<div id="readability-page-1" class="page"><div><blockquote data-ke-style="style2">kenway consulting에서 발행한 <a href="https://www.kenwayconsulting.com/blog/leverage-data/" target="_blank" rel="noopener">아티클(4 ways to leverage data for a better business strategy)</a>을 번역하였습니다. kenway consulting은 시카고에 본사를 둔 직원 100명 규모의 IT 경영 컨설팅 펌입니다. 주로 기업의 디저털 전환 및 경영 관리를 위해 데이터 파이프라인과 통합 시스템을 기획, 설계하고 관련 컨설팅을 제공하며 세일즈 포스와 Power BI와 협력하고 있습니다.</blockquote>

"기업 혁신은 어떻게 성공하는가? 지속가능한 성장의 뒤편에는 무엇이 있는가? 번성하는 기업 문화는 어떻게 만들 수 있는가?"
이러한 질문들을 모두 관통하는 단 하나의 정답은 없을 것이다. 그러나 혁신하고, 성장하고, 번성하는 기업들의 공통점은 있다. 바로 데이터 기반 의사결정 능력이다.
최근 태블로 서베이에 따르면, 데이터 분석 및 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 활용하는 기업의 경우 매출과 이익이 8% 높고 비용은 4% 낮다. 사실, 데이터가 비즈니스 성공에 직결된다는 것은 이미 잘 알려져 있고 많은 기업들이 데이터 분석 기술을 활용하고 싶어 한다. 문제는 대부분의 기업이 데이터는 상당량의 데이터를 확보하고 있으나 활용하지 못하고 있다는 점이다.
데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터 정책과 관리 체계부터 제대로 수립하는 것이 중요하다. 이를 시작으로 포괄적이고 전략적인 접근이 이루어져야만 데이터로부터 무궁무진한 효용을 끄집어낼 수 있다.

<h2 data-ke-size="size26">1. 성공적인 데이터 활용을 막는 제약들</h2>
방대한 데이터를 확보했더라도 이를 비즈니스 목표와 제대로 부합시키는 것은 어렵다. 고객 만족, 시장 경쟁, 규제 준수와 같은 비즈니스에 직결되는 중요한 문제들이 더 시급하기 때문에 데이터 구축 프로젝트 같은 일들은 자연스럽게 우선순위가 낮아진다.
이 때문에 데이터 정책이나 관리 체계 수립 등의 문제는 주요 이니셔티브에 밀리고, 데이터 분석가들은 데이터를 보고 활용해야 하는 의사결정자들과 조직적으로 멀어진다. 데이터는 부서별로 모두 분리되어 있고, 통합적으로 관리되지 않아 액셔너블한 인사이트를 찾는 것은 거의 불가능하다.&nbsp;

<h2 data-ke-size="size26">2. 비즈니스 성과를 높이는 4가지 데이터 역량</h2>
앞서 말한 '중요해보이는' 문제들이 데이터 기술 도입보다 더 시급하게 느껴질 수 있으나 데이터를 제대로 활용하는 것은 결국 비즈니스 성과는 물론 '중요해 보이는' 문제들까지 더 효과적으로 풀어내도록 한다.
<h3 data-ke-size="size23">2-1. 고객을 더 잘 이해하기</h3>
B2B, B2C 두 영역 모두에서 고객은 점점 더 개인화된 경험을 원하고 있다. 데이터를 활용하는 것은 고객을 더 잘 이해하고 세분화된 전략을 세울 수 있도록 한다.
- 고객의 감성을 이해하고 인사이트를 얻어라 고객의 감성은 수많은 요인에 의해 결정된다. 제품 후기나 설문조사는 매우 표면적인 작은 요인에 불과하다. 데이터 분석은 고객이 신경쓰는 '진짜 요인'을 발굴하게 해 준다.
- 디테일한 고객 프로필 구축을 통해 수요를 예측하라 데이터 기반 고객 프로필은 기업으로 하여금 고객이 관심을 갖고 있는 제품과 서비스를 투명하게 보여주고, 그들에게 도달하기 위한 올바른 마케팅 전략을 제시하도록 한다. 그러니 고객을 잘 분류하고, 그들의 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 데이터를 활용하라.
- 일관된 옴니채널 경험을 제공하라 기업이 데이터 기반으로 고객 경험을 설계하기 시작하면 고객이 웹사이트에 방문하든, 고객 서비스 채널로 소통하든, 직접 영업팀과 대면하든 언제나 그들의 니즈에 맞는 가장 정확하고 최신화된 경험을 제공하게 된다. 여기서 통합 데이터 관리가 강력한 힘을 발휘하는데, 고객과의 최전선에 있는 영업 부서나 상담팀이 고객에 대한 정확한 정보를 데이터 도구를 통해 볼 수 있도록 하라.

