Digital Marketing Event 「eMetrics:Marketing Optimization Summit」Report

2011년 10월 19~21일 까지 미국의 뉴욕에서 개최된 Digital Marketing Event「eMetrics:Marketing Optimization Summit」에 대한 전체적 내용을 정리한 清水 誠의 요약본.

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최근 들어 주목을 받는 eMetrics라는 것은?

「Metrics」가「수치」「지표」를 의미하고 있다는 것은 알고 있을 것이다. eMetrics는 데이터분석이나 Access 분석을 테마로 한 event.

Mobile, Social, Attribution, Big Data와 Topic 등은 Trend에 의해 바뀌어 가지만, 「Marketing 최적화」를 위한 방법이나 툴은 어떻게 활용해야 할까, 어떤 결과를 내어야 하는가에 대한 주제를 가지고 발표와 논의가 10년에 걸쳐 이 이벤트를 통해서 이야기 되어져 왔다. 

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eMetrics를 시작한 것은 Web Analytics Association (WAA) 의 공동창업자이기도 한 Jim Sterne (사진 우) 미국, 유럽, 호주를 중심도시로 하여 과거 10년 동안 장소를 바꾸어 가면서 매년 수 차례 개최 되었다. 이번에는 처음으로 New York에서 열렸고, 「Data Driven Business Week」라는 큰 행사에 포함되어 Rising Media사가 주최하는 6개의 서로 다른 이벤트가 같은 시간과 장소를 공유했다. 이벤트 모두가 『Data에 기반한 Business 최적화 (Data Driven)』가 공통된 Thema.

* data mining –  대량의 데이터를 효율적으로 검색함으로써 언뜻 보아 알 수 없는 새로운 경향이나 패턴을 발견하여 기업 활동 등에 활용토록 하는 일.

확대되어 가는 「Analytics」의 의미

eMetrics는 Marketing 중에서 「Access 분석」계통의 이벤트이지만, 초점은 좀 더 포괄적인 「Analytics」 로 옮겨진 느낌도 든다. 「Analytics」라고는 하지만 광의의 Analytics 이며, Web analytics는 그 중 일부에 지나지 않는다. 특히, eBay의 발표가 인상적. (참고자료 eBay의 성장을 지지하고 있는 data 분석의 뒷 이야기) 자사에서 다루고 있는 analytics의 종류에 대한 소개는 있었지만, Web analytics에 대한 부분에 대한 언급은 없었다. Web을 고객과의 접접으로 보고, Interface에 지나지 않는다고 생각하기 때문에, Web에서 취득한 Data를 “누가 무엇을 위해 사용하는가?” 라는 관점으로 더욱 더 세분화 되어갈 여지가 있다 하겠다.   

eMetrics와 동시에 열린 이벤트 중에 「Predictive Analytics WORLD」와「Text Analytics WORLD」 2개의 이벤트 이름에 「Analytics」라는 단어가 포함되어 있다. 앞에 있는 「Predictive Analytics」는 기존의 「Data mining」이라고 불렸던 영역이기도 하며, 미래를 예측한다는 것을 강조하여, 최근에는 「Predictive 」라는 명칭을 사용하게 된 듯 하다. 그래서 아마도 「Text  mining」을 「Text analytics」라고 부르는 것 일지도 모르겠다.

같은 내용을 말하고 있음에도 시대에 따라 명칭을 바꾸는 것이 좋은 것인지는 잘 모르겠지만, 접점이 많은 유사한 영역을 모아 정리하고 합리성을 찾는다는 의미에서는 필요하다고 하겠다. Access분석은 과거의 경험을 집계하여 이해한다는 것 뿐 아니라, 미래의 예측에 의한 의사결정의 지원까지 확대되어 간다. Data mining에서는 Web에서 얻게 되는 Data 까지 사용하는 일이 많아져 가고 있다. Taxt mining은 이미 Social 관련 분석에서도 그 중요도가 갈수록 커져 가고 있고. 

