데이터 기반 의사 결정의 중요성과 성공 사례

지표 및 데이터를 활용해 전략적 비즈니스 의사 결정을 내리는 데이터 기반 의사 결정의 중요성을 알아봅니다.
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Jun 25, 2024
데이터 기반 의사 결정의 중요성과  성공 사례

“미래는 데이터를 수집하고, 집계하고, 분할하고, 통합하고, 시각화하고 해석하는 자의 것이다.” - 빈트 서프, 구글 부사장

 지금 우리가 살아가고 있는 4차 산업 시대에서 데이터는 핵심 요소가 되었습니다. OTT 구독 서비스, 쇼핑, 인테리어 등 다양한 분야에서 데이터는 머신러닝 학습되어 우리 생활을 편리하게 만드는 자동화 알고리즘에도 활용되고 있는데요. 소비자의 행동 변화뿐만 아니라 빠르게 변화하는 기술 환경에서 데이터는 실패의 확률을 줄이는 핵심 자산입니다.

 모든 비즈니스에서는 데이터가 발생할 수밖에 없습니다. 빠르게 쌓여가는 데이터를 목적에 맞게 수집하고, 활용하는 기업은 빠르게 성장할 기회를 잡을 수 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 데이터 비즈니스의 첫 단추인 데이터 기반 의사 결정이 무엇인지, 그리고 그 중요성에 대해서 알아보겠습니다.

1. 데이터 기반 의사 결정의 정의와 중요성

출처 : 언스프래쉬

1) 데이터 기반 의사 결정이란?

데이터 기반 의사 결정(Data-driven decision-making)은 DDDM으로 줄여 말하는데요. 지표 및 데이터를 사용해 조직의 목표에 부합하는 전략적인 비즈니스 의사 결정을 내리는 것을 뜻합니다. 이와 반대되는 개념으로 직관적 의사 결정(Intuitive decision making)이 있는데요. 해결해야 할 문제가 익숙한 경우, 과거의 경험을 바탕으로 쌓아 올린 직관에 의한 의사 결정을 말합니다.

다만 비즈니스 영역에서 직관적 의사 결정을 활용하려면 문제에 대한 충분한 경험을 쌓아야만 하는데요. 급변하는 산업 환경에서 직관적 의사 결정을 내리기는 쉽지 않습니다. 이에 따라 데이터 기반 의사 결정 체계가 더욱 주목받고 있는데요.

블록체인, 메타버스, 메타 홀로그램 등 미래 가치로 떠오르는 분야에서 의사 결정을 내려야 할 때, 경험치 부족으로 인해 데이터 기반 의사 결정을 활용할 수밖에 없기 때문입니다.  

데이터 기반 의사 결정이 어렵게 느껴질 수도 있지만, 상품 기획, 생산, 판매, 마케팅, 고객 사용 후기까지 모든 업무 단계에 쌓이고 있는 데이터가 무엇인지 들여다보면 단순한 숫자가 아닌 인사이트로 발전시킬 수 있습니다.

다양하게 활용할 수 있는 데이터 예시

시장 데이터 : 시장 점유율, 경쟁 제품 평균 단가 등

판매 데이터 : SKU별 판매량, 채널별 판매량 등

웹 로그 데이터 : 방문자 수, 페이지 뷰, 평균 체류 시간, 주요 버튼 클릭률 등

소비자 데이터 : 브랜드 인지도, 신제품 구매 의향, NPS 등

광고 데이터 : 월별 광고 집행비, 클릭당 비용 등

생산 데이터 : 월별 생산량, 공장 가동률 등

HR 데이터 : 이직률, 평균 재직 기간, 구성원 만족도 등

2) 데이터 기반 의사 결정이 중요한 이유

먼저, 데이터 기반 의사 결정이 주목받는 이유에 대해 4차 산업 혁명 이후, 급변하는 산업 환경에서 직관적 의사 결정을 할 수 없기 때문이라고 이야기했는데요.

뿐만 아니라 기업을 존속시키는 근본적인 이유이기도 한 ‘이윤 창출’과 ‘비용 절감’ 차원에서도 데이터 기반 의사 결정은 중요합니다. 그럼 데이터 기반 의사 결정을 해야만 하는 이유에 대해 하나씩 살펴보겠습니다.  

