Allergan에서 데이터 문제 해결을 위해 Tableau 처방

1948년에 설립된 Allergan은 전 세계적으로 11,000명이 넘는 직원이 근무하는 다양한 전문 분야의 의료 서비스 회사로, 100여 개국에서 안과, 신경과, 비만 처치, 미용 성형, 피부 및 비뇨기 관련 환자를 위한 치료법을 제공하고 있습니다.

Joe Madigan은 유럽, 중동, 아시아(EMEA)로 구성된 지역의 Allergan 고객 서비스 부문 이사입니다. EMEA 지역에 위치한 12곳의 고객 서비스 지점 직원들은 팩스, 이메일 및 전화를 통해 의료 서비스 제공업체로부터 받은 Allergan 제품 주문을 24시간 이내에 시스템에 입력해야 합니다. 더불어 고객의 문의 및 불만사항도 처리합니다.

"상황 파악이 거의 불가능했음"

EMEA 지역의 Allergan에서는 12개 지점 간에 연간 150만여 건의 거래가 발생하고 있습니다. 회사 데이터의 상당 부분은 기업형 SAP NetWeaver Business Warehouse 한 곳에 저장되어 있지만 지점마다 각기 다른 방법으로 센터에 연결하고 있었습니다.

"우리는 매달 고객 서비스 실태를 파악하고자 노력했지만 쉽지 않았습니다."라고 Madigan은 말합니다. "진행 상황을 파악할 방법이 없었습니다."

Madigan은 지점의 현지 IT 팀에게 월별 보고서를 실행하여 제출하도록 요청했습니다. 보고 내용에 문제가 있으면 Madigan의 팀에서 수정 요청을 보내야 했고, 이로 인한 지연도 발생했습니다.

이러한 문제는 회사의 매출액에도 위험을 초래했습니다. 서비스 수준이 만족스럽지 않으면 주문이 취소될 수도 있고 제공업체 측에서 다른 치료법을 찾게 될 것이기 때문이었습니다. 이러한 우려는 선택적 미용 성형 시술에서 특히 심했습니다.

비즈니스 사용자는 이메일로 통계 보고서를 보냄으로써 이러한 문제를 극복하려고 했습니다.

Madigan은 "Excel이나 PDF 보고서를 보냈지만 회사 내의 비즈니스 운영자가 이러한 데이터와 직접 상호 작용할 수 없었기 때문에 여러 가지 질문을 되물어왔습니다."라고 말합니다.

"2시간 동안의 기다림"

"데이터 작성 방법이 아니라 데이터 자체에 더 많이 집중할 수 있도록 해주는 대시보드를 만들어야 했습니다."라고 Madigan이 말합니다. "차트와 그래프를 수정하는 작업 자체에 너무 많은 에너지를 쏟느라 실제로 데이터가 가지는 의미를 놓치는 경우가 많았습니다."

어느 정도냐면, "제가 고용한 데이터 분석가가 이 일을 하느라 아무 일도 할 수 없었으니 풀타임 직원 한 명이 필요한 셈이었습니다. 또한 저는 월간 회의에 대비하여 대시보드와 차트 작업을 하느라 매달 하루나 이틀을 썼습니다."라고 그는 말합니다. 게다가 긴급한 임시 요청이 있을 때는 며칠 또는 몇 주까지 다른 업무에 영향을 주었습니다.

Madigan은 또한 자신의 보고서 및 대시보드에 필요한 데이터를 수집하고 준비하느라 많은 시간을 보냈습니다. 예를 들어 Madigan이 매달 작성한 규정 준수 보고서는 데이터에 액세스하여 준비하는 데에만 6시간이 필요했습니다.

"준비된 데이터 집합은 바로 사용할 수 없었습니다. 사용 중인 SAP 데이터베이스의 경우 보고서를 실행하려면 2시간 동안 기다려야 했습니다. 게다가 첫 보고서 실행은 실패하는 경우가 많았습니다."라고 Madigan은 설명합니다.

