알파고의 충격이 빅데이터 열풍으로
2016년 3월 9일은 전세계를 충격에 빠져들게 한 날, 빅데이터와 딥러닝으로 무장한 '기계 대표' 알파고에 의한 '인간대표' 이세돌의 첫 패배로 기록된 날이다. 하지만 바로 그 순간, 대한민국은 물론 전 인류는 즉각적으로 빅데이터의 중요성을 각인하게 되었다. 이후 1년도 되지 않는 짧은 시간 동안 대한민국의 모든 기업들은 앞다투어 빅데이터 분석을 도입하고 있으며, 이러한 대규모 지각변동은 광고시장 역시 당면해 있는 현실이다.
빅데이터 도입에 가장 적극적인 분야는 금융업계이다. 신한은행은 국내 최초로 빅데이터 센터를 설립하였다. 하루 5만여건의 콜센터 데이터, 모바일 채팅 및 이메일 상담을 데이터에서 키워드를 분석해 맞춤상품을 개발하고 있으며, 무인 상담 시스템 구축에도 박차를 가하고 있다. KEB하나은행 역시 빅데이터 기반 상담 시스템을 개발중이며, 타 은행들도 거래 기업의 매출/매입액, 거래처 및 카드 내역 빅데이터를 분석, 기업의 위험을 예측함으로써 금융의 안정성을 높이고 있다.
유통업계 또한 빅데이터가 2017년 핫 이슈이다. 고객의 온라인 거래 데이터와 오프라인 거래 데이터를 결합, 온-오프라인 매장을 통합하여 소비자가 언제 어디서든 같은 매장을 이용하는 것처럼 느끼며 구매할 수 있도록 하는 '옴니채널'쇼핑의 구축이 롯데그룹의 화두이다.
금융 및 유통시장에서 활용하고 있는 '고객거래 빅데이터'는 회사가 소비자와의 직접 거래를 통해 보유하고 있는 자체 자산이다. 그러나 고객과 직접 거래를 하지 않는 광고회사의 빅데이터 활용방법은 다른 시장들과는 다를 수 밖에 없다. 현재 대홍기획 등 광고회사들이 분석하고 있는 빅데이터는 SNS및 온라인 시장들과는 다를 수 밖에 없다. 현재 대홍기획 등 광고회사들이 분석하고 있는 빅데이터는 SNS및 온라인의 실시간 여론인 '소셜 빅데이터'가 주를 이룬다. "그렇다면, 광고에서는 빅데이터로 무엇을 할 수 있지?"라는 질문이 현실적으로 쏟아지고 있다.
'소셜 빅데이터'분석이 광고시장을 변화시킬 새로운 가능성을 제시한 사건은 2016년 11월 8일, 도널드 트럼프의 대통령당선이다. 이 결과가 충격적인 이유는 모든 여론조사가 입을 모았던 '힐러리 당선'이라는 예측이 틀렸다는 점이다. 하지만 데이터에 근거하여 분석한 결과는 흔들림 없이 트럼프의 당선을 가리키고 있었다. 이것을 알파고에 이어, 빅데이터가 그 해 두 번째로 전세계를 놀라게 한 사건이다.
아메리카 대학의 릭트먼 교수는 120년간의 미국 대선 데이터를 모두 분석해 대선 예측 모델을 완성했다. 여론조사나 전문가의 의견을 배제, 오직 데이터에 근거한 그의 예측 모델은 도널드 트럼프까지 10번 연속하여 대선 결과를 정확하게 예견했다.
세종대학교 빅데이터 MBA학과 우종필 교수는 소셜 빅데이터 분석을 통해 2016년 미국 대선 괄과를 적중시켰다. 1000명을 대상으로 한 여론조사는 유권자 0.00001%의 표심에 불과하지만, 하루에도 수십만 명의 유권자들이 속마음을 SNS에 쏟아내고 있는 것이 이 사안에서 소셜 빅데이터 분석이 정확했던 이유이다. 24시간 정보와 연결된 시대, '한정된 장소와 시간에 소수의 표본을 직접'조사하는 방식은 대표성을 가지지 못할 뿐만 아니라 다양한 왜곡가능성도 존재한다. 특히 윤리성이나 도덕성과 연관된 이슈에 관해서는 더욱 그렇다.
한국과 미국의 SNS 문화는 다른 점이 많으며, 두 언어의 구조에도 큰 차이가 있으므로 이 사례를 한국의 시장상황에 바로 적용하기에는 한계가 있다. 하지만 소셜 빅데이터 분석으로 소비자의 심리를 정확히 예측했다는 사실은 분명하며, 이는 광고시장의 변동에 새로운 답을 제시해야 할 대홍의 2017년에도 시사점을 주고 있다.
빅데이터 도입에 가장 적극적인 분야는 금융업계이다. 신한은행은 국내 최초로 빅데이터 센터를 설립하였다. 하루 5만여건의 콜센터 데이터, 모바일 채팅 및 이메일 상담을 데이터에서 키워드를 분석해 맞춤상품을 개발하고 있으며, 무인 상담 시스템 구축에도 박차를 가하고 있다. KEB하나은행 역시 빅데이터 기반 상담 시스템을 개발중이며, 타 은행들도 거래 기업의 매출/매입액, 거래처 및 카드 내역 빅데이터를 분석, 기업의 위험을 예측함으로써 금융의 안정성을 높이고 있다.