✔ 더 정확한 시장/고객 이해

데이터 분석을 통해 시장 동향과 고객 행동을 더 잘 이해할 수 있습니다. 더욱이 MZ세대로 갈수록 개인화되고 파편화된 취향을 갖고 있기 때문에 개별 소비자들이 어떤 생각을 하는지, 어떤 패턴으로 소비를 하는지, 데이터로 파악해야만 합니다.

✔ 이윤 창출 관점의 경영 효율화 

데이터 수집 및 분석을 시작하면 제품 출시, 마케팅 메시지 개선 등 AB 테스트를 통해 빠른 제품 및 서비스 개선이 가능해집니다. 데이터를 통해 효율성을 증가시켜 비즈니스 성과를 개선시킵니다.

또한 데이터를 통해 새로운 인사이트를 발견하고 구성원 간 학습하면서 혁신적인 아이디어를 도출해 제품과 서비스의 혁신을 이룰 수 있습니다. 이는 경쟁사 보다 발 빠르게 나아갈 수 있는 핵심 역량입니다. 

뿐만 아니라 데이터 기반 의사 결정은 직관에 의한 의사 결정보다 리스크를 줄일 수 있습니다. 위험 지표 데이터를 미리 파악함으로써 미래에 발생할 회사의 손실을 막을 수 있습니다.

✔ 비용 감소 관점의 경영 효율화

출처 : 하버드 비즈니스 리뷰

NewVantage Partners가 하버드 비즈니스 리뷰를 위해 포춘 1,000대 경영진을 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면, 비용 절감을 위해 데이터 활용한 기업이 많았으며 그중 49% 이상이 데이터 활용이 비용 절감에 도움된다는 가치를 발견했다고 응답했습니다.

컨설팅 회사인 NewVantage Partners의 CEO 겸 매니징 파트너인 Randy Bean은 해당 설문조사 결과를 발표하면서 "빅데이터는 이미 운영 효율성을 개선하는 데 사용되고 있습니다”고 밝히기도 했습니다. 

✔ 효율적인 내부 의사소통

조직 내 모든 사람이 같은 생각을 하는 것은 불가능합니다. 하지만 데이터를 분석하고, 공유하고, 인사이트를 나눔으로써 문제를 인지하고 해결하기까지 보다 효율적으로 의사소통할 수 있습니다.

뿐만 아니라 개발자, 기획자, UX 디자이너 등 여러 직군이 모인 애자일 조직일 경우, 협업이 활발해지려면 문서 공유가 반드시 필요한데요. 데이터가 문서 공유의 기반이 되어줍니다.

토스의 경우, 전사적 차원에서 투명하게 데이터를 공유하는 문화가 기반이 되어 빠른 금융 혁신을 이룰 수 있었다고 잘 알려져 있습니다.

2. 데이터 기반 의사 결정의 단계

 데이터 기반 의사 결정은 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 데 그치지 않습니다. 아래 데이터 기반 의사 결정 프로세스를 하나씩 살펴보면 데이터 수집 및 분석하는 ‘하드 스킬’과 데이터 인사이트를 발견하고 의사 결정을 내리는 ‘전략적 사고’가 모두 필요하다는 것을 알 수 있습니다.

1) 문제 정의 : 궁극적으로 알고자 하는 하나의 주요 질문이 무엇인지 생각하고, 해결하고자 하는 문제나 목표를 명확히 정의합니다.

2) 업무 계획 수립 : 각 질문에 필요한 가설, 도출 데이터, 데이터 수집 방법 등을 정리해 업무 계획을 세웁니다.  

3) 데이터 수집 : 관련 데이터를 수집합니다. 이는 내부 데이터(예 : 매출 데이터, 고객 데이터)와 외부 데이터(예 : 시장 동향, 경쟁사 데이터)를 포함할 수 있습니다.

4) 데이터 준비 : 수집된 데이터를 정제하고, 분석에 적합한 형태로 바꿉니다.

5) 데이터 분석, 해석, 시각화 : 다양한 분석기법을 사용하여 데이터를 분석합니다. 이는 통계 분석, 머신러닝, 데이터 마이닝을 포함할 수 있습니다. 분석에 따른 결과를 해석하고 보기 쉽게 시각화합니다.

6) 인사이트 도출 : 도출된 인사이트를 바탕으로 보고서를 작성하고 공유합니다. 이를 바탕으로 구성원과 논의하며 의사결정을 내립니다.  

