빅데이터 관련 서적을 편식하던 중 신간 코너에서 무심히 집어든 <스몰데이터>책

에서 오랜만에 읽는 즐거움을 느꼈다. 


대척점에 있는 책들을 같이 읽는 재미란게 이런거구나.


빅데이터와 스몰데이터는 동업 관계로서 균형을 유지하며 함께 노력해야 한다는

그의 주장에 자연스레 설득이 된다. 


그가 서브텍스트 리서치를 수행하며 비즈니스 힌트를 얻은 사례를 보면 결국 인간의 충족

되지 않은 욕구, 잠재욕구를 일상속에서 찾아낸 것이었다.


특히 균형에서 벗어나있는 과장된 문화를 낯선이의 객관적 시선으로 알아차리고,

그 과장속에 욕망이 숨어있다는 그의 통찰력에 감탄했다.


그가 공개한 7C 방법론을 정리한다. 곁에 둘 책을 만났다.


 


7C 방법론 



수집 Collecting

단서 Clues

연결 Connectivity

인과관계 Causation

상관관계 Correlation

보상 Compensation

개념 Concept



수집 : 가정에서 관찰한 내용을 어떻게 해석해야 할까


7C 과정의 첫 단계에서는 실제 일어나고 있는 사건을 보지 못하게 가리는 필터를

제거하기 위해 할 수 있는 모든 것을 행해야 한다. 

나의 조언은 ? 미용실을 찾아가라.


다시 말해, 수집 단계는 거시적이고 미시적인 수준의 탐색을 형성하는 것으로 시작한다.




단서 : 관찰을 통해 찾아낸 독특한 감성적 성찰은 무엇인가


여러분은 서술적이고 응집력 있는 이야기를 만드는 것이 목표인 관찰자임을 기억하라.

그렇기 때문에, 보고 듣는 모든 것 중 무관하거나 쓸모 없는 것은 하나도 없다.




연결 : 감성적인 행동의 결과는 무엇인가


스스로에게 한번 물어보자. 그동안 수집해온 단서에 어떤 유사점이 있는가?

단서가 한쪽으로 쏠리기 시작했는가 ? 한 가지라도 있다면 여러분은 초기 가설 검증을

시작해야 했는가 ?


찾아낸 단서가 물질적(응답자의 복장과 어울리지 않는 무늬가 화려한 셔츠)일 수도 있고

감성적(응답자가 록 밴드 유투의 광팬)일 수도 있다는 사실을 기억하라.

무언가가 너무 과하거나 너무 부족한,정서적 간극을 찾아낼 수도 있다.

덴마크의 대다수 가정의 사례와 마찬가지로, 전후 관계를 무시하고 인터뷰 대상자의

집에 방문해보면 대성공을 거둘 수도 있다. 운이 좋으면 응답자의 몸짓에서 불안함이나

노골적인 불편함을 발견하고, 그런 경우 뭔가를 알아내게 될 것이다.




인과관계 : 어떤 감정을 유발시키는가


로즈 고객의 일상은 자신을 만족시키는 삶을 사는 것이었다. 트롤비즈 고객은

깊은 불안감을 경험한 반면, 룸바 고객은 외로움과 불안감으로 인한 공백 상태를

제품으로 메웠다. 여러분이 사무실이나 일터에서 수집한 단서들을 모아 이제

스몰 마이닝을 시작할 차례다.


스스로에게 물어보라. " 이것은 인간에게서 어떤 감정을 유발시킬까 ? "

이제는, 응답자의 입장이 되어 봐야 한다. 여러분이 응답자라면 어떤 생각이 들까?



상관관계 :언제 행동이나 감정이 처음 나타나는가


상관관계 단계는 이른바 소비자의 진입점 entry point이 되는 행동의 변화나

전이의 증거를 찾아내는 단계다. 이런 변화는 언제 일어났을까 ? 


앞에서도 언급했듯이 우리에게 너무 익숙한 것은 관찰하기가 어렵다. 그렇기

때문에 스몰 마이닝 과정에서 종종 응답자의 친구나 가족 중 한 사람에게 

연락해 우리 자신의 관점을 재설정해야 한다. 그에게 연락하면 인터뷰 

후반에 여러분의 생각을 검증하거나 추가 의견을 내는 데 도움을 줄 것이다.




보상 : 충족되지 않았거나 실현되지 않은 욕망은 무엇인가


변화의 증거를 찾아냈다면 이제는 그것을 가장 감정적인 본질인 '욕망'으로

정제해낼 차례다. 실현되지 않은 욕망은 무엇인가 ? 욕망을 충족시키는 가장

좋은 방법은 무엇인가 ?



개념 : 여러분이 찾아낸 소비자의 욕망에 대한 보상 안은 무엇인가




우리가 누구이며 우리가 욕망하는 것이 무엇인지에 대한 가장 확실한

증거는 언제나처럼 스몰데이터 안에 있다. 레고 사의 임원진이 이미 십여 년

전에 발견했듯 그것이 뒷축이 다 닳은 오래된 아디다스 운동화 한켤레뿐일지라도

말이다.  



- <스몰데이터> 마틴 린드스트롬 지음, 로드북, 325~337쪽 발췌 요약




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