비영리 단체는 적은 예산, 적은 인력, 제한된 시간으로 더 많은 성과를 내야 하는 경우가 많습니다. 대부분의 팀은 프로그램 제공과 기금 모금, 규정 준수, 이해 관계자와의 커뮤니케이션, 내부 운영을 균형 있게 조정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 역량이 제한되어 있는 탓에 우선순위가 높은 업무조차 처리 목록의 맨 아래로 밀려나기 일쑤입니다. 이는 일반 영리 기업에서 흔히 지원받는 자원이 부족한 상황에서 일해야 하는 안타까운 현실일 뿐, 노력이나 헌신이 부족해서가 아닙니다. 문제는 여유입니다. 모든 것이 시급하게 느껴질 때면 한 걸음 물러서서 어떤 것이 효과적이고 어떤 것이 그렇지 않은지 평가하기가 어려워집니다.
이와 같은 여유의 문제는 조직이 데이터를 처리하는 방식에도 영향을 줍니다. 비영리 단체는 기부자 활동, 자원봉사 시간, 보조금 신청, 프로그램 성과, 지역사회 피드백 등 지속적으로 방대한 정보를 만들어냅니다. 하지만 이를 분석하고 의미를 도출할 시간이나 체계가 마련되어 있지 않을 수 있습니다. 결국 가치 있는 인사이트는 스프레드시트 속에 묻히거나 서로 연결되지 않은 시스템 사이에서 사라지고 맙니다. 팀에서는 기본적으로 직감이나 수동으로 작성한 정적 보고서에 의존합니다. 필수 인사이트를 너무 늦게 공유하거나 완전히 놓치기도 합니다. 비영리 분석은 이러한 상황을 바꿔 줍니다. 조직이 데이터에서 의미를 찾아 신속하게 행동하고, 영향력을 명확하게 측정하며, 가장 중요한 영역에 우선순위를 둘 수 있도록 지원합니다.
여기에서는 비영리 분석의 정의, 가능한 작업, 구현 방법, ServiceNow를 통해 비영리 조직이 데이터를 최대한 활용할 수 있는 방법에 대해 자세히 살펴봅니다.
오늘날 대부분의 조직에서 '분석'이란 원시 데이터를 의미 있는 인사이트로 전환하는 프로세스를 의미하며, 그러한 프로세스와 관련된 도구나 전술도 포함합니다. 분석의 목적은 조직이 스프레드시트와 단순한 합계 계산을 넘어, 의사 결정의 길잡이가 되는 패턴을 식별할 수 있도록 지원하는 데 있습니다. 이는 단순히 성과를 측정하는 것을 넘어, 수치 뒤에 있는 맥락을 더 잘 이해할 수 있는 효과적인 접근 방식이며, 이 지식을 활용하면 문제를 해결하고 정보에 입각해 전략을 수립할 수 있습니다. 비영리 분석은 동일한 원칙을 미션 중심 업무에 적용합니다.
비영리 분석은 비영리 조직의 데이터를 한데 모아 탐구합니다. 비영리 분석은 기존의 보고와 달리 실시간으로 평가하고 대응하는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터를 단순한 기록 관리 도구가 아니라 전략적 자산으로 활용하는 방향으로의 전환을 의미합니다. 이를 통해 비영리 단체는 빠르게 적응하고 이해 관계자를 더 효과적으로 참여시키며, 운영을 미션 성과에 맞춰 조정할 수 있습니다.
기존의 분석 접근 방식은 네 가지 하위 범주로 나뉘었습니다. 각 유형은 비영리 조직이 자신의 환경에서 일어나는 일을 이해하고 이에 대응할 수 있도록 특정한 역할을 수행합니다.
- 설명적 분석
대부분의 데이터 작업을 위한 출발점입니다. 지난해 기부한 기부자의 수, 특정 캠페인 후 참여의 변화 양상 등 이미 일어난 일을 요약합니다.
