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IDG Summary│ Analytics in IBM “영업에서 재무, HR, 서비스 … Summary_IBM... · 업, 재무, hr, 서비스 딜리버리 등 다양한 영역에서 비즈니스 성과를
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무단 전재 재배포 금지
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I D G S u m m a r y │ Analytics in IBM
Sponsored by
“영업에서 재무, HR, 서비스 딜리버리까지 예측한다”
분석 역량을 내부 비즈니스에 활용한 IBM 혁신 사례
영업 혁신(Sales Transformation)
고객군별 수익 예측을 이용한 영업 자원 배치 최적화
최적의 매출 목표 할당을 위한 분석 프레임워크
재무 혁신(Finance Transformation)
효과적이고 효율적인 매출 예측 프로세스
향상된 인사이트와 의사결정을 통한 전략적 재무 기획 강화
HR 혁신(HR Transformation)
선제적인 이직 방지를 통한 인력에 대한 투자 효과 정량화
서비스 딜리버리 혁신(Service Delivery Transformation)
서비스 계약의 위험요소와 대응 방안을 위한 분석 프레임워크
서비스 자원 분석을 통한 통합 인력 계획
IT World ▶▶▶ 1
IDG Summary│Analytics in IBM
빅데이터란 말이 자연스럽게 들릴 정도로 정보의 홍수가 보편화된 시대
이다. 세상은 점점 더 상호 연결되고 있으며, 커뮤니케이션도 더 활발
해지고 있다. 이러한 연결과 커뮤니케이션으로 인해 폭증하고 있는 데이터에
대한 기업의 관심이 날로 높아지고 있다. 의미 있는 데이터를 수집해 분석하면
현재 무슨 일이 일어나고 있는지를 정확하게 파악할 수 있고, 앞으로 무슨 일
이 일어날지 예측하며 무엇을 준비해야 하고 어떻게 대처해야 할지도 알 수 있
기 때문이다.
실제로 최근의 여러 연구에 따르면, 광범위한 분석 중심의 문화를 기반으로
한 조직은 다른 조직에 비해 1.6배의 매출 성장과 2배의 영업 이익, 2.5배 높은
주식 평가 가치를 갖는 것으로 나타났다. 또한 분석 도입 수준에 따라서도 성
과가 다른데, IDC에 따르면 분석 도입에 선도적인 기업은 이제 막 분석을 도입
한 기업보다 3배의 성과를 올리고 있다. 또한 IDC의 조사에 따르면, 예측 분석
기술이 포함된 프로젝트의 평균 ROI는 145%로, 그렇지 않은 프로젝트의 평균
ROI인 89%보다 월등히 높다. 이런 선도적인 분석 중심의 기업 환경은 3가지
측면으로 나누어 평가할 수 있는데, 데이터에 액세스할 수 있는 역량과 데이터
로부터 인사이트를 끌어낼 수 있는 역량, 그리고 이렇게 끌어낸 인사이트를 실
행으로 전환하는 역량이 그것이다. 즉 분석을 통해 뛰어난 성과를 올리는 환경
은 단순히 시스템이나 솔루션을 도입하는 것으로 이뤄지지는 않는다. 선도적인
분석 중심 환경을 구현하기 위해서는 기업 전반에 걸쳐서, 그리고 모든 의사결
정에 걸쳐서 각 구성원의 인사이트를 융합해 넣는 과정이 필요하기 때문이다.
IBM은 업계 선도적인 분석 솔루션을 공급하고 있을 뿐만 아니라 이를 IBM
내부의 비즈니스 프로세스에 도입해 적지 않은 성과를 올리고 있다. IBM은
2005년 Cognos를 시작으로 ILOG, SPSS, 네티자 등 140억 달러 이상을 데이
터 분석 전문업체 인수에 투자했으며, 1만 명 이상의 전문 인력을 확보하고 있
다. 그리고 이를 성장을 주도하고 효율을 높이기 위해 내부적으로도 적극 활용
하고 있다.
IBM의 분석을 통한 혁신은 비즈니스 성과에 중점을 두고 있으며, 실용적인
접근을 통해 분석을 목적이 아닌 도구로 적극 활용한다는 전략이다. IBM은 영
업, 재무, HR, 서비스 딜리버리 등 다양한 영역에서 비즈니스 성과를 향상시키
기 위해 자체적으로 분석을 적극적으로 활용하고 있으며, 이미 적지 않은 성과
를 얻고 있다. IBM에서 분석을 통해 그 효과를 보고 있는 대표적인 사례를 하
나씩 살펴보자.
