데이터는 소셜을 위한 실제 비즈니스 모델이다
등록일 : 2013년 02월 06일 조회수 : 2,521
제공 : 한빛 네트워크
저자 : Ron Miller
역자 : 조진희
원문 : Data is the real business model for social
아직 덜 깨닫고 잠재력이 충분한 소셜 데이터에 대해서 IBM의 매리 월러스와 함께
소셜미디어 사이트가 계속 늘어나는 데이터를 저장하고 모으는 가운데, 그 사이트들은 수입을 올리기 위한 주된 수단으로써 광고를 제공하는 것 대신에 그러한 데이터들을 이익이 되도록 사용하는 방법을 찾기 위해 더 노력해야 할지 모른다. 데이터가 그들에게 정보를 제공해 주는 동안, 그들은 좀 더 타겟팅된 광고를 제공하기를 원한다. 내 경험상 그들이 이용할 수 있는 방법을 여전히 알고 있음에도 불구하고 그 사이트에서 실체 가치는 데이터 그 자체일 수 있다.
물론, 소셜 사이트가 더 높은 가격을 제시한 사람에게(데이터 소유권이나 프라이버시 문제는 열린 질문으로 남겨놓지만) 데이터를 팔기 시작하거나 개인을 식별할 수 있는 것들을 보여주는 방법을 찾기 시작한다면..
매리 월러스는 IBM 협력 솔루션 부서에서 일하는 소셜 분석 전문가이다. 그녀는 십년 넘게 IBM에서 콘텐츠 분석에 대한 일을 해왔고, 그녀의 그러한 경험이 유일하게 빅데이터, 소셜 미디어와 분석과 관련하여 물어볼 수 있는 위치에 있게 하였다. 우리의 인터뷰 내용은 다음과 같다.
소셜 미디어의 실제 가치는 광고 판매에 있는 것이 아니라 그들이 수집하는 데이터에 있는 것 같다. 이에 대해서 당신은 왜 그렇게 생각하나요?
매리 월러스 : 목표가 설정된 광고 타겟팅이 검색에 효과적으로 잘 적용되는 이유는 정렬되어 있고 특정 행위를 도와주기 때문이다. 내가 상품이나 서비스에 대한 정보를 검색하고자 할 때, 내가 직접적으로 검색에 대해 도움이 되는 광고를 얻게 되면 행복할 것이다. 광고는 어떤면에서는 부가 가치 서비스와 유사하고, 소셜 검색은 광고가 좀 더 개인화되고 관련될 수 있도록 해주는 역할을 한다. 이것이 바로 구글이 구글플러스에 매우 많이 집중하고 있는 이유이다.
대부분의 경우에서 핵심은 광고는 검색과 비슷한 문구에서 효과가 있다는 것이다. 그러나 대부분의 소셜미디어 사이트에서 사람들은 검색을 위해 그 사이트에 가지는 않는다. 사람들은 친구나 가족들과 함께 대화를 나누고 있을 때 광고가 자신들을 방해하고 종종 침해한다고 생각한다. 이 현상은 모바일 상에서 더 악화된다. 모바일에서는 제한된 리소스로 광고가 화면을 혼란스럽게 하고 어수선하게 하여 훨씬 더 불쾌하게 만드는 것이다. 소셜 검색은 소셜 데이터를 활용하는 탑 서비스 중의 하나이다. 그러나 소셜 데이터를 활용하는 여러 서비스들이 전반적으로 (시장 조사에서부터 소비자와 브랜드 관계, 소셜 추천, 정보 필터링 또는 전문적인 위치 서비스까지) 과잉 상태에 있다
데이터 가치를 인지, 인식하는 것도 한 방법이다. 그러나 그 가치는 어떻게 알아내는가?
