‘기술’이 아닌 ‘의미’가 중요한 경험의 시대 디지털에 남긴 데이터를 통해 고객의 마음을 읽어내는 법 ★★★ 최재붕 교수, 류재철 본부장, 김경서 의장 등 강력 추천 삼성, LG 등 주요 기업들이 ‘고객 경험’을 최우선 하는 이유 어떻게 데이터를 통해 고객 경험을 만들어 낼 수 있을까? 지금은 경험의 시대다. 인류 역사상 물질적으로 가장 풍요롭고, 선택할 수 있는 상품과 서비스가 넘쳐나는 세상이다. 필요해서 사는 소비는 최소화되고, 의미와 경험을 위해 하는 소비가 점점 늘어나고 있다. 이제 사람들은 ‘물건’을 구매하기보다 ‘의미’를 구매하기 시작했다. 이를 간파한 기업들 역시 ‘고객 경험(CX, Customer eXperience)’을 최우선으로 생각하고 있다. 삼성전자, LG전자 등 선도 기업들도 급변한 시장 환경을 맞아 ‘고객 경험 중심의 경영’을 선언했다. CX는 경영진의 최고 관심사가 되었고, CX를 담당하는 리더들은 이를 이사회와 CEO에게 직접 보고해야 하는 사안으로 여길 정도다. 그렇다면 경험은 무엇인가? 경험의 본질은 무엇인가? 경험은 ‘시간이 지나도 기억에 남고, 다시 해보고 싶고, 사람들에게 이야기하고 싶은 가치를 지닌 것’이다. 당신은 그런 경험을 해본 적이 있는가? 이런 경험을 고객에게 준 적이 있는가? 고객들이 잊지 못할 순간을 경험하도록 만들려면 먼저 고객의 니즈를 찾아내야 하고, 그러기 위해서는 먼저 고객을 이해해야 한다. 고객이 어떤 맥락에서 제품과 서비스를 이용하는지, 고객은 어떤 라이프를 가지고 있으며 그 안에 어떤 잠재니즈가 숨어있는지 등 끊임없이 고객을 관찰하고 공감해야만 새로운 의미적 가치와 경험을 만들어 줄 수 있다. 바로 이때, 다양한 고객을 이해하고 공감하기 위해서는 ‘데이터(Data)’가 필요하다. 관찰자의 감에 따라 달라지게 아니라, 데이터를 통해 좀 더 객관적으로 고객을 이해하는 인사이트의 다양성과 폭이 넓어질 수 있기 때문이다. 책 《데이터로 경험을 디자인하라》는 디지털 세계에서 어떻게 고객의 마음을 읽고, 어떻게 고객의 사랑을 얻을 수 있는 ‘고객 경험’을 만들어 낼지에 대해 명확한 해답을 주는 책이다. 디지털 세대들이 디지털 세계에 남기는 데이터를 통해 그들의 마음을 읽어내는 구체적인 방법과 프로젝트 사례를 소개하고, 데이터로 찾은 인사이트를 기반으로 디지털 고객을 위한 경험 설계 프레임워크를 제시한다. 저자 차경진 교수가 연구 개발한 ‘데이터 기반 고객 경험(DCX, Data driven Customer eXperience) 프레임워크’는 기존의 디자인씽킹 같은 방법과는 다르다. 관찰자의 감에 따라 달라지는 인사이트가 아니라, 데이터가 더해짐으로써 더 객관적으로 인사이트의 다양성과 폭이 넓어질 수 있다. 또한 데이터 기반 고객 경험은 개인화된 경험 설계가 가능하다. DCX 프레임워크는 ‘기존 시장 내에 존재하는 가치를 어떻게 더 강화시키는가’가 아니라, 시장 내에 일반적으로 통용되던 기본 가치를 넘어서 ‘고객의 맥락에서 발견된 잠재니즈와 그와 연결되는 새로운 의미적 가치’를 설계하는 방법론이다. 저자는 수년간의 리서치 결과와 다년간의 산학협력 프로젝트를 기반으로 한 실무 중심의 콘텐츠와 사례들을 이용하여, 데이터를 통해 고객 경험을 ‘어떻게(How)’ 만들어 낼지 구체적인 프레임과 분석 방법론을 제시한다. 