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경험 관리로 성과 만드는 지능형 기업

�鶹ԭ�� News — Fri, 12 Aug 2022 01:12:20 +0000

많읶� 기업이 업무프로세스 자동화, 을 통해 운영 최적화를 달성하며 지능형 기업으로 진화하고 있지만 경험 관리를 실시간 반영하는 기업읶� 손에 꼽을 정도입니다. 경험괶�리 자동화를 확대해 실제 성과를 가져 올 수 있는 의사결정을 해야 ��니다.

글쓴이: 정대천(Jackie Jeong)

소득 3만 달러 이상의 시대

올 해 1인당 국민소득이 최초로 3만달러를 넘어서며, 했습니다.

인구 5천만명 이상의 경제 규모를 가진 나라 가운데 1인당 국민 소득이 3만 달러를 넘는 나라로는 일본(1992), 미국(1996), 영국(2004), 독일(2004), 프랑스(2004), 이탈리아(2005)에 이어 7번째이며, 인구 기준을 3천만명으로 낮추어도 캐나다에 이어 8번째로 높읶� 소득 규모의 경제입니다.

전세계 7번째로 30-50클럽에 가입한 대한민국

구글이 선정한 최고의 미래학자, . 즉 의식주 기반의 상품 경제에서 경험에 가치를 두는 경제로 바뀌게 됩니다.

올 해 초 에서�� 밀레니얼 세대의 급격한 부상과 그에 따른 소비 패턴의 빠른 변화, 즉 경험경제(Experience Economy)로의 전환이 큰 이슈가 되었습니다

경험경제 시대의 본격화

밀레니얼 세대의 78%는 물품 구매보다는 원하는 경험에 더 많읶� 돈을 지출하는 경향을 보이며, 이는 단순히 젊읶� 세대가 아니라 모든 세대에 걸쳐 사회 경제적 현상으로 확산되고 있다는 사실입니다.

미래학자 토마스 프레이의 예측, 경험 구매 시대의 도래

생산의 측면에서�� 한계 비용이 제로에 가까워진 디지털경제(Digital Economy) 시대를 살고 있으며, 소비의 측면에서�� 경험경제(Experience Economy)의 시대로 접어 들었습니다.

소비자가 기업의 상품과 서비스에 대해 어떻게 느끼는지 정확히 파악하여 대응하지 못한다면 기업읶� 경험 경제 시대에서 생존하기 어려워진 것입니다.

왜 경험 관리가 중요한가?

지난 연재를 통해 이 운영의 중심에 디지털 ��랫폼을 두고 실시간 데이터를 기반으로 분석과 학습을 통해 최적의 의사 결정을 하는 사례를 들었습니다.

여기에 덧붙여 기업이 관계를 맺는 고객, 파트너, 직원 등 다양한 이해 관계자들의 경험을 수집하여 제품과 서비스, 회사의 운영에 반영한다면 최선이 될 것입니다.

기업이 특정 경영 상황에 직면했을 때 무슨 일들이 발생했는지는 생산, 판매, 실적 등의 운영데이터(O-Data)를 확인하면 되지만 왜 그런 결과가 발생했는지를 알기 위해서는 이해 관계자들의 피드백, 즉 경험데이터(X-Data)를 파악해야 ��니다.

경험데이터(X-data)와 운영데이터(O-data)의 상관관계

올 해 를 보면 “경험이 상품과 서비스보다 큰 가치를 창출한다”는 사실을 알 수 있으며, 경험 데이터의 수집과 이해, 그에 따른 대응이 얼마나 중요한지를 알 수 있습니다.

경험괶�리로 9조원의 창업 신화를 쓴 청년, 라이언

경험 관리로 9조원의 창업 신화를 쓴 한 청년의 이야기입니다.

1997년 미국 유타주 브리검영대학의 마케팅학 교수 스콧읶� 그의 논문 리서치에 종이와 연필로 설문조사를 받는게 아니라 온라인을 활용하는 아이디어를 생각��니다. 일반적인 리서치 조사는 현장에 나가 설문지를 배포, 수집, 자료화 하여 결과 분석까지 최소 몇 달이 걸리는 작업이지만, 온라인을 통하면 48시간안에 데이터 수집과 결과 분석까지 가능했기 때문입니다.

첫 연구조사에서 큰 가능성을 발견하고 온라인 리서치에 꾸준한 연구를 하던 스콧교수는 2001년 암 투병을 계기로 대학을 그만두게 됩니다. 이때 그의 아들, 청년 라이언읶� 인턴 중이던 HP를 그만두고 돌아와 아버지를 돌보며 그의 연구를 돕기 시작��니다.

아버지의 연구가 단순한 이론이 아니라 충분히 사업성 있는 아이디어라고 생각한 20대 청년읶� 아버지의 지하실을 빌려 창업을 ��니다. Quality와 Metrics를 조합하여 퀄트릭스(�ϳܲ��ٰ��)라는 사명을 짖고, 2002년 온라인 설문조사 툴로 시작된 이 회사는 10년후인 2012년 7천만 달러의 투자 유치에 성공하며 라이언읶� 성공한 청년 기업가로 알려집니다.

청년 라이언의 도전이 처움부터 쉽지는 않았습니다.

창업 후 5년 동안 지하실 생활을 계속해야 했으며, 개발된 시제품도 몇 번이나 뒤집어 엎어야 했지만 가장 기억에 남는 사건읶� 따로 있었습니다. 창업 후 매출이 시급했던 때에 미국 대형 항공사를 대상으로 고객의 소리를 온라인으로 빠르게 분석해야 한다는 제안을 했습니다.

돌아온 답읶� 간단했습니다. “서비스에 불만이 있는 고객읶� 항공사에 바로 전화를 ��니다. 온라인 분석이 왜 따로 필요한지 모르겠네요”라는 반응이었습니다.

기대했던 이 항공사로부터 제안이 깨끝이 거절되었고, 이후 모교인 브링검 영 대학을 포함, 대학들을 대상으로 영업이 활성화됩니다. 이후 사업읶� 금융, 유통, 헬스케어 등 다양한 산업에 걸쳐 1만개가 넘는 기업고객으로 빠르게 커져갔고, 이제 미국 대형 항공사의 하나인 제트블루(JetBlue)도 주요 고객이 되었습니다.

JetBlue 성장과 혁신의 중심, 경험괶�리

JetBlue는 라이언의 제안을 받아들였고, 고객의 소리를 실시간으로 분석하여 보다 나읶� 서비스가 제공되도록 업무 혁신을 했습니다.

한 예로 필라델피아 공항의 경우 이른 아침에 문을 여는 카페가 없어 고객이 불편해한다는 사실을 온라인 조사를 통해 확인하고 다음 날 게이트앞에서 커피와 주스를 서비스��니다. 이 작읶� 서비스에 감동한 몇 몇 고객읶� 가족과 친구들에게 JetBlue를 적극 추천을 하게 됩니다. 이처럼 작읶� 서비스 개선이 모여 고객이 다른 지인들에게 JetBlue를 강력히 추천하였고, JetBlue의 고객 추천 지수(NPS: Net Promotion Score)가 12%나 오르게 되는 결과를 가져옵니다.

JetBlue의 재무 통계상, 고객의 순추천지수(NPS)가 1% 오를 때마다 연간 매출이 8백만 달러씩 상승하는 점을 감안하면, 연간 매출이 1억달러 가까이 오르는 엄청난 혁신인 것입니다. 또한 J.D. Power에서 선정하는 ‘최우수 고객만족상’을 지난 12년간 연속으로 받게 됨으로 브랜드 가치 또한 크게 상승했습니다.

성과를 만드는 경험괶�리, JetBlue의 성공이야기

이 모든 것의 시작이 ‘고객 경험’을 실시간 경영에 반영하려는 노력에서 비롯되었습니다.

청년 라이언의 제안읶� 결론적으로 JetBlue의 큰 재무 성과를 불러왔으며, Qualtrics는 이후로도 성과를 내는 경험괶�리 기업으로 성장하여 2018년 9조원이라는 천문학적 가치로 �鶹ԭ��에 인수됩니다.

만약 고객 만족 조사에 갤럽 등의 설문 회사를 이용했다면 최소 2 ~ 3달읶� 걸려서 서비스 개선이 가능했을 것이고, 라이언에게 첫 고배를 마시게 한 그 항공사였다면 고객이 불만 전화를 하기전까지는 전혀 알아 차릴 수 없는 일입니다.

또 다른 한 를 보면 직원의 업무 참여도가 높읶� 회사는 그렇지 않읶� 회사보다 122%의 높읶� 비즈니스 성과를, 그리고 21%나 더 높읶� 수익을 낸다는 통계가 있습니다.

고객과 직원의 경험을 실시간 경영에 반영한다는 것읶� 이제 단순히 고객 만족도와 직원 참여도를 높이는 것을 넘어 비즈니스 성과와 직결되는(Outcome-based) 중요한 척도가 되었습니다.

경험괶�리로 성과를 만드는 지능형 기업

디지털 ��랫폼 기반의 지능형 기업을 선도했던 �鶹ԭ��가 9조원 이라는 막대한 투자를 통해 ‘경험 관리’를 실시간 경영에 반영토록 한 것읶� 이점을 고려한 것입니다.

경험괶�리로 성과를 만드는 지능형 기업

현재 많읶� 기업읶� 업무프로세스 자동화, 디지털 혁신을 통해 운영 최적화를 달성하며 지능형 기업으로 진화하고 있지만 경험 관리를 실시간 반영하는 기업읶� 손에 꼽을 정도로 시작 단계입니다.

점차 경험 관리 자동화가 확산되어 기업이 경험 데이터와 운영 데이터를 최적으로 활용해 비즈니스에 실제 성과를 가져 올 수 있는 의사결정을 해야 ��니다.

운영 데이터 부분의 최고를 달려온 �鶹ԭ��가 경험 데이터의 길을 제시한 Qualtrics를 만나 성과 중심의 지능형 기업 비전을 제시함으로 �鶹ԭ��의 시가 총액읶� 연초 대비 33%이상 상승했습니다.

경험경제의 비전을 제시한 �鶹ԭ��의 성장

2019년 5월, �鶹ԭ��의 기업운영 애플리케이션에 Qualtrics의 경험 관리 탑재가 공식 발표됨으로 기업읶� 앞으로 운영과 경험을 모두 반영한 성과 기반의 실시간 경영이 가능해졌습니다

(경험데이터와 운영데이터에 대한 보다 자세한 사항읶� 경험경제, �ݰ�데이터로 앞서가라를 확인해보세요)

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경험경제, �ݰ�데이터로 앞서가라

Adam Park — Sat, 06 Aug 2022 03:57:21 +0000

기억에 남을 개인화 된 경험을 했다면 그 브랜드에 투자한 시간읶� 고객에게 소중하게 느껴집니다. 경험경제 시대에는 이처럼 고객을 제대로 알고 개인화, 맞춤화 된 경험을 제공해야 성공��니다. 이를 위해서는 경험데이터(X-Data)와 운영데이터(O-Data)의 결합이 관건입니다.

경험경제에 오신 것을 환영��니다

지금으로부터 20년 전인 1998년. 하버드비즈니스리뷰(HBR)에 색다른 제목의 기사가 실렸습니다. “경험경제에 오신 것을 환영��니다(Welcome to the Experience Economy).” 이 글에서 미국의 저자 조 파인(Joe Pine)읶� 경험경제가 서비스경제의 다음 단계라고 역설��니다. ��

산업혁명 이전의 경제는 미가공 농산물 등 상품 중심의 경제였습니다. 그 후 제조업의 발전과 함께 공장에서 대량생산 되어 나온 제품 중심의 경제에 자리를 내줍니다. 제품 경제 역시 차별화가 어려워 지면서 가격만이 거의 유일한 구매 기준으로 남게 되죠. 결국 제품 경제는 서비스 경제에 자리를 내놓습니다.��

경제적 부가가치를 창출하는 방식읶� 가격 중심의 시장에서 맞춤화로 차별화를 꾀하는 것입니다. 서비스 역시 쉽고 편리하고 경제적인 대안이 각광받게 되면서 이제는 소비자의 기억에 오래 남을 경험을 중심으로 차별화하고 경쟁해야 하는 경험경제로 들어선 거죠.��

경제적 가치의 진행 방향 – 상품화와 맞춤화

다른 측면에서 보자면 경험경제는 제품을 소품으로 삼고 서비스하는 비즈니스를 무대 삼아 개인의 기억에 오래 남을 소중한 시간을 선물해 잊지 못할 경험을 만들어 주는 방식으로 가치를 창출��니다. 우리가 살고 있는 4차 산업혁명 시대 역시 개인화, 맞춤화 된 제품과 서비스, 나아가 쓸수록 의미 있는 경험이 중요한 시대입니다.

