정보검색과 경쟁정보 펌글

 

정보검색과 경쟁정보

---

기업 활동에서 정보의 중요성은 더 이상 강조의 대상이 되지 않는다. 그만큼 기업의 정보 의존도가 높아졌다는 뜻이며 동시에 기업 환경에서의 경쟁 상태가 더욱 첨예화 되고 있다는 의미이기도 하다. 한편 이러한 정보 요구의 급격한 증가는 그만큼 정보 공급이 뒤따라 주기 때문이라는 사실도 간과할 수 없다. 여기서 우리는 Know-How 시대에서 Know-Where 시대로 옮겨가고 있는 현실을 확인하게 된다.

데이터베이스는 Know-Where 시대의 상징으로 인식된다. 과거 다양한 물리적 공간을 찾아 헤매며 찾던 정보는 이제 온라인이라는 가상 공간을 통해서 좀 더 효율적인 방법이 적용되고 있다. 80년대 전반에 걸쳐 발전해 오던 상업용 전문 데이터베이스는 90년대 들어서면서 인터넷 웹이라는 새로운 개념의 정보 창고가 보편화 되면서 걷잡을 수 없는 속도로 발전해 가고 있다. 특히 웹의 강점은 80년대 상업용 전문 데이터베이스들이 단조로운 사용자 인터페이스와 까다로운 검색법에 의해서 일반인들에게 외면받던 취약점을 말끔히 해결 함으로서 정보 검색의 대중화 시대를 열게 된 것이다.

이제 현대적 개념의 정보검색에 대해서 알아보자. "인터넷 헌팅"이라는 상식적 방법이 보편화 되면서 데이터베이스 검색을 통한 정보 수집은 정보검색사들의 독점적인 영역에서 완전히 탈피하였다. 이러한 상황을 좀 더 냉철하게 살펴볼 필요가 있다. 특정 전문가들의 영역이던 전문 정보가 보편적인 영역으로 옮겨 가면 전문 정보는 또 그 나름대로의 새로운 영역을 만들어 내는 것은 상식이 아닐까? 이러한 환경 속에서 경쟁정보의 개념이 구체화 되고 있다.

경쟁정보(CI ; Competitive Intelligence)는 용어에 있어서는 새롭게 느껴지겠지만 그 개념은 이미 60년대 보편화 되었다. 미국의 CI 컨설턴트들은 CI를 설명 하면서 일본 자동차의 미국 시장 장악 과정을 예로 들기를 좋아한다. 60년대 일본의 종잇장 같은 자동차가 미국 시장에 진출했을 때 미국 자동차는 망치로 두들겨도 흠 하나 나지 않는 탱크들이었다. 이러한 튼튼한 자동차를 생산하는 디트로이트 자동차 회사들은 일본의 장난감 같은 자동차에 대해서는 호기심 이상의 의미가 없었을 것이다. 그러나 생산자와는 달리 소비 시장은 둔탁한 미국식 자동차를 거부할 수 있는 새로운 선택의 기회를 결코 외면하지 않았다. 여기서 CI 개념을 살펴보자. 일본은 미국산 자동차들의 특성과 이를 만드는 회사들의 기술력 및 시장을 보는 감각 등을 이미 완벽할 정보로 파악하고 있었지만 상대적으로 디트로이트 생산자들은 일본산 자동차를 과연 누갸 만드는가에 대해서 조차 관심을 가지지 않았다. 한편 양자의 싸움터인 미국 시장의 기호와 환경 변화에 대해서 일본 기업들은 당연히 심도있는 조사를 해 왔지만 디트로이트 생산자들은 그들의 안마당 식구들의 새로운 기호 변화에 둔감하기 이를 데 없었던 것이다.

