단순히 좋은 관계를 위해 어울리지 마라


사회적 응집력이 독이 되는 순간

경영은 일을 올바르게 하는 것이고, 리더의 역할은 옳은 일을 하는 것이다. – 피터 드러커 –

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 아마존은 일하기 힘든 직장으로 악명이 높다. 물론 모두에게 다 적용되는 것은 아니다. 아마존이 ‘공격적’인 기업이라고 정의할 수도 있다. 결과적, 구체적으로 말해 적절한 유형의 결과를 얻는 데 공격적이기 때문이다. 아마존은 직원들이 무언가를 생산하고 자신의 영역에서 최고가 되도록 만들기 위해 공격적으로 행동한다. 또한 팀과 리더들이 불가능한 일, 즉 완벽함을 달성하게끔 공격적인 태세를 취한다.

 대부분의 대기업들이 어떻게 운영되는지 생각해보라. 대기업에서는 사내 정치가 득세하는 경향이 있다. 따라서 솔직하고 정직한 토론이 이뤄지지 안는다. 또한 회의는 온갖 가식과 미묘한 속임수로 점철되는데, 한마디로 셰익스피어의 비극을 보는 듯하다. 뿐만 아니라 연공서열과 직책이 적절한 데이터나 통찰을 보유하는 것보다 더 가치 있게 여겨진다. 심지어 사람들은 한 입으로 두말하고, 동의하지 않으면서도 미소를 짓고 고객를 끄덕인다. 이런 세상에서는 좋은 게 좋다는 식으로, 옳은 일을 추구하는 것보다 정중한 예의가 더 중요하게 여겨지고 결과는 화합과 조화를 위해 희생된다.

 애통한 일이지만 이것이 엄연한 현실이다. 베조스는 이런 불행한 상황을 일찌감치 간파했고, 그래서 한 가지를 단단히 결심했다. 단순히 좋아 보이는 것을 넘어서 혁신하고 극도로 잘 운영되며 시간이 흐름에 따라 진화하는 회사를 만들겠다는 결심이었다.

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 베조스는 일터에서 종종 화합이 과대평가될 뿐 아니라 정직한 비판을 억누르는 한편, 잘못된 아이디어와 실행에 대해 예의를 차리며 칭찬하는 행동을 부추길 수 있다고 믿는다. 나는 이것이 베조스의 모든 경영철학중에서 가장 독특하다고 본다. 아마존의 직원들은 “소신을 갖고 반대하거나 받아들여라”(13번째 리더십 원칙)라고 교육 받는다. 다시 말해, 그들은 어떤 결정을 지지하기 전에 동료들의 아이디어에 대해 뼈아픈 ‘돌직구’일 수도 있는 피드백을 제공하면서 격렬하게 토론하도록 배운다.

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아마존의 인사담당 부사장 토니 갤베이토 Tony Galbato는 2015년 <뉴욕 타임스>에 소개된 한 이메일 인터뷰에서 다음과 같이 말했다. “우리는 언제나 올바른 해답을 찾기를 원합니다. 토론하지 않고 적당히 타협하는 것이 훨씬 더 쉽고 사회적 응집력도 훨씬 더 클 겁니다. 그러나 그것은 잘못된 결정으로 이어질 수 있습니다.

 아마존에는 지적 정직성intellectual honestey을 추구하고 자기 비판적인 목소리를 내게끔 유도하는 접근법을 일컫는 명칭이 있다.

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이른바 ‘진실추구 truth-seeking’이다. 이것은 ‘틀린 사람이 아무도 없는’ 합의 기반의 사회적 응집력을 피하고, 대신에 옳은 대답이나 통찰을 획득하는 것을 목표로 한다. 베조스는 진실을 추구하는 기업이 타협에 안주하는 기업과 경쟁하면, 진실을 추구하는 기업이 이길 거라고 믿는다. 진실은 측정하고 정의할 수 있다. 그러니 당부하건대, 타협에 안주하는 기업의 함정에 빠지지 마라. 진실을 측정하고 정의하는 것이 바로 ‘나쁜 소식을 공론화’하는 것이다.

 하지만 이 개념이 훌륭한 동료가 다른 사람을 존중하는 것이 중요하지 않다는 뜻이라고 오해하지 않았으면 좋겠다. 그거 그것만으로는 충분하지 않고 그것이 최우선 순위가 아니라는 의미일 뿐이다. 서로에게 친절하고 서로 잘 어울리는 것은 필요하고 또한 가치 있는 일이다. 사람들과의 관계를 극단으로 몰고간다면 결국 옳은 결과도 달성하지 못할 것이다. 그러나 사람들과 잘 어울리는 것이 가장 중요한 일은 아니다. 당신 조직의 우선순위와 사회적 규범에 대해 생각해보라. 서로 잘 어울리는 것이 옳은 일을 하는 것보다 더 가치 있게 여겨진다면 결과는 빤할 것이다. 시간이 흐를수록 비즈니스는 옳은 일을 하는 것보다 서로 잘 어울리는 것에 더 집중하게 되지 않을까? 이런 가치는 이슬비에 옷 젖듯 서서히 그러나 명백히 조직 전체에 스며든다.

 베조스는 자신이 ‘사회적  응집력’이라고 부르는 것에 대한 혐오감을 숨기지 않는다. 그것은 바로, 합의를 추구하는 인간의 선천적인 충동이다.
그는 오히려 직원들이 숫자로 만들어진 칼과 고객에 대한 열정으로 끝까지 싸우기를 바란다. 심지어는 아마존이 높이 평가하는 가치들로 신입직원들을 ‘세뇌’시키다시피 할 뿐 아니라, 모든 직원이 아마존의 사람으로 사는 내내 끊임없이 토론하는, 아마존의 14가지 리더십 원칙에 그 접근법을 당당히 포함시켰다.

 의견 일치는 혁신을 꿈꾸는 비즈니스에 있어 두 가지 위험을 야기한다.
첫 번째 위험은 의견 일치를 추구하면, 정직하고 솔직하며 까다롭고 힘든 대화가 이뤄지지 않는다는 점이다. 두 번째 위험은 진정으로 혁신적인 아이디어의 본질과 관련된 것으로, 그런 혁신적인 아이디어는 반직관적인 경향이  있다는 점이다. 그리고 그런 아이디어는 대개 어리석거나 불가능하거나 역효과를 불러오는 것처럼 보이거나, 혹은 그 세가지를 모두 합친 구제불능처럼 보이는 경우도 있다.

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‘브래드 스톤Brad Stone은 자신의 저서에서 베조스가 회의 중에 했던 가장 신랄한 비판 중 일부를 아마존의 전직 직원들의 입을 빌려 소개한다.
“당신, 게으른 거야. 아니면 그냥 무능한 거야?”
“미안하지만 오늘 얼간이 약을 먹었나?”
“이 문제에 관해 자네가 내 말을 듣게 하자고 ‘나는 이 회사의  CEO입니다 ‘라고 적힌 증명서라도 떼어 와야 하나?”
“이 아이디어를 다시 듣는니 차라리 자살하겠어.”
한 엔지니어가 프레젠테이션을 한 후: “자네는 왜 내 인생을 허비하고 있나?”
– 출처(아마존, 세상의 모든 것을 팝니다.), 브래드 스톤 –

– 아마존처럼 생각하라, 존 로스만 –

비즈니스 생태계 속의 리테일 리더십

리테일 기업이 변화하는 리테일의 미래에 대응하기 위해 필연적으로 요구되는 것은 무엇일까?

기업이 비즈니스를 바라보는 시각과 조직 문화의 변화일 것이다. 즉 미래의 리테일 환경을 이해하고 적절히 대비하기 위해서는 기업의 시각과 조직 문화를 포함한 기업의 리더십 스타일부터 변해야 한다.

새로운 문화를 정착시키는 근본 동력이 리더십이기 때문이다.

여기서 리더십은 리테일 기업의 마켓 리더십일 수도 있고, 리테일러의 리더의 CEO의 리더십일 수도 있다.

예컨대 2019년 현재 기업 가치 1위이자 미래 가치 1위인 아마존은 리테일 마켓을 이끄는 마켓 리더십을 가진다. 또한 아마존의 창업자 겸 CEO인 제프 베조스는 공격적 리더십으로 대표된다. 중국 리테일 업계의 혁신 아이콘은 알리바바의 마윈이다. 한국에서는 신세계그룹의 정용진 부회장이 소통 리더십을 대표한다. 이들은 각자의 국내 시장뿐만 아니라  글로벌 마켓에서 영향력을 발휘한다.

