[저자와의 대화] 신제품마케팅을 위한 '스몰 데이터(Small Data)'의 저자 박소윤 박사 인터뷰 ... ""스몰데이터는 신제품 마케팅에 있어 새로운 컨셉을 도출할 때 가장 적합"
[저자와의 대화] 신제품마케팅을 위한 '스몰 데이터(Small Data)'의 저자 박소윤 박사 인터뷰 ... ""스몰데이터는 신제품 마케팅에 있어 새로운 컨셉을 도출할 때 가장 적합"
  • 김보겸 기자
  • 승인 2021.10.08 14:38
  • 댓글 0
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최근 마케팅 전문가들 사이에서 큰 관심을 모으고 있는 신작 [신제품 마케팅을 위한 'Small Data(스몰데이터)'] 저자 박소윤윤 박사는 "스몰데이터는 신제품 마케팅에 있어 새로운 컨셉을 도출할 때 가장 적합하다"면서 "스몰데이터와 관련된 다양한 방법론을 제시한 후, 마지막 챕터에서는 신제품 컨셉 작성법을 정리했다" 밝혔다.  소위 Marketing 4P 방향성 수립에 있어서 ‘Product’와의 적합성이 가장 높을 수 있지만, 신제품 런칭을 위한 나머지 3P(Promotion, Place, Price) 방향성 수립에도 유용한 방법론이란 것이다. 박 박사는 "이를 당신이 보유한 빅데이터와 연결해서 이해하면 당신이 수립해야 할 신제품 마케팅 전략 수립에 있어 막강한 지원군을 보유하게 되는 셈"이라면서"책은 아카데믹한 부분과 실무적 방법론 사이에서 유연한 밸런스를 유지하고자 했다" 고 강조했다. 특히 "실제 사례를 통해서 원론적인 이야기를 좀 더 쉽게 전개하여 학습자의 이해를 도모하고자 한다"고 덧붙였다. 

 

[다음은 일문일답]

 

- ‘빅데이터’는 이제 기업의 의사 결정에서 매우 중요한 위치를 점하고 있고 이는 이제 매우 대중적인 용어이자 중요한 데이터의 유형으로 간주되고 있습니다. 이와 반면, 스몰 데이터라는 용어는 아직까지 익숙하지 않은데, 무엇을 의미하는지, 설명 부탁드립니다.

"제 주변의 어떤 분들은 스몰 데이터, 하면서 단어가 귀엽네 하는 반응을 보이시는 분들도 있고, 빅 데이터의 “빅”이라는 단어 대비, 사이즈가 작은가 하는 말도 하시고, 하여간 아직까지 이에 대한 정의가 명확하지 않은 듯 합니다. 저는 스몰 데이터에 대한 정의를 내릴 때, 마틴 린드스트롬이라는 미래학자이자 브랜드 전문가가 사용한 것을 인용합니다. 이는 개인의 취향과 생활 방식 등 굉장히 사소한 행동에서 나오는 개인화된 데이터를 의미합니다. 빅데이터가 특정 집단의 공통적인 특징을 구분해 내는 데 유리한 반면에, 이는 개인의 차별화된 특성을 파악하는 데 유리하다고 보시면 정확합니다. 다시 이 정의를 내린 마틴 린드스트롬(Martin Lindstrom)에 대해 좀더 자세한 이야기를 하자면, 그는 레고, 디즈니, 펩시, 필립스 등의 굉장히 글로벌리 유명한 브랜드의 컨설팅을 담당하신 분이고요. 2009년 타임지가 영향력 있는 백명 중의 한사람으로 지명한 분이에요. 얼마전 TVN Shift에 줌으로 출연해서 우리사회의 FOMO(Fear of Missing Out) 증후군에 대해 언급하기도 하셨죠."

 

-.그렇다면 ‘스몰 데이터’가 왜 중요하다고 생각하시는 지요? 요즘은 인공 지능, 분석 소프트 웨어 프로그램 등의 기술 발달로 인해 빅 데이터는 역할이 더욱 거대해지고 있는 듯 해서요.

