비즈니스 인텔리전스 개념 및 사례
비즈니스 인텔리전스 (BI)는 빠른 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하여 기업의 성공을 돕습니다. 높은 고객 기대치, 글로벌 경쟁 및 좁은 수익 마진 등 현재 많은 조직이 BI를 통해 경쟁력을 확보하고 있습니다.
이러한 BI가 기업에 어떤 방식으로 변화를 가져오고 있는지 비즈니스 인텔리전스 개념 및 사례 를 통해 살펴보겠습니다.
비즈니스 인텔리전스 개념
비즈니스 인텔리전스란?
비즈니스 인텔리전스 (BI)는 데이터를 조직하여 분석하고 맥락화 하여 의미 있는 정보로 변환하는 기술을 말합니다. 비즈니스 인텔리전스 (BI)는 핸들링 및 분석 도구, 비즈니스 퍼포먼스 관리 도구, 사용자 인터페이스 등으로 구성되어 있습니다.
이를 통해 기업은 방대한 데이터를 신속하고 경제적으로 분석하여 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 주요 구성 요소
- 데이터 웨어하우스: 여러 출처의 정보를 중앙 집중식으로 저장하여 접근성을 높임.
- 비즈니스 분석 도구: 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터를 채굴하고 분석함.
- 비즈니스 퍼포먼스 관리 (BPM) 도구: 목표에 대한 진척을 분석하고 모니터링.
- 사용자 인터페이스: 대시보드 및 시각화 도구를 통한 빠른 정보 접근 지원.
비즈니스 인텔리전스 도입 이점
비즈니스 인텔리전스 도입 시 가장 큰 이점은 신속하고 정확한 데이터 기반 의사 결정을 지원한다는 것입니다. 여기 비즈니스 인텔리전스 도입의 주된 이점을 정리하였습니다.
- 시각화: 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 시각적으로 표현합니다.
- 연결성: 다양한 데이터 소스의 통합 관리와 연결을 통해 360도 비즈니스 개요를 제공합니다.
- 협업: BI 도구를 통해 마케팅, 재무, 영업 등 다양한 부서 간 협력을 촉진 시킵니다.
- 신속한 의사 결정을 통한 경쟁 우위: 글로벌 데이터를 활용한 빠른 보고 및 분석이 가능합니다.
- 실제 사례: Shopify와 Lotte.com 등 대형 기업들이 BI의 도입으로 매출 및 운영 효율성을 크게 개선한 사례들이 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 사례
1) 롯데닷컴: 매출 증대의 비결
도전 과제: 롯데닷컴은 일일 100만 명 이상의 방문자 데이터를 통해 쇼핑 카트를 포기하는 이유를 파악하고자 했습니다.
해결 방법: 마케팅 계획팀의 부장이 한국 최초의 온라인 행동 분석 시스템을 도입하여 고객의 행동을 분석하고, 이를 바탕으로 타겟 마케팅 및 웹사이트 전환을 시행했습니다.
결과: 분석 프로그램을 통해 쇼핑 카트 포기의 원인(예: 긴 결제 과정, 예상치 못한 배송 시간)을 확인하고 이를 개선한 결과, 고객 충성도가 증가하고 매출이 1천만 달러 증가했습니다.
2) Cementos Argos: 재무 효율성 향상
도전 과제: Cementos Argos는 전반적인 경쟁 우위를 확보하고 더 나은 의사 결정을 지원할 방법을 찾고자 했습니다.
해결 방법: 비즈니스 분석 센터를 설립하고, 데이터 과학 팀을 포함한 전문가를 고용하여 BI를 적극 활용했습니다.
결과: 재무 프로세스가 표준화되고, 빅데이터를 활용한 고객 행동 분석으로 더 높은 수익성을 달성했습니다.
3) Baylis & Harding: 의사 결정 프로세스 지원
도전 과제: 관리 및 경영진에게 좀 더 명확한 재무, 고객 및 판매 데이터 가시성을 제공해야 했습니다.
해결 방법: BI 도구를 사용하여 표준 및 맞춤형 보고서를 생성했습니다.