매리 월러스 : 데이터로부터 가치를 얻는 것은 시나리오 상에서 어떤 요소가 가치 있게 고려되는지를 잘 설명해야 하고, 이를 명확히 이해시키는 시나리오들이 요구된다. 예를 들어, 구직을 할 때 사람들이 질문 받고 답 받기를 원하는 특정 질문 모음들이 있다. 직원의 감정, 기업의 성공(수입, 고객, 상품, 성장), 위치, 사람 통계, 기술, 산업, 능력, 경쟁자, 가치, 문화 등이다.
이것들은 다양한 시나리오에 적합할지 모르는 서로 다른 질문들이고 이에 대한 분석도 그러하다고 볼 수 있다. 예를 들어 사람들이 휴일에 어디로 가려고 할 때, 장소나 행위들, 머물 곳, 날씨, 가격, 방문 통계나 그 사람들의 감정에 더 관심 있어 할 것 같다. 여기서 핵심은 분석이라는 것이 분야에 특화되어 있을 뿐만 아니라 시나리오별로도 특화되어 있다는 것이다. 그것은 바로 링크드인(LinkedIn)이나 트립어드바이저(Tripadvisor) 같이 특정 목표를 갖고 전문화된 서비스들이 특화된 시나리오를 위한 더 큰 분석화된 가치를 항상 제공할 수 있을 것이기 때문이다.
사용자들이 생산한 데이터를 남용하는 소셜 네트워크 사이트에 대한 걱정어린 시선이 있다. 데이터를 익명화하고, 개별 사용자 정보를 없앤 통합 폼 상에서 전달되는 것이 믿을만한 방법이 될 수 있는가?
매리 월러스 : 나는 프라이버시와 관련된 이슈가 좀더 복잡한 문제라고 생각한다. 사용자 정보를 익명화한 것이 부분적인 해결책이 될 수 있지만 나는 그것이 문제의 핵심이라고 믿지 않는다. 앞으로 성장해가는 소셜미디어의 핵심은 허가, 신뢰, 투명성에 대한 것일 거라고 생각한다. 사람들은 그들의 데이터가 이용되고, 오직 이용만 될 수 있도록 허가권을 부여하기 위해서 어떻게 사용되고 있는지 정확히 알 필요가 있다. 예를 들어, 테스코(Tesco) 고객 카드가 있고 내 데이터를 존중해 줄거라고 신뢰한다면, 나는 그들이 나에게 좀 더 연관되고 특별한 무언가를 제공할 수 있도록 내 페이스북 좋아요를 보게 되면 행복해질 것이다. 또는 내가 링크드인에 가입하면, 나는 내 데이터가 리쿠르트하는 사람(구인자)이나 고용하고자 하는 회사에 가는 것을 알고 있다. 그러나 나는 대체적으로 확실히 내 데이터가 또 다른 비공개 목적으로 사용되는 것을 원하지 않는다.
또한, 우리가 미래에 정보 브로커가 탄생하는 것을 볼 수도 있는 일이다. 그들은 우리를 대표하여 중재인의 역할을 할 수 있는 (아마도 심지어는 혼동되거나 익명화되어) 간접적인 역할 수준을 제공한다. 이는 인증 모델을 단순화한 것이 되지만, 그러한 정보 브로커와 우리에 대한 정보 접근을 조정할 수 있도록 그 브로커들이 사용하는 모델을 우리가 신뢰하고 있음을 가정하고 있는 것이다.
소셜 네트워크 서비스들이 그들이 수집한 데이터에 대한 활용을 시작하기 위해서 툴들이 데이터의 양과 다양성을 따라잡을 수 있는가?
매리 월러스 : 나는 콘텐츠 분석, 시맨틱 기술과 관련된 분야에서 지난 십년간 일해 왔기 때문에, 많은 필수적인 분석 툴들이 (데이터) 공급을 따라잡기 위해 (분석) 수요를 기다려왔음을 자신있게 말할 수 있다. 이제 새로운 빅데이터 플랫폼 세대의 성장과 함께 소셜미디어의 탄생은 그러한 툴들에게 비즈니스적 관점의 큰 문제와 데이터들의 집합 그리고 성장할 수 있는 실행 플랫폼을 제공하게 된다. 그러나, 나는 한편으로는 풍요로운 기술 속에서 분석 분야(산업)가 하나의 큰 격차를 가지고 있다고 생각한다. 그러한 격차가 우리가 이러한 소셜 네트워크로부터 얻을 수 있는 가치에 영향을 줄 것이라고 믿고 있다.
