데이터 기반 의사 결정 문화를 구축하는 방법

많은 조직에서 많은 보고서를 생성하거나 조직 전체에 대시보드를 보유하고 있기 때문에 데이터 중심 문화가 있다고 생각합니다.

불행히도, 그것은 그렇게 간단하지 않습니다.

데이터 중심 문화는 직관(직감)이나 과거 사례(개인 경험)가 아닌 데이터를 사용하여 조직의 진행 상황을 측정하는 것입니다. 과학계에서는 이것을 일반적으로 증거 기반 의사 결정이라고 합니다.

데이터 중심 문화는 데이터에 대한 투명성과 책임이 육성되는 곳이며, 데이터 결과가 궁극적으로 의사 결정을 주도하는 가설 테스트를 통해 팀 구성원이 의사 결정에 의해 주도되는 곳입니다.

운영 데이터가 많다는 것은 좋은 출발이지만 진정한 데이터 중심 조직이 되려면 KPI(핵심 성과 지표)에 영향을 미치는 요소에 대한 전략적 통찰력을 개발할 수 있는 능력이 필요합니다.

이러한 KPI에 영향을 미치는 메트릭과 분석 보고를 수행하는 기능에 대한 깊은 이해는 모든 데이터를 처리하고 추세를 조사하고 결과를 예측하며 새로운 통찰력을 발견하는 데이터 중심 팀을 만드는 데 도움이 됩니다.

다음은 데이터 기반 의사 결정을 인력에 통합하는 방법에 대한 구체적인 조언입니다.

데이터 기반 의사 결정 추세

데이터가 더욱 중요해짐에 따라 조직은 최고 수준의 리더십 팀에 최고 데이터 책임자 또는 최고 분석 책임자와 같은 새로운 고위 역할을 추가하여 이러한 변화하는 비즈니스 환경에 대응하고 있습니다.

Shopify는 이전에 LearnVest의 분석 수석 부사장이자 Netflix의 데이터 과학 및 엔지니어링 이사였던 David Lennie가 이끄는 데이터 및 분석 수석 부사장이라는 고위 리더십 직책을 맡고 있습니다. 빠르게 성장하는 이 세 기업은 데이터에서 고위 리더십 역할이 중요하다는 점을 분명히 합니다.

데이터에 정통한 인력을 구축하는 방법

데이터 기능이 있는 중앙 초점이나 팀이 없는 많은 조직의 경우 데이터 기반 팀을 구성하기 위해 할 수 있는 6가지 주요 작업은 다음과 같습니다.

1. 데이터 중심의 리더십으로 정상에서 시작하라

분명한 것부터 시작하세요. 리더는 모범을 보여야 합니다. 오늘날의 최고 관리자는 팀과 통찰력을 공유하고 데이터를 사용하여 스토리를 전달하고 있습니다.

데이터 기반 리더십 팀이 없는 경우 결정은 종종 "최고 급여를 받는 사람의 의견"인 HiPPO를 기반으로 합니다. 이것은 절대적으로 데이터 중심 문화의 정반대입니다. 우리는 모두 그들이 X년/수십 년의 경험에 대해 이야기하기 시작하고 Y 회사에서 일을 하던 방법을 공유하기 시작할 때 그들을 인식합니다. 그 경험은 가치가 있지만 올바른 결정을 내리기 위해서는 현재 데이터와 결합되어야 합니다. .

이것은 파이낸셜 타임즈의 기사에서 매우 충격적이었습니다.

HiPPO는 기껏해야 잘 이해되지 않는 지표나 순수한 추측에 근거하여 결정을 내리기 때문에 기업에 치명적일 수 있습니다. 고객 상호 작용의 전체 스펙트럼에서 의미를 도출하고 행동 이면의 방법, 시기, 장소 및 이유를 평가하는 지능형 도구가 없으면 HiPPO 접근 방식이 비즈니스에 큰 타격을 줄 수 있습니다.

훌륭한 리더는 가설을 세우고 테스트할 수 있는 환경을 조성합니다. 이러한 유형의 문화는 성장의 기반입니다. 간단한 A/B 테스트나 실험을 통해 통찰력을 공유하면 조직 전체에서 올바른 행동을 유도하기 시작할 것입니다.

