구독경제는 어떻게 비즈니스가 되는가

구독경제는 어떻게 비즈니스가 되는가 - 의식주의 모든 영역을 집어삼키는 최강 비즈니스 모델의 성공법칙
닛케이 크로스 트렌드 지음, 조사연 옮김 / 한즈미디어(한스미디어) / 2020년 1월

최근 기업의 비즈니스 패러다임의 변화 중 가장 눈에 띄는 흐름을 이야기할때 "공유(Sharing)"와 "구독(Subscription)"을 첫 손가락에 꼽는 사람들이 많습니다. 그 중 '구독경제'로 불리우는 서브 스크립션은 전 세계적인 열풍에 이어, 우리나라에도 지식 콘텐츠를 유료로 구독하는 퍼블리나 애니메이션 구독모델인 라프텔 그리고 전자책 구독서비스인 밀리의 서재 등과 같은 스타트업 유료구독 시장이 급성장하고 있다는 소식이 들립니다.

구독(Sbscription)이란 제품과 서비스등을 일정 기간 이용하는 댓가로 돈을 지불하는 구매 방식으로 기존의 신문, 잡지 등의 '정기예약구독'을 경험해본 분들이라면 낯설지 않는 서비스 입니다. 이러한 구독경제가 이제 의, 식, 주를 포함한 모든 물건의 매매 방식 변화의 중심에 있다는 주장을 펴는 책이 있어 소개해 드리고자 합니다.

일본 경제 신문의 자회사인 닛케이 BP에서 발간하는 온라인 매거진인 닛케이 크로스 트렌드에서 나온 <구독경제는 어떻게 비즈니스가 되는가> 입니다.

본서의 요점을 대략 아래 4가지로 추려봅니다.

1. 저출산, 고령화 및 인구감소에 따라 신규 고객 확보가 어려워지고, 소유에서 이용으로 소비 트렌드가 변화하는 오늘날, 새로운 마케팅 기법이 요구된다.

2. 구독경제를 통해 제공해야할 소비자 가치는 "새로운 소비 체험", "압도적인 편의성", "비용 우위" 이다.

3. 구독경제 사업의 성공의 열쇠는 바로 기업의 지속적인 이윤창출(유지율)이며, 이를 위해서는 철저한 '고객지상주의'가 요구된다.

4. 고객의 데이터를 잘 활용하여, 세세한 부분까지 서비스의 업데이트를 고려하여 고객 및 기업 모두에게 윈윈하는 전략이 필요하다.

도요타, 볼보를 위시한 제조업체로 부터 다양한 식음료 서비스 업체에 이르기까지 전 세계 대기업들이 연이어 정기구독 서비스 모델로 전환한 까닭은 미래에 대한 위기감 때문일겁니다. 특히 한국이나 일본처럼 인구가 금갑하는 나라에서는 더 더욱 시장이 확대될 가능성이 희박하기에 기업의 위기감은 커지고 있습니다. 혹자는 이를 두고 "규모의 경제"의 종말이라 표현하기도 합니다.

본서에서는 우리 보다 앞서 인구구조의 변화(인구감소)를 경험해온 일본의 대표적인 구독경제 기업 24곳의 사례를 분석하고 있습니다.

명품가방을 대여하는 라쿠사스 테크놀로지, 고급 손목시계를 대여하는 클로버랩, 월정액제 맥주 배달 서비스인 기린맥주의 홈탭, 거주를 마음으로 하면서 빈집문제까지 해결하는 어드레스, 도요타 자동차의 신차 구독서비스인 킨토, 전자서적 독점 스트리밍 기업인 U-Next, 구독형 여성 전용 에스테&피트니스 서비스의 넥시즈 그룹 등이 본서에서 소개하는 일본에서 현재 핫한 구독 서비스들 입니다.

