비즈니스 인텔리전스의 5가지 사용 실례

비즈니스 인텔리전스(BI)는 거의 모든 비즈니스 프로세스에 부가가치를 창출합니다. 종합적인 뷰를 제공하고, 팀이 보유한 데이터를 분석하여 효율성을 발견하고 일상에서 더 나은 의사 결정을 할 수 있도록 팀의 역량을 강화합니다.

디지털 전환은 이제 핵심 전략적 주도권으로 간주되고 있으며, 비즈니스 인텔리전스 도구는 기업이 데이터 투자를 최대로 활용할 수 있게 지원하도록 진화해 왔습니다. 이러한 상황은, 데이터 액세스, 상호 작용, 분석, 발견, 공유 및 거버넌스를 지원하는 최신 비즈니스 인텔리전스 플랫폼의 부상으로 귀결됩니다. 유용한 적용 사례를 자세히 설명하는 비즈니스 인텔리전스 관련 유용한 서적도 있지만, 이 문서에서는 구체적으로 몇몇 유명 기업에서 최신 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 어떻게 활용하는지 보여드립니다.

다음은 비즈니스 인텔리전스의 5가지 사용 실례입니다.

1. 중앙 집중식 디지털 마케팅 보고를 통해 전환율을 높이는 HelloFresh

회사: HelloFresh
문제: 디지털 마케팅 보고가 시간이 많이 걸리고, 수작업이었으며, 비효율적이었습니다.
솔루션: 밀 키트(간편 요리 세트) 회사인 HelloFresh는, 중앙 집중식 비즈니스 인텔리전스 솔루션을 통해 보고 프로세스를 자동화하여 마케팅 분석 팀의 작업 시간을 하루에 10~20시간씩 절약했습니다. 이로써 더 큰 규모의 마케팅 팀이 지역별로 개별화된 디지털 마케팅 캠페인을 기획할 수 있는 역량도 갖게 되었습니다.

HelloFresh는 고객 행동 분석 집계를 토대로 세 가지 구매자 유형을 만들어 노력을 효율적으로 투입합니다. 실시간으로 데이터를 보고 추적할 수 있다는 것은 팀이 고객 행동에 대응하고 마케팅 캠페인을 최적화할 수 있음을 의미합니다. 그 결과, 전환율이 증가하고 고객 유지율이 향상되었습니다.

추가 리소스: 비즈니스 인텔리전스를 활용하는 마케팅 부서의 사례를 더 읽어 보십시오.

2. 협동 조합 소매업체의 멤버 가입률이 증가한 REI

회사: REI
문제: 90 테라바이트나 되는 데이터에서 멤버십 메트릭을 추적하기가 어려웠습니다.
솔루션: 이 사례는 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 사용하여 협동 조합 멤버십을 분석한 아웃도어 소매업 협동 조합, REI의 예입니다. 협동 조합 멤버 중 REI의 계정에 구매액의 90% 이상을 소매업체가 기여하므로 이들의 확보, 보유 및 재활성화와 같은 메트릭을 추적하는 것은 중요합니다. 이 정보는 모두 90 테라바이트가 넘는 데이터에 해당합니다. 이 모든 데이터를 구문 분석할 수 있다면, 운영 팀에서 각 멤버들이 오프라인 매장 운영에 투자해야 할지 아니면 디지털 환경에 투자해야 할지를 결정할 수 있다는 뜻입니다.

이로 인해 고객 만족도가 향상되고 브랜드와 긍정적인 유대가 형성됩니다.
REI의 고객 및 고급 분석 이사인 Clinton Fowler는 "2017년에 새로운 멤버를 확보하면서 경기가 완전히 호전되었습니다”라고 말합니다.

또한 BI 플랫폼을 사용하여 고객 세분화를 분석하는데, 이는 배송 방법, 멤버 수명 주기 관리 및 제품 범주 분류와 같은 의사 결정에 도움이 됩니다.

추가 리소스: 상위 5가지 소매업 분석 동향을 읽어 보십시오.

