◎ 도서 소개
코카콜라에서 로마교황청까지, 최고의 조직은
왜 그리고 어떻게 소셜 미디어에서 답을 찾는가?
아웃사이드 인사이트로 미래를 예측하라!
소셜 미디어에서는 지금 이 순간에도 엄청난 양의 콘텐츠가 쏟아지고 있다. 인터넷에서 1분 동안 생성되는 데이터양을 기준으로 했을 경우, 페이스북에서는 1분간 350GB의 데이터가 업로드되며, 게시물은 1초마다 4만 1,000개가 넘게 올라온다고 한다. 유튜브에는 1분간 72시간의 영상이 업로드되고 있으며, 이메일은 1분 동안 2억 400만 통이 오고간다.
어느 기업도 이 수치에서 자유로울 수 없다. 이 데이터들은 기업의 의사 결정에 가장 중요한 판단 기준이 될 수 있는 정보이기 때문이다. 수많은 사람들이 디지털 활동을 하면서 인터넷을 지나다닌 흔적들은 모두 데이터가 되어 쌓인다. 고객의 구매이력, 소셜미디어, 센서, 이메일, 로그 데이터 등 양질의 데이터들이 실시간으로 수집, 처리되고 있다. 인터넷은 소통하고, 새로운 소식을 접하고, 쇼핑을 하고, 사람들을 사귀고, 광고를 하고, 은행 거래를 하는 방식을 바꾸어 놓았다. 그렇지만 이 모든 변화에도 기업의 의사 결정 과정은 놀라울 정도로 정적인 모습을 유지하고 있다.
2019년 11월 비즈니스 인텔리전스 기업인 마이크로스트레티지코리아가 발표한 보고서에 따르면 조직의 94%가 데이터 및 분석이 비즈니스 성장에 중요하다고 믿고 있음에도 불구하고, 대부분의 조직들이 데이터 중심 문화를 구축하고 있지 않다고 밝혔다. 특히 임원 및 경영진에 비해 일선 직원들이 데이터가 부족한 상태이며 데이터 및 분석에 대한 액세스도 매우 적은 것으로 나타났다. 그런데 정말 데이터가 부족한 것일까?
빅데이터 시대, 당신의 기업은 어떻게 의사 결정을 내리는가?
빅데이터의 본질은 수많은 데이터를 그저 모아 놓은 것이 아니라 넘쳐나는 데이터 중에서 어떤 데이터를 분석해야 하는지 파악하기 위한 자료다. 그리고 그 데이터는 성과를 위한 의사 결정에 활용되어야 한다. 다시 말해 데이터 분석의 핵심은 데이터를 바라보는 새로운 시각, 즉 통찰력이다.
당신의 기업은 어떻게 의사 결정을 내리는가? 그동안 기업들은 재무 지표와 같은 내부 데이터에 크게 의존했다. 그러나 내부 데이터에 근거한 의사 결정은 수동적인 경영 방식이다. 기업의 재무 지표는 과거에 행했던 투자와 여러 결정의 최종 결과이기 때문이다. 현재 기업에 가장 중요한 것은 미래의 먹거리를 확보하기 위한 경쟁 전략이다. 이를 위해서는 외부의 경쟁 역학이 실시간으로 어떻게 변하고 있는가에 대한 통찰력, 즉 아웃사이드 인사이트가 필요하다.
아웃사이드 인사이트란 기업 생태계의 참가자들이 인터넷상에 남아있는 흔적을 추적해 분석함으로써 경쟁 환경의 변화를 예측하고, 이를 비즈니스 의사 결정의 근거로 사용하는 방식을 말한다. 구인 광고, 소셜 미디어, 블로그, 특허 신청은 미래를 바라보는 정보가 풍부하게 담긴 출처들이다. 이러한 외부 데이터들은 어떤 기업이 주력 사업에 얼마나 투자하고 있는가, 고객들이 이 서비스에 얼마나 만족하고 있는가, 미래 시장에서 이 제품의 차별성은 어떠한가를 간접적으로 알려준다. 이러한 정보 출처들은 전략적 가치가 명백하지만, 오늘날 널리 공유되어 사용되고 있지는 않다.
