brunch

연재 중 의사결정의 기술 04화

라이킷 25 댓글

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

계정을 잊어버리셨나요?

by 심지헌 Nov 16. 2024

의사결정의 중심에 있는 데이터 기반 전략

데이터 기반 의사결정은 데이터를 활용해 더 나은 선택을 하는 방법입니다.

우리가 흔히 말하는 ‘감’이나 직관이 아닌,

실질적인 데이터를 근거로 중요한 결정을 내리기 때문에 신뢰도가 높아집니다.

데이터를 통해 무작정 대책을 세우는 것이 아니라,

구체적인 숫자와 사람들의 의견을 바탕으로 해결책을 찾는 것입니다.

1. 데이터 기반 의사결정의 핵심: 데이터로 문제를 보는 법

데이터 기반 의사결정의 첫걸음은 필요한 데이터를 모으고 분석하는 것입니다.

이 데이터를 통해 현재 상황을 객관적으로 평가하고,

문제의 원인을 파악하며, 정확한 목표를 설정할 수 있습니다.

예를 들어, 매출이 감소하는 원인을 파악하려면 먼저 판매 데이터를 분석하고,

고객 피드백을 참고해야 합니다.

1) 데이터 기반 의사결정의 3가지 요소

데이터 기반 의사결정의 첫 단계는 문제를 이해하고 필요한 데이터를 수집하는 것입니다.

회사 내부와 외부의 다양한 데이터 소스를 통해 문제에 적합한 데이터를 확보하는 것이 중요합니다.

사례: 고객 이탈 원인 파악을 위한 데이터 수집

한 예로, A사가 “고객 이탈률이 높아졌다”는 문제를 겪고 있다고 가정해 봅시다.

고객 이탈의 원인을 찾기 위해 회사는 다음과 같은 데이터를 수집할 수 있습니다.

내부 데이터: 과거 몇 년간의 고객 이탈률, 고객별 구매 내역, 구매 빈도, 고객 만족도 조사 결과

외부 데이터: 경쟁사의 고객 유입 비율, 시장 동향, 해당 산업의 소비자 트렌드

이 데이터를 수집하고 필요한 부분만 정리하는 작업을 통해

이탈의 원인 파악에 필요한 기초 자료가 준비됩니다.

예를 들어, 고객이 특정 서비스나 제품에 불만을 느껴 이탈한 것인지,

아니면 경쟁사의 유사 제품으로 이동한 것인지 알 수 있습니다.

2) 패턴과 트렌드 분석: 데이터에서 원인과 규칙 찾기

데이터를 준비했다면, 이제 이를 통해 특정 패턴이나 변화하는 트렌드를 찾는 것이 중요합니다.

이를 통해 고객의 행동 변화, 매출 감소 원인 등을 예측할 수 있습니다.

사례: 매출 감소의 계절적 패턴 분석

B사가 “겨울 시즌에 매출이 급격히 줄어드는” 문제를 분석하고자 한다고 가정해 봅시다.

몇 년간의 매출 데이터를 분석한 결과, 매년 겨울에 매출이 줄어드는

계절적 패턴이 나타났다는 사실을 발견할 수 있습니다.

이때 패턴을 분석해 문제의 원인을 찾는다면 다음과 같은 해결책을 도출할 수 있습니다.

겨울철 특화 제품을 준비해 시즌에 맞는 매출 증대 전략을 수립

겨울철에 고객에게 할인 이벤트를 제공해 구매 유도를 강화

이처럼, 패턴과 트렌드 분석은 단순히 매출 변화를 관찰하는 데 그치지 않고,

문제의 원인을 보다 구체적으로 파악하는 데 도움을 줍니다.

3) 데이터 시각화: 쉽게 이해할 수 있도록 데이터를 표현하기

데이터 시각화는 수집한 데이터를 그래프나 차트로 표현해 쉽게 이해할 수 있게 하는 것입니다.

데이터가 복잡하고 방대해도 시각화를 통해 누구나 한눈에 데이터를 파악할 수 있게 되며,

이는 중요한 의사결정의 근거가 됩니다.

사례: 신제품 출시 후 고객 반응을 이해하기 위한 시각화

C사는 신제품 출시 후 고객 반응을 파악하고자 합니다.

고객 만족도와 리뷰 점수를 시각화하여 표현하면,

신제품에 대한 고객의 반응을 더욱 쉽게 이해할 수 있습니다.

평균 만족도 변화 그래프: 출시 초기부터 현재까지의 만족도 변화를 시간대별로 그래프로 표현

지역별 매출 분포 차트: 신제품이 지역별로 어떤 반응을 얻고 있는지 확인

리뷰 분석: 긍정적/부정적 리뷰의 비율을 원형 차트로 표현

이렇게 시각화된 데이터를 통해 고객 반응의 추세를 명확히 파악할 수 있고,

고객의 긍정적인 피드백을 기반으로 추가 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

2. 정량적 분석: 숫자로 명확한 결론을 도출하는 방법

정량적 분석은 숫자로 표현할 수 있는 데이터를 분석해 명확하고

구체적인 결론을 도출하는 방법입니다.

