MARTECH 2030 :: 최신 트렌드

2021 마테크 트렌드

마케터라면 반드시 알아야 할 마테크 트렌드

목차

1. “No Code” Citizen Creators

2. Platforms, Networks & Marketplaces

3. The Great App Explosion

4. From Big Data to Big Ops

5. Harmonizing Humans & Machine

ChiefMartec

*본 글은 원문에 대한 필자의 의견을 덧붙여 재구성 하였음

1. “No Code” Citizen Creators

코딩의 영역은 UI에 의해 잠식당하고 있고, 그 속도는 점점 가속화되고 있다.
이제 디지털 세계에서 창작 활동은 개발자의 전유물이 아니다.

웹사이트 제작에서부터 시작해,
데이터 분석이나 심지어 앱, 챗봇, 머신러닝 개발까지도 이제 코딩 없이 제작할 수 있다.

표1. 활동 별 No Code Vendors

이를 Automation & Workflow, Content & UI Design, Databases & Spreadsheet-Driven 총 3가지 영역으로 구분해서 파악하기도 한다.

그림1. No Code Vendors 구분

SO WHAT?

이러한 흐름이 초래할 결과는 다음과 같다.

  1. 디지털 세계에 비개발자 출신의 창작자(a.k.a. Citizen Creator)가 많아진다.
  2. 더 많고 다양한 디지탈 창작물(ex. SW, 디지털 자산, 앱, 분석물, 워크플로우 등)이 나온다.
  3. 이것들을 조율/활용 가능한 ①플랫폼 ②거버넌스 ③API연계의 중요성이 대두된다.
  4. 여러 영역을 다룰 줄 아는 Multi player로써의 전문가 니즈가 늘어날 것이다.

2. Platforms, Networks & Marketplaces

플랫폼, 네트워크, 마켓플레이스는 현 시대의 비즈니스 모델이자 운영 모델이다.
선도기업들은 이러한 모델들을 조합해 지속 가능한 하나의 생태계를 만든다.

그림2. 모델 별 특징 및 사례

이 생태계를 중심으로, 여러 벤더사들은 크게 3가지 수익화 전략을 구사하고 있다.

벤더사들은,
– Provide: 참여자들에게 생태계 자체를 제공한다.
– Engage: 참여자들이 기존 생태계에서 잘 활동할 수 있도록 지원한다.
– Create: 참여자들이 직접 생태계를 만들 수 있도록 돕는다.

그림3. 벤더사들의 생태계 수익화 전략

SO WHAT?.

  1. 운영 모델 수립 시, 기존의 ~ Chain (ex.Value, Supply etc.) 기반의 Linear한 개념에서 벗어나 보다 동적이고 다층적인 개념 적용을 고려해야 한다.
  2. 전략 수립 시 플랫폼 구축 방안을 항상 고려해야 한다.

3. The Great App Explosion

세상에는 수 많은 앱이 있으나, 다음 5가지 종류로 분류될 수 있다.

앱 종류특징예시
Custom App기업에 의해 커스텀된 앱웹사이트, 모바일 앱
Specialist App특정 도메인/기능에 특화된 앱
API 지원되나 앱을 지원하는 생태계는 없음
Hotjar, Invision, Loom, SEMrush, Unibounce
App Platform도메인/기능 전반을 지원하는 앱/스위트(Suite)HubSpot, Salesforce, ServiceNow, Shopify
Service Platform특정 비즈니스 서비스를 지원하기 위해 타 앱에 임베드할 수 있는 API 제공 Twilio, Stripe, AuthO
Cloud Platform앱/서비스를 빌드하게끔 지원해주는 IaaS/PaaSAWS, Azure, GCP
표1. 앱 종류 별 특징. 하단으로 갈수록 개수가 적어짐

Custom App을 제외한 미국 SaaS 시장은,
솔루션 수 기준으로 2020년 8,000 여 개로 집계되었다.

이는 지난 10년 간 무려 52배가 늘어난 수치다.
폭발(Explosion)이라는 표현이 결코 과하지 않다.

이 성장세는 앞으로도 계속해서 이어질 전망이다.
트렌드 2번에서도 기술된 Platform, Marketplace가 꾸준히 성장하면서
더 많은 참여자들을 유인할 것이다.

이로 인해
– 경쟁이 심화되고
– 벤더사들의 교섭력이 약화되어 가격이 전반적으로 낮아지면서
– 동시에 벤더사들은 서로 모방과 차별화를 반복해 전반적인 기능 수준이 높아지고
– 결과적으로, 앱 시장에서 기업들이 체감하는 효용은 증가할 것이다.

SO WHAT?.

