우리가 일에서 중요하다고 생각하는 ‘숫자’는 사실 이미 과거의 데이터입니다. 아무리 신뢰도가 높은 숫자일지라도, 숫자 뒤에 어떤 의미와 맥락이 있는지가 중요합니다.Thick Data 책에서는 ‘무엇을 얼마나’ 보다 ‘무슨 일이 어떤 맥락에서 왜 벌어졌는지’ 알 수 있는 데이터가 중요하다고 강조합니다. THICK DATA의 저자는 인류학 박사입니다. 인류학자의 관점에서 데이터를 바라보면 어떻게 비즈니스를 해석할 수 있을까요? 저자 북토크에서 직접 질의응답을 나누었습니다.
데이터를 보고 싶은 사람들
『경영진이 큰 숫자를 맹신할 때가 많아요. 소비자를 조사한다고 하면 몇 명 설문할 건가요?부터 묻는 일이 많죠. 중요한 건 양보다 질이에요. 이걸 해내려면 일의 과정을 시스템으로 만드는 게 필요하죠. 결과를 뽑는 것만 집중할 게 아니라요.』
롱블랙에 소개된 ‘Thick Data : 비즈니스에 뛰어든 인류학자, 빅데이터에 ‘왜’를 더하다’의 내용입니다. 롱블랙을 보고 저자가 궁금해진 멤버들이 오아시스로 모였습니다. 멤버 중 실제로 문화유산학을 공부해 빅데이터를 해석하고 비즈니스에 어떻게 활용할지 인사이트를 얻고 싶은 분도 오셨었죠.
평소 정량적으로만 데이터를 다뤄 정성적인 관점으로 분석하는 방법, 정성 데이터를 유의미하게 활용하는 방법을 궁금해하는 멤버들이 많았고, 학계에서 비즈니스로 지금은 경영인이 저자의 이력이 흥미로운 분도 있었습니다.
백영재 저자
저자 백영재님의 북토크를 듣는 내내 ‘융합형 인재’라는 단어가 떠올랐습니다. 인류학을 전공하고 비즈니스의 본질을 보고자 데이터를 활용하는 모습은 그야말로 예술적 이었습니다. 북토크를 시작하며 저자 백영재님이 던진 첫 질문은 ‘사람들의 기억에 남으려면 어떻게 해야하나?’ 였습니다. 길쭉한 조각들로 자신의 커리어를 표현하며 잊혀지지 않기 위해선 시각적인 정보와 스토리가 중요하다고 강조하셨죠.
그의 커리어는 컨설턴트로 시작되었습니다. ‘본질’을 바라본다는 점에서 비슷했기 때문이죠. 맥킨지, CJ E&M, 블리자드를 거쳐 구글에서 아시아·태평양 지역 주요 테크 기업들의 디지털 광고 마케팅을 담당했고 필립모리스에서 한국 지사 대표로 있었습니다. 글로벌기업을 섭렵한 그의 커리어처럼 Thick Data에도 다양한 케이스들이 풍부하게 소개되었습니다.
﹒BIG DATA
나의 코어는 인류학자다. 늘 인류학적인 시각으로 비즈니스로 보려고 했다. 데이터를 잘 활용하는 기업 중 넷플릭스가 있다. 데이터를 기반으로 정확한 타이밍에 정확한 메시지를 정확한 타겟에게 전달한다. 타겟마다 다른 썸네일과 추천 알고리즘이 달라지며 빈지워칭 등 사용 패턴이 생겨난다. 그러나 빅데이터는 패턴은 알려주지만, 패턴이 나타나는 이유는 알려주지 않는다. 왜 그런 패턴이 나타나는지 알려주는 것이 바로 Thick Data다.
넷플릭스 사례의 경우 Participant Observation을 통해 Thick Data를 수집할 수 있다. 넷플릭스 광팬의 집에서 생활하며 빈지와칭이 긍정적인 패턴임을 관찰할 수 있다. 빅데이터를 바탕으로 성공한 넷플릭스의 성공 이면에는 Thick Data가 있었다.
