오픈서베이 황희영 대표, 소비자 데이터의 미래는 모바일에 있습니다

Posted by

오픈서베이 황희영 대표이사(하이)는 인생에 이것만은 하지 않을 것 같다고 생각했던 게 ‘회사 대표’였다고 말합니다. 실제로 5년 전만 하더라도 그저 오픈서베이를 잘 활용하는 고마운 고객 중 한 명이었죠. 그런 하이가 대표이사 취임이란 무거운 결정을 내릴 수 있었던 배경은 소비자 데이터의 미래가 모바일에 있다는 믿음이었습니다.

하이가 오픈서베이에서 본 소비자 데이터의 미래는 무엇일까요? 소비자 데이터가 중요한 이유, 설문조사가 소비자 데이터를 수집하는 강력한 도구인 이유, 설문조사와 기술이 만날 때 경험하게 될 혁신까지. 오픈서베이와 소비자 데이터에 대한 다양한 궁금증을 하이에게 직접 물었습니다.



오픈서베이 황희영 대표이사


하이, 안녕하세요!

안녕하세요. 오픈서베이를 맡고 있는 하이입니다. 저도 인터뷰에 참여할 수 있어서 기분이 좋네요. 무엇이든 물어보시면 성실하게 답하겠습니다!


오픈서베이가 주로 다루는 소비자 데이터가 중요한 이유는 무엇일까요?

21세기의 주요 인프라가 바로 ‘데이터’이기 때문이에요. 과거에는 가치 창출을 위해 도로·항만·철도가 필요했다면, 이제는 데이터를 기반으로 더 좋은 의사결정을 내리거나 더 좋은 서비스를 만드는 시대가 됐어요. 이런 거대한 변화에 오픈서베이가 소비자 데이터 기업으로서 일조할 수 있다고 봐요.

사실 데이터가 희소하기 때문에 중요하다는 건 아니에요. 지금도 어디에선가 엄청나게 많은 데이터가 쌓이고 있어요. 구글, 페이스북, 네이버 같은 대형 IT 플랫폼 기업이 그 데이터를 꽉 쥐고 있을 뿐이죠. 데이터는 많지만 막상 다른 기업이나 개인이 활용할 수 있는 데이터 자산은 없는 거예요.

이때 오픈서베이는 좀 더 많은 사람이 원하는 데이터를 수집하고 활용할 수 있도록 도와줄 수 있어요. 모바일 설문조사로 누구보다 쉽고 빠르게 원하는 데이터를 수집할 수 있으니까요. 채용 사이트에서 오픈서베이를 ‘데이터 민주주의’라는 단어로 소개하는 이유도 여기에 있습니다.


원하는 데이터를 쉽고 빠르게 수집할 수 있는 비결은 뭐에요?

가장 큰 이유는 재미있게도 설문조사 방식으로 데이터를 수집하기 때문이에요. 빅데이터 시대에 여러 데이터를 조합해서 유추하고 이끌어내는 방식이 더 현대적으로 보일 수는 있지만, 설문조사는 소비자에게 궁금한 것을 직접 물어보기 때문에 그 어떤 방식보다도 질문에 대한 답을 바로 얻을 수 있거든요.

예를 들어 한 소비자가 편의점에서 컵라면을 사려고 하는 상황을 생각해봐요. 편의점 매대에는 최소 30종류 이상의 컵라면이 진열돼 있죠. 만약 모든 소비자가 무작위로 구매할 라면을 선택한다면 각각의 라면은 전체 라면 매출의 1/30 만큼을 가져갈 거예요. 하지만 실제로는 1위부터 30위까지 매출 성과가 갈리잖아요.


맞아요. 인기 있는 제품은 늘 따로 있죠.

그래서 기업들은 그 이유를 알고 싶어 해요. 그런데 특정 제품이 다른 제품보다 더 많은 선택을 받는 이유는 정말 다양해요. 단순히 익숙해서일 수도 있고, 신제품이라서 그럴 수도 있어요. 국물 혹은 면 맛이 좋아서, 가격이 저렴해서, 1+1 행사를 해서, 양이 적당해서, 용기가 건강에 해롭지 않을 것 같아서, 패키지 디자인이 눈길을 끌어서 일수도 있고요.

