데이터 기반 의사결정(DDDM)은 산업의 많은 분야에서 널리 사용되는 접근 방식입니다. 이 프로세스는 정확하고 관련 있는 데이터를 기반으로 실제 인사이트를 얻을 수 있는 능력을 기업에 부여하며, 궁극적으로는 정보에 입각한 의사결정을 가능하게 합니다. 다음 글은 DDDM을 살펴봄으로써 기업이 이를 최대한 활용할 수 있도록 안내합니다.
데이터 기반 의사결정의 개념
데이터 기반 의사결정 프로세스는 관련 데이터(예: 지표 및 사실)를 분석하여 비즈니스 목표에 부합하는 정보에 입각한 의사결정을 내리는 것입니다. 실시간 데이터는 시장 조사에서 수집되며 철저한 검증 및 분석을 거칩니다.
이러한 방식으로 기업은 시장 동향, 고객 의도 등을 더 잘 이해할 수 있으며, 이러한 인사이트를 기반으로 전략적 의사결정을 할 수 있습니다. DDDM은 투명성과 일관성을 보장하며, 의사결정 프로세스의 위험을 감소시킵니다. 추측에 기반한 전략 수립은 이제 과거의 일이며, 이제는 더욱 데이터 기반의 솔루션을 활용할 시대입니다.
데이터 기반 의사결정 프로세스는 기업이 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있도록 도움 – 출처: Pxhere
데이터 기반 의사결정이 조직에 미치는 이점
의사결정에 대한 자신감 강화
앞서 언급했듯이, 추측과 가정을 배제하면 신제품 출시, 시장 확대, 마케팅 계획 조정 등 여러 분야에서 더욱 자신감 있게 의사결정할 수 있습니다.
실시간 정확한 데이터는 현재의 시장 역학을 이해하고 의사결정이 비즈니스에 미치는 영향을 평가할 수 있는 견고한 기초를 제공하며, 이를 통해 필요한 조정을 할 수 있습니다. 직감이나 느낌 같은 주관적 요소는 들어설 여지가 없으며, 대신 논리적 데이터가 의사결정 프로세스에 신뢰를 부여합니다.
데이터 기반의 의사결정이 항상 성공을 보장하지는 않지만, 조직이 과도한 우려 없이 전략에 집중할 수 있도록 해줍니다.
공통 언어로 팀 협업 강화
수집된 데이터는 이제 조직 전체에서 통용되는 공통 언어 역할을 합니다. 모든 부서는 실시간 데이터를 해석하고 의견을 나누어 최종 의사결정을 내릴 수 있습니다. 모두가 동일한 정보를 공유하고 있으므로 최종 전략에 기여할 수 있으며, 이는 조직에 최선의 결과를 가져올 수 있습니다.
달성 가능한 목표 설정 및 비용 절감
기업은 데이터를 기반으로 측정 가능한 목표를 설정할 수 있습니다 – 출처: Pxhere
과거 성과에 대한 데이터를 검토하면 개선 분야를 제시할 수 있으며, 시장 조사에서 새로 수집한 데이터를 분석하면 다음 단계에서 무엇을 해야 할지에 대한 개요를 얻을 수 있습니다. 데이터가 없으면 어디에 더 많은 자금을 투자해야 하고 어디서 비용을 절감해야 할지 판단하기 어렵습니다.
따라서 조직은 더욱 측정 가능한 목표를 설정하고 이러한 목표를 달성하기 위한 전략의 틀을 마련할 수 있으며, 궁극적으로 더욱 많은 비용을 절감할 수 있습니다. Harvard Business Review에 따르면, 의사결정 프로세스에 빅데이터를 도입하면 기업의 비용을 절감할 수 있습니다.
고객 충성도 및 직원 만족도 향상
고객이나 직원 설문조사에서 수집한 데이터는 고객과 직원을 더 깊이 있게 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 고객의 경우, 무엇이 그들을 만족시키거나 불만족시키는지 쉽게 파악할 수 있어 마케팅 계획과 제품을 그에 맞게 조정할 수 있습니다.
