데이터 활용 인재 육성과 고객 이해를 목적으로 워크숍에 참여/얻은 노하우로 추진하는 영업 DX
다마신용금고
- 분석 및 시각화에 필요한 시스템 환경이 갖춰지지 않았음
- 데이터 분석·시각화 스킬을 보유한 직원이 적었음
- '데이터를 어떻게 활용할 것인가'라는 발상이 정착되지 않았음
- 비대면 채널과 데이터를 활용하여 잠재적인 개인 고객 시장 개척을 목표로 함
- 목적에 기반한 대시보드 설계 및 데이터 시각화 노하우를 습득함
- 워크숍에서 얻은 지식과 경험이 신규 시스템 개발에도 반영됨
도쿄 23구 서쪽에 위치하며, 30개 시정촌으로 구성된 다마 지역에 밀착한 사업을 전개하는 지역금융기관, 다마신용금고. 이 금고는 개인 고객 접근에 과제를 안고 있던 것을 계기로 비대면 채널을 통한 새로운 접근 방식과 데이터 활용을 통한 고객 이해 심화 및 인재 육성에 힘쓰고 있습니다.
그 일환으로 참여한 '데이터 활용 워크숍'을 통해 실무적인 데이터 활용 스킬과 대시보드 구축 노하우를 습득했습니다. 이 금고가 추진하는 데이터 활용의 배경과 과제, 총 4회에 걸친 워크숍의 인상적인 에피소드, 그리고 그를 통해 얻은 성과에 대해 워크숍에 참여하신 분들의 이야기를 들어보았습니다.
재검토되기 시작한 지역금융기관의 영업 스타일. 비대면 채널과 데이터 활용으로 고객 접점 확보
인구 약 430만 명을 보유한 거대한 베드타운에서 다마신용금고는 사업자 지원에 주력해 온 반면, 주택담보대출이나 자동차 대출, 각종 보험 상품 등 개인 고객에 대한 접근이 충분하지 않다는 과제를 안고 있었습니다. 게다가 코로나19 확산과 생활 방식의 다양화로 인해 기존의 대면 영업만으로는 고객 접점 형성에 한계가 있었습니다. 이러한 상황을 타개하기 위해 2022년 이 금고는 범조직적인 DX 추진을 위해 데이터 활용을 통한 고객 이해 심화와 데이터 인재 육성에 힘쓰는 'DX Lab'을 설립했습니다.
"설립을 계기로 그동안 기간 시스템 내에 축적해 온 고객 데이터 활용을 본격적으로 추진하게 되었습니다. 예전부터 영업 담당자가 수집한 고객 속성 정보나 상담 기록 등 방대한 데이터가 존재했지만, '언젠가 필요할지도 모른다'는 이유로 저장만 되어 있을 뿐 실무에 활용되고 있다고는 할 수 없는 상황이었습니다" (다카기 씨)
DX Lab이 데이터 활용을 목표로 하는 과정에서 몇 가지 과제에 직면했습니다. 첫 번째는 직원 PC 단독 사양으로는 대량의 데이터를 다룰 수 없어 Excel을 통한 간단한 집계와 표·그래프 작성이 한계였다는 점입니다. 영업 담당자의 보고도 Excel 기반으로 이루어졌으며, 각자 독자적인 방법으로 집계·관리하고 있어 데이터 표준화나 공유가 어려운 상황이었습니다.
또한 데이터 분석이나 시각화 스킬·경험을 보유한 인재가 없었고, 데이터 활용의 중요성에 대한 인식이 부족했다는 점을 들 수 있습니다. 다만 이 과제는 일본 전국의 지역금융기관에 공통된 것으로, 데이터 활용 성공 사례는 들리지 않았다고 합니다.
"지역금융기관은 해당 지역에 뿌리내린 사업을 전개하고 있기 때문에 그 영업 스타일도 지역에서 한 곳 한 곳 방문하는 '전점 방문'이라는 사고방식이 뿌리 깊게 남아 있습니다. 그래서 효율적인 영업 활동을 위해 데이터를 활용한다는 발상이 자라기 어려웠고, 데이터 활용 인재 채용이나 연수 프로그램도 실시되지 않았습니다" (우스이 씨)
지식 습득과 실무적인 노하우를 기대하며 데이터 활용 워크숍 참여를 결단
전환점이 된 것은 2025년 1월, AWS 주최 '데이터 활용 워크숍' 안내가 도착한 것이었습니다. DX Lab 설립 3년차에 접어들어 데이터 활용 스킬을 업무에 연결할 필요성을 강하게 느끼던 시점이었기에 참여를 결정했습니다.
이 워크숍에서는 AWS 파트너가 강사 역할·파트너로서 동행 지원을 수행합니다. 이를 맡은 클래스메소드에 대해 처음에는 사명조차 몰랐지만, DX Lab에서는 시스템 부문과 사업 부문의 가교 역할을 담당하는 관계로 기술 블로그 'DevelopersIO'의 기사를 여러 차례 참고한 적이 있었다고 합니다.
