디지털 전환, 살아남기 위해 반드시 적용해야 하는 기술
디지털 혁명은 오래전부터 진행되어 왔습니다. 60년대 말 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 ‘디지타이제이션(Digitization)’을 시작으로, 80년대에는 거래 등 물리적 현상을 디지털화하는 ‘디지털라이제이션(Digitalization)’으로 발전했습니다.
여기에 이어 2010년대 초반부터 시작된 ‘디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)’은 플랫폼 기술과 비즈니스 모델이라는 두 개의 축으로 전 세계의 산업을 급격히 바꾸어 놓았죠.
하지만 디지털 전환은 팬데믹에 들어서며 전례 없는 속도로 무섭게 가속화하였습니다! 결론부터 말하자면, 디지털 전환은 기업이 선택할 수 있는 문제는 아니며 필수입니다
디지털 전환(DX)이란?
디지털 전환(Digital Transformation; DT 또는 DX)은 변화하는 시장과 소비자 요구사항을 충족하기 위해 디지털 기술을 활용하여 사업 전반에서 새로운 형태의 프로세스 및 고객 경험을 창출하는 것을 뜻합니다.
이때 디지털 기술이란 클라우드, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등을 가리키죠.
간혹 ‘디지털화’와 ‘디지털 전환’을 혼동하는 분도 계시는데요. 디지털화는 단순히 업무나 작업 방식에서 효율성을 확보하는 것을 의미하며, 비즈니스 모델이나 경영전략에 영향을 주지는 않습니다.
하지만 디지털 전환은 시스템뿐 아니라 기업의 경영전략, 내부 조직 구조 및 프로세스, 비즈니스 모델 등 전반적인 영역에서 디지털화가 이루어져 전통적인 사업 구조를 디지털 시장 및 소비자 니즈에 맞게 재편성하는 것을 의미합니다!
DX의 3가지 예시
인공지능(AI)
AI는 컴퓨터가 인간의 사고·학습·모방·자기 계발 등을 학습할 수 있도록 연구하는 컴퓨터공학 및 정보기술 분야를 말합니다. 특히, 이를 가능케 하는 기술로 프로그래밍되지 않은 동작을 데이터로부터 스스로 학습해 실행하는 알고리즘인 ‘머신러닝’이 주목받고 있죠.
예를 들어, 금융권에서는 카드 사용 내역에 따른 도난, 금융 애플리케이션 부정 접속을 찾아내는 등 보안 시스템을 고도화하는 과정에 머신러닝을 활용합니다.
또한, ‘나보다 내 취향을 더 잘 안다’는 말이 나올 정도로 높은 정확도를 자랑하는 넷플릭스의 콘텐츠 추천도 컴퓨터가 데이터 기반으로 학습하고, 예측하여, 결과를 도출하는 머신러닝이죠.
클라우드 컴퓨팅 서비스
클라우드 컴퓨팅은 기업에 필요한 하드웨어나 소프트웨어와 같은 IT 자산을 구매하는 대신, 빌려 쓰는 것을 뜻하는데요. 어떠한 요소를 빌리느냐에 따라 소프트웨어 서비스(SaaS), 플랫폼 서비스(PaaS), 인프라 서비스(IaaS)로 구분됩니다.
기존의 IT 인프라는 한 번 바꾸는 데 큰 비용이 들고, 의사 결정에 시간이 많이 소모되는 반면, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하면 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 맞춰 빠른 대응이 가능하다는 장점 때문에 디지털 전환의 핵심 서비스로 주목받고 있습니다!
로봇 프로세스 자동화(RPA)
로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation)는 과거 사람이 하던 반복적인 업무를 소프트웨어 로봇이 대신 처리하는 자동화 시스템을 뜻합니다.
직원이 직접 처리하지 않아도 되는 단순 업무를 로봇을 통해 자동화하면 직원들은 더 복잡하거나 중요한 업무를 처리할 수 있어 조직의 생산성은 향상되면서, 인건비 절감의 효과를 거둘 수 있죠.
