빅데이터가 낳을 사업모델들 > 분과위원회

본문 바로가기


분과위원회 ㅣ 분과위원회

그 외 분과 | 빅데이터가 낳을 사업모델들

페이지 정보

작성자 admin 작성일2014-07-25 14:34 조회7,042회

본문


새로운 성장동력 ‘빅데이터’가 낳을 사업모델들


2014.06.12 13:34:23 입력, 최종수정 2014.06.13 09:49:15





지난해 IT산업 전문가가 가장 주목했던 키워드 중 하나는 빅데이터다. 국내외 기업들도 자사 고객의 구매 패턴을 분석해 마케팅에 활용하는 등 빅데이터에 높은 관심을 보이고 있다. 

실제로 기업이 스마트폰, 거래내역 등을 통해 파악할 수 있는 정보는 상당히 방대하다. 빅데이터 시대를 맞아 기업은 이를 단순히 마케팅수단으로 활용해 실적을 높이는 것을 넘어 새로운 매출을 창출하는 기회로 삼아야 한다. 실제 정보가 풍부한 산업군에서는 이미 축적된 데이터를 바탕으로 이전과는 다른 새로운 매출 구조, 독립 사업을 구축하고 있는 기업이 등장하고 있다. 이 중 일부 기업은 자체 생성 데이터를 기반으로 연간 수천만 달러를 벌어들이고 있다. 데이터 기반 사업은 자료를 전략적으로 활용하면 새로운 성장동력으로 발전할 수 있는 것이다.

기업은 파트너십을 맺거나 또는 독자적으로 시스템을 개발해 빅데이터를 사업화할 수 있다. 개발 속도를 높이기 위해 외부 기업과 계약을 체결하는 경우가 많은 편이다. 하지만 대부분 서비스 개발에 통제권을 갖고자 하기 때문에 완전한 수준의 파트너십이나 제휴는 이뤄지지 않고 있다. 파트너십을 체결할 경우 리스크를 나눌 수 있고 시장에 빠르게 진출할 수 있는 장점이 있다. 자체적으로 사업화하는 경우 규모의 경제, 전략 통제권, 매우 높은 수준의 매출 잠재력 등의 이점을 누릴 수 있다.

빅데이터를 사업화하는 기업의 80%가 금융과 통신 업종이다. 두 업계는 빅데이터를 사업화하는 데 가장 발전된 모습을 보이며 많은 양의 데이터도 보유하고 있다. 이렇게 정보가 많은 기업은 분석 용도로 활용할 수 있는 고급 데이터가 부족한 기업에 자사가 가지고 있는 데이터를 팔기도 한다. 호주국립은행 NAB(National Australia Bank)는 수백만 건의 세부 전자 거래내역을 기록하고 개별 고객을 식별할 수 있는 정보를 삭제한 후, 이를 데이터 분석 기업 콴티움(Quantium)과 공동 설립한 조인트 벤처에 전달했다. 그리고 해당 데이터에서 도출한 인사이트를 외부 기업에 판매하고 있다.

보험과 유통업계도 많은 데이터를 보유하고 있다. 대형 유통업체 테스코(Tesco)는 고객마케팅 전문기업 던험비(Dunnhumby)와 빅데이터 사업을 구축하고 수백만 건의 고객 데이터를 분석해 고객 쇼핑 행태와 관련한 인사이트를 도출했다. 그리고 이를 소비재 생산 대기업 유니레버(Unilever), 세계 최대 식품업체 네슬레(Nestle), 미국 1위 케첩회사 하인즈(Heinz) 등 대형 제조업체에 판매했다.

기업은 익명화된 데이터를 통해 고객의 지출 습관을 주소 단위까지 파악할 수 있어 어느 동네에 거주하는 주민이 와인, 초콜릿, 유기농 식품 등을 가장 많이 소비하는지도 알 수 있다. 2012년 던험비가 테스코에 안겨준 수익은 5300만파운드(약 926억원)에 이른다. 

빅데이터의 수익 패턴 7가지

빅데이터의 수익패턴은 크게 7가지가 있다. 데이터와 서비스 제공에 따른 방법이 3가지 있고 고객과의 관계 지속 기간에 따른 방법이 4가지로 나뉜다. 각 모델을 혼합한 모델도 생각해 볼 수 있다.




