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분석과 수익:

조직의 성공 비결
- Tom Davenport: Babson College IT/경영학 석좌교수
- Jeanne Harris: Accenture Institute 하이 퍼포먼스 담당 특별 연구원 겸임 상무
- Angelia Herrin(사회자): Harvard Business Review 연구 및 특별 프로젝트 담당 편집장

 

개요

분석 기술 측면에서 기업들의 성숙도가 점점 높아짐에 따라 한층 강력한 분석 역량(또는 기능)을 개발하고 분석 문화와 프로세스를 통해 분석 컨텍스트(context for analytics)를 구축하는 기업들이 늘어나기에 이르렀다. 기업들이 분석 기술을 바탕으로 경쟁을 벌일 때 비로서 분석은 수익에 긍정적인 영향을 미치게 된다.

하지만, 이 모든 잠재력에도 불구하고 분석은 아직 기업 의사결정의 질에 이렇다 할 영향을 주지 못하고 있는 실정이다. 여기서 우리는 분석 능력, 문화, 프로세스를 활용해 의사결정을 개선할 경우, 무한한 잠재력을 이끌어낼 수 있다는 사실에 주목하자.

 

주요 학습 내용

비즈니스에서 분석이란 단순한 리포팅 그 이상의 가치를 지닌다.

Moneyball and Super Crunchers와 같은 베스트셀러들 덕분에 통계 분석에 대중의 이목이 집중되기 시작했으며, 동시에 인터넷과 네트워크 접속 디바이스의 확산으로 분석할 만한 가치가 있는 새로운 데이터가 넘쳐나게 되었다.

“영화 <졸업>의 더스틴 호프먼이 오늘날 어떤 일에 관심을 가져야 할지 묻는다면 나는 자신 있게 ‘분석’이라고 답할 것이다.”
-Tom Davenport

분석을 단지 과거 실적에 대한 리포팅 작업으로만 여기는 사람은 분석 기술의 적용 범위와 가치를 올바르게 이해하지 못하고 있는 것이다.

분석은 다음과 같이 정의 내릴 수 있다.

기술 분석(Descriptive Analytics). 이는 “무엇(what)”에 해당한다. 기술 분석은 보고서, 쿼리, 드릴 다운, 경고 등을 통해 과거에 무슨 일이 일어났는지 기술한다.

예측/규범 분석(Predictive & Prescriptive Analytics). 이는 데이터를 사용해 “무엇을 해야 할지(so what)” 파악하는 것이다. 예측(forecasting), 예측 모델링, 최적화 등을 포함한 예측 분석 기법은 주로 미래에 초점을 맞추는 경향이 있는데, 조직들은 예측 분석 기법을 사용해 인텔리전스를 강화하고 경쟁력 우위를 확보할 수 있다.

특히 행동경제학, 신경생물학, 인공지능, 그리고 심지어 “대중의 지혜(the wisdom of crowds)” 등의 분야에서 이룩한 놀라운 발전상에 비추어볼 때, 분석의 잠재적 기여도는 엄청나다고 할 수 있다.

기업이 분석적 경쟁력을 확보하기 위해서는 “능력의 제 단계(stages of capability)”를 거쳐 진화할 필요가 있다.

분석 성숙도는 크게 다섯 단계로 구분될 수 있다. 기업이 데이터 분석에 대한 감각을 타고나지 않는 한(Google 경우처럼), 점진적으로 능력 발전 단계를 거치는 것이 일반적이다.

1단계 – 분석적 무능. 경영 간부가 아예 분석에 관한 질문을 하지 않는 경우이다.

2단계– 국지적 분석. 국지적으로(즉, 사일로) 고립되어 분석이 이루어지며, 미래보다는 과거에 주로 초점이 맞추어진다.

3단계– 분석의 열망. 이 단계에 있는 기업은 분석의 가치를 이해하고, 기술 분석에서 예측/규범 분석으로 나아가기 위한 상세한 로드맵을 구축하기 시작한다.

4단계– 분석적 기업. 상당히 농후한 데이터 지향적 특성을 띠는 단계이다. 실제로 분석 기술을 활용하고는 있지만 분석을 경쟁 도구로 삼아야 하는 고위 경연진의 지원과 헌신이 결여되어 있다.

