프레스크립티브 분석을 위한 10가지 바로 사용 가능한 Excel AI 명령어 (복사 & 붙여넣기)

판매 보고서의 산과 롤러코스터 같은 성과 곡선을 마주한 채, 한 마케팅 디렉터가 늦은 밤 사무실에서 지친 표정으로 관자놀이를 문지릅니다. 그는 답이 데이터 속에 숨어 있다는 것을 알지만, 데이터가 말하게 만드는 방법을 모릅니다.

데이터는 그 어느 때보다 접근하기 쉬워졌지만, 동시에 더 혼란스러워졌습니다. 우리는 방대한 양의 정보를 가지고 있지만, 종종 "문제가 어디에 있는지는 알지만 어떻게 해결해야 할지 모르는" 어색한 입장에 처하게 됩니다.

기술적 분석은 "무슨 일이 일어났는지" 알려주고, 진단적 분석은 "왜 일어났는지" 알려주지만, 비즈니스는 정말로 **"다음에 무엇을 해야 하는지"**를 알아야 합니다: 이것이 규범적 분석의 핵심 가치입니다.

진단에서 치료로: 규범적 분석의 진화

규범적 분석은 데이터 분석 진화의 최고 단계를 나타냅니다. 기술적 분석이 "건강 검진 보고서"이고 진단적 분석이 "원인 분석"이라면, 규범적 분석은 전문가가 처방하는 "치료 계획"입니다.

전통적인 데이터 분석은 종종 문제 식별과 원인 설명에서 멈춥니다. 우리는 전환율이 떨어지는 것을 보고 어느 단계가 실패하는지 알지만, 어떤 구체적인 행동이 효과적으로 개선할지 모릅니다. 규범적 분석이 이 중요한 간극을 메웁니다.

비즈니스 규칙, 제약 조건 및 최적화 알고리즘을 결합하여 문제가 어디에 있는지 알려줄 뿐만 아니라 구체적이고 실행 가능한 권장사항을 제공합니다. 오늘날 AI가 빠르게 발전함에 따라, 우리의 도구는 마침내 분석뿐만 아니라 의사 결정을 지원할 수 있게 되었습니다.

진정으로 가치 있는 데이터 분석은 더 많은 차트를 생성하는 것이 아니라 의사 결정의 불확실성을 줄입니다. 규범적 분석은 이를 달성하는 핵심 경로입니다.

데이터가 "해결책"을 말하게 하는 열 가지 즉시 사용 가능한 템플릿

고전적인 비즈니스 분석 프레임워크를 기반으로, 열 가지 플러그 앤 플레이 규범적 분석 AI 지시 템플릿을 준비했습니다. 각 템플릿은 "문제 진단 → 근본 원인 분석 → 행동 권장사항" 이라는 논리적 체인을 따르며, 처방이 증거 기반이 되도록 보장합니다.

1. 이상치 및 변동성 처방:

핵심 지표가 예상치 못한 변동성을 보일 때: *[대상 지표]*의 이상치를 분석하고 근본 원인을 진단하며, 구체적인 시정 또는 최적화 권장사항을 제공합니다.

예: "'주문 취소율'이 지난 주에 급증한 이유를 분석하세요 — 특정 제품, 채널 또는 사용자 세그먼트 때문인가요? 취소를 줄이기 위한 구체적인 단계를 제공해 주세요."

2. 병목 현상 식별 및 해소 처방:

프로세스 효율성이 낮을 때: *[프로세스/단계]*의 주요 병목 현상을 식별하고 그 영향을 정량화하며, 병목 현상을 해소하거나 효율성을 개선할 수 있는 실행 가능한 방법을 권장합니다.

예: "주문 접수부터 배송까지의 종단 간 흐름 전반의 시간 병목 현상을 식별하고, 각 단계의 지연 시간을 분석하며, 전체 배송 시간을 단축하기 위한 구체적인 조치를 제안하세요."

3. 비용 구조 최적화 처방:

투자 수익률을 개선해야 할 때: *[비용 구조]*를 분석하고 예산 초과 또는 비정상적으로 높은 지출을 식별하며, 표적화된 비용 통제 또는 절감 계획을 제안합니다.

예: "이번 분기의 마케팅 비용 세부 내역을 분석하고, ROI가 가장 낮은 세 가지 채널을 찾아내어 예산 재배분 계획을 제안하세요."

4. 전환 퍼널 개선 처방:

사용자 이탈이 심각할 때: [전환 퍼널]에서 가장 누수가 심한 단계를 진단하고 사용자가 이탈하는 이유를 분석하며, 각 단계의 전환율을 개선하기 위한 구체적인 전략을 제안합니다.

