CEO의 모든 것

빅데이터 시대의 마케팅 전략 세미나

2013(5.30) 대한상공회의소

 

제1강의 Mining Minds - 빅데이터, 욕망을 읽다

송길영 다음소프트 부사장

 

* 호감의 문제, 선호가 중요하다

- 미래는 어느날 갑자기 오는 것이 아니다 그래서 선호가 중요하다

- 사물에 대한 우리의 마음을 알고 싶은 것이다

 

* 빅데이터

- 데이터가 많으면 뭔가가 나온다

- 그것도 자발적으로 생성되는 데이터가 엄청난 속도로 생성된다

- 데이터 전문가가 필요하다

- 비정형 데이터가 90%이다

- 정형 데이터는 그다지 많지 않다

- 사실 우리는 우리가 가진 데이터가 무엇인지도 잘 알지 못한다

 

* 사람들의 생각을 엿보는 것

- 온라인 설문조사하는 것이 아니다

- 알려주지 않는 사람들의 생각까지 엿보고자 하는 것

- 목적이 훼손되지 않도록

- 브랜드의 트래킹에 연연하지 마라

- 브랜드를 알리려는 것은 무의미할 수 있다

- 그것보다는 가치를 알리는 것이 더 중요하다

 

* 욕망은 산업별로 분류되지 않는다

- 예뻐지고 싶은 욕망을 채우기 위한 것은 화장품, 의류, 다이어트 등등 더 산업을 구별하지 않는다

 

* 현상 속에 들어있는 역사를 볼 수 있어야 맥락을 볼 수 있어야 한다

- 대중의 생각을 읽어야

- 사회의 움직임을 포착하는 것

 

* 패턴을 보면 이유를 알아야 한다

- 행위의 원인을 봐야 한다

- 왜 화요일에 쇼핑몰 매출이 올라가는가

- 고객이 원하지 않는 것을 판매해서는 안된다

 

* 왜 그것인가? 그것은 욕구에 의한 것

- 욕구를 측정할 수 있으면 그것이 돈이 된다

- 커피라는 키워드도 아침커피는 모닝커피, 이것은 믹스도 가능 하지만 점심 커피는 나를 나타내는 브랜드로

  반드시 브랜드가 중요 스타벅스는 브랜드를 드러냄, 오후 4시의 커피는 직장상사의 뒷담화 커피이다

- 같은 커피라는 키워드도 그 시기에 따라 다르다는 것을 이해할 수 있어야 제대로된 마케팅이 가능해진다 그래야

  사람들이 원하는 것을 줄 수 있다

 

* 우리 모든 사람들의 생각을 볼 수 있는 수정볼이 생긴 것이다

- 사람의 마음을 알고 싶었는데 빅데이터가 있으니까 그것을 사용한 것이다

- 문제가 먼저이다 문제에 따라서 그 분석방법이 달라진다

 

* OTC제품의 시장 리포지셔닝 - 베노플러스 연고

 - 뭐 팔까? 왜 안팔리까?

 - 목적이 큰 경우에만 즉 수익이 높은것만 해라

 

* 마케팅과 디자인은 빼는 것이다

- 제품이 안팔리는 것은 대부분 기능은 많은데 정작 쓸 것이 없는 경우

- 소비자의 습관은 절대 바꾸려고 하지마라

- 선정되지 않은 틈새를 찾아야 한다

- 데이터가 있어도 분석을 제대로 하지 않으면 소용이 없다

- 가치를 선점하면 비어있는 마켓을 차지할 수 있다

 

* 사례2 삼성 HDD

- SSD Angels

- 부팅이 빨리 된다

- 고객에게 가치를 주어야한다

 

* 사례3 감성 지형도를 통한 브랜딩

- 인식했지만 인지하지 못한 것을 구체화 하는 것

- 마케팅은 보여주는 것이다 주장하는 것이나 설명하는 것이 아니다

- 드러내고 싶은 것은 감추는 것이다 나말고 다른 사람이 인정해주는 것이 진실이다

 

* "요리"

- 역전! 야메요리 : 블로그에 올리고 사진 찍으려고 요리하는 것 먹을 수 없는 요리 즐기기 위한 요리

- 요리블로거가 동영상을 바로 찍어 올릴 수 있는 요리기구 투명해야 하고 사진 찍기 편하게 --- 사람을 먼저 봐야 한다

 

* 물질을 사용하는 사람이 어떤 감정인지를 봐야 한다

 

* 최저가 정책은 반드시 망한다

- 반드시 달라야 한다

* 이제는 저가정책으로 가서는 성공할 수 없다

 

* TV를 만들려면 거실을 보고 거실을 보려면 가정을 봐야 하고 가정을 보려면 삶을 봐야 한다

 

* 시장을 키우는 것이 중요하다

 

제2강의 마켓 인텔리전스

삼일 PwC 상무

 

* 빅데이터 성공요인

- 시작화 중요성 : 많은 데이터보다는 시각화 하는 것이 중요하다

- 인력 적자 해소 : 적절한 인력 양성이 안된다 비즈니스와 IT 융합인재 필요

- 시스템 지원 강화 : 아직 대단위 데이터 처리가 잘 안된다

- 명확한 정보 분석 목적 : 아직은 데이터 분석보다는 수집에 치중하는 중

 

* 빅데이터 활용수단은 엄청나게 발전했으나 활용 목적 부분은 아직은...

