데이터 기반 의사결정: 데이터를 경쟁 우위로 활용

데이터가 풍부하고 경쟁이 치열한 환경에서 운영되는 기업은 엄청난 양의 데이터를 관리하는 동시에 이 데이터를 성장과 성공의 지렛대로 사용할 방법을 모색해야 하는 두 가지 과제에 직면해 있습니다.

이 기사에서는 브랜드가 엄청난 부담을 안고 있는 데이터를 귀중한 자산으로 전환할 수 있게 해주는 중요한 전략인 데이터 기반 의사결정을 살펴봅니다. 이는 전략적 결정을 알리고, 시장 복잡성을 탐색하고, 경쟁 우위를 확보하기 위해 체계적으로 데이터를 수집, 분석 및 적용하는 것의 중요성을 강조합니다.

데이터 기반 의사결정이란 무엇입니까?

데이터 기반 의사 결정의 핵심은 추측을 제거하여 마케팅 의사 결정자와 기타 비즈니스 사용자가 검증 가능한 데이터 추세 및 지표를 활용하여 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 능력에 있습니다.

데이터 기반 의사결정 접근 방식의 이점

기본적으로 이 접근 방식은 데이터 분석에 기반을 둔 조치를 통해 전략적 의사 결정을 향상시켜 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

1. 정확성 향상: 데이터 기반 결정은 직관에 대한 의존도를 줄여 편견과 오류의 위험을 최소화합니다. 사실에 기반한 통찰력을 기반으로 전략을 수립함으로써 기업은 보다 효과적으로 노력을 집중할 수 있습니다.
2. 효율성 향상: 데이터 수집 및 분석을 자동화하면 의사 결정 프로세스가 가속화되므로 기업은 시장 변화에 신속하게 대응하고 새로운 기회를 활용할 수 있습니다.
3. 수익 증가: 데이터를 통해 추세와 고객 행동을 파악함으로써 기업은 수요를 보다 정확하게 충족할 수 있도록 제품과 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있으며, 결과적으로 매출과 고객 만족도가 향상되는 경우가 많습니다.
4. 비용 절감: 데이터 기반 통찰력은 낭비와 비효율성 영역을 식별하는 데 도움이 되므로 기업은 품질이나 고객 경험을 저하시키지 않으면서 운영을 간소화하고 비용을 절감할 수 있습니다.
5. 경쟁 우위: 시의적절하고 정확한 데이터 통찰력에 액세스하면 회사는 경쟁업체와 차별화되어 시장 변화를 예측하고 그에 따라 전략을 조정하며 고객 요구를 보다 효과적으로 충족할 수 있습니다.

데이터 기반 의사결정 프로세스의 주요 단계

데이터 기반 의사 결정 접근 방식은 간단해 보일 수 있지만(단순히 지표를 사용하여 의사 결정을 안내하는 것뿐이지만) 현실은 매우 복잡합니다.

원시 데이터의 초기 수집부터 실행 가능한 통찰력으로의 최종 변환까지 이 프로세스에는 여러 복잡한 단계가 포함됩니다. 각 단계는 매우 중요하므로 데이터가 전략적 선택에 정확하게 영향을 미칠 수 있도록 신중한 실행이 필요합니다.

이 섹션에서는 이러한 단계를 자세히 설명합니다.

1. 목표 식별

데이터 기반 의사 결정 프로세스의 첫 번째 중요한 단계는 조직이 달성하고자 하는 명확하고 수량화 가능한 목표를 정의하는 것입니다.

예를 들어, 마케팅 팀은 다음 분기 내에 웹사이트 트래픽을 20% 늘리는 목표를 설정할 수 있습니다. 이 특정 목표는 과거 웹사이트 트래픽 패턴, 현재 웹 방문자 소스, 이전 트래픽 증대 계획의 효과 등 분석을 위한 관련 데이터 선택에 직접적인 영향을 미칩니다.

또한, 정의된 목표는 분석 방법과 도구의 선택을 안내합니다. 이 예에서 팀은 웹 분석 도구를 사용하여 소스별로 트래픽을 분류하고 사이트에서의 사용자 행동을 분석할 수 있습니다.

2. 데이터 수집

목표가 설정되면 관련 데이터 수집으로 초점이 이동합니다. 여기에는 목표와 관련된 통찰력을 제공할 수 있는 내부 및 외부 데이터 소스를 식별하는 것이 포함됩니다.

