직관보다는 데이터 중심의 경영, 분석경영(Business Analytics)
기업이 의사결정과 행동을 함에 있어 직관보다는 데이터 수집과 분석에 따른 정보화된 사실을 기반으로 하고, 이를 더 중요시 하는 것을 뜻하는 ‘분석경영(Business Analytics)’. 불과 십여 년 전까지만 해도 분석경영은 자본과 기술력을 가진 글로벌 기업의 상징과도 같았던 말이었다. 그러나 IT 수준이 비약적으로 성장하고 데이터 정리 및 판독 기술이 눈부시게 발전함에 따라 이제는 어느 기업에서나 흔히 들을 수 있는 보편적인 용어로 자리잡았다. 실제로 최근 기업들 중 그들의 제품과 고객 데이터를 정리하고 분석해 전략에 반영하지 않는 기업은 없을 것이다.

그러다 보니 최근 분석경영에 대한 경영학계의 관심 또한 다시금 높아지고 있다. 2011년 1월 발간된 MIT 슬로언 리뷰(MIT Sloan Business Review)에 실린 ‘데이터 분석을 통한 인사이트에서 가치 얻기(Big Data, Analytics and the Path From Insights to Value)’라는 제목의 논문은 지난 해 가을 MIT와 IBM이 전 세계 108개국, 3천 개 기업을 대상으로 조사한 내용을 정리했다. 논문의 제목에서부터도 알 수 있듯이 이들의 조사 주제는 각 기업의 ‘분석경영(Business Analytics)’ 수준에 대한 것이었다.

실제로 기업들은 데이터 중심 경영을 하는 것으로 보였다. 조직 내 축적된 데이터를 중요한 전략적 의사결정에 활용한다고 응답한 비율은 전체의 92%였으며, 데이터를 매일 확인하고 일상적인 업무에도 꼭 반영한다는 응답자도 4명 중 1명 꼴로 나타났다. (도표 1)
















고성과 기업의 비밀병기로 떠오른 분석경영
분석경영은 성과에도 영향을 미쳤다. 조사에 참석한 기업들을 매출 기준으로 고성과 기업군과 저성과 기업군으로 나눴을 때, 고성과 기업군이 저성과 기업군에 비해 의사결정 과정에 있어 직관보다 데이터를 평균 5배 이상 많이 활용하고 있다는 것이 나타났다. (도표 2) 특히 고성과 기업군의 경우 신제품 개발, 마케팅 등 미래 전략 수립부터 고객 불만 관리, 직원 복지와 같은 일상적 업무에 이르기까지 모든 분야에 분석경영을 도입하고 있는 것을 확인할 수 있었다.

상황이 이렇다 보니 절반 이상의 응답자들은 조직 내 쌓인 데이터의 활용 능력이 기업 간의 성과 차이를 2배 이상 벌려 놓았다는 것에 동의하고, ‘조직 내 데이터와 정보 분석력의 향상’을 장기적 과제로 뽑을 정도였다.

그러나 실제로 기업을 경영하다 보면 데이터 중심의 경영이 생각보다 매우 힘들다는 것을 느끼게 된다. 촌각을 다투는 의사결정 상황에서 산재해 있는 데이터를 집중해서 들여다 보고 있기란 쉽지 않은 일이며, 그 속에서 쓸만한 데이터를 발견하는 것은 더 어렵기 때문이다.

사실 요즘에는 IT의 발달로 기업에게 분석경영을 할 수 있는 기반이 충분히 갖춰졌는데, 왜 성과에서는 이렇게 차이가 나는 것일까? 어째서 날이 갈수록 데이터는 넘쳐 나는데 분석은 쉽지 않을까? 아니, 분석해도 쓸만한 정보가 나오지를 않는 것일까?

