데이터는 어떻게 돈이 될 수 있을까?

세상의 모든 것들이 데이터화되고 있다고 해도 과언이 아닐 정도로, 데이터의 영향력은 계속 커지고 있습니다. 심지어 우리가 무엇을 먹었는지, 어디를 갔는지, 어떤 옷을 입었는지 등 일거수일투족이 데이터화되어 가고 있습니다. 우리의 삶 그 자체가 촘촘하게 데이터로 흔적을 남기고 있는 셈이죠. 이렇게 데이터가 많아지면서, 사람들은 데이터 안에서 인사이트를 발굴하고자 노력합니다. 기업의 가치를 창출하는 영역 역시 데이터 중심으로 재편되고 있습니다. 

그래서인지 데이터 드리븐(Data-Driven), 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)과 같은 단어도 자주 쓰이고 있습니다. 그렇다면 단순히 데이터를 모으고 분석하는 것만이 정답일까요? 데이터는 어떻게 비즈니스를 만들 수 있을까요? 데이터를 통한 비즈니스는 크게 상품이나 서비스의 비즈니스의 모델을 기존과 다르게 변화시키는 방법, 또는 데이터 활용 방식을 개선하며 비즈니스를 만드는 방법으로 나눌 수 있습니다. 이번 글에선 데이터로 어떻게 비즈니스 모델을 변화시킬 수 있는지, 다양한 사례들을 통해 살펴보겠습니다.

이종 분야 데이터들의 융합

삶의 많은 부분이 데이터화되면서 기존에는 사용하지 못했거나, 사용하지 않았던 데이터를 활용할 수 있게 되었습니다. 과거에는 자동차 보험업의 경우, 운전 경험이나 사고 이력, 연령 등의 데이터로 보험료를 산정해 왔었습니다. 이렇게 정형화된 데이터를 기반으로 보험 상품을 만들면 가격, 서비스 면에서 타 경쟁사 대비 차별화를 하기가 어려워집니다. 하지만 최근 데이터를 활용할 수 있는 제도적 기반이 마련되면서 타분야와의 데이터 결합이 용이해졌습니다. 

자동차 보험의 경우, 아예 자동차 회사로부터 보다 정확한 이동 데이터를 전달받는 것이 가능해진 것이죠. 실시간 이동 데이터를 전달받거나, 이동 패턴 데이터를 확보하여 보다 정확한 보험료를 산정할 수 있게 됩니다. 또한 개인 맞춤형 보험 서비스 설계도 가능해집니다. 이처럼 보험 업계가 차량 데이터로 차별화를 꾀하자, 테슬라에선 직접 보험 사업에 진출하기도 했습니다. 테슬라는 차량에 장착된 8개 카메라로 사고 발생 시, 주변 환경을 세세히 녹화해 자동차 보험에 적용했습니다. 자동차 제조사로서의 이점을 최대한 활용해, 실내 영상뿐만 아니라 운전 속도, 조향 등 차량에서 얻을 수 있는 여러 데이터를 수집하는 것이죠. 이렇듯 이전에는 접근하기 어려웠던 데이터들을 융합할 수 있게 되면서 비즈니스가 변화하고 있습니다. 

헬스케어 분야 역시 변화하고 있는데요. 과거에는 병원 진료 기록만으로 처방이 이루어졌습니다. 진료받은 엑스레이 촬영 데이터, MRI 촬영 데이터 등은 해당 병원 내에서만 사용할 수 있었죠. 그러나 최근 웨어러블 디바이스와 식이 데이터 간의 융합으로, 보다 총체적인 헬스케어로 접근이 가능해졌습니다. 예를 들어, 구글은 개인 헬스케어 웨어러블 업체인 핏빗(Fitbit)을 인수했고, 메이요 클리닉(Mayo Clinic) 같은 대형 병원과 전략적 파트너십을 맺으며, 헬스케어 사업을 다각도로 검토하고 있습니다. 마이크로소프트 역시 화상회의 솔루션인 팀즈를 통해 가상 진료를 제공합니다. 해당 분야에서만 제한적으로 접근했던 과거와 달리, 이종 분야 간의 융합으로 더 경쟁력 있는 비즈니스 모델을 만들어내고 있습니다. 

