기업에서 보면 가장 연봉이 높은 이들의 의견, 즉 HiPPO(highest-paid person’s opinion)들의 의견이 비즈니스 세계를 지배해 왔다.
세상은 데이터로 넘쳐나고 그 기반으로 하는 리포트가 엄청나게 늘어났다. 하지만 그곳에서 정보를 뽑아서 합리적이고 과학적인 의사결정을 하는 단계로 가기위한 소양은 데이터의 양과 정보의 양에 비해서 미비하게 짝이 없다.
내가 야후에 와서 가장 흥미롭고 충격적으로 느낀 부분은 바로 이런 HiPPO들의 의사결정이 대부분 데이터를 분석한 정보에 기반을 두고 일어났다는 것이다.
따라서 말단 사원이라도 분석을 해서 근거를 확실하게 만들어 제시를 하면 그 의사는 비즈니스에 적용되기가 그렇게 어렵지 않다.
나는 이런 외국기업들의 의사결정 방식을 굉장히 선호한다. 말단 사원의 의사 결정이 비즈니스를 좌우할 정도의 극단적인 예를 선호하기 보다는, HiPPO들의 의사결정이 자신의 비즈니스 경험과 데이터 기반한 정보를 조합해서 결정을 내리는 그 능력과 환경에 박수를 보내고 싶은 것이다.
하지만 아쉽게도 국내기업에서는 그런 의사 결정 방식을 본적이 없다. 연봉이 높은 그 윗분들의 감(feel)에 의해서 회의 석상에서 많은 좋은 아이디어와 정보들이 묻히게 된다. 그리고 그들의 의견은 ‘책임을 진다’는 막강한 배경에 의해서 빈번히 채택된다.
과연 책임을 진다는 그 연봉에 비례한 책임의식과 감을 밑에서 일하는 누구든지 잘 따를것이다 라는 생각은 지나친 낙관론이 아닐까 한다.
나는 항상 합리적인 이유로 설득되고 수긍하기를 기다리고 있다. 하지만 객관화 되어 있지 않은 의사결정 프로세스는 항상 나를 수동적이게 만들곤 한다.
“제발 나를 설득해서 동기부여를 해주세요! 그럼 최고의 퍼포먼스로 보답해 해드릴테니”
하지만 그들은 내가 self-management에 출중한 넓은 마음을 가진 직원이라고 믿고 있나 보다. ㅋㅋ
데이터 중심의 의사결정 문화를 만드는 일곱단계 하는 글을 책에서 보고 스크랩 해본다.
1. 제일 먼저 최종 결론(성과)에 집중하라.
2. 리포팅이 분석이 아님을 기억하고, 분석을 장려하라.
3. 의사결정을 객관화 하라.
4. 수동적이기 보다는 능동적으로 대응하라.
5. 분석가에게 권한을 부여하라.
6. 3대 요소 분석법을 시행하라.
7. 프로세스의 관점에서 사고하라.
1번은 매출의 관점이나 신규 고객수의 관점에서 분석 리포팅을 시작하라는 것이다. 그러러면 리포트에 따른 원인을 예측할 수 있는 데이터 분석 능력이 있어야 함은 물론이다. 하지만 대부분 이런 사이트 리포트를 보면 이런 부분은 누락이 되어 있다. 그래서 몇달 관심을 끌지 못한다.
2번은 데이터만 가득하고 인사이트는 없는 결과를 배재하라는 것이다. 데이터에서 정보를 뽑아내는 과정을 반드시 이루어 져야 한다는 것임.
3번은 내가 처음에 제안한 HiPPO문제와 같다. 객관화된 의사결정은 가장 좋은 동기유발을 하기 때문이다.
어제 본 “이오지마에서 온 편지”에서 쿠리바야시 타다미찌중장이 병사들을 체벌하고 있던 장교에게 한 말이 생각난다.
“좋은 지휘관은 권위보다는 머리를 써야지.”
기억에 오래 남는 명대사다. 군대에서의 지휘관을 HiPPO로 바꿔서 회사에 적용해도 큰 문제가 없지 않을까 한다.
4번은 데이터 분석가의 태도를 지침한다. 다른 사람이 분석을 요청하기 전에 미리 능동적으로 수행해야 한다는 것이다.
5번은 분석가를 참모형식으로 여겨야 함을 의미하는거 같다. 지휘관이 분석가에게 참모의 권한을 부여한다. 뭐 그정도일거 같다.
6번은 데이터분석이 무엇과 왜라는 질문에 답할수 있어야 한다는 것이다.
7번은 데이터분석 과정이 회사 의사결정의 일상적인 과정이 되어야 한다는 것을 의미한다.
뭐 위의 모든 7가지 항목을 한국기업들에 체질화 시키는것은 빠른 시일내 힘들지도 모른다. 하지만 언젠가는 바뀔꺼라 생각한다.
이를 위해서 직급이 낮은데도 의사결정에 큰 역할을 하는 방법을 소개한다.
1. 분석에 외부나 내부 벤치마크를 포함해라.
2. 경쟁사 데이터를 구하라.
3. 고객에게 끝없이 집중하고 고객의 목소리를 업무에 반영하기 위해 노력하라. – 사용자 실험, 서베이 등등
4. 지표와 지표의 정의 ,계산법을 투명하게 공개하라. – 신뢰성 있는 통계방법론 등등
위를 수행하기 위한 기본 소양은 ‘수치의 제왕’이 되어야 한다고 생각한다.
아침으로 엄청난 양의 엑셀 스프레드쉬트를 섭취하고, 점심으로는 SPSS와 SAS를 먹고, 하루 종일 간식으로 복잡한 다변량 회귀분석을 즐기며, 자기 전에는 따뜻한 한 잔의 트렌드 상관관계를 마신다.
책에는 위처럼 상당히 재밋는 표현을 썼는데, 저 정도는 해야 분석의 기본 소양이 갖춰진게 아닐까 생각해본다.
ps. 위 대부분의 내용은 “실전 웹사이트 분석 A to Z – 아비나쉬 카나쉭 지음” 에서 근거한걸 정리한 것임
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