고객–직원–제품–브랜드: 네 갶�짶� 경험이 중요��다

비즈니스 입장에서 보면 경험읶� 네 갶�짶� 차원으로 이루어 집니다. 가장 중요한 에서 출발해, 자신의 커리어를 발전시켜 가는 , 제품을 판매하는 기업이라면 빠트릴 수 없는 제품경험, 나아가 이 모든 경험이 하나로 어우러져 완성되는 브랜드경험까지.��

각각의 경험을 완성해 가는 여러 기업의 이야기를 간략하게 살펴 보시죠.

제트블루의 고객경험

지난 2007년 밸런타인데이. 미국에 심한 눈보라가 몰아쳤습니다. 공항에서�� 항공편이 대거 결항, 사상 최장시간 연착되는 사태가 발생했죠. 발이 묶인 승객들읶� 서비스 센터에 불만을 토로��니다. 이 사건을 계기로 제트블루(JetBlue) 항공읶� 고객 권리장전을 만듭니다. 문제가 생겼을 때 소비자인 나의 권리는 무엇인지를 바로 알아 볼 수 있게 한 거죠.��

중요한 고객 반응을 실시간으로 통지 받는 제트블루(JetBlue) 직원

제트블루는 이제 사회관계망 등을 통해 실시간으로 승객들의 반응을 모니터하는 동시에 일기예보 등을 토대로 고객들이 어떤 반응을 보일지 미리 예측해서 대응하는 비즈니스를 ��니다. 나아가 스포츠 팀이 탑승할 때는 그에 맞춘 더 편안한 좌석을 배정하고, 신혼부부에게는 기억에 남을 여행을, 장례식에 가는 손님들에게는 그에 맞는 배려를 하고 있습니다.��

이처럼 전사적인 고객경험괶�리 전략이 있었기에 12년 연속 JD파워상을 수상하는 쾌거를 이뤘습니다. 고객경험을 관리하려면 정확히 고객이 어떻게 느끼고 있는지, 왜 그런 행동을 하는지 등을 파악하는 것이 먼저입니다. 이를 위해서는 고객이 글로 써놓읶� 텍스트 안에서 의미와 느낌을 뽑아내는 감성 분석 등이 중요한 기술입니다.

구글의 직원경험

직원을 숫자로만 보는 기업읶� 오래갶�짶� 못��니다. 결국 고객도 숫자로만 보기 마련이고, 사람다운 모습을 찾아 보기 힘든 기업문화만 남기 때문입니다. 숫자 너머에 있는 사람을 보고, 사람을 사람답게 대할 때 진정한 가치를 전달하는 비즈니스, 세상에 의미 있는 변화를 만드는 비즈니스가 가능��니다.��

구글읶� 공짜 구내 식당과 운동 시설 등 직원 복지 혜택 등으로 잘 알려져 있습니다. 물론 이러한 회사의 노력도 중요��니다. 하지만 이보다 더 중요한 사실읶� 이 회사가 직원을 가족이 있고 그 만큼 개인 사정도 있고 어떤 이는 아침형 인간이고, 또 저녁형 인간도 있다는 다양성과 인간성을 존중한다는 점입니다.��

입사 과정읶� 물론 퇴사 과정에서도 부서는 해당 직원과 인터뷰를 진행��니다. 이 내용을 캡처해 실시간으로 통찰을 확보할 수 있다면 더 나읶� 채용 결정읶� 물론, 직원의 커리어 관점에서 육성과 교육 등의 프로그램을 개인화, 맞춤화하는 직원경험이 가능해 집니다. 이 부분에도 디지털 기술이 도움을 줄 수 있죠.��

야마하의 제품경험

전세계 악기 4대 중 1대는 바로 야마하가 만듭니다. 특히 수만 관중 앞에서 공연을 하는 뮤지션들이 사용하는 악기도 많이 만들죠. 이런 공연에서�� 악기의 아주 미세한 디테일 하나까지 매우 중요��니다. 공연의 성패를 가를 수 있기 때문이죠.��

뮤지션들의 피드백을 신제품 개발에 곧바로 반영해 성공한 몽타쥬 전자 키보드

몇년 전 몽타쥬라는 전자 키보드를 만들 때의 일입니다. 뮤지션들을 대상으로 사운드 조정 등에 필요한 도구를 좌우로 돌리는 형태로 할지, 아니면 여러 개의 키를 올리고 내리는 방식이 페이더로 할지를 조사했죠. 조사 결과 페이더가 압도적으로 우세했죠. 바로 그 결과를 제품 개발, 엔지니어링 팀에 넘겨 신제품을 완성��니다.��

공연을 하는 뮤지션의 성공이 곧 야마하의 성공을 결정��니다. 그만큼 최상의 연주 경험을 제공하는 악기를 만들어야 고객에게 사랑 받는 기업이 될 수 있죠. 야마하는 디지털 기술을 활용해 고객을 대상으로 한 시장조사가 곧바로 제품 개발에 반영되도록 할 수 있었습니다.��

경계를 허무는 브랜드경험

“브랜드는 더 이상 회사가 소비자에게 전달하는 메시지가 아니다. 소비자가 주위의 사람들에게 전달하는 이야기가 곧 브랜드다.” 글로벌 소비재 기업 프록터앤갬블(P&G)의 스콧 쿡(Scott Cook)이 한 말입니다. 더 이상 브랜드에 대한 인식을 회사 마음대로 통제할 수 없다는 말입니다.��

브랜드는 고객이 경험하고 느끼고 생각하는 대로 기억에 남습니다. 브랜드경험읶� 그만큼 포괄적이고 고객이 브랜드와 관련해 취하는 모든 행동(��پ��ǲ�)-��작용(��Գٱ��پ��ǲ�)-거래(�ٰ��Բ��پ��ǲ�)로 이어집니다. 다시 말해 고객이 브랜드를 접할 수 있는 모든 접점에 걸쳐 고객을 이해하고 고객에게 맞춘 경험을 제공해야 ��니다.��

이를 위해서는 부서나 시스템, 데이터 등의 장벽을 제거하고 제대로 고객을 이해하며 개인화 된 경험을 제공할 수 있어야 하죠. 데이터가 넘쳐나는 디지털 세상, 세상에서�� 기술의 도움 없이 경계를 허무는 브랜드경험을 제공하기가 무척 어렵습니다.

네 갶�짶� 경험을 통합 괶�리하�� QUALTRICS의 XM ��랫폼

얼마 전 글로벌 비즈니스 소프트웨어의 강자 는 회사 역사상 두 번째로 큰 인수를 발표했습니다. IPO를 앞두고 있던 를 우리 돈으로 9조원이 넘는 현금 80억 달러를 주고 인수한 거죠. 시장 조사와 통계 분석을 전문으로 하는 이 회사는 최근 경험괶�리(XM)라는 새로운 카테고리를 만들었습니다.��

�鶹ԭ��는 주로 운영데이터(O-Data)를 관리하면서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알려 줍니다. 퀄트릭스(�ϳܲ��ٰ��)는 경험데이터(X-Data)를 통해 왜 그런 일이 생기는지 알려주죠. 이 두 데이터를 한 데 모으면 비로소 고객, 직원, 파트너 등이 어떻게 느끼고 경험하는지를 알 수 있습니다. 이름하여 엑소데이터(XO-Data)!

경험데이터(X-Data)와 운영데이터(O-Data)의 결합으로 경험괶�리를 완성하는 퀄트릭스와 �鶹ԭ��

앞서 예로든 이야기는 모두 퀄트릭스(�ϳܲ��ٰ��)의 고객 사례입니다. 승객을 이해하고 승객의 상황에 맞게 실시간으로 예측, 대응하는 제트블루. 직원 개개인의 가족 상황이나 여건 등까지 고려해 온전한 한 사람으로 대하는 구글과 모든 직원의 변신 기회를 제공하는 링크드인. 뮤지션들이 원하는 바를 면밀히 파악해 신제품에 바로 반영해 성공적인 공연을 돕는 야마하.��

경험괶�리(XM: experience management)를 위해서는 이처럼 운영데이터(O-Data)를 통해 무슨 일이 일어났는지를 아는 것도 중요하지만, 한 걸음 더 나아가 경험데이터(X-Data)를 조합해 왜 그런 일이 생겼는지, 왜 고객이 그런 결정을 내렸는지를 이해하는 일이 무엇보다 중요��니다.��

한 사람 한 사람에게 의미 있고 기억에 남을 시간과 경험을 선사해야 성공하는 경험경제. 이 시대에는 경험데이터와 운영데이터를 연결한 를 통해 학습하고 조직이나 시스템의 경계를 뛰어 넘는 통찰을 얻어 개인화, 맞춤화 된 경험으로 차별화를 이룰 수 있습니다.��

이제 퀄트릭스(�ϳܲ��ٰ��) + �鶹ԭ��와 함께 경험경제를 선도하세요.��

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ODI: 인공짶ĵ� 시대, 정보보호와 활용을 동시에

Adam Park — Sat, 06 Aug 2022 03:48:10 +0000

ODI(오픈 데이터 이니셔티브)는 기업 고객이 찾고 있던 바로 그 대안이며, (마이크로소프트, �鶹ԭ��, 어도비 등) 참여하는 기업들에 있어 참으로 뛰어난 한 수다.

패트릭 무어헤드 Moor Insights & Strategy 창업자 겸 대표

정보보호와 활용: 두 마리 토끼를 잡아라

유럽연합의 GDPR을 필두로 개인정보보호에 관한 규제가 강화되는 추세다. 중국, 러시아, 한국 할 것 없이 각국의 개인정보보호와 보안에 관한 규제는 한층 늘어가고 있다.

다른 한 편으로는 고객 경험을 완성해야 한다는 요구도 늘고 있다. 데이터에 기반을 두고 있는 시대에 정보의 활용이 없다면 고객 경험의 완성도 어렵다.

이처럼 보호와 활용이라는 상반된 요구가 점점 늘고 있는 상황에서 과연 고객이 진정으로 원하는 것읶� 무엇일까? 믿고 맡긴 만큼 그에 상응하는 가치와 의미 있는 서비스와 경험을 요구하는 것이 아닐까?

디지털 시대의 가장 큰 특징읶� A와 B라는 두 갶�짶� 대안이 있을 때 과거처럼 어느 한 쪽을 버리는 대신, 두 갶�짶�를 모두 얻는 방법을 찾을 수 있다는 데 있다. 꿩 먹고 알 먹고, 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있다는 말이다.

고객이 예컨대 GDPR 규정에 따라 마케팅 등 일정한 용도로 정보 활용에 대해 동의를 했다면, 이는 고객이 해당 기업에 자신의 정보를 믿고 맡긴다는 뜻이다. 다시 말해, 이 만큼 나에 대해 알려 줬으니 아는 만큼 다른 기업과는 다르게 나를 대해 달라는 말이다.

따라서 기업이 고객의 믿음을 저버리지 않도록 정보보호와 보안을 유지하는 것읶� 기본이고, 믿고 맡긴 그 정보에서 고객에 대해 배움을 얻고 아는 만큼 차별화 된 경험을 제공해야 한다.

고객 경험의 완성을 가로막는 두 갶�짶� 문제

기업읶� 정보보호와 보안을 유지하는 동시에 데이터를 연결, 활용, 관리함으로써 고객 경험을 완성하고 을 통해 데이터를 활용한 통찰과 혁신을 도모해야 한다. 옛말에도 있듯이 구슬이 서 말이라도 꿰어야 보배다. 데이터야말로 꿰어야 보배다.

문제 1. 데이터 사일로

고객 경험을 완성하고 싶어도 기업 입장에서 고객의 상호작용과 운영에 대해 완전한 그림을 그리기 어렵다. 기업 내 외부의 데이터 사일로 때문이다. 다시 말해 데이터가 물 흐르듯 자연스럽게 흐르지 못하고 단절되어 있다는 뜻이다.

기업이 사용하는 다양한 애플리케이션 소프트웨어, ��랫폼 등의 차이로 인해 기업 내부에 데이터 사일로가 존재한다. 외부의 경우도 마찬갶�짶�다. 대행사나 파트너사를 통해 처리하는 업무에 대해서도 외부 데이터 사일로가 존재해 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하기가 어렵다.

문제 2. 데이터 표준화

시대에 필요한 통찰을 얻기 위해서는 기계학습, 나아가 실시간 기계학습이 필요하다. 기계학습 훈련을 위해서는 데이터 준비가 필요한데, 데이터가 표준화 되어 있지 않아 문제다. 데이터를 표준 포맷으로 구조화, 정리, 정제하는 데 대부분의 시간이 소비된다.

데이터를 공통의 표준 포맷으로 준비해 두고 있다면 그 만큼 기계학습을 통해 데이터를 실제 업무에 재빨리 활용할 수 있다. 고객이 무엇을 원하는지 예측하고 미리 준비하는 지능형 고객 경험의 완성도 비로소 가능해진다.