우리 제품의 매출 성과를 높이려면 이런 다양한 요인들을 조사해서 파악해야 해요. 편의점에서 컵라면을 구매하는 소비자는 주로 어떤 이유로 특정 제품을 선택하는지, 우리 제품은 그런 중요한 선택의 기준에서 경쟁사 대비 우위를 가지는지를 알아야 내 제품이 더 많은 선택을 받을 방법을 찾아낼 수 있으니까요.

이때 설문조사를 이용하면 쉽고 빠르게 이 답에 가까이 갈 수 있어요. 방금 편의점에서 컵라면을 구매한 소비자에게 어떤 제품을 구매했는지, 이때 다른 어떤 제품을 함께 고려했는지, 최종적으로 왜 그 제품을 선택했는지 물어보면 되는 거죠.

물론 편의점에서 팔리는 모든 컵라면 제품의 가격, 용량, 국물 맛, 면 타입, 용기 타입 등 정보를 전부 파악해서 어떤 제품의 매출이 높은지 분석하는 것도 방법이에요. 그치만 설문조사를 활용하면 훨씬 경제적이고 빠르게 답을 찾을 수 있다는 거죠. 여러 소비자 데이터 활용 방법 중 설문조사가 가장 먼저 발달한 이유도 바로 여기에 있는 거고요.

“설문조사는 그 어떤 방식보다
소비자 데이터를 쉽고 빠르게 얻을 수 있어요”


그럼 누구나 설문조사만 활용하면 원하는 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 건가요?

조건이 있어요. 설문조사는 기본적으로 질문에 답해줄 응답자가 필요해요. 설문 주제에 따라서 필요한 응답자는 매번 달라지겠죠. 쉽게 찾기 힘든 응답자일 수도 있고요. 설문조사가 가장 쉽고 간단한 소비자 데이터 수집 방법임에도 누구나 활용할 수 없는 이유는 물어볼 사람을 찾기 힘들기 때문이에요.

위 예시처럼 편의점에서 우리 라면을 구매하지 않은 소비자에게 그 이유를 물어보려면 일단 편의점에서 라면을 구매하는 소비자 중 우리 제품을 구매하지 않은 분을 찾아야 하잖아요. 한두 명이면 편의점 앞에 기다리고 있다가 찾을 수도 있겠죠(웃음). 그런데 설문조사는 많을 땐 수백명의 응답자가 필요할 때도 있잖아요. 거기서부터 막막해지는 거죠.


오픈서베이의 강점은 모바일 설문조사를 활용해서 더욱 쉽고 빠르게 응답자를 찾을 수 있다는 점이군요.

맞아요. 오픈서베이는 모바일 활성 패널이 17만명이 넘어요. 거리에서 즉석으로 참여하는 종이 설문이나 특정한 환경에서만 참여 가능한 PC 온라인·전화 설문이 아닌 모바일 설문조사라는 걸 생각하면 정말 놀랍죠. 언제 어디서든 설문을 보내면 스마트폰 푸시 알림을 눌러 설문에 참여할 수 있는 응답자가 17만명이나 된다는 거니까요. 경기도 양주시 전체 인구쯤 되거든요(웃음).

모바일 설문조사의 장점은 또 있어요. 오픈서베이 패널은 오베이 앱에 가입해서 성별, 연령, 거주지, 직업 등 기본 프로필을 등록해야 응답 자격이 생겨요. 이후 주기적으로 소득, 자동차 소유 여부 등 세부적인 사항을 물어봐서 더욱 상세한 프로필을 만들어요. 그럼 이 프로필을 기반으로 원하는 조건에 맞는 응답자를 좀 더 수월하게 찾을 수 있죠.

“오픈서베이의 가장 큰 자산은 바로 패널분들입니다”


그럼 ‘서울에 거주하는 게이밍 전용 의자 보유자’ 같은 매우 구체적인 조건의 응답자도 찾을 수 있는 거에요?

물론 있어요. 대신 이때는 패널 프로필만으로 찾을 수는 없으니 사전 스크리닝 설문을 통해서 찾아요.

