PM 5주차 데이터 기반 스마트한 프로젝트 분석 및 BM 설계

핵심: 객관적인 데이터 분석을 통해 프로젝트의 성공 가능성을 높이고, 혁신적인 비즈니스 모델 설계 역량 강화

데이터 기반 프로젝트 분석: 정량적/정성적 데이터 활용 전략 및 분석 도구 소개

BM(Business Model) 설계 및 구현: 차별화된 가치 창출을 위한 BM 설계 프로세스

 

 

프로젝트에서 객관적인 데이터 분석은 데이터에 기반한 의사 결정 및 분석 결과를 바탕으로 효과적인 문제 해결과 성과 향상을 도모하는 중요한 과정이다.

데이터 수집, 정제, 분석, 시각화 등을 통해 데이터의 객관성을 확보하고, 이를 바탕으로 프로젝트의 성과를 측정하고 개선 방안을 도출할 수 있다.

 

1.     문제 정의 및 데이터 수집: 프로젝트 목표와 관련하여 어떤 데이터를 수집해야 할 지 명확하게 정의하고, 필요한 데이터를 수집한다.

2.     데이터 정제 및 전처리: 수집된 데이터의 불필요한 정보 제거, 데이터 형식 통일 등 정제 및 전처리 과정을 통해 데이터의 품질을 높인다.

3.     데이터 분석: 정제된 데이터를 다양한 기법으로 분석한다. 기술통계, 시계열 분석, 상관관계 분석, 회귀 분석, 클러스터링 등 다양한 기법을 사용할 수 있다.

4.     결과 시각화: 분석 결과를 그래프, 차트 등 시각과 도구를 활용하여 이해하기 쉽게 제시한다.

5.     결과 해석 및 의사 결정: 분석 결과를 바탕으로 프로젝트의 성과를 평가하고, 개선 방안을 도출한다.

 

 

비즈니스 모델 설계

 

비즈니스 모델 방법론(Business Model Method)이란 기업이 가치를 창출하고 제공하는 방법을 설명하는 계획 또는 프레임워크이다. 제품이나 서비스를 고객에게 제공하고 이로부터 수익을 창출하는 법, 비용을 줄이고 이익을 극대화하는 법, 경쟁 우위를 유지하는 법을 포함한다.

 

# 비즈니스 모델 방법론의 종류

1.     비즈니스 모델 캔버스(Canvas): 9가지 요소의 빌딩 블록으로 구성

2.     린 스타트업 방법론(Lean Startup Method): 스타트업. 반복과 실험을 반복하는 방법론

3.     디자인 사고(Design Thinking Process): 고객의 요구사항에 초점을 맞춘 인간 중심의 접근 방식

4.     블루 오션 전략(Blue Ocean Strategy): 기업이 경쟁사와 차별화되는 가치 제안을 제공. 레드 오션과 경쟁하기 보다 아직 개척되지 않은 시장(블루 오션)을 식별하고 타겟팅

5.     플랫폼 비즈니스 모델(Platform Business Model): 여러 사용자 간의 상호 작용을 촉진하여 네트워크 효과를 통해 가치를 창출

6.     비즈니스 모델 혁신(BMI: Business Model Innovation): 새로운 비즈니스 모델을 만들거나 기존 모델을 수정하는 것이 포함

7.     개방형 혁신(Open Innovation): 고객, 공급업체, 경쟁업체 등 외부 파트너와 협력하여 공동 가치를 창출하는 모델

 

비즈니스 모델 혁신

 

# 비즈니스 모델이 왜 중요한가?

“우리가 가장 집중해야 할 것을 파악하고 어떤 행동을 취해야 하는 지를 알 수 있다”

따라서 가장 신경 써야 할 것은 ‘고객 유입’이다.

 

# 고객 유입에서 고민해 볼 2가지

1.     우리의 서비스가 사용할 만한 가치가 있는가?

2.     이 서비스를 사용해야만 하는가?