RPA는 현재 단순 정보 입력이 필요하거나, 콜 센터와 같은 고객 응대 분야, 보험사의 고객 및 계약관리, 리스크 관리 등의 분야에서 많이 사용되고 있으며, 향후 인공지능 기술이 더욱 발전하면 이보다 어려운 업무에도 도입할 수 있을 것으로 기대됩니다!
디지털 전환, 필수일까요?
디지털 전환은 기업에 선택이 아닌 필수입니다. 새로운 기술이 등장하고 시장이 변화하면 소비자의 니즈도 달라지죠. 여기에 발 빠르게 대응하지 못하고 기존의 것만 고수한다면 도태되기 마련입니다. 한때 큰 성공을 거두었던 기업도 곧 역사 속으로 사라지게 될 것입니다!
에이~ 실제 그렇게까지 될까요?
네, 그렇습니다! 비즈니스 환경과 고객 변화를 읽지 못하고 기존의 방식만 고수하다 실패한 기업의 실제 사례를 살펴볼까요?
디지털 전환이 필수인 이유
디지털 전환 기업 실패 사례
시장과 고객 변화에 대응하지 못하고 사라진 ‘블록버스터’
블록버스터(Blockbuster)라는 기업을 들어보신 적이 있나요? 1985년 미국에서 설립되어 비디오 대여 서비스로 큰 성공을 거두었던 기업인데요.
블록버스터는 전성기 미국 전역에 3천여 곳 이상의 체인점을 보유하고 캐나다까지 진출했을 만큼 북미 시장의 비디오 대여 사업을 거의 독점하다시피 한 일인자입니다. 그러나 시장과 고객 변화에 대응하지 못해 2010년 해체되었죠.
블록버스터는 왜 망했을까?
블록버스터가 망하게 된 이유는 기존의 방식만 고수하다 비즈니스 환경 변화와 고객 니즈 대응에 실패했기 때문입니다.
즉, 인터넷이 등장함에 따라 고객의 니즈 또한 변화하는 상황에서 미래를 내다보지 못한 것이죠. 이는 Digital-First 기업인 영상 스트리밍 서비스 ‘넷플릭스’의 탄생과도 연관이 깊습니다!
우리나라에서도 큰 인기를 얻고 있는 넷플릭스는 인터넷만 있으면 영화와 시리즈를 원하는 기기에서 시청할 수 있도록 스트리밍 서비스를 제공하는 기업입니다.
하지만 초기의 비즈니스 모델은 현재와는 조금 달랐는데요. 인터넷을 통해 비디오를 온라인 주문하면 우편으로 배달 및 반납할 수 있는 서비스를 제공했습니다.
블록버스터와 다른 점은 비디오를 빌리기 위해 직접 매장으로 이동할 필요가 없다는 점입니다. 인터넷이라는 그 당시의 신기술이 가져다준 장점은 곧 고객들을 빠르게 끌어모으게 됩니다!
블록버스터가 인터넷의 등장으로 고객도 변화하고 있다는 것을 감지하지 못한 채 기존의 사업방식을 고수할 때, 넷플릭스는 인터넷 환경을 기반으로 고객 중심 비즈니스 모델을 강화해 나갑니다!
사용자가 구독(Subscription) 방식으로 가입하고, 원할 때 언제든지 영화를 즐길 수 있는 온디맨드 서비스를 고도화하죠. 또한, 비싼 연체료를 부과하는 블록버스터의 수익구조와는 정반대로, 월 정액제 등을 통해 고객의 비용 부담을 낮추는 것에 집중합니다.
이처럼 넷플릭스의 기술을 활용한 고객 중심 비즈니스 전략은 블록버스터의 고객 이탈을 가속하는 결과를 초래하고, 뒤늦게 고객을 되찾기 위해 고군분투하던 블록버스터는 우여곡절 끝에 2010년, 파산하고 맙니다!
