‘빅데이터 구슬’ 꿰어 보배 만드는 마법, 액셔너블 애널리틱스

고객 관련 변수, 기업이 실시간으로 알아챌 수 있다면?

위 세 상황의 공통점은 곤란한 순간, ‘흑기사’처럼 등장한 스마트폰 메시지다. 각각의 메시지에 은행과 부동산 개발 회사, 파티 업체의 명칭과 로고까지 선명히 박힌다면 광고 효과 측면에서 ‘이보다 더 좋을’ 수 없을 것이다. 그런데 여기서 생기는 궁금증 하나. 메시지를 발신한 기업은 그 순간 자사 고객이 처한 상황을 무슨 수로 알게 됐을까? 정답은 일명 ‘액셔너블 애널리틱스(actionable analytics)’. 최근 선진국 기업 경영진 사이에서 가장 뜨거운 화두 중 하나인 알고리즘 명칭이다. 해석하면 ‘실용 가치를 찾아주는 분석’ 정도가 될까?

영단어 ‘actionable’의 사전적 정의는 ‘(어떤 일에 대해) 행동을 취할 능력이 있는, 혹은 실용적 가치가 있는’이다. 자주 짝을 이루는 단어는 ‘인사이트(insight)’. 역시 사전에서 찾아보면 ‘(어떤 일에 대한) 정확하고도 깊은 이해’라고 나와있다. 예컨대 누군가 “액셔너블 인사이트가 광고에 효과적으로 쓰이면 브랜드 가치는 올라간다”고 말한다면 그 의미는 “고객의 상황을 잘 이해해 실제로 요긴하게 쓰일 수 있는 상황에서 광고가 적용되면 브랜드 가치를 높일 수 있다”가 된다.

기업 입장에서 고객 명의의 스마트폰은 그야말로 정보의 보고(寶庫)다. 고객이 지금 어디에 있는지, 어떤 행동을 하고 있으며 뭘 원하는지 등을 실시간으로 파악할 수 있다. 그뿐 아니다. 스마트폰엔 △주요 거래처 △가입 이동통신사 △신용카드 사용 내역은 물론, △신체 조건 △건강 상태 같은 사용자 신상 정보도 전부 담겨있다. 액셔너블 애널리틱스는 이 같은 스마트 기기 내 정보를 (사용자 동의 하에) 열람할 수 있다, 는 전제에서 출발하는 개념이다. 다시 말해 ‘기업이 자사 고객 정보(와 행동)에 영향을 끼칠 수 있는 변수 등의 정보를 빠르게 분석, 개별 고객에게 딱 맞는 광고나 서비스를 제공하는 알고리즘’을 일컫는다.

사실 액셔너블 애널리틱스의 효용과 가치는 지난 회차 스페셜 리포트 ‘온라인 광고, 변화상을 읽으면 지향점이 보인다’의 메시지와도 일정 부분 맞닿아있다. 요즘 소비자는 더 이상 기업이 제공하는 광고 콘텐츠를 가만히 앉아서 수용하지 않는다. 변화무쌍한데다가 선택 가능성마저 무한한 뉴미디어의 속성상 조금이라도 마음에 안 들면 얼마든지 다른 콘텐츠를 찾아 떠나버릴 수 있기 때문이다.

소비자는 미풍에도 이리저리 나부끼는 마른 잎새 같은, 또 끊임없이 모습을 바꾸며 왔다 가버리는 바닷물결 같은 존재다. 도무지 한 지점에 붙들려 있지 않으려는 그 마음, 무슨 수로 사로잡을 수 있을까? 지난 회차 스페셜 리포트에서 살펴본 내용에 따르면 대안은 네이티브(native) 광고와 스토리텔링(storytelling) 광고 등 크게 두 가지다[1]. 하지만 오늘날 효과 측면에서 더 인정 받는 형태는 단연 후자다. ‘이야기로 포장된 광고’에 대한 반감 없이 단시간에 긍정적 브랜드 이미지를 각인시킬 수 있기 때문이다. 그리고 액셔너블 애널리틱스는 그 단계에서 썩 괜찮은 솔루션으로 제안되는 대표적 기술이다.

