데이터 기반 문화가 소비자 비즈니스에 중요한 이유는 무엇입니까?

모든 산업 분야에 걸친 빠른 디지털 전환으로 인해 오늘날 기업은 폭발적인 양의 데이터를 사용할 수 있습니다.

지난 몇 년 동안 기업은 데이터 및 분석 소프트웨어를 운영의 필수적인 부분으로 만들기 위한 기술과 리소스에 투자했습니다.

오늘날 데이터와 분석은 고립된 기능에서 디지털 혁신의 필수적인 부분으로 바뀌었다고 해도 과언이 아닙니다.

그러나 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 단순히 데이터를 수용하는 것 이상이 필요합니다. 이를 위해서는 마케팅, 영업, 지원, 유지 등 모든 기능에 걸친 지표를 통해 비즈니스 성과와 성과를 최적화하는 데 중점을 둔 철저한 데이터 중심 문화를 개발해야 합니다.

그렇다면 숫자 처리를 가장 꺼리는 시대에 어떻게 데이터 중심 문화를 구축할 수 있을까요?

데이터 중심 문화란 무엇입니까?

데이터 중심 문화는 데이터를 사용하여 생성된 숫자와 통찰력을 기반으로 의사 결정을 내리는 것입니다. 가정과 직감에 기반한 전통적인 의사 결정 방식을 버리고 모든 부서의 일상적인 활동과 작업 전반에 걸쳐 데이터 사용을 장려하는 것입니다.

예를 들어, 데이터에서 통찰력을 얻어 고객 유입경로의 누출을 정확히 찾아낼 수 있으며, 이를 방지하기 위해 마케팅, 영업 및 지원 팀 전체에서 조치가 필요합니다.

그러나 동시에 데이터 중심 문화는 조직의 모든 구성원이 손끝에서 데이터에 액세스할 수 있도록 하여 공유 지표에 대해 원활하게 협업할 수 있도록 신뢰와 헌신을 심어주는 것을 의미합니다.

데이터 중심 문화가 왜 중요한가요?

직감과 가정에 의존하는 것은 항상 지속 불가능한 전략이었습니다. 데이터 기반 조직이 되면 팀이 의사 결정을 개선하기 위해 통찰력을 사용할 수 있을 뿐만 아니라 프로세스를 보다 효율적이고 효과적으로 만들 수 있습니다.

핵심 역량을 두 배로 늘리고 디지털 혁신과 비즈니스 성장을 방해할 수 있는 실수를 피하는 것입니다. 이제 데이터 중심 문화와 관련된 많은 이점이 있지만 여기서는 몇 가지 중요한 이점을 살펴보겠습니다.

진행 상황 추적 및 투명성 지원

빠르게 변화하는 시장에서 경쟁할 때 여러 작업을 함께 이동하게 됩니다. 그러나 여기에서 성공하는 비결은 모든 전선을 정렬 상태로 유지하여 모든 면에서 진전을 이루고 있는지 확인하는 것입니다.

데이터 중심 문화는 매주 또는 매월 단순한 보고서 생성을 위해 데이터를 사용하지 않도록 도와줍니다. 대신 모든 기능에 대한 전체적인 보기를 제공하는 투명한 보고서 기능을 개발하는 데 중점을 둡니다.

조정 및 일관성 향상

모든 기능과 진행 상황에 대한 360도 보기를 통해 마케팅, 영업, 지원 및 기타 기능 전반에 걸쳐 일상적인 작업과 조정된 노력을 자동화할 수 있습니다. 이는 제품, 서비스 또는 프로세스가 최종 소비자에게 전달되는 방식을 개선합니다.

생산성 향상 및 팀 효율성 향상

더 나은 진행 상황 추적 및 조정을 통해 데이터 기반 문화는 모든 기능에서 상수와 동적 요소를 정의하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 부서는 작업 범위를 명확하게 정의하고, 일상적인 작업을 정렬하고, 주의가 필요한 데이터를 기반으로 활동의 우선 순위를 지정하고, 정시에 제공하여 모든 면에서 생산성을 높일 수 있습니다.

인력 참여 개선

대부분의 조직은 직원의 참여 ​​또는 관심 부족으로 인해 직원이 운영 중에 이탈하는 것을 봅니다. 그러나 두 가지 이유 모두 달성해야 할 목표와 목표를 향해 나아갈 수 있는 방법에 대한 정의가 부족하기 때문입니다. 데이터 중심 문화는 두 가지 모두를 해결하는 데 도움이 됩니다.

