비즈니스 성장을 위해 데이터 기반 의사 결정을 활용하는 방법

디지털 세계는 데이터에 빠져 있고 기업은 데이터를 쌓아두거나 이익을 위해 활용할 수 있습니다. 그리고 두 번째 옵션이 당연한 선택처럼 들리지만 많은 회사에서 데이터 기반 의사 결정을 최대한 활용하지 않습니다.

과거에는 관리자가 시장을 이해하기 위해 관찰 및 분석 기술을 사용해야 했습니다. 더욱이, 이 능력을 갖는 것은 종종 전문적인 천재의 표시로 여겨졌고 이 재능을 가진 소수의 사람들은 수요가 많았습니다.

오늘날 이 기술은 여전히 ​​중요하지만 정확한 사실과 데이터를 사용하여 시장을 예측하고 결과적으로 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되는 스마트 도구가 있습니다.

스마트 도구를 사용하면 대규모 프로세스를 관찰하고 몇 분 안에 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 그들은 우리에게 패턴을 보여주고 대부분의 사람들이 인식하지 못하는 통찰력을 제공합니다.

그러나 문제는 여전히 남아 있습니다. 우리는 이 정보를 정말 최대한 활용하고 있습니까? 그리고 이 정보가 우리에게 어떤 도움이 됩니까?

데이터 기반 의사 결정이란 무엇입니까?

데이터 기반 의사 결정은 기업의 행동을 뒷받침하고 영감을 주기 위해 기존 정보를 분석하고 새로운 데이터를 얻는 프로세스입니다. 이를 통해 비즈니스 소유자와 부서 리더는 선택 시 위험을 최소화하여 성과와 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정을 내리기 위해 기업은 다음을 수행해야 합니다.

• 재무, 영업 및 마케팅 KPI를 추적합니다.
• 다양한 제품의 성능을 모니터링합니다.
• 마케팅 및 비즈니스 관리 도구에서 데이터를 분석합니다.
• 사이트 전체에 태그를 추가하여 전환을 추적합니다.
• 고객의 행동과 구매 습관을 관찰하고 분석합니다.
• 고객의 행동과 사용 습관을 관찰하고 분석합니다.
• 대시보드를 구축하여 데이터를 편리하게 추적하고 시각화하세요.
• 숫자의 변동을 따르십시오.
• 내부 데이터를 외부 요인과 상호 참조합니다.

그러나 현대 기술이 발전함에 따라 데이터를 이해하고 해석하려면 여전히 인간이 필요합니다.

인공 지능(AI)은 데이터 처리 및 분석에 큰 도움이 될 수 있습니다. 알고리즘은 일반적으로 사람이 몇 주 또는 몇 달이 걸리는 작업을 수행하는 데 몇 분이 걸립니다. 그러나 세상과 더 큰 그림에 대한 인간의 이해 없이는 결과가 편향되고 신뢰할 수 없을 수 있습니다.

그렇기 때문에 훈련을 받고 결과를 읽고 해석하는 방법에 대해 더 깊은 이해를 가진 사람들이 관리해야 합니다.

운영의 모든 수준에서 분석적 데이터 중심 사고를 장려하면 팀의 성과가 향상되어 궁극적으로 더 성공적인 비즈니스와 더 나은 수익을 얻을 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정이 중요한 이유

디지털 세계에서는 모든 것을 추적하고 모니터링할 수 있습니다. 우리가 매일 사용하는 도구는 시장과 경쟁, 고객의 행동, 비즈니스 성과 등에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 막대한 양의 데이터와 비즈니스 정보를 축적합니다.

직감, 가정 및 본능 대신 데이터에 의존하면 모든 비즈니스 수익을 크게 개선하고 성장을 가속화할 수 있습니다.

데이터 기반 의사 결정의 즉각적인 이점은 다음과 같습니다.

