기업이 데이터 기반 분석에 관심을 갖는 5가지 이유
게시 됨: 2022-06-20미국 운전자의 4분의 3은 자신의 운전 기술이 평균보다 낫다고 생각합니다 . 수학적으로 이것은 말이 되지 않지만 데이터의 힘에 대한 통찰력을 제공합니다. 우리가 수집하는 정보는 더 큰 그림을 보고 효과적인 선택을 하는 데 도움이 됩니다. 정보에 입각한 결정을 내리는 것은 모든 조직에서 우선 순위가 되어야 합니다. 데이터 기반 분석이 기업에 중요한 5가지 이유를 살펴보겠습니다 .
"자신의 판단과 능력에 대한 사람들의 깊은 자신감은 종종 현실과 맞지 않습니다." – Michael J. Mauboussin, Harvard Business Review
1. 새로운 리드 확보
데이터 기반 분석은 고객 패턴과 행동에 대한 통찰력을 제공하여 마케팅 활동에 더 집중할 수 있습니다.
마케터의 85%는 소비자가 개인화된 경험을 기대한다고 믿습니다 .
귀하의 서비스를 찾는 구매자 유형을 알고 있습니까? 데이터 분석을 통해 고객 인구 통계를 발견하여 구매자 페르소나를 개발할 수 있습니다.
이전 판매를 기반으로 한 상세한 구매자 페르소나를 사용하면 어둠 속에서 샷을 던지지 않고도 비즈니스에서 혜택을 받을 특정 유형의 사람들을 타겟팅할 수 있습니다. 또한 집중하지 않을 구매자 유형에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어 시간과 마케팅 비용을 절약할 수 있습니다.
또한 이메일 및 소셜 미디어를 통해 현재 고객과 소통하고 리뷰와 의견을 수집하여 향후 마케팅 결정을 내리기 위한 더 많은 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 데이터는 나중에 유사한 구매자를 위해 브랜드 경험을 맞춤화하는 데 사용할 수 있습니다.
관련 블로그: 2. 비용 절감
데이터가 적절하게 저장되고 구성되면 비즈니스 분석 시스템을 통해 조직의 모든 부분에서 패턴을 찾고 데이터를 시각화할 수 있습니다.
아마도 당신이 과도하게 투자하거나 가장 필요할 때 충분히 사지 않는 공급품이 있습니까? 효율성 향상을 위해 최소화할 수 있는 공급망 또는 낭비가 있는 부분에 지연이 있습니까? 데이터 분석을 통해 이러한 통찰력을 사용할 수 있습니다.
예를 들어 웹 상거래 비즈니스를 소유하고 있는 경우 특정 공급업체의 재고가 매월 특정 시간에 소진된다는 사실을 인식하지 못할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 미리 계획하고 들어오는 모든 주문을 이행할 수 있습니다.
공급망 비용을 9%에서 4%로 줄이면 수익이 두 배가 될 수 있습니다 .
그러나 좋은 데이터가 좋은 결정을 보장하지는 않습니다. 미래의 선택을 알려주는 좋은 데이터를 모델로 변환하려면 분석 시스템이 필요합니다.
많은 조직에서 수집한 데이터에 대해 일관성 있고 접근 가능한 구조가 부족합니다 .
Power BI와 같은 비즈니스 인텔리전스 클라우드는 보유한 모든 데이터를 사용하고 시각적 모델과 답변을 제공합니다. 비즈니스 데이터는 API(응용 프로그래밍 인터페이스), 클라우드 소스, 웹 사이트, 심지어는 평범한 스프레드시트에서 가져올 수 있습니다.
현재 비즈니스 프로세스를 개선하기 위해 데이터 분석을 사용하는 회사는 많지 않습니다. 실제로 공급망을 사전에 관리하는 기업은 22%에 불과 합니다. 이러한 미개척 전략을 통해 데이터 기반 분석이 기업에 관심을 갖는 것은 당연합니다 .