그것은 바로 대규모 네트워크에 대한 처리이다. 우리가 소셜, 시맨틱, 시간적, 공간적 특징을 갖는 대규모 그래프를 따라 움직이고 이러한 네트워크 상에서 복잡한 분석을 적용하고 생각함에 따라서 우리에게 기술적 과제가 될 것이라고 생각한다. 이러한 격차를 줄이기 위해 연결된 데이터 세상을 바꿀 수 있는 많은 기존 기술들이 존재한다. 또 한편으로는 그래프 데이터베이스와 이러한 전문화된 문제를 해결하는 것에 집중하는 분석 알고리즘이 새롭게 탄생하고 있다. 오직 시간만이 어떤 기술이 승자가 될지를 말해줄 것이다.
데이터를 찾기 위해 소셜 사이트들이 어떤 종류의 활용을 할 수 있을지 당신은 떠올려 볼 수 있습니까?
매리 월러스 : 중기간적으로, 우리는 마케팅, 판매, 지원 조직에 의해서 수행되는 소셜 분석을 계속해서 보게 될 것이라고 추측한다. 소셜 데이터는 판매 채널을 넓히고, 브랜드가 소비자와 어떻게 상호작용하는지를 개선할 수 있도록 시장 조사를 위해 사용될 것이다.
우리가 마케팅에서 판매나 지원 분야로 옮겨감에 따라 분석의 종류도 좀 더 복잡해 질 것이다. 이것이 데이터를 평가하고 통찰력을 이끌어 내기 위해 사용되는 알고리즘에 압박을 가할 것이다. 그러한 통찰력에는 정체성, 사물에 대한 명확성, 미세한 분할, 영향력 분석, 감정, 의도, 정보의 흐름, 커뮤니티의 활동성 등이 있다. 급속도로 증가하는 소셜 애플리케이션은 나타날 것이고, 각각의 애플리케이션이 소비자들에게 틈새 가치를 전달하고 브랜드를 위한 전문 데이터들을 만들어 낼 것이다. 이러한 소셜 네트워크 생태계가 소비자의 브랜드 참여를 이끌어 낼 것이다. 브랜드 참여는 소비자의 피드백이나 고객 지원, 상품에 관한 것, 서비스 개선 등 모든 것들을 의미한다. 브랜드 업체들은 소극적인 의견 청취나 모니터링에 집중하는 것에서 벗어나 점차 적극적인 참여 형태로 변화할 것이다. 그리고 이것은 서로 간의 상호 작용을 최적화하고 운영될 수 있도록 더 넓은 범위의 분석을 필요로 할 것이다.
게다가 나는 실현될 수 있는 개인화가 확장되고 있는 것을 본다. 소셜 데이터는 구글, 아마존, 넷플릭스부터 엑스피디어까지 모든 검색과 조회를 개인화하는데 있어 중요성이 점차 증가할 것이다. 그러나 검색은 이러한 것의 빙산의 일각일뿐이다. 나는 장기적으로 소셜 데이터가 물리적인 그리고 디지털화된 분리 현상을 넘어서는 개인화된 경험을 모든 영역에서 사용되어질 것을 예상한다. 우리가 어떻게 쇼핑하고 무엇을 생각하고 어떻게 배우며 궁극적으로 어떻게 살아가는지를 바꿈으로써 말이다.
우리가 소셜 웹과 시맨틱 웹, 웹상의 데이터들이 언제 교차하고 무엇이 일어날지 단지 상상하라. 그러면 우리는 실제로 모든 것들이 개인화된 형태로 나타나게 되는 것을 보게 될 것이다.