결과: 경영진과 관리자들은 즉각적으로 비즈니스 데이터를 액세스하여 KPI 대시보드를 맞춤화할 수 있게 되었고, IT 부서에 특별한 보고를 요청하지 않고도 팀과 목표 및 성과를 공유할 수 있었습니다.
4) Sabre Airline Solutions: 빠른 비즈니스 통찰력 제공
도전 과제: 빠르게 변화하는 여행 산업에서 실시간 고객 행동 데이터를 제공할 필요가 있었습니다.
해결 방법: 방대한 데이터를 보유하기 위한 ETDW(Enterprise Travel Data Warehouse)를 개발했습니다.
결과: 실시간 통찰력을 제공하는 대시보드로 고객의 만족도와 매출이 증가했습니다.
5) Spear Education: 내부 프로세스 및 워크플로우 간소화
도전 과제: 고객 서비스 기능 향상을 위한 효율적인 전화 시스템이 필요했습니다.
해결 방법: 콜센터 소프트웨어와 BI 솔루션을 결합하여 고객 상호작용 기록을 관리했습니다.
결과: 에이전트 효율성을 높이고 주당 35시간의 인력을 절감하였으며, 추가적으로 매주 4000통의 아웃바운드 전화를 실행할 수 있었습니다.
6) Univision: 마케팅 투자 효율성 증가
도전 과제: 데이터를 통합하여 목표 광고 캠페인에 집중할 필요가 있었습니다.
해결 방법: BI가 구글 애널리틱스, 페이스북, 어도비 애널리틱스와 결합되어 프로그래매틱 TV 광고 전송을 자동화했습니다.
결과: BI 도입 이후 첫 분기에 매출이 80% 증가했습니다.
7) NYSHEX: IT 의존성 감소
도전 과제: 여러 앱에서 데이터를 수동으로 추출하고 엑셀에 불러들이는 번거로운 프로세스를 해결해야 했습니다.
해결 방법: BI에 투자하여 데이터를 통합하고 회사 전체가 활용할 수 있게 하였습니다.
결과: 2019년 아시아와 미국 간 해운 물량이 삼 배로 늘어났습니다.
8) Stitch Fix: 부서, 데이터 및 프로세스 연결
도전 과제: 반품을 줄이고 고객 충성도를 유지하여 구전에 의한 비즈니스를 확장해야 합니다.
해결 방법: 구매 과정 전반에 걸쳐 BI를 활용해 고객의 쇼핑 데이터를 수집했습니다.
결과: 고객 데이터를 기반으로 구매자들의 선호도를 프로파일링하여, 2020 회계연도에 17억 달러의 매출을 달성했습니다.
9) SKF: 제조 프로세스 간소화
도전 과제: 복잡한 엑셀 파일을 사용한 수요 예측을 단순하게 만들 필요가 있었습니다.
해결 방법: 단일 정보 출처를 기반으로한 BI 시스템을 도입하여 데이터 관리를 개선했습니다.
결과: 여러 부서 간 데이터 공유가 향상되고 수요 예측이 개선되었습니다.
10) Expedia: 고객 만족도 구축
도전 과제: 고객의 음성에 대한 가시성을 확보하여 온라인 경험을 개선해야 했습니다.
해결 방법: BI를 사용해 고객 데이터를 분석하고, KPI와 연결하여 트렌드를 파악했습니다.
결과: 실시간으로 KPI에 대한 성과를 파악하고 필요한 경우 즉시 수정 조치를 취할 수 있게 되어, 고객 서비스 향상에 크게 기여했습니다.
맺음말
위의 사례들은 비즈니스 인텔리전스 BI가 어떻게 기업의 다양한 분야에서 실질적인 변화를 일으키며 성공을 이끌어 가는지를 잘 보여줍니다.
무엇보다 적절한 BI 시스템을 도입함으로써 얻을 수 있는 장점은 데이터를 기반으로 한 명확하고 신속한 의사 결정입니다.
이를 통해 기업은 더욱 경쟁력 있는 시장에서 두각을 나타낼 수 있습니다.
