고객 세분화 이끄는 데이터 프로파일링의 세계

수백억원을 들여 데이터 분석 인프라를 도입하지만 성과를 내는 것은 만만치 않은 일이다. 투자 대비 효과 내는게, 말처럼 쉽지 않은게 바로 데이터 분석 영역이다. 전자상거래 업체 쿠팡은 국내 업체들 중에서 나름 데이터 활용에 적극 투자하는 회사로 꼽힌다.

20일 지디넷코리아가 개최한 마케팅 스퀘어 컨퍼런스(MSC)2015에선 쿠팡의 데이터 활용 전략이 소개돼 관심을 끌었다. 쿠팡의 문석혁 프로덕트 오너(PO)는 컨퍼런스에서 '데이터가 서말이라도 꿰어야 보배'라는 주제 발표를 통해 고객 세분화를 지원하는 데이터 프로파일링의 중요성을 거듭 강조했다. 프로파일링은 데이터가 서말이라도 꿰어야 보배임을 상징하는 키워드였다.

문석현 PO는" 데이터를 비즈니스에 잘 활용하려면 생성, 수집, 검증, 집계, 분석, 인사이트 도출, 기획, 실행 과정을 거치는데 어디 하나만 잘못되어도 전체가 잘못될 수 있다"면서 "이같은 과정을 원활하게 하기 위해 데이터 프로파일링 작업에 공을 들이고 있다"고 말했다.

그에 따르면 데이터 프로파일링은 데이터 집계와 분석 사이에 들어가는 프로세스다. 고객 프로파일링은 고객에 대한 모델링을 의미한다. 모델링은 현실 세계의 복잡한 대상으로부터 특징을 뽑아내 개념적으로 표현하는 것이다. 다소 추상적으로 들릴 수도 있겠다. 네이버에 있는 인물 정보처럼 항목별로 정리된 양식을 떠올리면 도움이 될 것 같다. 전자상거래를 예로 들면 아이디, 주요 구매상품, 이용 플랫폼, 주요 결제 수단, 구매 빈도, 취소 빈도 등으로 데이터 프로파일링 작업을 할 수 있다. 게임 업체를 예로 들면, 연령대, 사용 빈도, 주로 하는 게임, 다양성, 주요 결제 수단, 주로 게임하는 요일, 주로 게임을 하는 시간대로 정리할 수 있다.

정교한 프로파일링의 가치는 대단히 크다. 문석현 PO는 "데이터 프로파일링은 특정 사용자들에게 어떤 액션을 취할 수 있게 하는 기반"이라고 강조했다.

비즈니스 분석 측면에서도 매력적이다. 사업 지표들을 세분화해 쉽게 분석할 수 있게 해준다. 데이터 프로파일링이 잘 되어 있으면 매출이 떨어지는 원인도 보다 쉽게 파악할 수 있다. 어떤 연령대에서 ㅐ출이 떨어지는 것인지 등 세분화된 분석이 가능하다는 설명이다. 문석현 PO는 "1주일씩 걸리는 분석을 2~3시간만에 할 수 있다"면서 "프로파일 데이터는 전사 차원에서 공통 표준으로 관리하는 것이 중요하다"고 말했다. 부서마다 기준이 다르면 안된다는 것이었다.

데이터 프로파일링의 세계에선 같은 10만 트래픽이라도 속성은 제각각이다. 문석현 PO는 "프로파일링을 통해 세밀한 분석을 할 수 있다"면서 "어제도 10만 트래픽이고, 오늘도 10만 트래픽이라도 세분화된 항목을 놓고보면 많은 변화를 파악할 수 있다"고 말했다.