로그 데이터와 프로세스 마이닝(Process Mining)을 통한 가치 창출


빅데이터 처리 기술의 향상은 데이터의 양을 빠른 속도로 증가시키고 있습니다. 이에 따라, 빅데이터의 활용 방안이 각 기업의 핵심 쟁점으로 더욱 주목받고 있습니다. 그리고 그 빅데이터 중 하나가 바로 로그 데이터입니다.

과거에는 로그 데이터를 시스템을 운영할 때 저장되어 기록되는 데이터로서 단순 저장하거나 방치시켜 왔습니다. 그러나 이제는 프로세스 마이닝 기술의 발전과 더불어 로그 데이터의 활용법이 중요한 이슈가 되었습니다.

따라서 각종 시스템에서 발생하는 다양하고 방대한 로그 데이터를 잘 활용하여 누구보다 먼저 새로운 기회를 발견하는 것이 중요합니다. 그럼 로그 데이터를 프로세스 마이닝 관점에서 활용할 방법에 대해 살펴보겠습니다.

먼저, 시스템에서 발생하는 로그 데이터를 어떻게 고객 행동으로 연결할 수 있는지 생각해 보겠습니다.

한 고객이 온라인 쇼핑몰 앱을 접속하여 행한 활동과, 그에 따라 발생하는 로그 데이터는 다음과 같습니다.

1. 고객이 온라인 쇼핑몰 앱에 접속 (접속 로그 데이터 발생)
2. 로그인 버튼 클릭 (로그인 로그 데이터 발생)
3. 메뉴 버튼 클릭 (메인 메뉴 이동 로그 데이터 발생)
4. 특정 상품 분류 클릭 (상품 분류 선택 로그 데이터 발생)
 
이 고객은 앱에 접속 후 로그인을 하고, 메인 메뉴를 살펴보고 그중 특정 상품 분류를 클릭했음을 알 수 있습니다.
이처럼, 로그 데이터는 고객의 화면 이동 동선을 가장 정확하게 파악할 수 있는 가공되지 않은 현실 그대로의 데이터입니다. 이를 통해 고객의 서비스 이용 프로세스를 확인할 수 있는 것입니다. 따라서 고객을 이해하기 위해서는 로그 데이터를 통한 분석이 필수적입니다.
 

그렇다면, 이 데이터들을 어떤 방법으로 활용할 수 있을까요?

첫째로그 데이터를 이용해 서비스를 이용하는 고객들의 프로세스 패턴을 발견하고 정의합니다발견된 프로세스 패턴을 분류하여 특정한 기준으로 고객군을 나누고, 그 기준마다 세부 프로세스 패턴을 정의합니다. 그리고 분석 결과를 활용하여 다양한 패턴을 찾아서 이를 기준으로 고객을 그룹화합니다.

둘째로그 데이터를 다른 데이터들과 결합하여 활용하고 응용합니다고객이 발생시킨 이벤트와 발생 시각에 주목하고, 다른 빅데이터들을 추가로 결합해 또 다른 가치를 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 로그 데이터 분석 결과 특정 고객들이 비슷한 프로세스 패턴을 발생시킨다면 그 고객들의 성별, 나이 등의 기타 데이터와 함께 그룹별 특성을 도출할 수 있습니다.

셋째이를 활용하여 성과 지표를 도출하고 마케팅 요소로 활용합니다패턴별 고객 특성을 이용하여 고객별 세분된 마케팅을 진행할 수 있는 것입니다. 한 고객이 특정 패턴 그룹에 속한다면, 해당 그룹 고객을 위한 서비스를 그 고객에게 제공할 수 있습니다. 개인별로 최적화된 맞춤 서비스를 제공할 수 있습니다.
 
이처럼, 로그 데이터로 고객들의 프로세스 패턴을 발견하고 인사이트를 도출할 수 있습니다. 그리고 로그 데이터와 추가적인 데이터들을 결합하여 의미 있는 결과를 만들어 낼 수 있습니다.

4차 산업 사회에서 데이터는 의사결정을 위한 필수적인 분석 및 활용 요소입니다. 그리고 그 데이터를 활용하여 기회를 발견하고 가치를 창출하는 것은 한발 앞서 나가는 사람들의 것입니다. 로그 데이터로 프로세스 마이닝을 활용하여 기회를 먼저 선점하시길 바랍니다.