MIT Sloan Management Review

나날이 복잡해지는 시장 ‘분석론’은 필수무기다!

149호 (2014년 3월 Issue 2)

Article at a Glance-전략

 

질문

비즈니스 부문의 분석론(analytics) 활용이 어떻게 발전하고 있는가?

 

연구를 통해 얻은 해답

- 자사 조직이 분석론을 더욱 적극적으로 활용해야 한다는 데 설문조사에 참여한 관리자 절반 이상이 전적으로 동의했다.

- 일부 기업들은 비즈니스 파트너들과 데이터 및 분석 역량을 공유한다.

- 대부분의 빅데이터 프로젝트는 외부 데이터와 내부 데이터를 함께 활용한다.

 

 

편집자주

이 글은 슬론 매니지먼트 리뷰(SMR)> 2014년 겨울 호에 실린 슬론 매니지먼트 리뷰> 이그제큐티브 에디터 데이비드 카이런(David Kiron), SAS 인스티튜트 최고연구책임자 파멜라 커크 프렌티스(Pamela Kirk Prentice), 슬론 매니지먼트 리뷰> 객원 에디터 르네 부셰 퍼거슨(Renee Boucher Ferguson)의 글 ‘Raising the Bar with Analytics’를 번역한 것입니다.

 

당신이 패션 세계를 잘 아는 사람일 수도 있고 패션에 문외한일 수도 있다. 후자의 경우라면 스타일시크(StyeSeek)에 접속해 당신 안에 숨어 있는 패셔니스타 본능을 일깨워보기 바란다.

 

스타일시크는 방문자와 가입자들이 스타일 게임을 통해 자신의스타일 DNA(StyleDNA)’를 찾도록 도와주는 웹사이트다. 방문자와 가입자들은 스타일 게임을 통해 호화로운 현관문에서부터 잡지 표지, 멋진 자동차나 우아한 자동차에 이르기까지 여러 장의 사진을 보면서 자신이 좋아하는 라이프스타일과 어울리는 사진을 선택한다. 이와 같은 선택의 결과가 곧 사용자의 스타일 DNA가 된다. 스타일시크는 각 사용자의 스타일 DNA를 토대로 메이시(Macy’s), 노드스트롬(Nordstrom), 앤스로폴로지(Anthropologie), 제이크루(J. Crew)를 비롯한 200개 이상의 소매 파트너들이 보유한 의상을 추천한다.

 

하지만 시카고에 기반을 두고 있는 스타일시크는 단순한 온라인 추천 엔진이 아니다. 사용자들이 스타일시크에서 원하는 옷을 클릭해 소매업체 사이트로 넘어가 90일 내에 제품을 구매하면 스타일시크는 판매금액의 일정 비율을 수수료로 받게 된다. 스타일시크 사이트에서 화면을 클릭해 소매 파트너 사이트로 넘어가는 방문자가 파트너 사이트에서 실제로 구매하는 비율은 업계 평균 클릭전환율(click-through conversion rate)보다 훨씬 높은 편이다.1  스타일시크는 신생 기업임에도 불구하고 이미 비즈니스 모델을 다각화하기 시작했다. 스타일시크와 거래하는 일부 소매 파트너들은 자사 고객의 선호도와 행동을 좀 더 정확하게 파악하기 위해 스타일시크 분석 플랫폼 일부를 임대하기를 원한다. 스타일시크 설립자 타일러 스폴딩(Tyler Spalding)의 이야기를 들어보자.

 

 

파트너 사이트들이 고객들에게 어떤 일이 벌어지고 있는지, 어떤 방법이 효과가 있는지, 그 이유가 무엇인지 좀 더 심층적으로 이해할 수 있도록 우리의 기술을 파트너 사이트에 적용할 수 있다. 규모가 큰 우리의 소매 파트너 중 상당수가 이미 이렇게 이야기했다. “우리 사이트를 당장 등록시켜주세요. 필요한 게 있다면 무엇이든 하겠습니다.”

 

스타일시크는 나날이 커져만 가는 양질의 데이터를 향한 수요를 충족시키며 이런 활동을 통해 자사의 비즈니스 모델까지 변화시키는 기업 중 하나다.

