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DX 가이드북 | 지금 당장 현업에 적용할 수 잇는 생성형 AI 도입 가이드
2024-10-08
현업에 최적화된 생성형 AI 도입 가이드의 필요성을 느껴, 저희 필진들이 직접 20여개 이상의 생성형 AI 도입사를 인터뷰하여 얻은 인사이트를 pdf로 정리하여 공유드립니다. @media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} 20여개사의 실제 도입 사례를 분석해 만든 생성형 AI 도입 가이드라인생성형 AI, 다들 좋다고 하고 개인적으로 쓰고 계신 분들도 많을 테지만, 우리의 비즈니스에 생성형 AI를 도입해서 직원들이 사용하는 것 자체는 매우 어렵습니다.어디에 써야 할지, 어떻게 써야 할지, 어떤 것들을 얻어낼 수 있을지에 대한 답이 분명하지 않기 때문입니다. 현업에 최적화된 생성형 AI 도입 가이드의 필요성을 느껴, 저희 필진들이 직접 20여개 이상의 생성형 AI 도입사를 인터뷰하여 얻은 인사이트를 pdf로 정리하여 공유드립니다.로드 중…
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교담자를 위한 A to Z | 생성형 AI 교육, 어떻게 기획하고 운영할까?
2024-10-04
@media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} 기업교육은 단순히 지식을 전달하는 것에서 그치지 않고, 현업에 즉시 적용할 수 있는 성과로 이어져야 합니다 현대 비즈니스 환경은 디지털 전환(DX)과 인공지능(AI) 기술의 발전으로 인해 더욱 빠르게 변화하고 있습니다. 기업들은 경쟁력을 유지하고 성장하기 위해 앞다퉈 DX 기술 및 AI 기술을 도입하고 있으며, 이를 위한 교육이 필수적입니다. 이 과정에서 HRD(인적 자원 개발) 부서는 경영진의 방향성에 따라 AI 교육을 기획하고 운영해야 하는 업무를 맡게 됩니다. 효과적인 교육 프로그램을 설계하고 실행하는 것은 조직의 성공을 좌우하는 핵심 요소입니다. 이 가이드는 생성형 AI 교육을 기획하고 현업에 효과적으로 적용하는 방법을 구체적으로 제안드리고자 합니다. 보시고 꼭 도움이 되셨으면 좋겠습니다. DX는 장기적인 플랜, AX는 단기적인 실행으로 생각할 것! DX와 AX는 현대 기업이 직면한 두 가지 중요한 변화 과정입니다. DX는 기존 비즈니스 모델을 혁신하는 장기적인 과정으로, 조직의 전반적인 구조와 운영 방식을 근본적으로 재설계하는 것을 목표로 합니다. 반면, AX는 AI를 중심으로 조직의 특정 프로세스를 단기적으로 재구성하여 즉각적인 효율성 향상과 문제 해결을 도모하는 과정입니다. 따라서 단기적이고 가시적인 성과가 필요할 경우, DX를 바탕으로 AI 교육을 DX 과정의 일환으로 두시는 것이 가장 논리적으로 타당합니다. 실제로 DX와 AX를 진행했을 때의 변화 포인트도 각각 다릅니다. DX는 기업이 지속적으로 변화하는 시장 환경에 적응하고, 새로운 비즈니스 기회를 포착하기 위해 필수적입니다. 실제로 자동차 기업 GE는 DX를 통해 생산 공정을 디지털화하고 자동화함으로써 장기적으로 운영 비용을 절감하고 생산성을 지속적으로 향상시켰습니다. 반면 AX는 보다 신속하게 AI 기술을 도입하여 즉각적인 문제를 해결하고 효율성을 높이는 데 초점을 맞춥니다. 예를 들어, 아마존은 AI 기반 물류 시스템을 도입하여 주문 처리 시간을 30% 단축하고, 고객 만족도를 크게 향상시켰습니다. 결국 단기간 내에 명확한 성과를 도출하는 것을 목적으로 할 경우, 조직 내 AI 도입의 필요성과 효과를 명확히 보여줍니다. 결과적으로 DX는 조직 전반에 걸친 지속적인 교육과 학습 문화를 필요로 하며, AX는 특정 기술에 대한 집중적인 교육과 신속한 적용을 요구합니다. HRD 부서는 이러한 두 가지 변혁 과정을 효과적으로 지원하기 위해 맞춤형 교육 프로그램을 설계하고 실행해야 합니다.HRD 담당자들을 위한 생성형 AI 주요 '엑기스' (0) 생성형 AI란 무엇일까요? 생성형 AI는 기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 예를 들어, 텍스트 생성 모델인 GPT는 자연어 처리를 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있으며, 이미지 생성 모델인 GAN은 새로운 이미지를 창출합니다. (1) 생성형 AI는 기존 AI와 어떤 점이 다를까? 입력된 데이터를 바탕으로 무언가를 예측하거나 추천해주는 AI가 전통적인 판별, 분석형 AI라면, 생성형 AI는 입력된 데이터를 학습해 새로운 것을 ‘창작’합니다. 이 중 단연 가장 화제가 되었던 것은 2022년 11월 OpenAI가 발표한 ChatGPT로, 인간에 필적하는 지능을 보여주며 많은 이들에게 놀라움을 안겨주었습니다. (2) 생성형 AI의 핵심, 자연어처리 생성형 AI의 기본 원리 중 하나는 자연어 처리입니다. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기술입니다. 쉽게 이야기하여 우리가 말하는 대화 내용을 분석하고, 의미를 파악하며, 새로운 텍스트를 만들어낼 수 있는 것이 자연어처리로 인한 것임을 알아야 합니다. 다만 이 기술들에 대해 임직원이 자세히 알아갈 필요는 없고, 기본 이해도를 높일 수 있는 교육의 일환으로 계획하는 것이 더 타당할 것 같습니다. (3) GAN GAN에 대해선 많은 연구결과들이 있지만 핵심만 명확히 이야기하면, 생성자와 판별자가 어떤 내용을 두고 데이터를 만들어내고 수정하는 과정을 반복하는 것입니다. 더 쉽게 비유를 하자면 교육기획안을 작성하여 상부의 허가를 득하는 경우, 교육기획안의 작성자를 '생성자', 검토하는 상부를 '판별자' 로 보는 것입니다. 두 사람이 계속해서 미세한 수정 과정들을 거쳐 진짜에 가깝게 데이터를 만들어내는 일련의 과정을 GAN이라고 하게 됩니다. 생성형 AI 교육 기획 시 주요 이슈는 무엇일까요? 생성형 AI 교육을 도입하고 운영하는 과정에서는 여러 가지 이슈와 도전 과제들이 존재합니다. 이러한 문제들을 사전에 인지하고 효과적으로 대응하게 되면 실패율이 낮은 교육 프로그램을 만들어내실 수 있을 것입니다.이슈 1. 기술적 장벽 생성형 AI는 복잡한 알고리즘과 고도의 기술적 지식을 요구합니다. HRD 담당자들이 이러한 기술적 내용을 충분히 이해하지 못하면 교육효과가 저하될 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 솔루션은 다음과 같습니다. 기초 교육 제공 : 기술적 배경이 부족한 직원들을 위해 기초적인 AI 개념과 원리를 먼저 교육합니다. 예를 들어, AI의 기본 원리, 머신러닝과 딥러닝의 차이점, 주요 알고리즘 등에 대한 기초 강의를 교육 설계 시 포함시킵니다. 계정 사용 안내 : 회사 차원에서 계정을 구매하여 사용해보도록 하거나, 시중에 나와 있는 ChatGPT 가이드를 제공하여 기술적 장벽을 낮추는 것이 중요합니다. 