“고객에게 화장품 행사 안내용 우편물(DM)을 발송하면 과거엔 응답률이 12% 선이었습니다. 하지만 최근 데이터 마이닝 작업 후 발송한 우편물은 응답률이 17% 선으로 높아졌습니다. 고객 한 사람당 구매액도 13만원에서 17만원으로 올라갔습니다.”
데이터 마이너로 불리는 신세계백화점 고객관계관리(CRM)팀의 박종섭 고객 자료 분석담당은 데이터 분석을 통해 효과적으로 매출을 올릴 수 있는 방법을 찾아낸다. 백화점을 찾는 한 해 160만 고객의 구매 자료를 바탕으로 데이터 마이닝을 통해 기간·금액·구매 형태별로 자료를 다시 가공, 최적의 마케팅 방안을 찾는다.
데이터 마이너(Data miner)는 ‘데이터(data)’와 광원을 뜻하는 ‘마이너(miner)’의 합성어. 데이터 분석가라고도 한다. 방대한 자료를 바탕으로 다양한 통계 기법을 활용, 정보 간 관계를 파악하고 의미를 부여하는 일을 한다.
‘장바구니 분석’이라고 불리는 백화점의 고객 구매 패턴 분석은 데이터 마이닝의 일종이다. 유모차를 산 고객이 젖병·기저귀 등 유아용품을 살 확률이 높은 것으로 밝혀지면 유모차와 유아용품을 동시에 할인 판매한다든지, 유모차는 샀지만 유아용품은 사지 않은 고객에게 유아용품 할인 쿠폰을 보내는 전략을 마련하는 식이다.
◆백화점에서 철강회사까지=데이터 마이너의 활동 분야는 생각보다 넓다. 데이터 마이너들은 보통 기업 내에서 마케팅이나 고객관리·기술분석 업무를 맡는다. 금융회사, 정부 산하기관, 의료기관 등의 프로젝트에 참여하기도 한다. SAP와 오라클 같은 소프트웨어 개발, 솔루션 제공업체에서도 근무한다. 이들이 하는 일은 백화점·카드사 등의 고객 분석을 비롯해 통신업체의 해지자 분석, 제약회사의 신약 개발을 위한 데이터 분석, 환자 치료를 위한 임상 데이터 분석, 제철소에서 철강 품질을 높이기 위한 분석까지 매우 다양하다.
예를 들어 포스코의 경우 80여 명의 데이터 마이너가 품질과 마케팅 전략 마련을 위한 자료 분석을 담당하고 있다. 포항제철소 냉연부 김영우 팀리더는 “음료용 캔 등을 만드는 소재의 표면에서 미세한 결함이 계속 발견돼 데이터 마이닝을 통해 원인을 발견, 문제를 해결한 적이 있다”며 “이를 위해 제강-열연-냉연 등 각 공정에서 나오는 수만 개의 데이터를 수집·분석해 불량의 핵심 요인을 찾아가는 방식”이라고 말했다. BC카드 CEM(Customer Experience Management) 팀 신동명 팀장은 “수억 건에 달하는 거래 승인 데이터를 바탕으로 카드 사용자의 행태를 분석해 부정 사용자를 걸러내는 프로그램을 만들기도 한다”고 말했다.
◆숫자는 기본=데이터 마이너는 기본적으로 숫자와 데이터에 능숙해야 하지만 다양한 사업 분야의 특성과 문제점들을 파악하고 이를 계량적으로 전환하는 능력도 중요하다. 어떤 기업에 해결해야 할 문제가 생겼을 때 데이터 마이닝을 이용한 자료 분석으로 그 문제를 해결할 수 있는지 판단할 수 있어야 성공적인 데이터 마이닝이 가능하기 때문이다.