  1. 기업이 보유한 앱 포트폴리오를 얼마나 잘 orchestrate해 비즈니스 목적에 최적화해 활용하는가(Global Optimum)는, operation 단의 화두이자 중요 과제로 점점 부상할 것이다.
    해당 역할을 잘 수행하는 agency 또는 인재가 각광을 받을 것이다.
  2. 위 역할을 수행하고자 하는 사람이라면, 앱 시장에서의 역학 변화를 눈 여겨 보아야 한다. 중위 값 기준 하나의 앱은 15개의 다른 앱과 연계가 가능하며, 앱의 89%는 API를 제공하고 있다(Pandium 2020.5). 연계가 가장 많이 되는 앱 플랫폼 또는 앱은 무엇인지 현황과 트렌드를 잘 살핀다면, 현재 어느 앱 플랫폼/앱이 주도권을 쥐고 있는지 파악할 수 있을 것이다.

4. From Big Data to Big Ops

2020년 7월 IDC와 Seagate의 조사에 따르면,
기업이 취급하는 데이터 중 32%만이 활용된다.
전체 데이터의 24%는 수집 후 방치되고 있고, 나머지 44%는 수집조차 되지 않는 Dark Data다.

이는 상당수의 기업이 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있음을 시사한다.
암만 데이터를 모아봤자 뭐하나? 아무런 가치가 없는데.
게다가 방치되는 데이터는 기업의 손익에서 0이 아닌 음수(-)의 관계다.
데이터의 저장에는 유지보수 관리 비용이 수반된다.

이러한 데이터의 활용에 관한 문제의식에서 출발한 개념이 Big Ops다.

기존에 ‘데이터’에 초점을 맞춘 Big Data가 있었다.
데이터를 수집/저장/처리하는 데 만전을 가하자는 2010년대의 주된 담론이었다.

반면 Big Ops는 ‘조직’에 초점을 맞춘다.
조직이 데이터를 얼마나 잘 연결시키고, 활성화해 의사결정에 반영하는가가 관건이다.
이것이 최근 2020년대 들어 화두가 되고 있는 주제이다.

이러한 관점에서 데이터는 다음 2가지 측면에서 다루어야 한다.
데이터를 증류(distillation)하고, 활성화(activation) 시켜야 한다.

그림4. Data Distillation & Data Reflexes

데이터를 가공한다는 표현은 기존에 보편적으로 사용되었으나, 증류한다는 표현은 생소하다. 보아하니, 딥러닝 영역에서 사용하는 전문 기법이라고도 하는데 이를 확장시킨 듯 하다.

데이터 증류의 종착점은 지식과 통찰(knowledge & insight)이다.
그렇다면, 데이터 활성화는 어떨까?
데이터 활성화는 고도화됨에 따라 자동화(automated)로 수렴한다.

SO WHAT?.

  1. 업은 데이터를 활성화시키기 위해 먼저 데이터를 연결시킬 것이다.
  2. 내부적인 연결을 통해 데이터 관리의 복잡성이 증대되고, 이를 조율 및 제어하는 역량과 거버넌스의 역할이 대두된다.
  3. 외부와의 연결을 통해 2nd/3rd party 데이터를 확보한다. 데이터는 Marketplace를 통해 점차 활발히 거래된다.
  4. 데이터의 활용성, 수익화, 가치를 평가하는 모델/프로세스/방법론이 기업마다 내재화되어야 한다.

5. Harmonizing Humans + Machines

2019년 마케터 대상으로 조사되었던 설문에서,
‘AI/ML로 인해 마케터로서의 입지가 줄어들 것 같나요?’
라는 질문에 대해 불과 14%만이 ‘그렇다’고 응답을 했다.
1년이 지난 시점인 2020년, 해당 수치는 59%로 가파르게 올랐다.

AI/ML 시장에 교란을 일으키고 있는 현재 상황에서
과연 어떻게 해야 생존할 수 있을지, 많은 마케터들이 고민할 것이다.

답은 명확하다. AI/ML 모델링을 할 줄 아는 마케터가 살아남을 수 있다.

그러나 생존에 관하여 마케터는 더 넓은 시야를 가져야 한다.
AI는 비단 마케터에게만 영향을 미치지 않는다.
AI는 고객에게도 영향을 미칠 것이며,
결과적으로 AI는 Buyer-Seller Interaction 자체에 관여할 것이다.

표2.Buyer/Seller Interaction

위 표에서 나와있듯이 각 영역(Sales & Service, Ecommerce, Bot Commerce) 별로 주도하는 역할은 다를지언정, Human과 Machine은 상보적인 관계를 이루며 존재할 것이다.

SO WHAT?.

결국 비즈니스 상황과 맥락에 따라 Machine을 어떤 역할(주도적/보조적)로 활용할 것인가에 대한 판단과 전략이 마케팅 성과의 성패를 좌우할 것이다.

comment. Bot Commerce에 대해서는 차후에 기회가 있으면 별도로 다루어보도록 하겠다.

Summary

지금까지의 5가지 마테크 트렌드를 한 판으로 정리한 그림으로 마무리한다.

그림5. Martech 5 Trends

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