비용 절감 및 수익 증대

더 나은 조정, 진행 과정의 투명성, 더 나은 비즈니스 의사 결정을 통해 데이터 기반 문화는 조직이 성장 전략의 허점과 기회를 신속하게 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 실패 가능성이 높은 활동과 작업을 피하고 최종 목표에 가치를 더하는 작업만 두 배로 줄여 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 문화를 만들고 채택하는 방법

데이터만으로는 조직의 성장에 영향을 미치지 않습니다. 실제로 긍정적인 영향을 보기 시작하려면 숫자를 넘어서 데이터를 작동시키는 방법을 배워야 합니다. 다음은 조직에서 데이터 중심 문화를 채택하는 것을 포함합니다.

1. 목표를 명확하게 정의

데이터 보기를 시작하기 전에 데이터에서 달성하려는 것이 무엇인지 정의해야 합니다. 데이터 기반 문화에서 달성하고자 하는 목표를 정의하는 것은 데이터 기반 문화를 채택하는 첫 번째 단계입니다.

예를 들어 고객 참여를 개선하고 이탈을 줄이는 것이 목표일 수 있습니다. 이 경우 일반 고객이 판매 주기의 여러 단계에 어떻게 참여하는지 보여주는 데이터를 살펴봐야 합니다. 또한 캠페인 참여율 및 지원 요청에 대해 제공할 수 있는 응답 시간과 같은 측정항목을 조사해야 합니다.

2. 실적 매개변수 식별

기술은 우리에게 무제한 데이터에 대한 액세스를 제공합니다. 그러나 사용 가능한 모든 메트릭이 비즈니스 기능 또는 캠페인 전반에 걸쳐 성과 또는 성공을 측정하는 방법에 영향을 미쳐야 한다는 의미는 아닙니다.

목표가 명확하게 정의되면 목표를 향한 진행 상황을 나타내는 주요 지표를 식별하십시오.

예를 들어 고객 이탈률을 줄이려고 합니다. 이 경우 웹사이트의 반복 방문자 수를 확인하는 대신 가입 또는 구독 시점의 고객 참여율을 확인하는 것이 좋은 지표입니다.

마찬가지로 고객 경험을 개선하려면 지원 문의 수를 살펴봐야 합니다. 그러나 동시에 이러한 쿼리 중 해결된 쿼리 수와 처리 시간도 확인해야 합니다. 여기서 또 다른 주요 지표는 NPS 점수일 수 있습니다.

3. 필요한 변경 사항 수집에 전념

데이터 기반 문화를 채택하면 주요 이해 관계자부터 팀의 최신 구성원에 이르기까지 인력이 기존 프로세스를 약간 변경하고 조정해야 합니다.

모든 부서에서 데이터, 목표 및 성과 지표를 사용하는 목적을 명확하게 전달해야 합니다. 아이디어는 모든 의사 결정의 핵심 동인으로 데이터를 사용하는 데 참여하게 하고 데이터에 전념하게 하는 것입니다.

4. 목표 설정에 모든 이해 관계자를 포함

강력한 데이터 중심 문화를 가진 회사에는 초기에 프로세스에 참여하는 최고 관리자와 이해 관계자가 있습니다. 여기에서 예제를 통해 선도 개념을 적용하고 비즈니스 의사 결정을 위해 데이터를 사용하기 시작하는 첫 번째 사람이 되십시오.

여기에서 고객 참여 및 유지를 높이는 예를 계속 살펴보겠습니다. 고객 경험 책임자(Head of Customer Experience) 또는 최고 마케팅 책임자(CMO)가 반복 고객으로부터 생성된 수익에 대한 데이터를 바탕으로 고객 유지의 중요성을 설명하면서 회의를 시작했다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 회의에 참석한 모든 사람이 자신이 해야 할 말에 귀를 기울이고 실행 계획에 참여하게 됩니다.

5. 데이터 설명

데이터 기반 문화를 개발할 때 염두에 두어야 할 또 다른 사항은 적용하기 쉽게 만드는 것입니다. 단순히 팀에 다양한 기능과 프로세스에 대한 숫자를 제시하면 인력이 압도될 수 있습니다. 숫자 계산은 모든 사람의 장점이 아닙니다!

쉽게 이해할 수 있는 방식으로 데이터를 설명하는 것이 중요합니다.

