09.21
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재미와 수익, 꿩먹고 알먹는 ‘BI’매출과 마케팅에 미치는 BI의 9가지 효과
우리는 지금까지 어떻게 하면 우리 조직의 운영 관련 데이터를 최대한 활용할 수 있을까 고민하면서 수많은 자료를 참고해왔다. 경쟁적 우위를 선점하고 효율성을 개선하기 위해서다. 매크로컨설팅의 이 자료는 BI 툴과 기술이 여러분의 매출과 마케팅 절차에 어떠한 긍정적 영향을 미칠 수 있을지에 관한 내용을 담고 있다.

BI 툴을 조직의 운영 데이터와 결합시켰을 때 우리는 다음과 같은 효과를 거둘 수 있다.
1) 사실 기반의 판매 툴을 활용함으로써 매출을 높일 수 있다.
2) 수익 지향적 활동에 주력함으로써 수익을 높일 수 있다.
3) 고객을 평생 고객으로 삼을 수 있다.
4) 판매 예측의 정확성과 시의성을 증진시킬 수 있다.
5) 예상대로 매출 실적을 올릴 수 있다.
6) 전체 고객중에 부가가치가 높은 고객의 비율을 높일 수 있다.
7) 좀더 많은 수확을 가져오는 판촉작전을 펼칠 수 있다.
8) 판매 절차에서 수확이 적은 활동은 없앨 수 있다.
9) 잠재 고객과 기존 고객의 미래 행동을 예측할 수 있다.

1) 사실 기반의 매출 툴을 활용하라

- 문제점(1) : 영업사원들은 비즈니스라는 관점에서 왜 고객을 만나야 하는지 근본적인 필요성을 느끼지 못할 때가 종종 있다.
- 문제점(2) : 전통적인 마케팅 방법으로는 각각의 개별 고객들에게 고객화 되고 시의 적절한 메시지를 만들기가 어렵다.

사실 기반의 판매란 처음부터 끝까지 여러분의 고객들이 효율성과 수익성을 증진시키기 위해 사용할 수 있는 핵심적인 정보를 포함하고 있는 고객화 되고 사실을 기반으로 한 메시지를 전달하는 데 관련된다.
여기에 BI 툴까지 겸비된다면 여러분은 어떤 고객에게는 특정 상품이 인기가 있는데, 유사 고객한테는 잘 팔리지 않는지 분석할 수 있다. 여러분은 또한 그 제품의 상점 내 진열 위치를 어떻게 바꾸면 매출을 촉진할 수 있을지 감을 잡을 수도 있다.

랩톱 컴퓨터를 가지고 다니며 사실 정보에 액세스하는 영업사원들은 실시간으로 매출 자료를 분석할 수 있도록 최대한의 장비를 갖추고 있어야 한다.훌륭한 기업들은 정보에 대한 인터넷 액세스를 제공함으로써 충성심을 확보한다. 여러분의 고객 또한 정보에 신속하게 액세스해야 할 필요성을 느낀다. 그렇게만 된다면 앞으로 여러분의 조직은 상당한 덕을 보게 될 것이다.

상품 거래 내역에 대해 고객들보다 더 많은 정보를 확보하고 있는 영업사원들은 좀더 높은 가격을 받고 고객 충성심을 높이기 위해 그 정보를 거래할 수도 있다.

2) 수익성 높은 활동에 주력하라

- 문제점(1) : 대부분의 조직들에게 있어 개별 제품과 고객, 채널 혹은 영업사원의 수익성에 미치는 영향을 이해한다는 것은 역부족이다.
- 문제점(2) : 만약 회사의 수익성에 영향을 미치는 요인을 파악할 수가 없다면 영업활동과 자원을 어디에 주력시켜야 할지 난감하게 된다. 종종 추측을 하거나 해당 월의 특수를 기대하기도 하며 극단적인 경우에는 걸려오는 전화에 단순히 반응하는 경우도 있다.
- 문제점(3) : 대부분의 영업 조직들은 매출에 의해 좌우된다. 수익이 발생하리라는 희망을 가지고 말이다. 그렇지만 매출에 좌우되는 모델은 그 매출을 구성하는 모든 금액을 동등하게 다룬다. 즉 고수익을 창출했는지 수익성이 낮은지 상관없이 모든 1달러를 똑같은 1달러로 취급한다는 것이다.

