고객들이 우리 제품에 대해서 어떠한 의견을 내는지, 시장의 어떤 경쟁자와 비교하는지, 또 회사의 제품을 어떠한 형태로 인지하는지 제대로 알 수 있다면 상황에 맞는 좋은 판단을 할 수 있습니다.

고객의 데이터로 유의미한 인사이트를 확보하기 위한 기업의 노력은 과거부터 계속되어 왔습니다. 하지만, 과거와 현재의 데이터 취득 및 분석 양상은 조금은 달라진 면이 있습니다. 과거와 현재 고객 데이터 취득 방법은 어떻게 달라졌고, 현대 사회에서 좋은 판단을 하기 위한 데이터는 어떻게 습득해야 할까요?

과거의 데이터 취득

업무에 컴퓨터가 도입되기 시작한 90년대, 2000년대 초반까지만 하더라도, 기업들이 고객 데이터를 정확하게 얻을 수 있는 방법은 많지 않았습니다. 당시까지만 해도 인터넷 기술의 발전과 공급이 이루어지지 않았기에 데이터 수집 수단이 한정적이었으나, 그럼에도 기업들은 고객의 데이터를 얻고자 노력했습니다.   이따금 거리에서 아케이드 조사를 수행하기도 했으며, 고객에게 엽서를 받기 위한 주소지를 운영하기도 했습니다. 현대 기업들이 그러하듯, 과거 기업들 역시 데이터 기반의 의사 결정을 하고자 했으나, 과거에는 유의미한 데이터를 습득해 내는 것이 가장 어려운 일이었습니다.

현대 사회의 데이터 취득

2010년대 이후 개인 스마트 디바이스 시대가 시작되면서 상황이 역전되었습니다. 개개인이 생성하는 데이터가 손쉽게 누적되는 사회가 시작된 것이지요. 개인컴퓨터가 보급되기 시작한 과거에는 기업 담당자가 생각하는 ‘영향을 줄 것이라고 판단되는 데이터’를 위주로 수집하고 분석하였다면, 현대 사회에서는 이미 누적된 무수히 많은 데이터 중에서 현재 상황에 영향을 주는 것으로 판단되는 데이터를 선별하여 분석하게 되었습니다. 과거에는 데이터를 수집할 수 없어서 어려웠다면, 현대 사회에서는 데이터의 홍수에서 유의미성을 탐색하는 과정이 어려워졌습니다. 어떤 데이터들이 실제 영향을 주는지 알기 어렵기 때문입니다.

이러한 현대 사회에서는 무수히 많은 데이터 중에서 활용할 수 있는 데이터를 탐색하고 결과를 이끌어낼 수 있는 능력-데이터 문해력(데이터 리터러시)이 요구 됩니다.

데이터를 읽어낼 때 가장 중요한 것: 데이터 선별

앞서 이야기한 것처럼, 2020년대 현재에 이르러서는 생산되어 누적되어 있는, 우리가 고려할 수 있는 데이터의 총량이 너무나도 많습니다. 지난 과거 시대에 데이터를 분석하던 사람이 현대 사회를 보면 축복받은 사회라 이야기하겠으나,  범람하는 데이터 속에서 어떤 것에 초점을 맞추어야 할지 판단하는 것은 무척이나 어려운 일입니다. 어떤 데이터를 봐야 할지도 정의되지 않았는데, 데이터를 통해 현재 상황에 대한 가설을 세우고, 개선점을 도출하기는 무척이나 어려운 일입니다.

고객 데이터의 답은 고객의 의견에서 나온다

넷플릭스는 고객의 선호도를 2천 개 이상 유형으로 분류하여, 7만 6천 여개의 세부화된 콘텐츠 장르를 추천한다고 이야기합니다. 스타벅스도 전 세계 고객의 취향을 분석하여 다음 시즌에 잘 팔리게 될 제품 기획을 한다고 이야기합니다. 넷플릭스는 고객 선호도를 분류함에 있어서, 제공하는 콘텐츠의 장르, 언어, 출연자, 재생 시간 등 데이터를 활용하고 있다고 이야기하며, 스타벅스는 고객의 성별, 연령, 방문 빈도, 주로 찾는 제품 등 데이터를 주로 활용한다고 합니다.

우리가 제공하는 제품/서비스의 형태에 따라서, 고객 군에 따라서 우리가 봐야 할 데이터는 다릅니다. 이미 시장에서 잘나가는 기업들이 고객을 이해하는데 필요한 데이터를 공개하여도, 우리 제품/서비스의 형태가 다르다면 그림의 떡처럼 보일 수밖에 없습니다. 그렇다면,  대기업들은 어떠한 경로로 데이터를 선별하여 관리하고 있는 것일까요?

능력 좋은 인재가 가치판단할 수 있겠지만, 사실 대부분의 답은 고객이 갖고 있습니다. 현대 사회에서 고객들은 아주 솔직하게 자신의 의견을 인터넷에 개제합니다. 온라인 쇼핑몰들은 상품 후기를 작성할 수 있는 기능을 제공하고 있으며, 우리가 자주 사용하는 지도 서비스에는 각 장소에 대한 평가를 할 수 있도록 되어있습니다.

데이터를 통해서 현상을 이해하고, 개선하고자 하시지만 어떠한 데이터를 확인하는 것이 좋을지 막막하다면, 가장 먼저 해야 할 행동은 사람들의 의견을 듣는 것입니다. 데이터가 범람하는 현대 사회에서는 우리는 거리에 나가지 않아도, 클릭 몇 번으로 고객의 이야기를 들을 수 있습니다.

어떠한 데이터를 확인해야 할지 선별해야 한다면, 다수의 고객이 공통적으로 자주 언급하는 요소와 관련된 데이터를 확인해나가야 합니다.

잠재적인 문제를 사전에 확인하고 개선해야 한다면, 다수의 고객이 부정적으로 언급하는 요소들을 살펴보는 것이 좋습니다. 고객 리뷰들을 살펴보면서 어떤 요소가 얼마큼 잦은 빈도로 언급되는지, 또 각 요소가 어떻게 서술되고 있는지를 확인하세요.

방대한 양을 정리해나가는 것은 일견 복잡해 보이지만, 넉넉한 시간을 잡고 하나씩 리뷰를 읽어내려간다면 다양한 인사이트를 얻어낼 수 있습니다.

만약 고객 리뷰를 일일이 확인하기에는 너무 양이 많다면

포켓서베이에서 제공하는 온라인 에스노그라피를 활용해서 데이터 홍수 속 유의미한 데이터를 정량적으로 뽑아보세요. 포켓서베이의 똑똑한 인공지능이 많은 리뷰에서 공통적으로 등장하는 키워드와 술어를 추출해서, 가장 먼저 고려해야 하는 항목을 순서대로 정리해서 전달해드립니다.

포켓서베이 온라인 에스노그라피가 제공하는 대시보드를 통해서 단순 키워드 나열에서 벗어나서, 어떤 요소가 얼마나 언급되는지, 어떠한 평가를 받고 있는지, 어떠한 술어로 표현되는지 한눈에 확인할 수 있어요.

직접 리뷰를 읽고 데이터를 정리하는 것도 굉장히 좋은 경험이지만, 만약 하나씩 확인하기에는 너무나도 많은 데이터를 확인해야한다면, 모든 데이터를 확인하기에 시간이 부족하다면, 혹은 더 중요한 의사 결정에 시간을 할애하고자 하신다면 온라인 에스노그라피를 활용해 보세요.