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??? 기업의 본질적인 데이터 활요의 진행속도보다 빠르게 사회에는 큰 변화가 나타나고 있습니다. 한 가지 예로 일부 플랫포머의 데이터가 매우 정교하게 개인을 특정하고, 리타기팅 등의 광고 송출 기술 발전에 따라 개인이 기업의 데이터 활용에 대해 큰 반감을 가지게 된 것을 들 수 있습니다. (-19-) 서비스 등록자수는 순조롭게 증가하고 있지만 수익으로는 연결되지 않는다. 서비스 등록자가 이직에 성공하는 확률을 높이고 싶다. 이 상황에서 서비스 등록 후 이직에 성공하기까지의 과정 중 과제가 있는 위치의 데이터를 분석함으로써 명확하게 할 수 있습니다. (-23-) 고객이공감하는 경치를 보여주기 위해 여행 기업은 올라야 할 산과 경로를 결정해야 합니다, 올라랴 할 산이 어떤 시대든 같다고 단정할 수 없습니다. 고객이 요구하는 니즈가 시대와 함께 크게 변화하고, 회사의 본래적인 제공 가치와 크게 달라졌을 때는 올라야 할 산을 변경하지 않고 경로를 재정비하거나, 올라야 할 산 자체를 변경하는 것도 검토할 전략 중 하나입니다. (-37-) Must:논의의 여지가 없는, 반드시 실행할 것 Should:필수는 아니지만, 중요한 것, 권장 사항 Could:목표 실현에는 직접적인 관계가 없지만,가능하다면 구현하고 싶은 것 Won't::논의의 여지가 없는, 절대로 하지 말아야 할 것. (-58-) 이런 고객 데이터를 활용해야 한다는 필요성,고객 데이터를 플랫폼 도입의 필요성을 많은 기업이 이해하고 있습니다. 하지만 데이터 활용을 추진하는 기업은 항상 '자사가 아닌 고객 데이터만으로는 고객에 대해 충분하게 이해할 수 없는 것이 아닌가?'라는 의문을 갖습니다. 확실히 자사가 가진 고객 접점을 통해서는 일반적으로 '소비자가 해당 기업에 흥미나 관심을 가진 이후의 데이터'만 얻을 수 있으므로 그렇게 느끼기 쉬울 것입니다. (-93-) 먼저 데이터 활용의 목적과 어떤 고객 경험을 목표로 하는지를 결정하고 골자가 되는 유스케이스나 이니셔티브를 정의합니다. 너무 상세한 유스케이스나 엄밀한 대비 효과를 생각하는 것이 아니라,고객 데이터 플랫폼을 활용하는 큰 목적에 대해 '우선 시작해 본다'는 자세를 갖는 것이 매우 중요합니다. (-128-) 데이터를 비즈니스로 전환하기 위해서 꼭 명심해야 하는 것이 개인정보법을 준수하고 데이터를 목적에 맞게 사용하는 것이다. 고객의 소중한 데이터를 그 취지에 벗어난 유출될 때,기업의 이미지에 타격을 입힐 수 있다. 개인의 데이터를 사용하기 위해서,우선 처리해야 하는 것이 적절한 데이터 분석과 데이터 활용에 있다. CRM 전략 뿐만 아니라 마케팅 전략, 추가적으로 어떻게 하면,고객의 니즈와 원츠를 고객경험 비즈니스에 적용할 수 있는지 따져 볼 필요가 있으며,그대로 시행할 수 있도록 노력해야 할 때다. 이 책을 읽으면서,데이터 분석 뿐만 아니라,통계 기법을 이해하는 것이 우선되어야 하는지 살펴 볼 수 있다. 즉 수많은 비정형화된 데이터를 정형화된 데이터로 전환하고,그것을 통계 기법을 통해 ,의미있는 데이터로 바꾸는 정제작업이 우선되어야 하며, 어떻게 해야 비즈니스에 활용할 수 있는지 확인할 필요가 있다. 수집된 데이터는 날 것 그대로 사용하면 의미가 퇴색될 수 있다.데이터를 잘 활용하는 비즈니스가 날씨 관련 비즈니스, 관광 관련 비즈니스가 있다. 즉 날씨에 따라서, 적절한 마케팅, 비즈니스가 우선이며, 어떻게 고객이 원하는 서비스를 제공할 것인지 깊은 고민이 필요하다. 과거에는 어떤 물건을 만들어서 파느냐가 중요했다. 이제는 어떤 경험을 만들어서, 고객에게 제공할 것인지가 더 중요한 시대로 바뀌고 있다. 데이터는 바로 그런 고객 경험의 차별화를 이끌어 나가며, 그들이 요구하는 서비스,비즈니스를 만들어 나가는 데 있다.
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   고객 경험 가치를 창출하고 향상시키기 위한 방법이라는 부제를 달고 있는 이 책은 빅데이터 시대에 데이터에 대한 환상은 버리고 비즈니스에서 빅데이터를 새로운 관점으로 다양하게 제대로 활용하는 방법에 대해서 자세히 알려줍니다. 저자는 비즈니스에서 사용하는 빅데이터는 새로운 관점으로 데이터를 활용해야 하고 왜 데이터를 활용하면 좋은지에 대해서도 자세히 알려줍니다. 데이터를 활용해야 하는 이유는 사실에 기반해 고객에게 필요한 정보를 깊히 이해할 수 있게 도와주고 객관적인 데이터로 고객 경험을 개선하기 위한 포인트를 명확하게 알 수 있기 때문입니다. 적절하고 정확하게 비즈니스 성과로 연결할 수 있기 때문이고 경쟁 기업과 대비해 차별화된 고객 서비스를 제공할 수 있기 때문이기도 합니다. 이 책은 자사의 데이터 활용이 만족스럽지 못했던 경영진이나 데이터 통합과 분석 업무를 맡았는데 막막한 사람에게 깔끔한 설명과 풍부한 도식으로 누구나 이해하기 좋게 구성되어 있습니다. 확인 리스트로 효과를 확실하게 점검할 수 있는 것도 이 책의 장점입니다. 칼럼으로 현장 분위기도 자세히 알게 설명해주는 것도 좋았습니다. 빅데이터는 ‘21세기의 석유’라 불리지만 많은 기업이 아직도 데이터를 주역으로 활용하지 못하고 있고 데이터 활용의 필요성이나 목적을 분명하게 정하지 않고 부서를 출범시켜 성과가 잘 보이지 않아 데이터 활용 자체를 회의적으로 생각하는 경우도 있습니다. 이 책은 데이터 활용과 디지털 트랜스포메이션(DX) 업무를 맡은 독자가 데이터를 제대로 활용해 실질적인 비즈니스 성과를 낼 수 있도록 도와줍니다. 데이터에 대한 환상을 먼저 없애고, 실패를 소개하여 독자가 지름길로 빠르게 갈 수 있도록 조언해줍니다. 기업이 데이터를 사용하여 고객과의 접점을 어떻게 효과적으로 변화시킬 수 있는지 이를 달성하기 위해 데이터 플랫폼과 조직이 내부적으로 어떤 노력을 기울여야 하는지에 대해 중점적으로 설명해줍니다. 기업의 데이터 활용 현황과 향후 전망과 목표로 삼아야 할 고객 경험을 설계하는 것 고객 경험 가치 향상을 위한 고객 데이터 통합과 분석과 기업 안의 변혁을 시도하는 것 데이터 활용 사례집과 SBI 증권의 데이터 활용 추진 사례와 유카이 리조트의 디지털 마케팅 추진 사례 등도 많은 도움이 되는 아주 유익한 책읽기였습니다.  |
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컬처블룸 카페에서 ＜비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용(고객 경험 가치를 창출하고 향상시키기 위한 방법)＞ 책의 서평 이벤트를 하고 계셨다. 비즈니스를 성공시키기 위해서 데이터를 활용하는 방법을 알려주는 책이었다. 데이터가 중요해지는 시대에 데이터 만능주의도 강해지고 있다. 나는 데이터가 가진 한계와 데이터를 올바르게 사용하는 방법을 알고 싶어서 서평 이벤트를 지원했고 당첨되어서 책을 받게 되었다. 감사합니다.^^ 컬처블룸 카페님, 정보문화사출판사님.^^  책의 저자1-이이즈카 타카유키 (いいづか·たかゆき,飯塚貴之,인큐데이터) 솔루션 본부 본부장 외국 자본 계열 소프트웨어 벤더, 컨설팅 기업을 거쳐 현재 직책에서 일하고 있다. 신규 플랫폼 사업 구상 및 수립, 핀테크 사업 수립 지원과 같은 기획/구상 단계부터 데이터를 활용한 사업 개선, 분석 인프라스트럭처 구축, 스코어링 모델 구축, 데이터 거버넌스 도입까지 폭넓은 업무를 수행한다. 2021년 10월부터 인큐데이터 컨설팅 서비스 전반을 총괄하고 있다. 