예를 들어 특정 가구 기업에서 ‘게이밍 전용 의자를 구매해서 이용 중인 사람 50명’을 대상으로 설문조사를 하고 싶다고 보죠. 이렇게 구체적인 조건에 부합하는 사람을 수십명이나 찾으려면 정말 막막할 거예요. 다른 조사 회사라면 응답자 조건을 완화하거나 응답 대상자 수를 줄이자는 제안을 받을 거예요. 아예 진행하기 힘들다며 거절할 수도 있고요.

그런데 오픈서베이는 가능해요. 게이밍 의자의 주 타깃으로 볼 수 있는 20~40대 남성에게만 사전 설문을 보내서 게이밍 의자 보유 여부를 물어봐서 찾을 수 있거든요. 정말 보유하고 있는지 확인하려면 사진 응답 기능으로 보유한 게이밍 의자를 촬영해달라고 하면 되고요.

모바일을 통해 설문조사를 하면서 ‘응답 수집이 어렵다’는 허들을 뛰어넘을 수 있는 거죠. 오픈서베이에서 찾을 수 없다면 어디서도 못 찾는다고 감히 이야기할 수 있어요(웃음). 그런 의미에서 오픈서베이에 패널은 가장 큰 자산이자 강점이에요.


설문조사를 활용하지 않고 매장 방문 데이터나 앱 데이터를 분석하기도 하잖아요. 오히려 우리나라는 이런 유저 데이터 다루는 걸 좀 더 익숙해하는 것 같아요.

맞습니다(웃음). 설문조사는 응답자의 인식에 기반한다고 해서 인식 데이터라 부른다면, 방금 이야기한 앱이나 방문 기록은 유저의 행동에 기반한 행태 데이터라고 불러요. 빅데이터 시대에 둘 중 무엇이 더 좋냐고 묻는다면, 장단점이 서로 달라요.

예를 들어 행태 데이터는 따로 응답을 수집할 필요도 없고 사람이 인식할 수 있는 범위 밖의 데이터도 수집할 수 있다는 면에서는 정말 좋아요. 지난 한 달간 편의점에서 물건을 몇 번 구매했는지 알아본다고 생각해보죠. 설문조사로 물어보면 응답을 받을 순 있지만 기억에 의존해 응답하기 때문에 정확하지 않을 수 있어요.

이건 일부러 거짓 응답을 했다거나 잘못된 방법으로 조사한 게 아니라 속일 의도가 전혀 없어도 인식할 수 있는 기억에 한계가 딱 그만큼인 거거든요. 이때는 이 소비자의 결제 데이터를 보면서 지난 한 달간 편의점에서 구매가 몇 건 있는지만 보면 간단해요.


그럼 좀 더 정확한 데이터 수집 방법인 거 아닌가요?

그런데 그 소비자의 구매 의사 결정 여정 전체를 알고 싶을 때라면 어떨까요? 특정 소비자가 편의점에서 특정 제품을 구매하기까지의 전 과정을 행태 데이터로 전부 파악하려면 맨 처음부터 맨 마지막 단계까지 모든 행태를 다 추적해야 해요.

예를 들어 온·오프라인에서 어떤 광고를 접했는지, 편의점이 아닌 다른 매장은 들렀는지, 방문했다면 거기서는 어떤 제품을 어떤 순서로 봤고 왜 구매까지 이어지지 않았는지 등 어마어마한 행태 데이터를 쌓고 분석해야 원하는 답에 가까이 갈 수 있어요. 그렇게 얻은 답이 사실인지 확신할 수도 없어요.

이런 행태 데이터는 ‘누가’ ‘언제’ ‘어디서’ ‘무엇’을 했는지 정확히 파악할 수 있게 해주지만 ‘왜’ 그렇게 했는지는 물어보기 전까지 알 수 없어요. 어떤 행동이 구매에 더 큰 영향을 미쳤는지 파악하려면 왜 그런 행동을 했는지를 알아야 하는데도 말이죠. 이를 이해해야 기업이 고객의 구매 의사 결정 과정을 자신의 브랜드에 더 유리하게 만들기 위해 어느 부분을 공략해야 하는지 파악할 수 있거든요.


설문과 행태 데이터 둘의 장점만 취할 수 있다면 정말 좋겠네요.

그럼 정말 좋겠죠. 저희도 설문조사와 행태 데이터를 결합하는 데 끊임없이 고민하고 있어요. 최근 오픈서베이가 가장 집중하는 기술 개발 분야이기도 하고요.

