기고 | 애널리틱스 ROI를 확보하는 방법

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애널리틱스 역량 확보를 위해 투자하는 기업은 많지만, 이들 중 실적과 관련해 긍정적인 효과를 거둔 곳은 많지 않다. 다행스럽게도 올바른 애널리틱스 구현을 위해 입증된 전략이 존재한다. 애널리틱스 구현에 있어 투자대비 수익률 확보에 장애가 되는 5가지 문제와 그 해결 방법을 정리했다.

문제 #1: 기업 지원의 부재와 전략적 애널리틱스의 부족
해결책: 전사적 애널리틱스 적용을 위해 기업의 지원을 확보하라

기업활동은 복합적으로 이루어진다. 하지만 애널리틱스 자원은 기업의 특정 문제점을 해결하기 위해 사용된다. 물론 이러한 전략이 단일 팀에게 있어서는 해결책이 될 수도 있겠지만 기업의 최적이익 달성에는 장애물이 될 수도 있다.

애널리틱스 솔루션이 가진 장점을 모조리 이끌어 내고자 하는 기업이라면 전사적 애널리틱스 솔루션에 대한 기업 내의 지원을 얻어내야 한다. 왜냐하면 이를 통해 기업은 동일한 관점, 목표, 정보를 공유할 수 있게 되기 때문이다.

하지만 이러한 지원을 얻는 것이 기업에 있어서 쉽지 않을 수 있다. 엑센추어 조사에 따르면 여전히 의사결정권자들은 사실보다는 직관과 경험에 의해 사업관련 의사결정을 내리는 경우가 많다. 물론 직관은 기업 의사결정에 있어서 유효한 부분이 있기는 하나, 사실과 데이터 분석 결과(data insights)도 외면 받지 않고 기업 발전에 필요한 자산으로 간주할 수 있도록 해야 한다. 의사결정 과정에 있어서 본능(instinct)와 데이터 분석 결과(data insights) 모두를 적절히 고려할 수 있어야 한다.

CEO, CIO, CDO(Chief Data Officer)를 막론하고, 일단 애널리틱스 구현에 대한 지지가 확보되면 전사적 접근 방식을 기업에 맞게 적절히 구현하는 것이 중요해진다. 이러한 통합과정이 없는 경우, 노동력이나 비용의 중복투자나 전사자원의 효율적 활용을 저해하는 사업계획 등 이전과 같은 비효율이 지속적으로 나타날 수 있다.

따라서 이를 방지하기 위해서는 리더십을 통해 이러한 새로운 애널리틱스 접근법에 대한 전면적인 지원을 해야 하며 절차 및 수단을 표준화 할 수 있는 사업전략을 적용하며, 조직규모가 큰 팀간의 정보교류를 도모해야 한다.

문제 2: 계량화 실패
문제 해결책: 중요한 것이 무엇인지 측정하라

성과측정(performance measurement)에 있어서 대다수의 기업에서는 일관성이 결여된 너무 많은 애널리틱스 프로젝트 항목에 대해 측정을 시도함으로써 혼란과 고통을 겪는다. 예를 들어, 한 소비재 회사가 각 브랜드로부터 얻어낸 매출에 대해 산정할 때 브랜드마다 겹치는 부분이 있을 수 있는데, 각 관계자가 특정 브랜드에 대한 각자의 해석을 내놓을 것이며 결과적으로 일관성이 결여된 KPI 매출액이 산출 되기 쉽다.

측정의 단순화를 위해서 기업들은 전략을 설정하고 신뢰할 수 있으면서도 지속적으로 측정되고 정확하며 시의 적절한 KPI를 검토해야 한다. 예를 들어 마케팅 KPI는 판매고(sales revenue)이나, 고객으로 이어지는 비율(lead-to-customer ratio), 그리고 랜딩 페이지 전환율(landing page conversion rates)일 수도 있다.

특정 KPI를 측정하는 것에 대해서는 모든 산업분야에 있어서 다음의 질문들에 우선순위가 주어져야 한다. 즉, 기업에게 가장 중요한 것은 무엇인지, 이러한 KPI를 달성 함으로서 얻을 수 있는 것들 것 무엇인지, 이것이 가져다 주는 영향은 어떤 것인지에 대한 것들이 바로 그것이다.

KPI를 올바로 수립하는 것은 중요하다. 왜냐하면 이를 통해 신속하고 질 높은 의사결정이 가능하기 때문이다. 일단 KPI가 확정되면 이러한 KPI와 조직 내에서 이를 달성하여 성과를 창출하고자 하는 직원들간의 긴밀한 소통이 있어야 비로소 항상 동일한 업무목표에 대한 인식이 있고 이것이 달성될 것이라는 점을 확신할 수 있다.

문제 #3 : 기존의 데이터 솔루션에만 애널리틱스의 적용을 제한하는 것
해결책 : 새로운 데이터 소스를 활용하라

기업은 ‘일단 시행한 것에 대해 옳다고 믿는(tried and true)’ 경향이 많다. 이를 통해 신뢰성 있는 분석 데이터 소스를 얻을 수 있기 때문이다.

그러나 기업들은 기존의 구조화된 데이터 타입에만 집중하는 것을 넘어서 구조화되지 않았거나 구조화가 진행중인(semi-structured) 소셜미디어, 음성, 웹, 지역관련(geospatial) 데이터, 지리위치적(geo-location) 데이터, 시각 데이터, 행동 데이터 등과 같은 새로운 데이터 소스를 이용을 통해 새로운 기회를 창출할 수 있어야 한다.


