B2B 회사 내에서 데이터 기반 의사결정은 어떤 모습입니까?

DDD(Data-Driven Decision) 메이킹은 오늘날의 비즈니스 세계에서 끊임없이 회자되는 유행어이며 전문 용어에 익숙하지 않은 사람들에게 많은 의문을 제기합니다. 뭐야? B2B 기업에 어떤 영향을 미칩니까? 비즈니스에서 데이터를 어떻게 사용합니까? 음, 문구를 정의하는 것부터 시작하겠습니다. 희망적으로 귀하의 몇 가지 질문에 답하십시오.

“데이터 지향적(또는 주도적) 의사 결정은 경영진의 결정을 알리기 위해 유효한 정보를 사용하는 것을 의미합니다. 최적의 결과를 지원할 수 있는 유효한 데이터를 제시함으로써 '직감' 결정을 줄이려는 데이터 지향적 의사 결정 시도입니다.” (Investopedia)

데이터 기반 의사 결정이 무엇인지 이미 이해하고 있다면 젊은 비즈니스 스쿨 학생들이 당신이 아직 모르고 있다고 말할 수 있는 것이 무엇인지 궁금할 것입니다. 이 게시물은 B2B(Business-to-Business) 회사에서 데이터를 사용하는 방법을 자세히 살펴보기 위해 작성되었습니다. 이 글을 쓰기 위한 연구의 일환으로 우리는 Edwards 경영대학원과 함께 지구 반대편인 독일까지 여행했습니다. 젊은 연구원으로서 우리는 독일의 주요 경제 허브 중 하나인 슈투트가르트에서 주목할만한 기업을 만날 기회를 가졌습니다. 우리는 BOSCH 및 Karcher와 같은 인지도 있는 회사는 물론 전 세계적으로 사업을 운영하는 B2B 제조업체와 함께 자리를 잡았습니다. 우리가 찾은 것은 다음과 같습니다.

SEO 전략을 위한 데이터 사용

대부분의 회사가 갖는 한 가지 유사점은 각 회사가 잠재 구매자를 알고 있다는 것입니다. 이것이 왜 중요한가요? B2B 기업을 위한 검색 엔진 최적화(SEO) 전략은 잠재 고객을 대상으로 해야 하며 비즈니스에 더 적합한 리드를 생성해야 합니다. 모든 비즈니스는 다음부터 고유합니다. 일부는 포괄적인 SEO 전략을 가지고 있고 다른 일부는 SEO 전략이 전혀 없습니다. SEO 전략과 관계없이 구매자를 자신 있게 이해하는 기업은 관련 키워드에 대한 순위를 매겨 온라인에서 더 많은 트래픽을 생성할 수 있습니다.

우리가 알아차린 한 가지는 소규모 B2B 회사에는 마케팅 자원이나 SEO 전문가의 지원이 없을 수 있다는 것입니다. 이는 검색엔진 최적화에 상대적으로 익숙하지 않은 직원들이 전략을 추진하고 있음을 의미합니다. 비즈니스가 SEO에 얼마나 익숙한지와 상관없이 Google 검색 순위의 최상위 순위에 오르는 것은 모든 비즈니스에 매우 어려울 수 있습니다. 답답하고 시간이 많이 걸리며 방향이 없는 기업에게는 벅찰 수 있습니다.

회사가 Google에서 주목받고 비즈니스에 적합한 리드를 생성하기 시작하려면 가장 중요한 데이터는 고객에 대한 데이터입니다.

“B2B 마케팅 전문가의 42%는 양질의 데이터 부족이 리드 생성의 가장 큰 장벽이라고 말합니다. ” (브라이트톡, 2015)

일부 회사는 자세한 구매자 페르소나를 개발하고 다른 회사는 단순히 구매자를 이해합니다. 주요 관심사는 B2B 회사가 고객이 관심을 갖는 키워드에 순위를 매길 수 있을 만큼 판매 대상을 충분히 이해하고 있다는 것입니다.

