“수백곳 매장의 정보를 시각화하라” 日 MUJI, 빅데이터로 고객을 잡다

 

우리나라 대형 백화점에도 입점해 있는 일본의 세계적인 잡화 브랜드 MUJI는 1980년 ‘세이유’라는 작은 회사에서 40개 제품으로 시작했다. 1989년 료힌케이카쿠가 MUJI 브랜드의 제작과 유통 등 모든 권한을 갖고 분사한 이후 2011년 말 기준 세계 21개 국에서 7000여 종의 제품을 제작 및 판매하는 글로벌 기업으로 성장했다.

합리적인 소비와 편안한 라이프스타일을 표방하는 ‘무지(無印)’는 無印良品의 줄임말이다. 가격 거품을 없애고 질 좋은 제품을 제공하겠다는 노브랜드(No Brand) 전략이 오히려 역설적으로 브랜드 가치를 높여준 사례로 유명하다. 2011년 말 기준 일본에만 359개 매장에서 5000명에 이르는 직원들이 일하고 있으며 연 매출은 2억 달러를 넘어섰다.

 

그런데 료힌케이카쿠의 MUJI는 일본의 대표 소매 브랜드로 성장하며 가파른 성장 곡선을 그리다가 10년째 되는 1999년을 정점으로 상승세가 꺾인다. 이는 10년 동안 꾸준히 성장한 기업이라고 믿기 어려울 정도로 급격한 추락이었다. 각종 수치가 바닥을 쳤던 2001년은 MUJI에 최악의 해였다. 당시 영업이익은 전년 1억2400만 엔에서 7000만 엔으로 반토막 났다. 5300만 엔이던 당기순이익은 400만 엔까지 떨어지며 적자 문턱까지 갔다.

갑작스러운 실적 추락에 당황한 경영진은 서둘러 원인 분석에 들어갔다. 그리고 무리한 지점 확대와 구매력 감소를 원인으로 지목했다. 일본 주요 도시 곳곳에 MUJI가 없는 곳이 없을 정도로 지점이 빠르게 늘었고 다수 소비자들이 제품을 구매하면서 신규 구매 동력이 생기지 않는 것이 원인이었다.

보다 큰 문제는 위기의 전조가 2년 전인 1999년부터 나타나기 시작했지만 이를 미리 감지하거나 무시한 직원들과 경영진에 있었다. 그동안의 급성장에 취해 안이해진 결과였다. 회사가 위기에 빠졌다고 인식한 료힌케이카쿠는 2002년 2월 문제를 좀 더 구체적이고 자세히 들여다보기 위해 ‘뒤집어엎기 프로젝트(Bottom Up based Project)’를 추진하기로 한다. 프로젝트를 수행하기 위해 외부 컨설턴트와 관련 임원, 젊은 직원들로 태스크포스팀(TFT)을 꾸렸다. 당장 해결책을 내놓지 않아도 좋으니 내부 문제를 일일이 밝혀보라는 것이 경영진의 주문이었다.

문제 제기

TFT는 1년간의 내부 진단 끝에 료힌케이카쿠의 급속한 추락을 야기한 문제점으로 다음과 같은 세 가지를 도출했다. ▲의사결정의 지체 ▲모호한 판단 ▲명확한 이유 없는 부정적 견해가 그것이다. TFT는 특히 경영진과 본사 실무자들이 각 지점에 제대로 된 지시를 제때 내리지 못하는 점을 지적했다. 이는 지점 직원들에게 업무상 장애를 초래했고 본사와 지점 사이의 원활하지 못한 커뮤니케이션은 회사의 위기로 이어졌다.

료힌케이카쿠는 이런 문제가 단기간에 개선될 수 없다고 판단하고 회사의 운영 시스템 자체를 다시 설계하자는 목표를 세웠다. 새로 만들어진 운영 시스템이 추구해야 할 키워드로는 시각화, 계량화, 실행을 꼽았다.