"저희는 AWS 및 관련 서비스 활용 실적이 없었기 때문에 클래스메소드에 기술적인 조언과 지원을 기대했습니다. 특히 이번에는 실제 업무 데이터를 기반으로 대시보드를 구축하는 워크숍이었기 때문에, 상정하는 사용자에게 어떻게 데이터를 시각화하고 어떤 대시보드로 만들어야 효과적으로 전달할 수 있는지와 같은 포인트를 알려주시길 바랐습니다" (다카기 씨)
'데이터 활용 워크숍'에는 총 9명이 참여했으며, 대부분이 비대면 채널 구축에 힘쓰는 프로젝트 '컨택트베이스 워킹그룹' 멤버였습니다. IT 스킬과 노하우를 보유한 직원뿐만 아니라 영업점에서 막 이동한 신입 직원까지, 다양한 배경을 가진 인재들이 참여하게 되었습니다.
과제를 놓치지 않는 동행 지원. 적절한 조언에서 탄생한, 현장 경험을 살린 대시보드 안
총 4회에 걸쳐 진행되는 워크숍의 첫 회는 대시보드의 기초 개념과 Amazon QuickSight(현재는 Quick Suite로 개칭)에 대해 배우는 이론 수업으로 시작되었습니다. 영업점에서 막 이동한 하라 씨에게는 '대시보드'라는 개념 자체가 신선했으며, 그래프 활용법이나 데이터 표현 방식 등 기본부터 배울 수 있어 미경험자도 이해를 깊게 할 수 있었다고 합니다. 이론 수업 후에는 대시보드 아이디어 도출을 위해 포스트잇을 활용한 브레인스토밍이 진행되었습니다. 하라 씨는 처음에 자신의 아이디어가 올바른지, 방향성이 어긋나지 않았는지에 대한 불안을 느꼈다고 말합니다.
"클래스메소드 강사진은 참가자가 어려워하는 모습을 놓치지 않고 적절한 타이밍에 도움을 주셨습니다. 아이디어 정리 방법이나 다른 그룹 아이디어와의 공통점을 찾는 방법 등 구체적인 조언 덕분에 제 영업 경험을 살린 아이디어를 구체화할 수 있었습니다" (하라 씨)
워크숍 2회차부터는 이론 수업에서 '데이터 분석의 기초'를 배우며 보다 실무적인 단계로 들어갔습니다. "누가, 무엇을 위해, 어떤 정보를 얻고자 하는가"라는 질문을 여러 차례 받았던 것이 인상 깊었다고 우스이 씨는 말합니다. SaaS 활용 경험이 있어 대시보드 자체에 대한 이미지는 있었지만, 아무래도 데이터를 시각화하는 것 자체에 의식이 쏠리기 쉬웠다고 합니다.
"'눈앞의 데이터에 바로 달려들지 말고 항상 목적 의식을 잊지 말라'는 클래스메소드의 조언 덕분에, 비대면 채널 담당자가 일상 업무에서 사용하는 데이터와 상급자에게 보고하는 데 필요한 데이터는 요구되는 세분화 수준과 표현 방식이 다르다는 결론에 도달했습니다" (우스이 씨)
2회차 팀 토론 결과, 이번 워크숍에서는 비대면 채널 담당자가 상급자에게 보고하기 위한 대시보드를 구축하기로 했습니다. 업무 목적에서 역산하여 데이터를 활용한다는 관점은 워크숍을 통해 다시금 인식하게 된 중요한 배움이었습니다. 지금까지 '가시화'가 목적이 되기 쉬웠던 데이터 활용을 '현장의 의사결정을 뒷받침하는 구조'로 재인식하는 계기가 되었습니다.
미경험자의 성장이 인정받아 MVP 획득. 데이터 활용은 누구나 할 수 있음을 보여준 총 4회
3회차부터는 실제로 QuickSight를 활용한 대시보드 구축이 시작되었습니다. 지금까지 작성한 발표 자료는 도표·그래프에 대해 구두로 정보를 보완할 수 있었지만, 이번 제작물인 대시보드는 단독으로 사용자에게 정보를 전달해야 하기 때문에 표현 방식 설계에 애를 먹었다고 합니다. 워크숍 중 "어떤 표현 방식이라면 정보가 전달될 것인가"라는 질문과 마주하면서 데이터 시각화의 핵심을 배워갔습니다.
"클래스메소드로부터 리뷰를 받아 대시보드의 외관을 너무 의식한 나머지 목적이 흐려진 부분을 수정할 수 있었습니다. '보는 사람이 무엇을 읽어낼 것인가' '데이터에서 무엇을 판단할 것인가'를 상상하며, 요구되는 중요한 정보 하나하나를 대시보드 내에 과부족 없이 정리할 수 있었던 것은 큰 성과입니다" (다카기 씨)
피드백을 받아 개선을 거쳐 맞이한 워크숍 마지막 회. 제작한 대시보드 발표에서는 처음 접하는 사용자를 의식하여 프로젝트 배경이나 문제의식부터 설명을 시작했습니다. 대시보드의 각 그래프에는 핵심 메시지가 첨부되었고, 그래프만으로 모든 정보를 전달하는 것이 아니라 데이터에 익숙하지 않은 사용자도 시각적으로 이해하기 쉬운 구성을 중시한 결과, 워크숍에 참여한 다른 금융기관으로부터도 높은 평가를 받았습니다.