인공짶ĵ� 시대에 맞는 정보보호와 활용, 두 마리 토끼를 잡는 Adobe, �鶹ԭ��, Microsoft 3사의 Open Data Initiative (ODI)

ODI: 인공짶ĵ� 시대의 고객 경험 완성

지난 9월말 어도비(Adobe)와 마이크로소프트(Microsoft), 에스에이��(��) 등 세 회사는 유례 없는 과감한 발표를 했다. 바로 ODI, 오픈 데이터 이니셔티브다. 개인정보보호와 보안을 유지하는 동시에 기업들이 데이터의 연결과 활용, 관리를 개선한다는 야심찬 계획이다.

ODI는 세 갶�짶� 기본 개념에 바탕을 두고 있다.

모든 조직이 자체 보유한 데이터 전체를 완벽하게 직접 관리한다.
고객읶� 통일된 행동 및 운영 데이터에서 통찰과 의사결정 지원 정보를 얻는 인공짶ĵ� 기반의 업무 프로세스를 실현할 수 있다.
폭 넓읶� 파트너 에코시스템이 개방형, 확장형 데이터 모델을 활용해 솔루션을 확장할 수 있다.

이를 위해서 세 회사는 각 회사의 애플리케이션과 ��랫폼 사이에 데이터를 교환하는 능력과 상호운영성을 개선할 계획이다. 그 비결읶� 바로 공통의 데이터 모델과 데이터 레이크 서비스다.

마이크로소프트 애저(Azure) 기반의 데이터 레이크 서비스와 공통 데이터 모델을 활용해 어도비 경험 클라우드, 어도비 경험 ��랫폼, , , 마이크로소프트 365 등의 사용자는 이 통일된 데이터 스토어의 혜택을 누릴 수 있다.

ODI의 세 갶�짶� 도입 효과

ODI를 통해 기업읶� 세 갶�짶� 측면에서 적용 효과를 누릴 수 있다.

기업읶� 다양한 데이터를 필요에 맞게 데이터 레이크로 보내고 받는 등 쉽게 데이터를 이동할 수 있다.
데이터 기반의 디지털 피드백 루프를 완성할 수 있다.
어도비, �鶹ԭ��, 마이크로소프트는 물론 이들 회사의 파트너사 포트폴리오 전반에 걸친 제품에서 나오는 데이터를 이해하는 스마트 애플리케이션을 디자인할 수 있다.

이들 회사가 준비 중인 내용을 살짝 들여다 본 무어인사이트(Moor Insights & Strategy)의 패트릭 무어헤드 대표는 “아직 완성읶� 아니지만 이미 상당한 작업이 진행되고 있다. ODI는 기업 고객들이 찾고 있던 바로 그 대안이며, 참여하는 이들 세 기업에 있어 참으로 뛰어난 한 수”라고 포브스(Forbes) 기고문을 통해 밝혔다.

무대에서 오픈 데이터 이니셔티브의 중요성을 역설하는 어도비, 마이크로소프트, �鶹ԭ�� 3사의 회장단 (2018년 12월)

“마이크로소프트와 어도비, �鶹ԭ��는 고객 경험이 더 이상 영업관리 측면의 주제가 아니라고 본다”고 �鶹ԭ��의 빌 맥더멋 회장읶� 전했다. “최고경영자들읶� 현행 유지라는 사일로를 부수고 기업 내부의 모든 사람이 기업 외부의 고객들에게 제대로 응대하는 데 집중하도록 하고 있다. 오픈 데이터 이니셔티브를 통해 우리는 이들 기업이 진정으로 고객에 대해 통일된 이해를 바탕으로 운영하도록 도울 것이다.”

ODI에 대한 고객들의 반응

인공짶ĵ� 시대에 필요한 정보보호와 활용도 제고 방안을 제시하는 오픈 데이터 이니셔티브에 대한 코카콜라, 유니레버, 월마트 등 고객사의 반응도 뜨겁다.

“어도비와 마이크로소프트, �鶹ԭ��의 이 이니셔티브는 코카콜라 시스템에 있어 중요한 전략적 전개”라고 코카콜라컴퍼니의 배리 심슨 최고정보책임자(CIO)는 말했다. “고객 중심의 디지털 성장 계획읶� 이들 ��랫폼과 개방형 표준에 바탕을 두고 있다. 우리 데이터의 관리 및 통제에 관해 보다 통일된 접근법으로 성장 어젠다를 지원할 역량을 강화하고 보안, 정보보호, GDPR 준수 요건 등을 충족할 능력도 개선할 수 있다. 업계는 이들 리더를 따라야 한다.”

“매일 전세계 190개국에서 25억명이 유니레버 제품을 사용한다”고 유니레버의 제인 모런 CIO는 밝혔다. “어도비와 마이크로소프트, �鶹ԭ��가 제안한 오픈 데이터 이니셔티브는 조직 전반에 걸쳐 데이터를 한 데 모아 고객 경험 관리를 재구상하도록 돕는 중요한 대안이다. 이를 통해 보다 직접적이고 의미 있는 관계를 소비자와 실시간으로 구축할 수 있다.”

“오픈 데이터 이니셔티브가 월마트에 얼마나 큰 가치를 열어 줄 지 정말 기대가 크다”고 월마트의 클레이 존슨 수석부사장 겸 CIO는 전한다. “우리 데이터의 위력을 연결하고 활용할 능력을 키운다면 직원 경험을 향상하고 온라인과 매장에서 고객을 응대하는 완전히 새로운 방식을 만들어 낼 수 있을 것이다.”

어도비와 마이크로소프트, �鶹ԭ�� 3사는 오랜 기간 협력과 경쟁을 해 온 사이다. 인공짶ĵ� 시대에도 이들 기업읶� 애플리케이션과 ��랫폼 소프트웨어 분야에서 경합을 벌일 전망이다.

하지만, 이 시대에 고객읶� 기계학습을 통해 데이터로 혁신한다. 그 만큼 데이터에 대한 소유, 관리, 이동의 자유와 권리가 중요��다. 공통된 표준 데이터 모델과 데이터 레이크 서비스로 데이터의 이동과 이해가 한층 수월해지는 ODI는 이 시대 고객의 새로운 요구에 부응하는 중요한 첫 걸음이다.

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꿈과 경험, 이야기를 파는 세상: 드림 소사이어티

Adam Park — Fri, 05 Aug 2022 04:22:08 +0000

이미 소비자는 이야기가 담긴 제품, 꿈과 모험을 담읶� 제품과 서비스에 지갑을 열고 있습니다. 이제는 정보화 사회가 이처럼 꿈과 모험, 감성에 중점을 두는 사회, 드림 소사이어티에 자리를 내줄 전망입니다. 경험괶�리가 중요한 이유가 여기 있습니다.

글쓴이: 롤프 옌센(Rolf Jensen)

정보화 사회에서�� 정보 처리에 능한 사람이 인정 받습니다. 하지만 다가올 드림 소사이어티에서�� 이야기 잘 하는 사람이 큰 보상을 받습니다. 이미 소비자는 이야기가 담긴 제품, 꿈과 모험을 담읶� 제품과 서비스에 지갑을 열고 있습니다. 예컨대 방목해서 키운 닭고기를 선택하는 소비자는 동물의 권리, 전통적인 양계 방식 등의 이야기에 가치를 두고 그 만큼 프리미엄을 지불할 용의가 있습니다.

산업화, 정보화를 거쳐 이야기가 있는 경험경제로 이동

미래의 드림 소사이어티는 인류의 다섯 번째 경제체제입니다. 최초의 수렵사회는 1만년 전 농경사회에 자리를 내주었고 농경사회는 영국에서 최초의 증기기관이 등장하던 1750년경부터 제3의 체계인 산업화 사회에 주도권을 넘겼습니다. 1950년경 제4의 경제체계인 정보화 사회가 자리를 잡았습니다. 이제는 정보화 사회가 몇 십년 이내에 꿈과 모험, 감성에 중점을 두는 사회에 자리를 내줄 전망입니다.

역사적으로 볼 때 물질적인 부의 생산읶� 십년마다 20% 내지 25% 정도의 비율로 증가해 왔으며 이러한 추세는 지속될 전망입니다. 이대로 간다면 우리의 손자 손녀는 현재보다 두 배는 더 많읶� 소비를 하게 됩니다. 물질적 부의 증가는 과학 기술 덕분이기는 하지만 미래에는 과학보다는 비물질적이고 비과학적인 가치에 관심을 더 두게 될 것입니다.

간접 경험을 통해 기억에 오래 남고 믿음이 가는 스토리텔링

21세기에 가장 큰 보상을 받는 사람읶� 바로 “이야기꾼(스토리텔러)”입니다. 제품의 가치는 제품에 담긴 이야기에 좌우됩니다. 이미 나이키와 여러 글로벌 기업읶� 이야기꾼이라 할 수 있습니다. 현재도 이처럼 이야기가 있는 곳에 돈이 모입니다. 기업 전략 세션읶� 갈수록 생산보다는 스토리텔링에 관한 주제를 다룹니다. 올림픽에서 금메달을 획득한 운동선수 중에서도 특히 감동적인 뒷얘기가 있는 선수가 영웅 대접을 받고 나중에 더 큰 보상을 얻습니다.

정보 처리 능력이 현재 많읶� 직업에서 인정 받는 기술인 것처럼 스토리텔링 능력이 광고, 교육, 기업가, 정치인, 종교 지도자, 미래학자 할 것 없이 광범위한 직업에 걸쳐 핵심 기술역량으로 자리할 전망입니다. 다시 말해 일반 대중의 소비를 위한 “꿈”을 생산하는 능력에 따라 대우를 받게 된다는 이야기입니다.

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��|��특집 기사

우리는 보이는 것, 측정 가능한 것만 중요��다고 착각��니다. 하지만��생존 편향,��데이터 편향,��측정 편향이 보여주듯, 신뢰, 윤리, 지혜, 맥락 등��AI 시대에 진짜 중요한 것읶� 여전히 눈에 보이지 않습니다.

미래의 변화를 예고하는 두 갶�짶� 트렌드

현재 우리 사회에서 진행 중인 두 갶�짶� 트렌드를 통해 미래의 변화를 예견할 수 있습니다.

1. 정보업무의 자동화

첫 번째 트렌드는 정보업무의 자동화입니다. 산업화 시대에 이미 산업 업무가 자동화 되었던 것처럼 서류작성, 자료입력, 총액계산 등의 사무직 업무가 갈수록 컴퓨터, 복사기, 자동응답기 등 기계에 자리를 내주고 있습니다. 이제는 변호사, 의사, 엔지니어 등 전문인력의 업무 역시 에 서서히 자리를 양보하고 있습니다.

인간의 감각도 자동화 되고 있습니다. 청각, 시각, 촉각 등을 감지하고 기록할 수 있는 전자장치가 확산되면서 전통적인 직업에서 인간 근로자의 필요성을 줄이고 있습니다. 전자센서가 공장의 독가스를 검출하고 운동탐지기가 도둑을 포착하며 자동응답기가 듣고 말할 수 있습니다.

비행기 조종에 집중하고 문제가 예견되면 경고 메시지를 통해 알려주는 현대식 조종석

물론 전문 인력읶� 여전히 필요하지만 담당하는 업무는 주로 감독하고 필요할 때 바로 다가가는 데 그칠 전망입니다. 예컨대 비행기 조종읶� 자동화 되었지만 여전히 조종사가 탑승해야 ��니다. 하지만 사람의 업무 범위는 갈수록 제한적이며 예기치 못한 상황에 대처하고 “승객을 안심시키는” 업무를 주로 담당��니다.

예의범절과 같읶� 소프트한 지식이 앞으로 20-30년에 걸쳐 자동화 되면서 모든 종류의 반복 업무는 사라질 전망입니다. 패스트푸드 레스토랑 역시 자동화 됩니다. 컴퓨터로 주문하면 로봇이 음식을 준비해 전달��니다. 컴퓨터는 소매 점포, 읶�행, 공항 발권 카운터 등에서 여러분을 맞이��니다. 인간읶� 이처럼 자동화된 시스템을 변경할 때나 필요��니다.

2. 감정의 상품화

두 번째 핵심 트렌드는 감정의 상품화입니다. 이제는 단순히 유용한 제품을 생산하는 것으로는 충분치 않습니다. 제품이나 브랜드에 이야기나 전설이 담겨 있어야 하며 유용성을 뛰어 넘는 가치를 담고 있는 이야기가 필요��니다. 이러한 요구는 이미 갈수록 많읶� 제품에서 만날 수 있습니다.

예컨대 사람들읶� 단순히 몸을 가리기 위해 청바지를 사는 것이 아닙니다. 소비자는 돈의 대부분을 제품과 연관된 이야기에 지불��니다. 청바지에 담긴 이야기는 독립, 젊음, 힘, 전통적인 (˳�읶� 전통을 벗어난) 가치입니다. 마찬갶�짶�로 방목해서 키운 닭이 낳읶� 계란을 구입할 경우 돈의 대부분읶� 암탉의 라이프스타일에 대해 지불��니다. 사람들이 방목한 닭의 계란을 사는 경우에는 동물의 삶, 자연, 전통에 가치를 두기 때문입니다.

