SNS의 부상, ‘빅 데이터’ 시대 온다  
정보의 바다, 무의미한 서핑은 이제 그만

정보량은 1.8제타 바이트. 이 수치는 대한민국의 전 국민이 18만년 동안 쉬지 않고 1분마다 트위터에 3개의 글을 게시하는 양과 같다.‘스마트폰’이라는 모바일 기기의 등장으로 모든 사용자가 1인 미디어를 만들며 방대한 양의 정보를 생산하고 있다. 이제 마케터들은 ‘빅 데이터’ 속에 숨겨진 비스니스 성공의 열쇠를 찾고 있다. 
 

‘빅 데이터’, SNS 키워드로 부상

지난해 8월 갑작스런 폭우로 산사태가 벌어지고 도심이 잠긴 모습을 가장 먼저 알린 미디어는 인터넷도, TV도 아닌 페이스북, 트위터라는 SNS였다. 250만명의 스마트폰 사용자들은 빠르게 폭우로 잠긴 현장의 사진과 상황을 모바일을 통해 실어날았다. 이는 그 동안 매스 미디어를 통해 일방적으로 정보를 얻었던 대중들이 스마트폰이라는 모바일을 통해 정보의 주체가 되어 데이터를 생산하고 유통하는 대표적인 사례이다.

패션 트렌드 정보사 트렌드포스트는 최근 ‘모바일 디바이스 트렌드’ 세미나를 개최, 20세기 디지털 혁명과 21세기 스마트 혁명, 그리고 현재 ‘스마트 르네상스 시대’가 도래했음을 시사했다. 스마트폰을 통한 모바일 서비스와 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 대중화가 폭발적인 정보의 생성과 실시간 유통 및 재생산을 가속시키고 있다는 것.

전 세계의 스마트폰 사용자들은 언제 어디에서 무엇을 하고 있는지 실시간으로 자신과 외부의 정보를 기록하고 있다. 트위터와 페이스북을 통해 자신과 자신을 둘러싼 환경에 대한 짧은 글을 수시로 남기고 있으며 이러한 활동 뒤에는 개인의 위치 정보를 비롯해 취향과 습관, 검색 패턴, 구매 기록 등 방대한 양의 데이터가 디지털 세계 속에 축척되고 있다. 김지현 다음커뮤니케이션 이사는 “모바일 플랫폼의 ‘소셜’, ‘로컬’, ‘서치’라는 키워드를 바탕으로 패션을 비롯한 다양한 산업분야에 적극적으로 IT를 접목하는 시도가 필요할 것”이라고 피력했다.

‘핀터레스트’, ‘킨들’… 빅 데이터 사례에 관심

이처럼 ‘빅 데이터’의 분석과 활용에 대한 중요성이 커지면서 이미 해외에서는 ‘빅 데이터’를 활용한 새로운 비즈니스 모델들이 다양하게 소개되고 있다.

지난해 미국에 등장한 ‘핀터레스트(pinterest)’는 기존 텍스트 중심에서 한 단계 진화한 이미지 중심의 SNS로 ‘빅 데이터’의 핵심인 콘텐츠 큐레이션을 적용한 대표적인 케이스이다. ‘핀(Pin)’과 ‘흥미(Interest)’를 결합, 인터넷을 통해 발견한 이미지나 자신이 촬영한 이미지 중 마음에 드는 사진을 업로드하는 형식으로 출범 1년여만에 빠른 속도의 성장세를 보이고 있다.

모바일 어플리케이션을 통해 수집된 개인의 정보들을 통해 고객행동과 소비패턴, 선호도 분석 등 빅 데이터 분석에 적용하는 경우도 있다. 

미국의 ‘판도라TV’는 무료 음악 감상 서비스를 통해 수집한 빅 데이터를 분석, 광고 수입을 극대화했다. 연령, 성별에 따라 선호하는 음악의 패턴 및 위치 기반 시스템을 통해 개개인별 맞춤 광고를 가능하게 한 것. 예를 들어 늦은 저녁 비즈니스호텔에서 컨트리 음악을 듣는 중년 남성에게는 자동차, 면도기 등의 광고를 내보내고 평일 낮 주거지역에서 음악을 재생하는 주부에게는 패션, 육아 관련 광고 팝업을 띄우는 것이다.

