빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략

데이터로 마케팅하는 방법과 전략의 큰 틀’만’ 제공하는 책.
데이터 리터러시가 없는 회사가 ‘측정하고 반응할 줄 아는 기업’을 추구한다면 괜찮게 볼 만한 지침서
2014년에 발간된 책이라서 그런지, “예측”가능성을 지나치게 낙관하고 있다.

201217 

 

 

장단점이 정말 뚜렷한 책이다.

 

장점

마케팅 전략에 데이터를 활용하고 싶다면, 어떤 철학을 토대로 전략을 세워야 하는지 명확한 메시지를 전달한다. “고객을 파악하고, 고객이 만들어낼 현금흐름을 예측하며, 더 오래도록 현금흐름을 만들어낼 수 있는 방법을 탐구한다.” 즉 마케팅에서 데이터를 활용해서 해결해야 하는 과제는 <고객의 정보와 성향 파악하기>, <비슷한 특성을 지닌 고객 클러스터링>, <고객이 만들어낼 평생가치 예측하기> 세 가지가 기본이다.

 

여기에

 

‘특정 고객 클러스터 (ex) 할인에 민감하게 반응하는 고객군) 에게는 어떤 프로모션을 어떤 방식으로 고객에게 제공해야 하는지’,

‘한 고객의 평생가치를 어떻게 높일 수 있는지 – 첫 구매고객을 충성고객으로 유도하기 위한 방법 / Cross Selling을 활용한 매출증대 등 – 데이터를 토대로 예측하고 결정하기’

 

와 같은 행동전략을 데이터를 활용해 구체화하도록 사고의 흐름을 제공한다.

 

즉, 이제 막 데이터를 활용하려고 마음먹은 기업이 어디서부터 어떻게 데이터를 활용하는 게 좋을지 막막한 상황이라면 이 책이 좋은 길잡이 역할을 할 수 있다. 한국의 예시는 아니지만, 특정 비즈니스에서의 대략적인 고객군 특성이나 분포 데이터도 제공하기 때문이다. 예컨대 온라인 커머스에서 고객가치를 크게 상 / 중 / 하로 구분한다면, 상위 10%의 고객이 기업 전체 이익의 3~40%를 담당하고, 하위 30%가 매출의 0~20%를 담당하며, 나머지 중간 60%가 매출의 6~70%를 담당한다고 한다. 제한된 리소스를 가진 기업이라면, 비율 대비 높은 매출기여도를 보여주는 상위 10%를 확장하고 유지하기 위해 투자하는 반면 하위 30% 그룹에게 들어갈 비용은 절감하는 것이 이익일 것이다.

 

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단점

구체적인 방법론은 전혀 제시하지 않으며, 유용한 데이터가 기업 내에 항상 있고 / 예측모델의 결과는 항상 옳다는 비현실적인 전제를 토대로 하고 있다. 고객이 만들어낼 평생가치를 예측하면, 다시말해 새로 들어온 고객이 상 / 중 / 하 중 어디인지를 예측할 수 있다면 마케팅 비용을 최적화하고 효과를 극대화할 수 있다는 게 책의 주장이다.

 

그런데, 새로 들어온 고객은 말 그대로 새로 들어온 고객이므로, 평생가치를 예측할 데이터가 없는 게 일반적이다. 회원가입에 사용한 인구통계학적 데이터 (성별, 연령, 거주지 정도)와 단 1회 구매이력만 있는 사용자 데이터만 있는 상황에서, 이 고객이 충성고객일지 진상고객일지 어떻게 판단할 수 있나?

 

그리고 구글, 페이스북, 카카오톡 등 광범위하게 고객 데이터를 트래킹할 수 있는 몇몇 기업을 제외하면, 대부분의 기업은 고객의 구매이력, 자사 페이지 접속이력 (로그), 회원가입 시 제공한 기초정보 수준의 데이터를 보유한 경우가 대부분이다. 자사가 보유한 데이터로 ‘유의미한 결과를 제공하는 예측모델’을 항상 만들어낼 수 있다는 전제는 과연 옳다고 볼 수 있을까? 설령 양질의 데이터가 충분히 있는 상황이라 해도, 마케팅 전략수립에 사용하게 될 예측모델이 언제나 올바른 결과를 제공한다는 보장은 어디에도 없는데?

 

제대로 된 예측모델 소개도 부족하고 작동원리에 대한 안내도 부족하며, 실제로 모델을 적용해서 효과를 본 기업의 예시 데이터는 기밀이라는 이유로 두루뭉술하게 처리했다. 물론 구체적인 수치를 공개하는 건 기밀 유출이 될 수 있으니 조심하는 건 맞지만, 예측모델에 어떤 feature들이 있었으며 유의미한 feature는 어떤 것이었는지, 그 feature의 정의는 무엇이었는지조차 기밀이라는 이유로 언급하지 않았다. 그러다보니 독자 입장에서는 ‘그래서 난 어떻게 해야 하는데?’ 라는 의문을 가질 수밖에 없고, 책에서 설파하는 데이터 마케팅의 기본적인 철학 / 접근법 이외에는 아무것도 얻어낼 게 없다.

 

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이 책이 2014년에 쓰여졌다는 걸 감안해야 할지도 모른다. 데이터만 있으면 마법처럼 문제를 해결할 수 있다는 환상은 거짓이라는 걸 이제는 다들 알고 있다. ‘좋은 데이터’가 있어야 최소한 정상적으로 작동하는 모델을 만들 수 있으며, 그마저도 비즈니스에서 성능 / 비용 면에서 기존 방법론을 대체할 수 있는 경우는 제한적이라는 것도 어느 정도 공감대가 형성됐다. 유익한 철학을 담고 있는 것은 확실하지만, 독자 스스로 가려읽을 정도의 분별력이 필요해 보이는 책.

 

소소한 또 하나의 단점이라면, 책이 정말 재미없다. 번역투 문체도 어느 정도 원인이지만, 각 문단마다 ‘말하고 싶은 내용이 정확히 뭔지’를 빙빙 돌려서 말하는 느낌이다. 정신차리고 읽지 않으면 금방 길을 잃기 쉽겠다는 느낌.

 

빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략 국내도서 저자 : 외머 아튼(Omer Artun),도미니크 레빈(Dominique Levin) / 고한석역 출판 : 마인드큐브(Mindcube) 2017.08.10 상세보기