MA2016011 Market Report Study 진흙속의진주를찾다, 데이터분석과활용의진화 진화하는데이터분석기술과효과적활용에대한고찰 2016. 05
PREMIUM REPORT 마케팅커뮤니케이션및광고전략수립을위한 2016 년 No.1 소비자인사이트보고서발행! 최근인터넷특히모바일쇼핑시장이파죽지세로빠른양적성장을보이고있습니다. 인터넷쇼핑의경우, 모바일환경의급속한발전과더불어소비패턴과그문화가지속적으로변화하고성장해가고있습니다. 소비자의성향, 상황, 목적등에따라소비패턴은천차만별로나타나고있으며, 이러한구매단계에서소비자들에게차별화된경험과만족감을제공하는유통업체가선택받고있습니다. 본보고서는쇼핑디바이스별행태비교, 업태간행태비교, 업체간경쟁력비교그리고쇼핑수준에따른쇼핑그룹별행태분석과더불어 DMC 미디어실집행캠페인데이터분석을활용한실구매패턴과광고효과분석결과와시사점이상세하게담겨있습니다. 본보고서를통해광고주, 광고대행사, 마케터들이느끼는데이터갈증을해소하고마케팅커뮤니케이션과광고전략수립에필요한인사이트를얻을수있기를바랍니다. [ 보고서구성내역 ] 인터넷쇼핑행태 온라인 & 모바일쇼핑행태분석 인터넷쇼퍼그룹별행태분석 캠페인실집행데이터광고효과분석 보고서목차확인및구매안내 2015 소비자인사이트보고서 LINE UP No.1 모바일앱이용실태분석에따른앱마케팅전략진단과전망 (2015.04.27 발행 ) No.2 모바일간편결제서비스이용행태와소비자 Needs에대한이해 (2015.06.19 발행 ) No.3 온라인동영상시청행태및동영상광고접촉태도와효과분석 (2015.06.19 발행 ) No.4 2015 인터넷서비스이용행태와광고효과분석및광고 / 마케팅 (2015.10.05 발행 ) No.5 2015 디지털소비자및한국인의디지털라이프스타일보고서 (2015.12.21 발행 ) 자세히보기자세히보기자세히보기자세히보기자세히보기
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INTRODUCTION 내일을바꾸기위해오늘할수있는것, 최근치러진총선투표독려플랜카드에서인상에남았던카피다. 본고에서다루고자하는데이터분석에대한이야기도어쩌면이와다르지않으리라고본다. 컴퓨터가발명된이후로데이터의저장용량및처리속도는빠르게증가해오고있다. 데이터의양은폭발적으로증가하고있고, 기업들의정형 비정형데이터분석이가능해지면서 데이터분석 은점점더보편화됨과동시에고급화되고있으며, 활용이필요한곳에서유의미한성과를거두며발전을거듭해오고있다. 세상은점점더빠르게변화하고있고, 복잡다단해지고있다. 데이터의양은홍수처럼쏟아지고있고, 기업들은이들정보에대해다양한업체들의수집기술을통해시장을분석하고광고마케팅에앞다투어활용하고있다. 데이터수집및저장기술이보다저렴한비용으로가능해지고관련솔루션들이탁월한성능을제공하게되면서, 데이터를이해하고분석하는역량의중요성이주목받는추세이다. 치열해지는시장경쟁에서생존하기위해서는보다빠르고정확한의사결정이필요하며, 이를위해서산재해있는데이터의실시간적분석과활용이필수적으로요구된다. 염두에둬야할것은, 데이터분석의핵심은다양하고많은데이터를수집하는것이아닌, 데이터를의미있는방향으로해석하고인사이트를도출하여야한다는점이다. 변화하는시장환경속에서데이터의본질을파악하고, 분석결과가가치를가질수있도록진흙속에서진주를찾아야한다. 본고를통해데이터분석의진화과정을살펴보고, 데이터의효과적인활용방법에대해고민해볼수있는기회를얻기를바란다. 내일을바꾸기위해오늘할수있는것, 바로데이터에있다. Table of Contents Ⅰ. 데이터분석의진화 1. 데이터시대의발전 07 2. 데이터분석의진화 08 3. 빅데이터의등장 09 Ⅱ. 데이터분석의가치와활용사례 1. 데이터분석의가치 12 2. 디지털분석솔루션사례 14 3. 기업의데이터분석활용사례 16 Ⅲ. 데이터분석시장전망및결론 1. 데이터분석시장향후전망 20 2. 결론및제언 21 본연구보고서의모든저작권은 DMC 미디어에있습니다. 보고서의내용을부분적으로발췌하거나인용할시에는반드시당사의사전동의를득하여주시기바랍니다. 관련문의 : DMC 미디어 MUD 연구팀 mud@dmcmedia.co.kr DMC Media Digital Media Convergence Company 4
