덴마크 오르후스대학 연구팀이 빅데이터 분석을 사용해 유기농 제품을 추적 및 예측했다. 연구팀은 유기농 제품 소비자들은 유기농 제품에 대한 관심이 식지 않으며 더욱 많은 유기농 제품을 구입하기 때문에 예측 가능한 패턴을 보인다고 설명했다.
연구팀은 이번 연구를 위해 지난 20개월에 걸쳐 1만 가구의 쇼핑 패턴과 관련된 데이터를 수집했다. 그리고 이렇게 수집한 데이터로 빅데이터 분석을 실시했다.
이번 연구의 선임 연구자이자 관리학과 존 토게르센 교수는 연구 전에 유기농 식품 섭취에 관심을 갖는다는 것은 ‘계단’이 존재하는 것이라고 말했다. 그러나 연구가 끝난 후에는 보다 빠르게 위로 움직이는 ‘에스컬레이터’가 존재한다고 주장했다. 토게르센 교수는 "처음 유기농 식품을 구입한 후 시간이 흐를수록 유기농 식품 구입 습관은 확대되고 쇼핑 목록은 구입할 유기농 식품으로 가득 차게 될 것"이라고 밝혔다.
유기농 우유는 덴마크 사람들이 가장 많이 찾는 제품이었지만, 소비자의 유기농 제품에 대한 인식이 강화되면서 채소, 계란, 베이킹 재료 다음으로 오트밀이 가장 많이 찾는 제품이 됐다.
연구팀은 유기농 상품을 구입하는 소비자는 자신이 도덕적인 행동을 하고 있는 올바른 시민이라고 간주한다고 분석했다. 또, 도덕적 가치가 지출과 연관이 되면 유기농 상품 구입을 중단하는 것이 어려워진다고도 덧붙였다.
연구팀은 "유기농 식품만의 매력 요소, 매장 진열 방법, 홍보 방법 등 식품 소매 산업 전반에 미치는 영향이 있다"며 "유기농 상품을 특정한 고객층에 판매하는 데 빅데이터 분석법을 사용할 수 있다"고 설명했다.
아울러 토게르센 교수는 "사람들은 유기농 상품 구입을 통해 자신을 규정하고 있다"고 말했다. 사람들은 유기농 상품을 구입한다는 생각으로 자신의 정체성을 구축하고 도덕 가치를 바꾸지 않는다는 것.
행동 연구에서 이 같은 현상은 행동적 ‘스필오버(spillover)’ 효과로써 알려져 있다. 이는 잘 알려진 현상인 ‘도덕적 허가(moral licensing)’와는 반대되는 개념이다. ‘도덕적 허가’란 사람들이 스스로 비도덕적이 되어 가는 방법을 설명하는 개념이다.
사람들이 선행을 하기로 결심을 하게 되면, 지속하는 습성이 생긴다고 토게르센 교수는 주장했다.
여러 회사들은 빅데이터를 사용해 고객에 대해 보다 많은 것을 알게 되고, 디지털 기술의 발전으로 물리적인 세계를 추적할 수 있게 됐다. 사람들은 자신의 스마트폰 GPS 신호를 근거로 자신의 위치를 확인할 수 있다. 그리고 구글은 거리와 고속도로 위 스마트폰 움직임을 추적해 교통량을 예측하고 최적의 이동 경로를 제안하기도 한다.
하지만 사람들이 알지 못하고 있는 것은 스마트폰이 자신이 방문했던 매장을 관찰 및 추적할 수 있다는 것이다. 이는 스마트폰을 Wi-Fi 서비스에 연결시켜야 하기 때문에 사용자의 위치를 확인할 수 있는 내장된 센서 때문이다. Wi-Fi 네트워크에 연결하는 것은 소비자를 추적하기 위해 반드시 해야 할 일은 아니다. 스마트폰이 Wi-Fi에 접속되어 있는 한, 이 시스템은 어느 매장을 방문했는지 알 수 있는 것이다. 소매업체와 쇼핑몰들은 고객이 쇼핑할 때 동선과 패턴을 이해할 수 있도록 이러한 새로운 추적 기술을 사용하고 있다.
이 기술을 사용하면 제품 선호도도 확인할 수 있다. 예를 들어, 어느 가정에 아이가 태어나면, 가족은 주말마다 쇼핑몰을 방문해 베이비 파우더, 베이비 샴푸 등 여러 가지 아기 용품을 구입하게 된다. 그리고 같은 몰에서 분유도 구입할 수 있다. 기존의 빅데이터를 사용하고 있는 매장에서는 가족이 분유를 구입하지 않는다고 추론할 수도 있다. 그러나 쇼핑몰이 Wi-Fi 추적 시스템을 사용하는 경우, 해당 가족이 슈퍼마켓에 들러 세일 중인 분유를 구입하게 될 것을 알게 된다.
소매업체 측에서 보면 사람들의 위치를 추적하고 기록하는 것은 확실이 이익이 되는 일이지만, 개인의 사생활에 대한 문제를 무시할 수는 없다. 스마트폰에서 내보내는 Wi-Fi 신호가 주인의 개인적인 정보를 직접 공개하지 않는다는 것을 고려하면, 소매업체들은 전통적인 빅 데이터와 물리적인 추적 기능을 결합해 소비자 정보 분석 작업을 할 수 있다. 예를 들어, 슈퍼마켓이 Wi-Fi 위치 정보와 멤버십 데이터를 통합하면 구입이 이뤄지는 시점에 멤버십 ID당 구매 내역을 알 수 있는 것이다.
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