빅데이터도 큐레이션을 해야 보배인 세상, 데이터 큐레이션 역량이 기업의 성패를 좌우한다
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빅데이터도 큐레이션을 해야 보배인 세상, 데이터 큐레이션 역량이 기업의 성패를 좌우한다
  • 이승준 교수
  • 승인 2021.11.10 16:13
  • 조회수 85
  • 댓글 0
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큐레이션(Curation)은 ‘작품에 생기를 부여하는 활동’이란 의미로 ‘돌보다’, ‘보살피다’라는 뜻의 라틴어인 ’큐레어(Curare)’가 어원입니다. 보통 큐레이션하면 미술관이나 박물관에 전시할 우수한 작품을 선정하는 행위를 말하는데요… 현재는 미술뿐만 아니라 다양한 분야에서 '양질의 콘텐츠(데이터)를 취합·선별·조합·분류해 특별한 의미를 부여하고 가치를 재창출하는 행위'라는 의미로 사용되고 있습니다.  


최근에는 본격적인 빅데이터 시대를 맞이하여 기업 활동 전반에 있어 ‘데이터 큐레이션’ 역량의 중요성이 강조되고 있습니다. 데이터 큐레이션이란 “사용자가 데이터와 상호 작용하고 이해하여 분석 결과를 생성하는 데 데이터를 사용할 수 있도록 필요한 데이터 원본을 식별하고, 그 데이터를 비즈니스 컨텍스트와 연계하는 프로세스”를 말합니다. 빅데이터의 시대에는 효율적인 데이터 검색과 활용, 그리고 데이터의 정확성에 대한 판단이 중요한 만큼, 사람의 전문성과 통찰력을 활용하여 데이터를 분석하고 고객이 원하는 결과를 신속히 제공하는 큐레이션의 필요성이 대두되고 있는데요,

이번 시간에는 남다른 데이터 큐레이션 역량으로 차별화된 가치를 고객에게 제공하는 기업 사례를 소개해 드리고자 합니다. 

첫번째 소개해드릴 기업은 미국의 온라인 패션업체인 스티치픽스(Stitch Fix) 입니다. 2011년 오픈한 의류 큐레이션 서비스 기업인 스티치픽스는 나에게 어울릴만한 의류제품을 고르기 위해 너무 많은 시간을 소비해야 하는 일반 소비자들의 마음을 꿰뚫어 보고 인공지능과 패션 전문가의 경험을 결합한 큐레이션 서비스로 고객들의 마음을 사로잡았습니다스티치픽스 CEO인 카트리나 레이크(Katrina Lake)가 하버드대 재학 중에 설립한 스티치픽스는 고객의 키, 몸무게와 같은 기본적인 신체 정보는 물론 좋아하는 컬러 등의 추가 정보를 바탕으로 인공지능과 3,900명의 스타일리스트가 함께 힘을 합쳐 고객이 좋아할 만한 의류 5벌을 선정하여 집으로 배송하는 큐레이션 서비스를 제공하고 있습니다. 


그녀는 “앞으로 10년 후 사람들이 의류를 구매하는 방식이 지금처럼 매장 여러 군데를 돌아다니며 진열대에서 옷을 입어 보는 방식은 아닐 것”이라고 생각하고 “컴퓨터에서 브라우저창을 여러 개 띄어 놓고 일일이 치수를 확인하고 다른 사람들이 올린 후기를 읽어 본 다음 여러 벌을 온라인 몰에서 구매하고 맞지 않는 옷은 반품하는 현재의 온라인 구매 방식도 미래 소비자들의 선택을 받지 못할 것”이라고 생각했습니다. 


그녀는 데이터 기반 알고리즘과 스타일리스트를 결합한 새로운 개인 스타일링 추천 서비스가 바쁜 시간에 쫓기는 미래의 소비자들에게 선택을 받을 것으로 생각하고 150여 가지 세부적인 고객 데이터를 기반으로 한 정교한 추천 알고리즘과 휴먼 스타일리스트가 협업하는 방식의 큐레이션 서비스를 고안하였습니다. 스티치픽스의 모든 프로세스는 소비자 경험을 최대치로 끌어올리는 데 맞춰져 있으며 정교한 고객 데이터베이스를 기반으로 여성복에서 출발해 신발, 액세서리 등 개인화된 스타일링 서비스까지 확대하고 있습니다. 현재 미국 내에서만 1000개의 파트너 브랜드를 보유하고 있고 연간 320만 명이 이용하는 서비스로 발전한 스티치픽스는 2017년 나스닥에 상장하면서 시가총액 37억 달러에 달하는 거대 브랜드로 성장하였습니다. 