﹒Thick Data
Thick Data는 사람들의 실제 행동에 담긴 맥락과 의미를 설명한다. 빅데이터를 통해서는 정량적 발견을 할 수 있는 반면 Thick Data에서는 정성적 발견을 할 수 있다. 숫자 뒤의 ‘Why’를 알게 된다.
(예1) 레고의 매출이 감소되며 난이도를 더 쉽게 조절했으나, 매출은 상승하지 않았다. 인류학자는 실제 고객과 레고를 해보며 고객을 관찰했고 레고의 본질(어렵지만 해내며 성취감을 얻는)을 발견했다. 이후 레고의 난이도를 높여 완성하기 어렵게 만들었고(Creative, Architecture 시리즈) 고객군도 확장되었다. 22년 인터브랜드가 발표한 브랜드 가치 63위를 기록했다. 장난감 회사로는 유일했다.
(예2) 블리자드에는 어두운 컨셉의 온라인 PC게임이 많다. 그러나 미국과 달리 한국은 모바일 사용량이 높다. 블리자드에서 출시한 Hearthstone을 모바일 게임로 만들었고 매출 1위를 달성했다.
(예3) 이미 실무자가 다양한 시도를 했음에도 여전히 모르는 것이 있을까? IDEO의 Gripper도 Thick data를 활용해 제품 개발한 사례다. 아이들이 잡기 쉽게 그립감이 좋은 Gripper를 개발했고 인기를 끌어 이후 유사 제품들이 연달아 출시되었다. Thick Data를 통해서 허를 찌르는 케이스가 개발된다.
﹒Thick Data vs Big Data
Thick Data는 데이터의 양은 적지만, 통찰력이 높다. 말하자면 Hit Ratio가 높다. 데이터의 설명력이 커진다. 데이터가 많으면 일단 인사이트가 있을 것이라 생각하지만, 그렇지 않다. 비즈니스에 임팩트를 주는 데이터(스마트 데이터)를 뽑아내려면 가설을 고심해야 한다. 데이터의 양도 많고 통찰의 깊이도 깊어 Big Data이자 Thick Data의 특성을 가진 것을 스마트 데이터라 한다. 실무자라면, 리서치를 할 때 Thick Data를 모으고 가설을 세운 뒤 Big Data로 검증해 볼 것을 추천한다.
﹒Thick Framework
Thick Data를 어떻게 모을 수 있을까?
Tolerance문화상대주의에 입각해 낯섬에 관대해지자. 익숙하게 보이는 것을 낯설게 볼 줄 알아야한다.
Hidden Desire고객처럼 행동해보고 동시에 고객을 객관적으로 관찰하며 소비자의 숨은 욕구 찾는다.
Informants극단적인 소비자 집단, 나만의 자문단을 활용할 것. 누구를 조사하더라도 전체를 대변할 순 없다. 오히려 bias를 찾아가는 것이 좋다. 주변 사람들을 자문단으로 활용해도 좋다. 거짓말을 하지 않기 때문이다.
Context소비자의 말이 아닌 총체적 맥락에 집중하자.
Kindred Spirit주변 전문가를 통해서라도 소비자에게 공감하자.
멤버와 나눈 질문들
﹒어떻게 스마트 데이터를 쌓을 수 있나요?
해결하고 싶은 문제에 대한 가설을 세우고 Thick Framework로 Thick Data를 수집한뒤 Big Data로 검증하며 스마트 데이터를 축적해야 합니다. 현실은 녹록치 않습니다. 원하는 데이터를 얻기 어려운 경우가 많기 때문입니다. 그 말은 곧, 데이터를 모으는 순간 그 데이터에는 엣지가 생기죠. 그래서 가설부터 잘 세워야 합니다. 실무는 의사결정의 연속이죠. 의사결정자에게 Data Driven Mindset은 필수 입니다. 함께 일하는 사람들과 ‘왜’를 같이 이야기하고 반복적으로 데이터를 검증할 수 있도록 해야합니다.
﹒데이터를 기반으로 의사결정을 하는데 익숙한 조직입니다. 어느 정도 규모로 Data를 수집해야할까요?
