[Business Strategy] 의사결정 전 과정에 분석 기능 포함해야

기업이 꼭 알아야 할 경영 자산 '애널리틱스'

동영상·오디오·웹데이터 등 5년 전만 해도 쉽게 얻을 수 없었던 데이터들이 이제는 그 양과 종류가 모두 급증하고 있다. 애널리틱스(Analytics:분석)를 위한 데이터의 원천이 거의 폭발적으로 증가하고 있는 것이다.

이에 따라 크고 작은 모든 기업들이 고객 행동, 공급망, 제품 개발, 인재 관리 등 사업의 전 영역에서 보다 스마트하게 운영하기 위해 데이터를 활용할 수 있게 됐고, 최근 10년간은 이러한 양적 데이터를 이용해 의사결정을 수행하고 결과를 도출하는 능력 여부가 기업의 경쟁 우위를 결정하는 중요 요소가 됐다.

하지만 대부분의 기업들은 이러한 데이터를 중요 자산으로 인지하지 못하고 있으며 충분히 활용하지도 않고 있는 것이 현실이다. 지난 몇 년간 의사결정 과정을 개선하기 위해 보고서 기능이나 비즈니스 인텔리전스(BI) 기술 솔루션에 많이 투자해 온 기업들을 대상으로 한 액센츄어의 설문 조사에서 열의 여덟 곳은 의도한 목표를 달성하지 못한 것으로 나타났다. 방대한 양의 데이터를 관리할 분석 역량을 제대로 구축하지 못한 것이 주된 원인이었다.

이와 반대로 실적이 우수한 20%의 기업들은 장기간의 경기, 산업, 리더십 사이클을 통해 지속적으로 경쟁사를 앞서 왔고 이들은 전략적으로 분석 정보를 활용할 가능성이 5배나 높은 것으로 나타났다.

애널리틱스의 다양한 활용

실적이 좋은 기업들의 대부분은 핵심 프로세스를 최적화하기 위해 애널리틱스를 활용하고 있지만 사실 애널리틱스의 용도는 다양하다. 기업에서 자주 경험하는 상황 중 하나의 예를 들어 보자.

구매부서는 납품 단가를 낮추기 위해 협력사 결제일을 앞당기려는 반면, 재무부서는 가능한 한 오랫동안 현금을 보유하기를 원한다. 애널리틱스의 역량이 갖춰져 있는 회사라면 양측의 요구가 균형을 이룰 수 있는 적정 지점을 정확히 찾아낼 수 있다.

리스크 완화도 다각적 애널리틱스의 도움을 기대할 수 있는 분야다. 제조업 관련 기업들은 생산 라인에서 발생할 수 있는 문제에 대해 조기 경보를 얻고자 할 때, 얼마나 많은 수의 고객들이 제품을 반품했고 그 이유가 무엇이었는지 등을 애널리틱스를 통해 조사해볼 수 있다. 특정 부품에 대한 수리 건수가 증가했다면 이를 바탕으로 부품을 담당하는 엔지니어와 설계 담당자, 협력사들이 적절한 시점에 대응할 수 있다.

또한 애널리틱스는 지역별로 발전 속도가 다르고 규제와 정치적 리스크가 천차만별인 현재의 다극화된 글로벌 시장에서 적절히 활용될 수 있다. 글로벌 시장의 비즈니스를 운영하기 위해서는 경영진이 여러 시장의 수요 공급 상황 변화를 즉각적으로 예측할 수 있어야 한다.

애널리틱스는 데이터를 바탕으로 인사이트를 구축해 "이다음에 우리가 취할 수 있는 최선의 대책이 무엇인지"에 대한 답을 제시할 수 있도록 도움을 준다.

애널리틱스를 잘 활용하고 있는 기업들은 주로 반복된 연결 형태의 의사결정 프로세스를 채택하고 있다(그림 참조). 경영 성과를 분석한 데이터를 바탕으로 인사이트를 도출하고 이를 검증 및 실행하며 이에 대한 평가는 차기 수행 과제를 위한 인사이트 발굴에 반영되는 반복형 비즈니스 의사결정 프로세스를 거친다.

경영상 발생하는 문제의 대부분은 기업의 여러 부문에 영향을 주게 되므로 애널리틱스 또한 조직을 넘나드는 크로스 펑크션(cross-function) 접근법을 취할 때 가장 효과가 크다. 보험회사를 예로 들면 일괄 클레임 처리 방식은 고객 서비스의 품질을 떨어뜨리고 관리비용을 증가시키면서 부실한 현금 관리로 이어지기 쉽다.

