파편화된 지식,공유해도 무용지물 맥락 잡는 데이터 분석이 핵심

지식경영은 한때 정보시스템 업계를 풍미했던 최대의 화두였다. 그러나 마케팅이나 제품개발 현업에서 지식경영은 점점 교과서에 나오는 단어, 한물간 단어처럼 대우받고 있다. 지식이 적용되지 않는 비즈니스가 없을뿐더러 나날이 불확실성이 심해지는 경영 환경에서 지식 외에도 다양한 방법론에 의존한 의사결정이 중요해지고 있기 때문이다. 지식경영 대신 최근 각광받고 있는 개념은 역시 빅데이터(Big Data)다.

일찍이 지식경영 이론의 창조자인 노나카와 다케우치 박사(Nonaka and Takeuchi, 1992)는 데이터와 정보, 그리고 지식의 밀접한 관계를 이야기했다. 빅데이터도 크게 보면 지식경영이다. 그런데 유독 지식경영은 사문화된 용어로, 빅데이터는 미래지향적이고 현대적인 모습으로 비쳐지고 있다. 이런 차이는 왜 생기는 걸까?

우선 관점의 차이가 있다. 전통적인 의미의 지식경영은 한 개인이나 부서에 고착화돼서 밖으로 나가기 어려운 지식들을 각종 프로세스나 공유 방법론을 통해 전체 조직이 활용할 수 있는 자산으로 바꾸는 활동이다. 그런데 특정 관리자나 시스템의 관점에서 지식을 모듈화하기 때문에 다른 부서의 조직원들이 봤을 때 객관성이 부족해 보일 수 있다. 즉 지식경영 시스템에서 나온 지식은 의사결정 과정에서 타 조직에는 정치적 영향력을 발휘하기 어려운 경우가 많다. 반면 빅데이터 방법론은 외부 환경 정보를 비교적 일반화되고 통계적 방법론을 통해 분석하기 때문에 과학적 정당성을 얻기 쉽고 의사결정자를 설득하기가 비교적 쉽다.

한편, 빅데이터는 시간과 비용 측면에서 전통적인 지식경영에 비해 약점이 있다. 지식경영이 이미 주어진 정보의 분류법을 바탕으로 전략적 지식을 떠받칠 수 있는 데이터를 모으는 데 집중했다면 빅데이터는 그때그때 주어지는 데이터에서 귀납적으로 상황을 진단하는 데 무게중심이 있다. 그러다 보니 빅데이터를 기반으로 제품 개발 콘셉트나 마케팅 전략을 도출하는 경우 매번 많은 시간과 노력이 소모된다. 이렇게 각각 장단점이 있기에 마케팅 실무에서 지식경영과 빅데이터 두 가지 방법론을 잘 융합해 쓸 수 있다면 각각 한 방법을 사용할 때보다 훨씬 나은, 설득력 높으면서도 빠른 의사결정을 내릴 수 있을 것이다.

친화성 다이어그램

그렇다면 마케팅 관점에서 빅데이터 + 지식경영 융합을 위해 어떤 솔루션이 필요할까. 이때 사용할 수 있는 방법 중 하나가 ‘친화성 다이어그램(Affinity Diagram)’이다. 소셜 데이터를 중심으로 사용자들의 일상에서 찾을 수 있는 방대한 기록들을 정보적 가치를 지닌 지식으로 바꾸고 이를 신상품 기획의 단초로 삼는 방법론이다. 다음소프트에서 친화성 다이어그램을 이용하는 과정은 다음과 같다. (그림 1)

(1) 우선 소비자의 명시된 욕망과 내재된 욕망을 구분해서 읽는다. 가령 어떤 사람이 트위터나 블로그에 “목욕할 때 태블릿 PC로 영화를 보기 위해서 받침대를 욕조 위에 둔다”는 글을 남겼다고 하자. 일단 이 사람은 목욕하는 와중에도 모바일 서비스를 이용하면서 자신에게 맞춤화된 시간을 즐기고 싶다는 욕망을 드러냈다. 한편 여기에는 태블릿 PC를 물에 빠뜨리지 않고 싶다는 숨겨진 뜻도 있다. 이렇게 밖으로 보이는 뜻과 내재된 욕망을 맥락 정보(Context Information)로 읽어내야만 소비자의 태도에 대한 정확한 분석이 가능하다. 실제로 북미 소비자들 중엔 목욕 시간을 자기만의 휴식 시간으로 여기면서 침수피해 없이 안전하게 모바일폰으로 검색을 하거나 영화를 시청하려는 유인이 많았다. 이런 분석 작업을 ‘팩트 노트(Fact Note)’라고 부른다.

