2014.01.22

예측 분석 '느낌 아는' 마케팅과 영업

Nadia Cameron | CMO
마케팅과 영업부서가 분석 기술 도입해 활용하고 있다. 앞으로 기업 전체로 예측 분석이 확산되기 위해서는 기업 문화가 바뀌어야 한다는 연구 결과가 발표됐다.



예측 분석 활용을 극대화하자 하는 기업이라면 신뢰를 쌓는 데는 시간이 걸리며, 성공을 위해서는 데이터 주도적인 경영을 위해서는 기업 전체가 바뀌어야 한다는 주장이 제기됐다.

TWDI의 고급 분석(advanced analytics) 책임 연구원 펀 하퍼는 예측 분석의 사용과 장점에 대한 새로운 연구 결과를 바탕으로 조언을 전했다. ‘비즈니스 어드밴티지를 위한 예측 분석(Predictive Analytics for Business Advantage)’이라는 보고서에서 TWDI는 지금까지 예측 분석이 어떻게 사용됐으며 어떤 기술 투자가 필요하고 지금부터 2016년까지 예측 분석을 주도해 나갈 주역은 누구인지에 대해 심층적으로 다뤘다.

이 연구는 예측 분석이 비즈니스 인텔리전스(BI)의 뒤를 이을 수단으로서 자연스레 자리를 굳혀가고 있다고 주장했다. 예측 분석은 저렴하면서도 빨라진 컴퓨팅 파워, 선제적 고객 가치에 대한 이해, 경제적 요인 고려, 빅 데이터, 그리고 사용의 용이성 덕분에 새롭게 영역을 확장하고 있다.

하퍼는 온라인 회의 중에 “예측 분석의 매력을 알아보는 이들이 늘어나면서 예측 분석의 장점에 대한 이야기도 많이 나오고 있다”고 밝혔다. 그러나 예측 분석의 도입을 늘이려면 우선 시장 동향과 고객의 행동을 이해해야 하고 그 다음에는 고객에 대한 이해와 그들의 행동을 예측할 수 있어야 한다.

조사에 참여한 응답자들은 비즈니스 프로세스 역시 예측 분석 도입에 대한 이유로 꼽았다. TDWI에 따르면, 다수의 기업들이 예측 분석을 이용해 경영 성과, 전략적 의사결정, 그리고 경영 효율 등을 개선하려 하고 있다.


예측 분석에 가장 적극적인 ‘마케팅과 영업’
사용자 집단에서 예측 분석 도입의 1등 공신은 마케팅과 영업이라 할 수 있다. 예측 분석은 다이렉트 마케팅, 교차 판매(cross-sell), 상향 판매(up-sell), 고객 유지 분석(retention analysis) 등에 쓰이기 때문이다. 조사에 참여한 사람 중 72%가 앞으로 3년 이내에 고객 유지 분석에 예측 분석을 사용하게 될 것이라 답하기도 했다.

현재 대부분의 작업은 정형 데이터에서 이루어지지만, TWDI는 텍스트 데이터와 같이 비정형 데이터 역시 몇 년 내에 그 중요성이 커질 것이라 보고 있다.

그러나 이런 기대감에도 예측 분석의 역할, 시간 프레임, 필요한 기술이나 어디서부터 시작해야 할 지 등에 대해서는 정보나 기술 간극이 존재한다.




2014.01.22

예측 분석 '느낌 아는' 마케팅과 영업

Nadia Cameron | CMO
마케팅과 영업부서가 분석 기술 도입해 활용하고 있다. 앞으로 기업 전체로 예측 분석이 확산되기 위해서는 기업 문화가 바뀌어야 한다는 연구 결과가 발표됐다.



예측 분석 활용을 극대화하자 하는 기업이라면 신뢰를 쌓는 데는 시간이 걸리며, 성공을 위해서는 데이터 주도적인 경영을 위해서는 기업 전체가 바뀌어야 한다는 주장이 제기됐다.

TWDI의 고급 분석(advanced analytics) 책임 연구원 펀 하퍼는 예측 분석의 사용과 장점에 대한 새로운 연구 결과를 바탕으로 조언을 전했다. ‘비즈니스 어드밴티지를 위한 예측 분석(Predictive Analytics for Business Advantage)’이라는 보고서에서 TWDI는 지금까지 예측 분석이 어떻게 사용됐으며 어떤 기술 투자가 필요하고 지금부터 2016년까지 예측 분석을 주도해 나갈 주역은 누구인지에 대해 심층적으로 다뤘다.

이 연구는 예측 분석이 비즈니스 인텔리전스(BI)의 뒤를 이을 수단으로서 자연스레 자리를 굳혀가고 있다고 주장했다. 예측 분석은 저렴하면서도 빨라진 컴퓨팅 파워, 선제적 고객 가치에 대한 이해, 경제적 요인 고려, 빅 데이터, 그리고 사용의 용이성 덕분에 새롭게 영역을 확장하고 있다.

하퍼는 온라인 회의 중에 “예측 분석의 매력을 알아보는 이들이 늘어나면서 예측 분석의 장점에 대한 이야기도 많이 나오고 있다”고 밝혔다. 그러나 예측 분석의 도입을 늘이려면 우선 시장 동향과 고객의 행동을 이해해야 하고 그 다음에는 고객에 대한 이해와 그들의 행동을 예측할 수 있어야 한다.

조사에 참여한 응답자들은 비즈니스 프로세스 역시 예측 분석 도입에 대한 이유로 꼽았다. TDWI에 따르면, 다수의 기업들이 예측 분석을 이용해 경영 성과, 전략적 의사결정, 그리고 경영 효율 등을 개선하려 하고 있다.


예측 분석에 가장 적극적인 ‘마케팅과 영업’
사용자 집단에서 예측 분석 도입의 1등 공신은 마케팅과 영업이라 할 수 있다. 예측 분석은 다이렉트 마케팅, 교차 판매(cross-sell), 상향 판매(up-sell), 고객 유지 분석(retention analysis) 등에 쓰이기 때문이다. 조사에 참여한 사람 중 72%가 앞으로 3년 이내에 고객 유지 분석에 예측 분석을 사용하게 될 것이라 답하기도 했다.

현재 대부분의 작업은 정형 데이터에서 이루어지지만, TWDI는 텍스트 데이터와 같이 비정형 데이터 역시 몇 년 내에 그 중요성이 커질 것이라 보고 있다.

그러나 이런 기대감에도 예측 분석의 역할, 시간 프레임, 필요한 기술이나 어디서부터 시작해야 할 지 등에 대해서는 정보나 기술 간극이 존재한다.


X