김민희 아나운서 ▶ 식품 및 유통가 소식 살펴보는 워키토키. 오늘도 조현우 기자 준비하고 있습니다. 안녕하세요.

조현우 기자 ▷ 네. 안녕하세요. 쿠키뉴스 조현우 기자입니다. 

김민희 아나운서 ▶ 네. 오늘 워키토키. 어떤 주제가 준비되어 있습니까?

조현우 기자 ▷ 식품을 비롯한 유통업계에서는 데이터와 인공지능 등 ICT 기술이 필수로 자리잡고 있습니다. 최근에는 빅 데이터로 소비자 구매 패턴 분석을 하는 것은 물론이고, 제품 개발도 이루어지고 있습니다. 오늘은 빅 데이터 활용 상황 자세히 살펴보려고 합니다. 

김민희 아나운서 ▶ 네. 오늘 워키토키에서는 빅 데이터의 힘이라는 주제로 조현우 기자와 이야기 나눠 보겠습니다. 먼저 활용 사례부터 살펴보죠. 얼마 전, 빅 데이터 마케팅 실험이 이루어졌다고요?

조현우 기자 ▷ 네. 얼마 전 노원구 월계동에 개점한 창고형 할인점은 한 카드회사와 손잡고 개인별 거주지와 주요 소비지역, 소비성향 등을 빅 데이터로 분석해 집중 공략하는 새로운 마케팅 기법을 썼습니다. 

김민희 아나운서 ▶ 보통 매장 오픈 전에 다양한 홍보 전략을 세우지만, 이제 불특정 다수에게 똑같은 내용의 광고를 보내는 방식은 효과가 없다고 판단한 거군요. 

조현우 기자 ▷ 네. 그래서 지난 1월. 첫 서울 매장 개장을 앞두고 한 카드회사와 협업에 나섰습니다. 전과 다른 획기적인 마케팅 방법을 찾기 위해서였는데요. 두 업체가 머리를 맞댄 끝에 카드회사가 보유한 고객 1017만명의 결제 빅 데이터를 활용해 마케팅을 해보기로 결정한 겁니다. 

김민희 아나운서 ▶ 천 만 명이 넘는 고객의 결제 빅 데이터를 활용한 마케팅이라, 어떤 방식인지 자세히 살펴보죠. 일단, 단순히 오픈 매장 인근 지역 거주자만 겨냥한다고 되는 게 아닌 거죠?

조현우 기자 ▷ 네. 이용 가능성이 높은 잠재 고객을 얼마나 정교하게 추출하느냐가 빅 데이터 마케팅의 핵심입니다. 그래서 해당 카드회사는 서울과 경기 지역 거주자 전체를 대상으로 빅 데이터 소비 지도를 구축했고요. 고객의 거주지에 연연하지 않고 실제 소비지역과 이동 동선을 분석했습니다. 

김민희 아나운서 ▶ 그렇게 인근에서 소비한 이력이 많은 고객을 1차 타깃으로 삼은 거군요. 

조현우 기자 ▷ 네. 먼저 노원구. 다음으로는 서울 동북권, 경기 북부 거주자와 주말 여행객, 주말 부부 등을 잠재 고객으로 추출했습니다.

김민희 아나운서 ▶ 그 후에는요?

조현우 기자 ▷ 1차 타깃 소비자의 대중교통 결제 이력을 분석한 뒤, 주요 동선에 있는 버스와 지하철역, 정류장 등에 제휴카드 광고를 설치했고요. 개점 3주일을 앞두고는 초, 중, 고 자녀를 둔 가정과 커피 및 제과 업종 선호도가 높은 소비자, 백화점 식품코너, 대형마트 등에서 자주 결제한 사람을 대상으로 한 번 더 타깃을 정교화 했습니다.

김민희 아나운서 ▶ 그들에게 설문을 진행한 건가요?

조현우 기자 ▷ 네. 해당 카드 앱을 통해 해당 창고형 할인매장에서 사고 싶은 품목에 대한 의견을 물었고요. 그 의견은 매장 품목을 구성하고 할인 품목을 선정하는 데 적극 반영했습니다. 그리고 최종 선정된 소비자에게는 맞춤형 할인 쿠폰과 프로모션 안내 메시지를 발송했습니다.

김민희 아나운서 ▶ 정교화 된 타깃을 상대로 설문조사를 벌여 의견을 반영하고 이벤트까지 벌인 건데요. 그렇다면, 그 효과는 어땠습니까?

조현우 기자 ▷ 해당 점포는 문을 연 지 2주 만에 매출 149억원을 올리고, 방문객 36만5000여 명을 끌어 모았습니다. 같은 기간 다른 점포에 비해 매출은 1.4배, 방문객은 1.5배에 달했는데요. 같은 브랜드의 매장을 이용한 경험이 없는 신규 고객도 80%를 넘은 데다가, 개장일 최대 매출 기록도 세웠습니다.

