사업 분석 성공 기업이 하는 일 유익 흥미로운 한글 외신




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사업 분석(commercial analytics)에 제대로 적용한 B2B 기업은 흔치 않다. 제대로 하면 비범한 성공에 닿을 가능성이 높아진다. 성공한 기업의 4가지 행동을 살펴보자.


살펴볼 핵심(takeaways)

○ 효과적 사업 분석의 마케팅 및 판매 적용은 평균 이상의 성장률 달성 가능성을 1.5배 높인다.

○ B2C 기업에 비해 사업 분석 적용이 뒤떨어져 있지만, 분석 툴을 채택한 기업은 5% 포인트 판매 수익률이 높다.

○ 나날이 사업 분석에 투자하고 실행하는 B2B 기업이 늘고 있다. 그들은 뛰어난 실적의 기업에게 배워야 할 것이다.


이 기술을 효과적으로 사용하는 사람들은 B2C 판매의 많은 기법을 사용해 잠재 고객 및 고객을 끌어들이고 각 고객 관계의 평생 가치를 높인다.




우수 기업은 자신의 방법뿐만 아니라, 전환 도전에 대한 전략을 짜는 데 일관성과 명료함을 갖는다. 특출한 성장을 추구하기 위해 투자할 준비가 된 기업은 4가지 중요한 분야에 투자해 우수 기업의 플레이북에서 한 페이지를 넘겨받는다.


B2B 시장 상황은 급박하다. 전자상거래가 B2B 영역을 잠식하고, B2C 기업이 많은 B2B 섹터가 위협을 받고 있다. 그럼에도 사업 분석을 수익 성장으로 전환하는데 성공한 기업이 있다. 아래 기사는 2021년 맥킨지가 6개국, 10여 개 산업의 응답자 2,500여 명을 대상으로 조사한 결과다. 응답한 B2B 기업 중 64%가 예측분석 지출이 늘어날 것으로 예상한다. 그러나 사업 운영 전반에 걸쳐 적절한 자원을 적용하는데 부족한 경향이 발견됐다.


분석 장애는 초기부터 발생한다. 동요 방지, 교차 판매 확대와 같은 분석 프로그램 목표를 파악하는 데 어려움을 겪는다. 그 결과, 상당량의 데이터를 보유하고 있지만, 고객 경험, 요구, 트리거에 대한 이해도를 개선하여 효과적으로 판매하도록 돕는 통찰력으로 그 데이터를 변환할 능력은 부족하다. 일선 영업팀에 신규 영업 지원 도구를 도입하거나, 업무 습관에의 반영 등이 없어 성과 높이기 노력이 수포로 돌아가는 경우도 많다.


상업 분석 성공을 위한 4가지 행동


4가지 분야 모두에서 효과적이고 조정된 실행이 핵심이다.


가치 출처에 대한 공감대 형성


어떤 분석을 추구할지를 합의하지 않을 경우, 가치 없는 프로그램에 자원과 에너지를 낭비할 수 있다. 다양한 부서로 구성된 팀이 큰 가치가 어디에 있는지 파악한 다음, 사업 리더들이 협력해 해당 분야에 자원 및 노력을 이동 집중해야 한다. 모든 사용 사례, 도구 또는 모델이 모든 상황에 적합한 것은 아니지만, 신속 실험 및 의사 결정, 즉 빠르게 실패하고 입증 가능한 사용 사례에 투자하는 것은 학습을 극대화하고 낭비를 최소화한다. 고객 라이프 사이클(취득, 제품-고객 적합성, 가격 책정, 보유 혹은 재취득)을 검토하면 가장 중요한 가치 원천에 관한 상당한 통찰력을 얻을 수 있다.




가장 유망한 사용 사례는 적어도 한 명 이상의 임원에게 후원받을 수 있으며, 팀은 신속히 혜택을 입을 수 있고 신속히 가치를 창출할 수 있으며, 특히 대기업은 확장이 용이하다.


올바른 분석 인재 구성


최고의 분석 인력은 월등히 수익을 창출한다. 최고의 데이터 과학자와 엔지니어는 평균 성과 대비 10~50배 더 생산적이다. B2B 기업은 고용주로서 가치 제안을 분명히 해 올바른 인재를 유치하고 유지할 수 있다. 모든 분석 문제가 매력적인 것은 아니지만, 많은 데이터 과학자와 엔지니어들은 산업 고유의 지식을 얻는데 관심이 있다.