즉 기업가 정신에 기초한 혁신을 통해 리테일 마켓에서 영향력을 발휘한다. 즉 기업가 정신에 기초한 혁신을 통해 리테일 마켓에서 리더십을 발휘한다. 월마트나 알디 같은 리테일러들은 CEO의 영향력이 상대적으로 작지만 시장을 지배한다. 반면 미국 시어스 백화점의 파산은 CEO인 램퍼트Edward Lampert의 운영 실책에 기인한다는 시각이 많다.

더욱 첨예한 파괴적 혁신이 벌어질 미래에는 마켓 리더십, CEO리더십이 더욱 중요해질 것이다.

무엇이 리테일 리더십을 결정짓는 것일까?

리테일 리더십의 요건


저자는 급변하는 리테일의 미래에서 리더십을 결정짓는 요소로 고객 지향, 민첩성, 데이터, 윤리에 주목한다.

데이터 과학자1 | 고객 지향: 모든 것은 고객에서 시작하고 고객으로 귀결해야 한다.

리테일에서 고객은 존재 이유리고 제품의 최종 목적지다. 하지만 앞으로는 이런 시각에서 더 나아가야 한다. 단편적인 정보 습득의 차원이 아니라 타깃 고객의 라이프스타일 분석 차원에서 고객의 구매 행동을 바라봐야 한다. 즉 고객의 라이프스타일을 시작점, 구매 행동을 결과로 보아야 한다. 그러기 위해서는 고객중심의 생태계 구축이 필수적이다. 

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아마존은 ‘고객 집착’이라고 불릴 정도로 고객의 라이프스타일을 알아내기 위해 모바일, 온라인, 오프라인 등 모든 수단을 동원한다. 아마존의 비즈니스 전략은 아마존 태블릿의 파이어Fire, 바코드/음성 인식기인 대시Dash, 스마트 스피커인 에코, 전자책인 킨들Kindle, 가정용 로봇인 베스타까지 모든 디바이스를 고객의 커뮤니케이션 채널로 삼는 것이다.
2019년 2월 아마존은 물리적 대시버튼 판매를 중단하는 대신 스크인을 탑재한 에코 쇼Echo Show에 가상 대시 화면을 제공하겠다고 발표했다.

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소비자들이 알렉사를 통해 손쉽게 쇼핑하는 경험을 선호하게 되었기 때문이다. 이처럼 고객의 생황 방식과 대화를 데이터화하여 더욱 정교하게 고객 맞춤 상품과 프로모션을 제안한다.
아마존은 연간 119달러를 내면 무료로 배송해주는 프라임 멤버십을 운영한다. 멤버십에 가입하면 무료로 아마존이 직접 제자작한 스트리밍 콘텐츠를 시청할 수 있는 멤버십 이코노미Membership Economy 혜택으로 멤버십을 더욱 확장한다. 다양한 디바이스로 수집되는 소비자의 행동과 생각을 빅데이터로 구축하고 이를 기반 삼아 한층 정교한 마케팅을 한다.

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이미 온라인 세계 1위인 아마존은 이러한 고객 중심의 빅데이터 전략을 바탕으로 아마존 4-스타와 홀푸드마켓을 고객 접점 포인트로 삼아 오프라인 리더십도 더욱 강화할 것으로 보인다.
콘텐츠 형성에서 고객의 참여와 감성의 연결을 높이는 접근도 고객에서 시작해 고객으로 귀결되어야 한다. 이마트는 2018년에 6개월간 활동하는 서포터즈 프로그램 ‘이마터즈’를 시작했다. 이마트 디지털 콘텐츠 담당자에 따르면, 1기는 52명, 2기는 60명이 활동 중이라고 한다.

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소속감을 주기 위해 선발 과정부터 남다르다. SNS 활용 역량과 이마트에 대한 애정을 시험하기 위해 ‘이마터즈 능력시험’을 치르는 것이다. 선발된 ‘이마터즈’의 주 역할은 자신의 안목으로 사거나 경험한 상품이나 서비스를 추천하는 것이다. 이들이 선택한 상품 가운데 대여섯 개는 전국 매장에 해당 서포터의 이름과 얼굴, 상품 선정 이유를 기재한 매장내의 홍보 광고물과 함께 ‘이마터즈픽’이라는 이름으로 전시된다.

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선정 기준은 왜 좋았는지에 대한 설득력 여부다. 이 콘텐츠는 페이스북 등 이마트 채널에도 게시된다. 소비자는 같은 소비자의 상품 리뷰를 더 신뢰하기 때문에 바이럴 효과가 높았고 매출도 상승했다.


그런데 고객을 이해할 때는 인구 변화를 포함한 사회적 변화도 변수를 고려해야 한다. 인구 감소 등의 인구 변화가 초래하는 소비 절벽에 대비하려면 밀레니얼과 Z세대에 집중해야 한다.

Z세대의 라이프스타일에 대한 이미지 검색결과

미래의 소비자인 Z세대의 라이프스타일 변화는 리테일 전략에 직접적인 영향을 미친다. 1인 가구 증가, 편리함, 간편식, 가서이 등이 젋은 소비자의 라이프스타일에 중요한 가치로 부상하며서 이런 가치를 제공하는 PB가 성장한 것이다. PB는 단지 저가 제품에만 머물지 않고 고급화와 다양화로 나아간다. PB의 전성기는 마진율을 높여야 하는 리테일러의 필요와 밀레니얼 및 Z세대 소비자의 라이프스타일 변화가 맞물린 결과다.

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결국 앞으로의 리테일 리더십은 고객에 대한 이해를 바탕으로 특별한 경험을 제공하는 전략을 필수적으로 수반한다. 더불어 고객 맞춤, 온디맨드 상품, 고객 서비스의 변화에 대해서도 고민이 되어야 하며, 그 모든 고객 관련 인사이트들이 미래의 리더십을 위한 기본 지식이 되어야 한다.

더구나 AI가 리테일 속으로 점점 파고들면서 어떤 면에서는 AI가 제공할 수 있는 서비스는 데이터를 기반으로 하는 ‘평준화’로 진행될 가능성이 높다. 그런 환경에서 고객을 중심에 놓고, 고객과의 공감, 관련성, 용이성 등을 높여 감성적 경험을 제공한다면 고객에게 감동을 주어 리테일러를 다시 찾게 만드는 원동력이 될 것이다.

2 | 민첩성 : 혁신은 빠르게 실행해야 한다.

고객의 생각과 행동을 이해했다면, 고객의 니즈 변화에 기민하게 대응해야 한다. 고객의 니즈가 빠르게 변화하는 시대에 기존의 장기 계획모델은 비효율적이다. 다각도로 고객 데이터를 수집해 효과를 분석한 다음 효과적이지 않다면 빨리 버리고 새로운 방법을 고안해야 한다. 이런 접근 방식을 애자일Agile 방법론이라고 한다.

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IT업계에서 시작했지만 리테일 업계로도 점차 확대돼 마케팅, 제품 개발 등에서 업무 수행 방식을 빠르게 바꾸고 있다.
애자일의 사전적인 정의는 협력과 피드백을 자주, 일찍, 더 잘하는 것이다. 개발은 대개 고객 요구 분석 -> 설계 -> 개발 -> 테스트 -> 적용의 순서를 따른다. 그런데 이런 개발 방법을 따를 경우 고객이 테스트 결과를 선호하지 않으면 설계부터 다시 해야 한다. 더 나은 제품을 내놓기 위해서는 반복 개발이 필수적인데, 애자일은 빠른 커뮤니케이션과 피드백으로 반복 과정의 속도와 유연함을 높여준다.

애자일 방법론을 잘 실천하는 리테일러로는 아마존과 알리바바가 있다. 이 둘의 공통점은 온라인 리테일러로 시작했으나 기술 중심의 테크놀로지 기업으로 성장해, 고객의 니즈와 미래의 비전을 위한 다양한 실행을 빠르게 실천한다는 점이다.

다양한 리테일 테크를 신속하게 도입하고 마이크로 서비스micro-service 수준에서 빠르게 테스트한 뒤, 기대만큼 소비자 반응이나 효과가 없으면 버리거나 수정한다. 빠르게 실행하여 고객과 시장에서 오는 새로운 아이디어를 학습하고 개선이 필요한 부분은 수정한다. 그런데 이 과정에서 반복되는 실패를 필수적인 과정으로서 긍정적으로 바라본다.


예를 들어, 아마존은 2015년 4월에 데스티네이션스Destination 라는 여행 관련 서비스를 론칭했다. 각종 호텔의 특별 프로모션을 판매하는 서비스였는데 생각보다 성공적이지 않아 6개월 만에 중단했다.

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아마존은 월릿Wallet,

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로컬 레지스터Local Register 서비스도 1년 만에 중단했다.

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음악을 다운받아 온라인 라이브러리를 만드는 뮤직 임포터Music Importer 서비스도 1년 만에 중단했다.

