디지털 신경망이 갖추어야 할 요소

오늘은 디지털 신명망이 갖추어야 할 요소에 대해 알아보겠습니다. 역시나 빌 게이츠의 '생각의 속도'에 나온 내용의 일부입니다. 기업의 업무환경에서 디지털 신경망을 구체화하는 방법이 나오는 것 같습니다. 관심 있는 분들께 유익함이 있었으면 좋겠습니다.

 

 

디지털 신명망이 갖추어야 할 요소

기업은 내부적인 의사전달 체계, 즉 신경망을 가져야 하며 고객, 제품 및 서비스, 수익, 지출, 경쟁사, 납품, 인사관리 등의 주요 기본 업무와 여러 업무를 넘나드는 비즈니스 프로세스를 조정해야 한다. 모든 비즈니스는 자율신경 체계와 핵심 프로세스를 갖추고 있으며, 기업은 자동화를 도입해 업무의 효율성과 신뢰성을 높였지만 호환성이 결여된 시스템들의 확산으로 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 조직 전체적인 인텔리전스를 갖추고 비즈니스 반사신경도 함께 갖춰야 한다.

 

업무 전략에서 중요한 부분은 자사의 강점을 파악하고 조절하는 것이다. 이를 통해 경쟁사와 인기 있는 신제품 출시 등의 기회를 포착할 수 있으며, 신중한 계획과 실행이 필요하다. 또한 회사의 근본적인 문제를 파악하고 장기적인 비즈니스 전략을 세워야 하며, 고객과 소통하여 발생하는 문제를 해결해야 한다. 이를 위해 디지털 신경망을 활용하여 직원 개인의 분석 능력을 향상시키고, 기업 차원의 지능을 창출하며, 고객을 위해 기업의 우수성을 창출해야 한다.

 

 

자료를 일상적으로 활용하게 만들기

디지털 신경망을 구체화시키는 방법 중 하나는, 전문 컨설턴트에게 특별한 프로젝트를 위해 정보를 제공하는 것과 같은 종류의 자료를 내부 직원들에게 일상적으로 활용할 수 있게 만드는 것이다. 내부 직원들이 활용할 수 있는 정보가 외부인에게 제공되는 것은 미친 짓이라 할 수 있다. 중요한 정보는 회사의 모든 직원이 지속적으로 이용할 수 있도록 만들어져야 한다.

 

전문 컨설턴트가 시스템에 대한 정보나 통찰력을 가지고 있는 이유는 직원들이 접할 수 없는 특별한 정보를 갖고 있기 때문이 아니라 그들이 특별한 능력을 지니고 있기 때문이다. 이것은 회사의 정보 흐름에 문제가 있음을 나타낸다. 그러므로 회사에서는 직원들이 전문 컨설턴트에게 제공되는 것과 동일한 수준의 자료를 접할 수 있도록 하여 업무에 유용하게 활용해야 한다. 이렇게 함으로써 좋은 결과를 얻을 수 있다.

 

 

전략적 계획 알리기

마이크로소프트사에서 대도시에서의 마케팅 비중 확대 문제와 이를 해결하기 위해 일어났던 사건에 대한 내용인데, 대도시와 소도시 중 어디에서 마케팅을 집중해야 할지 고민하던 중 팻 헤이스 운영관리자의 분석 결과를 참고하여, 소도시 마케팅에 집중하게 되었다. 이 과정에서 디지털 도구의 활용이 판매 신장을 도울 수 있음이 밝혀졌다.

 

마케팅 전략을 개발하는 방법은 보유하고 있는 정보를 활용하는 것이다. MS Sales와 외부 인구조사 자료, PC 정보, 마케팅 활동 정보를 활용하여 판매량과 마케팅 활동 사이의 상관관계를 분석하고, PC 한 대당 수익과 화사원 일인당 수익을 측정하는 기준을 만들었다. 후보 도시별로 성취지수와 활동지수를 측정하고, 일관된 척도를 가지고 판매 실적을 예측할 수 있게 되었다. 중소 도시들의 전망이 밝게 나타났다.

