빅데이터가 찾지 못한 소비자 욕망의 디테일 - 작고 멋진 발견

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작고 멋진 발견

데이터분석을 하다보면 숫자만 보고는 알 수 없는 것들이 많다는 걸 깨닫곤 합니다.  실제로 우리 서비스를 이용하는 고객들은 어떤지, 사람을 알아야 데이터가 더 잘 이해되는 경우가 많았습니다. 이 책은 데이터를 보기 이전에 사람을 먼저 이해하는데 도움을 주는 책이라고 생각됩니다.

 

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고객을 잘못 이해 할뻔한 사례

1) 레고

2000년대 초반, 당시 기업의 모든 연구 데이터들은 향후 미래 세대에게는 컴퓨터게임과 같이 즉각적인 만족감을 주는 놀이가 대세를 이룰 것이며, 더 이상 시간과 인내를 필요로 하는 레고에 관심을 두지 않을 것이라고 전망하여 레고를 기존보다 크고 단순하게 만들것을 요구했습니다. 

하지만 레고의 마케터들은 아이들을 인터뷰하던 과정에서 스케이트 보드를 타는 한 소년에게서 힌트를 얻게 됩니다. 이 소년은 가장 소중한 물건으로 낡은 운동화를 소개했는데, 이유는 같은 동작을 여러번 연습하며 닳은 운동화를 가치있게 여겼기 때문입니다. 어린이들은 즉각적인 만족감을 원하게 될 것이라 믿었지만, 사실은 시간과 노력을 들여 무언가를 성취하는데에 뿌듯함을 느끼고 있다는 것을 발견했습니다. 

레고는 이러한 통찰을 바탕으로 크고 단순한 블록 대신 훨씬 작고 세밀한 블록 세트를 출시하여 어린아이들뿐만 아니라 성인층까지 흡수하는 결과를 가져오게 됩니다.

 

2) 11번가

11번가는 2012년 터기 시장에 '누마라온비르' 라는 이름으로 처음 진출하여 터키 오픈마켓 1위를 차지했습니다. 정식 오픈 전, 프로젝트 팀은 현지에 나가서 소비자와 셀러를 직접 만나고 다녔는데 공통적으로 지적하는 불편함이 "택배가 너무 늦어서 짜증난다" 라는 점 이 었습니다. 이 때 프로젝트팀은 택배 시간 단축을 위한 개선 시스템을 고안하지 않았습니다. 

터키는 한국과 달리 택배를 한 번 놓치면 다시 언제 받을지 알기 어려워서, 택배가 도착할 것 같은 날을 기다린다고 합니다. 이런 사실을 간파하여 택배시간을 단축시키는 것이 아니라, 상품의 배송일을 예측하게 하는 트래킹 시스템을 도입하여 배송 만족도를 높일 수 있었습니다.

 

솔루션적 사고 vs 디자인적 사고

앞서 이야기한 사례들은 공통적으로 기존 해결책의 범위와 익숙함의 틀 안에서 문제를 바라보는 솔루션적 사고 대신, 완벽하게 고객의 입장에서 본질적인 원인과 해결책을 고민하는 디자인적 사고를 했다는 점 입니다.

솔루션적 사고	디자인적 사고
현실성	가능성
소수 옵션	다수 옵션
문제 해결	문제 정의
가설과 검증	확산과 수렴
현상과 사실	맥락과 공감

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빅데이터에 매몰되지 마라

요즘 기업들은 고객의 니즈를 충족시키는 제품이나 서비스를 제공하기 위해 빅데이터 기술에 투자를 아끼지 않고 있습니다. 하지만 정작 데이터를 활용해 괄목할 만한 성과를 내는 경우는 찾기 어렵습니다.