숫자보다 깊이가 중요합니다. 그래서 설득의 기준도 숫자가 아닌 얼마나 잘 설계된 조사인지가 되어야 합니다.
﹒AI가 더 인간다워진다면, Thick Data를 인간보다 더 잘 발견할 수 있을까요?
지금은 초기 단계 이지만 그럴 것이라 생각합니다.
﹒Thick Data는 어떻게 관리하나요.
Thick Data를 어떻게 쌓고, 어떤 스킬을 활용해야 하는지 등 수집 과정과 가설이 도출되는 프로세스를 기록해야 합니다. 빅데이터로 검증하는 계획까지도 포함되어 있어야 하죠. 문서를 바탕으로 깊은 수준의 질문을 주고 받을 수 있어야 합니다. 스마트 데이터 확보를 목표로 Thick Data 관리 과정은 조직의 노하우로 남겨야 합니다.
HFK의 멤버가 되면 HFK가 준비한 팀과 월별 이벤트 뿐만 아니라 멤버들이 직접 운영하는 ‘클럽’에 참여할 수 있습니다. 와인, 운동, 독서, 전시 등 클럽에는 멤버들의 다양한 관심사가 반영되어 있어 마치 학교의 ‘동아리’가 생각나기도 하는데요. 봄시즌 멤버 뿐만 아니라 HFK에 등록한 적 있던 모든 멤버들이 참여 가능해 느슨하면서도 끈끈한 네트워크를 이어가고 있습니다. 아르헨티나 와인 19종을 맛보았던 3월 …
경영사례 브리핑 세미나에서는 스니커즈 시장의 게임을 바꾸기 위한 나이키의 Digital Transformation 케이스를 살펴보았습니다. 이번 경영사례 브리핑은 특별히 올해 깐느 광고제에서 그랑프리를 탄 나이키의 광고로 시작되었는데요. 나이키는 당신이 꿈을 미쳤다고 말하는 것이 욕이 아니라 칭찬이라고 합니다. 당신의 꿈이 미쳤는지 묻지 말고 충분히 미쳤는지 물어보라고 말합니다. 나이키의 Just Do It 캠페인은 꾸준히 도전에 대한 새로운 메세지를 던지고 보는 이들에게 refreshment를 전달합니다. 수십년간 지속적으로 refreshment를 만들어오고 있는 나이키는 디지털 …
HFK 경영브릿지-HBR클럽에서 나눈 이야기를 정리했습니다. 주제: 기업 교육 문제, MOOC로 풀 수 있을까? (HBR 2018 1-2월호) 일시: 2018년 1월 9일(화) 19:30-22:30 장소: 시청역 ‘오아시스 덕수궁’ 2018년부터 HFK의 프로그램들이 테마로 묶여서 진행됩니다. 경영브릿지는 비즈니스에 초점을 둔 테마로, PEST브리핑과 HBR클럽, 비즈니스 케이스 스터디로 구성됩니다. 최신 Harvard Business Review를 함께 읽고 토의하는 HBR클럽 첫 세션이 지난 화요일, HFK 라운지 …
저자 북토크: THICK data
우리가 일에서 중요하다고 생각하는 ‘숫자’는 사실 이미 과거의 데이터입니다. 아무리 신뢰도가 높은 숫자일지라도, 숫자 뒤에 어떤 의미와 맥락이 있는지가 중요합니다. Thick Data 책에서는 ‘무엇을 얼마나’ 보다 ‘무슨 일이 어떤 맥락에서 왜 벌어졌는지’ 알 수 있는 데이터가 중요하다고 강조합니다. THICK DATA의 저자는 인류학 박사입니다. 인류학자의 관점에서 데이터를 바라보면 어떻게 비즈니스를 해석할 수 있을까요? 저자 북토크에서 직접 질의응답을 나누었습니다.