워크숍 마지막에는 참가자 중에서 하라 씨가 MVP로 선정되었습니다. 데이터 활용은 특별한 스킬이나 경험이 없어도 의욕과 적절한 지원이 있다면 누구나 실천할 수 있음을 다시금 보여주는 상징적인 결과가 되었습니다.
목적 의식과 사용자 관점의 중요성을 재인식. 구축한 대시보드는 시스템 개발의 참고 자료로
데이터 활용 워크숍 참여로 얻은 성과에 대해 시스템통괄부의 아키타 씨는 QuickSight 사용법뿐만 아니라 대시보드 구축에는 목적 의식을 갖는 것, 그리고 실제 사용자를 의식하는 것의 중요성을 인식할 수 있었다고 말합니다. 원래 이 금고에서는 수년 전 BI 툴을 도입했지만, 데이터 불러오기 방법이나 대시보드 구축 노하우가 극히 일부 직원에게만 머물러 실제 활용이 진전되지 않았던 쓰라린 경험이 있었습니다. 그 외에도 여러 차례 대시보드 구축 제안이 사내에서 나왔지만, 요구사항에 대한 개발 리소스 문제로 실현되지 못했다고 합니다.
"앞으로는 도입한 기존 툴을 활용하면서 누구를 위한 대시보드인지를 명확히 하여 의미 있는 구조를 만들어가고 싶습니다. 애써 구축해도 사용되지 않으면 아깝고, 업무에서 진정한 가치를 창출하는 '자산'으로 만들기 위해서는 사용자가 필요성을 느끼도록 하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다" (아키타 씨)
또한 향후 예정된 신규 시스템 개발에서는 요구사항 정의 단계부터 '대시보드를 추가한다'는 내용을 포함하여 KPI를 누구나 확인할 수 있는 구조를 구축하는 방침을 확정했다고 합니다. 워크숍에서 구축한 대시보드를 모델로 삼음으로써 요구사항 정의의 합의 형성도 원활하게 진행되고 있습니다.
또한 연수에서 작성한 대시보드의 축소판은 경영진에게도 공유하여 구체적인 데이터 시각화 이미지를 공유했다고 합니다. 예를 들어 대시보드 내 그래프에서 개인 고객의 행동을 추측하거나 가설을 세우는 등 데이터 활용의 가능성을 보여줄 수 있었습니다. 이번 대시보드는 연수용 데이터를 기반으로 구축되었기 때문에, 향후 실제 데이터를 축적·업데이트하는 구조를 갖춤으로써 보다 고도의 가설 검증이나 일상 업무에서의 의사결정 지원에 활용할 수 있게 될 전망입니다.
행동 데이터를 기반으로 한 고객 이해와 비대면 채널 활용으로 지역금융의 가능성 창출
비대면 채널 구축과 데이터 활용은 지역금융기관에게 기존 방식으로는 접근하기 어려웠던 잠재 시장을 개척하는 열쇠가 될 가능성이 있습니다. 개인 고객의 행동 데이터를 분석함으로써 개개인의 니즈에 맞춘 마케팅 시책을 통한 정보 제공이 가능해지며, 장기적으로는 전화나 화상회의 등 개인 고객이 자유롭게 채널을 선택할 수 있는 환경을 목표로 하고 있습니다.
한편 총 4회의 워크숍을 통해 담당자가 직접 대시보드를 작성하고 눈에 보이지 않던 데이터를 시각화하는 경험을 얻음으로써, 향후 시책에 데이터를 활용할 수 있다는 확신을 느낄 수 있었다고 합니다. 장기적으로는 이번 경험을 바탕으로 막대한 시간이 소요되는 데이터 활용 영역의 업무를 자동화·효율화해 나갈 예정입니다.
취재 마지막으로 데이터 활용을 검토하는 기업이나 금융기관, 대시보드 구축에 고민하는 담당자를 향한 메시지를 받았습니다.
"워크숍에서 지원해 주신 클래스메소드는 기술적인 면뿐만 아니라 현장의 과제에 공감하는 실무적인 지원을 제공해 주셔서, 참가 멤버 전원이 자신들의 업무에 맞는 형태로 데이터 활용을 구체적으로 상상할 수 있게 되었습니다. 데이터 활용의 첫걸음으로 우선 워크숍에 참여하여 직접 실습하면서 이해를 깊게 해보시는 것은 어떨까요. 지식만으로는 보이지 않는, 현장에서의 데이터 활용 가능성을 체감할 수 있는 귀중한 기회가 될 것입니다" (다카기 씨)
