[2015 유통포럼] 이경일 솔트룩스 대표 특별강연

▲이경일 솔트룩스 대표

무겁지 않은 이야기입니다. 강연 주제는 빅데이터로 본 소비자 인식 변화입니다. 길게는 6~7년 짧게는 3~4년 동안 많은 변화가 있었습니다. 

보시는 것처럼 아날로그폰(피처폰)을 사용했었습니다. 그 당시 1등을 했었던 회사는 노키아와 모토롤라 입니다. 모토롤라는 후발주자로 떨어지며 헐값에 중국 회사에 매각됐습니다. 모토로라가 무전기 특허를 가지고 있었음에도 빠르게 몰락했습니다. 

여기 계신 분들의 폰을 모두 꺼내 단상위에 놓으면 다 똑같이 생긴 것을 볼 수 있습니다. 이것은 스티브 잡스의 아이폰으로부터 변하고 이 변화가 시장재편을 가져왔습니다. 

동일한 문제들이 IT환경에서 일어납니다. 스크린에 보이는 왼쪽의 그래프는 CPU 하나에 트랜지스터 개수를 보여줍니다. 수치는 과거대비 100만배 증가했습니다. 

오른쪽 그래프는 저장공간인 하드리스크나 메모리디스크의 가격을 보여줍니다. 과거와 비교했을 때 1억분의 1로 감소했습니다. 

가격이 떨어지고 기술이 급격히 발전하고 있습니다. 나사는 사람을 달나라에 보냈습니다. 
나사가 예전에 썼던 슈퍼컴퓨터를 모두 합친 것보다 현재 아이폰 한 대의 메모리가 더 큽니다. 이 얘기는 즉 대단히 많은 혁신이 이루어지고 있는데 이 혁신을 통해 우리가 데이터를 사용하고 있다는 것입니다.

예를 들어 찍은 사진이 3000개가 있습니다. 지인의 핸드폰 사진첩을 보니 바닥보고 찍은 사진, 흔들린 사진, 심지어 얼굴 안 나온 사진도 있었습니다. 왜 안지우냐고 물어봤더니 지우는게 귀찮아서 였다고 했습니다. 

여기 계신 웬만한 여성분들은 핸드폰 사진첩에 최소 2000장 이상 갖고 있을 것 입니다. 불과 얼마전 까지만 해도 일정용량을 초과하면 사진을 지워야 했습니다. 

이제는 오히려 저장 공간이나 컴퓨터 프로세스를 낭비하는 비용이 더 낮습니다. 비용이 낮아지기 시작한 것입니다. 

이제는 다 저장을 해도 비용적으로 문제가 되지 않습니다. 최근에는 일년 치가 아닌 향후 10년 치도 저장할 수 있게 됐습니다. 

미래 사회의 특징은 불확실성을 내포하고 있다는 것과 리스크가 커지고 있다는 것입니다. 또한 스마트하게 해야 하고 새로운 방법을 찾아내야 한다는 것이다. 

통찰력에 대해 “만약에 빅 데이터를 갖고 세상 돌아가는 걸 조금이라도 빨리 알 수 있고 이해를 할 수 있을까”라는 질문을 합니다. 현재 존재하는 리스크를 이해하거나 위기사항등을 조기에 방지할 수는 없을까요?

다양한 방법을 통해 기존 서비스 외에 더 진화된 다른 방식을 볼 수는 없을까요? 
이런 기대감에 불을 지핀 것이 오바마의 'Open Data Initiative'였습니다. 

창조력에 대해서는 이질적 지식의 융합 분석과 신가치 창출, 상관관계 이해를 통한 시행착오 최소화 등이 있습니다. 

빅데이터라고 하면 SNS 분석하는 것을 얘기하시는데, 미국에서 빅데이터가 차지하는 비율은 15%밖에 안됩니다. 안보와 국방에 관련된 데이터들, 유통 트랜젝션이 나온것들, 센서데이터들 좌표값에 해당하는 것을 이해하는 것이 아닌가 싶습니다. 빅데이터는 정의가 어렵습니다. 마케팅 용어이기 때문입니다. 

빅데이터의 사이즈는 얼마나 될까요? 얼마나 클까요? 2.5 제타바이트에서 3제타바이트 정도 입니다. 용량은 테라바이트, 페타바이트, 엑타바이트 제타바이트 순으로 커집니다. 이는 120분짜리 HD영화를 3000억편을 볼 수 있는 양입니다.

빅데이터의 사이즈에 관한 문제는 2년 전 이미 해결되었습니다. 현재의 문제는 데이터의 생성, 유통속도, 데이터 변화에 대한 감지,다양한 데이터를 융합하는 버라이어티에 대한것(3V) 그리고 거기에 가치(value)를 더해 4V라고도 불리는 것들이 있습니다. 