(2) 그 다음은 팩트 노트를 바탕으로 키워드들을 뽑는 작업이다. 기업에서 전략을 수립하는 사람들은 비즈니스에 대해 매우 주관적인 관점으로 해석하는 경향이 강하다. 따라서 그들의 의사결정에는 선입견도 반영돼 있고, 또 적은 시간 동안 많은 일을 처리하다 보니 의미 있는 데이터를 놓치는 경우도 허다하다. 이런 점에 유의하며 팩트 노트의 정보가 축약 과정을 거쳐서 의사결정자에게 정확하게 통찰력 있는 정보로 제공될 수 있어야 한다. 팩트 노트에서 도출한 풍부한 맥락정보들을 잃어버리지 않으면서도 간결한 프레임으로 개념화(Conceptualization)하는 것이다.

(3) 키워드가 모이고 나면 이것들을 하나의 시사점(Implication)으로 도출하는 절차를 거치게 된다. 이를 바탕으로 의사결정자가 쉽게 전략적 방향을 설정할 수 있도록 돕는다.

빅데이터 지식경영 사례 1:

삼성전자의 ‘아가사랑’ 세탁기 마케팅 전략

2012년 당시 삼성전자 가전사업부는 성공적으로 론칭했던 ‘아가사랑 세탁기’를 젊은 독신남녀와 신혼부부 계층까지 확장하자는 논의를 하고 있었다. 아가사랑 세탁기는 통돌이 세탁기처럼 생겼지만 크기가 작고 삶음 빨래 기능이 있어서 아기옷을 삶아 빨아야 하는 가정에 인기가 좋았다.

“아가사랑 세탁기의 안정적인 브랜드 정체성(아기가 있는 가정을 위한 세탁기)을 유지해야 한다는 의견이 공유되고 있었지만 한편으로는 기존 사업의 성공을 바탕으로 새로운 세그먼트를 공략할 수 있다는 자신감을 가진 사람들도 있어 어떤 방향으로 의사결정을 내려야 할지 고민이 많았다”고 이야기했다. 사업부 내에 다양한 조사 방법론이 이미 공유되고 있었지만 니치 마켓에서 실제로 제품을 사용하지 않는 사람들의 생각까지 읽어내기에는 어려웠다. 따라서 소비자의 시각을 반영할 수 있는 조사 방법과 지식 획득 방법이 절실했다. 또 실무 조직의 고민과 경영층의 전략적 직관이 상호 소통할 수 있도록 이들이 각각 갖고 있는 경영 지식이 유기적으로 작용하도록 만들어야 했다.

기존 지식경영 시스템들은 획일적인 분류체계를 갖고 있다. 그래서 다양한 환경에서 얻어진 정보를 단편적으로 편집하는 경향이 있다. 그 분류 기준이 잘못되거나 다른 부서와 합의를 얻지 못할 경우 지식경영 시스템과 지식경영 부서는 제 역할을 못한다. 반면 빅데이터는 여러 정보들을 관계적으로 제공한다. 중요한 것은 빅데이터를 이용해 특정 문제를 직접 해결해준다기보다는 관점을 제시하는 작업이라고 접근해야 한다는 점이다.

지식경영시스템의 지식은 시스템 안에 들어가는 순간 실제 문제 해결과는 관련 없는 형식적인것으로 치부되기 일쑤다. 외부 환경 정보를 모듈화하고 재정의하기 시작하는 순간 조직 내부의 일반화된 방법으로 받아들이기 때문에 데이터의 생생한 맥락을 공유할 여력이 없어진다. 따라서 가급적 원 데이터(raw data)의 패턴을 정확하게 볼 수 있도록 공유해야 한다. 그 과정을 조직의 입맛에 맞게 해체한 다음에 자의적인 분석 결과만을 공유하는 방법은 바람직하지 않다.