Web analytics에 대해서는 「Access 분석」과「Log 분석」,「web 분석」등, 일본에서는 용어가 서로 혼용되고 있을 뿐 아니라 협의의 정의라는 느낌도 든다. 용어의 사용에 보다 확대 된 시야를 기반으로  새롭게 바라보는 것은 어떨지… ?

「Log」는 기본적으로 System의 동작을 기록하기 위한 ‘기록 data’이며, 예전에는 이 data를 방문자의 행동분석을 위하여 유용 했다고 하는 기록이 있기는 한데, 현재에는  Beacon 형이 주류이며, 「Log 분석」「Log 해석」이라고 부르는 것은 제한적 의미에 지나지 않는다. 그리고, 「Access 분석」이라는 것은 ‘어디로 간 access를 분석 해석하는 가’에 대한 범위도 정해져 있지 않다. 그렇게 되면 선택 할 수 있는 것은 「web 분석」「web 해석」인데, Data mining 나 Text mining 까지 시야에 담는 것이라면 , 보다 수학적인 「web 해석」이 보다 적절 하다는 생각도 든다. 

분산된 Data를 통합하여 洞察통찰을 얻자

이번에는 다양한 Session에서 「Big Data」란 표현을 들었다. 「요즘 데이터가 너무 많아져서 큰일이다」라는 현재의 상황에 대한 서로의 공감을 얻기 위한 표현이 아니었을까? 

「Big Data」는 새로운 개념도 기술도 아니다. 단순히 「거대한 data」를 말하는데 지나지 않는다. 데이터가 폭발하는 시대를 표현하는 또 다른 용어 정도?  이 말을 들은 같은 업계의 사람들은 「맞어, 데이터 폭발에 준비를 해 둬야」「분석은 data 폭발에서 살아남을 수 있는 열쇠」등 같은 표현을 말하기 시작한 것으로, 유행어의 하나로 오바해서 파악할 필요는 없는 것 같다. 

어찌 되었든, Digital Marketing 분야에서는 access 분석 뿐 아니라, 다양한 Tool을 사용하여 Data를 취득 ・ 집계 ・분석할 필요가 있다. 중요한 것은 양적 data의 증대와 더불어 Data의 종류와 관리의 방법도 늘어 간다는 것이다. 고객의 의도나 행동의을 이해하고, 비즈니스 정도精度를 높인다는 같은 목적을 위하여, 여러가지 시스템으로 고객 data를 모으고 있다. 시스템별로 분리되어 있는 data를 제 각각 따로 분석을 하면 나무는 볼 수 있지만 숲을 보지 못하는 상황이 초래하기에, 오판의 가능성도 있고, 분석을 위하여 각 시스템별로 비슷한 작업을 서로 실시한 결과, 분석의 효율도 떨어졌다고 한다.

이러한 분산된 Data를 통합하기 위한 서비스로는 이미 많이 판매되고 있으며, 기업들이 현재 활용하고 있다. 이벤트 중 전시부스에서는 Google analytics, WebTrends, ExactTarget 등 각종 ODBC, API와 연계하여 입수된 data를 Excel상에서 집계 ・ 가공하여 시각적인 Dashboard로 만들어 주는 「Unilytics」, SiteCatalyst로 부터 살아있는 data를 가지고 와 Microsoft SQL server로  Data Mart*를 구축하고, 각종 데이터의 통합과 분석, 교환을 가능케 하는 「iJento」, Google analytics의 data를 Excel이나 PowerPoint에 담아주는「ShufflePoint」가 Sponsor로서 Demo와 소개를 하기도 했다. 

* Data mart – dataware house 중에서 특정의 목적에 맞는 부분을 검출해 내는 것

Marketer 나 Consultant 가 추천하는 툴을 소개하는 3일째 Session에서는 Google analytics의 data를 Excelに 보내주는 「Next Analytics」,「Excellent Analytics」, 그리고 Dashboard의 작성까지 가능한 「Analytics Canvas」, 복수의 서비스에 대응한 자동 Dashboard 작성 툴 「GoodData」, 복수의 시스템과 연계하여 data를 통합하는 플렛폼 「snapLogic」, Data를 실시간으로 다각적으로 분석하여 관계성을 시각화하여 주는 「tableau」등이 소개 되었다. 

