우리 회사가 데이터 기준 의사결정이 어려운 이유
의사결정자로 참여하는 이들이 '데이터가 중요하다'고만 알기 때문입니다
데이터가 점차 기업의 중요한 자산이자 성장을 위한 필수 자원으로 부상하고 있습니다. 그래서, 모두들 데이터의 중요성을 부르짖습니다. 하지만, 정작 현장에서는 중요성을 강조하는 목소리만큼 데이터 기준의 의사결정이 거의 이루어지지 않습니다. 이유가 뭘까요? 모르긴 몰라도 그동안 우리는 데이터에 의해 의사결정을 해온 일이 거의 없다는 것입니다. 그러니 안 하던 걸 하려고 하니 잘되지 않고 있는 것은 분명합니다.
구성원 및 의사결정을 주도할 이들이
데이터에 대한 이해도가
높아져야 합니다
우리는 데이터를 데이터로만 이해하는 경우가 많(았)습니다.
이건 어디까지나 제 추측일 수도 있습니다. 하지만, 여러 현장에 계신 다양한 분들의 이야기를 종합해 보면 그래 보입니다. 왜냐하면, 입으로만 데이터의 중요성을 외치고 있고, 그 데이터를 바탕으로, 통해서, 의해서 무엇을 할 수 있고, 해야 하는지에 대한 이야기는 거의 나오지 않고 있기 때문입니다. 일단 많이 모아놓으라고 하고, 많이 모으다 보면 안 보이던 것이 보인다고 하거나, 일단 모아두면 언젠가 어딘가에 쓸 때가 있을 것이라고 추측만 할 뿐입니다. 애초부터 무엇을 하기 위해, 하고자 하는 생각 때문에 데이터를 모아서 어떻게 하자는 말은 거의 없습니다. 단지 모두가 데이터가 중요하다고 하니, 그 목소리에 편승하여 같이 외치는 것뿐입니다.
데이터는 데이터로 존재할 경우에는 별 의미가 없습니다.
따라서, 일정한 구조와 형식에 맞춰 오와 열을 맞추고, 그에 따라 2, 3차로 교차될 수 있는 어떤 지점을 만들어주게 되면, 더 이상 데이터는 데이터로만 존재하지 않습니다. 그때부터는 회사의 중요한 의사결정을 지원할 수 있는 절차적 성격의 지적 자산이 됩니다. 데이터를 모아 회사에 도움이 되는 지식과 정보를 만들게 되고, 이를 회사가 성장하는데 유용하게 활용할 수 있게 됩니다.
또한, 데이터를 다루었던 개인 및 조직의 노하우가 성장합니다.
회사의 중요한 의사결정을 위해 기존 또는 새로운 데이터를 통해 새 판(구조)을 만들고 축적할 수 있게 됩니다. 이를 토대로 새롭게 추진하는 업무의 과정상 효율 및 생산성 증가를 기대할 수 있게 합니다. 그만큼 파편화된 데이터를 우리가 원하는 것을 위하여 충분히 활용(가공, 분석, 해석을 통해 의사결정에 활용)할 수 있다는 뜻입니다. 그로 인해 '우리가 내린 결정에 의구심은 거두고, 보다 확신을 갖고 실천'해갈 수 있게 되는 것입니다.
이 점이 중요한 이유는 "비즈니스는 불확실한 것을 확실한 것으로 바꿔가는 게임"이기 때문입니다.
비즈니스 환경에서 원하는 무언가를 얻는 과정은 불확실성 투성이입니다. 목표를 세운다고 해도, 그 근거가 미약하거나 철저히 대표 또는 회사의 의지를 토대로만 세워진 경우도 많고, 심지어 과거에 대외적으로 인정할만한 성공을 거두었다고 해도, 이를 재현하고자 할 때 명확한 원인을 찾아내기 어렵습니다. 이때 도움이 되는 것이 데이터입니다. 그 과정이 명확히 기록되어 있다면, 적어도 같은 수준의 성공을 만들기는 어려워도 최소한 같은 실패를 막아줄 수는 있습니다. 데이터가 곧 내가 하고자 하는 것에 대한 근거로서 작용하고, 이를 바탕으로 일하는 이들 간의 신뢰 형성에 긍정적 영향을 주기 때문입니다.
참고로 데이터는 그냥 나오지 않습니다.
대부분의 데이터는 '고객과 상호작용' 하는 과정에서 나옵니다.