이외에도 시장에서 철수한 기업들의 사례 뿐 아니라 정기구독 사업을 성공으로 이끄는 5가지 성공 비결(적적 요금 책정, KGI, KPI 수립, 마케팅 예산 편성, 뉴 솔루션 발굴)도 함께 제시하고 있어, 비즈니스 트렌드의 변화 뿐 아니라 구독경제의 잠재적인 위험과 성공을 위한 인사이트까지 제시하고 있음에 눈길이 갑니다.

일독을 권합니다.

콘텐츠가 전부다

콘텐츠가 전부다 - ‘콘텐츠 온리’의 시대, 콘텐츠를 가진 자가 세상을 가진다 ㅣ 콘텐츠가 전부다 1
노가영.조형석.김정현 지음 / 미래의창 / 2020년 1월

바야흐로 지금 시대는 '거대 플랫폼의 시대'라고들 이야기합니다. 연결 기술을 바탕으로 소비자와 생산자를 연결하여 새로운 가치를 부여하고, 네트워크에 접속하는 플레이어들의 숫자가 기하급수적으로 늘어남에 따라 파생되는 '네트워크 효과'를 통해 페이스북, 유투브, 우버, 에어비엔비, 카카오 등과 같은 플랫폼 사업자들이 막대한 수익을 창출하는 승자독식의 구조가 점점 고착화되어가는 모습입니다.

오늘 소개해 드리는 <콘텐츠가 전부다>에서는 단순 가치의 연결을 뛰어넘어 플랫폼 중심에서 콘텐츠 중심으로 판이 바뀌고 있는 다양한 미디어 산업의 일단을 추적하고 있습니다. 인지도 높은 유명 배우가 영화사를 쥐락 펴락하듯 자신만의 고유한 콘텐츠를 가진 이가 플랫폼을 뒤흔드는 시대라는 이야기입니다.

전 세계인의 하루 10억시간이 유투브를 통해 소비되고, 원조 콘텐츠 왕국이던 디즈니사의 대항마로 오리지널 콘텐츠에 집중하는 넷플릭스가 도전하고 있으며, 팟캐스트 시장 또한 자신들만의 오리지널 콘텐츠에 집중하고 있습니다. 여기에 더해 애플뮤직은 자사 음악 서비스를 통해서만 들을 수 있는 음악을 선별 중이라는 소식이 들려옵니다.

매일 쏟아져나오는 미디어 플랫폼의 홍수 속에서 소비자들은 뻔한 콘텐츠에 식상해있고, 이제 나에게 꼭 맞는 개인화된 콘텐츠(Personalized Contents)와 그 플랫폼에 돈을 쓰기 시작했습니다.

물론 콘텐츠 하나가 플랫폼 전체를 흔들지는 않겠지만, 오리지널 콘텐츠가 연이어 고객과 소통하며 티핑포인트가 되고, 이들이 서로 어울려 거대화될 때 플랫폼은 컨텐츠 그 자체가 되고, 고객이 플랫폼과 콘텐츠를 동일시 할 때, 비로소 고객은 플랫폼을 갈아타는 패러다임의 일대 변화가 생기게 됩니다. 이는 수십 조 이상의 가치를 창출해낸 세계 최고의 OTT 플랫폼인 '넷플릭스'에서 그 힌트를 찾을 수 있을 겁니다.

책에서는 다양한 미디어 산업의 '콘텐츠 온리(Contents Only)'로의 패러다임 전환을 보여주고 있습니다. 디즈니사는 원래 넷플릭스에 영화 콘텐츠를 대주는 하청업체였지만, 현재는 직접 플랫폼을 통해 자체 콘텐츠를 독점 제공하고 있지요. 워너와 NBC 또한 넷플릭스와의 결별을 선언하고 독립 노선을 시작했습니다.

우리가 좋아하는 픽사나 마블 뿐 아니라 프렌즈, 미니언즈를 넷플릭스에서 더 이상 시청할 수 없다는 이야기입니다. 이제 넷플릭스는 한해에 150억달러를 쏟아부어 자체 오리지널 콘텐츠를 제작하고 있습니다. 흥행에 실패해서 조기 종영한 시리즈물이 40%를 넘지만 오리지널 콘텐츠 제작을 포기할 수 없는 이유는 다름 아닌 전장(戰場)의 변화 즉, 자체 오리지널 콘텐츠가 미디어 산업의 전부임을 인식한 결과이기 때문입니다.

