Wharton School의 George Day와 David Reibstein 교수는 그들의 paper‘Closing the Marketing Capability Gap’에서 시장 및 소비자의 요구와 이러한 요구를 충족시키는 기업의 능력간에 단절이 있다고 주장하고 점점 커져가는 Data의 홍수, 지식을 공유하는 기술의 발달, Social networking, 요구가 많아지는 소비자들 그리고 성공적으로 고객 기반을 구축해 가는 기업들에 대해 이야기 하고 있다.
Day가 말하는 Gap이 발생하는 이유는 두 가지가 있는데, 하나는 Data의 홍수 때문이다. Data는 18개월마다 두 배씩 쌓여가는데, 실제 Data를 활용하는 능력은 아마 매년 약 2% 정도 증가하고 있다고 한다. 대부분은 지식이나 통찰력으로 전환되지 못하며 활용되지 못하는 Data로 남아 있다는 것이다. 그리고 그가 ‘Splinternet’이라고 지칭하는 것처럼, 인터넷과 모바일의 발달로 Media가 분열되고 소비자 니즈의 다양화로 인해 Mass Market이 지속적으로 분리되어 작은 Niche Market으로 남게 됨에 따라 시장과 마케터들은 혼란에 빠져있고 이러한 변화에 압도 당하고 있다는 것이다. 물론 선택 가능한 매체의 수가 늘어나고는 있지만 이것이 또한 기업들과 마케터들을 억누르고 있다. 기업과 마케터들은 이러한 변화와 싸우고 있는 것이다.
한없이 쌓여가는 Data를 잘 활용하지 못하는 이유
이러한 Data를 잘 활용하지 못하는 이유는, 마케팅을 담당하는 마케터들이 주로 Sales(영업)을 해 왔던 사람들이기 때문이라고 한다. 그들은 고객들과 대화를 통해 고객이 누구인지 알고 고객이 무엇을 느끼는지 잘 이해한다고 판단하기 때문에 그들에게는 고객의 목소리, 고객의 평가 등의 Data나 이를 통한 마케터들의 이해와 공감이 어쩌면 필요 없다고 느꼈을 것이다. 따라서 그들은 그들의 경험을 믿었고 마케터들이 이전에 해 왔던 Data 중심의 접근 방법들을 고의적으로 잊어버리려고 노력했던 것 같다. 아마 최근 마케팅의 전반적인 트랜드가 Data나 논리보다는 감성과 창의력을 중요시 하면서 그 중심으로 옮겨가면서 Data를 경시하는 잘못된 경향이 생겨난 것도 이러한 상황을 부채질한 것으로 판단된다. 요즈음 기업들을 돌아보면 Creative에 너무 의존하려는 경향이 있다. 정보의 홍수 속에서 소비자들을 자극할 수 있는 creative가 필요하다는 것을 인정하지만, 방향성에 대한 논리적 근거없이 Creative에만 의존하려는 경향이 강하다는 인상을 지울 수 없다. Creative는 전략의 방향성을 결정하는 것이 아니라 표현하는 방식을 결정하는 수단이라는 점을 명심해야 한다. 경쟁자 대비 경쟁력을 확보하거나 시장을 지배할 수 있는 전략이 논리적으로 설정된 이후에, 그 방향성 아래에서 효과적으로 전달하기 위한 Creative가 필요한 것이다.