분석경영의 3단계
그렇다면 질문을 바꿔서 한번 생각해 보자. 분석경영을 통해 성공한 고성과 기업들의 공통점은 무엇이었을까? 철저한 데이터 중심의 경영으로 유명한 세븐일레븐재팬, 후발주자로 시작했지만 고객 데이터를 잘 분석해 미국 DVD 업계의 판도를 바꾼 넷플릭스의 성공 비결은 무엇이었을까? 이들은 모두 ‘1) 데이터의 수집과 분석 → 2) 데이터의 정보화 → 3) 실행 및 검증과 개선’의 분석경영 3단계를 거쳤다는 공통점을 가지고 있다. (도표 3)

분석경영을 통해 설립 70년 만에 미국 카지노 업계 정상으로 우뚝 선 ‘하라스(Harrah’s)’의 사례를 통해 보다 자세하게 살펴보자.

케이스로 보는 분석경영 3단계: 하라스(Harrah’s, 현재 명칭은 시저스 Caesars)
하라스는 카지노뿐만 아니라 호텔, 레스토랑, 스파, 결혼식, 콘서트 등 종합 엔터테인먼트 사업을 하는 기업으로, 2009년 순이익 10억 달러 달성에 정규 직원만 10만 명 이상을 거느린 대기업이다. 만년 3위의 자리에 머물러 있던 하라스였으나 2005년 6월 시장 1위였던 시저스(Caesars)를 인수함으로써 전체 시장의 60%를 점유하며 지금은 독보적인 1위로 군림하고 있다. 그런데 이들의 이 짜릿한 역전극 또한 과학적인 분석경영을 통해 이루어졌다는 사실. 과연 어떻게 된 일일까?

1) 데이터의 수집과 분석
한 해 하라스의 카지노에 방문하는 고객은 약 3천만 명에 이른다. 그런데 하라스는 미국 12개 주에 흩어진 28개 자사 카지노에 방문하는 고객 정보를 모두 추적할 수 있다고 자신한다. 그 이유는 하라스를 처음 방문하는 모든 고객에게 자동으로 발급되는 ‘토탈 리워드 카드(Total Rewards Card)’라는 것 때문이다.

흔히 한국에서도 자주 볼 수 있는 포인트식 카드인 이 토탈 리워드 카드는 고객이 계산할 때 카드에 점수를 적립하는 식으로 운용되며, 고객의 방문 횟수와 사용하는 돈의 액수에 따라 골드, 플래티넘, 다이아몬드, 세븐스타의 4개 등급으로 분류된다. 카지노뿐만 아니라 하라스의 모든 엔터테인먼트 사업과 정보가 통합되어 있기 때문에 고객은 이 카드에 쌓인 포인트로 하라스의 부대시설을 함께 사용할 수 있다.

단순한 포인트 카드로 보이지만 하라스의 토탈 리워드 카드가 특별한 이유는 세 가지가 있다. 첫째는 이 토탈 리워드 카드에 쌓인 고객 정보가 미국 전 지역의 하라스 카지노와, 레스토랑, 호텔 등 ‘모든 사업 분야에서 동일하게’ 축적되고 있다는 점이다. 가장 기본적이고 중요한 일이지만 그만큼 많은 기업들이 어려워하고 실수를 저지르는 곳이 바로 이 부분이다. 실제로 조직 내에서 CRM이나 ERP 등 전사적인 정보 통합을 단 한 번이라도 진행해 본 적 있다면 ‘공통된 언어’로 데이터를 수집하고 분석하는 것이 얼마나 어려운 것인지 이미 알고 있을 것이다.

이러한 어려움이 발생하는 가장 큰 원인은 ‘데이터를 수집하는 목적’을 분명하게 하지 않았기 때문이다. 많은 기업들이 데이터를 통해 어떤 정보를 얻어낼 것인지는 생각하지도 않은 채 무턱대고 ‘일단 모으고 보자’라고 생각하는 경우가 있다. 그러나 이것은 쓸데없는 자원과 에너지의 낭비를 낳을 뿐이다.