 

* 빅 이슈적 접근

- 빅데이터를 기업이 어디에 쓸 지를 알아야 한다

- 빅이슈 리스트를 가지고 데이터에 접근하는 방식으로 하고 있다

 

* 한국기업의 빅이슈에 대한 이해가 그다지 높은 편이 아니다

- 그동안의 한국기업이 혁신하기 위해서 노력했던 것이 대부분 기업내부의 프로세스 개선

- 이제는 데이터 분석의 시대로 변하고 있다

- 프로세스 혁신에서 빅데이터 도입으로 변하고 있다

- 기업과 연관된 그 기업만의 빅이슈를 정리하는 것이 먼저이다

 

* PwC 통합 VOC

- 아직 국내기업이 빅데이터를 본격적으로 활용하지는 않고 있다

- 콜센터 데이터를 이용하는 수준

- 내외부의 데이터를 통합관리를 해서 기업내에서 그 대응책을 만들어내는 방식

 

* market inteligence 마케팅 인텔리전스

 

* 기업의 적합한 빅데이터 분석 방법

- 활용목적을 먼저 선정하고 그것을 찾아내기 위한 키워드를 선정하고 가설을 세워서 진행

- 세부적인 분석항목을 정해서 분석해나가는 방식으로 한다

   예) 로얄티, 브랜드이미지, 가격 등등 분석항목을 정한다

- 로얄티(충성도) : A브랜드를 언급하고나서 B브랜드를 또 언급하면 충성도가 낮다는 가설

- 데이터만 봐서는 새로운 것이 나오는 것은 아니다

- 가설을 세우고 데이터를 분석해야 판단이 가능해 진다

- 특정 키워드와 그 제품이 자주 언급된다면 연관성이 있다

- 경쟁관계를 분석하기 위해서 조합을 잘 해서 분석해야 한다

- 고가임에도 효능때문에 비싸다고 느끼지 않는다면 판매가 높을 것이라는 가설

 

* 로직트리 방식

 

* 데이터 필터링을 적절하게 하는 것이 필요, 기간 적용도 특정 사회적 이슈에 영향은 없는지

 

* 다음의 소셜 분석 엔진 : 소셜 메트릭스

 

* http://blog.daum.net/dbdb/600

  소셜분석 툴 모음

 

* 빅데이터 도입 전략

 

* 하지만 소규모 기업에서는 분석엔진 도입은 불가능하니까

- 분석 서비스를 구매하는 방식

 

제3강의 빅데이터 시대의 마케팅 활용

김형택 마켓캐스트 대표

 

* 그동안에는 어느 정도 고객이 정형화되어 있고 분석이 가능했는데 지금은 워낙 개성이 강하고 다양해서 분석이 쉽지 않다

- 거기다 지금은 모바일이 생겨서 지금 바로 이순간(Nowism)

- 빅데이터에 기반한 마케팅에서 중요한 것은 속도이다 욕구가 있는 그 순간에 충족시킬 수 있어야 한다는 것

- 마케팅 커뮤니케이션에서는 TPO(Time, Place, Occasion) 기반의 실시간 개인화, 다양화 브랜드 경험 전달

- 아침, 점심, 저녁 시간대에 따라 커뮤니케이션

- 아침 단발성, 점심은 여가활용, 저녁은 커뮤니케이션 중심

- 실시간으로 빨리빨리 돌려서 제공가능해야 한다

 

* 마케팅 데이터 패러다임

1) 데이터 마케팅 : DM 마케팅(우편으로 발송)

- 쿠폰, 포인트 주는 마케팅

- ERP 마케팅

 

 

2) ROI 마케팅

- 로그 데이터 분석 마케팅 : 온라인이 생기면서 고객의 흔적을 분석해서 마케팅 하는 것

로그 분석의 문제점은 누군지 모른다는 것이 문제

- 이메일 마케팅

- 검색 마케팅 search

- 고객이 원하는 것을 들어주는 마케팅

 

3) Context 마케팅

 

* 마케팅에서 기술적인 부분도 알아야 한다

- Targeting : 고객 타켓팅

- Engagement : 참여

- Experience : 경험 증가

--- 고객과 연관성을 어떻게 가져갈 것인가

 

* 빅데이터를 활용해서 마이크로 타켓팅이 가능하다

- 타켓팅을 해서 고객과 지속적인 관계를 가지고 가겠다는 것

 

* 마케팅 분석범위 및 사례

 