그 이외의 session에서 발표 된 사례에서도 특정한 툴에 대한 발표는 전혀 없었고, 어떤 툴을 어떻게 조합하여 최적화와 타겟팅, CRM 등의 목적을 달성 했는지, 등의 사례가 거의 대부분. 기업들은 복수의 툴을 활용하고, 각종 데이터를 통합하여 분석함으로써, 이미 성과를 내고 있다. 

분석 tool의 report 기능은 덤으로 주는 것

추천 툴을 소개한 Mashable Metrics사의 Thomas Bosilevac는 프레젠테이션 중에 「현재의 Web분석 툴은 data의 수집에는 강력하지만, reporting과 분석 기능이 약하다」라고 언급을. 회의장에도 그의 표현에 긍정의 표현으로 고개를 끄덕이는 사람들이 많았다. 

확실히 Access분석 툴이 가진 report 기능은 대상기간을 추출하여 단일변수에 대하여 구분(Dimension) 하는 것, 또는 시계열(시간의 경과에 따라) 합계치를 표시하는 정도의 기능밖에 없다. 약간의 interactive한 기능이 포함되어 있다 하더라도 합계치를 표시해주는 것일 뿐, 다양한 종류의 다양한 데이터를 자유롭게 조작 하고, 숨겨진 페턴이나 규칙을 발견하는 Data Mining과 같은 분석은 어렵다. 

대체적으로, Web에서 얻게 되는 data는 고객의 행동 일부만 포함하고 있고, 그 한정된 data만을 다루는 access 분석 툴이 제공하는 report를 본다고 해서 큰 발견은 얻을 수 없을 것이다. 그런 의미로, Access분석툴 내부의 보고서 기능은, 취득한 data의 preview 한다는 정도의 의미 만 있는 것 같기도 하다. 분석을 별도로 할 필요가 없기 때문에 Report 기능을 단순화시킨 것이 아니라. Data는 통합하고 나서 분석할 필요가 있기 때문에, 단순 명료하게 단순한 기능만 제공 하는 것.

이 말은, 「Access 분석은 마법의 Solution이 아니다」「분석의 비용대비 효과를 생각해서 적당히」와 같은 access 분석한계론과 통할지도… 다만, 한계가 있기 때문에 중요도를 낮추는 것이 아니라., “필요한 Data의 하나로 통상적으로 인지하면서, 정말로 필요한 data 통합이나 분석을 위한 노력과 비용은 아까워 하지 않는다” 라는 공격적인 자세가 적극적이고 건설적이 아닐지… 

Access분석 툴은 Web에서의 Interaction에서 필요한 data를 취득하는 것 만으로 충분. 분석 툴의 report 는 덤으로 주는 것과 같은 것, 무리해서 사용 할 필요는 없다. 취득한 data는 Excel 등에 담아서 자유롭게 분석 ・ 가공한다. Excel만으로 부족하다면, 고도의 분석이 가능한 툴이나 시각적인 표현이 뛰어난 툴을 같이 사용하면 된다. 

통합하기 때문에 Attribution의 문제가 발생 

Data를 통합하게 되면, 구매 등 Conversion에 무엇이 공헌을 했는가를 포괄적으로 판단할 필요가 발생한다. 지금까지는 단순히 Web site의 방문(session)만을 고려해도 괜찮았지만, data가 통합된 결과, 복수의 방문, Channel, Campaign, Browser, Device, Offline 등 폭 넓은 포괄적 행동을 분석하지 않으면 잘못된 판단을 내리기 쉽다. 부분적 분석으로는 모순된 결과가 초래할 수도… 

이처럼 「Attribution」은 필연적으로 중요하다는 인식이 늘어나 생겨난 것으로, 다른 이유로 생겨나 보급된 것은 아니다. eMetrics도 다양한 프레젠테이션에서 「Attribution」이 언급되는 일이 많았지만, 설명하는 중에 일반적인 단어로 가볍게 사용되었지, 「Attribution이란 것은」「Attribution에 관한 고찰」등 특별히 다루지 않았다. 