예를 들어, 이 글을 보고 있는 분들은 저의 (예비) 고객입니다. 이 글을 보시고, 제 전문성이 탐나거나 닮고 싶거나, 배우고 싶다고 하면, 저에게 코칭, 강의, 컨설팅 등을 요청할 수 있습니다. 그런데, 저는 시간관계상 많은 분을 상대할 수 없습니다. 그래서, 가급적 '번거로운 과정'을 임의로 설정하였습니다. 해당 과정을 거쳐 신청한 분들 중에 진정성을 가졌다고 판단되는 분들만을 대상으로 1:1 만남을 진행합니다. 그리고, 장기간 만남을 지속하며 상호 성장을 지원하는 관계로 발전할지에 대해 합의하는 과정을 거칩니다.
위와 같은 과정에서 온오프라인이 교차되고, 각각의 접점마다 고객 개별적인 데이터가 나타납니다. 물론, 저는 1인 사업자이기 때문에, 심혈을 기울여 만난 모든 분들의 세부적인 데이터까지 쌓고 관리하지 않습니다. 대신에, 장기간 코칭을 받는 분들 위주로 데이터를 쌓습니다. 그리고, 그 데이터를 통해 그들 각자가 가진 강약점을 판단하고, 이를 꾸준히 보완해 가는 노력을 진행합니다. 그리고, 그 과정에서 나온 여러 인사이트를 이렇게 브런치를 포함 여러 채널에 글로써 공개함으로써 지적 소양도 쌓고, 더 많은 고객과의 다채로운 만남을 기대해 볼 수 있는 것입니다.
결국, 고객과의 상호 소통하고 거래하는 과정에서 데이터가 나온다는 말입니다.
이를 토대로 '진짜 고객'이 누구이고, 우리에게 이득이 되는 고객, 고객 스스로가 가장 필요로 하고, 원하는 바가 무엇인지를 알 수 있게 됩니다. 이를 통해 장기간 이어지는 관계로 발전할 수도 있고, 반대로 단기간 내에 마칠 수도 있습니다. 그럼 기업 입장에서는 '어떤 고객이 우리와 장기간 관계를 맺고 있으며, 이를 보다 빨리 알아보기 위해 또는 이러한 성격의 고객을 더 많이 확보하기 위해 초반 그리고 중반 이후부터 어떤 노력 또는 장치가 필요한지에 대해 고심해봐야 합니다. 그리고, 그 고심의 결과를 갖고서 고객을 위한 전략과 각종 프로모션, 캠페인 등을 기획해봐야 하는 것입니다. 이때 단기적으로 시선을 모으거나, 구매를 일으키거나, 이를 토대로 관계를 만들어 꾸준히 유지하기 위해 개별적 베네핏과 어드밴티지로 무엇을 줄 것이며, 그 대가로 우리가 고객에게 어떤 반응(거래 및 거래 과정에서의 데이터)을 얻을 것인가를 두고 꾸준히 담금질 + 저울질을 해야 하는 것입니다.
따라서, 사업 성장을 기준으로 주기적으로 의사결정이 필요한 지표 등을 의식하여
(고객) 데이터를 모으고, 이를 바탕으로 사업 목표 달성의 과정 및 결과에 대한 종합 결산과 피드백을 합니다.
쉽게 말해, 대부분 회사의 성장과 관련된 것은 중요한 의사결정입니다. 따라서, 모두가 중요하게 다루어야 하는 것들이 무엇인지부터 확실히 정해줘야 합니다. 대표적으로 (1) 회사의 재무적 목표입니다. 재무상 목표는 결과입니다. 그럼 그 결과를 만들기까지의 과정에서 발생할 수 있는 데이터들이 무엇이고, 그 데이터의 변화가 매출의 변화에 어떤 영향을 주고받는지를 살펴봐야 합니다.
이때 과정상 가장 중요한 데이터는 (2) 고객의 데이터입니다.
고객의 데이터는 '구매데이터'로 처리하고, 우리가 확보한 (2-1) 개인 식별의 데이터와 (2-2) 고객의 행동 데이터를 합쳐서 이들이 가지는 특징 등을 고려하여 이를 재무적 목표와 연계하여 어떤 영향을 주고받는가에 대해 회사 나름의 공통된 해석을 내놓아야 합니다. 이때 고객의 구매를 더욱 활성화(양/질적 성장) 하기 위해 우리가 고객에게 제공하는 것에 어떤 특징을 가진 고객이 우리에게 반응하는지, 그들이 반응하는 내용과 수준이 우리의 의도에 얼마나 부합하거나, (고객 입장에서) 얼마나 만족스러운지를 그들의 데이터를 통해 꾸준히 유추해봐야 할 것입니다.