김민희 아나운서 ▶ 개장일 최대 매출 기록까지 세웠다고요. 업체 측도 빅 데이터 마케팅의 힘이 이렇게 클 줄 몰랐다고 하죠?

조현우 기자 ▷ 네. 이 카드업체 관계자도 일반적인 마케팅보다 효과적일 거라고는 예상했지만 이 정도일지는 예상하지 못했다고 전했습니다. 

김민희 아나운서 ▶ 해당 카드사의 마케팅 전략이 확실히 들어맞은 것 같아요.

조현우 기자 ▷ 네. 월계점의 해당 이용 카드 비중은 58.6%에 달했습니다. 다른 점포 평균인 35%에 비해 두 배 가까이 높았는데요. 이 카드사는 앞으로도 전담 태스크포스를 운영하며 관련 제휴 서비스와 마케팅을 강화할 계획입니다. 

김민희 아나운서 ▶ 네. 빅 데이터 마케팅이 확실한 효과를 보인 사례라고 볼 수 있겠어요. 그렇다면 다른 카드사들 상황도 살펴보죠. 다른 곳들도 빅 데이터를 통한 사업 확장에 나서고 있을까요?

조현우 기자 ▷ 네. 카드사들이 가진 무기. 결제 정보를 활용해 나서고 있습니다. 한국은행에 따르면 지난해 신용카드 하루 평균 결제 건수는 3575만 건으로, 매년 130억 건의 결제정보가 카드사에 쌓이기 때문입니다. 

김민희 아나운서 ▶ 어마어마한 결제정보는 쌓이지만, 모든 정보를 다 활용할 수 있는 건 아니죠?

조현우 기자 ▷ 네. 아직 개인 정보 활용에 걸림돌이 있어, 사업 확장에는 한계가 있습니다. 현행법은 신용정보 측정 등 수집 목적 외 개인정보 활용과 데이터 거래를 막고 있기 때문이죠.

김민희 아나운서 ▶ 네. 빅 데이터를 활용하는 유통가 상황 살펴보고 있는데요. 알아본 것처럼 빅 데이터를 통해 소비자 구매 패턴 분석이 이루어지고, 그걸 마케팅 전략에 활용하고 있어요. 또, 빅 데이터를 활용해 제품 개발도 많이 한다고요?

조현우 기자 ▷ 네. 한 제과업체 상황을 보면요. 트렌드 예측 시스템이 빅 데이터 분석을 바탕으로 개발한 과자들이 많습니다. 한 업체는 이와 같은 신제품 출시 사례를 낳은 시스템을 미국 샌프란시스코에서 열린 기술 컨퍼런스에서 소개했는데요. 그 곳에서는 세계 각 분야 전문가들이 모여 인공지능, 클라우드, 블록체인 등 최첨단 기술 동향과 실제 적용 사례를 소개하고 시연했습니다. 

김민희 아나운서 ▶ 식품기업들이 많이 참여하는 행사인가요?

조현우 기자 ▷ 아닙니다. 이 제과업체는 전 세계 약 2,000개의 참가 기업 중 유일한 식품회사였습니다. 

김민희 아나운서 ▶ 트렌드 예측 시스템이 빅 데이터 분석을 바탕으로 과자를 개발했다고 했는데요. 그 트렌드 예측 시스템은 어떤 시스템인지도 살펴보죠.  

조현우 기자 ▷ 2년여의 개발 기간을 거쳐 지난해 8월부터 현업에서 활용 중인 시스템인데요. I사의 인공지능 콘텐츠 분석 플랫폼을 기반으로 수천만 건의 소셜 데이터와 POS 판매 데이터, 날씨, 연령, 지역별 소비 패턴 등 각종 자료를 종합적으로 판단, 고유의 알고리즘을 통해 식품에 대한 미래 트렌드를 예측합니다. 

김민희 아나운서 ▶ 식품에 대한 미래 트렌드를 예측할 수 있군요. 그 외에 다른 기능도 있습니까?

조현우 기자 ▷ 네. 이상적인 조합의 신제품 추천 기능도 갖췄습니다. 그래서 사용자는 이 시스템이 추천한 신제품 조합의 3개월 후 8주간의 예상 수요량을 미리 알 수 있습니다. 

김민희 아나운서 ▶ 그럼 제품의 트렌드를 분석하기 위해 어떻게 하는 지, 그 과정도 살펴볼까요?

조현우 기자 ▷ 제품에 DNA 개념을 도입합니다. 맛, 소재, 식감 등 7~8가지의 카테고리로 제품 속성을 나누고, 이를 기반으로 과거 성공 사례에 대한 제품 DNA를 분석하고요. 알파고와 같은 딥 러닝 기술을 적용해 자가 학습을 통한 예측 정확도도 높아집니다.

김민희 아나운서 ▶ 이외에도 가능한 부분이 있습니까?