데이터와 서비스 제공 방법 관련 사업모델

1) 주문제작(Build to order)

주문제작 모델은 고객의 특수한 요구 사항에 맞춰 데이터를 제공하는 것으로 고객 만족도와 정보의 가치가 높은 것이 특징이다. 복수의 GPS 기기에서 취합한 위치 데이터를 통해 고객이 원하는 교통 패턴을 분석하는 것이 이에 해당된다. 데이터를 분류할 때 전문화된 시스템이 필요하기에 새로 진입하는 기업의 진출을 막는 진입 장벽이 세워질 수 있으나 고객의 대기 시간이 길고 재판매가 어렵다는 것이 단점이다.

2) 묶음 서비스(Service bundle)

여러 가지 정보를 하나로 결합해 판매하는 모델이다. 에너지기업의 경우 모니터링과 가스 및 전기 공급 데이터를 결합해 고객의 에너지 절감을 도울 수 있다. 묶음 서비스는 수익 창출과 함께 시장에서 경쟁사를 몰아낼 수 있으며 기존 제품의 크로스 셀링(cross-selling)이나 업셀링(up-selling)도 가능하다. 그러나 한번 결합된 데이터를 다시 분리하는 것이 어려울 수 있고, 고객이 각각의 가치를 평가하는 것이 어렵다는 게 단점으로 꼽힌다.

3) 플러그 앤 플레이(Plug and Play)

동일한 데이터를 다수의 고객에게 판매하는 모델이다. 은행에서 고객 지출 패턴에 대한 익명화된 통합 데이터를 보고서로 정리해 판매하는 것이 이에 해당된다.

서비스 제공이 쉽고 할인 전략을 구사할 수 있으며 규모의 경제로 마진을 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 고객 맞춤화 요소가 없어 주문제작 모델과 비교해 정보의 가치가 낮다고 평가할 수 있고 고객이 경쟁사로 전환할 위험이 높다는 점을 염두에 두어야 한다. 

수입원 따른 사업모델

1) 종량제(Pay per Use)

다양한 선택의 폭을 제공하고 실제 사용한 만큼만 지불하는 모델이다. 가입제 모델 대비 마진은 높지만 매출원이 안정적이지 않고 고객 유치 비용이 높다.

2) 수수료(Commission)

수수료 모델로 형성된 고객은 매출 공유 계약이 지속되는 경우가 많기 때문에 종량제 모델보다 더 강력하고 오래 유지되지만 변동 폭이 높아 서비스에 영향을 줄 수 있다. 기업은 고객이 지불하는 수수료를 늘리기 위해 지속적으로 부가가치를 창출할 필요가 있다. 상점, 식당과 수수료 지불 계약을 체결하고 매출을 기준으로 할인을 제공하는 경우가 수수료 모델에 해당된다.

3) 가치 교환(Value Exchange)

기업과 고객의 중간에 위치한 파트너 기업이 리베이트, 할인 등을 제공하는 모델이다. 중개 기관을 두고 가맹점 할인을 제공하고 거래가 완료되면 고객에게 현금을 재입금하는 은행이 대표적 예이다. 기업이 파트너회사에 지급하는 수수료와 기업이 고객에게 제공하는 현금 혜택의 형태로 가치가 창출된다.

관심 있는 고객만 공략함으로써 기업은 마케팅 투자 수익률을 높일 수 있지만 고객의 가치를 가져가는 중개 기관의 존재는 장기적으로 불리하게 작용할 수 있다. 

4) 가입제(Subscription)

정기적으로 요금을 내면 정해진 기간 동안 해당 서비스에 무제한 접근할 수 있는 모델이다. 예를 들어 헬스케어 기업일 경우 전자 의료 기록을 분석해 환자 결과에 대한 익명화된 정보 서비스를 제공할 수 있다. 가입제 모델은 예측 가능한 매출원을 담보할 수 있고 추가 제품이나 서비스에 대한 업셀링과 크로스셀링 기회도 많다. 


세계지식포럼서 빅데이터강연에 관심을 집중하고 있는 청중들
전달방법과 수입원이 조합된 비즈니스 모델

1) 플러그 앤 플레이 + 가입제

미국 최대 자동차 업체인 제너럴모터스(GM)는 자사의 온스타(OnStar) 내비게이션 시스템이 수집한 데이터를 기반으로 운행거리만큼 보험료를 내는 자동차 보험 상품을 제공하고 있다.