특히 료힌케이카쿠가 프로젝트 진행 중에 발견한 거대한 적은 ‘데이터’였다. 지점이 늘고 판매 제품이 많아지면서 본사가 관리해야 할 데이터가 기하급수적으로 증가한 것이다. 작은 기업에서 출발했기 때문에 급증하는 데이터를 관리해본 경험이 없었고 데이터가 무엇을 의미하는지, 또는 어떻게 분석해서 활용해야 할지를 알지 못했다. 결국 TFT가 개선해야 할 방향으로 꼽은 3가지 키워드 시각화, 계량화, 실행은 굉장한 속도로 회사 내 축적되고 있는 데이터가 가야할 방향이기도 했다.

가장 기본적인 데이터인 실적도 지점에서 본사로 전달하는 기간이 길었다. 이제까지 료힌케이카쿠의 실적 집계와 보고 프로세스는 현장의 지점부터 지역 본부를 거쳐 본사 관련 부서에서 취합해 경영진에게 보고하기까지 전 과정이 수작업이었다. 지점에서는 매일의 마감을 끝내고 당일 실적을 엑셀에 저장했다. 일본에서만 300개가 넘는 지점에서 수천 가지의 제품과 수십 명의 직원들로 행과 열을 구성해 숫자를 기록했다. 지점 매니저는 매월 말 지점들에서 보낸 엑셀을 모아 지역 본부로 보냈다. 본부들은 각 지점의 데이터를 자르고 붙여서 본사로 e메일을 보냈다. 수십 개 지점에서 보고서가 모이다 보니 수기가바이트에 달할 정도로 용량이 커졌다. 파일 용량이 커지자 e메일로 전송하지 못하는 상황도 발생했다. 이렇다 보니 지역 본부에서는 데이터 양을 줄여야 했고 이 과정에서 자의적으로 잘려나가는 데이터가 생겼다. 필수 데이터만 추려낸다는 미명하에 수많은 관련 데이터들이 삭제됐다. 본사에서 전 일본에 퍼져 있는 지점들의 실적 데이터를 취합 및 정리하는 데 짧게는 1개월, 길게는 2개월이 걸렸다. 그나마 늦게 들어오는 데이터조차 작업자들의 실수가 많아 오류투성이였다. 마감 기한을 맞추지 못하는 지점이 생기면 본사는 해당 지점을 누락시킨 채 전년도 실적 등을 고려해 대강 추산해서 보고서를 만들었다. 상황이 이렇다 보니 경영진은 각 사업부서에서 올라오는 보고서를 완전히 신뢰할 수 없었다. 경영진 역시 추정을 포함한 모호한 의사결정을 내릴 수밖에 없었다. 실적은 더 악화됐다.

이런 중에 료힌케이카쿠는 2000년 도쿄 증권거래소에 상장했다. 상장 이후 데이터 처리속도 지연과 질적 미비는 IR 활동에 지장을 초래했다. 실적발표 시즌이 되면 지점별 실적을 취합해 그 의미를 설명해야 하는데 마감 기한이 임박할 때까지 실적 집계가 마무리되지 않으면서 시장 및 관계자들에 대한 설명이 신속하지 않았고 투자자들의 원성이 높았다.

돌파구 찾기

문제를 파악한 TFT는 해결방안 마련에 돌입했다. 대상은 크게 두 가지였다. 일단 내부 보고 프로세스다. 내부 커뮤니케이션 지연과 이에 따른 의사결정 지체는 회사의 전략 수립 및 실행의 발목을 잡는 것은 물론 전체적인 사기와 신뢰를 저하시켰다. 다음은 데이터 처리다. 갈수록 늘어나는 데이터를 신속하고 정확하게 처리하는 방안을 마련하는 일이 시급했다. 이는 몸집을 불리는 과정에서 놓친 기본적인 시스템을 개보수하는 것은 물론 장기적인 성장 동력을 갖기 위해 필수적인 과제였다.

① 내부 보고 프로세스 개선

의사결정에 반드시 필요한 보고서의 주기를 최소한으로 단축했다. 사업계획은 연 2회, 실적 보고는 연 1회, 실적발표는 분기별로 정했다. 이외 개선관리 보고 등은 간소화해서 수시 작성하기로 했다. 보고서의 데이터는 반드시 재무회계 자료를 기본으로 하고 예상 실적은 전제를 가정하되 정확한 근거를 갖도록 하며 지점의 목표치 수립 및 달성에 대한 이슈를 상시 관리하기로 했다. 대외적으로 좀 더 빠른 보고서를 작성하기 위해 IR 부서 인력을 대폭 확대했다.

