컨퍼런스가 아닌 워크샵의 형태로 발표자의 일방향적인 Agenda에 따라서 진행되는 것이 아니라 진행자가 참석자들의 의견을 먼저 듣고, 그에 대한 사항을 정리하면서 또 다른 화두로 자연스럽게 넘어가는 진행이었다. 개인적으로 외부 강의도 몇번 해보았고, 다양한 형태의 컨퍼런스나 Camp에 참여해 보았으나, 이렇게 자유분방한 워크샵 형태는 신선한 경험이었다.
다만, 진행자의 공력에 비해서 참석자들의 관심사나 공력이 너무 다른게 문제였나 보다. 50대가 넘으신 연령층도 몇분 계셨고, mobizen과 같이 모바일 서비스업체를 비롯해 금융권, 컨설팅 업체, CNS, 솔루션 판매업체 등 너무 다양한 분야에서 참석되어 뭔가 깊이있는 워크샵의 진행이 되지 못한게 개인적으로 너무 아쉬었다.
하루 종일 진행된 워크샵의 내용을 다 정리할 수는 없고, 핵심이 되는 내용만을 정리해보고자 한다. Andreas S. Weigend 박사는 Data에 대한 전문가인데, 워크샵의 진행을 'Recommendation 2.0'이란 타이틀로 시작하며, 사람과 Data를 아래와 같이 구분을 했다.
Andreas S. Weigend 박사가 이렇게 구분하는 것은 Data를 얻어내는 것의 중요성과 그 Data는 일방향적으로 서비스업체에서 생산하는 것보다는 사용자들과 관계가 있는 사람이 생상한 Data가 더 유효하게 쓰인다는 것을 강조하기 위함이다.
Viral marketing이나 Data를 생성하는 사람의 주체에 대한 이야기는 다소 신선함은 떨어졌지만 위와 같은 구분법은 조금은 원론적으로 다가와서 한번 더 마음속에서 Refresh가 되었다. 그만님이 이야기한 톰 소여 이야기와 일맥상통하는 이야기라는 생각이다.
현재의 서비스들은 E-Business에서 Me-Business로 급격하게 변화하고 있다. 이는 사용자들이 생성한 Data를 얻어내서 사용자 중심의 서비스로 구성을 한다는 것을 의미한다. 사용자 중심의 서비스에서 신경써어야 할 요소로 Accessibility, Customization, Personalization 등이다. 이 모든 요소는 사용자들에게 신용(TRUST)를 주기 위함이며, 가장 중요한 요소로는 'Personalization'를 이야기 했다.
이런 중요한 요소를 통해 사업자들은 고객들의 Mobile Profiling을 구축할 수 있는데 이때 고려해야 할 Data Input 요소는 아래와 같이 정리할 수 있다.
Andreas S. Weigend 박사는 개인적으로 'Rating system'에 매우 만족해 하는 듯 했다. Amazon.com을 비롯한 다양한 웹사이트들에서 'Rating system(별의 갯수를 기준으로 사용자 만족도를 표시하는 것)'에 대한 예를 들면서 사용자들은 다른 사용자들의 리뷰를 매우 신뢰한다는 것과 이러한 신뢰를 극대화 하기 위한위한 시스템 구성에 대해서 설명을 하였다. 단순한 별표를 보여주는 것만으로 신뢰를 쌓기 힘들며, 사용자 관점에서 믿을만한 정보 구성을 시스템화하여야 한다는 것이다.
이 외에도 다양한 이야기를 했는데, 모든 것을 다 정리할 수는 없을 듯 하다. 하지만 중심이 되는 이야기의 키워드들은 모두 다 언급을 한 것 같다. 단어 하나하나에 대한 설명을 할 수는 없으나 대부분 이해할만한 내용이라 짐작해본다. Andreas S. Weigend 박사와 같이 세계적으로 저명한 분을 개인적으로 만나고 계속 연락하기로 한 것(워크샵 끝나고 개인적으로 다시 연락하자는 이야기를 박사님이 먼저 했으며, 벌써 E-mail을 몇번 주고 받았으니 Lip Service는 아닌 듯 하다.)만으로도 하루가 만족스러운 워크샵이었다.
귀한 자리를 마련해 준 ubiwise 사에 이 기회를 빌어 다시 한번 고마움을 전한다. 참고로 위의 정리는 워크샵의 내용을 이해하면서 개인적인 생각을 정리한 내용이라 Andreas S. Weigend 박사의 원자료나 생각과는 조금 다를 수 있음을 밝힌다.
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아닙니다. 모르고 있었습니다. 정보 감사합니다. ^^