저자는 이제 콘텐츠의 차별화가 플랫폼의 성패를 결정하게 되며, 플랫폼의 하위개념으로 치부되던 콘텐츠가 이제 독립적인 비즈니스 모델로 까지 성장하게 되었음을 디즈니와 넷플릭스, 유투브, 페이스북, 인스타그램, 게임스트리머, 스포티파이 등의 다양한 사례를 통해 역설하고 있습니다.

영화, 방송, 유투브, 게임과 음악, SNS, 팟캐스트에 이르기까지, 콘텐츠가 전부인 까닭에 거대 자본의 블랙홀이 될 수 밖에 없는 작금의 미디어 산업을 정면에서 해부하고 있는 수작으로 평가하고 싶습니다.

일독을 권합니다.

빅데이터, 사람을 읽다

빅데이터, 사람을 읽다 - 소비로 보는 사람, 시간 그리고 공간
BC카드 빅데이터센터 지음 / 미래의창 / 2020년 1월

'4차 산업혁명의 핵심은 빅데이터'라고 강조될 만큼 빅데이터는 오늘날의 디지털 경제를 주도하고 있습니다. 이에 더해 빅데이터에서 한 단계 더 나아간 D&A(Data & Analytics)의 중요성이 전 산업에 걸쳐 부각되고 있는 요즘입니다. 아시다시피 D&A란 실시간 끊임없이 생성되는 빅데이터를 바탕으로 분석한 자료를 토대로 인사이트를 제시하는 것을 말합니다.

특히 은행, 보험, 증권, 카드사를 포함한 금융 산업내 빅데이터는 그 증가 속도가 빠르고, 데이터 보유량이 많은 특징을 가지고 있으며, 타 산업 대비 높은 잠재 가치를 가지고 있습니다.

다양한 고객의 결제 정보를 분석하여 쿠폰을 발송하는 개인화된(Personalized) 타겟 마케팅 부터, D&A를 통한 예측모델을 도입하여 사기성 보험금 청구를 줄이고, 청구과정을 단축하는 등 금융산업에서의 D&A의 활용은 높은 생산성 향상과 궁극적으로 새로운 비즈니스 모델로의 전환 전략의 핵심이 될 것으로 기대되고 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <빅데이터, 사람을 읽다>에서는 BC카드 빅데이터 센터가 보유한 방대한 결제 및 소비 데이터를 분석하여 다양한 형태의 소비 패턴 즉, 다양한 형태의 소비자 프로파일링과 대한민국에서 요즘 뜨는 소비트렌드 9가지 그리고 빅데이터로 본 요즘 뜨는 핫프레이스 상권 5곳을 조명하고 있습니다.

내용은 아래와 같습니다.

1. 소비자 프로파일링 유형 10 :

동네 생활 소비형, 종합 소비형, 오프라인 올빼미형, 외식 집중형, 온라인 온리형, 헤비 드라이버형, BMW형, 일상 소확행형, 워라벨 웰빙형, 레저 활동형

2. 빅데이터로 본 요즘 뜨는 소비 트렌드 9 :

미세먼지, 문화 소비, 홈쇼핑, 편의점, 워라벨, 디지털 생활비, 홈바디, 5060세대, 배달음식

3. 빅데이터로 본 요즘 뜨는 상권 5 :

합지로, 성수동 카페거리, 사로수 길, 황리단길, 해리단길

사실 이 3가지 큰 주제는 모두 밀접히 연관되어 있음을 알 수 있습니다. 즉, 현 경제상황(장기 저성장 고착화, 노동시간 단축) 과 인구구조의 변화(저출산&고령화, 1인 가구 급증) 그리고 혁신 디지털 기술의 발전 등이 혼재된 상태로 각 개인과 기업에 영향을 미치고 있기 때문입니다.

