이슈 수명주기론

폭발적 파워콘텐츠도 사그라들 때가 있다 타이밍 좋은 광고가 그것을 늦춘다

187호 (2015년 10월 Issue 2)

Article at a Glance

SNS상에서 확산되는 파워 콘텐츠도 제품수명주기(Product Life Cycle) 개념을 적용해 분석할 수 있다. 콘텐츠에 대한 관심 정도인 버즈(buzz) 콘텐츠 양은 시간이 흐르면서 서서히 증가하다 급격하게 확산돼 정점을 찍고 다시 하락하며 소멸되는 전형적인 수명주기 패턴을 보인다. 각 주기별로 기업이 어떤 전략을 써야 할지를 살펴보다 보면 타인의 관심을 추구하는관심 추구형소비자에 주목하게 된다. 이들은 특정 제품에 대한 버즈 콘텐츠 양이 정점 대비 80% 정도 감소하는 시기에서조차도 가장 오랫동안 관심의 끈을 놓지 않는다. 한편 광고는 버즈 콘텐츠가 상승하는 시기에 집중적으로 집행하면 버즈 콘텐츠 양을 큰 폭으로 늘리는 데 도움이 된다. 광고는 버즈량 하락기에도 하락 속도를 늦추는 효과를 낸다.

 

이론적 배경

 

말콤 글래드웰을 유명하게 한 <티핑포인트(Tipping Point)>에서는 유행의 출현, 알려지지 않던 책이 베스트셀러가 되는 극적 전환 등 일상에서 일어나는 순간의 변화를 사회적전염의 틀로 분석했다. 누가 어떻게 티핑포인트를 만드는지, 아이디어와 제품은 어떻게뜨게되는지에 대해소수의 법칙(사람)’ ‘고착성 요소(메시지)’ ‘상황의 힘(환경)’ 등 세 가지 규칙을 통해 설명한 것이다.

 

SNS가 급격히 대중화된 지금도 여전히 10년 전 출간된 티핑포인트의 규칙이 적용될 수 있을까.

 

Cheil DnA Center는 주당 2000건 이상의 조회 수를 기록한 ‘2014년 히트 제품 인물 영화 방송 프로그램 등의 파워 콘텐츠와 관련해 센터가 보유한 패널기반의 행동 데이터와 소셜미디어 기반의 빅데이터 372만 건을 분석했다. 이를 통해 SNS상에서의 파워 콘텐츠의 티핑포인트를 규명했다.

 

하나의 제품이 시장에 도입돼 폐기되기까지의 과정을 경영학에서는 제품수명주기(PLC·Product Life Cycle)로 분석한다. (그림 1) 이 개념은 1950대부터 개념화되기 시작했고 지금도 실무에서 널리 쓰이고 있다.

 

 

제품 수명의 길고 짧음은 각 제품의 성격에 따라 달라지긴 하지만 사람의 인생이 유년기, 청년기, 장년기, 노년기의 생애주기가 있듯 제품도 도입기, 성장기, 성숙기, 쇠퇴기 등 라이프사이클 단계로 나눌 수 있다는 것이 이 이론의 핵심이다. 학자에 따라서 3단계, 4단계, 5단계로 다양하게 구분하고 있으나 4단계 이론이 가장 보편적이다.1  PLC는 수명주기가 변함에 따라 각 단계별 시장 특성과 환경 변화 등 여러 변수가 바뀌는 것을 전제로 하기 때문에 그에 따른 마케팅 전략 역시 단계별로 달라져야 한다고 제안한다. ( 1)

 

한편 이러한 수명주기의 개념은 비단 가시적인제품관점에서만 활용되는 것이 아니라 미디어 등을 통해 전파되는여론/의견/평판등의 분석에도 활용된다. PR 분야에서는이슈 라이프 사이클(Issue Life Cycle)’이라는 이론으로 발전했다.

 

예를 들어, Tombari(1984)는 수명주기 개념을 적용한 이슈 라이프 사이클로 이슈의 생성과 소멸 등의 흐름을 설명했으며(그림 2)2 이후 Mahon(1992), Rivoli, Waddock(2010) 등의 후속 연구들을 통해 이슈의 초기부터 말기까지의 단계별 특징을 자세히 설명하고 그 특징에 따라 적절한 이슈 관리를 위한 전략을 시사하는 방향으로 진화했다.

