최근 글로벌 경제전문지, 컨설팅 그룹 등이 빅데이터를 비중있게 다루고 있습니다.
- Economist(2010.05) : SNS와 M2M 센서 등을 통해 도처에 존재하는 데이터의 효과적 분석으로 전세계가 직면한 환경, 에너지, 식량, 의료문제에 대한 해결책을 제시
- Gartner(2011.03) : 데이터는 21세기의 원유이며 데이터가 미래 경쟁 우위를 좌우
오늘은 이러한 빅데이터의 개념과 활용에 대해서 알아봅니다.
목차
- 빅데이터의 개념
- 빅데이터의 활용
- 빅데이터의 효용
- 기업들의 빅데이터를 활용한 마케팅 예시
빅데이터의 개념
빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 데이터 집합을 말합니다. 이러한 데이터는 기존 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 방법을 사용하여 처리하기 어려우며, 대량의 다양한 유형의 데이터를 신속하게 분석하고 이를 기반으로 의사 결정을 내\리는 것이 목적입니다.
빅데이터는 기업, 정부, 학계 등에서 활용되며 인터넷, 센서, 사물인터넷, 소셜미디어, 모바일 등의 다양한 출처에서 수집됩니다. 이러한 데이터는 정형화된 데이터뿐만 아니라 비정형화된 데이터도 포함하며 기존의 데이터베이스 관리 시스템으로는 처리하기 어렵기 때문에 빅데이터 분석 도구와 기술이 필요합니다.
빅데이터 분석을 통해 대규모 데이터에서 패턴, 경향성, 연관성 등을 찾아내고, 이를 활용하여 예측 모델을 만들어 내거나 비즈니스 전략을 수집하는 등의 다양한 분야에서 활용됩니다.
빅데이터의 활용
빅데이터는 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원으로 산업혁명에서의 철과 석탄의 역할을 하며 제4의 경영자원으로서 혁신과 경쟁력 강화, 생산성 향상을 촉진합니다.
빅데이터 효용
- 비즈니스 분석 : 기업에서는 고객 행동, 시장 동향, 경쟁사 분석 등 다양한 데이터를 분석하여 비즈니스 전략을 수립하고 경영 의사결정에 활용합니다.
- 마케팅: 빅데이터를 활용하여 고객의 성향, 취향, 구매 패턴 등을 분석하고 이를 이용하여 타겟 마케팅을 구현하고 마케팅 효용성을 높일 수 있습니다.
- 의료: 의료 분야에서는 환자 데이터, 의료 기록, 유전자 정보 등 다양한 데이터를 분석하여 질병 예방, 진단, 치료 등에 활용됩니다.
- 교육: 학생의 학습 기록, 학습 습관, 선호도 등을 분석하여 맞춤형 교육 프로그램을 개발하거나 학생들의 학습 경로를 최적화하는데 활용됩니다.
- 정부: 정부에서는 빅데이터를 활용하여 예방정책 수립, 범죄 예방, 자연재해 대응 등 다양한 분야에 활용됩니다.
이처럼 빅데이터에서는 다양한 분야에서 활용되어 효과적인 의사 결정과 높은 효율성을 이끌어내는 데 기여합니다. 또한 이를 위해 데이터 과학, 인공지능, 기계학습 등 다양한 기술과 도구를 함께 사용하여 데이터를 분석하고 이를 통해 새로운 인사이트를 발견하는 것이 중요합니다.
기업들의 빅데이터를 이용한 마케팅 예시
빅데이터를 활용하여 마케팅에 성공한 기업의 사례로는 아래와 같은 기업들이 있습니다.
- 아마존: 아마존은 구매 이력, 검색어, 평가 등 고객의 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 맞춤형 추천 기능을 제공하고, 구매 이력을 분석하여 유사한 제품을 추천하고 있습니다. 이를 통해 고객의 만족도를 높이고, 매출을 증가시켰습니다.
- 카카오: 카카오는 사용자의 메시지, 검색어, 게임 이용 기록 등 다양한 데이터를 수집하여 사용자에게 맞춤형 광고를 제공합니다. 또하 카카오톡 내에서도 상품을 검색하고 구매할 수 있는 서비스를 제공하여 매출을 증대시키고 있습니다.
- 에어비앤비: 에어비앤비는 숙박 예약 이력, 검색어, 호스트 및 게스트의 평가 등을 수집하여 맞춤형 숙소 추천을 제공하고 있습니다. 또한 지역별 수요 예측을 통해 호스트의 수익을 최대화하고, 고객의 만족도를 높이는 데에 성공했습니다.
- 넷플릭스: 넷플릭스는 구독자들의 시청 이력, 평가, 검색어 등을 분석하여 맞춤형 콘텐츠를 추천합니다. 이를 통해 고객의 만족도를 높이고 구독자 수를 증가시켰습니다.
예를 들어 고객이 이전에 구매한 제품, 검색한 키워드, 평가한 상품 등의 정보를 수집하고 분석하여 해당 고객이 선호할 만한 제품을 추천합니다. 또한 해당 제품을 구매한 다른 고객들의 구매 이력을 분석하여 유사한 제품을 추천하는 등의 방식을 적용합니다.
이러한 맞춤형 추천 기능은 고객의 만족도를 높이고, 재구매율을 높이는 데에 큰 역할을 합니다. 또한 이를 통해 고객들의 데이터를 수집하고 분석하여 새로운 제품 개발이나 마케팅 전략 수립 등의 의사결정에도 활용하고 있습니다.
오늘은 아마존에 대해서 좀 더 상세하게 알아볼까요.
아마존은 고객들의 구매 이력을 바탕으로 특정 상품이 어떤 지역에서 인기가 많은지 등을 분석하여 '지역별 추천 제품을 제공'하고 있습니다. 이를 통해 고객들이 더욱 맞춤형 제품을 찾을 수 있게 되고, 아마존 역시 지역별 매출을 증대시키는 데에 성공하고 있습니다.
또한 아마존은 고객이 특정 제품을 구매하면 함께 구매한 다른 제품을 추천하는 '추가 구매 추천 기능'을 도입하여 매출을 높이는 데에 성공했습니다. 이를 통해 한 번에 여러 제품을 판매할 수 있게 되었고, 고객들도 함께 구매한 다른 제품을 쉽게 찾을 수 있게 되었습니다. 그리고 고객들의 검색어와 이전에 구매한 제품 등을 분석하여 '관련 제품 추천 기능'을 제공합니다. 예를 들어 고객이 카메라를 검색하면 함께 검색한 다른 키워드나 이전에 구매한 제품을 분석하여 해당 카메라와 관련된 제품을 추천합니다. 이를 통해 고객들은 더욱 많은 제품을 탐색하고 아마존 역시 매출을 증대시킬 수 있었어요. 덧붙여 아마존은 '최근 본 상품 추천 기능'을 제공하여 고객이 이전에 본 상품을 다시 찾을 수 있도록 돕고 '선물 추천 기능'을 제공하여 고객이 친구나 가족에게 선물로 줄 만한 제품을 추천해 줍니다.
이러한 맞춤형 추천 기능은 고객의 만족도를 높이고 재구매율을 높이는 데에 큰 역할을 합니다. 따라서 아마존은 빅데이터를 활용하여 고객에게 더욱 맞춤형 서비스를 제공하고, 이를 통해 매출 증대와 고객 만족도 향상에 성공한 사례입니다.
감사합니다.