인큐데이터 소프트뱅크 주식회사, 주식회사 하쿠호도(博報堂) 및 Treasure Data, Inc의 합병 회사로 2019년 설립됐다. ‘아이디어가 스스로 달리는 세계를 만든다’를 목적으로 데이터 활용 영역에서의 전략 수립, CDP를 활용한 데이터 분석 인프라 구축/운동을 지원하며 그 밖에도 데이터, 테크놀로지, 마케팅, 컨설팅 등 합병 3사가 가진 지식과 기술력을 집약해 새로운 가치를 만들고 폭넓은 업종의 고객에 대한 디지털 트랜스포메이션(DX)을 지원하고 있다. 책의 저자2-카와이 켄노스케 (かわい·けんのすけ,河井健之助,인큐데이터) 비즈니스 디자인부 부장 데이터 분석가로 커리어를 시작해 프랑스 계열 광고 대리점에서 분석을 기반으로 한 CRM 전략이나 마케팅 전략 수립, 마케팅 전략 수립, 데이터 통합 등 다양한 프로젝트를 리드했다. 이후 미국 계열 크리에이티브 기업에서는 기업의 공동 창업 파트너로서 신규 프로젝트 개발이나 고객 경험 설계부터 사고 프로세스의 강사 및 멘토링 등 폭넓은 영역을 지원하고 있다. 인큐데이터의 기획 프로세스에 참여한 뒤에는 본질적인 과제 정의 부분부터 깊이 관여하면서 브랜딩부터 조직 설계, 데이터를 활용한 사업 디자인 등 결과에 얽매이지 않는, 진정한 의미의 비즈니스 개선을 지원하고 있다. 인큐데이터 소프트뱅크 주식회사, 주식회사 하쿠호도(博報堂) 및 Treasure Data, Inc의 합병 회사로 2019년 설립됐다. ‘아이디어가 스스로 달리는 세계를 만든다’를 목적으로 데이터 활용 영역에서의 전략 수립, CDP를 활용한 데이터 분석 인프라 구축/운동을 지원하며 그 밖에도 데이터, 테크놀로지, 마케팅, 컨설팅 등 합병 3사가 가진 지식과 기술력을 집약해 새로운 가치를 만들고 폭넓은 업종의 고객에 대한 디지털 트랜스포메이션(DX)을 지원하고 있다. 책의 저자3-오카나가 타쿠야 (おかなが·たくや,岡永卓矢,인큐데이터) 비즈니스 컨설팅부 부장 대규모 전기 제조사에서 제품 개발, 국내 마케팅, 기술 영업 부문에서 일했다. 반도체 신제품 기획부터 양산까지의 과정을 이끌면서 고객에 대한 제안까지 경험했다. 이후 대규모 컨설팅 기업에서 주로 전기 제조사를 대상으로 사업성 평가, 사무 개선 지원 등에 종사했다. 제조사에서의 업무 지식부터 마케팅, 영업, 개발의 여러 영역에서 변혁을 지원했다. 현재 마케팅을 중심으로 하는 고객의 DX 추진 파트너로 컨설팅을 하고 있다. 인큐데이터 소프트뱅크 주식회사, 주식회사 하쿠호도(博報堂) 및 Treasure Data, Inc의 합병 회사로 2019년 설립됐다. ‘아이디어가 스스로 달리는 세계를 만든다’를 목적으로 데이터 활용 영역에서의 전략 수립, CDP를 활용한 데이터 분석 인프라 구축/운동을 지원하며 그 밖에도 데이터, 테크놀로지, 마케팅, 컨설팅 등 합병 3사가 가진 지식과 기술력을 집약해 새로운 가치를 만들고 폭넓은 업종의 고객에 대한 디지털 트랜스포메이션(DX)을 지원하고 있다. 책의 역자-김모세 대학 졸업 후 소프트웨어 엔지니어, 소프트웨어 품질 엔지니어, 애자일 코치 등 다양한 부문에서 소프트웨어 개발에 참여했다. 재미있는 일, 나와 조직이 성장하도록 돕는 일에 보람을 느껴 2019년부터 번역을 시작했다. 옮긴 책으로는 『인간 vs. AI 정규표현식 문제 풀이 대결’(제이펍)』, 『애자일 개발의 기술 2판’(에이콘)』, 『타입스크립트, 리액트, Next.js로 배우는 실전 웹 애플리케이션 개발’(위키북스)』, 『추천 시스템 입문’(한빛미디어)』, 『웹 개발 리터러시’(정보문화사)』 등이 있다. 책의 목차 제 0 장 기업의 데이터 활용 현황과 향후 전망 0.1 데이터에 대한 안이한 환상을 버리기 0.2 데이터에 대한 개인 의식 향상 0.3 왜 데이터를 활용해야 하는가? 제 1 장 목표로 삼아야 할 고객 경험을 설계하기 1.1 데이터 활용을 시작하기 전에 1.2 존재 가치를 설계하기 1.3 시점 설계하기 1.4 고객 경험 가치를 설계하기 1.5 직원 경험을 설계하기 제 2 장 고객 경험 가치 향상을 위한 고객 데이터 통합과 분석 2.1 고객 데이터 통합이 필요한 배경 2.2 고객 데이터 플랫폼이란 2.3 고객 데이터 플랫폼 프로젝트의 요체 2.4 고객 데이터 플랫폼 구축 프로젝트 일정 2.5 고객 데이터를 활용한 고도의 데이터 분석 제 3 장 기업 안의 변혁을 시도하기 3.1 조직 변혁 · 인재 육성이라는 함정 3.2 조직을 움직이기 위한 KGI · KPI 설계 3.3 플랫폼 구축에서의 조직적 역할 3.4 고객 커뮤니케이션 이니셔티브 운용을 위한 조직적 역할 3.5 스스로 달리기 위한 변혁과 인재 육성 3.6 지속적인 조직과 인재 육성을 위해 제 4 장 데이터 활용 사례집 4.1 SBI 증권의 데이터 활용 추진 사례 4.2 유카이 리조트의 디지털 마케팅 추진 사례  책의 특징 이 책에서는 데이터를 비즈니스에 활용하는 것을 염두에 두고 왜, 어떤 목적으로 무엇을 위해 데이터를 분석해야 하는가, 이를 위해 필요한 시스템 인프라스트럭처나 조직, 업무 프로세스는 무엇인가와 데이터를 비즈니스에 활용하기 위해 필요한 다양한 관점에 관해 설명한다. 0장에서는 왜, 지금 기업에 데이터 활용이 필요한지에 관해 설명한다. 또한 오늘날의 개인 정보 보호 등 데이터 활용을 둘러싼 외부 환경에 관해 설명한다. 1장에서는 데이터 활용을 시작하기 전에 고려해야 할 비즈니스 목적을 결정하는 방법에 관해 설명한다. 2장에서는 데이터를 활용하기 위해 필요한 고객 데이터 플랫폼 구축에 관해 설명한다. 3장에서는 실제로 데이터를 활용하는 기업 안의 조직을 어떻게 구축하고, 운영해야 하는가에 관해 설명한다. 4장에서는 1장부터 3장까지 설명한 내용에 따라 실천한 결과를 기업 실례와 함께 구체적으로 소개한다. 그리고 0장부터 3장까지 각 장의 끝에는 실제 그 노력을 추진할 때 확인해야 할 포인트를 확인 리스트로 기재했다. 책의 장점 이 책은 시각적인 자료와 그림, 표가 많아서 어려운 내용을 쉽게 이해할 수 있게 도와준다. 또 이 책은 작고 가벼워 출퇴근길, 등굣길, 점심시간 등 언제 어디서나 읽기가 편하다. 단순히 데이터 분석, 통계 기법만 설명하는 것이 아니라 데이터를 비즈니스에 활용하기 위해 필요한 프로세스(과정)를 알려주고 데이터 활용 사례집도 있어서 데이터를 실전에 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 방법을 배울 수 있어서 유용하다. 또 데이터를 활용해야 할 때 주의해야 할 점들을 배울 수 있어서 조심해야 할 주의 사항들도 익힐 수 있다. 책의 후기 시중에 많은 데이터 분석 관련 책들이 많이 출판되어 있는데 대부분 회귀분석, 상관분석, 주성분 분석, 시계열 분석 등 대부분 분석 기법과 통계 기법에만 초점을 맞춘 책들이 많다. 나는 주로 그런 책들을 많이 읽어서 나름 데이터 분석에 대해서 잘 안다고 자부했는데 나는 분석 기법과 통계 기법만을 알 뿐, 데이터를 비즈니스에 활용하기 위해 필요한 프로세스(과정)는 잘 알지 못했다. 이 책을 통해서 프로세스(과정)를 어느 정도 배울 수 있어서 좋았다. 이 책을 읽으면서 분석 기법과 통계 기법을 잘 아는 것도 중요하지만 그런 분석과 통계를 내기 전에 프로세스(과정)를 정석적으로 수행하는 것도 중요하다는 것을 알게 되었다. 또 데이터를 활용해야 할 때 주의해야 할 점들도 배울 수 있어서 유익했다.     #비즈니스를성공으로이끄는데이터활용 #이이즈카타카유키 #카와이켄노스케 #오카나가타쿠야 #정보문화사 #정보문화사출판사 #컬처블룸 #컬처블룸리뷰단 #컬처블룸카페 #정보 #데이터 #경제 #서평 #서평단 #서평이벤트 #리뷰 #리뷰단 #리뷰이벤트 #리뷰어 #책 #책인증 #이벤트 #책이벤트 #통계 #비즈니스 #경영 #분석 #데이터분석 #고객 #고객경험 #통계학 #고객경험가치  리뷰는 컬처블룸을 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다. |