『경영진이 큰 숫자를 맹신할 때가 많아요. 소비자를 조사한다고 하면 몇 명 설문할 건가요?부터 묻는 일이 많죠. 중요한 건 양보다 질이에요. 이걸 해내려면 일의 과정을 시스템으로 만드는 게 필요하죠. 결과를 뽑는 것만 집중할 게 아니라요.』
롱블랙에 소개된 ‘Thick Data : 비즈니스에 뛰어든 인류학자, 빅데이터에 ‘왜’를 더하다’의 내용입니다. 롱블랙을 보고 저자가 궁금해진 멤버들이 오아시스로 모였습니다. 멤버 중 실제로 문화유산학을 공부해 빅데이터를 해석하고 비즈니스에 어떻게 활용할지 인사이트를 얻고 싶은 분도 오셨었죠.
평소 정량적으로만 데이터를 다뤄 정성적인 관점으로 분석하는 방법, 정성 데이터를 유의미하게 활용하는 방법을 궁금해하는 멤버들이 많았고, 학계에서 비즈니스로 지금은 경영인이 저자의 이력이 흥미로운 분도 있었습니다.
저자 백영재님의 북토크를 듣는 내내 ‘융합형 인재’라는 단어가 떠올랐습니다. 인류학을 전공하고 비즈니스의 본질을 보고자 데이터를 활용하는 모습은 그야말로 예술적 이었습니다. 북토크를 시작하며 저자 백영재님이 던진 첫 질문은 ‘사람들의 기억에 남으려면 어떻게 해야하나?’ 였습니다. 길쭉한 조각들로 자신의 커리어를 표현하며 잊혀지지 않기 위해선 시각적인 정보와 스토리가 중요하다고 강조하셨죠.
그의 커리어는 컨설턴트로 시작되었습니다. ‘본질’을 바라본다는 점에서 비슷했기 때문이죠. 맥킨지, CJ E&M, 블리자드를 거쳐 구글에서 아시아·태평양 지역 주요 테크 기업들의 디지털 광고 마케팅을 담당했고 필립모리스에서 한국 지사 대표로 있었습니다. 글로벌기업을 섭렵한 그의 커리어처럼 Thick Data에도 다양한 케이스들이 풍부하게 소개되었습니다.
﹒BIG DATA
나의 코어는 인류학자다. 늘 인류학적인 시각으로 비즈니스로 보려고 했다. 데이터를 잘 활용하는 기업 중 넷플릭스가 있다. 데이터를 기반으로 정확한 타이밍에 정확한 메시지를 정확한 타겟에게 전달한다. 타겟마다 다른 썸네일과 추천 알고리즘이 달라지며 빈지워칭 등 사용 패턴이 생겨난다. 그러나 빅데이터는 패턴은 알려주지만, 패턴이 나타나는 이유는 알려주지 않는다. 왜 그런 패턴이 나타나는지 알려주는 것이 바로 Thick Data다.
넷플릭스 사례의 경우 Participant Observation을 통해 Thick Data를 수집할 수 있다. 넷플릭스 광팬의 집에서 생활하며 빈지와칭이 긍정적인 패턴임을 관찰할 수 있다. 빅데이터를 바탕으로 성공한 넷플릭스의 성공 이면에는 Thick Data가 있었다.
﹒Thick Data
Thick Data는 사람들의 실제 행동에 담긴 맥락과 의미를 설명한다. 빅데이터를 통해서는 정량적 발견을 할 수 있는 반면 Thick Data에서는 정성적 발견을 할 수 있다. 숫자 뒤의 ‘Why’를 알게 된다.
(예1) 레고의 매출이 감소되며 난이도를 더 쉽게 조절했으나, 매출은 상승하지 않았다. 인류학자는 실제 고객과 레고를 해보며 고객을 관찰했고 레고의 본질(어렵지만 해내며 성취감을 얻는)을 발견했다. 이후 레고의 난이도를 높여 완성하기 어렵게 만들었고(Creative, Architecture 시리즈) 고객군도 확장되었다. 22년 인터브랜드가 발표한 브랜드 가치 63위를 기록했다. 장난감 회사로는 유일했다.