(3) 고객 데이터를 다루는 우리의 관점과 노하우입니다.
위의 피드백 루프를 통해 우리의 어떤 업무 활동이 고객 데이터 운영(확보, 정렬, 분석, 해석, 활용을 통한 여러 새로운 업무 활동 추구 등)의 생산성을 높이며, 동시에 재무적 성과에 긍정적 영향을 주는지를 놓고, 무엇을 강화 또는 약화 및 대체할 것인지 등의 우선순위 구분이 필요합니다. 이때의 기준은 오롯이 고객으로부터 얻고자 하는 반응과 우리가 제공하려는 가치 사이의 갈등과 고뇌를 통해 원하는 결과물을 만들어냅니다. 만약, 기업의 입장만을 고수한다면 고객으로부터 민심을 잃게 될 것이고, 고객의 입장만을 고수한다면 과도한 비용 지출로 인해 지속 가능성에 훼손이 있을 수 있습니다. 따라서, 이를 적절히 균형감을 갖고 운영해갈 수 있어야 할 것입니다. 이를 위해서는 우리의 고객과의 상호작용을 토대로 한 결산 시스템을 갖추어야 할 것입니다. 그래야만, 적합한 재무상 목표에 따른 고객 대상의 타깃 및 반응을 토대로 한 실질적 목표를 수립할 수 있고, 이를 달성하기 위해 각 팀과 개인이 업무상 어떤 구체적 목표로서 임해야 하는지에 대한 높은 확신으로 일할 수 있는 것입니다.
주의할 점은 다수의 기업 및 서비스가 고객 데이터를
고객 따로 데이터 따로 취급한다는 것입니다.
예를 들어, 고객의 구매데이터는 특정 고객을 기준으로 구매 히스토리를 정리, 정렬하는 것을 의미합니다. 그러나, 대부분 구매 데이터를 판매 데이터로 기록 및 관리하며, 오롯이 재고관리 측면에서만 활용하는 경우를 자주 봅니다. 그래서, 간혹 고객을 위한 어떤 이벤트와 프로모션 진행에서 스스로가 해당 서비스 및 상품을 오래도록 사용한 고객이라는 것을 셀프 인증해야 하는 웃픈 상황이 연출되기도 합니다. 데이터의 핵심은 연결과 정렬이고, 이는 이러한 구조를 만들고 운영하는 이가 어떤 목적과 의도를 갖고 데이터를 운용하는가에 따라 그 모양새가 천차만별로 달라질 수 있습니다. 따라서, 데이터 운용하는 실무 혹은 그와 관련한 어떤 책임을 지닌 이가 우리 사업에 대한 높은 수준의 이해도와 함께, 고객 중심적 사고를 토대로 우리 사업을 바라볼 수 있어야만 이와 같은 실수를 줄일 수 있습니다. (참고로 저는 실수가 아니라, 실력이라고 봅니다.)
사업과 사업에 참여하는 모두가 원하는 것은 결국 성장입니다.
실제 업무 현장에서 활용하는 데이터의 양과 질을 보더라도 금세 알 수 있습니다.
왜냐하면, 이미 다수의 서비스가 (사용자와 서비스가 데이터 교환 기반의) 알고리즘을 토대로 성장하는 시스템을 채택하는 것만 보더라도 충분히 데이터가 가진 힘을 적극적으로 활용하려는 움직임이 있고, 이를 잘 활용하면 사업적으로도 큰 성공을 거둘 수 있음을 알 수 있습니다. 다만, 중요하다고 말하는 것만큼 중요하게 여기거나 다루지 않는 것 같습니다. 우리가 확보한 데이터가 가진 가능성 또는 잠재력에 대해 인정하고, 이를 어떻게 하면 더욱 적극적으로 이용할 것인가에 대해 더욱 다양한 관점으로 고민해봐야 할 것 같습니다.
데이터를 기반으로 의사결정을 하려면...
1) 핵심 고객을 파악하고, 그들의 고객 만족 지향을 데이터를 통해 확인할 수 있게 구조를 만들어야 합니다.