- 진단 분석
추세가 가시화되면 진단 분석 방법을 통해 그 원인을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 기부자 유지율이 떨어지면 진단 분석을 통해 커뮤니케이션 기록이나 이벤트 참석 여부를 조사하여 원인을 정확히 파악할 수 있습니다. 진단은 데이터의 '이유'를 찾아내기 때문에 비영리 단체는 결과에 영향을 미치는 요인을 더 정확하게 이해할 수 있습니다.
- 예측 분석
예측 모델은 과거 데이터를 사용하여 발생할 수 있는 결과를 예측합니다. 비영리 단체는 이러한 도구를 사용하여 향후 기부 행동을 추정하거나, 자원봉사자 이탈을 예측하거나, 특정 서비스의 수요를 전망할 수 있습니다.
- 후속 대응적 분석
마지막으로, 후속 대응적 분석은 조직이 이미 도출한 인사이트를 기반으로 무엇을 해야 하는지 알려줍니다. 팀이 옵션을 평가하고 자원 재할당, 홍보 전략 변경, 서비스 모델 조정, 데이터에 기반한 또 다른 다음 단계 실행 등 최선의 방향을 결정할 수 있도록 가능한 조치를 제안해 줍니다.
비영리 단체를 위한 분석은 완전히 새로운 개념은 아닙니다. 하지만 최신 기술 덕분에 이를 활용하는 조직에서는 더 많은 일을 수행할 수 있습니다. 과거 비영리 단체의 분석은 관련 활동이 발생한 후 규정 준수나 이해 관계자 보고를 위해 정적 보고서를 작성하는 등 주로 사후 보고에 치우쳐 있었다면, 이제는 팀이 최신 인사이트를 바탕으로 전략을 즉각 수정할 수 있도록 더 지능적인 실시간 방식으로 대체되고 있습니다. 동시에 분석은 더 이상 특정 부서에 국한되지 않고 프로그램 책임자, 모금 담당자, 리더십 등 모든 구성원이 공유된 데이터를 활용하고 이를 바탕으로 행동할 수 있게 해주는 일상적인 업무의 일부로 자리 잡고 있습니다.
분석은 비영리 단체가 기금 모금에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 팀은 기부자의 패턴과 참여 행동을 분석하여 가능성이 높은 기부자를 파악하고, 기부자의 구체적인 이력과 능력에 따라 요청액을 맞춤화할 수 있습니다. 또한 세분화와 맞춤형 접근이 가능해지며, 이 두 가지 모두 기부자 유지와 캠페인 성과를 높이는 것으로 나타났습니다.
분석을 사용하면 비영리 단체는 보다 의미 있는 방식으로 결과를 측정할 수 있습니다. 조직은 지원 대상자 수와 같은 입력에 집중하기보다, 성과 메트릭이나 장기적인 변화를 탐구할 수 있습니다. 프로그램 완료율이나 행동 변화 등의 결과를 면밀히 모니터링하면 팀은 서비스를 개선하고 영향력을 입증할 수 있습니다. 이와 같이 지속적인 피드백 루프는 시간이 지남에 따라 더 스마트한 개선을 지원합니다.
분석은 자원이 제한적이라도 비영리 단체가 자신 있게 자원을 할당하는 데 도움이 됩니다. 비용 메트릭, 프로세스 병목 현상, 수익 한계를 살펴봄으로써, 조직은 워크플로우를 간소화하고 오버헤드를 줄일 수 있습니다. 또한 투자 대비 가장 큰 영향력을 발휘하는 프로그램이나 채널을 파악할 수 있으므로 팀은 잠재력이 가장 큰 영역에 시간과 자금을 재할당할 수 있습니다.
데이터 중심 스토리텔링은 단순한 일화보다 더 많은 무게를 지니고 있습니다. 비영리 단체는 자원이 어떻게 투자되었고 어떤 성과를 달성했는지 보여주는 등 이야기에 정량적 증거를 녹여낼 때 신뢰성을 확보하게 됩니다. 투명하고 결과 중심적인 보고서는 기부자의 신뢰를 쌓고 조직의 책임을 강화하는 데 도움이 됩니다.
