데이터 분석을 하면서 처음에 시행착오를 경험하게 된다. 아니 지금도 미래의 어느 시점에 가서 보면 시행착오의 한 지점에 있는지도 모른다. 지금 생각해 보면 속된 말로 손발이 오그라들 정도로 득의양양했던 때도 있었다. 대단한 무엇인가를 발견한 듯한 생각에서 말이다.

점차 시간이 지나면서 다양한 업종, 기업으로부터 프로젝트를 맡아 수행하면서 뭔가 빠진것 같은 느낌을 지울 수가 없었다. 각 프로젝트 마다 연결고리가 있는 것 같은데 그걸 찾지 못하고 있었던 것이다.

처음에는 업종, 아이템, 그리고 클라이언트의 요구사항에 맞춰 데이터 분석을 했다. 이 과정에서 보니 업종이 다름에도 일종의 패턴이 있음을 알게 되었고 그 중심은 ‘사람’이라는 것을 찾았다. 어떤 행동의 원인은 한 가지 사실에만 있는 것이 아니다. 여러 동인이 복합적으로 작용한다.

지금 우리가 쌓고 있는 유저 행동 분석 정보가 어느 지점에 도달하면 다양한 업종의 다양한 고객군을 좀 더 빨리 정확하게 분석할 수 있을 것이다.

고등학생을 둔 40대 주부는 주로 어떤 생각을 하고 친구모임은 어디서 하며, 쇼핑 주요 품목은 무엇이며 비슷한 동료를 어떤식으로 만들어 가는지를 추적하고 기록한다. 그 과정에서 또 다양한 연령대의 많은 사람이 등장하고 그들 관계도 함께 분석한다.

이 데이터가 쌓이면 업종 경계 구분 없이 활용할 수 있다. 그들의 행동을 예측할 수 있기 때문이다. 처음에는 프로젝트 마다 구분해서 분석했던 것이 지금은 project는 우리 프로그램상의 섹터 구분 용어일 뿐이다. 유저 행동 분석 정보는 통합되어 오늘도 사람 중심으로 확장을 거듭하고 있다. 이 성장은 지속될 것이다.

당신의 현재 고객, 미래의 잠재 고객, 그리고 당신 경쟁사 고객의 생각을 읽을 수 있다면 무엇을 할수 있을지 상상해 보라. 흥분되지 않는가!

참고: 우리는 현재 모 여행사의 13만 명 데이터 분석을 이용해 개인별 맞춤 타깃 마케팅을 하고 있으며, 일반 업종은 페이스북 사용자 700 만 명과 국내 네티즌의 10억 건 의견 분석을 통해 미래 예측 데이터를 만들고 있다.