진흙속의진주를찾다, 데이터분석과활용의진화 진화하는데이터분석기술과효과적활용에대한고찰 Ⅰ. 데이터분석의진화 1. 데이터시대의발전 2. 데이터분석의진화 3. 빅데이터의등장 Ⅱ. 데이터분석의가치와활용사례 Ⅲ. 데이터분석시장전망및결론
1. 데이터시대의발전 데이터의폭발적인증가와데이터처리비용감소 데이터분석의시대 도래 정보의양 (Volume) 의폭발적증가는단순히볼륨만증가한것이라데이터의다양성의증가까지를의미함. 스마트디바이스가보급되고센서기술이발달하며 IoT, M2M 등디바이스 / 사물간데이터전송이가능해지고공공부문의데이터공개와소셜미디어의활성화까지과거와비교할때다양하고방대한정보를생산하고수집하는시대에도래함. 데이터의폭발적인증가와데이터처리비용의획기적감소에따라누구나적은비용으로데이터분석이가능해지는 데이터분석의시대 도래함. 금융, 생산관리, 마케팅등산업분야를시작으로데이터분석의효용성과가치는점차확대되고있고, 이를통한기업의혁신과가치창출은중요한경쟁력이됨. 데이터의진화 < 전세계디지털데이터양증가추이 > 디지털정보량증가추이 ( 단위 : ZB) 0.13 1.22 2.83 8.59 메인프레임컴퓨터 40.02 2005 2010 2012 2015 2020 출처 : 한국 IDC WWW PC 시대 1 인 1PC 브로드밴드 Web2.0 인터넷 / 모바일시대 SNS 모바일혁명 증강현실 빅데이터시대도래 사물정보통신 인공지능 IT Everywhere 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 데이터규모 EB(Exa Byte) ZB(Zetta Byte) 진입 ZB 본격화시대 데이터유형 정형데이터 ( 데이터베이스, 사무정보 ) 비정형데이터 ( 이메일, 멀티미디어, SNS) 사물정보, 인지정보 (RFID, Sensor, 사물통신 ) 데이터특성 구조화 다양성, 복합성, 소셜 현실성, 실시간성 출처 : NIA(2011.12), 新가치창출엔진, 빅데이터의새로운가능성과대응전략재구성 6
2. 데이터분석의진화 클라우드컴퓨팅, 모바일환경, 소셜미디어의변화가데이터분석의진화를이끔 위치기반데이터와소셜미디어에의해생산되는사용자활동데이터가새로운차원의정보로양산되기시작하면서, 이두가지새로운정보를활용해실시간으로서비스사용자 ( 고객 ) 의행동패턴과선호도및고객경험을파악하는상황인지 (Context Awareness) 가일부가능해짐에따라데이터분석의중요성이대두됨. 또한, 클라우딩컴퓨팅환경으로빅데이터라고부르는초대형데이터처리를분산처리기술을활용해저렴하고효율적으로수행할수있게됨. 저비용 고효율의클라우드서비스에활용되고있는오픈소스의비약적인발전에힘입어오픈소스기반의통계분석엔진성능이상업용소프트웨어를능가하기시작. 소셜네트워크서비스와모바일스마트환경에서의새로운고객경험기반서비스를제공하려는기업들이고급분석에관심을갖고있으며, 이들기업이고급분석시장에큰의미를두는것은고급분석결과가각종의사결정단계에실제로활용될수있다고판단하기때문임. 빅데이터로인해수집할수있는데이터의특징이변화하면서학계의연구방향도달라졌는데, 전세계수많은개인들의실시간행동데이터를기반으로행위자간의관계를규명, 사회의복잡한역학관계를설명하는방향으로연구가변화하고있음. 데이터분석 (Analytic) 의 4 가지주요요소 빅데이터출현이전과이후학계연구의변화 분석문화 (Why) 구학계 신학계 Interactions Factor Actor 인프라 (What) 현재가용데이터는? 필요데이터는? 추가데이터취합계획은? 분석주제는? 분석의목적은? 분석결과활용방안은? 기대효과혹은 KPI 는? 인력 (Who) 분석의의뢰인혹은결과를활용할주체는? 분석담당자는? 기타관련된인력들은? 기술과프로세스 (How) 분석방법과과정은? 결과표현방법은? Explanations Atomistic Relational Outcomes Equilibrium Dynamics Networks Random/complete Complex Experiments Rsych sophs Global millions Observation Retrospective Real time behavior 출처 : 네이버지식백과, 빅데이터시대, 분석을말하다 출처 : ICCSS2015 발표자료, DIGIECO(2015.07), 복잡한세상을데이터로풀어내는방법재인용 7
