수닐 굽타 『루이비통도 넷플릭스처럼』

 

 

 

 

 

정말 한 6개월 정도를 묵혀두었던 책을 이제서야 털어냈다. 이미 4분의 3정도까지 읽었던 책인데, 왜 그 조금 남은 분량을 읽지 못하고 몇개월이나 묵혀두었던 걸까... 덕분에 잊어버리고 있던 책 내용을 끄집어내서 이어가는게 가장 힘든 작업이었던 것 같다. 차라리 읽었던 양이 적었더라면 처음부터 다시 읽었을텐데, 거의 종반까지 와 있는 상태였기에 필사적으로 이전에 읽었던 내용을 기억해내며 읽었던 것 같다. 

 

이 책은 각 기업들의 디지털전략이랄까? 디지털 생태계로의 전환을 꾀하거나 성공한 기업들의 사례들을 소개하고 있다. 워낙에 관심이 많았던 분야이기도 하고 해서 읽기 시작했는데, 생각보다 진도가 빨리 나가지는 않았던 것 같다. 내용자체가 이해가 안되거나 했던 것은 아니었지만, 생각보다 경영서의 냄새가 많이 나는 책이기도 했고, 아무래도 포맷 자체가 PDF 포맷으로 되어있는 전자책으로 읽어서 그랬을 수도 있다.

 

어쨌든 잠깐 이야기한 것 처럼 사례중심이라고는 하나, 비전문가가 읽기에는 너무 경영서와 같은 느낌이어서 내가 마케팅이나 기업의 기획업무를 주로 하는 사람이 아닌 한에야 아주 재미있게 술술 읽을 수 있는 책은 아니라는 느낌이 들었다. 하지만, 여기에서 언급되는 몇몇 기업들의 마케팅 전략, 혹은 디지털 전략에 관심이 있는 사람이라면 꽤나 도움이 될 것도 같다는 느낌이다. 나름 디테일한 정보를 제공하려고 노력하고 있고, 특히 관련분야에 관심이 있는 사람이라면 보다 실질적인 사례를 통해서 검토할 수 있는 좋은 자료일 것 같은 느낌이다. 그런 의미에서 이전에 읽었던 《플랫폼 레볼루션》과 비슷한 이미지를 받았는데, 이 책의 경우가 조금 더 넓은 의미에서, 기업전략 측면의 이야기를 해주는 느낌이다. 

 

하지만 개인적으로 꽤 흥미롭게 읽긴 했다. 솔직히 아주 새로운 내용들이 실렸다고는 볼 수 없지만, 내가 아는 많은 기업들(스타트업부터 대기업까지)이 어떻게 머리를 싸매고 디지털전략을 꽤하고 있는지, 또는 어떤 부분에서 실패하고 어떤 부분에서 성공적으로 프로젝트를 진행하고 있는 지에 대해 엿볼 수 있어서 꽤 재미있었던 것이 사실이다. 예를들어 나에게 실질적으로도 꽤 큰 영향을 미친 Adobe의 구독형서비스로의 전환 같은 케이스가, 어떠한 과정과 결정들을 통해서 현재와 같은 형태로 자리잡았는지... 기업의 입장에서는 어떠한 부분들을 중점적으로 고민하고 힘을 쏟고 있는지 등을 엿볼 수 있다는 것은 꽤나 흥미로웠다. 

 

사실 이 책을 묵혀두고 있다가 다 읽은 이 시점에 《컨버전스 2030》이라는 책을 한창 읽고있다. 2021년 현재 상황에서 여러가지 기술융합을 통한 현황과 미래를 예측하는 이야기가 주로 다뤄지고 있는데, 몇 년 전의 시점에서 디지털생태계에 대해 다룬 이 책과도 비교가 되는 포인트가 있는듯 하여 나름 또 재미있게 이 책을 마무리하게 된 것 같다. 그런 의미에서 이런 책들을 한 10년 후에 읽어본다면 또다른 재미가 있겠지? ^^

 

 

 

기존 사업자가 기술 변화에 따라 달라지는 고객의 니즈에 대응하지 못할 때 새로운 사업자가 비집고 들어갈 여지가 생긴다. 넷플릭스는 '고객이 원할 때 언제든지' 서비스를 제공하는 온디맨드 스트리밍으로 고객의 생각을 완전히 바꿔놓았다. 

 

왓츠앱과 같은 서비스는 제품의 성능이나 기능을 바꾸지 않았도 사용자가 늘어날수록 서비스의 가치가 높아지는데 이를 직접 네트워크 효과라고 부른다. 또한 이베이처럼 서비스가 구매자와 판매자를 연결하는 플랫폼일 경우 간접 네트워크 효과가 발생한다. 

 

스타벅스와 이탈리는 많은 산업 분야에 인상적인 교훈을 남긴다. 소비자가 중요시하는 포인트가 제품에서 경험으로 옮겨 감에 따라, 가치 창출과 지속 가능한 경쟁 우위의 확보는 단순히 뛰어난 제품 기능을 제공한다고 담보되지 않는다. 

 

하버드대 경영대학원 교수인 테드 레빗은 사람들은 드릴 자체가 아니라 드릴로 뚫는 구멍을 원한다고 말했다. 제품 중심의 회사는 업그레이드된 드릴을 내놓으려고 집중하는 반면, 고객 중심의 회사는 구멍을 뚫는 작업에 도구가 되는 레이저와 같은 신기술을 생각해 낼 수 있다. 