 

 

이와 같이 수명주기의 개념은 유형의 제품뿐 아니라 무형의 이슈 확산을 설명하는 데도 매우 유용하게 활용되고 있으며 단계별 분석 프레임을 통해 전략적 대응 방법을 도출하고 있다.

 

따라서 SNS상에서 확산되는 파워 콘텐츠 역시 수명주기의 개념을 적용할 수 있다. 먼저, 파워 콘텐츠로 언급되는 대부분이 제품을 포함해 영화나 방송, 인물 등 유형의 실체와 연계돼 있어 PLC와 유사한 성격을 지니고 있다. 또 미디어와 SNS(디지털 시대에 Word of Mouth(WOM)의 주된 전파 경로임) 등을 통해 확산된다는 점에서 파워 콘텐츠는 이슈 라이프 사이클과 유사한 특징을 갖고 있다.

 

 

 

 

실제 분석에 포함된 다수의 사례에서 콘텐츠에 대한 관심 정도인 버즈(buzz) 콘텐츠 양은 시간이 흐르면서 서서히 증가하다 급격하게 확산돼 정점을 찍고 다시 하락하며 소멸되는 전형적인 수명주기의 패턴을 보이고 있었다. (그림 3)

 

이런 관점에서 수명주기의 개념을 적용해 SNS상의 파워 콘텐츠가 촉발되는 시점, 급격히 확산되는 시점, 최고점에 다다르는 시점 등을 분석했고 각 단계의 티핑포인트와 구간별 특징, 전략적 시사점을 도출했다.

 

분석 방법론

 

대부분의 파워 콘텐츠들은 수명주기를 따르는 패턴을 보였다. 각각의 최대 버즈량이 다를 수 있는데, 이를 비교하고 일정한 규칙을 발견하기 위해 다음과 같은 방법으로 표준화했다. 먼저, 각 사례의 절대적인 버즈 콘텐츠 양을 비교하기 위해 Google Analytics 및 네이버가 적용하는 트렌드 지수화 방법론을 차용했다. 이에 따라 각 사례의 버즈량을 최소치 0, 최대치 100%로 환산해 인덱스화했다.

 

그 다음 버즈 인덱스가 서서히 증가하다 급격하게 확산되는 시점 및 정점을 찍는 시점, 정점 이후 하락하다 정체되는 시점 등을 구간별 산포도 및 누적 buzz 콘텐츠 양 등 통계적 방법으로 규명했다. 이에 따라 콘텐츠 확산의 흐름이 변하게 되는 티핑포인트를 도출했다.

 

이후 각 구간별로 파워 콘텐츠의 티핑포인트가 언제 나타나고(①시기), 누구에 의해 주도가 되고(②주도집단), 어떤 이야기들로(③메시지), 어디를 통해 퍼지는지(④채널) 각각의 티핑포인트가 나타나기까지의 상황들을 분석했다.3

 

 

 

 

 

Tipping Point 1구간: Base Camp에서 Slope 사이

 

① Critical Mass는 언제 나타나는가?

 

이 시기는 콘텐츠가 소개되고 서서히 확산되는 준비 기간으로 도약을 위한 최소 임계치(Critical Mass) 확보가 마케팅의 목표가 되는 기간이다. 372만 건의 빅데이터 분석 결과 Base에서 Slope까지는 평균 8주에 걸쳐 버즈가 매우 느리게 증가하는데 이후엔 3배 이상의 버즈 콘텐츠 양 증가와 함께 최소 임계치를 돌파하는 것으로 나타났다. 평균 8주간의 누적 버즈 콘텐츠 양은 약 12000, 이는 주 평균 1500건을 의미한다.

 

예를 들어, 2014년 오랫동안 인기를 끌었던 영화국제시장의 경우, 느리게 증가하던 버즈 콘텐츠 양이 8주 차부터 전주 대비 3.2배 증가하며 이슈가 급격히 확산되기 시작했다. (그림 4) , 8주간 느리지만 꾸준하게 버즈 콘텐츠가 생성되다 어느 정도 누적됐을 때 급격하게 이슈가 퍼지는 순간인 최소 임계치가 찾아왔음을 의미하는 것이다.

 

 

누가 Critical Mass를 주도하는가?

