20년 전 아마존은 빅데이터 킬링 알고리즘을 출시했습니다.

20년 전 아마존은 빅데이터 킬링 알고리즘을 출시했습니다.

최근 몇 년 동안, 빅데이터가 '기존 고객을 죽인다'는 사실은 인터넷 기업 사이에서 공공연한 비밀이 되었고, 이러한 행동은 대다수 사용자로부터 비난을 받고 있습니다. 하지만 문화관광국이 발표한 최신 규정에 따르면, 빅데이터를 이용해 '기존 고객 죽이기' 행위는 10월 1일부터 금지됩니다.

당신은 빅데이터에 의해 '이용당한' 적이 있나요?

작년 3월 베이징 소비자 협회가 빅데이터를 활용해 '익숙한 것을 죽이는' 것에 대한 설문조사를 실시한 결과, 응답자 대부분이 빅데이터가 '익숙한 것을 죽이는' 현상이 매우 흔하다고 생각하는 것으로 나타났습니다.

빅데이터를 이용해 '기존 고객 죽이기' 문제에 연루된 모든 기업 가운데, 온라인 여행 플랫폼이 가장 큰 문제를 겪고 있습니다.

이에 문화관광부는 약 1년간의 의견 수렴과 심의를 거쳐 올해 8월 20일 '온라인 관광사업 서비스 관리에 관한 임시규정'을 발표했는데, 이 규정 제15조에는 다음과 같이 명시돼 있다.온라인 여행사업자는 빅데이터 및 기타 기술적 수단을 이용하여 서로 다른 소비 특성을 가진 관광객에게 동일한 상품 또는 서비스에 대해 동일한 조건으로 차등 가격을 설정해서는 안 됩니다.

올해 10월 1일 이후 '기존 고객을 이용하기 위해' 빅데이터를 활용하는 인터넷 상인들이 규제될 것으로 예상된다.

빅데이터가 '기존 고객을 죽이는' 관행은 얼마나 심각한가?

2017년 말부터 소비자들은 인터넷 플랫폼에 의해 "이용당했다"고 보고해 왔습니다.

플리기 외에도 씨트립, 퀴나르 등 많은 OTA 플랫폼도 빅데이터로 인해 '기존 고객 소멸'이라는 키워드로 반복적으로 검색됐습니다.

많은 네티즌들은 항공권이나 호텔을 검색할 때검색 횟수가 늘어날수록 가격도 올라갑니다."속았다는 기분이 들고 받아들이기 힘들어요."

또한, 티몰, JD.com, 디디, 메이투안 와이마이, 엘러머, 음악 플랫폼 등도 빅데이터를 이용한 '기존 고객 소멸' 문제에 직면했다.

디디의 '익숙함 죽이기' 루틴:두 개의 다른 계정에서 같은 출발지에서 같은 기간 동안 급행열차를 예약했지만, 가격 차이가 3위안이었습니다.

티몰의 '익숙함 죽이기' 루틴:같은 상품이 티몰 슈퍼마켓에서는 88VIP 회원의 가격이 74.63위안인 반면, 일반 회원의 가격은 62.8위안으로 11.83위안 차이가 납니다.

일상이 가득하죠.이러한 일상 업무는 궁극적으로 하나의 목표를 지향합니다. 상인의 이익을 극대화하는 것입니다.하지만 소비자 입장에서는 조심하지 않으면 쉽게 빠질 수 있는 함정입니다.

 "빅데이터가 기존 고객을 죽인다"의 원조, 아마존

이런 전략을 처음 고안한 곳은 전자상거래 거대 기업 아마존일 것이다.

빅데이터가 '익숙한 것을 죽이는' 첫 번째 사례는 20년 전 아마존의 '가격 차이 실험'으로 거슬러 올라갈 수 있습니다.

2000년 9월, 아마존은 베스트셀러 DVD 68개를 시험용으로 선정했습니다.이러한 DVD의 가격은 잠재 사용자의 인구 통계, 구매 내역, 온라인 행동 등에 따라 다르게 책정됩니다.

그중 아마존에서는 "타이터스"(Titus) DVD 디스크라고 불리며,신규 사용자에게는 22.74달러가, 기존 사용자에게는 26.24달러가 견적됩니다.이러한 가격 책정 전략을 통해 실험적 DVD의 매출 총이익률이 효과적으로 개선되었습니다.

하지만 좋은 시절은 오래가지 못했고, 아마존의 비밀은 곧 발각되었습니다.

실험을 시작한 지 한 달도 채 되지 않아, 오랜 Amazon 사용자가 DVDTalk 커뮤니티의 다른 네티즌들과 티투스에 대해 논의했습니다.

그가 논의하지 않으면 별 문제가 되지 않았지만, 논의하기 시작하자마자 그것은 재앙이 되었는데, 그가 속았다는 사실을 알게 되었기 때문이다.그는 충성스러운 Amazon 사용자로서 다른 신규 사용자보다 Titus CD에 4달러 정도 더 많은 비용을 지불했습니다.

