고객 사례

일상의 혁신을 위한 분석

정량적인 연구를 하는 과학자들이 P&G의 대표적인 소비자 브랜드를 개선하기 위하여 통계를 사용

Procter & Gamble

과제세제 및 생활용품이 직면한 과학적, 기술적 한계의 지속적인 극복
해결책조직 전체에 분석 문화를 도입합니다. JMP의 실험계획법 기능으로 시험에 데이터 중심 접근방식을 채택하여 비용을 절약하면서도 품질을 개선합니다.
결과P&G는 지속적 개선이라는 문화를 포용했습니다.

창립 이래 200년에 가까운 역사를 자랑하는 P&G(프록터 앤 갬블)은 양초와 비누를 만들던 2인 합자회사에서 세계적인 규모와 수익을 자랑하는 소비재 회사로 성장했습니다. 현재 P&G의 포트폴리오에는 질레트, 탬팩스, 바운티, 팸퍼스 등 대표 브랜드만 60개가 넘습니다. 소비재처럼 변화와 반응이 빠르고 경쟁이 심한 산업에서 이 정도의 성공은 결코 작은 성취가 아닙니다. 그만큼 책임감도 무겁습니다.

P&G 정량과학 사업부의 통계학자인 Beatrice Blum은 "일반 소비자는 [생활용품과 세제의 R&D] 고도의 기술이 사용되는 프로그램이라는 사실을 잘 모를 것"이라고 말합니다. 그냥 제품을 보고 좋다는 사실을 알 뿐입니다. "정량적인 접근 방식을 이용해 우수한 제품, 즉 동종 최고의 제품을 개발하는 것이 우리의 목표입니다. 소비자의 수요를 충족하는 데 그치지 않고 전 세계 소비자들의 삶을 개선해 주는 그런 제품 말이죠."


개별 소비자는 기저귀 교환에서부터 주방 청소, 세탁까지 P&G 제품을 여러 날 접할 수 있습니다.


매일 청소와 위생이 전 세계적으로 최우선입니다. 그렇기 때문에 제품의 품질은 매우 중요하지만 연구 결과에 따르면 개별 소비자는 여전히 일회용 제품에 대한 구매 결정을 내리는 데 비교적 적은 시간을 소비합니다.


대신 P&G와 같은 신뢰할 수있는 브랜드를 사용하여 매번 잘 작동하는 제품을 제공합니다.

이제 P&G에서는 '어떤 일에나 통계가 포함됩니다'

'동종 최고의 제품'으로 구성된 포트폴리오라는 측면에서 P&G가 이렇게 큰 성공을 거둔 비결은 무엇일까요? Blum은 품질을 염두에 둔 데이터 중심의 의사 결정이 핵심이라고 대답합니다. 데이터 통찰력에 근거하여 비즈니스를 추진함으로써 효율이 높아졌고, 시간과 비용을 절약하는 한편 제품 디자인 역시 소비자의 기대에 맞게 개선하고 있다는 것입니다. 자원은 더 적게 소모하면서도 제품은 높은 품질 표준을 준수합니다.

Blum은 독일에서 P&G의 연구 개발을 지원합니다. 다양한 비즈니스 영역에서 요구하는 바를 충족하도록 돕는 것이 그녀의 역할입니다. 그녀는 "제조 공장부터 디자인 작업, 공정[개선]까지, 한쪽에서는 엔지니어를 지원하고 다른 쪽에서는 광고 작업을 지원합니다. "제품 개선은 물론이고 데이터를 바라보고 수집하는 방식, 이미 사용 중인 방법을 바라보는 시각까지 개선해야 하기 때문입니다."라고 말합니다.