예: "웹사이트에서 '장바구니 담기 → 결제 완료' 사이에 사용자가 이탈하는 이유를 진단하세요 — 가격, 프로세스 마찰 또는 신뢰 문제 때문인가요? 즉시 테스트 가능한 세 가지 최적화 전략을 제공해 주세요."

5. 고객 이탈 회복 처방:

고객 이탈이 가속화될 때: 고위험 이탈 세그먼트의 특성을 식별하고 이탈의 동인을 분석하며, 계층화된 회복 또는 유지 개입 계획을 설계합니다.

예: "향후 30일 내에 이탈할 가능성이 높은 고가치 고객을 식별하고, 그들의 공통적인 행동 특성을 분석하며, 그들을 되찾기 위한 표적화된 이메일, 쿠폰 또는 고객 서비스 접촉 전략을 설계하세요."

6. 재고 건강 최적화 처방:

재고 회전율이 저조할 때: 현재 재고 건강 상태를 평가하고 문제가 있는 재고를 진단하며, 처분, 프로모션 또는 조정 조달 제안을 제안합니다.

예: "현재 재고를 분석하고, 유통기한이 180일을 초과하는 저조한 판매 SKU를 나열하며, 카테고리와 비용에 따라 '할인 프로모션', '묶음 판매' 또는 '반품/처분'과 같은 구체적인 조치를 제안하세요."

7. 자원 할당 최적화 처방:

자원 배치가 기대에 미치지 못할 때: *[성과 지표]*를 기반으로 현재 자원 할당 효과를 평가하고, 저효율 영역에서 고효율 영역으로 자원을 재배분할 것을 권장합니다.

예: "각 영업팀의 지난 6개월간 '인당 매출'과 '고객 성장률'을 기반으로 회사의 영업 인력 효율성을 분석하고, 팀 규모 조정 또는 지역 재배정을 제안하세요."

8. 가격 전략 최적화 처방:

가격 경쟁력이 부족할 때: 비용, 시장 수요 및 경쟁사 가격을 결합하여 [제품/서비스]의 현재 가격을 분석하고, 가격 조정 또는 차별화 가격 책정에 대한 권장사항을 제공합니다.

예: "제품 원가, 역사적 가격 탄력성 및 경쟁사 가격 비교를 고려하여, 제품 A의 현재 가격이 적절한지 평가하고 최적 가격 범위 또는 프로모션 가격 전략을 제안하세요."

9. 마케팅 캠페인 귀속 처방:

마케팅 지출을 최적화해야 할 때: *[마케팅 캠페인]*의 핵심 기여자와 낭비 지점을 귀속시키고, 향후 유사 캠페인에 대한 구체적인 최적화를 제안합니다.

예: "'618' 프로모션의 성장 원천을 귀속시키세요 — 신규 고객 대 재구매 중 어느 쪽에서 얼마나 왔나요? 어떤 광고 키워드가 가장 많이 기여했나요? 이를 기반으로 '쌍십일(11.11)'을 위한 예산 배분 및 전략 최적화를 권장하세요."

10. 종합 성과 개선 처방:

사업부의 전반적 성과를 향상시켜야 할 때: *[사업부]*의 *[핵심 KPI]*를 종합적으로 평가하고 강점과 약점을 식별하며, 빠른 성과와 장기적 변화를 포함한 개선 계획을 제안합니다.

예: "상하이 지점의 '매출', '마진' 및 '고객 만족도'를 종합적으로 평가하고, 다른 지점과 비교하여 주요 부족점을 진단하며, 분기별 개선 실행 계획을 제안하세요."

핵심 프레임워크: 규범적 분석의 분석적 논리 체인

이 템플릿들이 작동하는 이유는 완전한 분석적 논리 체인을 내장하고 있기 때문입니다: 문제 식별 → 근본 원인 분석 → 해결책 생성 → 예상 영향 평가.

전환 개선 처방을 예로 들어보겠습니다.

전체 사고 과정은 다음과 같아야 합니다: 먼저 어느 전환 단계에서 가장 심각한 누수가 발생하는지 결정(문제 식별), 그런 다음 이탈 사용자의 공통 특성과 행동 경로를 분석(근본 원인 분석), 다음으로 성공 사례와 모범 사례를 기반으로 최적화 계획을 설계(해결책 생성), 마지막으로 계획 실행의 예상 영향과 필요한 자원을 추정(영향 평가)합니다.

좋은 규범적 분석은 신뢰할 수 있는 분석 프레임워크 위에 구축되어야 합니다. 고전적인 비즈니스 분석 프레임워크 — 퍼널 분석, 코호트 분석, RFM, 파레토 분석 등 — 는 처방에 대한 이론적 기초를 제공하여 권장사항이 추측이 아닌 데이터 기반 추론이 되도록 보장합니다.

