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How To / 빅데이터 | 애널리틱스

기고 | 애널리틱스 ROI를 확보하는 방법

2013.10.18 Sajid Usman  |  Network World

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.

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