실무자들은 책 《데이터로 경험을 디자인하라》를 통해 아직까지 제품과 서비스의 기능 중심적 사고에 머물러 있는 업무 습관을 바꾸고, 데이터를 활용하여 고객을 위한 새로운 가치 프로세스를 만들어 내는 방법을 알 수 있을 것이다. 그리고 고객의 어떤 데이터를 들여다봐야 하고, 어떤 관점에서 분석해내야 하는지 안내하는 가이드라인을 실무에 바로 적용할 수 있을 것이다. 또한 리더와 경영자들은 기업 경영의 디지털 트랜스포메이션에 대한 날카로운 현실 파악과 함께, 디지털 시대에 나아가야 할 방향에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것이다. #고객경험 #데이터 #디지털 #DCX #디지털트랜스포메이션 #AI #혁신 디지털 세대는 ‘의미’에 끌린다 고객에게 주고 싶은 의미는 무엇인가? 이제 좋은 제품을 좋은 가격에 판매하는 것만으로는 충분하지 않다 디지털 세상에서 살고 있는 우리는 디지털 세대이며, 디지털 세계에서의 고객 모습은 그동안 오프라인에서 알던 모습과는 분명 다르다. 디지털 세대 중에서도 특히 Z세대와 알파세대는 사용하는 용어부터 다르다. 디지털 세대는 본인이 보고, 만지고, 먹은 모든 것을 감성 있는 사진으로 남기는 세대이다. 이들에게는 온라인에서의 기쁨이 삶의 많은 부분을 차지한다. 또한 디지털 환경에서 제품에 대한 자신의 의사를 적극적으로 표현하고, 기업이 내세우는 광고를 그대로 믿지 않는다. 오히려 본인과 비슷한 고객이 남긴 리뷰를 신뢰하고 그 안에서 생각을 활발히 나눈다. 디지털 고객을 새로운 플랫폼으로 끌어들여 제품과 서비스를 이용하게 만들려면 강한 동기가 있어야 하고, 이 동기를 불어 넣기 위해서는 ‘의미’가 중요하다. 어떻게 의미를 부여하느냐에 따라 디지털 고객의 참여 동기에 큰 변화가 생기게 되고, 이는 기업이 설계하는 고객 경험의 경쟁력을 크게 좌우할 것이다. 특히 앞으로 다가오는 Z세대와 알파세대는 의미를 중요하게 생각한다. Z세대는 가성비에 민감하지만, 자신에게 무언가 의미 있는 것을 소비할 때에는 높은 비용을 과감하게 지불한다. 자신의 마음을 울리는 ‘의미’에 비용을 지불할 용의가 있는 것이다. 이런 시대에 내 제품, 내 서비스에 의미를 부여하지 못하고 오로지 가성비를 내걸고서 고객을 끌려는 것은 더 이상 먹히지 않는다. 디지털 세대의 지갑을 더 열고 싶다면, 디지털 세대의 사랑을 얻을 수 있는 혁신적인 ‘의미’적 가치를 설계해야 한다. 오프라인 세계에 있는 기존의 기능적 가치와 관련된 자원은 기본이고, 디지털 세계와의 연결 지점을 신중하게 고민해야 하는 것이다. 의미를 설계하기 위해서는 제품과 서비스에 집중하기보다는 ‘고객의 맥락’에 집중해야 한다. 스타벅스는 고객의 맥락에 집중하고, 새로운 고객 경험을 만드는 것을 아주 잘하는 기업이다. 그들은 ‘커피를 사는 새로운 맥락’을 고객 경험으로 만들어 냈다. 많은 사람들이 스타벅스 한정판 굿즈를 받기 위해 커피를 산다. 스타벅스 상품기획팀이 MD 개발에 있어 가장 중요하게 생각하는 부분은 소비자 니즈와 트렌드이고, 고객의 입장에서 생각하는 것이다. 또한 예전에는 생일이 되면 카톡으로 축하 인사만 주고받았는데, 이제는 스타벅스 기프티콘을 선물로 함께 준다. 