빅데이터 활용 우리가 알지 못했던 여러가지 사례들 2편

빅데이터 활용 우리가 알지 못했던 여러 가지 사례들 2편 

◆ 빅데이터 활용 고객의 발자취와 목소리

빅데이터는 고객의 발자취와 목소리를 수집, 분석하여 고객 경험을 개선하는 데 큰 역할을 할 수 있습니다.

첫째, 고객의 발자취를 분석하여 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 고객들의 검색 기록, 구매 이력, 댓글, 리뷰 등을 수집하여 고객의 취향을 파악하고, 개인 맞춤형 상품 추천을 제공할 수 있습니다.

둘째, 고객의 목소리를 분석하여 서비스를 개선할 수 있습니다. 고객들이 남긴 의견, 제안, 불만 등을 수집하여 이를 분석하고 이를 바탕으로 서비스 개선에 반영할 수 있습니다. 이를 통해 고객들의 만족도를 높일 수 있습니다.

셋째, 빅데이터 분석을 통해 경쟁 정보를 파악할 수 있습니다. 경쟁 업체들의 서비스나 제품에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 자사의 경쟁력을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 경쟁적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

데이터의 민감도와 개인정보 보호에 대한 주의가 필요합니다. 고객들의 개인정보를 수집할 때 반드시 개인정보보호법 등에 따라 적절한 보호 조치를 취해야 합니다. 또한, 수집한 데이터를 합법적인 목적으로 사용하고, 이를 고객에게 명확하게 알리는 것도 중요합니다.

1. 예약 및 주문 기록 : 호텔이나 레스토랑, 주문 앱 등에서는 고객들의 예약, 주문, 결제 기록을 수집합니다. 이를 분석하여 고객들의 취향을 파악하고 개인 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 대표적으로는 식당에서 추가 주문을 유도하기 위해 인기 메뉴를 추천해 주는 것이 있습니다.

2. 소셜 미디어 분석 : 소셜 미디어에서는 고객들이 남긴 댓글, 리뷰, 의견 등을 수집하여 분석할 수 있습니다. 이를 통해 고객들의 만족도를 파악하고 개선할 점을 찾아낼 수 있습니다. 또한, 제품 또는 서비스에 대한 평판 분석을 통해 경쟁 업체들과 비교하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

3. 의료 데이터 분석 : 의료 데이터는 건강한 비즈니스 운영에 있어 매우 중요한 역할을 합니다. 의료기관에서는 환자들의 병력, 검진 결과, 처방 약물 및 처방 내역 등을 수집하여 분석합니다. 이를 통해 질병 발생의 원인을 파악하고 예방책을 제시할 수 있습니다.

4. 신용 평가 : 금융 업계에서는 고객들의 신용 등급을 분석하기 위해 이전 대출 이력, 카드 사용 내역, 상환능력 등을 수집하여 분석합니다. 이를 통해 신용 등급이 높은 고객들에게는 저렴한 금리로 대출을 제공할 수 있습니다. 하지만, 개인정보 보호 등에 주의할 필요가 있습니다.

 

◆ 빅데이터의 융합을 통한 시의적절한 마케팅

빅데이터 융합을 통한 적절한 마케팅은 고객의 개별 맞춤형 마케팅을 제공하는 것입니다. 다양한 데이터 소스와 시각화 및 분석 도구를 활용하여 구체적인 마케팅 계획을 수립해야 합니다.

◈ 인터넷 검색 키워드 분석

구글과 같은 검색 엔진이나 SNS의 키워드 분석을 통해 고객들이 가장 관심 있는 주제나 제품을 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 그룹별 관심사를 파악하고, 타깃 마케팅에 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 제조업체가 안전화 제품을 판매하는데 마케팅을 진행하고자 한다면, 구글과 같은 검색 엔진에서 안전화 관련 검색어를 분석하여 다음과 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

- 안전화 구매를 고려하는 소비자들이 가장 많이 사용하는 검색어는 "안전화", "작업용 안전화", "미드솔안전화" 등이다.
- 소비자들은 안전화를 구매하기 전에 크게 신경 쓰는 요소는 "안전성", "내구성", "컬러 및 디자인" 등이다.
- 안전화에 대한 후기는 매우 중요한 역할을 한다. 소비자들이 가장 많이 보는 후기 키워드는 "내구성", "편안함", "핏" 등이다.