AI, 설명하지 말고 이야기하라��|��특집 기사

스토리텔링읶� AI와 같읶� 복잡한 주제를 인간의 경험으로 해석해 더 넓읶� 사회적 대화를 이끌어 내는 가장 효과적인 도구입니다. 답을 제시하는 대신 질문을 던지는 서사를 통해 대중이 AI의 미래를 함께 고민하는 능동적 참여자가 될 수 있도록 이끌어야 ��니다.

2020년경에는 소비자는 주로 이야기, 전설, 감정, 라이프스타일을 구입하게 될 전망입니다. 이로 인해 물질적인 필요 이상을 충족하는 능력의 부족이 바로 새로운 의미의 가난으로 자리��니다.

상당히 정확히 맞아 들어가는 20년 전에 내놓읶� 롤프 옌센의 예측

사람들읶� 항상 물질적인 필요를 충족하는 데 필요한 것 이상을 구입해 왔습니다. 이제는 제품을 구입할 때 제품에 관한 우리의 느낌을 좌우하는 이야기가 중요한 역할을 ��니다. 따라서 기업읶� 이제 상상, 감정, 꿈으로 대변되는 새로운 영역을 개척해야 ��니다. 이처럼 새로운 영역읶� 테마파크나 비디오 게임 등 엔터테인먼트 산업에 국한되지 않고 이야기와 감정을 담읶� 실용적인 일상 제품으로 확산되고 있습니다.

소비자는 아직도 주로 기능을 중심으로 제품을 구입하며 비물질적인 이유는 2차적입니다. 하지만 서서히 변화가 일고 있습니다. 2020년경에는 소비자는 주로 이야기, 전설, 감정, 라이프스타일을 구입하게 될 전망입니다. 이로 인해 물질적인 필요 이상을 충족하는 능력의 부족이 바로 새로운 의미의 가난으로 자리��니다.

드림 소사이어티의 씨앗읶� 곳곳에 뿌려져 있습니다. 영화 배우가 미국 대통령이 되고 극작가가 체코 공화국의 대통령으로 선출되었습니다. 이야기가 있는 사람, 이야기를 잘하는 사람이 사랑 받는 세상이 자리잡고 있습니다.

미래에는 사람들의 초점이 물질적인 필요에서 정신적인 필요로, 과학 기술에서 감정과 이야기로 이동��니다. 예컨대 컴퓨터를 구입할 경우 기능읶� 당연한 것으로 간주하기 때문에 비교적 큰 관심을 두지 않는데 비해 컴퓨터의 스타일과 제품이 담고 있는 이야기에 더 큰 관심을 보입니다.

결과적으로 새로운 직업이 등장해 감정의 창조와 유통을 담당��니다. 예컨대 감각 디자이너는 색상, 향기, 질감 등을 활용해 특정한 감정을 자극하는 환경을 창조��니다. “전략적 몽상가”는 기업이 잠재 고객, 직원, 주주의 정신적 목표를 이해하도록 돕습니다. 아이디어 스튜디오 담당자는 사람들이 몽상을 즐길 수 있는 편안한 휴식처를 제공��니다. 이는 쾌락을 위한 공간일 수도 있지만 골치 아픈 문제를 해결하기 위한 장소로 활용할 수 있습니다.

AI 시대의 트롤리 문제: 달리는 전차를 멈추는 법��|��특집 기사

AI 시대에도 트롤리 딜레마의 진짜 해법읶� “누구를 희생할 것인가”가 아니라, 그 상황 자체를 만들지 않는 예방과 설계에 있습니다. 발전된 기술을 최대한 활용해 예방하도록 설계하되, 최종 가치 판단과 책임읶� 언제나 인간의 몫입니다.

사람을 이해하는 장기적인 관점이 필요합니다

지난 1900년에는 수십년 앞을 예측하기가 비교적 쉬웠지만 1950년경에는 정보화 사회의 도래로 인해 예측읶� 빗나가기 일쑤였습니다. 마찬갶�짶�로 이제는 21세기 사회의 몇 갶�짶� 특징을 예측할 수는 있습니다. 하지만 이미 또 다른 변화가 시작되고 있습니다. 드림 소사이어티의 씨앗읶� 곳곳에 뿌려져 있습니다. 영화 배우가 미국 대통령이 되고 극작가가 체코 공화국의 대통령으로 선출되었습니다. 다가 올 수십년에는 바로 이러한 씨앗이 커다란 나무로 자리할 것입니다.

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이 글을 쓴 롤프 옌센(Rolf Jensen)읶� 코펜하겐 미래학 연구소의 소장이며, 1999년에는 이 글의 내용을 발전시켜 드림 소사이어티(The Dream Society)라는 책을 발간한 바 있습니다.

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고객 요구에 즉시 대응하는 유연한 가상기업

Adam Park — Thu, 04 Aug 2022 01:40:21 +0000

인터넷과 정보화의 확산으로 고객의 요구는 한층 다양해지고 변화의 속도도 걷잡을 수 없이 빨라졌습니다.�� 제품 중심의 산업화 시대에는 대량 생산, 대중 매체, 대량 마케팅, 대량 소비로 이어지는 제품 중심, 기업 중심의 세상이었습니다.�� 고객 중심의 정보화 시대인 지금, 우리 기업읶� 고객의 다양한 요구에 수익성 있게 효율적으로 신속하게 대응하는 가상기업으로 거듭나야 ��니다.

글쓴이: 박범순(Adam Park)

세상읶� 역사를 기록하기 훨씬 전부터, 어쩌면 태초부터 쉴 새 없는 변화의 수레바퀴를 굴려 오고 있는지 모릅니다.�� 하지만 인터넷의 확산으로 소비자가 정보력을 확보하면서 변화와 정보의 확산 속도가 한층 빨라지고 범위도 넓어졌습니다.

다시 말해 입소문의 힘이 커지고 소비자가 소리 높여 자신의 요구사항을 피력할 수 있는 기회와 수단이 늘어난 것입니다.�� 결국 소비자는 자신의 필요와 욕망을 즉시 충족시켜주는 기업을 원하게 되었습니다. 고객이 원하는 제품이나 서비스, 경험을 거의 즉시 제공할 수 있는 유연한 가상기업으로 거듭나야 경험경제 시대를 선도할 수 있습니다.

역사의 수레바퀴 ˳�읶� 직선과 나선

그 동안 산업화가 지나온 길을 돌아보면 앞으로 기업 정보화가 나아갈 길을 파악할 수 있습니다.�� 역사를 바라보는 시각읶� 크게 직선사관과 순환사관으로 나눠 볼 수 있습니다.�� 그 중에서도 돌고 돌아 제자리를 찾는다는 순환사관의 경우 돌아온 자리가 원점읶� 아니라는 데 유의해야 ��니다.�� 다시 말해 수레바퀴가 한 바퀴를 돌고 나면 그 만큼 앞으로 이동했다는 뜻이기 때문입니다.��나선형 순환이라고 보면 좋습니다.

맞춤 옷을 주문하는 손님과 점원

산업화 이전의 세계는 대체로 맞춤의 시대였습니다.�� 맞춤 양복, 맞춤 구두 등 자신의 신체 치수에 맞는 단일한 제품만을 생산하던 시대였죠.�� 그러던 것이 산업화가 진행되면서 규모의 경제가 주는 이점을 활용하기 위해 대량 생산에 나서게 되었습니다.�� 표준화, 규격화된 제품을 대량 생산, 대량 마케팅, 대량 소비하는 제품 중심, 기업 중심의 세상이 바로 산업화 시대입니다.

맞춤 제품 – 표준 제품 – 대량 맞춤 제품

산업화가 진전되면서 생산성이 높아지고 나아가 유연생산체제(��ѳ�)의 등장으로 동일한 기계설비로 다양한 부품과 제품을 생산할 수 있게 되었습니다.�� 결국 대량 생산 체제의 경제성을 활용하는 동시에 맞춤 생산의 편리함을 꾀하는 대량맞춤생산(mass customization) ˳�읶� 다품종 소량생산의 시대가 열렸습니다.�� 다시 말해 과거보다 훨씬 다양한 고객 요구를 효율적으로 충족할 수 있게 된 기업이 등장하게 되었고 그만큼 고객읶� 더욱 다양한 욕구를 표출하게 됩니다.

산업화 이전의 맞춤생산 시대가 산업화를 맞이하면서 대량생산 시대를 열었고 유연성을 확보한 기계설비와 고객 요구 수렴이 용이한 통신 채널 덕분에 대량맞춤생산 시대가 열린 것입니다.�� 일견 역사의 수레바퀴가 정확히 한 바퀴를 돌아 출발점으로 돌아온 듯 보이지만 고객 욕구를 충족하는 비용이 훨씬 줄어들도록 생산성을 높인 결과라는 점에서 한층 효율화되고 과거에 비해 진일보한 맞춤생산 방식이라 하겠습니다.

가상머신과 가상기업

기억하실지 모르겠지만 정보화, 전산화 초기에는 가상머신이 세상을 지배했습니다.�� 가상머신읶� 비록 한 대의 컴퓨터지만 단말기를 통해 액세스하는 모든 사용자에게 필요한 서비스를 제공��니다.�� 따라서 사용자는 자신의 요구사항을 충족하는 자신만을 위한 단 한 대의 컴퓨터와 거래를 하는 듯한 착각을 하게 됩니다.�� 다시 말해 가상머신의 가장 큰 특징읶� 한 대의 컴퓨터가 여러 사용자의 요구사항을 거의 즉시 충족시킨다는 데 있습니다.

한 대의 컴퓨터가 여러 사용자의 요청을 거의 즉시 처리하는 가상 머신

가상기업의 목적도 이와 유사��니다.�� 고객의 요구가 있을 때 필요한 제품과 서비스를 거의 즉시 제공할 수 있어야 ��니다.�� 이를 위해서 가상기업읶� 언제 어디서나 거의 즉시 고객의 요구를 충족할 수 있는 가상제품과 서비스를 제공해야 ��니다.�� 과거 대량 생산의 시대에서처럼 미리 수요를 예측해 계획대로 제품을 만들어 쌓아두고 팔리기만 기다리는 대신 고객의 수요가 구체화 될 때 바로 그 수요에 대응하는 역량을 확보해야 하는 것입니다.

고객 요구에 즉시 대응하는 유연한 베네통과 아디다스

베네통읶� 이러한 개념에 근접한 제품을 내놓읶� 적이 있습니다.�� 대다수 의류업체가 그러하듯 베네통도 한 동안 두 시즌 가량을 앞서 유행할 옷을 미리 디자인, 생산했습니다.�� 문제는 유행을 잘못 예측하는 경우가 많다는 데 있습니다.�� 아무리 예측의 정확도가 높더라도 글로벌화 되어 가는 시장의 수요 변화를 비슷하게나마 사전에 예측하기는 어렵기 때문입니다.�� 의류업체가 창고방출 세일이 많읶� 이유가 바로 계획생산에 따른 불필요한 과잉 재고 때문입니다.

다양한 소비자 요구를 실시간으로 파악하고 신속하게 대응할 수 있는 유연성을 확보해야 가상기업을 실현할 수 있습니다.

이에 대한 베네통의 해결책읶� 무엇이었을까요?�� 의류업계를 뜨겁게 달군 적이 있는 �ϸ�(신속댶�응) 운동이 대안이었습니다.�� QR읶� 소비재 산업의 ECR(효율적 소비자 대응) 운동과 일맥상통��니다.�� 그 근간을 이룬 기술읶� 바로 �ʰ��(판매싵Ӡ�괶�리) 단말기와 바코드였죠.�� 다시 말해 유통점의 주문 정보 대신 판매 실적 추이를 괶�찰, 분석해 실제 유행의 흐름을 파악하는 방식이었습니다.

베네통읶� 원사를 미리 정해 놓읶� 색상으로 염색한 후 스웨터를 짜던 기존의 방식을 버리고 어느 색으로든 유연하게 염색할 수 있는 하얀 스웨터를 만들어 놓고 그 시즌에 유행하는 가장 인기있는 색상으로 염색하는 방식을 택했습니다.�� 다시 말해 소비자가 원하는 제품만을 완성해 거의 즉시 제공하는 방식으로 바꾸면서 버추얼 제품에 가까운 개념의 제품을 완성시킨 것입니다.�� 한 마디로 다양한 소비자 요구에 신속하게 대응할 수 있는 유연성 확보가 가상기업을 실현하는 밑거름이라 하겠습니다.

파레토 법칙과 롱테일 법칙

이태리의 경제학자 빌프레도 파레토는 이태리의 국부가 전체 인구의 소수에 집중되어 있음을 밝혀 유명한 80/20 법칙을 제시했습니다.�� 산업화 시대의 기업읶� 이 법칙을 신봉하며 소수의 히트 상품, 베스트셀러를 만들어 대량 시장에 판매해 왔습니다.�� 심지어 한 때 유행처럼 번진 의 기본사상도 고객의 가치를 몇 갶�짶� 세그먼트로 구분해 수익성 높읶� 고객에 영업 활동을 집중하는 양상을 보이는 경우가 많습니다.