소비 활동은 '소비 욕구'가 있는 사람의 '시간'과 '공간'에서 이뤄지는 구매 행위를 의미하며, 누가 언제 어디서 무엇을 어떻게 소비하는지 알아가는 과정이라 했을 때, 궁극적으로 소비 활동을 담은 다양한 소비자의 빅데이터 분석을 통해 이성과 비이성을 넘나 드는 사람의 마음과 본성에 한 발짝 가깝게 다가섬으로써 우리의 삶을 긍정적인 형태로 발전시켜나가는데 도움이 되리라는 전망이 나오는 이유입니다.

지난 9일 국회에서는 관련 업계 최대 염원이었던 '데이터 3법' 개정안이 가결되었습니다. '개인정보보호법', '정보통신망법', '신용정보법'의 데이터 3법의 개정안이 국회를 통과함으로써 데이터의 활용범위를 법적으로 명확히 규정하고, 데이터 활용을 가로막는 규제들을 해소함으로써 마침내 개인이나 기업의 데이터를 적극적으로 활용하여 새로운 혁신적 비즈니스 생태계 구축의 실마리가 마련되었습니다.

물론 개인정보의 불법 유통이나 활용 등과 같은 부정적 시각이 팽배한 만큼 더욱 신중하고, 엄밀한 잣대의 데이터 활용 안이 마련되어야 함은 자명한 사실이지만, 기존 우리 경제의 버팀목이었던 기업들의 오프라인 기반의 레거시 사업들이 데이터 시장 개방 이후 어떤 방향으로 변화될 것인가를 예측하고, 이에 대비하는 것 또한 중요한 숙제로 남겨졌습니다.

이제 데이터는 ICT 업체만의 생존전략의 일부를 넘어 전 산업, 전 직종의 미래 생존 전략의 핵심으로 부각되고 있습니다. 소비자의 다음 타겟은 어디로 흘러갈 것인지를 수동적으로 따라가는 것이 아닌 능동적으로 예측하고, 선제적으로 제안하여 새로운 시장을 만들어내는 능력이 필요한 시점이 아닌가 생각해 봅니다.

2,800만 개인고객과 304만 가맹점에서 1초당 150건의 결제 데이터가 실시간 쌓이고, 월 4억 건의 결제 건수가 발생하는 BC카드 빅데이터센터의 '대한민국 소비자의 마음을 읽어내는 인사이트'가 담겨있는 책입니다.

일독을 권합니다.

공학계열 진로 로드맵

공학계열 진로 로드맵 - 로봇과 공존하는 기술자 ㅣ 진로 로드맵
정유희.안계정.김채화 지음 / 미디어숲 / 2020년 2월

최근 정부에서는 인공지능(AI) 강국 실현을 뒷받침하는 소프트웨어 인재 양성을 위해 올해 1633억원의 예산을 투입하여, 초, 중, 고, 대학 등에서 14만명의 인재를 양성할 계획을 발표한 바 있습니다.

과학기술정보통신부에서 내놓은 "SW 인재양성, 저변확충 사업 시행 계획"에 따르면 SW 중심대학 개교와 초, 중, 고 AI 심화교육 그리고 SW 미래채움센터 확대 개소 등의 내용을 담고 있지요.

4차 산업혁명시대의 핵심 기술로 자리잡은 AI를 구현하는 SW의 중요성이 점점 커지고 있으며, SW 인재양성을 통한 AI 일등국가 실현을 위해 향후 국가적 지원은 더욱 확대될 전망입니다.

그래서일까요? 초, 중, 고를 막론하고, 학생들이나 학부모님들의 '장래 진로 고민'은 오히려 더욱 깊어지는 듯 합니다. 장래의 진로는 곧 어느 계열의 대학으로 진학하느냐에 크게 좌우되므로, 결국 학생의 적성과 관심 그리고 지망 계열의 장래 비전으로 수렴되는 가운데, 특히 4차 산업혁명과 맞물린 비전을 쫒아 공학계열로 일찌감치 방향을 잡은 친구들이 꽤 많은 것이 요즘의 현실입니다.