3. 빅데이터의등장 빅데이터 (Big Data) 란일정시간에데이터를처리, 저장, 관리할때쓰이는데이터덩어리 빅데이터란일정시간에데이터를처리, 저장, 관리할때흔히쓰이는소프트웨어 (SW) 의허용범위를넘어서는데이터덩어리를가리킴. 웹로그, 센서네트워크, 소셜미디어, 통신네트워크에서저장하는상세정보나천체관측, 생물학적시스템, 군사방위, 의학기록, 사진과비디오아카이브등이그예. 대부분의분석기법들은통계학과, 특히기계학습 / 데이터마이닝분야에서이미사용되던기법들이며, 이분석기법들이알고리즘을대규모데이터처리에맞도록개선하여빅데이터처리에적용시키고있음. 최근소셜미디어등비정형데이터의증가로인해분석기법들중에서텍스트 / 오피니언마이닝, 소셜네트워크분석, 군집분석등이주목을받고있음. 빅데이터분석시스템개념도 데이터수집데이터저장 / 관리데이터분석분석결과활용 내부정보수집 Database Text files 외부데이터수집 트위터 블로그 뉴스피드 페이스북 유효데이터식별 부적절문서제거 중복데이터제거분산파일시스템저장 DFS에파일저장 DFS 모니터링 장애대응 키워드추출 키워드통계 데이터군집 데이터분류 자연어처리를통한문장구조해석 감성패턴식별및감성표현강도측정 트렌드리포트서비스 평판분석서비스 통계차트서비스 외부 API 서비스 Web Crawler ETL Text Parsing Scalability HDFS Data Filter Extensibility HA Flexibility Text Mining NLP Real-time analysis Batch analysis Scalability Statistics Graph Web Service APIs Back End Front End 출처 : bluewave 8
3. 빅데이터의등장 ( 계속 ) 빅데이터 4V - 규모 (Volume), 다양성 (Variety), 속도 (Velocity), 정확성 (Veracity) 빅데이터는데이터의양, 속도, 다양성, 정확성이라는 4 개의차원 (4V) 으로구성됨. 규모 (Volume) : 데이터의양. 기업들이전반적인의사결정능력을향상시키기위해활용하는, 마케팅캠페인에사용할수있는데이터의양을의미함. 다양성 (Variety) : 데이터의다양한형태와소스. 다양성은정형, 반정형, 비정형데이터를전부포함하는복잡하고다양한형태의데이터를관리하는것과관련이있음. 속도 (Velocity) : 데이터의이동. 데이터가실시간으로생성된다는점과스트리밍데이터를비즈니스프로세스와의사결정과정에도입해야한다는점이속도를높이는데기여함. 정확성 (Veracity) : 데이터의불확실성. 정확성은일정유형의데이터에부여할수있는신뢰수준을의미함. 빅데이터의 4 가지차원 빅데이터시장성장규모 ( 단위 : 백만달러 ) 규모 (Volume) 데이터의양 TB 부터 PB 정도의데이터 IDC Wikibon 53,400 다양성 (Variety) 데이터의다양한형태정형 / 비정형텍스트, 멀티미디어 48,000 낙관적예측 CAGR=60.0% 속도 (Velocity) 정확성 (Veracity) 데이터의이동몇분의 1 초사이에의사결정을가능하게해주는스트리밍데이터분석 데이터의불확실성본질적으로불확실한데이터의유형의신뢰성과예측가능성관리 3,217 4,765 6,841 5,100 10,200 9,727 16,800 12,949 32,100 보수적예측 CAGR=39.4% 16,919 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 출처 : IBM 비즈니스가치연구소, 분석 : 빅데이터의현실적인활용재구성 출처 : KISTI(2013.4), 빅데이터산업의현황과전망 9
진흙속의진주를찾다, 데이터분석과활용의진화 진화하는데이터분석기술과효과적활용에대한고찰 Ⅰ. 데이터분석의진화 Ⅱ. 데이터분석의가치와활용사례 1. 데이터분석의가치 2. 디지털분석솔루션사례 3. 기업의데이터분석활용사례 Ⅲ. 데이터분석시장전망및결론
