성과측정과 분석

성과분석은 의사결정 프로세스 상으로 마지막 단계이다. 데이터 기반으로든 다른 방식으로든 실무자들이 심혈을 기울여 전략을 세웠고 그 방안에 맞춰서 긴 시간 동안 인력과 비용을 투입해서 수행했을 것이다. 이제 그 결과를 확인하고 성공이든 실패든 원인을 파악하고 이유를 찾아볼 차례이다.
성과측정 및 분석이 매우 중요하다는 것을 인지하고 있으면서도 현장에서 생각보다 잘 이뤄지지 않는다. 다음 프로젝트들을 진행하기 바쁜 이유도 있고, 엄격한 성과측정에 대한 지식이 부족한 경우도 있다. 그리고 무엇보다 분석준비가 미리 안 갖춰져 있어서 공수가 많이 들다 보니 집계정도 공유하고 넘어가는 경우가 많다.

미리 분석환경을 준비해놓지 않으면 단편적으로만 볼 수밖에 없다

성과측정 및 분석은 여느 데이터 분석과 동일하게 깊고 넓게 그리고 빠르게 이뤄져야 한다. 엑셀이나 R, 파이썬 같은 코드로 분석해서 깊고, 넓고, 빠르게 분석하려면 큰 리소스가 들어가기 때문에, 데이터 분석 시스템(BI)이 필수적이다. BI의 준비는 디지털 전환 궤도의 초기 비즈니스 분석 단계에서 성과지표 수립, KPI Tree 등 프레임들의 준비가 되어야 할 부분이다. (아래 글 참조)

비즈니스 분석 : 데이터 분석 시스템 (BI)

3. 성과지표 체계(KPI Tree) 수립 및 검증

마지막으로 비즈니스 분석 시스템(BI)을 잘 준비하더라도 경영진이나 실무자에게 BI 주소와 사용법을 전달해 주고 돌아서는 경우가 많다. 그런 경우 그것을 사용할 임원이나 담당자가 BI개발을 의뢰하고 기획에 참여하지 않았었다면 사용을 안 할 가능성이 매우 크다. 새로운 툴과 UI를 익히는 것도 노력이 필요한 데다 심리적으로도 사람은 신이 이린 타인이 만든 것에 관심을 덜 가지는 성향이 있기 때문이다. 정성스럽게 준비한 요리를 먹는 사람이 먹는 법이 서툴러서 맛이 이상하다고 하는 누굴 탓할 수 없지만 모두가 원치 않던 결과가 나오는 셈이다.

툴을 가장 잘 쓸 수 있는 사람은 그것을 기획하고 만든 사람이다

결국 분석가가 BI를 이용한 분석을 통해서 인사이트를 전달하고 가치(맛)를 느끼게 해주어야 한다. 실무 담당자도 아닌데 분석까지 해서 리포트까지 해야 하는지에 대한 분석가의 영역에 대한 고민이 있을 수 있지만 디지털 전환의 목적은 데이터로 BI를 만드는 것이 아닌 데이터, 툴, 알고리즘을 활용해서 비즈니스의 이해를 개선하는 데 있다는 점을 기억해야 한다. 결국 BI를 이용해서 비즈니스 이해를 개선하기 위해서 추가적으로 필요한 단계가 있다면 그것도 디지털전환의 과정이라고 보는 것이 맞다. 그래서 BI를 통해서 성과와 인사이트를 찾아내어 공유하는 것이 중요하다.