* Needs 기반 분석

- CRM 도입하면 먼저 고객을 정의한다 빅데이터도 마찬가지이다

- 반응을 보인 고객들을 축출해서 타케팅

- 고객의 행동을 기반해서 마케팅

 

* Nexfilx 고객추천

- 고객들이 선호할 것 같은 영화를 추천해주는 것

 

* 옥션 마이스타일

- 2,400만명의 활동 데이터를 분석해서 결혼, 임신, 골프, 애견 4가지 카테고리에 집중

- 결혼을 하면 라이프 스타일이 전혀 달라짐 그래서 구매 패턴이 변한다

- 골프에 대한 집중도 크다

- 애완동물도 한번 시작하면 구매량이 매우 높기 때문에 집중

 

* 고객들이 구매가 일어나도록 정보를 다시 제공하는 것

 

* 빅데이터는 여러데이터를 분석을 해서 새로운 전략을 발견해 내는 것이다

- 일본은 활발함 그 이유가 포인트를 공유해서 사용할 수 있는 것이 많음

그것을 활용해서 분석하기 편리함

- 우리나라는 구매한 것만 알고 있고 신용카드 회사가 아직은 빅데이터를 활용하는 것에 별로

 

* Target 백화점 고객 라이프스타일 분석

- 한번 구매에 대한 습관이 생기면 잘 변하지 않는다

- 데이터 분석팀을 구축하는데 빨랐던 편이다

- 고객이 어떤 행동을 하는지 알아야 하는데 매우 다양하다

- 고객 행동에서 구매 습관에 대한 루프를 찾아 내는 것

- 고객이 쿠폰을 제시 했을 때, 이메일을 클릭하는 것을 보고 고객의 행동을 예측하고 제품을 제시

예) 결혼 적령기인가? 임신했는지, 이혼을 했는지 등등

- 반응이 가장 좋은 채널도 찾아서 집중

- 고객에 대한 포트 폴리오가 구성되면 그것에 적절한 제안을 하는 것

 

* Harrah's 카지노

- 충성 고객의 데이터 분석

- 누가 가장 많이 카지노를 하는가 분석하니 주변에 살고 있는 평범한 사람들이더라

외부 관광객에 집중하기 보다 주변 주민에 대한 마케팅을 강화

 

* 삼성전자 SSD 타켓고객 분석

- IT 관련 웹사이트의 정보를 분석해보니 PC관련 전문가인 줄 알았더니 애플 맥 사용자들이 많이 사용하더라 이유는 애플 사용자들이 컴퓨터를 새로 사는 것 보다는 고가여서 업그레이드 많이 해서 주요 고객이더라 그래서 맥 사용자 기반해서 마케팅 강화

- 일반적인 시장조사보다는 고객의 니즈를 알 수 있는 빅데이터 분석이 더 유용하다는 것

 

* 웅진 여성 잡지 사전 시장조사

- 사람들이 연예인관련아니고 자극적이지 않고 선정적이지 않은 잡지 발간 그러나 얼마안되 폐간

- 설문조사로는 진정성이 없다는 것

 

* T-Mobile 고객이탈 분석

- 데이터를 분석해보니 친구가 이동하면 친구따라서 동반 이탈하더라

- 그래서 적절한 이득을 제시하니 이탈 고객이 줄더라

 

* 신시내티 동물원매출분석

- 입장료 이외에는 별로 지출을 하지 않는데 끝날 쯤에 시원한 음료를 많이 사먹더라 퇴장 출입문 근처에 음료수 판매대를 보강하니 매출이 증가하더라

 

* Nishitesu 마진분석

- 원가마진이 큰 제품에 마케팅을 강화하니 매출 증대

 

 

* 빅데이터를 제대로 활용하고 있는가?

 

* Geo vision 상권분석

- OK캐시백, SK텔리콤, 부동산114 주거정보 등등 제데로 빅데이터를 분석하고 있다

- 어떤 상점을 열려면 어디, 어떤 타켓으로 할지에 대한 데이터가 필요하다

행동 패턴 데이터이기 때문에 고객을 제대로 분석할 수 있으니까 제대로 분석이 가능하다 여기는 비교적 데이터 분석 비용이 저렴 30만원 부터 가능

 

* 날씨 데이터도 활용이 가능

- 파리바게트는 날씨 데이터에 따는 판매 데이터를 분석

12도 이하에는 피자빵에 대한 매출이 3% 증가한다

- 재고 관리나 판매량에 대한 것을 예측해서 수익 증가 가능

 

* Nike "Fuel Band"

- 아이폰 나이키앱

- 단순히 달리는 데이터만이 아니라 손목에 차면 일상의 모든 데이터를 모을 수 있도록

- 고객이 스스로 좋아서 자발적으로 데이터를 만들어 주도록

- 건강에 대한 체크가 가능하도록

 

* 빅데이터 마케팅 4P

- Product ---- Conciterge

- Price ----- Customaization

- Place ----- Context

- Promotion ------ Connect (seamless)

고객과 어떻게 연결되어 있느냐가 중요