이번 콘텐츠에서는 『트렌드 코리아 2026』 에서 제시한 10대 소비 트렌드 키워드 중 ‘AX조직’과 ‘픽셀라이프’ 트렌드를 고객 행동 관점에서 어떻게 받아들이고 활용해야 할지 소개하겠습니다.
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1. AX조직
Efficient Organizations through AI Transformation
AX(AI Transformation) 조직은 AI를 단순한 기술 도입이 아니라, 조직 운영 전반을 바꾸는 변화로 받아들이는 조직 형태를 의미합니다. 업무 자동화나 효율 개선을 넘어, 일하는 방식과 협업 구조, 의사결정 방식까지 함께 전환하는 것이 AX 조직의 핵심입니다.
이러한 조직에서는 부서 간 경계가 낮아지고, 하나의 역할에 고정되지 않은 크로스포지션이 자연스럽게 형성됩니다. 직급 중심의 위계 대신 울트라플랫 구조가 자리 잡으며, 구성원들은 필요에 따라 모여 문제를 해결하는 잼세션 방식으로 협업합니다. 특정 직무에 한정되지 않고 여러 영역을 넘나드는 파이형 인재 역시 AX 조직에서 중요하게 등장합니다.
AX 조직의 공통점은 빠른 실행과 유연한 판단입니다. 정해진 절차를 따르기보다, 상황에 맞는 선택을 빠르게 시도하고 조정해 나가는 방식이 조직 전반에 자리 잡습니다. 이런 환경일수록 개인의 경험보다, 구성원 모두가 공유할 수 있는 판단 기준이 더욱 중요해집니다.
고객 통합 데이터를 통한 의사결정
기존의 조직 구조는 직급 체계가 명확해, 상급자가 방향을 정하면 그 결정에 따라 조직이 움직이는 방식이 일반적이었습니다. 반면 AX 조직에서는 직급 중심의 권한 구조가 약해지면서, 특정 개인의 판단보다는 여러 구성원이 함께 논의하고 합의하는 방식이 강조됩니다. 이처럼 결정 권한이 분산된 환경에서는, 개인의 경험이나 감각보다 모두가 공감할 수 있는 판단 기준이 필요해지고, 그 기준으로 데이터의 중요성이 커집니다. AX 조직에서 데이터는 참고 자료를 넘어, 조직의 선택을 정리하고 방향을 맞추는 공통의 근거로 작동합니다.
모든 업종에서 데이터가 중요하지만, 금융업은 고객의 민감한 정보와 지출 내역 등을 통해 고객을 비교적 상세하게 파악할 수 있는 산업입니다. 여기에 다양한 생활서비스가 결합된 슈퍼앱 사용이 확산되면서, 고객이 앱 안에서 보내는 시간과 이용 방식 자체가 중요한 경쟁 요소로 떠올랐습니다. 이때 고객이 어떤 기능을 주로 사용하고, 어떤 페이지에서 오래 머무르며, 어떤 단계에서 이탈하는지를 보여주는 행동 데이터의 중요성도 함께 커지고 있습니다.
하지만 행동 데이터는 거래 데이터와 형식도 다르고, 데이터를 해석하고 활용하는 방식에서도 다른 접근이 필요합니다. 전통적인 조직에서의 전문가들은 대부분 거래 데이터에 익숙했기 때문에, 이제는 금융 전문가 뿐 아니라 행동 데이터를 잘 다룰 수 있는 디지털 프로덕트 전문가가 필요합니다. 고객 정보와 거래 데이터에 더해 행동 데이터까지 함께 분석하여 그로스 관점으로 고객을 살펴보고 서비스를 성장시키는 것이 중요해진 것입니. 토스의 사례를 보면 앱에서 발생하는 데이터를 디지털 프로덕트 관점으로 해석하고, 다양한 실험과 개선을 반복하며 금융앱 시장에서 빠르게 성장해나가고 있습니다.
이러한 흐름 속에서 S투자증권은 내부 인프라에 실시간 데이터 수집·분석 솔루션을 구축해 데이터 보안성을 확보하는 한편, 앱에서 발생하는 고객 행동 데이터를 내부 데이터와 결합해 활용하고 있습니다. 각 부서의 의견이 반영된 자동화 보고서, 마케팅 캠페인과의 연계, 높은 사용 편의성을 바탕으로 100명 이상의 사용자가 해당 솔루션을 일상적으로 활용하고 있으며, 이 솔루션을 통해 데이터에 근거한 의사결정 방식이 조직 문화로 자리 잡고 있습니다. 이처럼 고객 통합 데이터를 중심으로 디지털 프로덕트 관점과 그로스 전략을 함께 적용할 때, AX 조직은 빠른 판단과 실행이 가능한 구조로 진화할 수 있습니다.