여러 데이터 폭넓게 결합시켜 ‘실용성’ 더한 분석 기법

액셔너블 애널리틱스에 활용되는 기술은 빅데이터다. 당초 ‘그저 엄청 많은(big) 정보(data)’쯤으로 인식돼온 빅데이터가 ‘활용 가능성이 무궁무진한 첨단 컴퓨터 기반 기술’로 재조명되기 시작한 건 2008년 무렵[2]. 이후 약 10년간 무수한 빅데이터 기반 알고리즘이 개발돼왔다. 인터넷 포털 서비스 검색 창에서 검색 서비스를 이용할 때 흔히 경험할 수 있는 검색어 자동 완성 기능이 대표적 예. 온라인 쇼핑 애플리케이션(이하 ‘앱’)에서 뭔가를 구매하면 그 다음부터 계속 따라 다니는 유사 제품 광고, 대부분의 SNS가 보유한 ‘친구 추천’ 서비스 등도 이 같은 알고리즘이 적용된 결과물이다.

빅데이터 기반 알고리즘의 핵심은 ‘맥락적 연관성(contextual connectivity)’에 있다. 아무리 많은 데이터도 그 자체로선 아무런 기능이 없다. 굳이 비유하자면 ‘꿰어지지 않은 구슬 서 말’과 같다. 당신이 웨어러블 기기에 탑재된 신체 상태 모니터링 앱을 연 후 조깅을 시작했다고 가정해보자. 그와 동시에 혈압·체온·맥박 등 당신의 데이터가 웨어러블 기기를 거쳐 클라우드에 저장된다. 하지만 그 정보만으론 할 수 있는 게 없다. 동일 클라우드에 저장돼있던 데이터가 여기에 결합되고 당신의 나이·성별·병력·가족력과 최근 신체(활동) 상태까지 연관되면 그제서야 데이터는 ‘의미’라는 외피를 두르게 된다. 이때 의미란 이를테면 이렇게 정리되는 문장이다. ‘당신은 최근 운동할 시간이 없을 정도로 격무에 시달린 나머지, 줄어든 근육량을 보충하기 위해 사흘 전부터 조깅을 시작했다.’

데이터가 좀 더 폭넓게 결합되면 그때부턴 실용성이 부여된다. 조깅 장소의 대기 질 상태, 즉 기온·습도·오염도 같은 맥락이 더해지면 운동 상태의 쾌적함 여부를 판단할 수 있게 되는 것이다. (여기까진 최신 헬스 모니터링 앱에 실제로 탑재된 기능이다.)

액셔너블 애널리틱스 적용 앱이라면 여기서 한 걸음 더 나아간다. 당신이 조깅을 시작한 후부터 일어나는 신체적 변화가 앞서 말한 데이터들에 실시간으로 통합, 분석되기 때문이다. ‘호흡이 갑자기 빨라지고 맥박이 불규칙해지기 시작하며 그 진행 속도마저 심상치 않은’ 상황이 발생했다고 치자. 당신이 착용한 웨어러블 기기는 시끄러운 경고음, 또는 요란한 진동 자극으로 당신에게 “지금 당장, 최소 5분간 휴식을 취하고 심호흡을 시작하라”는 메시지를 보낼 것이다. 그 지시에 따라 심호흡을 몇 차례 하면 신체 상태가 평정을 되찾는다. 이번엔 “이제 보통 속도로 걷기 시작하라”는 메시지가 뜬다. 그 과정을 통해 당신은 어쩌면 발생했을지 모를 심장 발작을 피했을 수 있다. 사용자를 심도 있게, 제대로 이해한 후 신속하게 올바른 결정을 내려준 앱 덕분이다.