속도나 운전 습관 등 다른 데이터는 수집하지 않으며, 운행거리가 연 1만5000마일 이하인 고객에게 보험료를 최대 54% 할인해 주며, 운행거리를 초과해도 벌점은 없다.

2) 묶음 서비스 + 수수료

몇몇 은행들은 유통업체에 기존 POS(Point of Sale) 상품과 묶은 서비스를 제공하고 있다. 이 서비스는 테라바이트에 달하는 신용카드 거래를 분석해 영세 유통업체 등에 지출 패턴, 개인 소비 행태에 대한 세부 인사이트 등을 제공한다.

실제로 스페인은행 BBVA는 마드리드에서 시정부와 함께 매장별 정보를 통해 관광객과 현지 주민이 지출하는 시점과 장소에 대한 실시간 인사이트를 도출하고 있다.

3) 주문제작+가입제·종량제

몇몇 대형 통신업체들은 고객의 위치 및 행태와 관련해 자사가 가지고 있는 데이터를 기반으로 서비스를 출시하고 있다. 미국 최대 이동통신사 버라이즌(Verizon)은 2012년부터 8600만명 이상의 무선 고객 중 익명화된 데이터에 접근할 수 있는 서비스인 ‘Precision Market Insights’를 개발했다. 이 분석 엔진은 고객의 쇼핑 습관, 관심사, 여행 등과 관련한 인사이트를 도출한다. 이는 광고 서비스 업체가 자사 광고판을 지나친 사람이 추후에 해당 매장을 방문하는지 여부를 파악하는 데 활용할 수 있다.

데이터의 가치 인식이 중요

이처럼 기업이 빅데이터로 추진할 수 있는 사업모델은 다양하다. 다만 잊지 말아야 할 점은 모델을 선택하기에 앞서 자사가 보유하고 있는 데이터를 꼼꼼하게 분석해 현재 상황을 파악하는 것이다. 빅데이터 사업으로부터 최대 매출을 올릴 수 있는 영역을 간파하기 위해서는 현재 이용 가능한 데이터와 앞으로 확보 가능한 데이터를 인지하는 것이 필요하기 때문이다. 더불어 해당 데이터의 잠재적 사용처와 고객군의 니즈를 연결해 어떻게 가치를 창출할 수 있는지, 파트너십을 체결할 기업을 선정하는 것도 중요하다.

파트너 기업의 선정은 사업 목표나 목표 달성을 위해 해결해야 하는 문제, 장단기 전략 실행에 도움을 줄 수 있는 관계 등에 따라 달라진다. 기업 문화에서부터 제품 포트폴리오에 이르기까지 모든 요소가 우리 기업에 어떻게 적합한지와 파트너 기업과 협업하고 경쟁하게 될 부문은 어디인지 등을 검토하는 과정이 필요하다.

마지막으로 기업은 데이터의 프라이버시와 고객정보 활용과 관련한 신뢰를 구축할 필요가 있다. 개개인의 데이터 사용과 관련해 투명성을 확보할 수 있는 방법은 무엇인지, 데이터 저장 및 활용과 관련한 프라이버시 수준을 결정하는 과정에 고객의 적극적인 참여를 장려할 수 있는 방법은 무엇인지 고민하는 것이 필요하다.

빅데이터를 사업화하는 움직임은 아직 금융, 통신 업종에서 주로 나타나고 있지만 장기적인 관점에서 전통산업으로까지 확산될 가능성이 매우 높다. 수면 아래 숨어있는 빅데이터의 가치를 통해 기업의 새로운 성장동력으로 발전시킬 필요가 있다. 신수종사업은 가까운 곳에 있다. 

[제임스 플랫 보스턴컨설팅그룹(BCG) 런던오피스 파트너 로버트 수자 BCG 보스턴오피스 파트너 엔리크 체카(Enrique Checa) BCG 마드리드오피스 이사]

[본 기사는 매일경제 Luxmen 제45호(2014년 06월) 기사입니다]

FAMILY SITE ▼
RELATED COM ▼

사단법인 한국인지과학산업협회


대표자 : 권희춘 | 사업자등록번호 : 119-82-10924

NACSI  |  National Association of Cognitive Science Industries


ADD : 서울시 관악구 신림로 340 르네상스복합빌딩 7층
TEL : 070-4106-1005 | E-MAIL : nacsi.office@gmail.com
Copyrightⓒ NACSI All rights reserved. 로그인 ▲ TOP