비영리 단체의 지속 가능성을 위해서는 기금 모금이 핵심이므로 기부금이 얼마나 들어오는지, 모금이 얼마나 효율적인지, 기부자 관계가 얼마나 잘 유지되는지를 추적하는 것이 필수적입니다. 다음과 같은 메트릭을 통해 조직은 전략을 개선하고 장기적으로 지원할 수 있습니다.
- 기부자 유지율
이 메트릭은 연속된 기간에 기부한 기부자의 비율을 나타냅니다. 높은 유지율은 꾸준히 새로운 후원자를 확보하는 것에 비해 참여와 비용 절감이 효과적으로 이루어진다는 것을 의미합니다.
- 평균 기부 금액
비영리 단체는 시간에 따른 기부 규모의 추세를 측정하여 모금 전략을 수정하고 기부자의 기부 능력 및 과거 행동에 따라 기부 요청을 맞춤화할 수 있습니다.
- LTV(기부자 생애 가치)
LTV는 기부자가 조직과 관계를 맺는 전체 기간 동안 기부할 것으로 예상되는 총금액을 추정합니다. LTV를 이해하면 비영리 단체는 후원자를 확보하고 육성하는 데 얼마나 투자해야 할지 결정할 수 있습니다.
- CPDR(모금한 달러당 비용)
CPDR은 1달러를 모금하기 위해 얼마나 많은 돈이 지출되는지를 측정합니다. CPDR이 낮을수록 모금과 자원 사용이 효율적임을 나타냅니다.
비영리 단체의 디지털 입지는 기부자 참여, 자원봉사자 참여 및 대중 인식에 영향을 미칩니다. 디지털 활동을 측정하면 후원자의 공감을 이끌어내는 요인이 무엇인지, 그리고 한정된 마케팅 자원을 어디에 투자해야 하는지 더 명확하게 파악할 수 있습니다. 이 영역의 중요 메트릭에는 다음이 포함됩니다.
- 웹 사이트 전환율
웹 사이트 전환율은 비영리 단체의 웹 사이트에서 방문자가 원하는 행동을 취하는 빈도를 보여주며, 웹 사이트가 의도한 대로 작동하고 있음을 나타냅니다.
- 이메일 열기 및 클릭률
이 측정값은 메시지를 열고 해당 콘텐츠와 상호 작용하는 받는 사람의 수를 평가합니다. 성과가 우수할수록 시선을 사로잡는 제목과 연관성 높은 콘텐츠가 잘 전달되고 있음을 반영합니다.
- 소셜 미디어 참여
참여율은 잠재고객의 규모 대비 좋아요, 댓글, 공유와 같은 상호작용이 얼마나 발생했는지를 포착합니다. 이 메트릭을 추적하면 비영리 단체의 소셜 미디어 전략이 의미 있는 소통을 이끌어내고 있는지 여부를 평가할 수 있습니다.
- 온라인 기부 비율
이 수치는 디지털 방식으로 이루어진 총 기부의 비율을 나타냅니다. 이 비율을 이해하면 조직에서 가장 효과적인 기부 채널에 자원을 할당할 수 있습니다.
프로그램 성과와 지역사회 영향력은 비영리 단체를 평가하는 핵심 지표인 경우가 많습니다. 이러한 메트릭은 서비스의 효과와 생성되는 장기적 가치를 보여줍니다.
- 결과 메트릭
이러한 메트릭은 졸업률, 취업률, 또는 건강 결과 개선과 같은 프로그램의 직접적인 결과를 측정합니다. 이는 목표 달성 여부를 나타냅니다. - 영향력 메트릭
영향력 측정치는 지역사회의 복지 증진이나 수혜자를 위한 지속적인 개선과 같은 장기적인 변화를 평가합니다. - 수혜자당 비용
이 측정치는 프로그램 참가자 1명을 지원하는데 드는 평균 비용을 계산합니다. 이는 비영리 단체가 효율성과 규모를 평가하는 데 도움이 됩니다. - SROI(사회적 투자 수익률)
SROI는 사회적 결과에 금전적 가치를 부여하여, 지출된 1달러당 사회적 또는 지역사회 가치가 얼마나 창출되는지를 보여줍니다.