요즘 인공지능의 분위기는 생성형AI입니다. 그림도 그리고 글짓기도 하고 서류도 꾸미고 대단히 흥미로운 작업이 간단히 할수있는 세상이 되어가고 있습니다. 그런데 이 작업의 기본은 빅데이터였습니다. 우리는 언제부터인지 빅데이터를 잊은 듯한 산업분위기 있죠. 경쟁자들이 LLM과 생성형AI에 관심을 가질때 '데이터분석'에 깊이파보는것도 매우 중요하다는 생각이 듭니다. 즉 데이터분석을 활용하는 것은 비즈니스모델의 근간이 된다는걸 잊으면 안됩니다. 물론 데이터 자체가 수익이 되는 분야는 한정적이라고 합니다. 그렇지만 데이터분석을 통해 어떻게 인사이트를 활용할 것인가는 매우 중요하며 ＜비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용＞이 데이터의 실상(데이터수입에서의 문제점)과 데이터를 통한 고객경험 그리고 기업의 고객경험플랫폼를 어떻게 할 것이며 실제 활용사례까지 알뜰하게 기업이 데이터활용을 구체적으로 할수있도록 구성했습니다.  저자들은 일본 인큐데이터 소속으로 이이즈카 타카유키 솔루션본부 본부장, 카와이 켄노스케 디자인부 부장, 오카나가 타쿠야 비즈니스 컨설팅 부장이십니다. 인큐데이터는 데이터활용 전략수립, 데이터 분석 인프라 구축, 디지털 트랜스포메이셔늘 지원한는 기업입니다. '데이터는 21세기의 석유'라고 불린다고 합니다. 그러나 얼마나 많은 기업들이 데이터를 활용하고 있는지는 의문입니다. 대부분 데이터분석을 해도 마케팅부서에서나 쓰이는 것이 사실이죠. 즉 비즈니스성과로는 잘 이어지지 못합니다. 이런 현실에도 데이터분석을 해서 기업에서 사용해야 하는 이유는 모든걸 경험에만 의존할 수없기 때문입니다. 의사결정에 사용하는데는 객관적인 근거가 필요하기 때문입니다. 그럼 주로 데이터분석을 하는 분야는 고객경험을 모으는데서 출발합니다. 초기에 고객과제를 조사하고 이를 가치제안캔버스로 구상화해서 프로토타이핑을 하고 검증을 합니다.  모아진 데이터는 고객데이터 플랫폼을 만들어 관리합니다. 하지만 이러한 플랫폼을 만들어도 조직원이 따르지 않으면 돈낭비죠. 이를 방지하기위해 조직원들이 움직일 KGI.KPI를 만듭니다. 이러한 목표를 만들어서 고객데이터를 사업부분에서 직접 다룰 수있게 환경을 만들어야 합니다. 마지막은 실제 사례로 SBI증권과 유카이리조트건을 다룹니다. 고객데이터를 모으고 분석하면 주로 마케팅에서만 도움이 된다고 생각을 합니다. 하지만 데이터분석은 디지털화의 일환이고 이를 통해 마케팅뿐아니라, 상품, 서비스 기획, 공급망 최적화, 경영관리 등에서 사용할 수있다고 합니다. 그만큼 고객경험을 어떻게 사업에 활용하는 가는 매우 중요하다는 거죠. 물론 데이터분석에 이렇게 신경을 써야할 요소가 많은가라는 생각도 듭니다. 그런데 저자는 그림과 도표를 통해 필요한 부분을 확실히 집고 있어서 기업내 디지털트랜스포메이션팀이 자사에 필요한 부족한 부분을 집어내는데 매우 편하게 확인할 수있도록 한점이 큰 장점이라고 할 수있습니다. 그리고 장마다 확인리스트를 만들어서 어디가 부족한지 확인하고 재복습까지 할 수있도록 했습니다. 이러니 책 전체가 컨설팅보고서를 보는 듯한 느낌이 들정도로 정제된 제목과 짧게 분리된 소챕처등에서 기업이 데이터분석을 디지털화하는데 큰 도움이 되었습니다. 컬처블룸을 통해 무상으로 책을 제공받아 주관적인 리뷰합니다. |
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고객 데이터 비즈니스 활용 전략
책을 선택한 이유 데이터 는 4차 산업혁명의 쌀이라 불린다. 엄청난 데이터를 수집, 디지털화, 분석할 수 있게 되면서, 데이터 의 가치는 급상승하고 있다. 비즈니스에서 고객 데이터 를 활용하는 방법을 알아보기 위해 "비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용(고객 경험 가치를 창출하고 향상시키기 위한 방법)"을 선택한다.
"비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용"은 0장 기업의 데이터 활용 현황과 향후 전망 1장 목표로 삼아야 할 고객 경험을 설계하기 2장 고객 경험 가치 향상을 위한 고객 데이터 통합과 분석 3장 기업 안의 변혁을 시도하기 4장 데이터 활용 사례집 으로 구성되었다.
0장 기업의 데이터 활용 현황과 향후 전망 에서는 플랫포머 사업자들이 압도적 데이터를 무기로 영향력을 행사한다. 데이터 활용을 비즈니스 성과로 연결하기 위해서는, 실제로 현장을 이해하고, 다양한 협력이 필수다. 개인 정보 보호법은 개인 정보의 제3자 제공 기록에, 기업에 폐기를 청구할 권리가 규정돼 있다. 데이터로부터 객관적으로 상황을 파악해, 사실에 기반한 의사 결정을 하면 적절하고 정확한 행동을 취한다. 데이터 활용이 만들어 내는 효과를 최대한으로 끌어내려면 데이터를 국소적으로만 활용하는 것이 아니라, 기업의 시각에서 폭넓은 영역의 데이터 활용을 추진해야 한다. 기업으로서 비즈니스를 어떻게 혁신할지 예측하고, 데이터 활용을 추진해야만 비로소 성과를 얻을 수 있다. 1장 목표로 삼아야 할 고객 경험을 설계하기 에서는 DX는 비즈니스 필수 과제다. 데이터 활용은 DX라는 기업 변혁에 있어 중요한 테마의 위치에 있는 경우가 많다. DX 추진은 목적을 달성하기 위한 수단이다. DX 추진 목적을 명확하게 하고, 목적을 달성하기 위한 구체적인 방법을 검토해야 한다. 고객 경험 가치 향상을 목적으로 하는 고객 시점의 니즈를 만족시키기 위한 공통의 인식 WHY에서 시작해야, HOW, WHAT을 논의할 수 있다. DX나 데이터 활용은 기업 경영의 근본과 연관된다. 목적을 실현하기 위해서는 기업이 제공하는 가치를 정의해야 한다. 고객 니즈는 시대와 함께 크게 변하며, 본래적인 제공 가치와 크게 달라졌을 때는 경로를 재정비하거나 변경해야 한다. 제공 가치를 바꾸거나 만들어야 할 때, 현상을 파악하고 미래를 예측하는 의사결정을 하는 데 있어, 데이터 활용은 효과적이다. 포어캐스팅 접근 방식은 현 시점에서의 달성 항목과 과제 항목을 분석해 중요한 논점을 조사하면서, 무엇을, 어떤 순서로 진행할 것인지 결정하고 작업한다. 백캐스팅 접근 방식은 원하는 미래를 먼저 그린 뒤, 현재 시점을 향해 거꾸로 계산해서 실행해야 할 일들이 무엇인지 결정한다. 인큐데이터 에서는 DX 전략 수립, 사업 설계를 할 때, 포어캐스팅 접근 방식과 백캐스팅 접근 방식을 함께 사용한다. 기업의 목적은 사회적 존재 의의를 나타낸다. 다양한 이해관계자를 포함해 사회에 대한 존재의의를 정의하고, 달성하기 위한 행동 수단으로서 DX를 추진해야 한다. 정량적 데이터 는 사용자의 경향을 파악하는 데 유익하지만, 그런 선택을 한 본질적 이유는 판단할 수 없을 때가 있다. 소비자의 본질적인 니즈나 의사 결정을 분석하기 위해서는 정성 분석을 통해 더 깊이 파고들어야 한다. 표면화한 과제에 집중한 나머지 본질적으로 해결해야만 하는 문제가 악화되기도 한다. 