5단계 – 분석적 경쟁자들. 이 “분석 마스터들”은 분석을 주요 경쟁력 차별화 요소로 활용한다. 그리고, 이 같은 분석적 경쟁자들을 통해서 우리는 분석 기술의 활용이 수익 신장으로 직접 이어진다는 사실을 알 수 있다.

“고급 분석 기술에 적극적으로 투자하는 기업은 S&P 500 지수를 평균 64% 능가한다.”
-Tom Davenport


“분석적 경쟁자”로는 다음과 같은 기업이 있다.

다년간 분석 기법을 활용해 온 베테랑 업체: Marriott(수익 관리), Progressive Insurance(리스크 및 가격 결정 모형).

부실 기업을 회생시키기 위한 주요 수단으로 분석 기술을 활용하는 업체: Harrah’s(고객 충성도), Tesco(인터넷 식료 잡화 판매업).

회사 설립 당시부터 분석 기술을 사용해 온 태생적 분석 업체: Capital One(데이터 기반 신용 공여), Netflix(추천 엔진).

기업들이 갖추어야 할 분석 능력 모델을 제시해주는 DELTA 모델

서로 맞물려 있는 여러 분석 능력들을 올바르게 조합해서 사용하는 기업이 성공을 거둘 수 있다. 저자들이 변화를 위한 심벌로 제시하고 있는 DELTA는 다음 머리글자를 딴 것이다.

Data(데이터). 분석을 위한 필수 요소인 데이터는 “청결, 통합, 공유”라는 요건을 충족해야 하고, 웨어하우스에서 액세스가 가능해야 한다. 오늘날의 데이터에는 숫자뿐만 아니라 텍스트와 이미지도 함께 포함되는 것이 일반적인데, 이것들 역시 나름대로의 역할과 용도가 있다. 경쟁력 우위를 확보하기 위해서는 무언가 새롭고 중요한 것을 측정할 수 있는 데이터가 있어야 한다. 일례로 어느 카지노 업체는 직원들이 10분마다 고객에게 미소를 지을 때 베팅 수익이 극대화된다는 계산을 도출한 바 있다.

Enterprise(엔터프라이즈). 특정 팩트를 각양각색으로 해석하는 우를 범하지 않으려면 전사적 시각을 확보하는 것이 매우 중요하다. 이러한 전사적 시각은 효과가 가장 뛰어난 성과 요인을 결정하고, 제품/지역/채널에 걸쳐 투자를 극대화하고, 의사결정을 회사 전략과 조화시키는 데 필수적이다.

Leadership(리더십). 분석에 대한 고위 경영진의 지원과 헌신이 매우 중요하다. 경영진이 (종종 그렇듯이) 헌신적이지 않을 경우, 파일럿 운영, 이점 평가, 여론 등의 수단을 통해 지원을 확보토록 한다.

Targets(타깃). 가격 전략이나 성과 측정과 같은 일부 분석 관련 목표는 대부분의 기업에서 공통적으로 통용되는 반면, 어떤 것은 특정 분야나 기업에만 한정되기도 한다. 예컨대 의료 기관은 약물상호작용을 추적해야 하고, 금융 서비스 업체는 사기 적발에 초점을 맞추고, 온라인 업체는 웹사이트 메트릭스를 집중 연구해야 한다.

Analysts(분석가). 기업 분석가들 대부분(70-80%)은 스프레드시트를 이용해 쿼리를 실행하는 일종의 “아마추어”들이다. 15-20% 가량은 기본 통계 툴을 사용할 수 있고 간단한 모델을 생성할 수 있는 “세미 프로”이며, “프로”(5-10%)는 직접 알고리즘을 작성할 수 있다. 마지막으로 “챔피언”(분석 이니셔티브를 리드하는 1%)은—반드시 “퀀트(계량 분석가)”가 되어야 할 필요는 없지만—올바른 분석적 질문을 제기할 줄 아는 진정한 리더라고 할 수 있다.

바로 이런 능력들이 분석 조직의 토대를 형성한다.