(예2) 블리자드에는 어두운 컨셉의 온라인 PC게임이 많다. 그러나 미국과 달리 한국은 모바일 사용량이 높다. 블리자드에서 출시한 Hearthstone을 모바일 게임로 만들었고 매출 1위를 달성했다.
(예3) 이미 실무자가 다양한 시도를 했음에도 여전히 모르는 것이 있을까? IDEO의 Gripper도 Thick data를 활용해 제품 개발한 사례다. 아이들이 잡기 쉽게 그립감이 좋은 Gripper를 개발했고 인기를 끌어 이후 유사 제품들이 연달아 출시되었다. Thick Data를 통해서 허를 찌르는 케이스가 개발된다.
﹒Thick Data vs Big Data
Thick Data는 데이터의 양은 적지만, 통찰력이 높다. 말하자면 Hit Ratio가 높다. 데이터의 설명력이 커진다. 데이터가 많으면 일단 인사이트가 있을 것이라 생각하지만, 그렇지 않다. 비즈니스에 임팩트를 주는 데이터(스마트 데이터)를 뽑아내려면 가설을 고심해야 한다. 데이터의 양도 많고 통찰의 깊이도 깊어 Big Data이자 Thick Data의 특성을 가진 것을 스마트 데이터라 한다. 실무자라면, 리서치를 할 때 Thick Data를 모으고 가설을 세운 뒤 Big Data로 검증해 볼 것을 추천한다.
﹒Thick Framework
Thick Data를 어떻게 모을 수 있을까?
Tolerance 문화상대주의에 입각해 낯섬에 관대해지자. 익숙하게 보이는 것을 낯설게 볼 줄 알아야한다.
Hidden Desire 고객처럼 행동해보고 동시에 고객을 객관적으로 관찰하며 소비자의 숨은 욕구 찾는다.
Informants 극단적인 소비자 집단, 나만의 자문단을 활용할 것. 누구를 조사하더라도 전체를 대변할 순 없다. 오히려 bias를 찾아가는 것이 좋다. 주변 사람들을 자문단으로 활용해도 좋다. 거짓말을 하지 않기 때문이다.
Context 소비자의 말이 아닌 총체적 맥락에 집중하자.
Kindred Spirit 주변 전문가를 통해서라도 소비자에게 공감하자.
﹒어떻게 스마트 데이터를 쌓을 수 있나요?
해결하고 싶은 문제에 대한 가설을 세우고 Thick Framework로 Thick Data를 수집한뒤 Big Data로 검증하며 스마트 데이터를 축적해야 합니다. 현실은 녹록치 않습니다. 원하는 데이터를 얻기 어려운 경우가 많기 때문입니다. 그 말은 곧, 데이터를 모으는 순간 그 데이터에는 엣지가 생기죠. 그래서 가설부터 잘 세워야 합니다. 실무는 의사결정의 연속이죠. 의사결정자에게 Data Driven Mindset은 필수 입니다. 함께 일하는 사람들과 ‘왜’를 같이 이야기하고 반복적으로 데이터를 검증할 수 있도록 해야합니다.
﹒데이터를 기반으로 의사결정을 하는데 익숙한 조직입니다. 어느 정도 규모로 Data를 수집해야할까요?
숫자보다 깊이가 중요합니다. 그래서 설득의 기준도 숫자가 아닌 얼마나 잘 설계된 조사인지가 되어야 합니다.
﹒AI가 더 인간다워진다면, Thick Data를 인간보다 더 잘 발견할 수 있을까요?
지금은 초기 단계 이지만 그럴 것이라 생각합니다.
﹒Thick Data는 어떻게 관리하나요.
Thick Data를 어떻게 쌓고, 어떤 스킬을 활용해야 하는지 등 수집 과정과 가설이 도출되는 프로세스를 기록해야 합니다. 빅데이터로 검증하는 계획까지도 포함되어 있어야 하죠. 문서를 바탕으로 깊은 수준의 질문을 주고 받을 수 있어야 합니다. 스마트 데이터 확보를 목표로 Thick Data 관리 과정은 조직의 노하우로 남겨야 합니다.
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