이렇게 삶의 다양한 맥락에서 스타벅스 기프티콘은 카카오톡 선물하기 아이템 중에서도 가장 인기 있고, 가장 받고 싶어하는 보편적인 선물의 의미를 가지게 되었다. 스타벅스의 고객 경험 설계는 굿즈와 기프티콘 의미 설계에 그치지 않는다. 스타벅스는 매장을 방문하는 고객들을 수백 개의 페르소나로 정의하고 이들을 위한 공간을 설계했다. 단순히 커피를 마시기 위해 매장을 방문하는 것이 아니라 대화하기 위해, 혼자 쉬기 위해, 집중해서 공부하기 위해 등등 서로 다른 의미로 매장을 방문하는 고객들에게 맥락에 맞는 음악, 의자, 불빛 등의 공간을 설계해내는 것, 그것이 바로 고객 경험이다. 이런 고객 경험은 스타벅스 고객을 한번 구매하고 끝나는 소비자가 아니라 팬으로 만들었고, 이는 곧 지속적인 재방문과 구매 그리고 굿즈와 이모티콘 선물을 통해 다른 고객까지 끌어당기는 힘이 되었다. 스타벅스는 사업의 본질과 의미를 재설계(Meaning Re-Architecting)했다. 커피를 파는 카페가 아니라, 커피 문화와 핀테크를 선도하는 기업으로 자신들의 사업의 본질과 의미를 재설계한 것이다. 스타벅스가 굿즈처럼 다른 목적을 가지고 커피를 사는 고객들을 이해하지 못했다면, 그들은 여전히 좋은 커피 원두를 구하는 데만 심혈을 기울였을 것이다. 그리고 그렇게 당연하기만 한 사업의 본질에만 집중하다 보면 그 어떠한 고객 경험 혁신도, 새로운 비즈니스 기회도 열리지 않았을 것이다. 어떻게 데이터로 고객의 마음을 읽을까? 데이터보다 더 중요한 것은 ‘고객 관점’이다 고객은 저마다 다 다른 이유와 맥락에서 제품을 선택하고 사용한다. 이런 고객들을 이해하기 위해, 그들을 관찰하고 인터뷰하는 방법만으로는 한계가 있다. 그동안 기업들은 마켓 리서치와 디자인씽킹 등 다양한 방법론을 활용해 왔지만, 고객의 속마음과 고객 자신도 깨닫지 못하고 있는 불편함까지 알아내는 것은 매우 어려운 일이었다. 그러나 이제는 고객의 일상이 모두 데이터화 되는 시대이다. 디지털 세계에서 새로운 가치를 디자인하려면 방법의 변화가 필요하다. 디지털 시대에 고객은 스마트폰과 태블릿, PC 등으로 언제 어디서든 디지털 세계와 연결되어 있다. 모바일 앱으로 하는 제품 구매 데이터들, 네이버 카페와 인스타그램, 페이스북 등 소셜 미디어, 심지어 고객이 특정 상품을 경험하면서 느낀 바에 대해 생생하게 글을 쓰고 사진을 찍어 올리는 소셜 데이터들도 모두 데이터가 된다. 고객이 어떤 검색어를 입력하고 어떤 페이지를 방문하는지 모든 것이 데이터화 되고 있는 것이다. 소셜 미디어 데이터 외에도 제품에 센서를 부착하여 고객의 상황을 이해할 수 있는 사물 인터넷 데이터도 넘쳐나고 있다. 이 때문에 많은 기업들이 데이터 인프라 구축에 엄청난 투자를 하고 있다. 데이터를 모으는 게 중요하다고 하니, 일단 기업 내에 존재하는 데이터를 한곳으로 무작정 모으기 시작했다. 여기저기서 쏟아지는 고객 데이터를 모아놓고, 나중에 분석하면 뭐든 나올 거라 기대한다. 하지만 저자는 대부분의 기업이 내부에 쌓이고 있는 고객의 행동 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있음을 지적한다. 목적성 없이 수집한 데이터를 저장하기 위해 매년 수십억 원씩 지출하는 클라우드 비용이 너무 아깝다고 말이다. 