월드컵이 한창인 지금, 전 세계의 관심이 다시 축구로 쏠리고 있습니다. 축구 구단에는 지금이 데이터 분석을 통해 큰 가치를 창출할 수 있는 절호의 기회입니다. 특히 멤버십 프로그램이 비즈니스 모델에 깊이 자리 잡은 브라질과 같은 시장에서는 이미 오랜 기간 누적된 팬 데이터를 보유한 구단이 많습니다. 하지만 이러한 데이터는 티켓 판매, 멤버십, 전자상거래, 소셜 미디어 등 서로 연결되지 않은 시스템에 흩어져 있는 경우가 많아, 정보를 의미 있는 행동으로 전환하기가 어렵습니다.
이번 The AI Forecast 에피소드에서는 Paul Muller는 Lupa Data의 공동 창립자 Caio Nogueira와 함께 구단의 발목을 잡는 요인이 무엇인지, 그리고 분산된 데이터를 실제 팬 참여로 어떻게 전환할 수 있는지 이야기합니다.
데이터 활용은 실제 경기 현장과 팬 경험에 어떤 변화를 가져올까요? 대담을 통해 알아보겠습니다.
월드컵을 기회로: 팬 데이터를 의미 있는 참여로 전환하기
Paul: 월드컵이 고객 참여를 확대할 수 있는 기회라고 생각하시나요? 또 구단은 이 데이터를 얼마나 빠르게 인사이트로 전환할 수 있을까요?
Caio: 제가 일하는 스포츠에서는 이른바 팬 데이터에 중점을 둡니다. 그리고 월드컵을 계기로 이 팬 데이터를 활용할 수 있는 매우 특별한 기회를 발견했습니다.
평소 축구를 좋아하지 않는 사람이라도 대부분 월드컵은 시청합니다. 평소에는 축구를 보지도 않고 관심도 없던 사람이 월드컵이 열리면 갑자기 경기를 열심히 챙겨 보는 이유는 무엇일까요? 정확히 무엇 때문인지는 모르겠지만, 월드컵 기간에 경기가 있는 날이면 모든 것이 멈춥니다. 사람들은 일을 하지 않고 집에 가서 경기를 봅니다.
사람들이 이렇게 행동하는 이유는 무엇일까요? 소셜 미디어를 통해 사람들이 경기에 어떻게 반응하고 소통하는지에 관한 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 바로 이런 요소가 사람들의 관심을 끌죠. 특히 지금은 이런 특별한 정보를 수집하기에 매우 좋은 시기입니다. 이러한 대형 이벤트가 열릴 때만 얻을 수 있는 정보이기 때문입니다. 그런 의미에서 월드컵은 팬 데이터를 확보하기 위한 하나의 출발점이 될 수 있습니다.
스포츠 팬의 행동 기반 세분화 이해하기
Paul: 흥미롭네요. 처음에 말씀드렸듯이 많은 청취자들이 뉴스레터 구독자, 구단 회원, 협회 회원, 로열티 프로그램 가입자와 같은 구독자 데이터를 다루고 있습니다.
회사나 스포츠, 브랜드에 관심을 보인 사람들의 명단은 갖고 있지만, 이들과 어떻게 소통해야 할지 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 방금 ‘행동 기반 세분화’를 언급하셨는데, 어떤 의미인지 설명해 주시겠어요?
Caio: 유럽, 특히 프리미어리그에서는 이미 이런 세분화를 적용한 사례가 있습니다. 핵심은 회원뿐 아니라 팬 전체를 여러 집단으로 나누고, 각 집단이 무엇을 원하는지 이해하는 것입니다.
예를 들어 자녀가 있는 팬들은 어떤 요구가 있을까요? 경기를 보러 갔을 때 무엇을 원할까요? 안전한 환경을 원할 것입니다. 자녀를 데리고 와서 함께 즐길 수 있는 쾌적한 환경도 중요합니다. 프리미어리그에는 장애가 있는 관중을 지원하는 담당자도 있습니다. 이들에게는 접근성이 중요한 요구 사항일 것입니다.
이처럼 집단마다 필요한 요소가 다릅니다. 중요한 것은 각 집단의 요구에 맞는 혜택을 제공하는 것입니다. 예를 들어 경사로와 가까워 이동하기 쉬운 좌석을 제공할 수 있습니다.