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SEO 성공을 위한 3단계:

1. 잠재 고객 결정

이것은 우리가 방문한 모든 B2B 비즈니스가 잘한 단계입니다. 그들은 모두 누가 제품과 서비스를 구매하는지 이해했습니다. 기업이 고객에 대해 더 많은 정보를 가지고 있을수록 원하는 키워드로 콘텐츠를 맞춤화할 때 더 구체적일 수 있습니다.

2. 이러한 잠재 고객을 타겟팅할 키워드를 결정합니다.

트래픽이 많은 키워드의 경우 이러한 키워드에 대해 상위에 순위를 매기는 데 더 큰 어려움이 있을 것입니다. 키워드를 구체적으로 선택하십시오! 예를 들어, 소프트웨어를 판매하는 B2B 회사는 반드시 "소프트웨어"라는 키워드에서 순위를 매길 필요가 없습니다. 대신, 소프트웨어가 누구에게 도움이 되는지 식별하고 키워드를 이러한 시장에 타겟팅해야 합니다. 유용한 키워드 도구를 사용해 보세요!

3. 항상 유용한 콘텐츠 생성

모든 키워드에 대해 상위 3개 검색 위치에 있는 비즈니스를 살펴보십시오. 특정 키워드에 대한 콘텐츠가 풍부한 웹 페이지를 게시했거나 웹 사이트의 블로그에 지속적으로 게시했을 가능성이 큽니다. 모든 키워드에서 순위를 매기는 요령은 관련 키워드 및 동의어와 함께 새로운 블로그 기사 또는 웹 콘텐츠를 일관되게 게시한 다음 이들 사이에 내부 링크를 만들어 서로를 지원하고 이러한 게시물을 더 유용하게 만드는 것입니다. 이렇게 하면 Google의 검색 알고리즘이 귀사를 특정 틈새 시장에 대한 정보의 출처로 식별하기 시작합니다.

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연구 개발을 위한 데이터 사용

기업들이 그 어느 때보다 R&D에 투자하기 시작했다는 사실은 비밀이 아닙니다. 하지만 얼마나 많이 투자할까요? 우리는 우리가 방문한 여러 기업이 R&D에 상당한 투자를 하고 있음을 알게 되었습니다. 특히 독일에서는 다양한 산업 분야의 기업을 위한 연구 개발에 엄청나게 많은 시간과 돈을 투자하고 있습니다. 경우에 따라 비즈니스 성장은 조직의 데이터 사용 능력에 달려 있습니다.

데이터 분석의 기술 및 혁신에 대한 액세스를 통해 데이터에 그 어느 때보다 액세스할 수 있습니다. 데이터를 얻기가 매우 쉬울 뿐만 아니라 온라인 도구를 통해 사용하고 이해하기가 점점 더 쉬워지고 있습니다. 무료 도구는 어디에나 있으며 Google Analytics 또는 Google Data Studio와 같은 혁신적인 기술을 통해 일반 사용자가 이 데이터를 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다.

데이터는 전 세계 주요 기업의 의사 결정과 성장에 큰 역할을 합니다. Vendasta의 성장 부사장인 Jacqueline Cook은 일상적인 의사 결정에 데이터를 사용하는 것에 대해 질문했을 때 다음과 같이 묻습니다.

"다른 방법은 없나요?" ( Jacqueline Cook, 성장 부사장 - Vendasta )

정말 다른 방법이 없습니다. 데이터 및 분석은 의사 결정자에게 유효한 사고 기반을 제공하고 다른 사람에게 더 쉽게 영향을 미칠 수 있도록 합니다. 데이터를 통해 기업은 공급 능력과 업계 수요를 충족하는 능력을 예측할 수 있습니다. 일관된 데이터 분석을 통해 기업은 절차의 결함을 찾고 가장 성공적인 비즈니스 영역을 발견할 수 있습니다. 데이터가 없으면 기업은 비용을 관리하고 수익을 창출할 수 없습니다. 따라서 회사가 회사의 전략적 성장과 방향을 둘러싼 결정에 직면할 때 다음 단계를 지원하는 데이터를 갖게 될 것이 확실합니다.