 

Critical Mass를 주도하는 사람들을 밝혀내기 위해 제일기획의 소비자 심리 유형 분석 모델을 활용했다. 이 모델은 제일기획이 2012 2000여 명에 대한 설문조사와 80명의 심층 인터뷰를 바탕으로 도출해낸 8가지 소비자 유형 분석 모델이다. ( 2) 이에 따르면 Base Camp에서 Slope를 이끄는 사람들의 특징은 타인의 관심을 추구하는관심 추구형과 자기애가 강한자신 만만형으로 나타났다.

 

관심 추구형이란 타인의 관심과 주목을 받고 싶어 하고 과시적 성향을 지닌 사람들로 이들은 타인의 관심을 받기 위해 SNS 등을 통해 이슈성 정보를 발신한다. 대표적인 캐릭터는바람과 함께 사라지다스칼렛이 있다.

 

 

반면, ‘자신 만만형은 자기애가 강하며 자신의 안목에 대한 확신도 강한 오피니언 리더로서 우월한 성능과 디자인을 추구하며, 남들보다 한발 앞서 뉴스가 될 만한 정보를 적극적으로 검색하고 발신한다. 대표적인 캐릭터는시크릿 가든현빈이 있다. (그림 5)

 

 

 

어떤 메시지 전략이 필요한가?

 

1구간을 이끄는 사람들은 타인에게 과시하고자 하는 심리와 자기 스스로의 확신이 행동의 동인이기 때문에관심추구형에게는 모두의 주목을 끌 만한 새로운 정보를 제공하고, ‘자신만만형에게는 자기 확신을 위한 구체적이고 실증적인 메시지 제공이 필요하다.

실제로 이 기간에 A 스낵의 buzz를 만들어낸 사람들 중 55%관심추구형인데, 이들은드디어 득템” “먹어봄 ㅋㅋ” “주위의 극찬과 같이 주위 사람들의 이목을 집중시킬 만한 이야기들을 하고 있었다.

 

 

 

반면 무한도전토토가의 경우 약 31%의 자신만만형에 속하는 사람들이 버즈를 생성하고 있었는데 이들은판매량 280만 장” “방청 신청 7만 명등 구체적이고 신뢰성 있는 형태의 buzz를 생성 중이었다. (그림 6)

 

 

④ 1구간에 가장 효율적인 채널은?

 

한편, 타인의 주목을 끌거나 구체적인 근거를 나타낼 수 있는 메시지가 널리 퍼지려면 콘텐츠에 대한 자세한 소개가 가능한 특성의 채널이 필요하다. 이와 부합하는 특성을 가진 채널인블로그가 다른 구간 대비 1구간에서 더 높은 비중을 차지하고 있다. ( 3)

 

 

특히 제품 콘텐츠의 경우 체험 후기나 기능적 설명 등과 관계가 높아 1구간 블로그 비중보다 블로그 의존도가 더 높은 것으로 나타났다. (4)

 

 

따라서 1구간 초반에는 블로그를 중심으로 콘텐츠가 확산될 수 있도록 하고, 그 후에는 트위터를 활용하여 buzz의 재생산이 될 수 있도록 유도하는 것이 마케팅 전략에 있어서 효율적일 것으로 보인다.

 

Tipping Point 2구간: Slope에서 Peak 사이

 

대중적 확산은 얼마나 지속되는가?

 

1구간에서 최소 임계치가 확보되고 난 뒤 2구간은 대중의 관심도가 폭발적으로 증가해 콘텐츠가 대중적으로 확산되는 시기이다. 일반적으로 Slope에서 Peak까지는 평균 7주의 시간이 걸린다. 이 기간 동안 매주 5000∼2 5000건의 대규모 버즈가 발생하는데 이는 1구간 대비 콘텐츠가 14배 많은 수치다.

 

 

 

예를 들어, 2014년 최고 히트 상품 중 하나인 셀카봉의 경우에는 6월부터 버즈 콘텐츠 양이 서서히 증가하다 8월에 최소 임계치를 넘기고 나서 지속적으로 확산되기 시작한다. 이후, 7주간 1구간 버즈 대비 9배의 상승폭을 보이고 있다. (그림 7)

 

 

 

누가 대중적 확산을 주도하는가?

 

1구간에서 최소 임계치에 도달하는 데 큰 역할을 했던관심추구형 2구간 초기에도 여전히 확산의 주역인 것으로 나타났다. 과시욕이 강하고 사람들의 관심과 주목을 갈구하는관심추구형은 특히 셀럽과 관련된 이슈에 민감하게 반응한다. 인기 연예인이 SNS에 특정 상품이나 브랜드를 언급했을 때 가장 먼저 검색해보고 구매하는 것이 바로 이들이다.