보이지 않는 곳에 숨겨진 운영 및 재무 건전성은 비영리 단체가 프로그램을 얼마나 효과적으로 유지할 수 있는지를 결정합니다. 이러한 지표를 추적하면 자원이 현명하게 사용되고 직원과 자원 봉사자의 참여를 유지할 수 있습니다.
- 영업이익률
수익과 비용의 차이인 영업이익률은 매출 대비 비율로 나타냅니다. 양의 이익률은 재무 안정성이 더 높다는 것을 나타냅니다.
- 자원 할당 효율성
이 측정치는 인력 시간, 예산 및 자료가 분배되는 방식을 결과에 대비해 평가합니다.
- 직원 이직률
직원 이직률은 특정 기간에 퇴사하는 직원 수를 추적합니다. 이직률이 높으면 비용이 증가하고 프로그램 제공에 방해가 될 수 있습니다.
- 자원 봉사자 유지율
이 메트릭은 시간 경과에 따라 반복해서 참여하는 자원 봉사자의 비율을 나타냅니다. 유지력이 강하면 채용 비용이 절감되고 서비스의 연속성이 보장됩니다.
새 시스템을 도입하기 전에 비영리 단체는 기존 데이터의 상태를 이해해야 합니다. 즉, 수집되는 정보, 저장된 정보 및 현재 사용 방식을 검토해야 합니다. 많은 조직이 가치 있는 인사이트가 스프레드시트에 갇혀 있거나 부서 간에 격리되어 있다는 사실을 발견합니다. 감사는 중복 항목, 불완전한 기록 또는 일관되지 않은 데이터 형식 등의 문제를 식별하는 데도 도움이 됩니다.
분석은 정의된 목표와 연계되어 있는 경우에만 유용합니다. 비영리 조직에서는 미션과 전략적 우선순위에 따라 측정 가능한 목표와 KPI(핵심성과지표)를 설정해야 합니다. SMART(구체성, 측정 가능성, 달성 가능성, 관련성, 기한 명확성)와 같은 프레임워크를 적용하면 데이터가 활동 자체가 아니라 실제 성과와 연결되도록 보장할 수 있습니다. 예를 들어, ‘기부자 유지율을 높이기’와 같이 목표를 광범위하게 설정하는 대신, 조직은 회계 연도 동안 기부자 유지율을 10% 향상시킨다는 목표를 설정할 수 있습니다. 분석을 조직의 목표에 직접 연결하면 더 쉽게 진행 상황을 추적하고 의사 결정을 정당화할 수 있습니다.
비영리 단체가 선택한 도구는 규모, 예산 및 기술 역량에 적합해야 합니다. 작은 조직이라면 기부자와 프로그램 데이터를 한 곳에 통합하는 경량 플랫폼으로 시작할 수 있지만, 더 큰 비영리 단체에는 여러 시스템을 통합하고 예측 모델링을 지원하는 더 고급 솔루션이 필요할 수 있습니다. 기술 전문 지식이 없는 직원도 사용할 수 있을 만큼 사용자 친화적이고 조직의 요구에 따라 발전할 수 있는 유연성을 갖춘 도구를 찾는 것이 중요합니다.
데이터 기반 의사 결정을 지원하는 문화가 부재할 경우 아무리 정교한 도구라도 그 가치가 제한되기 마련입니다. 리더십은 데이터에 기반한 질문을 하고 직원들이 논의에 메트릭을 활용하도록 독려함으로써 분석 활용의 모범을 보여야 합니다. 교육 세션과 공동 작업 워크숍은 팀 전체가 데이터를 한층 더 친숙하게 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.
분석의 신뢰성을 확보하려면 데이터가 정확하고 안전하며 윤리적으로 관리되어야 합니다. 데이터 위생과 관련해 명확한 관행을 확립하면 중복 정보나 오래된 정보 등의 문제가 시스템에 대한 신뢰를 저해하는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 거버넌스 정책은 특히 민감한 기부자 또는 수혜자 정보를 다루는 경우라면 데이터 개인정보 보호를 포함해야 합니다. 비영리 단체는 규정 준수 외에도 데이터를 투명하게, 그리고 신중하게 사용할 윤리적 책임이 있습니다.
