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↑ 스캇 샘슨 IBM 애널리틱스 플랫폼 총괄 부사장 |
스캇 샘슨 IBM 애널리틱스 플랫폼 총괄 부사장은 매일경제와의 인터뷰에서 이같이 강조했다. 소비자, 시장 등에 대한 데이터를 사전에 철저히 분석할 수 있다면 당장은 보이지 않는 소비자 수요도 찾아낼 수 있다는 얘기다.
그는 대표 사례로 코카콜라를 예로 들었다. 코카콜라는 콜라 이외에 과일음료·건강 음료 등 다양한 제품군을 가지고 있다. 코카콜라의 고민은 콜라 이외에 가지고 있는 다양한 제품의 매출을 어떻게 늘릴 수 있을까였다. 이를 위해 기존 콜라 소비자의 개인적인 성향을 보여주는 데이터를 분석해 어떤 부류의 소비자가 건강음료나 과일 주스에 대해 관심이 높은지 찾아내는 작업에 들어갔다. 샘슨 부사장은 “SNS상 자료 등을 분석해서 각 개인별·지역별로 코카콜라가 가지고 있는 다양한 음료를 맞춤형으로 추천해 주는 시스템을 구동해서 매출을 증대했다”고 밝혔다.
샴푸회사 팬틴은 매출 향상을 위해 날씨 정보까지 활용했다. 그는 “팬틴은 습도 등 날씨 예보를 활용해 각 지역 날씨 상황에 맞는 제품을 소매점에서 주력 상품으로 내놓는 마케팅을 선보여 매출이 10% 이상 상승했다”고 설명했다. 이외 은행은 소비자들이 재테크를 어떻게 하고 있는지 현황을 파악하고 개인의 투자 성향까지 분석해 그들이 원하는 금융 상품을 먼저 제시하고 있다.
샘슨 부사장은 “중국의 한 은행에서는 금융 소비자들이 원하는 금융 상품을 먼저 제시하는 시스템을 성공적으로 운영하고 있다”며 “데이터가 풍부한 금융 회사로서는 데이터 분석을 통해 새로운 비즈니스를 다양하게 창출할 수 있다”고 말했다.
기계가 스스로 학습하는 머신 러닝 기술로 인해 데이터 분석 시장도 더욱 발전할 것으로 전망된다.
샘슨 부사장은 “사람은 한번에 많은 데이터를 소화하려면 과부하가 걸리지만 머신러닝은 반대로 짧은 시간에 많은 데이터를 소화할수록 기능이 더 향상된다”고 밝혔다.
IBM은 기계가 수집한 정보를 스스로 정리하고 학습하는 머신러닝을 기반으로 한 슈퍼컴퓨터 왓슨을 내세우고 있다. 온라인 쇼핑의 경우 소비자의 쇼핑 경험에서 나온 수많은 데이터를 왓슨이 스스로 학습해 소비자에게 맞춤형 상품을 추천해주는 식이다.
샘슨 부사장은 술이 도입
샘슨 부사장은 “콜센터에 접수된 고객 의견, 의사의 처방전 등 기존에는 분석이 힘들었던 비정형 데이터도 이제는 분석이 가능해졌다”며 “이 덕분에 앞으로 데이터의 예측 능력이 크게 개선될 수 있을 것”이라고 밝혔다.
[안정훈 기자]
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