 

비즈니스 모델의 4가지 성공요소

 

1.명확한 가치제안: 기업이 고객에게 무엇을 줄 수 있는지? 고객의 니즈를 충족시켜 줄 수 있는가?

2.수익 메커니즘: 매출과 이익을 어떻게 구현할지?

3.선순환 구조: 기업이 내부 활동과 외부 네트워크가 서로 상승 작용을 일으켜 고객 가치를 높이고, 이를 통해 수익이 늘어나 다시 기업의 성장으로 이어지는 지속적인 긍정적 순환을 말한다

4.모방 불가능성: 경쟁 기업이 우리 비즈니스 모델을 쉽게 따라하기 힘들도록 만드는 특성을 말한다. 이는 기업이 지속적으로 경쟁 우위를 차지하는 중요한 요소이다.

 

 

데이터 기반 프로젝트 분석(Data-Driven Decision Making)

데이터 기반 의사결정이란, 경험이나 직관에 의존하는 대신 객관적인 데이터와 분석 결과를 토대로 의사결정을 내리는 방식을 말한다.

아인슈타인은 “가장 가치 있는 능력은 직관이다” 라고 하였다

그러나 시장과 고객의 요구가 빠르게 변화하고, 경쟁이 심화된 오늘날은 직관만으로는 한계가 있다. 최적의 선택을 할 수 있도록 돕는 경영의 핵심 나침반 역할이 이것이다.

 

# 데이터 기반 의사결정의 성공 사례

예1. 아마존: 고객님 이 상품 어떠세요. 족집게 추천

예2. 넷플릭스: 고객 취향에 맞는 콘텐츠 추천

예3. 스타벅스: 내가 있는 곳에 스타벅스가 있다. 최적의 매장 위치

예4. 나이키: 아마존 탈퇴 선언. 구매경험 데이터를 직접 확보하려고

예5. 금융: 데이터 분석으로 리스크 관리와 자산 관리를 추천

 

기업에서 데이터 & 데이터 분석의 역할

 

 

# 데이터 기반의 의사 결정 과정

1.     데이터 생산(수집)

2.     데이터 가공

3.     데이터 분석

4.     의사결정

5.     기업 가치 성장

 

 

# 데이터 기반 사고의 한계와 주의점

1.     데이터의 한계: 모든 현상이 데이터로 포착할 수는 없다. 질적인 측면이나 인관의 직관과 경험도 중요

2.     편향의 가능성: 데이터 수집 과정에서 편향이 발생할 수 있다. 이를 최소화하려는 노력이 필요하다.

3.     윤리적 고려: 데이터 수집 과정 중 개인정보 보호, 프라이버시 존중 등의 윤리적 측면도 고려

4.     과도한 의존 경계: 데이터에만 의존하여 기계적인 의사결정은 좋지 않다. 데이터와 인간의 판단을 적절히 조화시키는 것이 중요.

5.     맥락의 중요성: 데이터는 항상 특정한 맥락 속에서 의미를 갖는다. 맥락을 무시하면 잘못된 결론에 도달할 수 있다.

 

 

분석 도구 소개

 

# 전통적이 데이터 분석 도구

▪ SPSS, SAS: 통계 분석에 강한 도구로, 데이터 분석 전문가들이 주로 사용

▪ Excel: 기업에서 기본적이 데이터 분석 및 시각화에 활용

 

# 프로그래밍 기반 데이터 분석 도구

▪ Python: 가장 많이 사용하는 프로그래밍 언어, 다양한 데이터 처리 라이브러리가 지원

▪ R: 통계분석, 데이터 시각화, 머신러닝 모델 구축에 활용되는 언어

 

# AI 기반 데이터 분석 도구

▪ chatGPT: 자연어로 데이터를 분석하고 시각화 할 수 있는 AI 도구

▪ Looker: 클라우드 기반의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼. AI 기반 통찰력을 제공

 

BM 설계 프로세스

1. 기업 목표 및 비전 설정: 기업이 어떤 목표를 가지고 있는지, 어떤 방향으로 나아갈 지

2. 시장 조사 및 분석: 경쟁사 분석과 시장 트랜드, 소비자의 니즈 파악

3. 고객 세분화 및 타겟팅: 고객의 다양한 요구를 분석, 요구사항을 고려

4. 가치 제안 수립: 고객에게 어떤 가치를 제공하는가?

