빅데이터 비즈니스 모델 유형

빅데이터 비즈니스 모델 유형

빅데이터 비즈니스 모델

광고기반 모델(advertising-Based Model)

광고기반 모델은 빅데이터를 수립하고 분석하여 타깃 대상의 광고를 제공하는 모델입니다. 이 모델은 정보 기술이 발전함에 따라 인터넷 전장상거래, 모바일 웹 사용 등이 늘어나면서,  광고주는 소비자의 관심사나 취향 등을 파악하기 위한 방법으로 빅데이터를 활용하게 되었습니다. 광고기반 모델은 사용자 정보를 분석해서 광고 업체가 제공하는 제품이나 서비스와 연관성이 높은 광고를 보여줍니다. 이를 위해서는 다음과 같은 방법이 사용됩니다.

1. 검색엔진 최적화(SEO)

검색엔진 최적화(SEO)는 검색 엔진에서 웹 사이트를 검색하여 결과 페이지(SERP)에서 상위에 노출될 수 있도록 콘텐츠 및 웹사이트 구성 등을 최적화하는 것입니다. 빅데이터를 이용해 검색 엔진 최적화를 하는 것은 검색에 대한 검색어에 대한 검색량, 검색어 경쟁도, 사용자 검색 행동 등을 파악하여 검색 결과에 대한 노출 정책을 설정하고 이에 따라 웹사이트를 최적화하는 것입니다. 빅데이터를 활용해 검색 엔진 최적화를 하면, 예를 들어 특정 키워드에 대한 구글 검색 결과 상위에 노출될 수 있는 최적의 메타태크, 인덱싱 구조 등을 찾아낼 수 있습니다. 이를 통해 사용자들의 관심사에 맞는 콘텐츠를 제공하고, 구글 등의 검색 엔진에서 더 높은 순위에 노출됨으로써 클릭률 및 수익 증대를 기대할 수 있습니다. 검색엔진의 최적화율 빅데이터를 활용할 경우, 검색 결과에 충족하는 웹사이트를 제공함을 통해 서비스 이용자의 만족도를 높이고, 제품 또는 서비스의 구매율을 상승시킬 수 있습니다. 이러한 SEO 전략을 기반으로 타깃 고객유치 및 마케팅 전략을 구축할 수 있습니다.

2. 타켓 광고팅(Target Advertising) 

빅데이터 비즈니스 타깃 광고팅은 대상 고객들의 관심사, 검색어, 소비 패턴, 저주지, 나이, 성별 등의 정보를 수집하고 분석하여 정확한 타켓팅 광고를 제공하는 비즈니스 모델입니다. 기존의 광고는 넓은 대상층에게 노출되어야만 하고, 효과적인 마케팅을 위해서는 많은 예산과 시간이 필요했습니다. 반면에 빅데이터 비즈니스 타켓 광고팅은 고객의 성향과 취향을 데이터로 수집하여 이를 분석하여, 정확한 광고 대상을 찾고 이에 맞춰 광고를 제공하는 것입니다. 예를 들어, 특정 제품을 구매하는데 소비하는 예산이 많은 20~30대 대상 고객을 찾고자 한다면, 해당 연령층의 소비 패턴을 분석하여 이에 맞는 광고를 제공할 수 있습니다. 중요한 것은 빅데이터 분석을 통해 대상 고객의 데이터를 수집하는 것입니다. 이와같은 방식으로 타켓 광고팅은 소비자에게 더욱 정확하고 맞춤화돤 광고를 제공할 수 있고, 광고주는 예산을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이것은 또한 소비자와 광고주 간에 긍정적인 관계를 만들어주어 더 나은 고객경험을 제공할 수 있습니다. 빅데이터 비즈니스 타켓 광고팅은 기존의 광고 시장에 새로운 전략과 방식을 제공하고 있으며, 더욱 발전할 가능성이 높은 분야입니다.