하라스는 토탈 리워드 카드를 처음 운용하던 2004년부터 ▼어떤 게임을 했나? ▼얼마짜리 게임을 했나? ▼사용한 총 액수는 얼마인가? ▼얼마나 돈을 따고 잃었나? ▼카지노에 얼마나 자주 출입하나? 라는 총 5개의 질문을 미리 설정했다. 그리고 이를 통해 고객 등급을 적절하게 나누고, 엔터테인먼트 사업에 반영할 수 있는 전략적 가이드라인을 세웠다. 이처럼 분석경영을 하고자 하는 기업은 우리 기업이 데이터를 수집하는 목적과 그 활용 방안에 대해 먼저 명확하게 하는 단계를 꼭 거쳐야 할 것이다.

2) 데이터의 정보화
하라스의 토탈 리워드 카드가 특별한 두 번째 이유는 이것이 통합 고객 관리에 그치지 않고 정보로 변환되어 향후 전략 수립에 영향을 미쳤다는 점 때문이다. 1년간 데이터를 모은 하라스는 그들이 처음 세웠던 가설 2가지가 틀렸다는 것을 발견했다. 하라스는 카지노에서 가장 많은 돈을 쓰는 사람은 ‘관광객’일 것이라고 생각했는데, 실제로 하라스에서 가장 많이 돈을 쓰고 간 사람은 ‘도박 자체를 좋아하고 즐기는 사람들’인 것으로 나타났다. 그렇다면 도박을 즐기는 사람들은 어떤 부류였을까? 도박 중독자? 이 또한 틀린 가설이었다. 도박을 즐기는 사람들은 ‘목수나 교사 같은 오히려 평범한 직업을 가진 인근 거주자’인 것으로 나타났다.

이를 파악한 하라스는 기존의 카지노들과는 전혀 다른 전략을 구사하기 시작했다. 시저스를 포함한 기존의 카지노들은 관광을 목적으로 온 사람들을 주 고객으로 해 이국적 정취의 인테리어로 카지노를 꾸미는 한편 관광사와 연계한 마케팅 전략을 펼쳤다. 또한 도박 중독자들을 좀 더 오래 카지노에 붙잡아 두기 위해 중독 성향이 강한 슬롯머신과 같은 기계를 많이 비치해 두기도 했다.

이에 반해 하라스는 ‘근처 지역에 거주해 지속적으로 카지노를 방문하며 취미로 도박을 즐기기는 하지만 기본적으로 성실한 사회인’을 타겟 고객으로 잡았다. 이를 강조하기 위해 하라스는 가족과 함께 찾을 수 있는 카지노라는 분위기를 조성하고, 그들과 즐길 수 있는 다양한 이벤트를 제공했다. (그림 1) 또한 지역 사회와 연계한 마케팅도 자주 시도했다. 인근 레스토랑 및 기업과의 다양한 제휴를 통해 자연스럽게 카지노로 방문할 수 있도록 유도한 것이다.

많은 기업들이 데이터를 수집하기까지의 과정에는 많은 공을 들이면서 정작 이것을 사후 전략에 반영하는 데에는 둔감하다. 데이터는 정보나 지식으로 바뀔 때에만 의미가 있다. 그것을 할 수 있는 것은 시스템이나 프로그램이 아닌 전략을 수립한 사람이라는 것을 기억하자.

3) 실행 및 검증과 개선
내가 가진 포인트 카드나 제휴 카드를 떠올려 보자. 이 중 5년 이상 쓰고 있는 것이 있는가? 하라스의 토탈 리워드 카드가 특별한 마지막 세 번째 이유가 바로 여기에 있다. 하라스는 2004년 1월 서비스를 처음 시작한 이래로 지금까지 변함없이 토탈 리워드 카드를 중심으로 고객 관리를 시행하고 있다. 변한 것은 단 하나다. 카드사와의 제휴를 통해 토탈 리워드 카드로 결제까지 할 수 있도록 더 편리하게 만들었다는 것. 지금도 매출의 80% 이상을 토탈 리워드 카드를 통해 실시간으로 추적 가능하다고 하니, 고객 사용률과 전사 통합 수준이 얼마나 높은지 알 수 있는 대목이다.