 

1997년 중역회의에서 제프는 sksmss dl 프로젝트를 제시했으며, 경영진은 팀의 연구 결과를 적용한 시험 투자 전략을 지시했다. 팻과 팀 동료들은 각 도시별 MS의 협력사 수 목록을 이용하여 새로운 지수를 만들고, 후보 도시들을 서로 다른 몇 개의 범주로 나누어 추천했다. 이를 토대로 마케팅 활동을 줄이거나 늘리는 등의 전략을 세워 수익을 증가시키는 방안을 모색하였다. 특히, 마케팅 활동이 전혀 없는 도시들에 새로운 마케팅 프로그램을 적용하면 매년 3천만 달러에서 6천만 달러로 2배 이상의 수익을 얻을 수 있을 것으로 예상되었다.

 

직원의 분석 범위 확대하기 디지털 분석 도구들은 일상적인 업무보다 예외적인 상황을 다룰 수 있도록 도와주기 때문에 업무의 성격도 변화시킨다. 이를 사용하는 것이 인간보다 더 효율적일 때가 많기 때문에 이를 거부하기 어렵다. 방대한 양의 자료를 추적하여 유형을 파악하는 것은 인간으로서 불가능하기 때문에 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 컴퓨터 도구를 이용해야 한다.

 

데이터마이닝은 소프트웨어 알고리즘을 사용하여 방대한 양의 정보를 분석하고 유형을 파악하는 것이다. 데이터마이닝은 OLAP 기술의 첫 번째 주요 단계이며, 회계와 장부관리를 목적으로 수집된 자료가 정보의 '광산'으로 인식되면서 데이터웨어하우스와 데이터마트가 생겨났다. 하퍼콜린스 출판사는 OLAP시스템을 이용해 실시간으로 판매실적을 추적하며 반품률을 줄였다. 데이터마이닝은 일반 사용자들도 사업상의 의문점에 대한 답을 찾을 수 있도록 도울 수 있다.

 

데이터마이닝을 이용한 기술을 활용하여, 기업은 고객의 구매 가능성을 예측하고 개별 서비스를 제공하며, 고객의 선호도를 파악할 수 있다. 또한, 데이터마이닝은 제품의 판매량을 예측하고 협력사나 고객과 협력할 때 유용하며 의료보험 서비스에서 이중 청구를 방지하는 데에도 활용된다. 다양한 분야에서 사용되고 있으며, "Microsoft Site Server Commerce 3.0"과 같은 도구를 이용하여 웹 상점에서 개별화된 온라인 쇼핑 경험을 제공할 수 있다. 이러한 기술은 고객의 흥미를 유발하지 않고 보다 비용 효율적인 마케팅을 할 수 있게 도와준다.

 

데이터마이닝은 다양한 분야에서 사용될 수 있지만, 사회보장제도 개선을 위한 고아 자료 분석부터 NBA 농구 선수 스카우트까지 적용 사례가 있다. 이 중 데이터베이스 마케팅 분야에서의 활용이 가장 일반적이며, 아메리칸 에어라인은 데이터베이스 마케팅을 통해 비용 절감을 이루었다는 예시를 들 수 있다. 하지만 데이터 분석만으로 모든 것을 예측하거나 방지할 수는 없다는 것도 알려져 있다.

 

데이터마이닝 기법을 활용하여 정확한 소비자층을 선별하면 우편비용을 줄이고 경비를 절감할 수 있다는 사례와, 외부 전문가들이 데이터마이닝으로 성과를 거둘 수 있다는 것을 보여주는 신용카드 회사의 예시를 들었다. 또한 ATM을 사용하는 고객들에게 개별화된 서비스를 제공하는 것이 중요하다는 사례도 소개하였다. 데이터마이닝은 온라인 대화에서 필수적인 도구가 될 것이며, 전문가뿐만 아니라 일반 사용자들도 이용할 수 있게 만드는 것이 목표이다.

 

데이터마이닝은 CRM(Customer Relationship Management)의 일부로, 기업이 일대일 방식으로 고객과 관계를 관리하는 것을 돕는다. 데이터마이닝을 통해 분석된 유형을 기반으로, 기업은 개별 고객에게 맞는 상품을 제공할 수 있다. 이러한 개별적인 접근이 대중매체에 미치는 영향도 있으며, 앞으로는 광고가 대규모로 모든 가정에 무작위로 접근하는 것에서 최적의 소비자 집단에 집중되는 현상으로 바뀔 것이다.

