워크플로우의 세계로 오신 것을 환영합니다
일상적인 업무에 혼돈이 가득할 때가 있습니다. 하지만 많은 부분이 예측 가능한 방식으로 반복됩니다. 워크플로우는 업무를 진행하는 방식에서 반복되는 패턴을 체계화하여 효율성을 높이는 방법입니다.
워크플로란 무엇인가?
길과 같은 개념
워크플로는 업무가 목적지를 향해 움직이는 길이나 고속도로와 같습니다.
다양한 길이
집에서 동네 가게로 가는 짧은 길이나 장거리 고속도로처럼 길이가 다양합니다.
장애물 존재
도로와 마찬가지로 워크플로도 정체되고 헷갈리고 끊길 수도 있습니다.
Asana 업무 그래프의 강점
강력한 워크플로 구축
Asana 고유의 업무 그래프를 사용하면 복잡한 이메일과 스프레드시트를 자동화된 프로세스로 탈바꿈할 수 있습니다.
체계적인 단계
반복적이고 체계적인 단계로 진행되는 업무라면 대부분을 워크플로로 만들 수 있습니다.
현재 프로세스 파악
Asana에서 워크플로를 구축하는 첫 번째 단계는 현재 프로세스가 어떻게 진행되는지 파악하는 것입니다.
워크플로의 시작점과 종결점 파악하기
시작점 식별
워크플로가 어디서 시작되는지 명확하게 정의합니다.
중간 과정
워크플로의 각 단계를 순차적으로 정리합니다.
종결점 식별
워크플로가 언제 완료되는지 명확하게 정의합니다.
예를 들어, 고객지원 팀의 워크플로는 고객지원 팀에서 해당 피드백에 대한 조치를 취한 후 고객지원 팀에 다시 연락할 준비를 마쳤을 때 끝납니다.
워크플로 구축의 단계
처음부터 끝까지 단계 구축
이 과정을 수행할 때는 누가 무엇을 하고 있으며 어떤 툴을 사용하는지 파악해야 합니다.
단계를 그룹으로 묶기
예를 들어, '수신', '처리 중', '해결'로 나눕니다.
워크플로 최적화
구축된 워크플로를 검토하고 효율성을 높이기 위한 개선점을 찾습니다.
일반적인 워크플로 단계
계획 수립
아이데이션 또는 정보 수집 요청 받기
프로젝트 우선순위 지정 및 리소스 배분
실행
결과물 개발 및 검토
업무 진행 상태 추적
검토하기
결과물에 대한 피드백 및 승인
이해관계자에게 보고
워크플로 예시
업무 요청
새로운 업무 요청이 들어오면 일련의 일정한 단계를 거쳐 처리됩니다.
스프린트 플래닝
개발팀의 스프린트 계획은 반복적인 워크플로를 통해 효율적으로 관리됩니다.
지원자 추적
채용 과정에서 지원자의 상태를 추적하고 관리하는 워크플로를 구축할 수 있습니다.
워크플로우 자동화란?
워크플로우 자동화는 수동 작업을 자동화하고 프로세스를 최적화하여 원활한 협업을 촉진하는 기술을 의미합니다. 반복적인 작업을 자동화하고 워크플로우를 표준화함으로써 기업은 오류를 줄이고 효율성을 개선하며 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다.
데이터 입력
반복적인 데이터 입력 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 오류를 줄입니다.
문서 승인
문서 승인 과정을 자동화하여 처리 시간을 단축하고 투명성을 높입니다.
고객 온보딩
새로운 고객의 온보딩 과정을 자동화하여 일관된 경험을 제공합니다.
워크플로우 자동화를 위한 주요 도구
로보틱 프로세스 자동화(RPA)
사람의 작업을 모방하고 반복 작업을 자동화하는 도구입니다. 데이터 추출, 데이터 입력 및 보고서 생성과 같은 작업을 처리할 수 있습니다.
비즈니스 프로세스 관리(BPM) 소프트웨어
비즈니스 프로세스를 모델링, 분석 및 최적화하기 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다.
워크플로우 관리 시스템(WMS)
엔드 투 엔드 프로세스 자동화 기능을 제공하여 조직이 중앙 집중식 플랫폼에서 워크플로우를 설계, 실행 및 관리할 수 있게 합니다.
워크플로우 자동화 도구 구현 단계

5

지속적인 개선
성과 분석 및 최적화
모니터링
성능 추적 및 평가
구현
도구 설치 및 통합
계획
전략 수립 및 도구 선택
5
분석
비즈니스 프로세스 평가
비즈니스 프로세스 평가
현재 프로세스 분석
기존 비즈니스 프로세스를 평가하여 자동화의 이점을 얻을 수 있는 영역을 파악합니다. 각 프로세스의 복잡성, 빈도 및 리소스 요구 사항을 평가합니다.
자동화 대상 식별
반복적이고 시간이 많이 소요되며 오류가 발생하기 쉽거나 수동 데이터 입력이 필요한 프로세스에 집중합니다.
개선 가능성 평가
각 프로세스의 자동화를 통해 얻을 수 있는 효율성 향상과 비용 절감 가능성을 평가합니다.
