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마케팅 & 전략

어떤 경우에 백미러를 무시해야 할까

매거진
2015. 6월호

Analytics

어떤 경우에 백미러를

무시해야 할까

 

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창의적인 분야에서는 과거 자료가

걸림돌이 되는 경우가 종종 있다

 

마케팅 담당자들은 사람들이 돈을 내고 새 영화를 보거나 새 노래를 내려받을지 여부를 어떻게 예측할까? 그런 예측은 까다롭기로 악명 높다. 학계 연구자들은 영화와 음악을유행 상품fashion product이라고 부른다. 변덕스러운 소비자 취향에 판매가 좌우되기 때문이다. 유행 상품은 대개 라이프사이클이 짧은데다 충동구매 결정에 의존한다.

 

예측의 정확성을 개선하는 방법 중 하나는 자료를 더 많이 찾는 것이다. 하지만 새로운 연구에 따르면 그런 방법이 항상 도움이 되지는 않는 듯하다. IE 경영대학원의 마티아스 사이페르트Matthias Seifert와 동료들은 어떤 상품이 성공하고 어떤 상품이 실패할지를 사람이 예측할 때 역사적 자료와 상황적 자료가 하는 역할에 대해 조사했다. 예컨대 음반사는 곧 발매될 음반을 평가할 때 역사적 자료(테일러 스위프트의 지난 앨범이 X장 팔렸다)와 상황적 자료(우리는 이번 앨범의 마케팅에 Y달러를 쓰려고 한다)를 어떤 식으로 따져볼까?

 

창의산업은 매우 역동적이기 때문에 역사적 자료만으로는 도움이 되지 않는 경우도 있다. 이를테면 유명한 배우가 나오는 영화가 크게 인기를 끌 것 같지만, 연구 결과에 따르면 스타 파워는 사실상 영화 흥행성적의 중요한 예측 변수가 아니다. 그리고 상황적 자료는 보통 주관적이고 양적인 자료여서, 당면 문제에 대한 판단을 더 복잡하게 만든다.

 

사이페르트의 연구팀은 어떤 경우에 팝 싱글이 인기 순위 차트 100위 안에 들어갈지에 대한 예측방법을 연구했다. 이들은 우선 4대 음반사의 경영 간부 23명과 인터뷰해예측 변수’, 즉 성공과 밀접히 관련된 듯한 요인들을 알아보았다. 여기에는 각 싱글에 대한 마케팅 예산이 얼마인가, 같은 주에 그 말고 또 누가 싱글을 발매하는가, 해당 아티스트가 확실히 자리잡은 연예인인가 아니면 신인인가 하는 점이 포함됐다. 그 다음에 발매 예정인 싱글 목록과 해당 예측 변수 자료를 A&R 매니저(뮤지션을 물색하고 발굴하는 사람들) 92명에게 건넸다. 12주 동안 A&R 매니저들은 자신이 할당받은 싱글의 예상 순위에 대한 온라인 설문지를 네 차례 작성하며, 예측 변수를 이용해 자기 나름대로 예측을 해보았다. 210장의 싱글에 대한 예측이었다. 연구자들은 각 싱글이 어떤 성적을 거두는지 지켜보았다.

 

마지막으로 그들은 각 예측 변수를 역사적 자료나 상황적 자료로 분류하고는 수학적 분석을 실행해 어떤 종류의 자료가 가장 효과적이었는지, 그리고 두 종류의 자료가 함께 어우러지면 어떤 효과를 내는지 살펴보았다. 그 결과, 흥미로운 점을 발견했다. 변덕스러운 수요에 대해서라면 상황적 자료만 고려할 때 더 나은 예측이 나왔다. 역사적 자료는 A&R 매니저들의 상황 해석 능력에 해가 되는 듯했다.

 

선형적 관계에 대해서라면 알고리즘이 인간 두뇌보다 훨씬 뛰어난 예측력을 발휘하므로, 사이페르트의 팀에 따르면 예측이 역사적 자료에만 좌우되는 안정적인 정황에서는 컴퓨터가 판단을 내리게 하는 편이 낫다. 하지만 누군가에게 변덕스러운 정황에서 그 나름대로 판단을 내려보라고 할 때는 그 사람이 상황적 정보에 집중할 수 있도록 역사적 정보를 아예 주지 않는 방법도 고려해볼 만하다. 자료가 더 많다고 해서 항상 더 좋은 건 아니다.

 

From the archive

“지난 10년에 걸쳐 어떤 신기술이 미국 비즈니스계를 서서히 장악하기 시작했다. 워낙 새로운 기술이다 보니 아직은 그 중요성을 평가하기도 힘들다

 

그 신기술은 아직

확정된 단일한 이름도

갖고 있지 않다.

우리는 그것을 정보 기술information technology

이라고 부르겠다.”

 

해럴드 J. 레빗(HAROLD J. LEAVITT)과 토머스 L. 휘슬러(THOMAS L. WHISLER)가 쓴

MANAGEMENT IN THE 1980’S.’ (HBR, 1958 11~12월 호)

 


참고자료 마티아스 사이페르트(Matthias Seifert)와 에노 심센(Enno Siemsen), 알레그레 L. 하디다(Allègre L. Hadida), 안드레아스 B. 아이신게리히(Andreas B. Eisingerich)가 쓴 ‘Effective Judgmental Forecasting in the Context of Fashion Products.’

 

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