이러한 문제점들을 해소하기 위해서 여러분은 조직내 담당 부서로 하여금 수익 지향적 목표에 정진하고 여러분의 제품을 수익성 증대를 목적으로 재정비시킬 수 있도록 해주는 정보를 손에 넣어야 한다. 이러한 지식이 확보됐다면 여러분은 수익에 따라 수당을 줄 수 있을 것이고 영업사원들이 단순한 매출 규모 증진보다는 고수익 매출에 주력할 수 있도록 할 수 있다. BI 툴은 여러분으로 하여금 어떤 제품을 어떤 시장에서 어떤 채널을 통해 판촉해야 하는지 신속하게 감지할 수 있도록 해주는 것이다.

3) 평생 고객을 확보하라

- 문제점(1) : 어떤 고객을 평생 고객으로 묶어두기 위해서는 그들을 충족시키는 게 관건이다. 어렵기는 해도 가장 이상적인 해결책은 문제점을 조기에 발견하여 수정하는 것이다.
- 문제점(2) : 가치가 높은 고객은 새로운 고객 발굴하고 확보하는 데 들어가는 많은 비용이 필요하지도 않을 뿐 더러 유지비용도 적게 들어가기 때문에 그 고객을 잃는다는 것은 막대한 손실이다.
- 문제점(3) : 고객이 만족하지 않으면 시중에는 수많은 말들이 떠돌게 마련이다. 이 때 필요한 전략은 주변의 우수한 고객만족 지표를 모니터링하고 조속히 대처할 수 있도록 그러한 정보를 역제공 해주는 절차를 개발하는 것이다.

선적 기한 지연이나 불완전함은 고객 불만족의 가장 큰 원인으로 꼽힌다. 그렇지만 이것을 제대로 짚어내는 기업은 많지 않다. 약속한 날짜와 실제적인 공급 날짜간의 며칠의 지체가 있었는지부터 파악하라. 마찬가지로 여러분은 고객들의 클레임과 분쟁, 불평, 교환에 대해서도 모니터해야 할 것이다. 이외에도 모든 변화가 발생한 순서에 의거하여 그 내용을 자주자주 모니터할 수 있도록 관련 데이터도 확보해야 한다.
고객의 수가 조금이라도 줄어들면 회사 수익에는 큰 영향을 미칠 수 있다. 손쉬운 정보 획득이 가능하다면 고객 만족을 극대화시킴으로써 평생 고객 확보 가능성도 많아진다. 보너스로 클레임이나 분쟁으로 인해 송장 지불이 유예되는 사례가 줄어들 것이므로 현금 흐름도 좋아진다.

4) 예상 매출의 정확성과 시의성을 증진시켜라

미래의 매출에 관계된 정보는 여러분이 무엇을, 누구에게, 언제 팔아야 할지에 대한 해답을 제시한다. 이러한 정보는 그것이 정확하고 시의적절하다면 여러분에게 막대한 비즈니스 가치를 부여한다. 각각의 고객들에게 가장 구미가 당기는 제품을 제시함으로써 매출을 늘릴 수 있는 것이다.
여러분은 조달과 유통을 최적화함으로써 수익성을 극대화할 수 있다. 금전적 관점에서 여러분의 조직은 은행이나 투자자들에게 신뢰감을 줄 수 있다. 이들은 예상 매출이 적중하면 그것이 곧 기업이 잘 굴러가고 있다는 증거로 보기 때문이다.
물론 실질적으로 정확한 예측을 하는 것이 그렇게 쉬운 일이 아니다. 무엇보다 힘든 것은 개별 제품과 고객에 대한 상세 정보가 필요하다는 것이다. 게다가 이러한 정보를 수집하는 것은 예의에 어긋나거나 신뢰감을 저버린 절차가 되는 경우도 있다.

- 문제점(1) : 사실 정보가 없으면 예상 자료는 여러 가지 표준을 토대로 하여 주관적으로 개발된다. 영업사원들은 자유주의적이기도 하고 관리적으로는 보수적이다. 어쨌건 극단적인 경우는 모두 비용이 많이 들어간다.
- 문제점(2) : 영업사원과 관리자들이 '숫자 논쟁'에 시간을 낭비하면 기획을 할 때 매출 추진 기세는 꺾기고 만다.

BI 툴은 의사결정자들이 매출 내력에 대한 상세한 자료를 제공하는 정보에 손쉽게 액세스할 수 있게 한다. 역대 매출 정보에 대한 손쉽고 직접적인 액세스는 예측의 정확성을 높일 뿐 아니라 좀더 나은 조달 및 재고비축 결정을 더욱 신속하게 내릴 수 있게 된다.