실습 중심의 교육 기획 : 이론보다는 실습을 중심으로 한 교육 프로그램을 설계하여 직원들이 실제로 AI 를 내 업무에 적용해보는 경험을 쌓을 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이를 통해 기술적 이해도를 높이고, 실무 적용 능력을 강화할 수 있습니다. 이슈 2. 외부 전문가 부족 생성형 AI 전문가의 수요는 급격히 증가하고 있지만, 이에 맞는 교육 인프라와 전문 인력이 부족한 실정입니다. 실제로 유튜브를 통해 강사님께 강의 요청을 드리는 경우가 많은데, 아직까지 업무 적용에 있어 깊이 있는 인사이트를 제공하는 강사님들의 수가 많지 않습니다. 이 때는 다음과 같이 문제를 해결할 수 있습니다. 커리큘럼의 세분화 : 앞서 이야기드린 내용 중, 단기적 성과를 낼 수 있도록 프로그램을 설계해야 한다고 언급한 바 있습니다. 이 때 가장 중요한 점은 너무 포괄적인 내용을 진행하기보단 커리큘럼을 어느 정도 분절하여 조금 더 전문적인 교육을 제공하는 느낌을 주는 것이 중요합니다. AI 전문가보다는 '해당 분야' 전문가를 섭외할 것 : AI를 활용하여 제조업의 RPA 추진을 가속화하는 목표를 가질 경우, AI의 전문가보다는 해당 도메인을 잘 알고 있는 실제 전문가나 강사가 AI를 활용하여 교육하는 형태를 강력하게 추천드립니다. 생성형 AI의 경우 특히 전문가보다 어떤 산업군에 종사하고 있던 사람이 생성형 AI를 활용하여 강의를 하거나 프로그램을 운영하는 경우가 많기 때문입니다. 이슈 3. 현업 적용성 부족 생성형 AI 교육이 이론 중심으로 진행될 경우, 교육생들이 실제 업무에 이를 적용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 특히 기업교육은 실무 적용을 최우선 목적으로 하는 바, 실무와 직접 연결되지 않은 내용으로 구성되어 있다면 교육의 실효성이 떨어질 수 있습니다. 프로젝트 기반 실습 강화 : 실제 업무와 유사한 프로젝트를 수행하도록 교육 프로그램을 설계하여, 교육생들이 학습한 이론을 실제로 적용해볼 수 있는 기회를 제공합니다. 멘토링 프로그램 도입 : 경험이 풍부한 전문가들이 교육생들에게 멘토링을 제공하여, 실무에서 발생하는 문제에 대한 해결책을 제시하고, 실질적인 조언을 제공할 수 있습니다. 최근 저희도 멘토링 프로그램을 운영하는 교육을 운영하고 있는데, 수강생 분들의 만족도가 높은 점을 확인할 수 있었습니다. 생성형 AI 교육 기획 시 주요 이슈는 무엇일까요? 생성형 AI 교육을 도입하고 운영하는 과정에서는 여러 가지 이슈와 도전 과제들이 존재합니다. 이러한 문제들을 사전에 인지하고 효과적으로 대응하게 되면 실패율이 낮은 교육 프로그램을 만들어내실 수 있을 것입니다. '조직 성과' 와 직결되는 AI 교육 4원칙 하나. 명확한 목표 설정 교육의 목표가 명확해야 교육 프로그램이 효과적으로 설계되고 실행될 수 있습니다. 원칙적으로 교육 설계 시 SMART 원칙 (구체적, 측정 가능성, 달성 가능성, 관련성, 시간 기반)에 따라 목표를 설정합니다. [ 예시 ] 마케팅 팀이 AI를 활용하여 고객 세분화와 타겟 마케팅을 통해 캠페인 반응률을 20% 향상시키는 것을 목표로 설정. 교육 후 3개월 내에 캠페인 반응률의 향상을 측정하여 목표 달성 여부를 평가. 둘. 실무 연계형 커리큘럼 설계 이론 교육에 그치지 않고, 실무와 밀접하게 연계된 커리큘럼을 설계하여 교육생이 실제 업무에 바로 적용할 수 있도록 합니다. [ 예시 ] 마케팅 팀: 실제 마케팅 데이터를 분석하고, AI를 활용한 캠페인 전략 수립 방법 실습. 고객 서비스 팀: AI 기반 챗봇 활용한 고객 문의 자동화 셋. 맞춤형 교육을 위한 임직원 인터뷰 실행 임직원들의 현재 역량, 학습 요구사항, 기대하는 바를 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 실행 방안을 간단하게 정리하여 공유드립니다. [ 실행 방안 ] 설문조사 및 인터뷰 설계 : 임직원들의 현재 업무 역할, AI 기술 활용 수준, 학습 목표 등을 파악할 수 있는 설문조사와 인터뷰 질문을 설계합니다. 인터뷰 실시 : 1:1 인터뷰나 그룹 인터뷰를 통해 임직원들의 구체적인 교육 요구사항과 기대하는 바를 수집합니다. 데이터 분석 및 교육 설계 반영 : 수집된 데이터를 분석하여 각 부서별, 개인별 맞춤형 교육 프로그램을 설계합니다. 예를 들어, 특정 부서에서는 데이터 분석 능력 향상이 필요하다고 파악되면, 해당 부서를 위한 전문 교육을 추가합니다. 피드백 반영 : 인터뷰 결과를 바탕으로 교육 프로그램을 지속적으로 개선하고, 임직원들의 피드백을 반영하여 교육의 실효성을 높입니다. 넷. 지속가능한 학습 문화 형성 AI 교육이 일회성에 그치지 않고 지속적으로 이루어지기 위해서는 지속 가능한 학습 문화를 형성해야 합니다. 학습 문화 형성을 위한 몇 가지 정책을 소개합니다. [ 정책 ] 1. 내부 학습 커뮤니티 운영 : 지속적으로 지식을 공유하고 협업할 수 있는 환경을 제공함으로써 학습 효과를 극대화합니다. Slack이나 마이크로소프트 Teams를 활용하거나, 정기적인 발표 세션을 가지는 것도 좋은 조직문화를 만드는 방법이 되겠습니다. 2. 학습 보상 시스템 : 직원들의 학습 참여와 성과를 촉진하기 위한 동기 부여 도구입니다. 보상 시스템을 통해 직원들이 지속적으로 학습에 참여하고, 학습한 내용을 실무에 적용하도록 유도할 수 있습니다. 학습 진행 시 승진점수 반영, 학습지원금 환급, 성과 보너스 등 금전적, 비금전적 리워드를 섞는다면 더 좋은 효과를 얻으실 수 있을 것입니다. 연간 교육계획에 '생성형 AI' 를 넣어야 하는 상황이라면? 현 시점에서 가장 많이 현업에서 활용되는 내용 위주로 교육을 진행해야 하는 경우, 어디서부터 어떻게 시작해야 할 지 모르시겠다면? 하단의 버튼을 클릭하시면 관련 커리큘럼을 만들어 두었습니다. 담당자님의 교육계획 수립에 작은 도움이 되었으면 좋겠습니다. 다음에 더 좋은 콘텐츠로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.생성형 AI 교육 커리큘럼 보러 가기 >> 이노핏파트너스innofit@innofitpartners.com서울 서초구 방배로 52, 감정평가사회관 3F * 본 메일은 이노핏파트너스와 인연이 있는 분들(명함, 문의, 세미나, 뉴스레터)께 발송되었습니다.수신거부 Unsubscribe
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교담자를 위한 A to Z | 성과를 내는 교육을 만드는 법
2024-09-30