결국 경쟁 개념에서 볼 때 양자의 싸움은 자명한 결과를 나타낼 수 밖에 없었다. 일본 승용차에 판정패 한 미국은 80년대 들어서면서 미국은 한국산 자동차에 대해서 지나칠 정도로 경계 하면서 한국 자동차 회사들을 분석하고 또 미래의 다양한 시나리오를 만들어 대응책을 강구하고 있다. CI는 바로 이 시점에서 구체적인 한 영역으로 자리를 잡아 가기 시작한 것이다. CI 컨설턴트들은 급변하는 시장 환경 속에서 경쟁우위를 위해 CI의 중요성을 강조하고 있으며 결국 CI는 타당한 모델과 빠르고 정확한 정보가 생명이라는 사실도 간과하지 않고 있다.

CI 모델이 정형적일 수 없다는 사실은 강조할 필요가 없다. 일반적인 접근에 있어서 tracking이라고 하는 시계열 분석법을 사용하는 경우가 많지만 이 외에도 데이터를 배열하여 어떤 결과를 만들어 내는 다양한 방법들이 사용되며 동시에 CI 컨설턴트들의 다양한 창의성도 요구되고 있다. 그러나 더욱 중요한 것은 타당한 데이터를 전제로 하지 않는 모델은 전혀 의미가 없다는 사실이다. 모델이 아무리 훌륭해도 결국 모델에 들어가는 데이터들이 정확하게 획득되어 이들이 필요한 공간을 충분히 채울 수 있어야 비로소 완성된 결과가 만들어 지는 것이다. 즉 데이터가 획득될 수 없는 모델은 아무데도 쓰일 수 없는 것이다.

이제 CI 모델을 완성시키기 위한 정보를 찾아 떠나자. 아직 많은 비 웹 상용 데이터베이스들이 존재하고 있지만 상용 전문 데이터베이스의 40%가 웹 환경에서 고객을 맞고 있으며 이러한 비율은 급격히 늘어날 것이 자명한 사실이다. 결국 모든 데이터는 인터넷을 통해서 얻게 된다는 것인데 그러면 우선 떠오르는 것이 검색 엔진이다. 무수히 많은 데이터들이 산재해 있는 인터넷에서 필요한 정보를 찾기 위한 유일한 대안은 엔진이다? 그럴까? 많은 인터넷 강사들이 각종 교육장에서 엔진을 강조해 오고 또 사용법을 설명해 왔다. 하지만 인터넷을 가르치기 위한 강사가 아닌 인터넷을 통해서 필요한 정보를 찾고 그 정보를 이용해서 목적하는 새로운 정보를 만드는 실질적인 정보 전문가라면 이토록 강조되던 엔진의 위력이 사실상 별로 대단치 않음에 의아해 할 것이다. 무엇이 문제인가?

인터넷은 하나의 데이터베이스가 아니다. 수많은 사람들이 수많은 종류의 정보를 다양한 방법으로 가공하여 인터넷에 올리고 있다. HTML이라는 표현상의 표준이 적용되고 있기는 하지만 이는 단순한 화면처리 방식의 표준일 뿐이며 데이터의 처리 방법이나 데이터베이스 구조 등에 있어서의 표준과는 거리가 있다. 결국 정형적이지 않는 무수한 데이터들을 정형적인 틀에 맞춰 검색하려는 시도가 엔진인 것이며 여기서 우리는 검색 엔진의 한계를 의식하지 않을 수 없는 것이다.

검색 엔진은 그 자체를 하나의 기능으로 보기 보다는 엔진이 검색할 수 있는 HTML 데이터들을 집합적으로 표현할 수 있는 하나의 데이터베이스로 보는 것이 타당할 것이다. 그러면 이 데이터베이스 범주에서 벗어나는 무수히 많은 데이터들은 어떻게 검색할 수 있을 것인가? 이것은 상업용 전문DB의 검색법을 검색 전략이란 이름으로 표준화 한 전문 검색사들의 또다른 과제로 부상되고 있댜. 즉 "인터넷 검색전략"은 어떻게 해야 할까? 누구나 들어가서 원하는 곳에 아무런 물건이나 둘 수 있는 산만한 창고에서 필요한 물건을 찾아야 하는 것이다.