<h3 data-ke-size="size23">2-2. 직원들의 니즈를 효율적으로 체크하기</h3>
고객과 마찬가지로 직원들도 그들이 속한 기업에 대해 개인화된 경험을 필요로 한다. 기업은 보통 직원들의 요구사항을 확인하기 위해 설문조사 같은 방법을 사용하는데, 이는 직원 개개인에 적용하기에 쓸모가 없다. 예를 들어, 개인의 건강 관련 데이터를 안전한 방식으로 상시 측정 및 수집할 수 있다면 이를 통해 개인화된 복지를 제공할 수 있을 것이다.
이처럼 데이터를 통합하고 더 나은 분석 기법을 활용한다면 임직원 관련 공통의 문제를 해결하는 데에 도움을 줄 것이다.
- 퇴사 사유를 객관적으로 분석하고 관리하라 임직원을 신입 사원부터 고성과 인력까지 여러 유형으로 분류하고 각 특성을 분석한다면 각 유형의 직원들이 왜 근속하고, 왜 떠나는지 이해할 수 있다.
- 조직별 특성을 파악하고 다양성을 높여라 단순 인구통계를 넘어 지역, 부서별 승진 속도 등 통합적인 분석을 수행한다면 차별화된 인사정책을 피하고 좀 더 포용력 있는 조직을 만들어갈 수 있다.
- 데이터로 직원의 성과를 높여라 분산된 데이터를 모아 성과 KPI를 한 곳에서 관리하여 직원들의 역량 강화를 위한 프로그램을 통합적으로 설계하라
- 온보딩 효율을 체크하라 신규 직원이 생산성을 갖추는 데에 얼마나 걸리는지, 어떤 요인이 그들로 하여금 성과를 만들어내는지 각 부서와 매니저 역량 별로 추적할 수 있다.

<h3 data-ke-size="size23">2-3. 성공적이고 지속가능한 성장 전략 세우기</h3>
성숙한 데이터 역량을 갖춘 61%의 기업은 시장에 성공적으로 진입한다. 그 성공에는 데이터 R&amp;D에 대한 투자, 가장 생존가능성이 높은 전략에 대한 몰입이 있었다.
- 고객 생애주기를 고려해 성장 전략 수립하라 고객 활성화 단계와 생애주기에 따라 그들이 언제, 어떻게 매출에 영향을 미칠지 예측하고 새로운 기회를 창출하라.
- 우선순위에 따라 기회를 시스템적으로 관리하라 각각의 성장 기회에 대한 비용 효용 분석을 통해 언제, 어떤 것에 가장 먼저 집중할지 판단하라.
- 모든 유입 채널의 고객 경험을 최적화하라 새로운 제품, 시장, 고객 유형에 따라 가장 최적화된 ROI(투자대비수익)을 만들어내라.
- 쉽게 피드백을 남기고 추적하라 모든 유형의 피드백을 쉽게 수집하고, 중앙 관리하여 언제든지 그것에 진입, 측정하고 이를 통해 필요에 따라 새로운 전략을 수립하라.
<h3 data-ke-size="size23">2-4. 민첩성 기르기</h3>
변화에 대응하는 것은 지속적인 도전이다. 때문에 언제나 민첩한 혁신을 추구해야 하며 이를 통해 더 뛰어난 성과를 내고 혼란을 피할 수 있다. 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 민첩함의 핵심이다.
- 데이터로 기초 의사결정을 내려라 KPI, OKR 등 주요 비즈니스 매트릭들은 모두 의사결정을 위한 목표지향적인 가이드를 제공한다. 기업이 속한 산업과 비즈니스를 제대로 모니터 하기 위해 신뢰할 수 있는 올바른 데이터를 추출, 분석하고 변화와 트랜드를 상시 투명하게 바라봐야 한다.
- 전략적 내부 파트너십을 구축하라 애자일 조직에서 HR, 재무 등 각 부서는 기업의 주요 전략 파트너다. 기업의 전략은 데이터로부터 나오는데, 비즈니스 리더는 전반의 예측, 분석을 위해 재무 상황에 의존하며 HR 부서는 임직원의 성과나 복지를 포함해 점점 늘어나는 이슈에 대응해야 한다. 따라서 통합 데이터로 각 조직이 같은 지향점을 바라보고 함께 연계될 수 있도록 하라.
- 임직원의 문제해결 역량을 강화하라 각 단계의 임직원들은 매일 새로운 문제를 맞이한다. 포괄적인 데이터 접근 권한을 제공하여 그들이 문제 원인을 찾고, 신속하게 대응할 수 있도록 하라.