그러나 진로를 잡았다 할지라도 그 학과에서 어떤 일을 하는지, 미래 비전은 무엇인지 그리고 진학을 위해 어떤 사전 지식이나 기술 그리고 경험이 필요한지 자세하게 알기는 쉽지 않습니다.

오늘 소개해 드리는 <공학계열 진로 로드맵>에서는 특히, '로봇과 공존하는 기술자'들을 표방하는 공학계열로 진학하고자 하는 학생과 학부모를 위한 세밀한 진로 로드맵을 제공하고 있습니다.

산업현장의 적재 적소에 필요한 인재를 양성하기 위해 대학의 학과들은 많은 변화를 거듭하고 있습니다. 다양한 형태의 채용형 학과, 현장 학습 강화형 학과 그리고 인문, 사회 계열과 공학계열의 융합형 학과 등...

이러한 시대 조류에 발맞춰 대학에서는 학과 전공에 필요한 사전 활동을 담은 '학생부 종합전형(학종)'을 통한 선발비중을 높이고 있으며, 특목고나 자사고 등의 입학전형에서도 학종에서 착안한 자기주도 학습전형으로 선발하는 추세가 두드러집니다. 적성과 계열에 맞는 각종 사전 활동을 자기소개서에 담아 면접을 통해 우수한 학생들을 걸러내겠다는 뜻이지요.

본서에서는 공학계열을 진학하는 학생들이 다른 학생들과의 차별화를 위한 단계별 과정을 통해 '잠재 역량'을 키울 수 있게하는데 주안점을 두고 있습니다. 또한 '계열별 역량'을 향상시킬 수 있는 진로 로드맵과 선배들의 성공스토리를 통해 구체적인 자신만의 스토리를 작성할 수 있도록 배려하고 있는 점이 인상적입니다.

본서에서는 공학계열 중 학생들이 가장 많은 관심을 보이는 3가지 진로를 소개하고 있습니다.

1. 기계로봇 자동차계열 진로 사용설명서

2. 컴퓨터 SW & 전기전자계열 진로 사용설명서

3. 스마트도시건축계열 진로 사용설명서

이상 3가지 진로에 대해 고등학생 때 부터 준비해야할 것들과 관련 학과, 대학 입학 후 수강하는 과목 그리고 졸업해서 나갈 수 있는 직업 분야 및 계열별 연계 도서와 동영상 추천의 순서로 자세한 설명과 도표를 통해 알기쉽게 설명해 주고 있습니다.

예를 들어, 컴퓨터 관련 분야를 공부하고 싶은데 고등학교 때는 어떤 활동을 하는 것이 좋을까에 대해, 정보나 과제 연구 과목을 수강하여 학업역량을 키우는 것 뿐 아니라 다양한 독서활동과 자율활동(창의적 체험활동) 그리고 동아리 활동 등의 구체적 사례를 소개해주는 코너 등은 학생들에게 실제적인 도움을 줄 수 있으리라 생각합니다.

특히 각 계열의 '추천도서와 동영상 코너에'서는 독서와 영상이라는 간접체험을 통해 자신이 목표하는 학과의 비전을 좀 더 명확히 하는데 큰 힘이 될 것으로 보입니다.

그러나 세상의 모든 일이 그렇듯 가장 중요한 것은 자신의 성향이 지망하는 계열(직업)의 전문성과 일치하거나 어울리는 정도에 따라서 성공과 실패로 이어질 것이라는 점입니다. 공학 계열로의 진로와 관련된 전문성을 지닌 본서를 통해 자신이 원하는 진로 로드맵을 차근 차근 훑어 본 후 자신의 성향과 지망 계열을 다시 한번 신중하게 되짚어볼 수 있는 기회가 되었으면 하는 바램입니다.

공학계열로의 진학을 준비하시는 학생들과 학부모님들의 일독을 권합니다.