고객 경험 가치 창조에서의 중요 포인트 는 기업의 목적과 일관된 것을 책정하는 것이다. 가치 정의 후에는 가치가 고객의 과제를 해결하는지 프로토타이핑 으로 검증하고, 기업이 제공하는 고객 경험을 객관적 수치로 평가하며 검증한다. 목적을 분해해 기업이 제공할 고객 경험 가치에 맞춰 수행하고, 수행하지 않을 것을 명확하게 한다. 목적을 중요 요소, KSF로 분해한 뒤, 경험을 통해 보장할 요소를 파악한다. KSF를 분해할 때 유의할 점은 제공하는 가치, 고객 경험뿐만 아니라 데이터, 조직, 시스템 등 환경도 포함시켜 분해함으로써 행동으로 이어지게 한다. 목적을 정의하고, 목적을 실현하기 위한 KSF를 분해한 뒤에는 설계 기준을 결정한다. 고객 경험에 대한 과제를 설정할 때는 정량적, 정성적 데이터 모두를 사용해야 한다. 정량적 고객 데이터를 얻거나, 정성적 데이터를 활용하면, 계속해서 진행할 수 있다. 고객이 경험을 선택한 이유는 다른 방법으로는 얻을 수 없는 이익을 경험을 통해 얻었기 때문이다. 적극적 사용자는 평균적 사용자에 비해 니즈가 더 잘 발현된 것 뿐이라는 결론에 도달하는 경우가 많다. 정성 조사에서 사용자 인터뷰는 적절한 설문 설계와 인터뷰 작성법이 중요하다. 깊은 심리를 끌어내기 위해서는 적절한 정보를 끌어낼 수 있도록 촉진해야 한다. 포지셔닝 맵 정의에서는 축의 선정이 핵심이다. 독자성, 고객 의사 결정을 하는 데 중요한 영향을 미치는 요소를 기반으로 생각한다. 경험 가치 구체화 작업에서는 혼자 생각하지 않고, 기업 측의 관점을 잊는 것이 중요하다. 기업 측의 관점을 갖게 되면 기업의 사고를 반영하게 되며, 기업 중심의 관점에 소비자의 관점을 끼워 넣게 된다. 가치 제안 컨버스 는 실제 고객 경험 가치를 구체화할 때 사용할 수 있는 도구로 유용하다. 고객 경험 설계는 설계 기준과 제공 가치 요소에 관해 모든 구성원의 인식이 정렬된 상태가 된다. 결정된 프로젝트 목표, 기업으로서의 설계 기준, 소비자가 본질적으로 원하는 가치가 어긋남이 없는지 확인하며, 고객 경험에 대한 아이디어를 만든다. 프로토타이핑, PoC를 수행한 뒤, 실질적 채용 여부를 판단한다. 프로토타이핑 은 디지털, 오프라인 경험 모두에서 활용된다. 프로토타이핑 의 목적은 고객으로부터 확인할 수 있는 경험 설계가 적절한지 검증하는 것이다. 고객에게 있어 이상적인 경험을 구체화하더라도 어디까지나 가설에 기반한 구상일 뿐이다. 프로토타이핑 의 목적은 경험 설계가 적절한지 검증하는 것이다. 검증을 반복하면서 고객 체험의 병목 해소를 도모한다. 예상 고객에게 고객 경험을 검증해야만 경험에 가치가 있는지 객관적으로 평가할 수 있다. 프로토타입을 어떻게 조작했는지, 가정한 경험을 하는 데 시간이 얼마나 소요됐는지 등 검증을 설계하는 단계에서, 필요한 데이터를 수집할 수 있도록 해야 한다. 개발 일정을 고집하기 보다는 검증 결과에 따라 평가를 내리는 정책을 미리 정해두는 것이 바람직하다. 피봇은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 고객 피봇, 과제 피봇, 솔류션 피봇으로 갈수록 영향도가 크다. 리스크 를 피하고 본질적 가치를 고객에게 제공하기 위해서는, 프로토타이핑 의 실행 및 검증 전에 제대로 검증 시나리오를 설계해야 한다. 고객이 요구하는 가치를 실현하기 위한 직원 경험을 백캐스팅 접근 방식으로 생각하고, 현재 직원 경험의 과제로부터 포어캐스팅 접근방식으로 전체적인 정합성을 확인하면 진행할 수 있다. 고객이 요구하는 가치를 실현하기 위한 직원 경험을 백캐스팅 접근 방식으로 생각하고, 현재 직원 경험의 과제로부터 포어캐스팅 접근방식으로 생각함으로써, 전체적인 정합성을 확인하며 진행할 수 있다. 서비스 청사진 은 고객 경험 설계와 직원 경험 설계를 전체적 경험으로써, 정합성을 확인하는 가장 좋은 방법이다. 서비스 청사진을 책정하는 프로세스 는 매우 단순하다. 고객에게 보이지 않는 영역, 맥 스테이지 측을 매핑하고, 행동들 사이의 관계를 화살표로 정리한다. 짧은 기간에는 개선이 어려운 제약이 있을 때, 백 스테이지 측에 주석으로 기재해 두는 것이 중요하다. 성공적인 DX 추진이나 경험 창조를 위해서는 고객과 사회에 제공하는 가치가 무엇인가라는 목적을 명확하게 해야 한다. 2장 고객 경험 가치 향상을 위한 고객 데이터 통합과 분석 에서는 데이터 는 고객 경험 가치 향상을 위해 중요성이 더욱 높아진다. 기업은 먼저 자사 고객을 이해해야 한다. 고품질 상품을 고객에게 제공하는 것은 중요하지만, 다른 기업과의 차별화를 목표로 독자적인 부가가치를 높이기 위해서는 고객과의 접점을 강화하고, 고객 경험 가치를 향상시키는 것이 요구된다. 코로나 사태는 전 세계 디지털화를 가속화한다. 기업들은 디지털을 활용해 고객과의 커뮤니케이션에 노력한다. 도구나 시스템의 수 또한 증가함에 따라 데이터 의 사일로화도 진행된다. 사일로화된 고객 데이터 를 한데 모으는 고객 데이터 플랫폼을 반드시 도입해야 한다. 외부 데이터 를 활용해 인생 단계의 변화 정보를 파악하고자 생각하는 경우가 많다. 대부분의 기업은 자사가 가진 고객 데이터 를 충분하게 통합 분석하지 못해, 자사 데이터 의 가치를 최대한으로 끌어내지 못하는 경우가 많다. 기업이 가진 고객 점점은 다양해지고 있는 한편, 데이터 들은 통합돼 있지 않아 충분하게 활용할 수 없다. 고객 경험 가치의 향상을 목적으로 할 때, 고객 데이터 를 통합하는 것이 중요하다. 데이터 플랫폼의 역할은 데이터를 수집해서 축적하며, 축적한 데이터를 가공하고, 가공한 데이터 를 추출해서 집계한다. 고객 데이터 플랫폼 은 데이터 구조는 매우 간단하고, 데이터 는 고객을 중심으로 통합된다. 미션 크리티컬 한 기간 계열 시스템 은 고객 데이터 를 통합하는 대규모 시스템 개발을 생각하지만, 고객 데이터 플랫폼 은 기존 시스템 의 외부에 위치하며, 기존 시스템 에 영향을 주지 않으므로, 도입 장벽이 낮고 리스크 를 억제하면서 도입할 수 있다. 고객 데이터 플랫폼 구축 방법은 IaaS, SaaS 방식이다. SaaS 고객 데이터 플랫폼 은 필요한 기능을 망라적으로 제공하는 서비스다. IaaS는 시스템 플랫폼 인프라스트럭처 를 활용해 필요한 모듈을 선정하고 아키텍처 를 설계해야 한다. 시스템 인프라스트럭처 도입 초기에는 SaaS 라이선스 비용을 억제하고, 데이터 활용이 진행되며, 시스템 연계 대상이 늘어남에 따라, SaaS 제한을 해제하는 접근 방식이 권장된다. 데이터 마트 안에서는 각종 이니셔티브 와 연계하기 위해 필요한 세그멘테이션 이 수행되고, MA, BI라 불리는 여러 도구와 연계된다. 고객 데이터 플랫폼 은 시스템을 구축하는 것으로 완료되지 않는다. 고객 데이터 플랫폼 초기 구축을 할 때, 엄밀한 요구사항 정의나 시스템 설계 이상으로, 조기에 릴리스 와 그 후의 운용 중에 비즈니스 요건을 정의하고, 구현을 기민하게 수행하는 체제를 구축해야 한다. 고객 데이터 플랫폼을 추진해야만 하는 부문이 어느 부문인가는 중요하지 않다. 사업 부문과 IT 부문이 협동해서 프로젝트 를 추진하는 체제를 구축하는 것이 중요하다. 고객 데이터 를 충분하게 보호, 관리할 수 있는 구조 위에서 데이터 플랫폼 이 구축됐는지 확인한다. 고객 데이터 구축 프로젝트 에서는 먼저 꺼내야 할 데이터 를 선정해야 한다. 