데이터 분석가 없이도데이터 기반 의사 결정하는 방법

모든 기업에게 데이터 분석가가 필요할까?

 코로나의 장기화로 전 세계적으로 시장과 기술이 디지털 트랜스 포메이션(DT) 체제로 가속화되고 있습니다.

회사의 규모와 상관없이, 한정된 고객을 두고 경쟁하는 많은 기업들은 그로스 해킹과 디지털 마케팅이라는 시대적 과제에 막대한 인력과 비용을 쏟아붓고 있죠. 하지만 시장을 들여다보면, 도입 노하우 및 인적/물적 자본이 상대적으로 부족한 후발주자들은 앞서 나가는 경쟁 업체들과 점점 더 격차가 벌어지고 있는 역설적인 상황에 놓여 있습니다.

 잘 나가는 기업이라고 해서 사정이 좋은 것만은 아닙니다. 데이터 분석가(Data Analyst) 혹은 데이터 과학자(Data Scientist)라고 불리는 고급 인력에 대한 수요는 날로 늘어나고 있지만, 기업 비즈니스에 걸맞은 인재를 확보하는 것도 쉽지 않기 때문이죠.

 그렇다면 비즈니스 모델을 고려해 어떤 데이터를 수집하면 좋을지, 수집한 데이터를 어떤 형태로 가공하고, 분석하여 기업의 의사결정에 활용할지까지 전 과정을 내부의 데이터 분석 전문가를 통해 해결하지 못하는 대다수 기업에겐 어떤 선택지가 있을까요?
 

위와 같은 상황에 놓인 기업에겐 솔루션을 활용하여 비즈니스 인텔리전스(BI, Business Intelligence)를 비교적 손쉽게 구축하는 것도 적합한 방안이 될 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스란, 기업이 보유하고 있는 수많은 데이터를 정리하고 분석해 데이터의 메시지를 파악하고 기업 의사결정에 활용하는 일련의 프로세스를 의미하는데요. IDC(International Data Corporation)에 따르면 전 세계 빅데이터와 비즈니스 분석 시장 매출은 2018년 1,68억 달러에서 2022년 2,743억 달러로 성장해 연평균 13.2% 성장률을 기록했다고 발표한 만큼, 비즈니스 인텔리전스 플랫폼이나 툴에 대한 기업들의 관심은 매년 고조되고 있습니다.

기업은 더 이상 데이터 없이 의사결정이 불가능한 시대가 왔다. 데이터 수집과 분석의 기능은 적합한 도구로 해결할 수 있다.

 특히 기업의 데이터 분석 목적을 크게 구분하였을 때, 대부분 마케팅 ROI 개선 및 고객 효용 극대화, 매출 증대에 수렴하는 만큼 각각 목적에 맞는 여러 솔루션을 검토하거나 도입하는 경우가 빈번합니다. 대표적으로 데이터 시각화 툴인 태블로(Tableau), 영업 및 CRM 관리 툴인 세일즈포스(Salesforce), 고급 사용자 데이터 분석 솔루션인 앰플리튜드(Amplitude) 등의 글로벌 플랫폼부터 비교적 접근이 쉬운 구글 애널리틱스(GA, Google Analytics) 등등 목적이나 기능만큼 무수한 솔루션들을 찾아볼 수 있죠. 하지만 각 기업에 최적화된 솔루션을 찾기까지 막대한 시간과 비용을 한번 더 감내하는 상황도 적지 않고, 한번 도입한 솔루션에 대한 기회비용 또한 크다는 점은 항상 고민이 되는 부분입니다.

 그렇기 때문에 데이터 분석가 없이도 데이터 기반의 의사결정을 비교적 쉽게, 잘하려면 먼저 어떤 솔루션을 사용할지 결정하기 전에 ‘분석 목적과 활용 목적’을 명확하게 하는 것이 중요합니다. 그리고 데이터 분석가만큼이나 똑똑하게 필요한 데이터를 수집-가공-분석까지의 적합한 기능을 갖춘 솔루션인지 검증하는 단계가 필요합니다. 고객 행태를 파악하여 모바일 앱의 편의성과 접근성을 개선하려는 뚜렷한 목적이 있고 이를 통해 앱 내 UX를 개선하고자 한다면, 빅데이터 기반으로 사용자 행동 데이터를 수집 및 분석하고 리포팅 기능을 지원하는 ‘유저해빗’ 솔루션을 추천드립니다. 

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