수집한 Data를 잘 활용하는 세 가지 능력
그렇다면 어떻게 하면 주체할 수 없을 정도로 쏟아지는 정보와 Data를 잘 활용할 수 있을까? Day교수는 SNS, 지식 공유 혹은 검색엔진 등을 통해 기업이 활용할 의지를 갖고 자신들만의 Data base를 만들어 내고 이들을 활용한 준비를 한다면 수집된 Data들은 분명 좋은 정보가 될 수 있다고 한다. 그리고 이러한 Data를 잘 활용하려면 Data를 체계적으로 분류하고 해석하는 기술이 필요한데, 이를 위해서는 세 가지 능력이 필요하다고 한다. 첫 번째는 시장을 이해하는데 게을리하지 않는 것(Vigilant Market Learning)이다. 이는 Data나 정보를 통해 시장의 현상을 재빨리 파악하는 능력과 모든 정보를 동등한 비중으로 보지 않고 중요한 정보를 선별해 내는 능력이다. Data를 통해 파악된 현상이 정말 주의를 기울여야 할 신호인지 찾아내는 능력이다. 드물지 않게 시장에 새로 부각된 이슈를 잘못된 판단으로 무시해 버리는 경우가 발생한다는 것이다. 웰빙 트랜드가 지속될까? 라면 시장에서 맑은 국물 시장이 성장할 것인가? 스마트폰이 일순간의 트랜드가 아니라 시장의 중심으로 자리잡게 될 것인가? 아파트나 자동차 등 내구재 시장에서 사회적 가치보다 개인적 가치를 중시하는 태도가 지속될 것인가? 이를 판단하는 능력은 오랜 시장 경험과 시장의 흐름을 판단하는 해안 그리고 많은 Data와 정보를 다루어 온 경험으로부터 창조된다. 즉 Data를 체계적으로 분석해 내는 능력이 있거나 그렇지 않다면 오랜 경험을 통해 시장을 제대로 파악할 수 있는 해안이 있거나, 혹은 시장의 흐름을 바꿔놓고 시장을 자사가 유리한 쪽으로 이끌고 갈 능력, 일종의 리더쉽과 시장의 흐름을 확인하기 위한 강한 네트워크 능력 등이 요구된다. 시장의 흐름을 잘 파악하는 능력은 이와 관련된 전문가가 없다면 시장을 얼마나 철저하게 Tracking해 왔는가가 결정한다.
두 번째는 시장 변화에 대응하여 시장 실험(Adaptive Market Experimentation)을 통해 전략 방향성을 설정해 가는 능력이다. 즉 시장 변화에 대응하기 위해 일종의 시장 실험을 거쳐 최적의 대응 방법을 찾아내는 기술이다. 아무리 다양한 실험을 한다고 하더라도 결과를 해석할 능력이 없다면 아무 소용이 없다. 누적된 Data를 통해 결과를 해석할 수 있는 체계를 갖추고 있거나 Data를 활용할 수 있는 정보로 해석할 능력을 갖고 있다면 다양한 시장 실험을 통해 최적의 솔루션을 찾아낼 수 있을 것이다. 결국 Data의 누적과 Data와 관련한 많은 경험이 필요하다는 말이다.
세 번째는 이러한 문제를 해결하거나 Data를 활용하는 기술을 적용하는데 있어서, 사내에 관련 분야에 전문가를 보유하고 있지 않다면 사내의 인력만으로 독자적으로 해결하려 하지 말고, 그 분야에 전문적인 능력을 가진 외부 전문가들을 활용하라는 것이다. 일반적으로 Data를 다루고 해석하고 중요한 정보를 선별하고 이를 활용하는 능력은 일반적인 기업보다는 이를 전문으로 하는 전분 집단이 있기 때문에, 오히려 내부에서 이를 해결하려고 하기 보다는 좋은 파트너를 찾는데 더 많은 노력을 기울이는 것이 보다 현명하다고 지적한다.