3. 운영 효율성을 극대화한 Coca-Cola Bottling Company

회사: Coca-Cola Bottling Company(CCBC), Coca-Cola의 최대 독립 보틀링 파트너
문제: 수동 보고 프로세스로 인해 실시간 판매 및 운영 데이터에 대한 액세스가 제한되었습니다.
솔루션: Coca-Cola의 비즈니스 인텔리전스 팀은 보고를 처리하는데, 이는 회사의 모든 판매 및 배달 작업에 대한 것입니다. BI 플랫폼을 사용하여 팀은 수작업이던 보고 프로세스를 자동화하여 연간 260시간의 작업 시간(주당 40시간으로 6주 이상)을 절약했습니다.

보고서 자동화 및 기타 엔터프라이즈 시스템 통합으로, 현장의 영업 팀은 고객 관계 관리(CRM) 데이터를 적시에 실행 가능한 정보와 뚜렷한 경쟁 우위를 제공하는 모바일 대시보드를 통해 입수하고 활용합니다.

셀프 서비스 BI를 구현함으로써, 각 부문의 전문 지식을 극대화하는, IT와 비즈니스 사용자 간의 더 효과적인 협업이 촉진됩니다. 분석가와 IT는 수작업으로 하는 연구 및 보고 임무 대신, 전체적 상황에 대한 전략 및 엔터프라이즈 데이터 거버넌스와 같은 장기적인 혁신에 중점을 둘 수 있습니다.

추가 리소스: 이 백서에서 영업 지원 분석 여행을 시작하는 방법을 살펴보십시오.

4. 레스토랑 운영 통합 뷰를 만든 Chipotle

회사: Chipotle
문제: 서로 다른 데이터 원본으로 인해 통일된 레스토랑 뷰를 볼 수 없었습니다.
솔루션: Chipotle Mexican Grill은 전 세계적으로 2,400 여개의 매장이 있는 미국 레스토랑 체인입니다. Chipotle은 기존 BI 솔루션에서 떠나, 현대적인 셀프 서비스 BI 플랫폼을 도입했습니다. 이로써 전국적으로 레스토랑 운영 효율성을 추적할 수 있도록 중앙 집중식 운영 뷰를 만들 수 있었습니다.

이제 직원들이 데이터에 더 많이 액세스할 수 있게 됨에 따라, 전략적 프로젝트에 대한 보고서 제공 속도가 분기별에서 월별로 3배로 빨라지고, 수천 시간을 절약했습니다. 비즈니스 인텔리전스 담당 이사, Zach Sippl은 "이것은 모든 메트릭 및 지식을 한 단계 높여주는 티켓이었습니다.”라고 설명했습니다.

추가 리소스: 비즈니스 인텔리전스에 대한 최근 접근 방식에 대해서는 이 백서를 읽어 보십시오.

5. 위험한 환경의 학생들을 식별하고 돕는 Des Moines Public Schools

조직: Des Moines Public Schools
문제: 수동 Excel 보고로, 관리자는 출석과 같은 최신 데이터를 볼 수 없었고, 따라서 시기 적절한 중재가 불가능했습니다.
솔루션: Des Moines Public Schools(DMPS)는 고급 분석을 사용하여 중퇴 중재율을 높이고, 다양한 교수 방법이 개별 학생의 결과에 미치는 영향을 더 잘 이해하게 되었습니다.

DMPS의 연구 및 데이터 관리 팀은 중퇴 계수라고 이름 붙인 다중 선형 회귀 모델을 사용하여 학교를 중퇴할 위험이 있는 학생을 예측하는 학생 지표를 측정했습니다. 담당 팀에서는 이 모델을 활용하는 데 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 사용했습니다. 데이터 시각화를 사용하여 교직원들이 위험한 환경에 있는 개별 학생들을 쉽게 식별하게 되었고, 그 학생들은 필요한 보살핌을 받게 되었습니다.

연구 및 데이터 관리 팀이 설정한 대시보드는 7,000명에 이르는 DMPS의 교사와 직원에게 실시간 분석을 제공하므로, 더 빨리 대응 및 중재가 가능하여 중재 성공률이 크게 향상되었습니다. 실시간 분석은 지난 5년간의 과거 데이터에 근거한 것이었습니다. 이는 직원들이 현재의 학생들에 대한 인사이트를 확인하는 데 즉석에서 과거 데이터를 분석할 수 있다는 뜻입니다.