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북스토리

데이터로 경험을 디자인하라 (고객 경험을 극대화하는 DCX 혁신의 비밀)

차경진 시크릿하우스 2022.04.25.

《데이터로 경험을 디자인하라》는 디지털 세계에서 어떻게 고객의 마음을 읽고, 어떻게 고객의 사랑을 얻을 수 있는 ‘고객 경험’을 만들어 낼지에 대해 명확한 해답을 주는 책이다. 디지털 세대들이 디지털 세계에 남기는 데이터를 통해 그들의 마음을 읽어내는 구체적인 방법과 프로젝트 사례를 소개하고, 데이터로 찾은 인사이트를 기반으로 디지털 고객을 위한 경험 설계 프레임워크를 제시한다. 저자 차경진 교수가 연구 개발한 ‘데이터 기반 고객 경험(DCX, Data driven Customer eXperience) 프레임워크’는 기존의 디자인씽킹 같은 방법과는 다르다. 관찰자의 감에 따라 달라지는 인사이트가 아니라, 데이터가 더해짐으로써 더 객관적으로 인사이트의 다양성과 폭이 넓어질 수 있다. 또한 데이터 기반 고객 경험은 개인화된 경험 설계가 가능하다. DCX 프레임워크는 ‘기존 시장 내에 존재하는 가치를 어떻게 더 강화시키는가’가 아니라, 시장 내에 일반적으로 통용되던 기본 가치를 넘어서 ‘고객의 맥락에서 발견된 잠재니즈와 그와 연결되는 새로운 의미적 가치’를 설계하는 방법론이다.

지금은 경험의 시대다. 이제 사람들은 ‘물건’을 구매하기보다 ‘의미’를 구매하기 시작했다. 인류 역사상 물질적으로 가장 풍요로운 시대, 선택할 수 있는 상품과 서비스가 넘쳐나는 세상이다. 필요해서 하게 되는 소비는 최소화되고, 의미와 경험을 위해 하는 소비가 점점 늘어나고 있다. 고객들이 잊지 못할 순간을 경험하도록 만들려면 먼저 그들의 니즈를 찾아내야 하고, 그러기 위해서는 그들을 이해해야 한다. _8쪽, 〈서문〉 중에서

고객 경험 혁신을 말할 때 흔히들 기술부터 거론한다. 기업들은 최근 메타버스가 핫하니까 메타버스로 고객 경험 혁신을 어떻게 하면 될까부터 고민하고 있다. 하지만 진정한 고객 경험 혁신은 첨단기술 확보와 같은 기술 중심에서 나오는 것이 아니다. 혁신은 고객의 삶을 면밀히 살펴보고, 그들의 라이프에서 잠재니즈를 캐치해 내는 역량에서 시작된다. 어떤 새로운 가치를 줄 것인지, 우리 제품에 어떤 의미를 줄 것인지 의미 재설계에서 시작해서, 그 새로운 가치를 주기 위해 우리의 가치 창출 과정과 일하는 방식은 어떻게 바뀌어야 할지를 고민해야 한다. 그 혁신의 과정에서 빅데이터, AI, 클라우드, IoT, AR, XR과 같은 디지털 기술은 그저 거들뿐이다. _71~72쪽, 〈제품과 서비스에 어떻게 의미를 더할 수 있을까?〉 중에서

많은 기업들이 데이터 인프라 구축에 엄청난 투자를 하고 있다. 데이터를 모으는 게 중요하다고 하니, 일단 기업 내에 존재하는 데이터를 한곳으로 무작정 모으기 시작했다. 여기저기서 쏟아지는 고객의 데이터를 모아놓고, 나중에 분석하면 뭐든 나올 거라 기대한다. 하지만 필자는 감히 이렇게 말하고 싶다. 목적성 없이 수집한 데이터를 저장하기 위해 매년 수십억 원씩 지출하는 클라우드 비용이 아깝다고 말이다. 먼저 데이터를 쌓아놓으면 언젠가 혁신적인 가치가 쏟아질 것처럼 보이지만, 사실 현실은 그렇지 않다. _163~164쪽, 〈데이터에서 고객 가치가 발견될까?〉 중에서

