빅데이터와 커머스의 만남

빅데이터와 커머스의 만남이

시장을 견인하다

데이터 커머스

데이터 커머스는 빅데이터 분석을 통한 맞춤형 상품 제공으로 구매를 유도 하는 것을 말한다. 처음에는 단순 상품 추천으로 시작했지만 이제는 개인 라이프스타일에 맞추어 단말, 시간대, 콘텐츠 별로 상품을 추천하고 기업과 연결하는 중개 플랫폼으로 진화했다. 최근에는 빅데이터를 활용한 맞춤형 렌탈도 등장하고 있는 상황이다.

상품과 소비자를 연결 서비스 데이터 커머스

데이터 커머스는 공공 데이터 및 고객들의 통신, 금융, 미디 어, 위치 데이터, 각종 제휴를 통한 데이터 등을 활용해 상품과 소비자를 연결해 주는 일종의 큐레이션 서비스이다. 과거에는 전문가들이 자신의 지식과 경험을 활용하여 제품을 추천했다면 이제는 빅데이터 분석을 통해 더 정확한 추천으로 소비자들에게 맞춤형 서비스를 제공한다. 최근에는 불 필요한 지출을 줄이고 필요한 때 필요한 만큼 빌려 쓰는 공유형 스마트 렌탈이 부상하면서 빅데이터를 활용한 1인 가구 중심의 맞춤형 렌탈도 활기를 띄고 있다. 앞으로는 데이터 커머스와 인공지능을 결합하여 말 한마디로 검색, 주문, 결제까지 한 번에 서비스가 가능할 것으로 예상하고 있다.

정보 과잉 시대에 등장한 소비자 맞춤형 서비스

빅데이터가 최근 주목 받는 분야는 커머스 분야인데, 이는 인터넷의 발달과도 연관돼 있다. 1996년 인터넷 쇼핑몰이 첫 등장하고 1999년에 초고속 인터넷인 ADSL이 등장하면서 인터넷 쇼핑몰은 폭발적으로 성장했다. 2009년 스마트폰의 도입은 모바일 쇼핑 시장을 급성장 시켰는데, 이러한 인터넷과 모바일의 발달은 정보 과잉 현상을 불러 일으켰다. 쉴새없이 쏟아지는 엄청난 정보들에 소비자들은 극심한 구매 결정 장애를 겪게 되었고, 정보 검색을 통한 저가 상품에 대한 신뢰도 문제가 발생하기도 했다.

이 때문에 오히려 소비자들이 상품을 검색하고 구매하는데 소요되는 시 간과 비용은 예전보다 더욱 증가하고 있는 상황이다. 이런 상황에서 빅데이터를 활용한 커머스 시장은 새로운 돌파구로 작용하게 되었다. 데이터에 기반한 맞춤형 커머스로 인해 소비자들의 검색 및 구매가 더욱 편리해진 것이다.

스마트폰의 발달로 인해 2013년 6.5조 원이었던 모바일 커머스 시장은 2015년 24.5조 원으로 급성장하였다. 2020년에는 약 66조원 규모로 커질 것으로 예상하고 있으며 전체 온라인 커머스 시장이 106조 원에 달할 것으로 전망된다.

빅데이터를 활용해 소비자에게 단순히 추천만 하는 것은 기업에게 의미가 없다. 상품 추천에서 그치는 것이 아니라 구매로까지 이어져야하기 때문이다. 이 때문에 구매 이력이나 상품 정보 외에도 인구통계학 데이터, 결제 통계 데이터, 방송 시청 데이터 등 다양한 카테고리의 데이터가 필요 하다. 수백 개의 데이터를 정밀 분석하여 개인의 라이프 스타일, 상품 DB와 매칭시켜 자신에게 맞는 상품을 모바일과 TV에서 편리하게 찾아보고 쇼핑을 유도하는 것이 데이터 커머스의 핵심이다.

빅데이터를 활용한 다양한 커머스 사업들

해외에서도 빅데이터 기반의 커머스 서비스가 등장해 소비자 들을 공략하고 있다. 빅데이터 분석을 통한 맞춤형 쇼핑몰 스티치픽스(Stitch Fix)는 상품 판매 외에 회원들의 취향과 신체 치수에 맞춰 정기적으로 의류와 액세서리를 배송한다. 고객들은 신체사이즈, 키 등의 프로필을 작성한 후 피하고 싶은 무

늬와 액세서리, 선호가격대를 선택한다. 회사는 이 데이터를 모아 스타일 전문가들의 회의를 거쳐 패션 아이템을 선별하여 배송하고 착용 팁도 보낸다. 일본 최대 화장품 정보 사이트 ‘Hapicana’는 보유하고 있는 5만장의 얼굴 이미지 데이터를 토대로 사이트에 방문한 고객의 얼굴 사진을 판단하여 그에 맞는 화장법과 화장품을 추천한다.

빅데이터를 활용한 위치 기반 서비스도 인기다. 모바일 게임 포켓몬고의 열풍으로 촉발된 위치기반 AR서비스가 대표적인 예이다. 알리바바 역시 광군제 행사에서 자사 쇼핑몰 사이트 티몰의 고양이 캐릭터 ‘천묘(天猫)’를 사냥하는 위치기반 AR 게임을 선보였는데, 특정 위치에서 나오는 고양이를 잡으면 티몰에 입점한 브랜드의 상품과 할인쿠폰이 제공됐다.

불필요한 지출을 줄이고 개인의 만족을 높이는 소비 성향을 반영해 필요한 때 필요한 만큼만 빌려 쓰는 공유형 스마트 렌탈 서비스도 인기다. 여기에 빅데이터가 결합되면서 맞춤 형 렌탈 서비스가 등장했는데, 대표적으로 여성의류 렌탈 서비스 ‘Rent the Runway’의 사례를 들 수 있다. Rent the Runway는 의류 및 액세서리 등 총 10만 개 이상의 상품을 보유하고 300명 이상의 디자이너와 파트너십을 맺어 고가의 의류를 저렴한 비용으로 조달한다. 이 업체는 의류 선택에 고민하는 고객을 효과적으로 서포트 한다는 점인데, 고객 신체 정보와 실착용 이미지 데이터를 분석하여 고객에게 가장 적합한 의류를 고를 수 있도록 정보를 제공한다. 빅데이터를 활용한 렌탈 O2O 플랫폼도 등장했다. 판매자의 상품 및 렌탈 조건별 자동 견적 기능을 제공하고 렌탈 수요 빅데이터를 활용한 트렌드 분석으로 다양한 마케팅 서비스도 제공한다.