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파아란 영혼



포레스트리서치 Kate Leggett의 'Trends 2015: The Future Of Customer Service' 리포트 소개 자료를 한 번 정리해보았다. 고객 서비스 뿐만 아니라 비즈니스 전반적으로 영향을 미칠 수 있는 요소라는 생각이 든다. 특히 IoT, 인공지능, 분석, 예측 등은 고객들의 새로운 디지털 채널에 대한 거부감이 사라지고 있다는 것과 함께 깊이 고민해볼 부분이라 여겨진다. 원래 포레스트리서치의 리포트 가격은 꽤 높긴 하지만, 해당 비즈니스를 수행하고 있는 기업이라면 어쩔 수 없이 구입하게 된다. 아래는 소개 자료를 읽고 간단하게 포스팅해 보았다. 




Trend 1. 

Customers Embrace Emerging Channels To Reduce Friction.(고객들은 마찰을 줄일 수 있는 새로운 채널을 받아들인다) 


기존의, 전화 중심의 고객센터 대신 웹사이트를 통한 셀프 서비스를 이용하고 있다. 바로 전화부터 하는 대신 웹에서 찾는 것이다. 이와 함께 모바일 채널이나 다양한 새롭게 등장하는 커뮤니케이션 채널을 이용하는 것에 대해 거부감이 줄고 있는 것이다. 



Trend 2. 

Companies Will Explore Proactive Engagement.(기업들은 고객을 향한 사전 예측된 개입을 연구할 것이다)


Proactive engagements anticipate the what, when, where, and how for customers, and prioritize information and functionality to speed customer time-to-completion. (사전예측된 개입들은 고객을 위해 무엇을, 언제, 어디서, 어떻게, 그리고 정보와 기능을 우선순위화하여 고객들의 완료시간(구매완료)을 촉진시킨다) 



Trend 3. 

Insights From Connected Devices Will Trigger Preemptive Service. (연결된 기기들로부터 나오는 통찰들은 선점 서비스를 촉발시킬 것이다)


IoT(사물인터넷, Internet of Things)는 현실이 될 것이다. Connected Devices가 현재는 폰, TV 정도인데, 자동차, 세탁기, 주택, 건물 등등 거의 모든 사물들이 Connected될 것이고 각종 센서들은 해당 기기/사물로부터 각종 정보들을 받아 분석하여 사람이 알아차리기 전에 '지금 X를 교체하세요'(Preemptive Service)고 할 것이다. 



Trend 4. 

Knowledge Will Evolve From Dialog To Cognitive Engagement. (지식은 문답 방식에서 인지적 참여로 진전될 것이다)


They will start to explore cognitive engagement solutions - interactive computing systems that use artificial intelligence to collect information, automatically build models of understanding and inference, and communicate in natural ways. 구글에서 cognitive engagement solution을 검색하면 IBM Watson이 맨 위에 올라온다. 즉 인공지능을 이용하여 정보를 모으고 자동적으로 기업 활동에 필요한 다양한 정보를 모아 분석, 제공하게 될 것이다. 



Trend 5. 

Predictive Analytics Will Power Offers, Decisions, And Connections. (예측 분석은 제안들, 결정들, 그리고 연결들을 활성화시킬 것이다)


고객에 대한 많은 정보를 바탕으로 고객의 다음 행동을 예측하여 제안하고 결정내리게 할 수 있을 것이다. 또한 이러한 예측 분석은 사람과 사람을 연결하게 될 것이다. 



Trend 6. 

The Customer Service Technology Ecosystem Will Consolidate. (고객 서비스 기술 생태계는 통합될 것이다) 


고객 서비스와 관련된 다양한 기술들이 하나로 융합될 것이라는 ... 







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며칠 전 Mckinsey Quarterly Website의 특집이 Big Data였다. 내가 몸 담고 있는 기업에서는 Big Data가 아니라, 기본적인 Data Design이나 Architecture 없이 모여진 Data을 어떻게 관리하고 변화시켜나갈 것인가 고민이지만, 이 고민의 가운데 Big Data로 진화할 것이라는, 좀 멀리 있는 관점이 필요할 것이다.

Data에는 정형화된 Data와 비정형화된 Data가 있다. 최근 논의가 되고 있는 Big Data는, 그것이 정형화된 것이든, 아니든 상관없이 너무 덩치가 커서 어떻게 할 수 없는 Data를 말한다. 특히 기업에서 기존에 모아둔 분석 Data들과 최근에 다양한 고객들의 활동 정보 - SNS에 기반한 - 들은 대부분 비정형화 Data이거나 정형화하기 전에 먼저 Data로 추출되어 쌓인 Data들이다. 


