(본 글은 2024.04.25.에 작성되었습니다.)

 

지난 주말, 강원도의 한 캠핑장으로 향하던 길이었습니다.

 

 

 

 

길이 막혀 차 안에서 이것저것 생각하다가 챙겨오지 못한 몇 가지 물건이 생각났습니다. 눈에 띄는 편의점에 들러서 물건을 사기로 했습니다. 소금이 있나요? 뒤를 돌아보시면 아래 칸에 세 종류가 있습니다. 그럼 버터는요? 냉장칸 왼쪽 두 번째에 있네요. 그럼 비닐 장갑은요? 이 통로를 따라 쭉 가시면 있어요. 거기 멈춰서 아래를 보세요.

 

네, 필요한 물건을 모두 살 수 있었습니다. 이 편의점은 서울에서 강원도로 가는 국도 어딘가에 위치한 편의점이었습니다. 어떻게 내가 원하는 물건이 다 있는 걸까요? 편의점에는 이 세상 모든 물건이 있는 건 아닐 텐데요. 이것이 궁금하고 신기한 점이었습니다.

 

 

 

 

미국의 대형 서점 체인인 반스앤노블은 아시나요? 이 회사는 본사의 컴퓨터가 각 지점에서 진열할 책의 종류와 위치를 결정한다고 합니다.

 

먼저 데이터를 수집합니다. 고객의 구매 내역, 온라인 검색, 서평, 소셜 미디어 언급, 업계 동향 등을 수집합니다. 이러한 데이터를 통해 인기 있는 도서나 신흥 장르, 고객의 선호도를 식별할 수 있습니다.

 

다음은 데이터 분석 단계입니다. 기계 학습(machine learning)이나 자연어 처리 등의 인공지능 알고리즘을 사용하여 패턴과 추세를 파악합니다. 이를 통해 특정 계층에서 어떤 책이 인기가 있을지, 시장에서 어떤 책이 주목받고 있는지 알아낼 수 있습니다.

 

 

 

 

책을 추천하고 매장 레이아웃을 최적화하는 단계입니다. 인공지능 시스템이 데이터 분석을 기반으로 가장 눈에 띄는 위치에 책을 진열합니다. 이를 통해 더 많은 고객이 매장을 방문하고 책을 구매할 수 있도록 판매대와 책을 배치합니다. 이때 해당 매장의 위치와 인구 특성, 지역적인 선호도 등도 고려됩니다. 또한 테마를 정하고 특별 코너를 만드는 등의 작업도 포함될 수 있습니다.

 

이후에도 인공지능 시스템은 계속해서 새로운 데이터를 학습하고 결정 사항을 조정합니다. 고객의 선호도와 업계 동향은 지속적으로 변하므로, 모니터링과 평가를 통해 인공지능 알고리즘을 개선하고 의사결정 프로세스를 개선해 나갑니다.

 

 

 

 

이런 작업은 반스앤노블뿐만이 아닙니다. 아마존, 넷플릭스, 스타벅스, 월마트, 구글, 코카콜라 등 많은 기업들이 효율성 향상과 운영 최적화, 고객 맞춤형 서비스 제공을 위해 빅데이터와 인공지능을 광범위하게 활용하고 있습니다.

 

뿐만 아니라, 우리나라의 대형 서점, 마트, 온라인 쇼핑몰, 식당, 커피전문점, 편의점 등 우리가 지갑을 여는 거의 모든 곳에서도 데이터 분석을 통한 마케팅이 이루어집니다.

 

그래서 내가 들렀던 편의점에서는 내가 찾는 물건을 구할 수 있습니다. 거리마다 구멍 가게가 없어지고 편의점이 생긴 것은 데이터 분석과 타겟팅의 힘이었던 것입니다.

 

 

출처 동아일보

 

 

지난해 11월에는 한국의 정치 수준과 관련한 여론조사 결과가 보도되었습니다. 한국정책과학원이 의뢰한 조사에서 응답자의 41.0%가 한국의 정치 수준을 '3류 수준'이라고 평가했습니다.

 

정치에 대한 국민의 인식을 해석해볼 수 있는 여러 측면이 있을 수 있겠지만, 티브릿지는 선거 캠페인의 관점에서 한 번 살펴봅시다.

 

선거에 출마하는 후보자는 자신의 선거구 환경을 먼저 분석합니다. 기본적인 인구통계와 선거 결과를 분석하고 여론조사도 진행합니다. 자신의 경쟁력을 객관적으로 파악하기 위함입니다. FGI와 같은 정성 조사를 통해 자신의 이미지나 유권자의 생각을 탐색하는 후보자도 있습니다. 여기까지는 그럭저럭 괜찮습니다.

 

 

 

 

그러나 실제로 캠페인에 참여하면 어떻게 될까요? 결정적인 13일간의 캠페인은 의외로 비슷한 모습을 보입니다.

 

후보자는 먼저 모든 노인복지시설을 방문해 어르신들에게 인사를 드립니다. 지하철 역에서 출근 인사를 하고 낮에는 상점을 방문합니다. 저녁에는 퇴근 인사를 한 뒤 동네 식당이나 술집에 들르고, 주말에는 시장이나 마트에 갑니다. 이렇게 많은 사람들이 모이는 곳을 찾아다니는 것이죠.

 

사거리마다 선거사무원과 자원봉사자를 배치하고, 명함을 나눠주고 피케팅을 진행합니다. 로고송이 재생되는 유세 차량이 아파트 단지나 주택가를 돌아다니기도 합니다.

 

매번 보시는 선거 풍경이죠? 그런데 어디서 무엇을, 어떤 순서로 할지 어떻게 결정되는 걸까요? 대부분은 '감'으로 결정합니다. 자신의 동네를 잘 안다는 조직부장의 조언을 듣기도 하죠.

 

 

 

 

소비자일때의 나는 AI가 설계한 매장에서 꼭 맞는 물건을 사는데, 유권자일때의 나는 내가 이 동네 사람인지, 자신의 지지층인지 아닌지도 모르는 후보자에게 명함과 인사를 받습니다. 선거 때만큼은 완전히 다른 시대를 살고 있는 것 같은 느낌입니다.

 

시장은 물론 행정 영역에서도 '증거기반행정'이라는 개념이 자리를 잡고 있습니다. 선거 캠페인도 유권자의 변화에 맞게 진화해야 합니다. 스마트 캠페인이 필요합니다. 티브릿지는 준비 중입니다. 객관적인 데이터, 과학적인 분석, 최적화된 설계로 차원이 다른 캠페인을 시작해 봅시다. 개봉박두.

 

 

증거기반 행정에 대해 알고 싶다면

증거기반행정을 위한 여론조사와 빅데이터의 활용

 

 

사람들의 생각을 똑바로 읽고 정확하게 해석하기 위해 노력하는 회사
여론조사 & 데이터 컨설팅 전문기관 <티브릿지>였습니다