데이터로 경험을 디자인하라

추천의 말
서문_ 고객에게 어떤 새로운 가치와 경험을 줄 것인가

1부. 어떻게 데이터로 고객의 마음을 읽을까

1장. 디지털 세대는 의미에 끌린다
디지털 세대를 품어라
디지털 세대는 우리가 알던 고객과 다르다
힙한 디지털 세대를 위한 경험
디지털 세대에게 ‘의미’라는 동기 부여
고객의 맥락으로 제품에 의미를 설계하다
제품과 서비스에 어떻게 의미를 더할 수 있을까?
당신의 제품에는 소비자 말고 팬이 있는가?
고객을 위한 가치가 아닌, 고객에 의한 가치

2장. 데이터에 숨겨진 고객 경험의 비밀
‘의미’적 가치에 주목하는 경험의 시대
디지털 시대 경험의 본질은 무엇인가?
이제는 새로운 경험 가치 시장에서 승부할 때다
입체적 사고의 틀로 경험을 디자인하라
고객 경험 설계에 중요한 4차원 입체적 사고의 틀
데이터로 인해 더 깊고, 넓고, 선명하고, 커진 고객 경험
메타버스 기술로 구현되는 새로운 디지털 경험의 세계

3장. 데이터로 고객 경험을 만들어 낼 수 있을까?
데이터에서 고객 가치가 발견될까?
데이터보다 더 중요한 것은 고객 ‘관점의 차이’
디지털 세계에서 가치를 디자인하는 방법
디자인씽킹은 왜 점점 인기가 사그라들고 있을까?
DCX 프레임워크란 무엇인가?

2부. DCX 설계를 위한 프레임워크

4장. [스텝1] 센싱, 디지털 고객 이해하기
: 데이터로 다양한 디지털 고객을 찾아내고 문제를 정의하자
고객의 문제를 찾는 것이 혁신이다
마이크로 세그멘팅? 이제는 초개인화 시대다
데이터에서 다양한 페르소나를 찾아보자
소셜 데이터에서 찾은 Z세대의 페르소나
페르소나에서 보이는 Z세대의 특징
고객의 마음을 읽을 수 있는 데이터는 무엇일까?
디지털 세계에 남긴 고객의 마음을 읽어보자
소셜 데이터는 쓰레기가 너무 많이 섞여 있다

5장. [스텝 2] 고객의 라이프 분석하기
: 데이터로 고객의 맥락을 분석해보자
소셜 데이터에서 고객의 라이프를 분석하다
고객의 맥락을 이해하기 위한 3A 분석 프레임워크
클러스터링을 통한 페르소나 군집화로 잠재니즈를 발굴하라
LDA 토픽 모델링, 어떤 맥락과 토픽이 중요할까?
CAM, 데이터로 고객의 맥락 맵을 만들자
딥러닝 기반 감성 분석, 고객의 마음을 측정하자

6장. [스텝 3] 4D-CX를 활용해 디지털 경험을 셰이핑하기
: 데이터로 발견된 기회를 가치 있는 경험으로 설계해보자
데이터에서 가치 확장의 기회를 찾아보자
4D-CX를 활용해서 디지털 고객 경험을 설계해보자
더 깊은 경험 기획 사례: 개인화된 서비스를 위한 AI
더 넓은 경험 기획 사례: 디지털 세대는 디지털 세계에서 모이고 싶어한다
더 선명한 경험 기획 사례: 엄청난 AI 기술이 아니어도 시각화면 충분하다
더 큰 경험 기획 사례: 제품과 생태계의 확장으로 시스템적 경험을 만들어내다

7장. [스텝 4] 디지털 시대 변화 이끌기
: 지속가능한 디지털 가치 루프를 만들자
지속가능한 가치 루프를 만들어보자
우리 조직은 왜 변해야 하는가?
디지털 시대의 뉴타입(1): 데이터로 실험하는 조직
디지털 시대의 뉴타입(2): 아이디어의 구현은 애자일하게
디지털 시대의 뉴타입(3): 데이터를 누구나 다룰 수 있는 조직
디지털 시대의 뉴타입(4): 데이터로 풀어야 할 문제를 찾는 조직

맺음말_ DCX, 고객에 ‘의한’ 가치를 만들어 내는 힘
감사의 말

지금은 경험의 시대다. 이제 사람들은 ‘물건’을 구매하기보다 ‘의미’를 구매하기 시작했다. 인류 역사상 물질적으로 가장 풍요로운 시대, 선택할 수 있는 상품과 서비스가 넘쳐나는 세상이다. 필요해서 하게 되는 소비는 최소화되고, 의미와 경험을 위해 하는 소비가 점점 늘어나고 있다. 고객들이 잊지 못할 순간을 경험하도록 만들려면 먼저 그들의 니즈를 찾아내야 하고, 그러기 위해서는 그들을 이해해야 한다. _ 〈서문〉 중에서

고객 경험 혁신을 말할 때 흔히들 기술부터 거론한다. 기업들은 최근 메타버스가 핫하니까 메타버스로 고객 경험 혁신을 어떻게 하면 될까부터 고민하고 있다. 하지만 진정한 고객 경험 혁신은 첨단기술 확보와 같은 기술 중심에서 나오는 것이 아니다. 혁신은 고객의 삶을 면밀히 살펴보고, 그들의 라이프에서 잠재니즈를 캐치해 내는 역량에서 시작된다. 어떤 새로운 가치를 줄 것인지, 우리 제품에 어떤 의미를 줄 것인지 의미 재설계에서 시작해서, 그 새로운 가치를 주기 위해 우리의 가치 창출 과정과 일하는 방식은 어떻게 바뀌어야 할지를 고민해야 한다. 그 혁신의 과정에서 빅데이터, AI, 클라우드, IoT, AR, XR과 같은 디지털 기술은 그저 거들뿐이다. _ 〈제품과 서비스에 어떻게 의미를 더할 수 있을까?〉 중에서

많은 기업들이 데이터 인프라 구축에 엄청난 투자를 하고 있다. 데이터를 모으는 게 중요하다고 하니, 일단 기업 내에 존재하는 데이터를 한곳으로 무작정 모으기 시작했다. 여기저기서 쏟아지는 고객의 데이터를 모아놓고, 나중에 분석하면 뭐든 나올 거라 기대한다. 하지만 필자는 감히 이렇게 말하고 싶다. 목적성 없이 수집한 데이터를 저장하기 위해 매년 수십억 원씩 지출하는 클라우드 비용이 아깝다고 말이다. 먼저 데이터를 쌓아놓으면 언젠가 혁신적인 가치가 쏟아질 것처럼 보이지만, 사실 현실은 그렇지 않다. _ 〈데이터에서 고객 가치가 발견될까?〉 중에서