생성되고 유통 되는 데이터를 보면 로그 데이터, 결제 데이터, 오피스 문서, CCTV으로 표현되는 이미지 데이터 등으로 방대하게 쌓여가고 있습니다. 

국내에서 가장 큰 빅데이터 사업을 저희 회사에서 하고 있는데 2000만건에 데이터를 실시간으로 연구하는 사업을 진행하고 있습니다. 

빅데이터의 유형이 다양하고, GPS 좌표나 밸류체인 데이터등이 생산 라인으로부터 시작하기 때문입니다. 핀테크라는 사물인터넷(IoT)에 해당하는 것들처럼 지능화된 서비스와 연결되는 것처럼 인간이 생성하는 데이터와 기계가 생성하는 데이터 중 어떤 것은 비정형화된 데이터 까지 있습니다. 

빅데이터는 한마디로 3V(Volume, Velocity, Variety)라고 말할 수 있지만 센서 네트워크 라고도 말할수 있습니다. 이것을 어떻게 융합할 수 있을지가 문제됩니다. 

데이터 복잡도를 가진 데이터를 빅데이터라고 합니다. 여기서 복잡 하다는것은 너무 크거나 빨리 변하거나 많은 비정형적 성향을 가지는 것을 의미합니다. 

빅데이터 분석 중에서 유통의 핵심은 트렌젝션(transaction) 데이터입니다. 거래를 통해 물류가 소통하고 거래 금액이 지급 되는 것을 포함합니다. 소셜 빅데이터를 통해 이를 분석하는 것을 우선 보여줍니다. 이는 빅데이터 분석의 일부입니다. 

앞으로의 내용은 빅데이터 분석의 일부라고 인식하시고 봐주시길 바랍니다. 

우리는 큰 플랫폼을 가집니다. 유통산업 소셜 데이터를 분석해보면 2000대의 CPU가, 트위터 11억건, 블로그 8000만건, 뉴스 2000만건 등이 분석됩니다. 

유통 업체별 소셜트랜드는 유통업계가 어떻게 소셜서비스를 인지하고 있는가에 기인합니다. 그 중 블로그는 꾸준히 올라가는 추세이고 뉴스는 그대로 입니다. 

지난 2~3년을 보면 대형 마트에 대한 소셜트렌드가 사람들에게 주는 인상이 낮아지고 있습니다. 이것보다 더 심각한 건 백화점 소셜트렌드입니다. 더 빠르게 낮아지고 있기 때문입니다.

만약 소셜트렌드를 분석하면 뉴스보다 SNS가 몇 억건 이상 시장 흐름에 더 반영이 된다고 볼 수 있습니다. 

성장률은 물가 인상률이나 GDP 대비 매출이 정체되거나 떨어질 수도 있습니다. 

‘해외직구’라는 키워드는 소셜 트렌드 부문에서 급격히 증가했습니다. 지난 3년치를 분석해보면 월 기준 2만5000건에 가까운 해외직구 관련 글이 올라오고 있습니다. 

일반 시민의 관심은 백화점이나 대형마트 등 유통업체보다 해외직구에 관심을 가지고 있습니다.

모바일 쇼핑은 굉장한 성장을 보여왔지만 지난해 하반기부터 포화 상태에 봉착했습니다. 이러한 상태는 우리에게 이미 익숙한 환경입니다. 이 추세는 줄어들지는 않을 것입니다. 2016년 정도가 되면 모바일 쇼핑은 전혀 새롭지 않고 백화점이나 대형마트 등에서도 사용 될 것 이라고 예상합니다.

유통에 대한 키워드 검색 트랜드를 보면 1년 동안 ‘백화점’ ‘면세점 쇼핑’ 등의 키워드 검색이 점차 낮아 지고 있습니다. 그 중에서 홈쇼핑의 저하가 눈에 띄고 있습니다. 반면 직구나 역직구에 해당하는 키워드는 급격히 증가했습니다. 직구와 역직구에 대한 관심사의 수는 편의점, 면세점, 백화점에 비해 증가하고 있습니다.

유통과 관련된 연관 토픽을 분석해 랭킹을 매겨 보니 2014년 1분기 백화점 연관 토픽의 1위는 대형마트와 아울렛이었습니다.

고급개념이 아니라 대형마트와 아울렛이 선정된 건은 놀라웠습니다. 이는 아울렛에서 백화점보다 싸게 구입할 수 있는 상황을 반영한 것입니다. 그리고 대형마트가 백화점의 영역을 커버하고 있는 사실도 크게 작용합니다. 이제는 아울렛과 대형마트가 백화점과 경쟁하기 시작한 것입니다.

