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[Weekly BIZ] 시장 예측을 통해 기업 수익 높이기 위한 5단계… 애널리틱스 ‘DELTA 모델’

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“고객이 무엇을 원하나” 데이터 가치를 마지막 한 방울까지 짜내라
①Data “우리 회사 데이터에 무엇인가 있다”적극적 자세로 특화 정보 찾아낼 수 있어야
②Enterprise “회사 관련된 누구와도 공유를”외부까지도 분석결과 공유할 필요 있어
③Leadership “리더부터 실행하라”CEO는 분석결과 적용… 주변에 각인시켜야
④Targeting “기업 운영 자원 배분을 통합관리”의사결정이 얼마나 영향 미치는지 파악 가능
⑤Analysts “아웃소싱을 최대한 활용하라”업무 성과·비용 효율 가져올 수 있어

“인류가 지난 2003년까지 쌓아온 정보의 총량만큼의 새로운 정보를 생성하는 데 지금은 시간이 얼마나 걸릴까? 불과 2일이다.”(에릭 슈미트·구글 회장)

데이터를 풍부하게 구축하는 것은 더 이상 문제가 안 된다. 기업의 수익을 높일 수 있는 인사이트(insight)를 뽑아내지 못한다면 초대형 데이터베이스도 무용지물일 뿐이다.

데이터로 하여금 ‘우리 고객은 무엇을 원하나’ ‘우리 고객은 얼마까지 지불할 의사가 있나’ ‘우리 고객은 평생 동안 몇 번이나 구매할 것인가’라는 질문에 빠르고 정확한 답변을 내놓게 하여야 한다.

◆데이터에서 예측으로… 수익 높이는 전략 무기

여기에 적용될 수 있는 경영기법이 ‘애널리틱스(analytics)’다. 첨단 IT기술을 기반으로 그동안 축적된 수많은 고객 정보를 분석, 경영목표를 설정하고 의사결정을 내리도록 도와주는 것이다. 시장의 현상과 고객의 행동을 담은 데이터를 해석, 패턴을 뽑아서 다음 단계를 예측할 수 있도록 해준다.

애널리틱스는 새롭게 수집한 정보를 지속적으로 데이터베이스에 추가하며 변화된 상황에 신속하고 적절하게 대응할 수 있도록 해준다. 글로벌 경제위기와 같은 예측하기 어려운 상황에서는 옛날식 위기대응 매뉴얼(manual)에 담긴 단편적인 시나리오로는 대처하기 힘들다. 애널리틱스는 매 순간 데이터를 업데이트(update)하며 진화하는 인공지능과 같은 역할을 해줄 수 있다.

그래픽=김현국 기자 kal9080@chosun.com

자동차 기업 피아트(Fiat)는 새 차를 구입할 때 다른 브랜드로 옮겨가는 고객을 붙잡기 위해 애널리틱스 기법을 활용했다. 고객으로부터 이메일로 받은 설문지, 자동차 구매자가 차량을 교체하는 주기를 알려주는 공식통계를 분석해 붙잡을 만한 고객을 추리고, 이들에게 마케팅을 집중했다. 다시 피아트를 구입하는 고객이 7%나 증가하는 효과를 얻었다.

이 밖에도 애널리틱스는 기업 운영을 개선하는 목적에도 쓰일 수 있다. ‘교대근무 형태를 어떤 방식으로 바꾸면 되나”특정 공정에서 발생하는 제품 파손과 절도 문제를 어떻게 해결할 수 있나’ ‘직원 개인의 성과를 어떻게 분석해 연봉을 차등화할 수 있나’ 등에 대한 해답을 애널리틱스를 통해 구할 수 있다. 애널리틱스를 통해 얻은 정보 그 자체를 데이터 시장에 돈을 받고 내다팔 수도 있다.

◆체계적 접근 없으면 성과 거두기 어려워

애널리틱스를 잘 활용하는 기업은 자신이 확보한 데이터에서 가치(value) 있는 정보를 마지막 한 방울까지 짜낼 수 있다. 이를 통해 경쟁사를 따돌릴 만한 강력한 기반을 마련하고 잠재위험을 최소화한다. 수익 제고(提高)라는 기업의 목표를 효율적으로 달성할 수 있게 해주는 전략적 무기인 것이다.

액센츄어(Accenture)의 조사에 의하면, 동종 업계에서 지속적으로 우위를 보이는 성과 좋은 기업들은 애널리틱스의 도구가 되는 ‘정보분석솔루션(Business Analytics Solution)’을 업계 평균보다 5배 이상 적극적으로 활용하는 것으로 나타났다.

하지만 수많은 기업이 애널리틱스를 활용하고 있지만 이를 통해 만족할 만한 성과를 거두는 기업들은 생각보다 많지 않다. 전 세계 10개국의 우량기업 임원 800명을 상대로 설문 조사한 결과, 이들의 55%가 “우리 회사는 고객을 세분화하고 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 애널리틱스 역량이 우수하다”고 평가하고 있었다. 소비자들은 반대로 “맞춤형 서비스를 제공받고 있지 못하다”는 반응이 79%나 됐다. 기업의 판단과 소비자의 반응이 따로 놀고 있는 것이다. 이 같은 ‘비대칭성(asymmetry)’이 발생하는 까닭은 많은 기업이 애널리틱스 전략을 제대로 세우지 못하기 때문이다.

애널리틱스가 성과를 거두기 위해서는 어떤 전략적 절차를 밟아야 할까. 액센츄어는 5단계로 이루어진 ‘델타(DELTA) 모델’을 제시하고 있다. 델타 모델은 데이터(Data), 엔터프라이즈(Enterprise), 리더십(Leadership), 타깃(Target), 애널리스트(Analyst)의 머리글자를 딴 것이다.