기본적인 분석 전략은 비영리 단체가 현재의 성과를 이해하는 데 도움이 되지만, 새로운 기술은 가능성을 확장하고 있습니다. AI(인공 지능), ML(머신 러닝), 실시간 데이터 프로세싱은 과제를 예측하고 더 나은 민첩성으로 대응할 수 있는 도구를 조직에 제공합니다.
AI와 ML은 기부자 기록과 참여 패턴을 수작업 방식보다 훨씬 더 큰 규모로 분석할 수 있습니다. 예측 모델을 통해 비영리 단체는 어떤 기부자가 다시 기부할 가능성이 가장 높은지, 얼마를 기부할지, 그리고 언제 기부 제안을 가장 긍정적으로 받아들일지 추정할 수 있습니다. 이를 통해 모금 담당자는 가치가 높은 잠재 기부자에게 집중하고, 후원 요청을 더 정교하게 맞춤화하며, 유지율을 높일 수 있습니다.
분석은 프로그램이 실행되는 동안 개선하는 실용적인 방법입니다. 비영리 단체는 어떤 활동이 더 강력한 결과를 가져오는지 조사함으로써 서비스 제공 방식을 조정하고 참가자에게 필요한 지원을 제공할 수 있습니다. 데이터상 일부 그룹이 다른 그룹보다 더 큰 어려움을 겪는 것으로 나타나면, 프로그램 담당자는 이러한 격차를 줄이기 위해 맞춤형 개선 조치를 취할 수 있습니다. 시간이 흐르면서 데이터가 단순히 성공을 측정하는 것에 그치지 않고 성공을 적극적으로 만들어 나가는 지속적인 개선의 선순환이 만들어집니다.
비영리 단체는 성과를 파악하기 위해 더 이상 분기별 보고서를 기다릴 필요가 없습니다. 실시간 분석을 통해 조직은 진행 상황을 모니터링하고 즉시 조정할 수 있습니다. 이러한 역량은 적절한 타이밍이 성패를 가르는 모금 캠페인이나 지역사회 홍보와 같은 분야에서 특히 큰 가치를 발휘합니다. 실시간 인사이트에 대한 접근을 통해 팀은 문제를 조기에 파악하고 신속하게 행동하며 자원을 언제나 가장 효과적인 곳에 전달할 수 있습니다.
비영리 단체가 협력할 때 더욱 강력한 분석이 가능합니다. 익명화된 데이터를 공유하면 조직은 관련 분야 전반에서 발생하는 상황에 대한 더 큰 그림을 볼 수 있습니다. 이러한 공동 작업은 여러 단체가 공통의 과제를 발견하고, 더 큰 흐름을 파악하며, 공동의 노력이 만들어낸 전반적인 영향력을 보여주는 데 도움이 됩니다.
빠듯한 예산은 강력한 분석 관행을 구축하는 데 가장 큰 걸림돌 중 하나입니다. 비영리 조직에는 값비싼 플랫폼 또는 전담 직원을 마련하기 위한 자금이 없을 수 있습니다. 물론 분석을 처음부터 거창하게 시작할 필요는 없습니다. 많은 조직은 CRM(고객 관계 관리) 또는 설문 조사 플랫폼처럼 이미 보유한 도구를 더 잘 활용하는 것부터 시작합니다. 이후 무료 또는 저비용 분석 도구를 단계적으로 추가할 수도 있습니다. 또 다른 실용적인 전략은 모든 것을 한 번에 측정하려 하지 않고 전략적 목표에 맞춰 영향력이 큰 몇 가지 메트릭을 우선시하는 것입니다.