하라스는 여기서 멈추지 않았다. 관광객보다는 지역 주민이 오히려 많이 방문한다는 것을 안 하라스는 고객 분류 기준에 ‘카지노와 집까지의 거리’ 항목을 추가했다. 카지노로부터 집이 가까운 거리에 있을수록, 즉 지역 주민일수록 하라스를 재방문 할 가능성이 더 높기 때문에 해당 고객군을 따로 관리할 필요성을 느낀 것이다. 그 뿐만 아니라 주로 하는 게임, 한 번에 배팅하는 금액, 한 번 카지노를 방문할 때 머무는 시간 등 다양한 요소를 고려해 고객에게 안내하는 4가지 등급 외에도 고객 관리를 위한 하라스 내부만의 60등급을 더 만들었다. 그리고 이에 따라 정교한 맞춤 인센티브를 더 제공해 고객 만족도를 높이고 회사의 수익까지 창출했다. 예를 들어 카지노에 오면 평균 1시간 가량 게임을 즐기는 고객이 있다고 하자. 그러면 방문 후 55분 가량이 지났을 때 일부러 무료 게임 쿠폰을 제시함으로써 고객이 카지노에 머무는 시간을 좀 더 늘리도록 하는 것이다. 그 결과는 어땠을까? 토탈 리워드 카드를 만든 2004년 이후 지금까지 하라스는 미국 내 카지노 고객 만족도 1위 자리를 단 한번도 뺏긴 적이 없다.

분석경영은 끊임 없는 데이터의 실행과 검증의 과정이라고 해도 과언이 아니다. 아무리 많은 데이터를 수집하고 그를 훌륭한 지식으로 만들었다 하더라도, 이를 행동으로 옮기고 개선시키지 않는다면 기업에는 어떤 긍정적 영향도 미칠 수 없다. 검증을 거쳐 가설이 잘못된 경우 이를 고치고 다시 데이터를 수집, 분석하는 단계로 돌아갈 준비를 해야 할 것이다.

하라스의 성공에는 2003년 부임한 CEO 개리 러브맨(Gary Loveman)이 있다. 2003년 CRM을 도입하러 왔다 그대로 CEO 자리까지 맡게 된 개리 러브맨. 그는 자신에게 보고하러 온 직원들에게 마지막으로 묻는 단 한 마디 말이 있다. “그렇다고 생각하는 건가, 아니면 제대로 아는 것인가? (Do we think, or do we know?)”

분석경영이 조직에 뿌리내리기 위해서는 이것에 우호적인 리더의 태도가 필요하다. 직관을 버리라는 것이 아니다. 직관을 내세워야 할 상황, 수치를 확인해야 할 상황을 분별력 있게 구분하라는 것이다. 숫자에 밝은, 숫자를 질문하는 리더가 더 밝은 기업의 미래를 이끌 것이다.

<참고 1> 위 리포트에 나온 하라스의 명칭과 관련해 알려 드립니다.
하라스(Harrah’s)는 2010년 11월 IPO를 위해 하라스에서 시저스로 이름을 다시 바꿔, 2011년 2월 현재 정식 기업 명칭은 ‘시저스(Caesars Entertainment Corporation)입니다. 그러나 본 기사에서는 분석경영을 본격적으로 도입하고 운영한 2003~2010년까지를 주로 다루고 있으므로 ‘하라스’로 게재합니다.

<참고 2> 위 리포트와 더불어 읽으면 좋을 기사는 아래와 같습니다.
1) 똘똘한 세븐일레븐재팬, 어떻게 시장 평정했나
2) 족집게처럼 고객 마음 짚어낸 DVD대여업체 넷플릭스의 ‘분석경영’