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넷플릭스, 아디다스, 레고 등의 초일류 기업들은
왜 thick data에 주목할까?

우리는 엄청난 양의 데이터와 최첨단 알고리즘이 궁극의 해결법을 제시하는 big data의 시대에 살고 있다. ‘구글 신은 모든 것을 안다’라는 말처럼 big data로 인간의 숨은 욕망을 해석하고 들여다볼 수 있다고 생각한다. 그러나 big data를 아무리 많이 수집해도 그것은 그저 숫자일 뿐 한 인간의 총체적인 모습은 아니다. 이 책의 저자는 big data를 제대로 활용하려면 인문학적 이해를 바탕으로 한 새로운 종류의 데이터인 thick data(씩 데이터)가 필요하다고 말한다. ‘두꺼운 데이터’라는 뜻을 지닌 thick data는 사람들의 실제 경험과 행위에 담긴 맥락과 의미를 설명해 준다. big data가 ‘무엇을 얼마나’에 관해서만 설명할 수 있다면, thick data는 무슨 일이 ‘어떤 맥락에서 왜’ 벌어졌는지를 알려 준다. ‘무엇’이 아닌 ‘왜’를 통해 미래를 예측할 단서를 얻을 수 있기 때문에 넷플릭스, 아디다스, 레고 등의 초일류 기업들도 thick data에 주목하고 있다. 이 책은 thick data만이 big data가 표준화하느라 의도적으로 외면한 인간의 실제 경험, 진짜 얼굴을 보여 준다고 강조하며 thick data를 수집하는 방법론과 다양한 활용법을 제시해 준다.

빅 데이터로는 알 수 없는 인간의 진짜 욕망
우리의 모든 것이 데이터가 되는 세상에서 많은 사람이 big data로 인간의 숨은 욕망을 들여다볼 수 있다고 말한다. 그러나 아무리 대규모의 데이터를 확보했다고 해도 빅 데이터는 숫자에 불과하다. 예를 들어 노키아는 사람들이 아이폰과 같은 고가의 스마트폰을 구매할지 아닐지 예측하는 데 빅 데이터에만 의존하다가 결국 몰락하게 됐다. 반면 레고는 위기에 봉착했던 때가 있었으나 아이와 부모 들이 진정으로 원하는 바에 귀 기울인 덕분에 기적적인 회생을 할 수 있었다. 부활에 성공한 기업은 big data가 의도적으로 외면한 인간의 실제 경험, 진짜 얼굴을 보여 주는 thick data에 주목했다. big data가 정량적인 정보로 ‘무엇을 얼마나’에 관해서만 설명할 수 있다면, thick data는 정성적인 정보로 무슨 일이 어떤 맥락에서 왜 벌어졌는지를 통찰할 수 있다.
이 책은 ‘21세기의 신’으로 불리는 big data가 실은 반쪽짜리 진실에 불과하며 이를 보완하려면 인문학적 이해에 기반한 thick data에 주목해야 한다는 주장을 펼친다. 소비자는 정통 경제학에서 전제하듯 논리적이고 합리적인 존재가 아니다. 소비자의 판단은 대개 불합리하고 유동적이며 불안정하고, 그들의 진정한 욕구는 드러나지 않고 늘 깊숙이 숨겨져 있다. 따라서 소비자를 깊이 이해하기 위해서는 그들의 실제 경험, 행동에 담긴 맥락과 의미를 알아내야만 한다. 그런 의미에서 이 책의 저자는 기업이 소비자를 완벽하게 이해하고자 한다면 big data와 thick data 모두가 필요하다고 강조한다.