자동화 목표 정의
30%
효율성 향상
프로세스 자동화를 통한 작업 시간 단축
25%
비용 절감
수동 작업 감소로 인한 운영 비용 절감
40%
정확성 향상
인적 오류 감소로 인한 데이터 품질 개선
자동화 목표를 명확하게 정의합니다. 효율성 향상, 비용 절감, 데이터 정확성 향상 또는 생산성 향상과 같은 자동화를 통해 달성하고자 하는 목표를 결정합니다. 구체적인 목표를 설정하면 어떤 프로세스로 구현할 수 있을지 계획할 수 있으며 자동화 노력의 성공 여부를 측정하는 데 도움이 됩니다.
올바른 자동화 툴 선택
조직의 요구사항과 목표에 가장 적합한 워크플로우 자동화 툴을 조사하고 선택합니다. 사용 편의성, 확장성, 통합 기능 및 공급업체 지원과 같은 요소를 고려합니다. 다양한 옵션을 평가하고 특정 프로세스에 필요한 기능을 제공하는 도구를 선택합니다.
전략 구현 계획
전략 개발
자동화 툴을 구현하기 위한 단계, 일정 및 책임을 개략적으로 설명하는 포괄적인 구현 전략을 개발합니다.
2
이해관계자 식별
주요 이해 관계자를 식별하고 계획 프로세스에 참여시켜 전략을 원활하게 구현할 수 있는 로드맵을 작성합니다.
일정 수립
구현 단계별 일정과 마일스톤을 설정하여 진행 상황을 추적할 수 있게 합니다.
리소스 할당
필요한 인력, 예산 및 기술 리소스를 할당하여 성공적인 구현을 지원합니다.
데이터 통합 및 시스템 호환성
호환성 평가
자동화 도구와 기존 시스템, 애플리케이션 및 데이터베이스의 호환성을 평가합니다. 서로 다른 시스템 간의 데이터 흐름을 결정하고 자동화 툴이 기술 스택과 원활하게 통합될 수 있도록 보장합니다.
원활한 데이터 교환을 위해 필요한 데이터 변환, API 통합 또는 미들웨어를 고려합니다. 시스템 간 데이터 흐름이 끊김 없이 이루어지도록 설계하는 것이 중요합니다.
교육 및 변경 관리
종합적인 교육
자동화 도구를 사용할 직원에게 종합적인 교육을 제공합니다. 자동화의 목적과 이점을 이해하고 도구를 효과적으로 사용하는 데 능숙한지 확인합니다.
변화 관리
기업 내부에 변화에 대한 저항이 있다면 이를 다루고, 자동화를 수용하는 문화를 육성하기 위한 전략을 세웁니다.
지속적인 지원
교육 후에도 사용자가 질문이나 문제를 해결할 수 있는 지원 시스템을 구축합니다.
파일럿 테스트 및 반복적 접근 방식

3

소규모 테스트
작은 규모로 파일럿 테스트 진행
피드백 수집
사용자의 피드백과 개선점 파악
3
반복 개선
피드백을 바탕으로 시스템 개선
전체 배포
개선된 시스템의 전사적 도입
자동화 툴을 조직 전체에 배포하기 전에 먼저 작은 규모로 파일럿 테스트를 수행하는 것을 고려합니다. 이를 통해 워크플로우를 테스트하여 개선해야 할 문제나 영역을 식별할 수 있습니다. 사용자의 피드백을 수집하고 사용자의 통찰력을 기반으로 구현을 반복합니다.
모니터링 및 지속적인 개선
성능 모니터링
자동화된 워크플로우의 성능 추적
2
2
데이터 분석
성능 지표 및 사용자 피드백 분석
3
3
개선점 식별
최적화 가능한 영역 파악
4
4
개선사항 구현
시스템 업데이트 및 최적화
자동화 툴이 구현되면 자동화된 워크플로우의 성능을 모니터링하고 측정할 수 있는 시스템을 구축합니다. 자동화의 효과를 정기적으로 검토하고, 주요 성능 지표를 추적하며, 사용자의 피드백을 수집합니다. 자동화된 프로세스를 더욱 최적화하고 개선할 수 있는 기회를 지속적으로 파악합니다.
보안 및 규정 준수
데이터 보안
자동화 도구가 관련 데이터 보안 및 개인 정보 보호 규정을 준수하는지 확인합니다.
액세스 제어
적절한 액세스 제어, 데이터 암호화 및 사용자 인증 메커니즘을 구현하여 중요한 정보를 보호합니다.
정기적인 검토
정기적으로 보안 프로토콜을 검토 및 업데이트하여 위험을 완화하고 데이터 무결성을 유지합니다.
워크플로우 자동화 모범 사례
데이터 보안 우선
데이터 보안의 우선 순위를 정하고 관련 규정을 준수하도록 보장합니다.
지속적인 모니터링
효율성 향상을 위해 자동화된 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 최적화합니다.
이해관계자 참여
이해 관계자를 참여시키고 개선해야 할 부분을 식별하기 위한 피드백을 얻습니다.
