데이터로 전략을 이끌어라
경험과 감과 센스가 넘치는 뛰어난 컨설턴트라면 정성적인 분석과 매트릭스만 갖고도 ‘좋은 전략’을 제시해줄 것이다. 하지만 평범한 사람들인 우리는 그런 대담한 행동은 할 수 없다. 게다가 아무리 직함이 훌륭해도 처음 만난 컨설턴트가 이런 센스를 가진 뛰어난 인물인지, 아니면 이력서만 그럴 듯한 사기꾼인지 판단하기는 대단히 어렵다. 그렇다면 어떻게 해야 할까? 내가 제안하는 답은 단순하다. 경영전략에 관한 선조들의 이론을 이해하고, 선행연구의 에비던스를 파악한 다음, 데이터를 확실하게 통계 분석한다. 그렇게 하면 어떤 전략이 수익으로 이어지는지에 대해 가끔은 평범한 우리도 뛰어난 컨설턴트라도 놓칠 법한 발견을 할 수 있다.
--- pp. 31~32

우수한 사람을 채용하고 있는가
구글은 직원에게 ‘우수한 지인’을 소개하게 하며, 소개받은 인재를 과학적인 과정을 통해 골라 뽑는다. 면접을 해야 하는가, 횟수는 몇 번 하면 충분한가, 어떤 업무를 담당하는 사람에게 어떤 질문을 해야만 하는가, 사원 중 누가 면접자로서 ‘안목이 있는가’ 등의 부분까지 확실하게 관리되어 있다. 구글의 채용 과정이 과학적인 것은 단순히 실무 테스트나 독자적인 인지능력 테스트, 텍스트 마이닝을 하기 때문이 아니다. 그 배후에는 과학적인 에비던스가 있으며, 실제 데이터를 토대로 ‘어떻게 하면 좀 더 우수한 인재를 적은 수고로 채용할 수 있는가’라는 시행착오를 언제나 반복하고 있기 때문이다. 그 결과 얻어진 우수한 인재가 구글을 크게 성장시키는 새로운 서비스를 만들어내고, 기존 서비스에서 검색의 정밀도나 처리속도 등을 높이는 커다란 품질 향상을 이루어내고 있다.
--- pp. 110~111

인사관리를 위한 분석 순서 ⑤ - 분석 결과 해석
어떤 빅 데이터에 대한 어떤 고도의 분석 결과든, 행동하지 않는다면 가치를 낳을 수 없다. 현시점에서 수집할 수 있는 데이터에서 얻어진 분석 결과가 어디까지나 좋은 행동의 자료다. 그것이 만약 업무지식에서 ‘명백하게 이런 이유로 이상하다’고 잘라 말할 수 있다면 무리하게 달려들 필요는 없다. 그러나 틀렸다고도, 그렇다고 옳다고도 잘라 말할 수 없다면, 그런 상황을 명확하게 하기 위해 랜덤화 비교실험을 해보자. 대강의 분석 결과를 읽어낸 이 시점에서는 여러 가지 주의해야 할 점을 머릿속에 담아두면서, 재빨리 ‘분석 결과에서 어떤 조치를 취해야 할까’로 사고를 전환하는 것이 좋다.
--- p. 167

마케팅전략과 고객중심주의
현대 마케팅에서는 중심을 고객에 둔다. 이것이 고객중심주의다. 제품, 판로, 광고에서도 무엇을 중시하고 매력적인지 판단하는 것은 어디까지나 고객이다. 그러므로 반드시 처음에 고객을 깊이 이해해야만 한다. 이 고객중심주의를 실천하는 데 있어서 생각해야 하는 고객이 단 한 명이라면, 그 사람을 이해하기 위해 ‘상대방을 잘 관찰하고 이야기를 나누는 것’이 중요할 것이다. 그러나 몇 천 명, 몇 만 명이나 되는 고객 모두와 대화하는 일은 불가능하다. 하지만 적절한 조사를 통해 데이터를 모으고 그것을 분석할 수 있다면, 마치 몇 만 명의 고객과 대화한 것처럼 그 집단을 이해하게 된다. 이것이야말로 현대 마케팅 전략에서 통계학이 때로는 천재의 아이디어조차도 이길 수 있는 가장 큰 이유다.
--- p. 194

데밍의 새로운 매니지먼트
비즈니스에는 다양한 영역이 있으며 이 모두를 데이터를 통해 개선할 수 있다. 이제 제조 이외의 업무 영역도 분석해야 한다. 그럼 어떤 영역에서 어떤 분석을 해야 할까? 애초에 어떤 업무 영역에서 데이터 분석을 해야 하는가? 지금까지 리서치 디자인이라는 생각을 접한 여러분이라면 이해하기가 어렵지 않을 것이다. 지금까지 경영전략과 사내 인적자원관리, 사외 마케팅 관리의 분석과 활용방법을 알아보았다. 이 모두는 기업의 수익성을 향상시키는 주요 기둥이 된다. 극단적인 이야기로, 우수한 인재가 적절한 업무를 받아 높은 동기로 일하고, 게다가 싸워야 하는 시장과 거기서 취해야 할 포지셔닝을 잘못 선택하지 않는다면 그만큼 충분한 이익이 얻어질 것이다. 그런데 이런 상황에서 더욱 높은 수익성을 창출하려면 실무 영역의 개선이 필요하다.