HRD 부서는 교육을 통해 조직 내 변화를 주도해야 하는 막중한 책임이 있습니다. 결국 아무리 좋은 교육방법론이 적용된다고 하더라도 교육 내용이 업무로 이어지지 않으면, 결국 의사결정자의 시선에서는 아무리 좋은 교육이더라도 시간과 비용의 낭비일 뿐입니다.@media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} @media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} 기업교육은 단순히 지식을 전달하는 것에서 그치지 않고, 현업에 즉시 적용할 수 있는 성과로 이어져야 합니다 기업교육은 단순히 지식을 전달하는 것에서 그치지 않고, 현업에 즉시 적용할 수 있는 성과로 이어져야 합니다. DX(디지털 전환)와 AX(AI 기반의 변화)와 같이 빠르게 변화하는 분야에서는 더욱 그렇습니다. 특히 HRD 부서는 교육을 통해 조직 내 변화를 주도해야 하는 막중한 책임이 있습니다. 결국 아무리 좋은 교육방법론이 적용된다고 하더라도 교육 내용이 업무로 이어지지 않으면, 결국 의사결정자의 시선에서는 아무리 좋은 교육이더라도 시간과 비용의 낭비일 뿐입니다. 왜 현업 적용이 어려울까? 현업에 적용되지 않는 교육의 가장 큰 문제는 교육 자체의 질이 낮기보다는 내부적인 방해 요소로 인해 교육의 효과가 실현되지 않는 데 있습니다. 교육이 현업에 적용되지 못하는 이유는 대부분 조직 내부에서 발생하는 문화적 저항이나 기술적 장벽 때문입니다. 아래는 그 대표적인 장애물과 이를 해결할 수 있는 구체적 방법입니다. (1) 내부 저항: 변화에 대한 거부감 1) 문제조직 내에서 새로운 방식이나 도구를 도입할 때, 직원들이 기존의 익숙한 방법에서 벗어나는 것을 두려워하거나 변화에 대한 저항이 발생할 수 있습니다. 특히 디지털 전환(DX)이나 자동화 혁신(AX) 교육과 같이 기존 업무 방식을 크게 바꾸는 교육은 심리적 저항을 동반하기 쉽습니다. 직원들은 새로운 방법을 배워야 하는 부담감, 기술적인 두려움, 그리고 변화로 인해 실직하거나 자신의 역할이 축소될 수 있다는 불안감을 느낄 수 있습니다. 2) 솔루션 작은 성공 경험을 통해 변화의 긍정적 효과 체감: 변화를 받아들이기 위한 가장 효과적인 방법 중 하나는 작은 성공 경험을 쌓게 하는 것입니다. 교육을 제공할 때, 전체적인 큰 변화보다는 파일럿 프로젝트와 같은 작은 시도를 통해 교육의 효과를 먼저 체험할 수 있게 하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 디지털 전환의 일환으로 자동화 도구를 도입할 때 모든 부서에서 전면적으로 적용하기보다는, 소규모 팀이나 프로젝트에 먼저 도입하여 성공 사례를 만듭니다. 그런 다음, 이 성공 경험을 다른 팀과 공유하고, 해당 프로젝트가 업무 효율성을 어떻게 개선했는지 구체적으로 보여주면 직원들의 저항감이 줄어들고 변화에 대한 수용도가 높아집니다. 상시적이고 친절한 커뮤니케이션: 변화에 대해 충분히 설명하고 심리적 불안을 해소하는 것도 중요합니다. 조직 내에서는 변화가 가져올 긍정적인 효과를 명확히 커뮤니케이션하고, 이를 통해 직원들이 변화에 대해 긍정적인 기대감을 가질 수 있도록 해야 합니다. 정기적인 브리핑과 1:1 피드백 세션을 통해 변화가 실제로 어떻게 이루어질지 구체적으로 설명하면, 직원들이 변화의 이유를 이해하고 그에 따른 불안을 덜 수 있습니다. (2) 기술적 이해 부족: 교육 내용을 이해하는 데 어려움이 있을 때 1) 문제디지털 기술과 관련된 교육, 특히 AI, 데이터 분석, 자동화 도구 등은 기술적 난이도가 높아 직원들이 쉽게 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 이 경우, 직원들은 교육 내용 자체에 어려움을 느껴 현업에 적용하기 힘들어질 수 있습니다. 특히 기술적 배경이 약한 직원들이 많은 부서에서는 이 문제가 더욱 심각하게 나타납니다. 2) 해결책 기술적 개념을 쉽게 설명하기: 기술적인 내용을 교육할 때는 복잡한 용어나 전문적인 설명을 줄이고, 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 설명하는 것이 중요합니다. 비전문가도 이해할 수 있는 일상적 언어로 변환하여 설명하고, 개념보다는 실질적인 사용 예시를 중심으로 설명하면 이해도가 높아집니다. 예를 들어, 데이터를 분석하는 방법을 설명할 때, 복잡한 수식이나 이론 대신, 직관적인 비주얼을 사용해 설명하는 것이 효과적입니다. 실습 기회 제공: 기술적인 도구는 직접 다뤄봐야 이해가 됩니다. 단순히 이론적으로 설명하는 것을 넘어서, 직접 사용해보는 실습 시간을 충분히 제공해야 합니다. 예를 들어, 데이터 분석 도구 교육에서는 이론 설명 후 교육생들이 실제 데이터를 가지고 분석해볼 수 있는 시간을 충분히 확보해주면, 직접 경험을 통해 기술을 쉽게 체득할 수 있습니다. 교육 후 추가 지원: 교육 후에도 지속적인 기술 지원을 제공하는 것이 중요합니다. 직원들이 실무에서 도구를 사용하면서 어려움을 겪을 때, 쉽게 질문할 수 있는 채널을 마련하거나, 추가 워크숍이나 Q&A 세션을 통해 문제를 해결할 수 있게 돕습니다. (3) 부서 간 데이터 공유 문제: 협업 부족 1) 문제부서 간에 데이터나 정보를 원활하게 공유하지 않는 문화는 교육에서 배운 내용을 현업에 적용하는 데 큰 방해 요소가 됩니다. 특히, 디지털 전환을 위해서는 부서 간 데이터가 잘 공유되고 협업이 원활하게 이루어져야 하는데, 일부 부서는 데이터나 자원을 쉽게 제공하지 않으려는 경향이 있습니다. 이런 사일로(silo) 현상은 교육 후에도 부서 간 협업이 제대로 이루어지지 않아 교육 성과를 제한할 수 있습니다. 2) 해결책 부서 간 협업 촉진: HRD 부서는 교육을 통해 부서 간 협업을 촉진할 수 있습니다. 교육 과정에서 협업 프로젝트를 포함시키고, 여러 부서가 공동으로 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 교육 과정에 협업 과제를 포함하여, IT 부서와 마케팅 부서가 함께 데이터 분석 프로젝트를 수행하는 활동을 넣으면, 자연스럽게 데이터 공유와 협업이 촉진됩니다. 협업 도구 도입: 데이터와 정보를 투명하게 공유할 수 있는 디지털 협업 도구를 도입하는 것도 중요합니다. 이를 통해 부서 간 데이터가 즉각적으로 공유될 수 있으며, 각 부서에서 쉽게 접근할 수 있는 체계를 구축할 수 있습니다. 협업 도구로는 슬랙(Slack), 트렐로(Trello), **지라(Jira)**와 같은 협업 플랫폼을 활용하면 의사소통과 데이터 공유가 원활해집니다. (4) 교육과 실무의 괴리: 이론과 현실이 맞지 않을 때 1) 문제교육에서 배운 내용이 실무와 다르거나 맞지 않는 경우, 직원들은 교육 내용을 현업에 적용하는 데 어려움을 겪습니다. 특히, 교육에서 다루는 사례가 조직의 실제 상황과 동떨어져 있거나, 이론적인 설명만으로 끝나는 경우에는 직원들이 배운 내용을 실무에 적용할 방법을 찾기 어렵습니다. 이로 인해 교육 자체가 현업에서 성과로 이어지지 않는 문제가 발생합니다. 2) 해결책 실무와 연관된 맞춤형 교육 설계: 교육을 설계할 때는 반드시 실무와 연결된 맞춤형 교육을 제공해야 합니다. 교육 내용이 실제 업무와 긴밀하게 연결되어 있어야 하며, 각 부서와 팀의 구체적인 업무 상황을 반영해야 합니다. 예를 들어, 마케팅 팀을 대상으로 하는 교육에서는 실제로 마케팅 데이터 분석을 어떻게 하는지 구체적으로 다루고, 해당 팀에서 현재 직면하고 있는 문제를 해결할 수 있는 실무적 방법을 제시해야 합니다. 현업 과제 포함: 교육 후에는 교육 내용을 바탕으로 실제 업무와 연결된 과제를 부여합니다. 