소비자에 관한 심층적인 이해를 제공하는 인류학자의 정교한 렌즈
이 책의 저자는 예일대학교에서 인류학 박사 학위를 받은 이후 지난 20여 년간 맥킨지앤드컴퍼니, CJ, 블리자드 엔터테인먼트 코리아, 구글, 한국필립모리스 등 유수의 기업에서 일해 왔다. 이러한 커리어가 가능했던 건 인문학 전공자이기 때문이었다. 그는 인류학과 비즈니스라는, 연결고리가 없어 보이는 두 세계를 탐험하며 둘 사이를 오기는 길을 단단하게 만들었다. 이 책은 저자의 이런 여정을 담은 인류학적 기록이자 비즈니스 보고서다.
제품이나 서비스의 질 못지않게 소비자 경험이 중요해진 오늘날에는 소비자를 더 깊이, 더 잘 이해하는 기업만이 살아남을 수 있다. 인류학은 철학적 배경으로는 문화 상대주의, 문제접근법으로는 총체적 접근, 연구방법론으로는 참여관찰로 설명될 수 있는데, 이 세 가지 인류학적 시각을 비즈니스에 접목하면 소비자에 관한 심층적인 이해를 제공하는 정교한 렌즈가 된다. 또한 인류학은 인류가 어디쯤 와 있고 어디로 갈지 통찰력을 제공하는 학문이라는 점에서 기업의 현재를 진단하고 미래를 예측하는 효과적인 도구로도 활용된다.

Thick data로 어떻게 비즈니스 기회를 발견하는가
이 책은 인류학적 시각을 기반으로 소비자로부터 thick data를 얻기 위한 다섯 가지 방법인 ‘THICK 프레임워크’를 소개한다. THICK 프레임워크란 문화 상대주의에 근거해 낯섦에 관대하게 접근하는 Tolerance, 관찰을 통해 소비자의 숨은 욕구를 찾는 Hidden Desire, 극단적인 소비자와 나만의 자문단을 적극 활용하는 Informants, 소비자의 말이 아닌 총체적 맥락에 주목하는 Context, 참여를 통해 소비자에게 공감하는 Kindred Spirit 등 다섯 가지 방법론을 의미한다. 이런 방법들로 thick data를 수집해 통찰하고 이를 big data로 증명한 후 smart data로 실행하는 과정은 급변하는 기업 환경에서 미래를 예측하는 데 도움이 된다. 이 책의 저자는 big data는 무슨 일이 벌어지고 있는지 보여 줄 순 있어도 그 일이 ‘왜’ 벌어졌는지는 알려주지 못한다고 말한다. 따라서 big data에 기반한 소비자 조사에만 의존하지 말고, THICK 프레임워크에 따라 소비자의 무의식적인 습관과 행동을 정확히 파악하고 이해해야 혁신적인 아이디어와 비즈니스 기회를 얻을 수 있다.

정종호((서울대학교 국제대학원 교수)
이 책은 21세기 비즈니스를 제대로 이해하는 데 정량적인 빅 데이터를 보완하는 정성적인 thick data 분석이 왜 중요한지 잘 보여 주고 있다. 숫자가 아닌 사람 중심으로 문제를 해결하고 답을 찾는 저자의 시선을 따라가다 보면 인간과 세상에 대한 이해의 폭을 넓힐 수 있을 것이다.

이수영(JTBC 대표)
이 책은 피상적이고 이론적인 경영학의 프레임워크를 벗어나, 인류학자답게 인간과 문화까지 고려한 접근과 수많은 사례가 포함돼 있어 일반 독자들도 쉽게 읽을 수 있다. 십수년 전 백영재 저자와 함께 일했던 적이 있었는데 늘 남다르게 생각하는 시선을 배울 수 있었다. 이 책을 통해 그때처럼 똑같은 경험을 얻어 간다. ‘인류학자 백영재’의 열정에 박수를 보내고, 항상 ‘의미 있는 주변인’으로 여러 경계선을 넘나들길 기원한다.

