마윈 알리바바 회장이 강조한 ‘DT의 시대’

데이터는 곧 ‘돈’… 맞춤 서비스 제공하는 신사업 뜬다

아마존 ‘관심 제품 추천 서비스’ 전체 매출의 3분의 1
네이버 지식쇼핑·쿠차 국내 대표적인 DT 서비스 사례 
  
최근 마윈 알리바바그룹 회장이 강조한 ‘DT 시대’가 관련 업계의 화두로 떠오르고 있다. 

지난달 서울에서 열린 아시안리더십콘퍼런스에 참석차 방한한 마윈(馬雲ㆍ51)회장은 “현재 산업을 이끌고 있는 정보 중심의 IT(Information Technology)는 데이터 중심의 DT(Data Technology)로 전환하면서 더욱 발전할 것”이며 “고객 데이터와 IT 기술이 결합한 고객 중심적인 신사업들이 생겨날 것이다. 또 이들이 알리바바그룹의 향후 경쟁 상대가 될 것”이라고 말했다.

특히 “IT 시대를 경험하고 아이디어가 풍부한 젊고 혁신적인 중소기업들이 세계 시장을 주도하게 될 것”이라고 내다봤다.

DT는 데이터 기반의 의사 결정과 운영이 중심이 됨을 뜻한다. 즉 축적된 정보를 분석해 미래를 예측하고 새로운 가치를 창출해 내는 기술을 말한다. 컴퓨터와 스마트폰이 보급되면서 생성, 축적된 거대한 데이터를 정교하고 빠르게 분석해 고객들에게 적합한(맞춤형) 또는 유용한 서비스를 제공하는 사업 방식 내지 환경을 뜻하는 것이다.

빅데이터 전문가인 송길영 다음소프트 부사장은 “데이터 테크놀로지(DT)의 범위는 데이터 마이닝, 텍스트 마이닝, 빅데이터 분석에 이르기까지 다양하며 데이터 간의 상관성 혹은 패턴들을 이해해 인과관계를 추론하고 이를 기반으로 고객에게 보다 적합 또는 유용한 서비스를 제공하는데 이용될 수 있다”고 말했다.

대표적인 사례로 아마존의 ‘관심 제품 추천 서비스’를 꼽을 수 있다. 고객들의 구매 이력과 패턴을 분석해 제품을 추천하고 소비를 유도하고 있는 기능이다.

이 서비스의 영향력은 상상을 초월한다. 이를 통해 발생되는 매출이 아마존 전체의 1/3을 넘어서고 있다는 것이다. 지난해에는 고객들이 주문도 하기 전에 배송을 시작하는 기술을 특허 받았다. 고객이 살 것으로 예상되는 물건을 미리 포장해 물류센터로 옮겨 놓음으로써 물류비를 획기적으로 절감할 수 있게 된 것이다.

세계 최대 동영상 스트리밍 업체 넷플릭스가 제작한 ‘하우스 오브 카드’도 고객 데이터를 분석해 성공한 사례 중 하나다.

넷플릭스는 회원들의 이용행태를 분석해 드라마 ‘하우스 오브 카드’를 제작했다. 이용자들이 몰랐던 자신들의 취향이 넥플릭스에 의해 분석돼 콘텐츠로 생성된 것이다. 이 드라마는 전 세계적으로 열풍을 일으키며 화제가 됐다.

이 외에도 우리가 흔히 사용하는 교통 애플리케이션 ‘김기사’나 인터넷 최저가 비교 사이트 ‘쿠차’ 등도 데이터를 기술화한 사례로 볼 수 있다.

요즘과 같이 인터넷 상의 상품과 정보가 무차별적으로 넘쳐나는 환경에서 고객들에게 맞춤형 정보를 제공하는 기술로 새로운 시장을 창출해 내고 있는 것이다.

김재원 이랜드그룹 SNS팀장은 “또 다른 사례로는 네이버 지식쇼핑이나 대형마트 가격 비교 애플리케이션 등을 들 수 있는데, 실시한 데이터를 제공해 고객들이 인터넷 서핑을 하는 수고로움을 덜어 준다는 점에서 DT의 한 사례라 할 수 있다”고 말했다.

이처럼 매일같이 쏟아지고 축적되는 방대한 량의 데이터를 잘 활용만 한다면 새로운 가치와 비즈니스를 만들어낼 수 있다고 마윈 회장은 강조한 것이다.

그는 또 DT 시대에는 대기업보다 중소기업이나 우수한 개인이 우위에 설 것이라고 말했는데, 이는 실시간 데이터에 따른 응대가 가능하기 위해서는 빠른 의사 결정이 필수라고 보기 때문이다.

의사 결정 과정이 긴 대기업에는 적합하지 않을뿐더러 시시때때로 변화에 적응하기 위해서도 중소기업의 유연함이 뒷받침돼야 한다는 뜻이다.

송 부사장은 “사람 개개인이 가진 욕망을 이해하고 이를 위해 무엇인가를 제공하는 선순환이 이뤄져야 하는데 이는 데이터를 통해 올 것”이라며 “패션 분야에서는 선호의 변화를 바라보고 이를 기반으로 수요 예측을 하는 것에 데이터가 필수적으로 활용될 것”이라고 말했다.

특히 “글로벌 트렌드라는 것이 분명 존재하지만 각 개인별 취향이 다양해지고 있으며 이를 파악하는 것이 중요하다. 즉 전체 트렌드 분석으로 미래의 수요를 이해하고, 다시 고객마다 선호 패턴을 분석해 맞춤형 추천으로 서비스를 제공해야 한다”고 지적했다

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