저자 : Ron Miller
역자 : 조진희
원문 : Data is the real business model for social
아직 덜 깨닫고 잠재력이 충분한 소셜 데이터에 대해서 IBM의 매리 월러스와 함께
소셜미디어 사이트가 계속 늘어나는 데이터를 저장하고 모으는 가운데, 그 사이트들은 수입을 올리기 위한 주된 수단으로써 광고를 제공하는 것 대신에 그러한 데이터들을 이익이 되도록 사용하는 방법을 찾기 위해 더 노력해야 할지 모른다. 데이터가 그들에게 정보를 제공해 주는 동안, 그들은 좀 더 타겟팅된 광고를 제공하기를 원한다. 내 경험상 그들이 이용할 수 있는 방법을 여전히 알고 있음에도 불구하고 그 사이트에서 실체 가치는 데이터 그 자체일 수 있다.
물론, 소셜 사이트가 더 높은 가격을 제시한 사람에게(데이터 소유권이나 프라이버시 문제는 열린 질문으로 남겨놓지만) 데이터를 팔기 시작하거나 개인을 식별할 수 있는 것들을 보여주는 방법을 찾기 시작한다면..
매리 월러스는 IBM 협력 솔루션 부서에서 일하는 소셜 분석 전문가이다. 그녀는 십년 넘게 IBM에서 콘텐츠 분석에 대한 일을 해왔고, 그녀의 그러한 경험이 유일하게 빅데이터, 소셜 미디어와 분석과 관련하여 물어볼 수 있는 위치에 있게 하였다. 우리의 인터뷰 내용은 다음과 같다.
소셜 미디어의 실제 가치는 광고 판매에 있는 것이 아니라 그들이 수집하는 데이터에 있는 것 같다. 이에 대해서 당신은 왜 그렇게 생각하나요?
매리 월러스 : 목표가 설정된 광고 타겟팅이 검색에 효과적으로 잘 적용되는 이유는 정렬되어 있고 특정 행위를 도와주기 때문이다. 내가 상품이나 서비스에 대한 정보를 검색하고자 할 때, 내가 직접적으로 검색에 대해 도움이 되는 광고를 얻게 되면 행복할 것이다. 광고는 어떤면에서는 부가 가치 서비스와 유사하고, 소셜 검색은 광고가 좀 더 개인화되고 관련될 수 있도록 해주는 역할을 한다. 이것이 바로 구글이 구글플러스에 매우 많이 집중하고 있는 이유이다.
대부분의 경우에서 핵심은 광고는 검색과 비슷한 문구에서 효과가 있다는 것이다. 그러나 대부분의 소셜미디어 사이트에서 사람들은 검색을 위해 그 사이트에 가지는 않는다. 사람들은 친구나 가족들과 함께 대화를 나누고 있을 때 광고가 자신들을 방해하고 종종 침해한다고 생각한다. 이 현상은 모바일 상에서 더 악화된다. 모바일에서는 제한된 리소스로 광고가 화면을 혼란스럽게 하고 어수선하게 하여 훨씬 더 불쾌하게 만드는 것이다. 소셜 검색은 소셜 데이터를 활용하는 탑 서비스 중의 하나이다. 그러나 소셜 데이터를 활용하는 여러 서비스들이 전반적으로 (시장 조사에서부터 소비자와 브랜드 관계, 소셜 추천, 정보 필터링 또는 전문적인 위치 서비스까지) 과잉 상태에 있다
데이터 가치를 인지, 인식하는 것도 한 방법이다. 그러나 그 가치는 어떻게 알아내는가?
매리 월러스 : 데이터로부터 가치를 얻는 것은 시나리오 상에서 어떤 요소가 가치 있게 고려되는지를 잘 설명해야 하고, 이를 명확히 이해시키는 시나리오들이 요구된다. 예를 들어, 구직을 할 때 사람들이 질문 받고 답 받기를 원하는 특정 질문 모음들이 있다. 직원의 감정, 기업의 성공(수입, 고객, 상품, 성장), 위치, 사람 통계, 기술, 산업, 능력, 경쟁자, 가치, 문화 등이다.
