데이터 분석이란 무엇인가요?

데이터 분석을 통해 기업은 프로세스와 서비스에 대한 가시성을 높이고 더 깊이 이해할 수 있습니다. 고객 경험과 고객 문제에 대한 상세한 인사이트를 제공합니다. 인사이트를 행동으로 연결하기 위해 데이터를 넘어 패러다임을 전환함으로써 기업은 개인화된 고객 경험을 만들고 관련 디지털 제품을 구축하고 운영을 최적화하고 직원 생산성을 높일 수 있습니다.

비즈니스는 다수의 고객 대면 및 내부 채널에서 통계, 정량적 데이터 및 정보를 수집합니다. 그러나 핵심 인사이트를 찾으려면 엄청난 양의 데이터를 세밀하게 분석해야 합니다. 이것은 작은 일이 아닙니다. 데이터 분석과 데이터 과학으로 비즈니스에 가치를 더하는 방법에 대한 몇 가지 예를 살펴보세요.

데이터 분석으로 고객 인사이트 향상

다음과 같은 다양한 고객 데이터 소스의 데이터 세트에 대해 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

• 서드 파티 고객 설문조사
• 고객 구매 로그
• 소셜 미디어 활동
• 컴퓨터 쿠키
• 웹 사이트 또는 애플리케이션 통계

분석을 통해 고객 선호도, 웹 사이트의 인기 페이지, 고객이 탐색하는 데 걸리는 시간, 고객 피드백, 웹 사이트 양식과의 상호 작용과 같은 숨겨진 정보를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객의 요구에 효율적으로 대응하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

사례 연구: Nextdoor가 데이터 분석을 사용하여 고객 경험을 개선한 방법

Nextdoor는 신뢰할 수 있는 연결과 유용한 정보, 상품, 서비스의 교환을 위한 이웃 허브입니다. 지역 사회의 힘으로 Nextdoor는 사람들이 더 행복하고 의미 있는 삶을 살 수 있도록 돕습니다. Nextdoor는 Amazon 분석 솔루션을 사용하여 고객 참여와 권장 사항의 효율성을 평가했습니다. 데이터 분석을 통해 고객은 더 나은 연결을 구축하고 실시간으로 관련성이 더 높은 콘텐츠를 볼 수 있었습니다.

효과적인 마케팅 캠페인을 알려주는 데이터 분석 

데이터 분석은 마케팅, 제품 개발, 콘텐츠 생성 및 고객 서비스에서 추측을 없앱니다. 이를 통해 기업은 대상 콘텐츠를 배포하고 실시간 데이터를 분석하여 미세 조정할 수 있습니다. 데이터 분석은 또한 마케팅 캠페인이 어떻게 수행되고 있는지에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 타겟팅, 메시지 및 크리에이티브는 모두 실시간 분석을 기반으로 조정할 수 있습니다. 분석은 전환을 늘리고 광고 낭비를 줄이기 위해 마케팅을 최적화할 수 있습니다.

사례 연구: Zynga가 데이터 분석을 사용하여 마케팅 캠페인을 강화한 방법

Zynga는 Words With Friends, Zynga Poker 및 FarmVille 등의 인기 게임을 출시한 세계에서 가장 성공한 모바일 게임 회사 중 하나입니다. 전 세계에서 10억 명이 넘는 플레이어가 이들 게임을 설치했습니다. Zynga의 수익은 인앱 구매에서 나오므로 Amazon Kinesis Data Analytics를 사용하여 실시간 게임 내 플레이어 행동을 분석하여 보다 효과적인 게임 내 마케팅 캠페인을 계획합니다.

데이터 분석으로 운영 효율성 향상

기업은 데이터 분석을 통해 프로세스를 간소화하고 손실을 줄이고 수익을 높일 수 있습니다. 예측 유지 보수 일정, 최적화된 직원 명단, 효율적인 공급망 관리는 비즈니스 성과를 기하급수적으로 향상시킬 수 있습니다.

사례 연구: BT Group이 데이터 분석을 사용하여 운영을 간소화한 방법

BT Group은 180개국의 고객에게 서비스를 제공하는 영국 최고의 통신 및 네트워크입니다. BT Group의 네트워크 지원 팀은 Amazon Kinesis Data Analytics를 사용하여 네트워크에서 영국 전역에서 이루어진 통화를 실시간으로 확인했습니다. 네트워크 지원 엔지니어와 오류 분석가는 시스템을 사용하여 네트워크의 문제를 발견하고 대응하며 성공적으로 해결합니다.

사례 연구: Flutter가 데이터 분석을 사용하여 게임 운영을 가속화한 방법

Flutter Entertainment는 세계 최대의 온라인 스포츠 및 게임 제공업체 중 하나입니다. 그들의 임무는 안전하고 책임감 있고 지속 가능한 방식으로 1,400만 명이 넘는 고객에게 엔터테인먼트를 제공하는 것입니다. 지난 몇 년 동안 Flutter는 대부분의 소스 시스템에서 점점 더 많은 데이터를 수집했습니다. 볼륨과 지연 시간의 조합으로 인해 지속적인 문제가 발생합니다. Amazon Redshift는 Flutter가 늘어나는 요구 사항과 일관된 최종 사용자 경험에 맞게 확장할 수 있도록 지원합니다.

데이터 분석으로 제품 개발 정보 제공

조직은 데이터 분석을 사용하여 제품 개발을 위한 새로운 기능을 식별하고 우선순위를 지정합니다. 그들은 고객 요구 사항을 분석하고, 더 짧은 시간에 더 많은 기능을 제공하고, 더 빠르게 신제품을 출시할 수 있습니다.

사례 연구: GE가 데이터 분석을 사용하여 제품 제공을 가속화한 방법

GE Digital은 General Electric의 자회사입니다. GE Digital은 다양한 업종에서 많은 소프트웨어 제품과 서비스를 보유하고 있습니다. Proficy Manufacturing Data Cloud라는 제품이 있습니다.

Amazon Redshift는 고객에게 더 많은 기능을 제공할 수 있게 데이터 변환 및 데이터 지연 시간을 크게 개선할 수 있도록 지원합니다.

데이터 분석으로 데이터 작업 조정 지원

데이터 분석은 마이그레이션, 준비, 보고 및 통합과 같은 여러 데이터 태스크에 자동화를 도입합니다. 수동의 비효율성을 제거하고 데이터 작업을 완료하는 데 필요한 시간과 공수를 줄입니다. 이는 조정을 지원하고 새로운 아이디어를 빠르게 확장할 수 있도록 합니다.

사례 연구: FactSet이 데이터 분석을 사용하여 클라이언트 통합 프로세스를 간소화한 방법

FactSet의 사명은 콘텐츠와 분석 모두를 위한 최고의 개방형 플랫폼이 되는 것입니다. 데이터 이동에는 대규모 프로세스, 클라이언트 측의 여러 팀원, FactSet 측의 여러 개인이 포함됩니다. 문제가 있을 때마다 프로세스의 어느 부분에서 데이터 이동이 잘못되었는지 파악하기 어려웠습니다. Amazon Redshift는 프로세스를 간소화하고 FactSet의 클라이언트가 더 빠르게 조정하고 요구 사항을 충족하기 위해 더 많은 데이터를 가져올 수 있도록 지원했습니다.