5. 수익 모델 결정: 기업은 수익 모델을 결정하고 이를 기반으로 비즈니스 모델을 구성. 수익은 제품판매, 서비스, 광고 등으로 얻는 수익을 의미하며, 비즈니스 모델을 설계하는 핵심이다.

 

프로젝트 팀 구성

 

프로젝트 팀이란 프로젝트 성과 목표에 몰입하고 구성원들 스스로 책임감을 가지고 있으며, 프로젝트 수행에 필요한 상호 보완적인 역량, 즉 능력, 기술, 지식을 가진 구성원들의 모임으로서 전체 팀원이 응집력 있는 하나의 팀으로 일할 수 있는 조직.

 

▪팀 빌딩이란 응집력 있는 팀워크를 만들고 유지하기 위한 활동이며, 환경, 배경, 동기 등이 다양한 프로젝트 구성원을 이끌어 프로젝트를 성공적으로 완수하는 일련의 과정임

 

효과적인 팀 구성하기

 

프로젝트를 성공적으로 이끌기 위해서 PM은 프로젝트 팀의 팀원들을 잘 관리하는 것과 의사소통을 잘하는 것이 필요하다. PM은 거의 모든 일을 팀원들을 통해 실행한다. 따라서 PM은 프로젝트 팀원들과 좋은 관계를 형성하기 위해서 팀원들을 잘 관리하는 기법과 이해관계자들과 좋은 관계를 형성하기 위해 의사소통법을 아는 것이 필수이다.

 

프로젝트 팀은 한시적으로 모였다가 해체될 구성체이며, 대게 처음 접하는 과제로서, 익숙한 본연의 직무가 아닌 프로젝트에서의 임시 역할에 맞게 일을 하여야 하며, 본래 자신이 속한 기능부서의 팀과 새로운 프로젝트 팀 사이에 겹쳐진 일을 하기도 하며, 불확실성과 리스크가 커도 의연하게 풀어나갈 수 있어야 한다. 이를 위해 PM은 프로젝트 팀을 잘 구성하고 관리해야 한다.

 

▪ 좋은 팀원 확보하기

프로젝트 초기에 핵심 팀원을 확보하는 것이 중요하다. 핵심 팀원은 숙련도와 신뢰가 바탕이 되어야 하며, 적극적으로 PM을 도와주는 사람이어야 한다.

 

▪ 팀을 관리할 기본 시스템을 준비

팀원들에게 프로젝트 팀의 존재 이유를 설명하고 공동의 목표를 가지게 하는 것이 중요하다.

이를 위해선 준비된 팀이란 의식을 심어줄 필요가 있다.

 

▪ 아폴로팀을 주의할 것

아폴로 팀이란, 지식 수준이 우수한 인재만을 모아 놓아도 평범한 사람들이 모인 팀보다 매우 저조한 성적을 올리는 팀을 말한다. 조직에 어울리는 팀원은 자신만이 아닌 서로의 의견을 존중하고 공동의 목표를 위해 희생할 줄 아는 팀원이 되어야 한다.

 

▪ 프로젝트 초기 팀원은 충분한 것이 좋다.

프로젝트 초기에 딱 맞는 팀원만 준비할 경우, 팀원 교체 등의 불가피한 상황이 발생할 경우 자원 낭비가 발생할 수 있다. 또한 초기엔 요구사항 분석과 계획, 설계에 많은 자원이 필요하므로 초기에 충분한 인력을 투입하는 것이 좋다.