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대신 이 서비스는 이후 스트리밍 서비스인 프라임 뮤직으로 진화해 지금까지도 소비자를 유입시킨다.
만약 어느 기업이 어떤 서비스를 1년 동안 준비해서 야심차게 론칭하는데, 조직 내 커뮤니케이션과 소비자의 피드백이 개발 과정에서 누락되어 있다면 어떨까? 소비자가 원하는 것과 기업이 내놓은 서비스 간의 간격이 크고, 소비자의 반응도 부정적일 가능성이 높다. 당연히 피해도 클 것이다. 커뮤니케이션을 빠르게 실행하면서도 소비자의 피드백을 수용하고 이에 맞게 서비스를 개선해야 최종 결과물에 대한 소비자 만족이 높다.

애자일 전략을 실행할 때 가장 중요한 것은 조직 내의 의사소통이다.

애자일이 성공하려면 다양한 사람들이 활발하게 의사소통을 해야 한다. 그런데 자유롭게 소통하는 기업 문화가 형성되어 있지 않으면 애자일의 장점인 빠른 실행과 솔직한 피드백이 이뤄질 수 없다. 즉 새로운 아이디어를 민첩하게 실행하려면 조직 내의 활발한 소통 문화가 선결 조건인 것이다.

3 | 데이터 : ‘활용’을 먼저 생각하고 데이터를 구축해야 한다.

데이터는 고객을 이해하기 위해 아주 중요한 정보다. 그런데 한 가지를 간과하면 속 빈 강정이 되어버린다. 바로 ‘데이터를 어디에 쓸 것인가’하는 점이다. 데이터를 구축하여 어디에 쓸지 활용 목적을 먼저 정하고 그에 따른 데이터를 구축해야 목적에 맞게 활용할 수 있다. 즉 리테일에서 데이터 수집의 궁극적인 목적은 ‘소비자의 라이프스타일 이해’이고, 그 이해를 바탕으로 소비자의 라이프스타일을 리드해나갈 수 있어야 한다. 그것이 리테일 리더십에서 또 하나의 핵심 축이다. 무작정 데이터를 쌓기 위한 시스템을 만드는 것이 아니라 소비자의 라이프스타일을 이해하고 활용하기 위해 그에 맞는 시스템을 구축하고 데이터를 축적해야 하는 것이다.

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중국 항저우의 알리바바 본사 직원과 대화하다가 “알리바바는 소비자에 관한 모든 것을 데이터화하고 있다.”는 말을 들었다. 굉장히 인상적이었다. 그는 알리바바가 추구하는 목표가 중국 소비자의 라이프스타일을 디지털 기반으로 전환하는 것과 그들을 알리바바의 생태계에 모으는 것이라고 했다. 이를 위해 타오바오와 허마셴셩 앱으로 고객을 유도하고 QR 코드 스캔 하나하나의 행동을 데이터로 만든다. 그리고 축적된 데이터를 기반으로 알리바바 소비자의 소비 패턴을 분석한다. 허마셴셩이나 알리바바 매장에서 제공하는 무료 프로모션에서 무료 상품을 얻으려면 QR 코드로 스캔해야 한다. 이런 스캔 하나하나로 누가 언제 어떤 프로모션에 반응하는지 저렴하게 정보를 얻는다. 그리고 이렇게 모인 데이터는 알리바바가 지향하는 방향으로 소비자의 라이프스타일을 변화시키겠다는 목적에 활용된다. 이렇게 목적과 수단이 일치하는 데이터를 문맥 데이터 contextual data라고 부른다.

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목적에 맞는 데이터를 구축하여 활용하려면, 전사적인 데이터 통합이 필요하다. 얼마 전에 대기업 임원으로부터 무려 80만 개의 데이터를 쌓아놓고도 여러 계열사에 데이터가 흩어져 있어서 고객을 입체적으로 이해하기에는 역부족이라는 한탄을 들었다. 각각의 계열사에 저마다의 사정이 있어서 데이터 통합이 어렵다는 것이었다. 결국 온라인은 온라인대로, 오프라인은 오프라인대로 데이터가 별도로 존재한다는 것이었다. 모바일, 온라인, 오프라인 등을 통합한 옴니채널의 소비자 인사이트를 가지기 어려울 수밖에 없다. 장기적으로 리테일 리더십을 갖기 위해서는 데이터의 효과적인 구축과 함께 전사적인 데이터 통합이 필요하다.
데이터 활용 인력을 구할 때는 데이터에 대한 기술적인 이해뿐만 아니라 마케팅 마인드의 함양도 필요하다. 데이터는 그 데이터를 읽어내는 힘에 따라 엄청난 가치를 가질 수도 있고, 꿰어지지 않은 의미 없는 구슬에 머물 수도 있다. 마케팅 마인드가 있는 데이터 과학자를 영입하거나 내부에서 역량 있는 인재풀을 양성하는 것은 기업의 경쟁력 향상에 큰 도움이 된다.

4 | 윤리 : 어떻게 사회에 긍정적으로 기여할 것인가.

리테일러는 미래 비즈니스에서 리더십을 가지기 위해 큰 그림을 그리고 비전을 수립해야 한다. 사회 구성원으로 리테일러는 어떻게 사회에 긍정적으로 기여할지, 어떻게 기업 간의 경쟁을 상생으로 풀어낼지에 대한 전략을 수립해야 한다.첫째, 기업의 사회적 책임 corporate social responsibility(CSR)은 이미 전 세계 모든 기업이 당연한 책임이자 의무로 자리잡았다.

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그러데 리테일 테크시대의 CSR은 개인의 정보를 지키고 사이버 안전을 확보하며 궁극적으로는 인공지능으로 사회를 보다 긍정적으로 만들어갈 수 있느냐의 문제로 집중된다. 그것은 기존 기업의 생존에 중요한 역할을 할 것이다.
인공지능의 사생활을 침해할 수도 있다는 것은 이미 몇 차례의 사건을 통해 알려졌다. 2018년 4월 아마존 에코 스피커에 탑재된 알렉사가 한 가정의 사적 대화를 듣고 남편의 직장 동료에게 전송한 사건이 있었다. 이 사건으로 알렉사가 사적인 대화를 엿들을 가능성이 확인되면서 아마존이 사생활을 침해한다는 우려가 증폭되었고, 에코를 보이콧하려는 움직임도 나타났다. 알렉사는 6명의 목소리만을 한정적으로 사용할 수 있게 제한되어 있지만 국내 업체의 AI 스피커는 사용 제한이 없는 것도 큰 문제일 수 있다.
알렉사가 탑재된 아마존의 홈 로봇이 우리 삶의 편의성을 높일 수는 있지만, 우리 삶의 모든 부분이 은연중에 공개되고 데이터화되어 기업에 이용될지 모른다는 우려가 높아지자 아예 데이터를 수집당할 위험이 없는 스마트 스피커가 출시되었다. 
2019년에 CES에서 선보인 마이크로프트 마크2 Mycroft Mark II가 그것이다.

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마이크로프트 AI가 개발한 인공지능 음성비서로 오픈소스를 지원한다.

둘째, 너무도 사람 같은 수준으로 발전하는 인공지능에 대한 두려움이 커지고 있다. 앞서 언급한 구글의 AI인 듀플렉스는 시연에서 상황과 문맥에 맞게 ‘아하’와 ‘흠’같은 추임새를 넣으며 사람처럼 자연스럽게 전화 통화를 했다. 
구글 듀플렉스 같은 인공지능이 우리 대신 미팅에 참여할 날이 머지않았다고 예견하는 전문가도 있다. 이런 경우 인공지능이 우리 대신 내린 결정이 과연 누구의 결정인지 법적인 책임 소재에 문제가 생길 수도 있다. 더구나 인공지능이 사람과 구별되지 않을 정도로 정교해서 상대방이 기계인지 몰랐다면, 스마트폰에 탑재된, 나를 대신하는 음성비서가 법적 책임을 져야 하는지, 아니면 내가 법적 책임을 져야 하는지 문제가 복잡해진다. 그런 경우 상대방도 통화 대상이 음성비서인 것을 알았을 때와 몰랐을 때의 상황에 대한 인식과 대처가 다를 것이다.

고용의 문제도 결국 리테일의 윤리와 직결된다. 자동화, 로봇화가 피할 수 없는 시대의 흐름이지만, 그 속에서 기존 직원들에게 역량 강화와 재교육의 기회를 주는 등 조화로운 기업 문화를 정립하는 것 역시 필요하다.

마지막으로 리테일 테크 시대의 기업 윤리에서도 기업 간의 상생을 통한 공존이 여전히 중요할 것이다. 대기업은 중소기업과 동반 성장의 방법에 대해 더 많이 고민해야 한다. 애초부터 기업 문화와 비즈니스 윤리 측면에서 부정적인 평가를 받아온 아마존은 2018년 새로운 상생 프로젝트를 런칭했다.