반대로 가족 단위 관중을 열성 응원 구역 바로 옆에 배치해서는 안 됩니다. 그곳에서는 응원단이 구호를 외치고 깃발을 흔들며 열띤 응원을 펼치기 때문입니다. 특히 브라질과 같은 곳에서는 이런 구역에서 충돌이 벌어지는 경우도 있습니다. 아이들이 함께하기에 적절한 환경은 아닙니다. 결국 각 집단의 요구가 무엇인지, 이들이 경기와 응원 문화를 어떻게 경험하는지 이해하고, 그에 맞게 관람 경험을 설계해야 합니다.
구단이 팬 데이터를 실제 행동으로 연결하지 못하는 이유
Paul: 말씀을 들어보면 구단과 협회가 팬 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있다고 보시는 것 같습니다. 그렇게 봐도 될까요?
Caio: 네, 전적으로 동의합니다. 데이터는 아주 많지만, 대부분 비정형 데이터이고 Excel 스프레드시트나 경기장 티켓 시스템을 비롯한 여러 데이터베이스에 흩어져 있습니다. 대형 구단 대부분은 자체 경기장을 보유하고 있는데, 왜 이 데이터를 팬 경험을 개선하는 데 활용하지 못하고 있을까요?
브라질에서도 몇 가지 시도가 있었습니다. 예를 들어 상파울루의 구단 중 하나인 Palmeiras는 결제 편의성을 높이기 위한 앱을 이미 개발했습니다. 경기장마다 결제 시스템이 달라 불편한 경우가 많기 때문입니다. Palmeiras 팬이라면 이 앱을 사용해 구단 경기장에서 결제할 수 있습니다. 편의성도 높아지고 데이터도 생성됩니다. 하지만 시스템 간 실질적인 연동은 여전히 이루어지지 않고 있습니다. 멤버십과 티켓 시스템이 연결되어 있지 않고, 티켓 시스템도 전자상거래나 경우에 따라 출입 통제 시스템과 연계되지 않은 경우가 많습니다.
다른 예를 들어보겠습니다. 지역 경기장에서 라이벌 팀과의 경기가 열리면 교통 문제가 발생합니다. 버스는 만원이 되고 지하철도 붐벼 경기장에 가는 것 자체가 어려워집니다. 그렇다면 시 당국과 협력해 “이 시간대에는 경기장으로 가는 노선의 버스를 더 투입합시다”라고 할 수 있지 않을까요? 그렇게 하면 훨씬 편리해지고 전반적인 팬 경험도 좋아질 것입니다.
Paul: 말씀을 들어보면 기술의 문제가 아니라 비전과 협업의 문제인 것 같습니다. 그렇게 봐도 될까요? 기술이 없는 것은 아니니까요.
Caio:
네, 동의합니다. 말씀하신 것처럼 문제는 기술이 아닙니다. 필요한 기술은 이미 갖춰져 있고, 상당히 오래전부터 사용할 수 있었습니다. 지금 필요한 것은 이를 실제로 구현할 수 있는 체계와 끝까지 실행하려는 의지입니다.
결국 핵심은 데이터에 대한 이해와 활용입니다. 어떤 데이터를 보유하고 있는지 파악하고, 이를 각 집단의 요구에 맞는 실질적인 정보로 전환해야 합니다. 현재 저희는 구단들과 함께 이를 구현하는 작업을 진행하고 있습니다. 지금은 전자상거래와 멤버십 등에서 수집된 데이터가 곳곳에 흩어져 있지만, 그 범위는 제한적입니다. 멤버십 데이터는 회원에 관한 정보만 포함하며, 일반 팬에 대한 데이터는 많지 않습니다. 수집 방법을 마련할 수 있다면 일반 팬 데이터도 매우 유용할 것입니다. 저희는 이러한 데이터를 정리하고 체계화해 앞서 이야기한 각 팬 집단의 요구에 직접 활용할 수 있도록 준비하고 있습니다.
The AI Forecast *에서 진행된 Caio Nogueira와의 전체 대담은Spotify, Apple Podcasts, 및 YouTube에서 해 확인할 수 있습니다.