5) 예상 매출 올리기
매월 말경에 가서야 예상 목표 매출을 달성하는 게 어렵겠다는 윤곽이 드러난다. 그때 가서 여러분은 방대한 가변 요인과 그 원인을 파악하기 위해 갖은 애를 쓴다. 결국 여러분은 목표 달성을 위해 마지막 순간에 시급한 결정을 내리게 된다.

- 문제점(1) : 시급한 문제를 해결하기 위해서 영업사원과 관리자들은 많은 시간을 할애해야 한다. 따라서 초점은 생산적인 매출 활동에서 멀어지게 된다.
- 문제점(2) : 목표 달성 부진은 매출 주기 마지막 순간에 가서야 드러나기 때문에 매출을 촉진하고 그달 매출 실적을 회복하기에는 시간적으로 너무 늦다.

매달 말 신통치 않은 매출 실적에 실망하지 않으려면 조기에 정확한 정보를 이해하고 그에 따라 행동해야 한다. 현대적인 영업 조직들은 BI 툴을 도입한다. BI 툴이 회사의 값진 정보들에 끊임없이 액세스할 수 있도록 해주기 때문이다. 관리자와 영업사원들은 거시적 관점에서 '큰 그림'을 볼 수 있어야 하고 그런 다음에 특정 관심 영역으로 좁혀 나갈 수 있어야 한다. 이러한 지식이 갖춰진다면 여러분은 작은 문제점들이 드러날 때마다 그에 대처할 수 있다. 이렇게 작은 부분부터 고쳐나감으로써 여러분은 예상대로 코스를 질주할 수 있다.

6) 고부가가치 고객을 더 많이 확보하라
여러분이 보유하고 있는 초 부가가치 고객들은 의존적이며 유지활동이 많이 필요치 않으면서도 높은 이익의 상당부분을 차지한다. 이러한 속성을 갖는 예상 잠재 고객을 적극적으로 발굴하려는 노력은 당연한 것이다.

- 문제점(1) : 기업들은 그러나 고부가가치 고객에 대한 정확한 프로필을 만들기 위해서는 그 토대가 되는 관련 정보가 필요한데, 그것을 갖고 있지 않은 경우가 많다.
- 문제점(2) : 핵심적인 고객 정보를 갖고 있다 하더라도 유용한 방식으로 정렬되어 있지 않은 게 보통이다.

여러분은 훌륭한 정보 시스템의 도움을 받아 약간의 상상력을 발휘하여 여러분의 고객들이 여러분의 회사에 미치는 상대적인 가치에 따라 기존 고객들의 순위를 매길 수 있는 간단한 측정 기준을 구현할 수 있다. 처음에는 우선 수익 공헌도만으로 고객들의 순위를 정한다. 그런 다음 좀더 복잡한 요소들을 차근차근 추가하는 것이다. 그 요소란 예를 들면 시한내 납부, 교환, 불평 같은 것이다.
가장 먼저 여러분은 개발하고자 하는 목표 고객을 고부가가치 고객의 일반적인 속성을 가지고 있는 고객으로 잡고 이들을 확보하는데 노력의 초점을 맞출 수 있다. 그런 다음 저부가가치 고객들까지 그 범위를 확장시킨다.

7) 생산성 낮은 활동을 없앤다
유별난 빌링이나 까다로운 선적 조건, 상품 교환, 불평 같은 문제들로 고객지원자들을 곤란하게 하는 고객들이 있다. 이렇게 유지하기 힘든 고객들은 곧 비용은 많이 들면서 수익성은 낮은 고객이라고 해석할 수 있다.
만약 여러분의 회사가 이러한 고객을 많이 보유하고 있다면 실질적인 비즈니스 비용을 정확하게 측정하여 그것을 가격에 반영하기란 쉽지가 않다. 게다가 이렇게 '까다로운' 고객들을 상대하는 소득 없는 일에 시간을 투자하면 그만큼 수확을 늘릴 수 있는 일에 투자할 시간이 적어진다.
현대적인 BI 시스템들은 문제가 되는 고객들을 좀더 쉽게 짚어준다. 비정상적인 제품 주문이나 처리 시간과 같은 항목들을 측정함으로써 문제의 소지가 있는 고객을 파악하고 그들과의 비즈니스에 들어가는 실질적인 비용을 산정할 수 있다. 그런 다음 여러분은 이러한 고객들을 상대하는데 들어가는 실질적인 비용을 가격에 반영할 것인지 아니면 그러한 고객 비율을 줄일 것인지를 선택할 수 있다.