큰 방향성에 따른 판단에 이르지 못하고, 상당히 시간을 들여 개별 이니셔티브 의 유용성과 필요한 데이터 평가를 세심하게 한 결과, 프로젝트가 진행되지 않는 경우도 볼 수 있다. 기존 시스템으로부터 데이터 도메인 레벨 기준으로 데이터 를 선정하고, 데이터 를 꺼내 두는 것이 바람직하다. 고객 데이터 플랫폼 구축에 있어서는 효과 검증을 계속하면서 개선시키는 것을 전제로 구축해야 한다. 데이터 부가가치를 높이기 위해서는 여러 사업 부문을 참여시키고, 데이터 를 조사할 때는 시스템 을 사용하는 사업 부문과 협업해야 한다. 수집할 데이터 를 결정한 후, 수집하는 데이터베이스별로 고객을 식별할 수 있는 항목을 명확하게 해 둬야 한다. 개인 데이터 를 기업이 활용하기 위해서는 개인 정보의 사용 목적을, 개인 정보 보호 정책 등에 반영시켜, 본인에게 데이터 사용을 알려야 한다. 고객 데이터 플랫폼 에서 통합된 고객 데이터 를 채널을 가로질러 활용할 경우, 채널별로 어떤 사용 목적을 제시하고 있는지, 어떻게 데이터 를 활용해야 좋은지, 개인 단위로 관리해야만 한다. 회원 사이트 와 애플리케이션 모두에서 채널을 가로지르는 데이터 활용에 관한 사용 목적을 제시해야 하며, 제시돼 있지 않다면 고객 데이터 활용을 제한해야만 한다. 서비스 사용을 시작할 때 제시한 사용 목적, 고객 서비스 지속 상태, 제3자 제공에 관한 오프라인, 옵트 아웃 동의 상태 등을 중앙집중화해 관리함으로써 데이터 를 적절하게 활용해야 한다. 고객 경험 가치를 만들고 향상시키기 위해서 고객 데이터를 활용한다. 고객 커뮤니케이션 최적화를 위해서 BI 환경을 설정해야 한다. BI는 기업이 데이터 를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 도구다. BI를 사용하면 이상과 현실 사이의 균형을 얻을 수 있다. BI를 사용하면 일반적인 구분뿐만 아니라 자사 고객의 특징에 맞는 고객 경험을 설계할 수 있게 된다. BI 환경을 정비하기 위해서는 분석 요구사항에 필요한 데이터 마트 를 만들고, 분석 요구사항을 만족하는 보고서나 대시보드 를 만들어야 한다. 시각화의 목적 및 이후의 활용 용도 등에 대한 요구사항이 정해지면, 분석에 필요한 형태로 BI로 출력할 수 있는지 등 가시성에 관해 검토한다. 고객 데이터 플랫폼 을 활용하는 큰 목적에 대해 우선 시작해 본다는 자세를 갖는 것이 매우 중요하다. 본격적인 고객 데이터 플랫폼 추진 프로젝트 의 시작은 초기 구축이 완료되는 시점이다. 비즈니스 임팩트 가 있는 이벤트, 기존 시스템 의 수정이나 리뉴얼 프로젝트, 시스템 벤더 의 예상 공수 등 구축 전 확인 요소를 알아본다. 고객 데이터 는 다양한 고객 접점으로부터 얻어진 데이터 를 통합하면서, 교차 데이터 를 이니셔티브 에서 활용할 수 있다. 분석은 목적에 따라 분류와 에측으로 나눌 수 있다. 분류는 다양한 기준을 조합해 고객을 몇 가지 그룹으로 나누며, 예측은 고객에게 접근할 때 반응을 얼마나 나타내는가를 의미한다. RFM 분석, 클러스터 분석을 사용한 고객 분류, 각 클러스터 의 고객 이미지를 그리는 방법, 규칙 기반 스코어링, 머신러닝 을 사용한 스코어링 등 고객 행동을 예측하는 분석을 소개한다. 3장 기업 안의 변혁을 시도하기 에서는 데이터 활용이란 데이터라는 자산을 빠짐없이 활용하는 것이다. 기업은 KGI, KPI를 설정하고 데이터 를 활용한 이니셔티브 에 의해 목표로 하는 효과를 위해 노력한다. KPI를 설정하는 목적은 어떤 노력에 대해, 효과를 정량적으로 측정하면서, 목표와의 차이를 명확하게 하고, 문제점을 명확하게 도출해서 해결 방법을 구체화한다. KPI는 측정한 결과를 기반으로 개선 활동을 만들어 내는 목적으로 운용해야 한다. 개별 이니셔티브 의 KPI에 관한 사고 방식은 매우 간단하다. 개별 이니셔티브 단위로 KPI를 설정 및 운용할 때는 KPI가 운용되지 않는 등의 문제는 발생하지 않는다. 조직별 매출 구성에 대한 사고 방식에 차이가 있으면, KPI 관리를 복잡하게 만들고, 기업으로서의 움직임을 늦출 수 밖에 없다. KPI는 개선 이니셔티브를 수행하기 위한 것이며, 이니셔티브 의 최종 실행에 대한 판단을 내려야 한다. 조직 병합 패턴, 직렬 연계 패턴, 병렬 연계 패턴 등 이상적인 마케팅 과 브랜딩을 수행하는 세 가지 조직 패턴을 소개한다. KPI는 단순히 실적을 관리하기 위한 숫자가 아니다. 결과를 적절하게 전략으로 반영하기 위한 조직 구조와 쌍을 이루어야만 효과를 발휘한다. 사업 부문이 시스템 을 사용하지 않게 되는 이유는 IT 부문과 사업 부문의 상호 이해 부족, 설계 단계 주도 주체의 불균형이다. 마케팅 자동화 도구뿐만 아니라, 고객 이해의 축이 되는 데이터 플랫폼 도 필요하다. 사업 부문의 시스템 이나 데이터 에 대한 지식과 분석 스킬 이 충분하지 않다는 점을, IT 부문이 파악하지 못하면 시스템 을 사용하지 않게 된다. 고객 경험이나 커뮤니케이션의 최적 해결책은 기업에 따라 다르다. 고객과 최적 커뮤니케이션 을 하기 위해서는 마케터 가 확실하게 사용할 수 잇는 데이터 플랫폼 이 필요하다. 사업 부문은 데이터나 아키텍처 를 이해하고, IT 부문은 마케팅 의 실제 업무를 이해해야 한다. 데이터 는 기업의 자산이며, 자산을 활용하는 것은 물론 자산을 적절하게 관리하는 구조를 함께 유지하는 것이야말로, 지속적인 데이터 활용 고도화를 달성하는 것이다. KPI는 데이터가 적절하게 취득하고 있다는 것을 전제로 한다. 사업부의 업무 고도화와 병행하는 형태로 IT 부문이 솔선해서 지속적 수정을 검토해야 한다. 자산의 인재를 육성하지 않으면, 프로젝트가 진행될수록 외부인이 핵심 기능과 정책을 결정하는 사태가 벌어진다. 전통적 교육방침, 수파리 는 효과적이다. 교사가 되는 외부 컨설팅 기업 선택 방법, 형식적 지식과 경험적 지식, 인재 육성, 고객 커뮤니케이션, 의식 변혁을 위한 행동, 트라이얼 대상 상품, 트라이얼 팀, 지속적인 조직과 인재 육성 방법을 이야기 한다. 4장 데이터 활용 사례집 에서는 SBI 증권은 계좌 개설까지 마친 고객이 얼마나 거래를 수행하는지 시각화하는 것부터 시작한다. 데이터를 기반으로 현재 상태를 올바르게 이해함으로써, 어떤 위치에 병목이 있고 개선해야 하는지를 명확하게 한다. 데이터에 기반해 구체적인 이니셔티브 로 구현하고, 상품을 가로지르는 고객 커뮤니케이션, PDCA를 추진하는 인재 육성 접근 방식, 사업부의 데이이터 추출 및 분석 을 소개한다. 유카이 리조트 는 최적의 커뮤니케이션 을 목적으로 디지털 마케팅 이니셔티브 에 데이터 를 활용한다. 점진적으로 디지털 에 대한 사내 이해를 높이고, 사일로화된 데이터를 통합해 고객 경험을 향상하며, 개인 정보 리스크 를 고려해 시스템을 구축한다. "비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용"은 고객 데이터 활용 필요성, 고객 경험 설계, 고객 데이터 통합과 분석, 고객 데이터 활용을 위한 조직 변혁을 다룬다. 플랫포머 사업자들이 압도적 데이터를 무기로 영향력을 행사한다. 데이터 활용을 비즈니스 성과로 연결하기 위해서는, 실제로 현장을 이해하고, 다양한 협력이 필수다. 데이터로부터 객관적으로 상황을 파악해, 사실에 기반한 의사 결정을 하면 적절하고 정확한 행동을 취한다. 기업으로서 비즈니스를 어떻게 혁신할지 예측하고, 데이터 활용을 추진해야만 비로소 성과를 얻을 수 있다. DX라는 기업 변혁에서, 데이터 활용은 중요한 테마 다. DX나 데이터 활용은 기업 경영의 근본과 연관된다. DX 추진 목적을 명확하게 하고, 목적을 달성하기 위한 구체적인 방법을 검토해야 한다. 