“이렇게 많이 분석했는데, 왜 결론이 없을까?”
요즘 우리는 거의 모든 것을 데이터로 본다. AI에게 매출 분석을 요청하면 기간별 그래프가 정리되고, 고객 연령대와 유입 경로가 표로 나온다. 광고 성과도 자동으로 리포트화되고, 어떤 키워드가 클릭이 높은지도 금방 알 수 있다.
예전 같으면 며칠 걸렸을 작업이 이제는 몇 분이면 끝난다. 숫자는 넘친다. 자료는 충분하다.
그런데 회의가 길어진다. 보고서는 두꺼워지는데 결정은 미뤄진다. “조금 더 지켜보자.” “데이터가 더 필요하다.”라는 말이 반복된다. 데이터는 쌓이는데 방향은 정해지지 않는다.
“우리는 분석을 했지, 선택을 하지 않았다.”
데이터는 근거를 제공한다. 그러나 선택을 대신해주지는 않는다.
광고 클릭률이 3%에서 4%로 올랐다는 사실은 알 수 있다. 하지만 그래서 무엇을 멈추고 무엇을 집중해야 하는지는 데이터가 말해주지 않는다. 매출이 특정 상품에서 더 발생한다는 사실을 알 수는 있어도, 그 상품에 자원을 몰아야 하는지, 아니면 포트폴리오를 넓혀야 하는지는 결국 판단의 영역이다.
경영학에서 의사결정은 정보의 문제가 아니라 기준의 문제다. 기준이 없으면 데이터는 많을수록 오히려 선택을 더 어렵게 만든다. AI는 분석을 빠르게 해준다. 그러나 무엇을 포기하고 무엇을 강화할지는 인간이 정해야 한다.
“모든 데이터를 다 잡으려는 순간 전략은 사라진다.”
많은 1인 사업자와 작은 조직이 같은 함정에 빠진다. 모든 지표를 관리하려 한다. 클릭률, 체류시간, 구독자 수, 조회수, 광고비 대비 매출, 재구매율까지. 지표는 많을수록 관리가 어려워진다. 그리고 모든 지표를 동시에 개선하려는 순간 전략은 흐려진다.
경영학에서 전략은 선택과 포기의 연속이다. 이것을 택하면 저것을 버려야 한다. 그러나 우리는 데이터를 이유로 결정을 미룬다. 더 정확해질 때까지 기다린다. 그 사이 시간은 흐르고, 경쟁자는 움직인다.
“AI 활용의 진짜 차이는 ‘버리는 용기’에서 나온다.”
AI에게 매출 상위 상품을 분석해달라고 요청할 수 있다. 고객 후기에서 반복되는 불만을 정리해달라고 물을 수도 있다. 광고 성과가 낮은 캠페인을 찾아달라고 할 수도 있다. 여기까지는 누구나 한다. 그러나 그 다음이 다르다. 분석 결과를 보고 과감하게 상품을 줄이거나, 수익이 낮은 채널을 끊거나, 특정 고객층에만 집중하겠다고 선언하는 일은 AI가 대신해주지 않는다. 결정은 언제나 불편하다. 그래서 우리는 더 많은 데이터를 찾는다. 하지만 기준이 명확하면 데이터는 결정을 돕는다. 기준이 없으면 데이터는 결정을 미루게 한다.
“실전에서 바꿀 한 가지”
지금 운영 중인 사업에서 가장 중요한 지표 하나만 정해보라. 매출일 수도 있고, 재구매율일 수도 있고, 객단가일 수도 있다. 그리고 그 지표에 직접 영향을 주지 않는 활동은 과감히 줄여보라. 콘텐츠 제작도, 광고 집행도, 상품 구성도 그 지표 기준으로 다시 보라. AI에게 이렇게 물어보라. “이 지표를 올리기 위해 가장 먼저 줄여야 할 활동은 무엇인가?” 그리고 그 답 중 하나를 실제로 실행해보라. 전략은 추가하는 기술이 아니라 줄이는 기술이다.
데이터는 방향을 대신 정해주지 않는다. 숫자는 책임을 대신 지지 않는다. AI는 분석을 가속하지만 선택의 책임은 여전히 인간에게 남아 있다. 우리는 정보가 부족해서 망하지 않는다. 결정을 미뤄서 무너진다.
선택의 기록
데이터는 근거일 뿐이다.
성과는 결국 선택의 결과다.
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
