1. 데이터 기반 의사결정의 개념 및 장점
1) 데이터 기반 의사결정이란?
McKinsey Global Institute에 따르면 데이터 기반으로 사고하고 행동하는 조직은 그렇지 않은 조직에 비해 고객 유입 가능성이 23배, 고객 전환 가능성이 6배, 수익 창출 가능성이 19배 높다고 합니다.
데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision-Making)은 데이터와 분석 결과를 근거로 의사결정을 내리는 과정입니다. 이는 주관적인 판단이나 직관 보다는, 실제 데이터에 기반하여 결정을 내리는 데 초점을 맞춥니다. 데이터 기반 의사결정은 실제 데이터에 기반하기 때문에, 추측과 직관을 뛰어넘어 실제 데이터를 활용하여 시장의 상황과 고객이 원하는 바에 대하여 효율적이고 전략적으로 대응하는 판단을 가능하게 합니다.
2) 데이터 기반 의사결정의 장점
데이터 기반 의사결정 도입시 조직 내 아래와 같은 긍정적 변화 도입이 가능합니다.
- 사실에 기반해 결정할 수 있게 됩니다 : 데이터 기반 의사결정은 가정이나 예측이 아닌 실제 사실과 데이터에 기초합니다. 이로 인해 결정의 정확도와 효율성이 높아집니다.
- 고객 중심의 사고가 가능해 집니다 : 수집된 데이터는 고객의 행동 데이터에 기초하고 있습니다. 이를 분석해 인사이트를 발견한다는 것은 고객의 의도를 바탕으로 사고한다는 것을 의미합니다.
- 효율적인 조직내 리소스 활용이 가능해 집니다 : 데이터 분석으로 우리의 KPI에 가장 밀접하게 연관된 지표를 찾는다면, 해당 지표를 개선하기 위한 리소스 투입에 대한 합의 또한 수월하게 진행될 수 있습니다.
- 지속적인 서비스 실험/개선이 가능해 집니다 : 데이터 분석 결과를 반영하여 서비스를 개선하는 실험을 진행하고, 객관적인 데이터로 실험의 성/패를 판단합니다. 데이터에 기반해 실험을 반복한다면, 더 나은 가설을 세우고 더 좋은 실험 결과를 기대할 수 있게 됩니다.
이처럼 데이터 기반 의사결정으로의 변화는, 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 다양한 분석 도구를 활용해 현재 상황의 문제와 개선점을 발견하고, 합리적인 우선순위를 세워 효율적인 리소스 사용과 임팩트 있는 서비스 개선을 가능하게 합니다.
2. 데이터 기반 의사결정이 필요한 조직
그렇다면 어떤 조직에서 데이터 기반의 의사결정 방법을 도입했을 때, 위와 같은 효과를 체감할 수 있을까요?지금까지 조직 내에서 아래와 문제를 겪고 계셨다면, 데이터 기반 의사결정으로의 변화가 필요한 상황일 수 있습니다.
- 감에 의존해 프로덕트 개발을 하고 있어요! : 혹시 시장 조사나 고객 피드백 없이, 개인과 팀의 선호나 감에 의존해 제품을 개발하고 계시진 않으셨나요? ‘내가 이런 불편함을 겪었으니, 남들도 불편했을거야!’ 라던가요. 그 이유를 명확히 찾지 못해 이런 저런 이유를 추측하고 계셨다면 데이터기반의 의사결정 도입을 고려해 보세요.
- 사용자가 우리가 원하는 액션을 하지 않아요! : 새로 기획한 팝업은 전혀 반응이 없거나, 전환이 되어야 할 곳에서 지속 이탈이 일어나고 있거나 등. 의도한 장치들에 유저들이 반응하지 않는다면, 데이터에 기반한 분석 및 의사 결정으로 사용자 행동을 살피고 문제점을 파악해 변화시킬 때 입니다.
- 인적/물적 리소스를 비효율적으로 활용하고 있어요! : 조직에서 한정된 리소스를 할당받기 위해, KPI에 관련된 우선순위가 아닌, 각 팀의 우선순위만을 주장하고 있으신가요? 혹은 리소스 할당이 특정 팀이나 사람의 파워에 의해 좌지우지 되고 있다면, 데이터 기반 의사 결정의 도입이 필요한 순간일 수 있습니다.
*더 자세한 내용은 데이터 기반 의사결정을 돕는 프로덕트 분석 툴, 믹스패널의 도입 배경 조사 보고서를 참고해 보세요.
3. 조직 내 데이터 기반 의사결정 도입 절차 및 주의점
데이터 기반 의사결정은 소수의 구성원이 아닌 조직 내 거의 모든 구성원을 대상으로 변화가 이루어 져야 하기 때문에, 신중한 절차를 거쳐 도입해야 합니다.
도입 이전에 우리 조직은 이러한 방식의 의사결정을 받아들일 준비가 됐는지, 어떻게 해야 소프트 랜딩이 가능할지 아래의 단계를 검토해 보세요.
- 조직의 준비 상태를 평가해 보세요 : 현재 조직 내 상태를 이해하는 것이 모든 계획의 시작입니다. 현재 조직내 데이터 관리를 위한 리소스와 자원은 확보되어 있는지, 데이터에 대한 조직내 인식과 조직 문화는 어떠한지를 조사해 보세요. 조직내 데이터에 대한 이해도와 인식을 바탕으로, 데이터 기반 의사결정을 방법을 도입해도 되는 상태인지 혹은 오히려 역효과가 날 수 있을지 판단이 필요합니다.