아마존은 중소기업 제품 판매 등을 통해 약 90만 개의 일자리를 만들어냈지만, 압도적인 기술과 낮은 가격으로 수많은 중소기업을 무너뜨린 장본인이기도 하다. 이런 오명을 벗기 위해 아마존은 2018년 9월 아마존 스토어프런츠Amazon Storefronts를 런칭하고 2만여 개의 소상공인 상품을 입점시켰다.

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그리고 ‘선택된 컬렉션Curated Collection’,’금주의 첫 페이지 소개Storefronts of the Week’,’회사 대표 만나기 Meet the Business Owner’라는 세 가지 프로모션을 진행 중이다.

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이를 통해 아마존 웹사이트를 방문한 소비자가 자연스레 중소기업의 다양한 상품을 경험하고 구매할 수 있게 했다.

기술은 어떻게 소비를 바꾸는가
– 리테일의 미래, 황지영 –

앵커링 효과 Anchoring Effect(닻 내림 효과)의 오류, 자신을 믿는 어리석음이 부르는 화

자신을 믿는 어리석음이 부르는 화
 
1987년에 애리조나대학교의 교수인 두 연구자 그레고리 노스크래프트(Gregory Nprthcraft)와 마거릿 닐(Margaret Neale)이 재미있는 일을 실행하기로 의기투합했다. 두 사람은 투손에서 가장 존경과 신뢰를 받는 부동산 중개인 몇 명을 한 명씩 따로 어떤 집으로 초대했다. 이들은 다른 누구보다 그 지역의 부동산 시장 및 개별 주택의 가치를 훤히 꿰뚫고 있었다.
노스크래프트와 닐은 그들에게 집을 꼼꼼하게 살펴보라고 한 다음에 몇 가지 엇비슷한 판매 가격과 MLS Multiple Listing Service(미국의 부동산 유통 시스템)에서 뽑은 정보 등을 제공했다.
이 부동산 중개인들은 그 집에 대해서 딱 한가지만 제외하고 동일한 정보를 받았다. 다른 정보란 바로 집주인이 팔겠다는 가격, 즉 호가였다. 어떤 집단에게는 호가가 11만 9,900달러라고 했고, 다른 집단에게는 12만 9,900달러라고 했으며, 세 번째 집단에게는 13만 9,900달러라고 했다. 그리고 마지막 집단에게는 14만 9,900달러라고 했다(만일 독자 가운데 현재 대도시에 주택을 보유하고 있는 사람이 있다 해도 이수치를 보고 깜짝 놀랄 필요는 없다. 아주 오래전에 형성됐던 가격이니 말이다.) 이 호가는 중개인들이 그 집을 살펴볼 때 맨 처음 제공됐다.
그런 뒤 노스크래프트와 닐은 투손 지역의 부동산 전문가인 이들에게 그 집의 합리적인 구매 가격을 얼마로 추정하는지 물었다. 즉, 투손 주택시장에서 그 집의 판매 가격이 얼마나 되겠느냐고 물었다.
그 집의 호가가 11만 9,900달러라고 들었던 집단의 중개인들은 평균적으로 11만 1,454달러라고 대답했다. 12만 9,900달러라고 들었던 중개인들은 12만 3,209달러라고 대답했으며, 13만 9,900달러라고 들었던 중개인들은 12만 3,209달라라고 대답했다. 마지막으로 14만 9,900달러라고 들었던 중개인들은 12만 7,318달러라고 대답했다.
호가             전문가 추정가격
119,900달러   111,454달러
129,900달러   123,209달러
139,900달러   124,653달러
149,900달러   127,318달러
요컨대 호가, 즉 자산이 맨 처음 접했던 가격이 높을수록 부동산 중개인이 추정한 집값이
높았다. 호가 차이가 3만 달러일 때 추정가격은 1만 6,000달러 차이가 났다.
부동산 전문가라는 사람들의 능력이 의심스럽게 보일것이다. 그런데 노스크래프트와 닐은 전문가가 아닌 일반인들을 대상으로도 똑같은 내용의 실험을 했다. 호가는 마찬가지로 추정가격에 영향을 미쳤는데, 이 영향의 폭이 전문가 집단에 비해 훨씬 크게 나타났다. 즉, 호가가 3만 달러 차이 날 때 추정가격은 3만 1,000달러나 차이가 났다. 그러니까 전문가들은 맨 처음 접한 가격에 영향을 받긴 했지만 비전문가들에 비하면 반 정도밖에 영향을 받지 않는 셈이었다.
그러나 어쨌든 누가 추정하든 호가는 당연히 추정가격에 영향을 줘서는 안 된다. 부동산 평가액은 시장의 여러 조건들(최근 주택매매 자료), 주택의 품질(조시 및 MLS정보), 대지와 건평 그리고 학군 및 주변 지역의 경쟁력에 따라 결정돼야 마땅하다. 다른 누구보다 시장과 주택 가격을 잘 아는 전문가들이 주택 가격을 추정할 때는 특히 더 당연한 얘기다. 그러나 실제로는 그렇지 않았다. 호가가 주택의 실제 가치를 평가하는 데 영향을 미쳤다.
그런데 두 사람이 진행한 실험에서 정말 재미있는 부분은 따로 있다. 실험에 참여한 부동산 중개인 중 81%나 되는 압도적 다수가 자기는 추적가격을 결정할 때 호가를 전혀 고려하지 않았다고 대답했다는 사실이다. 이에 비해 전문가가 아닌 일반인 집다는 63%가 추정가격을 결정할 때 호가를 고려하지 않았다고 대답했다. 호가는 전문가와 일반인을 가리지 않고 모두에게 영향을 끼쳤지만 정작 본인들은 그런 일이 자기에게 일어나는 줄 전혀 몰랐다는 뜻이다.
도대체 무슨 일이 일어나고 있는 걸까?
사람들이 가장 신뢰하는 자문가는 누구일까? 뭔가 불확실하고 의심이 들 때 사람들은 누구에게 찾아가서 도움말은 청하는가? 부모? 성직자? 교사? 정치인?
사람들이 가장 신뢰하는 사람은 자기 자신이다. 이는 이미 밝혀진 사실이다. 어쩌면 그다지 바람직하지 않은 일인지도 모른다. 사람들은 가치판단을 할 때 의식하든 의식하지 않든 자기 자신이 탁월하게 똑똑하다고 생각하면서 스스로에게 의존한다. 심지어 본인이 다른 사람들만큼 경험이 많지도 않고 특별히 똑똑하지도 않을 때조차 그렇고, 또 본인이 자기 생각만큼 경험이 많지도 않고 특별히 똑똑하지 않을 때조차 그렇다. 자기 자신에 대한 지나친 신뢰는 상대방에 대한 첫인상을 결정할 때 가장 두드러지게 나타나며 또 이때가 가장 위험하기도 하다. 첫인상을 결정할 때는 앵커링 효과 Anchoring Effect(닻 내림 효과)의 오류에 쉽게 빠지기 때문이다.
앵커링 효과는 어떤 결정을 내릴 때 그 의사결정과 아무런 상관이 없는 것에 좌우돼서 최종적인 결론을 내리게 되는 현상을 뜻한다. 즉, 타당하지 않은 정보가 의사결정 과정을 오염시키는 것이다. 그런데 최근의 수치가 의사결정을 그다지 자주 오염시키지 않는다고 본인이 생각한다면 앵커링 효과를 크게 염려할 필요가 없어 보일 수도 있다.
하지만 이것이 정말 위험한 이유는 그 잘못된 출발점이 미래 의사결정의 준거가 될 수 있기 때문이다.
투손의 부동산 중개인들에게서 바로 이런 앵커링 효과가 나타났다. 그들은 어떤 숫자를 봤고, 그 숫자를 놓고 생각했으며, 그 숫자에 영향을 받았다. 그런데 그들은 자기 자신을 신뢰했다.
주택 가격이 14만 9,900달러라는 말을 들었을 때 14만 9,00이라는 숫자가 그들의 머릿속에 닻을 내리고 정박했으며, 결국 그 주택의 가격과 연관됐다. 그러고 바로 시점부터 그들은 14만 9,000이라는 수치에 영향을 받았으며, 이 숫자는 그들이 신뢰할 만한 개인적인 기준점이 됐다.
14만 9,900달러’라는 수치를 단지 보거나 듣는 것은 그 집의 가치를 결정하는 것과 당연히 아무런 연관이 없어야 한다. 그것은 단지 숫자일 뿐이니 말이다. 하지만 현실에서는 그렇지 않다.! 명확한 증거가 없고 입증할 수 있는 특정 가치가 없다면, 심지어 다른 맥락의 자료가 많음에도 부동산 전문가들은 자신의 추정치를 바꿨다. 왜냐하면 그들은 14만 9,900이라는 숫자를 제시받았고, 바로 그 순간부터 계속해서 그 숫자에 영향을 받았기 때문이다. 그들은 마치 쇳가루가 자석에 빨려들듯이, 혹은 블랙홀에 빨려들듯이 그 숫자에 이끌렸다. 그들은 그 숫자에 닻을 내리고 정박했다.
– 부의 감각, 댄 애리얼리 –