수요자와 공급자 간의 빠른 연결

데이터는 실시간 수요자와 공급자를 연결시키는 재료로도 활용되고 있습니다. 물류나 부동산, 주식 등과 같은 특정 도메인은 실시간 수요자와 구매자의 빠른 연결이 필요합니다. 요구 시간에 따라 정확도, 선호도가 달라지기 때문에 실시간성이 특히 중요하게 작용합니다. 실시간 연결은 날씨, 에너지 수급, 도시 교통, 사회 이슈 등에 따라 시시각각 변화하게 되는데요. 따라서 여러 변수를 종합하여, 빠르고 정확하게 수요자와 공급자를 연결시킨다면 이에 맞는 비즈니스를 만들 수 있습니다. 대표적으로 카카오T나 우티(UT)와 같은 라이드쉐어링 비즈니스는 수요자와 공급자를 빠르게 연결시키는 방법으로 비즈니스를 만들고 있습니다.

개인화된 고객 데이터로 비즈니스 확대

데이터 분석을 통해 고객에게 더욱 개인화된 상품이나, 서비스를 제공하는 형태로 비즈니스를 만들어 갈 수 있습니다. 개인 고객들의 흔적을 살펴보면, 고객에 대한 특성을 파악하고 앞서가 예측할 수 있게 됩니다. 개인에 대한 더 많은 데이터를 모아, 고객 맞춤 상품 또는 서비스를 추천하거나 번거로운 일을 줄여줄 수 있습니다. 고객들이 고민하는 시간을 줄일 수 있도록 큐레이션 해주고, 알아서 맞춤형으로 제안하는 비즈니스를 만듭니다. 개인 맞춤형 서비스, 제품 추천 비즈니스는 라이프스타일 전반에 걸쳐 나타나고 있습니다. 맞춤형 의류를 제안하는 서비스부터, 개인의 건강 상태에 따라 식단을 배송하는 서비스, 개인의 취향에 따라 주거를 다양하게 옮기며 살아볼 수 있는 서비스까지 의식주 전 영역에 걸쳐 발전하고 있습니다. 

패션 스타일링 배송 서비스인 스티치 픽스(Stitch Fix)의 경우, 첫 가입에서 스티치 픽스를 이용하려는 목적과 신체 정보를 입력하도록 구성해 고객 데이터를 확보합니다. 고객별 설문을 통해 무려 80여 가지의 데이터를 확보한다고 합니다. 여기서 더 나아가 분기별로 달라지는 고객의 취향 정보를 확보하기 위해, ‘스타일 셔플’이라는 게임을 개발했습니다. 유명 데이팅 앱인 틴더(Tinder)와 비슷한 방식으로 고객들의 패션 취향을 알아볼 수 있게 만든 것이죠. 특히 스티치 픽스는 고객을 사전 조사할 때 고객이 어떤 목적으로 패션 큐레이션을 받는지 확인하고, 니즈에 부합하는 옷 5벌을 선정하여 제공합니다. 이 5벌에 대한 고객 피드백을 통해, 개인 고객별 프로파일링을 축적하고 정교화하는 것에 집중하고 있습니다. 

식품 영역에서도 개인화 추세는 두드러지고 있습니다. 2018년에 시작된 미국의 트레이드 커피는 수백 가지 종류의 원두 중, 개인의 취향에 가장 알맞은 원두를 엄선해 제공하고 있습니다. 고객이 트레이드 커피에 가입하면 어떤 기구를 사용해 커피를 내리는지, 커피에 우유나 설탕을 첨가하는지 등에 대한 질문을 받습니다. 이 답변에 따라 가장 최적화된 원두를 고객에게 추천해 줍니다.

기존에는 기업의 한정적인 데이터만 사용해 고객을 세그먼테이션 하거나, 인구통계학적인 데이터로 타기팅을 하여 진정한 의미의 개인화가 어려웠습니다. 하지만 최근에는 고객 데이터가 폭발적으로 늘어남과 동시에, 수집한 데이터를 분석하는 도구도 발달하면서 보다 정밀한 개인화가 가능해졌습니다. 고객의 위치 정보, 소셜 네트워크 정보 등 데이터와 함께 고객의 흔적을 모을 수 있는 기회가 많아졌고, 개인의 취향을 구체적인 데이터와 알고리즘으로 환산할 수 있게 됐습니다. 이렇듯 개인에 대한 데이터가 많아지고 발전할수록, 개인 케어 서비스와 제품 비즈니스를 더욱 확대할 수 있습니다.