 

 

  

 

연구 내용

슬론 매니지먼트 리뷰> SAS 인스티튜트는 비즈니스 분석론 활용과 관련된 도전과제와 기회를 좀 더 심층적으로 이해하기 위해 2013년 여름에 설문조사를 실시했다. 세계 각지에 위치한 수많은 조직에 소속된 2037명의 경영자와 관리자, 분석가들이 설문조사에 참여했다. 설문조사 참가자들은 100개가 넘는 국가의 다양한 산업에서 활동했다. 설문조사 참가 조직의 규모 또한 다양했다. MIT 졸업생, 슬론 매니지먼트 리뷰> 구독자, SAS 고객, 그 외 여러 이해관계자들이 설문조사에 참여했다.

 

필자들은 분석론 활용과 관련해 오늘날 조직들이 직면한 실질적인 문제를 이해하기 위해 다양한 산업과 분야에서 활동하는 주제 전문가들을 인터뷰했다. 인터뷰 참가자들이 내놓은 통찰력은 데이터를 좀 더 심층적으로 이해하는 데 도움이 됐다. 뿐만 아니라 필자들은 조직들이 어떤 식으로 비즈니스 분석론을 전략적 자산으로 활용하는지 파악하기 위해 다수의 사례 연구를 분석했다. 2014 1분기에 설문조사를 통해 얻은 구체적인 결과를 명시한 연구 보고서를 공개할 예정이다.

 

이 글에서분석론이란 사실을 기반으로 한 계획 수립, 결정, 실행, 관리, 측정, 학습을 장려하기 위해 데이터를 활용하고 응용 분석 분야(: 통계 모형, 맥락 모형, 정량적 모형, 예측 모형, 인지 모형, 그 외 다수의 모형)를 통해서 확보한 통찰력을 활용하는 것을 일컫는다.  

 

나날이 증대되는 데이터와 통찰력을 향한 욕망

 

최근 슬론 매니지먼트 리뷰(MIT Sloan Management Review)> SAS 인스티튜트(SAS Institute)와 함께 2037명의 관리자를 대상으로 설문조사를 실시했다. 조사 결과, 의사결정 과정에서 분석론 활용을 강화하는 것이 중요하다고 생각하는 관리자의 비중이 놀라울 정도로 높은 것으로 나타났다. (‘연구 내용참조.) 조사에 참가한 응답자 가운데 자사 조직이 좀 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위해 분석론 활용을 강화해야 한다는 데 전적으로 동의한 응답자가 절반이 넘었다. ‘어느 정도동의한다고 답한 응답자까지 포함하면 분석론 활용 강화에 동의하는 응답자의 비중이 87%까지 치솟는다. (그림 1) 여러 산업에서 이 같은 결과(설문조사 응답자의 과반수가 분석론 활용을 강화할 필요가 있다는 데 전적으로 동의하는 것)가 동일하게 관찰됐다. (그림 2)

 

 

 

시장의 복잡성 증대(디지털 경로와 오프라인 경로를 아우르는 다경로(omnichannel) 소매), 좀 더 뛰어난 분석 도구와 데이터의 발달 등 여러 요인들이 분석론에 관심을 기울이도록 관리자들을 부추기고 있다.물론 경쟁기업들이 좀 더 훌륭한 의사결정을 내리거나 좀 더 신속하게 의사결정을 내리는 등 우위를 얻기 위해 데이터를 활용하면 경쟁 환경 자체가 바뀐다.

 

좀 더 뛰어난 분석론을 향한 요구가 증가하면서 일부 기업들이 자사와 타 기업의 데이터를 바라보는 방식이 바뀌고 있다. 많은 기업들이 좀 더 효과적인 방식으로 데이터를 활용해 재화나 서비스를 좀 더 효과적으로 생산해내는 기업이 되는 것을 목표로 삼는다. 하지만 스타일시크 같은 일부 기업들이 이런 패러다임을 변화시키기 시작했다. 이런 기업들은 자사가 아닌다른기업들이 좀 더 효과적인 방식으로 분석론을 활용할 수 있도록 좀 더 훌륭한 방식으로 데이터와 분석 자료를 제공하는 것을 목표로 한다. 이런 기업들은 자사의 분석론 플랫폼(고객 세그먼트나 제품에 대한 자사의 전문성이나 지식)을 전략적 가치와 상업적 가치가 있는 자산으로 간주해 자사의 비즈니스 모델을 강화한다.