또한 리더로서 실패와 성공을 모두 축하하는 것을 잊지 마십시오. Harvard Business Review에 따르면 실험의 80~90% 이상이 실패합니다. 이러한 실패한 실험은 미래의 주요 가설을 형성하는 데 도움이 될 학습 기회로 간주되어야 합니다.

2. 데이터 기반 팀원 고용

데이터 중심 사고 방식으로 조직의 모든 역할에 대해 모든 후보자를 선별하도록 HR 팀을 격려하고 권한을 부여하십시오.

최종 목표는 전체 데이터 분석 팀을 구성하는 것일 수 있지만 새로 고용될 때마다 조직 전체에서 문화 채택을 주도하십시오.

예를 들어, 새로운 마케팅 프로그램 관리자를 고용하는 경우 이력서에 성과 지표와 해당 개인이 큰 그림에서 프로그램 수준까지 조직에 미친 영향에 대한 실제 예가 포함되어 있습니까? 그렇지 않다면 통과하십시오.

3. 기존 순위 내에서 살펴보십시오.

데이터 분석 및 데이터 과학 역할을 위한 고용이 점점 더 어려워지고 있습니다. 이 역할은 많은 조직에서 인정을 받았기 때문에 인재가 부족한 수요가 높은 기술이 되었습니다.

MIT Sloan Management Review에 따르면 조사 대상 기업의 40%가 데이터 분석 인재를 찾고 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. 좋은 소식은 다른 많은 기술 리소스가 작업을 시작하기에 좋은 후보가 될 수 있다는 것입니다.

IT, 재무 및 마케팅 팀에서 누가 데이터에 집착하는지 알아보십시오. 이러한 팀에는 데이터를 사용하여 조직 내에서 경력과 영향력을 발전시킨 개인이 종종 있습니다.

일부 팀에는 이미 데이터 전문가가 있습니다. IT 팀의 누군가가 일반적인 경영진 질문에 답하기 위해 다양한 기업 이유로 데이터를 푸시, 풀 및 집계하는 방법을 만들었습니다. 재무 팀은 과거 결과에 대한 훌륭한 통찰력과 데이터를 갖게 됩니다. 마케팅 팀은 성장을 주도하기 위해 마케팅 프로그램을 최적화, 타겟팅 및 세분화하는 새로운 방법을 모색할 때 데이터 중심적이어야 합니다.

마케터가 데이터 기반 마케팅을 강화하는 방법(출처)

위의 차트는 대부분의 마케팅 팀의 데이터 여정이 데이터 캡처(CRM) 및 보고(분석 및 시각화)에서 마케팅 노력에 개인화 추가, 예측 결과를 위한 기계 학습 및 AI 사용을 포함하여 보다 행동 지향적인 이점으로 어떻게 변화하고 있는지 보여줍니다. 과거 동향.

따라서 그들을 고용할 수 없다면, 당신이 가진 재능을 키우기 시작하고 그들이 새로운 능력과 기술을 배우고 구축할 기회를 발견하도록 도우십시오.

4. 모든 곳에서 데이터를 사용하고 문화에 포함

데이터 중심 문화는 일반적으로 특히 팀 회의와 분기별 타운 홀에서 쉽게 발견할 수 있습니다.

예를 들어, Klipfolio에서 월간 팀 회의의 대부분은 당면한 주제에 특히 초점을 맞춘 대시보드를 중심으로 이루어집니다. 주간 영업 회의든, 월간 고객 유지 회의든, UX 팀이 주도하는 사용자 경험 온보딩 검토이든, 각 토론은 회의실의 대형 TV 화면에서 공유되는 데이터 검토로 시작됩니다.

각 팀 구성원은 질문을 하고 표시되는 내용을 드릴다운하도록 권장됩니다. 사람들은 데이터가 무엇을 의미하는지, 데이터에서 무엇을 추출할 수 있는지, 그림을 완성하기 위해 무엇을 놓치고 있는지에 대해 질문할 것으로 예상됩니다. 이러한 회의는 우리가 어떻게 생각하고, 어떤 새로운 데이터를 수집해야 하며, 데이터에서 어떤 귀인과 상관 관계를 이끌어낼 수 있는지에 대해 지속적으로 도전하는 포럼으로서 가치가 있습니다.