웹사이트 트래픽 증가를 목표로 하는 마케팅 팀의 경우(예를 들면) Google Analytics 4, Google Search Console, Semrush, Bing Webmaster, 소셜 미디어 플랫폼 등에서 데이터를 수집하는 작업이 포함될 수 있습니다.

데이터 수집 프로세스의 무결성이 중요합니다. 데이터의 품질, 신뢰성 및 적시성을 보장하는 것은 협상할 수 없는 부분입니다. 이러한 속성은 분석 결과에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 사용된 정보가 정확하고 신뢰할 수 있음을 보장하려면 데이터 소스 확인이 필수입니다.

3. 데이터 처리

수집 후에는 데이터를 처리하여 분석에 사용할 수 있는 상태인지 확인해야 합니다. 여기에는 데이터를 정리하여 오류, 불일치 및 중복을 제거하고 구조화된 형식으로 구성하는 작업이 포함됩니다. 효과적인 데이터 처리는 데이터 세트의 노이즈를 줄여 분석을 더욱 집중적이고 효율적으로 만듭니다.

Improvado는 수동 개입이나 사용자 정의 스크립트 없이도 데이터를 정리, 정규화 및 매핑하여 데이터 처리를 간소화합니다. 플랫폼은 두 가지 옵션을 제공합니다.

• 다양한 사용 사례에 대한 데이터 추출부터 시각화까지 다양한 마케팅 사용 사례의 사전 구축된 데이터 파이프라인입니다 . 예를 들어, 유료 광고 분석 레시피를 선택하면 플랫폼은 광고 플랫폼에서 필요한 데이터를 추출하고 플랫폼의 고유한 지출 구조를 자동으로 매핑하며 광고 세트, 광고 수준, 크리에이티브에 이르기까지 일일 캠페인 성과에 대한 데이터가 포함된 대시보드를 제공합니다. 또는 배치 수준입니다.
• 스프레드시트와 같은 UI가 있고 300개 이상의 특징과 기능을 지원하여 긴 분석 타임라인을 자동화하고 데이터 검색을 용이하게 하는 셀프 서비스 데이터 변환 엔진입니다 .

4. 데이터 분석

처리된 데이터를 확보한 후 다음 단계는 이를 분석하여 의미 있는 통찰력을 추출하는 것입니다. 실제로 데이터 분석은 예측 분석 및 수익 기여 분석부터 복잡한 고객 세분화 및 AI 기반 데이터 탐색에 이르기까지 다양한 방식으로 적용될 수 있습니다.

분석의 복잡성은 다양할 수 있지만 목표는 동일합니다. 즉, 사전 정의된 목표에 부합하는 실행 가능한 통찰력을 도출하는 것입니다.

5. 해석

데이터 분석 결과를 해석하는 것은 데이터가 의사 결정의 힘으로 바뀌는 것입니다. 이 단계에서는 복잡한 데이터 결과를 비즈니스 전략에 대한 명확한 의미가 있는 이해 가능한 통찰력으로 변환해야 합니다. 해석이 적절하고 실행 가능하도록 하려면 비즈니스 상황을 고려하는 것이 중요합니다.

6. 의사결정

해석된 데이터로 무장한 의사결정자는 이제 정보에 입각한 선택을 내릴 수 있습니다. 여기에는 다양한 옵션의 의미를 평가하고 조직 목표에 가장 적합한 전략을 선택하는 것이 포함됩니다. 결정은 데이터에 의해 뒷받침되어야 하지만 회사 가치, 시장 상황과 같은 질적 요소도 고려해야 합니다.

웹사이트 트래픽 예시로 돌아가 보겠습니다. 데이터를 통해 특정 유형의 콘텐츠가 더 많은 트래픽을 유도한다는 사실이 밝혀지면 해당 영역의 콘텐츠 개발에 더 많은 리소스를 할당하는 결정을 내릴 수 있습니다. 분석 결과 유료 광고에 막대한 투자가 이루어졌지만 회사가 유기적 성장을 우선시하는 경우 전략은 두 측면의 균형을 맞추기 위해 조정될 수 있습니다. 마찬가지로, 시장 상황이 특정 주제나 제품에 대한 관심의 급증을 나타내는 경우 이러한 추세를 활용하려는 노력이 집중될 수 있습니다.