온라인 흔적에 집중한 비즈니스 인텔리전스 기업, 트럼프의 승리를 정확히 예측하다
글로벌 비즈니스 인텔리전스 전문기업 멜트워터의 창립자 욘 리세겐은 인터넷에 떠다니는 공개 정보가 큰 힘을 가지고 있다는 사실을 누구보다 먼저 눈치챘다. 그는 빅데이터 세상에서 의미 있는 정보를 자동으로 추적해 분석하는 소프트웨어를 개발하겠다는 일념으로 사업을 시작했다. 현재 멜트워터는 100개가 넘는 국가에서 2만 5000개가 넘는 고객을 가진 글로벌 기업으로 성장했다. 「포춘」 500대 기업의 절반을 고객으로 만들었으며, 코카콜라에서 로마교황청까지 모든 산업을 대상으로 서비스를 제공한다.
멜트워터는 인터넷에 매일 쏟아져 나오는 수억, 수조의 데이터를 알고리듬, 자연 언어 처리(NPL), 머신 러닝, 빅데이터 기술을 활용해 고객에게 맞는 데이터를 찾아서 정리해준다. 멜트워터가 다루는 데이터는 기사나 논문 등 다듬어진 문서일 수도 있고, 소셜 네트워크에 돌아다니는 우스갯소리일 수도 있다. 이 모든 것을 분석해 경쟁사에 대한 정보, 고객에 대한 정보, 시장 환경을 분석해 고객의 의사 결정을 돕는 것이다. 2016년 멜트워터는 전통적인 설문 조사가 아닌 소셜 미디어 분석을 활용해 영국의 브렉시트 국민투표 결과와 미국 대통령 선거에서 트럼프의 승리를 정확하게 예측했다.
멜트워터의 CEO 욘 리세겐은 경쟁 정보 분석, 고객 만족도 측정, 제품 개발과 같은 명백한 용도뿐만 아니라 예상치 못한 사례를 접하면서 외부 데이터가 의사 결정에서 하는 역할은 상상보다 더 광범위하고 놀랍다는 것을 깨달았다고 한다. 스웨덴의 시계업체 다니엘 웰링턴은 고객을 브랜드 홍보 대사로 동원하여 사업 시작 4년 만에 롤렉스보다 더 많은 판매량을 기록했다. 또한 인도 토종의 메시징 앱 하이크는 3년도 안 되어 페이스북 메신저를 따라잡았다. 하이크의 비밀 무기는 제품 개발을 위한 정보를 제공하는 엄격한 소셜 미디어 분석에 있었다. 신제품의 기능이 소셜 미디어에서 확인된 소비자 선호에 바탕을 두고 결정된 것이다.
비즈니스 의사 결정의 새로운 패러다임, 아웃사이드 인사이트
유튜브, 넷플릭스, 애플 등 성공한 브랜드는 아웃사이트 인사이트를 통해 외부 데이터를 제대로 활용하며 경쟁 우위를 유지하고 있다. 지난 분기의 성과 지표나 재무 지표, 분기별 평가처럼 과거를 회고하는 내부 데이터에 기반을 두고 기업을 경영하는 것은 자동차의 백미러만 보면서 운전하는 것과 같다. 이제는 빅데이터 시대 디지털 환경에 맞는 외부 통찰력, 즉 아웃사이드 인사이트가 필요하다.
내부 데이터의 분석에서 외부 통찰로의 이동은 수동적인 의사 결정 패러다임에서 능동적인 의사 결정 패러다임으로의 변화를 의미한다. 아웃사이드 인사이트를 통해 의사 결정 패러다임이 바뀌면 이사회의 운영 방식, 전략 개발 방식, 기업의 건정성을 평가하는 방식뿐만 아니라 경영자나 직원에게 보상을 지급하는 방식까지 바뀔 것이다. 역동적이고 빠르게 전개되는 시장 환경에서 선두를 차지하기 위해서는 신속하고 올바른 의사 결정이 무엇보다 중요하다.
