참고: 이 내용은 2022. 2. 8에 게시된 컨텐츠(Data’s Value Resides In Its Use, So Should Its Price)에서 번역되었습니다.

포모(FOMO)가 시작되고 있을까요? 데이터 경제가 드디어 활성화됨에 따라 시장에서 뒤처지는 두려움으로 인해 더 많은 회사가 자체적인 데이터를 제품과 서비스로 만드는 방법을 찾고자 할까요?

다양한 업계에 걸쳐 많은 회사가 이미 이를 성공적으로 진행하고 있습니다. GE Aviation 또는 Siemens Mobility와 같은 제조업체는 고객이 효율성을 개선하고 운영 비용을 줄이는 데 도움이 되는 데이터 서비스를 제공합니다. Telefonica 및 Singtel과 같은 통신사는 소매업체가 통학 지역 및 고객 빈도를 이해하는 데 도움이 되는 위치 데이터 서비스를 제공합니다. 소매업체는 고객 수요를 예측하고 제품을 개선할 수 있도록 공급자에게 데이터 서비스를 제공합니다. 이러한 새로운 데이터 제품은 개발자 또는 데이터 과학자용 원시 데이터부터 의사 결정 프로세스 또는 워크플로우에 직접적으로 전달되는 가치를 제공하는 더 많은 통찰력까지 다양한 형태를 가집니다. 임베디드 통찰력은 물류 라우팅 또는 잠재 고객 우선 처리와 같은 프로세스에 자동화될 수 있습니다. 고객 가치를 제공하는 이러한 기회는 무한하며 더욱더 자명해집니다.

데이터를 시장에 선보일 때 “우리의 데이터 가치는 얼마일까?“와 같은 질문을 하게 됩니다. 비즈니스 및 학계에 걸친 연구에서 데이터에 가치를 할당하는 방법에 대한 질문을 탐구했습니다. 이는 보통 복잡한 이론적인 공식에 의존합니다. 공식은 적용되지 않습니다. 핵심은 여러분의 데이터가 잠재 고객이 지불할 의사가 있는 만큼의 가치가 있다는 것입니다. 제품 또는 서비스 형태로 데이터를 시장에 선보이는 것은 가격에 대한 질문을 필연적으로 제시하며 결국 가치에 대한 답변을 제공합니다.

네 가지 대안 데이터 가격 책정 모델

말만큼 간단하지 않습니다. 가격 책정 활동에는 비즈니스 모델과 실제로 청구한 금액과 같은 두 가지 요소가 포함됩니다. 먼저 일부 대안 모델과 각 모델의 장단점에 대해 알아보겠습니다. 다음 테이블에서는 몇 가지 옵션을 제공합니다.

사용량 기반 가격 책정에 대해 자세히 알아보겠습니다.

사용량 기반 가격 책정 시대의 시작

사용량 기반 가격 책정은 새로운 것이 아닙니다. 우리가 구매하는 대부분은 사용량 기반입니다. 우리는 수도와 전기세를 매달 냅니다. 지구 종말에 대비해 음식을 미리 구매하지 않는 이상 대부분의 사람은 지속적으로 식료품 및 기타 필수품을 구매합니다. 우리는 모두 사용량 또는 소비 기반 비즈니스 모델이라는 개념에 익숙합니다. 또한 대부분의 사람은 자신이 사용하지 않는 것에 돈을 낭비하는 것을 싫어합니다.

하지만 기술 산업에서는 큰 비용을 지출하여 제품과 서비스를 구매하지만 엄청난 비율로 사용하지 않았습니다(또한 현재도 종종 그렇습니다). ‘스케어웨어(Scareware)’라고도 보통 불리는 보안 소프트웨어 또는 ‘쉘프웨어(Shelfware)’는 오늘날 SaaS 시대에서도 CIO 예산이 ‘낭비되는’ 일반적인 소스입니다. Gartner에 따르면 2020년에 응답한 회사의 단 6%만이 자체적으로 구매한 모든 것을 사용했다고 답했습니다. 또한 40%는 구매한 것의 25% 이상이 사용되지 않았다고 답했습니다.