이 과제를 통해 직원들이 교육에서 배운 내용을 현업에 바로 적용해보고, 그 결과를 분석할 수 있습니다. 이 과정에서 교육생들이 실제로 겪는 문제에 대해 1:1 피드백을 제공하거나, 실무 코칭을 제공하면 교육과 실무 간의 괴리를 좁힐 수 있습니다. 어떤 교육이 현업에 바로 적용할 수 있는 교육일까? 현업에 즉시 적용되어 좋은 성과를 낼 수 있는 교육의 요건에는 1) 실무 중심의 콘텐츠 2) 현업 시뮬레이션 3) 빠른 피드백 루프 가 있습니다. 각각의 내용에 대해 알아보도록 하겠습니다. 실무 중심 콘텐츠 교육이 끝난 뒤에도 교육생들이 현장에서 바로 쓸 수 있도록 실무에 적용 가능한 구체적인 사례와 실전 팁을 제공하는 것이 중요합니다. 예를 들어, RPA를 다루는 교육이라면, 단순히 툴의 기능을 설명하는 것이 아니라, 해당 도구가 회사의 특정 업무 프로세스를 어떻게 최적화하는지 예시를 들어 설명해야 합니다. 교육에서 다룬 사례가 단순히 이론적인 예시가 아니라 해당 회사의 실제 업무 프로세스와 유사한 상황을 기반으로 한 것이어야 합니다. 이를 위해선 좋은 교육 커리큘럼보다는 직원들의 현업 이슈에 대해 사전에 조사하여 실질적인 교육 니즈를 파악하는 것이 중요하겠습니다. 교육생들이 헷갈리기 쉬운 포인트나, 자주 발생하는 오류에 대한 예방책, 해결 팁 등 실무에서 바로 활용할 수 있는 팁을 포함하도록 교육을 기획하는 것이 실무 중심 콘텐츠의 핵심입니다. 예를 들어, 데이터 분석을 가르칠 때는 분석 도구의 기본 기능 외에도, 데이터 정리 과정에서 흔히 발생하는 실수들을 방지하는 법이나 인사이트 도출 시 주의해야 할 포인트를 알려주는 것이 교육 효과가 더 좋습니다. 현업 시뮬레이션 이론적인 설명에 그치지 않고, 실제로 현업에서 직면할 수 있는 문제 상황을 시뮬레이션하여 문제를 해결해볼 수 있는 기회를 제공하는 것이 매우 중요합니다. 특히 DX 관련 교육에서는 교육생이 실제로 디지털 전환의 일환에 참여하는 것과 같은 가상의 시나리오를 제시하고, 각자가 맡은 역할에 따라 문제를 해결해보는 실습을 진행할 수 있습니다. 이렇게 하면 교육생들은 단순히 개념을 배우는 것이 아니라, 실제 문제를 해결하는 데 필요한 프로세스를 직접 경험할 수 있습니다. 교육 과정에 현업 시뮬레이션을 포함하는 것은 이론을 실제로 어떻게 적용할지에 대한 감각을 키워줍니다. 시뮬레이션을 통해 교육생들은 실제 업무에서 발생할 수 있는 변수를 고려하여 문제를 해결하는 연습을 할 수 있습니다. 빠른 피드백 루프 교육이 끝난 후에는 즉각적인 피드백이 중요합니다. 교육생들이 현장에서 배운 내용을 적용해본 뒤, 적용 과정에서 발생한 문제나 개선점을 빠르게 피드백하는 시스템이 있어야 합니다. 교육이 끝난 후에도 추가 코칭이나 피드백 세션을 통해 교육생들이 지속적으로 개선할 수 있도록 지원하세요. 예를 들어, 교육 후 한 달 동안 교육생들이 실제로 업무에서 교육 내용을 어떻게 활용했는지 점검하는 피드백 세션을 마련하면, 교육의 성과를 강화할 수 있습니다. 또한, 정기적인 피드백 루프를 통해 교육생들이 현업에 적용한 후 발생한 문제를 해결하고, 교육 프로그램의 내용이 부족하거나 수정이 필요한 부분을 즉각 반영할 수 있습니다. 이 과정에서 교육생들은 스스로 발전할 기회를 얻게 되고, HRD 부서는 교육 프로그램의 개선 방향을 잡을 수 있습니다. 현업에 바로 써먹을 수 있게 구성하는 교육 단기적이고 단계적인 교육 모듈 구성 모든 교육 내용을 한 번에 제공하는 방식은 오히려 부담이 될 수 있습니다. 단계적으로 쪼개진 교육 모듈은 교육생들이 각각의 내용을 소화할 수 있도록 도와주며, 배운 내용을 즉각적으로 현업에 적용할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 자동화 교육에서는 첫 번째 모듈에서는 자동화 도구의 기본 기능을 배우고, 두 번째 모듈에서는 실무에 적용하는 심화 과정, 세 번째 모듈에서는 각 부서별로 적용 사례를 다룰 수 있습니다. 이렇게 모듈화된 교육은 교육생들이 단계적으로 배우고, 각 단계에서 배운 내용을 실제 업무에 적용한 후에 다음 단계로 넘어가게 하여 현업 적용의 효과를 극대화할 수 있습니다. 모듈별로 실습과 현업 적용 과제를 설정하고, 그에 따른 성과를 체크하는 방식으로 교육 내용을 연속적으로 연결해 나가야 합니다. 현업 기반의 실습 과제 부여 교육 후, 교육생들에게 실제 업무와 관련된 과제를 부여하여 현장에서 교육 내용을 직접 적용해볼 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 데이터 분석 교육에서는 교육생들이 자신의 부서에서 발생하는 데이터를 활용해 실제 분석 과제를 해결하게 하거나, 자동화 교육에서는 교육생들이 실제로 자동화 도구를 이용해 반복 업무를 자동화하는 프로젝트를 수행하도록 할 수 있습니다. 이 과제를 완료한 뒤에는 개별 피드백을 제공해 적용 과정에서 발생한 문제나 개선할 점을 파악하고, 이를 해결하는 방법을 가르쳐야 합니다. 현업 과제는 즉각적으로 업무 성과로 이어지는 교육 성과를 측정할 수 있는 방법이기도 합니다. 사전·사후 연계까지 확실하게 교육이 끝난 후에는 즉각적인 피드백이 중요합니다. 교육생들이 현장에서 배운 내용을 적용해본 뒤, 적용 과정에서 발생한 문제나 개선점을 빠르게 피드백하는 시스템이 있어야 합니다. 교육이 끝난 후에도 추가 코칭이나 피드백 세션을 통해 교육생들이 지속적으로 개선할 수 있도록 지원하세요. 예를 들어, 교육 후 한 달 동안 교육생들이 실제로 업무에서 교육 내용을 어떻게 활용했는지 점검하는 피드백 세션을 마련하면, 교육의 성과를 강화할 수 있습니다. 또한, 정기적인 피드백 루프를 통해 교육생들이 현업에 적용한 후 발생한 문제를 해결하고, 교육 프로그램의 내용이 부족하거나 수정이 필요한 부분을 즉각 반영할 수 있습니다. 일례로 정기적으로 교육에 대한 피드백을 받는 것 등이 있겠습니다. 이 과정에서 교육생들은 스스로 발전할 기회를 얻게 되고, HRD 부서는 교육 프로그램의 개선 방향을 잡을 수 있습니다. 우리 회사엔 어떤 교육이 적합할까요? 무료로 상담받아 보세요.nno'FIT'은 각 기업의 니즈에 맞춘 최적의 맞춤형 교육 솔루션을 제공합니다. 귀사의 산업 특성, 직원들의 역량 수준, 그리고 비즈니스 목표에 맞춰 디지털 전환(DX) 및 자동화 혁신(AX) 교육을 설계하여, 바로 현업에 적용할 수 있는 즉각적인 성과를 창출하고 있습니다. 180개 이상의 성공적인 DX 프로젝트 경험을 바탕으로, 귀사의 교육 목표와 니즈를 정확하게 파악해 전문가가 직접 맞춤형 교육 솔루션을 제안해 드리겠습니다. 지금 상담을 신청하시면 귀사에 맞는 최적의 교육 전략을 만나보실 수 있습니다! 상담하기 >> 이노핏파트너스innofit@innofitpartners.com서울 서초구 방배로 52, 감정평가사회관 3F * 본 메일은 이노핏파트너스와 인연이 있는 분들(명함, 문의, 세미나, 뉴스레터)께 발송되었습니다.수신거부 Unsubscribe
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DX 인사이트 | 고객 데이터 분석 실무 가이드 #1: 운영비를 반 넘게 줄이는 고객 세분화 방법