당신의 기업이 구시대적 의사 결정 방식에 머물러 있다면, 그리고 당신이 마케팅 및 홍보 전문가, 제품 개발자, 경영진, 투자자 등 기업의 의사 결정자라면 외부 데이터의 잠재력을 알아보는 아웃사이드 인사이트를 가져야 한다. 이를 바탕으로 시장과 여건에서 변화가 일어났을 때에 능동적이고도 단호하게 의사 결정을 내릴 수 있다면 장기적이고도 지속적인 성공을 보장할 것이다.
◎ 책 속으로
비즈니스 인텔리전스는 주로 기업 고유의 운영 지표에 집중하지만, 이것은 대부분이 후행 성과 지표다. 하지만 외부 통찰은 미래의 위협과 기회를 예측하기 위해 경쟁 환경의 변화를 실시간으로 이해하는 것이다. 이 두 가지 소프트웨어 시스템에 필요한 기술은 매우 다르다. 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 주로 구조화된 데이터에 집중한다. 하지만 외부 통찰 소프트웨어는 훨씬 더 정교하여 문자를 이해하고 주로 구조화되어 있지 않은 데이터에서 패턴을 찾을 수 있어야 한다. 바로 이러한 이유 때문에, 외부 통찰은 주로 빅 데이터, 머신 러닝, 예언적 분석에서 나오는 기술에 크게 의존한다.
프롤로그
수사관들과 검사들은 범죄 사실을 입증하기 위해 일반적인 수사 절차를 따랐다. 보통의 수사관처럼 목격자와 여타 정보원을 심문하고, 여러 정보를 취합하고, 교정 시설에서 거는 4만 건에 달하는 통화를 감시하고, 수백 시간에 달하는 CCTV와 통화 기록을 샅샅이 뒤졌다. 또한 오늘날 더욱 일상화되고 있는 형태의 수사 활동을 전개했는데, 100만 페이지가 넘는 소셜 미디어를 검토했던 것이다. 페이스북은 폭력 조직이 즐겨 쓰는 소셜 미디어였다. 기소장에는 페이스북이라는 단어가 171번 등장한다.
1장. 디지털 세계에 무심코 남긴 흔적의 위력
ERP 시스템은 과거의 사건에 기반을 둔 후행 데이터를 포함한다는 명백한 한계를 갖는다. 재무 보고서에 나오는 수치는 과거에 일어난 행위와 투자의 최종 결과다. 영업 사원을 증원하는 데는 몇 달 때로는 몇 분기가 걸린다. 많은 산업에서 제품을 개발하여 시하는 데는 다년간에 걸친 투자가 필요하다. 우리는 ERP 시스템에서 데이터를 조사하고 분석하여 미세 조정된 세분화에 이르게 할 수 있다. 그러나 모든 노력을 기울여도, 우리가 얻을 수 있는 통찰은 과거에 관한 것이다.
2장 과거에 기반한 내부 데이터의 한계
이제는 빅 데이터와 예측 분석이 흔한 전문 용어가 되었다. 이제는 많은 기업들이 실질적인 가치를 창출하기 위해 이런 신기술을 실제로 적용하는 방법을 찾기 위해 몰두하고 있다. 기업이 엄밀하게 분석하기 위해 밟아야 할 다음 단계는 외부를 살펴보는 것이다. 모든 기업은 미래의 기업 실적에 긍정적이든 부정적이든 영향을 미치는 외부 요소들을 가지고 있다.
3장 미래를 전망하는 외부 데이터 마이닝
의사 결정에 관한 새로운 접근 방식은 주요 성과 지표, 재무 지표, 연간 계획, 분기별 평가처럼 내부에만 집중하는 예전의 패러다임에서 벗어나게 한다. 대신에 이 방식은 경쟁 환경의 변화를 실시간으로 이해하기 위해 외부 데이터를 분석한다. 이것은 지금 기업이 하는 일에서 벗어나 산업이 하고 있는 일에 집중한다. 과거의 검토보다는 미래 예측에 더 많은 관심을 갖는다. 이것은 인터넷이 널리 보급되면서 활용할 수 있게 된 새로운 의사 결정 패러다임이다. 즉, 새로운 디지털 현실을 위한 새로운 의사 결정 패러다임인 것이다. 멜트워터에서는 이를 외부 통찰, 즉 아웃사이드 인사이트라고 한다
4장 새로운 의사 결정 시스템