• 스토리 라인 식별: 설명하려는 내용, 목표, 이상값, 비교할 수 있는 비교 및 ​​목표를 뒷받침하는 상관 관계는 무엇입니까?
• 청중 인식: 청중 은 누구이며, 스토리가 그들과 관련이 있으며, 가치를 어떻게 추가하는지, 이전에 당신의 이야기를 들어본 적이 있습니까?
• 내러티브 작성: 청중이 무엇을 알고 무엇을 하기를 원하며 데이터를 사용하여 요점을 전달할 수 있습니까?
• 시각 자료 활용: 그래프, 인포그래픽 등과 같은 시각 자료를 사용하여 어떤 데이터를 표시할 수 있습니까?

6. 자동화를 활용하여 시간 절약

여러 부서에 대한 데이터를 수집하고, 메트릭을 선별하여 가치를 추가하는 항목을 찾은 다음, 숫자를 조합하여 보고서를 만듭니다. 목표에 중요한 것이 무엇인지 이해하기 위해 너무 많은 데이터를 조사해야 했기 때문에 마지막으로 Google Analytics 보기를 건너뛰었을 때를 생각해 보십시오.

여기에서 자동화가 등장합니다.

올바른 자동화 소프트웨어의 도움으로 데이터 수집과 보고서 생성을 매일, 매주, 매월 또는 매년 자동화할 수 있습니다. 이러한 방식으로 각 팀은 시기적절한 보고서에 액세스하여 진행 상황을 추적하고 성과에 맞는 행동 계획을 세울 수 있습니다.

7. 데이터 접근성 활성화

모든 사람이 데이터를 수용하고 통찰력을 사용하여 결정을 내리도록 하려면 데이터에 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다.

대부분의 조직은 데이터에 대한 제한된 액세스 권한을 부여하므로 관리자만 전체 그림을 파악할 수 있습니다. 데이터 기반 문화를 촉진하려면 데이터에 대해 정의된 수준의 투명성이 있어야 하며 모든 사람이 일상적인 작업을 계획할 수 있도록 액세스할 수 있어야 합니다.

데이터 중심 문화의 예

전 세계의 다양한 조직은 다양한 방식으로 데이터를 사용합니다. 다양한 목표를 달성하기 위한 데이터 중심 문화의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

1. Google: 분석을 사용하여 더 나은 직장 만들기

인력은 조직의 생명선입니다. 업무가 분산되고 팀이 원격으로 이동한 경우 직원들과 지속적으로 소통하고 직원들이 매일 어떻게 움직이는지 이해하는 것이 중요합니다.

Google은 데이터와 분석을 사용하여 직원을 더 잘 이해하는 조직의 완벽한 예입니다. 팀 검토, 성과 보고서 및 직원 설문 조사를 사용하여 직원의 생산성을 방해할 수 있는 요소, 더 나은 작업을 수행하는 데 도움이 되는 요소 및 사기를 유지할 수 있는 요소에 대한 통찰력을 얻습니다.

눈에 띄는 사용 사례 중 하나는 Google이 직원 복지를 향상하기 위해 사람 분석을 사용하는 방법입니다. 그들은 직원의 통찰력을 사용하여 출산 휴가를 연장하기로 한 결정을 뒷받침하고 새로운 어머니의 이직률을 절반으로 줄였습니다.

2. DBS Bank: 데이터를 활용하여 고객에게 더 나은 서비스 제공

데이터 중심 문화의 이점에 대한 또 다른 좋은 예는 DBS Bank입니다.

경쟁이 치열한 핀테크 시장에서 살아남기 위해 은행은 인공 지능(AI)과 데이터 분석을 도입했습니다. 그들은 기술과 통찰력을 사용하여 고객에게 더 나은 재정적 결정을 내리기 위해 매우 개인화된 권장 사항을 제공합니다. 이는 은행이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 고객 충성도를 높이는 데 도움이 됩니다.

데이터 중심 문화를 수용하는 일환으로 이 은행은 직원들에게 빅 데이터 및 데이터 분석 교육을 제공하는 데 많은 투자를 하고 있습니다.

3. Netflix: 데이터를 사용하여 새로운 제품 및 서비스 개발

시장 동향과 선호도는 자주 바뀝니다. 업계 리더들조차도 이러한 변화에 면역이 아니며 신제품 출시에 대한 변동적인 반응을 보고 있습니다.

그러나 Netflix는 코드를 해독했습니다. 그들은 사용자 선호도를 이해하기 위해 소셜 리스닝의 도움으로 데이터와 분석을 사용합니다. 이를 통해 다양한 장르의 블록버스터 히트 시리즈를 출시하고 지난 몇 년 동안 새로운 언어와 형식을 도입하여 사용자 참여와 유지를 개선했습니다.