② 데이터 관리 개선

방대한 데이터를 관리하는 방안에 지속적인 관심을 갖고 고민하던 료힌케이카쿠는 2009년 이후 IT업계를 중심으로 확산되던 BI(Business Intelligence)를 접한다. 전체적인 데이터 관리 프로세스를 개선할 수 있을 것이라는 기대로 BI 솔루션을 도입하기로 한 료힌케이카쿠는 여러 가지 방법을 놓고 비교 작업을 진행했다.

첫 번째 방법은 기존에 사용하던 엑셀 등 프로그램을 회사의 규모와 사정에 맞게 개선하는 것이다. 이 방법은 비용이 거의 들어가지 않는다는 장점이 있다. 하지만 인간적인 실수와 대용량을 커버할 수 없는 등의 과거 문제점이 반복될 가능성이 컸다.

두 번째 방법은 회계 시스템을 업그레이드하는 것이다. 회계 관련 수치들을 수집하고 합산하는 시스템을 개선하는 방법이다. 하지만 이는 회계나 재무상 변수가 발생했을 때 융통성이 크지 않았고 시스템을 다시 정비하는 데 들어가는 비용이 만만치 않았다.

세 번째 방법은 내부 사정에 적합한 솔루션을 자체 개발하는 것이다. 회사의 특성과 목적이 최대한 반영될 수 있다는 장점은 있었으나 전문적인 지식이 부족했다.

마지막 방법이 바로 BI 솔루션 도입이다. 초기에는 많은 비용이 들지만 한번 도입한 후에는 추가 비용이 거의 들지 않는 장점이 있다. 또한 외부 전문가가 개발한 프로그램을 사용하기 때문에 데이터 활용도가 높은 분석툴을 보유할 수 있다는 점도 긍정적이었다.

료힌케이카쿠는 미국의 글로벌 CAE(Computer Aided Engineering) 데이터 컨설팅 기업인 알테어(Altair)가 개발한 ‘하이큐브(HiQube)’를 도입했다. 하이큐브는 알테어가 이탈리아 기업으로부터 2007년 인수해 속도 및 시각화 등에 장점을 갖고 있는 BI 솔루션이다. 글로벌 기업인 델파이, 크라이슬러 등이 사용하고 있다. 료힌케이카쿠는 2009년 6월 알테어와 함께 각 지점 및 본사에 하이큐브를 적용하는 작업에 착수한다.

적용 과정

료힌케이카쿠와 알테어는 회사 내 데이터 소통과 관리를 막고 있는 근본적인 원인으로 엑셀과 메일을 지목했다. 본사와 지점 간 과도한 엑셀 파일 전송과 메일은 정확한 커뮤니케이션과 신속한 처리를 방해했다. 따라서 엑셀과 메일이 아닌 제3의 수단을 도입해 전 지점에서 자유자재로 활용할 수 있도록 할 필요가 컸다.

데이터와 보고서의 정확성을 기하기 위해서는 원천 데이터의 중요성을 강조했다. 원천 데이터는 각 지점에서 발생하는 가공하기 전 데이터를 말한다. 원천 데이터 관리에는 두 가지 문제점이 있었다. 한 가지는 각 지점에서 수치를 잘못 입력하는 경우다. 이때 지점에서 발견하고 수정해서 다시 올리면 본사에서 이를 수집하고 다시 조정해서 보고서를 만들기까지 시간과 자원이 많이 들어갔다. 다른 한 가지는 지점에서 제대로 수치가 모이지 않다 보니 본사에서 사업 계획을 짤 때 지점의 원천 데이터를 추산해서 반영한다는 데 있었다. 지점별 추정치는 오차가 크지 않더라도 추정치들이 누적되면서 큰 차이를 만들었다. 이는 합리적인 의사결정에 큰 장애물이 됐다. BI는 원천 데이터를 고정화하는 것을 원칙으로 삼았다.