최신 트렌드 파악
워크플로우 자동화의 새로운 기술 및 동향에 대한 최신 정보를 계속 확인할 수 있습니다.
워크플로우 자동화의 결론
워크플로우 자동화는 효율성, 생산성 및 비용 절감 측면에서 상당한 이점을 제공합니다. 올바른 툴을 채택하고 이를 전략적으로 구현함으로써 기업은 프로세스를 간소화하고 오늘날의 경쟁 환경에서 성공을 이끌 수 있습니다.
효율성 향상
반복적인 작업 자동화로 업무 처리 시간 단축
생산성 증가
직원들이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있는 환경 조성
비용 절감
인적 오류 감소와 리소스 최적화를 통한 운영 비용 절감
필수 워크플로우 분석 템플릿
일상 업무와 할 일 목록에 압도당하는 느낌에 지치셨나요? 업무 프로세스를 추적하고 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 필요하신가요? 워크플로 분석은 복잡한 프로세스를 관리 가능한 단계로 분해하는 중요한 도구입니다.
이러한 템플릿을 사용하면 작업의 비효율성과 병목 현상을 파악하고, 시간을 절약하고, 생산성을 높이고, 스트레스를 줄일 수 있습니다.
템플릿 1: 화살표와 비즈니스 아이콘이 있는 5개의 원 워크플로 분석
초기 운영 단계
사업 계획 및 목표 설정
분석 및 개발
사업 아이디어 개념화 및 계획 개발
타임라인 설정
사업 운영의 타임라인과 기타 세부 정보 설정
운영 단계
사업 운영 실행 및 제품/서비스 제공
최종 단계
운영의 끝과 사업 계획의 라이브 단계
이 템플릿은 전체 사업 워크플로를 올바르게 표현하는 데 꼭 필요합니다. 원형 디자인으로 프로세스의 연속성을 시각적으로 보여주며, 각 단계의 아이콘이 해당 단계의 성격을 직관적으로 나타냅니다.
템플릿 2: 3개의 화살표와 비즈니스 아이콘 워크플로 분석
아이디어 단계
새로운 아이디어 브레인스토밍 또는 기존 프로세스에 대한 혁신적인 접근 방식 모색
분석 단계
데이터 분석 및 결과 평가
결과 단계
목표 달성 및 결과 도출
명확하고 스타일리시하게 아이디어를 전달하는 데 도움이 되는 3개의 독특한 아이콘으로 구성된 이 워크플로 분석 템플릿은 대상 고객에게 지속적인 인상을 남기고자 하는 모든 사람에게 완벽한 템플릿입니다.
템플릿 3: 워크플로 인터페이스 및 감정 분석
감정 분석
감정 분석은 서면 커뮤니케이션을 분석하여 팀원의 기분을 측정하는 데 중점을 둡니다. 이 섹션을 사용하면 팀 커뮤니케이션의 감정적 톤을 빠르고 쉽게 표현할 수 있습니다.
예측 모델링
다양한 요인에 따라 팀의 성과를 예측하기 위해 데이터를 수집해야 하는 경우 이 템플릿이 바로 그 일을 도울 것입니다.
시뮬레이션
시뮬레이션 기능을 사용하면 다양한 시나리오를 실험하고 가상 환경에서 어떻게 진행되는지 확인하여 직원 참여도를 높이는 방법을 알아볼 수 있습니다.
워크플로 분석에 대한 FAQ
워크플로 분석이 무엇인지 예를 들어 설명해주세요.
워크플로 분석은 개선할 수 있는 영역을 식별하기 위해 작업 프로세스, 시스템 또는 절차를 평가하는 것을 말합니다. 이 프로세스에는 복잡한 작업을 더 작은 부분으로 나누고, 결함을 식별하고, 프로세스를 최적화하는 변경 사항을 구현하는 것이 포함됩니다.
예를 들어, 매일 수백 건의 전화를 처리하는 고객 서비스 부서에서 일한다면, 대응 프로세스를 개선하기 위해 워크플로 분석을 수행할 수 있습니다.
워크플로 분석은 어떻게 작성하나요?
하이브리드 워크플로 분석을 작성할 때 첫 번째 단계는 분석이 필요한 프로세스나 시스템을 식별하는 것입니다. 그 후, 프로세스를 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누고 각 부분에 관련된 단계를 문서화해야 합니다.
다음으로, 중복 및 병목 현상과 같은 비효율성을 찾아 각 단계와 관련된 리소스, 시간 및 비용에 대한 데이터를 수집합니다. 프로세스와 문제가 있는 영역을 이해하면 잠재적 솔루션을 개발하여 프로세스를 최적화하는 데 적용할 수 있습니다.
워크플로의 세 가지 기본 구성 요소는 무엇입니까?
워크플로는 입력, 프로세스, 출력이라는 세 가지 기본 구성 요소로 구성됩니다. 입력은 워크플로를 시작하는 데 필요한 데이터, 자료 또는 정보와 관련이 있습니다. 프로세스는 입력을 원하는 결과로 변환하는 단계 또는 작업을 말합니다. 출력은 프로세스에서 생성된 결과 또는 제품입니다.