 

 

캘리포니아 산타모니카에 기반을 두고 있는 미디어 기업 엔트라비전 커뮤니케이션즈(Entravision Communications)의 경우를 생각해 보자. 엔트라비전은 스페인어 방송을 공급하며 50개가 넘는 텔레비전 방송국과 49개의 라디오 방송국에 대한 소유권과 운영권(혹은 둘 중 하나)을 갖고 있다. 엔트라비전은 106개의 지역 웹 자산 및 그 외의 다양한 자산을 보유하는 등 총 11개에 달하는 지역 시장에서 멀티미디어 자산을 보유하고 있다. 엔트라비전이 보유한 자산은 미국 내 라틴계 소비 시장(2013년에 총 12000억 달러의 구매력을 보유한 것으로 추정)의 거의 대부분에 영향을 미친다.2

 

 

 

엔트라비전의 고위급 경영진은 자사의 데이터 저장소와 약 300개에 달하는 외부 데이터원을 통해 확보한 거래 데이터를 통합하면 광고주들과 마케터들에게 미국의 라틴계 소비자들을 공략하기 위한 미디어 광고와 관련된 양질의 정보를 제공할 수 있을 것이라고 확신했다. 엔트라비전은 자사의 전통적인 미디어 광고 구매자들을 위한 서비스의 일환으로 이런 통찰력을 판매하고 자사의 분석 플랫폼에 접근할 수 있는 권한을 제공하기 위해 별도의 사업부 루미나르(Luminar)를 설립했다. 하지만 경영자들은 머지않아 고객들이 미디어 광고 구매에 대한 관심 여부와는 무관하게 라틴계 미국인들에 대한 엔트라비전의 정보를 원한다는(또한 이런 정보를 얻기 위해 기꺼이 비용을 지불하고자 한다는) 사실을 발견했다. 이 같은 사실을 발견한 엔트라비전은 새로 설립한 정보 서비스 사업부 루미나르의 초점을 이동시켰다.

 

 

데이터 공유와 혁신

 

전략적인 비즈니스 목표를 달성하기 위해 비즈니스 파트너들과 데이터 및 분석 역량을 공유하는 기업도 있다. 인디애나 인디애나폴리스에 위치한 미국의 건강보험회사 웰포인트(WellPoint)는 의사들과 함께 전략적으로 중요한 지불 모형(전체 의료비용을 떨어뜨리고 품질 및 건강 결과를 개선하는 공급자에게 보상을 제공하는 모형)을 개발하기 위해 분석론을 활용한다. 좀 더 구체적으로 이야기하면, 웰포인트는 의사를 비롯한 의료진의 의사결정과 간호를 돕기 위해 행정 청구 데이터와 승인 데이터를 환자에 대한 유용한 정보로 변환해 의료진과 정보를 공유한다. 이와 같은 혁신적이고 협력적인 접근방법은 의료 서비스 공급자들이 환자들에게 제공되는 진료 서비스의 비용과 질을 이해하는 데 도움이 된다. 뿐만 아니라 새로운 접근방법에는 웰포인트가 의료 서비스 공급자들과 함께 개발하고 유지해 온 관계의 중대한 변화가 반영돼 있다.