7. 구현

결정에 따라 선택한 전략이나 조치가 실행됩니다. 이 단계에서는 결정이 효과적으로 실행되도록 상세한 계획과 조정이 필요합니다.

8. 평가

마지막 단계는 초기 목표에 대한 결정 결과를 평가하는 것입니다. 여기에는 성과 지표 측정, 결정의 영향 분석, 피드백 수집이 포함됩니다.

데이터 기반 의사결정의 실제 사례

데이터 기반 의사결정이 실제로 어떻게 게임을 변화시킬 수 있는지 알아보기 위해 이 접근 방식이 큰 변화를 가져온 5가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.

1. 마케팅 캠페인 최적화

데이터 기반 의사결정의 명확한 예시는 광고 캠페인의 최적화에서 비롯됩니다. 마케팅 담당자는 다양한 플랫폼, 시간, 잠재고객 세그먼트 전반에 걸쳐 광고 성과에 대한 데이터를 조사함으로써 어떤 조합이 참여도, 클릭률(CTR) 및 투자 수익 측면에서 최고의 결과를 내는지 파악할 수 있습니다.

2. 고객 경험 개인화

인구통계학적 정보와 구매 내역부터 온라인 행동 및 참여 패턴에 이르기까지 고객 데이터를 전략적으로 사용함으로써 기업은 개별 고객의 요구와 선호도에 맞게 상호 작용과 제안을 맞춤화할 수 있습니다.

예를 들어, 구매 내역 데이터를 분석하여 회사는 특정 제품이나 서비스에 대한 고객 선호도의 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 이러한 선호도에 맞게 마케팅 메시지와 제안을 맞춤화할 수 있어 커뮤니케이션의 관련성과 효율성이 크게 향상됩니다.

또한, 웹사이트 및 앱 사용 데이터는 가장 많이 방문한 페이지, 특정 콘텐츠에 소비한 시간, 다양한 요소와의 상호 작용 등 고객 행동에 대한 풍부한 정보를 제공합니다. 기업은 이 데이터를 활용하여 디지털 플랫폼에서 사용자 경험을 최적화하고 개별 사용자의 관심과 행동에 맞는 맞춤형 제품 추천, 콘텐츠, 제안을 제공할 수 있습니다.

3. 예측적 매출 예측

과거 판매 데이터, 시장 상황, 고객 행동, 더 광범위한 경제 지표의 패턴을 분석함으로써 기업은 예측 모델을 사용하여 더 높은 정확도로 미래 판매를 예측할 수 있습니다.

예측 판매 예측을 위한 데이터 기반은 포괄적이고 다양합니다. 영업팀은 내부 영업 성과 데이터부터 시작하여 계절적 추세, 제품 인기 주기, 이전 마케팅 캠페인이 판매량에 미치는 영향을 조사할 수 있습니다. 그런 다음 이 내부 데이터는 업계 동향, 경쟁사 활동, 경제 예측과 같은 외부 데이터 소스로 보강되어 판매 예측에 대한 더 넓은 맥락을 제공합니다.

고급 분석 도구와 기계 학습 알고리즘은 이 데이터를 처리하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술은 기존 분석 방법으로는 즉각적으로 드러나지 않을 수 있는 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 식별할 수 있습니다.

4. 고객 세분화 개선

고객 세분화를 개선하는 것은 데이터 기반 의사결정이 실행되는 또 다른 강력한 예입니다. 상세한 고객 데이터를 분석함으로써 기업은 인구통계, 구매 행동, 선호도, 참여 수준과 같은 다양한 기준에 따라 시장을 별개의 세그먼트로 나눌 수 있습니다. 이렇게 세분화된 세분화를 통해 보다 표적화되고 효과적인 마케팅 전략, 제품 개발 및 고객 서비스 접근 방식이 가능해졌습니다.

5. 웹사이트 전환율 향상

웹사이트 방문자 데이터를 면밀히 분석함으로써 기업은 사용자 여정의 장애물을 식별하고, 개선이 필요한 영역을 정확히 찾아내고, 더 높은 전환율로 이어지는 변화를 구현할 수 있습니다. 이 프로세스에는 페이지 조회수, 이탈률, 탐색 경로 및 전환 유입경로와 같은 지표에 대한 심층 분석이 포함됩니다.

