분석하라, 그럼 경영의 지혜가 보인다

2006년 월드컵 우승 이탈리아 한 선수당 6만개씩 데이터 관리
철저한 분석으로 최강팀 만들어
신뢰성 있는 정보로 DB 구축 마케팅팀만 활용케 해선 안돼
기업내 모든 부서에서 이용해야

2006년 월드컵에서 우승한 이탈리아는 과거와는 다른 승리비결로 언론의 주목을 받았다. 이탈리아 축구 명가 AC밀란이 세운 스포츠과학연구소가 숨은 공신이었다. 이 연구소는 선수들의 기초체력이나 움직일 때 신체에 일어나는 변화 등의 정보를 담은 데이터(data)를 선수당 약 6만개씩 관리해 선수들이 최상의 컨디션을 유지하면서 절정의 기량을 선보일 수 있도록 뒷받침했다. 점프 동작 하나를 분석하는 데만 200여개의 데이터가 동원된다고 한다. AC밀란과 이탈리아 대표팀이 세계 최강으로 올라선 것은 탁월한 데이터 분석력 덕분이었다고 해도 과언이 아니다. 크고 작은 변수가 많은 스포츠의 세계에서 ‘분석적 경쟁력(analytical competitiveness)’이 리스크를 최소화하고 성과를 극대화하는 승리의 여신으로 등장한 것이다.

분석적 경쟁력은 데이터베이스경영(database management)이란 용어로 오래 전부터 비즈니스 세계에서 주목받았고, 오늘날 끊임없이 진화하고 있다. 미국의 온라인 DVD 대여업체인 넷플릭스(NetFlix)는 흔히 얻을 수 있는 고객 데이터를 적극 활용해 큰 성공을 거뒀다. 이 회사는 각종 고객정보와 영화정보 등을 10억개 이상의 데이터로 만들고, 시네매치(Cine Match)라는 고객·영화정보관리 프로그램으로 고객의 영화 선택 취향과 반응 등을 세심하게 분석했다. 그 결과 특정 영화를 봤던 고객들이 즐겨찾는 다른 영화목록을 만들어 고객에게 추천해줄 수 있었다. 넷플릭스의 추천 덕에 고객들은 흥행에 성공하진 못했지만 완성도가 높은 숨은 걸작이나 독립영화까지 즐길 수 있게 됐다. 결과는 엄청났다. 1999년 500만 달러였던 매출이 2006년에는 10억 달러로 껑충 뛴 것이다.

분석적 경쟁력이 차별화된 경쟁우위의 원천으로 다시 주목받고 있고, 많은 기업들이 분석적 경쟁력을 갖추기 위해 노력하고 있다. 최근 몇 년 동안 데이터 정보량을 표시하는 단위가 메가(100만)바이트에서 기가(10억)바이트로, 다시 테라(1조)바이트로 바뀌었다. 페타(1000조)바이트의 데이터베이스를 관리하는 회사도 있다. 경영자가 의사결정을 내리기 위해 알아야 할 정보가 너무 많으면서도 빠르게 변하고 있어, 데이터베이스를 효과적으로 활용하는 데이터베이스경영이 더욱 강조되는 것이다. 액센츄어 조사결과, 고(高)성과 기업(high performance organization)의 데이터 분석 활용빈도는 저성장 기업의 5배 이상이었다.

한국 기업들도 분석적 경쟁력을 갖추기 위해 많은 투자를 해왔다. IT붐이 불기 전부터 고객관계관리(CRM·customer relationship management) 시스템 구축이 유행처럼 번졌다. 하지만 막대한 투자비용만큼 효과를 거뒀는지는 의문이다. CRM인더스트리닷컴(crmindustry.com) 조사결과 미국 기업의 56%가 CRM 투자 이후 제대로 된 성과를 내지 못한 것으로 나타났다.

■ 정확한 정보에서 출발

문제는 데이터의 신뢰성이다. 엄청난 고객정보를 모아놓았지만 쓸만한 게 별로 없는 것이다. 기업들은 그 동안 단순히 고객 유치를 위한 자료 수집에만 열중했을 뿐, 자료의 신뢰성은 크게 신경쓰지 않았다.

자료에서 결함을 발견했다면 분석은 잠시 미뤄두고 자료부터 수정해야 한다. 시장에서 가장 빠르게 움직이는 특송업체 UPS의 경우 5년간 수집한 자료를 경영에 활용할 수 있는 단계까지 검증하는 데 2년6개월이 걸렸다고 한다.

신뢰성 있는 정보를 획득하려면 고객이 정확한 자신의 정보를 제공할 수 있도록 인센티브를 제공해야 한다. 지금은 흔해진 포인트카드는 원래 고객정보 제공에 대한 보상을 위해 도입됐다. 포인트카드를 업계 최초로 도입한 월마트가 누적포인트로 할인혜택을 제공한 것은 단순히 고객에 대한 감사의 표시가 아니라, 회원정보란의 성별·연령·주소 등 기본 정보를 제대로 파악하기 위해서였다. 재고관리가 곧 수익으로 직결되는 월마트로서는 신뢰도 높은 회원정보 수집이 가격할인을 통한 차별화보다 더욱 합리적인 선택이었다.