윤종신(뮤지션)
사람들이 맺는 thick한 관계 속에서 묵직한 인사이트를 얻을 수 있는데, 우리는 너무 thin하게 모든 데이터를 이용만 하는 건 아닐까. 어떻게 바뀔지 모르는 시대에 조금 더 멀리 내다보며 인생의 방향을 정하려는 사람에게 인류학 전공자인 저자의 굵직한 통찰이 담긴 이 책을 권한다.

신동엽(연세대학교 경영대학 교수, 전 한국인사조직학회 학회장)
모든 것이 데이터로 바뀌는 시대, 방대한 양의 규모에 현혹되어 데이터의 깊이와 풍부한 스토리가 빠져 있는 빅 데이터의 한계를 간과하게 되면, 결국 현실을 왜곡하여 이해하게 된다. 빅 데이터를 통해 포착된 표면적 현상이 가리키는 의미를 정확하게 들여다보려면 이 책에서 제시하는 인류학적 시각과 인사이트가 반드시 필요하다. 이 책의 저자가 제시하는 ‘THICK 프레임워크’와 활용법 등은 대체 불가능한 혜안을 담고 있다. 경영자들은 물론 대변혁의 시대를 살아가는 모든 독자가 반드시 읽어야 할 명저다.

남승우(풀무원 이사회 의장)
고객을 이해하려면 무조건 많은 데이터를 수치화하여 분석하는 일이 필요하다고 생각하는 기업들이 많다. 그러다 보면 고객은 만나지 않으면서 숫자에서만 정답을 찾으려는 실수도 저지른다. 이 책은 데이터 안에 숨어 있는 정보의 가치가 더 중요하다는 것을 일깨워준다. 고객의 생생한 스토리를 통해 인사이트를 얻고 싶은 기업이라면 ‘왜’에 대한 통찰을 제공하는 인류학자의 관찰법이 유용한 도구가 돼 줄 것이다.

서문

PART 1 소비자를 이해하는 정교한 렌즈, 인류학

01 비즈니스 이면을 들여다보는 인류학적 시각
‘인류학자임에도 불구하고’가 아니라 ‘인류학자이기 때문에’
세계 유수의 기업들은 왜 인류학자와 일할까

02 문화 상대주의 : 소비자 중심으로 사고하라
기업 중심주의에서 벗어나면 소비자의 숨겨진 욕구가 보인다
무늬만 글로벌 기업 vs. 뼛속까지 글로벌 기업
한국 시장, 더는 계륵이 아니다

03 총체적 접근 : 소비자는 숫자가 아니라 일상에 존재한다
엑셀 시트 안에는 사람이 없다
21세기 기업은 총체적 시야를 지닌 인재를 원한다
벌레의 눈으로 연결과 관계를 상상하는 힘

04 참여관찰 : 소비자는 합리적이지 않다
참여관찰을 통해 우연히 발견되는 진실들
소비자는 혜택과 편의만을 추구하지 않는다

PART 2 Big data가 모르는 진실을 Thick data는 안다

01 비즈니스 통찰은 Big data가 아닌 Thick data에서 나온다
상황과 맥락에 숨겨진 의미를 파악하라
맥락을 품은 ‘스토리’에서 얻는 ‘왜’에 대한 통찰력

02 Thick data는 우리에게 무엇을 줄 수 있을까
시청자들의 거실에서 빈지워칭의 실체를 관찰한 넷플릭스
아이들이 원하는 장난감이 아니라 ‘놀이’의 본질에 주목한 레고
아디다스, thick data로 20년을 내다보고 준비하다
공감과 관찰을 가장 강력한 무기로 삼은 아이디오

03 Thick data를 얻기 위한 THICK 프레임워크
Tolerance : 문화 상대주의에 입각해 낯섦에 관대해져라
Hidden desire : 관찰을 통해 소비자의 숨은 욕구를 찾아라
Informants : 극단적인 소비자 및 나만의 자문단을 적극 활용하라
Context : 소비자의 말이 아닌, 총체적인 맥락에 집중하라
Kindred spirit : 참여를 통해 소비자에게 공감하라