기사 작성의 4단계 접근법

시작의 어려움
되풀이할 필요 없이 기본적 기사의 틀을 익히는 일은 매우 중요하다. 그러나 아무리 기사 유형에 익숙해진다 해도 실제로 구체적인 기삿거리를 앞에 두게 되면 글쓰기의 고민이 생기는 것은 마찬가지다. 어느 한 기사도 저절로 써지지는 않는다. 글쓰기는 어차피 개인의 특성이 드러나는 작업이다. 어떤 이는 기사를 시작하기 전에 반드시 커피를 한 잔 마셔야 하고, 또 어떤 사람은 주위에 사람이 있으면 글이 써지질 않는다. 어떤 기자는 줄담배를 피워야 원고지가 채워지는가 하면, 다른 사람은 요즘 같은 컴퓨터 시대에도 꼭 펜을 잡아야 기사를 쓸수 있는 경우도 있다. 기사를 쓰기 전에 기사 개요를 준비하는 사람이 있는가 하면, 리드가 제대로 정리되지 않으면 본문을 시작하지 못하는 사람도 있다.
글쓰기는 개인의 생체리듬과 밀접하게 연결돼 있다. 생각이 흐르지 않고 정신이 집중되지 않으면 글은 안 나가게 마련이다. 그럼 어떻게 하면 비교적 어렵지 않게 기사를 쓸 수 있을까? 어떤 과정을 거치면 큰 실수 없이 기사를 완성할 수 있을까?

기사 작성의 4단계 접근법
다음에 소개하는 내용은 미국 앵커리지 대학의 캐롤 리치Carole Rich 교수가 쓴 기사 쓰기 교제 Writing and Reporting News: A Coaching Method(2016)에서 소개하는 기사 쓰기 요령 중 기사 쓰기의 4단계 접근법이다.

1. 기사의 주제를 정하기conceive the idea
– 기사에서 무엇을 이야기할 것인가?
– 다루려는 핵심 문제가 명료하게 정리됐는가?
– 관련 맥락 속에서 다루고자 하는 기사의 초점focus이 잘 잡혔는가?
– 혹시 다른 관점에서 접근해야 하는 것은 아닌가?

2. 자료 수집 또는 취재 작업Collect
– 기사의 뼈대가 되는 육하원칙 내용을 확보했는가?
– 취재원은 다원적으로 접근했는가?
– 더 필요한 자료는 없는가?
– 새로운 취재원이 필요하지는 않는가?

3. 기사 구조의 구성construct
– 기사틀을 어떻게 할 것인가 스트레이트 또는 기획?
– 자료를 제시하는 순서는 만족스러운가?
– 리드는 제대로 정했는가?

4. 기사 고치기correct
– 전체적으로 기사의 흐름은 좋은가?
– 결정적인 자료가 누락되지는 않았는가?
– 글의 흐름과 어휘의 선택은 자연스러운가?
– 문법과 어법은 잘 지켰는가?


– 기사 작성의 기초, 이재경, 송상근 –

디지털 시대의 저널리즘 윤리지침

디지털 시대의 저널리즘 윤리(2015)의 언론인을 위한 지도 지침

저널리즘에 대한 이미지 검색결과

1. 진실을 추구하고 가능한 완벽하게 보도하라
– 정확성을 철저하게 추구하라
– 정보 수집, 보도, 해석에서 정직함, 공정성, 용기를 발휘하라
– 발언권이 없는 집단의 의견을 대변하라. 드러나지 않는 부분을 기록하라
– 권력층, 특히 언론과 표현의 자유에 대해 권력을 행사하는 자들에게 책임을 물어라

2. 투명성을 지켜라
– 어떻게 취재했으며, 왜 사람들이 신뢰해야 하는지를 보여주라. 취재원과 증거, 그리고 여어분이 내린 선택을 설명하라. 여러분이 알 수 없는 부분을 밝히라. 지적 정직성을 지침으로 삼고, (다 아는 체 하기보다는) 겸손함을 자산으로 삼아라.
– 독립성을 추구하든, 정치적, 철학적 관점에서 정보를 접근하든, 여러분의 저널리즘적 접근 방식을 뚜렷하게 밝혀라. 여러분의 시각이 보도하는 정보에 어떤 영향을 미치는지 기술하라. 여기에는 여러분이 취재하는 주제, 작업의 바탕이 된 취재원을 어떻게 선택했는지도 포함된다.
– 실수와 오류를 인정하고 신속하게 교정하되, 진실을 알고자 하는 과정에서 잘못된 정보를 소비한 사람들을 격려하는 방식으로 하라

저널리즘에 대한 이미지 검색결과

3. 공동체를 수단으로 삼기보다는 목적으로 삼으라
– 여러분이 봉사 대상으로 여기는 공동체의 욕구를 이해하고, 공동체 구성원이 여러분과 소통할 뿐 아니라 서로 소통할 수 있도록 해주는 충실한 매커니증을 조성하는 데 지속적으로 노력하라
– 자신의 권력이나 지위를 공익에 어긋나게 활용하려는 사람들의 영향을 배제하면서, 서로 경쟁하는 여러 시각을 발굴해 전파하라.
– 올바른 윤리적 결정에는 협력으로 풍부해진 개인적 책임감이 반드시 필요하다는 점을 깨달아라.
– 여러분의 행동 결과로 초래되는 피해를 최소화할 수 있는 대안적 발표 경로를 발굴하고 여러분의 작업에서 영향을 받는 사람에게 연민과 공감을 지녀라
– 공동체 구성원이 스스로 정보에 해박해지도록 그렇게 되도록 격려하라. 저널리즘을 모든 사람이 책임감 있게 참여하고 해박한 정보를 얻을 수 있는 지속적인 대화로 만들라

출처:McBride & Rosenstiel(Eds),(2013, 임영호 역)

‘텟세이’ 청소부들의 즐거운 고객 경험 만들기

잘나가는 매장의 탄생즐거운 직원이 잘나간다.

매장에서 우리의 역할은 ‘고객의 경험을 새롭고 즐겁게 만드는 것’이다. 친절만으로는 부족핟다. 제품에 대해 잘 아는 것만으로는 부족하다. 우리 매장이 처음부터 끝까지 모두 고객에게 즐거운 경험으로 남을 수 있어야한다.

‘텟세이’ 청소부들의 즐거운 고객 경험 만들기
 일본에는 신칸센 열차를 청소하는 ‘텟세이’라는 회사가 있다. 청소회사다.
이 청소회사를 미국 하버드대 비즈니스스쿨과 중국 칭화대, 일보 와세대대학 등 세계 각국에서 연구하고, CNN, 독일 국영 TV, NHK 등 세계적인 언론들이 앞다투어 취재한다.

무엇이 그렇게 매력적일까?

그들이 고객 경험을 만드는 과정을 살펴보자.


 
업무와 역할의 정의를 다시 하다.

텟세이의 주요 업무는 청소다. 하지만 그것은 기본이다.

승객들에게 감동을 줄 수 있는 서비스를 하는 조직으로 스스로를 정의하고 있다. 직원들은 청소 외 다른 일들을 해야 할 의무가 없지만, 청소를 비롯한 고객의 즐거운 경험을 만들어 주는 것이 텟세이의 일이라고 스스로 생각한다.

텟세이에 대한 이미지 검색결과

고객 관점에서 보면 집을 나와 신칸센을 타고 목적지로 가는 모든 과정이 ‘여행의 추억’이라는 경험이기 때문이다. 현장 모든 스태프들이 이런 생각을 명확히 공유하고 있기 때문에 넓은 시야에서 고객에게 감동적인 경험을 주고 있다.

‘신칸센 극장, 7분의 기적’


 고객이 텟세이의 고객 경험을 단적으로 표현한 문구다. 청소라는 단순한 업무가 어떻게 고객의 즐거운 경험으로 승화됐을까?역 내에 열차가 들어오기 시작하면 그들은 반가운 인사로 고객을 맞는다. 이것이 그들의 첫 업무다. 그리고 하차하는 승객들을 맞이하며 쓰레기를 수거해 고객의 불편을 줄여준다.