이 방식은 수치에 기반하여 신뢰성이 높고,

결과를 객관적으로 해석할 수 있습니다.

사례: 광고비와 매출의 관계 분석

D사가 광고비와 매출 간의 관계를 분석해 효율적인 광고 전략을 수립하고자 한다고 가정해 봅시다.

광고비 투입: 지난 몇 년 동안의 월별 광고비 데이터를 수집합니다.

매출 변화: 같은 기간 동안의 월별 매출 데이터를 수집해 광고 효과를 분석합니다.

상관관계 파악: 광고비와 매출 간의 상관관계를 회귀 분석을 통해 파악합니다. 예를 들어, 광고비를 10% 더 늘리면 매출이 5% 증가하는 결과가 나왔다면, 이는 광고 효과가 있다고 볼 수 있습니다.

이처럼 정량적 분석은 데이터를 통해 객관적이고 수치화된 결론을 도출해 줍니다.

D사는 이러한 분석 결과를 바탕으로 광고비를 효율적으로 조정하고,

매출을 높이기 위한 전략을 세울 수 있습니다.

3. 정성적 분석: 사람들의 의견과 경험을 통해 깊은 인사이트를 얻는 방법

정성적 분석은 숫자로 표현되지 않는 고객의 의견, 감정, 경험을 분석하는 방식입니다.

이를 통해 고객의 감정과 니즈를 더욱 심층적으로 이해할 수 있으며,

숫자로는 파악할 수 없는 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

사례: 신제품에 대한 고객 반응 파악

E사가 신제품을 출시한 후 고객의 만족도와 불만 사항을 파악하고자 합니다.

고객 인터뷰: 신제품을 사용한 고객과 인터뷰를 진행해, 제품의 장점과 개선이 필요한 부분에 대해 이야기합니다. 예를 들어, 고객들이 제품 사용 방법이 어렵다고 말한다면 이는 개선이 필요한 부분입니다.

포커스 그룹: 여러 명의 고객을 모아 신제품의 기능, 디자인, 사용성 등에 대한 의견을 나누게 하고, 고객들이 공통적으로 느끼는 만족감이나 불만 요소를 파악합니다.

설문조사: 신제품에 대한 간단한 설문을 통해 고객의 전반적인 만족도를 파악하고, 불만 사항을 수집합니다.

이와 같은 정성적 분석은 신제품에 대한 고객의 감정과 경험을 깊이 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.

이를 통해 E사는 제품 개선 방향을 구체적으로 설정할 수 있습니다.

4. 정량적 분석과 정성적 분석의 결합으로 완성되는 전략

정량적 분석과 정성적 분석은 서로 보완적이므로,

두 가지를 함께 활용하면 문제를 더욱 다각적으로 이해할 수 있습니다.

다음은 두 방법을 결합한 사례입니다.

사례: 고객 만족도 향상을 위한 분석

F사가 고객 만족도를 높이기 위한 전략을 수립하고자 할 때,

정량적 분석과 정성적 분석을 함께 사용할 수 있습니다.

정량적 분석으로 만족도 지표를 수치로 파악합니다. 설문조사를 통해 100점 만점 기준으로 고객 만족도를 평가하고, 만족도에 따른 재구매율 변화를 분석할 수 있습니다.

정성적 분석을 통해 고객의 만족도에 영향을 미치는 요인을 파악합니다. 만족도가 낮은 고객들에게 인터뷰나 설문을 진행하여 구체적인 불만 사항을 듣고, 개선할 수 있는 부분을 찾아냅니다. 예를 들어, 응답자 다수가 “서비스 응대가 느리다”는 불만을 표현했다면, 이는 개선이 필요한 중요한 부분이 됩니다.

이와 같이, 정량적 분석과 정성적 분석을 결합하면 숫자와 감정을 모두 이해하게 되어 더 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다.

데이터 기반 의사결정에서 정량적 분석과 정성적 분석은 서로 보완적인 역할을 합니다.

정량적 분석은 측정 가능하고 구체적인 데이터를 제공하여 객관성과 정확성을 높이며,

정성적 분석은 고객의 경험과 감정을 반영하여 심층적이고 인간적인 인사이트를 제공합니다.

이 두 가지 접근법을 결합하면 문제를 다각도로 이해하고,

전략 수립 과정에서 더욱 균형 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다.

궁극적으로, 데이터 기반 의사결정은 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 통해

전략적 성공 가능성을 극대화하며, 비즈니스의 장기적인 성장에 기여합니다.

keyword