"세상에 완벽한 것은 절대 존재하지 않습니다. 데이터도 마찬가지입니다. 이를 빅데이터와 스몰 데이터의 비교 관점에서 추가적으로 설명하겠습니다. 빅데이터는 특정 집단이 지닌 그들의 공통적인 특징을 파악하는데 유리한 반면, 스몰데이터는 이보다 훨씬 깊고 세밀한 면을 커버하는 특징을 지닙니다. 개개인만의 차별화된 개성, 소비성향, 기호 등을 세부적으로 이해할 수 있도록 도와줍니다. 즉, 빅데이터가 포착하지 못하는 개인의 세세한 부분을 추출해 낼 수 있고 이를 기반으로 더 깊고 세밀한 전략을 세우는데 도움을 줄 수 있는 특징을 지니고 있다고 보시면 됩니다. 많은 대기업에서 신제품 컨셉, 마케팅 혹은 브랜드 전략 등을 수립할 때 이미 많이 사용하고 있는 데이터의 유형이기도 합니다.
또한, 2021년 김난도 교수님의 트렌드 코리아에서는 소비자가 말해주지 않는 애로 사항을 발견하고 본인이 의식하지 못하는 구매의사 결정을 파악하고 소비자 경험 개선을 위한 솔루션으로 ‘스몰 데이터’에 주목해야 한다고 했습니다. 실제로 지난 10년간 귀가 따갑게 들어온 빅 데이터는 방대한 투자 대비 효율성이 떨어지고 있으며, 이의 기술과 분석이 항상 성공하지 못한다고도 나와있더군요.

바로 소비자 일상의 정서적 삶에 대한 통찰과 이를 기준으로 기업이 의사결정을 내릴 때, 유용한 데이터는 바로 스몰 데이터입니다. 물론 두 유형의 데이터를 시의적절하게 잘 밍글해서 의사 결정을 내리는 것이 더욱 중요합니다. 특정의견에 편향되는 확증 편향 혹은 에코 챔버 신드롬에 갇히지 않고요."

-. 그런데 책의 제목은 ‘신제품 마케팅을 위한 스몰 데이터’ 입니다. 스몰 데이터를 신제품 마케팅과 연결한 이유가 있나요.

"최근 ‘오징어게임’으로 넷플릭스가 다시 한번 이의 전성기를 누리고 있는 듯 해서요. 이를 빗대어서 설명드리고자 합니다. 지금의 ‘오징어게임’만큼 넷플릭스의 성공작은 <하우스 오브 카드>입니다. 그런데 이는 빅데이터를 분석해서 반영한 첫 번째 제작물이자, 역사상 최초라는 수식어가 있을 정도로 당시 빅데이터가 콘텐츠 혹은 미디어 산업에도 큰 영향을 준 것으로 평가된 적이 있었습니다. 즉, 이용자들의 선호도를 분석해서 원하는 드라마와 원하는 배우와 감독, 원하는 스토리를 찾아낸 것인데, 그 결론은 1990년에 방영된 영국 BBC의 <하우스 오브 카드>를 리메이크하는 것이였고 이를 통해 넷플릭스는 큰 성공을 거두었습니다. 그런데 이를 제작한 MRC의 드라마 제작 총괄 조 힙스 부사장이 ‘DICON 2014 국제 콘텐츠 컨퍼런스’에서 위의 기사에 대해 다소 뜨뜻 미지근한 반응을 보였다고 하는데 그는 이렇게 말을 했다고 하지요. “가입자의 인적 상황, 시청 패턴 등을 분석한 빅 데이터는 이의 배급 과정에 도움을 준 것은 맞다. 하지만 창작 과정에 도움을 준 것은 아니다. 이의 성공 이유는 데이터가 먼저 온 것이 아니라 스토리가 먼저이다.’라고. 말입니다."