04 Thick data를 넘어 Smart data로
thick data로 통찰하고 big data로 증명하고 smart data로 실행하라
smart data를 도출하는 모범답안, 구글의 휴먼 트루스



PART 3 Thick data로 어떻게 비즈니스 기회를 발견하는가

01 소비자는 진실을 말하지 않는다
소비자에게 욕구를 묻지 말고 직접 파악하라
혁신하려면 고객 경험에 집중하라

02 최종 소비자를 만나면 새로운 기회가 보인다
제품은 개발자 의도대로만 쓰이지 않는다
소비자가 제품을 어떻게 사용하는지에 주목하라

03 소비자는 물건이 아니라 자부심을 산다
할리데이비슨은 오토바이가 아니라 체험을 판다
팬은 브랜드만을 위한 1인 창작자이자 1인 마케터다
거래는 단골을 만들지만, 관계는 팬덤을 만든다

04 소비자 중심의 마인드셋은 기업문화에서 시작된다
위계 중심의 수직적 조직이 유연한 수평적 조직이 되기까지
작은 습관이 기업문화를 바꾸고 혁신을 이끈다

05 Thick data를 이끌어 내는 내부 역량은 어떻게 만들어지는가
매장 직원들이 기발한 아이디어를 낼 수 있었던 이유
창의적 아이디어가 나오는 조직은 무엇이 다를까

06 다양성을 받아들여야 미래가 나의 것이 된다
기업이 찾아야 하는 인재는 전문가가 아니라 주변인이다
경계를 넘나드는 주변인이 미래를 선도한다

07 챗GPT 시대에도 우리는 여전히 원시인이다
재택근무에는 ‘우연한 충돌’이 없다
인간 본성에서 찾는 성공 비결
진실은 가상공간이 아니라 실제 세계에 있다

* 이 책을 쓸 때 참고한 글, 도서, 웹사이트

나는 예일대학교에서 인류학 박사 학위를 받은 이후로 지난 20여 년간 맥킨지앤드컴퍼니, CJ, 블리자드 엔터테인먼트 코리아, 구글, 한국필립모리스 등 유수의 기업에서 일해 왔다. 나는 이러한 커리어가 ‘인문학 전공자임에도 불구하고’가 아니라 ‘인문학 전공자이기 때문에’ 가능했다고 생각한다. 인류학자들은 자신을 ‘주변인marginal man’으로 규정한다. 한 집단을 연구할 때 객관성을 잃지 않으면서 그 구성원들에게 깊이 공감하기 위해서는 외부인이자 내부인, 즉 주변인의 시선을 굳게 지켜야 한다. 주변인의 정체성으로 나는 지난 20여 년간 인류학과 비즈니스라는, 언뜻 연결고리가 없어 보이는 두 세계를 탐험하며 둘 사이를 오가는 길을 발견하고 단단하게 다져왔다. 이 책은 나의 이런 여정을 담은 인류학적 기록이자 비즈니스 보고서라 할 수 있다.
ㆍ「서문」중에서

그들이 한국 문화를 조금이라도 알게 되면 “한국 유저들의 욕구가 무엇인지 이해했으니 반영하도록 노력하겠다”로 태도가 바뀐다. 까다롭고 유난스러운 요구가 아니라 사회문화적인 맥락이 있는 합리적인 요구로 받아들이는 것이다. 소비자는 소비자로만 존재하지 않는다. 그들은 소비자이기 이전에 국가, 지역, 직장, 가족, 취향 공동체 등 수많은 공동체의 일원이다. 따라서 컴퓨터 앞에 앉은 유저나 마트 매대에서 가격표를 확인하는 쇼핑객으로만 그들을 한정시켜 생각해서는 안 된다. 그들이 언제 어디서 누구와 무슨 이야기를 나누는지, 무엇 때문에 웃고 왜 화를 내는지, 어디에 관심을 쏟고 무슨 생각을 하는지 총체적으로 이해하려고 노력해야만 비로소 그들의 소비 패턴도 보일 것이다.
ㆍ PART 1「03 총체적 접근:소비자는 숫자가 아니라 일상에 존재한다」중에서