더 많은 공급업체의 경우 사용량 기반 가격 책정 모델은 가치를 입증하여 차별화할 기회를 제공합니다. 채택은 급격하게 늘어나고 있습니다. TechCrunch에 따르면 SaaS 회사의 45%가 2021년에 사용량 기반 가격 책정을 제공하고 있으며 이는 1년 전보다 34% 상승한 수치입니다. 다른 11%는 1년 이내에 가격 책정 모델을 테스트할 계획이며 다른 23%는 2년 이상의 기간 내에 시도할 예정이라고 답했습니다. 이는 SaaS 회사의 약 75%가 궁극적으로 사용량 기반 가격 책정을 제공할 것임을 의미합니다. 하지만 모든 회사가 한 번에 이를 도입하지는 않을 것입니다. 절반은 사용료를 먼저 지불하는 가격 책정을 제공하고 다른 절반은 사용량 기반 등급을 제공합니다.

그러나 밝혀진 바에 따르면 고객의 대부분이 사용량 기반 가격 책정을 원했습니다. 사람들은 돈을 낭비하기 싫어하기에 자신이 사용한 만큼만 지불하고 싶어 합니다. IDC의 연구에 따르면 전 세계 조직의 61%가 소비 기반 디지털 인프라 구매 모델로 적극적으로 전환하고자 하는 전략에 동의하거나 강력하게 동의한다고 답했습니다. 하지만 연구가 보여주는 바에 의하면 선호도가 다릅니다. 더 빠르게 성장하는 회사는 보통 사용량 기반 가격 책정을 원하지만 더 큰 규모의 기업은 구독 가격 책정의 예측 가능성을 선호합니다. 이는 진정한 소비자 선호도가 아닌 관성에 의한 것일까요?

소비 기반 가격 책정으로 전환한다고 해서 비용을 예측할 수 없지는 않습니다. 그저 다른 방식으로 예측해야 합니다. 실질적으로 여러분은 이를 예측해야 합니다. 이는 공급업체에도 동일합니다. 공급업체는 진짜 예측을 통해 수익을 예측해야 합니다. Snowflake CFO인 Mike Scarpelli는 “당사의 금융 전문가들은 스프레드시트를 통해 수익을 예측하지 않습니다. 대신 머신 러닝 및 AI와 같은 최신 기술을 활용합니다.” 하고 설명했습니다. 네, 소비자와 공급자 모두에게 조금 더 어려워질 수 있지만 고통 없이 얻는 것은 없습니다.

데이터의 사용량 기반 가격 책정

회사는 차별화를 위해 노력함에 따라 전략, 제품 및 서비스 그리고 고객 경험을 조정하는 방법에 대한 새로운 통찰력을 추구합니다. 외부 데이터 소스에 대한 수요는 늘어나고 있습니다. 이로 인해 또한 모든 조달 프로세스의 문제가 수면 위로 떠오르고 있습니다. 잠재적 데이터 고객은 스스로에게 다음과 같은 질문을 합니다. 구매를 통해 가치를 도출할 수 있는가? 자체적인 기업실사를 진행했는가? 지불한 만큼 받는가? 이러한 데이터가 사용되지 않을 것인가?

Snowflake의 데이터 마켓플레이스는 데이터를 구매할 때 마음의 평화를 제공합니다. 당사의 ‘구매 전 사용해 보기’ 서비스를 통해 구매하기 전에 데이터 팀이 분석 모델에 데이터의 영향을 테스트해볼 수 있습니다. 하지만 많은 데이터 자산의 경우 구매자는 사용량 기반 가격 책정으로 안심할 수 있습니다. 실질적으로 사용한 만큼만 지불하게 됩니다. 이러한 부분을 통해 일반적인 진입 장벽인 확보 비용을 절감합니다.