이것들은 다양한 시나리오에 적합할지 모르는 서로 다른 질문들이고 이에 대한 분석도 그러하다고 볼 수 있다. 예를 들어 사람들이 휴일에 어디로 가려고 할 때, 장소나 행위들, 머물 곳, 날씨, 가격, 방문 통계나 그 사람들의 감정에 더 관심 있어 할 것 같다. 여기서 핵심은 분석이라는 것이 분야에 특화되어 있을 뿐만 아니라 시나리오별로도 특화되어 있다는 것이다. 그것은 바로 링크드인(LinkedIn)이나 트립어드바이저(Tripadvisor) 같이 특정 목표를 갖고 전문화된 서비스들이 특화된 시나리오를 위한 더 큰 분석화된 가치를 항상 제공할 수 있을 것이기 때문이다.
사용자들이 생산한 데이터를 남용하는 소셜 네트워크 사이트에 대한 걱정어린 시선이 있다. 데이터를 익명화하고, 개별 사용자 정보를 없앤 통합 폼 상에서 전달되는 것이 믿을만한 방법이 될 수 있는가?
매리 월러스 : 나는 프라이버시와 관련된 이슈가 좀더 복잡한 문제라고 생각한다. 사용자 정보를 익명화한 것이 부분적인 해결책이 될 수 있지만 나는 그것이 문제의 핵심이라고 믿지 않는다. 앞으로 성장해가는 소셜미디어의 핵심은 허가, 신뢰, 투명성에 대한 것일 거라고 생각한다. 사람들은 그들의 데이터가 이용되고, 오직 이용만 될 수 있도록 허가권을 부여하기 위해서 어떻게 사용되고 있는지 정확히 알 필요가 있다. 예를 들어, 테스코(Tesco) 고객 카드가 있고 내 데이터를 존중해 줄거라고 신뢰한다면, 나는 그들이 나에게 좀 더 연관되고 특별한 무언가를 제공할 수 있도록 내 페이스북 좋아요를 보게 되면 행복해질 것이다. 또는 내가 링크드인에 가입하면, 나는 내 데이터가 리쿠르트하는 사람(구인자)이나 고용하고자 하는 회사에 가는 것을 알고 있다. 그러나 나는 대체적으로 확실히 내 데이터가 또 다른 비공개 목적으로 사용되는 것을 원하지 않는다.
또한, 우리가 미래에 정보 브로커가 탄생하는 것을 볼 수도 있는 일이다. 그들은 우리를 대표하여 중재인의 역할을 할 수 있는 (아마도 심지어는 혼동되거나 익명화되어) 간접적인 역할 수준을 제공한다. 이는 인증 모델을 단순화한 것이 되지만, 그러한 정보 브로커와 우리에 대한 정보 접근을 조정할 수 있도록 그 브로커들이 사용하는 모델을 우리가 신뢰하고 있음을 가정하고 있는 것이다.
소셜 네트워크 서비스들이 그들이 수집한 데이터에 대한 활용을 시작하기 위해서 툴들이 데이터의 양과 다양성을 따라잡을 수 있는가?
매리 월러스 : 나는 콘텐츠 분석, 시맨틱 기술과 관련된 분야에서 지난 십년간 일해 왔기 때문에, 많은 필수적인 분석 툴들이 (데이터) 공급을 따라잡기 위해 (분석) 수요를 기다려왔음을 자신있게 말할 수 있다. 이제 새로운 빅데이터 플랫폼 세대의 성장과 함께 소셜미디어의 탄생은 그러한 툴들에게 비즈니스적 관점의 큰 문제와 데이터들의 집합 그리고 성장할 수 있는 실행 플랫폼을 제공하게 된다. 그러나, 나는 한편으로는 풍요로운 기술 속에서 분석 분야(산업)가 하나의 큰 격차를 가지고 있다고 생각한다. 그러한 격차가 우리가 이러한 소셜 네트워크로부터 얻을 수 있는 가치에 영향을 줄 것이라고 믿고 있다.