Buzzword(유행어)의 베경을 이해하고, 대화에 참고하자

「Attribution」과 「Big Data」는 미국의 현장에서 buzzword로서 다루어 지고 있지는 않다. 생각 보면, 「Attribution」은 새로운 단어도, 최근에 만들어진 단어가 아니고 단순히 영어로 「귀결하다」「배분하다」등을 의미하는 것에 지나지 않는다. 익숙하지 않는 단어를 과신하고, Buzzword화 하여 의미나 개념을 독립적으로 만들어 버리는 것은 번역과 communication의 문제일 뿐이다. 

대체적으로 eMetrics와 같은 이벤트는 새로운 발견을 일방적으로 발표하는 장場이 아니라, 알게된 사실을 공유하는 시안의 형식으로 발표하고 토론하는 곳이라 말할 수 있다. 아이디어는 항상 새롭게 만들어 지고, 논의 되며, 진화해 나간다. 이러한 곳에서의 의견표명이 일본인으로서 어렵다면 질문하는것 만으로도 충분할 지도…

질문을 함으로서 불명확 했던 것들이 밝혀지기도 하고, 새로운 발견과 연결되기도 한다. 대화에 참가하여 방향설정에 영향을 주는 것이 바로 Community에 참가 하는 것이며, 듣게 된 이야기를 해석하여 일본에 전달하는것 만으로는 부족하다고 생각한다.

eMetrics는 일년동안 도시를 순회하면서 수 차례 개최된다. 한국에서도 참가하여 그들과 대화해 보기를 바라마지 않는다. 나 또한 참가하여 토론의 흐름과 현장의 실정, 느낌, 미해결 과제, 고민 등을 듣고 전달하고소통하면서 관련업계와 회사에 공헌하고 싶다고 생각한다. 

source – http://markezine.jp/article/detail/14801

 

 

 

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CMO시대의 新Marketing론, CMO의 역할은 무엇을까? – 1(기초적 내용)

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앞으로 10년은 「CMO」의 시대! 

미국의 경우, 2007년 부터 CMO (Chief Marketing Officer = 마케팅 최고 책임자) 에 대한 관심과 주목이 급속하게 높아졌다. 2010년에 열린 Omniture Summit에서도 「다음 10년은 CMO의 시대」라는 아주 큰 메시지를 남겼었고. 

제품을 만들어 시장에 출시하면 그냥 두어도 팔리는 시대는 이미 끝. 우리는 고객시점의 비즈니스로 전환하지 않으면 경쟁에서 살아남을 수 없다는 이야기를 많이 듣게 된다. 

Internet(NETWORK)는 갈수록 소비자의 생활로 침투하고 있고, 기업의  Web site도 기업의 담당부서만의 것이 아니게 되었고, 유통, 판매, Customer support 등, 기업경영에 필요한 모든 측면에서 전사적인 움직임이 요구되는 시대가. 이것을 총괄 하는 것이 바로 CMO의 역할.

…라고는 하지만, 한국의 대기업에 CMO를 두고 있는 곳이 과연 몇 군데나 있을까? (일본의 경우,  5%이하라고) 

현장에서 일하는 마케터에게 앞으로의 마케팅이 나아가야 할 방향을 제시하고, 회사내의 Management 층을 포함시켜 얼마나 전사적인 대처해 나갈 수 있는지, 또는 장래을 위한 경력을 쌓아 CMO가 되고 싶을 때, 중요한 부분은 무엇인지를 알아보자. 

Business를 최적화 하기 위하여 CMO가 반드시 해야할 역할은 무엇일까?

비즈니스최적화를 성공시키기 위한 CMO의 역할은 크게 3가지로 요약할 수 있다. 