인터넷의 확산으로 소비자의 정보 검색 비용이 줄어 들고 특히 엔터테인먼트 기업의 경우 디지털 콘텐츠 보관 및 유통 비용이 대폭 감소하면서 상품 매출 비중에 큰 변화의 바람이 불었습니다.�� 이미 1930년대 초 로널드 코즈(Ronald Coase) 교수는 정보 검색 비용, 계약 비용, 조정 비용 등으로 대표되는 거래비용이 거의 사라지면 그 당시 주류를 형성했던 대기업 위주의 수직통합 계층구조나 대량생산 체제는 큰 변화를 맞게 될 것으로 예견했습니다.

보관비용과 유통비용 낮추면 거의 즉시 제품 공급 가능해

현실 세계의 물류 프로세스가 상당한 비중을 차지하는 굴뚝 산업의 경우 적용 가능성이 다소 떨어지겠지만 음악, 영화, 서적 등의 상품읶� 비교적 보관 비용과 유통비용이 낮다는 점에서 새로운 구매 형태가 자리 잡고 있습니다.

이름하여 롱테일 법칙.�� 기업 매출에 크게 기여하는 소수의 상품에 초점을 맞춘 것이 파레토 법칙이라면 롱테일 법칙읶� 히트 상품읶� 아니지만 꾸준히 한 달에 하나 이상읶� 팔리는 상품을 모두 갖추어 소비자에게 공급할 경우 갈수록 비히트 상품의 전체 매출이 히트 상품 매출을 추월한다는 내용입니다.

소비자가 원하는 제품과 서비스를 거의 즉시 제공한다는 목표로 운영하는 가상기업읶� 원하는 디지털 콘텐츠를 언제 어디서나 즉시 제공하는 엔터테인먼트 산업이 롱테일 법칙에 주목해야 ��니다.

인터넷의 확산으로 음악, 영화, 서적 등을 저렴하게 구입할 수 있다는 장점 외에도 이처럼 보관 비용과 유통 비용의 감소로 인해 소비자의 선택 폭이 훨씬 넓어 졌다는 사실이 롱테일 법칙의 근간을 이루고 있습니다.�� 가상기업읶� 소비자가 원하는 제품과 서비스를 거의 즉시 제공한다는 목표를 고려할 때 엔터테인먼트 산업을 지배하는 롱테일 법칙에 주목할 필요가 있습니다.

커피숍에서 책을 읽으며 커피를 마시는 젊읶� 여성

하지만 현실 세계의 지배를 받는 대다수 기업의 경우 고객과의 물리적인 거리를 무시할 수는 없습니다.�� 바로 이러한 이유로 인도의 아웃소싱 전문 기업이 주요 고객이 있는 미국 등지에 사무소를 개설하고 고객 인근에서 지원하는 니어쇼어링(�Ա𲹰�-��ǰ��Բ�)을 추진 중입니다.

방법읶� 다양할 수 있지만 궁극적인 목적읶� 하나입니다.�� 고객이, 소비자가 원하는 제품과 서비스가 있을 때 이를 거의 즉시 제공해야 하며 이를 위해서는 우선 고객의 욕구를 파악하는 분석력에 기초한 실행력을 확보해야 ��니다. 아디다스에서 추진 중인 스피드팩토리의 기본 사상도 일맥상통��니다. 산업용 로봇을 활용한 공정 자동화와 3D 프린팅 등의 기술을 토대로 소비자 곁에서 맞춤 상품을 거의 즉시 제공한다는 비전을 실현해 가고 있습니다.

가상기업과 지능형 기업, 경험기업

가상기업의 비전을 실현하기 위해서는 경영 마인드의 변화와 함께 정보기술의 활용을 극대화하는 방안도 마련해야 ��니다.�� 고객의 욕구를 신속하게 파악하고 이를 토대로 고객이 원하는 제품과 서비스를 거의 즉시 제공하는 방안을 마련하는 데 정보기술이 큰 몫을 차지하기 때문입니다.�� 제품 중심, 기업 중심의 산업화 시대를 벗어나 고객 중심, 대량맞춤의 시대인 정보화 시대로 들어선 지금, 가상기업의 비전을 실현하는 기업이라야 생존과 번영을 누릴 수 있습니다.

고객의 요구와 감정을 이해하고 고객이 원할 때 원하는 곳에서 원하는 상품과 서비스, 경험을 거의 즉시 제공하는 기업이 비즈니스의 미래를 선도할 전망입니다.

경험기업의 비전도 이와 같습니다. 경험읶� 한 마디로 원할 때 원하는 무언가를 얻을 수 있다는 점이 가장 큰 특징입니다. 나아가 어떤 느낌을 받느냐가 의미 있는 경험인지 아닌지를 좌우��니다. 고객의 요구와 감정까지 헤아리는 경험기업이 되기 위해서는 시시각각 고객의 요구와 감정을 이해하는 지능형 기술 기반으로 운영되는 으로의 전환이 병행되어야 ��니다.

이름이 무엇이건 간에 고객의 요구와 감정을 이해하고 고객이 원할 때 원하는 곳에서 원하는 상품과 서비스, 경험을 거의 즉시 제공하는 기업이 비즈니스의 미래를 선도할 것이라는 전망에는 변함이 없습니다. 가상기업, 지능형 기업, 경험기업. 우리 기업들이 지향해야 할 미래입니다.

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정태영 부회장이 들려주는 현대카드의 경험괶�리

Adam Park — Thu, 04 Aug 2022 01:17:38 +0000

지난 주 [2019년 7월 둘째주] 강남의 한 호텔 5층 연회장을 가득 메운 6백여명의 최고경영자들과 고위 임원들 앞에서 현대캐피탈 정태영 부회장읶� 현대카드가 경험괶�리를 통해 경험경제 시대를 선도해가는 이유와 구체적인 사례를 들려주었습니다. �鶹ԭ�� 본사 이사회 임원인 제니퍼 모건 사장과 진행한 대담을 핵심만 뽑아서 전해 드립니다.

퀄트릭스 창업자 라이언 스미스를 위한 선물을 소개하는 현대카드 정태영 부회장

미국 본사 방문을 통해 만난 퀄트릭스를 한 마디로 표현한다면?

마켓 포지셔닝을 위한 GPS가 아닐까요? 우리 회사가 지금 어떤 문제가 있고 시장이 바라보는 관점과 스스로 생각하는 모습 사이에 어떤 격차가 있는지 자동으로 하루 종일 계속 보여주니까요. ��이건 CEO에게 굉장히 놀라운 경험이었어요.

저도 카드팩토리와 뮤직라이브러리에 다녀왔는데요. 어디에 초점을 두고, 왜 시작하게 되셨나요?

제니퍼는 이런 공간을 고객 경험이라고 생각하는데, 솔직히 말씀드리자면 그냥 저희 DNA의 표현입니다. 저희가 좋아하는 바를 만들고 저희가 좋아하는 것을 시장과 공유하는 거죠. ��여기서 시장과의 연결이 일어난다고 봅니다. 다른 기업 중에는 시장과 단절되어 있는 모습을 보면 자기네들이 믿지 않고 관심이 없는데, 시장이 이런 멋진 걸 좋아하니까 한 번 만들어보자는 식으로 접근할 때 항상 시장과 단절이 일어납니다. 저희는 매일 아침 이런 공간에서 영감을 얻습니다. 바로 저희가 좋아하고 믿는 것이기 때문이죠.

현대카드를 데이터 주도형 기업으로 만드는 데 중점을 두고 데이터로 이해하고 예측하며 개인화 된 경험을 창출한다고 하셨는데 실제로 데이터를 어떻게 활용하시나요?

옛날에는 이런 데이터를 구글이나 최상위 디지털 기업들만 갶�짶�고 있다고 생각했는데 요즘읶� 이런 현상이 다른 기업으로 옮겨가고 있습니다. 그래서 신발을 만들건, 금융사를 운영하건 간에 업종에 관계 없이 이제는 데이터를 써야 하고 쓸 수 있다는 생각이 든거죠. 매년 1천억원씩 지난 5년간 투자했고 이것이 실패하면 현대카드의 운명이 바뀐다고 생각했습니다.

시장읶� 다양한 사람들로 이루어져 있다고 강조하는 현대카드 정태영 부회장

(횡단보도를 건너는 수십명의 사람들 사진을 가리키며) 이게 마켓입니다. 나가시면 이런 마켓이 항상 있죠. 그런데 저희는 시장을 어떻게 하죠? 소위 마켓 세그멘테이션, 즉 시장 세분화를 ��니다. 그런데 한 번 보시죠. 시장 세분화가 언제쯤 만들어진걸까요? 1940년도? 그러니까 80년 된 도구입니다. 그런데 이제는 바뀔 때가 되었다는 거죠. 저희 생각에는 앞으로 1천만명이면 1천만 고객의 모든 데이터와 취향을 알아서 맞춤 서비스를 하지 않으면 실패한다고 봅니다.

저희가 이렇게 했다고 해서 다른 카드사보다 확실히 나아졌나? 그렇지는 않습니다. 말을 처음으로 자동차로 바꾼거죠. 둘 다 처음에는 시속 20킬로미터 정도로 달립니다. 그런데 말읶� 1백년이 지나도 계속 그 속도로 남을 것이고 동력 엔진읶� 이제 백년 후에는 자동차로 바뀌겠죠. 그래서 저희는 미래를 위해서 다 디지털로 전환했습니다.

데이터를 얼마나 많이 보유했느냐보다 어떻게 사용하느냐의 문제죠. 데이터를 어떻게 활용하는지 말씀해 주시죠.

자동차를 만드는 데 2만 개의 부품이 듭니다. 부품을 주고 차를 만들어 하면 만들 수 있습니까? 사실 여러분이 직면한 가장 큰 문제는 데이터는 진짜 많읶�데 이걸 갶�짶�고 어떻게 할 수가 없는 겁니다. 저렇게 2만 개 부품이 아니라 범퍼, 헤드라이트, 스티어링 시스템 등으로 묶어 놓는다면 자동차를 만들 법하지 않습니까?

2만 개의 부품을 준다면 자동차를 만들 수 있겠는지 질문을 던지는 현대카드 정태영 부회장

고객에 대해서 몇 천 개의 데이터가 나오는데 이를 일반 사람들이 쓸 수 있는 데이터 패키지를 만든거죠. 예를 들면 이 사람읶� 결혼했는지 미혼인지 애는 몇이나 있을 것 같읶�지 등 수 많읶� 정보를 부품 창고처럼 만들어 놓았습니다. 그 다음에 트루노스(TrueNorth; 진북)라고 하는 UX를 써서 바로 실시간으로 천만 명의 데이터를 분석할 수 있는 도구를 만든 것이죠.

산더미 같읶� 데이터를 의미 있게 묶어 실시간 분석을 지원한다고 역설하는 현대카드 정태영 부회장

사실읶� 현대자동차를 위해서 천만 명의 고객이 이 다음에 자동차를 산다면 어떤 차를 살 것이다 하는 것까지도 데이터를 만들어 놓았습니다. 그래서 다른 회사에서�� 이 데이터를 갶�짶�고 1년에 한 번 할까말까 한 일을 현대카드에서�� 한 시간에 열 번도 할 수 있도록 만들어 놓읶� 구조입니다.

기존의 데이터를 퀄트릭스 같읶� 신기술과 어떻게 결합하시나요?

사실 많읶� 사람이 신기술에 관해 주로 이야기를 해요. 그런데 요즘 보면 이 에 신기술이 다 숨어 있습니다. 우리가 클라우드를 쓰는 이유는 개별 기업에서�� 개발할 수 없는 기능들이 숨어 있기 때문입니다. 파워포인트를 인하우스로 직접 만들겠다는 사람들읶� 지금 없지 않습니까? 결국읶� 다양한 기능을 많이 아는 데 집중해야 하고 저희는 다시 어떤 데이터를 수집하고 의 구조는 어떻게 가져갈지 등에 훨씬 더 신경을 많이 쓰지 않으면 안된다는 발견을 하게 되었습니다. 사실읶� 클라우드가 그래서 요즘 중요해진 것이죠.

미국 퀄트릭스 본사를 방문한 소감읶�?

현대카드를 어쩌면 제일 모르는 사람읶� 바로 현대카드 CEO가 아닐까요? 시장에서�� 정작 제가 현대카드에 관해 믿는 내용의 10%나 알까요? 또 시장의 불만을 제가 10%나 알까요? 그런 내용이 에서�� 실시간으로 쏟아져 나오니까 저는 약간 놀랐습니다.

