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'디지털 트랜스포메이션'에 대한 지난 컬럼 리뷰
필자는 2016년 하반기에 3편의 디지털 트랜스포메이션과 관련한 컬럼을 시리즈로 연재한 바 있다. 2017년 정유년을 열면서 다시 한번 필자는 디지털 트랜스포메이션에 대한 컬럼으로 시작하고자 한다. 그 전에 필자가 정리한 2016년 하반기 컬럼에서 이야기하고자 하는 키워드를 정리해 보았다.
[2016년 7월 컬럼]
-기존 전통적인 대기업의 Pipeline Business Model이 Platform Business Model로 전환하려는 이유는 바로 기존 비즈니스 모델을 혁신하려는 기업, 특히 Top Executive/CEO의 신념이 강하게 작용하기 때문
-기존 Pipeline Business Player들이 Platform Business Model로 전환하는 절차, 프로세스 그 자체가 '디지털 트랜스포메이션'이며, GE의 사례를 통해 살펴봄. 또한 기존 대기업 조직이 비즈니스 모델 혁신 관점에서 '디지털 트랜스포메이션'을 추진하기 위해서는 'Open Innovation' 조직으로 전환되어야 함. 'Open Innovation'에 대한 개념과 접근방법론에 대해 살펴봄
[2016년 9월 컬럼]
-7월 컬럼에 연결하여, 기업에게 Platform Business Model이란, 결론적으로 비즈니스 모델 혁신 관점에서 새로운 시장과 고객가치를 발굴하기 위한 핵심 키워드로 부상. 이를 위해 기업이 소유한 다양한 고객접점에서 발생하는 고객관련 데이터 수집-실시간 분석활동이 갈수록 중요해지고 있음.
-고객접점에서 데이터 수집-실시간 분석을 통해 기존 Pipeline Business Player의 시장을 대체하거나 해체하는 Platform Business Player들이 등장하고 있으니, 바로 그들이 '스타트업'이며, 혁신 스타트업은 기실 'Platform Startup'인 셈. 따라서 기존 기업들은 Digital Transformation을 언급할 때 따라서 이들 혁신 Startup이 어떻게 제품/서비스를 개발하고, 고객이 정말로 필요로 하는 제품/서비스를 시장에 런칭하는 지를 관찰해야 함(Lean Startup 관점).
-다양한 글로벌 대기업들이 Lean Startup을 벤치마크하고 있으며, 필자는 이를 일반화하여 [디지털 변혁 3단계 사다리] 모델을 제시
[2016년 10월 컬럼]
-9월 컬럼에 이어, 제조업종에서 완전히 [디지털 변혁 3단계 사다리]에 의해 플랫폼 비즈니스 모델전환에 성공한 GE의 사례를 통해 GE의 사례가 기존 대기업에게 의미하는 시사점을 살펴봄
-또한 기존 전통적인 산업 플레이어에게 '디지털 트랜스포메이션'의 개념이 무엇인지 정리
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왜 '디지털 트랜스포메이션'인가?
2017년 한 해는 전문가들 모두 이구동성으로 '디지털 트랜스포메이션'과 '제 4차 산업혁명'을 모든 기업의 생존 화두가 될 것이라고 전망하고 있다. 벌써 부터 이 2개 주제를 연결하여 다양한 세미나, 포럼, 컨퍼런스가 여기저기서 열리고 있거나 준비중이다. 디지털 트랜스포메이션과 제4차 산업혁명이라는 키워드를 너무 무리하게 연결하거나 상관관계를 규정지으려는 움직임도 보이고 있다
(*사실 필자도 디지털 트랜스포메이션과 제4차 산업혁명이 어떤 상관관계가 있는지 모르겠다)
다만 분명한 것은, 2016년 하반기 컬럼에서 지속적으로 강조하였듯이, 기존 기업들이 당면한 현실과 진실 중 하나는 성장률 제로사회를 맞이하여 더 이상 기존 비즈니스 모델로는 신 시장을 개척하거나, 불확실성이 높은 시대에 고객의 새로운 고객가치를 획득하는 것이 쉽지 않다는 것이다.
지속적이고 영속적인 유기체로서 기업(Going Concern)이 성장하기 위해서는 기존 방법과는 좀 다른 비즈니스 개발 어프로치가 필요하며, 특히 다양한 고객접점에서 뿜어져 나오는 고객의 세밀한 데이터(Micro Data)를 어떻게 수집하고 분석하고, 그에 기반한 고객중심적인 제품/서비스의 오퍼링이 중요해지고 있는 것이다(데이터 자본주의로의 진입).
전통적인 대기업은 특히나 오프라인(매장, 유통망, 생산시설과 기계장치 기반의 공장 등)을 중심으로 고객을 획득하고, 오프라인을 중심으로 제품/서비스의 오퍼링이 일어난 반면, 실제로 고객과 관련된 세밀한 데이터(개인정보 데이터가 아닌, 정황데이터)를 수집하여, 그들이 정말로 필요로 하는 것이 무엇인지 제품/서비스로 다시 선순환하여 고객가치를 획득하는 프로세스나 작동방식에는 익숙하지 않다. 오프라인을 통제하고, 관리하고, 여기에 투입되는 자원을 철저히 효율화하는데에만 집중한 나머지, 고객이 정말로 원하는 것, 필요로 하는 것(Customer Job) 보다는 제품/서비스의 기능/사양/능력/디자인(Product Feature) 등이 차별적 경쟁을 규정하는 시각이 여전히 지배적이다.
