필립스 전자가 2009년 출시한 이유식 제조기는 재고가 없어 못 팔 정도로 인기 상품이었다. 이유식을 집에서 직접 만들려면 1시간 이상 재료를 다지고 끓이고 체로  걸러야 하는 노력이 필요하다.

필립스가 만든 이유식 제조기는 재료를 기계에 넣기만 하면 먹기 좋은 이유식이 되어 나오니 주부들이 열광하지 않을 수 없었다.

그렇게 잘 팔리던 제품이 2011년부터 판매량이 급감한다. 필립스 내부에서는 유사 저가 제품이 시장에 많이 나왔기 때문에 가격 인하로 대응할 것을 주문 했다.

필립스 임원진들은 객관적인 데이터를 원했고 약 1억 4,000만 개의 육아 블로그와 육아 관련 사이트 36곳의 게시판을 분석했다. 그 결과 저가 유사 제품이 아닌 집으로 배달되는 이유식 때문에 매출이 하락 했음을 알 수 있었다.

데이터 분석 후 필립스는 광고 메세지를 바꿨다.  ‘엄마가 직접 만들어 먹이는 사랑이 담긴 이유식’을 강조하기 시작했고 6개월 후 매출은 다시 올라 시장 1위가 될 수 있었다.

시장에는 이미 더 싼 유사 제품이 즐비했지만 필립스는 가격을 내리지도 않았고 기능 업그레이드도 하지 않았다. 단지 광고 컨셉만 바꿨을 뿐인데 소비자들은 다시 찾기 시작 했다.

빅 데이터(big data) 분석은 바로 이런 것이다. 수집 능력뿐만 아니라 데이터를 읽고 해석하고 활용하는 능력이 중요하다.

필립스의 데이터 분석 사례에서 우리는 또 다른 마케팅 인사이트를 얻을 수 있다.

소비자는 끊임 없이 편한 것을 찾는다. 과거에는 1시간 이상 힘들여 만들었던 이유식을 필립스 이유식 제조기가 나온 후에는 재료를 넣기만 해도 만들 수 있게 되었음에도 나중에는 그것 조차도 귀찮아 집으로 배달해 주는 이유식을 선택 했다.

한 번 더 상상해 보자. 빅 데이터 분석으로 재기에 성공한 필립스 전자의 성공을 지켜 본 이유식 배달 서비스 업체들은 어떤 대응을 해야 했을까?

필립스 전자는 경쟁사가 대응해 올 새로운 전략에 2차, 3차 전략을 세우고 있었을까? 빅 데이터 분석은 과거에 일어 났던 사건(event)의 패턴을 읽고 미래를 예측하는 것이다.