1. 데이터분석의가치 데이터분석은혁신, 경쟁력, 생산성의핵심요소로작용 세계각국의정부와기업들은빅데이터가향후기업의성패를가늠할경제적가치의원천이되며, 빅데이터에서유용한정보를찾아내고, 잠재된정보를활용할수있는기업들이경쟁에서시장을선도할것으로기대함. 데이터지향적마케팅에대한전략적접근은기업의혁신, 경쟁력, 생산성등거의모든영역에긍정적인영향을줄수있으며, 그중특히의사결정의속도에개선을줄수있음. 또한, 데이터기반의의사결정은조직의새로운기회, 채널또는시장의창출그리고지금까지와는다른비즈니스모델을사용하도록함으로써비즈니스수행방식에변혁을불러올수있음. McKinsey, Economist, Gartner 등은빅데이터를활용한시장변동예측, 신산업발굴등경제적가치창출사례및효과를아래와같이제시함. 데이터분석활용가치 데이터분석에의한혁신단계 기관명 Economist(2010) MIT Sloan(2010) PwC(2010) Gartner(2011) Mckinsey(2011) 주요내용 데이터는자본이나노동력과거의동등한레벨의경제적투입자본, 비즈니스의새로운원자재역할 비즈니스트렌드파악, 질병예방, 범죄해결등효과 데이터분석을잘활용하는조직일수록차별적경쟁력을갖추고높은성과를창출 조직분석역량 3 단계 ( 열망 - 숙련 - 변혁단계 ) 특징제시 빅데이터는이전까지는다루지못하고, 시도하지못했던데이터의활용을가능하게하며잠재적가치와영향력이높음 빅데이터의중요성에대해기업들이주목하고있으며, 새로운비즈니스의가치창출의핵심키가될것 데이터는 21 세기원유, 데이터가미래경쟁우위를좌우 기업은다가올 데이터경제시대 를이해하고정보고립 (Information Silo) 을경계해야성공가능 빅데이터는향후주목해야할이머징기술 (2-5 년후성숙 ) 글로벌비즈니스지형을뒤바꿀기술트렌드의 3 가지핵심은 클라우드, 빅데이터, 스마트자산 (Smart assets) 빅데이터는혁신, 경쟁력, 생산성의핵심요소 의료, 공공행정등 5 대분야에서 6 천억달러이상가치창출 생산성향상 위험과비용절감 시간절약 복잡성감소 발견에의한문제해결 새로운패턴발견 이상징후발견 부정행위탐지 의사결정향상 더적합한전략선택 정밀한고객타겟팅 고객감성개선 새로운가치창출 ( 스마트비즈니스 ) 맥락 / 상황기반마케팅 새로운서비스제공 새로운산업창출 출처 : Economist, MIT Sloan, PwC, Gartner, Mckinsey, NIA(2011.12), 新가치창출엔진, 빅데이터의새로운가능성과대응전략재인용 출처 : 함유근, 채승병 (2012), 빅데이터, 경영을바꾸다 11
1. 데이터분석의가치 ( 계속 ) 데이터고급분석을통한개인화 (Personalization) 마케팅실현 개인화란웹사이트에서사용자개인의특성과기호에맞게페이지화면을편집해볼수있는기능으로, 사용자가자신의기호, 관심, 구매경험과같은정보를사이트에제공하면웹사이트는사용자가제공한자료를기반으로사용자에게가장알맞은정보를선별해볼수있게함. 데이터분석 활용을통해구매가능성이높은사용자를예측하고선별하여광고를집중노출할수있어, 잠재고객을구매자로전환할수있음. Teradata 조사결과에따르면, 기업마케팅부서에서우선순위로 메시지커스터마이징 / 고개경험의개인화 를꼽고있음. 개인화는고객획득과유지라는궁극적목표를달성하기위해매우중요한작업으로빅데이터와결합해더욱정교하고고급화된데이터분석이이루어진다면그영향력은매우커질것으로전망됨. 마케팅우선순위와데이터로부터얻는인사이트 마케팅부서의우선순위 우선순위에맞게데이터로부터인사이트를충분히활용 53 46 43 40 41 36 36 36 37 38 38 35 33 35 39 35 45 24 20 17 9 3 메시지 커스터마이징 / 고객경험의개인화 고객데이터활용을위한빅데이터분석스킬구축 / 획득 고객획득및유지 효율성증대 고객의선택극대화를위한수요대응프로그램개발 교차판매 기회확인 캠페인효과개선을 위한채널속성의 정확성증대 디지털채널에서의 일관된메시지 통합과전달 전통적채널에서의 일관된메시지 통합과전달 실시간마케팅 비용관리 결과 /ROI 측정을 통한 마케팅효과입증 출처 : Teradata(2015), 2015 Global Data-Driven Marketing Survey- Progressing Toward True Individualization 12