료힌케이카쿠는 ‘빅데이터’라는 용어조차 없었던 2009년 회사 시스템의 전면 개편에 나선다. 회사의 모든 데이터를 하이큐브라는 BI 솔루션에 입력해 다면적인 분석과 신속한 속도를 추구하기로 한 것이다.

일단 엑셀과 메일에서 탈출하게 하는 대안으로 ‘웹’ 환경을 도입했다. 권한을 갖고 있는 사람이라면 누구나 웹에 접속해서 자료를 입력하고 필요한 형태의 자료를 얻을 수 있도록 했다. 300여 곳에 달하는 지점들은 관련 프로그램을 깔고 웹에 접속하기만 하면 일, 주, 월 단위 실적을 손쉽게 입력할 수 있었다. 수정사항이 생기면 지점에서 바로 웹에 접속해 직접 입력했다. 이는 결과물에 곧바로 반영돼 본점에서 확인이 가능했다. 이제까지는 마감일 전 실수를 발견하면 본사에 e메일이나 전화로 수정사항을 알려야 했다. 수정사항은 웹로그에 저장돼 변경 여부 및 기록을 추적할 수 있었다.

2009년 6월 하이큐브를 도입하면서 알테어는 료힌케이카쿠의 직원 3명을 대상으로 사용법을 집중 교육했다. 2010년 7월, 하이큐브를 활용해 하반기 사업계획 보고서를 작성했다. 같은 해 10월에는 2011년 사업계획 역시 하이큐브로 작성했다. 2011년 3월 모든 보고서 양식을 하이큐브로 표준화하고 데이터 포맷을 통일했다. 2011년 10월에는 일본 전역의 무지 소매점에 하이큐브를 적용했고 3명으로 출발했던 활용 인력은 350명으로 불어났다. 각 소매점마다 관련 직원이 배치됐고 앞으로는 전 직원에게 하이큐브를 엑셀 다루듯 할 수 있도록 교육하겠다는 계획을 갖고 있다.

데이터 활용 프로세스 개선은 좀 더 장기적으로 접근해야 할 과제였다. 지점이 늘고 판매 제품이 기하급수적으로 증가하는데도 이와 관련된 데이터들을 쌓아두기만 하고 제대로 활용하지 못한다는 것은 큰 문제였다. 료힌케이카쿠는 이런 데이터를 어떻게 써야할지 몰랐다.

료힌케이카쿠는 일단 모든 데이터의 시각화를 추진했다. 하이큐브를 통해 어떤 데이터든 손쉽게 그래프나 그림으로 만들어 두세 번 확인하는 과정을 거쳤다. 관련 데이터가 해당 지점이나 지역 차원에서 의미나 시사점을 갖지 않는지, 이를 다른 지점이나 지역에 적용할 수 있는지를 살폈다. 숫자로 파악할 수 없는 부분을 그래프나 그림을 그려 점검하고자 한 것이다. 그 결과 지점별 또는 지역별 실적 부진이나 향상의 원인, 해당 지점이나 지역이 위치한 주변의 선호 및 가구의 특성, 날씨가 매출에 미치는 영향 등을 한눈에 파악할 수 있었고 이를 매일 또는 한 달 단위의 마케팅 전략에 적극 활용할 수 있었다.

지점마다 또는 지역마다 매출 등락과 그 원인 규명이 분명해지면서 본점 차원의 전략 수립과 실행에도 긍정적 효과가 나타났다. 예컨대 마케팅 부서에서는 장마철 어느 지점에서 어떤 제품이 많이 팔렸는지, 1회용 제품이 잘 안 팔리는 지점들의 특성이 무엇인지, 어느 지역에 독신 가구가 많은지, 노인 인구가 많은지 등을 파악해 지점 또는 지역 단위로 차별화된 전략이나 프로모션 계획을 세울 수 있었다. 또한 상품개발 부서에서는 특정 제품이 유난히 잘 팔리는 지점이나 지역을 찾아 해당 제품에 대한 설문을 진행해 제품 개선 방안을 찾아내기도 했다.