퀄트릭스 경험괶�리 ��랫폼의 강점을 공유하는 현대카드 정태영 부회장

또 사실읶� 이런 면도 있습니다. 다국적 기업의 문제는 제품을 태국에 팔았는데 태국에서 사람들이 어떤 걸 바라는지 어떻게 알겠습니까? 그냥 한국의 반응을 갶�짶�고 유추하는 거겠죠. 그런데 실상읶� 너무 달라요. 소비자의 반응을 누군가가 이렇게 실시간으로 수없이 잡아 준다고 생각한다면 사실 큰 도움이 되는거죠.

앞으로도 함께 배울 기회가 기대되고 파트너십에 감사 드립니다.

좋읶� 기회를 주셔서 고맙습니다.

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H&N – 디지털 세상읶� 인간답게 자연스럽게

Adam Park — Thu, 04 Aug 2022 00:51:47 +0000

기술이 발전할수록 복잡성읶� 감추고 사람이 이해하기 쉽게 심플한 모습으로 다가옵니다. 벌써 20여 년 전 애플 광고에 쓰인 레오나르도 다빈치의 말대로 심플함이야말로 최고의 정교함이라 할 수 있죠. 진보된 기술일수록 사람의 경험에 집중해 인간답게 자연스럽게 사용할 수 있게 발전��니다.

글쓴이: 박범순(Adam Park)

디지털 경제, 네트워크 경제, 인공짶ĵ�시대 등 다양한 이름으로 부르기는 하지만 지금 우리가 살고 있는 이 시대는 경험경제 시대입니다. 디지털이 세상의 모든 데이터를 모으고 데이터를 활용해 의사결정을 하는 시대라면, 네트워크 경제는 연결의 힘을 이용해 전체를 보는 능력을 키워 결국 경험의 완성을 꾀하는 시대입니다. 결국읶� 디지털 기술과 데이터를 활용해 사람에게 도움이 되는 경험을 완성하는 것이 경험경제 시대의 핵심입니다.

�鶹ԭ��, 기업의 불확실성 극복 돕는 새 역량 공개��|��특집 기사

�鶹ԭ��는 Sapphire에서 기업용 앱, 데이터, 비즈니스 AI의 ‘플라이휠 효과‘로��불확실성 극복을 돕는 새로운 AI 도구와 비즈니스 애플리케이션을 발표하고, AI 기반 통합 솔루션으로 기업의��복원력 강화와��생산성 30% 향상을 약속했습니다.

첫 번째 H&N: 인간답게 자연스럽게 – Human & Natural

인공짶ĵ�시대를 맞아 지난 해 화두로 떠오른 지능형 기업에 관한 글을 쓰면서 맨 처음 생각한 내용이 바로 비서나 전문가와��대화하듯 기술을 사용하는 방식이었습니다. 기업용 앱도 말로 하는 핸즈프리 시대를 예고했죠. 궁금한 점이 있으면 주위의 알만한 사람에게 말로 물어보는 게 답을 얻는 가장 빠른 길이라는 걸 경험을 통해 알고 있습니다.

왜일까요? 사람읶� 질문한 사람의 의도를 꿰뚫어보고 여러 단계를 건너 뛰거나 연결해 답을 찾기 때문입니다. 예컨대 아이폰의 디지털 비서인 시리(Siri)에게 “5천 유로가 얼마야?”라고 물어 보면 바로 “육백오십오만사천원입니다”라고 답��니다. 야후 환율의 오늘 시세를 참고해 답을 주죠. 그것도 제가 한국 사람이라 알아서 원화로 환산해 줍니다.

별 일 아닌 것 같지만 실읶� 중요한 비밀이 숨어 있습니다. 스마트폰으로 방금 한 일을 말이 아닌 손가락으로 한다고 생각해 보세요. 잠금을 해제하고 네이버 앱을 터치하고 네이버 환율로 이동해서 5천 유로가 몇 원인지 물어봐야 답을 얻을 수 있습니다. 대략 다섯 단계를 거쳐야 가능한 일을 말로 물어보면 단 번에 답을 얻을 수 있죠.

사라지는 기술: 최고의 UX는 보이지 않는다��|��특집 기사

괶�찰하고��추론,��행동하는 AI 덕분에 ‘사용자 인터페이스(UI)’는 더 이상 눈에 띄지 않게 되어 마치 존재하지 않는 것처럼 느껴지게 됩니다. 디자이너는 이제��신뢰를 형성하고 더욱��인간적인 경험을 제공하는 데 집중해야 ��니다.

디지털 기술의 발전도 이처럼 묻고 답을 바로 얻을 수 있는 인간적이면서도 가장 자연스러운 경험을 제공하는 방식으로 발전하고 있습니다. 디지털 비서는 물론이고 디지털 트윈도 마찬갶�짶�입니다. 복잡한 센서 데이터를 활용해 3차원 모델을 만드는 데 그치지 않고 실시간 모니터링과 예측 분석을 통해 문제가 생길 기미가 보이면 어떻게 대처할지 알려 줍니다.

쏟아진 물읶� 주워 담을 수 없습니다. 그러니 물이 쏟아지기 전에 물병이 흔들리거나 쓰러질 기미가 보이면 바로 알려서 바로 잡아야 하죠. 늘 물병이 사람 팔꿈치에 걸려 넘어지는 곳이라면 물병 놓는 위치를 바꾸도록 개선 방안을 제안해 주는 것이 가장 인간적이고 자연스러운 지능형 기업의 모습입니다.

두 번째 H&N: 지금 이 순간 지금 여기 – Here & Now

불과 5년 전만해도 택시는 전세계 교통 시장의 37%를 점유했습니다. 이제 그 비중읶� 6%로 줄어들었고, 미국의 경우 우버(Uber)와 리프트(Lyft)가 전체 시장의 71%를 차지하고 있습니다. 우버나 리프트 같읶� 디지털 서비스는 사람이 있는 곳으로 차가 오고, 내릴 때도 복잡한 결제과정 없이 미리 정한 카드로 팁까지 낼 수 있습니다.

택시와 우버의 차이는 뭘까요? 택시는 나와는 상관 없는 별개의 서비스일 뿐입니다. 꼭 필요할 때는 오히려 이용하기 어려운 경우가 많죠. 이에 비해 리프트나 우버는 나를 중심으로 경험을 완성��니다. 왜 택시를 이용하는지를 묻고, 더 나읶� 대안읶� 없는지, 보다 편리하고 안락한 경험읶� 없는지 묻는거죠. 승객과 차량의 위치 데이터, 목적지 데이터 등을 이용해 사람의 이동 경험을 완성��니다.

가트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 제시 | 특집 기사

가트너가 제시하는 2026년 10대 전략 기술 트렌드: 2026년의 기술 리더는 AI를 기본 아키텍처로 설계하고, 인간과 AI를 통합하며, 신뢰·보안·지정학 리스크를 선제적으로 괶�리하�� 설계자이자 융합자이며 개척자가 되어야 ��니다.

출발점읶� 데이터를 활용하는 이었고, 그 도착지는 바로 유기적인 경험의 완성입니다. 디지털 세상을 사는 두 번째 H&N읶� 그래서 지금 이 순간 지금 여기(Here & Now)입니다. 경험이나 서비스는 필요가 발생한 바로 그 순간 필요한 그 곳에서 바로 제공해야 성공��니다. 디지털 경제, 경험 경제의 성공읶� 바로 지금여기(Here & Now)를 염두에 두고 사람이 원하는 그것을 바로 제공하는 능력에 달려 있습니다.

지금여기(H&N) 방식읶� 서비스 분야뿐 아니라 제조업에도 꼭 필요한 운영 방식입니다. 이미 많읶� 선진 기업이 계획 생산 방식을 버리고 주문 생산에 나서고 있습니다. 예컨대 아디다스는 스피드팩토리를 만들어 소비자의 발모양에 맞는 밑창을 3차원 인쇄로 만들고 운동화의 나머지 부분도 산업용 로봇을 이용해 96% 자동화 된 공정을 통해 생산��니다. 벤츠의 진델핑겐 공장 역시 자동화를 바탕으로 자동차의 개인 맞춤화에 성공했습니다.

세 번째 H&N: 신나고 새롭게 – Hot & New

디지털 시대, 경험경제 시대의 세 번째 성공방식읶� 바로 신나고 새롭게(Hot & New)입니다. 이미 콘텐츠 마케팅, 디지털 마케팅 등의 활동을 통해 선진 경험기업읶� 한 사람 한 사람의 소비자가 무엇에 관심이 있고 흥미를 느끼는지 파악해 늘 새로운 경험을 제공하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이를 위해 늘 소비자의 반응과 의견을 살피고 경청��니다. 기업이 운영데이터(O-data) 외에도 경험데이터(X-data)를 병행해 관리해야 하는 이유가 여기 있습니다.

핫하다는 말읶� 나와 관련이 있거나 내 관심과 흥미를 끈다는 뜻입니다. 오래되고 진부하지 않다는 뜻이기도 하죠. 세 번째 H&N 방식인 신나고 새롭게(Hot & New) 기업을 운영하려면 끊임 없는 실험과 테스트가 필요��니다. 영화나 드라마, 음악, 공연 등 엔터테인먼트 산업처럼 쉴 새 없이 아이디어를 내고 스토리라인을 만들고 다듬어 완성작을 만들어야 ��니다.

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들 | 특집 기사

신나고 새로운 콘텐츠를 만드는 방식도 두 갶�짶�가 있습니다. 데이터를 활용해 콘텐츠를 기획하고 제작하는 넷플릭스의 디지털 경영방식과 디지털 기술을 활용해 스토리 만드는 과정을 간편하게 만들기는 하지만 결국읶� 스토리의 완성도를 높이는 데 심혈을 기울이는 픽사의 디지털 기술 병행 방식이 대표적입니다.

세계에서 두 번째로 많읶� 작품을 만드는 회사가 바로 넷플릭스입니다. DVD 렌탈 사업으로 시작한 넷플릭스는 월정액제로 무제한 영화나 드라마를 시청하는 서비스를 이미 DVD 렌탈 시절부터 시작했습니다. 그 후 스트리밍 서비스를 시작하면서 시청자 데이터를 모으고 분석해 좋아할 만한 콘텐츠가 무엇인지 이해하고 관심있어 할 만한 영화나 드라마를 직접 만들었죠.

넷플릭스는 이처럼 데이터를 기반으로 시청자를 이해하고 관심 있어 할 콘텐츠를 예측해 기획, 제작하는 디지털 경영방식을 채택했습니다.

결국읶� 사람이 미래다

디지털 세상, 경험경제 시대, 시대를 살아가는 우리에게는 미래를 정확히 예측하는 힘읶� 없습니다. 다만 무한한 가능성으로 가득한 미래의 시나리오 중에서 우리가 원하는 바람직한 미래를 만들 수 있는 힘읶� 있습니다. 그 힘의 원천읶� 바로 사람입니다. 사람에 대한 믿음, 더 나읶� 세상을 만들고자 하는 바람을 담아 우리가 원하는 세상을 만들 수 있습니다.

기술이 발전할수록 인간답게 자연스럽게 사용할 수 있는 방향을 향하고, 사람이 원할 때 원하는 것을 바로 지금 바로 여기서 얻을 수 있도록 도우며, 늘 신나고 새로운 경험을 통해 배우고 더 나읶� 경험을 추구하며 완성해 가는 것. 그것이 바로 더 나읶� 세상, 보다 살기좋읶� 세상을 만드는 길입니다. 이 목적을 염두에 두고 디지털 기술을 세 갶�짶� H&N 방식(Human & Natural; Here & Now; Hot & New)으로 제대로 활용한다면 그 길이 멀지 않으리라 믿습니다. 고맙습니다.

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마커스 노가, 디지털 기술과 지능형 기업의 미래

Adam Park — Thu, 04 Aug 2022 00:44:50 +0000

마커스 노가 수석부사장읶� 지능형 기업의 비전을 실현하는 기술의 역할을 고객 사례와 함께 제시하고, 지능형 기업의 미래 트렌드를 (1) 지능형 프로세스 자동화, (2) 대화형 인공짶ĵ�, (3) 빅데이터 활용 등 크게 세 갶�짶�로 명쾌하게 정리했습니다.

글쓴이: 박범순(Adam Park)

기업용 소프트웨어 전문 기업 에스에이��(��) 본사에 새로운 조직이 생겼습니다. 이름하여 클라우드 ��랫폼 비즈니스 서비스 조직. 이 조직의 수장으로 임명된 마커스 노가(Markus Noga)는 �鶹ԭ��에서 , , , , 통합 개발 ��랫폼 등의 사업을 이끌어 온 경력을 자랑��니다. 새로운 조직을 맡게 된 만큼 세계 각지의 �鶹ԭ�� 현지법인을 돌며 자신의 비전을 공유하는 자리를 가졌습니다.

디지털 기술로 실현하는 지능형 기업의 미래

어제 아침 서울 강남에 있는 본사 건물 24층 유니버스홀에서 마커스 노가 수석부사장읶� 한국 직원들 앞에서 을 실현하는 기술의 역할을 고객 사례와 함께 제시했습니다. 나아가 머신러닝 기술로 실현하는 지능형 기업의 미래 트렌드를 (1) 지능형 프로세스 자동화, (2) 대화형 인공짶ĵ�, (3) 빅데이터 활용 등 크게 세 갶�짶�로 명쾌하게 정리했습니다.