블록버스터의 사례는 기업에 시사하는 바가 명확합니다. 기술이 등장함에 따라 고객의 니즈도 변화하게 마련인데요. 이러한 새로운 비즈니스 환경에 유연하게 대응하지 않고 기존의 낡은 방식만 고수했을 때, 기업이 결국 어떤 최후를 맞게 될지 충분히 예상할 수 있습니다!
디지털 전환 성공 사례
그렇다면 디지털 전환을 통해 멋지게 성공한 기업의 사례도 살펴봐야 하겠죠?
모든 경험을 디지털 전환하여 앞서가는 ‘테슬라’
테슬라는 디지털 혁신을 선도하는 타 기업들의 특징과 마찬가지로, ‘고객 중심 경영’의 선두 주자로 꼽히는 자동차 회사입니다. 구매 경험도, 소프트웨어 업데이트도, 운전 경험도 모두 디지털 전환하는 테슬라의 혁신 비결을 살펴볼까요?
| 테슬라 쇼룸
쇼룸(Showroom)은 홍보 목적으로 기업의 제품을 진열 및 전시하여 체험할 수 있도록 한 공간인데요. 기존의 구매 방식대로라면, 자동차를 구매하려는 고객은 딜러 매장에 방문하여 영업사원과 가격 흥정을 해야 합니다.
하지만 테슬라는 이러한 불편한 구매 경험을 개선하고 고객이 자사의 제품을 온전히 경험하는 데만 집중하도록 ‘쇼룸’을 적극 활용하고 있습니다!
예를 들어, 인터넷에 연결된 대형 터치스크린을 이용하여 차량과 관련된 모든 것들을 컨트롤할 수 있도록 하여 제품 경험에만 집중할 수 있게 하죠. 구매는 웹사이트를 통해 이루어지며, 가격 흥정이나 할인과 같은 번거로움을 없앤 주문생산 방식입니다.
| 무선 소프트웨어 업데이트
모든 것이 수동 방식인 옛날의 아날로그 자동차와 달리, 요즘은 자동차도 디지털 시대인데요. 소프트웨어를 사용하기 때문에 새 기능을 이용하려면 휴대폰처럼 정기적으로 업데이트가 필요합니다.
업데이트하려면 보통은 서비스 센터에 차량을 입고한 뒤 몇 시간 대기해야 하죠. 하지만 테슬라는 소프트웨어 업데이트도 온라인으로 제공합니다!
| 자동 운행과 완전 자율주행
테슬라 차량의 운전 방식은 자동 운행(Autopilot)과 완전 자율주행(FSD; Full Self Driving Capability) 둘 중에서 선택할 수 있는데요.
아직은 소프트웨어가 미완성 단계이기 때문에 완전 자율주행은 불가능한 것으로 알려졌지만, 테슬라는 기술적으로 미흡한 부분을 개선해 나가는 중입니다. 미래에 완전 자율주행 기술이 구현된다면 정차할 필요 없이 차 안에서 식사도 하고, 잠도 자면서 이동할 수 있게 되겠죠?
디지털 전환에 앞장서는 테슬라로 인해 자동차 산업에도 혁신이 일어나며 향후 인류의 삶 전반에 커다란 변화가 예상됩니다!
스마트 기술 예견하고 디지털 전환에 앞선 '스타벅스’
모바일 앱은 오늘날 대부분의 리테일 업체가 사용하는 필수 템입니다. 하지만 커피 전문점 스타벅스는 2009년 모바일 앱을 출시하고, 2011년에 모바일 결제 시스템을 시작하여 2014년에는 모바일 앱 선주문 및 결제 서비스를 제공했죠. 다른 리테일 업체들보다 훨씬 앞서 모바일 주문으로의 대전환을 예견하고 한발 앞선 것입니다! 그래서 결과는?
2022년 1분기 기준, 스타벅스 전체 거래 중 38%가 디지털 방식으로 이루어졌으며, 디지털 매출은 30억 달러에 달한다고 합니다!