이러한 검색어 분석 결과를 바탕으로, 해당 제조업체는 안전성과 내구성이 뛰어난 안전화 제품을 선보이며, 다양한 컬러와 디자인을 제공하여 소비자들에게 사이즈와 피팅을 강조하며 편안한 착용 감과 유행을 추구하며 마케팅을 진행할 수 있습니다. 또한, 제품 후기를 활용하여 포괄적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

 

◈ 위치 기반 마케팅

GPS와 같은 위치 정보를 수집하여 고객이 자주 방문하는 지역이나 매장을 알아낼 수 있습니다. 따라서 이를 바탕으로 특정 장소에서 할인 쿠폰 등의 마케팅을 제공할 수 있으며, 고객과의 접점을 늘릴 수 있습니다.

 위치 기반 마케팅은 사용자들의 위치를 파악하여 개인화된 마케팅을 제공하는 전략입니다. 빅데이터와 위치 기반 서비스를 융합시켜 다음과 같이 마케팅을 진행할 수 있습니다.

예를 들어, 음식 배달 앱을 운영하는 회사가 있다고 가정합니다. 먼저 회사는 사용자들이 가장 많이 있는 지역을 파악하기 위해 빅데이터를 활용하여 지역별 사용자 수를 분석합니다. 그 후, 각 지역의 사용자들이 자주 검색하는 음식 종류를 파악하여 해당 음식점들과 제휴를 맺습니다.

다음으로, 사용자들의 위치 데이터를 활용하여 해당 지역에서 가장 가까운 음식점 정보를 제공합니다. 사용자들의 검색 기록을 분석하면서 사용자별로 선호하는 음식 종류를 파악하여 그에 맞는 음식점을 추천해 줄 수 있습니다.

또한, 해당 지역에서 특정 행사가 진행될 때는 이를 활용하여 이벤트 마케팅을 실시할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 축제나 공연이 진행될 때, 해당 지역에서 가장 인기 있는 음식점들을 소개하며 할인 이벤트를 제공하는 등의 마케팅을 진행할 수 있습니다.

이러한 방식으로 빅데이터와 위치 기반 서비스를 융합시켜 마케팅 전략을 수립하면, 개인별 맞춤화된 마케팅을 제공하여 사용자들에게 더 많은 가치를 제공할 수 있습니다.

◈ 소셜 미디어 분석

고객들이 남긴 댓글, 리뷰, 의견 등을 분석하여 인기 있는 제품 및 서비스를 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 브랜드 이미지를 강화하고, 태그링을 활용한 효과적인 마케팅을 제공할 수 있습니다. 빅데이터와 소셜 미디어에서 제공하는 데이터를 융합시켜 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

예를 들어, 해당 제품에 대한 소셜 미디어에서의 사용자 반응을 모니터링한 후, 그 데이터를 빅데이터와 융합시켜 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 사용자들이 SNS에서 자주 언급하는 키워드를 분석하여 제품을 어떻게 개선할지, 어떤 추가 기능이 필요한지 등을 고려하여 제품 개발 방향을 결정할 수 있습니다. 또한, 해당 제품을 사용하는 사용자들의 이용 패턴을 분석하면서 다양한 채널을 활용한 마케팅 전략을 도출할 수 있습니다.