데이터를 통합하는 비즈니스

수많은 원천 데이터들을 한데 모아 중개하는 비즈니스도 주목받고 있습니다. 그동안 헬스케어, 가전, 모빌리티 등 각 사업별 데이터는 공유가 어려웠습니다. 조직 문화나 기술적 문제 등으로 데이터를 통합해 연결하는데 많은 한계가 존재했기 때문인데요. 하지만 클라우드 기술이 발전하면서 데이터를 보다 쉽게 통합할 수 있게 되었습니다. 흩어져 있던 부서간 데이터의 통합뿐만 아니라, 다른 회사간의 데이터 통합도 가능해졌습니다. 전략적 파트너십이 되어 있다면 얼마든지 데이터를 결합하고 판매할 수 있습니다. 그동안은 확인이 어려웠던 타 도메인의 데이터, 경쟁사의 데이터 등을 확보해 심도 깊은 의사결정을 할 수 있게 되었습니다. 이러한 배경으로 데이터 자체를 판매하거나, 데이터 융합 결과물을 판매할 수 있는 데이터 애그리게이터(Data aggregator) 모델의 니즈가 커지고 있습니다. 

편의점 CU를 운영하는 BGF리테일은 2021년부터 금융데이터거래소에서 데이터를 판매하고 있습니다. 구체적으로 지역, 연령, 상품별 매출을 포함한 20여 개의 유통 빅데이터를 판매하고 있으며, 주 고객층은 통신사, 제조사, 금융사 등 B2B 업체입니다. 이와 같이 데이터를 사고팔 수 있는 비즈니스가 등장하면서 이종 산업 간 데이터를 결합할 수 있는 시도도 활성화되고 있습니다. 

데이터로 만드는 창작품

마지막으로 데이터를 통해 이 세상에 존재하지 않았던 새로운 창작품을 만들어 비즈니스화할 수 있습니다. 과거의 혁신이나 창작은 인간의 영감에서부터 비롯되는 경우가 대다수였습니다. 하지만 최근 데이터로 인간의 영감을 강화하거나 대체하는 경우도 심심치 않게 등장하고 있습니다. 2022년 8월 전 세계 미술계를 발칵 뒤집어 놓은 사건이 발생합니다. 바로 미국 콜로라도 주립 박람회 미술대회에서 인공지능으로 만든 미술 작품이 1위를 한 사건이었습니다. 

무수한 데이터를 학습시키고 가공한 결과, 텍스트로 설명문을 입력하면 단 몇 초 만에 미술 작품이 탄생합니다. 이제 인간의 고유한 창조 영역이라 생각한 분야도 데이터로 인해 변화하고 있습니다. 데이터를 활용해 미술 작품을 만들고, 작곡과 연주, 시, 소설 등 무수한 창작품이 탄생할 수 있게 된 것입니다. 

데이터를 학습시켜 만든 창작품이 늘면서 비즈니스 모델도 재편되고 있습니다. 사진과 일러스트 등을 판매하는 셔터스톡에선 데이터 학습 기반의 이미지 생성 사이트 ‘달리’를 활용한 비즈니스 모델을 발표했습니다. 셔터스톡 사이트에 달리로 생성한 이미지를 업로드하면, 판매 시 로열티 수익을 벌 수 있거나 달리 이미지 생성에 관여한 원본 이미지 제작자에게 수익을 제공하는 구조입니다. 물론 아직은 AI 기반 창작품에 대한 저작권 문제 등 윤리적으로 풀어야 할 숙제들도 남아있습니다. 하지만 데이터가 단순히 기능적인 것들을 도와주는 역할을 넘어, 인간에게 영감을 주고 비즈니스로 활용될 수 있다는 가능성은 커지고 있습니다. 

마치며

위 사례들을 통해 살펴본 바와 같이, 고객 데이터가 서비스나 제품의 차별화를 만들어낸다면 기존 고객의 이탈을 방지할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 다른 고객 서비스에 연결되어 진입장벽을 낮추거나 신규 고객을 확보하는데도 기여할 수 있습니다. 그래서일까요? 아마존의 디렉터였던 로니 코하비(Ronny Kohavi)는 “아마존에서는 데이터가 모든 것을 지배한다(Data is King at Amazon).”라고 말하기도 했습니다. 하지만 중요한 점은 제대로 된 데이터를 충분히 확보하는 것입니다. 그렇다면 데이터는 엄청난 잠재력을 가지고, 세상에 없던 다양한 비즈니스를 만들어 낼 수 있을 것입니다.

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