<h2 data-ke-size="size26">3. 데이터 분석 역량을 향상시키는 방법 (솔루션 홍보)</h2>
데이터를 효율적으로 활용하는 문제는 단순히 더 많은 양의 데이터를 수집하거나 데이터 분석가를 채용하는 것으로 쉽게 해결되지 않는다. 명확하게 구축된 가이드라인이 없다면 날 것의 데이터와 그것을 분석하는 분석가들은 어떤 역할도 해내기 어렵다. 따라서 데이터 정책과 관리 체계를 명확히 세우고 조직 전반에 걸쳐 데이터 문화가 자리 잡도록 만드는 것, 그리고 임직원의 데이터 활용 역량을 높이는 것이 중요하다.
우리는 비즈니스 인텔리전스 로드맵을 구축하고, 표준화된 리포트를 제공하고, 지속가능한 가치실현을 돕는 프레임워크를 설계하여 기업의 분석 역량을 높이는 데에 기여하고 있다.
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까꿍

kenway consulting에서 발행한 아티클(4 ways to leverage data for a better business strategy)을 번역하였습니다. kenway consulting은 시카고에 본사를 둔 직원 100명 규모의 IT 경영 컨설팅 펌입니다. 주로 기업의 디저털 전환 및 경영 관리를 위해 데이터 파이프라인과 통합 시스템을 기획, 설계하고 관련 컨설팅을 제공하며 세일즈 포스와 Power BI와 협력하고 있습니다.
 
"기업 혁신은 어떻게 성공하는가? 지속가능한 성장의 뒤편에는 무엇이 있는가? 번성하는 기업 문화는 어떻게 만들 수 있는가?"
이러한 질문들을 모두 관통하는 단 하나의 정답은 없을 것이다. 그러나 혁신하고, 성장하고, 번성하는 기업들의 공통점은 있다. 바로 데이터 기반 의사결정 능력이다.
최근 태블로 서베이에 따르면, 데이터 분석 및 데이터 기반 의사결정을 효과적으로 활용하는 기업의 경우 매출과 이익이 8% 높고 비용은 4% 낮다. 사실, 데이터가 비즈니스 성공에 직결된다는 것은 이미 잘 알려져 있고 많은 기업들이 데이터 분석 기술을 활용하고 싶어 한다. 문제는 대부분의 기업이 데이터는 상당량의 데이터를 확보하고 있으나 활용하지 못하고 있다는 점이다.
데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터 정책과 관리 체계부터 제대로 수립하는 것이 중요하다. 이를 시작으로 포괄적이고 전략적인 접근이 이루어져야만 데이터로부터 무궁무진한 효용을 끄집어낼 수 있다.
 