빅데이터와 소셜 미디어 분석을 활용한 마케팅 사례 중 한 가지로는, 공항에서 활용되는 좌석 선택 앱을 소개합니다. 이 앱은 공항 내의 좌석 정보를 제공하여 사용자들이 원하는 좌석을 미리 예매할 수 있습니다. 이 앱에서는 빅데이터를 활용하여 좌석 이용 패턴을 분석하며, 이를 토대로 사용자들이 가장 많이 이용하는 좌석을 우선 제공합니다. 또한, 사용자들의 위치 정보를 분석하여 가까운 음식점 정보를 제공하며, 해당 음식점에서 제공하는 할인 쿠폰 정보도 제공합니다. 더불어, 해당 앱에서는 소셜 미디어에서 일어나는 이슈나 사용자들의 반응을 모니터링하여, 필요시 제품 개선이나 이벤트 마케팅을 진행합니다. 이처럼 빅데이터와 소셜 미디어 분석을 통해 다양한 차원에서 사용자들의 반응을 분석하고, 그에 맞추어 최적의 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

◈ 온라인 행동 분석

고객들이 방문한 웹사이트, 클릭한 링크, 구매한 제품 등의 온라인 행동을 분석하여, 그룹별로 관심사를 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 타깃 마케팅을 위한 개인 맞춤형 광고를 제공할 수 있습니다. 빅데이터와 온라인 행동 데이터를 융합하여 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 온라인 포털에서 제공하는 사용자 행동 데이터와 배우자 교육 기업에서 제공하는 빅데이터를 융합시켜, 배우자 교육 서비스를 이용하는 이들에게 더욱 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

먼저, 온라인 포털에서 제공하는 사용자 행동 데이터를 분석하여, 해당 배우자 교육 서비스를 찾는 이용자들의 특성과 이를 찾는 이유를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 30대 초반의 대도시 미혼 남성들이 부족한 커뮤니케이션 스킬로 인해 배우자 교육 서비스를 이용하는 경우, 이를 파악할 수 있습니다.

다음으로, 배우자 교육 기업에서 제공하는 빅데이터를 활용하여, 해당 서비스를 이용하는 이용자들의 특성과 이들의 취미나 관심사 등을 파악할 수 있습니다. 이를 토대로 나아가, 이들을 대상으로 한 마케팅 콘텐츠나 광고를 제작할 수 있습니다. 예를 들어, 30대 초반의 남성들을 대상으로 한 배우자 교육 서비스의 광고를 제작할 때는, 대도시의 인싸 문화와 관련된 내용을 담은 광고를 제작하여 이타적이지 않은 마케팅 전략을 진행할 수 있습니다.

또한, 해당 서비스를 이용하는 이용자들의 취미나 관심사 등 정보를 바탕으로 광고 채널을 선택하는 것도 가능합니다. 예를 들어, 해당 서비스를 이용하는 이용자들이 대부분 SNS를 이용한다면, SNS 광고를 통해 해당 서비스를 홍보할 수 있습니다. 이처럼 빅데이터와 온라인 행동 데이터를 융합하여, 이용자들의 특성과 선호를 파악하고, 그에 따른 최적의 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

◈ 의료 분석

의료 데이터 분석을 통해 특정 질병에 노출된 인원 대상으로 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 개인 맞춤형 상품 및 서비스 제공으로 인해 적극적인 마케팅을 진행할 수 있습니다. 빅데이터와 의료 데이터를 융합하여 마케팅 분석을 수행하면 의료 서비스 제공업체들은 더욱 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 서비스 제공업체들이 빅데이터와 의료 데이터를 활용하여, 환자들의 건강 상태와 의료 서비스 이용 패턴을 파악할 수 있습니다.

먼저, 빅데이터를 활용하여, 환자들의 건강 상태를 분석할 수 있습니다. 이를 토대로, 다양한 질병 예방 광고를 홍보할 수 있습니다. 또한, 의료 서비스 이용 패턴을 파악하여, 맞춤형 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 만성 질환자들이 자주 이용하는 의료 서비스를 파악하여, 해당 서비스를 보완하여 홍보할 수 있습니다.

다음으로, 의료 데이터를 활용하여, 해당 제공업체가 제공하는 의료 서비스에 대한 효과와 이용자들의 만족도를 파악할 수 있습니다. 이를 토대로, 서비스 개선과 홍보를 목표로 한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 전문성 있는 의료 서비스가 제공되는 제공업체가 있다면 해당 서비스에 대한 만족도 조사와 효과 분석을 수행하여, 이를 활용하여 보다 많은 고객을 유치할 수 있습니다.

