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CIO가 데이터 전문가를 외부에서 찾아야 하는 이유

2014.04.02 Madeline Weiss, June Drewry  |  CIO
우리는 모두 IT비용을 절감하고 내부 IT인력들이 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 IT인프라와 유지보수를 담당할 외부 서비스 공급자를 사용하는 전통적인 아웃소싱 모델에 익숙하다. 그런데 비슷한 무언가가 데이터 분석에서도 일어나고 있다. 기업들이 외부 업체를 이용해 내부 분석 역량을 보완하기 시작한 것이다.

최근 SIM's APC(Society for Information Management's Advanced Practices Council)의 회의에서 참석한 연구원 게이브 피콜리(파비아대학교)와 페데리코 피그니(GEM(Grenoble Ecole de Management))는 새로운 유형의 데이터 분석 서비스를 제공하는 신생벤처인 베르시움(Versium)을 예를 들어 설명했다. 베르시움은 기업이 소유한 데이터와 베르시움이 취합한 고객 데이터를 조합해 고객을 더 잘 이해하고 찾아내 유지하도록 예측 분석에 적용할 수 있다.

베르시움의 데이터 웨어하우스는 구매 의향, 소셜 미디어 활동, 인구 통계, 교육 수준, 가족 상황, 재무 등급, 새로운 구매를 일으킬 수 있는 생활 변화 등 소비자에 대해 3,000억 개 이상의 온오프라인으로 관찰 결과물을 가지고 있다. 이러한 특성은 예측 점수와 소비자 정보를 생산하는 기업의 데이터와 결합된다.

예측 점수에는 사기 점수(우리한테 사기 치려고 할까?), 이탈 점수(최소할 가능성이 높은 사람은 누구?), 소셜 영향력 점수(동료의 구매 행동에 영향을 미치는가?), 재산 점수(고객의 예측 구매력은 얼마인가?), 구매자 점수(누가 할인 고객이며, 누가 제값 주고 사는 고객인가?), 추천 점수(어떤 의견이 어떤 고객들에게 전달돼야 하나?) 등이 포함돼 있다.

이 회의에서 MIT의 정보시스템연구소에서 비즈니스 인텔리전스 전문가로 일하는 바바라 윅섬은 기업이 외부 전문가로부터 수집하는 다른 데이터와 분석에 대한 다른 사례를 들었다. 그녀는 내부 분석 인력과 외부 서비스의 데이터웨어하우스를 보안했던 렌터카 회사인 헤르츠의 예를 들어 설명했다.

헤르츠는 비 헤르츠 데이터의 선택과 공급뿐 아니라 데이터 정제와 모델링 처리, 데이터 호스팅과 관리, 데이터로부터 통찰력 가져오기까지 아웃소싱하고 있다. 아웃소싱하는 분야들로 헤르츠는 고객들이 자신들의 휴대전화에 임시로 빌린 차량을 업그레이드하거나 전환할 수 있도록 했다.

헤르츠는 기업이 신속하게 고객의 문제를 찾아내 해결할 수 있도록 웹 설문조사, 이메일, 문자 메시지에서 수천 개의 의견들을 취합하고 이를 ‘고객의 소리’ 분석 시스템을 위해 자체 개발한 솔루션에 IBM과 마인드셰어테크놀로지(Mindshare Technologies)의 소프트웨어를 보안해 사용하고 있다.

언어 규칙을 사용하는 이 시스템은 차량 청결, 직원의 친절, 위치 관리자가 수동으로 태그를 달아 추가해야 하는 기계적인 문제 같은 태그 설명과 의견들을 자동으로 분류해 준다. 또한 시스템은 관리자로부터 콜백을 요청하거나 헤르츠의 고객 충성도 프로그램을 언급하는 고객들을 먼저 처리해 준다.

분석 아웃소싱은 새로운 서비스 제공의 속도를 높이고 고도화된 기술 접근을 제공하며 내부에서 보관하고 획득하기 극히 어려운 데이터 과학 인력에게 접근성을 제공할 수 있다. 분석 아웃소싱은 회사가 미래의 데이터 분석 전략을 발굴하는 동안 단기적인 해결책이 될 수 있다. 그러나 경쟁력 있는 정보와 실행을 보호하는 계약 조건이 필요하다는 점에 주의하기 바란다.

고객 참여를 강화하기 위해 외부 업체를 사용하고 있나? 장단기 데이터 분석 전략을 세우고 있나? 아마 당신의 경쟁사들도 그렇게 하고 있을 것이다.

*Madeline Weiss는 SIM's APC의 이사며 June Drewry는 처브(Chubb)의 전직 CIO로 APC에 고문이다. ciokr@idg.co.kr
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