이미 시도하고 있는 영역도 있어요. 예를 들어 편의점 소비자의 구매 의사 결정 여정을 분석한다면, 카드 결제 내역 등 행태 데이터를 기반으로 지난 한 달간 편의점에서 물건을 산 적 있는 분들만 추려낸 뒤에 구체적으로 알고 싶은 데이터는 설문조사를 통해서 물어보는 거죠.

그럼 둘 중 한 데이터만 볼 때보다 훨씬 정교한 데이터를 얻을 수 있고, 이전까지는 상상할 수 없었던 형태의 소비자 인사이트를 얻을 수 있어요. 19년 상반기에 진행한 트렌드 세미나도 이런 이번 방법을 적용해 소비자 데이터를 분석한 내용이고요.

DMS 2019에서 첫 발표한 <Share of Wallet> 세미나 이미지 (사진. DMS)


앞으로 펼쳐질 미래가 정말 기대되네요.

미래가 기대되는 만큼 오픈서베이가 풀어야 할 과제도 많아요(웃음). 디지털 세계에는 우리가 얼마든지 활용할 수 있는 수많은 행태 데이터가 쌓이고 있거든요. 사람들이 온·모바일에서 쇼핑을 하고 콘텐츠를 즐기며 엄청나게 많은 시간을 보내면서 말이죠.

예를 들자면 스마트폰에서 특정 앱을 켠 시각이나 사용한 시간을 측정할 수 있게 된다면 지금보다 훨씬 정확하게 소셜미디어 활용 행태나 동영상 서비스 활용 행태를 분석할 수 있을 거예요. 혹 아직 우리가 모르는 미지의 영역에 있는 데이터도 발견할 수 있겠죠.

그래서 오픈서베이는 이런 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 기술 개발에 아낌없는 투자를 하고 있어요. 행태 데이터는 인식 데이터보다 좀 더 다루기 힘들고 복잡하거든요. 그럼 더욱 고도화된 데이터 분석 기술을 함께 고민해줄 좋은 개발자가 더 필요해질 거예요.


오픈서베이 개발팀에 지원하고 싶다면? (링크)


그럼 오픈서베이에 어떤 성향을 가진 분이 잘 어울릴까요?

사실 저도 채용 시 중요하게 보는 점에 대해 요즘 많이 고민하고 있어요. 어떻게 답변드리면 좋을지 고민하다 보니 제가 처음 구직 활동을 했던 때가 떠올랐어요.

제가 포항에서 화학공학 전공으로 대학원을 다니다가 구직을 시작했거든요. 전공 분야도 좁고 맨날 학교에만 붙어 있어서 구직하러 나왔을 때는 세상 물정을 아무것도 몰랐어요.

그래서인지 그룹 면접 단계가 늘 고비였어요. 그룹 면접을 보면 모든 지원자가 너무도 적극적인 자세로 면접과 토론에 임하는데, 저는 너무 얌전하고 솔직하기만 했거든요. 아무리 애써도 부족한 면을 감추고 ~한 척을 잘 못 하겠더라고요.


구직하는 많이 분들이 공감할 만한 이야기네요.

그래서 면접에 떨어졌어요. 그리고 포항 내려가는 밤차에서 이런 생각을 했어요. “저렇게 하지 않으면 살아남지 못하는 걸까? 나에게 문제가 있는 걸까?”

고민 끝에 결론은 “애써 그러지 않아도 된다”였어요. 면접장에서 잠깐은 그런 모습을 보여서 합격할 수도 있겠죠. 그런데 그 모습으로 계속 살 수는 없어요. 어차피 시간이 흐르면 들통나버릴 텐데 잠깐 그런 모습으로 잘 보이는 게 무슨 소용이 있을까 싶었어요.

그때부터 가짜 모습을 보여봐야 소용없겠다는 깨달음 혹은 믿음이 생겼어요. 못하는 걸 잘하는 척 꾸미지 않고 지금 잘하는 걸 더 열심히 잘하는 게 훨씬 더 중요하다는 생각을 한 거죠. 그 덕에 솔직한 제 모습에 좀 더 당당해질 수 있었어요.