유통업계 또한 빅데이터가 2017년 핫 이슈이다. 고객의 온라인 거래 데이터와 오프라인 거래 데이터를 결합, 온-오프라인 매장을 통합하여 소비자가 언제 어디서든 같은 매장을 이용하는 것처럼 느끼며 구매할 수 있도록 하는 '옴니채널'쇼핑의 구축이 롯데그룹의 화두이다.
금융 및 유통시장에서 활용하고 있는 '고객거래 빅데이터'는 회사가 소비자와의 직접 거래를 통해 보유하고 있는 자체 자산이다. 그러나 고객과 직접 거래를 하지 않는 광고회사의 빅데이터 활용방법은 다른 시장들과는 다를 수 밖에 없다. 현재 대홍기획 등 광고회사들이 분석하고 있는 빅데이터는 SNS및 온라인 시장들과는 다를 수 밖에 없다. 현재 대홍기획 등 광고회사들이 분석하고 있는 빅데이터는 SNS및 온라인의 실시간 여론인 '소셜 빅데이터'가 주를 이룬다. "그렇다면, 광고에서는 빅데이터로 무엇을 할 수 있지?"라는 질문이 현실적으로 쏟아지고 있다.
'소셜 빅데이터'분석이 광고시장을 변화시킬 새로운 가능성을 제시한 사건은 2016년 11월 8일, 도널드 트럼프의 대통령당선이다. 이 결과가 충격적인 이유는 모든 여론조사가 입을 모았던 '힐러리 당선'이라는 예측이 틀렸다는 점이다. 하지만 데이터에 근거하여 분석한 결과는 흔들림 없이 트럼프의 당선을 가리키고 있었다. 이것을 알파고에 이어, 빅데이터가 그 해 두 번째로 전세계를 놀라게 한 사건이다.
아메리카 대학의 릭트먼 교수는 120년간의 미국 대선 데이터를 모두 분석해 대선 예측 모델을 완성했다. 여론조사나 전문가의 의견을 배제, 오직 데이터에 근거한 그의 예측 모델은 도널드 트럼프까지 10번 연속하여 대선 결과를 정확하게 예견했다.
세종대학교 빅데이터 MBA학과 우종필 교수는 소셜 빅데이터 분석을 통해 2016년 미국 대선 괄과를 적중시켰다. 1000명을 대상으로 한 여론조사는 유권자 0.00001%의 표심에 불과하지만, 하루에도 수십만 명의 유권자들이 속마음을 SNS에 쏟아내고 있는 것이 이 사안에서 소셜 빅데이터 분석이 정확했던 이유이다. 24시간 정보와 연결된 시대, '한정된 장소와 시간에 소수의 표본을 직접'조사하는 방식은 대표성을 가지지 못할 뿐만 아니라 다양한 왜곡가능성도 존재한다. 특히 윤리성이나 도덕성과 연관된 이슈에 관해서는 더욱 그렇다.
한국과 미국의 SNS 문화는 다른 점이 많으며, 두 언어의 구조에도 큰 차이가 있으므로 이 사례를 한국의 시장상황에 바로 적용하기에는 한계가 있다. 하지만 소셜 빅데이터 분석으로 소비자의 심리를 정확히 예측했다는 사실은 분명하며, 이는 광고시장의 변동에 새로운 답을 제시해야 할 대홍의 2017년에도 시사점을 주고 있다.
인간이 빅데이터를 자유롭게 이용하게 된다면,
우리가 두려워하는 4차 산업혁명의 시대는
놀라운 기회로 탈바꿈할 것이다.
우리가 두려워하는 4차 산업혁명의 시대는
놀라운 기회로 탈바꿈할 것이다.
빅데이터 활용은 마케팅 혁명의 계기
최근의 클라이언트들은 처음부터 데이터에 기반한 전략을 요구하는 경향을 띤다. 대홍기획은 이미 소셜 빅데이터 툴인 디빅스(D-BIGS)를 도입, 데이터에 기반한 전략으로 효과적인 캠페인을 진행하고 있다. 이후에 우리가 위치, 행동, 구매 등의 다양한 빅데이터도 직접 분석할 수 있게 된다면, 상상하지 못했던 시너지로 시장을 앞서가게 될 것이라고 생각한다.
빅데이터가 만들 세상의 '무인 고객상담 시스템', '점원이 없는 쇼핑몰'등 편리함은, 동시에 인간의 일자리에 대한 위협으로 다가오고 있다. 그러나 마부가 사라진 대신 수많은 운전자가 생겨났듯이, 모든 단계의 산업혁명들은 그 혁명에 적응한 사람들에게 더 많은 직업을 제공해왔다. 인간이 빅데이터를 자유롭게 이용하게 된다면, 우리가 두려워하는 4차 산업혁명의 시대는 놀라운 기회로 탈바꿈할 것이다.
충격적이던 알파고와 이세돌의 대결 결과에 대해 구글 CEO 순다 피차이가 "이것은 '인간'대 '기계'의 구도가 아니라, '인간과, 인간이 만들어 낼 수 있는 모든 도구'대 '우리를 둘러싸고 있는 어렵고 복잡한 문제들"이라고 해석한 것은 미래를 준비하는 우리의 자세에 많은 시사점을 준다.
