안진호 아이디이노랩 대표·국민대 겸임교수
![[포럼] 스타트업도 데이터 경영이 필수다](http://contents.dt.co.kr/images/202311/2023112102102369807001[1].jpg?var=1507 "[포럼] 스타트업도 데이터 경영이 필수다")
스타트업은 자본과 인력이 부족한 경우가 많다. 따라서 소비자 조사, 시장 조사 등 고객 이해를 위한 활동에 많은 투자를 할 수 없다. 또한 스타트업은 기존에 존재하지 않던 새로운 시장을 개척하는 경우가 많기에 고객의 요구와 니즈를 파악하기가 어렵다. 마지막으로 고객의 행동은 빠르게 변화하고 있기에 소비자의 변화하는 요구와 니즈를 파악하기가 어렵다.
고객의 요구를 제대로 파악하지 못하기에 시장에서 경쟁력을 갖추기 어렵고, 시장 진입이 어려워진다. 고객들은 만족도의 저하로 이탈하게 된다. 결국, 제품이나 서비스가 고객의 기대에 부응하지 못하고, 비즈니스의 실패로 이어진다. 때문에 스타트업은 제한된 자원과 시간 속에서도 고객의 감성과 경험을 이해하고, 고객이 원하는 제품과 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 하지만 고객의 감성과 경험은 사람마다 다르고, 그들이 느끼는 감정을 객관적으로 측정하는 것은 어렵다. 또한, 고객이 제품이나 서비스의 품질, 사용 편리성, 고객 지원 등 다양한 요인에 의해 영향을 받는 경험을 종합적으로 측정하기도 쉽지 않다.
이런 어려움을 극복하고 기업의 성공을 위해서는 고객의 감성과 경험을 데이터로써 전략적으로 관리하는 것이 필요하다. 고객 감성과 경험에 관한 데이터에는 크게 두 가지가 있다.
우선 실측 가능한 데이터로서 설문조사, 인터뷰 등을 통해 직접 측정하는 데이터다. 고객 만족도, 브랜드 충성도, 제품 선호도 등이 포함된다. 다음으론 맥락적 관점에서 예측한 시나리오로서 고객의 행동 데이터나 빅데이터 분석을 통해 추론할 수 있는 데이터다. 고객의 구매 동기, 이용 목적, 구매 후 활동 등이 포함된다.
그러나 실측 가능한 감성·경험 데이터에는 한계가 있다. 실측 가능한 데이터는 고객의 실제 요구와 경험을 파악하는 데 도움이 된다. 그렇지만 고객은 상황에 따라 다른 감성과 경험을 나타내는 '멀티 페르소나'를 가지고 있으므로, 실측 가능한 데이터만으로는 고객을 완전히 이해하기 어렵다.
예를 들어, 한 고객이 설문조사에서는 제품에 만족한다고 응답했지만, 실제 구매 이력은 그렇지 않다면, 이는 설문조사와 실제 구매 이력 사이에 괴리가 있다는 것을 의미한다. 이 경우, 설문조사 결과만을 믿고 제품을 개선하면 오히려 고객의 니즈를 충족시키지 못할 수도 있다. 맥락적 관점에서 예측한 시나리오에는 실측 데이터의 한계를 극복하는 가치가 있다. 맥락적 관점에서 예측한 시나리오는 고객의 행동 데이터나 빅데이터 분석을 통해 고객의 요구와 행동 패턴을 보다 입체적으로 이해할 수 있도록 도와준다.
예를 들어 고객의 구매 이력, 웹사이트 방문 기록, SNS 활동 등을 분석해보면 구매 동기, 이용 목적, 구매 후 활동 등을 추론할 수 있다. 이를 통해 고객의 감성과 경험을 보다 정확하게 이해하고, 이를 바탕으로 고객 맞춤형 제품과 서비스를 개발할 수 있다.
스타트업은 다음과 같은 방법으로 감성과 경험에 관한 실측과 예측한 데이터를 활용할 수 있다. 먼저, 데이터 분석 전문가를 육성해 고객 감성과 경험 데이터를 효과적으로 분석할 수 있어야 한다. 또 데이터 분석 결과를 제품 개발, 마케팅, 서비스에 반영할 수 있도록 해야 한다. 스타트업이 감성과 경험에 관한 실측과 예측 데이터를 효과적으로 활용하면 고객의 요구와 경험을 정확하게 이해할 수 있다. 이를 반영한 제품과 서비스를 제공함으로써 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있다. 그래야만 경쟁사 대비 경쟁력을 강화할 수 있다.
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