이를 신제품/서비스 마케팅과 연결시켜 보자면, <스토리>는 <제품/서비스> 자체를 의미한다고 봅니다. 아무리 빅 데이터가 이용자들의 선호도 및 배급과 관련된 의사 결정에 도움을 주었다고 하더라도, 핵심인 콘텐츠 그 자체가 탄탄하지 않았으면 이가 성공할 수 있었을까요? 신제품 마케팅도 마찬가지 원리입니다. 아무리 좋은 광고, 짱짱한 유통 채널, 이에 걸맞는 가격 정책, 다시 정리하자면 Place(유통), Price (가격), Promotion(광고)이 좋아도 요즘 같은 ‘초 정밀화된 세분화(segmentation)’가 흔한 시대에 이를 핀셋처럼 정확히 공략하는 제품(Product) 그 자체의 차별성 및 매력도가 저하되면 결코 성공할 수 없습니다. 제품/서비스 그 자체는 넷플릭스에서의 콘텐츠 그 자체를 의미하는 것이구요.

그래서 저는 이번 책에서 스몰데이터를 신제품(혹은 서비스) 마케팅 중에서도 제품 컨셉(Concept)창출과 연결시켰습니다. 특히 다품종 소량화의 4차 산업 시대일수록 시장세분화를 더욱 잘게 쪼개야 하며, 이 쪼갠 분야에서 기업이 공략해야 하는 타겟을 정확하고 깊게 이해해야 합니다. 스몰 데이터만이 이를 가능하게 해줍니다. 겉으로 크게 크게 이해하는 것은 우리가 비교적 각종 자료를 통해서 얻을 수 있지요. 하지만 이는 우리가 알고 싶은 그리고 기업이 경쟁사와 차별화된 전략 수립을 위한 날카롭고 세분화된 Something Unique, Something Strong,

Something Favorable 한 것을 얻게 해 주는데는 분명히 한계가 있습니다.

 

 

-.책에서 소개한 ‘신제품 마케팅을 위한 스몰 데이터’의 세부 내용에 대해서 궁금해 집니다. 어떤 내용들로구성되었는지, 간략히 소개부탁드립니다.

"스몰데이터의 핵심은 당신의 타겟 소비자와 직접 스킨쉽을 하는 것을 원칙으로 합니다. 스몰 데이터를 정의한 마틴 린드스트롬도 소비자와의 직접적인 대면은 당신만의 통찰력을 키우는 데, 일조를 할 것이며 기업의 최고위층도 소비자와 직접 만나서 대화하는 쪽으로 경영문화가 변경되어야만 한다고 강조했습니다.

이 책에서는 소비자와 직접 만나는 방법론을 개인별 인터뷰, FGD라고 불리는 그룹 인터뷰, 관찰법, Z-Met의 4가지로 구분해서 소개합니다. 물론 현재와 같은 코로나 시국에는 누군가와 직접 만나는 것이 꺼려지고 사회적으로 승인되기 어려운 것이 사실인 바, 소개한 방법론은 ‘줌’ 등으로 대체해도 무방합니다. 그리고 책에는 직접 만나지 않아도 되는 일종의 간접 관찰방법도 나와있으니 상황에 따라서 선택하셔도 되고요. 솔직히, 인류가 언제까지 코로나로 인해 필요한 일을 못하고 지낼 수도 없는 법이니까요.

, 이 책에서는 4가지 유형이 스몰 데이터 방법론을 소개한 후에, 해당 방법론을 통해 모은 데이터를 정리하는 일종의 컨셉 작성 방법과 또 이 컨셉을 실제로 만질 수도 있고 사용해볼 수 있는 프로토타입(Prototype)에 대한 내용도 정리한 것이 또 하나의 특징이기도 합니다. 프로토타입(Prototype)은 스타트업 창업자들을 가장 많이 배출했다고 하는 스탠포드 대학의 D.School 의 Design Thinking의 핵심이기도 합니다. 더불어 디자인씽킹은 Empathy à Define à Ideate à Prototype à Test의 5단계입니다. 또 어찌보면 이 책에서 소개한 스몰 데이터는 디자인씽킹의 타겟 소비자와 Empathy를 하는 구체적 방법을 연결되기도 합니다. 개인적으로 지구가 둥글게 하나로 연결되듯이 각종 방법론들이 다양해 보여도, 그 핵심은 모두 통하는 것 같다는 생각을 합니다."

