조사는 S & P 글로벌 90%가 넘는 회사가 데이터가 의사 결정에 더 중요하다는 데 동의한다는 것을 보여주었습니다. 또 다른 연구에서는 개인의 78 % 의사 결정을 위한 데이터 분석이 회사의 사업 수행 방식을 크게 바꿀 것이라고 밝혔습니다. 71% 같은 응답자의 대부분은 이러한 관행이 몇 년 내에 사업에서 더 많은 수익원과 기회를 창출할 것이라고 동의했습니다.
이러한 통계는 오늘날의 경쟁적 환경에서 성공하고자 하는 기업들이 데이터의 가치와 의사 결정 과정에 미치는 영향을 깨닫기 시작하고 있음을 보여줍니다. 이것이 또한 데이터 중심 조직이 19 시간 수익성을 유지할 가능성이 더 높습니다. 23 번 더 가능성 있음 고객 확보에 있어서 경쟁사보다 앞서기 위해.
따라서 데이터에서 통찰력을 얻어 비즈니스를 개선하려는 경우, 이 글에는 2024년에 데이터 기반 의사 결정을 통해 앞서 나가는 데 필요한 모든 정보가 들어 있습니다!
차례
데이터 기반 의사결정이란?
데이터 기반 의사결정의 이점
데이터 기반 접근 방식을 구현하는 방법
결론
데이터 기반 의사결정이란?
DDDM(데이터 기반 의사 결정)은 과거 데이터를 수집하고 분석하여 통찰력을 활용하여 중요한 비즈니스 의사 결정에 영향을 미치는 프로세스를 말합니다.
DDDM은 단순히 웹사이트 분석이나 판매 및 소비자 데이터를 살펴보고 다음에 어떤 단계를 밟아야 할지 결정하는 것이 아닙니다. 필요한 데이터를 수집하고 분석하고 편견, 직감 또는 직감 없이 통찰력에 기반한 의사 결정을 구현하기 위한 잘 정리된 접근 방식을 개발하는 것을 포함합니다. 그러나 이 접근 방식을 용이하게 하기 위해 양질의 도구와 기술에 투자할 필요가 있습니다.
데이터 기반 의사결정의 이점
데이터 기반 의사 결정의 이점은 지나치게 강조할 수 없습니다. 중요한 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터의 힘을 광범위하게 활용하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 우위를 점할 수 있습니다. 그 이점 중 일부를 살펴보세요.
1. 민첩성 증가
데이터가 의사 결정을 안내할 때 기업은 더 민첩해집니다. 사업 기회를 더 빨리 파악하고, 문제를 일찍 감지하고, 시장 변화에 신속하게 적응하는 것이 쉬워집니다. 스타벅스의 좋은 예가 있습니다. 전략2008년에 많은 매장을 폐쇄한 후, CEO인 하워드 슐츠는 데이터를 활용해 더욱 현명한 입지를 선택하겠다고 약속했습니다.
오늘날 이 회사는 위치 분석 회사와 협력하고 지역 팀원과 협의하여 인구 통계와 교통량을 분석하여 최적의 위치를 선택합니다. 이 데이터 중심 접근 방식은 스타벅스가 리소스를 투입하기 전에 위치의 성공을 예측하는 데 도움이 됩니다.
2. 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리세요
이전에는 기업들이 의사 결정을 위해 직감에 의존했고, 이는 오류가 발생하기 쉬웠습니다. 이제 의사 결정권자들은 데이터 분석을 활용하여 편견 없이 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
데이터 기반 비즈니스 전략은 더 성공적인 것으로 나타났습니다. 이 전략을 사용하는 회사는 23 시간 고객 인수율이 더 높고, 고객 유지율이 6배 더 높으며, 수익성이 19배 더 높습니다.
전자상거래 거대 기업을 살펴보자 아마존예를 들어, 예측 분석을 사용하여 고객 수요를 예측하여 사람들이 무엇을 언제 구매할 가능성이 있는지 알 수 있도록 도와줍니다. 이러한 통찰력을 통해 유통 센터에 예상 수요를 충족할 만큼 상품이 충분히 비축되어 있는지 확인할 수 있습니다.
3. 비용 절감
데이터 기반 의사 결정을 통해 기업은 비용 절감 및 효율성 향상을 위한 영역을 정확히 파악할 수 있습니다. 그들은 비용, 판매 및 고객 행동 데이터를 분석하여 프로세스를 최적화하고 불필요한 지출을 줄이는 데 도움이 됩니다.
코카콜라예를 들어, 마케팅과 광고에 막대한 비용을 지출했음에도 불구하고 데이터 분석, 이미지 인식, 인공 지능을 활용하여 더욱 효과적으로 대상 고객을 타겟팅합니다.
이 회사는 자사 제품을 언급한 소셜 미디어 게시물을 분석하고 고객 감정을 분별하여 개인화된 하이퍼 타겟팅 광고를 만듭니다. 그 결과 클릭률이 4배나 크게 증가했습니다.
4. 강화된 전략적 계획
데이터 기반의 의사 결정은 회사에 현실적인 목표 설정, 전략 실행 가능성 평가, 효과적인 리소스 조정을 위한 통찰력 있는 정보를 제공함으로써 전략적 계획을 강화합니다.
예를 들어, 월마트 다가올 홀리데이 시즌의 재고 수준을 계획하기 위해 판매 데이터를 분석합니다. 어떤 품목을 비축할지, 얼마나 많은 재고를 보유할지, 마케팅과 프로모션을 위해 어디에 리소스를 투자할지에 대한 정보에 입각한 판단을 내리기 위해, 그들은 과거 판매 추세, 소비자 선호도, 시장 수요를 살펴봅니다.