자료의 중복·부정확성·미완성 등을 걸러내기 위해 자료 품질을 보장하는 전문 소프트웨어를 사용하는 기업도 많다. 온라인 여행사인 트래블로시티(Travelocity)는 고객들이 정확한 주소를 기입했는지를 걸러내는 소프트웨어를 사용한다. 이 소프트웨어가 없다면 고객에게 발송했던 항공권이 회사로 반송되고 나서야 고객정보에 잘못이 있다는 것을 알게 될 것이다.

■ 마케팅부서의 전유물(專有物)에서 벗어나야

데이터의 신뢰성 검증 다음 단계는 활용이다. 상당수 기업들은 열심히 구축한 데이터베이스를 주로 마케팅부서만 활용하는 것으로 오해하고 있다. 데이터베이스 경영의 핵심은 고객이 제품이나 서비스를 어떻게 생각하고 느끼는지 고객의 경험을 파악하는 일련의 활동이다. 기존의 고객유지를 위해서만 데이터베이스를 활용하는 것은 곤란하다. 온라인 서점인 아마존이 고객 자료를 바탕으로 기존 사업을 강화함은 물론, 쇼핑몰 등으로 사업영역을 넓혔다. 고객의 욕구(needs)와 트렌드를 분석해 신규고객과 새로운 시장을 창출하는 것이 데이터베이스 경영의 궁극적 목적이다. 이를 위해서는 마케팅뿐 아니라 제조·디자인·R&D·재무·서비스 등 모든 부서에서 데이터에 관심을 가져야 한다. 데이터베이스경영을 적용할 수 있는 부문은 많다. 소비자의 요구를 파악하는 것은 물론 제품의 품질을 높이고 고객 만족도를 높이기 위해 현장에서 나온 각종 데이터를 분석하고 활용할 줄 알아야 한다.

멕시코의 글로벌 시멘트업체 시멕스(Cemex)는 시멘트 공급체계를 개선하기 위해 끊임없이 자료를 모으고 분석해왔다. 현재 업계에서 가장 빠른 공급시스템을 갖춘 시멕스는 빠른 배송 덕분에 경쟁업체보다 높은 가격에 시멘트를 팔고 있다. 캘리포니아 와인제조업체 어니스트 앤 줄리오 갤로는 과거엔 주로 일선 판매 점포들의 입소문과 직관을 통해 소비자 반응을 측정했지만, 지금은 계량적인 시장반응 분석모델을 만들어 활용하고 있다.

■ 분석적 기업의 조건

분석적 경쟁력을 갖추기 위해서는 전산투자뿐 아니라 임직원의 문화, 행동, 기술 등에 큰 변화가 있어야 한다. 데이터베이스경영을 기업 혁신이라고 부르는 이유다. 이같은 변화는 분석을 좋아하고 사실에 기반한 의사결정에 대해 열정을 지닌 고위 간부들이 주도해야 한다. 특히 CEO의 역할이 필수적이다. 아마존닷컴의 제프 베이조스(Jeff Bezos)는 풍부한 자료에 입각한 경영을 중시하기로 유명하다. 2003년 미국 전역을 놀라게했던 아마존의 광고 중단 선언은 그가 자료를 철저하게 분석하고 내린 결론이다. 광고예산을 무료배송과 제품 품질개선에 투입하겠다는 아마존의 선언은 기존 경영상식에 반하는 ‘이단(異端)’이었지만, 결과는 1년 후 매출 37% 증가로 나타났다.

두 번째는 원활한 커뮤니케이션이다. 데이터베이스경영의 성과를 높이려면 전사적인 커뮤니케이션이 필수다. 마케팅 기획부서와 영업부서뿐 아니라 판매 후 관리를 담당하는 애프터서비스 부서도 판매 후 추가적인 고객정보를 얻는 ‘정보요원’이란 자세를 가져야 한다.

세 번째 조건은 숫자를 좋아하는 조직이 되어야 한다는 것이다. 모든 직원들이 자료가 주는 의미를 해석할 수 있게 만드는 게 중요하다. 교육훈련뿐 아니라 보상을 통해 임직원들을 똑똑한 ‘정보 근로자(information worker)’로 변신시켜야 한다. 자료를 다룰 줄 아는 전문가의 양성도 필요하다. P&G는 사업부별로 분산돼 있던 분석팀을 한 데 모아 글로벌 분석가(global analytics) 그룹을 만들기도 했다.

마지막 단계는 투자대비효과(ROI)를 측정하는 것이다. ROI는 분석적 경영 프로젝트의 성공을 위해 반드시 필요할 뿐 아니라 데이터베이스 경영을 향후 어떤 방향으로 가져가야 할지를 알려주는 단서를 제공한다.

우리는 이미 많은 자료를 갖고 있다. 이제 이런 자료를 갖고 무엇을 어떻게 해야 하는지를 아는 것이 과제다. 우리 기업 내부에서 소중한 자료가 잠자고 있는 것은 아닌지 살펴볼 때다.
- 액센츄어 accenture