스티치픽스 홈페이지를 방문한 사용자는 평소 쇼핑을 즐기는 편인지, 쇼핑에 얼마 만큼의 시간을 사용하는지 등 간단한 퀴즈를 통해 개인의 신상과 취향 조사를 위한 스타일 프로파일링 과정을 거치게 됩니다. 스티치픽스의 데이터 분석가들이 이용자의 반복 구매 행태, 선택 및 반송 내역, 의류 수정 및 보정 요구 사항 등과 같은 특별한 추가 서비스 내역, 구매 이력 데이터를 알고리즘에 추가적으로 입력하면 고객에게 적합한 최적의 결과가 도출되는데요. 사용자의 방문 횟수가 많을수록 구매가격 할인율과 데이터 분석 및 코디 적중도는 한층 높아집니다. 하지만 상품 선정에 있어 전적으로 데이터 알고리즘에만 의존하지는 않습니다. 3,900명에 달하는 스타일리스트는 알고리즘의 선택을 무시하거나 변경할 수 있는 옵션을 가지고 있으며 최종 박싱 작업도 사람이 직접 담당합니다왜냐하면 '대학교 동창 친구 결혼식에 입고 갈 야외용 드레스를 추천해 주세요', ‘현재 임신중인데 부모님 은혼식에 어린 자녀와 함께 입고 갈 옷을 추천해 주세요’와 같은 고객의 특별한 요청사항을 헤아리는 작업은 여전히 감정이 없는 데이터보다 인간의 감성에 의존해야 하는 영역이기 때문입니다. 스티치픽스는 이와 같은 감정적인 요소도 옷을 구매하는 중요한 요소라는 점을 인정하고 휴먼 스타일리스트가 고객에게 특별한 의미가 있는 삶의 순간을 빛나게 해주는 의류를 큐레이션하여 추천해 줍니다. 

 

두 번째 소개해드릴 데이터 큐레이션 업 사례는 여성용품 큐레이션 서비스를 제공하는 스타트업인 먼슬리씽(MonthlyThing)입니다. 이 회사는 개인마다 다른 생리주기에 맞춰 본인이 원하는 생리용품을 큐레이션 형태로 제공하고 있습니다. 생리 다이어리에 기록된 생리 데이터를 바탕으로 생리 예정일에 맞게 자동으로 배송일을 설정하여 집으로 정기 배송함으로써 생리 기간을 관리하고, 생리 시작일의 불필요한 구매 비용을 줄여 주는 특별한 가치를 제공합니다. 또한 신규 가입자에게는 무료 생리대를 신청해서 자신에게 맞는 생리대를 찾아가는 고객 경험도 제공하고 있습니다.


먼슬리씽 이원엽 대표의 창업 동기는 조금 특별합니다. 


“결혼을 준비하던 중 아내가 2주 정도 하혈을 해서 산부인과를 방문했는데 자궁근종이 7cm 정도 자라 내벽을 찔러 생긴 것을 알게 되었다. 자궁근종의 원인은 유전이나 생활습관도 중요하지만(유전이나 생활습관이 자궁근종의 주요한 원인이긴 하지만,) 어떤 여성용품을 사용하는지에 따라 근종의 성장 속도에 영향을 끼친다는 사실을 깨닫게 되면서 다양한 여성 질환을 막기 위해서는 여성용품을 활용해 주기적인 관리가 필요하다는 사실도 알 수 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 대표는 직접 창업을 결심하게 되었다. ”


먼슬리씽은 개인 맞춤형 생리 관리 플랫폼으로 진화하기 위해 제품, 서비스, 콘텐츠를 큐레이션하는 추천 모델을 개발하고 있으며 생리 다이어리를 필두로 다국어 버전으로 출시하여 글로벌 시장에 진출할 계획도 세우고 있습니다. 또한 먼슬리씽이 일반 사용자가 아닌 생리대 제조업체에 제공하는 가치는 타깃 고객군의 지속적인 정기 구매 데이터입니다. 생리 다이어리의 생리 데이터와 제품, 구매 데이터를 활용해 먼슬리씽만의 자체 추천 알고리즘을 개발하고 제품 추천 챗봇을 통해 내게 맞는 생리대 제품을 큐레이션 형태로 추천받을 수 있습니다. 


먼슬리씽은 여성들이 자주 방문하는 인터넷 카페를 대상으로 바이럴 마케팅과 소셜 미디어 광고를 통해 주 타겟층인 15세에서 23세 가임기 여성들에게 다가갔습니다. 이를 위해 페이스북, 인스타그램, 유튜브 등 다양한 채널을 통해 고객과의 소통을 시도하고 있습니다. 특히 먼슬리씽 유튜브 채널은 생리대 및 여성 제품들의 구성 성분, 제품 특징 등의 정보를 제공하는 여성연구소를 비롯하여 생리대 정기배송에 대한 궁금한 정보를 제공하며 고객과의 소통에 주력하고 있습니다. 먼슬리씽의 신규 고객 확보 전략은 무료 사용 후 유료 회원 전환으로 신규 구독자를 확보하는 프리미엄(Freemium) 전략을 구사하고 있는데요. 먼슬리씽에서 무료 샘플을 구매한 고객은 제품을 체험한 뒤 20% 사용자가 구매를 진행하고 있습니다. 먼슬리씽 회원이 되어 생리 다이어리와 제품을 구매하면 먼슬리씽만의 큐레이션 모델을 통해 제품, 서비스, 콘텐츠를 개인 맞춤형으로 추천받을 수 있습니다.

 

제품의 완성도와 브랜드 인지도가 기업의 경쟁력을 좌우하던 시기에서 이제는 제품과 서비스의 융합을 통해 차별화된 비즈니스 모델을 만들고 새로운 사용자 경험을 제시해야 살아남을 수 있습니다. 이를 위해서는 데이터 큐레이션을 통해 고객의 숨은 니즈를 발견하고 고객맞춤형 서비스를 제공하는 활동이 더욱 중요해질 것으로 보입니다.  


세계적인 박물관이나 미술관에서 큐레이터의 훌륭한 안목이 중요한 것처럼 이제는 기업도 고객의 데이터를 중심으로 한 데이터 큐레이션 역량이 중요해졌습니다. 이를 위해서는 데이터 운영의 투명성과 안정성을 높일 수 있는 데이터 거버넌스와 기술적 투자, 전문 인재 확보가 반드시 필요할 것으로 보여집니다.

 

 

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