 

개선 효과

① 업무 속도 향상

연간 실적 보고서만 놓고 볼 때 료힌케이카쿠의 데이터 취합 및 보고서 작성 속도는 이전과 비교해 30배 이상 빨라졌다. 과거 한 달 이상 걸리던 연간 실적 보고서 작성이 단 하루 만에 가능해졌다. 엑셀 작업에서 빈번하게 발생했던 입력 및 합산 오류가 급감했고 보고서의 정확성이 높아졌으며 이로 인해 경영진의 의사결정이 빨라졌다. 덕분에 하이큐브를 도입한 2009년 이후 회사의 영업이익과 순이익이 매년 10%가량씩 성장하고 있다.

료힌케이카쿠의 재무회계 담당인 켄지 다케우치 본부장은 “내부적으로는 하이큐브를 도입하면서 보고서의 정확도와 시간 효율성이 50% 이상 높아졌다고 판단한다. 특히 본사와 지점 간 정확하고 신속하게 데이터를 공유하고 자유롭게 의견을 교환하게 되면서 업무상 장애와 불편이 사라졌고 의사결정 속도가 빨라지면서 시장 대응이 민첩해졌다”고 말했다.

② 커뮤니케이션 효율성 증대

각 지점 매니저들이 말하는 하이큐브 도입의 가장 큰 장점은 본사와의 커뮤니케이션이다. 과거 엑셀 파일로 메일을 주고받을 때는 오류가 발견되더라도 수정과 반영이 더뎠다. 수백 개 지점을 관리하다 보니 데이터를 받을 때마다 본사 담당자들이 짜증스러워 했고 지점에서는 본사의 신경질적 반응에 연락을 꺼리는 분위기가 강했다. 웬만한 범위의 오차는 보고하지 않고 넘어가려는 지점도 있었다. 하지만 본사와 직접 대면하지 않고 웹상에서 입력 및 수정이 가능해지면서 본사와의 관계가 놀라울 만큼 부드러워졌다. 본사에서도 웹에서 데이터를 보다가 궁금한 점이 생기면 웹을 통해 문의하고 답변을 들을 수 있어서 이전보다 편리해졌다. 이렇게 부드러워진 분위기는 지점에서 아이디어를 수집하거나 본사의 정책을 내려 보낼 때보다 원만한 의사소통을 가능하게 했다.

③ 다양한 분석 자료를 통한 전략 수립

하이큐브를 활용하게 되면서 경영진이나 특정 부서에서 필요한 데이터 분석 자료를 즉시 뽑아낼 수 있게 됐다. 모든 데이터를 다차원의 그래프로 시각화할 수 있는 환경이 구비되면서 궁금하거나 구현하고 싶은 사항들을 권한이 있는 사람이라면 누구나 웹상에서 확인할 수 있다. 쉽게 입력이 가능해진 각 지점에서는 버리는 데이터 없이 매일의 실적을 기록하게 됐고 데이터들이 누적되면서 보다 다양한 그래프 작업이 가능해졌다. 이는 각종 전략이나 정책을 수립할 때 탄탄한 자료로 활용되고 있다.

④ 비용 절감

대용량의 데이터를 보관할 수 있는 하이퍼포먼스컴퓨팅(HPC)이 도입되면서 데이터 관리 및 보관 비용이 줄어들었다. 컴퓨터의 저장 용량은 10년 전에 비해 50배 이상 커졌고 동일한 용량을 처리하는 가격 또한 40배나 저렴해졌다. 하지만 컴퓨터 자체의 활용력을 키우지 않으면 대용량의 데이터를 저장하기도, 처리하기도 쉽지 않다. 다른 기업보다 먼저 HPC를 도입한 로힌케이카쿠는 기가바이트 단위의 데이터를 처리하는데도 곤란을 겪던 엑셀 시대를 일찌감치 마감하고 수천 배나 큰 테라바이트급 데이터를 이전보다 더 빠르고 싸게 활용할 수 있게 됐다. 인쇄물 없이 웹으로 보고하게 되면서 종이와 잉크 비용 또한 절감할 수 있었다.