2. 픽셀라이프
Pixelated Life
픽셀라이프는 소비가 더 작고, 다양하고, 짧은 단위로 쪼개지는 현상을 의미합니다. 하나의 트렌드가 오랫동안 이어지기보다, 작은 관심들이 빠르게 생성되고 사라지며 소비가 반복됩니다. 사람들은 오랜 고민 끝에 결정을 내리는 것이 아니라, 찰나의 트렌드에 탑승하기 위해 빠르게 결정하고 소비합니다.
한때 온라인을 들썩이게 했던 ‘탕후루’ 열풍은 어느새 잦아들었고, 지금은 ‘두바이쫀득쿠키’를 리뷰하는 영상이 빠르게 늘어나고 있습니다. ‘라부부’ 캐릭터 역시 한동안 큰 관심을 받았지만 이내 관심에서 멀어졌고, ‘크라이베이비’ 캐릭터 또한 반짝 유행한 뒤 빠르게 식어갔습니다.
이처럼 특정 대상이 순식간에 주목 받았다가 곧바로 다른 관심사로 대체되는 현상은 픽셀라이프를 잘 보여주는 사례입니다. 과거에는 하나의 유행이 오랜 시간 많은 사람에게 영향을 미쳤다면, 지금은 여러 마이크로 트렌드(micro-trends)가 짧은 생명주기를 갖고 동시에 나타나는 것이 특징입니다.
고객 관심사 파악을 위한 실험이 중요
그동안 우리는 경험과 감에 의해 고객을 이해하는 경우가 많았습니다. 기업에서도 고객의 니즈를 분석해서 분류할 수 있다고 생각했죠. 물론 고객의 니즈가 비교적 크고 오랜 기간 유지되던 시기에는, 과거의 성공 경험에 기반한 전문가의 노하우가 유효했다고 볼 수 있습니다.
하지만 픽셀라이프 시대에서는 상황이 다릅니다. 한 달 전, 혹은 일주일 전에 고객이 관심을 보였던 상품이 지금도 유효한 선택지일 것이라고 가정하기는 어렵습니다. 관심이 생긴 순간과 행동으로 이어지는 순간 사이의 간격이 점점 짧아지고 있기 때문입니다. 이러한 현상은 금융에서도 마찬가지입니다. 고객은 여러 상품에 대해 한번에 관심을 갖기도 하고, 관심의 방향을 금새 바꿔버리기도 합니다. 고객의 관심사를 금융사 임직원이 예측하고 판단하기 어려운 상황이 된 것입니다.
이제는 다양한 시도를 통해 고객의 관심사를 고객에게 직접 확인받아야 합니다. 고객의 실시간 행동을 감지해서 고객이 좋아할 만한 콘텐츠를 제안하고, 반응을 살피면서 어떤 콘텐츠가 고객의 진짜 관심사인지에 대한 실험을 하는 것입니다. 이러한 실험을 통해 고객의 지금 관심을 제대로 파악하고, 고객의 행동(클릭, 가입, 신청, 구매 등)을 유도할 수 있습니다.
이처럼 작은 관심들이 빠르게 생성되고 사라지는 시대에서는, 고객의 관점에서 고객이 원하는 것을 배우기 위한 ‘실험’이 점점 중요해지고 있습니다. 앞으로는 고객을 다 안다는 섣부른 생각을 버리고, 다양한 실험을 통해 고객을 제대로 이해하려고 노력하는 금융사가 고객의 마음을 얻게될 것입니다.
이처럼 앞으로는 고객 데이터를 통합하여 의사결정의 근거로 활용하는 것, 고객을 이해하기 위해 다양한 실험을 시도하는 것이 무엇보다 중요한 시대가 될 것입니다.
조직 내부에서는 통합된 데이터를 통해 다양한 역할의 구성원이 같은 방향으로 판단할 수 있어야 하고, 고객 관점에서는 빠르게 이동하는 관심을 실시간으로 포착해 행동으로 이어지게 만들어야 합니다.
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