데이터는 곧 경쟁력! 데이터 전략의 시대2
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데이터는 곧 경쟁력! 데이터 전략의 시대2
  • 이진우
  • 승인 2021.12.29 18:59
  • 조회수 98
  • 댓글 0
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경영 전략의 탄생

 

상품이 만드는 대로 팔려 나갔던 공급자 시장에서는 구태여 전략이 필요 없었고, 생산성 향상을 위한 관리가 중요한 위치를 차지하고 있었다. 그래서 프랑스 경제학자 세이(Jean B. Say)는 생산이 수요를 창출한다고 말했을 정도다. 하지만 비약적으로 생산 기술이 발달하면서 시장은 포화상태에 이르게 되었고, 넘쳐나는 상품 속에서 시장 점유율을 높이기 위해 전략적 접근이 필요하게 되었다.  

가격 우위를 점하기 위한 규모의 경제, 기업 간 시너지를 위한 다각화, 변화에 민감하게 반응할 수 있는 내부역량 강화와 학습 조직, 고객 세분화를 통한 포지셔닝 전략, 니치 마켓 전략, 개인화와 롱테일 전략, 가치 혁신을 통한 블루오션 전략 등 다양한 전략적 접근이 시도되고 있다. 고객의 취향이 다변화되고 경쟁은 심화되는 상황에서 기업의 차별성 확보를 위한 전략적 접근은 더욱 치열하게 전개되고 있다. 기업은 자신이 처한 상황에 맞는 전략을 선택하고 시장 변화에 따라 새로운 전략을 구사하는 지속적인 진화가 이루어져야만 생존할 수 있는 긴박한 환경에 놓여 있다.   

 

데이터의 접목

 

경쟁력 확보를 위해 데이터를 전략적으로 활용하는 기업도 늘어나고 있다. 그래서 데이터 전략은 다른 전략보다 조금 더 진화된 고차원의 전략으로 인식되고 있다. 많은 기업들은 앞다투어 데이터 전략이 필요하다고 말한다. 하지만 실제적으로 데이터 전략을 수립하려고 할 때 혼란에 빠지게 된다. 데이터 전략이 무엇이고 어떻게 수립해야 할 지가 명확하지 않기 때문이다. 데이터 전략을 또 다른 경영 전략 중 하나라고 생각한다면 해답을 찾을 수 없다. 데이터는 모든 경영 전략에 영향을 미치는 핵심적인 요소이고, 데이터를 중심에 놓고 경영 전략을 재편하는 활동이 데이터 전략이라는 통합적인 접근이 필요하다.

효율성을 제고하고 사고를 예방하여 생산성을 향상하는 전략, 고객 이해를 통해 이탈을 방지하고 시장을 확대하는 마케팅 전략, 상품이나 사업의 차별화 전략 등 경영 전략 전반에서 데이터 활용을 통해 효과를 극대화할 수 있다. 기존의 경영 활동에 데이터를 접목하여 보다 효율적인 방법을 찾아내는 것은 데이터 전략의 출발점이다.

도난 카드 부정 사용, 운전자 바꿔치기 등을 사전에 감지하기 위하여 데이터 분석이 활용되고 있다. 수백 건의 청구 데이터와 운전자 바꿔치기 사례의 분석을 통해, 운전자보다 조수석 동승자가 더 심각하게 부상을 당한 경우, 시간이 오래 경과된 후 사고가 접수된 경우, 단기 운전자 보험 종료 후 바로 사고가 난 경우 등 이상 징후 패턴을 찾아내어 상당부분의 부정 청구를 적발하는 등 데이터를 현장에서 적극적으로 활용하고 있다.

정유회사의 시추선은 하루에 수백억 원에 해당하는 석유를 발굴하는데 고장이 발생하면 최소 1주일 이상이 소요되기 때문에 막대한 손실이 발생한다. 미국 3대 정유사인 코노코필립스(ConocoPhilips)는 석유 시추선에 IoT 센서를 부착하고 데이터 분석을 통해 사전에 고장 징후를 발견함으로써 연간 수천 억원의 비용을 절감하고 있다. 데이터 분석을 통해 이상 징후를 발견하는 방법은 하인리히 법칙에 근거를 두고 있다. 트레블러스 보험사 직원이었던 하인리히는 대규모 산업재해 데이터를 분석하여 대형 사고 전에 29번의 작은 사고가 발생하고 작은 사고 전에는 300번의 이상 징후가 있었음을 발견하였다. 센서를 통한 데이터 수집과 분석을 통해 이상 징후를 사전에 발견한다면 대형 사고를 사전에 예방할 수 있다.   

 

차별성 확보를 위한 데이터 전략

 

데이터 활용이 확대되면 데이터를 통해 경쟁력을 강화할 수 있는 분야를 발굴할 수 있다. 데이터 분석을 통해 사업이나 상품을 차별화하거나 고객 경험 차별화를 위해 데이터를 적극적으로 활용하는 전략으로 확장이 가능하다.

자동차 보험의 경우 데이터 분석을 통해 고객에게 더 많은 혜택을 주면서 경쟁사와는 차별되는 상품이 계속 출시되고 있다. 주행 거리에 따라 보험료를 차등화 하여 최대 30%까지 할인을 해 주거나, 대중교통을 이용하면 10%을 할인해 주고, 태아나 유아가 있는 가족은 15%까지 할인해 주는 상품 등이 연속적으로 출시되고 있다. 이는 고객 특성이나 운전 습관과 사고와의 관계를 면밀히 분석하여 도출한 차별화 상품이다. 미국의 경우 학업 성적의 우수한 경우 할인을 해주는 경우도 있다. 성적이 우수한 학생이 사고를 덜 낸다는 데이터 분석 결과를 반영한 것이다.

