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스몰데이터란?
개인의 취향, 필요, 건강 상태, 생활양식 등 사소한 행동에서 나오는 정보들을 말한다.
스몰 데이터에 대한 이해를 돕기 위해 빅데이터에 대하여 간략하게 이야기를 하겠습니다.
글로벌 SPA 브랜드로 자리잡은 자라(Zara)의 경우, 모든 옷에 태그를 달아 어떤 옷이 가장 많이 팔리고, 가장 많이 입어보는지 파악합니다. 그 데이터를 24시간 동안 데이터 분석이 진행되는 데이터 센터로 전달하여 어떤 옷들이 많이 팔릴지, 고객들이 선호하는 디자인은 무엇인지 예측합니다. 디자이너들은 이 정보를 바탕으로 많이 '팔릴 것 같은' 옷들만을 제작해내죠. 자라는 단 한번도 TV CF를 낸 적이 없습니다.
빅데이터는 이렇게 과거의 통계 자료를 수집한 정보입니다.
하지만, 이전의 정보로 새로운 것을 떠올리는 것이 과연 효과적일까요?
스몰데이터는 조금 더 원인에 집중합니다. 빅데이터를 활용하기 위해서는 가설을 세우게 됩니다. 자라가 고객들이 선호하는 디자인이 무엇인지 예측하는 것처럼요. 하지만 빅데이터를 통해 그 특정 디자인을 왜 좋아하는지 알 수 있을까요? 스몰데이터가 주장하는 것처럼 고객에게 직접 다가가 물어보고 이야기를 들어보면 이에 대한 답을 알 수 있게 됩니다. 꼭 정답이 아니더라도 빅데이터가 생성된 원인에 관련한 다양한 인사이트를 얻을 수 있죠.
레고사(LEGO)는 2000년대 초 파산 위기 전, 시장 조사를 통해서 디지털 네이티브 세대는 시간과 인내심이 부족하여 복잡한 블록에는 관심을 갖지 않을 것이라 판단했습니다. 레고사에게는 매우 암담한 결론이었습니다. 그래서 레고를 더 크고 쉽게 만들기로 했습니다.
그 와중에 독일에 있는 한 소년의 집을 방문한 마케터들은 레고 마니아이자 스케이트를 좋아하는 소년에게 물었습니다.
"네가 가장 아끼는 물건이 뭐니?"
.
.
.
"이 신발이요!"
소년은 스케이트 연습을 위해 낡아버린 신발을 보여주었습니다.
그렇게 레고사는 어린이들의 세계에서 중요한 것은 본인이 선택한 무언가를 발전시키고 성취해낸 증거가 되는 물건을 갖는 것이라는 사실을 알게 되었습니다. 이후 레고는 데이터 분석과는 정반대로 블록의 크기를 더 작게, 조립 설명서는 더 상세하게 만들었습니다. 더 많은 시간과 공을 들여 블록 작품을 만들게 하여 자신의 업적을 인정받을 수 있도록 가치를 불어넣은 것입니다.
'스몰 데이터'의 저자 마틴 린드스트롬(Martin Lindstrom)은 빅데이터와 스몰데이터의 관계를 이렇게 이야기했습니다.
빅데이터는 과거의 통계자료를 수집한 정보다.
반면 스몰데이터는 기업의 미래와 기회를 상징하는 `하얀 도화지`다.
어떻게 보면 빅데이터와 스몰데이터는 댄스 파트너와 같다.
둘 중에 하나라도 없으면 기업이 `춤을 추긴` 힘들 것이다.
아직까지 빅데이터에만 의존하여 의사결정을 하고 근본적인 원인을 알아내지 못했다면, 스몰 데이터를 시간 내어 살펴보세요. 스몰데이터로 얻은 다양한 인사이트, 가설들을 빅데이터로 검증하며 '춤을' 춰보는 것은 어떨까요?
참고 자료
4차 산업 혁명 사례 | 자라 (Zara), 옷가게가 4차산업혁명을 도입하는 방법
https://subinne.tistory.com/365
빅데이터는 덩치만 큰 코끼리…미래를 보려면 스몰데이터 찾아라
https://www.mk.co.kr/news/business/view/2016/04/274322/
Diby는 사용자 피드백이 필요한 기획자, 디자이너, 마케터, 리서처를 위한 유저리서치 솔루션입니다.
diby@dbdlab.io
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