 

-. 앞서 말씀하신 4가지의 방법론 중에서 가장 핵심이라고 할 것은 무엇이 있을까요.

"빅데이터만으로 DDDM(Data Driven Decision Making)의 시대에서 의사결정을 내리는 것은 외눈박이의 전략이라고 생각됩니다. 스몰 데이터에서 있어서도 4가지 방법론 중에서 한가지에만 의지하는 것 또한 데이터를 활용하는 밸런스 감각이 탁월한 전략가가 취할 자세는 아닙니다. 이를 학문적으로 ‘삼각기법’ 혹은 ‘브리콜라주’라고 부르기도 합니다. 그래도 중요한 것을 꼽자면 ‘관찰’과 ‘인터뷰’를 믹스하는 것이라고 봅니다. 인간은 본래 대화를 통해서 소통을 하게 되므로 인터뷰는 기본입니다만, 한편 인간은 사회적 당위성, 표현력 및 상상력의 한계 등으로 인해 자신의 하고 싶은 것들 혹은 미충족된 욕구를 다 말로 표현해 낼 수 없습니다. 이 책에 소개한 하버드 마케팅, 뇌과학 교수님인 잘트먼은 인간의 심층적 사고의 95%는 수면 아래 있기 때문에 겨우 5%의 표면적 사고만을 표현한다고 했습니다. 그래서 인터뷰, 즉 말, verbal을 통해서 얻기 어려운 심층적 내면을 파악하는 데, 관찰이라는 기법이 큰 역할을 합니다. 관찰은 학문적으로는 문화인류학적 기법이라고도 불리는 것으로 실제로 문화인류학자들이 원주민의 생활을 이해하는 하나의 방법론입니다. 그러므로 기본적으로 2가지 방법론을 믹스하는 것이 제일 중요합니다. 이를 기반으로 책에서는 투사기법, 브랜드 의인화, 브랜드 맵핑, 꼴라주, Photo Diary, 은유라는 방법론 등을 함께 다양하게 소개합니다. 보시고 골라서 취사선택하시라고요."

 

-. 스몰 데이터를 잘 활용하기 위한, 즉 이를 활용하고자 하는 사람들이 가져야 할 스킬, 태도 같은 것들이 있을까요.

"두가지 정도로 말씀드리겠습니다. 첫번째는 공감 능력입니다. 스몰 데이터를 다룰 때 가장 필요한 것은 인간의 공감능력, 즉 Empathy입니다. 아직까지 AI는 못하는 인간만이 지닌 능력이라고 할 수 있지요. 이는 앞서 제가 언급한 디자인 씽킹의 첫번째 단계인 Empathy와도 당연히 연결됩니다.

이를 좀 오래된 옥션이라는 회사에서 한때 핫하게 온에어된 광고 카피와 연결해서 좀 쉽게 말씀드리겠습니다. 내용을 요약하면 다음과 같습니다. 옥션 직원인 듯한 남성 모델이 마치 IT 기기를 잘 모르는 여성의 심정에 대해 공감하는 내용인데, IT에 상대적으로 둔감한 여성의 마음이 되어 보니, 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 디지털 카메라를 구입하는 것이 얼마나 힘든 것인지 알게 되어, Auction 인터넷쇼핑몰 사이트를 모델별 최저가 검색으로 재구축했다는 것이예요. 거기에 이런 카피 문구가 나옵니다. ‘당신이 되어 본다! 카메라를 사려는 여자가 되어 본다! (실제로 나는 카메라를 잘 하는 남자이지만) 물어볼 남자 없이 혼자 해 본다 뒤죽박죽 막막하다 (기존의 검색이 어려운 쇼핑몰 화면이 제시된다) 당신의 심정이 되어 본다. 그래서 옥션은 쉬워졌다. 당신이 되어 본 후에. 바로 당신이 되어 본다는 것이 Empathy의 핵심이고 스몰 데이터를 다루는 가장 중요한 태도라고 봅니다. 즉, 자신이 그 제품의 소비자가 되어서, 때로는 해당 제품에 대한 본인 자신의 인식과 행동을 객관적으로 이해하거나 자기 자신을 관찰할 수 있어야 합니다. 내가 어떤 부분에 돈을 쓰고 싶어 하는지, 어떤 때 이 제품을 남들에게 추천하는지, 어떤 때 이 제품에 대해 아쉬운 마음이 드는지 등 여러가지 차원이 있을 수 있겠지요. 여러분들이 남들과 다른 심각한 변종적 특징을 지니고 있지 않다면 이는 매우 효과적이라고 봅니다.