 

설문조사 데이터를 보면 분석론을 활용해 혁신 능력을 개선시킨 기업들이 파트너 및 공급업체들과 데이터를 공유할 가능성이 높은 것으로 추정된다. 올해 실시된 설문조사에 참여한 응답자 중 절반은 분석론이 자사 조직의 혁신을 돕는다는 데 어느 정도, 혹은 전적으로 동의한다. 참고를 위해 부연하자면 전적으로 믿는다고 답한 응답자는 16%였다. (그림 3) 분석론이 자사 조식의 혁신에 도움이 된다는 데 동의한 설문조사 응답자들은 분석론이 자사의 혁신에 도움이 되지 않을 것이라고 생각하는 응답자에 비해 분석론 활용을 통해 파트너 및 공급자들과 협력한다고 답할 가능성이 훨씬 크다. (그림 4)

 

필자들은 분석론을 활용해 혁신 능력을 개선 중인 다수의 기업들과 인터뷰를 실시했다. 그중 많은 기업들이 분석 프로세스를 진행하기 위해 자사의 데이터를 활용하는 수준을 넘어서고 있었다. 이런 기업들은 자사의 방대한 데이터 세트와 외부 데이터를 함께 활용한다. 대다수의 빅데이터 프로젝트들이 이런 특징을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다. 필자들이 실시한 설문조사에서 빅데이터 프로젝트를 진행하는 기업에 몸담고 있는 응답자 대다수(88%)가 자사 조직이 프로젝트 진행을 위해 외부 데이터와 내부 데이터를 함께 활용한다고 답했다. 자사의 빅데이터 프로젝트가 오직 내부 데이터만 활용한다고 답한 응답자는 10%에 불과했으며 오직 외부 데이터만 활용한다고 답한 응답자는 2%에 불과했다. (그림 5)

  

 

분석론과 비즈니스 변화

 

흥미롭게도 분석론이 자사의 혁신에 도움이 된다는 데 전적으로 동의한 16%의 응답자 가운데 85%가 분석론 활용이 자사의 비즈니스 실행 방식을 바꿔놓고 있다는 데 전적으로, 혹은 어느 정도 동의한다. (그림 6) 사브밀러(SABMiller)와 몰슨 쿠어스 브루잉 컴퍼니(Molson Coors Brewing Company)의 미국 사업부와 푸에르토리코 사업부 간의 합병을 통해 탄생한 합작투자기업 밀러쿠어스(MillerCoors) 사례를 생각해 보자. 밀러쿠어스에서는 분석론이 조직의 비즈니스 실행 방식을 변화시키는 기업 프로그램의 중요한 부분을 차지한다. 밀러쿠어스의 기업 정보/분석론 변화 책임자 롭 세이커(Rob Saker)의 이야기를 들어보자.

 

“합작투자 기업에는 장점도 있고 효율성도 있었다. 예컨대 맥주 공장이 2개에서 8개로 늘어났으며 실제로 사람들이 맥주를 마시는 곳과 좀 더 가까운 곳에서 맥주를 생산할 수 있게 됐다. 하지만 문제가 있었다. 우리는 프로세스나 시스템의 관점에서 조직을 하나로 통합해 본 경험이 없었다. 그런 탓에 경영진과 이사회는 조직을 하나로 모으고 효율성을 개선할 목적으로 변화를 위한 노력에 착수하기로 결정했다. 하지만 이들은 앞으로 나아가는 데 도움이 되는 방식으로 변화를 추진하고자 했다.

 

변화를 위한 노력에서 무엇보다 중요한 것은 분석론이다. 우리는 좀 더 뛰어난 의사결정과 좀 더 효과적인 자원 투자를 위해 분석론을 활용한다. 다시 말해서 적절한 장소에서, 적절한 사람에게, 적절한 정보를 제공하기 위해 노력한다.”

 

분석론이 자사의 혁신에 도움이 되지 않는다고 답한 설문조사 응답자들 사이에서도 분석론을 활용해 혁신 역량을 개선하는 방식과 분석론을 기반으로 하는 조직 변화 간의 연관성(혹은 부족)이 두드러진다. 이런 부류의 설문조사 응답자들 가운데 분석론이 자사의 비즈니스 실행 방식을 변화시킨다는 데 전적으로 동의한 사람은 아무도 없었다. 분석론이 자사의 비즈니스 방식을 변화시킨다는 데 어느 정도 동의한 사람은 4%에 불과했다.