먼저 데이터를 쌓아놓으면 언젠가 혁신적인 가치가 쏟아질 것처럼 보이지만, 사실 현실은 그렇지 않다. 무작정 쌓여있는 데이터에서 시작하는 시도들은 대개 한심한 결과를 낳는다. 그보다는 먼저 ‘우리는 고객에게 어떤 새로운 가치와 경험을 줄 것인가?’라는 질문을 던진 후, 그 가치를 주기 위해 필요한 데이터는 무엇이고, 그 데이터가 존재하지 않다면 우리가 새롭게 센싱하고 수집해야 하는 데이터를 정의해야 한다. 데이터 분석 자체가 혁신을 저절로 가져다주지 않는다. 풀어내고 싶은 문제, 달성하고 싶은 혁신의 정의가 먼저다. 해결하고 싶은 과제, 뚜렷한 목적 설정이 최우선으로 되어야 한다. 그다음에 이 문제를 해결하기 위한 데이터를 찾아내야 하는 것이다. 물론 이 모든 고객 데이터 센싱과 분석은 최종 사용 목적인 ‘고객에게 새로운 가치를 제시한다’는 CX의 기본 철학에서부터 시작되어야 한다. 데이터는 다양한 상황을 보여주고 상황에 따른 고객의 페인 포인트를 면밀하게 보여주지만, 거기에 집중해서 관심을 갖고 봐야하는 건 결국 의사결정을 진행하는 사람의 힘인 것이다. 즉, 데이터는 고객을 이해하는 수단이 되고, 수단을 적극적으로 활용해야 하는 건 사람의 몫이다. 고객을 사로잡는 끌리는 경험 디자인은 데이터를 힌트 삼아 사람의 과감한 상상력이 더해졌을 때 생겨난다. 디지털 시대에 필요한 새로운 스타일의 일하는 방식과 조직 문화 디지털 세계를 바라보는 새로운 눈을 떠라 DCX 프레임워크는 가장 먼저 고객이 살아가는 삶의 환경이 어떻게 변화하는지, 사람들이 물건을 사는 이유가 어떻게 변화하고 있는지에 대한 사회적 맥락 탐구와 함께, 사람들이 니즈를 충족하기 위해 어떤 기술과 제품·서비스를 사용하고 있는지에 대한 라이프 맥락 탐구를 시작해야 한다. 이후 DCX 프레임워크는 [디지털 고객을 이해하는 센싱 → 데이터로 고객의 맥락을 분석 → 가치 있는 경험 설계 → 지속가능한 디지털 가치 루프]의 총 4단계 과정이 필요하다. 이렇게 찾아낸 새로운 의미적 가치를 주는 고객 경험 디자인은 단 한 번의 혁신으로 끝나지 않는다는 점을 간과해서는 안 된다. 데이터로 끊임없이 고객을 센싱하고 분석하여, 이를 기반으로 해당 경험을 개선해 내는 디지털 가치 루프가 작동하는 것이 중요하다. 고객의 마음을 얻을 수 있도록 지속적으로 고객을 센싱하고, 다시 경험을 끊임없이 개선하는 프로세스에서 더 깊은 고객 경험이 창출된다. 고객 입장에서 생각하고, 고객 관점에서 센싱하고, 고객을 위해 개선해야 지속가능하고 혁신적인 고객 경험이 만들어질 수 있는 것이다. 저자는 그동안 여러 대기업과 산학 프로젝트를 수행하며 느낀 안타까움을 솔직히 밝힌다. 기업들의 데이터 기반 고객 경험 기획은 처음에는 분명 매우 혁신적이고 창의적인 아이디어에서 시작하지만, 공룡 대기업의 조직 구조 속에서 전통적인 방식인 마켓 리서치로 검증하고 수많은 수직 구조의 의사 결정자들을 거치면서, 결과적으로는 가장 대중적이고 가장 안전하고 가장 시시한 그저 그런 서비스로 도출되는 것을 여러 번 봐왔다는 것이다. 디지털 세대를 위해 출발한 새로운 아이디어도 결국에 전통적인 대기업의 의사결정 구조를 거치면서 근본적인 창의성을 잃어버리게 되는 경우도 적지 않았던 것이다. 