하버드비즈니스리뷰

마케터에게 진정으로 중요한 데이터에는 두 가지 형태가 있습니다. 바로 틱데이터(thick data)와 빅데이터(big data)입니다. 틱데이터를 만들어내는 이들은 민속지학자와 인류학자를 비롯해 인간행동을 관찰하고 그 기저에 깔려있는 동기를 분석하는 사람들입니다. 빅데이터는 기업과 소비자가 맺고 있는 수백만 개의 접점에서 얻어집니다. 현재까지는 틱데이터와 빅데이터의 생성 및 활용주체가 매우 상이했습니다. 틱데이터는 주로 사회과학에 기반을 둔 회사들이 활용해온 반면에, 빅데이터는 데이터분석 관련 학위를 가진 사람들이 다루어왔는데 주로 기업의 IT부서에서 담당했습니다. 그동안 틱데이터와 빅데이터는 서로 상관이 거의 없는 별개의 영역으로 존재해 왔습니다.

이러한 상황은 안타까운 일입니다. 틱데이터와 빅데이터를 결합한다면 두 영역이 지닌 각기 다른 문제를 보완할 수 있습니다. 틱데이터의 강점은 사람들의 행동에 대한 동기를 설명하는 가설을 세울 수 있게 해준다는 점입니다. 즉, “왜”라는 질문에는 답할 수 있으나 “얼마나 많이”에 대한 답은 줄 수 없습니다. 빅데이터는 작은 모집단이 아닌 전체 고객의 데이터로부터 도출된다는 점에서 이의제기가 불가능하다는 장점이 있습니다. 하지만 인간행동의 정량적 측면만 반영하고, 그 행동의 동기까지 설명할 수는 없다는 한계가 있습니다. 다시 말해, “왜”라는 질문에는 답을 줄 수 없습니다.

틱데이터와 빅데이터를 결합해야 그림이 완전해지고 마케터들이 고민하는 문제에 대한 현실적인 해결책이 도출될 수 있습니다. 기업들이 틱데이터와 빅데이터를 조합하기 시작하면 지금까지 고객 인사이트 연구의 핵심을 차지해오던 설문조사나 FGI(Focus Group Interview, 표적집단면접)에 더 이상 기대지 않게 될 것입니다. 기업들은 고객의 동기와 태도를 분석하기 위해 수없이 시행하고 있는 설문조사와 FGI는 사실상 전략적 가치가 미미합니다.

매출하락과 시장점유율 감소에 시달리던 유럽의 한 대규모 슈퍼마켓 체인의 사례를 보면 더욱 명확해집니다. 해당 체인의CMO(Chief Marketing Officer, 최고마케팅책임자)가 매출자료를 확인하니, 매출의 상당부분을 차지하던 주말에 장을 보러 오는 사람들의 수가 감소하고 있음을 알 수 있었습니다. 하지만 이러한 변화의 원인은 도통 찾아낼 수 없었습니다.

주말 쇼핑객 감소의 원인을 찾기 위해 CMO는 전통적인 방법을 택했습니다. 각 나라에서 고객 6,000명 이상을 대상으로 80여개 항목에 걸쳐 구매의사 결정과정과 가격민감도에서부터 브랜드의 중요성과 구매 기회와 감정에 이르기까지 구매에 관한 모든 것을 물어보는 대규모 조사를 실시하였던 것입니다.

하지만 조사결과는 어떠한 인사이트도 제공해주지 못했습니다. 사람들은 구매결정요인 중 가격이 가장 중요하다고 응답하면서도, ‘비싸더라도 품질이 더 좋은 제품을 선택한다.’라고 응답한 고객이 80%나 되었습니다. 이른바 식도락가의 75% 이상은 할인점에서 장을 본다고 응답하였습니다. 고객을 할인점에 빼앗기고 있다는 것은 경영진도 잘 알고 있는 사실이었는데, 만일 그게 사실이라면 사람들은 왜 품질 좋은 제품을 사기 위해 더 많은 돈을 투자할 의향이 있다고 대답했던 것일까요?

고객이탈의 원인은 설문조사 이전보다 더욱 미궁으로 빠져들었고, CMO는 틱데이터 조사를 실시하기로 결심했습니다. 소비자들의 가정과 일상을 관찰함으로써 통찰을 얻고 싶었던 것입니다.

사회과학연구자로 구성된 조사팀은 소비자들과 함께 시간을 보내면서 이들이 장을 보는 모습, 가족들과 식사하는 모습 등을 면밀히 관찰하였습니다.