디지털 전환은 데이터에 기반한 인사이트 도출 및 의사결정 문화를 조직 내에 정착시킵니다. 데이터의 활용성을 높이는 것 뿐만 아니라, 전사적으로 표준화된 데이터를 기준으로 관리할 수 있는 프로세스도 확립할 수 있습니다. 지금까지 많은 기업은 특정 조직/부서별로 각자의 데이터베이스에서 데이터를 관리하는 일이 다분했습니다. 이는 데이터가 흩어져 있는 현상, 즉 데이터 사일로 현상을 야기했는데요. 이는 곧 조직 전체 데이터의 가용성 및 사용성을 떨어트리는 결과를 초래합니다.

디지털 전환은 데이터의 수집 체계부터 액세스까지 데이터 간 연결성을 강화시켜 정보의 효율적인 사용을 보장합니다. 이를 통해 기업 내 중요한 의사결정을 데이터에 기반해 이룰 수 있고, 안정적인 비즈니스 성장을 추구할 수 있습니다.

디지털 전환은 기존의 전통적이고 수동적인 업무 프로세스에서 벗어나 비즈니스의 자동화를 실현시킵니다. 불필요한 반복 업무를 줄여주고, 직원의 권리 향상 및 효율적인 리소스 운영을 지원합니다. 기존에는 고정 업무에 인력 및 시간이 많이 할당됐습니다. 이로 인해 주 업무에 대한 시간 확보가 줄어들고, 조직은 불필요한 리소스 손실을 겪게 됐습니다.

그러나 디지털 전환으로 업무 프로세스의 최적화 및 자동화를 실현하면 각 부서는 주 업무에 대한 집중도를 올릴 수 있습니다. 이로 인해 기업의 성장 및 비즈니스 방향에 맞는 의사결정을 위한 분석 리소스를 더욱 효과적으로 확보할 수 있습니다.

기업은 디지털 전환으로 고객을 다양한 관점으로 이해할 수 있습니다. 특히 고객의 요구사항을 빠르게 파악하고 대처할 수 있어 기업이 창출해야 하는 가치를 지속적으로 개선할 수 있습니다. 더 나아가 AI/ML과 같은 디지털 기술로 고객 여정에 대한 입체적 분석이 가능해 고객 인사이트를 발견할 수 있는 분별력을 제공해줍니다.

또한, 불필요한 업무 프로세스의 자동화로 생산성 향상뿐만 아니라 고객 중심의 관점으로 변화하는 흐름에 대응할 수 있는 분석 리소스 확보가 가능합니다. 이를 통해 고객에게 더 나은 경험을 제공해 고객과 지속적인 관계를 유지할 수 있는 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

발전된 신기술을 도입해도 변화에 대한 열린 마음이 없으면 조직 내에 안착되기 어렵습니다. 디지털 전환을 성공적으로 추진하기 위한 제일 중요한 첫 단계는 바로 조직 내 ‘변화에 대한 마음가짐’ 입니다. 조직 내부적으로 업무 프로세스의 변화를 받아들이고, 함께 개선하며 전사적으로 공통된 목적을 가지고 참여하는 것이 중요합니다. 또한, 기업 차원에서도 혁신을 시작할 수 있도록 내부 교육 및 개선된 프레임워크에 대한 리뷰 등 적극적인 지원을 해준다면 전환에 대한 첫 단추를 성공적으로 끼울 수 있습니다.

디지털 전환을 추진하기 위해선 전사적으로 표준화된 데이터 수집 체계 형성 및 통합 시스템을 구축하는 것이 중요합니다. 쉽게 말해 하나의 플랫폼 및 클라우드로 사내 전체 인원이 데이터를 쉽게 조회하고 접근할 수 있도록 권한을 부여하는 것입니다. 이러한 내부 체계를 구축하지 않으면 조직/부서 간 정보에 대한 접근이 어렵게 됩니다.

이로 인해 부서별로 정보를 공유하기 위한 시간을 할애해야 하고, 일관된 비즈니스 목표를 가지고 나아가기 위한 공유 리소스를 매번 할당해야 합니다. 이러한 리소스 손실을 막기 위해 전사적으로 공통된 데이터 수집 및 통합 관리 체계를 구축해야 합니다. 이를 통해 조직 내의 모든 구성원이 동일한 데이터에 기반한 인사이트를 도출하고 비즈니스 성장을 위한 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 발굴 및 수집까지 완료했다면, 데이터를 병합/가공해 데이터에 기반한 최적화 환경을 구축하는 것도 중요합니다. 이는 데이터를 다양한 차원의 요건으로 결합할 수 있는 환경을 제공하며 고객 전체 여정을 분석하는데 유용합니다. 이렇게 고객 데이터를 유연하게 확장하기 위해서는 고객 행동, 회원, 광고성과/집행 데이터 등이 원할하게 병합 및 가공되고 자동으로 업데이트될 수 있어야 합니다. 혹여 이러한 과정이 어렵게 느껴지신다면 관련 플랫폼 도입 및 컨설팅 서비스를 받으시는 것도 추천합니다.

이를 통해 고객 속성별로 데이터를 결합해 더욱 완성도 높은 고객 데이터 환경을 구축할 수 있습니다. 온/오프라인의 고객 특성을 함께 결합해 더 정교한 마케팅이 가능해지며 고객이 관심 있는 콘텐츠로 추천 서비스도 제공할 수 있습니다. 또한, 데이터를 통합한 싱글뷰를 구현하여 군집화, 개인화 등 마케팅 고도화가 가능해집니다. 이로 인해 데이터를 가공하여 고객 친화적인 환경을 수립할 수 있습니다.