 

2014년 하반기를 강타한 ‘A’ 스낵 역시 연예인들이 자신의 SNS에 제품을 언급하면서 열풍을 이어갔는데 이때 연예인 관련 검색을 가장 많이 한 사람들 또한관심추구형이다. (그림 8) 이렇듯 셀럽들이 주목하는 것을 자신이 남들보다 먼저 시도해봄으로써 타인의 관심을 받기 원하는 이들이 2구간 확산에 중요한 역할을 하고 있으므로 셀럽을 활용한 인증 마케팅 등이 이 시기 콘텐츠를 효과적으로 확산시킬 수 있는 한 방법이 될 수 있을 것이다.

 

 

 

2구간 중반부터는 대중으로의 콘텐츠 확산이 본격적으로 일어난다. 이 시기는 특정 성격 유형을 가진 소수의 사람들이 주도한다기보다는 특정 성별 또는 특정 연령층과 같이 Mass Segment가 이슈 확산의 주력 집단으로 자리잡고 있다. Mass Segment는 콘텐츠별로 상이하지만 효과적인 콘텐츠 확산을 위해서는 이 기간의 주도세력이 누구인지 파악해 Mass Segment를 겨냥한 마케팅을 한발 앞서 준비하는 것이 무엇보다 중요하다.

 

‘A’ 스낵의 경우 2구간 검색을 주도한 사람들의 40% 20대였으며 1990년대 복고열풍을 몰고 온무한도전의 토요일 토요일은 가수다 44% 30
인 것으로 나타났다. 또한 배달 음식계에 혁신을 일으킨 ‘C’ 배달앱은 65%가 남자였다. (그림 9) 이처럼 세분화된 그룹이 아닌 보다 큰 단위의 Mass Segment를 끌어들일 수 있는 마케팅 전략을 마련하는 것이 2구간에서 확산의 효과를 최대로 활용할 수 있는 비결이다.

 

 

이 시기의 메시지 유형은?

 

Mass Segment가 유입되면서 콘텐츠는 빠른 속도로 확산되고, 그에 따라 검색량도 증가한다. 이 시기의 메시지들을 자세히 살펴보면 콘텐츠의 풀네임보다는 축약어나 닉네임, 이슈 연관어들이 다수 등장하는 것을 알 수 있다. 예를 들어별에서 온 그대보다별그대’ ‘토요일 토요일은 가수다보다는토토가로 줄여서 부르는 식이다.실제로 풀네임과 닉네임의 버즈 콘텐츠 양을 비교해보면 닉네임 비중이 높은 것으로 나타난다. (그림 10)

 

 

따라서 자발적인 검색이 가능하도록 축약어, 닉네임, 연관어 등 쉽게 기억할 수 있는 메시지를 먼저 제공하거나 이런 커뮤니케이션 워드가 자연스럽게 형성될 수 있는 분위기 등 더 많은 버즈 콘텐츠를 만들어 낼 수 있는 메시지 전략이 필요해 보인다.

 

 

확산에 가장 효율적인 채널은?

 

2구간에서는 개별 콘텐츠당 언론 미디어 노출 횟수가 1구간 대비 10배 이상 증가한다. (1구간 평균 821건에서 2구간 9045건으로 증가) 이렇듯 이 시기는 대중적인 확산이 급격히 이뤄지고 언론에서도 콘텐츠에 대해 집중적으로 다루기 시작하므로 적절한 미디어 홍보 강화 전략이 필요하다.

 

뿐만 아니라 2구간에서는 버즈 콘텐츠 양이 증가하면서 브랜드 사이트에 대한 접속 역시 동시에 증가하고 있다. (그림 11) 따라서 브랜드 사이트로의 유입을 유도하거나 검색 결과와 연동될 수 있도록 지속적으로 사이트를 관리하고 업데이트하는 등 브랜드 사이트를 비롯한 회사가 가지고 있는 자체 미디어(Owned Media)에 대한 마케팅적 활용을 고민해볼 필요가 있다.

 

 

또 이 시기의 마케팅 목적인 대규모 buzz 생산을 통한 대중으로의 확산을 달성하기 위해서는 자체 미디어를 활용한 마케팅 활동에 더해 TV나 프로모션 등의 적극적인 활동을 함께하면 집중적으로 버즈를 생산하는 데 더 효과적으로 기여할 수 있다.