8) 고수확 판촉전을 펼친다.
어떤 사람이 이렇게 개탄했다고 한다. "광고비용으로 들인 돈 중 절반은 허비됐다. 그런데 난 그중 어느 쪽 절반이 낭비된 것인지 잘 모르겠다."
BI 시스템에서 나온 정보를 활용하게 되면 여러분은 광고를 통해 창출되는 매출을 극대화시킬 수 있다.
고객과 상품 및 판촉을 지원하는 복잡한 정보 시스템은 전통적으로 대부분의 기업의 손이 미치지 않는 곳에 있었다. 정확한 사실, 시기적절한 타이밍, 강력한 메시지, 그리고 적절한 매체가 없다면 광고는 추측과 직관을 토대로 하거나 비싼 대가를 치러야 하는 시행착오로 이어진다. 종종 행운이 뒤따르기도 하지만 늘 그런 것은 아니다.

전체 수익성의 견지에서 여러분의 광고와 판촉 노력의 실적을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 실질적인 수익성은 그 판촉 자체에 들어간 시간, 인력 및 실질적인 비용이 반영되어야 한다.
BI 시스템의 궁극적인 혜택은 여러분의 제품중에서도 가장 수익성 높은 상품을 구입하는 고객들의 중대한 특성을 파악할 수 있는 역량이 있느냐에 달려 있다. 고객과 상품 데이터를 분류할 수 있는 능력과 관계가 되는 이러한 이해도를 통해 여러분은 목적성 메시지를 창출하고 그러한 메시지를 적절한 방식으로, 적합한 사람에게, 적절한 시점에 제공할 수 있게 되는 것이다.

BI는 또한 성공을 재현하는데도 도움이 된다. 어떤 판촉이 성공적이었다는 평가가 내려지면 여러분은 유사 시장에 그 판촉전을 다시 적용하고 싶을 것이다. 예를 들어 한 유수의 석유 업체가 지역별 데이터와 자사의 판촉 결과간에 상관관계가 있음이 빈번하게 관찰됐다는 결론을 내렸다고 하자. 성공적이었던 판촉전을 유사 지역에 적용함으로써 수확을 거둘수 있다는 것이다.

9) 미래 행동을 예측하라.
고객들의 미래 행동을 예측하는 데 있어 우리의 입장은 과거를 방법론적으로 분석하라는 것이다.
중요한 BI 툴중 하나인 데이터 마이닝 기술은 과거에 대한 통계 분석을 토대로 하여 미래 행위를 예측하는 데 도움이 되는 모델을 만들고 가다듬는데 유용하다. 데이터 마이닝은 의미심장한 비즈니스 통찰력을 미래 고객 행위에 반영하는데 있어 매우 강력한 기능을 발휘한다.

데이터 마이닝은 직접 마케팅을 포함한 다양한 영역에서 큰 반향을 불러오고 있다. 미국의 한 중 은행은 20만의 신규 고객 계정 확보를 목표로 세웠다. 이 은행은 이 목적을 달성하기 위해 우편 서비스를 실시한다면 수확 목표를 약 2%로 잡았을 때 1,000만에 달하는 예상 고객에게 우편 발송서비스를 해야 했을 것이다. 그러나 이 은행은 데이터 마이닝 기술을 도입하여 잠재 예상 고객중에서 거르고 거른 대상에게만 메일 서비스를 했다. 결국 12%의 적중률을 보였다.
마찬가지로 특정 고객이 카탈로그를 통해 주문을 하거나 특정 상품을 구입할 가능성을 예상하기 위해 데이터 마이닝 모델은 숙지되어야 할 것이다.

자체적인 BI 계획을 만들어라.

BI 툴을 사용하기 위한 틈새 아이디어는 여러분의 비즈니스 가치 뿐 아니라 그 BI가 여러분의 회사에 어떠한 영향을 미칠 것인지를 반영한다. 이러한 고부가가치, 저비용의 판매 및 마케팅 절차 구현 방식은 곧 쏠쏠한 ROI로 확인될 것이며 그것을 구현하는 현명한 관리자들은 더욱 확고한 입지를 구축할 수 있을 것이다.

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