이러한 데이터 중심 접근 방식을 통해 회사는 일년 중 가장 바쁜 시기에 운영을 최적화하고, 위험을 최소화하며, 수익성을 극대화할 수 있습니다.
5. 더 나은 고객 경험
기업은 타겟 고객을 대표하는 데이터를 생성하여 선호도, 행동 및 요구 사항에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 데이터 기반 의사 결정을 통해 이 데이터를 활용하는 것이 사용자 경험을 개선하는 데 중요합니다.
Netflix는 빅데이터 분석을 사용하여 고객의 엔터테인먼트 경험을 개선하는 회사 중 하나입니다. Netflix 알고리즘은 콘텐츠 선호도, 검색 기록, 시청 패턴, 위치와 같은 가입자의 방대한 양의 데이터를 분석하여 더 나은 경험으로 이어지는 개인화된 추천을 제공합니다.
이 외에도 개인화된 접근 방식으로 경험을 향상시킵니다이는 장기적인 고객 만족으로 이어지고 기업과 고객 간의 더욱 강력하고 의미 있는 관계를 촉진합니다.
데이터 기반 접근 방식을 구현하는 방법
데이터 기반 의사 결정을 실행하려면 과거 정보를 수집하고 분석하고 과거에 효과가 있었던 것에 따라 의사 결정을 내려야 합니다. 이것이 어떻게 이루어지는지 궁금하다면 데이터를 사용하여 비즈니스 선택에 영향을 미칠 때 따라야 할 핵심 단계는 다음과 같습니다.
1. 명확한 목표 설정
데이터 중심 여정을 시작하기 전에 명확한 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 여기에는 달성하고자 하는 내용과 데이터 분석을 통해 답하고자 하는 구체적인 질문을 명확하게 정의하는 것이 포함됩니다.
설정할 수 있는 목표에는 공급망 최적화, 고객 경험 개선 또는 새로운 시장 기회 찾기가 포함될 수 있습니다. 명확하게 정의한 후 목표, 이는 데이터 수집의 토대를 마련하고 연구 결과가 관련성 있고 실행 가능한지 확인합니다.
2. 관련 데이터 수집
목표를 명확히 정의했다면 다음 단계는 관련 데이터를 찾아 수집하는 것입니다. 여기서는 목표에 대한 질문에 효과적으로 답하는 데 도움이 되는 다양한 유형의 데이터를 결정해야 합니다.
고객 피드백, 시장 조사 보고서, 소셜 미디어 플랫폼 또는 내부 데이터베이스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터 소스에는 재무 데이터, 시장 동향과 같이 알아내고자 하는 사항에 대한 중요한 정보가 있습니다. 고객 행동, 또는 제품 성능.
이 데이터를 수집할 때는 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는지 확인하는 것이 필수적입니다. 설문 조사, 인터뷰 및 자동화된 데이터 수집 도구는 데이터를 수집할 때 사용하고자 하는 기술 중 일부입니다.
3. 데이터 분석 및 해석
데이터 수집 후 다음 단계는 분석 및 해석입니다. 이 단계에서는 통계 분석, 데이터 마이닝 또는 머신 러닝 알고리즘을 포함한 적절한 데이터 분석 방법을 활용할 필요가 있습니다.
이러한 기술을 사용하면 결정을 내리는 데 도움이 되는 패턴, 추세 및 통찰력을 발견하는 데 도움이 됩니다. 데이터 시각화 도구는 복잡한 데이터 세트를 처리할 때 충분하며, 이해할 수 있게 표현하여 해석하기 쉽게 만들 수 있습니다.
4. 정보에 입각한 결정 내리기
데이터 분석을 통해 얻은 통찰력은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
각 선택의 이점과 단점, 그리고 발생 가능한 위험을 생각해 본 다음, 단순히 직감이나 이전 경험에 의존하기보다는 데이터 기반의 통찰력을 바탕으로 결정을 내리세요.
판단을 내릴 때, 귀하의 선택이 회사 목표와 일치하는지 확인하기 위해 정성적, 정량적 데이터를 고려하세요.
5. 지속적으로 테스트하고 최적화하세요
데이터 중심 사업을 개발하는 과정은 점진적이며 성공하려면 지속적인 조정이 필요합니다. 다양한 접근 방식을 테스트하고 다양한 결과를 모니터링하는 것이 성과를 최적화하고 필요한 경우 변경하기 위해 권장되는 마지막 단계입니다.
테스트 방법 중 하나는 A / B 테스트, 두 개의 웹 페이지나 요소를 비교하여 가장 효과적인 버전을 결정하는데, 이는 전략적 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 새로운 데이터가 나오거나 시장 추세에 변화가 있는 경우 접근 방식을 계속 개선합니다.
이를 통해 지속적인 개선이 가능해져 경쟁사보다 먼저 변화하는 비즈니스 환경에 신속하게 적응할 수 있습니다.
결론
증거 기반의 의사 결정은 운영 효율성과 고객 경험을 개선하는 것부터 비용 절감까지 모든 기업에 귀중한 가치를 제공합니다.
DDDM은 과거 경험에 의존하는 대신 광범위한 연구를 통해 얻은 사실적 데이터에 뒷받침됩니다. 따라서 판매를 늘리거나 운영에 대한 통찰력을 얻고, 직장의 생산성이나 의사 결정의 효과성을 높이는 등 회사의 의사 결정에 영향을 미치는 데 적합합니다.
데이터는 비즈니스 의사 결정에 통합해야만 떠 있을 수 있는 21세기 도구입니다. 마지막으로 다음을 따르는 것을 기억하세요. Chovm.com 읽기 전자상거래 분야의 주요 동향에 대한 최신 정보를 얻으세요.