• 비용 절감. 비즈니스에서 내리는 모든 결정에는 재정적 위험이 수반되는 경우가 많습니다. 확실한 데이터를 기반으로 하면 잘못된 선택을 하고 돈과 자원을 낭비할 가능성이 최소화됩니다.
• 이익 증가. 고객에게 실제로 필요한 것을 제공하고 서비스가 기대에 부합하면 더 많은 매출과 더 높은 수익을 기대할 수 있습니다.
  개선된 제품입니다. 사용성 테스트의 데이터와 고객 연구의 목소리는 제품을 개선하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
• 더 행복한 고객. 당신의 행동이 데이터를 기반으로 한다면, 당신은 고객을 만족시키는 방법을 추측할 필요가 없습니다.
• 이탈률 감소. 고객 행동 및 다른 요인과의 상호 참조 패턴을 분석하면 고객이 떠나는 이유와 고객을 더 잘 유지하는 방법을 알 수 있습니다.
• 더 쉬운 결정. 데이터가 흑백으로 표시되면 중요한 선택을 할 때 불확실성이 제거됩니다.
• 최소화된 편향. 모든 사람은 특정 상황에서 행동하는 방식에 영향을 미치는 자신의 관점과 의견을 가지고 있습니다. 데이터 중심의 업무 문화는 이러한 개인적인 편견을 제쳐두고 팀 구성원이 대신 사실에 집중할 수 있도록 합니다.
• 가격 책정 개선. 연구 및 데이터를 기반으로 가격을 책정하면 추가 노력 없이 가격을 개선하고 비즈니스를 성장시킬 수 있습니다.
• 더 나은 문제 해결. 비즈니스가 직면한 문제가 무엇이든 관련 데이터를 분석하면 문제의 출처와 해결 방법에 대한 단서를 얻을 수 있습니다.

이는 데이터 기반 의사 결정과 관련된 이점 중 일부에 불과하며 산업, 회사 유형, 현재 의사 결정 관리 프로세스 등에 따라 다를 수 있습니다.

대체로 확실한 사실에 근거하여 결정을 내리면 회사가 발전하고 서비스가 향상됩니다.

데이터 기반 의사 결정에 도움이 되는 도구: 예

언급한 바와 같이 성공적인 데이터 리드 접근 방식의 핵심은 올바른 도구를 사용하고 훈련된 전문가에게 의존하여 결과를 읽는 것입니다.

그러나 성장을 촉진하기 위해 비즈니스에서 데이터 기반 의사 결정을 구현하는 방법에 대한 가장 실용적인 몇 가지 예에 집중하겠습니다.

비즈니스 인텔리전스 도구

비즈니스 인텔리전스(BI) 도구를 사용하면 비즈니스 및 마케팅 플랫폼이 축적하는 모든 데이터를 하나의 솔루션으로 통합하여 활용할 수 있습니다.

팀의 전문 지식 수준에 따라 광범위한 데이터 관리 지식이 필요한 전문 솔루션이나 팀 구성원이 사용하도록 교육받을 수 있는 셀프 서비스 소프트웨어를 선택할 수 있습니다.

다양한 도구와 채널의 정보를 상호 참조하는 것은 수동으로 수행할 때 복잡하고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 그러나 BI를 사용하면 하나의 대시보드에 필요한 모든 것이 있습니다. 이렇게 하면 의사 결정 프로세스가 훨씬 덜 복잡해지고 작업을 완료하는 데 걸리는 시간이 줄어들고 생산성이 향상됩니다.

CRM 소프트웨어

CRM 솔루션을 사용하면 모든 고객 데이터를 한 지붕 아래에 보관할 수 있습니다. 각 클라이언트에는 개인 정보 및 인구 통계, 구매 로그, 회사와의 상호 작용 등이 포함된 자세한 프로필이 있습니다.

솔루션에 따라 고객의 행동을 추적하고 리드에 접근할 준비가 되었을 때 알려주는 통합 리드 스코어링을 가질 수 있습니다. 이렇게 하면 유입경로를 통해 고객의 여정을 가속화하고 전환을 늘릴 수 있습니다.

또한 클라우드 기반 CRM 소프트웨어를 통해 팀은 고객 데이터에 즉시 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 고객 서비스, 영업 및 마케팅을 크게 개선할 수 있습니다. 클라이언트에 대한 모든 정보를 쉽게 사용할 수 있고 처리하고 분석하면 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.

CRM은 리드 생성, 고객 확보 및 고객 유지를 개선하고 행복하고 충성도가 높은 고객과 함께 비즈니스를 성장시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

시장 조사

시장 조사는 가장 강력하고 신뢰할 수 있는 데이터 소스입니다.