대부분의 상품과 서비스는 가입한(구매한) 이들이 모두 고객으로 볼 수 없습니다. 그들 중에 반복적으로 구매 또는 이용하는 이들로부터 안정된 매출 흐름이 잡히고, 궁극적으로 회사의 이익으로 돌아옵니다. 따라서, 보다 섬세하게 그들을 대하고, 그들로부터 얻는 데이터를 다시 그들에게 제공 가능한 가치로 변환하여 되돌려줄 수 있어야 합니다.
2) (고객의 연속된 행동 기준으로) 데이터를 연결하여 봐야 합니다.
고객이 보이는 여러 활동은 고객별로 보면 만족과 불만족을 구분할 수 있게 됩니다. 또한, 그것이 실망으로 까지 이어졌는지를 얼마든지 알 수 있습니다. 여기서 우리가 고려해야 할 것은 '만족한 이들과 불만족한 이들을 무엇으로 구분하며, 그들이 보이는 다음 행동 패턴이 어떤 구간 및 단계에서 나타나는지를 찾는 것'입니다.
예를 들어, VOC라고 하면, 어떤 카테고리 내 이슈에서 가장 일어나서는 안 되는 불만족과 이탈이 발생하는지를 알아내는 것입니다. 이를 토대로 우리 서비스의 부실함을 꼬집고, 보다 근본적 대책을 세울 수 있어야 합니다. 그래야만, 고객과 대화만으로 해결 불가한 서비스의 구조적 모순과 문제 등을 보완 및 개선할 수 있기 때문입니다.
3) 데이터를 쌓는 구조를 잘 짜야합니다.
고객 데이터는 고객 식별 데이터, 고객 행동 데이터, 구매 데이터들의 조합을 토대로 우리의 핵심 고객층을 확인하여 별도로 관리할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이를 통해 점차 우리에게 우호적인 핵심 고객층을 늘려갈 수 있는 방안을 강구하기 위한 데이터 구조에 대해 고민해야 합니다. 참고로 이는 꾸준한 결산 과정을 통해서만 갱신할 수 있습니다. 단순히 몇몇 소수의 베테랑 또는 데이터 전문가에 의해 편향적으로 구성되지 않도록 주의가 필요합니다.
그 외에 CX적 측면에서도 VOC를 보다 소중하게 다룰 수 있어야 합니다. 이때 포인트는 고객의 여러 요구사항에 대한 데이터 라벨링(Labeling)과 레벨링(Leveling)입니다. 다양한 채널을 통해 들어오는 여러 고객 데이터를 분류하기 위한 기준이 서비스마다, 고객마다 있을 수 있고, 이를 토대로 해석하며 다시 서비스 개선에 적극 활용하는 시스템을 구축함으로써 데이터의 활용도를 극대화가 가능할 수 있습니다. 만약, 가능하다면, 데이터를 쌓을 때부터 고려하여 올바른 관리 방향과 방식을 추구합니다.
**참고로 데이터 축적을 위한 시트 구성과 운영, 결산 등에 대해서는 사업상 재무적 목표로부터 고객 대상의 목표 그리고 해당 목표를 토대로 한 개인별, 파트별, 팀별 업무 목표로 세분화합니다. 그리고, 이를 일간, 주간, 월간 등으로 구분하여 꾸준한 결산 활동으로 이어질 수 있도록 해야 합니다. 그래야만, 조직(팀) 내의 회의체 구성과 효율적 운영을 합리적 결산을 통해 추진하고, 이 과정으로 부터 얻게되는 인사이트(고객으로 부터 원하는 반응을 얻는 것이 곧 우리의 성장과 직결된다)가 말 뿐이 아니었음을 증명할 수 있을 것입니다.
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[작가 소개]
이직스쿨 김영학 대표. 17년차 전략 컨설턴트.
6년이 넘는 동안 1,500여 명의 직장인을 만나 커리어 코칭을 했고, 함께한 사람들이 스타트업 기업에서 대기업으로, 중견기업에서 전도유망한 스타트업 기업으로, 외국계 기업이나 해외로 취업하는 것을 도왔다. 또한 수년간 대기업과 중견기업을 대상으로 전략 기반의 비즈니스 컨설팅을 했으며, 현재는 스타트업 전문 비즈니스 코치로도 활동 중이다. 또한, 직장생활과 커리어에 인사이트를 주는 글을 꾸준히 쓰고 있으며 〈이코노믹리뷰〉에 ‘직장에서 생존’이라는 칼럼을 연재하고 있다.