몇 년 전에는 "수집했어도 사용하지 않은 데이터가 많았습니다. 수집방식이 부적절하면 분석하기도 힘들고 거기서 결론을 도출하기가 어렵기 때문입니다."라고 그녀는 말합니다. 그러나 이제 Blum은 정량과학 사업부의 동료들과 함께 모든 것을 바꾸고 있습니다. "지금은 한 발뒤로 물러서서 지금까지 작업한 내용을 다른 방식으로 바라봅니다. 이제 P&G에서는 어떤 일에나 통계가 포함되어 있습니다. 데이터를 수집하는 모든 곳에는 그 프로그램에 배정된 통계학자가 있고 이들이 데이터를 분석합니다."


디자인에서 최종 제품까지 이르는 JMP.

원료부터 최종 소비자까지 제품과 공정 데이터에 대한 전체적인 접근 방식

P&G의 통계학자들은 소비자와 감각 패널 테스트, 안정성과 신뢰성, 유통 기한 동안 제품의 품질 유지 수준을 조사하는 가속화된 테스트 등 다각화된 방법을 통해 다양한 데이터 세트를 추출하여 분석합니다. 모두 표준 실험실 테스트 외에 실시하는 테스트들입니다. 예를 들어, 기저귀를 살펴보겠습니다. "정말 다양한 데이터가 있습니다. 흡수력 테스트도 하고, 층 사이에 액체가 분산되는 방식도 테스트합니다. 또한 이에 따라 기저귀 생산 라인과 설정 모수를 테스트합니다. [생산 공정이 시작하기 전에는] 원료 테스트를 진행합니다. 각종 성분을 혼합하기 전에 공급받은 재료는 물론 P&G의 생산 공정과 사전 유형도 점검합니다."

P&G가 다른 회사와 차별화되는 점은 이 모든 실험을 신중하게 설계한다는 사실입니다. 덕분에 Blum과 그녀의 동료들은 불필요한 수치 없이, 의미 있고 실용적인 비즈니스 통찰력를 제공하는 데이터를 수집할 수 있습니다. 더욱 전략적으로 더 적은 양의 데이터를 수집하고도 더 많은 일을 해낼 수 있는 데이터의 영향력은 엄청나다고 Blum이 말합니다. "대량의 데이터 세트라는 가면 뒤에는 굉장히 많은 정보가 숨어있습니다." 최적의 실험계획법(DOE)은 회사 사람들이 중요한 일에 집중하도록 해 줍니다. 그리고 해당 부서에서는 연구 진행에 사용하는 리소스를 최적화할 수 있습니다.

그녀는 "회사 안에서 DOE의 역할이 더욱 더 커지고 있습니다. 대규모 소비자 연구를 감당할 수 있다면 대체로 원하는 답을 얻을 수 있습니다. 하지만 요즘에는 대부분의 부서가 [자료를 더 효율적으로 사용하는 쪽을 선호합니다]. 사실 [최적의 DOE를 이용하면] 회사가 감당해야 하는 비용을 크게 좌우하는 다른 해결책을 찾아낼 수도 있습니다. 최적의 해결책이 두세 가지라면 비용이 덜 드는 방법을 고르면 됩니다. 이런 선택을 제시하는 것은 오직 DOE 뿐입니다. 그래서 모든 단계마다 가능하면 DOE를 사용하려고 합니다."


구성 및 건설 변수가 기저귀가 맞는 방식에 영향을 미칩니다.최상의 품질을 얻기 위해 제품 데이터를 소비자 응답과 비교할 수 있습니다.

JMP®를 통해 복잡한 실험에서 더 빨리 더 많은 통찰력 산출

P&G가 JMP를 채택하기 전에도 Blum은 "이미 JMP의 DOE 플랫폼이 뛰어나다는 사실을 잘 알고 있었다"고 합니다. 부서 내 얼리어답터들이 JMP로 개발한 사용자 스크립트를 전체 실험실에서 사용했다는 것 입니다. "장비에서 가져온 데이터는 [JMP에서] 버튼 하나만 클릭하면 결과가 나옵니다."