예전에는 와인을 백화점에서 샀는데 이제는 대형마트에서도 살 수 있습니다. 3위로는 주차장과 유모차가 나왔고 면세점 등도 나왔습니다.

2014년 2분기에 가면 쇼핑몰이 백화점에서의 온라인 쇼핑을 가속화 시키고 있습니다. 백화점이 물리적 공간뿐 아니라 온라인 공간임이라고 인식하기 시작한 것입니다. 

3-4분기로 가면서 핵심 트랜드로 해석되는 아울렛 등은 백화점에 대한 불만에 기인한다고 이해되고 있습니다.

‘직구’에 관련된 것도 중요합니다. 천송이 코트가 화제가 됐을 땐 액티브엑스, 카드결제 문제 등이 발생하기도 했다. 2014년 1분기 배송/대행지가 1위였습니다. 소비자들은 발품을 팔아서라도 미국의 아리조나를 통해서라도 옷은 어디가 좋은지 이런 것을 정리하기 시작했다. 

4분기에 블랙 프라이데이에 관련된 것들 그리고 단통법 문제가 있었습니다. 이와 관련해 미국에서 갤럭시 S를 구입해서 한국으로 배송시키는 것이 더 저렴해지는 세상이 오고 있습니다.

작년 직구에 관한 주요 연관 제품을 뽑아 봤습니다. 1등은 신발 의류, 2등은 영양, 3등은 화장품과 가전 제품입니다. 여기서 놀라운 점은 유아용품, 장난감, 출산용품이 10위 안에 포함된 것이였습니다. 유아용품, 장난감들이 FTA와 함께 싼 가격에 한국에 들어온다면 유통에 미칠 영향이 크다고 느꼈습니다. 

직구관련 고객분포도 변화하고 있습니다. 30대가 55%를 차지하고 있는데 최근 40~50대도 직구에 참여하기 시작했습니다. 이들은 홈쇼핑을 잠식하고 백화점 등에도 대단한 영향을 미칠 것으로 보입니다.

또 다른 대표적 관심사 중 하나는 ‘요우커(중국인 관광객)’입니다.

단기별로 분석했을 때 백화점 면세점이 1위인데, 여유법이 해외고객들의 국내구매를 방해하고 있습니다. 

바오젠 거리는 한국 거리의 이름을 중국 사람들이 좋아하는 것으로 붙인 사례 중 하나입니다. 바오젠거리는 제주도에 위치해 있습니다. 이 외에도 다양한 마케팅이 있습니다. 공인 인증서, 온라인카드와 같은 결제 수단, 알리바바의 알리페이 같은것입니다.

외국인이 가장 힘들어 하는 것은 결제 수단입니다. 알리바바에서 지난 달부터 역직구에 해당하는 조직까지 만들어 판매를 관여하기 시작했습니다. 소셜데이터 분석을 통해서 이런 것들도 파악할 수 있는 것입니다. 

이러한 전략적 관점으로 봤을때, 어떻게 하면 결제수단인 페이먼트 부문을 발전시킬 수 있을까요? 또 협력은 어떻게 이끌 수 있을까에 대해서도 생각해 봐야 합니다. 

사실 빅데이터의 핵심은 물류 유통에 대한 실질적인 트렌잭션 데이터, 미래에는 IT관련 센서 데이터가 될 것입니다. 

소셜데이터 분석을 통해 유통 산업에 대한 소비자 인식변화에 대한 이해와 전망이 가능합니다. 백화점, 홈쇼핑을 포함한 전통적 유통 산업이 정체되고 있으며 역직구나 요우커 같이 국가간 경계가 무너지고 있습니다. 또 모바일 쇼핑 등 새로운 구매 형태가 증가하고 있습니다.

모바일 쇼핑 뿐 아니라 다양한 형태의 소액 및 해외 결제 수단이 중요해지고 있습니다. 이는 핀테크 열풍과 맥락을 같이하는 페이먼트 방법 체계가 중요하다는 의미입니다. 삼성도 최근에 삼성페이를 출시했습니다. 

페이먼트 메소드를 쥐고 있는 삼성페이, 카카오 페이 등을 유통과 융합해 하이테크로 발전할 수 있는 방안을 고민해 봐야 할 것이다. 특히 국내 유통에 대해 정책적인 제약 해소를 고려해야 할 것이다. 어떻게 하이테크로 발전 할 수 있을지 모색해볼 필요가 있습니다.

국내 유통 부분 내 중국 소비자의 페이먼트에 대한 대응책을 강구해야합니다.

“계획이란 미래에 대한 현재의 결정이다”라는 피터드러커의 얘기를 생각해보면 유통의 위대한 기업들이 많이 나오는 결정을 하길 바랍니다.

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