유통업계 빅데이터에 주목하다

우리에게 더 이상 빅데이터라는 단어는 낯설지 않다. 아니 오히려 친근하게 다가온다. 그만큼 알게 모르게 우리의 삶에 빅데이터라는 분야가 깊숙이 자리 잡은 것이 아닌가 싶다. 전 세계적으로 2012년 한 해 동안 생성된 데이터의 양은 2.8제타바이트(ZB)로, 이전까지 생성된 데이터양을 모두 합친 것보다 많다. 우리가 살아가고 있는 2016년은 얼마나 많은 데이터가 만들어지고 있을까? 

하지만 여기서 중요한 점은 우리가 흔히 알고 있는 빅데이터는 ‘빅(Big)+데이터(Data)’식의 단순 합성어가 아니다. 빅데이터를 ‘엄청나게 많은 데이터’라는 식으로 이해하면 본질적인 의미와 가치를 놓칠 수 있다. 기존의 기업 환경에서 사용되는 ‘정형화된 데이터’는 물론 메타정보와 센서 데이터, 공정 제어 데이터 등 미처 활용하지 못하고 있는 ‘반 정형화된 데이터’, 여기에 사진, 이미지처럼 지금까지 기업에서 활용하기 어려웠던 멀티미디어 데이터인 ‘비정형 데이터’를 모두 포함하는 것이 빅데이터다. 우리는 빅데이터가 유통업계에서 현재 어떻게 활용되고 있는지 살펴보고 앞으로는 어떤 식으로 빅데이터가 활용될 수 있을까를 고민할 필요가 있다.

먼저 유통업계에서는 신세계 그룹이 가장 발 빠르게 자신들만의 방식으로 빅데이터를 이용하고 있다. 신세계백화점은 신한카드와 손잡고 제휴카드 출시는 물론 향후 빅데이터를 활용한 매장 구성과 고객 관리에 나선다. 양사는 신한카드의 빅데이터를 활용한 소비유형 분석으로 매장과 고객 관리에 적극 협력할 방침이다. 카드 소비를 바탕으로 지역, 연령, 성별, 시간대에 따른 고객별 선호도를 파악해 맞춤 서비스를 제공하는 것은 물론 향후 매장 구성에도 활용하기로 했다. 이 경우 카드사 빅데이터를 활용해 점포를 꾸리고 관리하는 첫 사례가 될 것으로 보인다. 이마트의 경우 지난달 스테이크용 육류 제품을 최대 25% 할인 판매하는 ‘스테이크 위크’를 일주일간 진행한다고 밝혔다. 대형마트에서 ‘스테이크’라는 조리방법을 테마로 별도 할인행사를 진행하는 것은 이번이 처음이다. 이마트가 이처럼 새로운 시도를 하게 된 배경에는 ‘빅데이터’가 큰 영향을 미쳤다. 이마트 마켓 분석팀은 최근 3년간 3300만건의 블로그와 트위터 게시물을 바탕으로 빅데이터 분석을 실시한 결과 새로운 사실을 발견했다. 과거 데이터를 보면 불고기용 부위가 부동의 1위를 차지하고 있으며 이어 등심, 안심, 차돌박이 등의 순이다. 하지만 이번 데이터 분석에서 스테이크가 3위로 급상승했다. 이마트 관계자는 “소고기 대표 부위가 아니라 육류 조리법 중 하나인 스테이크가 3위에 랭크된 것은 상당히 이례적”이라며 “소비자의 트렌드가 변했다고 판단하고 ‘스테이크 위크’ 행사를 진행하게 됐다”고 설명했다. 
이마트 위메프, 빅데이터 활용 도입

오픈마켓에서는 위메프의 빅데이터 사용 방식이 흥미롭다. 위메프는 최근 지역 중소 택배업체와 손잡고 ‘지금 사면 바로 배송’을 선보였다. 빅데이터를 활용해 소비자의 구매 패턴을 찾은 뒤 이에 적합한 상품군을 인근 택배 차량에 배치했다가 주문 즉시 배송하는 서비스다. 즉 아직 주문도 안 들어온 상품에 대하여 미리 택배차가 특정 소비자 집 주변에서 기다리고 있다가 주문이 들어오면 바로 상품을 배달해 주는 시스템이다. 위메프에 따르면 지난 7월 시범운영 동안 주문 이후 최단 10분 내 배송이 완료됐으며 올 연말까지 전국 5대 광역시로 대상 지역을 확대하고 주문 마감 시간도 저녁 8시로 연장할 예정이다. 위메프의 경쟁자인 쿠팡은 내부적으로 자체 데이터 분석 기술 강화를 위해 최근 빅데이터 분석 엔진 전문 스타트업 ‘그루 터’의 핵심 엔지니어를 대거 영입했다. 모바일을 통한 상품 구매는 빅데이터 분석 기술이 핵심 경쟁력이라고 판단했기 때문이다. 이를 통해 고객별 맞춤형 추천 상품을 제시해 매출 증대를 꾀할 수 있게 된다. 실제로 쿠팡의 구매 창 상단에 ‘자주 함께 구매하는 상품’이라는 구매 목록 창이 있다. 이 창을 통해 쿠팡은 고객에게 맞춤별 상품을 제시해 주고 있다. 그렇다면 해외의 경우는 어떨까? 미국의 최대 전자상거래 기업인 아마존은 서적 매출 중 40% 정도를 빅데이터 분석을 통해 이용자 취향에 맞춰 추천한 상품 판매로 올리고 있다. 이용자도 몰랐던 취향을 찾아 구매로 이끄는 것이다. 또한 이용자 검색을 분석해 구매 확률이 높은 상품을 미리 발송하는 ‘예측 배송 시스템’을 실시하고 있다. 이를 위해 아마존은 고객의 과거 구매 기록, 상품 검색, 위시 리스트, 쇼핑카트에 실었던 것, 반품시킨 상품, 하다못해 특정 상품 페이지에 얼마나 머물렀는가도 측정한다.

아직까지는 국내 기업들의 빅데이터에 대한 투자나 기술 개발에 대한 관심이 미국이나 다른 선진국에 비해 많이 떨어지는 게 현실이다. 앞서 말한 위메프의 ‘주문하면 바로 배송’ 같은 서비스를 이미 아마존은 5년 전에 구상했고 3년이나 빨리 시작했다. 지금 이 순간에도 미국 기업들은 우리가 상상하는 그 이상의 빅데이터 기술을 현실에 적용하고 있을 것이고 또한 개발하고 있을 것이다. 정보의 홍수 속에서 이제 데이터는 새로운 ‘원유’라는 평가를 받고 있다. 우리 기업들에게 앞으로 빅데이터를 활용하는 기술은 선택이 아닌 필수다. 지금이라도 우리는 빅데이터에 대한 투자와 기술 개발을 차근차근 준비해나가야 한다. 

< 송재호 대학생기자 thdwogh888@naver.com >