사람에 따라서는 행동이나 반응을 쉽게 예측할 수 있는 이들이 있다.

친구나 가족끼리 식당에 갈 때 그 사람이 원하는 음식을 다른 사람이 알아서 주문해주거나 어디를 간다고 말하기 전에 이미 어디를 가고 싶어 하는지 다른 사람들이 짐작한다면 그는 매우 예측 가능한 유형의 사람이라고 할 수 있다.

기업 활동에서도 고객들의 행동이 이처럼 예측 가능하다면 좀 더 쉽고 효과적으로 서비스하고 많은 제품을 추천해 판매할 수 있을 것이다.

다음은 사람의 취향을 드러내도록 유도해 이를 분석해 이전에는 파악하기 어려웠던 사람들의 행태를 예측하는 사례들이다.

사람들은 물건을 사는 것을 단순히 구매 행위로만 생각하지 않는다. 그보다 상품 구매는 구매자 자신을 표현하는 행위이다.

사실적으로도, 또 비유적으로도 그렇지만 사람들은 세상이 알 수 있도록 물건을 통해 자신을 표현하고 감정을 표출한다.

실제 세상에서 사람들은 명확한 정보와 함께 상황, 경험 그리고 스테레오 타입으로 서로를 평가한다.

예를 들어 이피니언스에서는 최첨단 카메라부터 자주 찾는 동네 병원에 이르기까지 온갖 것에 대해 별의 개수로 평가를 실시하고 정보를 공유한다.

이처럼 사람들이 스스로 평가하는 행위 속에 고객의 마음을 읽을 수 있고 더 나아가 그 사람의 행동을 예측할 수 있는 많은 데이터들이 생산된다.

온라인 세상에서 이러한 예상은 점점 더 분명해진다. 소비자들은 이제 정기적으로 웹에 자신이 경험한 내용을 평가해 올린다. 네이버 영화와 음악 코너에 사람들이 올린 리뷰와 평점은 이미 다른 사람들의 선택에 큰 영향을 미치고 있다.

사람들이 자신의 경험을 평가로 남실 때마다 다른 사람들에게 유용한 정보가 제공되지만, 그 자신은 흔적을 남기게 된다.

이런 정보를 활용할 수 있는 기업에는 엄청난 기회가 있다. 그 고객에 대해 다른 기업보다 더 잘 알 수 있으므로 그 고객의 취향을 정밀하게 분석해 특정 상품을 구매할 가능성을 파악할 것이다.***

/ 도움말씀= 빅데이터경영연구소