이러한 요소는 상호 의존적이며 성공적인 워크플로 효율성을 만들기 위해 조정이 필요합니다. 성공적인 워크플로를 달성하려면 입력이 정확하고 포괄적이어야 하며 프로세스는 효율적이도록 최적으로 설계되어야 하며 출력은 예상 품질 표준을 충족해야 합니다.
워크플로 분석의 목표

효율성 향상
최적화된 워크플로로 생산성 증대
품질 개선
일관된 고품질 결과물 생산
비용 절감
낭비와 중복 작업 제거
오류 감소
인적 오류 최소화
시간 절약
불필요한 지연 제거
워크플로 설계 분석의 주요 목적은 프로세스, 시스템 또는 절차에서 비효율성과 개선이 필요한 영역을 탐지하고 해결하는 것입니다. 분석은 생산성과 효율성을 높이고 비용, 오류 및 지연을 최소화하는 것을 목적으로 합니다.
워크플로우 기본 설명
세일즈맵에서는 워크플로우를 활용해 반복되는 업무를 자동화하거나, 바쁜 업무 속에 매번 확인하기 어려운 할 일에 대해 알림을 받을 수 있어요. 반복되는 업무는 자동화시켜 편리하게 활용해 보세요!
업무 자동화
반복적인 세일즈 업무를 자동화하여 효율성을 높입니다.
알림 시스템
중요한 업무와 마감일에 대한 알림을 받아 놓치지 않도록 합니다.
맞춤형 워크플로우
팀의 필요에 맞게 워크플로우를 설계하고 조정할 수 있습니다.
CRM에서의 고객 세분화
CRM에서 우리는 고객의 특성을 반영해서 고객을 분류할 수 있습니다! 특히 이커머스 기업인 경우에 고객이 구매하는 상품은 고객의 니즈와 취향의 결과물로 볼 수 있습니다. 그 수가 쌓일 수록 취향이 극명하게 드러나고, 이 상품별 특성을 피쳐로 만들어 활용하면 고객 세분화를 가장 쉽게 할 수 있습니다!
구매 패턴 기반 세분화
고객의 구매 이력을 분석하여 의미 있는 그룹으로 분류합니다.
고객 니즈 분석
구매 데이터를 통해 고객의 숨겨진 니즈와 선호도를 파악합니다.
피쳐 엔지니어링
상품 특성을 기반으로 고객 세분화에 활용할 피쳐를 생성합니다.
카드사의 고객 세분화 사례
많은 카드사는 그들 고객의 카드 데이터를 이용해 고객을 분류합니다. 신한카드의 경우, 여성과 남성 각각 9개씩 총 18개로 분류된 하위 집단들은 모두 "구매 품목"에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 그리고 이름도 뭔가 딱 특징을 알 수 있게끔 붙인 사례였습니다.
이 차트는 신한카드의 고객 세분화 예시를 보여줍니다. 각 세그먼트는 구매 품목의 특성에 따라 분류되었으며, 이를 통해 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
고객 세분화 워크플로우
군집 목적 정의
어떤 군집을 왜 만들 것인지에 대해 군집화 목적을 명확히 정의합니다.
데이터 선택
구매 상품 데이터, 카테고리, 태그, 장바구니 상품, 검색 기록, 인구통계 정보 등 활용 가능한 데이터를 파악합니다.
변수 선택과 가공
변수의 카디널리티가 너무 높으면 모델 복잡도가 올라가므로, 해석 가능한 대표 변수를 선택합니다.
군집 분석 수행
k-means, DBscan, Mean-shift 등 적절한 알고리즘을 선택하여 군집 분석을 수행합니다.
파라미터 조정 및 반복
Elbow method와 실루엣 스코어를 활용해 최적의 군집 수를 결정하고 결과를 개선합니다.
군집별 프로파일링
각 군집의 특성을 분석하고 의미 있는 이름을 부여합니다.
군집 분석의 본질
군집 분석의 본질은 각 데이터 포인트들의 거리가 가깝게끔, 즉, 분산이 낮게끔 잡아주는 것입니다. k-means에서 시작해서 여러가지 알고리즘을 이용할 수 있습니다.
대표적으로 k-means 외에는 DBscan이나 Mean-shift를 사용합니다. 각 알고리즘은 서로 다른 방식으로 데이터 포인트 간의 관계를 파악하고 군집을 형성합니다.
군집의 차원의 저주
차원의 저주란?
변수의 카디널리티가 너무 높으면 모델 복잡도가 올라가기 때문에, 대표할 수 있는 변수를 "해석 가능 여부"를 척도로 두고 선택하는 것이 좋은 방법입니다. 군집분석에서의 차원의 저주는 응집도가 낮아짐을 의미합니다.
해결 방법
차원 축소 기법(PCA, t-SNE 등)을 활용하거나, 중요한 변수만 선별하여 사용하는 방법이 있습니다. 또한 도메인 지식을 활용하여 의미 있는 변수를 선택하는 것도 중요합니다.