big data와 thick data는 서로를 보완할 수 있다. 정량적인 정보인 big data로는 ‘무엇을 얼마나’에 관해 알 수 있고, 정성적인 정보인 thick data로는 ‘왜, 어떠한 맥락에서’에 대해 통찰할 수 있다. 머신 러닝에 의존하는 big data로는 정확성을, 인간 학습에 의존하는 thick data로는 보편적인 진실을 추구할 수 있다. 변수를 제거함으로써 패턴을 식별하는 big data는 불확실성이 적을 때 유리하고, 반대로 불확실성이 클 때는 복잡성을 수용하는 thick data가 도움이 된다. big data가 과거 벌어진 일과 현재 일어나고 있는 일을 말해 준다면, thick data는 미래에 있을 일, 아직 알지 못하는 일을 알려 준다.
ㆍ PART 2「01 비즈니스 통찰은 Big data가 아닌 Thick data에서 나온다」중에서

‘왜’ 그 일이 벌어졌는지가 어째서 중요할까. 왜 성공했고, 왜 실패했는지 모르면 과거의 성공을 현재로 이어갈 수도, 과거의 실패에서 벗어날 수도 없기 때문이다. 일례로 블리자드는 왜 한국에서 스타크래프트 I이 그토록 큰 성공을 거뒀는지 깊게 알지 못했다. 이런 이유로 스타크래프트 II는 한국에서 실망스러운 결과를 얻을 수밖에 없었다. 만약 블리자드가 한국인이 스타크래프트 I에 열광한 이유를 앞서 밝힌 세 단계에 따라 정확히 분석했다면 다음 시리즈를 성공으로 이끌 smart data를 얻어 스타크래프트 II를 한국에서 흥행시킬 수도 있었을 것이다.
블리자드의 사례가 단적으로 보여 주듯 미래를 예측할 힌트는 언제나 ‘무엇’이 아닌 ‘왜’에 있다. thick data의 통찰을 big data로 증명한 smart data만이 무슨 일이 왜 벌어지고 있는지 알려 줄 수 있고, 미래를 예측하는 정확한 기준이 될 수 있다.
ㆍ PART 2「04. Thick data를 넘어 Smart data로」중에서

소비자 조사를 통해 혁신적인 아이디어를 얻을 수 없는 이유는 소비자가 자신의 잠재된 욕구를 제대로 알지 못하기 때문이다. 우리는 누가 일깨워 주기 전까진 특정 상황에서 어떤 필요성이나 불편함을 느끼고 있음을 잘 깨닫지 못한다.
P&G가 소비자의 가정을 방문해 자사의 세제를 어떻게 쓰고 있는지 관찰했더니 소비자 대부분이 세제를 물에 풀고서 막대기로 휘휘 젓는다는 걸 알 수 있었다. 그러나 소비자들은 한결같이 P&G 세제에 아무런 불만도 없다고 말했다. 이들은 왜 세제가 물에 녹지 않아 불편하다고 말하지 않았을까. 거짓말을 한 게 아니라 자신이 세제 푼 물을 저었다는 사실을 전혀 의식하지 못했을 것이다. 이 참여관찰을 통해 P&G는 물에 잘 녹는 세제를 개발했고, 이 세제를 슈퍼마켓에서 발견하고서야 소비자들은 세제를 물에 풀고서 휘휘 저었던 자기 습관을 의식할 수 있었다. 불편함을 해소하는 신제품이 나오고 나서야 비로소 소비자 스스로가 그간의 불편함을 인식하게 된 것이다.
ㆍ PART 3「01 소비자는 진실을 말하지 않는다」중에서