그런데 저뿐만 아니라 오픈서베이의 다른 구성원들도 비슷한 성향인 것 같아요. 거짓 없이 솔직하게 다른 구성원과 잘 어울릴 수 있는 사람이 커뮤니티에도 잘 적응하는 편이라 채용 시에도 신경 쓰는 요소 중 하나예요.

“못하는 걸 잘하는 척 꾸미지 않고
지금 잘하는 걸 더 열심히 잘하는 게 중요해요”


하이가 구성원들과 시간을 많이 보내려는 이유일까요? 구성원들과도 주기적으로 ‘원온원’을 갖고 있잖아요.

그렇네요. 원온원은 팀원이 팀장과 1~2주에 1회씩 1:1로 만나 최근 서로가 하는 고민·배움·계획 등을 공유하는 시간이에요. 저뿐만 아니라 다른 경영진이나 팀장들도 필요에 따라 정기적으로 1:1 미팅을 하는 식으로 원온원을 활용하고 있어요.

종종 우리식으로 1:1 면담이라고 표현하기도 하는데, 그 역할이나 의미가 좀 다르지 않나 싶어요. 원온원은 팀장보다는 구성원 중심의 미팅이거든요. 회사 규모가 크지 않고 늘 마주치는 사이라고 해도 따로 시간을 냈을 때 구성원이 할 수 있는 이야기는 다를 수 있거든요.

이런 원온원은 ‘대표의 의무’라고 생각해요. 아무리 바빠도 최소 1~2주에 1시간은 지금 프로젝트를 함께 하는 1명의 팀원을 위해 시간을 써야 한다는 사실을 잊지 않게 해주거든요. 구성원에게 팀장이나 경영진과 이야기를 나눌 수 있는 최소한의 시간을 보장해준다는 점에서도 긍정적이라고 생각해요.


회의 문화도 비슷한 것 같아요.

맞아요. 미리 주제를 정해두고 회의를 하는 방식이 아니죠. 회의 때 공유하고 싶은 이야기가 있는 사람이 자발적으로 주제를 내면, 회의 진행을 담당하는 회의주가 구성원들이 낸 여러 주제를 종합해서 회의를 진행해요.

역시나 장점이 굉장히 많은 문화예요. 자발적으로 아젠다를 내는 회의는 주로 일하면서 어떤 경험을 했는지, 그 경험을 통해 느낀 점이 무엇이었는지, 문제를 해결할 때는 어떤 고민을 했는지, 그 고민으로 무엇을 배웠는지 등 구성원의 경험을 공유하는 시간으로 이뤄져요.

그 덕에 다른 구성원이 어떻게 일하고 어떤 고민을 하는지 훨씬 더 긴밀하게 알 수 있어요. 그럼 구성원들은 좀 더 넓은 관점으로 업무를 대할 수 있게 되는 것 같아요. 업무를 대하는 관점의 전환은 업무를 대하는 태도의 전환이기도 하니까요.

“고민과 경험을 나누는 회의 문화는
구성원들이 더 넓은 관점으로 일 할 수 있게 해줘요”


마지막 질문입니다. 지금 이 글을 보고 있을 예비 구성원들에게 할 수 있는 약속이 있다면요?

한 명의 구성원을 채용할 때도 신중하려고 노력을 많이 하고 있어요. 오픈서베이에서 만장일치가 나와야만 진행하는 유일한 의사결정이 바로 채용이에요. 면접 참여자 중 단 한명도 동의하지 않으면 채용 진행을 하지 않고 있거든요.

그만큼 커뮤니티가 중요하기 때문이에요. 오픈서베이 구성원들은 좋은 동료로부터 받은 에너지를 자양분으로 성장하는 것에 대한 가치를 중요하게 여기는 편이에요. 서로 좋은 에너지를 주고받는 것에 대한 가치를 높게 여기는 만큼 채용에 시간을 많이 들이고 있어요.

그만큼 오픈서베이 구성원으로 합류했을 때는 좋은 동료들과 즐겁게 일할 수 있을 거라는 약속은 드릴 수 있어요. 다른 구성원에게 긍정적인 자극을 받으며 성장할 기회를 오픈서베이와 함께 가질 수 있다면 좋겠습니다. 🙂



“하이와 함께 즐겁게 일하고 싶으시다면
지금 바로 오픈서베이 입사지원을 해보세요”