차원이 증가할수록 데이터 포인트 간의 거리가 의미를 잃고, 군집의 응집도가 낮아지는 현상을 보여줍니다. 이는 효과적인 군집화를 어렵게 만드는 요인입니다.
좋은 군집의 특성
군집 내 유사성
같은 군집에 속한 데이터 포인트들은 서로 유사한 특성을 가져야 합니다.
군집 간 차별성
서로 다른 군집에 속한 데이터 포인트들은 뚜렷한 차이를 보여야 합니다.
균형 잡힌 크기
군집의 크기가 너무 불균형하지 않아야 의미 있는 분석이 가능합니다.
해석 가능성
각 군집이 비즈니스 관점에서 의미 있게 해석될 수 있어야 합니다.
좋은 군집이란, 위에서 설명했듯 군집 내 유사성은 높고 집단 간의 거리는 큰 집단입니다. 이를 수학적으로 평가하기 위해 실루엣 스코어와 같은 지표를 활용할 수 있습니다.
머신 러닝 워크플로우
데이터 사이언스 또는 머신 러닝 과정에서 거치는 전반적인 과정에 대해 알아보겠습니다. 딥 러닝 또한 머신 러닝의 한 갈래로 딥 러닝 워크플로우 또한 머신 러닝 워크플로우로 간주할 수 있습니다.
수집
데이터 확보 및 저장
점검 및 탐색
데이터 구조 파악 및 EDA
전처리 및 정제
데이터 정제 및 변환
모델링 및 훈련
알고리즘 선택 및 학습
5
5
평가
모델 성능 측정
배포
모델 실제 환경 적용
데이터 수집 단계
데이터 필요성
머신 러닝을 하기 위해서는 기계에 학습시켜야 할 데이터가 필요합니다. 자연어 처리의 경우, 자연어 데이터를 말뭉치 또는 코퍼스(corpus)라고 부릅니다.
코퍼스의 의미
코퍼스의 의미를 풀이하면, 조사나 연구 목적에 의해서 특정 도메인으로부터 수집된 텍스트 집합을 말합니다.
다양한 형식과 출처
텍스트 데이터의 파일 형식은 txt 파일, csv 파일, xml 파일 등 다양하며 그 출처도 음성 데이터, 웹 수집기를 통해 수집된 데이터, 영화 리뷰 등 다양합니다.
점검 및 탐색 단계
데이터 구조 파악
데이터가 수집되었다면, 이제 데이터를 점검하고 탐색하는 단계입니다. 여기서는 데이터의 구조, 노이즈 데이터, 머신 러닝 적용을 위해서 데이터를 어떻게 정제해야하는지 등을 파악해야 합니다.
탐색적 데이터 분석(EDA)
이 단계를 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA) 단계라고도 하는데 이는 독립 변수, 종속 변수, 변수 유형, 변수의 데이터 타입 등을 점검하며 데이터의 특징과 내재하는 구조적 관계를 알아내는 과정을 의미합니다.
이 과정에서 시각화와 간단한 통계 테스트를 진행하기도 합니다. 데이터의 분포, 결측치, 이상치 등을 파악하고 데이터 간의 관계를 이해하는 것이 중요합니다.
전처리 및 정제 단계
데이터 정제
데이터에 대한 파악이 끝났다면, 머신 러닝 워크플로우에서 가장 까다로운 작업 중 하나인 데이터 전처리 과정에 들어갑니다.
자연어 처리 단계
자연어 처리라면 토큰화, 정제, 정규화, 불용어 제거 등의 단계를 포함합니다.
라이브러리 활용
빠르고 정확한 데이터 전처리를 하기 위해서는 사용하고 있는 툴(이 책에서는 파이썬)에 대한 다양한 라이브러리에 대한 지식이 필요합니다.
전처리를 위한 머신 러닝
정말 까다로운 전처리의 경우에는 전처리 과정에서 머신 러닝이 사용되기도 합니다.
모델링 및 훈련 단계
모델링
데이터 전처리가 끝났다면, 머신 러닝에 대한 코드를 작성하는 단계인 모델링 단계에 들어갑니다. 적절한 머신 러닝 알고리즘을 선택하여 모델링이 끝났다면, 전처리가 완료 된 데이터를 머신 러닝 알고리즘을 통해 기계에게 학습(training)시킵니다.
데이터 분할
대부분의 경우에서 모든 데이터를 기계에게 학습시켜서는 안 됩니다. 데이터 중 일부는 테스트용으로 남겨두고 훈련용 데이터만 훈련에 사용해야 합니다.
데이터 세트 구분
최선은 훈련용, 테스트용으로 두 가지만 나누는 것보다는 훈련용, 검증용, 테스트용 데이터를 이렇게 세 가지로 나누고 훈련용 데이터만 훈련에 사용하는 것입니다.
평가 및 배포 단계
평가
기계가 다 학습이 되었다면 테스트용 데이터로 성능을 평가하게 됩니다. 평가 방법은 기계가 예측한 데이터가 테스트용 데이터의 실제 정답과 얼마나 가까운지를 측정합니다.