데이터 환경 변환

2011년 EMEA의 Allergan에 도입된 두 가지 변화로 인해 Madigan과 그의 팀이 데이터를 확인하고 파악하는 방식이 바뀌게 되었습니다. Allergan은 고객과의 전화, 팩스 및 이메일 연락처를 추적하는 새로운 연락처 솔루션인 Genesys를 기반으로 12곳의 모든 고객 서비스 센터를 표준화하는 프로젝트를 시작했습니다. 또한 Madigan은 데이터 분석을 위해 Tableau를 구입했습니다.

EMEA 지역의 Allergan은 2009년 Tableau Desktop 라이선스 하나를 시작으로 분석 작업에 필요한 Tableau Desktop 및 Desktop Professional 라이선스를 20개로 늘렸습니다. Madigan의 팀은 추출 작업을 가장 자주 수행합니다. 일반적인 데이터 추출은 대략 천만 개 행으로 구성됩니다.

"우리는 다양한 형식의 데이터 추출을 필요에 맞게 통합합니다."라고 Madigan은 말합니다. "SAP에서는 내 거래에서 빅 데이터를 하나 추출하고 내 거래 라인에서 또 하나를 추출했으며 내 주문 출처에서 다른 하나를 다시 추출했습니다. 이러한 모든 데이터를 매우 자주 통합합니다."

Tableau Server에 비주얼라이제이션이 업로드되어 있으므로 팀에서는 사용자들에게 데이터를 드릴다운하여 질문에 대한 답을 찾도록 교육하고 있습니다.

Madigan은 또한 Tableau를 클라우드 스토리지 솔루션인 Box 데이터에 연결하여 월간 규정 준수 보고서가 자동으로 작성되도록 했습니다.

고객 서비스 데이터에 거의 실시간으로 액세스

"하나의 Genesys 인스턴스가 12개 지점 모두에 구축되어 있으며 Tableau는 두 개의 Genesys 데이터베이스인 SQL Server와 Oracle을 기반으로 실행됩니다. Tableau가 해당 데이터를 수집한 다음 이를 통합하여 실시간 서비스 수준에 가까운 보고서를 제공합니다."라고 Madigan은 말합니다. Allergan은 추출된 Genesys 데이터를 15분마다 새로 고칩니다.

"일각에서는 Tableau가 복잡한 Oracle 데이터베이스와 SQL 데이터베이스를 처리하지 못할 수도 있다고 말했습니다."라고 Madigan은 회상합니다. "저는 문제 없이 작동할 것이라 주장했으며 실제로도 그러했습니다."

일부 사용자들은 휴대 기기에서 Tableau 비주얼라이제이션과 상호 작용하고 있습니다. Madigan은 자신과 자신의 팀이 액세스 속도를 저하시키는 내부 VPN 프로세스를 해결하면 이러한 사용자가 늘어날 것이라 예상합니다.

오늘날 EMEA 지역의 Allergan에 근무하는 200여 명의 직원들은 데이터 파악을 위해 자주 Tableau 비주얼라이제이션을 살펴보고 있습니다.

Allergan은 인증 시 신뢰할 수 있는 티켓과 Okta 조합을 사용합니다. Madigan의 팀은 Tableau를 사용하여 Google Analytics 및 Salesforce 데이터를 시각적 자료로 만들며, 이때 Salesforce 커넥터를 사용하여 데이터를 분석합니다.

Madigan은 ROI에 관해 "길게 잡아 한 달이면 확실히 투자 가치가 회수되며 그보다 더 빠를 가능성이 높습니다. 확실히 자신 있게 말할 수 있습니다."라고 말합니다.

Allergan 전체로 확산

작년 한 해 동안 Madigan은 Allergan의 다른 여러 부서에 Tableau에 대한 관심을 유발시켰습니다.

"제가 여러 사무실에 방문하여 매우 빠르게 쿼리를 처리하고 답변을 제공하는 것을 본 다른 사람들도 Tableau에 관심을 갖게 되었습니다."라고 그는 말합니다.

