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데이터 사이언스

레거시 기업의 데이터 드리븐 전략

디지털
2021. 7. 26.
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지난 수십 년 동안, 어떤 기업이 시장의 리더로서 확실히 자리 잡고 군림할 것인가의 여부는 데이터를 경쟁적 자산으로 활용하는 능력에 달려 있었습니다. 하지만 시장의 상황은 계속 변화했고 오늘날 이러한 기업들은 여태껏 힘들게 쌓아 온 지위를 위협하는 새로운 난관에 봉착했죠. 데이터와 애널리틱스 환경에서, 과거 수십 년간 다져온 우위를 넘어서서 빅데이터, AI, 머신러닝 주도의 의사결정으로 대표되는 새로운 시대의 선두 주자로 탈바꿈하려면 어떻게 해야 할까요? 데이터베이스 마케팅, CRM(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리), 일대일 마케팅, 고급 애널리틱스 분야에서 탁월한 성과를 올린 기업들이 시장 주도적 위치를 계속 지켜나가기 위해서는 무엇이 필요할까요?

데이터와 기술이 시장의 변화를 주도하고 있습니다. 데이터의 규모와 연산 능력이 증가하고 AI와 머신러닝 및 빅데이터 역량 수준이 높아짐에 따라 기존의 선두들은 새로운 환경에 적응해야 성장할 수 있죠. JP모건의 CEO 제이미 디몬(Jamie Dimon)은 ‘아마존 은행’이나 ‘구글 은행’, 또는 페이팔, 스퀘어(Square), 스트라이프(Stripe), 앤트 파이낸셜(Ant Financial) 등과 같은 신규 진입 업체들로 인한 잠재적 위험으로 인해 두려움을 느끼냐는 질문을 받았을 때, “당연히 두렵다”며 “아주 거칠고 잔혹한 경쟁이 다음 10년 안에 펼쳐질 거라고 본다”고 답했습니다. 보험 업계는 기존 데이터 및 분석 작업에서 머신러닝, AI, 빅데이터 주도 분석으로 전환하는 작업을 시작하면서 새로운 경쟁 상대에도 대응해야 하는 상황입니다. 보험 평가적인 접근에 주로 의존해 온 기존 보험 업계 기업들과 달리 레모네이드(Lemonade)나 트래픽(Traffk) 등 신규 스타트업 경쟁 업체들은 머신러닝 애널리틱스와 수천 가지의 데이터 요소를 활용해 개인 맞춤 분석을 제공하고 보험 상품 구매를 성사시키고 있죠.

필자들은 지난 몇십 년간 제각기 업계의 중역으로 일해오며 더 나은 의사결정을 내리고 고객 개개인에게 더 맞춤화된 서비스를 제공하기 위해 데이터를 사용하는 방법에 관심을 가져왔습니다. 랜디 빈은 대형 기업들의 자문으로 활동하며 업계가 밟아온 길을 기록했으며 애시 굽타는 아메리칸익스프레스에서 41년을 보내면서 글로벌 크레디트 위험과 정보 관리 부서의 수장으로 재직한 바 있죠. 풍부한 데이터를 가진 기업들이 지금까지처럼 계속 시장 주도적 위치를 유지하기 위해서는 자사의 데이터와 분석 프로세스를 최신 기술과 결합해야 합니다. 그렇지 않을 경우 빅데이터, AI, 머신러닝을 받아들이는 기업들에 역전당하고 말 것입니다.

현재 시장을 주도하는 기업들은 아래의 다섯 가지 고급 데이터 드리븐 전략을 눈여겨봐야 합니다.

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