이번에는 전략부분에 대해서 이야기를 하고자 합니다. 이번 글은 전략의 상편보다는 하편이 될 것 같은데, 이유는 좀 구체적인 테마를 가지고 글을 쓰기 때문입니다. 다음 글에서는 전략의 전반적인 부분에 대해서 다루고 이번 글에서는 좀 더 하부적인 사항을 다루고자 합니다. Top-Down 방식과 Bottom-up 방식 중 어떤 것이 더 상위일지는 몰라도 전략을 이해하는 방향에서는 이렇게 접근하는 것이 더 나을 듯 생각됩니다.
전반적인 주제는 계량적인 지표에 관한 것인데, 제가 계량분석 부분을 먼저 다루지 않았기 때문에 죄송하게 생각하고 전략 부분이 끝나는 대로 다루도록 하겠습니다. 경영학을 공부하시는 분들이면 많이 들어본 주제인데, KSF(Key Success Factor), KPI(Key Performance Indicator), BSC(Balanced Scorecard), 6 Sigma 그리고 simulation입니다. 좀 광범하게 생각하실 수도 있겠지만, 전반적인 흐름 면에서 보면 다 같은 이야기를 하는 것이라 생각하고 그냥 이야기를 보시면 될 것 같습니다.
회사의 주요한 전략을 생각하게 될 때, 가장 쉽게 떠오르는 아이디어가 어떤 생각이신가요? 어떤 분은 정성적인 면을 생각하셔서 기업 철학, 비전, 미션 등부터 떠오르시는 분도 있을 것이고, 아니면 정량적인 부분을 생각하시는 분들은 지표를 먼저 떠오르시게 될 것 같습니다. 그렇다면 앞에서 이야기한 주제는 어떻게 연관이 될까요?
보는 사람에 따라 다르겠지만 통상적으로 볼 때, KSF는 회사의 주요정책을 정하고, 이에 대한 주요지표를 산출하여 이를 통하여 회사의 Performance를 강화하자는 아주 단순한 아이디어에서 출발합니다. 예를 들어 차후 10년간의 회사의 방향을 설정하게 되면 그 방향을 추진해 나가기 위해서 주요한 인자들이 있을 수 있는데, 이것을 KSF라 합니다. 그래서, 어떤 분들은 비전을 지붕으로, 미션을 토대로 하여 KSF가 이들을 연관시켜 주는 기둥이라고 하는 분들도 있습니다. 맥킨지의 Problem Solving의 방법을 접해보신 분은 그 안에는 들어있는 기본철학인 Logical Thinking이라는 부분을 아실 텐데, 그 중 Logic Tree를 이용한다고 생각하셔도 될 것 같습니다.
회사의 정책에 따라 성공인자들을 정했다면, 이러한 지표들은 크게 정성적인 지표와 정량적인 지표로 나뉘게 될 것 같습니다. 정량적인 지표는 이미 계량화되었기 때문에, 그 기준을 정해서 관리하면 되고, 정성적인 지표는 다시 정량화하는 과정을 거쳐서 관리하게 됩니다. 정성적인 지표를 정량화하는 방법으로는 AHP 등 여러 가지 방법이 있게 되는데, 이러한 부분은 나중에 계량분석 부분에서 다시 다루도록 하겠습니다.
제가 이렇게 장황하게 이야기하는 이유는 이렇게 계량화하게 된 지표들은 KPI가 된다는 것을 설명하기 위해서입니다. 다시 말해 회사의 전략을 수립하고, 이를 실행하는데 있어 주요한 인자(KSF)를 파악하게 되고, 이런 인자를 개선하고 관리하는 지표(KPI)를 통해 회사의 경쟁력을 강화하는 것이지요. 자 그렇다면, BSC와 앞서 설명한 KSF, KPI와는 어떤 관계가 있을까요?
BSC는 기업의 전략 및 경쟁력을 학습과 성장관점, 내부 프로세스 관점, 고객 관점, 재무 관점의 4개 관점으로 나뉘고 이들 관점이 서로 상호 관계가 있으며, 이러한 상호관계를 통해 기업의 전략 및 경쟁력을 강화, 관리하는 모델인데, 앞서 이야기 한 부분과 유사한 점이 있다고 생각이 드시는지요? BSC는 다시 말해 KSF의 영역을 4개로 분류하고, 이들의 연관관계를 하위-상위관계로 나타낸 모양입니다. 개인적으로 회사 전략을 전체적으로 파악하는 데는 유용하다고 생각한 모델 중 하나입니다.
자 그렇다면, 이 모형의 장점은 여러 소스를 통해서 들으신 바와 같이 잘 아실 것이라 생각되지만, 이 모형의 단점은 무엇일까요? 실제로 각 부분별로 지표를 논리적으로 만든 후 데이터를 수집해서 이들 데이터들의 상호 연관관계를 규명하려고 하면, 상관관계를 보여주기가 상당히 어렵습니다. 맥킨지에서 사용되는 컨설팅 용어로 설명을 하지면 논리적으로 분석이 된 Logic Tree가 Fact-Based Thinking으로 검증을 하는 데는 상당이 어렵다는 이야기입니다. 그래서, 실제로 프로젝트를 해보시면 알겠지만, 맥킨지가 말하는 Logic Tree는 이성적인 논리분석력을 말하는 데는 좋을지 몰라도 이를 사실적으로 검증을 하는 데는 어렵다는 뜻이기 합니다.
