빅데이터 분석은 필요할 때마다 그때그때 하는 것이 아니라 평소에 관심을 두고 꾸준히 들여다봄으로써 통찰력을 얻을 수 있다. 이 포인트를 잘 활용하면 스타트업도 안정된 수익 모델을 만들 수 있는 B2B 솔루션을 설계할 수 있다. 특히 빅데이터는 숨겨진 고객 요구를 발견해 매출을 끌어올릴 수 있고, 이처럼 눈에 보이는 부가 가치를 솔루션 제공자가 셰어할 수 있다. 리스크도 예측이 가능하기 때문에 대기업이 투자해야만 하는 예산을 활용, 새로운 스타트업이 도모하는 시장으로 만들 수 있다.

고객의 숨겨진 수요를 파악하는 사례로 월마트가 있다. 월마트는 고객의 구매 영수증 데이터를 분석하다가 전혀 관계없어 보이는 아기용 기저귀와 맥주가 함께 팔리고 있다는 사실을 발견했다. 그것도 주로 목요일이나 금요일에 이 같은 구매가 많이 이뤄졌다. 조사 결과 아내의 심부름을 나온 남편이 기저귀를 사면서 동시에 맥주까지 집어든 것임을 알게 됐고, 월마트는 그때부터 기저귀와 맥주를 묶어 파는 기획 상품을 내놓고 팔기 시작했다. 당연히 매출은 전에 없이 폭증했다.

이후 월마트는 빅데이터 분석에 본격 투자하기 시작했다. 고객의 지난 구매 이력이나 날씨 등 각종 데이터를 융합하고 분석해서 그날그날의 판매량을 예측했고, 그에 따라 물량도 조절했다. 그 덕분에 물류 관리도 전보다 수월해졌다. 심지어 그날 가장 많이 팔릴 물건이 무엇인지 예측할 수 있을 정도로 시스템이 발전했다.

미국에 허리케인이 닥칠 것이란 예보가 떴을 때도 월마트의 빅데이터 시스템은 그 진가를 발휘했다. 다른 상점은 급히 문을 닫기 시작했지만 월마트의 빅데이터 시스템은 플래시와 맥주가 잘 팔릴 것이라고 추천했다. 태풍이 불면 사람들이 정전과 같은 비상사태에 대비, 플래시를 사 두고 집 안에 꼼짝 않고 있으면서 맥주를 마신다는 사실을 과거 데이터에 기반을 두고 도출해 낸 것이다. 그렇게 매점 전면에 맥주와 플래시를 배치한 결과 놀랍게도 전주의 같은 요일과 대비해서 매출이 무려 7배 올랐다.

리스크 관리 또는 고객 관리 측면에서 빅데이터를 활용한 사례로는 미국의 레스토랑 PF창을 들 수 있다. PF창 경영인들은 매일 2000만개 SNS 데이터를 분석해서 매장과 관련해 어떤 이슈들이 인터넷 상에 떠돌고 있는지 파악하기 시작했다. 그러다가 주문 접수와 고객 응대를 직원 한 명이 담당하면서 고객 불만을 사고 있다는 사실을 발견했고, 그 즉시 대책 마련에 나섰다. 곧이어 PF창은 주문 전화를 받는 일은 콜센터에 일임하고 매장 직원은 고객 응대에 전념할 수 있도록 운영 방식을 바꾸는 등 서비스 질을 대폭 개선했다. 이러한 PF창의 대응은 국내 외식 업체에 시사하는 바가 크다. 요즘 고객은 불만이 있으면 업체에 얘기하기보다 그냥 SNS에 '이 매장 별로다'라고 올린다. 이런 정보들을 평소에 모니터링하지 않고 놔둔다면 매장 이미지는 회복할 수 없을 정도로 추락할 위험성이 농후하다. 인공지능 기술의 접목으로 비정형화된 데이터 분석이 자동화되고 있는 가운데 이 부분도 스타트업이 새로운 빅데이터 기반의 리스크 관리 사업 모델을 만드는 촉매제가 되고 있다.

전화성 씨엔티테크 대표이사 glory@cntt.co.kr

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