07:00 언제부터인가 아침에 기상하자마자 제일 먼저 확인하는 것이 스마트폰의 맞춤형 뉴스앱이 됐다.
어젯밤에는 LA 다저스의 제1 선발 자리를 굳힌 류현진 선수가 8이닝 1실점으로 시즌 8승째를 올렸다는 소식이 나를 기다리고 있었다.
10:00 오늘 방문한 첫 번째 A 고객사. 역사가 오래된 이 제조업체는 인재 선발과 관련해 어떠한 인재를 선발해 어느 부서에 배치해야 할지, 그리고 최근 높아진 조기퇴사 방지를 위해서 어떻게 해야 할지를 채용·인사 데이터 분석을 통해 인사이트를 얻고자 한다. 분석 결과를 보니 해당 업무에 따라 인재 조건은 매우 다양하다는 걸 알게 됐다. 생산, 영업, 연구개발 각 분야에서 잘하는 직원의 스펙이 너무 달라 인재를 채용하는 방식에 대해 근본적으로 수정하려고 한다.
11:00 첫 회의를 마치고 스마트폰의 일정관리 앱을 다시 확인해보니 한 시간 후부터 중부지방에 많은 양의 비가 예보돼 있어 점심식사 직후 출발하려던 고객사 방문을 30분 먼저 출발하라고 추천 받았다.
14:00 B 고객사의 제조 공장에 도착했더니 제조분석팀에서 아주 좋은 소식을 가지고 왔다. 기존에는 생산량을 맞추기 위해 제품 50개당 한 개씩만 품질 검사를 진행. 이제는 공정 중에 각종 센서에서 생성되는 데이터를 분석해 실제 검사하지 않고도 불량 여부를 90% 정도의 정확도로 예측 가능하게 됐다. 이를 통해 고객 클레임 율을 5분의 1 수준으로 절감해 연 100억원 정도의 비용절감과 동시에 경쟁사에 대한 우위를 더욱 더 넓힐 수 있었다.
14:30 B사의 상품기획팀과의 작업도 확인했다. 트위터나 블로그와 같은 소셜미디어에 소비자들이 올린 글을 자연어 처리 방식으로 자동 분석했는데 고객사가 최근에 출시한 제품에 대해 어떤 생각을 하고 있는지, 고객들의 생각을 마치 그 사람들과 한 시간씩 대화한 것과 같은 수준으로 이해할 수 있었다.
15:00 서울로 돌아오는 길에서는 순간적인 폭우로 강남역이 침수됐다는 소식이 스마트폰 내비게이션 앱으로 들어왔다. 그 일대 교통 상황도 매우 안 좋아서 C 고객사가 있는 역삼역 쪽으로 올 때 강남역 쪽을 피하라는 메시지를 받았다. 국지성 호우에 대한 예보도 정확해졌지만 그에 대한 피해상황을 실시간으로 전달해주는 안전행정부의 자연재해 조기경보시스템이 제대로 작동하고 있다는 걸 알게 됐다.
16:30 두 번째 고객사인 C 유통업체를 방문했다. 매출과 수익이 몇 년째 정체되고 있어 어떤 고객이 어느 매장에서 어느 요일 몇 시경에 어떤 제품들을 구매하는지 파악했다.
이를 바탕으로 지점별 제품 차별화, 요일별 행사 품목 결정, 최소한의 재고 운영, 맞춤형 쿠폰 발행 등이 가능해졌다. 이러한 활동을 통해 매출을 높이고 비용은 줄여 수익을 크게 증가시킬 수 있었다.
17:45 간신히 예약시간을 맞추어서 방문한 병원에서는 2주 전에 했던 건강검진 결과에 대해 이야기를 들었다. 몇 년전 안젤리나 졸리가 유방암 가능성이 높아 미리 수술을 했다는 기사를 본 것이 생각났다. 나는 이미 지난해에 모든 의료 기록을 하나로 통합 관리해 필요할 때에 내가 허가한 의료기관 접근할 수 있도록 하는 건강보험공단의 프로그램에 가입했다.
19:30 회사 앞 레스토랑에서 데이터 기반의 결혼정보업체가 추천해준 여성을 만나러 갔다. 학벌, 수입, 재산, 외모에 점수를 매겨 총점을 계산한 후 비슷한 점수를 가진 남녀를 매칭 시켜주던 기존 업체와는 다르게 성장과정, 가치관, 라이프스타일 등을 고려해 나와 잘 맞을 만한 사람을 소개해줘 최근 엄청난 인기를 끌고 있는 업체의 서비스라서 아주 기대가 된다.
22:30 고교 동기들의 모임에 늦게 합류했다. 새로 오픈한 곳이었는데, 동기들 여럿이 이집에서 개업기념으로 한 달간 안주 50% 할인 이벤트를 한다는 소식을 듣곤 스마트폰 앱을 통해 쿠폰을 받아서 오게 됐다고 한다.