 

의사결정 개선, 그리고 그 이상

 

물론 분석론은 그 자체가 목적이 아니다. 분석을 위한 노력의 가치는 대개 의사결정에 도움이 되는가에 따라 달라진다. 분석론을 향한 수요가 증가하는 것은 분석론을 활용하면 전통적인 의사결정 방식(경험과 직관에 상당히 의존하는 방식)을 효과적으로 개선할 수 있다는 낙관주의 때문이다.

 

 

하지만 일부 응답자들은 분석론이 자사 조직의 혁신에 도움이 될 뿐 아니라 자사의 비즈니스 실행 방식을 변화시킨다고 답했다. 이 같은 사실은 분석론이 의사결정에 영향을 미치는 차원을 넘어서 조직 행동에도 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

 

분석론을 비롯한 여러 가지 방식을 활용해 비즈니스 행동을 혁신하고 수정하는 조직들은 창발적(emergent) 전략이나 계획적(deliberate) 전략3  을 도입한다. 두 가지 전략 모두를 도입하는 조직도 있다. 관리자들은 창발적 전략과 계획적 전략이 갖고 있는 각기 다른 특징에 관심을 기울여야 한다. 창발적 전략을 실행하려면 기존의 계획과 잘 맞아떨어지지 않을 때조차 기꺼이 새로운 기회를 추구하려는 의지와 더불어 새로운 아이디어를 향한 개방적인 태도를 갖고 있어야 한다. 계획적 전략을 실행하기 위해서는 목표에 대한 명확한 비전과 목표 달성을 위한 방법이 필요하다.

 

예컨대, 엔트라비전은 시차를 두고 두 가지 전략을 모두 활용했다. 처음에는 계획적인 빅데이터 인프라 개발을 통해 미디어 산업의 변화에 대응했다. 그런 다음에는 스타일시크가 그랬듯 시장의 수요에 반응했다. 웰포인트와 밀러쿠어스 역시 분석론을 활용해 중요한 비즈니스 목표를 달성하기 위한 전략을 계획적으로 개발했다. 하지만 이런 노력들은 아직 초기 단계를 벗어나지 못하고 있다.

 

관리자들이 의사결정 개선이나 혁신, 중요한 전략적 목표 달성을 위해 분석론을 활용할 생각을 갖고 있을 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 어떤 경우든 필자들이 실시한 설문조사는 몇 가지 명확한 사실을 알려준다. 첫째, 여러 업계에서 분석론을 통해 좀 더 효과적인 결정을 내리라는 압박이 점차 증대되고 있다. 둘째, 혁신 능력 개선을 위해 분석론을 활용하는 기업은 분석론 활용을 통해 좀 더 적극적으로 협력하는 경향이 있다. 다시 말해서 분석론은 조직이 내부와 외부의 이해관계자들과 상호작용할 수 있도록 지원하는 중요한 매체 역할을 한다. 마지막으로, 분석론을 활용해 혁신하는 조직들은 단순히 의사결정 과정에서 좀 더 적극적으로 분석론을 활용하는 차원을 넘어서서 조직으로서의 행동 방식도 변화시킨다.

 

 

데이비드 카이런·파멜라 커크 프렌티스·르네 부셰 퍼거슨

데이비드 카이런(David Kiron) 슬론 매니지먼트 리뷰>의 빅아이디어 이니셔티브(Big Ideas Initiatives) 담당 이그제큐티브 에디터다. 파멜라 커크 프렌티스(Pamela Kirk Prentice) SAS 인스티튜트 최고연구책임자다. 르네 부셰 퍼거슨(Renee Boucher Ferguson) 슬론 매니지먼트 리뷰>의 데이터 분석 빅아이디어 이니셔티브(Data and Analytics Big Ideas Initiative) 부문 객원 에디터다. 이 논문에 관한 의견이 있으신 분은 http://sloanreview.mit.edu/x/55217에 접속해 메시지를 남겨 주시기 바란다. 저자와의 연락을 원하시는 분은 smrfeedback@mit.edu e메일을 보내 주시기 바란다.

번역 |김현정 translator.khj@gmail.com

 

 

동아비즈니스리뷰 345호 Fake Data for AI 2022년 05월 Issue 2 목차보기