1. 성공적인 데이터 활용을 막는 제약들
방대한 데이터를 확보했더라도 이를 비즈니스 목표와 제대로 부합시키는 것은 어렵다. 고객 만족, 시장 경쟁, 규제 준수와 같은 비즈니스에 직결되는 중요한 문제들이 더 시급하기 때문에 데이터 구축 프로젝트 같은 일들은 자연스럽게 우선순위가 낮아진다.
이 때문에 데이터 정책이나 관리 체계 수립 등의 문제는 주요 이니셔티브에 밀리고, 데이터 분석가들은 데이터를 보고 활용해야 하는 의사결정자들과 조직적으로 멀어진다. 데이터는 부서별로 모두 분리되어 있고, 통합적으로 관리되지 않아 액셔너블한 인사이트를 찾는 것은 거의 불가능하다. 
 
2. 비즈니스 성과를 높이는 4가지 데이터 역량
앞서 말한 '중요해보이는' 문제들이 데이터 기술 도입보다 더 시급하게 느껴질 수 있으나 데이터를 제대로 활용하는 것은 결국 비즈니스 성과는 물론 '중요해 보이는' 문제들까지 더 효과적으로 풀어내도록 한다.
2-1. 고객을 더 잘 이해하기
B2B, B2C 두 영역 모두에서 고객은 점점 더 개인화된 경험을 원하고 있다. 데이터를 활용하는 것은 고객을 더 잘 이해하고 세분화된 전략을 세울 수 있도록 한다.
- 고객의 감성을 이해하고 인사이트를 얻어라
고객의 감성은 수많은 요인에 의해 결정된다. 제품 후기나 설문조사는 매우 표면적인 작은 요인에 불과하다. 데이터 분석은 고객이 신경쓰는 '진짜 요인'을 발굴하게 해 준다.
- 디테일한 고객 프로필 구축을 통해 수요를 예측하라
데이터 기반 고객 프로필은 기업으로 하여금 고객이 관심을 갖고 있는 제품과 서비스를 투명하게 보여주고, 그들에게 도달하기 위한 올바른 마케팅 전략을 제시하도록 한다. 그러니 고객을 잘 분류하고, 그들의 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 데이터를 활용하라.
- 일관된 옴니채널 경험을 제공하라
기업이 데이터 기반으로 고객 경험을 설계하기 시작하면 고객이 웹사이트에 방문하든, 고객 서비스 채널로 소통하든, 직접 영업팀과 대면하든 언제나 그들의 니즈에 맞는 가장 정확하고 최신화된 경험을 제공하게 된다. 여기서 통합 데이터 관리가 강력한 힘을 발휘하는데, 고객과의 최전선에 있는 영업 부서나 상담팀이 고객에 대한 정확한 정보를 데이터 도구를 통해 볼 수 있도록 하라.
 
2-2. 직원들의 니즈를 효율적으로 체크하기
고객과 마찬가지로 직원들도 그들이 속한 기업에 대해 개인화된 경험을 필요로 한다. 기업은 보통 직원들의 요구사항을 확인하기 위해 설문조사 같은 방법을 사용하는데, 이는 직원 개개인에 적용하기에 쓸모가 없다. 예를 들어, 개인의 건강 관련 데이터를 안전한 방식으로 상시 측정 및 수집할 수 있다면 이를 통해 개인화된 복지를 제공할 수 있을 것이다.
이처럼 데이터를 통합하고 더 나은 분석 기법을 활용한다면 임직원 관련 공통의 문제를 해결하는 데에 도움을 줄 것이다.
- 퇴사 사유를 객관적으로 분석하고 관리하라
임직원을 신입 사원부터 고성과 인력까지 여러 유형으로 분류하고 각 특성을 분석한다면 각 유형의 직원들이 왜 근속하고, 왜 떠나는지 이해할 수 있다.
- 조직별 특성을 파악하고 다양성을 높여라
단순 인구통계를 넘어 지역, 부서별 승진 속도 등 통합적인 분석을 수행한다면 차별화된 인사정책을 피하고 좀 더 포용력 있는 조직을 만들어갈 수 있다.
- 데이터로 직원의 성과를 높여라
분산된 데이터를 모아 성과 KPI를 한 곳에서 관리하여 직원들의 역량 강화를 위한 프로그램을 통합적으로 설계하라
- 온보딩 효율을 체크하라
신규 직원이 생산성을 갖추는 데에 얼마나 걸리는지, 어떤 요인이 그들로 하여금 성과를 만들어내는지 각 부서와 매니저 역량 별로 추적할 수 있다.
 