조직이 분석 기술을 이용해 경쟁을 벌이려면 분석 능력 외에도 적절한 컨텍스트(context)가 필요하다.

필수적인 분석 능력을 갖추는 것만으로는 충분하지 않다. 대신 분석으로 승부를 걸려면 문화와 프로세스라는 수단을 통해 분석을 제도화할 필요가 있다.

문화. 분석 문화에서는 “팩트, 증거, 분석”이 의사결정의 중심이 된다. 팩트가 빈약할 경우 분석 문화는 “테스트를 통한 학습(test and learn)”의 정신을 발휘하여 서슴없이 이렇게 요구한다: “데이터는 어디 있습니까?” 그리고, 분석을 통해 경쟁을 벌이는 문화는 단지 분석을 수행하는 데에만 역점을 두지 않는다. 대신, 분석을 마친 후 행동을 취하고 다시 데이터로 돌아와 다음 의사결정에 필요한 정보를 제공하는 데 초점을 맞춘다.

또한 이상적인 수준에 도달한 분석 문화는 경험을 토대로 한 육감과 직관을 통합할 수 있다.

프로세스. “분석적 비즈니스 프로세스”란 분석이 특정 역할을 수행하는 전체(처음부터 끝까지) 프로세스를 의미한다. 일례로 Best Buy의 마케팅 프로세스를 살펴보면, 전략적 고객 세분화와 장바구니 분석으로부터 시작해서 판촉 최적화, 광고 메트릭스, 매장 내 상품 구매 분류 및 배치 분석이 이루어지고, 최종적으로 사후 고객 경험과 충성도에 대한 리서치가 실시된다. 이 모든 것이 다음 마케팅 캠페인을 개선하기 위한 원시 데이터의 역할을 수행하는 것이다.

분석 툴과 데이터 수집 능력이 향상되었음에도 불구하고 의사결정이 개선되지 않는다.

데이터 양이 기하급수적으로 증가하고 분석 기법이 상당히 보급되었지만, 여전히 대대수의 기업 의사결정 프로세스는 이 지식의 본질을 무시하거나 오용하고 있다.

“의사결정이 개선되지 않는다? 그렇다면 IT가 하는 일을 의심해 보아야 한다.”
-Tom Davenport

흔히 보고서나 스코어카드를 목표로 혼동하기 쉽지만, 분석의 진정한 목적은 의사결정의 질을 개선하는 것이다. 아래 슬라이드는 분석적 능력과 분석적 조직 컨텍스트의 목적이 보다 효과적인 의사결정을 도출해내는 데 있다는 것을 보여주고 있다.

“분석 기법은 단지 데이터와 계량적 방법에 그치는 것이 아니라, 의사결정의 개선을 의미하기도 한다.”
-Jeanne Harris

기업들이 다음과 같은 작업을 체계적으로 수행할 때 비로서 의사결정의 개선이 가능해진다.

주요 의사결정 파악
분석 지원이 필요한 의사결정 목록 작성
필요할 경우 개입 시도
학습한 내용을 제도화

의사결정을 개선하기 위해 가장 흔히 사용되는 개입 방식의 분석 외에도, 문화적·조직적 변화, 프로세스와 방법론의 조정, 신규 교육 프로그램 및 커뮤니케이션 등이 개입의 개념에 포함될 수 있다.

우리는 Stanley(툴)의 경우를 통해서 분석 기법에 의한 의사결정의 개선 사례를 접할 수 있다. Stanley는 분석 기술로 의사결정을 개선한 결과 6년만에 매출 총이익을 34%에서 40% 이상으로 끌어올릴 수 있었다.

 

그 밖의 중요 요소

글로벌 데이터. 저자들은 리서치 과정에서 35개국 19개 산업 부문에 걸쳐 총 400여개 기업을 연구 대상으로 삼았다.

불경기 극복. 분석 스킬에 적극적으로 투자하고 분석적 사고방식을 수용하는 기업들은 경기 침체도 더 빠르게 극복하는 것으로 보고되고 있다.

데이터 관련 범죄. Harrah에서 해고당하는 세 가지 방법: “절도, 여성 비하, 또는 통제집단(control group)의 활용 실패.”

 

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