성공 요인

① 정확한 문제 진단

실적 감소폭과 속도를 예사롭지 않다고 판단한 경영진은 즉시 내외부 전문가들로 구성된 TFT를 만들고 정확하고 구체적인 문제 파악에 나섰다. 관련 임원부터 신입사원까지 다양한 회사 구성원을 포함해 경영과 현장의 목소리를 동시에 들을 수 있도록 했고 외부 컨설턴트를 불러 객관적인 시각을 확보했다. 해당 TFT가 추진했던 프로젝트 이름이 ‘뒤집어엎기 프로젝트’였다는 점을 감안하면 문제 파악에 대한 의지가 얼마나 강했는지 알 수 있다. TFT는 하나부터 열까지 회사는 구체적 실상을 파악하기 위해 하나하나 점검하고 살폈다. TFT 미션에 해결책 제시는 포함되지 않았다. 해결책이 없어도 좋으니 내부 문제를 일일이 꼬집어내라는 것이 경영진의 주문이었다.

② 전사적 해결책 도출 및 신속한 적용

문제를 파악한 경영진은 즉시 해결책 마련에 나섰다. 크게 두 가지로 갈래를 잡고 문제 해결을 추진했다. 내부 보고 프로세스를 개선하기 위해서는 이 과정의 중요성에 대한 전사적 공감대가 필요했다. 일본 전역에 퍼져 있는 각 지점 담당자는 물론 지역 본부 실무진과 이들로부터 수집된 데이터를 수집 및 총합하는 본사 담당자들도 보고 프로세스를 제대로 이해하고 이 과정에서 건져낼 수 있는 데이터의 가치를 놓치지 않겠다는 자세를 가져야 했다. 이는 또 다른 과제인 데이터의 적극적인 활용의 밑바탕이 되는 작업이기도 했다. 이를 위해 경영진은 다양한 방법을 비교한 끝에 빅데이터라는 용어가 일반에게 알려지기도 전인 2009년 HPC인 하이큐브 도입을 결정했고 신중한 검토 후 2년 만에 전사적 적용을 추진했다. 또한 내부 전문가를 육성하기 위해 시간과 비용을 아끼지 않았다. 처음 3명에 불과했던 관련 인력은 2년 새 350여 명으로 불어났다. 각 지점마다 관련 인력이 상주할 수 있도록 일본 전역에 하이큐브 담당자를 파견하겠다는 것이 료힌케이카쿠의 목적이다.

③ 데이터 친화적인 기업 문화 형성

데이터 분석을 주요 경쟁력으로 삼으려면 데이터 분석 결과를 신뢰하고 이를 근거로 의사결정을 내리는 문화가 자리 잡아야 한다. 료힌케이카쿠의 경우 경영진이 먼저 나서서 하이큐브를 적극 활용하고 여기서 얻어진 결과를 내외부에 공개하는 등 데이터 중심의 문화를 만들기 위해 앞장섰다. 엑셀과 메일, 손에 쥐어지는 페이퍼에 의존하던 경영진의 의사결정이 하이큐브를 토대로 한 시각화물을 기초로 이뤄지기 시작했다. 경영진이 앞장서면서 지역 본부가 바뀌고 일본 각 지점이 변화하기 시작했다. 특히 하이큐브가 전 지점에 보급되면서 웹상 입력 및 수정이 편리하다는 점이 직원들에게 인식됐고 이는 하이큐브를 활용한 문서 처리가 료힌케이카쿠의 기본적인 작업 문화가 되는 데 결정적인 요소가 됐다.

문성수 알테어코리아 대표 moon@altair.co.kr

최한나 기자 han@donga.com

문성수 대표는 홍익대 기계공학과와 동 대학원을 졸업하고 기아자동차에서 근무하다가 2001년 알테어 한국지사인 알테어코리아를 설립했다.

알테어는 1985년 미국에서 엔지니어링컨설팅 기업으로 출발해 디자인 솔루션, BI솔루션 등으로 영역을 넓혀가고 있는 글로벌 데이터 전문 기업이다.