2024년 데이터 비즈니스 트렌드: 데이터로 새로운 취향을 디자인하다

1. 데이터로 디자인된 맞춤형 경험

데이터의 역할이 더욱 확장되면서, 우리의 취향은 더 세밀하게 읽히고 디자인되고 있습니다. 우리가 검색하고 구매하는 모든 것은 데이터로 기록되며, 이 데이터는 기업들에게 소중한 인사이트를 제공합니다. 더욱 중요한 것은 많은 기업들이 데이터를 활용하여 사용자 개개인의 취향을 예측하고 맞춤형 경험을 제공하고 있다는 것입니다.

기업들은 다양한 알고리즘을 활용하여 사용자의 취향을 세밀하게 파악합니다. 예를 들어, CNN의 알고리즘은 콘텐츠의 시각적 특징을 추출하고, 소셜 정보와 영향력을 계산하여 제품 추천의 정확도를 높입니다. 그리고 대규모 언어모델은 대용량 텍스트 데이터를 학습하여 문장의 구조, 문법, 어휘, 의미를 이해합니다. 이를 통해 사용자의 표면적인 취향뿐만 아니라 숨은 의미와 생각까지 파악할 수 있습니다.

데이터 비즈니스는 이러한 개인 취향을 반영하고 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 방향으로 진화하고 있습니다. 예를 들어, 네이버는 AiTEMS 기술과 초거대 AI 하이퍼클로바를 결합하여 과거의 구매평이나 찜 수에 의존하는 것이 아니라 개인의 취향, 선호도, 맥락을 고려한 상품 추천을 제공합니다.

글로벌 OTT 서비스인 넷플릭스는 “마이 넷플릭스” 기능을 도입하여 사용자의 취향에 따라 맞춤형 콘텐츠를 추천하는데, 사용자가 더 많은 정보를 입력하거나 선호 표시를 더 자주 하면 할수록 추천이 더 정교해집니다.

핀란드의 OTT 서비스인 ‘위엘에 아레나‘는 개별 사용자에게 맞춤형 섬네일 이미지를 제공하고, 개인화된 메인 화면을 만들어 사용자 경험을 최적화합니다. 이를 통해 사용자의 취향과 선호도를 정확하게 파악하고 이를 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다.

이러한 데이터 기반의 취향 예측과 맞춤형 경험은 데이터 비즈니스의 미래를 형성하고 있으며, 사용자들에게는 더욱 개인화된 서비스를 제공하는 데 기여하고 있습니다. 우리의 취향은 이미 기업들에게 읽혀지고, 이를 바탕으로 미래의 새로운 경험이 디자인되고 있습니다.

2. 함께 소통하며 창조하는 맞춤형 경험 비즈니스

개인의 취향을 이해하고 맞춤형 서비스를 제공하는 것 뿐만 아니라, 비슷한 취향을 가진 사람들끼리 모여 커뮤니티를 형성하는 것은 현대 비즈니스의 중요한 측면 중 하나입니다. 이러한 커뮤니티에서 사용자들은 자연스럽게 서로 교류하고 정보를 공유하며, 데이터는 계속해서 쌓여갑니다.

이렇게 유대관계가 형성되면 브랜드와 소비자 간의 경험이 쌓이며, 사용자들은 ‘찐팬’이 될 수 있습니다. 브랜드가 이미 제품을 출시한 경우라면, 이러한 커뮤니티가 충성도를 더 높일 수 있으며, 새로운 제품을 개발할 때도 커뮤니티의 댓글과 이야기에서 멋진 힌트를 얻을 수 있습니다.

2023년에 삼성전자가 글로벌 서비스로 출시한 ‘삼성 푸드’ 플랫폼은 이러한 개념을 적극적으로 채택한 사례 중 하나입니다. 이 푸드 플랫폼은 식단 계획부터 식재료 관리, 맞춤형 레시피까지 다양한 기능을 제공하며, 사용자들에게 16만 개 이상의 레시피를 제공합니다. 이 플랫폼은 단순한 레시피 전송 이상의 가치를 제공하기 위해 ‘커뮤니티화’되었습니다.