SAS코리아 송미혜 이사는 “경영은 물론 경제·금융 시스템 및 산업 전반에 대한 폭넓은 지식과 안목이 필요하다”며 “관련 산업의 동향을 꾸준히 살펴야 한다”고 말했다. 포항제철소 김영우 팀리더는 “자료를 해석할 때 통계적으로만 접근하면 답이 안 나오는 경우가 많다”며 “관련 분야의 전문 지식과 연계해 해석해야 한다”고 전했다. 그는 “워낙 데이터가 많기에 양질의 데이터를 골라내는 능력도 중요하다”고 덧붙였다. 단순히 숫자에 익숙하고 통계 프로그램을 잘 다루는 것을 넘어 여러 방면의 지식을 평소에 쌓아 두고 신문이나 뉴스를 스크랩하며 경제 및 산업 전문지를 통해 새로운 경향을 파악해 놓아야 한다는 것이다.
향후 전망도 밝은 편. 데이터 마이닝이 정보의 홍수 속에서 ‘나’와 ‘기업’이 필요로 하는 ‘핵심’을 뽑아내는 것이기 때문이다. 인크루트 이광석 대표는 “변수가 많고 예측이 어려운 기업 환경에서는 정확한 분석을 통해 가치 있는 정보만을 골라 의사 결정을 내리는 게 기업의 성패를 좌우한다”며 “데이터 마이닝에 대한 수요가 늘고 있다”고 말했다.
출처 : [중앙일보 염태정.김상선]
*** 데이터 마이너가 되려면
공식 자격증이 있는 것은 아니다. 전공 제한도 없다. 하지만 자료 분석이란 업무의 특성상 데이터 마이너로 활동 중인 전문가의 절반 이상이 통계학 전공자다. 이외에 산업공학·경제학·수학·경영학 출신이 많다. SAS코리아에서 1년에 서너 차례 데이터 분석·해석 능력을 평가하는 ‘SAS 서티파이드 프리딕티브 모델러(Certified Predictive Modeler) 인증 시험’을 실시하는 데 필수 자격 요건은 아니지만 데이터 마이너의 능력을 평가하는 기준으로 활용되기도 한다.
■선배 한마디
송미혜 SAS코리아 이사
숫자 감각 있고, 꼼꼼한 사람에게 적합
데이터 마이너로 활동 중인 SAS코리아 송미혜(45) 이사는 “보람도 크지만 업무에서 오는 부담이 만만치 않으므로 스트레스를 잘 관리해야 한다”고 말했다. 송 이사는 대학에서 수학을, 미국에서 전산과 컴퓨터공학을 전공한 뒤 현재 SAS코리아의 프로페셔널 서비스 디비전 분석팀장으로 일하고 있다.
-어려운 점은.
“수많은 데이터를 가지고 한 달에 걸쳐 분석했는데 실제로 유용하지 않은 결과가 나올 때도 있다. 그럴 땐 ‘헛수고한 것 아닌가’ 하며 스트레스를 많이 받는다. 투입한 시간 대비 아웃풋(결과물)이 바로 나오는 것도 아니다. 이런 과정에서 오는 상실감을 잘 극복해야 한다. 물론 회사에 도움이 되는 결과가 나올 땐 보람이 크고 인정도 받는다.”
-적합한 성격은.
“차분하고 꼼꼼하며 파고드는 성격이어야 한다. 여기에 사리 분별, 이해력, 숫자에 대한 감각이 필요하다. 성공적인 데이터 마이너가 되기 위해서는 업(業)에 대한 이해도 높아야 한다.”
-근무 여건과 급여는.
“출퇴근 등은 기본적으로는 일반 직장인과 비슷하다. 그러나 주어진 시간 내에 결과물을 도출하기 위해 밤샘 작업을 하는 경우도 적지 않다. 급여는 같은 직급의 동료와 비슷하다. 하지만 전문가 그룹이라는 인식이 있어 10~20% 더 많이 주는 곳도 있다. 고정급 외에 성과에 따라 인센티브를 받는다.”
자료 협조:인쿠르트 |