  1. Marketing부문과 현장의 메니지먼트
    마케팅의 단기적 (ROI 향상) ・중장기적 (Branding) 활동의 Management
  2. Marketing활동과 경영층의 다리역할
    여기서 중요한 것은 마케팅 활동 전체와 회사경영의 통합. 경영전략을 마케팅 활동에 적용하는 것 뿐 아니라, 마케팅 활동으로 얻게 된 고객시점을 가지고 경영전략에 반영하는 것.
  3. 부문활동의 검토,
    마케팅 시점에서 조직이 나아갈 방향을 정하고, 각 부문의 활동을 통합. 고객시점에서 조직횡단적으로 활동을 통합하는 것 뿐 아니라, 직원 한사람 한사람이 고객시점의 마케팅 전략을 이해하고, 현장에서 움직일 수 있도록 하는 방향성과 가이드라인을 정해 준다. 

CMO에게 요구되는 비즈니스 최적화의 지식과 Skill

관련된 Tool을 활용하여 Business 최적화를 실시할 때, CMO가 반드시 이해하고 실행해야 할 포인트는 3가지. 

  1. 고객접점의 Data를 분석, 해석
    CMO에게는 Online / Offline으로 고객접점을 이해하기 위해 어떠한 데이터가 존재하고, 그것들을 어떻게 통합할 것인지를 아주 철저하게 이해를 해야 한다. 그 런 다음에, 기업경영과 마케팅활동의 자연스러운 통합과 고객 Experience의 향상을 위한 전략적 방향의 제시가 가능하다.
  2. 시각화 & 효율화의 강화
    기업의 마케팅활동은 적절한 시기의 현황파악, 판단, 실행이 가능한 Solution의 준비와 Business flow의 정비. 
  3. 일원화된 관리에 의한 표준화
    조직횡단적인 고객과 관련된 활동을 같은 시작으로 분석 평가하기 위한 KPI 설정과 관리 

 

Adobe CQ – Contents 관리에서 Web Experience 관리로, 서로 다른 분야가 통합되는 것은 시대의 필연.

CQ5,

Web의 contents관리 (WCM), 이미지, 동영상 등의 리치미디어를 통합관리하는 Digital Asset 관리 (DAM), Open Platform으로서의 저장역할, 폭 넓은 Digital Contents를 대상으로 한 Enterprise Contents 관리 (ECM)Solution . 한국은 아직 인지도가 거의 없지만, 해외에서는 맥도날드, Dunkin 도넛, Skype, DHL 등이 사용하고 있다. 

2010년 Adobe에 인수되기 전에는 Apache Software Foundation을 중심으로 하는 Open Source Community 에 적극적으로 공헌 한, 스위스의 Day Software사에 의하여 개발, 판매되었다. 

현실적이며 유연하고, Open화된 Architecture 가 특징.  Adobe Systems의 각종 제품들과의 통합이 쉬었던 것도 인수의 중요한 요소중 하나였을까?

Adobe Omniture Summit 2011이 개최되기전인 2월 말에 새로운 버젼 CQ 5.4가 발표되었고, 마케팅 지원을 강화한 Web Experience Management / WEM 으로 자리매김을 했다. 

그림 1 

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이번에 Omniture 유저들에게 설명된 포인트는 3가지 

(1) Mobile 대응의 강화 

App내의 Contents 관리 기능

그림 1의 「MCM」은 Mobile Contents 관리를 의미.
PC의 Web과 더불어 Mobile (Smart phone) Web과 App에 올라가는 Contents도 편집, 보관, 관리을 하나로 모두 해결한다. 

예를들면, 동영상을 관리화면으로 업로드 하고 페이지에 올리면, PC, iPhone, iPad 등 서로 다른 디바이스용으로 최적화 된 해상도와 인코드 방식으로 자동변환 되어, 유저가 페이지를 여는 순간마다, 디바이스에 적절한 포멧의 동영상이 보내어 진다.

그림 2는 WCM의 편집화면, 모바일 단말의 시뮬레이터를 사용하여 Contents를 드래그 엔 드롭 하면서 편집하는 장면. 시뮬레이터는 별도의 App이 아니라, CMS의 관리화면에 통합되어 있다. 

그림 2

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Smartphone을 이용한 관리기능 

관리화면에, iPad나 iPhone, Android 단말로부터 access하여 Contents의  삽입은 물론이고 report까지 확인 할 수 있다. 그리고 CQ5 Go라는 App을 사용하면, 리뷰나 승인 등의 Work Flow의 기능까지도 이용 가능하다.

