빅데이터 분석과 전략 인사이트

1. 빅데이터 분석과 전략 인사이트

빅데이터 열풍과 회의론

빅데이터는 단순한 유행을 넘어 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡았지만, 그 활용에 대한 회의론도 존재합니다. 데이터의 양이 곧 가치를 의미하지 않으며, 분석 기술 및 인력 부족으로 많은 기업이 빅데이터의 잡재력을 제대로 활용하지 못하고 있습니다.

빅데이터에 대한 기대와 현실

높아진 기대와 오해: 최근 기업들은 빅데이터에 대한 높은 기대를 품고 막대한 투자를 감행합니다. 많은 데이터를 확보하면 새로운 가치를 창출할 수 있다고 믿지만, 데이터의 양과 가치는 반드시 비례하지 않습니다.
데이터 분석 문화의 중요성: 의약 기업 버텍스 사의 보슈아 보거 박사는 데이터 기반 의사 결정(Data-driven decision making)의 중요성을 강조합니다. 버텍스 사의 성공은 데이터의 양보다 데이터 분석 문화가 주요 경영 의사결정에 뿌리 깊게 자리 잡고 있었던 결과입니다.

빅데이터의 회의론의 주요 원인

부정적 학습효과: 과거의 IT 솔루션 영역에서는 ‘공포 마케팅(Fear marketing)’이 성행(경쟁에 뒤처질 수 있다는 불안감 조성)하여 CRM 같은 솔루션 도입이 필수처럼 여겨졌습니다. 그러나 막대한 비용을 지불하여 빅데이터 시스템을 구축했음에도 불구하고, 그 가치를 제대로 활용하지 못하는 경우가 발생했습니다.

공포 마케팅(Fear marketing)은 소비자의 불안감이나 공포 심리를 자극하여 제품이나 서비스를 구매하도록 유도하는 마케팅 전략입니다. 인간의 기본적인 욕구인 안전, 건강, 사회적 인정 등에 대한 위협을 강조하여 소비자의 불안감을 증폭시키고, 이를 해결할 수 있는 제품이나 서비스를 제시하는 방식으로 작동합니다.

CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리)은 기업이 고객과의 관계를 관리하고 강화하기 위해 사용하는 전략, 기술, 프로세스의 총칭입니다. CRM의 목표는 고객 데이터를 수집, 분석하여 고객의 요구와 행동을 이해하고, 이를 바탕으로 고객 만족도를 높이고 충성도를 확보하여 기업의 수익성을 향상시키는 것입니다.

과대 포장된 성공 사례: 기존의 분석 성공 사례를 빅데이터 성공사례로 포장한 것이 많습니다. 빅데이터의 궁극적인 목표는 기존에 알 수 없었던 새로운 가치를 발견하는 것입니다. 하지만 기존의 우수 고객 예측(Excellent customer prediction), 이탈 고객 분석(Churn customer analysis) 등을 빅데이터 분석인 것처럼 과장하는 경우가 있습니다.
데이터 분석 역량 부족: 데이터 분석 전문가의 부족과 데이터 분석 도구에 대한 이해 부족으로 기업들이 빅데이터를 효과적으로 활용하지 못하고 있습니다.
데이터 품질 및 관리 문제: 데이터의 품질이 낮거나 관리가 제대로 이루어지지 않으면, 분석 결과의 신뢰성이 떨이지고 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.
개인 정보 보호 및 윤리 문제: 빅데이터 분석 과정에서 개인 정보 유출이나 오용으로 인한 사생활 침해 문제가 발생할 수 있으며, 데이터 편향으로 인한 차별 문제가 발생할 수도 있습니다.

빅데이터 분석의 핵심

‘양’이 아닌 ‘인사이트’

데이터의 본질:

데이터는 양(Volume)자체가 중요한 것이 아니라, 데이터를 통해 어떤 통찰(Insight)을 얻을 수 있는지가 핵심 입니다.
비즈니스 핵심 가치(Core business value)에 집중하고, 관련 분석 평가 지표(Analytics metrics)를 개발하는 것이 중요합니다.

가치 창출:

효과적인 시장 및 고객 변화 대응을 통해 빅데이터 분석의 가치를 창출할 수 있습니다.
빅데이터 분석의 걸림돌은 ‘비용(Cost)’이 아니라 ‘분석적 방법(Analytical methods)과 성과에 대한 이해 부족’입니다.