의류업체나 화장품업체는 데이터 분석을 통해 고객 경험 차별화 전략을 시도하고 있다. 고객의 취향, 체형이나 피부, 구매 시기와 패턴, 유행 등을 분석하여 고객의 흥미를 끌 수 있는 상품을 구매 예상 시점에 맞춰 추천하고, 할인 쿠폰을 발송하는 등 적극적인 개인화 마케팅을 전개하고 있다. 또한 온라인에서 선택한 상품을 오프라인 매장에서 직접 체험해 보고, 수령, 반품, 교환을 할 수 있는 OTO(On-line To Off-line) 체계를 구축하여 고객과 더 밀착할 수 있는 방안을 강구하고 있다.

상품의 차별성은 경쟁사가 따라 잡을 수 있는 일시적인 우위인 경우가 많지만, 고객 경험 차별화는 고객과의 상호작용을 통해 형성되기 때문에 쉽게 모방할 수 없다. 특히 세부적인 데이터를 기반으로 형성된 고객과의 개인화된 관계는 경쟁사는 근접하기 어려운 영역이다. 시장의 극심한 변동으로 미래가 불확실한 상황에서 고객에 대한 이해는 절대적으로 필요하고 데이터는 고객과 밀착할 수 있는 유용한 전략적 수단을 제공한다.

과잉 공급이 이루어지고 있는 현재의 시장 환경에서 동일한 상품으로는 더 이상 경쟁력을 확보할 수 없다. 남들과는 다른 상품이나 사업을 추구하는 차별화 전략이 필요하다. 데이터는 차별성을 확보할 수 있는 분야를 찾아내고 이를 적용하는 데 효과적으로 활용되고 있다.

 

데이터 상품화 전략

 

데이터 자체가 기업의 핵심 상품인 경우도 있다. 모든 산업에서 데이터가 상품화되지는 않지만, 데이터 자체가 산업을 좌우하는 핵심 상품으로 자리잡는 사례가 늘어나고 있다. 물리적인 상품의 유통 구조보다는 상품에 대한 정보의 유통이 더 중요해지고, 유통되는 데이터 자체가 상품으로 취급 받는 경우도 발생하고 있다.

날씨 정보는 다른 데이터와 결합하여 상품으로서 가치를 창출한다. 특히, 농업 분야에서 날씨, 토양, 농작물 특성, 수확량, 유통 가격 등의 정보를 결합하여 어떤 작물을 언제 심고, 언제 물이나 비료를 주고, 수확은 언제할지 등을 알려주는 서비스가 활발하게 제공되고 있다. 미국 프린스턴대학의 아센펠러 교수는 30여년 간의 날씨와 와인 경매 가격 추이를 분석하여 와인 품질을 알 수 있는 함수를 만들어냈다. 아센펠러 교수가 만든 와인 품질 함수는 와인 전문 선별사인 소물리에의 평가보다 훨씬 정확하게 경매 가격을 예측해냈다. 날씨 정보는 농업뿐 아니라 레져나 운송 등과 결합된 다양한 보험 상품에도 적극적으로 활용되고 있다.

질병 데이터, 임상 데이터, 유전자 데이터, 진료 데이터, 투약 데이터 등의 의료 데이터는 상호 결합을 통해 엄청난 가치를 창출해낸다. 의료업계에서는 진단 및 치료, 질병 사전 예방, 신약 개발 등에서 의료 데이터를 적극적으로 활용하고 있다. 또한 의료 데이터를 통해 학습한 중국의 AI 샤오이는 2017년 국가 의사 시험에 합격하는 놀라운 성과를 보여주었다. 의료 데이터의 적극적인 활용을 통하여 의료 서비스를 향상시키고 인류의 건강을 증진시키는 효과를 가져오고 있다.

부동산 정보업체 질로우(Zillow)는 미국 주택의 95%에 해당하는 1억3천여 채에 대한 상세 정보와 가격 평가 정보를 제공하고 있다. 매매 및 임대 내역 추이, 주택담보 추정액, 교육환경, 교통, 지역 범죄율, 주변 유사한 주택 가격, 세금, 인구 등을 종합하여 적정한 매입가와 임대가를 추천함으로써 부동산 거래자들에게 인기가 높다. 부동산 정보업체였던 질로우는 자체적으로 산정한 가격보다 저렴한 주택을 구매하고 보수와 수선을 통해 재판매하거나 임대하는 사업까지 서비스를 확장하였다. 데이터를 통해 실제 Off-line 시장에 참여한 사례라고 할 수 있다.  

 음악이나 영상 등 구독 서비스 업체에서는 음악이나 영상을 세분화하여 Tag를 설정하고 고객이 선호하는 유형을 파악하여 추천 콘텐츠를 실시간으로 갱신하여 서비스하고 있다. 가족이나 친구와 함께 즐기는 지, 어떤 시간, 어떤 지역, 어떤 환경에 있는 지 등을 파악하여 차별적이고 개인화된 서비스를 제공한다. 더 나아가 고객을 유인하고 유지하기 위하여 고객이 선호하는 콘텐츠를 분석하여 제작에도 직간접적으로 관여하고 있다.

온라인 시장이 급속하게 확대되는 현재의 상황 속에서 데이터의 유통이나 상품화는 기업에게 도전이자 기회이다. 데이터의 축적과 결합을 통해 이제와는 전혀 다른 사업이나 상품이 만들어지고 있기 때문이다.

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