모든 비영리 단체에 데이터 과학자가 있는 것은 아닙니다. 그리고 이것은 문제가 아닐 수도 있습니다. 분석에 언제나 심도 깊은 기술적 전문 지식이 필요한 것은 아니기 때문입니다. 직원은 원본 수치를 간단한 대시보드로 변환하는 사용자 친화적인 도구를 사용하기 위한 교육을 받을 수 있습니다. 더 복잡한 요구 사항이 있을 때는 컨설턴트와 협력하거나 무료 전문 지식을 활용함으로써, 장기적인 채용 부담 없이 단기적인 지원을 받을 수 있습니다. 직원들이 워크샵이나 실습 프로젝트를 통해 데이터에 점진적으로 익숙해지도록 장려하면 시간이 지남에 따라 자신감이 형성되고 역량, 그리고 궁극적으로는 전문 지식이 향상될 수 있습니다.
단절된 시스템에 저장된 데이터는 광범위한 문제입니다. 기부자 기록은 CRM에 저장되고, 자원봉사자 정보는 스프레드시트에 보관되며, 프로그램 결과는 별도의 보고 도구에 저장될 수 있습니다. 이러한 파편화는 종합적으로 성과를 파악하는 데 방해가 됩니다. 해결책은 시스템 간 통합을 추진하거나 모든 데이터를 한곳으로 모아주는 데이터 웨어하우스를 빌드해 시스템 연결성을 확보하는 것입니다. 완벽한 통합은 불가능하더라도 부서 전반에 걸쳐 표준화된 데이터 입력 관행을 마련하면 불일치를 줄이고 수동으로 데이터를 취합하는 부담을 덜 수 있습니다.
일반적으로 분석을 도입하면 의사 결정 방식이 바뀌기 마련입니다. 물론 모두가 이러한 변화를 기꺼이 받아들이는 것은 아닙니다. 조직 내 동의를 이끌어내려면 분석이 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 어떻게 보완하는지에 대해 명확히 소통하는 것부터 시작해야 합니다. 데이터 인사이트를 개선하여 얻은 성과를 기념하는 것도 팀이 데이터의 가치를 직접 체감하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 여기서 리더십의 역할이 매우 중요한데, 솔선수범하여 데이터에 기반한 의사 결정으로 조직 문화를 전환해 나가야 합니다.
분석은 빠르게 발전하고 있습니다. 도구가 더욱 스마트하고 저렴하고 사용하기 쉬워지면서 과거에는 대기업들만 누릴 수 있었던 이러한 이점을 이제 모든 규모의 비영리 단체가 누릴 수 있는 길이 열리고 있습니다. 이러한 추세가 지속됨에 따라 비영리 단체 분석의 미래는 인사이트를 더욱 강력하게 만들 뿐만 아니라 누구나 쉽게 접근할 수 있고 윤리적으로도 건전한 기술들에 의해 형성될 것입니다. 그 방법은 다음과 같습니다.
인공 지능과 머신 러닝은 향후 몇 년 동안 더 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이러한 도구는 많은 양의 데이터를 처리하여 인간이 볼 수 없는 패턴을 탐지할 수 있습니다. 비영리 단체는 기부자 행동을 예상하고, 프로그램 수요를 예측하며, 홍보를 훨씬 더 정확하게 최적화할 수 있게 될 것입니다.
데이터 시각화의 발전으로 인사이트를 보다 쉽게 해석하고 공유할 수 있습니다. 대화형 대시보드와 실시간 시각적 보고를 통해 프로그램 직원, 모금자 및 이사회 구성원은 기술적 전문 지식 없이도 데이터의 의미를 빠르게 파악할 수 있습니다. 이러한 접근성 덕분에 인사이트는 분석가들만의 전유물에 그치지 않고 미션을 달성하는 데 기여하는 모든 구성원이 활용할 수 있습니다.
분석의 힘이 커지면 그에 따른 책임도 커집니다. 비영리 단체에서 더 발전된 도구를 사용하게 되면 윤리적인 고려 사항은 항상 최우선 순위에 있어야 합니다. 기부자, 자원봉사자 및 수혜자에 대한 데이터는 민감한 정보이며, 이러한 데이터를 수집, 저장 및 활용하는 방법은 민감하게 다루어야 합니다. 앞으로 신뢰를 유지하기 위해서는 개인정보 보호, 동의, 투명성에 관한 명확한 정책을 수립하는 것이 매우 중요합니다. 마찬가지로 중요한 점은, 비영리 단체가 데이터 기반 의사 결정에 공평성과 포용성이 반영되도록 하고 알고리즘이나 보고에서 의도치 않은 편향이 발생하지 않도록 해야 한다는 것입니다.
