[목멱칼럼]빅데이터와 Code9

[위성호 신한카드 대표이사] 최근 서울시가 택시가 잘 잡히는 곳을 빅데이터로 분석하겠다는 기사를 본 적이 있다. 서울시가 갖고 있는 택시 승하차 정보와 기상 정보 등의 데이터를 분석해 요일, 시간, 날씨별 최적의 택시 승차 위치를 알려줌으로써 택시 이용객들의 불편을 해소하겠다는 것이다.

서울시의 빅데이터를 통한 정책은 이것이 처음이 아니다. 자정부터 오전 5시까지 운행되는 ‘올빼미버스’는 빅데이터를 통한 성공적인 시정 활동의 대표적 사례로 손꼽힌다. 휴대폰 통화량 통계와 서울시가 보유한 교통 데이터를 활용해 심야버스 노선을 개선한 것인데, 노선도 9개로 늘어나고 일 평균 승객수도 점점 늘어나고 있다고 하니 시민들의 호응을 얻고 있다는 증거라고 생각된다.

이처럼 빅데이터는 기존의 정형 데이터는 물론 사회관계망서비스(SNS)상의 대화, 날씨 등 이른바 비정형 데이터까지 분석 대상으로 삼아 의미 있는 결과물을 도출해내는 것을 말한다. 컴퓨터를 활용한 분석 능력의 향상, 디지털 기반 정보의 폭발적인 증가 등을 바탕으로 최근 들어 주목 받고 있는 사업이다.

빅데이터는 서울시 사례처럼 지방자치단체나 정부 부처는 물론 민간 등 여러 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 지난 번 정부가 발표한 ‘13대 미래성장동력’ 항목에 빅데이터가 포함된 만큼 정부 차원에서도 빅데이터 분석을 통한 활발한 정책 수립이 진행될 것으로 예상된다.

민간 분야에서 빅데이터 경영이 주목 받고 있는 이유는 기업이 이를 통해 고객에게 추가적인 혜택을 제공한다면 고객은 삶의 질을 향상하는 데에 도움이 될 수 있고 기업의 본업도 강화할 수 있다는 것에 기인한다. 빅데이터를 활용할 수 있는 민간 분야는 통신, 유통 등 다양하지만 그 중에서도 신용카드업은 고객의 소비 이력이 축적된다는 면에서 가장 주목을 받고 있고, 실제로 국내 카드업계도 빅데이터 분석을 통해 고객에게 혜택을 되돌려 주기 위한 움직임을 본격화하고 있다.

신한카드는 최근 이러한 빅데이터 경영의 일환으로 고객들의 소비 행태 분석을 바탕으로 한 새로운 상품 개발 체계인 ‘Code9’을 발표한 바 있다.빅데이터의 특징은 바로 원인보다는 결과에 더 가중을 둔다는 것이다. 예를 들어 앞의 택시 문제를 생각해 보자. 만약 서울시의 빅데이터 분석 결과 밤 11시에는 사람들이 택시를 잡기 위해 을지로입구역에 모이는데, 빈 택시들은 얼마 떨어지지 않은 덕수궁 앞에서 손님을 기다리고 있다면 그 이유는 뭘까?

지금까지 오랜 세월 동안 인류는 어떤 현상을 발견하면 원인이 무엇인지에 대한 궁금증을 풀기 위해 노력했다. 하지만 빅데이터는 그렇지 않다. 택시가 왜 그 시각에 덕수궁 앞에 모여 있는지 원인이 분명 있겠지만 그것보다는 거기에 가면 택시를 쉽게 잡을 수 있다는 결과가 더 중요하다는 것이다.

신한카드 Code9을 사례로 보면 어떤 고객은 A가맹점에서, 다른 고객은 B가맹점에서 카드를 많이 사용한다. 그 원인 해석도 중요하지만 그것보다는 특정 가맹점과 업종을 자주 찾는 고객들의 소비 행태를 빅데이터로 해석함으로써 그 취향에 맞는 서비스 개발을 통해 고객의 니즈를 충족시키는 것이 더 중요하다는 것이다. 빅데이터를 활용한 상품은 고객에게 가장 알맞는 상품을 추천함으로써 고객들에게 실질적인 혜택을 돌려주는 효과가 있다.