목표가 정확하면 원하는 데이터를 얻는다 '코오롱 인더스트리 FnC 빅데이터팀'

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목표가 정확하면 원하는 데이터를 얻는다 '코오롱 인더스트리 FnC 빅데이터팀'



빅데이터를 분석한다는 것은 소셜 채널을 분석한다는 것과는 다른 문제다.
마케팅에 실제로 도움이 되는 빅데이터를 추리자니 어디부터 손대야 할지 참 난감하다.
빅데이터도 빅데이터 나름! 국내 패션 업계 최초로 빅데이터를 분석해 마케팅에 활용한 코오롱 인더스트리 FnC 빅데이터팀의 비결을
한 수 배워보자.

글·사진. 이정윤 기자 leejy@websmedia.co.kr


interviewee
하상호 코오롱 인더스트리
FnC부문 전략마케팅본부 빅데이터팀 부장
2/6 IM IDG 컨퍼런스에서 코오롱 인더스트리 FnC(이하 코오롱)의 빅데이터 분석 사례를 소개했다. 개인적으로 빅데이터를 무엇이라고 생각하는가?
하상호 코오롱 인더스트리 빅데이터팀 부장(이하 하상호) 마케팅 업계에 빅데이터가 대두한 것은 바로 마케팅에 활용할 수 있겠다는 생각에서였다. 그러나 빅데이터를 마케팅에 어떻게 활용할 것인가는 그리 쉬운 문제가 아니다. 마케팅을 어떤 관점에서 바라보느냐에 따라 많이 달라지기 때문이다. 개인적으로 빅데이터는 데이터를 통해 고객의 니즈를 파악하고 경쟁사보다 차별화한 상품이나 서비스를 제공할 수
있게 하는 ‘빅 인사이트’라고 생각한다.


IM 빅데이터를 통해 다양한 마케팅 전략을 세울 수 있다는 것은 분명 큰 인사이트다. 빅 인사이트는 어디서 얻는 것이 가장 정확한가?
하상호 초반에는 비정형 데이터가 빅데이터라는 오해가 있었고, 소셜 분석에 투자하는 경우가 많았다. 그러나 블로그, 트위터 등을 데이터로 활용할 수 있지만, 회원가입을 해야 하는 카페나 페이스북은 수집할 수 없었다. 비정형 데이터가 어마어마하게 쏟아지는 측면에서 볼 때 빅데이터인 것은 분명하지만, 이를 분석하고 활용하는 것에서는 제약이 많았다. 이 때문에 코오롱은 소셜에 집착하기보다 온라인 쇼핑몰을 위주로 소비자 데이터 분석에 집중했다.


IM 소비자 데이터 분석은 어디서부터 시작했나?
하상호 우리는 코오롱 스포츠라는 브랜드를 벗어나 캠핑, 텐트, 코펠 등 제품을 중심으로 데이터를 분석했다. 키워드를 분석해 소비자 성향을 파악하는 것이다. ‘텐트’라는 키워드를 분석했을 때, 텐트의 불편한 점이나 좋은 점을 수집하고 분석한 결과로 서비스나 상품 개발에 아이디어를 전달한다. 우리는 빅데이터뿐 아니라 다크 데이터*에도 관심을 가졌다. 다크 데이터는 그동안 관심 두지 않던 데이터인데, 이 중 ‘매장약속대장’이라는 것이 있다. 매장약속대장은 소비자가 매장에 방문했는데, 사이즈나 컬러가 없어서 주문하거나 A/S를 맡긴 내역이다.
눈대중으로 체크하던 것을 빅데이터로 분석하다 보니 인식에 변화가 오기 시작했다.


IM 인식의 변화로 인해 코오롱에 어떤 가시적인 변화가 있었나?
하상호 우리는 매장, 유통채널, 고객 세 가지를 놓고 빅데이터를 분석했다. 아무래도 온라인 분석이 오프라인 매장 분석보다 수월했지만, 우리는 오프라인 매출을 예측할 부분이 필요했다. 고민 끝에 해당 브랜드의 웹 쇼핑몰 상에서 발생하는 데이터가 실제 오프라인 매출에 영향을 미치는지를 분석했다. 쇼핑몰에 유입한 소비자가 어떤 상품을 클릭하는지, 어떤 페이지에 오래 머무는지, 소비자의 관심을 많이 받았던 상품이 매장에서 얼마나 많이 팔리는지 등의 상관관계를 분석하는 것은 의미가 있었다.


IM 소비자가 온라인에서 관심을 가진 상품은 오프라인 매장 판매율이 높다는 것인데. 온라인에서 오프라인 판매로 이뤄지기까지 얼마나 걸렸나?
하상호 판매에 걸리는 시일은 브랜드마다 차이가 있었다. 코오롱 인더스트리의 스포츠 관련 브랜드는 대략 10일 정도 차이가 있었다. 캐쥬얼이나 여성복은 5~7일 사이로 판매가 이뤄졌다. 결과적으로 이정도의 시차를 가늠할 수 있으니 어느 정도 예측치를 낼 수 있겠다는 생각이 들었다. 온라인을 통해 수집한 데이터를 매장에 전달했고 판매를 미리 준비할 수 있었다. 수량이 넉넉하지 않으면, 대체 상품으로 제안할 수 있는 것까지 미리 준비했다.


IM 온라인 쇼핑몰에서는 어떤 프로모션을 펼쳤나?
하상호 우리는 쇼핑몰 회원 데이터뿐 아니라 비회원의 방문 기록을 임의의 숫자를 붙여 관리했다. 그리고 비회원이 로그인하기를 기다렸다. 비회원으로 방문하는 소비자가 한 번이라도 로그인하면, 해당 소비자는 우리 고객이었다는 명제가 성립한다. 그다음부터는 고객 대상 프로모션을 쉽게 진행할 수 있었다. 쇼핑몰에 일곱 번 접속한 고객이 있지만 구매 이력이 한 건도 없다면, 해당 고객이 여덟 번째 로그인 할 때 파격적인 혜택을 제공하는 식이었다.


IM 오프라인 매장에 대한 빅데이터 마케팅 전략도 있을 것 같은데.
하상호 이제는 빅데이터 분석 결과를 오프라인 마케팅에 적용하는 것이 과제가 됐다. 유통업계는 이미 빅데이터 활용에서 옴니채널 커머스 전략을 구사하고 있다. 옴니채널 커머스 전략은 쉽게 말하면 판매 채널의 구분이 모호해진다는 것이다. 특히 모바일이 커머스상 중요한 역할로 대두하고 있기에 모바일을 활용한 마케팅 전략을 구사하는 곳도 많다. 코오롱은 이런 흐름에 발맞춰 다른 인사이트로 오프라인 마케팅 전략을 계획하고 있다.


IM 마지막으로 빅데이터를 마케팅에 활용하고자 하는 현직 마케터들에게 조언한다면?
하상호 빅데이터를 소셜만으로 한정 짓는 것은 잘못된 판단이다. 빅데이터 분석 솔루션만 의지하는 것도 잘못된 생각이다. 무엇보다도 정확한 질문을 던지고 원하는 해답을 얻는 것이 빅데이터를 마케팅에 활용하면서 중요하게 다뤄야 할 문제다.

다크 데이터(Dark Data) 기업에서 정기적으로 수집하고 저장하지만, 목적에 부합하지 못해 사용되지 않는 데이터  

tags 월간 IM , 이정윤 기자 , 코오롱 인더스트리 FnC , 빅데이터팀 , 하상호 , 코오롱 스포츠 , 오픈 소스 , 오픈 데이터 , 소셜 분석 , 온라인 쇼핑몰

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