빅데이터(BigData) 이해하기 3

 

마케팅과 빅데이터의 관계

---

빅데이터는 고객의 데이터를 활용, 마케팅 활동을 지원하는 고객관계 관리(CRM)와 관련이 깊습니다.

고객관계 관리(CRM)는 기업이 보유하고 있는 데이터를 통합하는 데이터웨어하우스와

고객 데이터 분석을 통한 고객 유지와 이탈 방지 등 다양한 마케팅 활동을 진행하는 것을 의미합니다.

CRM은 빅데이터를 활용하여 대규모 고객정보를 빠른 시간 안에 분석하고 고객 반응을 실시간 확인 

즉각적인 대처가 가능하며 마케팅 분야에 큰 전환점을 맞이하게 되는 계기가 됐습니다.

즉 빅데이터는 마케팅 분야, 특히 고객관계 관리(CRM)와 깊은 연관성을 지니고 있습니다.

 

마케팅 분야와 빅데이터 연구의 필요성

---

대한상공회의소는

빅데이터를 활용하거나 활용 예정인 분야를 선정하여 500개 기업을 대상으로 설문을 진행했습니다.

그 결과 마케팅 분야에서 활용 중이거나 활용 예정인 기업은 47.3%로 조사되었습니다.

따라서 많은 기업이 마케팅 활동에 빅데이터를 활용하려는 움직임이 보이고 있다는 것을 알 수 있습니다.

 

빅데이터의 활용범위는 넓고 효용가치가 높다는 것을 인지하고 있으나 빅데이터를 활용할 예정이 없는

기업의 경우 그 이유를 아래와 같이 말했습니다.

• 데이터 분석 역량 및 경험 부족 19.6%
• 시스템 구축비와 관리비 등의 예산 부족 19.4%
• 정보보호 및 안전성에 관한 우려 17.5%
• 빅데이터에 준비되지 않은 기업문화 15.9%
• 투자 대비 수익의 불투명성 15.1%
• 적합한 데이터 관리 솔루션의 부재 12.5%

이를 통해 빅데이터 분석을 할 수 있는 역량을 지닌 전문가가 거의 없다는 것 역시 알 수 있습니다.

즉 이 분야는 블루오션이며 마케팅 분야에서 빅데이터의 분석이 가능하다는 역량을 지니게 될 경우

자신의 가치를 높이는 방안이 될 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

 

빅데이터 마케팅의 연구

---

빅데이터의 개념이 정립되기 이전부터 존재하던 기존의 마케팅 연구는 빅데이터의 개념이 정립되면서

기존의 연구와 새롭게 결합되어 보완적으로 연구가 이루어지고 있습니다.

대표적으로는 소셜 네트워크나 온라인 고객 리뷰를 다룬 연구와

자연어 처리(Natural Language Processing)와 연계되는 텍스트 마이닝(Text mining)이 있으며

그 외에 텍스트 마이닝을 활용한 경쟁자 파악에 관한 연구(Pant&Sheng,2009),

시장 세분화에 관한 연구(Hill et al,2006)등의 연구가 있습니다.

 

빅데이터 마케팅의 고려요인

---

마케팅 분야에 빅데이터를 활용하기 위한 고려요인으로

자원, 기술, 인력, 의사결정, 기업문화 등이 거론됩니다(McAfee & Brynjolfsson, 2012)

마케팅에서 빅데이터를 활용하기 위해서는 마케팅의 목표에 관한 정확한 인식과 기회 창출을 위한 플랫폼을

구축해야 하며 이를 위해 다섯 가지의 요소가 필요합니다(Schroeck et al, 2012).

• 첫째, 최소노력은 고객 중심 산출물에 포커스를 두어야 합니다.
• 둘째, 기업 수준에서의 빅데이터 계획이 필요합니다.
• 셋째, 빅데이터 활용은 즉시 성과를 거둘 수 있도록 적은 규모의 기존 데이터로 시작해야 합니다.
• 넷째, 사업 우선순위에 기반을 둔 빅데이터 분석력을 증대시켜야 합니다.
• 마지막으로, 측정가능한 성과에 기반한 사업을 기획해야 합니다.

위와 같은 과정을 적용하지 않더라도 마케팅에서 빅데이터가 활용될 방안은 많습니다.

그러나 고려요인 분석과 마케팅 목표를 정확하게 인지하고 위와 같은 요소를 통하여 빅데이터의

분석을 하게 된다면 양질의 정보를 획득할 수 있는 방안이 될 것입니다.

 

빅데이터 마케팅 기대효과

---

 

기업이 빅데이터를 성공적으로 활용하기 위해 아래와 같은 선결 요소가 필요합니다.

• 첫째, 데이터 중심의 의사결정이 이루어지는 기업 문화가 정착되어야한다.
• 둘째, 대규모 노이즈가 되지 않도록 정제된 양질의 데이터를 구축하는 것이 필요하다.
• 셋째, 대규모 자료로 인하여 어느 분석기법을 적용해도 긍정적 결과가 나올 가능성이 존재한다.
• 따라서 가급적 관련 이론에 기반 한 분석기법을 적용해야 의미 있는 결과가 도출될 수 있다.
• 마지막으로, 개인정보보호에 관한 제도적 장치를 마련해야 한다.

빅데이터 분석은 과거 CRM이나 서비스 품질에 관한 연구처럼 여러 분야의 융합적 연구를 요구합니다.

CRM의 경우 마케팅, 통계학, 그리고 IT기술이 필요하며

특히 빅데이터 분석은 자료처리기법에 관한 전문적 지식을 제공할 통계학과

웹 크롤러 등의 자연어 처리를 담당하는 정보과학 등의 분야에서 융합적 연구가 필요합니다.

이와같은 특징 때문에 다양한 방면에서 연구되는 흐름을 정리하면 향후 기업 활동에 도움이 되는

창조적인 연구방향이 창출될 수 있습니다. 이를 통해 기업은 극대화된 이익을 창출 할 수 있습니다.

---

이 글은 학습 목적으로 아래와 같은 URL을 참조하여 작성했습니다.

 

CRM : https://www.capterra.fr/blog/507/enquete-crm-pme-francaises-2019

Enquête sur les logiciels CRM dans les PME françaises en 2019

마케팅 : https://ppss.kr/archives/160621

마케팅, 제대로 공부하기

참조

이서구. (2015). 빅데이터 분석에 관한 마케팅적 접근. 대한 경영 학회지, 28(1), 21-35.

신병주. 빅데이터 마케팅 - 소비자의 심리를 읽다. 한국 프랜차이즈 경영학회 학술발표 논문집, , 29-43.

배지은. (2015). 빅데이터 마케팅의 필요성. 한국 프랜차이즈 경영학회 학술발표 논문집, , 15-26.

박현길. "빅 데이터, Big Data." 마케팅, 46.8 (2012.8): 53-61.

조영임. "빅데이터의 이해와 주요 이슈들." 한국지역정보화 학회지, 16.3 (2013.9): 43-65.

김동완. "빅데이터의 분야별 활용사례." 경영 논총, 34 (2013.12): 39-52.

강정묵. "빅데이터 개념 정립 및 활용사례." 서울 행정학회 학술대회 발표 논문집, (2015.04):177-196.