STRATEGY
데이터로 경쟁우위 창출하려면...그 7가지 조건
내용요약 막연한 생각 기업은 고객 데이터를 수집하고 분석해 승자독식의 입지를 구축할 수 있다. 고객이 많을수록 더 많은 데이터를 수집할 수 있으며, 그 결과 얻은 인사이트를 통해 더 좋은 제품을 개발해 보다 많은 고객을 유치할 수 있고, 그로 인해 다시 더 많은 데이터를 수집하게 된다.
현실에서는 고객 데이터가 경쟁우위를 제공하더라도 네트워크 효과는 거의 발생하지 않으며, 그 혜택은 오래 지속되지 않을 수 있다.
해결책 데이터 기반 학습으로 인한 경쟁우위를 이해하기 위해서 회사는 데이터의 가치를 평가하는 다음의 일곱 가지 질문에 답해봐야 한다. 한계가치가 얼마나 빨리 사라지는가, 얼마나 빨리 쓸모없어지는가, 독점적인가, 제품 개선이 쉽게 모방될 수 있는가, 현재 사용자 또는 다른 사용자, 아니면 둘 다를 위한 제품 개선이 가능한가, 인사이트가 얼마나 빨리 제품에 반영되는가. |
많은 경영자 및 투자자들은 고객 데이터를 다루는 역량을 이용해 다른 이들이 따라잡을 수 없는 경쟁우위를 얻을 수 있다고 가정한다. 고객이 많을수록 더 많은 데이터를 수집할 수 있으며, 수집한 데이터를 머신러닝 툴로 분석하면 더 좋은 제품을 개발해 보다 많은 고객을 유치할 수 있다는 생각이다. 이를 통해 더 많은 데이터를 수집하게 돼 경쟁업체를 떨쳐내고, 큰 규모의 네트워크 효과를 통해 성공한 기업들처럼 될 수 있다는 전략이다. 그러나 많은 경우 이들의 생각은 잘못됐다. 사람들은 데이터가 가져오는 장점을 지나치게 과대평가하곤 한다.
이러한 데이터 기반 학습data-enabled learning으로 만들어지는 선순환은 소셜미디어 플랫폼과 같은 일반적 네트워크 효과의 선순환과 비슷해 보인다. 사용자가 많을수록 가치가 커지고 궁극적으로 어느 정도의 임계치를 넘어서면 경쟁자가 차단되는 식이다. 그러나 실제로는 일반적 네트워크 효과가 더 오래 지속되며 더 강력하게 나타난다. 가장 강력한 경쟁우위를 점하려면 일반적 네트워크 효과와 데이터 기반 학습이 모두 필요하다. 그러나 이 두 가지 모두를 이룰 수 있는 회사는 많지 않다. 조건이 올바르게 갖춰졌다면, 네트워크 효과가 없더라도 고객이 생성한 데이터가 경쟁우위를 구축하는 데 도움이 될 수 있다. 본 글에서는 어떠한 조건이 필요한지, 그리고 해당 조건이 여러분의 비즈니스에 잘 적용되고 있는지를 평가하는 방법에 대해 설명하고자 한다.
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