두번째는 유추능력입니다. 이 또한 아직까지 AI는 할 수 없다고 하지요. 유추란 둘 혹은 그 이상의 현상이나 복잡한 현상들 사이에서 기능적 유사성이나 일치하는 내적 관련성을 알아내는 것을 말합니다. 이는 우리가 지니고 있는 기존 지식 세계에서 새로운 이해의 세계로 도약할 수 있도록 도와주는 힘을 지니고 있다고 하지요. 우리는 소비자의 모든 것을 알 수 없어요. 그렇기 때문에 우리가 확보한 자료를 통해서 더 많은 것을 더 깊게 이해하기 위해서는 확보한 자료들 간의 유사성과 관련성을 찾아 내야 더욱 더 깊은 통찰을 해야만 스몰 데이터를 남과 다르게 다룰 수 있습니다.

예를 들어보겠습니다. 헬렌켈러는 오로지 감촉, 맛, 냄새만으로 보는 것과 듣는 것으로 세계를 알 수 있었던 분이죠. 비록 장애를 지니고 있었지만, 자신이 보고 들을 수 없었던 것과 ‘맛’, ‘냄새’, ‘느낌’으로 알았던 것 사이에서 수많은 연상과 유사성을 이끌 어 내었습니다. 자신이 지각할 수 없었던 광범위한 정보를 습득할 수 있는 주요 도구가 ‘유추’였던 것이다. 저는 이 부분은 마틴 린드스트롬이 강조하는 직관과도 연관된다고 봐요. 실제로 린드스트롬의 책 스몰 데이터를 보면, 그는 관찰과 인터뷰를 통해서, 서로 달라 보이는 것을 연결하고 여기서 유사성을 도출해서 쇼핑 센터 컨셉을 잡기도 하거든요."

 

-. 이번 인터뷰를 통해서 그동안 명확하지 않았던 개념이 잡히는 느낌이 듭니다. 마지막 질문입니다. 혹시 스몰 데이터를 잘 활용하면 혹시 덤으로 가져갈 수 있는 좋은 것이 있을까요?

"빅데이터이든 스몰 데이커이든 간에 이터 그 자체는 의사결정을 내리는 데, 도움을 주는 일종의 도구에 불과하고 목적 그 자체는 절대 될 수 없다고 봅니다. 이 데이터를 다 보유하고 있더라도 남과 동일하게 해석하면 남과 동일한 전략이 도출됩니다. 그 전략이 차별화를 지니고 성공할 수 있을까요? 그럴 수도 있겠지만, 금방, 눈에 보이지 않는 카피로 인해 따라 잡힐 것이고, 톰과 제리와 같은 이런 뛰어가고 도망가고 잡고 잡히는 것이 무슨 소용이 있을까요. 하지만, 동일한 데이터라도 시대를 관통하고 타겟 소비자의 라이프 스타일, 그들 만의 철학, 개성 등과 연관된 맥락(Context) 상에서 이해하고 나만의 통찰력으로 이해하고 해석할 수 있다면 이는 분명히 남과 다른 전략을 수립할 수 있다고 봅니다. 결국은 나만의 통찰력입니다.

