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빅데이터 분석과 모바일 비즈니스 활용전략

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한국정보산업연합회 주최 "모바일 비즈니스 인사이트 세미나" (2012년 3월 8일) 발표자료

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빅데이터 분석과 모바일 비즈니스 활용전략

  1. 1. 모바일 비즈니스 인사이트 세미나2012. 3. 8. 15:20~15:50 SERI 채승병 수석연구원
  2. 2. “BIG” 데이터?스마트환경과 빅데이터 분석의 중요성선진기업의 빅데이터 분석 및 활용 동향한국기업에 주는 시사점 1
  3. 3. 2
  4. 4. 스마트환경 정착으로 ‘연결’이 보편화자료: Gartner (2010); Cisco (2011) 3
  5. 5. ‘연결’의 성장은 데이터의 폭증을 유발N개의 독립된 존재가  N2개의 상호 연결로 확장연결 관계를 따라 소통이 이뤄지며 데이터는 급팽창 4
  6. 6. 디지털 공간의 데이터 단위부터 一新 Petabyte = 106GB, Exabyte = 109GB, Zettabyte = 1012GB 같은 단위가 보편화자료: Washington Post (2011); EMC (2010) 5
  7. 7. 데이터의 질적인 성격도 변화 비정형(unstructured) 데이터가 대부분을 차지: 현재는 80%, 미래는 90% 수준까지자료: 週刊ダイヤモンド (2012) 6
  8. 8. 데이터 유통 속도도 더욱 빨라지는 상황자료: SocialFlow (2011) 7
  9. 9. 크기 unstructured semi-structured Big, Complex, High-Velocity, structured Wide Variety 시간자료: IDC (2011) 8
  10. 10. ‘Big Data’의 추세는 당분간 무한질주더 많은 연결과 데이터는 하드웨어가 따라잡기 버거운 수준  “BIG” 데이터의 시대자료: 日經エレクトロンクス (2011) 9
  11. 11. Harnessing ‘Big Data’ 데이터 폭증과 함께 관리, 분석을 위한 요소기술 또한 급속하게 발전 중 자료: 日經ビジネス (2011) 10
  12. 12. and HOT 11
  13. 13. WHY 12
  14. 14. 2012壬 辰 13
  15. 15. 2012, 그리고 향후 10년 低. 成. 長. 14
  16. 16. 글로벌 금융위기  유럽 재정위기구조적 함정에서 단기 탈출이 곤란한 세계경제대외의존도가 높은 한국경제의 활로도 부족(%) 한국 경제성장률 추이 12 연평균성장률 : 7.5%10 (1991~1997년) 8 연평균성장률 : 4.4% 6 (1998~2008년) 연평균성장률 : 3.5% (2009~2012년 전망) 4 2 0 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 -2 -4 외환위기 재정위기 -6 자료: 한국은행, ECOS.; 경제연구소 향후 저성장 체제에 대한 대비 필요 15
  17. 17. 기업 입장에서는…… 알면서도 갈 수밖에 없다!超경쟁이 만성화되는 함정 16
  18. 18. 新사업이래야 거기서 거기최근 주요 기업들의 사업전략 쏠림 현상 (예시)  2000년대 들어 존슨앤존슨, GE, 필립스, 지멘스 등의 기업들이 공격적인 M&A로 헬스케어 부문을 헬스케어, 선도 육성하여 높은 실적을 달성 의료장비  최근에는 파나소닉, 삼성전자 등도 전자부문의 성장 한계를 극복하고자 헬스케어 부문으로의 진출을 선언  OCI, KCC, 웅진 등이 태양광발전 원료인 폴리실리콘 사업을 선점해 시장에서 각광 태양에너지  삼성, LG, 한화 등이 그룹 차원에서 태양광산업 수직계열화 달성을 위해 폴리실리콘 사업 진출 선언  공급과잉 우려 가중참고자료: 태양광산업, ‘공급과잉 먹구름’ (한국경제) 등 ‘블루오션’은 없다 17