- 비전 및 전략을 설정해 보세요 : 조직 내 데이터 기반 의사결정 도입으로 이루고 싶은 목표가 있으신가요? 명확한 목표와 방향성이 있어야 도입 후에도 올바른 방향으로 나아가면서 그 효용을 느낄 수 있습니다. 도입 전 조직의 장기적인 목표와 연관지어 데이터 기반 의사결정의 목적과 목표를 설정을 추천드립니다.
- 파일럿 프로젝트를 진행해 보세요 : 실제 조직 내 환경에서의 테스트는 초기 단계에서 중요한 피드백을 제공할 수 있습니다. 소규모 프로젝트를 통해 새로운 데이터 기반 의사결정 프로세스를 시험하고, 결과를 분석해 보세요. 이를 통해 데이터 기반 의사결정 방식의 효율성을 검증하고 필요한 개선 사항을 파악할 수 있습니다.
- 필요 기술 및 툴을 검토해 보세요 : 툴은 위의 과정을 충분히 거친 후 도입해도 늦지 않습니다. 우리 조직의 준비 상태, 역량, 목표를 바탕으로 필요한 툴을 검토하세요. 주변의 이야기 보다는 정말 우리 구성원들 모두 필요를 충족하고, 쉽게 사용할 수 있는 툴이여야 예산과 시간의 낭비 없이 만족하며 사용할 수 있습니다.
- 데이터 기반 의사결정 위한 툴의 종류가 궁금하다면, ‘PA vs BI 차이점’ 글을 참고해 보세요.
- 어떤 툴을 도입할지 고민하고 계신다면, ‘GA4 vs 믹스패널 vs 앰플리튜드의 차이점’ 글을 참고해 보세요.
- 데이터 관리 프로세스를 구축하세요 : 데이터를 기반으로 의사결정 하기 위해선 당연하게도 데이터의 품질과 정확도가 매우 중요합니다. 올바른 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터 수집, 저장, 권한, 보안 및 품질 관리에 대한 명확한 지침과 프로세스를 정립하세요.
- 직원 교육과 역량 개발을 소홀히 하지 마세요 : 위의 절차로 도입한 데이터기반 의사결정 방식이 조직내에 잘 자리잡기 위해선, 장기적인 직원 교육이 필수입니다. ****데이터 기반 의사결정 방법과 이를 위한 툴 도입 후, 데이터 분석과 툴 사용법 등에 대한 지속적인 교육이 병행되어야 합니다.
- 마켓핏랩 솔루션즈에서는 믹스패널에 대한 직원 이해도와, 실무에서 원활한 활용을 돕기 위한 온보딩 컨설팅을 제공합니다.
4. 데이터 기반 의사결정의 한계와 해결방안
1) 데이터 기반 의사결정의 한계
데이터에 기반하여 판단하는 것은 더 효율적이고, 논리적인 의사결정일 수 있지만, 반드시 ‘더 좋은 결과’를 약속하진 않습니다. 아래와 같은 데이터 기반 의사결정의 한계를 인지하고 ‘데이터’만을 맹신하는것을 주의해야 합니다.
- 혁신 부족: 만약 기존 데이터가 새로운 시장 트렌드나 아직 시도되지 않은 혁신적인 아이디어를 포함하지 않는다면, 조직은 오로지 과거 데이터에 근거한 안전한 결정만 내릴 수 있습니다. 이는 새로운 기회나 창의적인 해결책을 놓칠 수 있습니다.
- 직관과 경험의 과소평가: 데이터는 현상에 대한 결과만을 숫자로 보여줍니다. 그 결과에 대한 이유와 후속 액션은 판단 주체인 ‘인간’의 책임이겠죠. 이에 실무자의 직관이나 경험은 때때로 데이터에서 얻을 수 없는 통찰을 제공할 수 있습니다. 이를 위해 정성 인터뷰나, 자사 고객들만의 스타일을 고려한 전략 등이 고려되어야 합니다.
- 데이터의 한계: 데이터가 불완전하거나 편향적일 수 있습니다. 예를 들어, 의사결정이 가능할만한 충분한 모수가 모이지 않았거나, 정합성이 맞지 않는 채로 분석을 진행하고 있다던지요. Garbage In-Garbage Out처럼 잘못된 데이터는 잘못된 의사결정을 초래합니다.
2) 더 나은 데이터 기반 의사결정을 위한 해결방안
이와 같은 데이터 기반 의사결정의 한계를 인지하고, 이를 보완하기 위한 다양한 방법들이 논의되고 있습니다.특히 인간의 ‘직관’과 ‘정성적 정보’를 의사결정 과정에 결합한 'Data-Informed Decision Making'과 'Data-Inspired Decision Making'이라는 접근법이 대안으로 떠오르고 있습니다.
Data-Informed 접근법은 데이터를 중요한 요소로 활용하지만, 최종 결정에는 인간의 통찰력과 경험을 결합합니다. 반면, Data-Inspired Decision Making은 데이터를 영감의 원천으로 삼아 새로운 아이디어와 혁신적인 접근을 추구합니다. 이 두 접근법은 데이터의 한계를 인식하고, 데이터 외의 다른 요소들을 결정 과정에 통합함으로써 보다 균형 잡힌 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
5. 끝마치며
이번 글에선 데이터 기반 의사결정의 장점과 한계, 이를 보완하기 위한 방법을 알아보았습니다. 아마 많은 조직에서 고려하고 계실만한 화두여서 다양한 고민이 많으실 것 같습니다.데이터 기반 의사결정 및 도구, 원활한 도입이 필요하시다면 mixpanel@mfitlab.com으로 문의주세요. 국내 최고의 경험을 가진 Growth Counselor가 1:1 상담을 도와드립니다.
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