조현우 기자 ▷ 유통 채널, 성별, 연령 등 다방면의 관점에서 분석하며, 버즈량 증가 추세와 편차, 경향 등 고도화된 소셜 데이터 분석도 가능하고요. 신제품에 대한 소비자 반응도 실시간으로 파악됩니다.

김민희 아나운서 ▶ 제품의 트렌드를 분석해 미래를 예측하고 이상적인 조합의 신제품 추천 기능도 갖추고 있는 시스템인데요. 아무래도 업계에서는 기대가 크겠어요.

조현우 기자 ▷ 네. 기존 식품 산업의 업무 방식을 완전히 뒤바꿀 수 있는 획기적인 시스템이 될 것으로 기대하고 있습니다. 기존의 시장 분석이 개인의 주관이 개입된 단편적인 정보를 바탕으로 했다면 ,이 시스템은 광범위한 자료를 바탕으로 과학적이고 객관적인 정보를 제공합니다. 또한, 의사 결정 과정의 효율화를 높이는 시스템을 통해 제품 개발뿐만 아니라 생산, 영업 전반에 걸쳐 활용할 계획이라고 밝혔습니다.

김민희 아나운서 ▶ 네. 앞으로 더 많은 활용이 이루어질 것으로 보이는데요. 이렇게 빅 데이터를 활용하는 건 식품 업계 뿐 만 아니에요. 빅 데이터 분석으로 음료 및 상품을 개발하는 프랜차이즈 업체도 있다고요?

조현우 기자 ▷ 네. 한 커피 프랜차이즈는 자체 고객 설문 프로그램을 통해 얻어진 데이터를 분석해, 소비자의 니즈와 실제 음료 경험에 대한 리뷰, 파트너 설문 등을 통한 빅 데이터 분석을 제품 개발에 접목하고 있습니다.

김민희 아나운서 ▶ 실제로 그렇게 개발된 메뉴가 있는 겁니까?

조현우 기자 ▷ 네. 2016년 9월 론칭한 음료인데요. 이 음료는 달콤하고 상큼한 과일이 접목 된 티 음료를 선호하는 고객들이 많다는 것에 착안해 개발된 것으로, 출시 당시에는 한정 기간에만 판매하는 프로모션 음료였지만 소비자 수요가 높아 지금도 판매되고 있습니다.

김민희 아나운서 ▶ 프로모션 음료가 인기를 얻으면서 상시 판매 메뉴로 자리를 잡은 거군요. 그리고 최근 또 다른 음료 개발에도 빅 데이터를 활용하고 있다고요?

조현우 기자 ▷ 네. 얼마 전 대학가 상권에 위치한 125개 매장을 통해 4종을 선보였는데요. 그건 대학생이 많은 20대 초반의 고객을 대상으로 한 설문조사 및 상품 주문 빅 데이터를 분석해 개발됐습니다. 

김민희 아나운서 ▶ 어떤 부분을 분석한 건지도 이야기해주세요. 

조현우 기자 ▷ 대학가 매장을 주로 이용하는 젊은 연령대의 고객층의 텀블러에 대한 용량이나 디자인 선호도, 선호하는 상품 카테고리 등 실제 생활에서 많이 사용하는 아이템은 무엇인지를 분석해 학생들에게 유용한 아이템을 만들었다는 설명입니다.

김민희 아나운서 ▶ 네. 대학생들을 타깃으로 삼아 개발한 거군요. 또 그 전에도 빅 데이터 분석을 기반으로 특화 상품을 내어놓은 적이 있다고 하죠? 

조현우 기자 ▷ 2017년 4월부터 리뷰를 통한 고객 설문 및 파트너 설문에 대한 빅 데이터 분석과 현지 시장 조사를 진행했고요. 2017년 7월부터 제주도 지역 내에서만 판매되는 제주 특화 음료 및 푸드를 선보인 바 있습니다. 제주 전용음료와 푸드는 제주 지역에서만 경험할 수 있는 특산물에 대한 고객 의견과 선호도 분석을 바탕으로 개발됐습니다.

김민희 아나운서 ▶ 어떻게 진행이 된 건지 상황도 살펴볼게요. 

조현우 기자 ▷ 당시 제주 식자재인 감귤, 한라봉, 말차, 호지차, 당근과 지역 특색 이미지인 한라산, 현무암 등의 키워드를 뽑아내 상품 개발에 접목했고요. 또, 선정된 제주도 대표 특산물을 활용해 제주의 자연환경과 이미지에 어울리는 색상과 시각적 특징을 만들어내고 제품명에 반영했습니다. 

김민희 아나운서 ▶ 네. 최근 식품 및 유통가에서는 빅 데이터 분석을 통해 마케팅 전략을 세우는 것 뿐 만 아니라 신제품 개발에도 활용하고 있는데요. 앞으로 더 무궁무진하게 활용될 것으로 보입니다, 워키토키 마칩니다. 지금까지 조현우 기자였습니다. 

조현우 기자 ▷ 네. 감사합니다. 

조현우 기자 akgn@kukinews.com