2. 디지털분석솔루션사례 구글애널리틱스 (Google Analytics) 구글애널리틱스란, 구글에서시작한데이터분석서비스로 2005 년애드워즈 ( 광고시스템 ) 의분석으로돕기위한목적으로시작하였으며, 점차웹사이트를다각적으로분석할수있도록서비스범위를넓혀가고있음. 구글애널리틱스디지털분석툴은수집된데이터에대한프로그램적으로접속할수있도록 API 를제공함. 기업은구글이제공하는메트릭스 & 디멘션레퍼런스 (Metrics & Dimensions) 를통해필요한정보의 API 쿼리 (Query) 를입력해정보를얻어올수있음. 구글애널리틱스의특징 구글애널리틱스의주요기능 구글계정사용자데이터분석 + 쿠키로유입된사용자를측정하여방문자에대한분석을보여줌 방문자 (Audience) 분석 특정기간의방문자분석및비교분석 국가, 성별, 연령대관심사와방문자의디바이스 /OS, 네트워크분석 획득 (Acquisition) 정보분석 주요채널별유입경로분석 : 사이트전단계에서의유입경로분석 유입키워드분석 : 자연 ( 일반검색 ) 및유료 ( 광고를통해유입된 ) 검색키워드별방문분석 캠페인분석 : URL Builder 등구글의추적 URL을생성시보여지는트래픽분석 행동 (Behavior) 분석 방문흐름분석, 사이트속도, 이벤트, 실험 ( 페이지개선 / 퍼포먼스개선을위한테스트 ) 인페이지분석 (In-page Analytics) 무료 : 개인과기업모두광범위한사용자가구글애널리틱스를이용엔터프라이즈급연동 / 분석 : 애드워즈와의연동, 다각도데이터분석과전환결과 / 비교측정등은다른유료분석툴과맞먹는인사이트를제공구글계정로그인사용자의관심사, 성별, 지역등의데이터활용으로웹사이트방문자에대한풍부한인사이트획득가능 전환 (Conversion) 분석 마케팅 / 비즈니스목적에부합한목표설정에따른달성도분석 채널별, 목표단계설정별결과 (Funnel 시각화분석 ) 출처 : 크리에이티브커먼즈코리아 출처 : 크리에이티브커먼즈코리아 13
2. 디지털분석솔루션사례 ( 계속 ) 어도비마케팅클라우드 (Adobe Marketing Cloud) 어도비마케팅클라우드는고객개개인을파악하여최적의환경을제공하는클라우드솔루션으로, 데이터를측정하고분석하여도출된인사이트를마케팅에활용할수있으며, 일관된콘텐츠를효과적으로전달하여개인화된캠페인을전개하는포괄적인솔루션. 어도비마케팅클라우드는기업이빅데이터를이용해모든디바이스와디지털접점에서고도로개인화된콘텐츠로현재및잠재고객과효과적으로소통할수있도록함. 최근어도비는유통업체들이보다향상된고객경험을제공할수있도록하는데이터기반리마케팅기능, 고객들의과거행동을기반으로한맞춤형리마케팅기능을추가했으며, 온라인에서관찰된소비자들의행동과상황데이터 (Contextual data) 를조합해문자, 이메일, 푸시알림등다양한형태로맞춤형리마케팅광고를보낼수있게함. 어도비마케팅클라우드주요신기능 데이터기반리마케팅 (Remarketing) 온라인에서관찰된소비자들의행동과상황데이터 (Contextual data) 를조합해문자, 이메일, 푸시알림등다양한형태로맞춤형리마케팅광고를보낼수있음. 예를들어, 웹사이트에서관심있는제품을눈여겨보았거나관련영상을시청한이들에게는해당제품을부각하고할인혜택을제공하는이메일을보내는것이가능함. 맞춤형푸시 (Push) 알림 모바일푸시알림은어도비마케팅클라우드의분석기능을기반으로소비자들에게직관적이고개인화된메시지를전달하며, 보다세분화된고객관리가가능함. 또한, 소비자들의쇼핑패턴이나선호도와같은요소들을바탕으로맞춤형푸시알림을내보낼수있음. 즉시구매가능미디어경험 제공 즉시구매가능미디어 는유통업체에게고도로시각화된구매경험을지원하는기능. 예를들어, 온라인의류쇼핑몰의경우카달로그나영상을감상하는도중제품이마음에들면고객들이장바구니페이지로이동하지않고도현재페이지의모델착용사진을클릭하는것만으로즉시제품을구매할수있도록할수있음. 소비자들은현재위치, 과거구매이력등과같은데이터에기반해실시간으로제공되는디지털경험을즐길수있음. 디지털과현실이융합된쇼핑경험 기존의어도비익스피리언스매니저스크린 (Adobe Experience Manager Screens) 기능을즉시구매가능미디어로까지확장해유통업체들이다양한장소의소비자들에게접근할수있도록지원함. 매장내는물론집에서온라인으로하거나이동중모바일기기로물건을살펴보는소비자들에게디지털과현실사이의장벽이융합된쇼핑경험을제공. 예를들어, 유통업체는온라인쇼핑시흔히보게되는쇼핑몰배너를매장내배치된대형디스플레이에띄워고객과콘텐츠와의상호작용을촉진할수있으며구매로이어지게유도할수있음. 출처 : OSEN(2016.02), 어도비, 마케팅클라우드신기능공개 14
