[비즈니스 인사이트] **Data가 비즈니스에서 '없어서는 안되는 영역(요소)으로 자리 잡고 있습니다. 하지만, 여전히 '데이터의 완전한 활용'이 어려운 상황입니다. 제가 볼 때, 이유는 리더가

[비즈니스 인사이트] **Data가 비즈니스에서 '없어서는 안되는 영역(요소)으로 자리 잡고 있습니다. 하지만, 여전히 '데이터의 완전한 활용'이 어려운 상황입니다. 제가 볼 때, 이유는 리더가 데이터를 바라보는 시각 차에 있습니다. '데이터를 통해 고객 경험 경로와 속도 등으로 우리 서비스의 퀄리티 측정'에 활용하기 보다는, 온전히 '매출 확보를 위한 도구적 시각'으로 보고 있기 때문입니다. #1. 고객은 기업의 접점(MOT)과 상호작용합니다. 대부분 경험 경로가 '판매 채널'로 집중화 된 구조로 짜여 있습니다. 광고, 브랜딩의 각종 콘텐츠도 결국은 '매출'입니다. 그러다보니 접점에서 발생한 모든 거래 데이터가 고객의 '구매 데이터' 보다는, '기업의 '판매 데이터'로 축적됩니다. 그래서, 하루, 일주일, 한 달, 1년 등을 기준으로 판매 데이터의 결산을 합니다. #2. 결국, 기업은 고객이 누군지 모릅니다. 어떤 이유로 우리 제품 및 서비스를 이용하는 지는 압니다. 하지만, 그걸 왜 무엇 때문에 누가 사는지, 얼마나 자주 사는지, 한번 살 때 얼마나 사는지 등에 대한 데이터는 알 수 없습니다. 데이터 자체가 기업 관점에서 그룹화 되어 쌓이도록 '구조화' 되어 있기 때문에 '데이터 분석과 활용'에 한계가 있습니다. 결국, 고객을 위한 데이터 모으기 보다는, 기업 결산을 위한 데이터 축적에 가깝습니다. 그러니, 활용도가 매우 낫죠. **다수의 대기업(특히 OK캐시백)에서는 오랫동안 쌓아온 빅데이터를 거의 활용하지 못하고 있습니다. #3. 데이터 따로, 전략 따로 일하게 되었습니다. 겨우 할 수 있는 것은 Supply Chain 의 Loss를 찾아 줄이는 수준 밖에는 못하죠. 결국, Value Chain & Network를 중심으로 하는 자사 고객만을 위한 가치 개선 활동 및 사업 확장은 '리더 및 관계자의 감'에 의존할 수 밖에 없습니다. #4. 데이터 쌓는 목적을 바꾸고, 목적에 맞는 구조를 짜야 합니다. 데이터 축적을 위한 목적은 '단순 비용 절감 차원' 보다는 '고객 가치 지향 및 개선'으로 바꿔줘야 합니다. 고객 경험 경로상 발생되는 데이터를 잘 쌓아 '적극 권장하는 경로(Customer Experience Funnel)'를 만들고 발전시켜, 여기서 가장 큰 '비즈니스 성과(효율)'이 나올 수 있도록 하는 것입니다. 또는 '개인화 서비스' 지향을 위해, 개별적 데이터 구축 구조로 전환하여 전체 vs 개인(과거 vs 현재) 데이터를 상호 비교하여 시사점을 도출하고, 이를 통해 더욱 유의미한 경험(서비스 퀄리티)을 제공할 수 있도록 하는 것입니다. #5. 판매가 기업의 유일한 목적이 되면, 고객은 안중에도 없습니다 고객은 우리말로 풀어보면, '돌아볼 손님'입니다. 돌아보는 이들 만이 고객이라면, 최소한 고객에게 '돌아볼 수 있는 가장 온전한 경로를 제시'할 수 있어야 하지 않을까요? 우리는 그걸 할 수 있는 세상, 아니 해야만 하는 세상입니다. 그걸 위해서는 '고객 경험 경로상의 모든 데이터'를 수집 및 처리할 수 있도록 비즈니스를 구축해야죠. ===================================== 현재 제가 포함된 5개의 회사에서 하고 있는 사업은 위의 원리를 사업 초기부터 도입하여 적용시키며, 증명하려고 하고 있습니다. (어렵지만, 할 수 있는 일입니다.) 분명히 사업이 걷잡을 수 없이 커지기 전에 꼭 해야만 하는 일인데, 대부분 기업 생존과 부딪히며 우선순위에 밀리는 일이 다반사입니다. 그래서, 결국 기업의 수명 연장이 불가해지게 되죠. 안타깝습니다.