이런 점을 주의하며 1차적으로 세탁기 자체와 관련된 SNS상의 담론을 분석했다. 특히 담론 간의 감성적 연관성이나 범주적 연관성을 찾으려 노력했다. 온라인 환경에서 상당수 소비자들은 단일 카테고리에 대한 인지보다 폭넓은 카테고리에 대한 선호를 보여주는 경향이 강하기 때문이다. 그 결과 세탁기의 연관어로 침대, 에어컨, TV 등과 같이 가정 내에서 비교적 지출이 큰 제품과 결부된 결과가 나타나는 한편 ‘돌리다’ ‘넣다’ ‘냄새’ ‘엄마’ 등과 같이 주 사용자와 관련된 맥락들이 다수 나타났다. (그림 2) 한편 세탁과 관련된 전체적인 담론들은 걱정스럽다는 내용이 1만4421건으로 전체의 18%, 고민스럽다는 내용이 8740건으로 11%를 차지했다. 세부적인 맥락 분석 모듈을 통해 상황을 파악해 본 결과 세탁 고민으로 인한 스트레스, 건강과 직결되는 부분, 아이들이 가장 큰 압력으로 작용한다는 측면 등을 도출할 수 있었다. 특히 엄마-아기의 관계, 특히 피부에 민감한 영유아들의 건강 상황을 배려한 세탁 기능 등과 관련된 이슈들이 눈에 띄었다. (표 1)

그렇다면 아가사랑 세탁기의 브랜드 확장 대상인 싱글족의 담론 분석은 어땠을까? 똑같은 방법으로 SNS상에서 환경 정보를 스캐닝해 본 결과 대부분의 싱글족은 주말에 몰아서 빨래를 하며 대용량의 세탁기가 필요하기 때문에 아가사랑 세탁기의 포맷을 그대로 적용한 제품 개발은 유의미하지 않다는 결과가 도출됐다. 결과적으로 기존의 브랜드 역량을 강화하는 방향이 옳다는 분석이었다. 싱글족을 노리는 것보다는 ‘토들러(Toddler)’, 즉 어린 아이를 둔 가정까지 확장된 콘셉트를 추구하는 것이 더 바람직하다는 결론이었다.

빅데이터를 쓰지 않고 기존의 지식경영 시스템과 방법론에 의존했다면 이런 결론을 내리기 힘들었을 것이다. 전통적인 지식경영 전문가들은 가급적 많은 정보를 보유하고 또 조직 내에 유포시키려고 하는 습성이 있다. 그러나 문제 해결을 위해 필요한 지식, 특히 빅데이터처럼 외부 환경의 다양한 정보들을 생생하게 스토리로 엮어 제공하는 지식으로서의 측면은 부족한 것이 사실이다. 만약 아가사랑 세탁기의 분석 결과가 ‘보다 폭넓게 세탁기 시장을 바라보자’는 일반론적이고 교과서적인 내용으로 나왔다면 효율적인 브랜드 전략은 불가능했을 것이다.

이 케이스가 지식경영의 중요성을 떨어뜨린 것은 아니다. 오히려 그 반대다. 많은 기업에서 지식경영은 지식을 생성하고 관리하는 데는 기여하지만 주된 전략적 의사결정의 방향을 바꿀 만큼의 주도권을 가지는 경우는 많지 않다. ‘아가사랑 세탁기’의 브랜드 가치를 진단하는 과제에서는 폭넓은 환경 정보와 소비자의 감성들을 판단 근거로 활용함으로써 지식경영 프로세스의 역할을 증대시켰다는 점에서 의미가 있다.