“영업에서 재무, HR, 서비스 딜리버리까지 예측한다”
분석 역량을 내부 비즈니스에 활용한 IBM 혁신 사례
이준원 | 한국 IBM 비즈니스 분석 소프트웨어 사업부장
IDG Summary│Analytics in IBM
2 ▶▶▶ IT World
고객군별 수익 예측을 이용한 영업 자원 배치 최적화
IBM의 COP(Coverage Optimization with Profitability) 모델은 수익 예측
을 활용해 영업 자원의 배치를 최적화하기 위한 방안이다.
영업 인력의 적절한 배치에서 항상 문제가 되는 것은 고객군별로 수익에 대
한 전반적인 가시성이 부족하다는 것이다. 이 때문에 영업 인력이 수익성이 높
을 것으로 예상되는 고객에 충분히 집중하지 못함으로써 효율성을 떨어뜨리는
문제가 있었다. COP는 과연 어떻게 하면 영업 인력을 적절한 고객에게 적절하
게 배치할 것인가를 고민하는 과정에서 나온 모델이다.
COP의 핵심은 고객군별로 수익성을 분석해 이를 핵심 지표로 삼는 것이다.
매출, 영업 지출, 비용, 영업 활동 등 다양한 데이터를 조합해 고객군별로 수익
성을 측정할 수 있는 핵심 지표로 활용했으며, 이들 데이터를 기반으로 고객군
별로 들인 영업 노력과 수익 기여도를 계산해 냈다. 고객군별 수익성과 여러 데
이터를 포함한 보고서는 영업 인력이 집중해야 할 고객을 추천해 영업 계획에
반영해 실제 실행으로 이어질 수 있도록 도와준다.
COP를 통해 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 역시 최적화된 영업 인력의 배치
를 통한 실적 향상이다. 영업 생산성에 대한 세밀한 측정을 기반으로 영업 인
력과 자원의 배치에 대한 의사 결정을 개선할 수 있기 때문이다. 또한 영업 인
력을 개별 고객에게 배치함으로써 효과적인 영업 활동이 가능하도록 해 준다.
쉽게 말해 특정 고객군에 대해 그 동안의 매출과 수익, 그리고 투입된 영업 인
력을 기반 데이터로 분석해 “올해 예상 매출과 수익은 어느 정도이니 담당 영업
인력을 어떻게 조정하라”는 실행 가능한 대응 방안이 나오는 것이다. 특히 IBM
의 경우 영업 조직이 산업별, 솔루션 별로 매트릭스 구조로 되어 있어 고객군별
로 여러 영업 인력이 담당하게 되어 있어 이런 예측이 미치는 효과가 큰 편이다.
COP는 3년치의 FTE(Full Time Equivalent) 분석을 만들어내기 위해 2억
줄이 넘는 엑셀데이터를 분석해야 하는 빅데이터 이니셔티브이다. 분석을 위
해 IBM의 연구개발용 컴퓨팅 클라우드가 사용되는 것도 이런 이유 때문이다.
또한 재무 정보에서부터 영업 활동 정보, 실적 정보, 그리고 지리정보까지 다
양한 데이터를 처리해 이를 지역별, 영역별, 고객군별로 쉽게 파악할 수 있도
록 보여 준다.
물론 COP 모델이 하루 아침에 만들어진 것은 아니다. COP는 소규모 파일럿
으로 시작했지만, IBM의 다양한 데이터 분석 솔루션을 통해 IBM의 전세계 비
영업 혁신Sales Transformation
IDG Summary│Analytics in IBM
IT World ▶▶▶ 3
즈니스에 영향을 미치는 빅데이터 이니셔티브로 성장한 사례인데, 초기에는 소
규모 그룹에서 좀 더 나은 자원 배치를 위해 사용하던 것이 현재는 IBM의 전
세계 영업 책임자에게 분석 정보가 적시에 전달되고 있다. IBM은 Cognos와
SPSS 외에도 빅데이터 솔루션인 퓨어데이터 시스템 포 애널리틱스(PureData
System for Analytics, 구 네티자)를 적용해 영업 책임자가 언제든지 분석 결