이렇게 사용자들은 자신이 만든 레시피에 대한 의견을 다른 사용자와 공유하고 소통할 수 있습니다. 이러한 커뮤니티 기능은 사용자들이 서로의 의견을 듣고 새로운 아이디어를 공유하는 데 도움을 주며, 취향과 요구사항을 더욱 정확하게 이해하는 데도 도움을 줍니다. 이러한 방식으로 맞춤형 취향 설계를 넘어 커뮤니티에서 함께 소통하며 창조하는 비즈니스 모델은 2024년에도 계속해서 진화할 것으로 전망됩니다.

새로운 아이디어와 경험을 만들어내며 사용자들과 함께 성장하는 이런 커뮤니티 형태의 비즈니스 모델은 고객과 브랜드 간의 관계를 더욱 강화시키고, 혁신적인 제품 및 서비스를 개발하는 데 기여할 것입니다.

3. 개인화된 쇼핑 경험으로 추천에서 구매까지 한 번에

고객 취향을 파악하고 개인화된 서비스를 제공하는 방식에 더해, 번거로운 구매 프로세스를 한 번에 해결하는 비즈니스 모델도 떠오르고 있습니다. 의식주와 여가생활 영역에서 맞춤형 서비스를 구독까지 통합하여 제공하는 이러한 방식은 사용자들의 편의를 극대화하고 쇼핑 경험을 혁신하고 있습니다.

미국의 식료품 배송 기업, 인스타카트는 이러한 개념을 획기적으로 실현하고 있습니다. 2023년 6월부터 인스타카트는 레시피 추천과 필요한 재료를 한 번에 구매할 수 있는 서비스를 시작했습니다. 챗GPT 기술을 활용하여 추천 요리법을 제공하며, 75,000개가 넘는 방대한 데이터를 기반으로 사용자들은 언제든지 원하는 음식이나 레시피를 질문하고 필요한 식재료를 주문할 수 있습니다.

국내에서도 풀무원은 2023년 9월부터 개인 맞춤형 건강기능식품 구독 서비스와 식단 제공 서비스를 통합한 AI 영양진단 서비스 ‘디자인밀’을 선보였습니다. 이 서비스는 개인의 식이 섭취 패턴, 식생활 행동 등의 데이터를 기반으로 맞춤형 식단과 건강기능식품을 추천합니다.

직접 설문을 통해 본인의 영양 상태를 확인하고, 건강검진 데이터를 연동할 수도 있습니다. 이 데이터를 바탕으로 현 상황에 대한 진단을 제공하며, 사용자에게는 개인화된 식단과 건강기능식품을 제안합니다. 이렇게 데이터를 활용하여 평소에 야채를 적게 먹는 사람에게는 매끼 샐러드를 제공하고, 특정 질환이 있는 사람에게는 적절한 식단을 구독 서비스로 제공합니다.

이러한 개인화된 추천과 구매 경험은 사용자들이 편리하게 원하는 제품을 찾고 구매하는 데 도움을 주며, 관련 비즈니스에서는 사용자들의 취향을 더욱 정확하게 이해하고 서비스를 개선하는 데 활용합니다. 이러한 혁신적인 서비스는 고객과 기업 간의 관계를 강화하고 쇼핑 경험을 한 단계 높여줍니다. 앞으로도 추천을 통해 구매까지 한 번에 쉽게 이루어질 수 있는 비즈니스 모델이 계속해서 성장할 것으로 기대됩니다.

4. 기업들의 데이터 생태계 구축 노력

기업 간의 데이터 동맹은 현대 비즈니스 환경에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 해외에서는 이미 2020년부터 독일의 BMW, SAP, 지멘스, 로버트 보쉬 등의 업체가 ‘Catena -X’라는 이름의 데이터 공유 동맹을 맺어 협력하며 물류 프로세스나 CO2 배출량 감소와 같은 분야에서 데이터를 교환하며 효율적으로 대응하는 방법을 모색하고 있습니다.