내부 데이터만 또는 외부 데이터만 봐서는 고객을 완전히 이해할 순 없다. 고객을 제대로 이해하기 위해서는 내부 데이터를 통해 나의 고객이 내 제품에서 보이는 행동들을 세밀하게 기능적으로 이해하고, 직접 데이터를 통해 고객의 반응을 이해하며, 외부 데이터를 통해 고객이 대놓고 보여주지 않는 숨은 맥락을 면밀하게 탐색해야 한다. 한 명 한 명의 고객을 위해서 내·외부적으로 고객 중심 데이터 연결을 통해 통합적 분석이 이뤄져야 진짜 고객을 360도로 이해할 수 있는 것이다. _245쪽, 〈고객의 마음을 읽을 수 있는 데이터는 무엇일까?〉 중에서

기업의 비즈니스가 무엇이든, 비즈니스의 타깃이 되는 고객의 라이프에 관심을 가져야 한다. 고객이 자발적으로 본인의 관심사와 흥미를 말하게 하면 가장 좋다. 예를 들면, 집과 연관된 맥락을 찾기 위해선 ‘오늘의집’과 같이 집과 관련된 잠재 고객들이 모이는 모바일 커뮤니티 플랫폼을 살펴보고, 그들의 관심사가 어떻게 바뀌고 있는지, 집에서 필요로 하는 것이 무엇인지 찾아보는 것도 방법이다. 또는 고객의 시청 데이터나 소비 데이터를 가지고 고객의 생애주기를 유추해 볼 수 있다. _275~276쪽, 〈소셜 데이터에서 고객의 라이프를 분석하다〉 중에서

AI는 개인화된 경험을 만들어 내는데 매우 유용한 도구이다. 예를 들어, 채소 카테고리의 물건을 주로 소비하는 고객에게 공산품이나 육류 할인 쿠폰을 보내는 가능성을 줄이는 것이다. 불특정 다수에게 모두 똑같은 쿠폰을 보내는 것이 아니라, 각 카테고리별 반복 구매 횟수와 이용하는 가격대에 따라 구매 성향이 비슷한 고객군끼리 세분화하여 타깃군별로 별도 쿠폰을 설계해야 하는 것이다. 실제로 우리나라의 홈플러스가 개인화된 쿠폰 큐레이션을 하고 있다. _328쪽, 〈더 깊은 경험 기획 사례〉 중에서

이렇게 디자인된 경험은 가격을 더 지불해서라도 제품과 서비스를 사용하고자 하는 충성도 높은 고객인 ‘팬’을 만들어내고, 이는 곧 기업의 고객 확대와 매출 증대로 이어진다. 그런데 여기서 간과하지 말아야 할 것은 데이터 기반 경험 디자인은 한 번의 서비스 설계로 끝나지 않는다는 점이다. 지속적인 데이터 센싱과 축적을 통한 반복적인 개선이 반드시 수반되어야 한다. 고객의 데이터를 추가로 센싱하면서 기존에는 보이지 않던 새롭게 등장한 고객 니즈를 발견할 때가 있다. _354~355쪽, 〈지속가능한 가치 루프를 만들어보자〉 중에서

‘문제’를 어떻게 발견하고 제기하느냐가 중요한 시대가 되었다. 눈에 잘 보이지 않는 문제를 찾는 데에는 데이터 만한 것이 없다. 데이터로 분석을 하다 보면 전혀 생각지도 못한 인사이트가 보이고, 기존에는 인식되지 않았던 것들이 문제로 보이기 시작한다. 바야흐로 ‘데이터로 문제를 해결하는 조직’에서 ‘데이터에서 풀어야 할 문제를 찾는 조직’으로 변해야 할 때가 된 것이다. _379쪽, 〈디지털 시대의 뉴타입(4)〉 중에서

차경진 한양대학교 경영학부 교수

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강연분야

4차산업( 트렌드, 빅데이터, 과학 )

경영( 경영전략 )

창의( 마케팅 )

주요학력

오스트레일리아국립대학교 대학원 경영정보시스템 박사

주요경력

한양대학교 경영대학 경영학부 교수
한국경영정보학회 교육부회장
경기도 빅데이터 위원회 위원
서울특별시 강동구 스마트도시 정책자문위원
서울지방경찰청 서울경찰 스마트치안 자문위원
한국IT서비스학회 총무분야 전문위원장
한국저작권위원회 감정인
한국스마트미디어학회 상임이사 외 다수