고령의 승객이나 짐이 많거나 아이를 동반한 고객이 하차하기 쉽게 돕기도 한다. 시점마다 특생 있는 유니폼을 입어 고객들의 눈을 즐겁게 한다.

청소가 주 업무지만 도움을 필요로 두리번거리는 고객을 보면 먼저 찾아가 그들을 돕는다.

승객이 하차하면 본격적인 ‘신칸센 버리이어티 쇼’가 시작된다.

25m 길이의 객실 통로를 걸으며 좌우 100개 좌석을 살피고, 좌석 주변의 쓰레기를 바닥에 떨어트린다.

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좌석 회전기로 좌석 전체를 출발 방향으로 돌린다.

닫혀 있는 창문 블라인드를 연다.

통로에 모아둔 쓰레기를 빗질로 모아 버린다.

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오물이 있으면 물걸레로 닦아낸다.

좌석 커버를 교체한다.

수리가 필요한 부분이 있으면 신칸센에 보고한다.

수거한 쓰레기를 분류해서 버린다.

이 과정에서 분실물을 발견하면 버리지 않도록 챙긴다.

마지막으로 상급자의 오케이 사인이 떨어지면 작업이 끝난다.

청소 시간은 총 6분 40초가 걸린다.

7분 안에 모든 일을 일사불란하게 처리해내는 청소 과정을 신칸센 승객들은 차장을 통해 영화처럼 바라볼 수 있으므로 ‘신칸센 극장’이라는 별명이 붙었다.

그들의 청소하는 모습조차도 고객에겐 즐거운 경험이 된다.

청소를 끝낸 뒤 승차하는 고객에게도 다시 ‘오래 기다리셨습니다.’라고 인사한 후 다음 장소로 이동한다.(아베 데루오, 신칸센 버라이어티쇼, 2014)

고객들은 단순히 청소하는 역동적인 시간 7분뿐만 아니라 그 앞뒤의 서비스까지 결합해 긍정적인 하나의 경험을 하게 된다.

매장경영인이 직원들의 사명감을 일으키면 우리 매장에서 평범하고 사소해 보이는 일이 아주 특별한 일이 될 수 있다.

이 특별한 사명감은 우리 매장 고객에게 상품과 서비스를 넘어서서 즐거운 경험을 제공할 수 있다.

– 고객을 끌어모으는 101가지 방법 잘나가는 매장의 탄생, 이금주 –

인디언의 지혜 – 죽은 말을 타고 달리고 있다면

다코타 족의 지혜
인디언들은 죽은 말을 타고 달리고 있다는 사실을 알게 되었을 때 대응 가능한 행동을 취하고 말에서 내린다.
하지만 사람들은 다음처럼 다른 전략을 쓰는 경우가 많다.

  • 채찍질을 더 세게 한다.
  • 말을 연구할 위원회를 소집한다.
  • 다른 조직을 방문해 죽은 말을 어떻게 타는지 살핀다.
  • 말을 타는 데 필요한 업무 수행 필요조건을 다시 살핀다.
  • 말의 성과를 올리기 위한 추가 예산을 요청한다.
  • 죽은 말을 타기 위해 계약업체를 고용한다.
  • 죽은 말을 감독관으로 승진시킨다.

가치 있는 데이터

블록데이터는 자신의 가치 발견과 재구성, 창출을 위해 특정한 플랫폼을 통해 연관성 높은 데이터를 취합할 뿐 아니라 데이터의 연관관계를 분석하고 관련된 규칙을 발굴한다.

이런 점에서 빅데이터로부터 블록데이터에 이르는 변화나 전환 과정은 연관성의 수준을 한 단계 끌어올리는 과정이라고 하겠다.

높은 연관성을 지닌 데이터의 가치밀도는 일반적 의미의 빅데이터보다 훨씬 더 높다는 특징을 보인다.
빅데이터는 초대용량, 다양한 종류, 빠른 저장 속도, 높은 응용 가치위주의 데이터를 한테 모은 결과물로 높은 응용 가치는 특정 영역과 업종의 내부 데이터에 해당하는 데이터의 취합과 연관에서 비롯된다.
마이클 포터의 가치사슬Value Chain Theory에 따르면 가최 최대화는 기업의 내부 가치사슬에 달려 있을 뿐 아니라 그보다 더 큰 가치 시스템에 좌우된다. 즉 한 기업의 가치사슬은 공급업체와 판매업체, 고객 가치라는 사슬 사이를 연결하고 있는데, 이를 교차 연관관계로 간주할 수 있다.

Value Chain Theory에 대한 이미지 검색결과


빅데이터에 비해 블록데이터의 가치는 산업 발전, 공공서비스, 사회 관리에 더 큰 가치 시스템을 제공한다.
다시 말해 블록데이터의 최대 가치는 응용을 통해 현실 세계에 존재하는 여러 가지 어려운 문제를 해결하는 데 있다. 산업, 사회, 정부에 이르기까지 블록데이터가 찾은 솔루션을 참고하고 응용할 때 블록데이터의 가치는 비로소 빚을 발할 수 있다.
빅데이터는 새로운 업종의 발전을 선도한다.


인터넷 렌터카 회사인 집카Zipcar, 주택 임대 커뮤니티 플랫폼 에어비앤비aitbnb, 우버Uber, 중국판 우버로 불리는 디디와 선저우 등은 새로운 업종의 탄생을 보여주는 대표적 사례로 평가받는다.
이들 업체는 협력적 소비 Collaborative Consumption 모델이 주도하는 공유경제의 가치사슬을 형성한다.

Collaborative Consumption에 대한 이미지 검색결과


이보다 더 큰 규모의 가치 시스템을 기반 삼는 블록데이터는 산업전반을 아우르는 새로운 형태의 사슬 탄생을 자극할 수 있다.
다시 말해 각 산업은 블록데이터를 발판 삼아 내재된 규칙을 기준으로 새로운 연관관계를 형성하고, 이른바 쓰중(2015년 대중혁신과 창업 지원 플랫폼을 돕기 위해 실시된 정책으로, 온라인과 오프라인을 접목시켜 고부가가치를 창출하겠다는 인터넷플러스Internet Plus의 구체적인 실천 요강을 가리킨다. 여기에는 크라우드 이노베이션Crowd Innovation, 크라우드 소싱Crowd Sourcing, 크라우드 펀딩Crowd Funding, 크라우드 커넥션Crowd Connection이 포함됨) 플랫폼 모델을 구축해 자원 재배분을 실천할 것이다. 이를 통해 전통 산업의 구조와 산업 시스템을 완전히 뒤집어엎고 재구축함으로써 산업 전반을 아우르는 새로운 사슬을 만들어낼 것이다.

빅토어 마이어 쇤베르거에 대한 이미지 검색결과


빅토어 마이어 쇤베르거는 <빅데이터가 만드는 세상>에서 새로운 미래의 모습을 설명했다. “빅데이터 시대에 경제학과 정치학, 사회학, 다양한 과학은 본질적 변화와 발전을 겪게 될 것이다. 더 나아가 인류의 가치 체계, 지식 체계, 생활방식에 영향을 줄 것이다.”

블록데이터가 더 큰 가치 시스템을 바탕으로 표준화와 기술화를 통해 새로운 서비스 체인을 만등어내면 사람들은 한층 개성적인 생활방식을 선택하고, 자신의 니즈에 가장 근접한 서비스를 받게 될 것이다.
빅데이터는 현대 사회를 구성하는 인프라의 일부로, 국가 경영을 위한 중요한 관리 수단으로 점차 발돋음하고 있다. 고속도로, 철도, 항구, 수력 발전처럼 빅데이터는 우리 삶에 없어서는 안 되는 중요한 요소가 될 것이다. 구글은 방대한 검색 기록 데이터를 이용해 독감의 동향을 예측하기도 했다. 빅데이터가 국가 경영에서 보여준 응용 사례는 정부에 커다란 충격과 반성의 계기를 가져다주었다.
이보다 더 큰 가치 시스템에 기반을 둔 블록데이터는 다양한 측면, 차원의 연관관계를 분석하고 관련 규칙을 발굴할 것이다.

block data에 대한 이미지 검색결과


게다가 단일 측면, 단일 차원의 검색 기록에 바탕을 둔 구글보다 더 정확한 분석 결과를 제시할 것이다. 정확한 예측이 가능해지면 공공경영 능력 향상, 정부의 서비스 모델 개혁, 모든 영역에 걸친 국가 경영 체인의 구축을 촉진할 수 있을 것이다.
계량화와 사전 판단이 가능한 블록데이터의 특징은 우리 사회와 우리 삶에 전방위적으로 지대한 영향을 미칠 것이다. 특히 각 사회 조직과 단체, 개인이 사회공익 활동에 참가하도록 독려함으로써 사회의 공감대를 형성하는 데 대체 불가능한 역할을 할 것이다. 그로 말미암아 사회 관리 분야에서의 응용 가치가 경제 분야 못지않게 확대될 전망이다.