3. 기업의데이터분석활용사례 넷플릭스 (Netflix), 빅데이터를기반으로영상콘텐츠를제작하여흥행을거둠 넷플릭스는이용자들이동영상에매긴별점과위치정보, 기기정보, 플레이버튼클릭수, 평일과주말에따른선호프로그램, 소셜미디어내에서언급된횟수등을분석해알고리듬을개발. 이밖에도시청률조사업체, 기타시장조사업체들이제공하는메타데이터, SNS 인페이스북, 트위터로부터수집한소셜데이터에이르기까지모두수집분석해서시청자의성향을파악함. 이러한이용자들의선호도를분석해서원하는드라마와원하는배우와감독, 원하는스토리를찾아 하우스오브카드 (House of Cards) 를제작방영함. 넷플릭스웹사이트 넷플릭스의분기별가입자증가추이 ( 단위 : 백만명 ) 69.1 65.6 62.3 57.4 53.1 48.4 50.0 44.4 40.3 36.3 37.6 33.3 26.5 27.6 29.4 74.7 80.8 하우스오브카드 (House of Cards) 로큰성공을거둔넷플릭스웹사이트 보통방송사, 영화사들은신규프로그램을방영할경우막대한광고를송출. 반면, 3 천 700 만명이넘는회원을확보하고있는넷플릭스에서는광고대신빅데이터를활용. 빅데이터분석에기반한넷플릭스콘텐츠추천서비스는드라마제작에큰영향을미침. 출처 : 2016 년은예상 출처 : 정보통신정책연구원 (2014.12), 넷플릭스의빅데이터 출처 : Netflix 15
3. 기업의데이터분석활용사례 ( 계속 ) 아마존 (Amazon), 회원들의소비패턴을분석해아이템기반으로구매가능한상품을추천 세계최대의인터넷서점이자전차책업체인아마존도빅데이터를사업에활용, 소비자가읽었던도서목록자료를분석해새로운책들을제작, 추천하는방식을시행. 아마존은회원들의소비패턴을분석해구매가능한상품을추천하는데, 아마존성장의일등공신으로매출의 35% 가추천상품에서발생함. 아마존은이추천시스템을 A9 이라부르고특허로등록함. 이는기존의데이터를통해상품을추천해주는알고리즘으로고객수나아이템수와관계없이대량의데이터를처리해서고품질의추천을해줌. 상품간의상관관계를결정하는아이템매트릭스를만든후고객의최신입력데이터를기반으로고객의기호를유추해서상품을추천. 즉, 기존의온라인쇼핑몰에서자주활용하던소비자의패턴분석에의한추천방식이아닌구매한물건혹은서치한물건중심으로추천하는방식임. 아마존웹사이트 아마존의 Item-to-item collaborative filtering [ 유저기반필터링 ] [ 아이템기반필터링 ] 기존의데이터를통해상품을추천해주는알고리즘으로고객수나아이템수와관계없이대량의데이터를처리해서고품질의추천을해줌. 상품간의상관관계를결정하는아이템매트릭스를만든후고객의최신입력데이터를기반으로고객의기호를유추해서상품을추천. 아마존메인화면, 아마존은빅데이터를이용한분석기술을토대로고객에게맞춤형추천상품을제공함. 출처 : Amazon 즉, 기존의온라인쇼핑몰에서자주활용하던소비자의패턴분석에의한추천방식이아닌구매한물건혹은서치한물건중심으로추천하는방식. 출처 : http://blog.naver.com/sanny0314/220630765408 16
3. 기업의데이터분석활용사례 ( 계속 ) 판도라 (Pandora), 청취자취향에맞는음악추천에빅데이터분석을활용 인터넷라디오스트리밍업체인판도라는청취자취향에맞는음악추천에빅데이터분석을활용. 판도라데이터분석툴 아티스트마케팅플랫폼 (AMP) 은판도라에음원을제공하는가수에게판도라데이터를제공함. AMP 를이용해가수들에게음악을듣는관객층의나이와지역, 성별과같은통계와음악재생횟수등에대한데이터를분석해보여줌. 예를들어, 유저가특정음악에대해 좋아요 (Like), 싫어요 (Dislike) 등을클릭하면, 이를통해어떤음악을좋아하고, 싫어하는지를분석. 또한, 음악을들은장소와시간, 단말등과관련된정보도정밀하게수집 분석함. 또한, 판도라의빅데이터분석은판도라가효과적인맞춤형타겟광고서비스를제공하는데에도상당한기여를하고있음. 판도라서비스화면 유통채널별성장률 인간유전자분석과비슷한유형의 뮤직유전자프로젝트 (Music Genome Project) 를통해음악의음조, 템포, 악기등 450 개에달하는속성을분석 활용함. 최근판도라는음악데이터분석업체 넥스트빅사운드 를인수, 판도라의광고시스템에적용. 판도라는음악을무료로제공하는대신음악과음악사이에짤막한광고를내보내수익창출. 출처 : KOCCA(2014.2), 콘텐츠분야에서의빅데이터기법활용사례 출처 : 각종기사참고 17