 

다음은 그와 관련된 몇 가지 근거이다.

 

첫째, TVC가 대중에게 확산되기 위한 최소 임계치를 만드는 데 기여한다. 앞서 최소 임계치에 도달하기 위해서는 약 12000건의 버즈 콘텐츠의 양이 누적돼야 한다고 지적했다. 실제로 ‘B’ 모바일 게임의 누적 버즈 콘텐츠 양이 약 12000건이 되는 시점부터 급격하게 버즈 콘텐츠가 확산되는 모습을 보이고 있다. (그림 12)

 

 

 

‘B’ 모바일 게임은 2014 6월부터 2015 2월까지 6번씩이나 지속적으로 광고를 집행했다. 이 시점은 4번째 광고 집행 시점과 맞물리는 시기이며 확산 추이를 지속하기 위해 광고 집행을 꾸준히 이어 나갔다.

둘째, 광고가 여러 번 집행될수록 그 효과도 더 커진다. ‘C’ 배달앱은 2014 4 4주 차에 1차 광고를 집행했고 이어 2014 8 3주 차에 2차 광고를 집행했다. 집행 시점 전후로 2주간을 비교해 보면 첫 번째 광고 집행 전후 버즈 콘텐츠는 0.5배 증가한 데 비해 두 번째 광고 집행 전후에는 약 2배로 증가한 것으로 나타났다. 이는 광고의 누적효과를 증명한다. (그림 13)

 

 

셋째, 광고집행비와 버즈 콘텐츠의 양은 비례한다. 위에서 예로 든 ‘B’ 모바일 게임과 ‘C’ 배달앱의 광고비 추이와 버즈 콘텐츠 양을 비교해보면 광고비를 많이 집행한 1∼2주 후 버즈 콘텐츠 양이 급격히 증가하는 것을 알 수 있다. (그림 14)

 

 

 

이와 같이 버즈 콘텐츠가 상승하는 추세에서 광고와 같이 적극적인 마케팅을 한다면 더 많은 버즈 콘텐츠가 양산될 가능성이 크다. 또 그에 따라 생산되는 버즈 콘텐츠가 지속적으로 더 많아질수록 정점(peak)에 다다르는 순간이 늦춰질 가능성이 크다.

 

 

Tipping Point 3구간: Peak에서 Plateau 사이

 

감소가 시작되는 시기는?

 

이 기간은 정점까지 확산된 콘텐츠가 큰 폭으로 하락한 후 정체되는 시기다. 버즈 콘텐츠 양이 꾸준히 확산돼 피크에 도달하게 되는데 1주 버즈 콘텐츠 양이 25000건을 넘고 전체 버즈 중에서 부정적인 내용이 30%를 넘으면신호가 온 것이다. 이 시점부터는 더 이상 버즈가 상승하지 않고 하락할 가능성이 크다. (그림 15)

 

 

정점 대비 얼마나 감소하는가?

 

주당 25000건의 버즈, 부정 버즈 비율 30%가 넘는 시점부터 약 6주간 지속적으로 하락한 이후 주당 5000건의 버즈가 발생되는 수준부터 평준화가 되기 시작한다. 이는 피크 시점보다 약 80% 수준 감소한 것이지만 주당 1500건의 버즈가 발생되는 최소 임계치보다 높은 수준이다.

 

누가 남아 있는가?

이 구간의 버즈 콘텐츠 양은 정점 대비 80% 정도 감소하지만 버즈를 형성하는 사람들은 20% 정도 줄어드는 것으로 나타났다. 특히 초반 확산을 주도한자신만만형이 가장 많이 감소하는 데에 반해관심추구형은 가장 적게 감소하는 특징을 보인다.

 

 

초반 구체적인 정보를 전달하는 오피니언 리더이자 얼리어답터인자신만만형은 약 28% 정도 하락하는 반면 타인과의 관계를 중시하는 사교인이자 소문꾼인관심추구형은 약 11% 정도 하락한다.