2024-09-27
고객 데이터를 세분화하고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 세우기 위해 실무에서 바로 적용할 수 있는 대표적인 분석 기법들을 소개합니다. @media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} @media only screen and (max-width:640px) {.stb-container {}.stb-left-cell,.stb-right-cell {max-width: 100% !important;width: 100% !important;box-sizing: border-box;}.stb-image-box td {text-align: center;}.stb-image-box td img {width: 100%;}.stb-block {width: 100%!important;}table.stb-cell {width: 100%!important;}.stb-cell td,.stb-left-cell td,.stb-right-cell td {width: 100%!important;}img.stb-justify {width: 100%!important;}}.stb-left-cell p,.stb-right-cell p {margin: 0!important;}.stb-container table.munged {width: 100% !important; table-layout: auto !important; } .stb-container td.munged {width: 100% !important; white-space: normal !important;} 대표님부터 임원, 인턴까지! 남녀노소 상관없이 $%name%$님이 활용할 수 있는 데이터 분석 가이드 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)이 가속화되는 현대 마케팅 환경에서, 고객 세분화와 초개인화는 마케팅 전략의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. McKinsey 보고서에 따르면, 71%의 고객이 맞춤형 경험을 기대하고 있으며, 이를 충족하지 못할 경우 경쟁사로 이탈할 가능성이 높다고 합니다. 따라서 이제는 AI를 활용해 정교하게 분석된 데이터를 바탕으로 한 맞춤형 메시지를 제공하는 것이 필수적입니다. 최근 컨설팅 중에 만난 한 기업도 방대한 고객 데이터를 쌓아두고 있었지만, 정확한 분석과 고객 세분화가 이루어지지 않아 수천 명의 고객 데이터가 무용지물이 된 사례가 있었습니다. 즉 내부 시스템에 아무리 많은 데이터가 있어도 그 데이터를 통해 고객의 행동 패턴이나 이탈 가능성을 파악하지 못하면 결국 이어지는 마케팅이나 세일즈 성과 또한 기대에 미치기 어려울 것입니다. 우리가 해야 할 일은 데이터를 단순히 쌓아두는 것이 아니라 이를 정확하게 분석하고 전략에 반영하는 것입니다. 고객 데이터를 세분화하고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 세우기 위해 실무에서 바로 적용할 수 있는 대표적인 분석 기법들을 소개합니다. 전문가 소개 김채원 프로젝트교수 現 글로업 마케팅 대표 前 PTKOREA (제일 펑타이) 퍼포먼스 마케터 前 Google Ads 디지털 마케팅 컨설턴트- TDCX 前 YouTube Paid Product QA 매니저 - Accenture 목차 ✅ DX와 고객 데이터 분석의 중요성 ✅ 고객세분화를 위한 핵심 모델링 - RFM 분석과 K-means 클러스터링 ✅ RFM 분석 vs K-Means 클러스터링 실무 적용 프로세스와 사례 ✅ 결론 : 무엇을 선택할까? DX와 고객 데이터 분석의 중요성 전통적인 마케팅에서는 고객을 대규모 집단으로 보고 일괄적인 메시지를 전달하는 방식이 주류를 이루었습니다. TV광고만 진행하면 어느 정도 고객들이 우리를 알아주는 상황이었죠.하지만 디지털 전환이 가속화되면서 고객의 기대 자체가 크게 변화하였습니다. 고객은 이제 더 이상 일반적인 제품이나 서비스 제공에 만족하지 않으며, 개인화된 경험을 기대합니다. 즉 과거와 다르게 고객의 니즈가 분할되었고, 이를 충족하지 못할 경우 빠르게 도태되는 환경이 구축된 것입니다. 고객 세분화는 이러한 요구에 대응하기 위한 중요한 첫 단계입니다. 고객 세분화란 구매 이력, 선호도, 행동 패턴 등 다양한 데이터를 기반으로 고객을 서로 다른 그룹으로 나누는 과정을 말합니다. 디지털 시대의 세분화는 단순히 고객을 나누는 데 그치지 않고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 마케팅 전략을 세우는 데까지 이어져야 합니다. 초개인화 마케팅과 DX의 연결성: 데이터 기반 의사결정의 중요성 데이터 기반 의사결정은 고객 행동을 정확히 파악하고, 이를 통해 기업이 신속하고 정확하게 시장에 대응할 수 있도록 도와줍니다. 특히, 초개인화 마케팅은 이러한 데이터 활용의 대표적인 예입니다. 초개인화란 AI와 빅데이터 분석을 통해 각 고객의 개별적인 특성과 실시간 행동에 맞춘 맞춤형 마케팅을 의미합니다. 디지털 기술, 특히 생성형 AI의 발전은 기업이 방대한 양의 고객 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 기회를 제공했습니다. 이를 통해 고객 개인에게 실시간으로 맞춤형 메시지를 전달할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다. 초개인화 마케팅은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 고객의 관심사, 구매 이력, 온라인 행동 패턴을 분석해 고객이 원하는 제품과 서비스를 제안하는 것이 필수 전략이 되고 있습니다. 최근 DX 프로젝트에서 가장 큰 화두가 되고 있는 AI 기반 고객 세분화는 고객의 실시간 행동 데이터를 수집해 이들이 어떤 상품을 관심 있게 보고 있는지, 무엇을 구매하려고 하는지에 대해 정확히 파악할 수 있습니다. 위 데이터를 바탕으로 고객에게 최적화된 상품 추천과 프로모션 제공이 가능해지게 되며 점점 더 고도화된 메세지를 전달하여 매출 상승 및 이탈률 방지 등 지표 성장에도 기여하며, 불필요한 마케팅 비용이 줄어듭니다. 고객 데이터 분석은 이제 단순한 마케팅 도구를 넘어, 기업이 전체 비즈니스 전략을 수립하는 데 있어 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 만약 DX 프로젝트를 진행하고 있거나 추진 중이시라면, 결합된 고객 데이터 분석을 통해 기업은 더 정교하고 민첩한 마케팅 전략을 실행할 수 있으며, 이는 곧 매출 성장과 고객 만족도 향상으로 이어지게 됩니다. 고객세분화를 위한 핵심 모델링 - RFM 분석과 K-means 클러스터링 RFM 분석 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석은 고객의 최근 구매 시점(Recency), 구매 빈도(Frequency), 구매 금액(Monetary) 을 기준으로 고객을 세분화하는 기법입니다. 