기획재정부와 한국조세재정연구원의 ‘2015년도 조세특례심층평가’ 자료에 따르면 우리나라 기업의 1년 생존율은 62%, 3년 생존율은 41%로 OECD 주요 국가들 중 최하위 수준으로 이는 OECD 평균인 53.7%보다 12.7%나 낮다. 창업 기업은 2012년 7만4162개에서 2014년 8만4697개로 증가했지만 10곳 중 4곳은 1년 안에 폐업하고 3년이 지나면 6곳이 폐업한다.
그렇다면 스타트업이 실패하는 주요 원인은 무엇일까? 미국 벤처캐피탈 전문 조사기관 CB인사이트에서 2014년부터 실패한 스타트업 101개사를 대상으로 실패 원인 20가지를 최근 발표했다.
그 결과 ‘시장이 원하지 않는 제품·서비스를 생산해서’가 조사 대상 중 42%로 가장 큰 원인으로 파악됐다. 2위는 ‘자금 부족’ 29%, 3위는 ‘팀원 구성문제’ 23%, 4위는 ‘경쟁에 뒤져서’가 19%로 나타났다.
실제로 대부분의 창업자들은 아이디어와 차별화된 기술만 믿고 사업화를 시도한다. 여기서 가장 큰 실수는 아이디어와 기술이 과연 시장성과 사업성이 있는 지에 대해 간과한다는 사실이다. 이런 실수를 보완해 줄 수 있는 해결책 중의 하나가 바로 ‘빅데이터’다.
데이터 분석을 통해 기저귀를 사면서 맥주를 함께 구매한다는 전혀 예상치 못했던 고객들의 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 기저귀 판매대 옆에서 맥주를 팔아 매출이 증가했다는 월마트의 성공적인 빅데이터 마케팅 사례는 주지의 사실이다.
여기에서 중요한 것은 빅데이터가 아니라 데이터를 분석하는 능력이다. 좋은 데이터만 갖고 있다고 해서 데이터로부터 얻을 수 있는 것은 아무 것도 없다. 따라서 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾아내는 것이 가장 중요하다. 그러나 데이터를 분석하기 위해서는 통계에 대한 지식이 반드시 필요하다.
일반적인 통계는 일상에서 활용하고 있는 데이터 정리, 요약, 그래프 분석 등으로 가능하지만 여기에 데이터 마이닝 역량을 더해 데이터로부터 시장의 니즈를 파악하고 여기에 적합한 기술과 아이디어를 접목하면 창업 성공 확률은 더 높아질 것이다.
최근 회자되고 있는 딥러닝, 머신러닝, 인공지능(AI) 등은 빅데이터 분석의 진화된 분야로, 시장에 출시되고 있는 맞춤형 속옷, 수학교육, 다이어트 등 테일러드 스타트업(개인별 맞춤형 창업)을 통해 레드오션과 차별화를 꾀할 수 있는 것이다. 즉, 빅데이터 분석 능력이 시장을 선도할 수 있는 창업의 조건이 되고 있다는 것이다.
이에 K-ICT 디바이스랩에서 스타트업을 대상으로 제품화 기획지원을 하고 있는 네모아이씨지 기획지원팀(PM 이준철)은 다양한 제품과 각 제품별 시장 동향 등 빅데이터 기반의 다양한 관점을 개발자들에게 제시함으로써 사업화 성공률을 높이기 위한 지원을 시행하고 있다.
스마트 디바이스 관련 아이디어를 가지고 있다면 누구나 K-ICT 디바이스랩 홈페이지를 통해 제품화 지원 신청을 하면 아이디어에 대한 평가를 거쳐 다양한 지원을 받을 수 있다.