마지막으로, 해당 제공업체와 이용자들 간의 의사소통을 위한 대화 데이터도 융합하여 분석할 수 있습니다. 이를 통해, 이용자들의 요구사항과 피드백을 파악할 수 있으며, 개선되어야 할 부분도 파악할 수 있습니다. 
이처럼, 빅데이터와 의료 데이터를 융합하여, 건강 상태, 의료 서비스 이용 패턴, 서비스 효과, 이용자들의 요구사항과 피드백 분석을 수행하면, 보다 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

 

◆ 온라인 사기예방도 빅데이터와 함께

온라인 사기 예방은 빅데이터 활용이 매우 효과적입니다. 온라인상에서 이루어지는 거래와 결제 등의 데이터를 활용하여 사기 거래를 사전에 예방하고 방지하는 방법이 있습니다.

1. 규칙 기반 시스템(Rule-based System) 
빅데이터 분석을 통해 관찰하고 수집한 데이터를 기반으로 일정한 규칙 집합을 만들어 사기 거래와 다른 거래를 구별하여 차단하는 방법입니다.

2. 지능형 분석 시스템(Intelligent Analysis System)
실시간으로 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 사기와 비사기를 구분하는 방식입니다. 미리 쌓아놓은 데이터 및 거래 이력을 고려하여 패턴 분석, 기계학습 알고리즘, 예측모델을 통해 사기 거래 여부를 판단할 수 있습니다.

3. 행동 분석 기술(Behavioral Analysis Technology)
온라인상에서 발생한 구매 이력, 액세스 로그, 행동 등을 통해 사용자의 일반적인 패턴을 파악하고, 이에 대한 이산적인 거래 패턴을 인식하는 기법입니다. 행동 분석 기술을 활용하면, 사용자의 행동 패턴이 달라질 경우, 이전 행동과 달라졌을 때 즉각적으로 경고 메시지를 보내거나, 거래 차단 등의 보호 대책을 취할 수 있습니다.

이러한 방법들을 종합 적용하여, 준비된 빅데이터 시스템은 서비스 제공 업체에 빠르게 침투하고 예방에 첨단 보안 방어 체계를 제공할 수 있으며, 이는 더욱 효과적인 온라인 사기 예방에 큰 도움이 됩니다.

 온라인 사기 예방에 빅데이터를 활용하는 사례에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

1. PayPal
온라인 결제 시스템인 PayPal은 빅데이터 분석을 활용하여, 거래 패턴, 로그인 위치, 장치 정보 등을 모니터링하여 사기 거래를 예방합니다. 또한, 사용자의 실명인증과 금융 정보 확인 등을 통해 안전한 거래를 지원합니다.

2. Square
Square는 빅데이터를 활용하여 사용자가 요구하는 실시간 결제 처리를 가능하게 하면서, 동시에 사용자의 거래 정보를 실시간으로 모니터링하여 사기 거래를 예방합니다.

3. Amazon
Amazon은 빅데이터 분석을 통해, 사용자 행동패턴을 분석하고 거래 정보와 결제 기록 등을 모니터링하여 사기 거래를 예방합니다. 특히, Amazon은 고객의 리뷰나 평가 등을 통해 더욱 세분화된 예방 방법을 적용합니다.

4. Kaspersky
Kaspersky Lab은 빅데이터 분석 기술을 사용하여, 웹사이트에서 발생하는 모든 데이터 및 네트워크 트래픽을 모니터링하고, 사용자의 행동 패턴과 차단된 사이트 및 악성 코드 등의 정보를 취합하여 예방 대책을 제공합니다.

5. RSA
RSA는 사용자의 신용 카드, 은행 계좌, 온라인 거래 기록 등 빅데이터를 통해, 고객의 계좌 정보를 모니터링하고 사용자의 행동패턴 분석을 통해 현실적인 예방 대책을 수립합니다.

이러한 온라인 사기 예방 시스템들은 빅데이터 분석 기술을 적극적으로 활용하여 사기 거래를 사전에 예방하고, 고객들의 불안감을 해소하며, 온라인 거래 생태계를 더욱 안정적인 방향으로 발전시킵니다.