배포
평가 단계에서 기계가 성공적으로 훈련이 된 것으로 판단된다면 완성된 모델이 배포되는 단계가 됩니다. 다만, 여기서 완성된 모델에 대한 전체적인 피드백으로 인해 모델을 업데이트 해야하는 상황이 온다면 수집 단계로 돌아갈 수 있습니다.
모델 평가에는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등 다양한 지표가 사용됩니다. 배포 후에도 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요시 업데이트하는 것이 중요합니다.
마케팅 가이드: 단계별 전략

2

3

리드 생성하기
잠재 고객 발굴
2
리드 육성하기
관계 강화 및 신뢰 구축
3
세일즈팀에 핸드오프
구매 가능성 높은 리드 전달
마케팅 전략은 리드 생성부터 세일즈팀 핸드오프까지 체계적인 단계로 이루어집니다. 각 단계마다 명확한 목표와 전략이 필요하며, 자동화 도구를 활용하여 효율성을 높일 수 있습니다.
1단계: 리드 생성하기
웹 폼 활용
간단하고 직관적인 디자인으로 사용자 경험을 개선합니다. 필수 입력 필드를 최소화하여 작성 완료율을 높입니다.
CTA 활용
웹사이트, 랜딩 페이지, 블로그 게시물에 강력한 CTA를 배치하여 사용자가 폼을 작성하도록 유도합니다.
인센티브 제공
전자책, 할인 쿠폰, 무료 샘플 등 리드를 유도할 수 있는 혜택을 제공합니다.
소셜 미디어 광고
타겟팅 광고를 통해 관심 있는 잠재 고객을 유도합니다.
2단계: 리드 육성하기
자동화된 이메일 캠페인
리드의 행동(예: 웹사이트 방문, 이메일 열람)에 따라 적절한 이메일을 자동으로 발송합니다.
예: 웰컴 이메일 → 제품 소개 → 고객 후기 → 무료 데모 제안
2
데이터 기반 개인화
리드의 관심사와 행동 데이터를 분석하여 맞춤형 메시지를 전달합니다.
3
단계별 커뮤니케이션
리드가 구매 여정의 각 단계에서 필요한 정보를 제공받을 수 있도록 시퀀스를 설계합니다.
예: 문제 인식 단계 → 솔루션 탐색 단계 → 구매 고려 단계
추적 및 조정
이메일 오픈율, 클릭률 등을 분석하여 시퀀스를 최적화합니다.
3단계: 세일즈팀에 핸드오프하기
리드 스코어링
리드의 행동(예: 이메일 클릭, 웹사이트 방문, 다운로드 등)을 기준으로 점수를 부여하여 구매 가능성을 평가합니다. 세일즈 준비가 된 리드를 자동으로 세일즈팀에 전달합니다.
자동화된 알림
CRM 시스템을 통해 세일즈팀에 리드 상태를 실시간으로 알립니다.
고객 히스토리 관리
세일즈팀이 리드의 관심사, 과거 상호작용, 구매 여정을 명확히 이해할 수 있도록 상세한 히스토리를 제공합니다.
예: "이 리드는 최근 3개의 이메일을 열람했으며, 제품 A에 관심을 보였습니다."
마케팅과 세일즈의 협업 강화
CRM 통합
마케팅과 세일즈 팀 간의 협업을 강화하기 위해 CRM을 활용하여 고객 데이터를 통합 관리합니다.
맞춤형 세일즈 제안
리드의 데이터와 히스토리를 기반으로 개인화된 제안을 세일즈팀이 준비하도록 지원합니다.
피드백 루프 구축
세일즈팀에서 받은 피드백을 토대로 리드 육성 전략을 지속적으로 개선합니다.
리드 생성 → 리드 육성 → 세일즈 핸드오프의 각 단계를 철저히 실행하면 마케팅과 세일즈의 협업이 강화되고, 리드 전환율이 높아집니다. 자동화 도구(CRM, 이메일 마케팅 소프트웨어 등)를 적극적으로 활용하여 효율성을 극대화하세요.
B2B와 B2C 마케팅의 주요 차이
이상적인 고객 페르소나 설정 방법
데이터 수집
시장 조사: 업계 트렌드와 경쟁사를 분석합니다.
고객 인터뷰: 기존 고객과의 인터뷰를 통해 니즈와 문제를 파악합니다.
웹사이트 및 소셜 미디어 분석: 방문자 행동 데이터를 활용합니다.
고객 세분화
인구통계 정보: 나이, 성별, 직업, 소득 수준 등.
행동 정보: 구매 패턴, 관심사, 선호 채널.
심리 정보: 동기, 목표, 문제점.
페르소나 작성
기본 정보: 이름, 직업, 연령대 등.
목표와 과제: 고객이 해결하고자 하는 문제와 기대하는 결과.
구매 여정: 고객이 제품을 탐색하고 구매하는 과정.
검증 및 업데이트
실제 고객 데이터와 비교: 페르소나의 정확성을 평가합니다.
지속적인 업데이트: 시장 변화와 고객 행동에 따라 수정합니다.