AI와 협업할 때, 우리는 명시적으로 특정 분석 프레임워크를 사용하도록 요청할 수 있습니다: "퍼널 분석을 사용하여 탐색부터 구매까지 가장 높은 이탈률을 보이는 단계를 식별한 다음, 코호트 분석을 사용하여 채널 간 유지율 차이를 비교하고, 마지막으로 이러한 분석을 기반으로 최적화 권장사항을 제공하세요."

이러한 지시는 AI가 표면적 관찰만 나열하는 것이 아니라 논리적이고 심층적인 분석을 수행하도록 안내합니다.

실전 적용: Excelmatic으로 첫 데이터 "처방" 내리기

이제 이론을 떠나 실전으로 들어갑니다. 앞서 논의한 열 가지 지시 템플릿이 Excelmatic과 같은 AI 도구에서 어떻게 연결되어 "전자상거래 플랫폼 수익 감소"와 같은 복잡한 문제를 해결하는 강력한 진단-치료 워크플로우를 형성하는지 보게 될 것입니다.

1. 1단계: 데이터 업로드 및 초기 진단

먼저, Excelmatic에서 준비한 Excel 파일을 업로드합니다. 이 파일에는 1월부터 3월까지의 부서 및 카테고리별 예산 집행 분기 보고서가 포함되어 있습니다.

다음으로, 대화 상자에 첫 번째 명령을 입력합니다:

1분기 전체 및 월별 회사 예산 집행 상태를 분석하세요. 전체 및 월별로 예산 편차가 가장 큰 부서 또는 카테고리를 식별하고, 월별 실제 지출과 예산 비교와 같은 차트를 통해 주요 발견 사항을 제시하세요.

AI는 몇 초 안에 진단 보고서를 생성할 것입니다. 이 보고서는 어떤 부서/카테고리가 가장 심각한 초과 지출 또는 절감을 보였는지 텍스트로 표시할 뿐만 아니라, 월별 실제 지출 대 예산 선 비교 차트 및 부서 편차 백분율 막대 차트와 같은 시각적 차트를 자동으로 생성하여 예산 집행 문제를 명확하게 이해할 수 있게 해줍니다.

2. 2단계: 심층 조사

초기 진단 후, 컨설팅 전문가처럼 AI의 단서를 따라 더 깊이 파고들 수 있습니다. 이때 템플릿 조합이 빛을 발합니다.

1단계 결과를 기반으로 "비용 최적화 처방" 을 내립니다.

1분기 동안 엔지니어링 부서의 월별 예산 및 실제 지출 세부 사항을 심층 분석하세요. '인원수' 데이터를 기반으로 '인당 지출'이 비정상적인지 분석하고 편차를 유발하는 주요 동인을 탐구하세요.

AI는 막대 차트 조합을 통해 해당 부서의 월별 예산, 실제 지출 및 인원 간 관계를 표시하고, 인당 지출 추세 차트를 생성하여 문제가 인당 비용 상승, 계획되지 않은 채용 또는 기타 이유로 인한 것인지 정확히 식별할 수 있습니다.

3. 3단계: 종합 치료 계획 생성

위의 정확한 진단을 기반으로 AI에게 종합 치료 계획을 작성하도록 지시합니다. 예를 들어, "종합 성과 개선 처방" 을 내립니다:

위 분석을 기반으로 2분기 예산 집행을 최적화하고 비용을 통제하기 위한 종합 개선 계획을 수립하세요. 계획에는 다음이 포함되어야 합니다: 1. 식별된 초과 지출 부서/카테고리에 대한 구체적 통제 조치; 2. 예산 절감이 큰 부서에 대한 경험 요약 및 확대 제안; 3. 2분기 핵심 비용 통제 목표 및 월별 모니터링 노드 설정.

Excelmatic은 분석을 종합하여 구체적인 작업, 책임 부서(데이터 레이블에서 추론), 예상 결과가 포함된 명확한 실행 개요로 만들 수 있습니다.

4. 4단계: 동적 모니터링 대시보드 구축

처방을 내린 후에는 그 효과를 추적해야 합니다. Excelmatic에서는 전체 분석을 동적 모니터링 대시보드로 쉽게 전환할 수 있습니다.

다음 지시를 입력하기만 하면 됩니다:

이 분석에 포함된 핵심 지표들, 즉 월별 전체 실제 지출(Actual_Spend), 전체 예산 편차율(Variance-Percent), 부서별 편차 금액(Variance_Amount), 주요 부서의 인당 지출(Spend_Per_Employee)을 실시간 모니터링