물론, 단순히 ‘매출 향상에 도움이 된다’는 것이 핵심은 아닙니다. 스타벅스의 사례를 통해 디지털 전환을 통해 기업이 얻을 수 있는 이점을 알아볼까요?
데이터 기반 AI 알고리즘 ㅡ 스타벅스는 데이터 기반의 AI 알고리즘을 활용해 개인화 경험을 고도화하였고, 고객 참여율을 향상할 수 있었습니다.
디지털 주문 ㅡ 드라이브스루, 픽업 전용 매장을 이용하는 앱 주문 고객의 편의성을 업그레이드하는 동시에, 고객들이 매장 외 주문 방식 중 드라이브스루 방식을 52%로 가장 선호한다는 사실도 확인할 수 있었죠.
로열티 프로그램 ㅡ 로열티 프로그램은 많은 기업에서 사용합니다. 하지만 핵심은 작은 리워드를 제공하여 다음에 재 거래하도록 하는 단순한 행위에 있지 않습니다!
스타벅스는 모바일 앱으로 리워드인 ‘별’을 제공하여 고객들이 별을 모아 무료 음료 또는 상품 등을 받을 수 있도록 합니다. 바꿔 말하면, 리워드 혜택을 받으려면 모바일 앱을 사용하여 주문해야 한다는 뜻이죠. 이렇게 자연스럽게 고객들을 모바일 앱으로 끌어올 수 있었네요!
효율적인 마케팅 활동 ㅡ 앱을 사용하는 고객이 늘면 뭐가 좋죠? 데이터 수집이 쉬워지면 이를 바탕으로 각 고객에게 개인화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다!
또한, 이 데이터 분석을 통해 고객 니즈, 소비 패턴을 파악하고 효율적인 마케팅 전략을 세우거나 더 나아가 성공적인 신규 제품/서비스 론칭도 가능하겠죠?
디지털 전환 시작을 위한 팁
디지털 전환은 하느냐, 안 하느냐 선택의 문제가 아닙니다. 단순히 남들이 기술을 도입하니 우리도 도입해야 한다는 뜻도 아니죠. 전통적인 산업 구조를 시장 변화에 따라 재편하지 않으면 생존할 수 없게 되었습니다.
은행 업무는 비대면이 당연한 시대가 되었고, 식음료 주문도 모바일 앱으로 몇 초 만에 해결합니다. 제조업체인 자동차 회사도 IT가 경쟁력 확보의 관건이 된 만큼, 전통적인 산업 분야에서도 디지털 전환은 더 이상 기업이 선택할 수 있는 문제가 아닙니다.
디지털 전환을 시작하려는 기업들은 먼저 자신의 비즈니스에 대해 이해하는 것이 중요합니다. 그리고 4차 산업혁명 기술이 시장과 소비자를 어떻게 바꾸어 놓았는지 파악해야 합니다.
본질은 결국 ‘고객’이며, 이윤 창출을 위해서는 변화하는 고객 니즈를 충족하기 위해 디지털 전환이 필수로 활용되어야 한다고 할 수 있을 것입니다.
디지털 전환, 그렇다면 과제는?
기업의 디지털 전환에서 가장 큰 걸림돌로 꼽히는 문제는 바로 ‘기술력·인력 부족’입니다. 즉, 디지털 전환에 대응하기 위한 수요는 폭발적으로 늘어나는 상황에서 인력 양성에는 많은 시간이 걸리고, 개발자 공급은 턱없이 부족한 상황이죠.
현재 전통적인 산업 분야를 포함한 수많은 기업이 고급 개발자 (CTO 및 경력 개발자) 구인 경쟁에 뛰어들었지만, IT 기업에 비해 연봉을 많이 주는 것도 아닌 데다가 불경기 및 정규직 채용 부담 등 여러 가지 조건을 이유로 적합한 인재 찾기에 어려움을 겪고 있습니다.
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