거의 모든 조직이 미래와 트렌드를 조사하는 프로젝트에 투자하는 데에는 분명한 이유가 있습니다. 그 중 일부는 예상치 못한 변화에 대비하기 위한 보험 정책입니다. 또 다른 이유는 시장의 격차를 파악하고 경쟁사보다 먼저 솔루션을 실현하기 위해 보다 능동적이고 기회주의적인 접근 방식을 취하려는 경영진의 열망 때문입니다.
따라서 당연히 전 세계 거의 모든 주요 리서치 회사에서 선물 분석을 서비스로 제공합니다. 이들은 '미래학자'와 '예측가'를 고용하고 교육하며 시나리오 기반 프레임워크를 사용하여 가능한 미래를 구상합니다. 일반적으로 시나리오는 4사분면 프레임워크에 속하며, 각 사분면은 다양한 데이터 소스와 미래학자의 자체 판단을 통해 채워집니다.
저희 회사는 종종 미래학자들이 제시한 각 시나리오에 적용되는 몇 가지 주요 질문에 대한 답변을 요청받는 프로젝트에 참여하기도 했습니다. 결과는 그리 나쁘지 않았고, 분명히 어떤 미래학자는 다른 미래학자보다 더 나은 경우도 있었습니다. 하지만 이러한 경험을 여러 번 겪으면서 미래 시나리오를 식별하는 데 있어 순수하게 소비자 주도로 접근하는 방법을 찾고자 하는 열망이 생겼습니다. 이렇게 하면 문화(또는 소비자 문화)의 입력이 프로세스의 일부가 아닌 전체 프로세스를 주도할 수 있습니다.
소비자 주도 시나리오와 업계 주도 시나리오.
문화에서 어떤 종류의 변화가 일어나기 시작할 때마다, 그 변화의 첫 징후는 항상 더 넓은 맥락의 세계에서 새롭고 떠오르는 의미의 생성과 기존 의미의 제거라는 형태로 나타납니다. 이를 우리는 신호라고 부릅니다. 문제는 이러한 신호를 감지하기가 쉽지 않다는 것입니다. 이러한 신호는 말 그대로 소비자들이 연구 중인 근본적인 주제와 같은 맥락에서 이야기하는 것이 아니기 때문입니다. 예를 들어, 일의 미래를 이해하려면 '일'이라는 용어가 사람들의 삶에서 차지하는 새로운 의미를 살펴봐야 합니다. 이러한 의미를 파악하기 위해서는 일이라는 주제에 대한 직접적인 언급을 살펴보는 것만으로는 충분하지 않습니다. 명백한 것을 넘어 일이라는 용어가 문자 그대로 언급되지는 않았지만 일의 맥락에서 논의되고 있으며, 새로운 의미를 부여함으로써 일의 미래를 형성하고 있는 더 넓은 맥락의 논의 세계로 나아가야 합니다.
새로운 신호는 항상 주제와 관련하여 간접적으로 발생하고 서서히 연관성이 강화되어 결국에는 당면한 주제와 직접적으로 관련됩니다. 흥미롭게도 이러한 새로운 신호는 소비자가 주도하는 시나리오에 불과합니다. 단지 미래학자의 머릿속이 아닌 수백만 명의 소비자들의 집단적 두뇌에서 나온 다는 차이점이 있을 뿐입니다.
이러한 깨달음을 바탕으로 문맥 인텔리전스 엔진을 활용하여 관심 주제와 관련하여 새롭게 떠오르는 광범위한 의미 집합을 식별하고, 기본 주제의 맥락에서 이러한 의미가 강화되는 일관성을 측정하는 플랫폼인 MotivBase 시그널을 개발하게 되었습니다.
소비자 주도의 시나리오에서 소비자 주도의 미래까지.
이러한 접근 방식을 취하면 먼저 소비자의 관점에서 시나리오를 식별한 다음, 이를 연구하여 소비자에게 어떤 의미와 이유를 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 업무의 미래에 대한 예시에서는 10가지의 새로운 변화의 신호를 식별한 다음, 각 신호에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 트렌드 플랫폼 를 사용하여 각각에 대한 빅데이터 민족지학적 분석을 수행합니다. 그 결과 성숙도, 시장 잠재력, 성장률 측면에서 각 시나리오를 정량화할 수 있습니다. 이 결과를 통해 각 시나리오를 명확하게 파악하고 시장에서 발생하는 유기적 수요에 따라 우선순위를 정할 수 있습니다.
그런 다음 조직의 렌즈를 적용하여 소비자가 주도하는 기회와 미래를 조직의 역량에 맞추고 전략적 연계와 명확한 미래 경로를 모색할 수 있습니다.
선물 업무에서 데이터의 역할로 돌아와서.
인간은 전통적으로 익숙하다고 느끼는 데이터 원본을 찾는 경향이 있습니다. 이러한 데이터는 조직에서 새로운 교육이 거의 또는 전혀 필요하지 않기 때문에 더 정확해 보입니다. 예를 들어, 비슷한 제품이나 솔루션의 판매 데이터를 가져오는 것은 인접성을 지적하고 관련 업계에서 일어나는 일이 언젠가 자신의 비즈니스나 카테고리에서도 일어날 수 있다고 제안하는 간단한 방법입니다. 이러한 접근 방식이 잘못된 것은 아니지만, 소비자 주도의 시나리오를 발견하고 정량화할 때까지는 그렇게 하지 말 것을 고객에게 권고합니다.
빅데이터 민족지학을 수행하는 인공지능 인류학자 MotivBase의 연구 결과.
1년여 전, 한 고객이 스킨케어의 웰니스 분야 성장을 예측하기 위한 방법으로 수면과 관련된 웰니스 관련 판매 데이터 소스를 제시했습니다. 피부와 수면의 연관성을 생각하면 지극히 합리적이고 논리적으로 들립니다. 하지만 소비자와의 관계는 같은 방식으로 형성되지 않습니다. 예를 들어, 분석 결과 수면 분야 웰니스 제품의 기회는 스킨케어 분야 웰니스 제품의 기회보다 두 배나 크다는 사실을 발견했습니다. 소비자가 주도하는 미래를 먼저 조사함으로써 스킨케어와 웰니스의 맥락에서 소비자가 자연스럽게 연결되는 부분을 파악한 다음, 이를 연구하여 수요와 성장률을 정량화할 수 있었습니다. 이를 통해 고객은 자신의 기대치와 소비자의 기대치 사이의 간극을 조정할 수 있었습니다. 가장 중요한 것은 고객이 웰니스 영역에 적절한 수준의 투자를 하고 그에 따른 보상을 받을 수 있었다는 점입니다.