리텐션을 높이는 힙한 서비스의 비밀

자이가르닉 효과

자이가르닉 효과(Zeigarnik Effect)란 마치지 못하거나 완성하지 못한 일을 쉽게 마음 속에서 지우지 못하는 현상으로 '미완성효과'라고도 한다.

‘끝마치지 못하거나 완성되지 못한 일은 마음속에 계속 떠오른다.’는 것으로, 러시아의 심리학과 학생이던 블루마 자이가르닉과 그녀의 스승이자 사상가인 쿠르트 레빈이 제시한 이론이다.

자이가르닉은 식당 종업원이 많은 주문을 동시에 받아도 그 내용을 모두 기억했지만 주문된 음식에 대한 계산된 후에는 무엇을 주문했는지 기억하지 못하는 것에 착안해 이 연구를 시작했다. 한 그룹은 일을 끝내도록 설정하고 다른 그룹은 일을 끝마치지 못하게 방해를 하는 실험을 한 결과 업무 종료 후 일 도중에 방해를 받은 그룹이 자신이 수행한 업무에 대해 더 잘 기억했다는 결과를 얻었다. 이루어지지 못한 첫사랑을 안타깝게 기억하는 것 또한 자이가르닉 효과에 해당한다.

즉, 어떤 일에 집중할 때 끝마치지 못하고 중간에 그만두게 되면 이 문제가 해결되지 않는 한 긴장상태가 계속되고, 긴장이 지속되다 보면 머릿속에 오랫동안 남아 있게 된다는 이론이다. 예컨대 끝내 이루어지지 않은 첫사랑을 더 오래 기억하는 심리현상이 이 효과의 대표적 사례라 할 수 있다.

자이가르닉 효과는 경제용어로도 많이 사용되고 있으며 다양한 티저 광고나 마케팅, 게임, 방송 등에 활용하기도 한다. 드라마는 중요한 장면에서 끝내는 경향이 있는데 이 또한 시청자들이 완성되지 않은 내용을 완결시켜야 한다는 관념에 사로잡혀 시청률을 유지하는 데 도움이 되기 때문이다.

그렇다면 이러한 자이가르닉 효과를 벗어나기 위해선 어떤 일을 시작했으면 가급적 결말을 짓는 게 좋다. 그렇지 않으면 계속 그 일이 머리에 남아 다른 일에 몰입하는 것을 방해한다. 그런데 만약 도중에 그만둘 수밖에 없는 상황이라면? 그럴 때는 "이것으로 이 일은 끝이야!"라고 선언하고 적절한 종결 의식을 행하는 등의 방법으로 그 일로부터 벗어나는 것이다.

www.youtube.com/watch?v=UV0nnzjmj8k

brunch.co.kr/@zezezeze/51

www.notion.so/c3cd36fb87c44e6199683f81934837c3

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행(hang)과 데드락(deadlock)의 차이

가끔 단순히 행이 걸린 상태를  데드락 이라며 혼용하여 사용하는 사람이 있는데 엄밀한 의미에서 틀린 사용법이다. 그 차이를 알아보자.

행(hang)은 프로그램 수행 중 멈춰서 더이상 진행이 되지 않는 상황을 의미한다. 데드락처럼 분명한 정의가 있는 게 아니라 우리 말로 '먹통되었다'와 같은 정도의 느낌의 말이다. 대신 먹통 수준의 속어적인 표현은 아니고 책이나 논문에서도 무난히 쓸 수 있는 정도의 표현이다.

데드락(deadlock)은 전산 분야에서 많이 연구된 전문용어이다. 간단한 예를 들면, 내가 어떤 자원을 가지고 있으면서 다른 자원을 기다리고 있는데 다른 쪽에서도 내가 필요로 하는 자원을 가지고 있으면서 나의 자원을 기다리고 있어서 진행할 수 없는 상황을 의미한다.

따라서 데드락 상태에 의해 행이 걸렸다고 표현할 수는 있어도, 행이 걸린 상태를 데드락이라고 단정할 수는 없다.

데드락이 발생하기 위해서는 아래 조건을 충족해야 한다(E.G. 코프만, 1971).

1. Mutual exclusion - 특정 자원은 한 프로세스 밖에 못 가진다(배타적인 통제권).
2. Hold and wait - 프로세스가 자원을 가지고 있으면서 다른 자원을 기다린다.
3. No preemption - 다른 프로세스가 강제로 그 자원을 뺏을 수 없다.
4. Circular wait - 필요한 자원을 가지고 있는 프로세스들끼리 원을 형성. ex) a -> b -> c -> d -> a
   
   

이 조건 중에서 한 가지라도 만족하지 않으면 데드락은 발생하지 않는다

컴퓨터 과학에서는 데드락을 주제로 여러 연구가 있는데, 아래 같은 주제를 이야기 할 수 있겠다.

• 어떻게 하면 데드락을 방지할 수 있는지 (Deadlock prevention)
• 어떻게 하면 데드락을 피할 수 있는지 (Deadlock avoidance)
• 데드락이 발생할지 어떻게 알아낼 수 있을지 (Deadlock detection)
• 데드락이 발생하면 어떻게 해결할지 (Deadlock recovery)
  
  

마지막으로 데드락을 탐지하는 것은 정말로 간단한 일이 아니다.