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데이터가 의사 결정자의 사고 과정에 영향을 미친다는 증거가 있습니다. 데이터 기반 의사 결정이 증가하고 있으며, 실제로 미국 제조업에서 데이터 기반 의사 결정(DDD)을 사용하는 비율은 2005년에서 2010년 사이에 공장의 11%에서 30%로 거의 3배 증가했습니다(Harvard Business Review).

데이터 중심의 의사 결정 프로세스에 참여하지 않는 비즈니스는 경쟁에서 뒤쳐지는 것입니다. MIT의 Sloan School of Business의 연구에 따르면 데이터 기반 의사 결정에 참여하는 회사는 그렇지 않은 회사에 비해 생산량과 생산성이 5~6% 증가합니다(The Economist). 연구 개발에 대한 데이터의 영향은 실제적이며 기술이 발전함에 따라 더욱 영향력이 커질 것입니다.

비용에 미치는 영향

소규모 회사가 의사 결정 프로세스에서 빅 데이터를 사용하지 못하게 하는 요인은 비용입니다. 단순한 데이터베이스/소프트웨어가 이러한 대규모 데이터 세트를 항상 처리할 수 있는 것은 아니기 때문에 빅 데이터에 투자하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 따라서 회사가 빅 데이터를 사용하기 전에 IT 인프라에 대한 상당한 투자가 이루어져야 합니다. 기업이 많은 돈을 투자하는 모든 투자와 마찬가지로 기업이 빅 데이터 수집에 투자할 때 큰 수익을 기대합니다. 빅 데이터는 수익성을 개선하고 수익을 늘리기 위해 회사의 현재 작업 방식을 필요에 따라 조정하는 데 사용됩니다.

빅 데이터에 투자하는 회사의 주요 위험은 대용량 데이터에 대한 준비가 되어 있지 않거나 대용량 데이터 세트 탐색에서 길을 잃으면서 돈을 낭비하는 것입니다. 빅 데이터를 이해하는 데 성공한 회사에는 일반적으로 회사 내에 데이터 분석에 익숙한 사람들(때로는 데이터 과학자라고 함)이 있습니다. 빅 데이터로 작업하기 위해 과학자가 될 필요는 없지만 빅 데이터 및 대규모 데이터 세트에 익숙한 사람이 분석을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 회사가 빅 데이터를 잘 활용하고 있는지 확인하는 가장 좋은 방법은 이러한 대규모 데이터 세트를 이해하는 데 전념할 사람, 인프라 및 시간을 확보하는 것입니다.

그러나 빅 데이터가 모든 B2B 회사를 위한 것은 아닙니다. 사실, 우리가 이야기를 나눈 많은 회사들은 빅 데이터가 비즈니스의 초점이 아니라고 언급했습니다. 왜요? 많은 B2B 회사는 관계와 상호 작용을 통해 고객을 친밀하게 알고 있으며 고객에 대한 데이터를 수집하고 마이닝할 필요성을 느끼지 않기 때문입니다. 빅 데이터에 대한 투자는 회사의 고유한 상황에 따라 합리적인 ROI를 제공하지 못할 수 있습니다.

정성적 데이터의 중요성

물론 오래된 논쟁을 다루지 않고 어떻게 데이터에 대해 이야기할 수 있겠습니까?

"질적 또는 양적 데이터 중에서 의사 결정을 위해 무엇을 사용해야 합니까?"