그림 3

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(2) Adobe SiteCatalyst와 Adobe Test&Target의 tag를 자동출력

페이지를 시각적으로 프리뷰 하면서, Adobe Test&Target으로 바뀌는 영역 (MBox)의 지정이 가능. CS5의 Flash나 Dreamweaver와 Adobe Test&Target과의 통합에 가까운 일을 Web 브라우져만으로도 가능하게 했다. 

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Adobe SiteCatalyst의 자동계측도 가능하다. 단순하게 분석용 태그를 각 페이지의 HTML에 자동삽입하는 것이 아니라, 설정 다이아로그로 지정한 여러가지 설정을 기반으로, 유저가 페이지를 열었을 때, API 경유하여 변수가 Adobe SiteCatalyst 서버에 송신되어 진다. 즉 계측의 정도가 아주 높아 진다는 것. 

(3) Targeting을 가능하게 하는 ContextCloud

처음에 나온 그림 1 의 「WCM」아래에 있는 「Targeting」부분에서 중요한 역할을 담당하는 것이 「ContextCloud」.

CMS 밑에 있는 페이지 상에서의 유저행동 데이터 (유입원, 검색키워드, 브라우져 버젼, 열람이력, 폼 입력내용 등) 와 demographic 속성을 통합한 세그먼트의 작성이 가능, 그 결과를 타겟팅에 이용할 수 있다. 

그림 5

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이러한 기능을 Omniture Suite와 연동을 시켜, Adobe SiteCatalyst의 커스텀 변수에 세팅을 하고, Adobe Test&Target의 타켓팅과 A/B 테스트의 조건으로 활용이 가능하다. 

결론

이처럼 CQ5는 CMS와 ECM이라는 영역을 넘어, 아주 뛰어난 고객체험을 제공하기 위한 플렛폼으로 진화했다.

CMS에서 Web Experience 관리로의 전환은 2009년 즈음부터 트랜드였으며, FatWire와 EMC을 필두로 Vignette와 Open Text, Sitecore 등이 이러한 방향을 제시했었다. Adobe Systems는 조금 늦은감이 있지만 이제 움직이기 시작을 했다. 

‘CQ’의 의미는 Communication을 뜻하는 말이라고 한다. Contents를 단순히 관리만 하는 것이 아니라, 기업과 고객사이의 Communication을 촉진한다, 라는 제품의 철학을 반영하고 있다고. 

Infographics Design – 원시적 숫자를 예술로 보여주는 Design.

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올 한해는 Infographics Design으로 정말 대단했다. 시대별로, 날짜별로 아주 강력한 시각적 자극을 주면서, 서술적으로는 여러운 내용들을 알기 쉽게 도와 주었던. 2012년에는 더 대담해 질 것이라 생각된다.

Data의 시각화를 통해서 보여지는 아름다운 숫자들이 예술로까지 보여지는 Ingographics. 
분석을 통해 얻어진 원시적인 숫자들이 도표와 문자의 배열이라는 틀에서 벗어나, 시각적이고, 누구나 쉽게 알아 볼 수 있도록, 그리고 아름답게 만들어지면서 우리를 이해하는 너무 나도 유용한 디자인이다. 

관심있게, 참고할 말한 몇 가지를 모았다.

Social Media Sharing Trends in 2011

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Branding And How It Works In The Social Media Age

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The History Of Photo Sharing

How Social Media is Ruining Our Minds

How Has Cloud Computing Impacted Businesses Around the World?

Haircuts In Popular Music

ROI: Are You Getting Your Money’s Worth from Congress?

How Facebook Affects You and Your Relationships

All About Social Media Monitoring Tools

관심있게, 참고할 말한 몇가지를 모았다.