Blum도 점점 복잡해지는 분석을 실행하면서 이 소프트웨어를 사용하게 되었습니다. "JMP의 인터페이스는 정말로 실용적입니다. 누구든 그래프 빌더를 이용해서 직관적으로 데이터를 그림으로 그릴 수 있습니다.구조화된 데이터이기만 하다면 분석을 시작하기도 전에 의미 있는 정보가 있는지 그래프 빌더에서 알아낼 수 있습니다. 저는 이 기능이 대단히 마음에 듭니다."

출신 배경과 경험의 다양성을 성공적인 팀 구성의 핵심으로 생각하는 P&G 같은 회사에서 JMP는 그 격차를 줄여주는 역할을 한다고 그녀는 말합니다. "우리는 [P&G의 다양성 문화를] 진심으로 포용하고 전산 담당자이든 기계 학습 담당자이든 다른 시각에서 보는 방식을 택했습니다. 이들 모두가 같은 문제를 바라본다면 근본적인 문제와 데이터에서 읽어낸 내용을 개선할 수 있는 방식을 올바르게 파악하여 훨씬 더 향상된 결과가 도출될 겁니다." 통계학자와 엔지니어 사이에 다리 놓기. 공장의 생산직과 이사회 임원들 사이의 격차가 해소된다는 뜻입니다.

"시각화가 모든 것의 열쇠입니다. 사람들이 이해할 수 있으니까요. 특히 경영진에게 유용하죠. 경영진은 숫자만 가지고 논의하는 것을 원하지 않습니다. 대신에 이야기를 들려주는 그림을 제시하는 거죠. 정밀한 그림일 필요는 없습니다. 결론이 담긴 이야기를 들려주면 됩니다. 바로 여기에 JMP의 강점이 있다고 말하고 싶습니다. 그래픽과 생각을 전달하는 능력, 그리고 대화형 방식이죠."


Blum과 Quantity Sciences Division의 동료들은 기저귀를보다 부드럽고 편안하게 만들기 위해 다양한 원료 변형을 탐구합니다.

문화를 바꾸어 P&G 브랜드 가치 구현

통계 기반의 전략은 당연히 혁신을 지향하는 정량적 사고 방식이 P&G에서 필수적인 역할을 수행합니다. Blum은 "회사 문화가 바뀌는 모습을 지켜보는 게 재미있다"며 다음과 같이 덧붙입니다. "P&G는 계속 개선하면서 전진하고 있습니다. 일상적인 작업이란 없습니다.일상적인 작업이란 없습니다. 반복 작업도 없습니다. P&G의 문화는 배움의 문화입니다.

우리가 수집한 각종 데이터로 [이제 그토록 귀중한 통찰력을 얻을 수 있다는] 사실을 더 많은 직원들이 깨달을수록. 이전에는 불가능했던 위대한 성과를 이룩할 수 있습니다."

본 문서에 나와 있는 결과는 여기서 설명하는 특정 상황, 비즈니스 모델, 데이터 입력 및 컴퓨팅 환경에 국한된 것입니다. SAS 고객마다 경험이 다르고 나름의 비즈니스 및 기술 변수를 기초로 하므로, 모든 언급은 전형적이지 않은 것으로 간주해야 합니다. 실제 비용/시간 절약 효과, 결과 및 성능 특성은 개별 고객의 구성과 조건에 따라 달라집니다. SAS는 모든 고객이 유사한 결과를 실현할 것임을 보장하거나 표명하지 않습니다. SAS 제품 및 서비스에 대한 유일한 보증은 해당 제품 및 서비스의 서면 계약서에 명시된 보증 문구에서 설명하는 내용에 한합니다. 본 문서의 어떠한 내용도 추가 보증을 의미하는 것으로 해석해서는 안 됩니다. 고객 성공 사례는 합의된 계약 조건의 일환으로 또는 SAS 소프트웨어의 성공적인 구현 후 프로젝트 성과 요약의 일부로서 SAS와 공유되었습니다.

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