<시리즈> 엔터프라이즈 원투원 (82);공동체 지식 (1)

지금까지 우리들은 진정한 고객 지향적 기업이라면 기업의 향후 고객과의 거래를 지도하기 위해서 뿐만 아니라 특정한 개별적 요구에 관해 그 기업에게 가르칠 수 있는 인센티브를 그 고객에게 주기 위하여 고객이 과거에 사양을 정한 모든 것을 기억해야 한다는 생각에 관심을 가졌다. 이것은 판매를 일회성 이벤트로부터 지속적인 반복적 과정, 즉 그 고객과 기업의 학습관계가 향상될수록 고객에 대한 만족이 점차 늘어나는 과정으로 전환시켰다. 원투원 엔터프라이즈에서의 경쟁은 범위 대 규모의 문제다. 원투원 경쟁 업체들에게는 서비스를 받는 고객기반의 규모가 아니라 개별 고객과 유지되는 관계의 범위가 성공을 결정한다. 한번에 한명의 고객을 위한 경쟁이라는 전쟁에서 성공하는 업체는 대부분의 고객을 가지고 있는 업체가 아니라 그들의 개별 고객의 요구에 관해 가장 많은 지식을 갖추고 있는 업체이다.

일부에서는 학습관계를 고객에게 대리인과 같은 서비스를 제공하는 것으로 간주한다. 고객의 자체적인 개별 이익에 따라 행동하고, 연속적인 상호작용을 통해 그 이익이 어떤 것인지를 「학습」하기 때문이다.

그러나 만약 고객이 자신의 사양 및 구매 기록을 독자적으로 보유하려고 한다면 어떻게 될까? 만약 RBOC의 송장 할당 스프레드시트를 고객의 자체 중앙 시스템에서 만든다면, 또는 고객의 가정용품 이용 기록이 스트림라인의 컴퓨터가 아니라 고객 자신의 PC 내부에서 유지 관리된다면 커스텀화가 엔터프라이즈에 제공하는 경쟁적 장점들은 크게 손상 받을 것이다. 고객은 매주 스트림라인의 여러 가지 서비스에 대해 서로서로 가격만 매기는 등 경쟁 수준을 또다시 가격에 대한 트랜잭션간 전쟁으로 격하시킬 수도 있다.

그러나 원투원 엔터프라이즈가 이 같은 취약성을 피할 수 있는 방법이 있다. 그리고 이것은 개별 고객과의 회사의 관계의 범위가 아니라 고객기반의 규모로부터, 즉 고객을 유지하고 있는 대리 업체가 결코 필적할 수 없는 규모로부터 파생된다. 우리는 이를 「공동체 지식」의 원리라 부른다.

공동체 지식은 고객의 취향과 선호에 관한 모든 공동체에 대한 정보의 축적으로부터 나온다. 이것은 원투원 엔터프라이즈가 유사한 취향과 요구를 가진 고객과의 관계를 통해 획득한 지식의 구현이다. 이를 통해 기업은 비록 고객이 자신이 어떤 것을 필요로 하는지를 알기도 전에 개별 고객이 무엇을 요구할 지를 실제로 「예기」할 수 있다.

<고객에 앞서 고객이 원하는 것을 알다>

현재 실행중인 공동체 지식의 가장 확실한 예는 에이전츠 사의 「파이어플라이」 웹(http://www.ffly.com) 이다. 웹 사용자는 파이어플라이 사이트를 방문해 자신이 좋아할 음악 양식에 관해 추천 받을 수 있다. 사용자는 이 사이트에서 먼저 많은 서로 다른 형태의 음악에 등급을 매기도록 요청 받는다. 자신이 원하는 만큼의 리스트를 점검할 수 있고, 다른 선택 항목들을 들을 수도 있다. 사용자가 서로 다른 곡과 뮤직 그룹들에 등급을 매기면 파이어플라이는 고객이 좋아할 음악 형태와 특정 CD까지 추천해준다.

파이어플라이의 추천은 이러한 특정 고객의 취향에만 근거로 하는 것은 아니다. 오히려 파이어플라이의 소프트웨어를 통해 이 고객과 가장 유사한 취향을 가진 여타 고객과 이 고객과의 「공동체」를 고려한 것이다. 여타 광란하는 많은 「스톤스」 팬들은 이러한 성질을 지닌 다른 그룹은 물론 그러한 그룹의 특별한 CD 역시 좋아한다. 따라서 파이어플라이는 여기서 추천하는 CD를 아마도 전에는 한번도 들어보지 못했을 지도 모를 고객에게 하나의 선택으로 제안할 수도 있는 것이다.

분명한 사실은 파이어플라이의 전제는 이 회사가 특정 고객의 음악에 대한 취향에 관해 습득한 지식 때문이 아니라 많은 여타 고객들로부터 습득한 지식 때문에 효과를 발휘한다는 점이다. 이와 같은 광범위한 개별적 등급화를 통한 혜택 없이는 파이어플라이의 고객 그 어느 누구도 정확한, 그리고 「예기적」인 추천을 얻을 수는 없다. 파이어플라이는 또한 음악 이외에도 비디오의 등급도 매기고, 금융 및 투자 등 여타 많은 분야로까지 다각화해 나갈 계획이다.

공동체 지식의 원리가 또 다른 구조로 적용될 수 있는 점을 보기 위해 커스텀 풋을 다시 방문해보자. 이제 어떤 단골손님이 가계로 들어오고, 가계 점원이 이 고객에게 스코어 카드를 내미는데 고객은 여기에다 현재 전시중인 일부 신발들을 평가할 수 있다고 가정해보자. 그 점원은 고객에게 선반 이곳 저곳을 살펴보고 1에서 5까지 다섯 단계로 나누어 선택한 신발의 등급을 매기기만 하면 된다고 요청한다. 고객이 진정 그 스타일을 좋아해 이를 구매하고 싶은지, 또는 정말 혐오스러워 절대 신어보고 싶지 않은지를 점수매기는 것이다.

이 같은 정보는 먼저 고객의 취향을 닮은 새로운 스타일일지를 점검하는 데 사용된다. 그러나 이외에도 만약 커스텀 풋이 모든 고객들에게 이 같은 작업을 한다면 시간이 지날수록 개별적인 취향과 선호에 관해 엄청나게 풍부한 데이터베이스를 구축할 수 있다. 또 각 고객들의 개별 구매 행위에 이러한 취향과 선호를 결합시키는 것은 물론 이를 통해 고객에게 특정 스타일의 신발을 추천할 수도 있을 것이다. 이는 그 특정 고객이 그 특정 스타일에 관심을 표명했기 때문이 아니라, 다른 고객들, 즉 이 고객이 좋아한다고 응답한 신발과 똑같은 종류의 신발을 좋아한다고 말한 고객들이 이미 이러한 특정 스타일을 구매했기 때문이다.

이 특별한 방정식과 관련해 우리가 분명히 짚어야 할 사항이 있다. 공동체 지식을 사용하는 것은 단지 고객에게 그 고객이 아마도 흥미가 있을 것이라고 말한 것을 기반으로 제품을 제안하는 것만은 아니다. 상세한 개별적 취향과 선호도가 들어있는 데이터베이스를 갖춘 원투원 엔터프라이즈는 실제로 특정한 고객이 「그 자신이 그것을 원한다는 사실을 깨닫기도 전에」 고객이 원하는 것을 「예기」할 수 있는 위치에 놓여 있다.