고객 니즈는 시대와 함께 크게 변한다. 데이터 활용은 제공 가치를 바꾸거나 만들어야 할 때, 현상을 파악하고 미래를 예측하는 의사결정을 하는 데 효과적이다. 포어캐스팅 접근 방식은 현 시점을 분석해 무엇을, 어떤 순서로 진행할 것인지 결정하고 작업하며, 백캐스팅 접근 방식은 원하는 미래를 먼저 그린 뒤, 현재 시점에서 실행해야 할 일을 결정한다. 기업의 목적은 사회적 존재 의의를 나타낸다. 다양한 이해관계자를 포함해 사회에 대한 존재의의를 정의하고, 달성하기 위한 행동 수단으로서 DX를 추진해야 한다. 정량적 데이터 는 경향을 파악하는 데 유익하지만, 선택을 한 본질적 이유는 판단할 수 없을 때가 있다. 정성 분석을 통해 소비자의 본질적인 니즈 나 의사 결정을 분석해야 한다. 고객 경험 가치는 기업의 목적과 일관된 것을 가치로 정의하고, 가치가 고객의 과제를 해결하는지 프로토타이핑 으로 검증하며, 기업이 제공하는 고객 경험을 객관적 수치로 평가하며 검증한다. 고객 경험에 대한 과제를 설정할 때는 정량적, 정성적 데이터 모두를 사용해야 한다. 정서 조사에서 사용자 인터뷰는 적절한 설문 설계와 인터뷰 작성법이 중요하다. 깊은 심리를 끌어내기 위해서는 적절한 정보를 끌어낼 수 있도록 촉진해야 한다. 경험 가치 구체화 작업은 기업 측의 관점을 잊는 것이 중요하다. 기업 측의 관점을 갖게 되면 기업의 사고를 반영하게 되며, 기업 중심의 관점에 소비자의 관점을 끼워 넣게 된다. 가치 제안 컨버스 는 실제 고객 경험 가치를 구체화할 때 사용할 수 있는 도구로 유용하다. 고객 경험 설계는 설계 기준과 제공 가치 요소에 관해 모든 구성원의 인식이 정렬된 상태가 된다. 프로토타이핑 의 목적은 고객으로부터 확인할 수 있는 경험 설계가 적절한지 검증하며, 검증을 반복하면서 고객 체험의 병목 해소를 도모한다. 고객 피봇, 과제 피봇, 솔류션 피봇으로 갈수록 영향도가 크다. 리스크 를 피하고 본질적 가치를 고객에게 제공하기 위해서는, 프로토타이핑 의 실행 및 검증 전에 제대로 검증 시나리오를 설계해야 한다. 직원 경험을 백캐스팅 접근 방식으로 생각하고, 직원 경험의 과제로부터 포어캐스팅 접근방식으로 생각함으로써, 전체적인 정합성을 확인하며 진행할 수 있다. 서비스 청사진 은 고객 경험 설계와 직원 경험 설계를 전체적 경험으로써, 정합성을 확인하는 가장 좋은 방법이다. 고객에게 보이지 않는 영역, 맥 스테이지 측을 매핑하고, 행동들 사이의 관계를 화살표로 정리한다. 성공적인 DX 추진이나 경험 창조를 위해서는 고객과 사회에 제공하는 가치가 무엇인가라는 목적을 명확하게 해야 한다. 데이터 는 고객 경험 가치 향상을 위해 중요성이 더욱 높아진다. 대부분의 기업은 자사가 가진 고객 데이터 를 충분하게 통합 분석하지 못해, 자사 데이터 의 가치를 최대한으로 끌어내지 못하는 경우가 많다. 고객 경험 가치의 향상을 목적으로 할 때, 고객 데이터 를 통합하는 것이 중요하다. 데이터 플랫폼의 역할은 데이터를 수집해서 축적하며, 축적한 데이터를 가공하고, 가공한 데이터 를 추출해서 집계한다. 고객 데이터 플랫폼 은 데이터 구조는 매우 간단하고, 데이터 는 고객을 중심으로 통합된다. 고객 데이터 플랫폼 은 기존 시스템 에 영향을 주지 않으므로, 도입 장벽이 낮고 리스크 를 억제하면서 도입할 수 있다. 고객 데이터 플랫폼 구축 방법은 IaaS, SaaS 방식이다. SaaS 고객 데이터 플랫폼 은 필요한 기능을 망라적으로 제공하는 서비스다. IaaS는 시스템 플랫폼 인프라스트럭처 를 활용해 필요한 모듈을 선정하고 아키텍처 를 설계해야 한다. 시스템 인프라스트럭처 도입 초기에는 SaaS 라이선스 비용을 억제하고, 데이터 활용이 진행되며, 시스템 연계 대상이 늘어남에 따라, SaaS 제한을 해제하는 접근 방식이 권장된다. 고객 데이터 플랫폼 은 시스템을 구축하는 것으로 완료되지 않으며, 조기에 릴리스 와 그 후의 운용 중 비즈니스 요건을 정의하고, 구현을 기민하게 수행하는 체제를 구축해야 한다. 사업 부문과 IT 부문이 협동해서 프로젝트 를 추진하는 체제를 구축하고, 고객 데이터 를 충분하게 보호, 관리할 수 있는 구조 위에서 데이터 플랫폼 을 구축한다. 고객 데이터 플랫폼 구축에 있어서는 효과 검증을 계속하면서 개선시키는 것을 전제로 구축해야 한다. 수집할 데이터 를 결정한 후, 수집하는 데이터베이스별로 고객을 식별할 수 있는 항목을 명확하게 해 둬야 한다. 개인 데이터 를 기업이 활용하기 위해서는 개인 정보의 사용 목적을, 개인 정보 보호 정책 등에 반영시켜, 본인에게 데이터 사용을 알려야 한다. 회원 사이트 와 애플리케이션 모두에서 채널을 가로지르는 데이터 활용에 관한 사용 목적을 제시해야 하며, 제시돼 있지 않다면 고객 데이터 활용을 제한해야만 한다. 서비스 사용을 시작할 때 제시한 사용 목적, 고객 서비스 지속 상태, 제3자 제공에 관한 오프라인, 옵트 아웃 동의 상태 등을 중앙집중화해 관리함으로써 데이터 를 적절하게 활용해야 한다. BI는 기업이 데이터 를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 도구다. BI를 사용하면 일반적인 구분뿐만 아니라 자사 고객의 특징에 맞는 고객 경험을 설계할 수 있게 된다. 고객 데이터 플랫폼 을 활용하는 큰 목적에 대해 우선 시작해 본다는 자세를 갖는 것이 매우 중요하다. 고객 데이터 는 다양한 고객 접점으로부터 얻어진 데이터 를 통합하면서, 교차 데이터 를 이니셔티브 에서 활용할 수 있다. 분석은 목적에 따라 분류와 예측으로 나눌 수 있다. 분류는 다양한 기준을 조합해 고객을 몇 가지 그룹으로 나누며, 예측은 고객에게 접근할 때 반응을 얼마나 나타내는가를 의미한다. 데이터 활용이란 데이터라는 자산을 빠짐없이 활용하는 것이다. 기업은 KGI, KPI를 설정하고 데이터 를 활용한 이니셔티브 에 의해 목표로 하는 효과를 위해 노력한다. KPI는 측정 결과를 기반으로 개선 활동을 만들어 내는 목적으로 운용한다. KPI는 개선 이니셔티브를 수행하기 위한 것이며, 이니셔티브 의 최종 실행에 대한 판단을 내려야 한다. KPI는 단순히 실적을 관리하기 위한 숫자가 아니다. 결과를 적절하게 전략으로 반영하기 위한 조직 구조와 쌍을 이루어야만 효과를 발휘한다. 사업 부문이 시스템 을 사용하지 않게 되는 이유는 IT 부문과 사업 부문의 상호 이해 부족, 설계 단계 주도 주체의 불균형이다. 마케팅 자동화 도구뿐만 아니라, 고객 이해의 축이 되는 데이터 플랫폼 도 필요하다. 사업 부문의 시스템 이나 데이터 에 대한 지식과 분석 스킬 이 충분하지 않다는 점을, IT 부문이 파악하지 못하면 시스템 을 사용하지 않게 된다. 고객 경험이나 커뮤니케이션의 최적 해결책은 기업에 따라 다르다. 고객과 최적 커뮤니케이션 을 하기 위해서는 마케터 가 확실하게 사용할 수 잇는 데이터 플랫폼 이 필요하다. 사업 부문은 데이터나 아키텍처 를 이해하고, IT 부문은 마케팅 의 실제 업무를 이해해야 한다. 데이터 는 기업의 자산이며, 자산을 활용하는 것은 물론 자산을 적절하게 관리하는 구조를 함께 유지하는 것이야말로, 지속적인 데이터 활용 고도화를 달성하는 것이다. KPI는 데이터가 적절하게 취득하고 있다는 것을 전제로 한다. 사업부의 업무 고도화와 병행하는 형태로 IT 부문이 솔선해서 지속적 수정을 검토해야 한다. 