그것은 바로 대규모 네트워크에 대한 처리이다. 우리가 소셜, 시맨틱, 시간적, 공간적 특징을 갖는 대규모 그래프를 따라 움직이고 이러한 네트워크 상에서 복잡한 분석을 적용하고 생각함에 따라서 우리에게 기술적 과제가 될 것이라고 생각한다. 이러한 격차를 줄이기 위해 연결된 데이터 세상을 바꿀 수 있는 많은 기존 기술들이 존재한다. 또 한편으로는 그래프 데이터베이스와 이러한 전문화된 문제를 해결하는 것에 집중하는 분석 알고리즘이 새롭게 탄생하고 있다. 오직 시간만이 어떤 기술이 승자가 될지를 말해줄 것이다.
데이터를 찾기 위해 소셜 사이트들이 어떤 종류의 활용을 할 수 있을지 당신은 떠올려 볼 수 있습니까?
매리 월러스 : 중기간적으로, 우리는 마케팅, 판매, 지원 조직에 의해서 수행되는 소셜 분석을 계속해서 보게 될 것이라고 추측한다. 소셜 데이터는 판매 채널을 넓히고, 브랜드가 소비자와 어떻게 상호작용하는지를 개선할 수 있도록 시장 조사를 위해 사용될 것이다.
우리가 마케팅에서 판매나 지원 분야로 옮겨감에 따라 분석의 종류도 좀 더 복잡해 질 것이다. 이것이 데이터를 평가하고 통찰력을 이끌어 내기 위해 사용되는 알고리즘에 압박을 가할 것이다. 그러한 통찰력에는 정체성, 사물에 대한 명확성, 미세한 분할, 영향력 분석, 감정, 의도, 정보의 흐름, 커뮤니티의 활동성 등이 있다. 급속도로 증가하는 소셜 애플리케이션은 나타날 것이고, 각각의 애플리케이션이 소비자들에게 틈새 가치를 전달하고 브랜드를 위한 전문 데이터들을 만들어 낼 것이다. 이러한 소셜 네트워크 생태계가 소비자의 브랜드 참여를 이끌어 낼 것이다. 브랜드 참여는 소비자의 피드백이나 고객 지원, 상품에 관한 것, 서비스 개선 등 모든 것들을 의미한다. 브랜드 업체들은 소극적인 의견 청취나 모니터링에 집중하는 것에서 벗어나 점차 적극적인 참여 형태로 변화할 것이다. 그리고 이것은 서로 간의 상호 작용을 최적화하고 운영될 수 있도록 더 넓은 범위의 분석을 필요로 할 것이다.
게다가 나는 실현될 수 있는 개인화가 확장되고 있는 것을 본다. 소셜 데이터는 구글, 아마존, 넷플릭스부터 엑스피디어까지 모든 검색과 조회를 개인화하는데 있어 중요성이 점차 증가할 것이다. 그러나 검색은 이러한 것의 빙산의 일각일뿐이다. 나는 장기적으로 소셜 데이터가 물리적인 그리고 디지털화된 분리 현상을 넘어서는 개인화된 경험을 모든 영역에서 사용되어질 것을 예상한다. 우리가 어떻게 쇼핑하고 무엇을 생각하고 어떻게 배우며 궁극적으로 어떻게 살아가는지를 바꿈으로써 말이다.
우리가 소셜 웹과 시맨틱 웹, 웹상의 데이터들이 언제 교차하고 무엇이 일어날지 단지 상상하라. 그러면 우리는 실제로 모든 것들이 개인화된 형태로 나타나게 되는 것을 보게 될 것이다.