또 글로벌 도서 쇼핑몰 아마존은 지난해 전자책 ‘킨들’을 출시했다. 당시 업계에서는 키패드도 없고 단순히 책을 보기 위해서라기엔 실용성이 부족해 보이는 킨들의 출시에 대해 부정적인 견해가 많았다. 그러나 아마존은 이 기기의 눈에 보이는 실용성 이면의 데이터 분석에 포커스를 맞췄다. 전자책 서버에 계정을 등록한 소비자들이 남긴 북마크, 메모, 페이지 당 체류시간 등의 패턴을 분석, 그들이 선호하는 종류의 책을 알아내고 이를 아마존의 운영에 활용한 것. 또 미국 ‘스타벅스’는 주문과 결제가 가능한 모바일 어플리케이션을 통해 실시간으로 판매 상황을 분석하고 타깃 광고를 내보내 광고 효과를 높이고 있다.

 

패션업계의 ‘빅 데이터’ 활용법은?

해외 시장의 발 빠른 움직임에 이어 국내 시장 또한 ‘빅 데이터’의 초기 도입 단계에 진입했다. 전 산업군에 걸쳐 스마트폰의 위력이 입증되면서 KT, 한국도로공사 등 일부 기업들은 이미 빅 데이터 분석 시스템을 적극적으로 활용하고 있다.

소비자들의 라이프스타일, 트렌드 변화에 민감하게 반응하는 패션업계 또한 적극적인 빅 데이터의 활용이 요구된다. 그 동안 많은 패션업체들이 자사의 트위터, 페이스북 계정을 개설, 공식 홈페이지에서는 나눌 수 없는 이야기들을 업데이트하며 SNS 마케팅에 열을 올렸지만 실질적인 효과에 대해서는 의견이 분분하다. 활성화가 된 브랜드 계정도 많지 않을뿐더러 인터넷 홈페이지, 블로그를 통한 바이럴 마케팅에 비해 효과가 미미하기 때문.

그러나 이제 1차원적으로 단순히 브랜드의 소식을 알리고 소비자들의 의견을 듣는 것에 그칠 것이 아니라 SNS를 통해 발생하는 모든 데이터를 수집, 체계적으로 분석하고 데이터 마이닝하는 보다 고차원적인 활용법이 필요한 시점이다. 각종 소셜 사이트와 소셜 미디어를 적극적으로 활용, 패션 관련 콘텐츠의 분석, 패션 트렌드 점검, 예측, 고객 목소리 듣기 등 방대한 데이터를 분석할 수 있는 시스템 구축이 요구된다.

미니 인터뷰

이경일 솔트룩스 대표

효과적인 ‘빅데이터’의 분석 및 활용이 중요

 

‘빅 데이터’의 심층 분석을 위해서는 데이터에 대한 의미적 분석이 중요하다. 비정형 데이터와 정형 데이터를 의미적으로 연결하고 분석하기 위한 핵심기술인 시맨틱 기술은 솔트룩스의 가장 큰 기술 경쟁력이다. 애플의 시리(Siri), IBM의 왓슨컴퓨터, 울프람알파 등 선도적인 빅 데이터 기반의 미래형 소프트웨어 핵심 엔진이 모두 시맨틱 기술에 근간하고 있으며 이는 시맨틱 메타 데이터 자동 추출, 시맨틱 네트워크 생성, 지식 베이스 구축, 온톨로지의 활용, 논리 및 통계적 추론 등을 포함한다.

특히 최근 ‘빅 데이터’에 대한 관심이 높아짐에 따라 솔트룩스는 기존에 하둡 기반의 빅 데이터 저장, 처리라는 단편성을 넘어 비즈니스 효과를 최적화하기 위한 ‘트루스토리’라는 플랫폼을 개발, 공급하고 있다. 트루스토리는 소셜 미디어 분석에서 기업 빅 데이터 분석, 통신 및 금융 빅 데이터 분석 등 다양한 도메인을 비롯해 고객 목소리 이해, 소셜 마케팅 최적화, 여론 분석 등에 활용할 수 있다.

대표적으로 KT와 한국도로공사의 VOC 사례를 소개할 수 있다. 두 기업은 솔트룩스의 ‘비정형 빅 데이터 분석 시스템’을 통해 비정형 VOC (Voice of Customers) 데이터를 통계, 분석 기반의 텍스트 마이닝 기술을 활용해 고객 상담 정보로부터 불만, 니즈 등의 주요 이슈를 추출하고 있다. 또 상품서비스, 프로세스 측면의 연관 정보 분석 및 지속적인 모니터링이 가능하게 하는 분석시스템을 통해 고객 니즈 발굴 및 개선 활동에 효과적으로 활용하고 있다.

2012년 5월 11일 패션채널 http://www.fashionchannel.co.kr