전략적 인사이트(Strategic insight)의 중요성

경쟁 우위 확보:

단순히 데이터 분석 활용 빈도를 높이는 것이 경쟁 우위(Competitive advantage) 확보나 매출 상승으로 직결되지 않습니다.
분석이 경쟁의 본질을 제대로 파악하지 못하면, 불필요한 분석 결과만 양산할 수 있습니다.

핵심 비즈니스 집중:

전략적 인사이트를 바탕으로 핵심 비즈니스에 집중하여 데이터를 분석하고, 차별화된 전략으로 기업을 운영해야 합니다.
데이터 분석은 단순한 도구가 아닌, 전략적 의사 결정(Strategic decision making)의 핵심 요소 입니다.

데이터 분석의 목적 명확화:

데이터 분석을 통해 얻고자 하는 명확한 목적(Purpose)가 질문을 설정해야 합니다.
목적에 맞는 적절한 데이터(Relevant data)를 수집하고, 분석 기법(Analysis techniques)을 선택해야 합니다.

데이터 분석 역량 강화:

데이터 분석 전문가 양성 및 데이터 분석 도구 활용 교육을 통해 데이터 분석 역량을 강화해야 합니다.
데이터 분석 결과를 해석하고, 비즈니스 의사 결정에 활용할 수 있는 능력을 키워야 합니다.

데이터 윤리 및 책임

데이터 분석 과정에서 발생할 수 있는 개인 정보 보호(Privacy protection) 및 윤리적 문제(Ethical issues)에 대한 고려가 필요합니다.
데이터 분석 결과에 대한 책임 소재를 명확히 하고, 데이터 오용(Data misuse) 및 남용(Data abuse)을 방지해야 합니다.

사례 1. 싸이월드(Cyworld)

싸이월드는 2004년 당시 세계 최대 SNS 서비스였으나, 지속적인 성장에 실패하고 역사의 뒤안길로 사라졌습니다. 데이터 분석 관점에서 싸이월드의 실패 요인을 분석해 보겠습니다. 당시 싸이월드는 웹 로그 분석(Web log analysis)과 같은 기초적인 분석을 수행했지만, 이는 경영진의 직관을 보조하는 수준에 그쳤습니다.

싸이월드 실패 요인

데이터 기반 의사 결정 부재: OLAP(Online Analytical Processing)와 같은 분석 인프라는 갖추었으나, 중요한 의사결정이 데이터 분석에 기반하지 않았습니다.
협소한 분석 범위: 사업 현황 확인과 같은 제한적인 문제에만 집중하여, 심층적인 분석이 이루어지 않았습니다. 트렌드 변화가 사업에 미치는 영향력을 빠르게 파악하지 못했습니다.
회원 특성 분석 부재 회원들의 SNS 활동 특성을 분석하기 위한 프레임워크나 평가 지표가 제대로 구축되지 않았습니다. 사용자의 니즈와 트렌드 변화에 대한 이해 부족으로, 적절한 서비스 개선 및 전략 수립에 실패했습니다.

페이스북 성공 요인

사용자 중심 플랫폼(User-centric platform): 사용자 니즈를 반영한 대화 중심 플랫폼을 지향하여, 사용자 참여도를 높였습니다. 데이터 분석을 통해 사용자들의 소통 방식과 선호도를 파악하고, 이를 플랫폼에 반영했습니다.
모바일 트렌드 대응(Mobile trend adaptation): 모바일 소통을 위한 플랫폼을 지향하여, 모바일 트렌드 변화에 빠르게 대응했습니다. 모바일 데이터 분석을 통해 사용자들의 모바일 이용 패턴을 파악하고, 모바일 환경에 최적화된 서비스를 제공했습니다.
개인 정보 보호 강화(Privarcy protection): 사용자가 개인 정보 노출 범위를 직접 통제하도록 하여, 사용자 신뢰도(User trust)를 높였습니다. 데이터 윤리(Data ethics)와 개인 정보 보호에 대한 중요성을 인식하고, 사용자 데이터를 안전하게 관리했습니다.
스마트한 비즈니스 모델(Smart business model): 서비스 초기 단계에서 광고를 배제하고, 사용자 경험(User experience)에 집중하여 서비스 정착을 운선시 하였고 데이터 분석을 통해 사용자 유입 경로와 서비스 이용 패턴을 파악하고, 효과적인 비즈니스 모델을 구축했습니다.