. 빅데이터, AI, 블록체인, 제4차 산업혁명시대의 본질을 관통하는 전략과 솔루션
– 블록 데이터 혁명, 빅데이터전략연구소 –

재난 위기 예측을 위한 빅데이터 활용 재조명

2016년 2월 1일 국토연구원(KRIHS)과 동경대학교 공간정보과학연구원의 국제 세미나가 여의도 국토연구원 콘퍼런스룸에서 열렸다. 세미나에서는 ‘공간 빅데이터를 활용한 지역문제 진단과 해결’을 주제로 한일 양국의 과학자 및 산업체 연구원들이 사례 발표와 토론의 시간을 가졌다.

공간 빅데이터를 활용한 지역문제 진단과 해결에 대한 이미지 검색결과

첫 번째 세션은 지역사회문제 해결을 위한 공간 빅데이터의 활용에 대해 공경대학교의 시바사키 료스케 교수가 발표했다.

그는 뉴욕의 범죄율 감소에 대한 노력으로 공간 데이터를 통해 범죄 유발 가능 지역에 대한 밀착관리를 위한 경찰 인력의 효율적 재배치를 예로 들었다.

뉴욕 범죄율과 약물중독, 시민 10만 명당 죄수 비율, 비고용자 비율, 빈곤율 등 다양한 변수들과 상관성을 살펴봤으나 뚜렷한 사유로 이용할 수 없었다고 했다.

이후 2008년부터 부터 2010년까지 매주 단위 범죄 유형별 발생률과 공간 단위 근무인원 통계를 활용하여 범죄 유발률이 높은 지역(hot spot)에 경찰 인력을 추가 배치하는 방법론을 적용하였고, 뚜렷한 감소 효과를 확인할 수 있었다.

그는 상황에 대한 데이터를 활용한 센싱(sensing)은 비가시적인 것을 가시적으로 측량 가능하게 하며, 분석적이고, 예측 가능하며, 개선 증진이 가능한 것으로 정의하였다.

또한 2011년 후쿠시마 원전사고 당시 사고 지역 인구의 모바일 데이터 분석을 통해 평상 시 출퇴근 및 이동에 대한 경로 분석을 하였고,

이를 통해 주요 통제 지역과 비상 시 철수 혹은 후송을 사전에 준비하여야 하는 지역 반경을 정의하였다고 했다.

또한 이례적 이벤트 발생 시 집결한 인구에 대한 규모도 에도카와 불꽃놀이 축제 및 오다이바의 크리스마스 및 신녀맞이 축제 사례를 통해 모바일 데이터로 측정 가능함을 밝혔다.

또한 GPS 궤적을 분석하면 사람들의 이동 경로를 알 수 있으므로 교통 대책 효율화나 재난재해 발생 시 확산 경로에 대한 이해를 강화할 수 있음을 이야기 했다.

공간 빅데이터를 활용한 지역문제 진단과 해결에 대한 이미지 검색결과

모바일 데이터를 활용한 주/야간 지역의 특정 거점을 뽑아내는 방식도 이야기했는데, 통신 이용 데이터를 활용하여 개인의 시간대별 주요 거점 데이터 확보 후 이를 다시 공간 지역 내 밀도 기반 클러스터와 함께 분석하면 주/야간 시간대별 거점 정보 혹은 체류 시간이 가장 긴 거점 정보 및 시간 관련 변곡점을 파악할 수 있다고 밝혔다.

그리고 일본에서 센서스 데이터와 모바일 공간 통계 데이터의 상관관계 및 추정 예측치에 대한 분석 결과 R 제곱 값이 0.8643에 달하는 것으로 나타났다고 했다.

R제곱 값은 모형의 설명력, 즉 선택된 독립변수가 종속변수를 설명하는 설명 정도를 나타낸다. 이것은 모바일 공간 통계 데이터가 일본 통계청에서 관리하는 실측 데이터인 인구통계 데이터와 매우 높은 상관성을 가짐을 나타내며,

실측 통계를 대체 가능하다는 점을 시사하고 있다.국내에서도 비슷한 분석을 통해 모바일 데이터를 상용화하고 있는 케이스가 있다.

지오비전에 대한 이미지 검색결과

바로 SK텔레콤의 지오비전 데이터다.

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지오비전은 50mX50m의 피셀(p-cell) 단위 데이터를 15분 단위로 처리하므로 준 실시간에 가까운 모바일 공간 통계 데이터다. 다른 국내 통신사도 비슷한 데이터 제공이 가능하지만 SK텔레콤은 국내 가입자 점유율이 50%인데다 가장 적은 그리드(grid) 단위의 피셀 데이터 제공이 가능하므로 정확도가 가장 높다고 할 수 있다. 게다가 통신 데이터 이외의 상권 데이터 및 신용 카드 매출 정보 등이 매시업(mash-up)되어 제공 가능한 것이 특징이다.

– 데이터 과학 비즈니스, 김정선 –

고객경험관리(CEM)을 위한 데이터

컬럼비아대학교 비즈니스스쿨의 번트 슈미트 교수(Bernd Schmitt) 교수가 그의 저서 [고객경험관리(Customer experience management)]에서 처음 소개한 이론인 CEM은 제품이나 회사에 대한 고객의 전반적 경험을 전략저긍로 관리하는 프로세스 혹은 전략인 동시에 과정과 실행에 중점을 두는 고객 만족 개념이다.

고객경험관리에 대한 이미지 검색결과

국내에 2005년경 소개된 이 개념은 기존에 거래 데이터에만 중요성을 두었던 CRM(customer relationship management)의 한계를 극복하고자 한다.번트 슈미트 교수는 소비자가 자사 브랜드를 경험(관계)하는 모든 상황과 그 심리적 과정을 분석, 통합함으로써 총체적으로 고객을 이해하려 하는 CEM이 고객과의 ‘거래 내역’에만 중점을 두고 소비 패턴을 기계적으로 수치화한 CRM보다 훨씬 효율적이라고 주장한다.

고객경험관리에 대한 이미지 검색결과

모든 접점에서 고객과 관계를 맺고, 각기 다른 고객 경험 요소를 서로 통합해준다는 개념, 그리고 고객에게는 감동적인 경험을 갖도록 해 주어 기업가치에 대한 고객의 충성을 유발시킨다는 지극히 당연한 개념은 어째서 지금에서야 빅데이터와 함께 각광을 받게 되었을까?

도입 초기 CEM을 위해 기업들이 취득 가능한 데이터라고는 미스터리 쇼퍼 방식이나 관찰 기법에 기반을 둔 데이터들이었다. 이러한 데이터들은 그 측정 방식의 신뢰성을 확보하기 어렵고 측정자의 개인적 특성에 따라 측정 값의 스케일이 다소 달라질 수밖에 없었다.

게다가 이러한 데이터를 기존에 보유하고 있던 CRM을 위한 데이터에 연계, 결합하려면 전수 데이터 조사를 하거나 시스템을 변경하여 그 체계적 관리가 가능하도록 데이터 마트를 변경해야 하는 기술적, 관리적 문제점이 발생한다.그러나 소비자들의 비대면 채널 이용 패턴이 증가하고 다양한 수집, 분석 시스템을 통해 콜센터, 이메일, 채팅창, 웹/모바일 로그 분석이 가능해지면서 이제야 비로소 고객의 통합적인 경험 관리가 시스템적으로 그리고 데이터과학적으로 가능하게 된 것이다.

데이터 기반의 1)고객 세분화 2)프로세스 혁신 3) 상품 포지셔닝 4)브랜딩 전략 5) 서비스 고도화 등 다양한 영역에서 빅데이터를 통한 고객 경험 고도화가 진행 중이다.

금융권은 선도적으로 고객경험관리를 위한 빅데이터 플랫폼 도입을 추진 중이다.신한은행은 VoC 3.0을 위해 외부 SNS 모니터링 시스템과 내부 컨택트센터의 현황을 통합적으로 관리하기 위한 시스템을 구축하였고, 이어 신한카드, ING생명, KB금융, IBK기업은행, 우리은행에서도 해당 시스템 관련 PoC(prove of cencept)를 진행하거나 준비 중이다.

금융권은 환경의 변화에 따른 노트북, 태블릿, 모바일 등 개인 기기의 확산으로 고객 관리 접점 채널의 폭발적 증가에 놓여 있다. 또 문의, 신규 가입, 추가 상품 구매 과정에서 온라인과 오프라인을 자유롭게 이동하는 O2O 관점의 고객 행동이 늘어나고 있는 상황이다.