(* 멥리듀스MapReduce: 구글의 소프트웨어 방법론으로, 페타바이트 이상의 대용량 데이터를 불특정 데이터로 궝된 클러스터 환경에서 병렬처리함)
- 위 도표는  정보통신산업진흥원(www.nipa.kr)의 '빅데이터 확산에 따른 도전과 기회' 리포트에서 재인용한 것임.



하지만 기존의 ERP나 CRM 등을 통해 수집된 Data를 기반으로, 기업의 의사결정을 논의하는 분석경영(Business Analytics)나 비즈니스 인텔리전스(Business Inteligence) 차원에서는 최근의 Big Data를 처리하기 역부족이라는 것이 관계자들의 공통된 의견들이다.

이러한 문제로 인해 Big Data를 전문적으로 분석할 수 있는 Tool나 Solution이 나오고 있지만, 시장에서의 반응은 아직 구체적이지 않다. 다만 흥미로운 것은 최근의 Big Data가 Facebook과 같은 Social Networking Service과 밀접한 관련을 맺고 있다는 것이다. 예전에는 고객들의 반응을 모으기 위해서는 Website를 만들고 그 위에 정해진 절차 - 로그인 프로세스, 이벤트나 설문 조사 등의 정보 수집 활동 등 - 를 통해서 였다면, 최근의 수집 활동은 전혀 다르다. Facebook이나 Twitter는 API형태로 기업체에서 특정 Application이나 Widget, 또는 자사의 웹사이트, Facebook 페이지, Twitter 계정 등을 통해 고객의 동의를 거쳐 다양한 고객 정보를 수집할 수 있도록 하였다. 예전과 비교해 고객의 번거로움을 줄이면서 손쉽게 고객 정보에 접근할 수 있게 된 것이다. 하지만 이 손쉬움은 정형화된 Data 대신 비정형화된 Data를 수집하게 된 것이다.

최근 주목받고 있는 Social Analytics도 이러한 배경에서 시작된 것이라 할 수 있다.

원래 이글은 제프리 스티벨의 흥미로운 의견, '인터넷은 뇌로 진화할 것이며, 그것은 우리의 삶을 이제까지와는 다른 차원으로 바꿀 것이다''- 구글 이후의 세계(웅진지식하우스, 2011) - 에 대해 논의하기 위해 시작된 것이었다. Big Data에 대한 분석 기술이 발달할 수록 우리가 원하는 어떤 정보를 인터넷을 하나하나 서핑하지 않고도 구할 수 있을 것이고 제프리 스티벨은 이를 인간의 뇌로 진화할 것이라고 말하는 것은 아닐까.

내가 좋아하는 웹사이트 Hunch.com은 내가 가입된 몇 개의 SNS 사이트 계정에 대한 접근을 허락하고 난 뒤, 몇 개의 질문들을 통해 나의 취향을 알아내고 다양한 상품들과 서비스를 추천한다. 다 좋은 것은 아니지만, Hunch.com에서 추천하는 목록들 중 일부는 내 취향과 너무 잘 맞아 기분까지 유쾌해지게 만들곤 한다. 한국에서도 이런 서비스를 해볼까 하는 생각까지 들게끔 말이다.

결국 Big Data의 문제는 보다 확장된 형태의 Business Analytics나 Business Intelligence가 커버하면서, Social Analytics과 밀접한 연관관계를 맺으며 발전하게 될 것이다.


- 아래 링크에서는 Big Data에 대한, 읽은 만한 내용이 언급되어 있다.

2011/06/21 - [책들의 우주/비즈] - 읽을 만한 경영 잡지, IGM Business Review 


- 오늘 '빅데이터'와 관련해 웹검색을 했더니, 좋은 글을 발견했다. 



- Big Data와 관련된 몇 권의 책을 리스팅한다. 현재까지는 Data를 바탕으로 한 Business Analytics의 관점에서 접근한 책들만 있었다. 

- 최근 나온 책으로 데이터를 바탕으로 기업 경영이나 기업 활동이 어떻게 이루어져야 하는가를 비교적 상세하게 기술하고 있다. 나는 이 책을 구입해 읽고 있다.


