‘비 오는 날엔 파전에 막걸리’가 생각난다는 속설을 사실로 검증해 한 식품업체의 장마철 음식재료 판매 전략 수립을돕고, 또 최근 부쩍 늘어난 중국인 관광객의 소비 패턴을 정밀하게 분석해 우리나라 관광 정책에 반영하는 것을 가능하게 하는 빅데이터 애널리틱스!
이런 빅데이터 애널리틱스의 발전은 기업들이 온라인에서 표출되는 자사 고객들의 생각도 보다 잘 이해할 수 있도록 도와주고 있다고 합니다. 그리고 여기서 얻게 되는 소중한 정보는 기업들이 미래에 더 나은 서비스를 제공하는 데 큰 도움을 줄 수 있지요.
예를 들어, 웹세즈(Websays)라는 기업은 어떤 주어진 시점에 인터넷상을 오가는 수백만 개의 대화들을 기반으로 한 기업 평판 분석 방법을 지역개발위원회 그리고 몇몇 유통기업들과 함께 연구 개발 중이라고 합니다. 고객들은 이를 통해 자신들에 대해 누가,뭐라고 말하는지확인할 수 있답니다. 물론 과거에도 이런 정보들을 인터넷상에서 쉽게 찾아볼 수 있었지만. 기존의 애널리틱스 프로그램들은 이를 정확히 분석하고 이해하기에는 다소 부족한 면이 없잖아 있었지요.
웹세즈 CEO 휴고 자라고자 발리스터(Hugo Zaragoza Ballester)는 “인간은 어떤 상황들을 직감적으로 이해하지만 컴퓨터들이 이를 이해하는 것은 매우 어려운 일이며, 그런 프로그램을 개발한다는 건 사실상 불가능하다”고 설명합니다. 'Yellow' 라는 한 가지 색깔을 가지고도 누르스름하다, 누르뎅뎅하다 등 수십가지로 표현할 수 있을 정도로 어휘력이 풍부한 한글의 경우에는 더더욱 어렵겠지요?
이는 말의 진정한 의미(semantics)를 이해하는 것과 깊은 관련이 있는데요, 간단한 예로 한 소비자가 올린 다음과 같은 평가들을 컴퓨터는 절대 이해하지 못한다는 것이지요.
“000 기업 때문에 돌아버리겠네”
아님 이건 어떤가요?
"00반점 불어터진 짬뽕 아주 맛있게 먹었네요^^;;"
그래서 웹세즈 직원들은 컴퓨터에게 이를 이해시키려는 것보다는 머신러닝(Machine Learning, 기계 학습) 또는 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)가 몇 가지 예시를 바탕으로 복잡한 법칙을 만들 수 있다는 점에 초점을 맞췄습니다. 그리고 특정 문장의 의미를 정확히 파악하는 다소 까다로운 작업은 사람이 하는 게 훨씬 효과적이라고 결론 내렸답니다.
그렇기 때문에 웹세즈는 시스템이 도출해낸 결과를 사람이 모니터링하도록 합니다. 그럼 시스템은 어떤 단어 조합이 승인되고 거절되는지를 학습한 후, 비슷한 조합을 다른 곳에서 찾아보지요. 가끔 “특정 결과에 대해 판단히 확실하게 안 서면, 사람에게 검사를 요청”하기도 한답니다.
아직 초기 단계이긴 하지만 구글과 마이크로소프트도 현재 개발 중인 이 같은 인지컴퓨팅 시스템(cognitive computing system)은 빠른 시일 내에 더욱 정밀해질 것으로 기대됩니다.
여담이지만, 얼마 전 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 프로그램 ‘알파고(Alpha Go)’가 무작위 계산보다는 직관과 느낌이 주로 사용되는 인간 최고의 마인드 스포츠, 바로 바둑으로 인간에게 도전장을 내밀었지요 ^^ 그것도 세계 최정상 이세돌 프로바둑기사(9단)에게 말입니다. 당장 내일인 3월 9일부터 진행되는 대국에서 인공지능이 과연 인간의 지능을 뛰어넘을지 매우 기대가 되네요!