진흙속의진주를찾다, 데이터분석과활용의진화 진화하는데이터분석기술과효과적활용에대한고찰 Ⅰ. 데이터분석의진화 Ⅱ. 데이터분석의가치와활용사례 Ⅲ. 데이터분석시장전망및결론 1. 데이터분석시장향후전망 2. 결론및제언
1. 데이터분석시장향후전망 빠르고쉬운분석을위한데이터분석솔루션등장과데이터시각화가더욱강조될전망 다양하고방대한데이터를보다빠르고쉽게실시간적으로분석 활용하고, 복잡한정보를빠르고명확하게효과적으로전달하는것이핵심이될것으로전망. 빠른분석을지원하기위해데이터분석시장은진화하고있으며, 최근셀프서비스 (Self-Service Analystics) 또는자립형분석이트렌드로자리잡고있음. 또한, 비전문가들이빠르고쉽게분석에접근할수있도록인공지능이나추천기술이추가된데이터분석솔루션도시장에등장하고있음. 데이터시각화 (Data Visualization) 는데이터를도표라는시각적수단을통해쉽고빠르게이해하여, 분석결과의통찰력을높일수있는데도움을줌. 직관적인이해가가능한시각적분석은지속적으로주류를이룰것으로전망. 데이터지향적마케팅의장애요인 데이터시각화의조건과사례 ( 단위 : %) 2013 의사결정에인사이트를활용하는프로세스의부족 부적합한 / 구식의테크놀러지 39 42 재정적지원순위에서밀림 35 팀 / 스킬 / 인력 31 데이터지향적마케팅의중요성에대한지식 / 합의부족 27 2014 데이터보안재정적지원순위에서밀림데이터지향적마케팅의중요성에대한몰입 / 합의부족 36 44 46 효과적인데이터시각화조건 어떤메시지를전달할것인지결정하라 핵심내용을제외한나머지는생략하라 최선의표현방법을선택하라 페이스북개발자분포도 적합한 CRM 데이터베이스부족 34 단순, 명료하게디자인하라 부서내필요데이터의부족 29 데이터를토대로어떤행동을취해야하는지에대해설명하라 출처 : Teradata(2015), 2015 Global Data-Driven Marketing Survey 출처 : 데이터넷 (2014), 데이터시각화, 빅데이터활용핵심 부상 19
2. 결론및제언 데이터분석의핵심은데이터수집이아닌, 이해와의미해석을통한인사이트도출에있음 데이터분석의핵심은데이터양이나수집이아닌, 이해와의미해석을통한인사이트도출에있으며, 이를통해문제를빠르고, 명확하게, 효과적으로해결해더나은방향으로발전하는데기여해야함. 데이터는시간의흐름에따라활용가치가변화하므로지속적으로데이터품질수명을측정하고, 이로인한데이터가치변화를추적하고발전시켜야함. 이를위해서는데이터수집 분석을위한고도화된수집체계및분석툴등의기반을마련하여다양한데이터를연결하고융합하여분석할수있어야함. 성공적인데이터분석과활용을위한조건을다음의 4 가지, 데이터확장접근성 & 가용성확보, 기업에맞는데이터분석솔루션도입, 분석역량 & 데이터분석전문조직양성, 데이터시각화구현 로정리하고자함. 성공적인데이터분석 활용을위한조건 데이터확장접근성 & 가용성확보 : 내 / 외부데이터의체계적결합및전문 / 비전문가모두손쉽고빠르게이용가능 기업에맞는데이터분석솔루션도입 : 인메모리, 하둡 (Hadoop), 오픈소스, 엔지니어드시스템, 클라우드서비스등의활용 분석역량 & 데이터분석전문조직양성 : 빅데이터관련인력확보및전문성부여를통한인력육성필요, 데이터기반의사결정조직필요 데이터시각화구현 : 복잡한정보를패턴화시켜빠르고명확하게효과적으로전달할수있어야함 데이터수집 분석을통해가치있는인사이트도출, 시장경쟁우위확보 20
Notice & Contact us Notice & Contact us 본내용은 디지털미디어 & 마케팅 의이해및마케팅가이드정보의제공목적으로작성되었으며, 보고서에대한모든저작권은 DMC 리포트에있습니다. 내용의발췌또는인용시반드시당사의사전동의를득하여주시기바랍니다. 감사합니다. 보고서제목 분류 S/N 진흙속의진주를찾다, 데이터활용과분석의진화 Market Report > Study MA2016011 작성일자 2016.04.19 작성자 DMC MEDIA MUD 연구팀 관련문의 mud@dmcmedia.co.kr 02-6230-6629 출처 DMC 리포트 (www.dmcreport.co.kr) DMC 리포트에서더많은광고. 마케팅. 미디어관련전문자료를보실수있습니다. www.dmcreport.co.kr 21