3. 비즈니스 인텔리전스(Business intelligence)

빅데이터 비즈니스 인텔리전스(Big Data Business Intelligence)는 기업이 보유한 대규모 데이터를 수집, 분석하여 업무 효율성을 높이고, 의사 결정에 활용하기 위한 기술입니다. 빅데이터는 기존의 데이터보다 대량, 다양성, 속도, 가치가 높은 데이터를 말합니다. 이렇나 데이터는 센서, 소셜 미디어, 비디오 등 다양한 출처에서 수집됩니다. 빅데이터 비즈니스 인텔리전스는 이러한 데이터를 수집하고 분석하여 기업의 의사 결정을 지원합니다. 빅데이터 비즈니스 인텔리전스는 다음과 같은 기술이 사용됩니다.

① 데이터 웨어하우스 : 대규모 데이터 저장을 위한 데이터베이스입니다. 기업이 보유한 모든 데이터를 저장하고, 빠르게 검색할 수 있습니다.

② 데이터 마이닝 : 대규모의 데이터로부터 패턴이 이나 통계적으로 분석을 수행합니다. 이를 통해 기업은 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.

③ 비즈니스 인텔리전수 도구 : 다양한 시각화 기술을 활용하여 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현합니다. 이를 통해 기업은 쉽고 빠르게 데이터에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

④ 머신 러닝 : 기계학습 알고리즘을 사용하여 대규모 데이터로부터 예측 모델을 생성합니다. 이를 통해 기업은 예측 범과를 토대로 의사결정을  내릴 수 있습니다.

빅데이터 비즈니스 인텔리전스를 활용하면 기업은 빅데이터를 통해 속도와 효율성을 높이며, 신뢰성이 높은 의사 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

 

유통기반 모델(Distrbution based model)

빅데이터 비즈니스 유통기반 모델은 빅데이터 기술을 활용한 유통 산업의 업무 프로세스 개선 및 진화를 지원하기 위한 모델입니다. 유통 업계에서의 빅데이터는 매장별 판매 현황, 고객 구매 패턴 등의 데이터를 통해 매출을 높일 수 있는 정보를 제공합니다. 이를 바탕으로 빅데이터 비즈니스 유통기반 모델은 다음과 같은 기능을 가지고 있습니다. 

1. 빅데이터 수집 : 유입되는 대량의 데이터를 수집하여 저장, 분석할 수 있도록 하는 기능입니다. 제품 판매 데이터와 함께 물류 데이터와 결재 정보 등 다양한 정보를 수집하여 종합적인 분석이 가능합니다.

① POS 시스템 데이터 수집 : 매장에서 발생하는 로그 데이터를 수집합니다. POS시스템은 제품명, 판매 시간, 판매량, 가격 등의 정보를 수집합니다.

② 로그 데이터 수집 : 온라인상에서 발생하는 로그 데이터를 수집합니다. 이메일, 웹사이트, 모바일 애플리케이션 등을 통해 발생하는 로그 데이터를 수집하며, 이를 통해 고객의 행동 패턴을 분석합니다.

③ 물류 데이터 수집 : 물류 데이터는 생산부터 유통까지 제품의 이동 경로와 로그를 수집합니다. 물류 데이터는 이를 통해 재고 관리와 물류 프로세스를 개선하는 데 활용됩니다.

④ 고객 데이터 수집 : 매장에서는 고객의 구매 내역을 수집합니다. 이는 고객 선호도, 구매 경로, 구매 주기 등을 분석하여 타깃 마케팅을 하기 위해서 사용됩니다.

⑤ 외부 데이터 수집 : 뉴스, 날씨, 소셜 미디어와 같은 외부 데이터는 빅데이터 분석을 위해 수집됩니다. 이를 통해 제조사들은 유행하는 제품들의 트렌드를 파악하고 이를 반영한 제품을 출시하는 전략을 세울 수 있습니다.

2. 데이터 분석 : 수집된 데이터를 분석하여 판매 동향, 고객 선호도 등 유용한 정보를 추출하는 기능입니다. 고객들의 구매 패턴, 지역별 선호 제품 등을 분석하여 매출 향상을 위한 방안을 도출할 수 있습니다.

① 패턴 분석 : 수집된 데이터를 기반으로 고객의 구매 패턴, 구매 경로, 구매 주기 등을 분석합니다. 이를 통해 제품 추천, 타켓 마케팅, 세일즈 전략 등을 수립합니다.

② 예측 분석 : 고객의 행동패턴과 외부 데이터를 기반으로 다양한 요인을 고려해 판매량을 예측합니다. 이를 통해 생산 계획, 재고 관리, 마케팅 전략 등을 최적화합니다.