기업의 외부적 관점에서 데이터를 조망하거나 제3자의 외부적 데이터나 공공 데이터를 통해서도 추가적인 통찰력을 얻을 수도 있다.

다양한 산업분야에서 이러한 접근 방식을 통해 이익을 얻는 경우가 늘어나고 있다. 예를 들어, 종자 공급업체(seed suppliers)는 새로이 위성데이터를 이용해 토양온도가 종자의 재배에 미치는 영향에 대한 정보를 얻고 있다.

이러한 분야에서의 데이터의 성장세와 다양성이 기업에 미치는 영향은 상당하다. 사실 최근 연구에 따르면 39%만의 기업에서 자신들이 생성하는 데이터가 기업 전략과 관계가 있다고 말했고 50%의 기업들만이 자신들의 데이터가 일관성 있고, 정확하며, 규격화되어 있으며 온전하다고 말했다.

확장 데이터 세트의 관리를 위해서 기업들은 의사결정 업무에 관련성이 있는 데이터에 대해서만 분석해야 한다. 이는 리버스 엔지니어링의 도움을 받아 이뤄진다. 의도된 결과값을 우선 알고 결과값과 연관성이 있는 통찰을 발견하는데 필요한 데이터 세트를 백트래킹함으로써 찾아낼 수 있게 된다.

데이터 발견 기술(data discovery technologies)는 역시 선택적으로 사용될 수 있는데 왜냐하면 이를 통해 힘을 크게 들이지 않고도 데이터 실험을 할 수 있기 때문이다. 이러한 두 가지 접근법을 통해 기업들은 엄청난 데이터에서 필요한 부분들을 확인하여 중요성을 갖는 데이터를 발견하고 이를 기업에 적용할 수 있게 된다.

문제 #4 : 애널리틱스의 후행적 사용
해결책 : 진보된 애널리틱스 기술을 선행적으로 사용해야 한다

기업들은 상황이 종료되고 나서 이를 뒤돌아 보는 경향을 갖고 있었다. 이전의 데이터를 분석하며 이것이 사업활동에 중요성이 크다고 여겼다. 하지만 수년간 이러한 경향에 변화가 나타났다. 이제 기업들은 주안점을 바꾸어 자신의 사업목표가 무엇이고 현재시점의 성취도가 어느 정도인지를 파악하고자 한다. 이는 진보된 애널리틱스 기술의 사용을 통해 가능해졌다.

이제 기업들은 자신들의 기능적 애널리틱스 접근법을 향상시켜 이를 훌륭한 통찰력과 통합시킬 기회를 갖게 되었다. 왜 그럴까? 오늘날의 애널리틱스 기술, 재능, 문화는 이러한 노력을 통해 서로 통합될 수 있기 때문이다.

하지만 진보된 애널리틱스를 추구하는 것과 이것이 가져다 주는 통찰력은 기업에 있어서 가장 기본적인 단계라는 점을 잊지 않는 것도 중요하다. 행동으로 옮기기 전 통찰력을 확보하는 것이야 말로 기업이 애널리틱스를 통해 이익을 얻는 방법이라 할 수 있겠다. 이를 통해 기업 경쟁력의 향상을 도모하고 애널리틱스 관련 투자대비 이익률도 달성될 수 있다.

문제 #5 : 애널리틱스 전문가의 부족
해결책 : 제대로 된 애널리틱스 전문가를 확보하라

오늘날 많은 기업에서 통계, 양적 분석, 정보 모델링 기술 등 애널리틱스 전문가들을 확보하고자 노력을 기울이고 있다. 이를 통해 사업 관련 결정에 도움을 받을 수 있기 때문이다. 이상적인 애널리틱스 전문가는 기업이 속한 산업 전반과 업무윤리의식도 가지고 있어 현재 기업조직과 문화에 잘 융화될 수 있다.

애널리틱스 전문가를 확보하기 위해 생각해볼 수 있는 대체적 접근법은 다음과 같다. *내부적 훈련과정을 통해 애널리틱스 전문가를 양성하라. *데이터 과학자와 능력이 적은 후보자를 찾아라. *대학과 연계해 인력풀을 확보하라. *애널리틱스 관련 서비스(Analytics as a Service)와 같은 프로바이더 솔루션을 찾아보아라.

효과적으로 애널리틱스 관련 투자대비 이익율을 확보하기 위해 처음부터 ‘애널리틱스 위주(design for analytics)’의 접근법을 사용하는 것은 구현에 있어서의 문제점이 나타날 확률을 줄여주고 기업을 성공으로 이끌어준다.

‘애널리틱스 위주’의 접근법은 탑다운 방식의 변화이며 혁신은 기업 하부에서부터 나타나게 된다. 기업의 리더들은 전사적 접근에 대해서 합의가 있어야 하며 이러한 사명을 이루어 나가는 과정을 통해 부서간 업무의 단절을 막고 빅 데이터가 갖는 진정한 잠재력을 실현시키며 투자대비 이익율도 확보할 수 있게 된다.

* Sajid Usman는 액센추어 애널리틱스 글로벌 테크놀로지 매니징 디렉터다. ciokr@idg.co.kr