B2B에서 고객 데이터 관리의 중요성

5

비즈니스 성장
데이터 기반 전략으로 지속적 성장
고객 유지
고객 만족도 향상 및 이탈 방지
의사결정 지원
데이터 분석으로 정보에 기반한 결정
효율적인 세일즈
리드의 구매 가능성 평가 및 타겟팅
5
개인화된 경험
고객 선호도 기반 맞춤형 제안
B2B 환경에서 고객 데이터 관리는 전략적 의사결정과 성공적인 마케팅 캠페인의 핵심입니다. 효율적인 데이터 관리를 통해 고객의 니즈를 더 잘 이해하고, 맞춤형 서비스를 제공하며, 장기적인 관계를 구축할 수 있습니다.
효율적인 데이터 관리 방법
CRM 시스템 활용
고객 정보를 통합적으로 관리하고 분석합니다. 모든 고객 접점에서 수집된 데이터를 중앙화하여 일관된 고객 프로필을 구축합니다.
데이터 품질 유지
중복, 오류 데이터를 정리하고 최신 상태를 유지합니다. 정기적인 데이터 클렌징과 검증 프로세스를 구축하여 데이터 정확성을 보장합니다.
보안 강화
고객 데이터 보호를 위한 보안 정책을 수립합니다. 데이터 접근 권한을 제한하고, 암호화 기술을 적용하여 민감한 정보를 보호합니다.
시스템 통합
마케팅, 세일즈, 고객 서비스 등 다양한 부서의 시스템을 통합하여 데이터 사일로를 방지하고 원활한 정보 흐름을 보장합니다.
제품 포지셔닝 전략

1

4

1
시장 분석
경쟁사와 고객 니즈 파악
차별화 요소 정의
독특한 가치 제안 개발
메시지 개발
명확하고 공감대 형성 메시지
4
채널 선택
적합한 마케팅 채널 활용
제품 포지셔닝은 고객의 마음속에 브랜드와 제품의 독특한 가치를 각인시키는 과정입니다. 성공적인 포지셔닝을 위해서는 시장 분석부터 지속적인 평가와 개선까지 체계적인 접근이 필요합니다.
시장 분석
경쟁사 분석
경쟁 제품의 강점과 약점을 파악합니다. 시장에서 경쟁사들이 어떻게 포지셔닝하고 있는지 분석하고, 그들의 마케팅 메시지, 가격 전략, 유통 채널 등을 조사합니다.
고객 분석
고객이 제품에서 기대하는 가치를 이해합니다. 고객의 니즈, 선호도, 구매 결정 요인 등을 파악하여 제품이 어떻게 이러한 요구를 충족시킬 수 있는지 분석합니다.
시장 분석은 제품 포지셔닝의 기초가 되는 단계로, 경쟁 환경과 고객 니즈에 대한 깊은 이해를 바탕으로 차별화된 포지셔닝 전략을 수립할 수 있습니다.
차별화 요소 정의
핵심 가치 제안
제품이 제공하는 독특한 혜택을 명확히 정의합니다. 고객에게 제공하는 가치가 무엇인지, 왜 고객이 경쟁 제품 대신 이 제품을 선택해야 하는지 명확하게 설명합니다.
문제 해결 능력 강조
고객의 주요 문제를 해결하는 방법을 어필합니다. 제품이 어떤 고객 문제를 해결하는지, 그리고 그 해결책이 얼마나 효과적인지 강조합니다.
독특한 특성 부각
경쟁사와 차별화되는 제품의 독특한 특성이나 기능을 강조합니다. 이는 기술적 우위, 디자인, 사용자 경험 등 다양한 측면에서 나타날 수 있습니다.
타겟 고객 명확화
제품이 특정 고객 세그먼트에 특별히 적합한 이유를 정의합니다. 타겟 고객의 특성과 니즈에 맞춰 제품의 가치를 조정합니다.
메시지 개발
간결하고 명확한 언어 사용
고객이 쉽게 이해할 수 있는 메시지를 만듭니다. 복잡한 전문 용어를 피하고, 핵심 가치와 혜택을 직관적으로 전달합니다.
감정적 연결
고객의 감정과 공감대를 형성하는 메시지를 포함합니다. 제품이 고객의 삶이나 업무에 어떤 긍정적인 변화를 가져올 수 있는지 감성적으로 접근합니다.
일관된 브랜드 보이스
모든 커뮤니케이션 채널에서 일관된 톤과 스타일을 유지합니다. 브랜드의 개성과 가치가 모든 메시지에 일관되게 반영되도록 합니다.
채널 선택
적합한 마케팅 채널 활용
고객이 자주 사용하는 플랫폼을 중심으로 포지셔닝 메시지를 전달합니다. B2B 제품의 경우 LinkedIn, 전문 웹사이트, 이메일 마케팅 등이 효과적일 수 있으며, B2C 제품은 Instagram, Facebook, YouTube 등 소셜 미디어 플랫폼이 적합할 수 있습니다.
통합 마케팅 커뮤니케이션
다양한 채널에서 일관된 메시지를 전달하되, 각 채널의 특성에 맞게 콘텐츠를 최적화합니다. 온라인과 오프라인 채널을 통합하여 고객에게 일관된 브랜드 경험을 제공합니다.