구글 이후의 세계
제프리 스티벨 저/이영기

- 이 책은 Big Data와는 직접적인 연관은 없다. 하지만 Big Data의 대표적인 기업인 구글, 그리고 그 구글이 펼쳐나가는 다음 인터넷(Next Internet), 저자가 Web 3.0이라고 말하는 세계는 흥미롭지 않을까. (나는 이 책을 읽지 않았고 펼쳐보지 않았다.) 


- 토머스 H. 데이븐포트는 분석 경영(Business Analytics)에 있어 세계적인 경영학자이다. 올해 초에 찾아보았을 때는 번역된 것이 없어 아마존 Wishlist에 올려놓고 있었는데, 며칠 전에 이 책이 번역되었다는 것을 알았다. 그러나 막상 책은 전문화된 BI, Business Intelligence에 대한 책이라고 할까. 분석 경영을 위해 솔루션 도입을 검토하고 있거나 여기에 대한, 경영의 관점에서 체계적인 지식이 필요한 사람에게 이 책은 유용할 것으로 생각된다.


- 현재 Big Data와 관련된 맥킨지의 아티클과 그 외 몇 개의 논문들을 읽고 있으니, 조만간 Big Data에 대한 또다른 글을 올릴 수 있을 것이다.

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  • 공감합니다. Social 즉 협업과 집단지성에 합류할 정보생산자(프로슈머)들이 늘어나면 늘어날 수록 가능성을 더 높아지겠지요. ^^

    • 비정형 Data는 Social을 기반으로 더 많아질 것입니다. 실은 Big Data도 Social Platform 으로 인해 이슈화된 건 아닐까 싶네요. System의 측면에서는 Data이겠지만, Service의 측면에서는 Social이니깐요~. ㅎ 댓글 감사합니다. ^^

    • 네... 저도 Social이 Big Data 분야에 큰 영향을 주고 있고 앞으로 큰 역활을 할 것이라고 확신합니다.
      말씀대로... 결국 그 데이터를 어떻게 활용하고 어떤 관점으로 접근하느냐도 사용자들의 서비스 측면으로 돌려 놓아야겠지요.
      관련 분야를 공부하면 공부할수록.. 미래 사회에 대한 새로운 꿈들이 새록새록 나오는 것 같아서.. 기쁩니다. ^^

    • 잠시만 한 눈을 팔아도 세상은 금세 앞으로 가있는 듯합니다. 그러니 어떻게든 시간을 쪼개 공부할 수 밖에 없는 것같아요. ~... (오늘 가산동 갔다가 강팀장님 이야기를 들었습니다...ㅎㅎ)


이제 내년이면 내 나이도 마흔이니, 중년의 시작이다. 여러 번의 도전, 그리고 실패, 새로운 영역을 향한 모험으로, 다들 평온한 직장 생활로 보내는 30대를 질풍노도와 같이 보내고 이제 그간의 경험을 바탕으로 뭔가 기여해야 될 시간이라 여기지만, 생각만큼 쉬운 일이 아니었다. 경험했다고 모든 것을 알 수 있는 것도 아니고 알고 있다고 해서 그것을 실천할 수 있는 것도 아니다. 나이가 든다는 것은 무엇을 알고 있는가에 방점이 찍히는 것이 아니라, 주어진 환경과 그 제약 조건 속에서 무엇을 할 수 있는가에 방점이 찍히기 때문이다. 그리고 때로는 내가 무엇을 모르고 있었구나 하는 생각만 늘고 이것도 내가 못하는 거구나 하는 자괴감만 늘 가능성이 높다. 그러다 보니, 어떻게든 시간을 쪼개 회사 업무에, 그리고 앞으로의 내 인생에 도움이 되는 글이라면 빠짐없이 읽으려고 노력하지만, 그것도 쉽지 않으니…



그런데 얼마 전에 읽은 이 잡지, ‘IGM Business Review’, 생각했던 것 이상으로 내용이 좋다. 계간으로 발행되는 이 잡지는 IGM 세계경영연구원에서 발간한 것으로, 잡지 치고 다소 비싼 가격(권 당 25,000원)에 비슷한 잡지(동아비즈니스리뷰)를 이미 정기 구독하여 읽는 것이 있어, 서점에서 잠시 뒤져볼 뿐, 구입하여 읽지 않고 있었다. 그러다가 이번에 한 권 사서 읽었고, 이렇게 리뷰까지 올리게 된 것이다.