 

회사는 고객과의 관계를 오랜 기간에 걸쳐 관리할 수 있는 역량 또한 쌓아야 한다. BMW는 시간당 렌탈 서비스인 드라이브 나우를 론칭하면서 분석 기술뿐 아니라 고객 관계 관리 역량을 함께 개발해야 했다. 렌탈 서비스 사업 모델의 도입은 기업의 현금 흐름에도 영향을 준다. 매출이 차량 판매 시점에 한꺼번에 발생하는 것이 아니라 여러 해에 걸쳐 조금씩 흘러들어오는 구조로 바뀌게 된다. 따라서 꾸준한 고객 유지가 매우 중요하다. 

 

우버는 운전사와 차량 없이도 세계 최대 이동 서비스가 되었고, 에어비앤비는 소유한 호텔 방 한 칸 없이 세계 최대 숙박업체가 됐으며, 알리바바는 아무런 제품도 보유하지 않은채로 쇼핑몰을 시작했다. 

 

19세기와 20세기가 효율성과 규모의 경제에 초점을 맞추었다면 지금 시대에는 서로 다른 분야의 기업이 시너지를 발휘해 고객의 상황에 맞는 솔루션을 제공하는 조정 역량이 새로운 경쟁력으로 자리잡았다. 

 

결국, 플랫폼은 기업 바깥에 있는 고객의 관점에서 시장 수요를 발굴하고 시장 환경에 적응하는 새로운 사업 방식을 제공한다. 

 

당신이 누구이든 간에 가장 똑똑한 사람들은 대부분 다른 사람을 위해 일한다. -썬 마이크로시스템즈의 공동 창업자 빌 조이.

 

기업의 내부 구성원들은 대체로 단편적으로 편협한 시각으로 문제를 바라보며 한정된 방법으로만 답을 알아내려는 경향이 있다. 반면에 오픈 이노베이션은 문제 해결을 위해 다양한 분야의 수많은 전문가를 끌어들여 여러 관점으로 접근한다. 

 

고객을 상대할 때 가장 어려운 부분은 문제를 명확하게 정의하는 것입니다. 고객이 무엇을 원하는지 말해 주면, 그것을 달성하는 데 있어 걸림돌이 되는 요소를 파악해 내려고 기본 원칙으로 돌아가야 하는 경우가 발생합니다. 

 

다시 말해 크라우드소싱 시대에 기업의 성공을 결정짓는 요소는 해결 방안 자체가 아니다. 기업들이 자사의 앞날에 대해 어떤 질문을 던지느냐가 중요하다. 

 

적층 제조 방식의 발전은 이미 3D 프린팅을 넘어서고 있다. MIT 공대 자가조립연구소에서는 물체가 온도 변화나 수분 접촉과 같은 외부 자극에 반응해 스스로 형태를 바꾸는 4D 프린팅을 연구 중이다. 

 

전 세계의 산업 지형이 브릭에서 클릭으로, 즉 굴뚝 산업에서 온라인 산업으로 이동함에 따라 기업들은 효과적인 옴니채널 전략을 개발하게 위해 고군분투 중이다. 이제는 오프라인과 온라인 둘 중에서 어떤 채널을 선택하느냐의 문제가 아니라 이 양쪽 채널을 어떻게 동시에 관리하느냐로 초점이 맞춰진다. 

 

"사용자의 클릭을 유도하는 속임수는 쓸 수 있지만 공유하도록 속일 수는 없어요. 시장에서 성과를 내는 모든 것들은 브랜드의 진짜 모습을 담은 인사이트를 토대로 만들어집니다."

 

"10억달러짜리 광고주를 상대하건 스타트업을 상대하건 본질적인 질문은 동일합니다. 사람들이 우리가 만드는 제품에 관심을 보일 만한 이유가 있나요? 멋지냐 기발하냐 재미있냐 가치가 있냐 이런 질문은 할 필요가 없어요. 대신 대중에게 어떤 관련성이 있나요?"라고 질문해야 합니다. 

 

모델은 그만 찾아도 된다... 상관관계가 인과관계를 대체하는 시대다... 가설을 세우고 모델을 수립하고 테스트하는 과거의 과학적 접근법을 고수할 필요가 없다. 지금은 '과학은 구글에서 무엇을 배울 수 있을까?'라고 질문할 때다.

 

마케팅 실무자들은 온라인 광고가 오프라인 판매를 견인한다고 확신한다. 하지만 온라인 광고에 노출되어 온라인 구매로 이어진 소비자를 추적하는 것은 상대적으로 쉽지만, 온라인 광고 노출과 오프라인 구매 간의 연관성을 입증하는 시도는 최근에 와서야 비로소 가능해졌다. 

 

현장실험을 빠르고 저렴하게 수행하고 광고와 구매 데이터를 바탕으로 정교한 모델을 만들 수 있게 됨에 따라 기업은 마케팅 비용의 효과를 보다 정확하게 측정하고 예산을 최적화할 수 있게 되었다. 하지만 관리자들은 업계에 만연한 잘못된 측정 방식과 사실을 왜곡하는 통계 오류를 여전히 경계해야 한다. 

 

인공신경망은 수십 년간 존재해 왔지만, '합성곱 신경망'이라 부르는 새로운 방법이 등장하면서 비약적으로 발전했다. 신경망 '레이어' 하나만으로는 단순한 패턴만 인식하지만 레이어가 여러층으로 쌓이면 패턴 속의 패턴까지 찾아낼 수 있다.

 

 

 

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