경험 데이터 (experience data)

경험 데이터 (experience data)

성별, 나이 등 고객의 단순 정보 수준을 넘어 제품 및 서비스 구매 만족도·구매 의향 등까지 심층 조사하고 분석한 디지털 정보

보통 빅데이터 분석은 고객 수, 거래액 등과 같은 ‘운영 데이터’를 바탕으로 이뤄진다. 데이터 양은 많지만 데이터가 의미하는 바를 정확하게 파악하기 힘들다. 기업들이 빅데이터 분석을 위해 필요 이상의 정보를 수집한다는 지적이 나오는 이유다.

이 때문에 글로벌 기업 네 곳 중 한 곳은 데이터를 보유하고 있지만 여전히 직감에 의해 의사결정을 내린다는 설문조사 결과도 나왔다. 데이터의 홍수 속에서 제대로 된 정보 찾기가 더 어려워지는 역설이 발생한다는 얘기다.

이를 보완하기 위해 나온 방법이 경험 데이터 분석이다. 회사 직원과 고객이 실제 현장에서 겪은 경험을 스마트폰 등 디지털 기기로 구체적으로 파악해 문제의 원인을 찾아낼 수 있다.

예를 들어 매장을 방문한 손님이 물건을 살 때까지 몇 번을 둘러보는지를 파악하는 게 경험 데이터다. 경험 데이터와 운영 데이터를 모두 활용하면 기업에 닥친 문제를 훨씬 빠르게 해결할 수 있다는 게 전문가들의 주장이다. 경험 데이터(experience data)와 운영 데이터(operation data)를 합친 ‘엑소(XO) 데이터’라는 신조어도 나왔다.

경험 데이터 기반한 새 비즈니스

경험 데이터를 활용해 탄생한 업체들이 우버 등 새로운 모빌리티(이동수단) 기업들이다. 미국의 경험 데이터 전문 기업 퀄트릭스의 라이언 스미스 대표는 “이전에는 손을 흔들어 택시를 잡아야 하고 현금으로 대가를 지급하는 등 택시 이용 경험이 좋지 않았다”며 “내가 집에서 나가면 바로 택시가 왔으면 하는 생각에서 우버가 나왔다”고 설명했다. 새로운 경험을 원하는 소비자가 증가하면서 미국 이동수단 중 한때 87%였던 택시 비중은 6%까지 떨어졌다.

스미스 대표는 “제품 디자인, 매장 분위기 등에 집중한 애플과 스타벅스도 경험 데이터를 잘 활용한 기업”이라고 말했다. 이 밖에 미국의 넷플릭스, 한국의 토스, 중국의 알리페이 등도 경험 데이터를 효과적으로 사용한 업체로 꼽았다.

 

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