이번 봄호의 특집은 ‘죽어있는 데이터를 돈으로 바꿔라’이다. 최근 이슈가 되는 Big Data에 대한 최근 동향과 경영 시사점에 대한 글들이다. 비즈니스 Data에 대한 중요성은 IT의 발달과 함께 끊임없이 이야기되어 온 것이다. 1990년대까지만 하더라도 Data 수집에 포커스가 맞추어졌다. 2000년대 들어서도 Data 수집에 중심을 둔 CRM으로 진화하였지만, Data 수집의 중요성이 강조되었다. 하지만 이제 Data 수집에 대해 그 누구도 흥분하여 말하지 않는다. 이제는 기업 내의 수집된 Data는 넘쳐나기 때문이다. 도리어 수집된 Data를 어떻게 분석하고 가치 있는 정보로 만들고, 이를 실제 경영과 비즈니스 현장에 어떻게 반영하고 실행할 것인가가 더 중요해지고 있기 때문이다.

그리고 여기에서 이야기하는 Data는 일반적인 수준의 기업 비즈니스 Data를 벗어나, 도대체 어떻게 해볼 수 없는 거대한 데이터를 의미한다.

기존 자연언어 분석과 문법에 의한 번역은 비슷한 어족끼리는 그럭저럭 괜찮았지만, 한국어와 영어처럼 상이한 언어의 번역에서는 부자연스러운 경우가 많았다. 이를 해결하기 위해 1990년대 초 IBM은 아예 인간이 번역한 문서를 통계적으로 비교해 의미가 비슷한 문장과 어구를 대응해 번역 결과를 내는 방법을 시도한다. IBM은 여기에 영어와 프랑스어로 함께 작성되는 캐나다 의회의 공문 수백만 장을 이용해 이 서비스를 시도했다. 그러나 수백만 장으로는 유의한 번역이 불가능했다. 반면 2000년대 들어 구글은 유럽연합(EU)에서 유럽 20여 개 언어로 함께 작성되는 공문과 각종 번역 작품에서 추출한 수십억 건의 문서를 활용해 이를 다시 시도했다. 그 결과 오늘날과 같이 성공적인 번역 서비스가 탄생할 수 있었다. 이처럼 빅 데이터에 따라 전혀 새로운 서비스가 가능해지기도 한다.
- 채승병(삼성경제연구소 수석연구원), 지금 기업이 ‘빅 데이터’를 챙겨야 하는 5가지 이유, 24쪽



구글의 번역 서비스 탄생 배경에는 ‘빅 데이터’가 존재하고 있었다. 이런 빅 데이터에 대한 접근, 분석, 활용이 중요해지고 있는 것이다. 그리고 이러한 Data 분석과 활용에 기반한 경영을 분석 경영Business Analytics이라고 한다.

분석 경영 프로세스 3단계
  1. 데이터 수집과 분석
  2. 데이터의 정보화
  3. 실행 및 검증과 개선
- 김지유(IGM 주임연구원), 괜히 카지노 1위가 아니다 - 하라스의 데이터 경영, 28쪽



분석 경영에서 중요한 것은 Data의 수집과 분석이다. 분석 경영을 하기 위해 기업 내에 수집된 Data를 분석해보면, 의외로 필요없는 Data가 많다는 사실을 알게 된다. 실은 구체적으로 어떤 Data가 어떻게 필요한지에 대한 정의 없이 무차별적으로 수집된 Data가 많기 때문이다. 이렇게 수집된 Data들이다 보니, 두 번째 단계인 Data의 정보화까지도 나가지 못하기 일쑤다. 따라서 많은 Data가 아니더라도 작지만 구체적인 Data 수집, 즉 목적을 가지고 Data 수집이 우선 되어야 한다. 그리고 이 Data를 가지고 분석하여 경영 시사점이 있는 정보로 가공하여야 하며, 이를 바탕으로 비즈니스에 도입하고 실행해야 할 것이다.

분석 경영 전문가인 토머스 데이븐포터(국내에는 ‘관심의 경제학’이라는 저서로 잘 알려져 있지만, 실은 분석 경영에 대한 주저, ‘Competing on Analytics’, ‘Analytics at work’를 가지고 있다)의 “리더가 직접 챙겨야 할 분석 경영 5계명”는 새겨 들을만 하다.