이 방법은 비교적 쉽게 적용할 수 있고, 빠르고 직관적이라는 장점이 있습니다. 실제로 현업에서는 구매 데이터를 통한 VIP 고객 식별, 이탈 가능성이 있는 고객 대상 재구매를 유도하기 위한 캠페인을 진행 시 활용되는 방법입니다. K-means 클러스터링 K-Means 클러스터링은 고객 데이터를 기반으로 유사한 특성을 가진 고객 그룹을 나누는 알고리즘입니다. 이 기법은 다양한 데이터를 함께 분석할 수 있으며, 고객의 행동 패턴을 파악하여 더 정교한 맞춤형 마케팅 전략을 세울 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 다양한 데이터를 분석하는 데에도 적합합니다. 실제로 웹사이트 방문 패턴 분석, 고객 관심사 기반 보다 정교한 시그널 활용 마케팅 시 다음 기법을 사용하고 있습니다. RFM 분석 vs K-Means 클러스터링 실무 적용 프로세스 및 사례 RFM 분석 프로세스 1) raw 데이터 수집 : 고객의 구매 날짜, 구매 횟수, 구매 금액 데이터를 CRM 시스템이나 자사 어드민에서 추출합니다. 2) 데이터 전처리 : 결측치나 오류 데이터를 정리합니다. 3) RFM 점수 계산 최근 구매일을 기준으로 Recency 점수를 부여합니다. 구매 빈도에 따라 Frequency 점수를 부여합니다. 총 구매 금액을 기준으로 Monetary 점수를 부여합니다. 4) 고객 그룹화 : R, F, M 점수에 따라 고객을 고가치, 중간가치, 저가치로 나눕니다. 5) 전략 수립 : 고가치 고객에게는 VIP 맞춤형 혜택을 제공하고, 이탈 가능성이 높은 고객에게는 재구매를 유도하는 분리된 프로모션을 실행하는 등의 전략을 기획합니다. [ 실제 적용 사례 : A 패션 브랜드 분석 마케팅 사례] 1) 적용 지표 Recency : 고객이 최근에 구매한 날짜. Frequency : 지난 6개월 동안 구매한 횟수. Monetary : 총 구매 금액. 2) 분석을 통한 마케팅 전략 적용 VIP 고객 : 최근 3개월 이내에 구매 금액이 높고, 재구매가 n회 이상 확인된 고객에게 FW 신상품 선주문 기회와 프리미엄 기프트 혜택 추가 제공. 이탈 가능 고객 : 구매 빈도가 기존 대비 줄어든 고객에게 재구매 유도 5% 할인 쿠폰 발송. 3) 성과 VIP 고객 재구매율 20% 상승 : 프리미엄 혜택과 선주문 기회 제공으로 충성도 강화. 이탈 고객 복귀율 15% 증가 : 이탈 고객을 타겟팅한 맞춤형 쿠폰 전략이 효과적이었음. K-Means 클러스터링 프로세스 1) raw 데이터 수집: 구매 이력, 웹사이트 방문 횟수, 관심 카테고리 등 다양한 데이터를 수집합니다. 2) 데이터 전처리 수치형 변수는 정규화(Normalization)하여 0~1 사이로 변환합니다. 범주형 변수(예: 성별, 지역)는 One-Hot Encoding으로 변환해 K-Means 알고리즘이 이해할 수 있는 형태로 만듭니다. 3) K 값 설정 : 몇 개의 그룹(K)으로 나눌지 결정합니다. K=3이면 3개의 그룹으로 나눕니다. 4) 클러스터링 실행 : 알고리즘을 실행해 각 고객을 가까운 그룹에 배치합니다. 5) 전략 수립 : 각 클러스터의 특성에 맞춰 차별화된 마케팅 전략을 세웁니다. 예를 들어, 특정 카테고리 상품을 자주 검색하는 고객 클러스터에게 추천 상품을 크로스 셀링하는 등의 제안을 할 수 있게 됩니다. [K-Means 클러스터링: B 밀키트 브랜드 분석 컨설팅 사례] 1) 적용된 지표: 구매 횟수 : 고객의 최근 한 달간 밀키트 구매 횟수. 평균 조리 시간 : 고객이 선호하는 평균 식사 준비 시간. 식품 선호도 : 한식, 채식, 고단백, 저염 등 선호 식품 카테고리. 건강 상태 : 다이어트 중, 고단백 선호 등. 2) 분석을 통한 그룹 구분 (K=4) 및 전략 적용: 건강 관리 고객군 : 저염 및 고단백 식단 선호 고객에게 맞춤형 헬시 밀키트 추천. 시간 절약 고객군 : 바쁜 직장인을 대상으로 빠른 조리 밀키트 추천과 할인 혜택 제공. 가성비 고객군 : 할인 행사를 활용해 저렴한 밀키트 홍보. VIP 고객군 : 고가의 프리미엄 밀키트와 정기 구독 혜택 제공. 3) 성과: 재구매율 18% 증가 : 맞춤형 건강 밀키트 추천으로 고객의 재구매 유도 성공. 구매 전환율 12% 상승 : 바쁜 직장인 고객군에게 빠른 조리 시간 소구점 강조한 소재 & 메세지 노출로 구매 전환율 증가. 무엇을 선택하는 것이 좋을까? [그림 1] 만약 지금 바로 빠르게 적용하고 싶다면? : RFM 분석이 적합합니다. 데이터가 간단하고, 바로 전략을 도출하여 실행할 수 있기 때문입니다. 다양한 데이터를 활용해 정교한 분석을 원한다면? : K-Means 클러스터링이 적합합니다. 고객의 다양한 행동과 특성을 반영해 더 세밀한 그룹화를 할 수 있습니다. 고객 세분화는 업종에 따라 다른 기법이 적합할 수 있습니다. 위에 참고고할 수 있는 주요 업종별 자주 사용되는 세분화 기법 예시를 공유드립니다.[그림 2] 다음에도 더 현업 향기 물씬 품기는 콘텐츠로 뵙겠습니다. 이 메일을 보시는 모든 분들 평안한 하루 되세요 :)글 / 이노핏파트너스 김채원 프로젝트교수 정리 / 이노핏파트너스 마케팅팀 공유하기게시하기웹에서 보기
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[보도자료] 인천교통공사, 'DT과제해결 프로젝트' 성과발표회…디지털 전문가 양성
2024-05-22
[기사원문] 인천교통공사는 사내에서 선발된 디지털 인재가 수행한 'DT(디지털 전환) 과제해결 참여형 프로젝트' 성과발표회를 개최했다고 25일 밝혔다.올해 3회를 맞이한 이 프로젝트는 4차산업혁명 기술과 정보통신기술을 활용해 도시철도의 디지털 인프라를 구축하고 디지털 혁신 역량을 갖춘 조직내 전문가를 양성하기 위한 것이다. 올해는 특히 프로젝트의 결과물이 바로 현업에 적용될 수 있는 수준으로 개발되도록 방향을 설정하고 프로젝트를 진행했다.공사는 사내 각 분야에서 10명의 디지털 인재를 선발해 8개월 동안 디지털전환 컨설팅 전문기관인 이노핏파트너스와 함께 ▲조직역량 강화를 위한 디지털혁신 역량 진단 및 분석 ▲DT기술 활용 영역 확대를 위한 전문 역량 강화 교육 ▲비대면 교육 Tool을 활용한 프로젝트 수행 지식 학습 ▲4차산업혁명 기술을 활용한 디지털 혁신 과제 개발 ▲디지털 혁신 과제 실행 등 여러 단계를 거쳐 최종 솔루션 개발을 완료했다.이번 프로젝트에서 디지털 인재들은 창의적인 문제정의와 솔루션 기획, 실무 적용 가능한 수준의 완성도를 목표로, 자연어 처리와 DB 구축을 통해 '인천교통공사 임직원 업무용 챗봇: 이로미', 열차 위치 시각 정보 공유를 위한 '열차 안전운행 통합 안내 시스템: I-view' 등 2건의 솔루션을 개발했다.김성완 인천교통공사 사장은 "외부 솔루션을 구매할 경우 수억원의 예산이 드는 프로젝트를 직원들의 역량으로 개발해 냈다는 것은 매우 고무적인 성과"라며 "앞으로도 다른 어느 교통기관보다 빠르게 변화에 대처하고 시민의 안전을 확보하는 공기업으로 거듭나기 위해 최선을 다하겠다"고 말했다.