더욱 똑똑해진 모니터링으로 소비자의 마음을 읽어라
다시 빅데이터 애널리틱스로 돌아가서, 스페인의 신발 브랜드 ‘캠퍼(Camper)’의 사례를 살펴보겠습니다. 영어로 camper라는 단어는 ‘캠핑객’ 또는 ‘캠핑차’를 뜻하기도 해서 아웃도어 또는 온라인에 끝도 없이 올라오는 캠핑 관련 글들에 캠퍼 신발을 신어본 고객들의 평가가 쉽게 묻힌다고 합니다. 하지만 웹세즈를 이용해 캠퍼는 자사 브랜드에 대한 글만 매일 수천 개씩 모니터링할 수 있다고 합니다. 그것도 ‘오늘 어디로 캠핑을 갔는데 끝내주더라’는 엉뚱한 글은 빠짐없이 제외된 상태에서 말입니다! 이에 더해 상황 인식 기능을 통해 시스템이 문장의 의미도 파악해준다고 하니 더더욱 놀라울 따름이지요!
또 다른 경우를 살펴보겠습니다. ‘찬,’ ‘추운’이라는 뜻의 영단어 ‘cold’가 맥주와 연관될 때는 긍정적인 의미를 갖지만, 피자와 관련될 때는 부정적인 의미를 지닙니다.
웹세즈 시스템은 학습을 통해 ‘차가운 맥주’는 긍정적인 평가로 모니터링하고,
‘차가운 피자’는 부정적인 평가로 분류할 수 있습니다.
더운 여름날 미지근한 맥주처럼 슬프게 하는 것도 없는데, 좋게 평가하는 일이 없어 다행이지요?
이 같은 분석 방식은 고객들이 특정 기업에 대해 느끼는 감정까지도 구체적으로 파악할 수 있도록 도와줍니다. 기업 외에 스포츠 스타, 연예인 또는 정치인과 같은 유명 인사들도 이런 시스템을 통해 평판 관리를 할 수 있겠지요?
사용자들은 소비자들이 자신들에 갖는 인식을 즉각적으로 확인하고, 좀 더 깊이 들어가서는 페이스북, 인스타그램 등과 같은 소셜미디어 플랫폼에서 자사에 도움이 되는 ‘인플루언서(influencer, 영향력을 미치는 사람)’도 찾아낼 수 있습니다.
기업 평판에 대한 분석은 이처럼 쉬워지고 있는데, 결국 “기업들은 이렇게 들려오는 고객의 소리에 어떻게 반응할지 결정해야 할 것”입니다. 이어 더해 소비자의 목소리를 더욱 자세히 들을 수 있는 것은 결국 소비자의 영향력이 더욱 커지는 것으로 이해할 수도 있지요.
미디어 메시징(Media Messaging)이라는 평판 관리 컨설팅 기업의 공동 창립자 스티브 오브리언(Steve O’Brien)은 기업들에게 이런 시스템을 이용해 자사가 무엇을 잘못하고 있는지를 알아보라고 조언합니다. 더 나은 상품이나 서비스를 제공하기 위해 기존에 무엇이 부족했는지 먼저 파악할 수도 있고, 또 잘못된 판단이 가져온 부정적인 결과도 사태가 심각해지기 전에 미리 파악해 빠르게 조치를 취하는 것처럼 말입니다.
게다가 이젠 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전해서 이런 복잡한 빅데이터 애널리틱스 시스템을 쓸 때, 사용한 만큼만 비용을 지불하면 된다고 하니 기업 입장에서는 대환영이겠지요? ^^
이번 포스팅은 시스코의 외부 기고가 제이슨 데인(Jason Deign)이 작성한 Using big data to track corporate reputations를 바탕으로 준비되었습니다.