예를들어 요즘 고객 데이터를 활용하여 제품을 추천해주는 경우가 많은데 실제로 고객 인터뷰를 해보면, 기업에서 해주는 일방적인 추천을 기대하지 않는 경우가 많다고 합니다. 고객 한 사람 한 사람에게 딱 맞는 정보나 혜택을 추천하기 위해서는 개별 고객의 맥락(context)와 의도를 정확히 파악해야하는데, 모바일 시대가 되면서 개인의 취향과 소비 맥락은 훨씬 복잡해졌습니다. 따라서 기업이 축적한 온라인 정보로는 오프라인에 놓인 삶의 맥락 속에서 벌어지는 행동과 욕구까지 담아내는 데 한계가 있을 수 밖에 없습니다.

많은 데이터를 축적하더라도 데이터만으로 의미를 읽어내기에는 분명 한계가 있습니다. 데이터를 읽는 기술도 중요하지만, 사람들의 살아 있는 본능과 경험을 읽고 자신만의 통찰을 뽑아내는 기술이 필요합니다.

 

언메트니즈 - why thinking

• 언메트니즈 (unmet needs): 아직 충족되지 않은 잠재 니즈
• why thinking: 언메트니즈를 활용해 문제를 제대로 정의하고 새로운 해결책을 찾아가는 생각도구

문제의 본질적 이유와 새로운 관점을 발견하는 방법은 바로 끊임없이 "왜?" 라고 질문하는 것 입니다.

작고 멋진 발견. p57

 

고객의 잠재니즈를 발견하고 상품으로 구체화 한 사례

Target (미국의 종합유통기업)

미국에서 8월은 신학기를 맞이하는 학생과 학부모의 지갑을 열 수 있는 유통업계의 대목입니다. 이 대목에 신입생들을 대상으로 매출을 늘릴 방안을 모색하던 중 마트에서 한 아빠와 아들이 다투는 장면을 목격합니다. 그 이유는 아들은 "전기 주전자를 사야한다" 고 주장하며, 아빠는 "기숙사에 다 있을 것이니 구매할 필요가 없다"고 주장하는 것 이었습니다. 

아들은 새로운 환경에 대한 두려움과 불안함이 전기 주전자를 사야한다는 표현 니즈로 발현되었지만, 진정으로 원하는 언메트니즈는 "새롭고 낯선 환경에 대비해 제대로 된 준비를 마쳤다는 안심과 자신감" 입니다.

이런 문제 정의를 바탕으로 타깃은 "이것만 구입하면 다 준비한거에요" 라는 확신을 주는 세트 상품을 출시하여 2002년 3분기 전년 대비 12% 매출을 올릴 수 있었습니다.

 

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본질을 꿰뚫는 세가지 습관

1) 관점 습관

자신의 경험과 지식이 항상 옳은 것은 아니며 오히려 방해가 될 수도 있습니다. 특히 비즈니스에서는 위기의 순간, 기존에 잘 동작했던 방식을 고수할 때가 있습니다. 이 방법은 자동차가 모래에 빠졌을 때 벗어나기 위해 페달을 더 세게 밟는 것 과도 같습니다. 

• 당연한 것에 질문 던지기
  • 왜 사진은 바로 나오지 않고 며칠씩 걸릴까? > 폴라로이드 카메라
  • 왜 라면은 한 봉지를 다 끓여야 할까? > 맛있는라면 미니
• 판을 바꾸는 관점 공식: 가만히 생각해보면 (대상)00은 (기존정의)000이 아니라 (새로운 정의) 000이다.
  • swatch: 시계는 예물이 아니라 패션아이템이다.
    
    1970년대 예물로 의미가 컸던 스위스 시계는 일본의 전자시계를 상대로 고전을 면치 못했는데, 이들은 뛰어난 기술의 연마가 아닌 시계를 전혀 새로운 관점으로 재정의하여 판을 뒤집었다.
• 울타리 밖에서 힌트 얻기
  
  • F1 레이싱 > 병원 수술 시스템
    
    의사 알란 골드만과 마틴 엘리어트는 휴게실에서 F1 경기를 보고 있었습니다. 시속 300km 로 달리던 자동차가 갑자기 멈춰서고 그 순간 정비사들이 우르르 달려들어 불과 7초 만에 타이어를 교체하고, 연료와 공기 주입까지 마치는 장면에서 영감을 얻었습니다. 페라리 정비팀에 컨설팅 의뢰를 하여 수술실 시스템에 적용하였고, 병원은 획기적으로 사고율과 업무 처리 속도를 줄일 수 있었습니다. 

