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는 것은 너무 제한적일 것이다. 앞서 언급했듯이 데이터는 조직을

효율적으로 운영하는 데에도 활용할 수 있다. 예를 들면, 소매 업

체는 셀 인 sell-in 및 셀 아웃 sell-out 데이터를 해당 매장이 있는 지역
의 거주자들이 페이스북에 공개한 취미에 관련된 데이터와 교차시

켜 얻은 정보를 바탕으로, 특정 제품들을 비축하거나 홍보하기로

결정할 수 있다. 또는 유통 업체 고객의 선호도에 맞도록, 즉 타사

소유 데이터와 자사 소유 데이터를 교차 분석하여 도출한 선호도

에 맞도록 제조사가 상품을 수정할 수도 있다.
빅데이터 확산이 가져오는 문제는 주로 프라이버시(사적 프라이

버시와 공적 프라이버시의 경계는 무엇인가?)와 보안(민감한 데이터는 누

가, 어떻게 관리하는가?), 차별 가능성(정보 수집의 대상이 된 개인에 대한

차별)과 관련이 있다. 이미 우리는 고객의 신용 상태, 건강 상태에

따라 고객을 차별하는 은행과 보험회사에 익숙하다. 이에 대한 적
절한 규제가 이루어지지 않는다면 정보를 마음대로 이용할 수 있

는 사람과 그 정보에 따라 선택에 영향을 받는 사람 사이에 심각한

비대칭성이 생길 위험이 크다.
그러나 어쨌든 데이터 분석이 프라이버시를 존중하면서 올바른

방향으로 이뤄진다면 앞에서 이야기한 고객 경로 분석에 이상적으

로 활용될 수 있다. 페르소나를 통해 소비자를 세분화하고, 각 접

점의 특성과 역할을 정확하게 지도로 그리고, 강점을 강화하고 약

점을 보완한 콘텐츠를 내놓는 것은 기업에게 매우 중요한 목표다.

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