③ 비즈니스 인텔리전스 : 수집된 데이터를 시각화하여 판매 현황, 재고 상황, 고객 선호도 등을 파악합니다. 이를 통해 실시간으로 경험 결정을 내리고 비즈니스 프로세스를 개선합니다.

④ 감성 분석 : 소셜 미디어와 같은 외부 데이터를 수집하여 감성 분석을 수행합니다. 이를 통해 제품과 서비스에 대한 고객의 평가 및 피드백을 파악하고 이를 개선하는 방향으로 전략을 수립합니다.

위와 같은 데이터 분석을 통해 빅데이터 비즈니스 유통기반 모델에서는 고객 만족도를 높이고 비즈니스 프로세스를 최적화하여 생산성을 향상하는 데 중점을 두고 있습니다.

 

3. 예측 및 의사결정

① 예측 : 데이터 분석을 통해 판매량 재고, 고객구매를 경로 등을 예측합니다. 이를 통해 생산 계획, 재고 관리, 마케팅 전략 등을 최적화하고 비즈니스 성과를 향상합니다.

② 의사결정 : 수집한 데이터를 분석하여 고객의 니즈와 프리퍼런스를 파악하고 제품 및 서비스를 최적화합니다. 또한, 경영 데이터를 분석하여 생산성을 향상하는 등의 의사결정을 내리며 비즈니스 전략을 수립합니다. 

이러한 예측과 의사결정을 바탕으로 빅데이터 비즈니스 유통기반 모델은 고객 만족도를 높이고 비즈니스 프로세스를 최적화하여 생산성을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 또한, 실시간으로 데이터를 수집, 분석하여 의사결정을 내리므로 경쟁 우위를 유지하고 적극적으로 시장 변화에 대응할 수 있는 역량을 확보하기도 합니다.

4. 마케팅 지원 

빅데이터 비즈니스 유통기반 모델은 마케팅에 대한 지원 역시 중요한 역할을 합니다. 예측 분석과 데이터 분석 기술을 활용하여 고객의 니즈와 기호를 파악하고 이를 바탕으로 타깃 마케팅을 구성함으로써 마케팅 대상을 정확히 파악하고 필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 빅데이터 분석을 통해 고객의 구매 이력과 평가, 고객의 인플루엔서 매칭 및 소셜 미디어 분석 등을 수행해 마케팅 전략 구성에 있어서 매우 유용한 정보를 제공합니다. 이를 바탕으로 구체적인 마케팅 대책을 수립하고 실행합니다.

그리고, 종합적인 데이터 분석과 비즈니스 프로세스를 바탕으로 추가적인 효율성을 추구함으로써 마케팅 효율을 높일 수 있습니다. 이것은 결국 마케팅 예산에 대한 투자 효과를 높여주는 역할을 합니다. 따라서, 빅데이터 분석과 마케팅 전략의 연결은 빅데이터 비즈니스 유통기반 모델에서는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 이를 통해 기업은 보다 효율적인 마케팅 전략을 수립할 수 있으며, 이를 통해 비즈니스 서장을 이룰 수 있습니다.

 

서비스기반 모델(Service Based Model)

빅데이터 비즈니스 서비스기반 모델은 기업이 보유한 대규모 데이터를 분석하고 가치를 추출해 비즈니스 서비스를 제공하는 모델입니다. 이 모델은 다양한 산업 분야에서 적용되며, 고객 패턴 분석, 예측 분석, 금융 리스크 관리, 인사 관리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 모델은 다음과 같은 구성요소로 이루어집니다.

첫째, 데이터 수집 및 처리 : 기업이 보유한 대규모 데이터를 수집하고 정제, 분석하는 과정

둘째, 분석 및 예측 : 수집한 데이터를 기반으로 분석 및 예측 모델을 구축하여 예측 결과를 제공하는 과정

셋째, 서비스 제공 : 분석 및 예측 결과를 바탕으로 고객에게 보다 정확하고 효율적인 서비스를 제공하는 과정

기업은 이러한 과정을 통해 다양한 비즈니스 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들면, 금융 기관에서는 부동산 가격 예측, 대출 리스크 분석 등 금융 서비스에 활용됩니다. 또한 유통 산업에서는 고객 구매 패턴 분석, 재고 예측 등을 통해 보다 효율적인 유통 서비스를 제공할 수 있습니다. 빅데이터 비즈니스 서비스기반 모델은 다양한 산업 분야에서 활용되며, 수집된 데이터의 가치를 최대한으로 끌어내어 맞춤형 서비스를 제공함으로써 기업의 경쟁력을 높일 수 있는 중요한 비즈니스 모델입니다.