그러다가, 오래된 사용자들도 이 사실을 알게 되었습니다. 그들은 어떻게 그냥 앉아서 아무것도 하지 않을 수 있을까?

그 결과, 모두가 아마존을 비난하기 시작했고, 어떤 사람들은 앞으로 아마존에서 아무것도 사지 않겠다고 공개적으로 말하기도 했습니다.

대다수 사용자의 비판에 따라, 아마존 CEO 베조스는 가장 낮은 가격으로 DVD를 구매하지 않은 수천 명의 사용자에게 직접 사과하고 차액을 환불해야 했습니다.

하지만 베조스는 아마존이 "기존 고객을 이용하지 않았다"고 말했고, 가격 조정은 무작위적이며 소비자와는 아무런 상관이 없다고 말했습니다. 가격 실험의 목적은 단지 소비자가 다양한 할인에 어떻게 반응하는지 테스트하는 것이었습니다.

아마존의 차등 가격 책정 실험은 실패했습니다. 하지만 실제로 이런 영리한 가격 책정 전략은 다른 전자상거래 회사들도 따라하고 있습니다.

가격 차별: 수익을 늘리는 강력한 도구

빅데이터가 '익숙한 것을 파괴하는 것'을 경제학에서는 가격 차별이라고 합니다.

가격 차별,일반적으로 상품 또는 서비스 제공자를 말하며, 동일한 등급과 품질의 상품 또는 서비스를 서로 다른 수신자에게 제공하는 경우 수신자 간에 서로 다른 판매 가격 또는 요금 기준을 적용합니다.

따라서 가격 차별은 본질적으로 가격 차이입니다. 여기서 "차별"이라는 단어는 비하적인 의미가 아닙니다. 경제학에서 '차별'이라는 용어는 종종 비슷한 물건에 대한 가격이 다른 현상을 지칭하는 데 사용됩니다.

브랜다이스 대학교 경제학 조교수인 벤저민 쉴러에 따르면, 넷플릭스의 연구에 따르면 개인화된 가격 책정을 위해 기존 인구 통계 데이터를 사용하면 넷플릭스의 수익이 0.3% 증가할 수 있습니다.하지만 머신 러닝을 사용해 사용자의 웹 브라우징 기록을 기반으로 사용자가 기꺼이 지불할 최대 가격을 추정하면 Netflix의 수익은 14.55%까지 증가할 수 있습니다.

상인으로서 누가 이 14.55%, 혹은 그 이상의 이익을 포기할 의향이 있을까요?

동적 가격 책정: "익숙한 고객을 죽이지 않는" 가격 책정 전략

기업의 경우, 가격 차별은 수익을 늘리는 유일한 방법은 아닙니다. "동적 가격 책정"이라 불리는 전략 역시 매우 좋은 결과를 가져올 수 있으며, "가격 차별"보다 소비자에게 더 친화적입니다.

동적 가격 책정,이는 기업이 소비자 경험을 손상시키지 않으면서 수익을 극대화하기 위해 시장 수요와 자사의 공급 능력에 따라 동일한 제품을 서로 다른 가격으로 판매하는 전략을 말합니다.

2000년 "가격 차이 실험" 사건 이후, 아마존은 확실히 빅데이터 활용을 포기하고 싶어하지 않았습니다.곧 동적 가격 책정이라는 새로운 접근 방식이 도입되었습니다.

보고서에 따르면 Amazon의 동적 가격 알고리즘에 따르면이 회사의 제품 가격은 수요에 따라 하루에 250만 번 바뀌는데, 이는 평균적으로 이 회사의 제품 가격은 30분마다 5만 번 이상 바뀐다는 것을 의미합니다.이러한 변화는 사용자 쇼핑 패턴, 경쟁사 가격, 이익률, 재고 및 기타 다양한 데이터를 기반으로 합니다.

예를 들어, 아마존은 인기 없는 책의 가격을 올리고, 베스트셀러의 가격을 낮춰 자사 제품의 품질이 좋고 가격이 저렴하다는 것을 보여줌으로써 더 많은 고객을 유치합니다.

Amazon은 가격 변동으로 인해 수익을 25% 증가시켰습니다.하지만 "익숙한 것을 죽이는" 가격 책정 전략과 비교하면, 동적 가격 책정은 기존 사용자 등의 사용자 그룹을 대상으로 하지 않기 때문에 "익숙한 것을 죽이는" 고객 경험을 어느 정도 없앨 뿐만 아니라, 가격 대비 성능 비율이 높다고 느끼게 하는 경우가 많습니다.

현재 온라인 여행 플랫폼에서 빅데이터를 이용해 '기존 고객을 없애는' 행위는 명시적으로 금지되어 있으며, 이는 다른 전자상거래 회사에도 경종을 울리고 있습니다. 상인은 빅데이터를 활용해 사용자에게 개인화된 서비스와 보다 합리적인 가격을 제공해야 하며, 이를 통해 사용자는 확신을 가지고 상품을 구매할 수 있어야지, 단순히 이익만을 추구하다가 결국 사용자의 신뢰를 잃는 일이 있어서는 안 됩니다.

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