2020년 기업의 디지털트랜스포메이션 전략은 어떻게 변화되고 있는가?

보스턴 컨설팅 그룹은 코로나-19 영향으로 기업의 디지털트랜스포메이션 전략이 어떻게 변화 되었는지를 분석하기 위하여 2020년 3개월간(3월~6월) 825명의 글로벌 리더들을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 

www.bcg.com/publications/2020/the-evolving-state-of-digital-transformation

digitaltransformation.co.kr/%ea%b8%b0%ec%97%85%ec%9d%98-%eb%94%94%ec%a7%80%ed%84%b8%ed%8a%b8%eb%9e%9c%ec%8a%a4%ed%8f%ac%eb%a9%94%ec%9d%b4%ec%85%98-%ec%a0%84%eb%9e%b5%ec%9d%80-%ec%96%b4%eb%96%bb%ea%b2%8c-%eb%b3%80%ed%99%94/

마인드맵소프트웨어: Mind Maps | MindMeister

www.mindmeister.com/

1. 이탈을 막기 위해 영상이 짧아야 하는 것은 사실이다.
2. 영상이 짧다고 사람들이 무조건 좋아하는 것은 아니다.
3. 힘이 있는 콘텐츠는 10분 이상 고객을 붙들어 놓을 수 있다.
 


출처: https://21ctheageofdiscovery.com/100 [위즈앤비즈 - Wis&Biz]

https://21ctheageofdiscovery.com/100

변화의 방향이 아니고 속도다.
지금 당장 해야할일.

https://youtu.be/cC43FH0qwlw

www.greenbook.org/mr/market-research-leaders/ceo-series-interview-with-steve-king-of-black-swan-data/

몇 주 전에 Delineate의 James King 과의 인터뷰  에서 차세대 AI 기반 솔루션 제공 업체의 현재 붐에 대해 논의했습니다.

“수년 동안 우리는 시장 조사 및 데이터 분석 부문의 융합을 예측해 왔으며 이로 인해 수많은 신흥 공급 업체에 새로운 비즈니스 모델이 생길 것이라고 가정했습니다. 이러한 예측은 AbsolutData, Signal 및 Black Swan (몇 가지 예를 들자면)과 같은 회사가 AI 및 ML 예측 기술을 사용하는 고급 분석에 대한 "데이터 불가지론 적"접근 방식을 활용하는 제품을 통해 의도적으로 기존 MR 공간으로 이동하면서 실현되었습니다. 구매자가 이러한 예측에 대한 조치를 취할 수 있도록 컨설팅 계층과 결합됩니다.

“이 접근 방식은 데이터 수집 방법론 및 설명 / 규정 분석에 대한 기존의 MR 초점과 근본적으로 다릅니다. 이 새로운 세계에서 데이터는 비즈니스 질문에 대한 답변을 유도하는 데 도움이된다는 점에서 유용하다고 간주되며 해당 데이터의 출처는 유용성에 부차적입니다. 태도 데이터는 중요한 역할을하지만 행동, 내재, 사회적 또는 판매 데이터에 비해 2 차 (또는 심지어 3 차) 데이터 일 수 있습니다. "

James는 Black Swan에서 팀과 함께 일 했으므로 오늘 Black Swan Data의 CEO 인 Steve King과의 인터뷰를 시작했습니다. Black Swan은 기존 접근 방식보다 훨씬 앞서 실행 가능한 권장 사항으로 추세를 예측하기 위해 여러 데이터 소스, 특히 소셜을 활용하는 새로운 솔루션을 구축했습니다. 다양한 비즈니스 문제 별 도구로 매우 많이 생산되었지만 맞춤형 컨설팅 및 맞춤형 애플리케이션도 제공하여 다양한 고객 요구 사항을 해결할 수있는 유연성을 제공합니다.

Black Swan과 같은 회사 (Delineate 및이 분야의 다른 회사)는 현재 비약적으로 성장하고있을뿐만 아니라 다양한 배경을 활용하여 통찰력 및 분석 공간의 문제를 해결하는 훌륭한 기업가의 예이기도합니다. Steve는 매우 재미 있습니다 (이 인터뷰에서 많이 웃었습니다). 그러나 그는 또한 전생의 DJ였으며 "mixmaster"라는 사고 방식은 Black Swan Data의 영감에서 매우 분명합니다. 좋은 DJ는 원하는 효과를 얻기 위해 무엇을 샘플링하고 믹싱해야하는지 알고 있으며, 그의 회사와 같은 AI 솔루션은 원하는 통찰력을 생성하는 데 필요한 데이터를 선택할 때 매우 유사한 작업을 수행합니다. 이것은 정말 매우 깔끔한 비유이며, Steve는 그 아이디어를 실현 한 것입니다!

재미있는 대화이고 스티브의 에너지가 전염성이 있기 때문에 인터뷰를 즐길 수있을 것이라고 생각합니다. 또한 블랙 스완 데이터와 경쟁자들이하는 일이 우리 모두에게 장기적인 영향을 미칠 근본적인 방식으로 업계를 변화시키고 있기 때문입니다. .

www.youtube.com/watch?v=2dTeNPiiaDI