또한 직원 만족도는 지속적인 성장의 핵심이므로, 직원의 피드백을 기반으로 회사 정책이나 문화를 변경하여 직원 유지와 참여를 강화할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정 적용의 5가지 단계
명확한 목표 및 목적 설정
명확한 목표는 전략을 위한 나침반 역할을 합니다. 따라서 첫 번째이자 가장 중요한 단계는 비전을 이해하고 측정 가능한 목표를 수립하는 것입니다. 전사 팀과의 철저한 논의를 위해 킥오프 회의를 개최할 것을 권장합니다. 연간 목표, KPI 등을 분석하여 대상 고객과 목표를 결정합니다.
설문조사 설계
빠르게 변하는 세상에서 소수의 고객만이 설문조사를 완료하려고 하므로, 간결하고 매력적인 질문으로 설문조사를 유지하는 것이 좋습니다. 이상적인 설문 시간은 약 10~15분이며, 모든 질문에 동일한 형식을 사용하면 응답자가 중도에 나갈 수 있으므로 피해야 합니다.
또한 중점을 두어야 할 중요한 측면은 데이터 소스입니다. 총 이익률, 생산성, ROI(투자 수익률), 반복 수익 또는 총 고객 수와 같은 지표는 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 작업 진행 상황을 추적하기 위한 참고로 보고 도구를 활용합니다.
간결하고 매력적인 설문조사 설계 – 출처: Pxhere
데이터 수집
설문조사 설계를 마치고 측정 지표를 결정한 후에는 대상 고객이 쉽게 접근할 수 있는 온라인 플랫폼에 프로그래밍할 차례입니다. 더 많은 응답을 받을수록 더 많은 데이터를 수집할 수 있으며, 이를 통해 고객 기반에 대한 더 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 단계는 보통 2주 이상 소요됩니다.
데이터 정리 및 분석
다양한 고객으로부터 데이터가 수집되므로, 데이터 시각화를 강화하기 위해 데이터를 정리하는 것이 필수입니다. 이러한 접근 방식을 통해 관련 데이터 내의 연결과 반영을 쉽게 파악할 수 있습니다. 경영진용 대시보드는 데이터를 필터링하고 최고 품질의 데이터를 표시하는 편리한 도구로, 조직이 목표를 달성하는 데 도움을 줍니다.
데이터를 잘 정리된 구조에 배치한 후, 다음 단계는 이를 해석하여 귀중한 인사이트를 추출하고 추가 조치를 알리는 것입니다. 데이터 분석을 통해 개선 분야를 파악할 수 있습니다. 전사 팀과 데이터를 공유함으로써 다양한 관점을 얻을 것을 권장합니다.
결론 도출 및 보고
얻은 실행 가능한 인사이트를 기반으로 결론을 도출하고 팀과 보고서를 공유합니다. 결론에 도달하기 위해 다음 질문을 스스로 점검해 보시기 바랍니다.
- 데이터 세트에서 이미 알고 있는 정보는 무엇입니까?
- 데이터 세트에서 새로운 것은 무엇입니까?
- 이러한 인사이트를 어떻게 활용하여 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니까?
그 후, 의사결정 프로세스를 간소화하기 위해 시장 조사 보고서를 작성합니다.
귀하의 발견 사항을 기반으로 결론을 도출하고 보고서를 작성합니다 – 출처: Pxhere
데이터 기반 의사결정 사례 3가지
루프트한자 그룹
500개 이상의 자회사를 가진 유럽 최대 항공사 중 하나인 루프트한자는 DDDM 접근 방식을 적용하여 효율성을 30% 향상시켰으며, 이는 Tableau에서 보도했습니다. 이는 자회사 네트워크 전체에서 분석 보고의 통일성을 가져왔습니다. 회사 내 데이터 문화를 육성함으로써, 루프트한자는 직원에게 권한을 부여했으며 더욱 효율적으로 목표를 달성했습니다.
구글
구글의 리더십과 경영진은 데이터 기반 의사결정의 활용으로 인해 동급 최고로 평가받습니다. 우수한 관리자가 수익과 직원 유지에 미치는 영향을 인식한 구글의 데이터 분석가는 직원 설문조사와 성과 평가를 통해 효과적인 경영의 특성과 그렇지 못한 특성을 파악하기 위해 분석을 실시했습니다.