  19. 19. 환상보다는 정교함이 요구1%의 현실 99%의 현실 18
  20. 20. ‘모바일’, ‘스마트’ 붙는다고 예외일까요? 19
  21. 21. 이미 ‘고객의 시대’에 진입자료: Forrester (2011) 20
  22. 22. 점점 스마트해지는 고객이 증가 IBM의 13개국 3만 명 고객에 대한 설문조사 결과…… • 스마트한 고객은 디지털화된 고객이다: 디지털 기기의 사용을 당연하게 생각 • 가정이 가상화 되었다: 물리적으로 같이 사는 사람 이상을 위해 쇼핑 • 수입과 쇼핑에 대한 태도가 각기 다르다: 소득 수준에 상관 없이 쇼핑 시 검색 비중 높음 • 스마트한 고객은 먼저 가족과 친구들의 의견을 듣는다: 소셜 미디어 활용 • 스마트한 고객은 대접받기를 원한다: 더 쉽고 편리하게, 누군가의 조언은 싫음 • 스마트한 고객은 뭔가 다르게 쇼핑한다: 디지털 기기 활용, 비선형적 의사결정 과정 • 스마트한 고객은 높은 (체감) 영향력을 원한다자료: IBM (2011) 21
  23. 23. 기업-고객, 고객-고객 관계가 네트워크로 발달하며 고객의 의사결정 프로세스도 변화 AISAS Online Consumer Behavior Model 과거의 좋은 경험, 기업의 일방적 마케팅은 빨리 잊고 주변과의 상호작용에 크게 좌우자료: McKinsey Quarterly (2009); Dentsu (2009) 22
  24. 24. 고객에 대한 기민한 이해가 향후 10년을 좌우 기술적인 장벽은 빠르게 극복되고 있으며 ‘행동’이 필요자료: Gartner (2010) 23
  25. 25. ‘WHAT’만 주목하지 말고 ‘WHY’를 알아내야 HOW?BIG data의 체계적 분석으로 24
  26. 26. 모바일 비즈니스에서 ‘Big Data’ 활용은 필연 핵심 활동영역인 모바일의 주도권을 잡기 위해서는 고객의 ‘컨텍스트’에 대한 이해가 필요자료: Gartner (2010) 25
  27. 27. 이러한 시대를 살아남기 위한 역량의 요소 ① Vigilant market learning ② Agile decision making ③ Adaptive market experimentation  빅데이터 분석 능력이 이러한 역량 구축에 기여자료: Day, George S. (2011), Journal of Marketing 26
  28. 28. HOW are they using 27
  29. 29. 실시간 감지/반응(sense-and-respond)빅데이터 기술이 도입되면서정보 처리 능력이 크게 향상되고시장 상황의 변화를 실시간으로인지하고 신속히 대응할 수 있는기반이 마련자료: 日經産業新聞 (2011) 28
  30. 30. NTT도코모-도쿄해상 공동 보험제안 ‘도코모 원타임보험’  휴대전화에서 수집하는 위치정보를 이용해 상황에 맞는 보험상품을 메시지를 이용해 권유, 판매 예) 골프장에 도착한 고객에게 기물파손 3,000만 엔 배상, 홀인원 시 30만 엔 상금 보험 제시 : 보험료는 300엔에 불과빅데이터를 활용해 사용자 생활에 마케팅을 자연 접목 29
  31. 31. 중단기 예측 기법 정교화(predictive analytics)빅데이터 분석을 통해 각 대상의 행동과시스템의 동학 패턴을 파악하고 중단기미래의 행동 및 상태 변화를 예측자료: Wall Street Journal (2011). 30
  32. 32. 단순 동향도 유용한 풍향계로 활용 가능소셜미디어에서의 단순한 동향도중단기 수준에서 유용한 참고자료자료: LA Times (2012); The Guardian (2010). 31