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[보도자료] 데이터 문화로 성과를 창출해야 하는 리더
2024-02-15
[기사원문] 리더가 처한 환경은 점점 더 어려워지고 있다. 하지만 조직은 리더가 처한 환경에 관계없이 지속 성장을 요구한다. 어려운 환경에서도 가시적인 성과를 만들어내야 하는 책임을 리더에게 요구하기 때문이다.어떻게 해야 리더는 이 어려운 환경에서도 지속 성장을 이룰 수 있을까. 개인에 따른 일시적인 등락이 아닌 장시간의 지속성을 팀에 정착시키는 유일한 방법은 문화다. 문화는 팀원들이 공유하는 가치체계이자 의사결정 시 판단기준이다. 환경이 급변하고 예측이 불가능하더라도 팀원 모두가 같은 가치관으로 판단하고 실행하면 지속성은 유지된다. 이것이 문화의 속성이자 힘이다.리더의 성과 창출에는 '리더의 성과=f(팀원관리, 고객만족)'라는 함수가 존재한다. 성과는 팀이 산출한 재화나 서비스를 이용하는 고객이 만족할 때 창출된다. 그런데 고객을 만족시키는 주체는 팀원이므로 성과는 효과적인 팀원관리와 팀원들의 고객만족이 인과관계로 연결된 함수가 성공적으로 작동할 때 만들어진다.함수 속 고객만족과 팀원관리에는 공통된 조건이 필요하다. 바로 데이터다. 고객이든 팀원이든 '초개인화'를 요구하기 때문이다. 고객이나 팀원들은 세분화된 그룹 속의 일원으로 인식되기를 원하지 않는다. 자신에 대한 정확한 이해로 유일한 독립적인 자아로 인정해줄 것을 요구한다. 이를 위해서는 개인에 대한 많고 정확한 데이터가 필수다. 따라서 갈수록 어려워지는 환경에서 지속 성장을 이루기 위해서는 데이터에 기반한 문화를 구축하고 강화해야 한다.그렇다면 데이터 기반 문화는 어떤 효과가 있을까. 먼저, 의사결정이 정확하고 신속하다. 둘째, 객관적인 데이터에 의한 의견제시로 소통이 활성화된다. 셋째, 데이터에 기반한 활동으로 팀 운영의 투명성이 높아진다. 넷째, 비효율적인 부분을 파악하여 개선할 수 있어 팀 효율성을 향상시킨다. 마지막으로 환경을 적시에 정확하게 파악한 후 조직 전략에 신속하게 반영할 수 있어 팀 적응성을 향상시킨다.이런 효익을 갖는 데이터 기반 문화를 구축하기 위해서는 먼저 데이터 비전을 수립해야 한다. 데이터에 기반한 문화의 가치와 지향점은 무엇인지, 누가 담당해야 할 것인지, 모두에게 어떤 효익이 예상되는지 정확히 공유하는 것이다.둘째는 프로세스 각 단계의 핵심적인 사항들을 점검해야 한다. 수집, 분석, 활용, 평가 각 단계에서 팀 성과와의 연계성, 채널의 효용성, 데이터의 정확성·보안성·공개성 등을 파악하는 도구나 역량은 갖추고 있는지 점검해야 한다.셋째는 모든 의사 결정에서 데이터를 우선적으로 활용하게 하고, 그 결정에 따른 결과를 팀원들과 피드백하는 과정을 반복해야 한다. 넷째는 팀원들이 데이터 관련 기술과 도구를 활용할 수 있도록 교육 및 훈련 기회를 제공해야 한다.마지막은 이러한 전 과정에 걸쳐 팀원의 자발적인 참여를 이끌어내야 한다. 문화는 구성원 모두가 적극적이고 자발적으로 참여할 때 정착의 시간은 짧아지고, 수준은 높아진다. 데이터 기반 문화 역시 마찬가지다. 소외되는 팀원들 없이, 참여 정도의 경중이 없이 모두가 의견을 피력할 수 있는 소통 채널을 상시화해야 한다. 리더는 직접 당사자라기 보다는 퍼실리테이터 역할을 해야 한다는 의미다.- 박기찬 이노핏파트너스 부사장(디지털리더십센터장) -
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강의 Preview - 데이터가 문화다, 데이터로 문화를 만드는 리더의 데이터 코드 8
2024-02-15
Q1. 왜 데이터 기능 교육에 투자한 만큼 성과가 나지 않을까요?A. 투자가 성과로 이어지는 숨은 조각을 놓쳤기 때문입니다.데이터로 일하는 ‘데이터 조직문화’ 가 구축되지 않아서 입니다.*데이터 조직문화 : 조직 내에서 데이터를 핵심 자산으로 인식하고 데이터에 기반해 일하는 방식Q2. 데이터 문화 구축, 무엇부터 해야 하나요?A. 리더의 생각과 행동부터 바뀌어야 합니다.리더가 모든 업무에서 데이터를 우선 순위에 두어야만 데이터가 제대로 수집, 분석, 활용될 수 있습니다.데이터를 아는 것과 실제로 활용하고 성과를 내는 것은 다릅니다.이번 웨비나를 통해서 데이터 문화의 중요성과데이터로 성과를 내기 위해 ‘리더의 데이터 코드 8’을 알려드립니다.강의Preview | 박기찬 이노핏파트너스 디지털리더십센터장데이터가 문화다, 데이터로 문화를 만드는 리더의 데이터 코드 8
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[보도자료] 이노핏파트너스, 기업 디지털 전환 컨설팅 ‘퍼스트무버’
2024-02-13