중요한 정보와 그렇지 않은 정보 가려내기
일반 고객들은 내면의 생각과는 달리 사회적인 발언을 하는 경우가 종종 있다. 자동차를 살 때 중요하게 생각하는 것은 대부분 성능이라고 말하지만 사실은 가격이나 디자인일 가능성이 높다. 일반 소비재들도 늘 사용해 왔기 때문에 선택하지만 특정 이유를 굳이 말하려고 한다. 즉 일반적으로 소비자들은 그런 질문을 받을 때 잠재의식 속에서 정답 즉 가장 이상적인 대답을 해야 한다고 생각하기 때문이다. 이처럼 일반 소비자들은 정답을 말하기 위해 혹은 다른 의도를 가지고 왜곡된 정보를 노출하는 경우가 많기 때문에, 리서치 Data나 Blog 등에서 수집되는 정보는 사실 그대로 받아들이기 어렵다 이러한 경우는 대부분 일정한 패턴이 있다. 따라서 중요한 정보와 그렇지 않은 정보를 가려내는 가장 현실적인 방법은 패턴이 있는지를 확인하는 것이다. 이러한 잘못된 정보, noise를 제거하고 정말 주의를 기울여야 할 정보를 찾아내는 것이 중요하다. 그리고 개인의 정보보다 집단의 정보가 더 중요하다고 판단하는 것도 무리가 있다. P&G가 Febreze를 런칭했을 때 거의 실패할 뻔한 사례가 있다. 한 여성이 ‘Febreze를 사용했더니 키우던 카니라아들이 죽었다’고 블로그에 올렸다고 한다. 이 정보는 인터넷을 통해 순식간에 퍼져나갔으며 P&G는 많은 노력 끝에 그 여성을 찾아내서 진실이 아님을 밝혀냈고(사실은 카나리아들이 나이가 들어 병으로 죽었다고 함) 오히려 이를 인터넷을 통해 확산하여 반전의 기회를 얻을 수 있었다고 한다. 만약 P&G가 많은 사람의 이야기가 아니기 때문에 무시해 버렸다면 엄청난 결과를 초래할 수 있었을 것이다. 결국 특정 정보에 대해 누가 얼마나 많은 사람이 관련되는가가 아니라 어떤 메시지인가로 중요한 정보와 아닌 정보를 가려내는 기술이 필요한 것이다.
Data 기술을 활용하여 고객과 치밀한 관계를 형성하라
IBM은 전세계 1,700명의 CMO들에게 보내는 메시지를 통해, 시장뿐만 아니라 고객 한 사람 한 사람을 이해하여 고객과 친밀감을 형성하고 단순한 거래로 보지 말고 고객과 관계를 형성하는데 초점을 맞추라는 가이드라인을 내렸다고 한다. 그런데 기업은 Data 기술을 통해 고객과 관계를 형성할 수도 있다. Tesco의 경우 멤버쉽카드를 운영하면서 고객 정보를 수집하고 이를 활용하여 개인의 특성과 지역 특성을 반영한 맞춤형 메시지와 쿠폰 등을 고객에게 발송한다. 새로 결혼한 부부에게는 그들에게 필요한 서비스를 제시하고 새로 아이를 가진 부부에게는 신생아와 관련된 쿠폰을 발송해 준다. 고객들은 이러한 서비스에 대한 어떻게 반응할 곳인가? 물론 사생활을 침해한다는 이유로 이러한 서비스를 싫어하는 사람들도 있을 것이다. Groupon은 맞춤형 프로모션을 제공하지 못한다. 각각의 프로모션이 우수하다고 하더라도 고객의 입장에서는 나에게 필요하지도 않은 프로모션 메시지를 받고 메시지를 지우느라고 시간을 낭비하고 싶지는 않을 것이다. 대부분의 고객들은 이중적인 태도를 가지고 있다. 즉 나의 사생활은 침해받지 않으면서 나에게 유용한 서비스 혜택을 누리고자 할 것이다. 이를 해결해 주는 것이 바로 Data인 것이다. 이러한 Data의 힘으로 고객의 불편을 적게 하면서 많은 혜택을 전달해 줌으로써 고객과 더 좋은 관계를 형성할 수 있는 기회를 얻게 된다.
Mutual Commitment based upon Mutual Rewards
이러한 노력은 기업과 고객 모두에게 상호 혜택(Mutual Benefit)으로 작용한다.기업의 활동은 고객과 상호 이해를 바탕으로 서로에게 혜택을 주는 관계가 되어야 한다. 이러한 관계가 지속되기 위해서는 기업들은 고객과 관계에서 투명성을 가져야 한다. 기업은 고객을 진정으로 이해하기 위해서 투자하고 고객이 정말로 원하는 맞춤형 서비스를 제공하여야 한다. 그 결과로 고객은 기업이 그들을 이해하려고 한다는 점을 느끼게 되고 상호 니즈가 충족되는 것이다. 이것이 Mutual Commitment based on Mutual Rewards인 것이다. 이러한 고객의 이해와 맞춤형 서비스는 결국 고객 정보를 통해 이루어지는 것이다.
<관련 Paper: http://knowledge.wharton.upenn.edu/article.cfm?articleid=2870>
