데이터에 기반한 새로운 고객경험 디자인 DCX 1편

안녕하세요

공부하는 웅이입니다.

 

 

기업 프로젝트를 진행하는데 있어서, 고객 경험 디자인을 활용하기 위해, 해당 분야에 대한 영상을 공부한 내용에 대해서 포스팅 하도록 하겠습니다. 데이터 사이언스, MIS, CX, DCX 관련하여 데이터를 기술적인 접근하는 방식과 실제 삶 속에서의 경험을 토대로 맛깔스런 이야기를 진행해주신 한양대학교 경영학과 차경진 교수님께 미리 감사말씀 드립니다. 해당분야에 경험이 부족한 학생들이나, 진로를 설계하는 친구들에게 좋은 말이 많은데 한번쯤 영상 보는 것을 추천드립니다,

 

그럼 제가 이해하고 공부한 내용을 바탕으로 부족하지만 이해한 것을 기반으로 포스팅 진행해보도록 하겠습니다.

 

참고 영상 

https://www.youtube.com/watch?v=Gpnk05YuiH4&ab_channel=%EB%84%88%EB%95%8C%EB%8A%94%EB%A7%90%EC%9D%B4%EC%95%BC%21

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데이터에서 인사이트를 뽑는 기획력

데이터를 읽는 능력

데이터 기획자라고 한다

 

인문학과 친구들이 공대생들보다 조금 더 유리함

공대생 : 예측력을 1% 올리려고 기술적으로 접근하지만

인문학과 학생 : 상상력을 기반으로 문제를 분석한다 -> 어떤 데이터들을 가져올지등 여러 각도로 문제를 분석

 

드라마 시청률 예측

방송국에서는 중요한 예측이고, 돈이랑 직접적으로 연관되어 있음

흥행률에 따라 광고비를 얼마나 받아야 하는지와 광고 슬롯은 어떻게 배치하는지등에 대한 기획을 할 수 있기 때문

 

가장 잘한 팀의 예측 프로세스

-인맥을 활용하여, 모 광고대행사에 연락을 하여 각 배우별 광고 게런티 비용을 조사함

-날씨 시계열 데이터 히스토리를 통해, 날씨가 좋은 날에는 밖에 나가고 집에서 드라마를 보지 않을 것이라는 상상을 함

- 즉 다양한 데이터들을 가져와서 인공지능 학습을 시킴

 

어떤 요인들이 드라마를 집에서 시청하게 만드는지 고객 관점에서 이해하고 데이터를 기획하는 능력은 그 고객을 충분히 이해하고, 정말 다양한 경험이 있고, 인사이트가 풍부한 학생들이 잘하는 경향을 갖는다

 

디지털 세계에서 고객을 바라보는 관점

적극적으로 느껴지는 말을 표현하고, 디지털 세계에서 흔적을 남기는 것을 찾아가야 한다.

그래야 고객들을 좀 더 잘 이해할 수 있고, 향 후 무언가를 만들때 그 데이터를 활용하여 성공 확률을 높인다

 

 

최근 기업의 트렌드

상품기획팀이라는 명칭이 사라졌음

제조나 서비스나 기획하는 팀은 존재

서비스 기획팀, 상품 기획팀은 어디에도 있음

예) 스타벅스 상품기획팀은 고객을 따라다님 -> 차박을 하면 따라다녀서 어떤 아이템이 필요한지 분석하여 -> 스타벅스 로고를 붙여서 판매

 

이름이 고객가치혁신팀, 고객경험팀, CX팀 등으로 이름이 변경되고 있음

디지털 데이터를 활용함

 

 

소비자들은 경험을 구매

양초의 원래 가치는 전기가 없을때 불을 밝히는 용도였음

지금은 더 이상 이 원래 가치가 중요하지 않음, 이미 전기가 있기 떄문

 

하지만, 요즘 시대에는 새로운 가치인 향기, 분위기를 줌, 대표적인 예가 미국의 고급 양초 브랜드 '양키 캔들'

대신에 높은 가격임에도 사람들은 이러한 새로운 가치를 구매하기 위해 기꺼이 지불함

즉, 경험적 가치에 집중해야함

 

고객에게 어떠한 경험적 가치를 줘야할지 기획하기 위해 데이터가 필요함

 

MZ세대

특징은 한 명 한명이 정말 유니크하고, 새로운 경험들을 갖고 있음

기존의 기성세대들은 비슷한 생각을 갖고 있고, 대중적인 생각을 갖고 있음

 

미래의 기술들을 어떠한 방식으로 받아들여서, 어떠한 문제를 해결할지에 대해서 항상 고민하고 앞으로 나아가야함

다양한 사람들을 만나보고, 다양한 경험을 해보는 것이 중요함

 

여행도 많이하고, 생각의 지경을 넓히려고 노력하고,

다양한 목소리를 들으려고 노력하기

 

개인적인 의견

앞으로 새로운 경험을 많이 해보고,

새로운 경험을 해보려고 하고, 많은 경험을 나중에 인사이트를 뽑아내기 위해서 사용하자

 

인사이트는 지금 경험하는 컨텐츠에서 나오고, 분석 능력도 중요하지만, 인문학적으로 다양한 사고를 할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요하다

 

실제적인 삶의 경험을 주로 이야기했었던 것을 토대로, 또 데이터와 인공지능은 실제 금방 배울 수 있는 것이라고 말씀해주셨다. 즉, 필요한 기술은 그떄그때마다 배우면 되는데, 어떤 문제를 풀기 위해서 어떤 방법을 써야하는지에 대한 인사이트는 전체적인 흐름을 아는 사람에게 중요하다는 생각이 든다. 즉, 이론적인 공부도 잘 병행해야 함을 느꼈다.

 

끝