데이터 네트워크 효과 (Data Network Effect)

<온리원 - 단 하나의 플랫폼이 세상을 지배한다>에서 두 가지 유형의 네트워크 효과에 대해서 소개한 적이 있습니다. 하나는 직접 네트워크 효과이고 다른 하나는 간접 네트워크 효과입니다.

 

직접 네트워크 효과라는 것은 동일한 사용자 집단 사이에서 발생하는 네트워크 효과로 사용자가 많으면 더 많은 사용자를 끌어들이는 효과를 말합니다. 예를 들어, 카카오톡과 같은 메신저 서비스가 2개 있다고 할 때, 사용자가 적은 서비스보다는 사용자들이 많은 서비스가 더 선호되는 현상입니다. 아무래도 사용자가 많은 서비스를 이용해야 더 많은 사람들과 이야기를 나눌 수 있기 때문입니다. 

 

직접 네트워크 효과가 단면 시장에서 발생하는 현상이라면, 간접 네트워크 효과는 양면시장 혹은 플랫폼에서 발생하는 현상입니다. 플랫폼에는 수요측 이용자와 공급측 이용자라는 서로 다른 2가지 유형의 이용자 집단이 존재합니다. 만약 당신이 어떤 서비스의 수요측 이용자라고 가정한다면, 어떤 서비스 플랫폼을 선택하시겠습니까? 당연이 공급측 이용자가 많은 플랫폼을 선택할 것입니다. 그 플랫폼에는 더 많은 상품이 있을 것 같고 상품의 가격도 더 저렴할 가능성이 있을 거라고 기대되기 때문이죠. 

 

그래서 공급측 이용자가 더 많은 플랫폼을 선택하면, 이 플랫폼의 수요측 이용자가 늘어나게 되고, 수요측 이용자가 많아지니까 다시 공급측 이용자도 늘어나게 됩니다. 이것을 간접 네트워크 효과 혹은 교차 네트워크 효과라고 합니다. 

 

다음으로 말씀드릴 것은 데이터 네트워크 효과(Data Network Effect)입니다. 데이터 네트워크 효과는 데이터가 어떤 제품이나 서비스가 제공하는 가치를 더 키울 때 나타나는 현상입니다. 예를 들어, 길안내를 해주는 네비 서비스가 있다고 할 때, 사용자가 적은 서비스보다는 사용자가 많은 서비스가 도로 상황에 대해 더 정확하게 알려줄 것입니다. 아무래도 더 많은 사용자들이 움직이면서 도로 상황에 대한 정보를 네비 서비스에 제공할 것이기 때문이죠. 

 

데이터 네트워크 효과 (이미지 출처: NFX)

 

이처럼 데이터가 많아지면 제품이나 서비스의 가치가 개선되어 더 많은 사용자가 해당 제품과 서비스를 이용하게 되고, 결과적으로 더 많은 데이터를 생성해서 다시 제품과 서비스의 가치를 개선하는 선순환이 반복되는 현상을 말합니다. 제품과 서비스가 제공하는 기능 중에 사용자 데이터를 활용하는 것이 있다면, 그런 제품/서비스에서는 일반적으로 데이터 네트워크 효과가 발생한다고 할 수 있습니다. 

 

그러나, 데이터가 많아진다고 해서 제품/서비스의 가치가 항상 커지는 것은 아닙니다. 데이터가 많다는 것은 좋지만 그것이 항상 데이터 네트워크 효과를 일으키지는 않는다는 거죠. 예를 들어, 앞서 설명한 네비게이션 서비스처럼 실시간으로 데이터가 소비되므로 지속적으로 업데이트가 필요한 서비스에서는 데이터의 양이 서비스의 양과 직결될 것입니다. 

 

하지만, 넷플릭스나 유튜브 같은 OTT 서비스에서는 데이터의 양이 많다고 하더라도 넷플릭스나 유튜브의 가치를 올려주는데에는 한계가 있을 것입니다. 물론, 데이터가 많으면 사용자 맞춤형 컨텐츠를 추천해 줄 수도 있습니다. 그러나, OTT 서비스의 핵심은 사용자들에게 어필되는 컨텐츠가 더 중요한 요인이기 때문입니다. 

 

그리고, 데이터가 어느 정도 수집될 때까지는 의미가 있지만, 일정 수준을 넘어서는 경우 그 효과가 별로 없는 경우도 있습니다. 예를 들어, 배달의민족에서 어떤 식당에 대한 평가 데이터의 경우 처음 10개의 데이터는 고객들이 식당을 선택하는데 중요한 영향을 미칠 것입니다. 하지만, 그보다 더 많은 리뷰들이 존재한다고 해서 고객들이 식당을 선택하는데 미치는 영향은 제한적일 것입니다. 물론, 많은 사람들이 이용하는 식당이라는 생각이 들게 할 수도 있지만, 평점이 크게 변하지 않는다면 큰 의미는 없을 것입니다. 

 

또 하나 중요한 부분은 데이터를 생성하는 사용자의 규모입니다. 일부 소수의 사용자만 데이터를 생성하는 경우, 서비스의 특성이 전체 사용자들의 특성보다는 일부 사용자의 성향에 영향을 받을 수 있기 때문입니다. 

 

지금까지 살펴본 것처럼, 데이터는 제품/서비스가 제공하는 고객 가치에 핵심적인 역할을 할 수도 있습니다만, 더 많은 데이터를 확보하는 것 자체가 더 많은 가치를 제공하는 것은 아닙니다. 또한, 그런 데이터를 확보하는 것이 쉬운 일도 아니고 비용도 수반합니다. 따라서, 어떤 데이터가 제품/서비스가 제공하는 고객가치를 키워줄 수 있으며, 어떤 방식으로 활용을 하면 제품/서비스의 가치가 더 커지는 지에 대한 고민도 함께 병행해야 할 것입니다. 

 

이미지 출처: CB Insights