카카오뱅크·편의점 사례로 본 가명결합 효과…데이터 얼라이언스로 시너지 극대화

[한국유통신문= 김도형 기자] 7월 4일, '제11기 데이터거래사 교육' 5일차 데이터 상품화 이해 두번째 강연에서 CJ올리브네트웍스 김도형 부장은 데이터 상품화의 핵심 전략으로 '데이터 결합'과 '데이터 동맹(얼라이언스)'을 꼽았다. 그는 실제 기업 사례를 통해 이종 데이터의 결합이 어떻게 새로운 비즈니스 가치를 만들어내는지를 생생하게 전달했다.

"누가, 무엇을 샀나?"…편의점과 카드사 데이터의 만남

김 부장은 데이터 결합의 대표적인 사례로 편의점의 판매 데이터(POS)와 카드사의 결제 데이터를 드는 것으로 설명을 시작했다. 그는 "편의점은 어떤 상품이 팔렸는지는 알지만, 그 상품을 구매한 고객이 누구인지(성별, 연령, 직업 등)는 알 수 없다"며 "반면 카드사는 고객 정보는 알지만, 구체적으로 어떤 품목을 샀는지는 알지 못한다"고 설명했다.

이 두 데이터를 가명결합하면 '어떤 특성을 가진 고객이 어떤 상품을 구매하는지'에 대한 명확한 인사이트를 얻을 수 있다. 예를 들어, 특정 와인이 특정 요일에 잘 팔리는 현상을 넘어, 해당 요일에 와인을 구매하는 고객층의 인구통계학적 특성까지 파악해 보다 정교한 마케팅 전략을 수립할 수 있게 된다.

카카오뱅크 성공 신화 뒤에 숨은 '비금융 데이터'

김 부장은 카카오뱅크의 중·저신용자 대출 성공 사례 역시 데이터 결합의 힘을 보여준다고 강조했다. 카카오뱅크는 금융 이력이 부족한 고객(Thin Filer)의 신용도를 평가하기 위해 통신사의 비금융 데이터를 활용했다.

그는 "통신 요금 장기 납부 이력, 통신사 장기 이용 고객 여부 등은 이미 알려진 긍정적 신호지만, 데이터 결합을 통해 '얼마나 오래' 사용해야 신용 리스크가 '얼마나' 낮아지는지에 대한 정확한 수치를 확인할 수 있었다"고 설명했다. 이를 통해 카카오뱅크는 자체 신용평가모델(CSS)의 정확도를 높여 중·저신용자에게 더 낮은 금리로 대출 기회를 제공했고, 이는 고객 확보와 수익성 증대로 이어지는 선순환 구조를 만들었다.

특히, 카카오뱅크가 최근 이 신용평가모델을 신용평가사인 나이스평가정보에 제공하기로 한 것은, 한 기업의 혁신이 데이터 유통을 통해 산업 전체로 확산될 수 있음을 보여주는 중요한 사례라고 덧붙였다.

'데이터 얼라이언스'로 한계를 넘다

개별 기업 간의 결합을 넘어, 여러 기업이 손을 잡는 '데이터 얼라이언스(Data Alliance)' 역시 중요한 트렌드다. 김 부장은 삼성카드, 롯데멤버스, 네이버클라우드, 나이스평가정보 등이 참여한 '데이터 이니셔티브 얼라이언스(Data Initiative Alliance)'와 신한카드, SK텔레콤, 코리아크레딧뷰로(KCB) 등이 참여한 '그랜데이터(GranData)'를 대표적인 예로 들었다.

이러한 동맹은 각기 다른 영역의 데이터(소비, 유통, 검색, 신용 등)를 결합해 소비자의 구매 여정 전반을 분석하는 등 단일 기업으로는 불가능했던 깊이 있는 인사이트를 제공한다. 예를 들어, 특정 신용등급의 고객이 어떤 상품에 관심을 보이고(검색), 어떤 채널에서 구매하며(유통), 실제 구매 품목은 무엇인지(소비)를 개인 단위로 추적·분석해 초개인화 마케팅의 기반을 마련할 수 있다.

정부 주도 '빅데이터 플랫폼'과 '데이터 지도'의 역할

김 부장은 데이터 상품을 유통하고 거래를 활성화하기 위한 인프라로 정부가 주도하는 '빅데이터 플랫폼 및 센터' 사업과 '통합 데이터 지도'를 소개했다.

그는 "과거에는 수요 기업이 원하는 데이터가 어디에 있는지 알기 어렵고, 공급 기업은 데이터 상품화에 대한 투자 리스크가 커 거래가 활성화되지 못했다"며 "정부가 2019년부터 분야별 빅데이터 플랫폼 구축을 지원하면서 데이터 공급의 물꼬를 트는 중요한 역할을 했다"고 평가했다.

이렇게 생성된 데이터는 '통합 데이터 지도(현 원스톱 데이터 공동활용 플랫폼)'를 통해 한 곳에서 쉽게 검색하고 찾아볼 수 있게 됐다. 또한 한국데이터거래소(KDX), 금융데이터거래소(FinDX) 등 전문 데이터 거래소를 통해 기업들이 데이터를 등록하고 판매·구매하는 절차가 체계화되었다고 설명했다.

강연 말미 질의응답에서 김 부장은 "성공적인 데이터 거래를 위해서는 가격 정책의 투명성과 수요자의 비즈니스 목적에 대한 깊은 이해가 무엇보다 중요하다"며 "데이터 거래사는 판매자와 구매자 사이에서 양측의 필요를 정확히 파악하고, 데이터의 가치를 객관적으로 증명하며 신뢰를 쌓는 커뮤니케이션 전문가가 되어야 한다"고 조언했다.

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