빅데이터 지식경영 사례 2:

아모레퍼시픽의 트렌드 예측

아모레퍼시픽은 중국에 진출하면서 화장품 마케팅 전략을 세우기 위해 빅데이터에 기반한 지식경영 전략을 썼다. 아모레퍼시픽은 마케팅 지향성이 강한 기업이다. 내부에 리서치 파트와 데이터 조사팀을 갖고 있고 지식경영의 관행도 잘 정착돼 있다. 지식경영을 위한 별도의 부서가 필요하지 않을 정도로 지식 활용의 습관이 자리 잡혀 있기도 하다. 필자가 만난 아모레퍼시픽 관계자는 “경영진 중 상당수가 데이터 관리에 관심을 갖고 있고, 또 다뤄 본 경험을 지니고 있는 사람들이다”라고 말하기도 했다.

그런데 회사가 갖고 있던 기존의 지식 기준으로는 화장품 시장을 제품과 제품군 기준으로 분석한다. 중국인들의 복잡한 선호를 기준으로 시장을 볼 수 있는 방법은 확보되지 않았기 때문에 데이터에서 새로운 패턴을 추출해 내는 과업이 시급했다.

어느 기업 조직이나 정보 수용과 처리 능력에 한계가 있다. 기존의 지식경영 시스템에서는 시장과 관련된 데이터가 뚜렷한 방향성 없이 산재된 채 공유되는 경우가 많아 데이터의 효용성이 떨어진다. 그래서 아모레퍼시픽은 중국 시장이 지니고 있는 맥락과 문화적 조건을 살리기 위해 스토리텔링을 통해 트렌드를 분석하는 방법을 택했다.

우선 오피니언 마이닝(Opinion Mining)을 위해 중국의 인터넷 쇼핑몰, 화장품 후기 전문 사이트인 Yoka, 뷰티게시판 등에서 대용량 데이터를 뽑아냈다. 인터넷상에는 마케팅, 홍보 메시지가 많다. 따라서 유의미한 문서를 추출하기 위해서는 실제 사용자의 의견이 반영된 리뷰 커뮤니티나 카페와 같은 특화된 공간을 살펴보는 작업이 필요했다. 분석 결과 중국 시장에서는 한국 브랜드가 상대적으로 약세에 있고 소비자들의 선호 역시도 카테고리별로 불확실성이 강한 것으로 파악됐다. 로션 카테고리에 크림이 있거나 토너에 미스트 등이 등재돼 있어 선호의 모호성이 심했다. 또 제품 카테고리가 아닌 ‘청결’ ‘안전’ ‘가짜’ 등과 같이 특정 감성이나 피드백을 중심으로 선호가 나타나는 현상을 발견했다. 특히 유해한 물질이 들어간 제품이나 짝퉁 상품이 많기 때문에 안전성 이슈를 극복할 수 있는 상품에 대한 요구가 다수 분석됐다.

이러한 과정을 거쳐서 지식경영과 변화 관리에 절실한 선결 요건, 즉 브랜드 자산 관리와 관련된 핵심 스토리들을 도출해 냈다. 우선 기존 마케팅 지식관리 과정에서 정의되지 않았던 스토리텔링형 트렌드 관련 분석이 시행됐다. 중요한 키워드로 ‘안전’, 소비자 자신의 ‘실리’, 화장품 자체의 ‘프리미엄’, 미의 본질을 탐색하고자 하는 ‘근원’, 바쁜 일상 속에서 화장의 행위를 통해 ‘즐거움’을 추구하려는 행위 등을 식별했다. 전반적으로 중국인들은 무해한 물질을 구매하고자 하는, 불안함 가운데 즐거움을 추구하는 경향이 강했다. 한국 시장에서 화장품이 갖고 있는 도회적이고 섬세한 이미지보다도 일종의 미적 보험에 가까운 관념이 자리잡고 있었다.

중국인의 감성 중에서 아모레퍼시픽이 가장 주의 깊게 봤던 부분은 개개인의 피부나 건강이 훼손되지 않을 것을 요구한다는 점이었다. 화장품을 사용하면서 피부 건강을 지키는 것이 아니라 오히려 건강을 잃는 소비자도 많았다. 중국 시장 내에서는 화장품 자체와 관련된 제품 불확실성이 강하기 때문에 이를 불식시킬 수 있는 기능적인 요소들을 중심으로 지식을 재배열하는 과정이 필요했다.

