분석기술이 갑자기 발전을 해서 정보가 더 빠르고, 명확하고, 쉽게 표현될 수 있게 되었다는 것인가? 아니면 그저 시장점유율을 획득하기 위한 또 하나의 소동이란 말인가?
이러한 의문들을 해소해줄 간단한 답은 없다. 오히려 이 각각의 관점에 약간의 진실이 담겨 있다는 사실을 설명하려 한다. 또 통합분석이 엔터프라이즈 애플리케이션 고객들에게 지금 왜 그렇게 중요한지 설명하고, 외부의 정보를 통합 및 분석하는 능력이 왜 엔터프라이즈 소프트웨어 벤더들의 핵심적인 차별화 요인이 되는지 설명할 것이다.
왜 통합 분석인가
엔터프라이즈 애플리케이션들은 처음부터 중요한 정보를 보고서의 안쪽에 숨겨놓음으로써 실무자들을 실망시켰다. 애플리케이션들이 여러 가지 옵션들을 제공해도 정작 만들어지는 보고서들은 여전히 이해하기 힘들 것이다. 보고서들이 정기적으로 만들어지든 갑자기 만들어지든, 사용자들은 그 보고서들로부터 필요한 정보를 수집하고 싶어하지만 유감스럽게도 상황은 그렇지가 못하다. 소위 예외상황 보고서들도 도움이 못 되는 경우가 흔하다.
이런 문제들도 심각하지만, 사용자가 보고서에서 본 불완전한 정보를 날마다 업무에 적용하려 할 때 더 큰 문제가 생긴다. 뒤늦은 주문 중 핵심 고객들을 위한 것이 있는지? 우선순위 변경이 다른 주요 고객이나 주문에 어떤 영향을 미칠 것인지? 매출에는 또 어떤 영향을 미칠 것인지 등, 그런 질문들에 대한 답을 찾아내려면 유감스럽게도 또 다른 분석툴과 보고서가 필요해진다.
따라서 사용자들은 계속해서 더 많은 보고서를 요구하거나, 좀더 사용자를 편하게 해주는 보고서 작성기(Report Writer)를 요구하고 있다. 하지만 보고서 작성기는 결코 이 문제를 해결해주지 못할 것이다. 데이터를 추론해서, 당장 정보를 필요로 하는 사용자가 이해하기도 쉽고 전에 사용된 적도 없는 포맷으로 데이터를 표현할 능력이 보고서 작성기에는 없기 때문이다.
지금 거의 보편화한 워크플로우 애플리케이션들은 지속적으로 정보를 감시해 문제가 생길 경우 사용자에게 경고하고 있다. 이러한 접근법은 문제가 있다는 사실을 더 쉽게 알려주기는 하지만 비즈니스 규칙을 위반한 경우 사용자에게 알려줄 수 있을 뿐이다.
어떤 워크플로우 애플리케이션들은 규칙을 기반으로 어떤 정정조치를 취할 지에 대해 기본적인 결정을 내릴 수 있다. 하지만 워크플로우는 매출이나 고객만족 등을 극대화하기 위한 최선의 방법을 결정하는 데는 전혀 도움이 되지 않는다. 비즈니스의 사례를 대처할 규칙이 전혀 없을 때, 사용자는 올바른 결정을 내리기 위해서 또 다시 조사를 해서 보고서를 돌리거나 자신들의 본능에 의지하게 된다.
편리한 사용자 인터페이스 중요
다행히 분석기술은 일반 사용자들에게 유용한 정보를 제공하는데 많은 발전을 했다. 불과 1년 전만 해도 분석 애플리케이션들을 선택할 때는 파워와 유용성 사이에서 중간 값을 취해야 했다.
허위츠 그룹의 조사에 따르면 당시에는 사용자들이 분석 애플리케이션에 가장 바랬던 것이 보다 쉬운 사용자 인터페이스였다.
앞서 던진 질문들에 답을 하기 위해서, 기업 고객들은 애플리케이션의 데이터 모델에 대한 상세한 지식을 갖고 있거나, 모든 일을 팽개치고 도와주러 달려올 IT 분야의 절친한 친구가 필요했다. 데이터 웨어하우스는 그 어느 때보다 네비게이션하기가 쉬워졌지만 대체로 사용자들이 필요로 하는 최신 정보를 제공해주지는 못한다. 이런 상황에서 CRM 애플리케이션들이 등장했다.
CRM 애플리케이션들은 원래 2개 진영으로 나뉘어졌다. 이·피퍼니(E.piphany)와 같은 벤더들이 속한 분석 툴 진영과 시벨과 클래리파이(노텔 네트웍스에 인수되었다가 다시 암독스에게 인수됨)와 같은 업체들이 속한 운영 툴 진영이다. 운영 애플리케이션들은 ERP와 SCM 시스템처럼 트랜잭셔널 기능에 포커스를 맞췄다.
순수 CRM 운영 애플리케이션들은 고객들이 무엇을 좋아하고 무엇을 싫어하는지에 대한 정보를 속속들이 캐낼 수 있는 정보의 금광임에도 불구하고 사용자들이 신속하게 적절한 결정을 내리는 데는 여전히 도움을 줄 수가 없었다. 백엔드 시스템들 및 분석 애플리케이션들과 통합되지 않았기 때문이었다.
한편 CRM 분석 툴들은 전세계 영업 및 마케팅 부서들의 상상력을 자극하기 시작했다. 갑자기 마케팅팀에서 어떤 특별한 제공에 어떤 고객들이 반응을 보일 거라는 예측을 할 수 있게 되었고, 캠페인 중간에 내용들을 재빨리 조정할 수 있을 만큼 피드백도 얻을 수 있게 되었다.
영업팀에서는 예전에는 묻혀 있던 제품들 사이의 관계를 발견해서, 약간의 내력과 인구통계학적 정보를 기반으로 어떤 고객이 겉으로 보기에는 관련없어 보이는 제품들을 판매할 수 있다고 생각 되었다.
영업과 마케팅 문제에 초점을 맞춘 특수목적 분석 툴들은 사용자들이 쉽게 적용할 수 있고 필요하면 수정도 할 수 있는 사전에 정의된 질의들을 제공하기 더 쉽게 해주었다. 사용자 인터페이스 문제는 해결되었지만, 트랜잭셔널 정보와 인구통계학적 정보를 모두 갖고 있어야 한다는 점이 여전히 옥의 티였다.
엔터프라이즈 CRM을 둘러싼 경쟁이 가열됨에 따라, 운영 애플리케이션 진영과 분석 애플리케이션 진영간의 경계가 흐려지기 시작했다. 벤더들은 운영 애플리케이션들과 함께 특정 사용자에게 맞춘 통합분석 애플리케이션들을 제공하는 것이 현명하다는 사실을 즉시 알아차렸다.