저자는 책 《데이터로 경험을 디자인하라》에서 한결같이 우리가 가지고 있는 예전 것을 버려야 한다고 역설한다. 데이터로 일하는 새로운 방식, 고객 경험을 디자인하는 방법도 기존의 상품 기획 프로세스에서 벗어나 새로운 관점으로 모두 다 바꿔야 한다고 말이다. 오늘날처럼 넘쳐나는 데이터와 빠르게 변하는 디지털 세대의 마음을 얻으려면, 새로운 스타일의 일하는 사고와 조직 구조를 가져가야 한다. 지속적으로 혁신적인 고객 경험을 만들어가려면 첫 번째로 데이터로 실험하는 조직이 되어야 하고, 두 번째로 아이디어의 구현은 애자일하고 빨라야 하며, 세 번째로 누구나 데이터를 다룰 수 있는 조직이 되어야 하고, 네 번째로 데이터로 풀어야 할 문제를 찾는 조직이 되어야 한다. *** 고객 경험 디자인은 그동안 만들었던 제품과 서비스의 차별화가 아니라, 새로운 의미의 차별화이기 때문에 경험 디자인 방법이 변화하고 발전해야 한다. 새로운 의미적 가치를 찾는 작업은 제품과 기술 중심에서 벗어나, 고객의 문제와 맥락 변화를 깊이 있게 살펴봐야 비로소 할 수 있는 일이다. 따라서 그동안의 상품기획 프로세스로는 할 수 없는 일이다. 지금은 바야흐로 ‘제품’이 아니라 ‘의미’를 소비하는 시대이다. 또한 고객에 대한 데이터가 수많은 접점에서 수집되고 있는 데이터의 시대이기도 하다. 이제 기업들은 데이터로부터 고객의 맥락을 찾아내고, 이를 통해 맥락 기반 경험과 의미까지 디자인해내야 한다. 갑자기 찾아온 데이터의 시대 그리고 의미의 시대는 지금 우리 기업에 수많은 새로운 도전 과제를 던져 주고 있다. 독자분들은 책 《데이터로 고객 경험을 디자인하라》를 통해 그 도전 과제를 함께 헤쳐나갈 든든한 조력자를 얻을 수 있을 것이다.

추천의 말 서문_ 고객에게 어떤 새로운 가치와 경험을 줄 것인가 1부. 어떻게 데이터로 고객의 마음을 읽을까 1장. 디지털 세대는 의미에 끌린다 디지털 세대를 품어라 디지털 세대는 우리가 알던 고객과 다르다 힙한 디지털 세대를 위한 경험 디지털 세대에게 ‘의미’라는 동기 부여 고객의 맥락으로 제품에 의미를 설계하다 제품과 서비스에 어떻게 의미를 더할 수 있을까? 당신의 제품에는 소비자 말고 팬이 있는가? 고객을 위한 가치가 아닌, 고객에 의한 가치 2장. 데이터에 숨겨진 고객 경험의 비밀 ‘의미’적 가치에 주목하는 경험의 시대 디지털 시대 경험의 본질은 무엇인가? 이제는 새로운 경험 가치 시장에서 승부할 때다 입체적 사고의 틀로 경험을 디자인하라 고객 경험 설계에 중요한 4차원 입체적 사고의 틀 데이터로 인해 더 깊고, 넓고, 선명하고, 커진 고객 경험 메타버스 기술로 구현되는 새로운 디지털 경험의 세계 3장. 데이터로 고객 경험을 만들어 낼 수 있을까? 데이터에서 고객 가치가 발견될까? 데이터보다 더 중요한 것은 고객 ‘관점의 차이’ 디지털 세계에서 가치를 디자인하는 방법 디자인씽킹은 왜 점점 인기가 사그라들고 있을까? DCX 프레임워크란 무엇인가? 2부. DCX 설계를 위한 프레임워크 4장. [스텝1] 센싱, 디지털 고객 이해하기 : 데이터로 다양한 디지털 고객을 찾아내고 문제를 정의하자 고객의 문제를 찾는 것이 혁신이다 마이크로 세그멘팅? 이제는 초개인화 시대다 데이터에서 다양한 페르소나를 찾아보자 소셜 데이터에서 찾은 Z세대의 페르소나 페르소나에서 보이는 Z세대의 특징 고객의 마음을 읽을 수 있는 데이터는 무엇일까? 