4. Epigamia: 데이터를 사용하여 고객 충성도 높이기

빠르게 움직이는 소비재(FMCG) 브랜드인 Epigamia는 경쟁에서 이기기 위해 지속적으로 타겟 세그먼트의 눈에 띄어야 합니다. 여기에는 각자의 취향과 취향이 있는 고객이 포함됩니다.

Epigamia는 데이터 및 분석을 적극적으로 사용하여 고객 기반을 세분화하고, 진화하는 요구와 선호도를 이해하고, 제품 성능과 캠페인 결과를 모니터링하고, 통찰력을 사용하여 옴니채널 마케팅 캠페인을 개인화합니다.

이를 통해 이메일 개방률을 낮추고 20% 증가시키며 소비자가 재구매를 하게 만드는 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다!

5. CASHe: 데이터를 사용하여 소비자 여정을 대규모로 개인화

소비자 대출 상품을 제공하는 신용 ​​기반 금융 기술 플랫폼인 CASHe는 잘 구현된 데이터 중심 문화의 또 다른 예입니다. 비즈니스는 데이터를 사용하여 발견에서 전환에 이르는 구매자 여정 전반에 걸쳐 사용되는 전략을 위한 길을 닦고 제품 및 서비스에서 초개인화의 중요성을 이해합니다.

CASHe는 데이터와 분석을 사용하여 리드-투-리드 기반으로 개인화된 이벤트 기반 캠페인을 전략화하여 적시에 올바른 메시지로 소비자를 넛지할 수 있었습니다.

규모에 맞게 개인화하고 급여를 받는 밀레니얼 세대에게 원활한 신용 경험을 제공할 수 있는 능력은 차용인 참여 및 유지 이니셔티브를 증가시켰습니다. 또한 CASHe가 잠재적인 잠재 고객을 차용인으로 전환하는 데 긍정적인 영향을 미쳤습니다.

하지만 그게 다가 아닙니다.

데이터와 분석을 사용하여 대상 고객을 세분화하는 Coca-Cola에서 통찰력을 사용하여 서비스 효율성을 개선하는 Uber에 이르기까지 진정한 데이터 중심 문화를 수용하는 시장 리더의 사례가 많이 있습니다.

데이터 중심 문화의 이점

데이터 중심 문화에는 많은 이점이 있습니다. 그러나 비즈니스 결과의 관점에서 보면 여전히 노력과 관련된 많은 이점을 볼 수 있습니다.

1. 모든 직급과 ​​부서에서 자신감 있는 의사결정을 향상시킵니다.

비즈니스는 크든 작든 매일 내리는 결정에 따라 운영됩니다. 일일 스프린트에 추가하는 모든 작은 작업은 달성하려는 전체 목표에 영향을 미칩니다.

데이터 기반 문화를 사용하면 행동 계획에 대해 의심하거나 회의적일 필요가 없습니다. 부서에서 수행해야 할 작업이나 우선 순위를 지정해야 할 작업을 결정할 때 조사해야 할 구체적인 데이터가 있습니다.

의사 결정은 자동으로 더 자신감이 생기고 오류가 발생하기 쉽습니다.

2. 고객의 성공과 수명 연장

데이터는 고객의 행동을 설명하고 고객의 습관, 선호도 및 라이프사이클의 여러 단계에서 고객이 비즈니스와 상호 작용하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이는 마케팅, 영업, 지원 및 성공 팀의 활동을 안내하여 초개인화된 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

오늘날 소비자의 71%가 비개인적인 경험에 얼마나 좌절감을 느끼는지 고려할 때 구매자의 여정에 더 많은 노력을 기울이는 것은 신호입니다. 귀하의 전략이 개인화될수록 소비자는 귀하의 비즈니스에 대한 충성도를 더 많이 느낍니다.

Forbes의 Len Covello는 "개인화는 충성도와 고객 수명의 성배"라고 말했습니다. Covello는 또한 충성도가 7% 증가하면 고객당 평생 이익을 최대 85%까지 높일 수 있다는 연구 결과를 발표했습니다.

3. 고객 확보 및 참여 개선

고객의 수명이 향상됨에 따라 고객이 비즈니스 여정을 진행함에 따라 고객을 더 잘 이해할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

이를 통해 초기 시장 조사 또는 경쟁사 분석 중에 발견하지 못한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그것은 당신이 당신의 제품과 서비스를 제공하는 사람들로부터 직접 통찰력을 얻는 것과 같습니다!