① Data “우리 회사 데이터에 무엇인가 분명히 있다”

애널리틱스에서 성공하기 위해서는 “우리 회사가 가지고 있는 데이터가 최대의 황금광(gold mine)”이라는 확신을 가지는 것이 첫걸음이다.

하지만 기업들의 실정은 정반대다. 전 세계 600개 우량기업을 상대로 액센츄어가 조사한 결과, 이들의 88%가 “우리 회사가 가진 데이터의 유용성과 중요성은 경쟁사와 비슷한 수준”이라는 답변을 내놨다. 이와 같은 소극적인 사고방식은 데이터를 다른 사업활동을 하는 과정에서 발생하는 부산물(副産物) 정도로 보는 것이다.

이렇게 해서는 안 된다. “우리 회사 데이터에 무엇인가 분명히 있다” “그 데이터를 활용하면 차별성을 가질 수 있다”는 적극적인 자세를 가져야 한다. 우리 회사만이 가진 데이터가 무엇인지, 그 데이터에서 어떤 가치를 찾아낼 것인지를 고민해야 한다. 외부 데이터도 적극 활용해야 한다. 이미 알려진 통계자료라도 자신의 회사가 가진 데이터와 결합하면 새로운 인사이트를 드러낼 수 있다.

②Enterprise “수익과 관련된 누구와도 공유하라”

사업 다각화가 이뤄진 기업들은 서로 다른 사업분야와 고객집단을 여러 개 가지고 있다. 그렇기 때문에 애널리틱스를 전사적(全社的)으로 적용하는 기업들의 비율은 20% 정도에 그치고 있다.

하지만 여기에서 멈추면 안 된다. 애널리틱스는 개별 조직 단위로 적용하는 것보다는 회사 전체 차원에서 운용하는 것이 효율적이다. 애널리틱스를 어느 범위까지 적용할 것인지를 결정하는 기준은 간단하다. “누구 한 명이라도 애널리틱스를 기반으로 비용을 줄이거나 매출을 높일 수 있다면 회사 전체, 심지어 회사 외부에도 애널리틱스 결과를 공유할 필요가 있다.”

월마트(Walmart)가 좋은 사례다. 월마트의 애널리틱스 정보는 납품업체들에도 제공된다. 납품업체들이 싼값에 물건을 조달할 수 있게 해주는 정보들이다. 최저가격을 무기로 삼고 있는 월마트 입장에서 공유를 마다할 이유가 없는 것이다.

③Leadership “리더부터 실행하라”

애널리틱스를 실제 의사결정과 사업집행으로 연결하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이때 견인차 역할을 해야 하는 사람이 바로 CEO다. CEO 스스로 자신의 의사결정에 애널리틱스를 적용해야 하며, 이를 주변에 각인시켜야 한다. 누군가 애널리틱스에 근거하지 않고 직관(直觀)에 따른 아이디어를 낸다면 과감하게 배척할 필요가 있다.

④Targeting “자원 배분을 통합 관리하라”

기업이 자원을 어디에 얼마나 배분하는가 하는 전략적 의사결정에도 애널리틱스 기법이 적용된다. 북미 지역 최대의 제약 유통 업체인 맥커슨(McKesson)사는 공급망 관리 개선을 위해 애널리틱스를 도입하면서 영업, 물류, 구매, 재무팀의 데이터를 통합 분석하였다. 그 결과 맥커슨사의 공급망을 관리하는 관리자들은 배송 및 재고 관리에 대한 의사결정이 영업 및 재무 관리 부서에 어떠한 영향을 가져오는지 상세히 파악할 수 있게 되었다.

⑤Analysts “아웃소싱을 최대한 활용하라”

애널리스트는 통계자료, 정량·정성 분석, 정보 모델링 기술을 해석하여 비즈니스 의사결정에 활용할 수 있는 전문가를 일컫는다. 비즈니스 감각과 분석능력을 바탕으로 장기적 전략을 세우고 조직 내에서 가이드를 제시한다. 통계 모델을 바탕으로 고도의 애널리틱스 애플리케이션을 개발하고 트렌드 분석, 분류 알고리즘, 예측 모델, 통계 모델링 등 고도의 테크닉을 적용하여 실제 비즈니스의 의사결정에 적용할 수 있다.

이 같은 전문 인력은 사내뿐 아니라 전문 아웃소싱을 통해 조달할 수 있다. 특히 이종(異種) 산업 간의 협업에는 상호 비즈니스를 복합적으로 이해하고 레버리지할 수 있는 전문성을 가진 인력이 필요하다.

한 대형 유통사는 고객 데이터베이스를 활용하여 프리미엄 멤버십 가입을 유도하는 캠페인을 진행했지만, 매우 저조한 반응률에 고심했다. 이 유통사는 항공사와의 협업을 통해 프리미엄 멤버십 가입에 적합한 타겟 고객을 선정하고 항공사를 통해 이들을 대상으로 한 캠페인을 진행했다. 결과는 놀라웠다. 평균 반응률을 9배나 높일 수 있었다.

이러한 프로세스를 기획하고 운영하는 업무 전체를 전문가 그룹으로부터 아웃소싱하는 것을 ‘애널리틱스 기반의 비즈니스 프로세스 아웃소싱(BPO)이라고 하는데, 이는 애널리틱스의 장점을 넘어 업무 성과 및 비용 효율을 가져올 수 있다.

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