인터넷 헌팅의 새로운 시도는 상업용 데이터베이스의 조직적인 검색전략과는 맥을 달리 할 수 밖에 없다. 결국 연장(tool)을 이용한 기계적인 검색이 불가능한 인터넷 공간에서 선택할 수 있는 마지막 방법은 검색하는 사람의 논리적 사고와 정보 자원에 대한 넓은 지식과 경험에 의존하는 것이다.

이제 다시 CI를 얘기해 보자. 충격 완충기를 독일 시장에 수출하려는 막연한 희망을 구체화 시켜 본다. 무조건 검색 엔진을 올려서 "shock absorber"를 입력한다는 것은 전혀 문제의 해답을 찾는 방법이 되지 못한다. 우선 다음과 같은 CI 기본 요소를 설정해 보자.

• 우리 제품을 구매할 가능성이 있는 기업은?
  
• 우리의 경쟁제품은 어떤 것이 있는가?
  
• 시장의 구성은?
  
• 소비자들의 소비 형태와 기호는?

제품을 구매할 가능성이 있는 기업은 자동차 완성품 생산 기업이다. 기업 프로필 데이터베이스를 선택하여 SIC 혹은 NAICS 코드를 이용, 기업을 확인할 수 있다. 여기서 검색의 핵심은 어떤 기업 프로필 데이터베이스가 가장 신뢰도 높은 정보를 제공하는가 하는 사실을 파악하는 것이다. 이렇게 기업 리스트가 확인되면 구체적인 CI모델을 만든다. 여기서는 기업의 기본 프로필에서부터 재무제표, 경영전략, 생산량, 시장 분포 등이 포함될 수 있으며 이러한 다양한 정보들은 다시 마케팅 정보를 전문으로 다루는 데이터베이스들을 이용하여 획득할 수 있다.

경쟁제품은 어떤 것들이 있는가? 이 경우 인터넷 엔진을 이용할 수 있지만 역시 데이터의 신뢰도나 재현율 등에서 문제가 따른다. Ward나 Mitchell 등에서 이러한 정보를 제공하고 있다는 사실을 알고 있을 때 검색은 훨씬 더 쉬워지는 것이다. 각 제품의 특성이나 장단점 등에 대한 기본적인 정보를 파악할 수 있다.

시장 구성을 파악하는 문제에 있어서는 인터넷에서 흩어져 있는 오픈 사이트(소위 공짜 정보)를 기대할 수 없다. 먼저 시장 구성의 요소들을 모델링 하여 각 요소들을 정한다음 정보 자원을 선택한다. 세계 시장을 대상을 할 경우 DRI 등을 이용할 수 있지만 지역 시장의 경우 좀 더 구체적인 방법을 적용하지 않으면 안된다. Gale의 Marketshare DB 로 시장 점유율을 파악할 수 있으며 IAC MARS 등을 이용하여 시장 환경을 조사할 수 있다. 이와 같은 다양한 상업용 데이터베이스들을 복합적으로 이용함으로서 전체적인 그림을 그려 낼 수 있는 것이다.

소비자들의 소비 형태와 기호는 Consuner Report나 협회 자료들을 이용할 수 있다. 특히 Claim 데이터를 활용 함으로서 완충기들의 클레임 현황 데이터로서 제품들에 대한 소비자들의 기호르 ㄹ파악하는 방법이 될 수 있다. 이 외에도 다양한 데이터들이 다양한 시각으로 해석되고 활용될 수 있다.

물론 위의 과제를 직접 수행하려면 훨씬 복잡한 과정이 요구되지만 근본적으로 정확한 정보자원에 대한 지식이 요구된다는 점은 어떤 상황에서나 우선적으로 적용 되어야 할 것이다. 결국 신뢰도 높은 결과를 만들기 위해서는 정확한 정보를 수집해야 하며 정확한 정보를 얻는 최선의 방법은 다양한 정보 자원들을 이해하고 경험해 보아야만 가능한 것이다.