자산의 인재를 육성하지 않으면, 프로젝트가 진행될수록 외부인이 핵심 기능과 정책을 결정하는 사태가 벌어진다. SBI 증권, 유카이 리조트 의 디지털 마케팅 데이터 활용 사례를 설명한다. 데이터 의 중요성을 모르는 사람은 없지만, 테크 기업들이 데이터 를 독점하면서, 비즈니스 시장의 균형이 무너지고 있다. 플랫폼 기업이 모든 것을 독식하는 현재 상황은 사회에 결코 바람직하지 않다. 비즈니스 를 성공으로 이끌기 위해서는 고객 데이터 를 통합 관리하고 효과적으로 운용하면서, 고객과의 적절한 커뮤니케이션 도구로 사용해야 한다. "비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용"은 고객 데이터 플랫폼 구축 방법, KPI를 통한 커뮤니케이션 강화, 고객 커뮤니케이션 이니셔티브 조직 개편, 변혁을 위한 내부 인재 육성 방법 등을 통해, 기업이 데이터 를 중심으로 비즈니스 하는 조직으로 변화할 수 있도록 안내한다. 데이터 의 중요성을 모르는 기업은 없다. 플랫포머 들이 데이터 수집, 활용을 독식하면서, 정보 불균형이 심화되고 있다. 코로나 팬데믹 이후 가속화된 디지털화에서, 기존 기업들은 제대로 대처하지 못하면서, 시장 주도권은 심각한 도전을 받는다. 변화는 피할 수 없다. 데이터 중심으로 재편되는 시장에서, 비즈니스 성과를 얻기 위해서는 데이터를 이해하고, 효과적으로 활용하는 방법을 익혀야 한다. "비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용"은 데이터 활용 필요성을 이해하고, 데이터를 활용하기 위한 고객 데이터 플랫폼 구축을 위해 조직을 변화시키고, 운용해야 하는 방법을 사례와 함께 소개한다. 전화번호부 는 집이나 직장에서 필수품이었다. 인터넷 이 전화번호부를 세상에서 사라지게 하듯, 급속하게 진행되는 디지털화는 비즈니스 패러다임 을 바꾼다. 구태의연한 방식으로는 변화에 대처할 수 없다. 데이터 중심의 디지털 시대에 대처하기 위해서는 조직의 구성과 운용을 데이터 활용에 맞게 변화시키고, 고객 데이터 플랫폼 을 구축해야 하며, 기업의 가치를 고객에게 적극적으로 전달하고, 고객의 니즈와 적극적으로 소통할 수 있어야 한다. 데이터 가 중심이 되는 비즈니스 환경 변화에서, 데이터 를 제대로 활용할 줄 모르는 것은 비즈니스 경쟁력에 심각한 위협이 된다. "비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용"은 기업에서 제대로 활용하지 못해 사장하는 데이터 를 효과적으로 활용하면서, 기업의 경쟁력을 강화하는 도구로 사용할 수 있는 유용한 방법을 제시한다. 정보문화사 와 컬처블룸 서평단에서 "비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용(고객 경험 가치를 창출하고 향상시키기 위한 방법)"을 증정해주셨다. 감사드린다. #비즈니스를성공으로이끄는데이터활용 #고객경험가치를창출하고향상시키기위한방법 #정보문화사 #인큐데이터 #이이즈카타카유키 #카와이켄노스케 #오카나가타쿠야 #김모세 #컬처블룸 #컬처블룸서평단 #데이터PDCA #플랫폼구축 #데이터인프라스트럭처 #KPI설계 #KGI설계 #데이터활용사례 #비즈니스데이터사례 #데이터통합 #데이터분석 #고객데이터플랫폼
'이 리뷰는 컬처블룸을 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.' |
 비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용  과거 컴퓨터와 인터넷활용이 없었을 때는 데이터 활용이 미비하였는데 눈으로 보고 종이에 적고 하는 정도였어나 컴퓨터와 인터넷 보급과 함께 요즘 같은 스마트폰 시대에 고객이 무엇을 원하고 사는지 대한 고객의 구매 정보가 모두 데이터로 남아 있는 시대에 어느 기업에서 그 데이터 활용을 잘 하느냐가 비즈니스 사업의 관건입니다.  전통적인 유통업, 통신업 등에서 보다 발 빠르게 데이터 활용을 많이 합니다. 어느 시간에 어떤 고객이 어떤 물건을 많이 구매를 하는지 앞으로 전망이나 매출 관련 내용을 데이터로 분석, 관리를 하면 한눈에 분석 및 확인과 함께 앞으로의 준비에 대한 것들도 많은 도움이 됩니다. 카카오, 구글에서도 고객이나 사용자가 무엇을 조회하고 찾고 즐겨 보는지 등을 기본에 고객이 남긴 정보를 데이터로 활용을 하며 우리가 모르는 사이에 많이 분석을 하며 전략을 세웁니다. 이제는 데이터로 승부하는 시대에 와 있는 것입니다.  데이터는 많은 축척을 통하여 AI가 학습을 하고 그 학습된 결과를 통하여 창조를 하는 시대에 와 있습니다. 사람들이 그 데이터를 통하여 상권분석과 어느 지역에서 어떤 일들을 준비하면 되는지 등 구체적인 계획을 세우는데도 데이터가 적극적으로 활용이 되고 있습니다. 아날로그로 이루어 지던 것들이 디지털 데이터로 전환이 되어 우리도 모르는 사이에도 많이 사용 중입니다.  기업의 개인의 데이터 활용이 개인정보보호 차원의 문제가 발생할 수가 있습니다. 나 자신이 원치 않거나 동의하지 않았는데 내가 활동한 여러 사항들이 데이터화되어 누군가가 활용을 한다는 것에 대해 민감하게 반응을 하는 사람들도 있습니다. 특히 정부나 기업에서는 이런 부분은 면밀히 확인을 하고 사용을 하여야 합니다. 이 책은 일본 저자님이 쓰신 책만큼 이해가 쉽도록 그림과 간단하게 단락별로 정리가 되어 있어서 읽고 이해하기에 편한 책입니다. 이 책을 통하여 데이터 분석 방법과 사용법 등 비즈니스를 하는 기업에서 하는 기본적인 것들과 데이터 분석에 관한 방대한 내용을 읽으면서 기업에서 얼마나 데이터 분석에 많은 신경을 쓰는지 알 수가 있는 책입니다. 정보문화사 출판사로부터 해당 도서 지원을 받아 작성한 서평입니다. #비즈니스를성공으로이끄는데이터활용 #이이즈카타카유키 #카와이켄노스케 #오카나가타쿠야 #정보문화사 #북유럽 |
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영화 ＜마이너리티 리포트＞를 보면 사람들의 출근길 하나하나에 맞춤형으로 그 관심사에 걸맞은 광고가 뜹니다. 그 영화가 개봉할 때는 구체적인 방법론이 마련되지 않았겠으나, 이 책 서문 p3에 나오는 대로 십여 년 전 이른바 플랫포머 유형의 사업자들이 등장하여, 기술적으로 수집된 정보를 활용하여 여러 업체의 마케팅에 제공합니다. 이처럼 고객의 데이터라는 게 광고기법과 패러다임을 근본적으로 바꿔 놓은 세상에서, 모든 기업은 그런 데이터를 적극적으로 사업모델의 핵심 요소로 쓸 수 있어야 하지만, 현실은 그리 녹록지 않아서 막상 (그나마 쌓인) 데이터에 주목하면 이걸로 뭘 해야할지 막막합니다. (*출판사에서 제공한 도서를 읽고 솔직하게, 주관적으로 작성한 후기입니다) 이 책은, 우선 소중히 모인 데이터로 당장 영리하게 해 낼 수 있는 작업, 언제나 기업 서버를 귀찮게 하는 최적화 이슈, 데이터와 연관하여 항상 미세조정과 거시적 정립이 동시에 필요한 기업 전략 전술 지평에 이르기까지, 의외로 많은 경영 현안에 대해 상당히 자세한 조언을 폅니다. 책을 펼쳐 보면, 당초 기대와는 달리 "이런 지적, 또는 설명도 나오네?"라며 놀랄 수 있습니다. 이 일본 저자분들의 평소 경향을 봐도, 많은 이들이 당연하게 여겨 온 개념이나 상식의 허점을 예리하게 짚었던 적이 많았습니다.  데이터는 객관적 실체이며 정보의 덩어리이므로 그 모습이야 일정하지만 이를 바라보는 관점은 천차만별입니다. 