이에 따라 그동안의 고객 분석 방식으로는 효율적 대응이 불가능하게 되었고, 고객이 온라인과 오프라인 구분 없는 금융 소비 행태를 보이는 시대가 온 만큼, 금융사들은 온/오프라인 마케팅의 개별적 실행으로 운영비용은 증대되고 있는 반면 고객의 행동을 예측하는 데는 어려움을 겪고 있다.

유통권에서도 크게 다르지 않은 상황이 발생한다. 기존 유통은 리테일 마케팅이라는 차원의 오프라인에 집중되어 있었는데 이러한 접촉 채널들이 온라인화되고 디지털화된 소비자 경험 체계가 병행되면서 O2O 마케팅이라는 개념이 등장하였다. 국내에서도 이마트, 홈플러스, 아모레퍼시픽, 제일모직 등에서 관련 고민과 실행을 지속하고 있다.

고객경험관리에 대한 이미지 검색결과

여기서 바로 빅데이터 전략의 중요성이 제기된다. 부분적인 고객 행동의 이해에서 야기되는 의사 결정의 오류를 해소하고 고객 행동 관점의 전사 채널 관리가 중요해지기 떄문이다. 이를 위해 빅데이터 기반의 고객 경험 통합 관리 전략이 필요하며, 이는 기본적으로 6단계의 구성으로 진행된다.

통합적 고객경험관리는 특정 시점별로 고객의 ‘마이크로모멘트(Micro-moments)’, 즉 고객의 반사적 행동 패턴을 문맥적으로 이해하고 관리하는 역량이 필요하다.

문맥적으로라 함은 고객의 행태 데이터에 기반한 배경과 맥락(context)을 이해하는 일이다. 이를 위해 빅데이터 기반의 플랫폼을 통해 모든 접점 채널에서의 고객 행동에 대한 예측이 필요하다.

먼저 1단계는 소비자 경험의 이해를 위한 접점 채널의 데이터를 한데 모아서 관리하는 데이터 수집 단계이다. 이때엔 기술적 이해를 배경으로 원천 데이터의 성격과 수집의 양을 고려하여 그 기술적, 방법론적 측면을 고려하는 것이 필요하다.무작위로 발생되는 센서 데이터의 경우 실시간으로 그 양을 수집하여 정제하는 것은 그 데이터의 이용 목적, 활용 범위에 따른 정책적 결정이 필수다

2단계는 고객의 경험적 기반 확립을 위한 전사 데이터 리니지(data lineage) 전략 수립이 필수가 된다. 데이터 리니지란 데이터의 생애 주기 관리와 비슷한 개념으로 어떤 원천에서 비롯되어 어떤 단계적 가공을 거쳐 활용이 구조화되는가에 대한 시계열적 관리 방법론이자 솔루션이다.

3단계는 일관성 있는 고객 경험 제공을 위해 다양한 상황에서 고객 인터페이스를 설계하는 일이다. 각 접촉 채널별로 독립적으로 제공 중인 사용자 경험 체계를 그 경험의 연속성과 체감적 통일성을 고려하여 재설계해야한다. 물론 이 단계에선 업무관리 측면의 효율성도 함께 고려되어야 할 것이다.

4단계는 분석 결과를 바탕으로 다양한 매체를 통해 통일된 경험을 제공하는 콘텐츠 및 세지 기획 단계다. 사실 현재 국내 기업 중 온/오프라인의 통합적 경험을 위해 유기적인 상품 마케팅을 기획하는 곳은 많지 않다. 상품의 포장부터 고객센터 상담사의 인사말까지 고객에게 각 기업의 아이덴티티를 제공하고 일관된 경험을 제공할 수 있도록 하는 가장 중요한 단계다.

5단계는 전달된 메시지에 따른 고객의 반응 및 효과를 다시 데이터로 분석하는 일이다. 매체가 디지털화되면서 고객의 로그 정보를 수집/분석하는 일은 마케팅 효율성에 즉각적 영향을 미친다. 데이터 기반의 의사 결정과 효율화는 이제 필수다.

마지막 6단계는 끊임없는 프로세스 혁신을 통한 고객 경험의 고도화 전략 단계다. 여섯 단계의 과정이 끊임없이 반복되면서 통합되고 정밀한 고객 경험의 디자인이 가능해질 것이다.몇몇 생산자 중심인 경제 시대엔 생산자가 고객을 알기위해 관리하던 한정된 정보와 데이터를 기반으로 만든 상품과 메시지를 생산자의 채널을 통해 일관된 한 방향으로 전달하여 시장을 만들어 나갔다.

그러나 20세기 현대사회의 기업은 국경을 초월하여 경쟁 환경이 달라지고 산업의 경제가 허물어지고 그로 인한 고객의 경험이 변화하는 시대에 직면해  있다. 이런 환경에선 생산자 측면의 한계가 있는 내부 데이터로 만들어내는 시장에 대한 정보는 한정적일 수밖에 없다. 한 명의 고객이 겪는 일련의 경험이 다채널로 변화되고 있고, 생산자가 주입하는 내용이 아니라 고객의 니즈 기반 상품이 필요하며, 이러한 변화 속에서 이제 내부 역량(data)의 외연화(inside-ou capacity)보다 외재적 역량(data)의 내부화(out side-in capacity)가 필요한 상황이다.

빅데이터 기반의 데이터과학이란 기존의 기업들이 수집할 수 없었던 다양한 이종(heterogenous)의 데이터를 연계, 결합하여 비즈니스적 가치(business value)를 창출하기 위해 끊임없이 적용하는 지속적이고 창의적인 일련의 과정이며 방법론이다.그런 관점에서 빅데이터가 21세기의 원유가 될 것이라는 가트너의 전망은 매우 의미가 깊은데, 왜냐하면 데이터나 분석 자체에서 발생하는 가치보다도 원래의 각 산업별 효율을 더욱 증진시킬 데이터과학의 가치를 제대로 전달하는 화두이기 때문이다.

즉 중요한 것은 데이터 정제와 분석을 통해 새롭게 생성되는 가치다.

그러므로 이 시대에는 데이터과학에 대한 사람들의 기대가 높다. 데이터 사이언티스트라는 직업이 각광받기 시작하고 대학교에도 빅데이터 분석 관련 학과나 과정이 생겨나기 시작했다.

구글의 수석 경제학자인 할 베리언(Hal Varian)은 2009년 발간한 논문에서 10년 후 가장 섹시한 직업이 통계학자라고 밝혔을 뿐 아니라 데이터를 수집하고, 분석하고, 다루고, 해석하는 능력자가 가장 주목받게 될 것이라고 발언하기도 했다.

국내에선 2011년 이후 빅데이터와 데이터상이언티스트 또는 데이터과학자라는 용어가 새롭게 등장하면서 비즈니스 영역에 대한 기대 심리가 팽배한 듯 보인다.그러나 데이터과학은 어느 날 갑자기 튀어나온 말이 아니다.

마치 안전이나 사랑, 식용에 대한 인간의 근본적인 기본 심리 욕구가 변하지 않는 것처럼, 기업과 비즈니스맨 입자엥선 한 명 한 면의 고객 대상으로 비즈니스 기회를 극재화하여 이윤을 추구하기 위한 방법에 대한 고민은 전통적인 것이다.

수많은 기업들은 고객 관리를 더잘하기 위한 다양한 방식으로 고객과 관련한 데이터를 측정하고 활용하기 위한 노력들을 지속적으로 해 오고 있다.고객을 관리하기 위한 매출 장부, 고객이 좋아하는 취향과 관련된 특성 정보 등 현대사에 사업 모델이 등장하기 시작한 이래로 기업의 이러한 노력에 대한 방법론의 명칭이 경영정보관리(MIS), 데이터베이스마케팅(DBM), 고객관계관리(CRM), 데이터 마이닝(Data Mining), 지식 발견(Knowledge Discovery), 예지 분석 알고리즘 개발(Predictive Modeling), 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence) 등 다양한 명칭으로 변화되명 불려오고 있을 뿐이다.

데이터과학적 방법론에 대한 이미지 검색결과

파이선(Python)이나 하이브(Hive), 피그(Pig)를 다룰 줄 알아야만 빅데이터 전문가라는 인식은 잘못된 것이다. 하둡 생태계를 조성하는 위의 기술들이 데이터 전처리를 위해 필수일 수도 있지만 정작 중요한 것은 데이터 전 처리가 아닌 이들 기술로 정데된 데이터를 정보화하고 다시 지식으로 탄생시킬 수 있는 과학적 방법론의 적용이다. 그러므로 데이터과학자에 대한 기대는 데이터과학적 방법론(Data Scientific Reaserch)으로 연결되어야 한다.

– 데이터 과학 비즈니스, 김정선 –