예를 들어, 전자 상거래 회사는 웹사이트 데이터를 분석한 후 상당수의 사용자가 결제 페이지에서 장바구니를 이탈한다는 사실을 발견할 수 있습니다. 추가 조사를 통해 결제 프로세스가 너무 복잡하거나 사용 가능한 결제 옵션이 충분하지 않다는 사실이 드러날 수 있습니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 회사는 결제 프로세스를 단순화하고 더 많은 결제 방법을 추가하기로 결정했습니다. 구현 후 데이터를 보면 장바구니 포기율이 감소하고 구매 완료가 증가한 것으로 나타나 데이터 기반 결정이 긍정적인 결과로 직접 연결됩니다.

DDDM의 과제 극복

데이터 기반 의사 결정은 강력한 접근 방식이지만 장애물이 없는 것은 아닙니다. 아래에서는 DDDM의 일반적인 과제와 전략적 솔루션을 간략하게 설명합니다.

1. 데이터 품질 및 무결성

데이터 기반 의사결정에서 중요한 과제는 데이터 품질과 무결성을 보장하는 것입니다. 결함이 있는 데이터는 부정확한 분석, 잘못된 전략, 그리고 궁극적으로 최적이 아닌 비즈니스 결과로 이어질 수 있습니다. 불완전한 데이터 세트, 데이터 소스 간의 불일치, 오래된 정보 등의 문제는 데이터 신뢰성을 손상시키는 일반적인 문제입니다.

솔루션:

• 정기적인 데이터 감사: 감사를 자주 수행하면 부정확성을 식별하고 수정하여 데이터를 최신 상태로 정확하게 유지하는 데 도움이 됩니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 효과적인 의사 결정에 필요한 높은 품질의 데이터를 유지하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 솔루션은 비즈니스 데이터 QA 솔루션을 통합하여 데이터를 항상 모니터링 및 검증하고 이상 및 불일치를 알리는 것입니다.
• 표준화된 데이터 수집 프로세스 구현: 다양한 채널과 접점에서 데이터 수집을 위한 통일된 절차를 수립하여 불일치와 오류를 최소화하고 데이터 무결성을 향상시킵니다.
• 데이터 통합 ​​도구 활용: Improvado와 같은 솔루션은 데이터 품질 문제를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다. Improvado는 여러 소스의 데이터를 집계하고, 데이터 세트를 표준화하고, 데이터가 최신 상태이고 일관성이 있는지 확인하는 프로세스를 자동화합니다. 이를 통해 데이터 준비 작업이 간소화되고 인적 오류 가능성이 크게 줄어들어 데이터 무결성이 보존됩니다.

2. 데이터 사일로

데이터가 조직 내의 여러 부서 또는 시스템 내에 격리되면 비즈니스 운영 및 고객 상호 작용에 대한 전체적인 시각을 얻는 능력이 저하됩니다. 이러한 구획화로 인해 일관되지 않은 분석, 비효율성 및 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 시너지 효과를 얻을 수 있는 기회가 상실됩니다.

솔루션:

• 통합 데이터 관리 플랫폼 도입: 다양한 사일로의 데이터를 통합하는 통합 플랫폼을 구현하면 종합적인 분석이 가능합니다. 이 접근 방식은 모든 의사 결정이 완전한 데이터 세트를 기반으로 이루어지도록 보장하여 비즈니스 성과에 대한 보다 정확하고 전체적인 통찰력을 제공합니다.
• 부서 간 협업 촉진: 부서 간 협업을 장려하면 사일로를 해소하는 데 도움이 됩니다. 팀 전체에서 데이터와 통찰력을 공유하면 보다 균형 잡힌 의사 결정 프로세스를 위해 다양한 데이터 소스를 활용하는 통합 전략이 촉진됩니다. 예를 들어, 영업 및 마케팅 조정은 B2B 및 B2C 조직이 38% 더 많은 거래를 성사시키고 마케팅 활동을 통해 최대 208% 더 많은 수익을 창출하는 데 도움이 되는 것으로 입증되었습니다.
• 데이터 통합 ​​도구 활용: Improvado와 같은 도구는 데이터 사일로를 해체하는 데 중요한 역할을 합니다. Improvado는 서로 다른 소스의 데이터를 중앙 집중식 시스템으로 효율적으로 집계하여 통합 프로세스를 자동화합니다. 이는 조직 전체의 데이터에 대한 액세스 및 분석을 단순화할 뿐만 아니라 모든 관련 정보에 대한 포괄적인 이해를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 보장합니다.
• 데이터 거버넌스 정책 수립: 명확한 데이터 거버넌스 전략을 통해 조직 전체의 데이터를 표준화하고, 액세스 가능하며, 안전하게 보호할 수 있습니다. 이는 데이터가 효과적으로 공유되고 활용되는 환경을 조성하여 사일로로 인한 단편화를 방지합니다.