또한, KPI도 마찬가지이지만, Green, Yellow, Red로 대표되는 지표를 정하는 방법이 주관적인 경우가 상당히 많다는 것이 이 툴의 단점이기도 합니다. 또한, 객관적으로 어떤 지표의 기준을 정하기 위해서는 정확한 과거의 데이터가 존재해야 하는데, 이러한 데이터들이 없거나 각기 다른 소스로부터 들어온 데이터가 서로 틀려서 어떤 데이터를 써야 할 지가 상당히 애매한 경우가 많습니다. 이것은 6 Sigma 프로젝트를 할 때도 나타나는 증상으로 6 Sigma 프로젝트를 할 때 가장 처음에 접하는 문제점이라고도 하겠습니다. 게다가 BSC는 성과에 대한 보상부분이 빠져 있어 대부분의 컨설팅 회사들은 자사의 BSC 구축 프로젝트 방법에 부가적으로 보상부분을 만들어 놓고 있습니다.
6 Sigma는 Define, Measure, Analysis, Improve, Control로 불리는 DMAIC의 방법을 가지고 회사의 성과를 개선하게 되는데, 이 방식은 제조업에서 라인의 품질을 혁신시키는데 사용된 방법을 통계적 기법을 이용하여 경영성과를 개선하고자 확장한 것입니다. 이 방식의 장점은 개선할 수 있는 부분을 정하고, 이를 계량적으로 측정, 개선하는데 통계적 방법을 사용한 것입니다. 통계를 사용했기 때문에 그 성과의 변화가 확연하게 들어나는 장점이 있습니다.
하지만, BSC와 다르게 각 부분별 성과를 최적화하는데 집중화되어 있어 전체적인 성과를 보기보다는 부분 최적화가 더 초점이 맞추어져 있는 것이 가장 큰 단점이라고 생각이 됩니다. TOC(Theory of Constraints)에 따르면 전체적으로 최적화된 성과를 위해서는 부분적으로 Idle Time이 발생할 수 있는데, 이러한 것을 모두 개선하고자 하는 것이 6 Sigma이니 전체 최적화는 6 Sigma의 가장 큰 어려움이라 하겠습니다.
BSC와 6 Sigma를 좀 정리해서 비교해보면, BSC는 Top-Down 방식에 가깝고, 6 Sigma는 Bottom-Up 방식에 가까운 것처럼 보입니다. 그리고, BSC는 논리적인 성격이 좀 더 강하고, 6 Sigma는 계량적인 성격이 더 강한 것을 알 수 있습니다.
마지막으로 Simulation 부분인데, 나중에 계량분석 부분에서 다시 다루도록 하겠지만, 일단 크게 Monte Carlo Simulation과 System Dynamics만을 이야기 하도록 하겠습니다. 이 둘의 시뮬레이션은 앞에서 이야기 한 부분과 상당히 관계가 있습니다. 이들 시뮬레이션은 회사의 전략이나 모델이 몇 가지 지표로 나타나고 이들 지표 사이의 어떤 공식이 존재한다고 하면, 이를 수치화하고 모델링화하여 미래를 예측하는데 사용될 수 있다는 것입니다. 예를 들어 Monte Carlo Simulation을 보면, 어떤 데이터의 평균값과 표준편차를 구하고 이를 이용하여 랜덤 샘플링을 하여 대략적인 미래의 수치를 파악할 수 있다는 것이고, System Dynamics는 각 지표들간의 관계식을 모형으로 구성하고 이들의 상관관계를 수치로 나타내면, 마치 기계가 움직이듯이 모형의 미래모습을 전반적으로 볼 수 있다는 것입니다.
앞서 설명 드린 전략과 지표의 관계에 덧붙여 이를 이용하여 기업의 미래를 예측하고자 하는 노력임을 알 수 있습니다. 하지만, 이들 각각은 문제점이 있는데, Monte Carlo Simulation는 컴퓨터상에서는 랜덤 샘플링이 불가능하기 때문에 초기값에 따라 나타나는 결과가 다르고, System Dynamics은 앞서 언급한 바와 같이 각 지표나 영역별 상관관계를 데이터 분석을 통해서 알아내기 어렵다는 것입니다.
전반적인 글이 좀 비판적으로 쓰여진 것 같기는 하지만, KSF, KPI, BSC, 6 Sigma 그리고 simulation에 대해 전반적인 큰 흐름은 잡았다고 생각을 합니다. 다시 부연설명하자면, 회사의 주요 정책을 정하고 이를 지표화하여 관리하여 회사의 성과를 높이려고 하는 여러 가지 시도가 있었으며, 이러한 것들이 앞서 언급된 툴로 나타났다는 것입니다. 다음 번 글에서는 좀 더 전략의 정성적인 부분을 주로 다루면서 보다 큰 부분을 보도록 하겠습니다.
