은 샘플에서 데이터를 추출하여 초기에는 소규모 파일럿 분석을 수행하여 인사이트를 얻는 연습과 경험을 한다. 이 데이터로 손을 더럽히면서 연습을 하면, 그 안에 무엇이 있었는 그게 얼마나 좋은지, 그리고 본격적인 분석에서 나타날 수있는 패턴 및 통찰의 유형을 직관적으로 느낄 수 있다.
Rule 4. 다른 회사들의 조언 구하기
잠재적으로 본격적인 데이터 인사이트에 대한 프로젝트를 시작할 경우에 다른 회사의 사례를 통해 의견이나 조언을 구한다. 미리 프로젝트를 진행한 3개 정도의 회사에 여러 분 회사의 비즈니스 이슈를 이야기하고, 다른 회사들은 이 프로젝트를 통해 어떤 유형의 인사이트를 얻었고, 비용, 일정 및 성공적 프로젝트 진행에 대한 이 회사들의 경험과 추천을 해 줄 수 있는 접근 방법등을 듣도록 한다. 몇 가지 다른 견해를 듣는 것은 당신에게 비교 준거자료를 제공할 것이고, 이 프로젝트에 대한 이해를 높혀 줄 것이며, 무엇을 할수 있는지 없는지 더 깊이있게 이해하게 될 것이다. 이 부분에서 한국 고객들의 경우는, 본인들이 가지고 있는 고민을 국내 다른 회사에 노출하는 것을 매우 꺼리는 경향이 있는데 그런 경우는 과감하게 해외 회사를 방문하거나 초청해서 그들의 경험을 듣는 것도 방법이다.
Rule 5. 솔루션을 구현 중이더라도 매뉴얼(수동)로 진행하던 분석은 계속하기
CMO들이 가지고 있는 데이터에 대한 대다수의 유혹은 종종 솔루션 밴더들에 의해 제공되는 비젼이다. 경계해야 할 것은 ‘언젠가’ 당신에게 놀라운 결과를 가져다 줄 럭셔리한 많은 것으로 무장된 기능들을 보기 위해서 프로젝트를 시작하는 것이다. 솔루션을 강의하는 전문가의 입장에서 많은 고객들은 솔루션이 전달하고자하는 철학이나 내용보다는 뭔가 멋있어보이는 기능에 집중한다. 이 접근법은 ‘있으면 좋은 것’이지 지금 당장 얻고 싶은 가치를 아닐 수 있으므로, 일반적으로 비용이 많이 들고 유연하지 않으며 느리고 실패율이 높다. 또한 원하는 인사이트를 얻기까지 오랜 시간이 걸릴수도 있다. 그러므로 매뉴얼(수동으로 기존에 legacy에서 진행하던)로 하던 분석의 업무는 솔루션 구현 중에도 계속 되어야하고, 원하는 인사이트를 얻을 수 있는 솔루션을 구현되도록 프로젝트 중에도 모니터링하고 검증해야 하는 업무를 게을리하면 안된다. 이 경우에 분석에 전혀 경험이 없는 기업이라면, 비즈니스에서 해결하고자 하는 고민을 솔루션 회사에게 직접 POC 등으로 구현하게 하여 그 내용을 검증해 보는 것도 방법이다. 이 때 솔루션사들이 제안해 주는 비전이 우리 회사가 가고자하는 방향과 일치하는 지 고민하는 것이 중요하다. 불행한 경우, 솔루션은 좋은데 우리 조직이 준비가 안되서 하는 식 혹은 우리가 하고자 하는 비전을 솔루션 밴더가 못 따라 가서 하는 식으로 서로에게 그 책임을 전가하면서 프로젝트가 흐지부지 결과없이 끝나고 말기도 한다.
Rule 6. 사내에 능력있는 데이터 분석가 고용하기
이를 통해보다 legacy 데이터의 분석과 더불어 새로 구축이 되는 데이터 분석과 병행 할 수 있다. 이것은 전략적 투자이며, 21세기의 마케팅팀은 강력한 분석 능력을 갖추고 있어야 함은 이제 필수조건이 되었음을 명심해야 한다.
Rule 7. 너무 많은 프로젝트 동시에 진행하지 않기
처음 부터 데이터 관련된 대규모의 몇 개 프로젝트를 진행하는 기업들을 본 적이 있다. 모든 C 레벨의 매니저들에게 만족스러운 고객 인사이트 정보를 제공하려면 과도한 욕심은 금물이다. 한번에 최대 한, 두개의 프로젝트를 진행하면서 성공에 대한 경험을 하는 것이 보다 중요하다.
얼마 전 한국의 한 고객과 교육을 진행하는데 고객으로부터 재미있는 이야기를 들었다. 이야기는 요약하자면 같이 일하는 임원께서 기대 수준이 너무 높은데 아무래도 어디서 개인 과외를 받고 오신 것 같다는 것이다. 너무나 아는 것도 많고 보고 싶은 것도 많으셔서 담당자로서 힘들다(?)는 것이다. 대한민국의 직장인으로 살아가는 우리는 이 담당자의 고민이 이해가 된다. 담당자보다 아는 것이 많고, 하고 싶은 것이 많은 매니저 만나면 삶이 다소 힘들 수도 있다는 것을, 그런데 사실 그 방향성이 옳다면 그 힘든 과정이 또 다른 성장의 기회가 될 수도 있다는 것도 안다. 바꿔 말하면 경영진/매니저의 입장으로 보면, 내가 어떤 방향을 가지고 일을 하느냐에 따라 나와 일을 하는 팀들과 직원들에게 위기를 줄 수도 기회를 줄 수도 있다. 내가 만난 그 고객은 당분간 업무는 고달프겠지만 디지털 마케팅 전문가로서 매우 값진 경험을 많이 할 수 있을 것이다.
‘정의란 무엇인가’의 저자인 마이클 샌델 교수가 그랬다. 공동체의 목적에 가장 부합하는 행위를 해라. 그것이 정의다. 그런데 그 덕목에 충실했으나 무지했다면? 알아야할 것에 대해 회피하는 것, 그 역할을 무시하는 것, 데이터의 시대에 그 가치과 그것이 가져올 많은 가능성을 인지하지 못한 것은 이 시대의 CMO로서의 어쩌면 직무유기를 하고 있는 것일 수도 있다. 그래서 이 시대에 경영진들은 힘들다.
오늘은 한국의 모든 CMO님들께 화이팅을!
(이 글은 7 CMO Rules To Crack Big-Data Customer Insights 의 내용을 참조하여 구성하였습니다. http://www.cmo.com/features/articles/2017/3/29/7-cmo-rules-to-crack-bigdata-customer-insights.html#gs.KaHc13s)