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'M&A로 커진 몸집 감당 불가'··· 美 과학연구 장비 대기업의 CRM DX 사례

2022.08.17 Thor Olavsrud  |  CIO
글로벌 과학연구 장비 및 소프트웨어 솔루션 업체 써모 피셔 사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)이 고객 경험을 혁신하고자 머신러닝과 로봇 프로세스 자동화(RPA) 기술 도입에 본격적으로 나섰다. 회사의 빠른 성장으로 하루가 다르게 쌓이는 업무량과 시장의 기대에 대응하기 위함이다. 
 
ⓒDepositphotos

2006년 써모 일렉트론(Thermo Electron)과 피셔 사이언티픽(Fisher Scientific)이 합병하면서 설립된 회사 써모 피셔 사이언티픽(Thermo Fisher Scientific)은 전 세계적으로 13만 명 이상의 직원을 보유한 세계 최대 규모의 과학 기기, 시약 및 소모품, 소프트웨어 서비스 공급 업체다. 이후 여러 회사를 인수하며 몸집을 불려왔다. 인수한 기업 중에는 2013년 라이프 테크놀로지스(Life Technologies), 2015년 알파 에이사(Alfa Aesar), 2016년 아피메트릭스(Afftmetrix) 및 에프이아이(FEI), 2018년 BD 어드밴스드 바이오프로세싱(BD Advanced Bioprocessing) 등이 있다.

급속도로 성장한 회사는 최근까지도 단편적인 수동 프로세스와 분산된 데이터 소스 및 시스템에 의존했다. 그러나 주문, 판매 및 고객 서비스 전체에 걸쳐 처리건수가 연간 1,000만개를 넘기자 회사는 낡은 업무 시스템이 고객의 수요를 맞추고 고객이 원하는 경험을 구현하도록 확장될 수 없다는 점을 깨달았다.

써모 피셔의 IT 부사장 존 스티븐스는 “회사는 인수한 업체의 제품이나 서비스를 상용화하고자 노력한다. 그러기 위해 인수된 회사의 비즈니스 모델이나 업무 체계를 최대한 유지한다”라며 “하지만 이 때문에 업체의 백오피스 업무 체계가 본 회사 전체의 생태계에 통합되지 못하는 때가 종종 있다. IT 팀의 업무는 이래서 어렵다. ERP, CRM, 미들웨어 등 상이한 여러 시스템을 유지하면서도 고객에게는 이런 복잡성을 숨긴 채 일관된 시장 진입 전략을 제시해야 하기 때문이다”라고 전했다.

이 와중에 기존 고객 관리 시스템이 한계치에 도달했다는 신호가 멈추지 않았다. 예컨대 주문 상태 및 제품 사용 방법에 대한 한 고객의 단순한 질문에 생명 과학 실험실 제품 그룹(Life Sciences Laboratory Products Group)의 고객 관리 담당자가 응답하는 데 무려 10분 이상 걸린 불상사가 일어나기도 했다.

이러한 이유로 회사는 2020년부터 전사적 자동화 및 디지털 전환 프로젝트를 시작했다. 비효율적인 수동 업무 과정을 없애고, 통합 고객 관리 시스템을 구축하는 것이 목적이었다.

AI, RPA, 머신러닝으로 주문 및 고객 응대 자동화
사내에서 노스스타(Northstar) 프로젝트로 불리는 이 통합 프로젝트는 일련의 고객 관리 모듈을 만들고 여기서 나오는 데이터를 총체적으로 관리할 수 있는 중앙 집중식 데이터 레이크를 구축하는 작업이었다. 고객 관리 모듈에는 주문 입력 자동화, 고객 케이스 관리, 통합 검색 및 고객 인사이트 플랫폼 등이 있다.
 
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가령 노스스타 프로젝트의 주문 입력 자동화 모듈은 AI 및 RPA를 활용해 데이터 인식 및 검증, 오류 감소 및 생산 주기 단축 작업을 최적화한다. 스티븐스는 이 모듈이 아직 개발 중이라며, 위 기능 외에도 추가적인 기능을 최종 버전에 추가하려는 목표를 가지고 있다고 덧붙였다. 그에 따르면 개발팀은 OCR 기술로 팩스 및 이메일 주문을 자동으로 수집해 시스템에 업로드하는 동시에, 특이사항이 있는 주문도 새 고객 케이스 관리 포탈로 자동으로 전송하는 기능을 개발 중이다.

노스스타의 고객 케이스 관리 모듈은 머신러닝으로 고객 이메일과 관련된 작업들을 자동화하는 지능형 비즈니스 프로세스 관리 플랫폼이다. 이 모듈은 이메일 주소나 사전에 지정된 텍스트를 기준으로 각 담당 팀에 고객의 이메일을 자동으로 전달한다. 또한 고객 관리 부서는 이 모듈로 총체적인 이메일 내역과 연관된 이메일을 확인할 수 있으며, 동일한 화면 내에서 관련된 정보를 검색하는 편리 기능도 있다고 스티븐스는 덧붙였다.