Digital Media & Marketing Intelligence Center DMC 리포트는디지털미디어 & 광고마케팅분야연구 / 조사 / 분석미디어입니다. 국 내외디지털미디어 광고 마케팅관련종합적전문자료를제공하는지식센터의역할을수행합니다. 10 여년간의디지털광고마케팅실집행결과데이터베이스와인사이트를바탕으로마켓, 미디어, 컨슈머, 서베이, 글로벌이슈및다양한통계자료등을꾸준히생산 / 제공한결과디지털미디어 & 광고마케팅분야전문자료로써의가치및활용도, 영향력이꾸준하게확대되면서해당분야전반을아우르는 전문지식채널 로써자리매김하고있습니다. 시장을통찰함과동시에실무에도즉시반영될수있는 DMC 리포트 를만나보시기바랍니다. DMC 리포트는디지털미디어 & 마케팅솔루션전문기업 DMC 미디어 에서제공합니다. All About Digital Media & Marketing Digital Media Rep Internet / Mobile / Network / IPTV / DOOH Platform ADpool / ADpool DSP / Vpool / F-1 / mtraker / mpicker Solution Feel / VIP / mbaseⅡ / dvey Database AD & Marketing R&D / DMC REPORT PRO DMC REPORT (Web/App) / mport / TOPSTAR NEWS (App) www.dmcmedia.co.kr www.dmcreport.co.kr pro.dmcreport.co.kr 22
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doing Digital Media Convergence DMC미디어는통합디지털미디어렙, 광고플랫폼, 광고마케팅솔루션, 마케팅빅데이터총 4개분야비즈니스를통해컨버전스미디어의핵심요소인 광고 (Media) + 기술 (Technology) + 콘텐츠 (Contents)' 의선순환사업구조를구축 / 실현해나가고있는대한민국대표디지털미디어컨버전스기업입니다. Man Power 전문인력기반디지털광고마케팅세일즈파워 Global Network 글로벌미디어네트워크를통한글로벌바잉 & 플래닝수행 Technical Skill 독보적인광고마케팅플랫폼 & 솔루션개발역량보유 DB Insight 광고마케팅실집행 DB 및전문인사이트보유 24
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No1. Digital Media Convergence Company 국내외유수의광고주고객사와성공적인광고캠페인을수행 DMC미디어는디지털미디어컨버전스시장에서, 통합디지털미디어렙과광고마케팅플랫폼, 광고마케팅솔루션, 광고마케팅콘텐츠총 4개분야의사업을추진하고있습니다. 통합디지털미디어렙 분야에서는디지털미디어광고마케팅분야에서다년간의경험을바탕으로인터넷, 모바일, IPTV, 디지털 OOH 등디지털미디어광고의전단계에있어서가장정확하고창의적이며, 효율적인광고캠페인을수행하고있습니다. 광고플랫폼 & 솔루션 분야에서는마케팅기술연구소및 R&D 전문부서를통해보다과학적인마케팅기술및방법론을연구하고있고, 이를바탕으로프로그래매틱기반의다양한광고플랫폼과컨버전스기반의광고마케팅솔루션비즈니스를수행하고있습니다. 마케팅빅데이터 분야에서는광고, 미디어, 리서치분야의전문가로구성된 R&D 그룹을통해디지털광고실집행빅데이터에대한연구분석및수준높은인사이트가가미된미디어 / 소비자 / 디지털광고분야지식콘텐츠를생산 / 제공하고있습니다. 국내외정상급대행사 ( 종합대행사, 온라인대행사, 웹에이전시 ) 와의파트너십 DMC 미디어는국내 Top-Tier 디지털미디어컨버전스기업으로성장해왔으며, 디지털 /N 스크린 / 네트워크 / 통합으로대변되는디지털미디어컨버전스시장선도와 클라이언트만족도제고를위해끊임없는고민과연구를지속할것입니다. 서울시강남구논현동 278-3 세홍빌딩 4F/5F TEL.02.2015.6500 / FAX.02.2015.6510 business@dmcmedia.co.kr www.dmcmedia.co.kr 28