SpaceX, Netflix, 그리고 Spotify. 그냥 보기에 이 기업들은 별다른 공통점이 없어 보입니다. SpaceX는 재활용 로켓을 만들고, Netflix는 거의 무한한 비디오 콘텐츠를 제공하며, Spotify는 음악을 무한대로 제공합니다.
그러나 이 세 기업의 비즈니스 모델은 한가지에 기반합니다. 바로 데이터입니다. 그것도 아주 많은 데이터 말입니다.
데이터는 우리 생활 속 어디에서나 찾아볼 수 있습니다. 데이터를 효과적으로 활용하는 기업들이 미래의 성공을 거머쥘 수 있습니다. 더 나은 데이터가 있으면 더 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다.
이 세 기업들이 데이터를 어떻게 활용하는지 살펴보겠습니다.
1. SpaceX
SpaceX의 로켓은 데이터가 주요 관심사가 아닙니다. 사람들의 주위를 끄는 다른 흥미로운 사항들이 많기 때문이죠. SpaceX가 로켓을 무인 바지선에 착륙시키는 방법도 그 중 하나입니다.
SpaceX 로켓 부스터는 사실 로봇입니다. 다양한 데이터로 학습을 한 이 로봇은 고급 머신 러닝을 통해 자체적으로 착륙하도록 훈련되었습니다.
위치 및 세부 실행 데이터가 보다 진보하면서, 이제 자율주행차가 도로를 주행하는 모습을 볼 수 있게 되었습니다. 도미노 피자는 자율주행 배달차량을 실험 중 입니다. 곧, 자율주행 트럭이 제품을 수송하고 운전기사가 없는 택시를 타게 될 날이 올 것입니다.
데이터를 창의적으로 적용함으로써, 기업들은 제품 이송, 주문 이행, 그리고 우주 여행의 새로운 방식을 생각해내고 있습니다.
2. Netflix
Netflix는 엄청난 수준의 맞춤화된 콘텐츠를 제공합니다. 콘텐츠 장르가 27,000종이 넘습니다. 달리는 “말”에 관한 영화 장르만 33개 입니다.
“11~12세 어린이를 위한 액션 코미디”라든지, “완전 로맨틱한 사람들을 위한 20세기 영화”는 물론이고, “아르헨티나 코미디”, “캐나다 재난 영화”, “8~10세 어린이를 위한 기분 좋은 심해 영화”도 있습니다.
다른 건 차치하고, 이는 맞춤화가 효과가 있다는 증거입니다. Netflix 사용자들은 콘텐츠를 매주 10억 시간 동안 시청하기 때문입니다.
사용자 시청 습관 데이터를 활용함으로써, Netflix는 각 사용자에 맞는 콘텐츠를 단순히 조합해 제공하는 것이 아니라, 데이터에 기반해 히트를 칠 것으로 예상되는 내용의 TV 프로그램과 영화를 제작합니다. 그리고 대부분의 경우, 이러한 예상은 적중합니다. Netflix가 제작한 오리지널 영화 “브라이트(Bright)”는 1주일 동안 1.1억명이 시청을 했습니다.
3. Spotify
Spotify는 최근 상장하며 프리미엄 서비스 이용자가 7억 명에 달한다고 발표했습니다. 엄청난 양의 음악을 제공하는 것 이외에도, Spotify는 사용자의 청취 습관에 기반해 다양한 재생목록들을 구축했습니다. “Discover Weekly” 같은 목록은 DJ가 아니라 머신 러닝 알고리즘에 의해 생성됩니다.
Netflix와 마찬가지로, Spotify는 사용자가 자신과 가장 관련된 콘텐츠를 탐색하고 개별화할 수 있도록 돕는 서비스를 구축했습니다.
진보를 지원하는 데이터
자체 보유한 데이터 만으로는 이러한 수준의 사용자 경험을 생성하기가 쉽지 않습니다. 그러나 전혀 불가능한 일은 아닙니다.
크리테오의 커머스 마케팅 에코시스템(Commerce Marketing Ecosystem)은 매달 고객 120억여 명의 트랜잭션 데이터를 제공하여 $5,500억 이상에 달하는 커머스 데이터 풀을 활용할 수 있게 해줍니다. 이러한 유형의 정보를 통해, 온라인 쇼핑몰과 브랜드들은 앱, SNS, PC 브라우저 등 다양한 채널을 사용하는 고객의 구매 여정 전반에서 맞춤화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다.
SpaceX, Netflix, Spotify의 사례에서 볼 수 있듯이, 우수한 데이터가 주는 혜택은 상당합니다. 콘텐츠를 분류해 맞춤화하면, 사용자는 계속해서 방문할 것입니다. 제품으로 고객과 더 많이 상호작용하면 할 수록, 더 많은 데이터를 확보할 수 있습니다. 이러한 데이터는 지속적인 맞춤화를 통해 사용자 경험을 향상시키고, 궁극적으로 더 많은 수익을 창출할 수 있도록 해줍니다.