데이터 기반 의사 결정에 대한 연구의 응용 프로그램은 실제로 끝이 없으며 탐색할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 그러나 비즈니스 성장에 도움이 될 수 있는 가장 실행 가능한 연구 중 일부는 다음과 같습니다.

• 고객의 소리. 신제품을 개발할 때 먼저 고객의 요구 사항이 무엇인지, 현재 고객이 어떻게 만족하는지, 제품이 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해해야 합니다. 이렇게 하면 승인을 받고 상업적 성공을 거둘 가능성이 더 높은 솔루션을 구축할 수 있습니다.
• 사용자 경험 연구. 현재 제품을 개선하고 더 나은 마케팅 방법을 이해하고 판매를 늘리는 가장 좋은 방법은 고객이 제품을 사용하는 방식을 관찰하고 분석하는 것입니다. 이것은 무엇보다도 사람들이 문제를 겪는 곳, 제품에 대해 즐기는 것, 사용하는 기능 및 무시하는 기능을 보여줍니다. 이 데이터가 없으면 가정에 따라 모든 행동을 할 위험이 있으며 고객은 당신이 그들을 안다고 생각하더라도 당신을 놀라게 할 것입니다.
• 경쟁사 조사. 경쟁자가 무엇을 하고 있는지 알면 자신의 전략을 개발하는 방법에 대한 귀중한 정보를 얻을 수 있습니다. 당신의 현재 목표와 상관없이, 당신은 항상 다른 회사, 고객들이 왜 그들을 좋아하거나 싫어하는지, 그들의 제품이 당신과 어떻게 다른지 등을 알고 있어야 합니다. 이를 통해 더 나은 성과를 거두고 시장 점유율을 높일 수 있는 방법을 식별할 수 있습니다.
• 가격 조사. 가격 조사를 통해 실제 데이터를 기반으로 고객에게 청구하는 방법을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 더 많은 고객을 유치하고 더 많은 판매를 하여 수익을 늘릴 수 있습니다. 또는 더 적은 수의 제품을 판매하지만 더 나은 지불 능력을 가진 고객에게 더 높은 가격으로 판매함으로써 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 시장의 요구가 가격을 결정합니다. 그러나 고객이 인식하는 제품 가치가 아닌 직감에 기반하여 가격 책정 전략을 수립하면 최소한의 노력으로 비즈니스를 성장시킬 수 있는 기회를 놓칠 위험이 있습니다.

기여 모델링

디지털 마케팅 기여도 모델링은 커뮤니케이션 채널 간의 전환을 추적하고 판매에서 수행한 역할에 따라 기여도를 분배하는 프로세스입니다. 이 데이터를 통해 각 간소화가 비즈니스 성공에 얼마나 기여하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.

고객의 여정을 분석하여 어떤 플랫폼이 실제로 수익을 창출하는지, 브랜드 인지도를 확산시키지만 판매에 직접적인 영향을 미치지 않는 플랫폼과 전혀 관련이 없는 플랫폼을 추적할 수 있습니다.

이를 통해 마케팅 ROI를 최적화하고 캠페인 목표에 따라 더 부지런히 리소스를 배포하며 마케팅 전략을 개선할 수 있습니다.

웹사이트 분석

웹사이트 분석은 고객의 행동에 대한 귀중한 정보를 제공할 수 있습니다.

이 데이터는 어떤 콘텐츠가 잘 수행되고 고객 참여를 유지하며 어떤 페이지에서 이탈률이 높은지 보여줍니다. 이 도구는 또한 고객이 구매하기 전에 어떤 단계를 수행하고 여행 중 돌아오지 않고 떠나는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 정보를 분석하여 페이지의 문제를 식별할 수 있습니다. 또한 데이터를 다른 요소와 상호 참조하면 웹 사이트에서 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론

데이터가 모든 문제를 마술처럼 해결할 수는 없지만 적절하게 처리하면 비즈니스 성공률을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 의사 결정 과정에서 스트레스를 받지 않고 어려운 선택을 할 때 굳건한 기반을 제공할 수 있습니다.

또한 마케팅 도구를 활용하고 고객 조사를 수행하면 청중과 시장을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이것은 다른 방법으로는 생각하지 못했던 새로운 아이디어에 대한 영감을 제공할 수 있습니다.

대체로 데이터 기반 의사 결정은 비즈니스를 성장시키고 업무 프로세스와 문화를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.