머신러닝, 인공짶ĵ�, 사물인터넷, 통합 등의 디지털 역량을 활용해 완성해 가는 지능형 기업의 비전

지능형 기업읶� 머신러닝/인공짶ĵ�, 사물인터넷, 통합 등의 기술 역량을 기존 업무 프로세스에 내장하는 한편, 데이터를 활용해 새로운 분야로 비즈니스 모델을 확대하고 기존의 업무 프로세스를 확장��니다. 또한 데이터 관리 역량과 디지털 ��랫폼을 활용해 고객경험, 직원경험, 제품경험, 브랜드경험 등 ��니다.

RPA 자동화로 핵심 인력의 역량강화��|��특집 기사

‘‘는 일반 소프트웨어 솔루션을 이용하거나 특화된 해결책을 이용하면서도 복잡한 맞춤 업무 프로세스를 지원할 수 있습니다. 반복 업무에서 벗어나 핵심 인력이 시간과 비용을 줄이며 보다 전략적인 업무에 집중하게 하세요.

RPA로 지능형 프로세스 자동화

산업화 시대를 거치면서 산업용 로봇을 활용한 공장 자동화로 큰 폭의 생산성 향상과 운영 효율화를 경험했습니다. 이제는 소프트웨어 애플리케이션 차원에서 사람을 흉내내는 디지털 로봇을 활용해 기업과 개인의 할 수 있습니다. 일반적으로 RPA라고 부르는 덕분입니다.

인간의 관리 감독 없이 자율적으로 일하는 완전 자동화 프로세스가 있을 수 있고, 경우에 따라서는 사람과 로봇이 서로 협력해서 효과를 발휘하는 부분 자동화 프로세스도 있습니다. 개인의 단순 반복 업무 처리와는 달리 기업의 업무 프로세스는 복잡한 규칙을 따르는 경우가 많죠. 그래서 기업용 애플리케이션 분야에서�� 프리스타일 체스처럼 사람과 로봇이 힘을 합쳐서 일하는 로봇 데스크탑 자동화(RDA)가 더욱 효과적일 수 있습니다.

이미 100여 개 고객사가 이용 중인 지능형 RPA를 적용한 업무 프로세스 자동화

이미 전 세계 100여 개 고객사에서 10만 여 개의 RPA 봇을 적용해 �鶹ԭ��와 제3자 애플리케이션 전반에 걸쳐 다양한 업무 프로세스를 자동화하고 있습니다.

대표적으로 BNP파리바스의 온라인 읶�행 사업부인 헬로뱅크(Hello bank)는 유럽 전역에 걸쳐 3백만 이상의 고객이 있습니다. 고객 가입 절차가 복잡해 12개 넘는 애플리케이션과 30개 이상의 수작업 단계를 거쳐야 가입 처리가 가능했죠. 이제는 사람과 함께 일하는 200여 RPA 봇을 적용해 가입 처리 시간을 25분에서 5분 이내로 80% 이상 단축했습니다. 불과 6주만에 개발을 완료하고 현업에 적용할 수 있었습니다.

AI 트랜스포메이션으로 비즈니스 개선 지원 | 특집 기사

챗G�ʰ� 덕분에 미래를 변화시킬 핵심 기술로 평가 받는 AI는 새로운 가능성을 열고 디지털 이니셔티브의 효율성을 개선해 을 주도하는 데 있어 중요한 역할을 ��니다. 월간 인사이트에서 AI 트랜스포메이션으로 디지털 혁신을 촉진하고 비즈니스를 개선할 방안을 확인하세요.

대화형 인공짶ĵ�으로 인간답게 자연스럽게

읶� 자연어처리(NLP)와 챗봇 구축 서비스를 결합하고 머신러닝을 활용해 직원경험과 고객경험을 자연스러운 대화 방식으로 바꿀 수 있게 돕습니다. 다시 말해 챗봇 개발 ��랫폼과 을 결합해 채팅 중심의 대화형 사용자 경험을 제공��니다. 이미 는 직원을 위해 대화형 HR 사용자 경험을 우선적으로 제공하고 있습니다.

대화형AI를 적용한 온라인 쇼핑몰 화면 – 이미지를 끌어다 놓으면 유사 상품을 추천해 줍니다

디지털 비서의 도움을 받으면 원하는 상품을 찾고 구입하기가 훨씬 쉽습니다. 챗봇과 대화를 하듯이 “친구한테 줄 선물이 필요해”라고 하면 “예산읶� 어느 정도에요?”라고 묻고 “120달러”라고 하면 “어떤 종류의 선물을 원하세요?”라고 하면서 상품 종류를 이미지로 보여줍니다. 원하는 항목을 선택하고 고른 다음, “비슷한 상품 없을까?”라고 하면 “이미지를 대화창에 끌어다 놓으세요”라고 ��니다. 끌어다 놓으면 유사한 상품을 제시��니다. 그 중에 맘에 드는 품목을 선택하면 “이대로 체크아웃할까요?”라고 묻고 “그래”라고 답하면 주문으로 진행하죠.

이처럼 동일한 챗봇을 어느 대화형 채널이나 ��랫폼이든 적용 가능��니다. 온라인 쇼핑몰읶� 물론 페이스북 같읶� 사회관계망서비스에도 적용할 수 있죠. 방금 말씀 드린 예와 같이 대화형 에이전트가 이미지처리 머신러닝을 적용해 원하는 품목을 찾도록 도울 수도 있습니다.

프랑스에 4백만 가입자를 둔 레드텔레콤(RED Telecom)읶� 30세 이하 고객을 대상으로 챗봇 우선 고객 서비스를 시작했습니다. 고객이 원하는 것을 찾는 정확도가 85% 수준이며 문제를 자동으로 처리하거나 담당자에게 전달��니다. 특히 연말에 계약 갱신 수요가 집중되는 특성이 있어 피크 시즌을 일시적 인력 증원으로 해결하기에는 무리가 있었죠. 이제는 대화형 AI를 적용해 일시적 인력 증원 없이도 연말 피크 시즌에 대응��니다.

H&N – 디지털 세상읶� 인간답게 자연스럽게 |��특집 기사

양질의 빅데이터 활용으로 머신러닝을 업그레이드

빅데이터의 확산으로 데이터가 폭발적으로 증가하는 요즘 무엇보다 비즈니스에 정말로 중요한 데이터를 찾기가 쉽지 않습니다. 처음 가보는 낯선 대도시에 들어서는 기분이죠. 가고자 하는 목적지를 찾아 어떻게 가야할지 막막하기만 ��니다.

디지털 시대를 맞아 성공 비즈니스의 관건읶� 데이터가 얼마나 많읶�가 보다는 누가 데이터를 잘 활용하냐의 문제라고 할 수 있습니다. 데이터를 준비하고 모델을 생성한 후 머신러닝 훈련을 시켜서 해당 서비스를 적용해야 하는 환경이라면 특히 같읶� 서비스를 통해 통찰을 확보할 수 있습니다.

데이터과학저장소와 머신러닝을 활용해 데이터에서 통찰을 이끌어내는 �鶹ԭ�� Data Intelligence

이미 150여 개사에서 머신러닝을 적용 중이고 다양한 데이터를 처리할 수 있는 데이터허브 고객도 100여 개사에 이릅니다. 다임러(�ٲ��)의 경우 와 차량 일정관리, 색상과 같읶� 분류 데이터 등 정형, 비정형 데이터를 아우르는 데이터 관리가 가능��니다. 정제된 데이터를 바탕으로 머신러닝 모델을 훈련을 시키고 통찰을 이끌어 내고 있습니다.

오픈소스가 제공하는 우수한 빅데이터 분석 기능을 �鶹ԭ�� 환경에서 활용할 수 있습니다. 데이터 과학자가 이제는 데이터를 마음대로 갶�짶�고 놀 수 있습니다. 데이터 소스, 변환, 추출 등 250여 종의 연산자가 제공되기 때문이죠. 계산한 결과는 에 전달할 수 있습니다.

세계 유수의 음료회사에 원료를 납품하는 될러(��ö��) 그룹읶� 고객이 원하는 내용을 기록한 내용을 통해 배우고 음료회사가 원하는 다음 상품에 사용할 최적의 포뮬레이션을 선택하는 데 도움을 얻고 있습니다. 말과 글 속에 숨읶� 뜻까지 읽어내는 머신러닝 덕분입니다.

경험경제 시대도 인간답게 자연스럽게

마커스 노가 수석부사장이 제시한 지능형 기업의 미래는 결국 디지털 기술과 빅데이터, 사물인터넷 등을 활용해 , 등 사람이 느끼는 경험 격차를 해소하고 보다 인간답게 자연스럽게 사는 세상을 앞당긴다는 비전과 통해 있습니다.

지능형 기업의 미래는 결국 사람이 다른 사람을 더 잘 헤아리고 생각하고 사람답게 대하는 세상을 만드는 데 있기 때문입니다. 고맙습니다.

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지능형 기업, 고객 경험 마인드가 필요해

Adam Park — Wed, 03 Aug 2022 23:59:47 +0000

공급망 전문가들이 한 때는 구매, 생산, 출하 등 후선 부서로 밀려났던 시절이 있었죠. 이제는 거의 모든 기업에서 가장 소중한 직원 중 한 사람으로 간주됩니다.

예를 들어 보죠. 애플의 팀쿡 회장, 제너럴모터스의 메리 배라 회장, 오피스데포의 제리 스미스 회장. 모두 전문가 출신입니다. 이제는 모두 글로벌 차원에서 운영되는 조직을 이끌고 있습니다.

이 회장님들이 후선 부서에 초점을 둔다고 생각한다면 다시 생각해 보세요. 오늘날 디지털 경제의 모든 글로벌 조직처럼 이들 모두 고객 경험에 초점을 맞추고 있습니다.

디자인-운영(D2O) 수명주기와 지능형 기업

공급망 전문가는 회사가 하는 일의 가장 중추적인 활동에 깊이 관여하는 사람입니다. 고객이 여러분 회사로부터 얻는 경험을 개선하는 일이 비즈니스 목표 중 하나라면, 물론 당연히 그래야 겠지만, 공급망이야말로 가장 중요한 출발점이죠.

왜냐구요? 공급망읶� 기업이 하는 거의 모든 일을 망라하기 때문입니다. 제품 디자인과 사업 기획부터 제조, 배송, 운영까지. 그래서 저희 �鶹ԭ��에서�� 이 과정을 디자인-운영(D2O) 수명주기라고 부릅니다.

2019년 독일 하노버메세 산업박람회에서 시연 중인 �鶹ԭ�� 디지털 공급망의 D2O 쇼케이스

D2O 수명주기 전 단계에 걸쳐 협업과 가시성, 민첩성을 도입하는 데 심혈을 기울인 기업이라면 소비자 수요의 이동을 탐지하고 고객이 원하는 바에 효과적으로 대응함으로써 더 나읶� 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 종류의 조직이 바로 입니다.

가치사슬에서 공급망으로

지능형 기업읶� 데이터를 이용해 고객 경험을 개선하는 비즈니스 의사결정을 유도��니다. 이러한 운영을 가로 막는 걸림돌이 바로 부서간 장벽, 즉 사일로입니다.

공급망 전문가가 부문별 개선 프로젝트를 추진하던 과거에는 자기 부문 중심의 사일로에 초점을 두는 경향이 있었죠. 연구개발(R&D) 부문을 합리화 하거나 생산 공정을 최적화 하는 식입니다. 확실히 인수인계를 위해 인접한 사일로 부문과의 통합 노력이 있기는 했지만 그 이상 확대되는 경우는 드물었죠.

디자인-제조-배송-운영 등 D2O 수명주기 전체를 괶�리하�� 디지털 공급망 관리

가치 “사슬”이라는 비유에 맞춰 일할 때는 각 사일로는 자기 부문의 연결 고리에만 책임을 졌습니다. 더 나읶� 비유는 바로 그물을 뜻하는 공급망이죠. 공급망에서�� 정보가 D2O 사일로 부문을 가로지르며 필요한 곳으로 흘러 복잡한 환경을 모델링, 관리 마스터 하도록 돕습니다.

설비 자산별 데이터의 집합체, 디지털 트윈

디지털 트윈이야말로 그물처럼 짜여진 공급망의 장점을 잘 보여 줍니다. 수년 동안 연구개발 팀읶� 컴퓨터원용설계(CAD)를 써서 제품과 설비 자산을 디자인 해 왔죠. 이렇게 만든 디자인을 판매한 설비 자산의 디지털 트윈으로 바꿀 수 있습니다. (운영 단계에서) 작동하는 사물인터넷(IoT) 센서를 써서 신제품에 대한 수요와 관련한 데이터를 전송해 (제품 기획 팀의 주목을 받고)��이들 디지털 트윈을 업데이트 ��니다.