헬스케어 서비스, 기업 내 의사결정 등 적용 분야 다양

액셔너블 애널리틱스는 광고 분야에서 그 효과가 가장 두드러지게 나타나고 있다. 하지만 꼭 광고에만 적용되는 개념은 아니다. 위 사례에서처럼 헬스케어 분야에서도 탁월한 효과를 발휘할 수 있다. 실제로 타라 그래보스키(Tara Grabowsky) HVH[3] 최고의료경영인(Chief Medical Officer, CMO)은 사전 징후를 포착하기 어려운 병, 이를테면 △근위축성 축색경화증(일명 ‘루게릭병’) △다발성 경화증 △비알콜성 지방간질환 등에 대해 “일반적 병례(病例)와 개인의 병력, 신체 상태 등을 종합적으로 고려해 진찰과 동시에 실행에 옮길 수 있는 진단을 내린다”며 “임상 경험 결과, 바로 이 단계에서 액셔너블 애널리틱스가 유용하게 쓰일 수 있단 사실이 밝혀졌다”고 말했다.

액셔너블 애널리틱스의 적용 가능성은 이 밖에도 무궁무진하다. 기업을 예로 들어보자. 회사에선 ‘여러 옵션 중 하나를 선택해야 하는’ 상황이 끊임없이 벌어진다. 어떤 제품을 생산할 건지, 그 제품 제조에 필요한 원자재를 ‘언제 어디서 얼마나’ 구입할 건지, 관련 업무를 누구에게 맡길 건지 등등 회사 일은 하나부터 열까지 모두 선택의 연속이다. 그리고 이런 결정은 종종 ‘지체 없이, 즉각’ 내려져야 한다. 자연히 결정권을 지닌 책임자는 자신이 내리는 결정이 매번 옳은지 여부를 놓고 엄청난 심리적 압박을 느낄 수밖에 없다. 액셔너블 애널리틱스는 바로 그럴 때 모든 정보를 조합, 책임자가 최선의 결정을 내릴 수 있도록 정보를 제공한다.

온라인 마케팅 정보 분석 웹사이트 마케츠앤드마케츠에 따르면 글로벌 데이터 분석 시장 규모는 2016년 현재 47억6000만 달러(약 5조4000억 원) 수준이다. 이 수치는 2021년이면 234억9000만 달러(약 26조5200억 원)에 이를 전망이다. 연평균 성장률[4]로 계산하면 매해 37.6%씩 성장하는 시장인 셈이다. 실로 거대한 ‘퍼플 오션’이며, 이 대양(ocean)을 선점하기 위한 물밑 경쟁은 이미 시작됐다. 그리고 그 한복판엔 액셔너블 애널리틱스가 자리 잡고 있다.

ICT 생태계서 벌어지는 ‘공진화’, 그 최전선에 우뚝 서다

위 발언은 환경과 생명 분야에서 탁월한 저술로 잘 알려진 마이클 폴란(Michael Pollan) 미국 캘리포니아대학교 버클리분교(UC Berkeley) 대학원 교수(저널리즘 전공)가 남긴 명언이다. 그런데 이 얘기, 과연 야생에만 해당할까. 그의 진단은 정보통신기술(ICT)을 기반으로 하는 현대 사회 생태계에도 정확히 적용된다. 인터넷이 실용화되면서 데이터 양은 엄청난 속도로 늘었다. 그와 동시에 데이터 저장·처리 기술이 등장했고, 기술 개발에 따른 환경 변화는 소비자 행태를 변화시켰다. 문제가 생기면 그걸 극복하기 위한 기술이 나오고, 그 기술은 다시 생산자의 행동 방식을 바꾸는 식(式)이다. 폴란 교수가 언급한 공진화 과정과 똑 닮았다. 어쩌면 액셔너블 애널리틱스는, 저항과 정복이 쉼 없이 맞서는 ‘데이터 프로세싱’ 장르의 최전선에 위치한 춤사위인지도 모르겠다.

[1] 두 광고의 정의와 특성 비교는 해당 콘텐츠(바로 가기는 여기 클릭)를 참조할 것
[2] 길 프레스(Gil Press)의 포브스(Forbes) 기고문 “빅데이터의 아주 짧은 역사(A Very Short History of Big Data)”에서 발췌(2013. 5. 9<현지 시각>)
[3] 미국 필라델피아에 본사를 둔 의료 서비스 예측·분석 전문 기업
[4] Compound Annual Growth Rate(CAGR). ‘연평균복합성장률’이라고도 하며, 특정 대상이 매년 일정한 성장률을 지속한다고 가정했을 때 환산한 평균 성장률을 일컫는다