3. 경쟁력 유지
Fortune 1000대 기업 60곳의 경영진은 조직의 97%가 빅 데이터와 AI에 투자하고 있다고 말했습니다 . 따라서 모든 규모의 기업이 데이터를 효과적으로 활용하지 않는 경쟁업체보다 앞서기 위해 유사한 전략을 적용하는 것이 합리적입니다.
데이터 분석 도구를 사용하여 고객 만족도, 판매 및 고객 회전율과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 추적할 수 있습니다. 이러한 수치를 염두에 두고 회사 의 성공을 이끄는 요소에 에너지를 집중할 수 있습니다.
좋은 데이터가 좋은 결정을 보장하지 않는다는 것을 기억하십시오. 그러나 이니셔티브를 시작할 수 있는 지침을 갖는 것이 추측에 맡기는 것보다 낫습니다.
관련 블로그: 4. 성공 패턴 찾기
비즈니스에서 평가할 수 있는 또 다른 유형의 KPI는 수익, 성장 및 이익과 같은 재무적 KPI입니다. 회사가 성장하는 방식을 이해하면 투자자, 직원 및 고객 참여도를 높일 수 있습니다.
서비스를 제공하는 영업 사원을 만난다고 상상해 보십시오. 그들의 주장은 흥미롭지만 그들의 주장을 뒷받침할 숫자가 없습니다. 그들이 데이터로 주장을 뒷받침한다면 잠재적 구매자는 훨씬 더 신뢰하게 될 것입니다.
당연히 기업이 관심을 갖는 데이터 분석의 통찰력 중 하나는 가장 잘 팔리는 제품이나 서비스입니다. 그러나 그 외에도 분석을 통해 제품의 추세를 파악할 수도 있습니다. 예를 들어, 시간 경과에 따른 수요 증가, 가장 많이 판매된 분기 및 특정 제품을 요구하는 인구 통계가 있습니다.
관련 블로그: 5. 정보에 입각한 결정 내리기
기업이 데이터 기반 분석에 관심을 갖는 가장 큰 이유 중 하나 는 의사 결정권자가 교육받은 선택을 할 수 있는 충분한 정보를 제공하기 때문입니다.
이에 대한 명확한 예는 빅 데이터를 사용하여 고객 유지에서 연간 10억 달러를 절약하는 Netflix 입니다. 스트리밍 회사는 알고리즘을 사용하여 데이터를 선별하고 시청자 행동을 예측함으로써 이를 달성했습니다. 그들은 더 나은 추천을 하고 홈 페이지를 개인화하여 각 시청자가 자신을 대상으로 한 경험을 얻을 수 있었습니다.
크든 작든 조직은 데이터를 사용하여 의사 결정을 개선할 수도 있습니다. 예를 들어, 더 나은 공급업체를 선택하고, 어떤 제품이 더 많은 마케팅을 할 가치가 있는지, 어떤 서비스가 직원의 시간과 관심을 덜 필요로 하는지 결정할 수 있습니다.
따라서 데이터 기반 분석은 조직이 위험을 완화하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 리더가 추측에 따라 결정을 내릴 때 결과는 운에 달려 있습니다. 프로세스와 그 결과를 매핑할 수 있으면 성공을 복제하거나 함정을 쉽게 피할 수 있습니다.
결론
데이터 기반 분석은 조직이 자체 성장, 성공 패턴 및 함정을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인사이트를 보여주기 위해 데이터를 읽을 수 있는 비즈니스 인텔리전스 시스템은 모든 조직에 매우 유용한 도구입니다.
데이터 분석은 비즈니스가 올바른 리드를 목표로 하고 비용을 절감하며 경쟁력을 유지할 가능성을 높일 수 있습니다. 데이터에서 얻을 수 있는 정보는 조직 리더가 최선의 결정을 내리는 데 도움이 될 수도 있습니다.
이러한 다양한 도구를 사용하면 데이터 기반 분석이 기업에서 관심을 받는 이유가 당연합니다.
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