특히 노스스타의 스마트 검색 플랫폼은 직관적인 인터페이스로 설계돼 직원들이 회사의 데이터 레이크에서 고객 주문, 제품 사용법 및 가격, 고객별 견적, 배송 추적 정보, 송장 등의 수많은 정보를 손쉽게 조회할 수 있다고 그는 설명했다.

마지막으로 스티븐스의 개발팀은 고객 인사이트 플랫폼을 완전히 재설계했다고 전했다. 자바스크립트 프레임워크와 파워BI(Power BI)를 활용해 종합적 고객 경험 인사이트를 실시간으로 제공하는 플랫폼을 개발해냈다는 설명이다. 이 밖에도 개발팀은 AWS, 데이터브릭스 및 파워BI로 중앙 집중식 데이터 레이크를 구축했다.

변화를 설득한다는 것 
스티븐스는 노스스타 프로젝트가 회사의 디지털 전환을 의미한다며, 이 프로젝트를 계기로 그의 팀이 새로운 접근 방식과 솔루션을 갖추게 됐다고 전했다.

그는 “이 프로젝트에 필요한 역량을 충분히 갖추지 못한 상태였다”라며 “5년 전만 해도 대다수 IT 전문가는 단일 솔루션에 투자하라는 조언을 했을 것이다. 이 조언을 따랐다면 모든 것을 단일 ERP와 주문 편성 시스템에 통합하는 데 수많은 비용과 시간을 들였을 듯하다”라고 말했다.

프로젝트를 구체화하고자 그의 팀은 다른 대기업의 대규모 자동화 적용 사례를 모색했다. 스티븐스는 기업용 서비스 업체 젠팩트를 협력 업체로 선택했고 결과적으로 큰 도움이 됐다고 전했다. 프로세스 맵을 구상하는 큰 작업부터 인터페이스의 버튼 하나를 디자인하는 사소한 작업까지 업체가 모두 관여했다고 그는 덧붙였다.

스티븐스는 “젠팩트와 협력해 여러 복잡한 문제를 해결했으며, 특히 고객 관리팀이 고객관리를 간소화하는 법을 제대로 배울 수 있었다”라고 말했다.

더불어 그는 프로젝트 성공의 또 다른 핵심 요인으로 팀의 설득력을 꼽았다. 회사의 임원진뿐만 아니라 직원 전체가 디지털 전환 프로젝트에 동참하도록 설득해야 했기 때문이다.
 
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스티븐스는 “이 프로젝트가 가져다줄 장점으로 혁신성 외에도 디지털 업무 능률성을 강조했다”라며 동료들에게 “언제까지 수많은 스프레드시트를 해독하고자 9개의 화면을 눈이 빠지게 오가며 현재 고객 관리 시스템의 비효율성을 감내할 셈인가?”라고 말하며 그들을 자극했다고 전했다.

또한 스티븐스는 IT 팀이 자동화에 대한 얘기를 꺼내기만 해도 사람들이 구조 조정을 생각한다는 점을 알고 있었다고 말했다. 따라서 그는 커뮤니케이션 및 인사팀과 협력해 이 프로젝트의 목적이 직원들 사이에서 왜곡되지 않도록 변화 관리에도 각별히 신경 썼다고 설명했다. 

결과적으로 2021년 말부터 새 시스템을 완성해 도입한 이래로 평균 통화 보류 시간은 27% 감소했으며, 주문 처리 속도가 증가했고 현금 흐름도 더 매끄러워졌다고 스티븐스는 전했다.

그는 “영업 팀이 영업에만 집중할 수 있는 시간이 더 많아졌다. 예전처럼 고객 문의에 따라 제품의 행방을 수색하는 데만 일주일에 3시간이 넘는 시간을 낭비할 필요가 없어졌다”라며 “이 프로젝트의 성공으로 상이한 데이터를 모두 담은 자체 데이터 레이크를 가지게 됐다. 이제 한 화면에 모든 데이터가 표시되며 로우코드 및 노코드 설계로 모두가 손쉽게 원하는 데이터에 접근할 수 있다. 현재 내부 영업팀과 판매팀에게도 이 시스템을 배포하고 있다. 자체 운영이 가능하도록 말이다”라고 말했다.

마지막으로 스티븐스는 다른 IT 리더에게 다음과 같은 조언을 전했다. “시대에 뒤처지면 안 된다. 빠르게 효과를 검증할 수 있는 ‘등대 프로젝트(lighthouse project)(편집자 주: 간단하지만 목표가 명확하고 효과를 정확히 검증할 수 있는 단기성 프로젝트)’ 등을 활용해 회사가 새로운 도전에 뛰어들도록 설득해야 한다. 몇 년 전만 해도 써모 피셔 사이언티픽 또한 디지털 전환 같은 위험한 도전은 꿈도 꾸지 못했다. 해봐야 ERP 이전이나 몇몇 시스템을 통합하는 게 전부였을 것이다. 하지만 회사는 결국 해냈다. 오늘날 도전의 장벽을 낮춰주는 수많은 유용한 도구가 눈앞에 놓여 있었기 때문이다. 이를 활용했을 뿐이다.” ciokr@idg.co.kr 
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