 

제조기반 모델(Manufacturing Based Model)

빅데이터 비즈니스 제조기반 모델은 제조산업에서 빅데이터를 수집, 분석하여 제품의 생산성, 품질 개선, 유지 보수 등 다양한 측면에서 활용하는 모델입니다. 이 모델은 제조산업에서 불확실한 요소를 줄이고 생산성을 높이기 위해 새로운 기술과 전략을 탐색하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 모델은 다음과 같은 구성요소로 이루어집니다. 

첫째, 센서 데이터 수집 : 제조 라인에서 센서를 통해 얻어지는 데이터를 실시간으로 수집합니다.

둘째, 데이터 분석 : 수집한 데이터를 분석하여 불량들을 줄이거나 성능 개선 등 생산성 향상에 도움이 되는 정보를 도출합니다. 

셋째, 유지 보수 : 제조설비의 상태와 이력 데이터를 기반으로 유지 보수를 예측하고 수행가능성을 높입니다.

넷째, 자동화 : 생산 라인의 자동화를 통해 자동으로 데이터를 수집, 분석, 변환하여 생산성과 수익성을 높입니다.

이 모델은 제조업체가 제품 개발 및 생산과정에서 빅데이터를 활용함으로써, 제품의 생산성과 품질 개선, 재고 관리, 고객 만족도 향상 등을 달성할 수 있습니다. 또한, 지능형 제조시스템을 구축하여 생산성과 생산 효율성을 높여 제조 비용을 줄이는 데도 중요한 역할을 합니다. 따라서, 제조 기업들은 적극적으로 빅데이터 기술을 도입하고 빅데이터 비즈니스 제조기반 모데러을 적용함으로써, 제조 프로세스를 최적화하고 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

 

미디어기반 모델(Media-Based Model)

빅데이터 비즈니스 미디어기반 모델은 미디어 산업에서 수집된 빅데이터를 분석하여 고객 선호도나 소비 행동 등을 파악하고 이를 기반으로 마케팅, 광고, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 활용하는 모델입니다. 이 모델은 미디어 산업에서 고객 경험을 개선하고 수익성을 높이기 위해 중요한 역할을 합니다. 이모델은 다음과 같은 구성요소로 이루어집니다. 

첫째, 소셜 미디어 분석 : 소셜 미디어 플랫폼에서 수집된 대규모의 데이터를 분석합니다. 고객의 관심사나 대화 주제 등을 파악하여 마케팅 전략 수립 등에 활용합니다.

둘째, 광고 타깃팅 : 수집한 데이터를 기반으로 고객의 소비 행동 패턴을 분석하여 타켓팅 광고에 활용합니다.

셋째, 콘텐츠 제작 : 수집된 데이터를 분석하여 고객이 선호하는 콘텐츠를 제작합니다.

넷째, 데이터 시각화 : 분석한 데이터를 시각적으로 표현하여 이해하기 쉽게 만듭니다.

빅데이터 비즈니스 미디어기반 모델은 미디어 업계에는 물론 다양한 산업에서도 활용할 수 있습니다. 고객의 선호도나 소비 행동 등을 파악하고 이에 따른 마케팅 전략을 수립하여 매출을 높일 수 있습니다. 특히, 최근에는 AI기술을 활용하여 개인화된 광고를 제공하는 등 더욱 세밀한 타깃팅이 가능합니다. 따라서, 미디어 산업뿐만 아니라 다양한 산업에서도 빅데이터 비즈니스 미디어기반 모델을 활용하여 고객 경험을 개선하고 수익성을 높일 수 있습니다. 또한, 이를 바탕으로 새로운 비즈니스 모델을 개발하거나 혁신을 추진할 수 도 있습니다.