3. 분석 마비

분석 마비는 데이터 기반 의사 결정에서 주목할만한 과제입니다. 이는 사용 가능한 데이터의 양과 복잡성이 의사 결정자를 압도하여 조치가 지연되거나 우유부단하게 될 때 발생합니다.

솔루션:

• 관련 데이터 우선순위 지정: 의사결정에 직접적인 영향을 미치는 데이터에 집중합니다. 모든 데이터가 똑같이 중요한 것은 아닙니다. 특정 목표와의 관련성을 기준으로 데이터의 우선순위를 지정하면 분석 부담을 크게 줄일 수 있습니다.
• 명확한 목표 설정: 잘 정의된 목표를 갖는 것은 분석 범위를 좁히는 데 도움이 되며 이러한 목표를 달성하는 데 가장 적합한 데이터를 수집하고 해석하는 데 노력이 집중되도록 합니다.
• 단순화된 분석 도구 활용: 분석 프로세스를 간소화하는 도구를 활용하면 복잡성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. Improvado AI Agent와 같은 플랫폼은 데이터를 기반으로 모든 결정을 내릴 수 있는 간단한 방법을 제공합니다. 간단히 AI에게 물어보세요. AI 에이전트는 마케팅 데이터 세트에 연결되어 있으며 일반 언어로 작성된 질문을 기반으로 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
• 결단력 있는 문화 조성: 결단력을 중시하고 계산된 위험 감수를 장려하는 기업 문화를 조성하면 분석 마비의 영향을 완화할 수 있습니다.
• 점진적인 의사 결정 구현: 단계적으로 결정을 내리는 접근 방식을 채택하면 부담을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 사용 가능한 데이터를 기반으로 예비 결정을 내린 다음, 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되거나 결과가 평가됨에 따라 이러한 결정을 구체화하는 작업이 포함됩니다.

4. 데이터 이니셔티브의 ROI 측정

데이터 기반 의사 결정에서 중요한 과제는 데이터 이니셔티브의 투자 수익(ROI)을 정량화하는 것입니다. 이러한 어려움은 데이터 프로젝트가 수익에 미치는 간접적인 영향과 재무 결과를 데이터 기반 통찰력 및 조치에 귀속시키는 복잡성에서 비롯됩니다.

솔루션:

• 명확한 KPI 설정: 데이터 이니셔티브를 시작하기 전에 프로젝트의 예상 결과에 부합하는 구체적이고 측정 가능한 핵심 성과 지표를 정의하십시오. 이를 통해 영향을 보다 직접적으로 평가할 수 있습니다.
• 단계적 접근 방식 구현: 데이터 이니셔티브를 특정 목표와 지표를 사용하여 더 작고 관리 가능한 단계로 세분화합니다. 이를 통해 프로젝트를 보다 쉽게 ​​관리할 수 있을 뿐만 아니라 효율성과 ROI에 대한 임시 평가도 가능해집니다.
• 정기적인 검토 수행: 설정된 KPI에 대한 성과를 평가하기 위해 데이터 이니셔티브에 대한 정기적인 검토 일정을 계획합니다. 이러한 지속적인 평가는 효과가 있는 것과 없는 것을 기반으로 전략을 조정하여 ROI를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 의사결정을 위한 견고한 데이터 기반

Improvado는 데이터 통합, 처리 및 분석을 간소화하는 솔루션을 제공하여 기업이 데이터 관리보다는 전략적 의사 결정에 집중할 수 있도록 합니다. 우리가 살펴보았듯이 데이터 기반 접근 방식을 채택하면 의사 결정의 정확성이 향상되고 운영 효율성이 향상되며 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있다는 이점이 분명합니다.

데이터 기반 의사 결정을 통해 성장과 혁신을 위한 새로운 기회를 얻으려면 데모 통화를 예약하세요.

자주 묻는 질문