1. 데이터에 왜곡이 없도록 하고 누구나 접근할 수 있도록 하라. (Accessible High Quality Data)
2. 중앙으로 통합되지 않은 데이터는 쓸모 없다는 것을 기억하라. (Enterprise Oritentation)
3. 리더의 분석적 역량을 먼저 높여라. (Analytical Leadership)
4. 막연하게 ‘분석 경영하자’ 구호는 No! 구체적인 과제 해결을 목표로 하라. (Think Big, start in the middle)
5. 최고의 분석가 군단을 만들어 최고로 대우하라 (Care of Analysts)
- 정문원(IGM 객원연구원), 리더가 챙겨야 할 분석 경영 5계명’, 34쪽 ~ 35쪽





‘청소 경영’이라는 기사도 눈길을 끈다.

“부자의 책상과 빈자의 책상을 보라. 부자의 책상엔 절대로 너저분한 서류 더미가 없다.” ? 브라이언 트레이스
- 최미림(선임연구원), 청소 경영<개인편>, 55쪽



청소나 정리정돈에는 젬병인 탓에 나는 늘 정리 정돈에 대한 글은, 사소한 글일지라도 관심을 가지고 있곤 한다. 최미림 연구원의 ‘청소경영’에서는 기업이나 조직에서 청소가 사소해 보이더라도 실은 매우 중요한 기업 문화의 기틀이 될 수 있음을 강조하고 있다. 몇몇 국내외 기업의 사례와 함께 일본 마츠시다 정경숙에서도 ‘청소’가 얼마나 중요한 일인가를 설명하고 있었다.(*)

그 외에도 많은 글들이 실려있으니, 기업 경영에 참여하고 있거나 중간 관리자급 이상의 직장인이라면, 이 잡지는 한 번쯤 읽어볼 만하다.

마지막으로 흥미로운 글 일부를 옮긴다. 애플에 대한 찬사가 이어지고 있는 가운데, 삼성과 애플을 비교하여 왜 애플과 삼성이 뛰어난가를 이야기하는 보기 드문 글이었다(‘왜 삼성은 애플이 될 수 없는가’라는 관점이 대부분인데 반해). 누군가를 따라 하는 것이 아니라 차별화된 전략. 이것이 미래를 장악하는 핵심임을 다시금 되새기게 된다.

최근에는 구글이나 마이크로소프트마저 애플의 뒤를 쫓고 있는 형국이다. 이런 상황에서 삼성이 선택할 수 있는 것은 철저한 2등 전략이다. 1등을 연구해 1등이 제시한 제품의 질적 표준을 준수하되 대신 차별화를 이루어야 한다는 점이다.
성공에는 절대적인 법칙이 없다. 애플이 잘 나간다고 그들의 사업 방식을 똑같이 쫓아갈 필요는 없다. 오히려 차별화가 중요하다. 애플이 가지지 못한 장점을 극대화하는 것이 좋다. 삼성은 자체적으로 부품을 생산하고 하드웨어 제조에 뛰어나 짧은 시간 안에 여러 제품을 양산하는 능력이 있다. 갤럭시탭을 통해 삼성은 그들의 능력을 유감없이 발휘하고 있다. 애플과 삼성의 추구하는 방향과 장점이 다른 만큼 혁신의 애플과 제조의 삼성이 시장에서 승자로 살아가게 될 것이다. 그리고 어설프게 애플을 흉내냈던 회사들은 애플과 삼성 사이에서 샌드위치로 전락할 수 밖에 없다.
- 김정남(IT칼럼리스트), 쫓는 삼성과 쫓기는 애플이 던져주는 교훈?, 167쪽




* 정리정돈에 대한 책으로, 이 기사에서도 언급하고 있는 스테파니 윈스턴의 ‘성공하는 CEO들의 일하는 방법’(http://intempus.tistory.com/768)을 추천한다. 정리정돈의 중요성은 이제 직장을 넘어 가정에까지 확장되고 있다. 이를 반영하듯 최근에는 ‘정리 컨설턴트’라는 신종 직업이 등장했다. 한 정리 컨설턴트의 블로그를 방문해보면, 청소가 얼마나 중요한 것인가를 실감할 수 있을 것이다.
정리정돈 컨설턴트 나영주 : http://blog.naver.com/soldi365
관련 기사: http://news.mk.co.kr/newsRead.php?year=2011&no=388985


IGM Business Review 2011.봄 - 10점
IGM Business Review 편집부 엮음/IGM세계경영연구원(월간지)






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