한편 중국 사회에서 공유되고 있는 미인상에 대한 이미지 정립 과정도 이뤄졌다. 전반적으로 한국인의 이상적인 미인상이 청순가련형이고 그에 맞게 청결형 + 관리형 제품에 대한 수요가 높은 반면, 중국인의 이상적인 미인상은 서구적이고 당당한 이미지에 가깝기 때문에 미백뿐만 아니라 한국에서 선호가 높지 않은 다기능 화장품에 대한 수요가 많음을 알 수 있었다.

이런 분석을 통해 새로운 제품 유형을 개발하라는 주문보다는 한국 시장에서 상대적으로 덜 선호되던 기존 브랜드 중에 중국 시장에 알맞을 만한 유형을 재점검하자는 결론을 도출했다. 방대한 시장 데이터와 빅데이터 분석 과정이 아모레퍼시픽의 지식경영 노하우로 고스란히 흡수됐음은 물론이다.

빅데이터 기반 지식경영, 관계 기반 사고로의 진화

앞으로 빅데이터 기반의 지식경영이 가능하기 위해서 조직 관리자들은 어떤 방식으로 관점을 전환해야 할까? 기존의 지식경영 시스템에 들어 있는 지식들은 단편화, 파편화된 경우가 많고 또 맥락의 고려 없이 결론에 집중하는 측면이 있었다. 의사결정자가 효율적으로 자원을 배분할 수 있게 하려면 경영지식을 결과물로만 볼 게 아니라 그 결과가 나온 다양한 환경 정보와 맥락까지 포함하는 하나의 번들(Bundle)로 제공할 수 있도록 해야 한다. 그러기 위해서는 지식경영 시스템의 편집 방법도 포괄적인 정보를 담을 수 있도록 바뀌어야 한다.

원 데이터(Raw Data)와 분석된 결과 간의 투명한 매칭도 필요하다. 많은 데이터 분석 업체들이 관계망 데이터나 소셜 빅데이터를 조사한 후 원 데이터를 고객사에 제대로 이전하지 않는다. 내부 부서의 경우도 마찬가지로 결론에 도달하는 과정은 생략한 채 결론만 지식경영 시스템에 공유하곤 한다. 지식경영 역시 빅데이터의 생생한 맥락과 빠른 자료 표집 속도를 배워야 한다. 관리자의 입맛에 맞게 모듈화된 지식이 아니라 통찰이 결합된 지식경영 방식이 요구된다. 방대한 빅데이터를 빠르게 받아들이고 이를 조직의 업무와 유기적으로 호환할 수 있는 프로세스가 필요하다.

빅데이터 시대에는 지식경영 시스템 역시 빅데이터를 포괄할 수 있는 방법으로 설계돼야 그 활용성을 키울 수 있을 것이다. 그것이 지식경영의 명예를 되살릴 수 있는 길이다.

송길영 다음소프트 부사장 kysong@daumsoft.com

송길영 다음소프트 부사장은 고려대 컴퓨터공학과에서 학사, 석사, 박사(졸업 및 수여 예정)를 마쳤다. IT 분야에서 10여 년, 마케팅 분야에서 10여 년간 종사한 경험을 바탕으로 활동하는 빅데이터와 오피니언 마이닝 분야의 전문가로 <여기에 당신의 욕망이 보인다>를 집필했고 오피니언 마이닝 워킹 그룹을 이끌고 있다.

천영준 연세대 기술경영연구센터 책임연구원 yoshirochan@yonsei.ac.kr

천영준 연세대 기술경영연구센터 책임연구원은 연세대 경영학과와 동 대학원 정보산업공학과를 졸업했다. 사회 연결망 분석을 기반으로 한 데이터 분석 방법론 및 경영 전략 연구, 기술 정책의 경제성 평가 방안 등을 연구했고 경영학과 예술, 인문 고전의 만남을 시도하는 작업도 하고 있다. 단행본 <바흐 혁신을 말하다>를 썼다.