사례 2. 미국 항공사

두 항공사 모두 데이터 분석을 하여 주요 경영 의사결정에 활용햇지만, 전략적 인사이트 도출 여부의 차이로 그 성과가 극명하게 갈렸습니다. 아메리칸 항공은 비용 절감에 성공했지만, 경쟁사와의 차별화에 실패하여 결국 수익 감소를 겪였습니다. 반면, 사우스웨스트 항공은 인사이트를 도출하여 차별화된 경영 전략을 수립하고, 36년 연속 흑자를 기록하며 높은 시장 가치를 확보했습니다.

항공사	아메리칸항공(American Airlines)	사우스웨스트항공(Southwest Airlines)
접근법(Approach)	수익 관리, 가격 최적화의 분석 접근 법 사용 (3년 만에 14억 달러의 수익 달성)	단순 최적화 모델을 통한 가격 책정 및 운영
운영법(Operation Strategy)	비행 경로 및 승무원 스케줄 최적화 (12개 기종, 250개 목적지, 매일 3,400회 운항)	단일 기종 비행기 운영을 통한 단순화
결과	초기 비용 절감 효과를 얻었으나, 경쟁사들의 유사 수익 관리 모델 도입으로 경쟁 우위 상실	단순 최적화 기반 가격 책정 및 운영으로 우위 확보, 36년 연속 흑자, 높은 시장가치 확보

일차원적 분석 vs 전략 도출을 위한 가치 기반 분석

일차원적 분석(산업별)

산업	일차원적 분석 애플리케이션
금융 서비스	신용점수 산정(Credit Scoring), 사기 탐지, 가격 책정, 플그램 트레이딩, 클레임 분석, 고객 수익성 분석
에너지	트레이닝, 공급/수요 예측(Supply/Demand Forecasting)
병원	가격 책정, 고객 로열티, 수익 관리
정부	사기 탐지(Fraud Detection), 사례 관리, 범죄 방지, 수익 최적화
소매업	판촉(Promotion), 매대 관리, 수요 예측, 재고 보충, 가격 및 제조 최적화
제조업	공급사슬 최적화(Supply Chain Optimization), 수요 예측, 재고 보충, 보증서 분석, 맞춤형 상품 개발, 신상품 개발
운송업	일정 관리, 노선 배정, 수익 관리
헬스케어	약품 거래, 예비 진단(Preliminary Diagnosis), 질병 관리(Disease Management)
커뮤니케이션	가격 계획 최적화, 고객 보유, 수요 예측, 생산 능력 계획, 네트워크 최적화, 고객 수익성 관리
서비스	콜센터 직원 관리, 서비스-수익 사슬 관리
온라인	웹 매트릭스, 사이트 설계, 고객 추천
모든 사업	성과 관리(Performance Management)

전략 도출을 위한 가치 기반 분석

일차원적 분석(One-dimensional analysis)의 한계:

빅데이터의 일차적 분석을 통해 특정 부서나 업무 영역에서는 상당한 효과를 얻을 수 있습니다. 하지만 이러한 분석은 대부분 업계 내부의 문제에만 초점을 맞추고, 부서 단위로 관리되기 때문에, 비즈니스 성공에 핵심적인 역할을 기대하기는 어렵습니다.

가치 기반 분석(Value-based analysis)으로의 전환:

일차적 분석을 통해 점점 분석 경험을 축적하고 작은 성공을 거두면, 분석의 활용 범위를 더 넓고 전략적으로 확장 함으로써 전략적 인사이트를 제공하는 가치 기반 분석 단계로 나아가야 합니다. 이 단계에서는 분석이 경쟁 본질에 영향을 미치고, 기업의 경쟁 전략을 주도할 수 있습니다.

전략적 인사이트(Strategic insights) 도출:

전략적 인사이트를 주는 가치 기반 분석을 위해 우선 사업과 이에 영향을 미치는 트렌드에 대해 큰 그림을 그려야 합니다. 전략적 수준의 분석은 사업 성과를 견인하는 요소와 차별화 기회에 대한 핵심 인사이트를 제공합니다. 이러한 전략적 인사이트 창출에 집중하면, 사업의 중요한 기회를 발굴하고, 주요 경영진의 지원을 확보하여 강력한 모멘텀을 만들어 낼 수 있습니다.