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데이터 마이닝의 한계를 알아본다.데이터 마이닝의 한계를 알아본다.
2010-10-27  20:46   |  댓글  ()   |   
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데이터 마이닝이 크게 각광을 받던 시절이 있었습니다. 월마트가 소비자들의 소비 패턴을 통계적으로 분석한 결과를 토대로 기저귀와 맥주를 나란히 진열하여 매출을 크게 늘렸던 사례를 다른 기업들도 만들고 싶어했습니다. 어느 카드회사는 데이터 분석을 통해 수익 기여도가 가장 큰 고객군이 20대 여성 직장인이라는 사실을 알게 되었고 이를 마케팅에 접목함으로써 큰 성과를 올렸다고 합니다.

 

그러나 지금은 데이터 마이닝의 효과에 대해서 비판하는 주장들이 적지 않습니다.

첫째, 엄청난 노력을 들여서 방대한 데이터를 분석했지만 그 결과가 누구나 알 수 있는 상식에서 크게 벗어나지 않았다는 것입니다. 그럴 바에는 전문가가 직관으로 의사 결정하는 것이 비용이나 시간 소요 측면에서 훨씬 나을 수 있죠. 데이터 마이닝을 위해서 막대한 IT 자원에 투자하고 통계 분석을 위해 시간과 노력을 기울일 필요가 없다는 의문입니다.

 

둘째, 세그멘테이션은 통계적으로 의미가 있을지 몰라도 실제 현실에 적용하는 것은 효과가 없다는 주장입니다. 세그멘테이션은 고객을 세분화하고 각 그룹을 대표하는 고객 특성을 통계적으로 찾은 다음, 유사한 특성을 갖는 고객에게 동일한 서비스 전략을 실행합니다. 그러나, 실제로 평균치를 만족하는 고객은 현실에서 존재하지 않습니다. 따라서 고객을 세분화하고 대표적 속성을 찾는 것은 특정 고객 행동의 원인을 이해하는 데는 도움이 될 수 있지만 마케팅에 활용하는 것은 효과가 없다고 합니다.

 

셋째, 고객은 더 이상 마케팅 캠페인 등에 의해 설득되지 않는다는 지적도 있습니다. 고객의 데이터를 분석해서 타겟 고객을 정하고 이를 대상으로 이벤트, 광고 등을 집중한다고 하더라도 고객은 기업의 유혹에 쉽게 빠져들지 않는다는 것이죠. 최근에는 소셜네트워크 서비스의 보급 및 스마트폰을 이용한 실시간 레퍼런스 기능 등이 등장하면서 더욱 이런 현상이 두드러지는 것 같습니다. 이제 고객이 기업이 제공하는 정보보다 자신의 네트워크로 스스로 얻은 정보를 근거를 더 신뢰하고 거기에 근거해 판단하는 시대라는 것입니다. 따라서 방대한 데이터를 분석하기보다 고객의 니즈에 집중하는 것이 보다 효과적이라는 분석입니다.

 

넷째, 고객은 자신이 무엇을 원하는지 잘 알지 못한다는 지적입니다. 고객 서베이 또는 고객의 소리(VOC) 등을 열심히 분석하는 것은 기존 제품 또는 서비스의 일부 기능 개선에는 도움이 되지만 실제로 신제품 기획에는 쓸모가 없다는 의견이죠. 신제품은 기술 혁신과 고객의 충족되지 않는 욕구를 접목함으로써 탄생하는 것이고, 고객들은 신제품의 가능성을 상상할 수 있는 능력이 없다는 지적입니다.

자, 이런 시대에 데이터 마이닝은 어떻게 활용될 수 있을까요? 앞으로도 시장에서 가치를 가질 수 있을까요? 데이터 마이닝의 가능성과 문제, 나아갈 방향에 대해서 과거와는 다른 새로운 시각으로 접근해 정리할 필요가 있다고 봅니다. 많은 분들의 활발한 의견 개진과 토론을 기대합니다.

 
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