하지만 이는 확보 비용 그 이상입니다. 더 낮은 초기 가격은 위험을 낮출 뿐만 아니라 잠재적 위험을 줄이기 위해 데이터를 평가하는 데 걸리는 시간을 줄입니다. 따라서 데이터 과학자는 자신의 진짜 업무로 더 빠르게 돌아갈 수 있습니다. 또한 이를 통해 데이터 팀은 고객에게 가치를 제공하는 진정한 통찰력을 도출하기 위해 더욱 다양한 데이터 세트를 테스트할 수 있습니다.

이는 또한 더 많은 유연성, 확장성 및 관찰 가능성에 대한 것입니다. 사용량 기반 접근법은 회사가 필요에 따라 데이터 사용을 늘리거나 줄일 수 있음을 의미합니다. 이러한 유연성을 통해 활발한 비즈니스 환경을 더욱 잘 반영합니다. 데이터 사용이 비즈니스 단위 및 기능 팀 전반에 걸쳐 사용됨에 따라 사용량 기반 접근법은 새로운 수요를 충족하기 위해 확장할 수 있습니다. 또한 사용량 기반 모델을 통해 데이터 및 분석 리더는 데이터 사용량, 사용자 및 사용 목적을 추적하고 모니터링할 수 있습니다. 이러한 관찰 가능성은 프로젝트 전반에 걸친 더 많은 지식 공유 및 협업을 가능케 합니다. 또한 이로써 책임 및 가치 기여를 향상할 수 있습니다. 사용량 기반 접근법은 가치를 기반으로 하며 생성되거나 생성되지 않은 가치를 위해 지불한 가격과 직접적으로 연관되어 있습니다.

또한 데이터 사용을 기반으로 가격을 지불하면 공급자의 인센티브와 데이터 소비자가 일치합니다. 공급자에게 이는 계약을 체결하고 손을 놓는 과정이 아닙니다. 이는 고객 사용을 보장하고 데이터로부터 가치를 창출하기 위해 지속적인 관계를 발전하기 위한 것입니다. 더 많은 데이터 사용은 양측에 더 많은 가치를 제공하여 서로에게 좋은 상황을 만듭니다.

지금이 바로 사용량 기반 가격 책정으로 전환할 시간입니다

지금이 바로 사용량 기반 가격 책정으로 전환할 완벽한 타이밍입니다. 왜일까요? 당사에서 전환할 수 있고 전환해야 하기 때문입니다. Mike Scarpelli가 자신의 블로그 포스트에서 지적했듯이, 기술 공급자에게 가장 큰 문제 중 하나는 시스템이었습니다. 통신사 또는 공익사업이 아닌 대부분 회사의 경우 사용을 추적하여 청구할 수 있는 능력이 없었습니다. 과거에는 청구 시스템에 추가 사용자를 설정하는 비용이 새로운 데이터 세트 또는 문서에 대한 추가 액세스를 제공하는 비용보다 더 많이 들었습니다. 이제는 Snowflake의 데이터 마켓플레이스를 통해 쿼리별 추적 및 청구가 가능합니다.

또한 자동화, AI 및 데이터 사용 애플리케이션 채택이 늘어남에 따라 데이터 소비는 보다 지속적이게 되었습니다. 데이터 사용인 더 이상 비즈니스 분석가 또는 데이터 과학자 또는 특정 보고서에 한정되지 않습니다. 데이터 사용은 비지니스 프로세스 실행과 연관되어 있거나 분석 또는 AI 모델에 포함되어 있습니다. ‘자리’를 판매하는 것은 더 이상 통하지 않습니다. 전체 데이터 세트를 고정 가격에 판매하는 것은 사용에서 창출하는 가치를 반영하지 않습니다. 이제는 모두에게 익숙한 ‘데이터 더하기 사용은 가치다’라는 격언은 사용량 기반 가격 책정 모델을 가장 잘 나타냅니다.

이 포스트에서 당사는 가격 책정 모델을 집중적으로 다뤘습니다. 특히나 사용량 기반 가격 책정의 이점을 설명했습니다. 이는 단순한 모델이 아닌 시도해 볼 가치가 있는 보다 새로운 옵션입니다. 다음 블로그 포스트에서는 실제 가격을 결정하는 방법을 설명할 예정입니다. 다음 글에서 뵙겠습니다.