채널 성과 측정
각 채널의 효과를 지속적으로 모니터링하고 분석하여 ROI를 최적화합니다. 데이터 분석을 통해 어떤 채널이 가장 효과적인지 파악하고, 리소스를 적절히 배분합니다.
지속적인 평가와 개선
1
1
성과 분석
포지셔닝 전략의 효과 측정
피드백 수집
고객과 내부 팀의 의견 수렴
전략 조정
분석 결과에 따른 접근법 수정
4
4
개선사항 구현
수정된 전략의 실행 및 테스트
제품 포지셔닝은 일회성 작업이 아니라 지속적인 프로세스입니다. 시장 환경, 경쟁 상황, 고객 니즈의 변화에 따라 포지셔닝 전략을 주기적으로 평가하고 조정해야 합니다. 데이터 기반의 의사결정과 고객 피드백을 통해 포지셔닝의 효과를 극대화할 수 있습니다.
B2B와 B2C 마케팅 전략 비교
B2B 마케팅 전략
  • 콘텐츠 마케팅: 전문적인 백서, 케이스 스터디, 웨비나 등을 통해 전문성 강조
  • 관계 구축: 장기적인 비즈니스 관계 형성에 초점
  • 리드 육성: 복잡한 구매 결정 과정을 지원하는 단계적 접근
  • ROI 중심: 투자 대비 수익을 명확히 보여주는 데이터 제공
B2C 마케팅 전략
  • 감성 마케팅: 소비자의 감정과 욕구에 호소하는 메시지
  • 즉각적인 행동 유도: 빠른 구매 결정을 촉진하는 프로모션
  • 브랜드 인지도: 광범위한 대중에게 브랜드 노출 확대
  • 소셜 미디어: 소비자와의 직접적인 소통 및 바이럴 마케팅
마케팅 자동화의 이점
78%
효율성 향상
반복 작업 자동화로 마케팅 팀의 생산성 증가
67%
리드 품질 개선
정교한 리드 스코어링으로 양질의 리드 식별
25%
매출 증가
효과적인 리드 육성으로 전환율 향상
40%
비용 절감
마케팅 캠페인 최적화로 ROI 개선
마케팅 자동화는 단순히 이메일을 자동으로 보내는 것 이상의 가치를 제공합니다. 고객 데이터를 활용한 개인화된 마케팅, 고객 여정 전반에 걸친 일관된 경험 제공, 데이터 기반의 의사결정 등을 통해 마케팅 효과를 극대화할 수 있습니다.
마케팅 자동화 도구 선택 가이드
비즈니스 요구사항 파악
마케팅 목표, 팀 규모, 예산, 기술적 역량 등을 고려하여 필요한 기능을 정의합니다.
핵심 기능 확인
이메일 마케팅, 리드 스코어링, 랜딩 페이지 생성, 소셜 미디어 관리, 분석 기능 등 필요한 기능을 제공하는지 확인합니다.
통합 가능성 검토
CRM, 웹사이트, 소셜 미디어 플랫폼 등 기존 시스템과의 통합이 원활한지 확인합니다.
확장성 고려
비즈니스 성장에 따라 확장 가능한 솔루션인지 평가합니다.
성공적인 마케팅 자동화 구현 단계
전략 수립
마케팅 자동화의 목표와 KPI를 명확히 정의합니다.
데이터 준비
고객 데이터를 정리하고 세분화하여 자동화의 기반을 마련합니다.
3
워크플로우 설계
고객 여정에 맞는 자동화 워크플로우를 설계합니다.
콘텐츠 개발
각 단계에 필요한 맞춤형 콘텐츠를 준비합니다.
테스트 및 최적화
워크플로우를 테스트하고 결과에 따라 지속적으로 개선합니다.
마케팅 자동화 성공 사례
효과적인 마케팅 자동화 전략을 통해 성공을 거둔 기업들의 사례를 살펴보면, 고객 데이터를 활용한 개인화된 접근과 고객 여정 전반에 걸친 일관된 경험 제공이 핵심 성공 요인임을 알 수 있습니다.
B2B 리드 육성 사례
기업용 소프트웨어 회사가 마케팅 자동화를 통해 리드 전환율을 35% 향상시킨 사례입니다. 고객의 행동과 관심사에 기반한 맞춤형 콘텐츠를 제공하여 구매 결정 과정을 효과적으로 지원했습니다.
이커머스 고객 유지 사례
온라인 쇼핑몰이 마케팅 자동화를 활용해 고객 이탈률을 20% 감소시킨 사례입니다. 구매 이력을 기반으로 한 개인화된 제품 추천과 장바구니 포기 이메일 등을 통해 고객 경험을 개선했습니다.
SaaS 교차 판매 사례
클라우드 서비스 제공업체가 마케팅 자동화로 기존 고객의 추가 구매를 45% 증가시킨 사례입니다. 사용 패턴 분석을 통해 적절한 시점에 관련 서비스를 제안하는 전략이 성공의 핵심이었습니다.