  33. 33. 숨어 있는 핵심 징후의 고리를 발굴연관이 없어 보이는 대상도빅데이터를 통해 연관 관계를 찾아거꾸로 이용이 가능자료: Scientific American (2011). 32
  34. 34. 시장 대상 실험(market experiment)축적한 데이터 및 처리역량을과거 분석에만 이용하지 않고기존의 통념, 고객 접근방법을실험해보는 기회로 활용 올바른 의사 결정에 기여 Yahoo의 D. Watts는 방대한 데이터를 이용한 실험을 통해 통념이 현실과 맞지 않는 경우를 다수 포착 예) ‘구전(word-of-mouth)’ 효과의 실상은? 33
  35. 35. 시장 대상 실험(market experiment)축적한 데이터 및 처리역량을과거 분석에만 이용하지 않고기존의 통념, 고객 접근방법을실험해보는 기회로 활용 효과적 마케팅 방법 포착 일본 맥도날드는 1,000만명 고객의 특징을 분석하여 효과적인 휴대전화 쿠폰 배포 실험자료: 日經産業新聞 (2011). 34
  36. 36. 실험 대상은 나뿐만이 아닌 경쟁자까지 빅데이터 분석의 체계화를 통해 경쟁자 움직임까지 감안하여 대응자료: 日經産業新聞 (2012). 35
  37. 37. 시장 대상 실험 반복 1. 올바른 의문 제시 2. 인과 과정의 이해/표현 3. 의문의 정량화 4. (Big)데이터를 결합해 추정자료: m6d (2012). 36
  38. 38. Key Points 37
  39. 39. 빅데이터 그 자체는 일시적 유행일 수도 있으나……자료: Gartner (2011). 38
  40. 40. 빅데이터 시대에도 변하지 않을 조건 government of the people, by the people, for the people, shall not perish from the earth 고객의, 고객에 의한, 고객을 위한 기업도 영속할 수 있을 것 39
  41. 41. ‘빅데이터’란 자원의 활용을 시스템화 할 수 있는 기업 40
  42. 42. Harrah’s Casino (現 Caesars) 고객의 정보를 완벽하게 파악하기 위한 ‘Total Rewards’ 카드 도입  자사 전 카지노를 연결해 2,500만 고객이 어느 매장을 방문하든 통합 관리 고객 성향에 맞는 맞춤 인센티브 제공 : 멀리 사는 고객에게는 교통/숙박 수단을, 가까이 사는 고객에게는 생활형 쿠폰 제공빅데이터는 변덕스러운 고객을 관찰하면서 만족의 순간 포착과 효과 극대화에 유용 41
  43. 43. P&G의 Business Sphere 전 세계 40개 지사에서 수집된 각종 시장상황의 빅데이터를 실시간 분석  임원들의 모바일기기 및 상황실 스크린에 일목요연하게 시각화 매주 전사 임원회의에서 빅데이터 분석을 통해 파악한 시장 동향을 공유하며 대응전략을 신속하게 결정자료: P&G (2012) 42
  44. 44. 사자보다 고래처럼 43
  45. 45. 고래의 생존은작은 먹이를 효과적으로섭취하기 때문에 가능 44
  46. 46. 이 시대 기업의 생존도자잘해 보이는 빅데이터의 가치를 끌어내야 가능 45
  47. 47. 빅데이터 시대에 발 빠른 적응을 위한 포인트1 빅데이터를 원활히 활용할 수 있는 조직 역량의 점검과 보완 빅데이터를 분석할 수 있는 능력과 그 결과를 프로세스에 반영할 수 있는 조직문화 배양2 외부 소통-협력 채널을 확충하여 고객 몰두 환경을 조성 다면적인 고객 행동 성향에 맞춰 일관된 경험을 제공하도록 외부와도 협력 강화3 고객 행동의 맥락을 이해하고 라이프스타일에 대한 탐구 지속 빅데이터의 분석 결과를 새로운 라이프스타일 창출로 이어갈 수 있도록 꾸준히 고민 46
  48. 48. 감사합니다 47

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