디지털 세계에 남긴 고객의 마음을 읽어보자 소셜 데이터는 쓰레기가 너무 많이 섞여 있다 5장. [스텝 2] 고객의 라이프 분석하기 : 데이터로 고객의 맥락을 분석해보자 소셜 데이터에서 고객의 라이프를 분석하다 고객의 맥락을 이해하기 위한 3A 분석 프레임워크 클러스터링을 통한 페르소나 군집화로 잠재니즈를 발굴하라 LDA 토픽 모델링, 어떤 맥락과 토픽이 중요할까? CAM, 데이터로 고객의 맥락 맵을 만들자 딥러닝 기반 감성 분석, 고객의 마음을 측정하자 6장. [스텝 3] 4D-CX를 활용해 디지털 경험을 셰이핑하기 : 데이터로 발견된 기회를 가치 있는 경험으로 설계해보자 데이터에서 가치 확장의 기회를 찾아보자 4D-CX를 활용해서 디지털 고객 경험을 설계해보자 더 깊은 경험 기획 사례: 개인화된 서비스를 위한 AI 더 넓은 경험 기획 사례: 디지털 세대는 디지털 세계에서 모이고 싶어한다 더 선명한 경험 기획 사례: 엄청난 AI 기술이 아니어도 시각화면 충분하다 더 큰 경험 기획 사례: 제품과 생태계의 확장으로 시스템적 경험을 만들어내다 7장. [스텝 4] 디지털 시대 변화 이끌기 : 지속가능한 디지털 가치 루프를 만들자 지속가능한 가치 루프를 만들어보자 우리 조직은 왜 변해야 하는가? 디지털 시대의 뉴타입(1): 데이터로 실험하는 조직 디지털 시대의 뉴타입(2): 아이디어의 구현은 애자일하게 디지털 시대의 뉴타입(3): 데이터를 누구나 다룰 수 있는 조직 디지털 시대의 뉴타입(4): 데이터로 풀어야 할 문제를 찾는 조직 맺음말_ DCX, 고객에 ‘의한’ 가치를 만들어 내는 힘 감사의 말

지금은 경험의 시대다. 이제 사람들은 ‘물건’을 구매하기보다 ‘의미’를 구매하기 시작했다. 인류 역사상 물질적으로 가장 풍요로운 시대, 선택할 수 있는 상품과 서비스가 넘쳐나는 세상이다. 필요해서 하게 되는 소비는 최소화되고, 의미와 경험을 위해 하는 소비가 점점 늘어나고 있다. 고객들이 잊지 못할 순간을 경험하도록 만들려면 먼저 그들의 니즈를 찾아내야 하고, 그러기 위해서는 그들을 이해해야 한다. _8쪽, 〈서문〉 중에서 고객 경험 혁신을 말할 때 흔히들 기술부터 거론한다. 기업들은 최근 메타버스가 핫하니까 메타버스로 고객 경험 혁신을 어떻게 하면 될까부터 고민하고 있다. 하지만 진정한 고객 경험 혁신은 첨단기술 확보와 같은 기술 중심에서 나오는 것이 아니다. 혁신은 고객의 삶을 면밀히 살펴보고, 그들의 라이프에서 잠재니즈를 캐치해 내는 역량에서 시작된다. 어떤 새로운 가치를 줄 것인지, 우리 제품에 어떤 의미를 줄 것인지 의미 재설계에서 시작해서, 그 새로운 가치를 주기 위해 우리의 가치 창출 과정과 일하는 방식은 어떻게 바뀌어야 할지를 고민해야 한다. 그 혁신의 과정에서 빅데이터, AI, 클라우드, IoT, AR, XR과 같은 디지털 기술은 그저 거들뿐이다. _71~72쪽, 〈제품과 서비스에 어떻게 의미를 더할 수 있을까?〉 중에서 많은 기업들이 데이터 인프라 구축에 엄청난 투자를 하고 있다. 데이터를 모으는 게 중요하다고 하니, 일단 기업 내에 존재하는 데이터를 한곳으로 무작정 모으기 시작했다. 여기저기서 쏟아지는 고객의 데이터를 모아놓고, 나중에 분석하면 뭐든 나올 거라 기대한다. 