R로 하는 빅데이터 분석

R로 하는 빅데이터 분석 : 데이터 전처리와 시각화 - 개념적 기초에서 심층 활용까지, 개정판
김권현 지음 / 숨은원리 / 2020년 1월

4차 산업혁명시대를 다른 말로 '데이터 경제 시대'라고들 이야기합니다. 즉, 모바일 폰과 센서를 통해 개인과 기업의 실시간 데이터를 분석하여 의미있는 패턴을 찾아내고, 이러한 분석된 패턴을 통해 현재와 미래의 소비 방식과 일하는 방식을 예측하여 기업 마케팅에 적용하거나 생산성, 효율성 극대화를 도모해 나갈 수 있습니다.

빅데이터 분석과 활용이 기업의 미래 생존전략에 필수 불가결해짐에 따라 빅데이터를 분석하는 기술에 대한 관심이 뜨거워지고 있습니다. 물론 데이터 분석을 통해 취업 진로를 모색하는 분들 또한 많아지고 있습니다.

빅데이터를 다루기 위한 가장 대표적인 오픈소스 언어이며, 도구로서 'R'과 파이썬(Python)을 많이들 언급합니다. 두 언어 모두 범용성이 뛰어나기 때문에 어떤 형태의 데이터든 자유롭게 분석이 가능한 장점이 있습니다. 물론 통계분석과 데이터 탐색 그리고 시각화에 탁월한 'R'이 데이터 분석 엔진의 표준으로 업계에 자리잡아 가고 있는 모양새입니다.

데이터 분석 기술 분야를 선도하는 구글, 페이스북, MS, 우버 등이 'R'을 사용하는 대표적인 기업이지요.

오늘 소개해 드리는 <R로 하는 빅데이터 분석>은 최근 지대한 관심을 끌고 있는 오픈소스 통계 분석 프로그램인 'R'을 체계적이고 효율적으로 학습할 수 있게 구성된 책입니다.

저자가 서문에서 밝히고 있다시피 사실 'R'의 복잡한 구문을 그 원리를 파고들어 독자를 쉽게 이해시키는 책은 그리 많지 않습니다. 특히 초심자들의 경우, 기존의 쿡북(Cookbook)의 소스코드를 있는 그대로 학습하는 경우가 많지만, 실제 현장에서 적용하기 위해서는 'R'의 복잡한 구문의 작동 원리를 파악하여 상황에 맞게끔 소스크드를 수정하거나 변경할 수 있어야 합니다. 당연히 쿡북 형식의 접근에는 한계가 있다는 이야기입니다.

아시다시피 'R'을 포함한 소프트웨어 패키지의 문법을 통째로 암기하기란 불가능합니다. 경우에 따라 조금씩 달라지는 문법을 제대로 이해하지 못하면 당연히 외워야 하겠지만 이 또한 분량이 너무 많습니다.

당연히 핵심적인 원리를 이해하지 못하고 임시변통으로 프로그램을 작성하게 되면 논리적 오류가 생기게 마련이며, 이런 오류(Bug)를 찾기 위해 부호 하나, 함수 하나 일일이 확인해야 하는 생고생(?)이 기다리고 있습니다.

사실 본서는 초심자들 보다는 어느 정도 'R' 프로그램을 접한 분들에게 큰 도움이 될 것 같습니다. 어느 책에나 있는 'R' 패키지 설치를 위한 자세한 설명과 Step by step 식의 그림은 거의 생략되어 있으며, 바로 'R'의 변수, 자료형 그리고 연산/함수로 이어지기 때문입니다.

통계분석, 머신러닝 모델링, 소셜 네트워크 분석, 텍스트 마이닝, 지도 시각화, 주식 분석, 이미지 및 사운드 분석 및 웹 애플리케이션 개발에 두루 활용할 수 있는 만능 데이터 분석 엔진인 'R'의 개념적 기초에서 부터 심층적 활용까지 특히 '데이터의 전처리와 시각화'에 골몰하시는 데이터 통계 분석 프로그래머 분들께 추천할 만한 도서로 평가합니다.