[기사원문] 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)을 전후로 4차 산업혁명을 맞아 국가와 산업 전반 경계를 가리지 않고 글로벌 전반에 디지털 전환(DT, DX) 바람이 거세다. 글로벌 시장 조사기관 프리시던스리서치에 따르면 2022년 글로벌 디지털 전환 시장 규모는 약 740조 원으로 2030년에는 약 2250조 원에 육박할 것으로 예측된다. 국내의 경우 매년 17~18%의 증가세도 예상된다. 하지만 단순히 재택근무로 전환하고 온라인으로 서비스하며 키오스크로 비대면 주문을 한다고 해서 기업이 디지털 전환을 했다고 착각이다.디지털 기술을 기반으로 상품과 서비스, 비즈니스 모델의 운영과 관리 프로세스를 변화시켜 새로운 비즈니스 생태계를 만들어야 진정한 디지털 전환을 이뤘다고 할 수 있다. 아울러 이러한 디지털 전환의 올바른 방향을 제시하는 ‘퍼스트무버’가 있다. 업계에서 ‘기업들의 디지털 선생님’으로 통하는 윤정원 대표가 이끄는 이노핏파트너스가 그 주인공이다.12일 윤정원 대표는 본지와의 서면 인터뷰에서 “디지털 전환이란 디지털 핵심기술과 세상을 움직일 신기술을 발굴해 디지털 기반의 신사업을 발굴하고 생태계를 조성하는 지속적인 프로세스”라며 “디지타이제이션(Digitization, 아날로그를 디지털로 바꾸는 것)과 디지털라이제이션(Digitalization, 디지털 기술을 이용해서 비즈니스 운영방식을 바꾸는 것)을 혼동하는 경우가 많다”고 밝혔다.윤 대표가 2019년 창업한 이노핏파트너스는 에듀서비스테크 기업으로, 기업의 디지털 전환을 돕는 교육·컨설팅 전문 기관이다. 지금까지 삼성, 현대자동차, LG전자 등 약 90개가 넘는 국내 리딩 기업들과 프로젝트를 함께 했으며 매년 50% 이상의 성장세를 보이고 있다. 교육담당자를 포함한 잠재고객의 수는 지난해 대비 1500명 증가했고 설립 초기보다 인바운드 콜 수는 3배 이상 늘었으며 수주 성공률도 30% 이상 올랐다.이노핏파트너스를 창업한 윤 대표는 IGM세계경영연구원 교육사업본부장, 한양대 경영교육원 FIT 센터장 등을 지내는 등 DT가 업계 화두로 떠오르기 전부터 이를 주제로 한 컨설팅 및 기업 교육을 이끌어왔다. 그가 창업한 이노핏파트너스는 △모든 기업의 변화와 혁신을 위해(Innovator) △미래를 이끌어갈 인재를 육성하고(Future) △조직ㆍ콘텐츠ㆍ임직원ㆍ전문가와의 협업으로(Integration) △기업의 DNA가 달라지도록 돕는다(Transformation)는 뜻을 담고 있다.윤 대표는 “기존 기업 교육이 단순히 강사 중심이었다면, 이노핏파트너스는 ‘혁신’에 ‘FIT’한 맞춤형 교육을 제공하는 게 핵심”이라며 “특히 현업의 직접적인 문제를 해결하는 PBS(Problem Based Solving) 과정은 기업에 성공적으로 적용되어가고 있으며, I공사, D그룹 등 장기 프로젝트 수주가 지속 확정되고 있다”고 말했다.그는 기업의 디지털 전환 필요성을 공유경제 신화로 불리던 위워크의 예시에서 찾는다. 윤 대표는 “위워크가 파산 직전까지 몰린 이유는 무늬만 디지털 전환을 외쳤기 때문으로, 스스로를 테크 기업이라고 표방했지만 위워크의 본질은 부동산 기업이라서 실물 건물을 임대해야 했고, 사무실 유지를 위한 각종 서비스에도 계속 투자해야 했다”면서 “디지타이제이션과 디지털라이제이션을 혼동하지 않아야 한다”고 했다.▲이노핏파트너스 컨설팅 프로세스. (사진제공=이노핏파트너스)디지털 전환과 관련해 다수의 교육ㆍ컨설팅 업체들이 있지만, 윤 대표는 이노핏파트너스의 경쟁력을 ‘사람’에서 찾는다. 윤 대표는 “디지털 전환 교육의 의미를 살펴보면 그것은 ‘기술’만을 이야기하고 있지 않다”며 “기술을 비즈니스에 적용해 혁신을 끌어내는 ‘사람’의 역량이 더 강조되고 있다. 이노핏파트너스는 이머징 기술트랜드를 읽고 그 속에서 비즈니스 기회를 인식해 실제로 그 기회를 기획하고 실현하는 경영혁신의 사이클인 NEBC 이론에 근거에 교육을 설계한다”고 강조했다.이노핏파트너스는 전반적으로 시장이 어려웠다고 평가되는 작년에도 2022년과 비슷한 수준의 성과를 유지했다. 회사는 창업 3년차인 2022년 매출 21억 원에 많지는 않지만 4700만 원의 영업이익을 내며 첫 흑자를 달성했다. 이 과정에서 경험한 코로나19는 회사에 위기이자 기회가 됐다.윤 대표는 “코로나로 인해 전반적으로 기업의 경영상황과 교육수요가 줄어들기도 했지만, 반대로 디지털 전환 이슈가 기업의 우선순위 과제로 부각하면서 이노핏파트너스에 교육문의를 하는 기업들이 늘기도 했다”며 “이노핏은 디지털 전환에 특화된 콘텐츠와 전문가 풀을 보유하고 있었기에 그 위기 속에서 퍼스트무버로 자리매김할 수 있었다”고 설명했다. 무엇보다 인력 칼바람이 불던 코로나19 당시 캐시플로어 상 어려움이 없지 않았으나 내부 임직원을 줄이지 않고 버티면서 임직원이 한마음으로 위기를 넘긴 것이 옳았다는 판단이다.이노핏파트너스는 설립 이후 디지털 전환 교육ㆍ컨설팅 시장에서 빠르게 자리를 잡아가고 있다. 4년간 쌓아온 리딩기업 임직원들의 디지털 역량진단 데이터는 58만 건에 달하며, 이는 후발주자들에게 진입장벽이 될 수 있는 무기가 됐다. 이노핏파트너스는 26개 정부기관, 17개 시ㆍ도교육청 산하 공무원들의 디지털 역량진단 및 컨설팅 수행 경험을 통해 기업 간 거래(B2B)뿐만 아니라 공공기업의 디지털 전환 역량혁신을 돕기 위해 그 영역을 넓혀가고 있다.앞으로는 대중 시장과 특정 시장 모두를 타깃으로 성장할 계획을 갖고 있다. 윤 대표는 “이노핏파트너스는 ‘유핏(YouFIT)’이라는 디지털 교육ㆍ컨설팅 솔루션 기반 플랫폼을 완성해 양쪽 시장을 모두 만족하게 할 계획”이라며 “이 온라인 플랫폼을 통해 다양한 프로그램을 빠른 시간 내에, 그리고 각 기업이 원하는 프로그램을 원하는 때에 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 말했다.이어 “디지털 전환 기술은 빠르고 지속해서 바뀌는 것이 특징이다. 이노핏파트너스는 이러한 트렌드를 빠르게 캐치하고 관련된 콘텐츠와 프로그램을 유핏 플랫폼의 데이터 기반으로 제작할 것”이라고 덧붙였다.- 윤정원 이노핏파트너스 대표 -
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