바로 제가 재밌게 읽은 책 제로 투 원 (Zero to One)에 나오는 내용을 소개할께요. 이 책은 피터 틸 (Peter Thiel)이라고 바로 일론 머스크 (Elon Musk)와 함께 페이팔의 창립자가 쓴 책이지요. 여기에는 창조적 독점 기업을 만드는 두 가지 요소를 소개합니다. 첫 번째는 모두가 당연하게 여기는 소비자의 고통, 불편, 아픔을 발견하는 감각인데 이는 바로 스몰 데이터, 공감의 핵심과 연결됩니다. 두 번째가 남과 다른 창조적 방식으로 이를 해결하는 의지인 통찰력이라고 하는 부분이죠. 스몰 데이터 잘하면 이렇게 두가지의 성공요소가 동시에 따라 옵니다.

구글의 최고 의사 결정 과학자인 캐시 코지르코프는 하버드 비즈니스 리뷰에서 ‘데이터는 완벽할 수 없다’라고 이야기 했습니다. 그리고 또 회계 법인 프라이스 워터하우스 쿠퍼가 고위 경영진들에게 컴퓨터가 만들어 준 분석에 대한 의존도를 질문했습니다. 그들의 대답은 어떠했을까요. 네 예상되듯이 ‘예전보다 훨씬 더 많이 이용한다 하지만 ! 이런 데이터의 증가가 인간이 지닌 직관의 본능을 결코 앞서지는 않는다고요. 또 직원들에게 충분한 데이터에 기반한 의사 결정의 중요성을 강조한 아마존의 제프 베이조스도 한 연설에서 분석을 통한 결정은 매우 중요하다, 하지만 이보다 중요한 것은 직관이라고 이야기 했습니다. 이제 선택은 여러분 손에 있다고 봅니다. 그냥 컴퓨터에서 이야기하는 큰 것에만 의존할 것인지 아니면 스몰 데이터와 친해지실 것인지요 ! "

#스몰데이터#SmallData#직관#통찰력#신제품마케팅#컨셉#concept#prototype#프로토타입#디자인씽킹#Empathy#공감#신제품마케팅을위한Smalldata#AI도모르는소비자마음

필자 소개 – 박소윤
 

소비자와의 공감을 통해 새로운 기회를 창출하는 Consumer Insight Consultant.

마케팅 전략 컴퍼니인 Lemonade & co. 대표이자 경영학 박사로 홍익대학교 일반 대학원 석/박사 통합과정과 경희대학교 경영학부에서 디자인 씽킹과 결합한 신제품 마케팅, 마케팅 전략, 소비자 행동론 등을 강의중. 소비자들의 미충족 욕구를 심층 인터뷰, 관찰, 이미지 분석 등으로 이해하여 신제품 콘셉트 창출 업무 및 마케팅 커뮤니케이션과 브랜드 전략을 수립하는 업무를 20년 이상 수행.

SPC, 미샤, 나이키, 언더아머 등의 브랜드 전략, 라네즈, AHC, 에뛰드하우스, 미쟝센, 이니스프리, 설화수, 풀무원, 펩시, 게토레이, 퀘이커, 마운틴듀, 베지밀, CJ제일제당, 대상, 정관장, 테팔, 베지밀, HY 등의 신제품 컨셉 개발 및 마케팅 전략, 삼성동 COEX MALL(現 스타필드) 리뉴얼 전략 및 E -land Retail NC 쇼핑점 전국 상권 리뉴얼 전략, 호텔신라/삼성전자 직원용 공간 컨셉 개발, SKⅡ 남성용 화장품 한국 런칭 전략, SONY, 엘지전자, 삼성전자 제품 전략 수립, 통신사 BI 수립 등을 포함 다수의 소비재 및 광고 회사와 마케팅과 브랜드 전략 수립 프로젝트 진행.

SPC 그룹 미래전략센터의 브랜드 관리팀 外 마케팅 컨설팅 회사의 책임 컨설턴트로 재직.

저서로는 <핵심 실무 중심 마케팅 관리론(공저)>, <AI도 모르는 소비자 마음>, <Small Data>가 있으며, Z-MET 및 Ethnography Research 등의 연구를 통해 마케팅 학회, 소비자학회, 유통학회, 외식 경영 학회 등에 다수의 논문을 등재.


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