비즈니스 분석이 가치를 창출하고 조직을 돕는 방법

마케팅, 운영, 인적 자원, 재무 등 어떤 기능도 마음대로 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터에서 벗어날 수 없습니다. 예를 들어 검색 브라우징 이력에 기반한 사용자 데이터와 GPS를 통해 수집된 위치 추적 데이터가 있습니다. 다른 예로는 웨어러블 기기를 통해 수집된 생체 데이터와 결제 앱을 통해 수집된 금융 거래 기록이 있습니다.

그런 다음 소셜 미디어 피드에서 생성된 엄청난 양의 콘텐츠가 고객 행동에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. 전반적으로 기업은 이전보다 훨씬 더 많은 데이터를 수집하고 있습니다. 조직 계층에서 위치에 관계없이 데이터의 힘을 활용하는 능력은 경영진의 의사 결정 능력을 입증하는 역할을 합니다. 비즈니스 분석의 범위와 다양한 비즈니스 목표를 달성하기 위해 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

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비즈니스 분석의 범위

1. 데이터 분석

비즈니스 분석의 핵심 부분은 데이터 분석 방법을 배우는 것입니다. 비즈니스 분석을 배우려면 복잡한 도구와 기술에 익숙해지고 필요한 답변을 찾는 것이 포함됩니다. 통계에 대한 실무 지식은 데이터 분석에 필수적입니다. 확률, 회귀, 분산, 분포 유형과 같은 개념은 데이터를 이해하고 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 Python 및 SQL과 같은 도구에 대한 지식은 관리자가 데이터에서 실시간 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 데이터 시각화

데이터 분석을 배우는 것만으로는 충분하지 않습니다. 관리자는 자신의 분석을 효과적으로 시각화하여 다른 사람들이 발견한 내용과 권장 사항에 대해 확신할 수 있어야 합니다. 비즈니스 분석은 Microsoft Excel 및 Tableau와 같은 데이터 시각화 도구에 대한 고급 지식을 다룹니다. 이러한 도구에 대한 심층 작업 지식과 정기적인 작업은 관리자에게 데이터에 대한 지식이 없는 동료보다 우위를 제공할 수 있습니다.

비즈니스 분석의 응용

1. 생산성 향상

비즈니스 분석은 과거 데이터를 기반으로 생산성 향상 범위를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft는 1200명의 팀을 이전의 5개 건물에서 4개 건물로 재배치하여 회의 이동 시간을 46% 단축했습니다. 그들의 비즈니스 분석 팀은 직원 교육 일정의 데이터를 분석하고 회의를 위해 이동하는 팀 구성원의 시간을 분석했습니다. 분석에 따르면 직원 시간을 $520,000에 해당하는 연간 절감액으로 추정했습니다.

2. 고객 경험 향상

비즈니스 분석은 기업이 고객 선호도를 이해하고 서비스 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 글로벌 식사 키트 배달 제공업체인 Blue Apron은 예측 분석을 사용하여 제품의 고정 메뉴에 대한 수요를 예측합니다. 이러한 통찰력은 낭비를 줄이고 주문 이행 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

회사는 개별 사용자의 주문 빈도와 레시피 선호도에 대한 과거 데이터를 사용합니다. 또한 수요의 비수기와 성수기를 예측하기 위해 계절성을 고려합니다. 이 정보를 기반으로 회사는 사용자에게 안정적인 경험을 제공하는 동시에 낭비를 줄여 비용을 절감할 수 있습니다.

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3. 타겟 콘텐츠 전달

비즈니스 분석은 고객의 선호도를 이해하고 고객의 선호도에 따라 콘텐츠를 제공하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 디지털 마케터는 페이지, 검색 키워드, 좋아요 및 소셜 미디어 공유에 소요된 시간에 대한 데이터를 분석합니다. 그들은 이러한 통찰력을 사용하여 청중의 공감을 얻을 수 있는 콘텐츠를 만듭니다.

Netflix는 분석을 유리하게 활용하는 브랜드의 또 다른 예입니다. 이 회사는 1억 8천만 명이 넘는 가입자의 선호도에 대한 방대한 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 이 데이터를 사용하여 과거 시청 기록 및 다른 구독자의 기록을 기반으로 구독자에게 추천합니다. Netflix 플랫폼에서 스트리밍되는 콘텐츠의 80% 이상이 강력한 추천 시스템에 의해 구동됩니다.

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4. 은행 및 금융 서비스의 성장 촉진

은행 및 기타 금융 서비스는 비즈니스 분석을 사용하여 위험과 단점을 관리합니다. 예를 들어, 은행은 채무 불이행에 대한 과거 데이터를 사용하여 신규 대출을 승인합니다. 비즈니스 분석은 또한 금융 기관이 사기 거래를 감지하고 방지하는 데 도움이 됩니다.

은행은 또한 분석을 통해 수익을 개선할 수 있습니다. McKinsey 보고서 에 따르면 , 미국 은행은 불필요한 할인 패턴을 식별하는 분석을 사용하여 수익을 8% 늘렸습니다. 동일한 McKinsey 보고서는 고객 기반 내에서 15,000개의 마이크로세그먼트를 식별한 아시아 은행의 사례를 강조합니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 은행은 구매 가능성을 3배로 높이는 제품 구매 모델을 만들었습니다.

5. 미수금 관리 개선

예측 분석을 사용하면 기업이 현금 전환 주기를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 지불이 지연된 이력이 있는 고객의 과거 데이터를 사용하고 이러한 고객에 대해 다른 프로세스 또는 알림을 생성할 수 있습니다. 또한 채무 불이행자에 대한 데이터를 사용하고 지역, 고객 인구 통계, 조직 유형 또는 기타 변수를 기반으로 기본 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 데이터를 기반으로 향후 채무 불이행 가능성을 줄일 수 있습니다.

대시보드를 통한 분석을 사용하면 기업이 미수금 상황에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 지능형 분석을 통해 개별 계정 및 송장으로 드릴다운할 수 있을 뿐만 아니라 서비스/제품, 지역 또는 기타 고객 속성을 기반으로 미수금에 대한 큰 그림을 볼 수 있습니다. 이러한 방식으로 재무 팀은 지불을 지연할 가능성이 있는 고객에게 사전에 후속 조치를 취하여 불량 부채를 줄일 수 있습니다.

6. 더 나은 인적 자원 관리

분석은 고용, 성과 관리 및 유지를 포함한 인적 자원 관리의 모든 측면에서 도움이 됩니다. 예를 들어, 기업은 성공적인 고용에 대한 과거 데이터(기관, 교육 배경 등)를 사용하여 미래 고용을 개선할 수 있습니다. 또한 특정 직책을 닫고 고용 처리 시간을 개선하는 데 걸리는 일수에 대한 데이터를 분석할 수 있습니다.

또한, 기업은 이직 사유, 이직률이 높은 부서, 관리자별 이직률 등과 같은 이직 추세를 식별할 수도 있습니다. 이러한 통찰력을 사용하여 문제 영역을 식별하고 이직을 사전에 차단할 수 있습니다. 분석은 또한 교육 효율성의 효율성과 같은 다른 측면에서 인적 자원을 도울 수 있습니다.

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결론

비즈니스 분석은 모든 비즈니스 부문에 적용됩니다. 데이터 활용 능력은 기업 세계에서 성공하기 위한 방법입니다. 비즈니스 분석에 대한 건전한 지식은 일반 관리자를 정통하고 데이터 중심적인 의사 결정자로 변화시킬 수 있습니다.

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