불확실한 시기일수록 데이터 기반 의사결정이 필수인 이유

비즈니스에서 데이터가 갖는 가치는 아무리 높게 평가해도 지나침이 없다. 지금과 같은 불확실성의 시기에는 더욱 그렇다. 한 때 브랜드가 수익성을 높이기 위해 가지고 있으면 좋은 것으로 여겨졌지만, 이제는 데이터를 활용하여 중요한 결정을 내리는 것이 비즈니스를 지속적으로 유지하는 데 반드시 필요한 것으로 널리 인식되고 있다.

새로운 표준 (New Normal) 지금을 불확실한 시기라고 표현하는 것은 상황을 과소평가하는 것이다. IMF에 따르면, 전 세계적으로 코로나 바이러스와 관련한 불확실성의 수준은 2002-3년의 사스(SARS, 중증급성호흡기증후군) 유행 때보다 3배 이상 높고, 에볼라 바이러스 발발 때보다 약 20배 더 높다. 이로 인해 OECD는 글로벌 GDP 성장 추정치를 1.5%로 대폭 낮췄는데, 2019년 2.9%나 2020년에 대한 이전 추정치 3%의 절반에 해당하는 수치다. 코로나19는 또한 글로벌 생산 및 공급망에도 영향을 미치고 있다. 세계무역기구(WTO)는 2020년의  글로벌 무역 거래량이 2019년 대비 13에서 32%까지 감소할 수 있다고 예측했다. 당연히 소비자 신뢰도 타격을 받았다. 맥킨지(McKinsey)는 경제가 회복될 수 있을 것이라는 확신은 지역에 따라 크게 차이가 있지만, 소비자 지출이 생활 필수품과 더 저렴한 품목 구매에 집중되고 있다고 밝혔다. 이처럼 전례 없는 상황에서 많은 비즈니스 관련 인사이트가 쓸모 없어지고 있기 때문에, 데이터를 활용하여 현재 상황을 정확히 진단하는 것이 그 무엇보다 중요하다.

데이터 기반 접근 방식으로 큰 이점을 얻을 수 있는 비즈니스 영역   데이터 사용 방법을 이해하면 비즈니스의 다양한 측면에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 가령 예측 애널리틱스는 과거의 데이터, 트렌드 및 추세를 살펴봄으로써 미래에 나올 수 있는 결과를 예측하는 기술이다. 다음에서 기업이 빅데이터를 사용하여 비즈니스 영역별 어떤 부가가치를 얻을 수 있는지 살펴보자.

• 마케팅

• 고객 서비스

• 공급망

데이터는 보다 간결하고 효율적인 공급망을 구축하는 데도 중요한 역할을 한다. 효과를 극대화하려면 단기간 단위로 소비, 글로벌 무역 및 배송 경로에 대한 실시간 데이터를 모두 확인해야 한다. 제품에 센서를 추가하여 성능 데이터를 재전송 하는 것도 도움된다.

• 제품 디자인

데이터 및 애널리틱스는 디자인 프로세스 내에서 사용되는 팀 중심 시스템 및 워크플로우를 북돋울 수 있다. 애널리틱스 기능을 사용하여 고객의 피드백을 더 잘 이해함으로써 제품 디자인을 개선할 수 있는 아이디어를 내거나 궁극적으로 고객 경험을 향상시킬 수 있다.

• 데이터 기반 접근 방식을 채택할 때 반드시 고려할 사항

Appier의 최고 데이터 사이언스 컨설턴트인 쉬안-티엔 린(Hsuan-Tien Lin) 박사는 “데이터 기반 접근 방식을 채택하기 전에 반드시 비즈니스 목표가 무엇인지 확인해야 한다. 그래야만 어떤 종류의 데이터를 수집해야 하는지 알 수 있다”고 말한다. 어떤 목표를 세워야 할지 확실하지 않은 경우, 먼저 회사가 직면하고 있는 문제가 무엇인지 파악하고, 이를 극복하는 데 도움될 목표가 무엇일지 거꾸로 짚어보는 것이 도움된다. 어떤 문제가 반드시 해결해야 할 만큼 충분히 심각한 문제인지는 어떻게 알 수 있냐는 질문에 린 박사는 “비즈니스에 중요한 문제이면서 데이터 문제와 관련이 있어야 데이터를 사용해 해결할 수 있다”고 답한다. 문제가 어떻게 해결되고 있는지도 보여줄 수 있어야 한다. 전환을 증가시키는 것이 문제라면 전환율 또는 전환당 비용을 확인해 볼 수 있다. 그러나 데이터가 모든 비즈니스 문제를 단시간에 해결해 줄 거라고 믿어서는 안된다. 린 박사는 "결과를 보기까지 걸리는 시간에 대한 기대치를 합리적인 선으로 유지해야 한다. 즉, 합리적인 일정을 설정해야 한다. 보통 머신러닝(ML)을 사용하면 결과까지의 속도를 3에서 10배까지 가속화할 수 있지만, 현실적인 일정 조율이 중요하다”고 강조한다.

데이터의 품질 또한 비즈니스 문제를 해결하거나 새로운 비즈니스 기회를 발굴하는 데 굉장히 중요하다. 데이터의 품질은 최신성, 노이즈, 다양성, 그리고 얼마나 빨리 머신러닝 알고리즘에 투입할 수 있느냐의 4가지 핵심 요소의 영향을 크게 받는다. 따라서 이 4가지를 최적화한다면 큰 도움이 될 것이다. 데이터 기반 접근 방식은 투자가 필요하다. 하지만, 특히 지금과 같은 상황에서는 배당금을 지급받는 것과 같은 가치 있는 투자가 될 수 있다. 린 박사는 “우리는 아무도 겪어 본 적 없는 시기를 살고 있다. 매일 수시로 변화하고 있는 비즈니스 환경에서 데이터는 인간 보다 훨씬 빠른 속도로 새로운 고객 트렌드를 포착할 수 있다. 기업은 이 정보를 활용하여 새로운 트렌드에 적응하고 성과를 최적화할 수 있을 것”이라고 조언한다. 코로나19와 같은 전례 없는 상황에 대처할 때는 당황하기 쉽다. 그러나 데이터 기반 전략을 유지한다면 가장 비합리적인 시기에도 합리적인 비즈니스 의사결정을 내리는 데 도움이 된다.  

* 데이터 기반 의사결정은 비즈니스 성공의 핵심입니다 . 애피어의 데이터 사이언스 플랫폼 아익슨(AIXON) 을   활용하여 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있습니다 . 궁금한 사항을 문의 에 남겨주시면 , 애피어의 전문가 팀이 독점 상담을 제공해드립니다!