데이터 드리븐을 하는 진정한 이유

* 이 글은 제가 스타트업에 다니면서 느낀 개인적인 의견입니다. 피드백은 항상 환영입니다 :)

 

데이터를 근거로 행동하는 문화

스타트업에서 중요한 문화(혹은 사고방식) 중 하나가 데이터 드리븐입니다. 데이터 드리븐(Data Driven)을 간단히 설명하면 데이터를 근거로 의사 결정하는 문화입니다. 정확히 말하자면 데이터 근거 의사결정 전후에 일어나는 모든 과정을 말합니다. 데이터를 모으고, 모은 데이터를 의미 있는 정보로 만들며, 의미 있는 정보를 근거로 의사결정 같은 실제 행동을 것이죠.

 

데이터 드리븐은 퍼포먼스 마케팅 업무에서는 필수적이고 광고로 자주 활용됩니다. 제가 느끼기에 마케팅 영역에서 스트리밍 서비스가 데이터 드리븐 대표적인 예시라고 생각합니다. 저는 뮤직 스트리밍 서비스 멜론을 이용하고 있습니다. 멜론은 제가 좋아하는 가수의 콘서트 정보를 푸쉬 알림으로 보냅니다. 제 관심사를 분석하여 최적의 광고와 맞춤 상품을 보내는 거죠. 브랜드는 광고 수익을 얻고, 고객은 유익하고 좋은 기회를 얻습니다. 멜론뿐만 아니라 다른 콘텐츠 스트리밍 서비스도 동일합니다. 자기들이 쌓은 빅데이터를 활용해 고객 데이터를 분석하고 가공하여 맞춤 콘텐츠 큐레이션과 광고를 하죠. 멜론의 맞춤형 광고처럼 데이터 드리븐은 다양한 영역에서 기업과 타겟층에게 긍정적인 결과를 가져다주는 사고방식입니다.

 

저는 마케팅으로 데이터 드리븐을 바라보고 있지만 데이터 드리븐은 마케팅뿐만 아니라 모든 영역에서 중요합니다. 데이터 드리븐은 성장의 지름길인 고객 중심 의사결정이 가능하기 때문입니다.

 

 

데이터 드리븐은 고객 중심 행동이다

옛날 공급자 중심 시대에서는 공급자들의 수가 적어 고객의 상품과 서비스 선택권이 적었습니다. 상품과 서비스에 불만이 있어도 다른 선택권이 없었죠. 지금은 다릅니다. 무한 경쟁 시대에서 같은 비즈니스 모델의 수많은 브랜드들이 생겨났습니다. 고객은 다양한 브랜드의 상품과 서비스를 구매할 선택권이 넓어졌죠. 브랜드들은 생존을 위해 앞다퉈 고객의 관심을 얻으려고 노력합니다. 적극적으로 구애하는 많은 브랜드 중에서 고객은 자기에게 적합하고 필요한 브랜드를 선택하죠. 여기서 브랜드들에게 고객 중심 의사 결정이 정말 중요합니다. 고객 중심 의사결정을 하지 않는 다면 브랜드는 무너지기 때문입니다. 고객 중심 의사 결정이 중요한 이유입니다.

 

고객 중심으로 문제를 해결하고 서비스를 개선하려면 고객에게 직접 물어보거나 고객 디지털 데이터를 바탕으로 진행해야 합니다. 그렇지 않으면 고객 문제를 파악하기 어렵고 고객이 만족하는 제대로 된 해결과 개선이 어렵기 때문입니다. 여기서 데이터 드리븐이 중요합니다. 데이터 드리븐은 고객이 어떤 부분에서 불편함을 느끼고 어떤 기능과 서비스가 필요한지를 보여주는 유용한 데이터를 기반으로 의사결정을 합니다. 데이터 기반 의사결정은 마케팅뿐만 아니라 프로덕트, 서비스 플로우, UI, UX wrting, 신사업 개발 등 고객과 관련된 다양한 영역에서 이뤄집니다. 고객이 불편을 느끼는 문제를 해결하고 니즈를 충족시켜주며 새로운 사업과 기능을 만들고 서비스와 상품을 개선하죠.

 

제가 느끼기에 고객 중심 의사 결정을 하는 대표적인 브랜드로는 카카오라고 생각합니다. 저는 카카오톡 채팅창에서 기능 추가와 개선을 지켜보며 감탄했습니다. 스크롤 압박에 사라진 메시지에 댓글을 달수 있는 기능이라든지, 한번 내뱉은 말을 지울 수 있는 메시지 삭제 기능이라든지 고객이 불편함을 느꼈던 지점을 캐치하고 채팅창을 더욱 편리한 서비스로 발전시켰습니다. 고객은 서비스를 더욱 편리하게 이용할 수 있어 카카오톡을 자신의 라이프스타일에 가까이 둡니다.(카카오톡 메신저 고도화 작업이 데이터를 근거로 했다고는 장담하기 어렵습니다만, 대부분 앱 서비스가 써드 파티 툴이나 로우 데이터를 근거로 프로덕트 디벨롭을 하겠죠?)  

 

 

데이터 드리븐, 폭발적인 성장으로 가는 지름길

데이터 드리븐을 하는 진짜 이유는 고객 중심 의사 결정입니다. 고객에게 편리한 서비스를 제공하며 브랜드 가치와 충성도를 높이는 작업입니다. 기업과 고객이 동시에 이익을 가져다주는 성장의 지름길이죠.

더 빠른 성장을 원한다면 데이터 드리븐의 한계인 정성적인 데이터 부족도 같이 보완한다면 비약적인 성장을 할 수 있다고 봅니다.