데이터 분석 결과, 가장 효과적인 관리자와 가장 효과적이지 못한 관리자 간 팀 생산성, 직원 이직률, 직원 만족도 측면에서 상당한 차이가 있음을 발견했습니다. 그 결과, 구글은 우수한 관리자의 상위 8가지 특성과 비효과적인 관리자의 상위 3가지 행동을 파악했으며, 이를 통해 교육 프로그램을 수정하고 변경했습니다.
아마존
아마존은 고객의 의도에 맞춘 제품을 추천하는 추천 엔진으로 유명합니다. 과거 구매, 행동, 검색 패턴 분석을 통해 아마존은 고객이 다음 구매에 필요할 수 있는 항목으로 맞춤화된 상품을 추천합니다. 결과는 놀라울 정도로 좋아서 2017년 고객의 35%가 아마존의 추천을 기반으로 구매했습니다.
부서별 DDDM 활용
인사부
긴급한 일정 속에서 여러 프로젝트를 진행하는 인사부는 빅데이터를 활용하여 채용 프로세스와 이직에 대한 가시성을 확보할 수 있으며, 이를 통해 팀의 워크플로우를 간소화할 수 있습니다. 직원 만족도, 참여, 개발을 자세히 살펴봄으로써 인사 관리자는 인력을 연결하는 방법을 이해할 수 있으며, 집단적으로 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다. DDDM이 인사부에 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:
- 수동 계산 제거
- 데이터 세트를 기반으로 인재 동향을 빠르게 파악
- 퇴사 경향이 있는 사원 등 인력 예측을 통해 선제적 조치를 취하여 영향을 최소화합니다.
재무부
DDDM은 재무부에 큰 이점을 가져옵니다 – 출처: Pxhere
포괄적인 데이터 분석은 회사의 현재 재무 상태를 더 잘 이해할 수 있게 해주며, 분석가가 재무 건강을 예측하고 그에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 다양한 출처의 데이터를 통합함으로써 기업은 실제 비용과 할당된 예산을 비교할 수 있습니다. 또한 과거 데이터를 활용하면 기업이 잠재적 위험을 파악하고 그 가능성을 평가할 수 있습니다. 이제 모든 계산이 데이터 기반으로 자동으로 실행되므로 실수를 제거하고 시간을 절약할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정 프로세스의 권장 사항과 주의 사항
권장 사항
- 모든 곳의 데이터 패턴에 주의를 기울이고, 인사이트를 추출하여 결론을 도출합니다. 그러한 패턴이 왜 나타나는지 질문하며 그 배경을 파악합니다.
- 비즈니스 관련 문제이든 개인적 문제이든 직감이나 편견, 과거의 행동 방식에 의존해서는 안 됩니다. 대신, 귀하의 의사결정을 알리기 위해 사용 가능한 데이터를 살펴봅니다.
- 그래프 그리기 등의 방식으로 데이터를 시각화하여 정보를 더 빠르게 해석합니다.
주의 사항
- 의사결정 및 계획 프로세스에 맞지 않는 낮은 품질의 데이터를 선택해서는 안 됩니다.
- 비즈니스의 과거 경험에만 과도하게 의존해서는 안 됩니다. 이러한 접근 방식은 득보다 실이 큽니다. 시장은 끊임없이 진화하고 있으며, 과거만 살펴보면 현재의 동향을 놓칠 가능성이 높습니다. 대신, 과거의 경험과 새롭게 수집한 데이터 사이의 균형을 유지합니다.
- 확인 편향 또는 낙관주의 편향에 기반한 의사결정을 내려서는 안 됩니다.
- 명확한 측정 가능한 목표를 설정하지 못합니다. 정보의 광대한 풀에서 어떤 데이터가 비즈니스에 기여하는지 정의할 수 없습니다.
- 고객에게 데이터를 효과적으로 전달하지 못합니다. 고객이 귀하의 발견을 올바르게 이해할 수 없다면, 귀하의 목표는 여전히 멉니다.
결론
데이터 기반 의사결정이 주요 접근 방식이 되어 대부분의 비즈니스에서 그 효과가 입증되었지만, 모든 조직이 이를 올바르게 적용하는 방법을 알고 있는 것은 아닙니다. 이 가이드가 DDDM을 최대한 활용하고 비즈니스 성장을 촉진하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
