현장에서 상담을 하다 보면 이 질문을 자주 듣는다.
대부분의 회사는 매출이 멈추면 먼저 마케팅을 떠올린다.
광고를 늘리거나, 채널을 바꾸거나, 최근에는 AI 도입을 고민한다.
그런데 실제 현장을 조금만 들여다보면
다른 문제가 먼저 보인다.
매출이 정체된 회사의 상당수는
데이터를 활용하기 전에 데이터 구조부터 막혀 있다.
최근 상담했던 한 지역 제조기업의 이야기다.
식품을 생산하는 회사였다.
연 매출은 약 40억 수준.
직원은 20명 정도.
온라인 거래처와 도매 매장이 주요 고객이다.
대표의 고민은 단순했다.
“매출이 몇 년째 비슷합니다.”
그래서 매출 데이터를 요청했다.
그런데 자료를 받아보면 대부분 이런 상태다.
거래처 매출은 여러 개의 엑셀 파일에 흩어져 있고
영업 기록은 직원 개인 메모에 남아 있고
재구매 고객은 따로 관리하지 않는다.
데이터는 있다.
하지만 연결된 데이터는 없다.
그래서 매출이 왜 늘지 않는지
회사 내부에서도 정확히 설명하지 못한다.
이런 상황에서 흔히 두 가지 생각이 나온다.
첫 번째는
“데이터는 이미 있다”는 생각이다.
매출표가 있고 엑셀 파일이 있으니
데이터는 충분하다고 느낀다.
하지만 실제로는
분석이나 의사결정에 사용할 수 있는 구조가 아니다.
두 번째는
“AI를 도입하면 해결된다”는 생각이다.
하지만 데이터 흐름이 없는 상태에서는
AI도 큰 도움을 주지 못한다.
결국 중요한 것은 기술이 아니라
데이터가 흐르는 구조다.
Fieldbly에서 매출 정체 기업을 볼 때
가장 먼저 확인하는 것은 세 가지다.
첫째, 매출 데이터가 어디에 저장되어 있는가
둘째, 고객·제품·거래 정보가
서로 연결되어 있는가
셋째, 회의나 영업 전략에서
데이터가 실제로 사용되고 있는가
이 세 가지 중 하나라도 빠져 있으면
매출 분석은 거의 불가능해진다.
광고나 AI 도입을 고민하기 전에
다음 질문을 한번 확인해 볼 필요가 있다.
우리 회사 매출 데이터는 어디에 저장되어 있는가
거래처별 매출 흐름을 한 번에 볼 수 있는가
재구매 고객을 구분할 수 있는가
영업 전략 회의에서 실제 데이터를 참고하는가
이 질문에 바로 답하기 어렵다면
문제는 마케팅이 아니라
데이터 구조일 가능성이 높다.
AI현장감독 이동주는 AI 도입 과정에서 반복되는 구조 문제를 연구한다.
AI adoption failure를 기술 문제가 아닌 설계와 흐름의 문제로 바라본다.
Fieldbly에서 현장 사례를 기반으로 정리하고 있다.
(homepage)http://www.fieldbly.com