Smart phone의 미래시장 규모를 나라별로 비교, 상위는 미국, 중국, 일본 , 인도. 한국은 이미 성숙단계 진입

Smart phone 현황

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Mobile access 분석을 제공하는 Flurry, 전세계의 2012년 유저수와 판매대수에 대한 예측자료를 발표. 이 회사는 전세계적으로 14만개 이상의 Application 가동 데이터*를 보유하고 있으며, 그것을 기초로 하여 미국과 유럽 등 이미 안정된 시장의 스마트폰 보급률/대수를 예측. 그리고 IMF의 데이터와 회사가 가진 독자적인 데이터를 추가하여 Mobile App Developer에게 시장기회가 큰 국가를 정확히 예측한다 (*: iOS와 Android 만 포함, Nokia와 Blackberry 등은 제외) 그 중에 중국과 인도가 포함되는 것은 당연한 것이라 생각 되지만, 의외로 미국도 포함. 

Flurry는, 과거 30일간 유저들의 App 사용현황으로 부터 추측을 했고, 각 나라별 시장 순위를 매겼다.  1위 미국은 세계의 총보유대수(현재) 2억 6400만대 중, 41%에 이르는 1억900만대를 점유. 이 2억6400만대라는 수치는 Apple과 Google이 발표한 activation 대수의 약 반에 해당한다고. 

5위 까지의 나라에는 중국(2위) 한국(4위)이 있다. 이 두나라는 일본(5위) 프랑스(6위) 독일(7위) 보다 높다, 이탈리아는 3위. 

그러면, 각 나라별 시장의 장래성은 어떤 모습일까? Flurry는 IMF가 제공한 각국의 성인 인구와, Miller-McCune이 조사한 각 나라의 중산층 인구를 기반으로 각 나라의 스마트폰 잠재시장 규모(스마트폰으로 기기변경확률이 높은 층) 을 추측. 이러한 방법의 추측은, 중국이나 인도, 브라질과 같은 나라가 단순히 인구가 많은 것 만으로 상위에 올라가는 것을 피할 수 있다. 

…라고 생각을 하기 쉬운데, 현실적으로는 이러한 나라도 상위에 랭크되어 있다. 앞으로 iPhone이나 Android를 구입할 수 있는 인구는 중국이 1억2200만, 미국은 그것보다 조금 떨어진 9100만, 인도는 7500만, 일본 6500, 브라질 3400만. 

<향후 Smart phone을 구입 할 인구(중산계급 15-64세)>

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이처럼 수입계층별 분석을 무시하고, 단순하게 장래+현재보유의 총시장규모를 계산한다면 어떻게 될까?  그 계산은 현재의 스마트폰 보급대수를 기본으로 하지만,  Top은 역시 미국으로 2억… 아래의 그림으로 U.S.의 경우, 엷은 불루의 크기가 「2억」을 표시한다. (짙은색의 109는 현재 보유대수인 1억900만), 한국은 현재 총 보유대수가 1,620만대. 장래에는 2,500만대까지 성장규모를 가지고 있으며 2위 영국과 간발의 차이로 3위. 스웨덴의 성장세가 가장 높아 총시장 규모 5000만 중, 스마트폰(iOS/Android)의 현 보유대수는 3200만(66%). 프랑스의 성숙도 10위로 3400만에 대하여 현재 보유대수는 960만대(28%) 다. 

<시장성국도가 비교적 높은 나라>

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그러나 아래의 그림을 보면, 총인구수 면에서 큰 차이가 없는 인도와 중국이지만, 스마트폰 현보유대수와 총 시장규모의 차이는 크다. 반면, 세계 4위의 시장을 가진 일본은 시장의 성숙도는 낮지만, 구매력을 가진 인구의 수가 높아 장래의 전망은 밝은 편. 

<시장성숙도가 비교적 낮은 나라>

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결론적으로 이 자료와 Flurry의 분석에 따르면, 스마트폰의 장래 시장규모가 큰 10개의 나라는 위에서 부터 미국, 중국, 일본, 인도, 독일, 브라질, 이탈리아, 프랑스, 영국, 그리고 러시아 순이다. 한국은 이미 성숙된 시장이라 포함이 안되는 것.

보다 자세한 분석은 Flurry의 Blog 기사를 참고