Chapter 1: What factors are driving the demand for economists in big tech?
박정호의 손에 잡히는 경제 플러스 안녕하십니까 박정호입니다.
글로벌 빅테크 기업 사이에서 경제학자들의 몸값이 치솟고 있습니다. 새로운 경영 전략을 짜는 데에 경제학적인 지식이 중요해졌기 때문인데요. 경영자의 직관을 믿었던 과거와 달리 이제는 데이터를 통한 검증이 필수 요소가 된 겁니다.
실제로 아마존은 수많은 경제학자를 영입하면서 웬만한 연구기관 규모를 능가한다는 얘기까지 나오고 있는데요. 우리가 아는 넷플릭스도 경제학자 영입으로 큰 성공을 거둘 수 있었다고 합니다. 경제학자들이 빅테크 기업을 이끄는 방법
잠시 후 김연철 연세대 인구와 인재 연구원 원장 모시고 알아보겠습니다. 2월 1일 일요일 박정호의 손에 잡히는 경제 플러스 잠시 후에 시작합니다.
우리가 알던 사실 그 너머를 날카롭게 들여다봅니다.
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Chapter 2: How have data-driven strategies changed business decision-making?
평일 아침 7시 5분 김종배의 시선집중.
경제생활의 플러스가 되는 아주 경제적인 시간. 박정우의 손에 잡히는 경제 플러스. 오늘의 플러스. 글로벌 빅테크 기업의 혁신 전략에서 우리 기업이 나아갈 길을 짚어봅니다. 연세대 인구와 인재 연구원의 김현철 원장 모셨습니다.
어서 오세요. 안녕하세요. 김현철입니다.
교수님 오늘은 어떤 이야기 해주시나요?
Chapter 3: What role do economists play in companies like Amazon and Uber?
오늘 빅테크 기업뿐만 아니라 미국의 많은 기업들, 외국의 많은 기업들이 실험하는 이야기를 좀 해드리려고 합니다.
실험이요?
어떤 실험을 하는 겁니까? 어떤 실험을 하냐고요? 혹시 AB 테스트라고 들어보셨나요? 잘 모릅니다. 아시는 분들이 있고 모르시는 분들이 있는데 사실 우리가 여러 가지 기업들의 특히 택기업의 화면 같은 걸 보시면요.
우리가 보는 구글 예를 들어 화면이다 했을 때 그 화면이 다 모든 사람이 똑같이 보는 게 아니거든요.
들었습니다.
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Chapter 4: What experiments are companies conducting to understand consumer behavior?
뭔지 이제 이해했어요. 누군가에는 다른 형태로 업데이트해서 상호 비교하는 그런 걸 말하는 거군요.
그래서 그게 회사의 유익에 어떤 영향을 미치는가 이런 것들을 최근에 굉장히 많이 하고 있고요. 이런 이야기들을 주로 해보려고 합니다.
감사합니다. 재미있을 것 같습니다. 그러면 그런 실험을 하거나 그럴 때는 특별히 전문적인 인력이 필요한 게 있나요?
사실은 그걸 예를 들어 실험군과 대조군인데요. 그걸 디자인을 하는 사람들이 필요할 거고요. 그리고 나서 어떤 것이 더 회사에 유익이 되는가 비교 분석하는 사람들이 필요하고요.
Chapter 5: How does A/B testing influence business strategies?
그래서 이것들을 누가 많이 하냐면 통계학자들이 많이 하고 또 경제학자들이 굉장히 많이 합니다. 그래서 사실 2000년대 초반에 2020년대 초반에 하바드 대학교 경제학과 박사 거의 세계 최고의 최고죠. 1년에 한 25명밖에 안 나와요.
거기에 예를 들어 2021년 2022년에 졸업한 사람이 하바드 대학교 경제학과 박사가 50명인데 그중에 10명이 우버랑 아마존으로 갔어요.
우버랑 아마존으로요?
대학이나 연구소로 간 게 아니라요?
그러니까요.
이게 정말 전혀 존재하지 않았던 일인데 우버랑 아마존이 이런 실험의 가장 프론티어에 있었고요. 그래서 경제학자들 대거 데려가서 이런 실험들을 하는데 경제학자 입장에서는 일단 교수보다 연봉을 한 3배쯤 5배쯤 많이 주고 가겠네요.
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Chapter 6: What lessons can be learned from Netflix's approach to decision-making?
그럴 수 있는 거죠. 그리고 나서 이게 사실 어떻게 생각해보면 세계 최대의 실험실이잖아요. 우버, 아마존 이런 거 쓰는 사람들의 숫자를 생각해보면 어마어마하니까 이 사람들을 대상으로 해서 진짜 실험에서 어떤 것이 더 나은 솔루션인지 찾아보는 이런 연구들을 많이 하고 있습니다.