먼저, 기업 내 분석 기능을 고정하고, 인재를 끌어모을 수 있는 분석 리더부터 고용한다. 주요 기술 기업의 수석 학자 및 분석 리더는 좋은 후보다. 처음에는 많은 역할을 할 사람이 아니라 적합한 사람을 고용하는 데 초점을 맞춘다. 데이터 과학자 외에도 데이터 엔지니어, 분석 해석자를 영입해 기반을 구축한다.


성장 포부를 맞추기 위해 새로운 근무 방식을 만드는 것이 중요할 때가 많다. 한 물류 기업은 50개 이상의 디지털 역할을 채용했는데, 데이터 과학자와 엔지니어 같은 핵심 역할을 위해 평균 10개월에서 3주까지 시간을 투자했다. 이를 위해 자동화된 평가 및 심사를 혼합, 신속히 적용 가능한 원칙을 세우고, 사내 워룸을 통해 채용자를 투입, 깔때기를 관리하고 채용을 가속화하며 시니어 역할의 숙련된 외부 채용자를 보충했다.


기업은 분석팀이 처음 몇 년 동안 민첩하게 작업하는데 필요한 구조를 갖추도록 해야 한다.




유연한 데이터 아키텍처, 알고리즘, 툴 사용


성공적 활용 기업을 이를 표준화하고 있다. 핵심은 분석 작업을 시작하는 기업이 통찰력 편향에 빠져 장시간 IT 프로젝트로 전락하는 덫을 피하는 것이다. 초보자가 완벽을 추구하는 것 자체가 스스로 적을 만드는 행위다. 거의 모든 회사가 데이터 품질에 불평한다. 이에 반해, 거의 모든 회사가 최소한의 생존이 가능한 데이터 풀에 즉시 사용 가능한 내부 데이터를 가지고 있다. 일반적으로 가용 데이터의 극히 일부만 활용되지만 새로운 통찰력은 가용 데이터의 나머지 90%에 존재한다. 인바운드 조회, 정시 발송, 콜센터 노트와 같은 데이터가 적절히 연계되어 있다면 상당한 통찰력을 얻을 수 있다.


마지막으로 분석 모델로 얻은 통찰력은 사업 판단과 결합되어야 한다. 고객, 지역 혹은 그룹 관련 분석 결과에, 직접 책임이 있는 비즈니스 리더가 의견을 제시한다. 필요에 따라 다른 전문가와 상의한다. 팀의 비즈니스 보이스를 확보하면 모든 통찰력이 논리적이고 궁극적으로 이해 가능하고 영업 침에 실행 가능한지 확인할 수 있다.


변경 관리를 사용해 프런트라인 실행


분석 프로그램의 궁극적 테스트는 최전방 영업팀의 수용 여부다. 이는 회사 실적을 끌어올리는 것과 노력을 기울이는 것이란 차이를 만든다. 고도의 예측 모델이라도 잘못된 권고안을 생성하면 영업 전선의 거부를 받을 수 있다. 이는 영업팀의 신뢰를 잃는 결과를 낳는다. 이것에 대한 해결책은 최전방 팀을 분석 도구 개발에 참가시키는 것이다. 한 회사는 신규 분석 툴 출시마다 이틀간 영업 관리자 교육을 실시했다. 이를 통해 이자, 세금, 감가상각, 상각 이전 수익을 몇 년 연속 10% 이상 성장시키는데 기여했다.


툴의 테스트 단계가 지나면, 직원에 친숙한 표준 툴 리스트에 통합, 일선 부서에 적용한다. 아무리 효과적이거나 유익한 도구라도, 오래된 습관이 편할 때, 영업팀의 새로운 습관 형성에 방해가 될 수 있다. 한 회사는 주간 리뷰를 실시했다. 또 다른 회사는 분석 통찰력을 영업 사원이 어떤 빈도로 활용하는지 추적했다. 한 회사는 가격 분석을 이용해 각 영업 사원의 구체적 가격 인상 목표를 설정했다.


분석으로 얻은 통찰력은 종종 비 판매 팀에 영향을 미친다. 한 회사는 자사 개방형 서비스 문제 중 50%가 해결되지 않은 채 남아 있다는 것을 발견했고, 이는 고객 이탈 원인이 된 중대한 실패였다. 리더들은 이탈 위험이 가장 높은 고객에 대해 매주 지역 리뷰를 정리했다. 공급망, 판매, 고객 서비스가 모두 상황을 바로잡는데 참여했다. 6개월 동안의 노력은 2천만 달러 ~ 3천만 달러의 가치가 있었다.





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