하지만 필자는 감히 이렇게 말하고 싶다. 목적성 없이 수집한 데이터를 저장하기 위해 매년 수십억 원씩 지출하는 클라우드 비용이 아깝다고 말이다. 먼저 데이터를 쌓아놓으면 언젠가 혁신적인 가치가 쏟아질 것처럼 보이지만, 사실 현실은 그렇지 않다. _163~164쪽, 〈데이터에서 고객 가치가 발견될까?〉 중에서 내부 데이터만 또는 외부 데이터만 봐서는 고객을 완전히 이해할 순 없다. 고객을 제대로 이해하기 위해서는 내부 데이터를 통해 나의 고객이 내 제품에서 보이는 행동들을 세밀하게 기능적으로 이해하고, 직접 데이터를 통해 고객의 반응을 이해하며, 외부 데이터를 통해 고객이 대놓고 보여주지 않는 숨은 맥락을 면밀하게 탐색해야 한다. 한 명 한 명의 고객을 위해서 내·외부적으로 고객 중심 데이터 연결을 통해 통합적 분석이 이뤄져야 진짜 고객을 360도로 이해할 수 있는 것이다. _245쪽, 〈고객의 마음을 읽을 수 있는 데이터는 무엇일까?〉 중에서 기업의 비즈니스가 무엇이든, 비즈니스의 타깃이 되는 고객의 라이프에 관심을 가져야 한다. 고객이 자발적으로 본인의 관심사와 흥미를 말하게 하면 가장 좋다. 예를 들면, 집과 연관된 맥락을 찾기 위해선 ‘오늘의집’과 같이 집과 관련된 잠재 고객들이 모이는 모바일 커뮤니티 플랫폼을 살펴보고, 그들의 관심사가 어떻게 바뀌고 있는지, 집에서 필요로 하는 것이 무엇인지 찾아보는 것도 방법이다. 또는 고객의 시청 데이터나 소비 데이터를 가지고 고객의 생애주기를 유추해 볼 수 있다. _275~276쪽, 〈소셜 데이터에서 고객의 라이프를 분석하다〉 중에서 AI는 개인화된 경험을 만들어 내는데 매우 유용한 도구이다. 예를 들어, 채소 카테고리의 물건을 주로 소비하는 고객에게 공산품이나 육류 할인 쿠폰을 보내는 가능성을 줄이는 것이다. 불특정 다수에게 모두 똑같은 쿠폰을 보내는 것이 아니라, 각 카테고리별 반복 구매 횟수와 이용하는 가격대에 따라 구매 성향이 비슷한 고객군끼리 세분화하여 타깃군별로 별도 쿠폰을 설계해야 하는 것이다. 실제로 우리나라의 홈플러스가 개인화된 쿠폰 큐레이션을 하고 있다. _328쪽, 〈더 깊은 경험 기획 사례〉 중에서 이렇게 디자인된 경험은 가격을 더 지불해서라도 제품과 서비스를 사용하고자 하는 충성도 높은 고객인 ‘팬’을 만들어내고, 이는 곧 기업의 고객 확대와 매출 증대로 이어진다. 그런데 여기서 간과하지 말아야 할 것은 데이터 기반 경험 디자인은 한 번의 서비스 설계로 끝나지 않는다는 점이다. 지속적인 데이터 센싱과 축적을 통한 반복적인 개선이 반드시 수반되어야 한다. 고객의 데이터를 추가로 센싱하면서 기존에는 보이지 않던 새롭게 등장한 고객 니즈를 발견할 때가 있다. _354~355쪽, 〈지속가능한 가치 루프를 만들어보자〉 중에서 ‘문제’를 어떻게 발견하고 제기하느냐가 중요한 시대가 되었다. 눈에 잘 보이지 않는 문제를 찾는 데에는 데이터 만한 것이 없다. 데이터로 분석을 하다 보면 전혀 생각지도 못한 인사이트가 보이고, 기존에는 인식되지 않았던 것들이 문제로 보이기 시작한다. 바야흐로 ‘데이터로 문제를 해결하는 조직’에서 ‘데이터에서 풀어야 할 문제를 찾는 조직’으로 변해야 할 때가 된 것이다. _379쪽, 〈디지털 시대의 뉴타입(4)〉 중에서