실시간 의사결정(real-time adjudication)은 이전의 방식보다 복잡하지만 개선된 방법이다. 이는 애널리틱스와 여러 부문 간의 협업을 통해 거래의 우선순위 설정뿐만 아니라 기술 인력의 재교육, 조정 및 민원, 고객 서비스 부문으로의 인력 재배치까지 아우르는 방식이다.

'그래서 이렇다' 아닌 '그러면 이렇게'로

기업 임원과 경영인들이 애널리틱스와 정밀한 의사결정 과정에 익숙해지면 보다 복잡한 사안에 대해 선제적으로 대응할 수 있게 된다(표 참조). 고객들이 무엇을 구매할 것인지, 어떤 공급망에 문제가 생길지, 어느 직원이 가장 우수한 성과를 낼지를 보다 정확히 예측할 수 있게 된다.

예를 들면 UBS 인베스트먼트 리서치는 월마트의 수익 추정 과정에 월마트 주차장의 위성사진에 대한 독자적 분석 내용을 반영하기 시작했다. UBS가 사용한 위성 데이터와 분석 내용은 RSM(Remote Sensing Metrics)이라는 벤처기업이 개발한 고객 유동량과 분기별 수익의 상관관계를 밝히는 모델을 사용했다. RSM은 월마트의 주차장에 들어오고 나가는 차량의 수를 바탕으로 고객 유동량을 예측하고 분기별 수익 예측 치도 매우 근접한 수준까지 내어 놓을 수 있었다.

기업의 의사결정을 향상시킬 수 있는 애널리틱스 역량을 구축하는 것은 현재 해당 기업이 분석 기능을 활용하기에 얼마나 성숙된 상태인지에 따라 크게 좌우된다. 마켓 바스켓 분석(market basket analysis), 즉 소비자 구매 비용과 임금비용 분석을 통해 혁신을 꾀하는데 익숙한 소비재 회사와 고객 신용 업무를 매일 처리하는 금융권 기업이 갖고 있는 이슈나 난관, 질문 사항들은 서로 다를 수밖에 없다.

매월 개당 전기 계량을 하는데 익숙한 전력 회사라면 시간당 동시에 여러 대의 전기 계량 측정이 가능한 스마트 그리드를 적용함으로써 생기는 장점을 누리기엔 아직 준비가 안 된 상태일 수 있다.

결국 궁극적 목표는 여러 부문이 함께 모여 문제를 해결하는 전사적 애널리틱스 역량이 될 것이다. 이를 위해서는 처음에 많은 노력이 소요되고 고위 경영진의 적극적 지원과 직원들의 이해와 지지가 필요하지만 매출 성장, 수익성, 자본 수익률, 고객 충성도 또는 기타 중요한 지표들에 나타날 전사적 규모의 결과를 생각해 본다면 충분히 가치 있는 시도가 될 것이다.

경영자 또는 국내 기업의 임원급이라면 수익성 향상에 대해 애널리틱스가 얼마나 큰 영향을 미치는지 이해해야 한다. 이미 수많은 사례 연구를 통해 가격 정책과 수요 예측, 목표화된 마케팅, 공급망 최적화, 고객관계관리(CRM)와 인사 등 기업 운영의 전 분야에 걸쳐 애널리틱스가 확실한 가치 제안(Value Proposition)을 갖고 있다는 것이 검증된 바 있다.

애널리틱스는 단순히 투자수익률(ROI)을 다루는 기술 이상의 것으로, 기업의 경영 수행과 의사결정 방식을 근본적으로 변화시키는 현상이라고 할 수 있다.

데이터는 양날의 검과 같다. 적절히 쓰인다면 충분한 정보에 바탕을 둔 올바른 의사결정이 가능하지만 제대로 쓰이지 못하면 동일한 데이터를 갖고도 잘못된 의사결정을 할 수 있고 더 나아가 잘못된 결정 사항을 실행에 옮김으로써 결과적 오류와 비용 낭비를 초래할 수 있기 때문이다.

보다 앞선 기업들은 이미 데이터 품질을 개선하고 애널리틱스 전문가를 경영에 참여시키고 의사결정 프로세스에 분석 기능을 포함한 곳도 있다. 그러나 이러한 기업들조차 아직은 특정 사안의 집중적인 해결책에만 초점을 둔 것이 대부분이고 소수의 기업들만이 모든 역량을 모아 사업과 의사결정의 전체 프로세스에 분석 기능을 내재화한 단계까지 진화하려고 하고 있다.

애널리틱스 기법을 적극 활용 중인 이들 기업들은 애널리틱스 기능을 가능한 한 회사의 전 부문에 확산시키고 가장 중요한 프로젝트와 역할에 전문가를 적절히 배치함으로써 보다 큰 효과를 볼 수 있을 것이다.

마커스 본 엥겔 액센츄어 코리아 전무