 

개별화된 광고는 사용자가 검색하는 내용이나 관심사에 따라 광고를 제공하는 것으로, 대중광고보다 효과가 높다. 이는 기업들이 제품을 더욱 효율적으로 광고할 수 있게 도와주고, 중소기업도 대중매체를 이용하여 광고할 수 있게 한다. 개별화된 광고는 소비자에게도 환영받는 일이며, 광고주들은 소비자들의 시청 습관을 파악하여 광고를 구성하는 것이 현실적이다. 개인정보 보호를 위한 소프트웨어 개발이 필요하지만, 사용자가 허용한 정보만을 사용한다면 문제가 되지 않을 것이다.

 

미국에서는 여성들이 즐겨보는 연속극을 소프 오페라라고 부르는데, 초창기에는 비누 회사가 광고주였기 때문에 생겨난 표현이다. 이러한 TV 마케팅은 새로운 개념이 아니라 다만 차원이 다를 뿐이다. 데이터마이닝, 디지털 TV, 전자책의 결합은 광고와 마케팅에 대한 기업의 관점을 근본적으로 변화시킬 것이다. 개별 마케팅을 통해 고객에 대한 개별적인 접근을 통해 더욱 증진될 것이다.

 

 

정보 자산을 최상으로 활용하라

데이터마이닝 시스템 구축은 막대한 비용이 들며, 대기업들만 효율적으로 활용할 수 있었다. 하지만 대용량 PC 플랫폼에서 데이터마이닝 기법을 충분히 활용할 수 있게 됨에 따라 비용이 저렴해지고, 모든 기업과 부서에서 데이터마이닝 기법을 사용할 수 있는 시대가 올 것이다. 그리고 데이터마이닝은 모든 상용 정보시스템의 인프라스트럭처가 갖추어야 할 표준 기능으로 자리잡을 것으로 예측된다.

 

데이터마이닝은 기업이 수익성 높은 제품 개발 및 적절한 가격체계를 정하는 데 큰 도움을 줄 수 있다. 정보상품 판매 기업들은 고객의 구매습관과 신상을 파악해야 하며, 보험회사와 은행 등의 기업도 데이터마이닝을 활용하여 손실을 줄이고 성장 가능성 있는 고객을 찾아내는데 사용할 수 있다. 데이터마이닝은 제품개발 및 마케팅 전략 결정에서 큰 역할을 할 수 있는 기술이다.

 

데이터마이닝은 고객 프로필 조사를 통해 기업의 제반 결정에 도움을 주는 강력한 도구이지만, 실행 가능성은 고객들의 프로필이 서로 비슷하거나 기업의 조사 대상 기반이 적을 때 감소한다. 그리고 인간의 창의력과 기술이 필요하며, 기업은 직원들의 업무능력을 향상시킬 수 있는 첨단 디지털 도구에 대한 투자가 필요하다. 데이터마이닝을 활용하여 혁신적인 제품과 서비스를 개발하고, 유대를 강화하는 과정은 앞으로도 인간만이 수행할 수 있는 영역이며, 데이터는 계속해서 사람들이 변환해야 하는 광석이 될 것이다.

 

 

마치며...

"정보를 활용하여 혁신적인 새로운 제품과 서비스를 개발하고, 협력사와 고객과의 유대를 강화해 나가는 과정은 앞으로도 인간 만이 유일하게 수행할 수 있는 영역으로 남을 것이다" 라고 빌 게이츠는 얘기했는데, 최근 AI의 급속적인 성장 속도로 보았을 때, '인간 만이 유일하게' 수행할 수 있을지는 의문이 듭니다. AI가 과연 어느 영역까지 우리의 일상으로 들어올지 궁금해집니다. 정보의 광산에서 점점 더 많은 광석을 캐내게 되고, 그 광석을 금으로 바꾸는 일은 계속 사람들이 맡게 될 것인지 아니면, AI가 인간을 대체할 것인지도..... 백세시대에 백 살까지 살아남으면?