비즈니스 문제를 해결하기 위해서도 데이터 동맹이 진행되고 있습니다. 스페인 은행 BBVA, Banco Santander, CaixaBank는 금융사기를 해결하기 위해 데이터 협력을 추진하고 있으며, 카드 결제, 온라인 사기 결제 방지, 정보 공유, 데이터 교환을 위한 플랫폼 개발에 힘을 합치고 있습니다.

국내에서도 데이터 동맹이 점차 활발해지고 있으며, 새로운 서비스나 비즈니스를 위해 서로 다른 분야의 데이터를 융합하는 것이 필수적입니다. 2020년 ‘데이터 3법 개정’ 이후 민간 데이터 활용을 위한 정책이 마련되었습니다.

2021년부터는 신한카드, SK텔레콤, KCB가 국내 최초의 민간 데이터 댐 ‘그랜 데이터’를 주도하며 데이터 동맹을 구축했습니다. 최근에는 삼성카드가 네이버 클라우드, CJ올리브네트웍스, NICE평가정보와 ‘데이터 얼라이언스’ 업무 협약을 맺었습니다.

이를 통해 카드사의 결제 및 소비 데이터, 네이버 클라우드의 검색과 관심사 정보, CJ올리브네트웍스의 물류 데이터, NICE평가정보의 신용 및 소득 정보 등이 융합될 수 있는 기반이 마련되었습니다. 데이터 동맹을 통해 데이터 간의 가명 결합을 활용하여 새로운 부가 수익을 창출하고, 융합 데이터 및 인사이트 리포트를 생성하는 가능성이 열린 것입니다.

데이터 생태계를 구축하는 노력은 미래의 비즈니스 모델을 혁신하고 새로운 가치를 창출하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

5. 생성형 AI로 격변하고 있는 비즈니스 세계

인공지능 기술은 최근 몇 년 동안 큰 변화를 겪었으며, 그 중에서도 가장 큰 영향력을 보여주고 있는 것은 ‘생성형 AI’입니다. 이러한 생성형 AI는 인간의 창작 영역까지 진입하여 산업계에 혁신을 불러일으키고 있습니다. 일부 보도에 따르면 생성형 AI의 연간 영향력은 약 6조 달러에서 8조 달러로 증가하고 있다고 합니다.

생성형 AI 모델의 발전으로 사용 횟수나 사용량에 따른 라이선스 비즈니스 모델 및 서비스 판매 시 부과하는 수수료 모델 등이 등장하고 있습니다. 예를 들어, 챗GPT나 미드저니는 사용자에게 월/연 단위의 구독료를 받는 방식으로 수익을 창출하고 있습니다.

뿐만 아니라, 생성형 AI 모델을 기반으로 한 새로운 제품 및 서비스가 개발되고 있습니다. 이러한 AI는 기존에는 사람이 수행했던 작업을 대체하고 채팅 상담, 단순 반복 작업을 수행하는 챗봇, 가상비서, 콘텐츠 생성 도구 등을 판매할 수 있게 되었습니다.

예를 들어, 신차 및 중고차 쇼핑 플랫폼인 ‘CarGurus’는 챗GPT를 도입하여 사용자의 쇼핑 경험을 향상시키고 있습니다. 이렇게 생성형 AI 모델이 발전함에 따라 기업과 개인 모두에게 판매 가능한 제품과 서비스가 계속해서 늘어날 것으로 예상됩니다. 생성형 AI 모델을 개발한 회사들은 각 서비스 회사에 모델을 제공하고 명령어 사용 횟수나 기간 등에 따라 비용을 부과하는 방식으로 비즈니스를 확장하고 있습니다.