가야 될 이유가 하나 더 있네요. 우버랑 아마존 전 세계인들이 쓰는 이곳에서 생기는 데이터 이걸로 나중에 연구할 때도 도움되는 시사점을 많이 얻을 수 있을 테니까요.
그렇죠.
어마어마한 나름대로 서로 시너지가 있는 것 같은데 그러면 경제학자들하고 통계학자들이 빅테크 기업에 들어가서 어떻게 보면 소비자들을 이해하는 그런 연구들을 주로 쭉 해가는 겁니까?
네. 그렇습니다. 소비자의 행동 패턴 분석하는 건데요.
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Chapter 7: How are economic theories applied in policy-making and consumer behavior?
매개 기업이면 공급자도 필요한 거죠. 무슨 말이냐면 우버라고 하면 운전하시는 분은 공급자인 거고요. 소비자는 택시를 타시려는 분들이니까.
쌍방향 플랫폼이니까요.
쌍방향 플랫폼이니까 그 두 사람들의 비헤이비어가 우리가 디자인을 어떻게 하느냐에 따라서 굉장히 달라질 건데요.
좀 우버 어떻게 했는지 우버가 사실 굉장히 교과서적인 사례라서 지금 우리는 우리나라 같은 경우에는 택시를 타면 예전에는 진짜 그냥 딱 정해져 있었는데 요즘에는 혹시 이제 부르시면 호출료가 3천 원이다 5천 원이다 이런 거 이렇게 가격이 막 다르던데요. 가격이 막 다르잖아요. 그렇죠.
이게 우리나라는 아직 조금 원시적인 형태 충분히 발달되지 않은 형태인데 미국 가면 사실은 내가 딱 어느 순간에 택시를 불렀을 때 가격 제시되는 게 사람마다 다 달라요.
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Chapter 8: What future trends can we expect in the role of economists with AI advancements?
똑같이 딱 앉아 있어서 내가 A라는 사람과 B라는 사람이 가격을 이렇게 다르게 띄웁니다. 그런 다음에 이거를
그러면 나는 너무 비싸 그러면서 버스로 옮겨 탈 수도 있고 걸어갈 수도 있고 그런 것들이 어떻게 달라지는지를 계속 실험을 하면서 어느 날씨냐 어느 상황이냐 어느 지역이냐 이런 걸 다 비교해서 가장 최적의 택시 가격을 만들어내는 겁니다.
이제 좀 이해가 됩니다. 사실 어떨 때는 꼭 택시를 웃돈을 주고라도 타고 싶은 마음이 있을 때를 잘 확인을 해 주면 통계적으로 확인이 되면 그럴 때는 좀 요금을 비싸게 받을 수도 있고 이거 어설프게 비싸게 받으면 택시 안 타고 걸어가거나
대중교통 이용할 것 같을 때는 좀 싸게 해서 어떻게든 이용하게 하고. 그럴 수 있겠네요.
그거를 데이터 기반으로 해서 다 실험을 해보고 회사에 가장 최적의 유익이 되는 형태로 결정할 수 있는 것. 그런 겁니다. 그리고 또 공급자들도 문제인데요. 진짜 바쁜 시간에 공급자가 많아져야 될 거잖아요. 그렇죠.
그런데 그 공급자의 공급에는 또 한계가 있지만 또 미국 우버 같은 경우에는 자기 자가용으로 되니까 거기에 이렇게 인센티브를 들여서 택시 드라이버들이 나올 수 있게 하거든요. 출근할 수 있게끔 만드는 거. 그것도 필요에 따라서 이렇게 조정할 수 있는 그런 실험들을 계속하고 있다.
최적 설계를 하고 있고요. 그 덕뿐만 아니라 여러 가지가 결합돼서 우버가 전략적으로 굉장히 오랫동안 손해났던 전략적으로 손해났는데 최근 지난 2년간 정말 어마어마한 수준의 이익으로 올라섰거든요. 그게 이거랑 관련이 있나요? 이거랑 관련이 있죠.
결국은 일부러 전략적으로 손해나면서 시장 점유율을 높이는데 그때 높일 때 이렇게 하면 손해율이 줄잖아요. 그렇게 하면서 오랫동안 버텨서 시장 지배력을 올린 다음에 지금은 여기서 수익을 창출하고 있는 그런 구조로 갔다. 이 정도 말씀드릴 수 있겠습니다.
그렇군요. 그러면 이런 어떤 경제학자들이나 통계학자들이 빅테크 기업과 손잡고 개인 맞춤형 아니면 어떤 상황의 맞춤형으로 가격을 실시간으로 바꾸는 전략도 수립하는 건 알겠는데 우리가 뭔가 이용할 때는 가격만 보는 건 아니잖아요.
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