'디지털 트랜스포메이션'은 이런 전통적인 Product Feature 중심의 사고방식에서고객이 정말로 원하고 필요로 하는 '고객해결과제(Customer Job)' 중심의 사고방식으로 변화하는 그 자체를 의미한다. 고객해결과제를 해결할 해결책(Solution)을 기획하고, 적시에 개발하여 오퍼링하기 위해서는 다양한 고객의 데이터를 수집-분석하는 체재로의 전환은 필연적일 수 밖에 없다. 그러려면 기존 조직이 '변혁(Transformation)'되어야 하고, 변혁된 조직을 중심으로 새로운 문화가 만들어지고, 새로운 디지털 기술을 적극적으로 도입/활용/응용해야 한다(기술 변혁 단계).
기술 변혁 단계에서 Multi-Channel, Cross-Channel이 하나의 Omni-Channel로 통합되면서 고객 CRM체재에 변화가 일어나며, 데이터에 기반하여 철저히 고객에게 필요한 해결책(Solution)에 대한 아이디어, 아이디어의 실행이 거듭되면서 완전히 새로운 비즈니스 모델이 태동된다.
이것이 기존 전통적인 기업에게 '디지털 트랜스포메이션'이 중요한 이유이다. 따라서 '디지털 트랜스포메이션'은 '비즈니스 모델 혁신', '고객지향적인 가치획득'과 오히려 더 밀접하다고 할 수 있다.
필자가 바라보는 왜 '디지털 트랜스포메이션'인가라는 질문에 대한 답변은 하기와 같다(기존 전통적인 기업 측면에서의 관점이 다분히 강하다)
1. Newtonian의 시대에서 Chaos의 시대로
-산업의 경계가 뚜렷하고 역무범위가 규제에 의해 정해져 있던 과거에는 원인과 결과가 분명하고, 단순(경쟁사업자가 정해져 있고, 시장도 정해져 있으며, 심지어 고객군도 정해져 있음)
-그러나 미래는 점점 더 새로운 기술의 등장, 규제완화 또는 정책의 변화 등에 의한 산업 내 신규 사업자의 등장을 예측하기 힘들어짐. 누가 경쟁사업자인지 예측하기가 힘들고, 고객 또한 그들의 '고객해결과제'에 적합한 해결책(Solution)을 찾는데 집착하면서 복잡성이 증가
-따라서 기존 사업 모델로만으로는 미래의 성장을 담보할 수 있는 시대에 진입
2. Easy Growth Behind Us : 더 이상 쉬운 성장은 이제 없다
-KPCB의 파트너, 메리 미커(Mary Meeker)가 2016년 발행한 [2016 The Internet Trend Report]에서 'Easy Growth Behind Us'라는 표현을 씀
-'더 이상 쉬운 성장에 대한 여지는 없다'고 단언할 정도로 성장이 'Flat'할 것이라고 강조. 전 세계적으로 기업의 성장률이 둔화되고, 국가적으로도 성장률 Zero 사회에 진입
-따라서 기존 기업들은 비즈니스 모델 혁신을 통해서 완전히 새로운 시장, 새로운 고객을 확보하려는 노력과 경쟁이 치열해질 것
3. Pure Digital Native의 급성장 : 기존 비즈니스 모델의 파괴적 혁신자들의 등장과 부상
- Pure Digital Native라고 불리우는 혁신 기술 스타트업과 벤처의 등장으로 새로운 버티컬 플랫폼 시장이 형성되고 있음
- Amazon, Facebook, Google, Uber, Airbnb 등이 대표적이며, 중국의 Pure Digital Native(샤오미, 징동, 알리바바, 디디츄싱 등)들이 빠르게 글로벌 유니콘으로 성장하여 미국 기업들과 경쟁
-이들은 기존 버티컬 시장(차량운송, 숙박, 스마트폰, 유통 등)의 플레이어 보다 플랫폼 적 양면/다면 시장의 구조를 만들어 생태계 가치 중심으로 빠르게 네트워크 효과를 확보하여 기존 플레이어의 시장을 빠르게 대체한다는 공통점이 존재
4. 데이터 자본주의 시대, 알고리즘 노동자의 시대
-고객의 모든 접점, Touch Point에서 발생하는 다양한 데이터를 IoT센서, 커넥터 등이 수집하여 실시간으로 분석하는 체재로 기업환경이 급변화
-특히 머신러닝과 딥러능 기술의 발전, 컴퓨터 비전 기술의 발전은 고객이 실제로 제품/서비스를 경험하는 접점에서 노동자가 아닌, 알고리즘이 모바일을 통해 대체하는 상황이 가속화
-기업들은 점점 더 자산효율화(Asset Light)라는 관점에서 고객데이터를 가장 중요한 자산으로 인지하고, 오프라인 자산(매장, 유통망, 공장 등)을 늘리는 전략(Asset Heavy)에서 고객데이터 중심의 알고리즘 노동자를 늘리는 전략으로 선회
앞으로 필자는 2017년 한 해 동안 기존 전통적인 기업의 '디지털 트랜스포메이션'이 왜 필요하며 중요한가, 그리고 이를 현실에서 어떻게 적용할 수 있는지, 누구와 함께 해야 하는 지 등에 대한 주제를 가지고 접근코자 한다. 독자 여러분들의 많은 관심과 의견, 고견을 부탁드린다.