여러 부서에서 수집한 통찰력은 목표 시장을 더 잘 이해하고 더 깊은 수준에서 그들의 과제와 목표를 식별하며 이상적인 고객 페르소나를 개선하는 데 도움이 됩니다.

이상적인 구매자에 대한 자세한 정보를 통해 고객 여정에 맞는 전략을 수립할 수 있으므로 고객 여정 전반에 걸쳐 구매 비용을 낮추고 참여율을 높일 수 있습니다.

그러나 데이터 기반 문화를 구현하는 데는 여러 가지 문제가 따릅니다.

데이터 기반 문화 과제

데이터와 분석을 활용하는 문제는 부서마다, 심지어 조직마다 다를 수 있지만 우리 모두가 직면할 수 있는 몇 가지가 있습니다.

1. 가용한 데이터의 정당한 사용

조직은 모든 ​​수준에서 데이터에 대한 더 높은 접근성을 제공하여 인력에 대해 더 투명해야 합니다. 이는 조직을 데이터 보안 및 중요한 정보의 위험에 빠뜨립니다.

조직은 사용 가능한 데이터를 적절하게 사용할 수 있도록 정책 및 규정 준수를 개발해야 합니다.

2. 데이터 과부하

데이터를 수용한다는 것은 조직에서 내리는 모든 결정에 대해 통찰력과 수치를 고려하는 것을 의미합니다. 이로 인해 일부 부서 및 역할에 데이터 과부하가 발생하여 업무 효율성이 저하될 수 있습니다.

이에 대응하기 위해 조직에서는 직원들이 중요한 데이터에 주의를 기울이도록 교육하는 것이 중요해질 것입니다. 여기에서 목표 설정 및 주요 성과 지표 식별이 작동합니다.

3. 데이터 접근성 및 자율성

자율성을 가능하게 하기 위해 모든 전선에서 데이터에 대한 액세스를 제공하는 것은 그 자체로 어려운 일입니다. 분산된 작업 환경을 고려할 때 조직은 액세스 방법에 대한 정의된 제어를 통해 모든 부서에서 데이터의 투명성을 제공하는 데 도움이 되는 기술에 투자해야 합니다.

4. 데이터에 대한 신뢰

디지털 플랫폼의 수가 증가하고 참여가 증가함에 따라 오늘날 기업에서 사용할 수 있는 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 그러나 우리가 항상 말하듯이 모든 데이터가 의미가 있는 것은 아닙니다.

자동화는 조직이 여러 채널에서 데이터를 수집하는 데 도움이 되지만 여전히 품질 > 수량을 기억하는 문제에 직면할 수 있습니다.

5. 매일의 상호작용

모든 사람이 분석의 전문가는 아니므로 조직에서 일상적인 상호 작용에 데이터를 가져오는 것은 어려운 일이 될 것입니다.

이는 조직이 이해 관계자/의사 결정권자와 분석 기술을 갖춘 개인 간의 상호 작용 품질에 중점을 두는 데 매우 중요합니다. 여기에는 다른 부서의 직원 교육, 공통 용어 사용, 데이터 수집 및 전달을 위한 표준화된 방법 설정이 포함될 수 있습니다.

데이터 중심 문화를 통한 보존을 통한 성장 추진

시장 조사는 기업이 지속 가능한 성장을 위해 유지에 집중해야 하는 방법을 보고합니다. 이는 내적 성장과 고객 대면 성장 모두에 적용됩니다.

데이터 중심 문화를 통해 조직은 요구 사항을 더 잘 이해하여 이직률을 줄이고 직원 유지율을 높일 수 있습니다. 이는 직원의 사기, 참여 및 생산성 수준을 향상시켜 조직 목표를 달성하는 데 긍정적으로 기여합니다.

여러 부서의 팀이 데이터를 기반으로 더 잘 정렬되고 주도될 때, 그들은 그들이 다루는 청중을 더 나은 방식으로 이해하게 될 것입니다. 이것은 또한 고객 유지에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

그리고 고객 유지를 통해 조직은 이미 구축된 구매자 커뮤니티를 통해 수익과 수익을 두 배로 늘리고 지속 가능하게 성장할 수 있습니다.

데이터 기반 문화를 구축하는 것은 경쟁이 치열한 시장에서 지속 가능하게(또는 더 빠르게) 성장하고 고객 확보를 촉진하는 비결입니다.