끝이 없기 때문에 데이터 중심 문화가 얼마나 중요한지 빠르게 알 수 있습니다. 이상적으로는 정적 대시보드가 ​​거의 없어야 합니다. 상위 KPI 대시보드는 해마다 조금씩 변경될 수 있지만, 그 외의 모든 사항은 변경 사항을 더 잘 이해할 수 있도록 지속적으로 도전, 개선 및 재구성되고 있습니다.

5. 자신만의 데이터 사전 및 도구 전략 만들기

데이터는 데이터 전문가인 회사 내 소수의 개인으로 중앙 집중화되는 경향이 있습니다.

그러나 변혁적 조직은 조직 전체의 모든 사람이 데이터를 사용할 수 있도록 하는 조직입니다. 데이터에 보다 자유롭게 액세스할 수 있게 됨에 따라 이러한 통찰력을 공유할 중앙 지점, 주요 지표를 정의하는 데이터 사전, 사용 가능한 도구 목록이 데이터 기반 문화적 성공의 핵심입니다.

조직에서 활용할 수 있는 도구의 수와 다양성은 폭발적으로 증가하고 있으며 이러한 도구에서 생성하는 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있습니다.

대부분의 소규모 기업에는 CRM 소프트웨어 솔루션, 이메일 플랫폼, 웹사이트 및 디지털 광고가 있습니다. 마케팅 기술 부문에는 2011년에 150개에 불과했던 마케팅 도구가 있었는데 오늘날에는 거의 5,000개에 달합니다! 불과 6년 만에 3,200% 이상 증가한 것이다. 마케팅뿐만 아니라 HR 소프트웨어 및 플랫폼 시장의 가치는 140억 달러 이상입니다.

따라서 오늘날의 선도적인 조직이 직면한 과제는 이러한 모든 놀라운 도구의 모든 데이터를 전략적으로 활용하는 방법입니다.

6. 데이터가 전부가 아님을 기억하십시오.

데이터 중심 문화는 조직을 여기까지만 가져갈 수 있습니다. 때때로 조직이 보고, 분석 및 테스트에 너무 깊이 빠져 마비되는 것을 볼 수 있습니다. 또한 잘못된 것에 초점을 맞추면 주변에서 일어나는 큰 파도를 놓칠 수 있습니다.

Amazon의 CEO인 Jeff Bezos는 주주들에게 보내는 연례 서한에서 다음과 같이 경고합니다.

대부분의 결정은 아마도 당신이 갖고자 하는 정보의 약 70% 정도에서 내려져야 할 것입니다. 90%를 기다리면 대부분의 경우 느려질 수 있습니다.

데이터 중심 문화를 만드는 데는 시간이 걸립니다.

조직의 문화를 바꾸는 것은 결코 하루아침에 이루어지지 않으므로 인내심을 갖고 시간을 갖고 작게 시작하십시오.

성공을 기반으로 하고, 다른 사람들이 따르도록 격려하고, 그 과정에서 도움이 될 몇 가지 도구에 투자하십시오. 대부분의 데이터 기반 조직은 데이터 소스가 대부분의 조직 내에 분산되어 있기 때문에 여러 도구를 활용하는 경향이 있습니다.

데이터 사일로를 무너뜨리는 것을 돕는 것은 일반적으로 데이터 중심 문화를 변화시키는 데 큰 장벽입니다. 따라서 지표가 내부적으로 잘 정의되고 정기적으로 팀에 명확하게 전달되는 환경을 조성하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로, 한 사람이 가장 많이 찾는 리소스이고 내부적으로 프로젝트를 소유하고 있는지 확인하십시오.

저는 15년 이상 비즈니스 인텔리전스 분야에서 일했으며 제가 하는 모든 일에서 데이터를 활용하는 것이 제2의 천성이 되었습니다. 새로운 통찰력을 생성하는 첫 번째 "아하" 순간을 발견한 후 실제로 중독성이 있습니다. 가설을 테스트하거나, 새로운 파트너 프로그램을 시작하거나, 블로그 게시물을 실험하여 최상의 결과를 생성하는 항목을 확인하는 등 내가 하는 모든 작업이 측정됩니다.