 

 

이러한 현상은 새로운 것을 추구하지만 대중과 섞이기는 싫은자신만만형의 특성을 잘 보여주는 현상으로 해석할 수도 있으며 이 기간에 남아 있는 사람들 중 약 35% 를 차지하는관심추구형의 사람들이야말로 콘텐츠가 이슈화되기 시작하는 처음부터 마지막까지 주목하고 관리해야 할 필요가 있는 사람들인 것으로 해석할 수도 있다. ( 5) 이런 측면에서 추후 시기별 커뮤니케이션 메시지나 마케팅 채널, 모델 등을 선정할 때관심추구형의 특성을 파악한 뒤 마케팅 전략 수립 시 반영할 필요가 있을 것으로 보인다.

 

 

하락을 늦추는 방법은?

 

한편 2구간에서 버즈를 더 집중적으로 생산하는 역할을 했던 광고와 같은 매스미디어의 활용은 3구간에서 버즈의 하락을 늦추는 데도 효과적인 것으로 나타났다.

 

 

 

 

버즈 콘텐츠의 피크 시점과 관심이 점점 떨어지면서 버즈 콘텐츠가 하락 평준화되는 시점의 버즈 콘텐츠 양을 비교해보면 그 이유를 알 수 있다. 광고를 한 경우가 광고를 하지 않은 사례보다 낙폭이 덜하기 때문이다. (그림 16)

 

 

 

광고를 했던 ‘C’ 배달앱은 버즈 콘텐츠의 양이 하락평준화하는 시점에도 피크 때의 버즈 콘텐츠 양과 비교했을 때 평균 67% 정도만 감소하는 데 비해 광고를 하지 않고 SNS에만 의존해서 이슈가 된 ‘A’ 스낵의 경우는 85%나 떨어지는 것으로 나타났다. 즉 광고를 한 경우에는 그렇지 않은 경우에 비해 대중적 관심이 약해진 이후에도 버즈 콘텐츠가 생성되는 수준이 약 18%p 높았다. 따라서 버즈가 급격하게 확산되는 시점뿐만 아니라 충분히 확산된 이후의 정점을 늦추기 위해서도 적극적으로 광고를 활용할 필요가 있어 보인다.

 

감소폭을 줄이는 메시지는?

 

또한 이 시기에 급격히 증가하고 있는 부정적인 이야기들을 분석해 보면가격이 비싼’ ‘써보니 불편한등의 일부 내용들을 제외하면 대다수그냥 싫거나’ ‘짜증이 나는과 같이 감성적 측면의 반감이 대다수임을 알 수 있다. ( 6)

 

 

 

이런 측면에서 부정적인 버즈 콘텐츠가 나타나기 시작할 때는 제품이나 브랜드와 관련된 이성적이고 논리적인 대응은 적절치 않을 수 있다. 오히려 제품이나 브랜드와의 애착을 형성시킬 수 있는 감성적인 연결고리를 찾는 메시지 전략과 다양한 마케팅 아이디어들에 대한 고민을 해야 할 것이다.

 

 

파워콘텐츠의 티핑포인트 활용 방법

 

앞서 살펴본 파워콘텐츠의 티핑포인트 모델을 실제 업무에 활용하는 방법은 크게 2가지가 있다.

 

먼저 현재 출시된 제품 또는 브랜드의 객관적인 위치를 점검하는 측정도구로 활용하는 것이다. 해당 제품 또는 브랜드가 SNS상에서 어떤 수명주기에 있는지를 파악하면 이에 따라 적절한 마케팅 전략을 세울 수가 있는데 티핑포인트 모델은 버즈량 추이와 누적 버즈량, 긍부정률 등의 분석을 통해 제품과 브랜드의 현재 위치를 파악할 수 있게 해준다.

 

둘째 신상품 개발을 위한 트렌드 발굴에 활용할 수 있다. 디지털 시대의 트렌드는 변화 속도가 매우 빠르고 다양해 이를 통해 새로운 제품의 콘셉트를 찾는 것이 점점 어려워지고 있다. 티핑포인트 모델은 SNS상에서의 소비자 관심도를 계량화한 것이다. 이를 통해 새로운 트렌드가 어느 정도의 강도로, 얼마나 지속될 것인지 판단하는 기준이 될 수 있다.

 

김성균 제일기획 Cheil DnA Center 프로 sk2013.kim@samsung.com

 

필자는 서울대 심리학과를 졸업하고 현재 제일기획 내 데이터 사이언스 전문조직, Cheil DnA Center 팀장으로 재직 중이다. 빅데이터를 캠페인, 미디어, 리테일 등 다양한 분야의 현업에 적용하기 위한 다수의 프로젝트를 진행하고 있다.

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