또한 생성형 AI가 생성한 창작물을 판매하는 비즈니스 모델도 커질 것으로 예상됩니다. 현재 저작권 문제로 인해 나라와 플랫폼마다 다른 정책을 적용하고 있지만, 기술의 변화에 따라 제도 역시 변화할 가능성이 있습니다.

예를 들어, 생성형 AI 모델인 ‘달리‘은 사용자에게 생성된 이미지를 상업적으로 이용할 수 있는 권한을 부여하고 있습니다. 이러한 정책 변화로 인해 생성형 AI로 만든 창작물을 판매하는 비즈니스 모델이 성장할 것으로 예상됩니다. Adobe Stock과 드림스타임은 이미 생성형 이미지 판매를 허용하겠다고 발표했으며, 스톡 이미지 판매 사이트들 역시 정책의 변화를 받아들일 것으로 보입니다.

6. 착한 비즈니스가 주목받는 시대

인공지능 기술이 급속도로 발전함에 따라, 대규모 언어모델은 콘텐츠 인식, 요약, 예측, 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 특히 2023년 하반기부터는 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 강력한 모델들이 등장하면서, AI의 활용 범위는 더욱 확장되고 있습니다.

그러나 이러한 큰 변화와 함께, 잘못된 데이터 입력 또는 잘못된 라벨링으로 인해 부정확한 결과가 발생할 수 있다는 문제도 동반하고 있습니다. 예를 들어, 애플 페이의 경우 편견된 데이터로 인해 여성이 남성보다 신용점수는 더 높지만 신용한도가 작은 문제가 발생한 바 있습니다.

또한, 페이스북과 메타 같은 대형 기업은 광고 타깃팅을 위해 인종, 성별, 종교 등에 따라 광고를 표시하는 알고리즘을 사용했던 과거, 인종 차별 이슈로 논란이 불거진 적이 있습니다. 이러한 사례로 보아 데이터를 토대로 한 맞춤형 서비스가 소외 및 차별을 초래할 수 있다는 문제가 부각되고 있습니다.

이러한 상황에서, 차별에 대응하기 위해 데이터의 정제와 알고리즘의 개선이 필요하다는 것이 분명해졌습니다. 데이터는 비즈니스 기회를 창출할 수 있지만, 동시에 편향을 초래할 수 있습니다. 그래서 앞으로는 인종, 교육, 성별 등 민감한 주제와 관련된 데이터를 정확하게 분석하고, 편향을 제거하는 기술이 더욱 중요해질 것으로 예상됩니다. 착한 비즈니스의 미션은 이러한 문제를 해결하고 더 공정하고 평등한 세상을 만들기 위해 노력할 것입니다.

마치며

2024년 데이터 비즈니스 트렌드를 살펴보면, 개인의 흔적과 독립적인 취향을 더욱 집요하게 파악하고 이를 비즈니스로 활용하는 중요성이 강조됩니다. 이제는 온전한 한 사람의 취향과 성격, 흥미, 관심사를 복합적으로 이해하고 이를 토대로 맞춤형 서비스와 제품을 제공하는 것이 핵심입니다.

과거에는 문자 데이터를 기반으로 한 단편적인 취향 분석이 주를 이뤘지만, 이제는 영상, 사진, 목소리 등 다양한 데이터 유형을 활용하여 취향을 분석하고 이를 결과로 제공하는 방향으로 발전하고 있습니다. 또한 데이터 수집 기기의 증가와 기업 간 데이터 동맹을 통해 다양한 데이터가 수집되고 있으며, 이로 인해 시공간의 제약 없이 상황에 맞춰 구매할 수 있는 더욱 촘촘한 비즈니스 설계가 늘어나고 있습니다.

이러한 트렌드는 데이터 비즈니스가 더욱 개인 중심으로 진화하고, 소비자와의 연결을 강화하며 더 나은 사용자 경험을 제공하는 방향으로 나아갈 것으로 기대됩니다. 데이터 분석과 트렌드에 민감한 비즈니스들은 이러한 변화에 발맞추어 새로운 기회를 모색하고 성공을 거두리라 기대됩니다.