‘고객 맞춤형 카드’ 무려 6000여 종 발행

오늘날 경영에서 중요한 흐름은 다양한 산업에서 빅데이터를 혁신과 고객 만족을 위한 핵심 도구로 활용한다는 것이다. 특히 경쟁이 치열하고 고객 관련 데이터가 넘쳐나는 시장에서는 빅데이터를 기반으로 한 차별적인 전략이 더욱 빛을 발할 수 있다. 더는 성장이 힘들 정도로 포화 상태인 우리나라의 신용카드 시장에서 카드회사들이 빅데이터에 눈을 돌리기 시작한 이유도 이 때문이다.

최근 삼성카드는 자체적인 빅데이터 분석 도구 ‘스마트 알고리즘’을 바탕으로 개발한 V2 카드 7개를 출시했다. 스마트 알고리즘은 먼저 카드 회원의 소비성향을 나이나 성별 등에 따른 전통적인 분류가 아닌 개인 속성, 업종 이용 트렌드, 주이용 카드 혜택 등 314개 변수로 재구성했다. 그런 다음 차별적인 소비성향을 가진 집단을 찾아내는 분석 기법을 활용해 싱글 남녀, 고령층, 자녀를 둔 여성, 기혼 남성 등 상이한 소비성향을 가진 7개 집단을 도출했다. 이번에 출시한 7개의 V2 카드는 각 집단의 소비성향에 걸맞도록 해외 직접구매, 모바일 결제, 간편 결제 등 소비습관과 결제패턴의 변화를 카드상품 혜택에 녹여냈다.

채무 이전 카드 인기 폭발, 하루 1만 명 가입도

거의 포화상태인 신용카드 시장에서 빅데이터는 카드산업의 미래 먹거리라 할 수 있다. 빅데이터 분석을 통해 다양한 고객의 소비성향에 맞는 맞춤형 카드를 개발하려는 경쟁은 이제 시작에 불과하다. 앞으로 더 정교하게 고객을 세분하려는 노력과 각 세분 시장에 맞는 다양한 신용카드의 출시가 예상된다.

이런 흐름을 대표적으로 보여주는 사례가 미국 신용카드 회사 캐피털원이다. 캐피털원은 빅데이터 분석을 바탕으로 한 대중 맞춤 카드의 개척자로 6000여 종의 신용카드를 발행하는데, 짧은 역사에도 미국 5대 카드회사로 폭발적인 성장을 기록했다. 캐피털원에서 발행하는 카드 중에는 연회비가 없고 신용한도가 2000만 원인 벤츠 동호회 카드도 있고, 연회비 3만 원에 신용한도가 20만 원인 카드도 있다. 이렇게 빅데이터 분석을 바탕으로 한 대중 맞춤 전략으로 캐피털원은 알맞은 때에 알맞은 고객에게 알맞은 가격으로 알맞은 신용카드를 제공하고 있는 것이다.



캐피털원 공동 창립자인 리치 페어뱅크와 니겔 모리스는 신용카드 시장에 대한 경험이 전혀 없는 경영컨설턴트였다. 하지만 그들은 신용카드 고객을 정보 분석 기술을 활용해 세분화한 뒤 이자율, 계약 조건, 수수료 등 각각에 맞는 맞춤형 카드를 마케팅하면 많은 고객을 끌어올 수 있으리라 생각했다. 그들은 이 아이디어를 실행하고자 여러 은행과 접촉했지만 카드 연회비에 집착하는 은행들의 보수적인 문턱을 넘지 못했다. 거의 2년에 걸친 노력 끝에 두 사람은 버지니아 중부의 작은 은행 시그넷에서 기회를 잡을 수 있었다.

시그넷에서 그들은 몇 년에 걸쳐 회원정보, 구매기록 등 회원들에 관한 다양한 정보를 축적해 집중적으로 분석했다. 분석 결과 고객들을 약 300개 집단으로 분류할 수 있었고, 각 세분 그룹 고객들의 예상된 선호에 맞춰 이자율과 계약 조건 등을 조정한 약 300개의 맞춤형 신용카드를 출시했다. 특히 고객 데이터 분석을 통해 확인한 가장 이상적인 신용카드 고객, 즉 카드회사에 가장 많은 이윤을 가져다주는 고객들은 카드 대출을 매달 일부씩만 갚아나가는 사람들이었다.

신용카드 시장에서는 그런 고객들에게 13%에서 17%의 이자율을 부과하고 있었다. 캐피털원은 그런 고객들을 다른 카드회사로부터 빼내오기 위해 신용카드 시장에서는 혁명적이라고 할 수 있는 방법을 고안했다. 고객들이 높은 이자율의 카드에서 시그넷의 낮은 이자율의 카드로 채무를 이전할 수 있게 한 채무 이전 카드가 그것이었다. 또한 채무이전을 더욱 유인하기 위해 최초 이율이 거의 0%에 가까운 티저금리(teaser rate)를 창안했다.

더 많은 데이터로 더 잘 활용에 달려

시그넷의 이 혁신적인 카드는 기존 카드회사들로부터 수백만 명의 고객을 유인해 큰 성공을 거뒀다. 타깃 마케팅을 시작한 1992년 매출이 크게 늘기 시작해 3년 만에 신용카드 부문이 본사인 시그넷 은행보다 더 커지자 캐피털원이라는 회사로 분사했다. 이후 8년 동안 캐피털원은 약 5000만 명의 회원을 유치했는데, 2002년에는 매일 1만 명의 새로운 회원이 가입했을 정도다.

많은 은행과 카드회사가 캐피털원의 성공 비결을 그대로 모방해 추진했지만 별로 큰 성공을 거두지 못했다. 그 이유는 두 가지로 볼 수 있다. 하나는 경쟁 회사들은 데이터베이스, 즉 고객에 대한 다양한 정보 축적 측면에서 캐피털원에 크게 뒤져 있었다는 점이다. 캐피털원의 고객정보는 20만 대 이상의 개인용 컴퓨터(PC) 하드 드라이브를 꽉 채울 정도로 풍부하다.

둘째는 이런 다양한 정보로부터 인사이트를 추출하는, 즉 새로운 신용카드 서비스를 창안하는 알고리즘과 운용 경험에서도 크게 뒤져 있기 때문이다. 캐피털원은 데이터 분석을 통해 새로운 카드의 아이디어를 추출하면 실험과 조정 등의 과정을 통해 확인한 뒤 가능한 한 빨리 출시한다. 다시 말해 카드 서비스 하나를 디자인하는 데도 과학적인 방법을 그대로 따르고 있는 것이다.

빅데이터 시대에 데이터는 새로운 원유와 같다. 원유가 정유 과정을 거쳐야만 가솔린, 플라스틱 등 다양한 물질로 변하듯이, 데이터도 분석 과정을 통해서만 새로운 가치를 드러낸다. 캐피털원 사례는 빅데이터 시대의 가장 중요한 핵심을 시사하는데, 그것은 바로 “빅데이터 시대에 경쟁의 승부는 누가 더 많은 데이터를 갖고 있고, 누가 그것을 다른 사람들보다 더 잘 활용하는지에 달렸다”는 것이다.