안녕하세요. まさきん입니다.
이번부터 ‘마케팅’이라는 카테고리를 시작해 보려고 합니다. 디지털 마케터로 일하면서 읽어온 책이나 생각해온 것들을 조금씩 적어보려 합니다.
첫 번째는 서평입니다. 『분석력을 무기로 하는 기업』(토머스 H. 데이븐포트, 잔 G. 해리스 저)이라는 책입니다.
계기는 “분석이 돈이 되는가”라는 질문
일을 하다 보면 가끔 이런 질문을 받습니다. 분석 자체가 매출을 만들어낼 수 있냐는 질문입니다.
솔직히 말하면, 분석 자체가 직접 매출을 만들지는 않습니다. 다만 분석을 하지 않는 회사가 앞으로 살아남기는 어려울 것이라는 감각은 예전부터 계속 갖고 있습니다.
책의 내용: 분석력이 경쟁 우위가 되는 이유
이 책에서는 구글이나 아마존 같은 인터넷 기업뿐 아니라, 금융·제조·유통·서비스업까지 다양한 업계의 기업이 사례로 소개됩니다.
데이터와 분석을 축으로 한 경영으로 경쟁사와의 차이를 만드는 기업들의 이야기입니다. 분석력이 경쟁 우위가 되는 이유로, 책은 몇 가지 조건을 들고 있습니다.
- 따라 하기 어렵다
- 독자성이 있다
- 응용이 가능하다
- 경쟁사를 크게 앞선다
- 계속 진화한다
고개가 끄덕여지는 한편, 이걸 당연하게 해내는 회사는 실제로 그리 많지 않다고도 느꼈습니다.
이 책이 흥미로운 점은, 분석력을 무기로 삼은 기업들이 걸어온 길이 하나가 아니라는 점을 짚어준다는 것입니다. 구글이나 아마존처럼 창업 때부터 데이터 중심이었던 기업도 있고, 월마트나 금융기관처럼 필요에 의해 데이터 활용을 강화해간 기업도 있습니다. 일부 스포츠팀이나 제조사처럼, 어떤 단계를 거치며 분석력을 무기로 삼은 기업도 있습니다. 시작은 제각각이지만 도착하는 곳은 비슷하다는 것이 이 책의 시각입니다.
기업도 감에서 데이터로 판단 기준을 옮겨갑니다. 같은 발상은 가정의 고정비에도 쓸 수 있을지도 모릅니다. 저도 매달 휴대폰 요금을 한번 숫자로 점검해보려고 합니다.
‘패스트 패스’와 ‘슬로우 패스’라는 두 가지 길
분석력을 무기로 삼는 기업으로 거듭나려면 어떤 순서를 밟아야 할까요. 이 책에서는 두 가지 진행 방식이 소개됩니다.
하나는 ‘패스트 패스’입니다. 경영진이나 임원층이 처음부터 감보다 데이터를 믿고, 그를 위한 투자도 아끼지 않는 경우의 진행 방식입니다. 특급열차를 타듯 비교적 빠르게 전사적인 변화가 일어납니다.
다만 실제로 이 상태에 있는 기업은 그리 많지 않습니다. 많은 기업이 걷는 길은 또 하나인 ‘슬로우 패스’입니다. 마케팅 부서 같은 작은 단위에서 시작해 꾸준히 성과를 쌓고, 그 성과를 바탕으로 다른 부서로 이해를 넓혀가는 방식입니다. 시간이 걸리고 실패할 가능성도 낮지 않지만, 초기 투자가 적게 든다는 장점이 있습니다. 어느 길을 거치든 일단 분석력의 영향력이 전사에 퍼지면 그 다음에 할 일은 같다고 책은 말합니다. 데이터를 모으고, 인재를 늘리고, 지속적으로 결과물을 내는 것. 이 꾸준함이야말로 분석력을 무기로 삼는 기업들의 공통점이라고 생각합니다.
분석력을 뒷받침하는 세 종류의 인재
또 하나 인상적이었던 점은, 분석력을 살리기 위해 필요한 인재를 세 개의 층으로 나눈 것입니다.
첫 번째는 경영팀입니다. 데이터의 중요성을 이해하는 것뿐 아니라, 가능하면 개별 분석 기법에 대해서도 어느 정도 감을 가지고 있는 것이 바람직하다고 합니다. 두 번째는 전문가입니다. 데이터를 다루기 위한 전문 교육을 받고 고도의 스킬을 가진 사람들입니다. 최근에는 외주도 가능하지만, 분석력의 핵심을 외부에 전부 맡기면 기업으로서의 경쟁력 자체가 남의 것이 되어버린다는 것이 이 책의 지적입니다.
그리고 세 번째, 실은 가장 수가 많고 가장 중요하다고 여겨지는 것이 ‘아마추어 애널리스트’입니다. 고도의 분석 스킬이 없어도 현장의 사람들이 데이터의 정의와 다루는 방법을 정확하고 통일된 형태로 이해하고 있는 것이 필수적이라는 생각입니다.
이 부분은 실무에서도 강하게 느끼는 대목입니다. 저도 완전히 같은 데이터가 팀에 따라 전혀 다른 의미로 해석되는 장면을 여러 번 봐왔습니다. 같은 숫자를 보고 있을 텐데, 어느 팀은 좋은 신호로 받아들이고 다른 팀은 위험 신호로 받아들입니다. 원인은 대체로 데이터의 정의나 전제 조건이 현장에 제대로 공유되지 않았다는 데 있습니다. 고도의 분석 기반을 갖추기보다 현장의 아마추어 애널리스트들의 이해를 맞추는 것이 소박하지만 효과가 크다고 느낍니다. 이 “공통 언어를 맞추는 힘”에 대해서는 데이터 분석 업무에 필요한 ‘통역력’에 대한 이야기에서도 쓴 적이 있습니다.
지금 다시 읽어도 뼈대는 낡지 않았습니다
이 책이 나온 것은 2010년 전후로, 벌써 15년도 더 된 책입니다. 다만 쓰여 있는 사고의 뼈대는 지금도 충분히 통한다고 느낍니다.
요즘 AI 활용이 ‘가치 창조력’이라는 테마로 이야기되는 일이 늘었습니다. 생성 AI로 데이터 가공이나 집계, 리포트 작성 같은 작업 자체는 꽤 자동화할 수 있게 되었습니다. 그래서 상대적으로 무게가 커지고 있는 것이 KPI를 찾아내는 힘, 데이터에서 승부수를 이끌어내는 힘이라고 합니다. 단순히 “과제를 해결”하는 것을 넘어, 원래 “무엇을 과제로 설정할 것인가”를 생각하는 가설 수립 부분이 사람에게 남는 일로 남을 것이라는 논조입니다. 오래된 방법이 지금 다시 주목받는 예로는 마케팅 믹스 모델링도 그럴지도 모릅니다.
분석 도구가 진화해도 최종적으로 의사결정을 하는 것은 사람입니다. 숫자를 어떻게 해석하고 다음 수로 어떻게 연결할지는 지금도 예전도 변하지 않는 일의 핵심이라고 생각합니다. 패스트 패스든 슬로우 패스든, 결국은 “사람이 숫자와 어떻게 마주하는가”를 정비해가는 작업이라는 점에서 이어져 있다고 생각합니다.
정리
오래된 책이라고 멀리하지 않고, 지금 읽어도 배울 점이 있는 한 권이었습니다. 분석력을 경쟁 우위로 삼는다는 발상은 기업 경영뿐 아니라 가계를 점검할 때의 자세와도 통하는 부분이 있을지도 모릅니다.
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