우리는 슈투트가르트에 있는 대학으로 데이터 수집과 실증적 연구에 전문성을 가지고 있는 DHBW 슈투트가르트에서 몇몇 사람들과 함께 앉을 시간을 가졌습니다. 질적 연구 또는 양적 연구에 대해 물었을 때 그들의 대답은 정말 놀라운 것이 아닙니다. 문제에 따라 다릅니다.

질적 연구는 사람들로부터 직접 이야기, 경험, 아이디어 및 의견을 수집하는 것을 포함하며 서면 또는 구두 설명 및 피드백을 수집하는 것을 목표로 하는 인터뷰 또는 포커스 그룹을 통해 이루어질 수 있습니다. 반대로 정량적 연구는 숫자 형식의 콜드 하드 데이터를 포함하며 매출 성장과 같은 내부 데이터 또는 고객 설문 조사에서 수집할 수 있습니다. 우리가 방문한 회사 중에서 질적 데이터가 기업의 의사 결정 방식에 얼마나 큰 영향을 미치는지 보고 놀랐습니다.

그렇다면 질적 연구가 B2B 기업에 왜 그렇게 중요한가? B2B 비즈니스는 고객/파트너/클라이언트와의 관계에 의존하므로 고객에 대해 수집된 많은 정보를 정량화할 수 없습니다. B2B 회사는 고객에 대한 영업 직원의 피드백을 수집하는 데 시간을 보냅니다. 훌륭한 B2B 회사는 고객을 최우선으로 생각하고 고객의 요구에 맞게 비즈니스 결정을 조정하며 고객과 장기적인 비즈니스 파트너십을 구축하기 위해 노력합니다. 고객을 이해하기 위해서는 끊임없는 소통이 있어야 하기 때문에 B2B 기업이 보유한 많은 데이터는 단순히 고객에 대한 이해일 뿐입니다. 이 정성적 데이터는 영업 직원과 클라이언트 간의 직접적인 대화만큼 간단하여 클라이언트의 직접적인 요구 사항을 해결할 수 있습니다.

우리가 방문한 가장 성공적인 회사조차도 단순한 정성적 데이터에서 성공을 거두었습니다. 따라서 귀하가 B2B 회사이고 귀하의 회사가 의사 결정 프로세스를 추진하기 위해 정성적 데이터에 크게 의존한다면 귀하의 회사는 혼자가 아닙니다.

데이터가 B2B 기업에 미치는 미래의 영향

모든 B2B 회사는 규모나 산업에 관계없이 데이터를 사용합니다. 데이터는 고유한 비즈니스마다 다르게 정의될 수 있지만 항상 어떤 형태의 데이터가 사용되고 있습니다. B2B 세계에서는 잘못된 관리와 오해로 인해 많은 데이터가 낭비되지만 기술이 기업이 데이터를 사용/저장하는 방식을 변경함에 따라 이러한 상황은 분명히 변화하고 있습니다. CRM 소프트웨어의 혁신은 기업이 고객과의 관계를 관리하는 방식을 변화시켰습니다. 재고 추적의 혁신은 기업이 수요와 공급의 복잡성을 해결하는 방식을 변화시켰습니다. 오픈 소스 소프트웨어의 혁신은 기업이 데이터 세트를 해석하는 새롭고 저렴한 방법을 만들었습니다.

어떤 혁신이든 지속적인 기술 발전으로 기업의 데이터 분석은 점점 쉬워지고 있습니다. 과거에는 많은 사업가들이 데이터 기반 의사 결정을 데이터를 분석할 여력이 있는 회사와 연관시켰습니다. 2017년에 데이터 기반 의사 결정은 기업이 알고 있든 모르든 크든 작든 어떤 형태로든 대부분의 비즈니스의 일부입니다.

오늘날 데이터로 지원하지 않고 결정을 내리는 것은 불가능하며 데이터 도구의 접근성이 높아짐에 따라 모든 비즈니스가 데이터 분석에 투자하여 의사 결정 프로세스를 향상시키는 것을 볼 수 있습니다.