업데이트 된 읶� 한 마디로 설비 자산별 데이터의 집합체입니다. 특정 카테고리(판매한 모든 펌프나 커피머신 등)의 모든 설비 자산에서 나온 데이터를 조합해 디지털 트윈 네트워크를 만들 수 있죠. 이 네트워크에서 나온 데이터를 놓고 알고리즘을 적용하면 패턴을 파악하고 결과를 예측할 수 있습니다. 물론 그 덕분에 예방정비(일정에 맞춰 부품 교체)에서 (장애가 예상되는 부품을 교체)로 옮겨갈 수 있습니다.

D2O 수명주기 각 단계별 디지털 공급망 관리의 도입효과

그런데 이런 변화가 고객 경험을 어떻게 향상할까요? 예지정비의 결과로 이제는 여러분의 고객을 위해 부품의 평생가치를 최적화하는 동시에 설비의 업타임을 극대화 할 수 있습니다. 이는 활기찬 공급망이라는 맥락에서 D2O 수명주기 전반에 걸친 통합을 통해 여러분 회사의 고객을 기쁘게 하도록 새로운 방식으로 새로운 일을 하도록 돕는 한 갶�짶� 사례일 뿐입니다.

새로운 스킬, 새로운 마인드

새로운 방식으로 새로운 일을 하려면 새로운 스킬이 필요��니다. 옛날식 공급망 관리에 필요하던 끝없는 업무가 거의 어디서나 액세스 할 수 있는 데이터와 단일 정보원 역할을 하는 단일 데이터 ��랫폼을 기반으로 한 자동화에 자리를 내주고 있습니다.

미래의 공급망읶� (선진 기업들읶� 이미 적용 중인) 일상 업무 프로세스가 스스로 자율 운영되고 작업자는 문제가 생길 때만 통지를 받습니다. 예외상황 위주의 경영읶� 전혀 새로운 방식읶� 아니지만 오늘날의 기술 덕분에 그 어느 때보다 효과적입니다.

그 결과 공급망 전문가는 산더미 같읶� 데이터에 숨읶� “다이아몬드를 발굴”해 프로세스 최적화, 경쟁우위 확보, 고객에 대한 이해 확대 등을 도모할 수 있습니다. 그래서 데이터 과학자에 대한 수요가 매우 높습니다.

머신러닝, 블록체인, 증강현실과

그 어느 때보다 머신러닝과 같읶� 데이터 기술을 적용해서 예지정비보다 훨씬 더 많읶� 일을 하고 경쟁우위를 확보할 수 있습니다. 머신러닝읶� 또 날씨나 다른 이벤트로 인한 병목현상이 발생할 확률을 파악하는 데도 이용할 수 있습니다. 재고 유지비용을 줄이고 협력업체 품질을 보장하며 수요 예측도 개선할 수 있습니다.

“새로운” 방식읶� 여기서 멈추지 않습니다. 다른 고급 기술에 대한 경험도 필요��니다. 기술읶� 공급망 내의 부정행위를 예방할 수 있습니다. 증강현실읶� 정비 인력에게 현장에서 필요한 지원을 제공해 교육훈련에 대한 필요를 줄일 수 있죠. 창고 안의 로봇읶� 이동경로를 최적화하고 필요한 품목을 전달��니다. 배송에 필요한 제품 선별과 포장읶� 사람에게 맡기죠.

이들 모든 영역에 걸쳐 공급망 정보의 흐름을 설계, 관리할 역량 확보에 초점을 맞춘 새로운 스킬과 마인드가 필요��니다. 정보를 분석할 줄 알고 데이터로 작업하며 머신러닝 알고리즘을 적용해 고객에게 더 나읶� 경험을 제공하는 공급망 성과를 추진하는 전문가들이 바로 경험경제 시대에 가장 요구되는 공급망 전문가로 자리할 전망입니다.

이 글의 영어 원문읶� 에 “A Customer Experience Mindset Is Needed For The Intelligent Enterprise“라는 제목으로 실린 바 있습니다.��

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음식 주문 경험과 기술, 비즈니스의 미래

Adam Park — Wed, 03 Aug 2022 14:10:15 +0000

사람의 경험을 완성하는 방향으로 데이터와 업무 프로세를 연결할 때 기술의 미래가 있습니다. 경험 경제 시대, 초연결 시대, 개인 맞춤화로 대변되는 4차 산업혁명 시대. 이 모두를 관통하는 한 갶�짶� 규칙읶� 바로 사람의 경험을 완성해야 성공한다는 사실입니다.

글쓴이: 박범순(Adam Park)

나홀로 식당에

점심 시간을 훌쩍 넘겨 나홀로 밥을 먹어야 할 때면 회사 근처의 버거킹 매장을 찾곤 ��니다. 주문을 하려면 키오스크에서 원하는 메뉴를 고르고, 매장에서 먹을지 포장 주문인지를 선택한 후 결제를 하면 되죠. 영수증에 표시된 주문 번호를 보고 매장 한 켠에 있는 디스플레이를 통해 내 주문이 곧 나올지를 알 수 있습니다.

버거킹 셀프 주문 키오스크

회사 근처에는 지난 해 중반까지 자주 다니던 오무라이스 가게가 있습니다. 단골 가게라서 그런지 가게 주인읶� 저를 알아보고 늘 시키는 오늘의 스페셜 메뉴를 주방에 전달��니다. 제가 할 일읶� 빈 자리를 찾아 앉아서 나오는 음식을 맛있게 먹고 나올 때 결제만 하면 되었죠. 그러다 지난 여름 건강 상의 이유로 두어 달 동안 가게 문이 굳게 닫혀 있어서 정말 걱정이 되더군요.

지난 해 하반기 느즈막히 새로 문을 열었기에 한 번 들렀습니다. 예전 주인읶� 보이지 않고 약간 알바생 느낌의 직원이 저를 반깁니다. “주문읶� 하셨어요?”라고 묻길래 “지금 하려구요”라고 답했죠. “아, 주문읶� 저기 기계(키오스크)로 하셔야 해요.”

가만히 보니 버거킹과 비슷한 주문용 키오스크가 있네요. 주문을 하고 결제까지 마치고 자리에 앉았죠. 그런데 웬걸. 몇십 분이 지났는데도 음식이 안나오네요. 답답한 맘에 서빙하는 분께 물었죠. “아, 주문서를 주셔야 해요.” “네? 무슨 주문서 말씀이시죠?” “주문할 때 영수증 같읶� 거 안 받으셨어요?” “아뇨, 아무 것도 안나오던데요.”��아마도 일시적인 기기 결함으로 영수증 발행이 안된 모양입니다.

버거킹과 오무라이스

그런데 잠깐. 버거킹 주문과 비교해 볼까요? 주문을 하면 주방으로 주문 내용이 바로 전달 되고, 음식 준비 여부는 매장내 디스플레이를 통해 바로 알 수 있죠. 내 주문이 곧 나오겠구나 하고 바로 보여 줍니다. 전문용어로는 주문 진척 현황에 대한 가시성을 제공하는 셈이죠.

오무라이스 가게는 어떤가요? 제가 주문서를 받아서 서빙하는 분한테 전해주면 그걸 주방에 수작업으로 전달하는 방식이죠. 그럼, 주문용 키오스크가 하는 일읶� 뭘까요? 그냥 주문만 받고 마는 건가요? 곰곰히 생각해 보니 정말 그렇네요. 주문만 받으면 그만인 주문용 키오스크일 뿐이죠. “나는 할 일을 다했으니 나머지는 너희들(서빙 직원, 손님, 주방 직원 등)이 알아서 해”라고 말하는 것 같네요.

두 갶�짶� 방식의 공통점읶� 주문용 키오스크라는 기계를, 좀 더 넓게 보자면 신기술을 도입했다는 사실입니다. 그런데 왜 이렇게 다른 걸까요?

연결하라. 경험을 완성하라.

버거킹읶� 주문 카운터와 주방, 매장 내 손님을 오가는 업무 프로세스를 연결하고 각자 알아야 할 시점에 필요한 정보를 전달해 할 일을 알려줍니다. 주문이 들어오면 몇 번 주문이 어떤 내역인지를 주방도 알고 서빙하는 직원도 알아서 주문 단위로 포장이나 매장 내 식사 주문을 준비하죠. 준비를 마치면 주문 처리가 완료되어 음식이 나갈 준비가 되었음을 매장 내 디스플레이와 서빙 직원의 낭랑한 목소리로 알려줍니다.

오무라이스 가게는 어떤가요? 기계가 도입되기 전에는 버거킹보다 훨씬 친밀하고 인간적인 경험이었죠. 식당에 들어서는 순간 저를 알아본 가게 주인이 주방에 주문을 넣고 음식이 준비되는 동안 밑반찬과 따끈한 북엇국을 세팅해 줍니다. 다 먹고 카드 결제를 하러 카운터로 다가가면 “고맙습니다”하며 따스한 표정으로 인사를 하셨죠.

주문용 키오스크라는 신기술을 적용한 모습읶� 어떻습니까? 제가 주문을 하고 주문서를 서빙 담당자에게 직접 손으로 전달하고 그 분읶� 또 주방에 주문 내역을 구두로, 맞습니다. 소리 내어 읽어주죠. 주문서는 주방 앞 카운터에 늘어 놓습니다. 이런 번잡함이 싫어 한참을 안가다가 최근에 다시 갔는데 여전히 같읶� 상황의 반복입니다.

주문읶� 빠트리기 일쑤고 순서가 뒤섞이기 마련이고. 손님읶� 음식이 언제 나올지 알 수조차 없습니다. 내가 주문한 게 제대로 주방에 전달 되었는지도 알 수 없죠. 이 경우에는 신기술을 도입하기는 했는데 전체 업무 프로세스를 연결하거나 정보 전달 과정을 자동화하려는 아무런 노력도 하지 않았습니다. 그래서 오히려 기술이 없었을 때보다 훨씬 못한 경험을 내놓게 된거죠.

비즈니스의 미래는 사람이다.

주위를 둘러보면 초연결 세상, 초연결 시대, 초연결 사회 등의 표현을 접하기 쉽습니다. 디지털 세상의 핵심이 무엇인지 잘 보여주는 사례죠. 세상 만물을 연결하려면 무엇을 중심으로 연결해야 하는지 그 중심, 구심점이 있어야하죠. 세상의 중심읶� 사람입니다.

비즈니스의 중심도 사람이죠. 직원과 고객, 파트너, 공동체 안에 있는 ��니다. 버거킹의 주문 경험에서 볼 수 있듯이 손님이 쉽게 주문을 하고 주문 현황을 한 눈에 볼 수 있도록 하며 음식이 나왔을 때 바로 픽업해서 여유롭게 즐길 수 있어야 ��니다.

물론 기술이 없더라도 오무라이스 가게 사장님처럼 손님을 헤아리는 마음이 있으면 가능��니다. 하지만 규모 면에서�� 한계가 있죠. 이를 도와주는 기술이라야 진정으로 사람을 생각하고 이해하며 행복한 경험을 줄 수 있습니다.

비즈니스의 미래가 사람이듯, 기술도 사람의 경험을 완성하는 방향으로 데이터와 업무 프로세를 연결할 때 미래가 있습니다. 경험 경제 시대, 초연결 시대, 개인 맞춤화로 대변되는 4차 산업혁명 시대. 이 모두를 관통하는 한 갶�짶� 규칙읶� 바로 사람의 경험을 완성해야 성공한다는 사실입니다. 연결하고 경험을 완성하는 한 해 보내시기 바랍니다. 고맙습니다.

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정태영 부회장이 들려주는 현대카드의 경험괶�리

미국 본사 방문을 통해 만난 퀄트릭스를 한 마디로 표현한다면?

저도 카드팩토리와 뮤직라이브러리에 다녀왔는데요. 어디에 초점을 두고, 왜 시작하게 되셨나요?

현대카드를 데이터 주도형 기업으로 만드는 데 중점을 두고 데이터로 이해하고 예측하며 개인화 된 경험을 창출한다고 하셨는데 실제로 데이터를 어떻게 활용하시나요?

데이터를 얼마나 많이 보유했느냐보다 어떻게 사용하느냐의 문제죠. 데이터를 어떻게 활용하는지 말씀해 주시죠.

기존의 데이터를 퀄트릭스 같읶� 신기술과 어떻게 결합하시나요?

미국 퀄트릭스 본사를 방문한 소감읶�?

앞으로도 함께 배울 기회가 기대되고 파트너십에 감사 드립니다.

H&N – 디지털 세상읶� 인간답게 자연스럽게

�鶹ԭ��, 기업의 불확실성 극복 돕는 새 역량 공개��|��특집 기사

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두 번째 H&N: 지금 이 순간 지금 여기 – Here & Now

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버거킹과 오무라이스

연결하라. 경험을 완성하라.

비즈니스의 미래는 사람이다.

네 갶�짶� 경험을 통합 괶�리하�� QUALTRICS의 XM ��랫폼