탐트리너, 트레저 데이터 글로벌마케팅 부사장
![[기고] 데이터 지향 의사결정, 왜 중요한가](http://contents.dt.co.kr/images/202008/2020081002102369607001[1].jpg "[기고] 데이터 지향 의사결정, 왜 중요한가")
어떤 회사는 이런 지표를 경쟁 우위로 사용하지만 어떤 회사는 그렇지 않다. 데이터가 충분치 않거나 정리, 처리, 관리, 집계 및 분석할 수있는 리소스가 부족하다는 이유와 더불어 이를 관리하고 활용할 수 있는 데이터 사이언티스트를 고용하는 문제가 만만치 않기 때문이다. 데이터 사이언티스가평균 2.6 년마다 일자리를 바꿀 때 그러한 희소성 있는 인재를 확보하는 것이 기업의 입장에서는 여간 어려운 일이 아니다. 이런 관점에서, 데이터가 새로운 액체로 된 금이라고 생각한다면 데이터가 매우 가치야 있겠지만 그만큼 가치있는 데이터를 채굴하는 것은 더더욱 어렵고 중요한 일이 되어 버린 상황이다.
바로 이런 이유 때문에 데이터 민주화가 필요하다. 본래 민주화란 공공 장소에서 촉발됐다. 정부가 어떻게 인구 통계학적 데이터를 수집하는지 생각해보자. 유니세프는 여성과 어린이에 대한 데이터를 제공하고, 세계 보건기구는 기아와 질병에 대한 데이터를 제시하며 미항공우주국(NASA)은 전 세계에 대한 위성 이미지를 모든 사람이 이용할 수 있도록 한다. 이것이 데이터 민주화의 예시다.
하지만,기업의 빅데이터운영은 정부 기관의 운영과는 다르다. 데이터는 제조,품질보증,유통망,그리고 인력 운영 등의 내부 조직 내에서 폭발적으로 생성된다. 고객 서비스 기록, 구매 내역, 웹 브라우징, 앱 사용, 매장 방문, 이메일 등과 같은 다양한 외부 고객접점 데이터를 더하게 되면,경쟁기업과의 경쟁에서 더 나은 우위에 있게 된다. 이렇게 데이터를 활용하여 쇼핑 경험을 개별화하고 쇼핑을 더 쉽게 만든 아마존의 사례는 많은 기업들에게 좋은 본보기다.
최근 맥킨지 보고서는 데이터 민주화에 관해, "사람들이 보는 앞에서 직접 데이터를 얻으려 하면그들이 제공하는 데이터에 대해 흥미를 가지게 될 것이며, 데이터 경쟁 우위에 서려면 꾸밈없는 사실 그대로의 데이터부터 확보해야 한다. 이어서, 기업 조직내에서 데이터 민주화가 실질적으로 실현되려면, 데이터 사이언티스트에게만 집중된 데이터 분석만이 아닌 일반 부서에서도 데이터 분석을 병행함으로써 전체 조직이 데이터 지향적 의사결정문화를 만들어 가는 것이 데이터 민주화의 중요한 요소다"라고 조언했다. 즉, 흩어져 있는 고객 데이터들을 하나의 데이터베이스로 가져와 다양한 유형의 분석을 통해 고객 데이터를 재배포하게 하는 새로운 데이터관리 툴인 CDP(Customer Data Platform;고객 데이터 플랫폼)에대한 기업들의 관심이 늘어나고 있다.
기업 데이터 민주화의 방향을 제시하는 CDP를 통해 개별 고객에 대한 '골든 레코드'(다양한 플랫폼에서 행동 및 인구통계학적 데이터를 수집 할 수 있는 단일 통합 장소)를 만들 수 있다. 이러한 표준화된 골든 레코드는 중복성을 줄이고 고객 데이터를 사용하는 모든 비즈니스 프로세스를 간소화하는 장점을 지니고 있다.
또한 맥킨지는 영업 및 마케팅 부서가 데이터 민주화의 혜택을 가장 많이 받을 수 있는 최고의 부서로 꼽았다. 예를 들어, 자사의 충성 고객들과 연결된 지인들을 대상으로 진행하는 디지털 마케팅을 진행해 머신러닝 효과로 폭넓은 유사 잠재 고객을 확보할 수 있다. 또한 쇼핑 기반 데이터와 위치 기반 데이터를 결합하여 근접성 기반 마케팅에서 특정 잠재 고객에게 개별적으로 접근 가능한 사용자 정의가 가능하다. 이러한 노력은 마케팅 타깃을 품질 높은 세일즈 예상 고객 명단으로 전환하게 할 수 있다는 세일즈팀의 믿음이 증가되는 효과를 가져온다. 이러한 고객 여정(Customer Journey)을 새롭게 정의하는 CDP 프로젝트가 기업의 데이터 민주화를 한 걸음 앞당길 것이다.
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