그런데, 그런 관점이나 예상들 중에 기업의 경영에 실질적 성과를 내는 것들은 또 그리 많지 않습니다. 이 책이 독자에 대해 통렬히 일깨우는 점들 중 하나는, 경영자나 관리자는 평소부터 서비스나 상품(자신들이 시장에 내어놓는), 고객에 대한 관점이 바르게 정립되어야 한다는 것입니다. 아무리 데이터가 올바른 방향을 가리키고 있어도 이를 바라보는 관점이 잘못되었다면 나의 현장에 적실한 결론이 나올 리가 없습니다. "사회적 성장'이란 말도 간혹 눈에 띄는데 어떤 특정한 뜻이라기보다, 샵이 위치한 블럭이 활황이라야 내 업체도 잘된다는 맥락 정도입니다.  나는 고객에게 최선을 다하고 매우 성실합니다. 고객도 이를 알지만(친절매너와 성실한 태도를 못 알아보거나 무례하게 무시하는 사람은 없습니다), 사실 고객이 원하는 바가 이게 아니었을 경우 경영성과로 이어지질 못합니다. 과도한 친절매너는 종업원의 피로를 불러 정작 필요한 서비스의 제공, 대응이 늦어질 수 있습니다. 이런저런 최신 장비나 시설의 장착도 그 사용방법이 익숙지 않을 경우 고객의 사용빈도가 여전히 낮게 머물고, 직원들의 업무강도 저하로 곧바로 이어지지도 않아 비용 절감이나 생산성 향상, 자원재배치에 아무 도움이 안 된다면 괜히 돈만 버린 것입니다.이런 문제점을, 데이터를 통해 짚어내려면 정량적 분석에만 치중해서는 안 됩니다. 데이터가 올바른 결론을 빤히 도출하는데도 경영자, 실무자가 고정관념에만 집착하고 "돈 투자했는데 왜 성과가 없지?"라며 피해의식에만 사로잡혔다면 이 기업의 방침에 개선 가능성이란 없습니다. 정성적(qualitative) 어프로치가 그래서 중요한 것이죠. p50의 "좋은 서비스가 좋은 경험은 아니다"는 말은 바로 이런 걸 가리킵니다. UX, UX 말은 요즘 많이들 하지만 그 진정한 의미가 뭔지 깊이 성찰한 경영자는 드뭅니다.  p94에도 중요한 포인트가 하나 나오는데, 기업은 일단 자사 데이터를 잘 활용해야 한다는 전제에서 논의를 시작합니다. 기존 데이터와, 앞으로 우리 회사 고객이 될 수 있는 이들에 대한 데이터를 유기적으로 연결 못 시키면, 제아무리 데이터를 산처럼 요즘은 잘 쌓아 놓아도 아무 도움이 되지 않는다는 것입니다. 여기서 책은 현재의 데이터, 즉 잠재 고객들이 우리 회사 사이트에 머물며 무슨 정보를 탐색했는지 그 경로을 꼼꼼히 분석하고, 이것이 기존 고객 데이터와의 점접을 어디서 마련하는지 잘 살펴야 한다고 예리하게 지적합니다. 여기서 책은 소구(遡求)라는 표현을 쓰는데, 고객한테 어필한다는 소구력(訴求力)이라고 할 때의 그 뜻이 아닙니다. 현재의 새로운 정보가, 과거의 유력한 경향성과 거슬러올라가 만나는 맥락 형성을 말하는 것입니다. QCD 사고방식(p134)라는 게 있습니다. 품질이나 비용, 전달의 3면이 고루 균형을 이뤄야지, 어느 한 요소를 대폭 희생하여 근시안적 목표를 날림으로 달성하려 들어서는 안 된다는 것입니다. 이 말이 새삼 왜 나왔냐 하면, 요즘은 기업환경의 변화가 너무도 빨라 이른바 워터폴(waterfall) 유형으로 시스템을 짜서는 안 되며, 애자일(agile)하게, 조건의 다양한 인풋에 빠르게빠르게 잘 적응하는 시스템이라야 성과를 낼 수 있다는, 일종의 강박관념입니다. 애자일한 데에만 치우쳐서, 이 방식 저 구조에서 얼기설기 이것저것 떼어와서는 짜깁기식으로 시스템을 만든다? 결국은 큰 사고가 난다는 겁니다. 항상 근본적인 원칙을 지키고, 그러면서도 고객의 니즈가 최우선의 고려사항이라는 점을 잊지 말라는 교훈으로 가득한 책이었습니다.
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*출판사로부터 책을 제공받았으나 최대한 솔직하게 작성했습니다. 비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용 저자 인큐데이터,이이즈카 타카유키,카와이 켄노스케,오카나가 타쿠야 출판 정보문화사 발매 2024.08.19. 오늘도 안녕하세요, 네이버 블로거 '조용한 책 리뷰어' '조책' 입니다 :) 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다고 생각하고 실제 그런 시대가 도래한 지가 언제인지도 모를 정도로 자리를 잡았다고 생각한다. 그만큼 우리 일상생활과 업무에서 직간접적으로 상당히 많은 영향을 끼치고 있는 것이 사실이며, 우리는 이러한 환경 속에서 어떻게 데이터를 활용해 더 나은 효율과 성과를 이끌어 낼지에 관해 끊임없이 고민하고 훈련해야 한다고 생각한다. 이러한 생각 중에 이번 책, 이이즈카 타카유키의 신간 비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용을 만났다. #책추천 #책읽기 #책스타그램 #책리뷰 #서평 #서평단 #도서서평 #독서노트 #독서일기 #독서 #비즈니스를성공으로이끄는데이터활용 #인큐데이터 #정보문화사 저자인 이이즈카 타카유키는 외국 자본 계열 소프트웨어 벤더로 컨설팅 기업을 거쳐 현재 직책에서 일하고 있다고 소개하며 신규 플랫폼 사업 구상 및 수립부터 스코어링 모델 구축과 데이터 거버넌스 도입까지 폭넓은 업무를 수행했고 2021년 10월부터 인큐데이터 컨설팅 서비스 전반을 총괄하고 있다고 전한다. 대량의 데이터를 분석하여 마케팅의 새로운 시장을 개척하다 저자는 프롤로그에 준하는 들어가며 장을 통해 데이터를 분석하고 활용하는 것 자체가 비즈니스 모델의 근간이 되는 새로운 시장으로 확장되고 있고 그 대표적인 예가 리테일 미디어라며 리테일 미디어는 리테일 사업자가 자사가 가진 고객 데이터와 고객 접점을 광고 사업에서 사용하는 비즈니스 모델을 뜻한다며 결국 리테일 사업자가 자사가 가진 데이터를 분석함으로써, 많은 메이커가 접근하고 싶은 고객을 높은 정확도로 추출하고 타기팅 할 수 있는가를 확인함으로써 데이터가 비즈니스 성장에 크게 기여하고 있음을 알 수 있을 것이라고 설명한다. 책은 제0장 기업의 데이터 활용 현황과 향후 전망으로 시작해 마지막 제4장 데이터 활용 사례집까지 총 5개의 장 전체 약 240페이지에 달하는 분량으로 이루어져 있다. 저자가 책을 통해 강조하는 여러 가지 내용 중에서도 꼭 기억해야 할만한 내용이라면, 데이터 활용을 비즈니스 성과로 연결하기 위해서는 실제로 현장을 이해하고 있는 사업 부문에서의 다양한 협력이 필수라며 데이터에 대한 안일한 환상은 버리고 실질적이고 현실적인 대응 방안을 모색할 것을 권한다. 아울러, 데이터를 다루는 만큼 데이터에 관한 보안과 개인정보 프라이버시 등에 대해 강조하고 그 중요성을 설명하는 내용도 꽤나 인상 깊었으며 이러한 트렌드에 대해 명심할 것을 주문한다. 데이터를 실무에서 다루는 현직자들에게 추천하고 싶은 책이다. 매일 업무와 일로서 데이터를 다루다 보면 정작 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지 그 방법론에 대해 놓칠 수 있을 것 같은데, 가장 기본이 되면서도 가장 중요한 이야기들을 나열함으로써 그 중요성을 일깨우고 경각심을 갖게 한다. 개인적으로 다양한 분야의 데이터를 업무적으로 다루고 있는데, 이러한 데이터를 어떻게 하면 보다 효율적으로 다룰 것인가에 대해 진지하게 고민해 봐야겠다는 판단이 섰다. 데이터의 효율과 업무성과에 있어 도움을 받고 싶다면, 이번 책 '비즈니스를 성공으로 이끄는 데이터 활용'을 권하고 싶다. 요약 데이터 for 비즈니스 효율과 성과 기본으로 돌아가라 |