금번 리더스토리는 글로벌 자산운용사인 코헨앤스티어스(Cohen and Steers)에서 비즈니스 인텔리전스 애널리스트(Business Intelligence Analyst)로 근무하고 있는 이현철 디렉터입니다.
코헨앤스티어스(Cohen & Steers)는 부동산 투자신탁(REIT)과 같은 실물 자산, 인프라, 우선주 등 대체 수익 투자에 특화된 미국의 투자운용사입니다. 기관 투자자들에게 자산 관리 서비스를 제공하며, 부동산 증권과 인프라, 천연자원 관련 주식, 우선주 등을 포함한 포트폴리오를 운용합니다.
현재 직장과 직무를 말씀 주세요. 구체적으로 어떤 일들을 담당하시나요? ( 구직 시 최근 직장)
저는 현재 글로벌 자산운용사인 코헨앤스티어스(Cohen and Steers)에서 비즈니스 인텔리전스 애널리스트(Business Intelligence Analyst)로 근무하고 있으며, Wealth Management 및 Marketing 부서를 중심으로 다양한 데이터를 기반으로 한 의사결정 지원 업무를 담당하고 있습니다.
주요 역할로는 Power BI를 활용한 대시보드 설계 및 개발, SQL을 통한 데이터 추출·정제·집계, 고객 세분화와 마케팅 캠페인 ROI 분석, cross-selling 및 up-selling 기회 발굴이 있습니다. 또한 Salesforce 리포트 개발과 내부 부서 협업을 통해 데이터 활용성을 높이고, 회귀분석·연관 규칙 분석 등 통계 기법을 적용해 고객 행동 패턴을 식별하고 타겟팅 전략을 제시하고 있습니다.
본인의 주된 경쟁력은 무엇이라고 생각하시나요? ( 본인의 핵심역량 )
저의 핵심 경쟁력은 데이터 기반 문제 해결 능력, 분석적 사고력, 그리고 원활한 커뮤니케이션 역량입니다. SQL을 활용하여 대규모 데이터를 빠르고 정확하게 가공하고, 내부 및 외부 데이터를 통합해 새로운 고객 세그먼트를 도출할 수 있습니다. 또한 R과 Python을 활용해 예측 모델링을 수행하고, 단순 보고를 넘어 인사이트를 발굴하여 전략적으로 제안할 수 있는 분석 능력을 보유하고 있습니다. Power BI를 이용해 분석 결과를 시각화하여 비전문가도 쉽게 이해할 수 있도록 전달하는 데 강점이 있으며, 금융 상품 및 자산운용에 대한 이해도를 바탕으로 실질적인 비즈니스 가치 창출에 기여하고 있습니다.
업무 중에 직면한 가장 큰 문제점은 무엇이었고 어떻게 해결했나요. 그리고 결과는 어떠했나요?
업무 중 가장 도전적이었던 과제는 기존 고객들이 특정 상품에 집중 투자함으로써 추가 자산 유입(AUM) 성장에 한계가 있었던 문제입니다. 이를 해결하기 위해 SQL을 활용하여 고객 데이터와 거래 데이터를 정제한 후, R과 Python으로 Propensity Model을 개발하였습니다. 이를 통해 고객별 교차 구매 확률을 예측하고, 상품 간 연관성이 높은 조합을 식별하였습니다. 분석 결과를 기반으로 우선순위 고객 리스트(Prioritized Client List)를 작성하고, 추천 상품군을 포함해 세일즈 및 마케팅 팀에 제공하였습니다.
캠페인 실행 후 3개월 이내에 cross-selling실적이 크게 향상되었으며, AUM이 두 자릿수(%) 성장하는 성과를 달성하였습니다. 이 프로젝트는 데이터 기반 cross-selling 전략의 유효성을 입증하는 계기가 되었고, 이후 회사의 표준 프로세스로 자리 잡아 다른 상품군에도 확대 적용되었습니다.
* 크로스 셀링(Cross-Selling)은 고객이 현재 구매하려는 상품과 연관성이 있는 다른 상품을 추가로 제안하여 구매를 유도하는 판매 전략으로, '교차 판매'라고도 합니다. 이 전략은 고객의 구매 경험을 향상시키고 기업의 매출을 증대시키는 것을 목표로 하며, 예를 들어 TV를 구매하는 고객에게 스피커나 사운드바를 함께 구매하도록 권유하는 것이 크로스 셀링에 해당합니다.
* AUM은 '관리 자산'(Assets Under Management)의 약자로, 금융 기관이나 펀드가 투자자로부터 위탁받아 관리하는 총 자산의 시장 가치를 의미합니다. AUM은 해당 운용사의 성과나 규모를 파악하는 데 중요한 지표로 활용되며, AUM의 증가는 긍정적인 성과를 나타내는 것으로 해석됩니다.
직장에서 인정 받을 수 있는 방법이 있다면 무엇인가요? ( 본인의 노하우 포함 )
직장에서 인정받기 위해 가장 중요한 것은 성과를 명확히 수치로 제시하고, 신뢰할 수 있는 결과물을 꾸준히 제공하는 것이라 생각합니다. 저는 KPI를 명확히 설정하고 이를 달성하거나 초과 달성한 결과를 데이터로 증명합니다. 또한 데이터의 출처와 가정을 투명하게 공유하여 신뢰성을 높이고, 부서 간 소통을 강화해 협업을 원활하게 합니다. 나아가 개선점이나 혁신 아이디어를 지속적으로 제안하여 업무 프로세스의 효율을 높이는 데 기여하고 있습니다.
미래에 본인의 직무는 어떻게 변화될 것으로 예측하시고 그 이유는 무엇인가요?
향후 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석 직무는 AI·머신러닝의 활용 확대, 자동화의 진전, 그리고 실시간 데이터 분석의 중요성 증가로 인해 보다 고도화될 것으로 예상됩니다. 반복적인 데이터 처리 업무는 AI를 통해 자동화되고, 예측 분석 및 실행가능 인사이트 도출이 핵심 역량으로 자리 잡을 것으로 예상됩니다. 또한 데이터 거버넌스 및 사이버 보안에 대한 중요성이 강조되면서, 단순한 분석 역량을 넘어 데이터 윤리와 규제 준수를 고려한 통합적 역량이 필요해질 것입니다. 저는 이러한 변화에 대응하기 위해 최신 데이터 분석 도구와 클라우드 기반 환경에 대한 이해를 지속적으로 확장하고 있습니다.