2-3. 성공적이고 지속가능한 성장 전략 세우기
성숙한 데이터 역량을 갖춘 61%의 기업은 시장에 성공적으로 진입한다. 그 성공에는 데이터 R&D에 대한 투자, 가장 생존가능성이 높은 전략에 대한 몰입이 있었다.
- 고객 생애주기를 고려해 성장 전략 수립하라
고객 활성화 단계와 생애주기에 따라 그들이 언제, 어떻게 매출에 영향을 미칠지 예측하고 새로운 기회를 창출하라.
- 우선순위에 따라 기회를 시스템적으로 관리하라
각각의 성장 기회에 대한 비용 효용 분석을 통해 언제, 어떤 것에 가장 먼저 집중할지 판단하라.
- 모든 유입 채널의 고객 경험을 최적화하라
새로운 제품, 시장, 고객 유형에 따라 가장 최적화된 ROI(투자대비수익)을 만들어내라.
- 쉽게 피드백을 남기고 추적하라
모든 유형의 피드백을 쉽게 수집하고, 중앙 관리하여 언제든지 그것에 진입, 측정하고 이를 통해 필요에 따라 새로운 전략을 수립하라.
2-4. 민첩성 기르기
변화에 대응하는 것은 지속적인 도전이다. 때문에 언제나 민첩한 혁신을 추구해야 하며 이를 통해 더 뛰어난 성과를 내고 혼란을 피할 수 있다. 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 민첩함의 핵심이다.
- 데이터로 기초 의사결정을 내려라
KPI, OKR 등 주요 비즈니스 매트릭들은 모두 의사결정을 위한 목표지향적인 가이드를 제공한다. 기업이 속한 산업과 비즈니스를 제대로 모니터 하기 위해 신뢰할 수 있는 올바른 데이터를 추출, 분석하고 변화와 트랜드를 상시 투명하게 바라봐야 한다.
- 전략적 내부 파트너십을 구축하라
애자일 조직에서 HR, 재무 등 각 부서는 기업의 주요 전략 파트너다. 기업의 전략은 데이터로부터 나오는데, 비즈니스 리더는 전반의 예측, 분석을 위해 재무 상황에 의존하며 HR 부서는 임직원의 성과나 복지를 포함해 점점 늘어나는 이슈에 대응해야 한다. 따라서 통합 데이터로 각 조직이 같은 지향점을 바라보고 함께 연계될 수 있도록 하라.
- 임직원의 문제해결 역량을 강화하라
각 단계의 임직원들은 매일 새로운 문제를 맞이한다. 포괄적인 데이터 접근 권한을 제공하여 그들이 문제 원인을 찾고, 신속하게 대응할 수 있도록 하라.
 
3. 데이터 분석 역량을 향상시키는 방법 (솔루션 홍보)
데이터를 효율적으로 활용하는 문제는 단순히 더 많은 양의 데이터를 수집하거나 데이터 분석가를 채용하는 것으로 쉽게 해결되지 않는다. 명확하게 구축된 가이드라인이 없다면 날 것의 데이터와 그것을 분석하는 분석가들은 어떤 역할도 해내기 어렵다. 따라서 데이터 정책과 관리 체계를 명확히 세우고 조직 전반에 걸쳐 데이터 문화가 자리 잡도록 만드는 것, 그리고 임직원의 데이터 활용 역량을 높이는 것이 중요하다.
우리는 비즈니스 인텔리전스 로드맵을 구축하고, 표준화된 리포트를 제공하고, 지속가능한 가치실현을 돕는 프레임워크를 설계하여 기업의 분석 역량을 높이는 데에 기여하고 있다.

더 나은 비즈니스 전략을 위한 데이터 활용 방법 4가지

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