• 혁신 요소를 디지털로 결합
  • 스타벅스 사이렌오더
  • 나이키 + 애플: 나이키 플러스
• 관점을 바꾸는 질문법: How might we ~? , 어떻게 하면 ~~ 00문제를 해결할 수 있을까?
  • 어떻게 하면 더 나은 초록색 스트라이프 비누를 만들 수 있을까? -> 어떻게 하면 상쾌한 느낌을 주는 비누를 만들 수 있을까? 

2) 공감 습관

• 내가 직접 열성고객 되어보기
• 현지 체험하기
• 코드 알아내기: 지역적, 세대적 등 자리잡은 문화, 가치관

3) 관찰 습관

사람들은 스스로의 인지능력을 과신하는 경향이 있습니다. 또한 자신에게 익숙하거나 비교적 초기에 인지된 정보를 신뢰하고 그것과 배치되는 정보는 외면하는 경향이 큽니다. 우리가 일상에서 마주치는 수많은 통찰과 혁신의 단서들은 적극적인 관심을 두지 않으면 좀처럼 눈에 들어오지 않습니다. 일상 속에서 관찰을 습관화 하면, 아무것도 보이지 않던 일상의 풍경과 사람들 속에서 희미했던 기회의 점선이 실선으로 바뀌는 경험이 펼쳐질 것입니다.

 

 

 

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 밑줄 친 문장

• p43. 새로운 기술은 인간에게 자칫 상실감을 안겨줄 수 있다. 따라서 기술의 발전은 인간에게 상실이 아니라 상보의 역할을 해야한다. 서로 보완하고 의지하는 관계에 있어야 한다는 말이다.
• p55. 시시각각으로 변하는 트렌드에 반응하다보면 더 큰 기회를 놓치기 쉽다. 대세를 따르는 것이 안전한 길 같아 보이겠지만, 극심한 경쟁의 늪으로 스스로를 몰아넣는 불안한 선택으로 끝나는 경우도 많다. 트렌드를 따르는 것보다 중요한 것은 현상의 근본적인 원인을 찾고 자신만의 차별화된 해결책을 만들어내는 것이다.
• p149. 아이디어 미팅을 하다보면 "너무 멀리 갔어. 현실성을 좀 따져야지!" 라는 식의 반응을 자주 접할 것이다. 혁신의 관점에서 보면, 이러한 타인 검열의 분위기는 자기 검열만큼이나 치명적이다. 발상의 확산을 저해할 뿐만 아니라 기존의 솔루션 범위 안에서만 대안을 찾도록 유도하게 되기 때문이다. 하지만 좀 멀리가면 어떤가?

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이 글에서 소개한 사례 외에도 다양한 흥미로운 사례들이 책에 많이 소개되어 있습니다. 이 책은 익숙해진 내 비즈니스에 새로운 관점을 가져볼 수 있게 해주는 것 같습니다. 뒤에 소개한 관점들은 짧게 요약했지만, 책속에서 실제 사례와 함께 읽으면 더 깊게 이해되는 부분이 있습니다. 

이 책의 표지에도 <빅데이터가 찾지 못하는> 이라고 소개하고,  본문에서도 <빅데이터에 매몰되지 말라> 고 이야기하고 있는데, 빅데이터가 고객을 이해하는데에 도움이 되지 않는다고 이야기하는 것이 아니라, 빅데이터만으론 고객을 완전히 이해할 수 없다. 빅데이터가 만능키는 아니다. 라는 이야기를 하고 있다고 생각합니다.