7) 성과 평가 : 의사 결정의 성과를 평가하고 필요시 개선합니다.

3. 데이터 기반 의사 결정 성공 사례

글로벌 기업들은 데이터를 비즈니스에 어떻게 활용할까요? 아마존, 나이키, 스타벅스의 성공 사례를 살펴보겠습니다. 각 사례의 교훈점을 비즈니스에 적용해보세요.

1) 아마존

출처 : 언스프래쉬

 세계적인 IT 기업 아마존의 성공에는 빅데이터의 역할이 컸습니다. 초창기 아마존이 책만 판매했을 때, 고객의 온라인 구매 데이터를 활용해 고객이 살만한 책을 추천해주는 동시에 또 다른 맞춤 할인 혜택을 제시할 수 있었습니다. 아마존은 소비자 구매 기록, 쇼핑 카트에 담은 물건, 구매 물품 평가 등 개인 데이터를 분석해 구매 추천 서비스를 계속 운영중입니다. 아마존 매출의 무려 35%가 추천 엔진으로 발생했다는 결과가 있습니다.

아마존은 유통업체의 큰 리스크 중 하나인 재고 관리에 있어서도 빅데이터를 활용해 효율성을 극대화시켰습니다. 실시간으로 변화하는 소비자들의 구매 현황을 예측하고 이를 재고 관리에 반영하는 것인데요. 재고 수급이 힘들 것 같은 제품은 노출을 줄이고 대체 상품의 할인을 진행합니다.

2) 스타벅스

출처 : 언스프래쉬

성공한 상권을 대표하는 스타벅스, 이들의 상권 선점에는 어떤 전략이 있을까요? 2008년 수백 개의 스타벅스 매장이 문을 닫은 후, 당시 CEO였던 하워드 슐츠는 미래의 매장 위치를 파악하기 위해 보다 분석적인 접근 방식을 취하겠다고 다짐했습니다.

 이후 ‘어디에 새로운 지점을 오픈해야 기존의 다른 스타벅스 매장 운영에 지장을 주지 않을까?’라는 고민에서 시작해 위치 분석 회사와 협력하여 인구 통계 및 트래픽 패턴과 같은 데이터를 활용해 최적의 매장 위치를 찾아 입점하고 있습니다. 

3) 나이키

출처 : 언스프래쉬

2019년 나이키는 아마존 탈퇴를 선언하고 아마존에서의 제품 판매 중단을 결정했습니다. 당시 아마존은 나이키 매출의 50% 이상을 담당하는 핵심 채널이었습니다. 나이키가 아마존을 떠나기로 결심한 이유는 바로 고객 데이터인데요. 판매가 늘어나도 구매 과정에서 쌓이는 수많은 데이터를 확보할 수 없었기 때문에 구매 경험을 설계할 수도 다양한 마케팅 활동을 할 수도 없었기 때문입니다. 

나이키는 더 나아가 데이터 전문 기업들을 인수해 데이터 역량 강화를 위해 힘썼습니다. 그 결과 2012년 15% 수준이었던 D2C 매출 비중을 2022년 40% 이상으로 끌어올리게 됩니다. 


앞서 살펴본 데이터 기반 의사 결정 성공 사례처럼 명확한 목표에 따라 자회사 데이터의 수집, 분석, 개선이 이뤄진다면 한 단계 성장한 비즈니스로 도약할 수 있습니다. 

다만 대다수 기업들이 데이터 수집과 분석에 앞서 ‘어떤 데이터를 수집해야 할지, 어떤 분석 툴을 사용해야 할지’ 막막한 경우가 많은데요.  

다빈치는 고객을 충분히 이해할 때까지 깊이 고민하고 대화하며 단순 IT 제품 제작이 아닌 보다 효율적인 데이터 기반 의사 결정에 필요한 분석 도구와 디지털 전략까지 설계해드립니다. 

베인앤드컴퍼니, 우아한형제들(배달의민족), 삼성 출신 각 분야 전문가로 구성된 다빈치는 고객사의 현황과 목표, 비즈니스 모델 이해를 바탕으로 제품을 기획하고 개발합니다.

우리 기업에 딱 맞는 데이터 수집부터 분석, 제품 개발이 필요하다면 다빈치와 고민을 나누세요. 우리 기업의 성과 개선에 필요한 데이터를 발견하고 수집하여 인사이트로 도출할 수 있는 모든 전략을 구축해드립니다.  

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