ServiceNow AI Platform®은 데이터, 워크플로우 및 자동화를 결합하여 비영리 단체의 업무 방식을 혁신할 수 있도록 지원합니다. 서로 연결되지 않은 도구를 번갈아 사용하거나 수동 보고서를 기다리는 대신, 이제 팀은 실시간 인사이트를 확보하고, 반복적인 프로세스를 자동화하며, 데이터를 정보에 기반한 의사 결정을 위한 진정한 전략적 자원으로 활용할 수 있습니다. ServiceNow는 일상적인 운영 전반에 분석을 통합함으로써, 비영리 단체가 프로그램을 강화하고 모금 활동을 개선하며 모든 예산이 미션 달성을 위해 쓰이도록 지원합니다.
GenAI(생성형 AI)를 사용하면 심도 있는 기술적 전문 지식 없이도 비영리 단체의 데이터에서 더 쉽게 가치를 얻을 수 있습니다. ServiceNow의 Now Assist는 이 기술을 활용해 케이스, 인시던트, 상호작용을 자동으로 요약해 줍니다. 덕분에 직원들은 방대한 기록을 뒤지는 데 시간을 낭비하지 않고 인사이트를 바탕으로 업무를 수행하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 에이전트는 기부자 이력, 수혜자 사례 또는 자원 봉사 활동에 대한 즉각적인 컨텍스트를 확보하여 보다 빠르고 효과적으로 대응할 수 있습니다. 리더도 마찬가지로 진행 상황과 결과를 강조하는 데이터 기반 요약을 생성할 수 있습니다.
수동 프로세스는 비영리 단체의 팀에 큰 부담입니다. ServiceNow의 워크플로우 데이터 패브릭은 모든 부서에서 분석이 원활하게 실행될 수 있도록 구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터 및 스트리밍 데이터를 하나의 플랫폼에 연결합니다. 조직은 격리된 스프레드시트에 의존하기 보다는 AI 에이전트에 실시간 정보를 공급하고, 자동화된 워크플로우를 조율하여 비용을 절감하고 의사 결정을 촉진할 수 있습니다.
ServiceNow는 운영을 단일 플랫폼으로 통합하여 ITSM(IT Service Management)을 간소화합니다. AI 지원 추천으로 인시던트를 신속하게 해결하고, 예측 인텔리전스로 서비스를 더 빠르게 재개하며, 더 스마트한 변경 관리를 통해 다운타임을 방지합니다. 팀은 수명 주기 전반에 걸쳐 자산을 추적 및 최적화하여 위험을 줄이고 미션 달성을 위한 예산을 확보할 수 있습니다.
비영리 단체는 영향력을 실현하기 위해 공급품과 자산에 크게 의존하지만, 이러한 자원이 어떻게 사용되는지 명확하게 파악하지 못하는 경우가 많습니다. ServiceNow는 조직이 인벤토리, 위치, 사용 현황에 대한 실시간 인사이트를 확보할 수 있도록 엔드 투 엔드 공급 및 자산 관리를 지원합니다. 부족이 발생하지 않도록 재고 보충을 자동화하고, 향후 공급의 필요성을 보다 정확하게 예측하며, 자원이 가장 필요한 사람들에게 도달하도록 분배를 추적합니다. 이러한 가시성을 통해 비영리 단체는 운영을 보다 효과적으로 확장하고 긴급 상황에 더욱 신속하게 대응할 수 있습니다.
ServiceNow는 비영리 단체의 데이터가 가진 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다. ServiceNow가 조직의 정보를 명확한 전략적 방향으로 전환하여 어떻게 더 많은 성과를 달성하는지 직접 확인해 보시기 바랍니다. 지금 바로 데모를 요청하세요.