런던에 소재한 데이터 품질 팀은 최근 Tableau Desktop 라이선스를 20개 구입했으며 안과 재무팀은 최근 QlikView에서 Tableau로 전환했습니다. Madigan은 곧 미용 성형 재무팀에도 Tableau에 대해 설명할 예정입니다.

"Tableau는 전체 비즈니스 부서로 확산되는 그런 도구 중 하나입니다. 비즈니스 부서나 기능에 한정되지 않고 회사 전역으로 확산되고 있습니다."라고 그는 말합니다.

"다른 이사들 또는 부사장님까지도 '좀 보여주실래요? 설명 좀 해주실래요?'라는 요청을 보내옵니다. 다른 도구를 사용할 때에는 그런 경우가 절대 없었습니다."라고 Madigan은 말합니다.

증원 없이도 50%의 거래량 증가 지원

Madigan은 데이터 통찰력이 개선되면서 그의 팀이 빠르게 성장하는 비즈니스에 보다 효과적으로 대응할 수 있게 되었다고 말합니다.

"우리 지역의 전반적인 수익이 두 자릿수로 증가하고 있습니다. 시장이 안정된 국가에서는 인원 증가 없이도 거래량이 50퍼센트까지 증가했습니다."라고 그는 말합니다. "진행 상황을 파악할 수 없었다면 성장하는 비즈니스에 대처하는 데 지나치게 만전을 기하느라 최소 10명 이상의 리소스를 더 투입했을 것입니다. 따라서 데이터를 분석하고 이를 종합하는 능력을 보유함으로써 진행 상황을 훨씬 더 세부적으로 관리할 수 있게 되었습니다."

대기는 줄이고 응답률은 개선

"더 이상 대기 상태의 요청은 없으며 당사 데이터 분석가는 임시 쿼리와 부가 가치를 창출하는 요청에 더욱 신속하게 대응할 수 있습니다."라고 Madigan은 말합니다.
Madigan은 특정 지역에서 세무 감사 지원을 위해 긴급 데이터를 요청한 최근의 예를 설명합니다.

"이전에는 이러한 요청이 있는 경우 당사 분석가가 수행하던 다른 모든 작업에 지장을 주었지만 더 이상 그런 일은 없습니다. 다소 지연이 있을 수는 있지만 이전처럼 며칠이나 몇 주씩 지연되지는 않습니다."라고 Madigan은 말합니다. "데이터 가용성은 물론, 이전과 달리 요청에 빠르게 대응할 수 있는 능력이 생겼습니다."

5시간 이상 빨라진 보고서

"한 달에 한 번 6시간 이상 걸리던 규정 준수 보고서가 현재는 30분 만에 해결됩니다. 매달 그렇게 고생해야 했었습니다. 보고서 하나를 위해서 말이죠. 내용을 확실히 파악하기 위해 매달 수행해야 했던 수많은 규정 준수 항목을 생각해보면 어떤 면에서 큰 이점이 발생했는지 알 수 있습니다.

Madigan은 이제 질문에 대한 답도 훨씬 더 빠르게 구할 수 있습니다. "담당자를 찾아가 보고서를 요청한 후 하루 이틀 뒤에 답을 받는 대신, 질문이 생기면 10초 내에 답을 구할 수 있습니다."

Madigan은 또한 Tableau 덕분에 '답을 알고 있는 사람'이라는 다소 전문가적인 평판을 얻게 되었습니다.

"고객 서비스 부문 이사인 저의 경우 데이터를 다른 사람에게 요청하지 않고도 즉시 확인할 수 있었습니다. 또한 '아, Joe가 답을 알아요. 그에겐 데이터가 있어요."라는 말을 듣고 있습니다.

"저는 말 그대로 Tableau를 매일 사용합니다. Tableau를 사용하지 않는 날이 하루도 없습니다."라고 Madigan은 말합니다. "저는 아직도 우리가 할 수 있는 범위 중 아주 작은 부분만 다루고 있다고 생각합니다."