모딜리아니 연구실 (Lab, Modigliani)

앞서 얘기한 것처럼 데이터를 이용해서 전락방향과 해결방안을 도출하고 실무진과 협의 후에 실행 가능한 간접적 전략수행은 쉽지 않다. 그래서 앞서 논리를 구축하는 3가지 방법을 설명했었다.학술적 이론, 테스트 결과, 합리적 의심 그런데 이렇게 의견을 제시해도 바뀌지 않는 사람들이 있다. 시도를 통한 궁극적인 비전이나 목표보다 팀의 상황, 레거시와 같은 변화에 대한 거부감 등 태도가 변하지 않는 다양한 이유들이 존재한다. 의아하게 들리겠지만 ROI가 검증된 AI기능이 탑재된 서비스를 조직 내에서 시연했는데도 활용하는데 채택되지 않는 경우도 실제로 있다. 그래서 의견을 관철시키고 설득할 수 있는 방법들을 더 얘기해보려 한다.시장테스트 시장테스트, 시장검증은 반드시 필요하면서도 도출된 해결방안이 가능성이 있는지 ..

데이터를 이용한 전략수행은 두 가지 방향으로 진행된다. 앞서 얘기했던 직접적 전략수행은 머신러닝처럼 데이터를 이용해서 직접적으로 과제를 해결하는 방식이다. 여기서 얘기할 '간접적 전략수행'은 데이터 분석을 통해 전략방향을 수립하고 그로부터 전략방향(아이디어)들을 도출해서 시장검증을 거치는 일련의 비즈니스 의사결정 프로세스의 발전을 가리킨다. 이러한 전략기획 및 수행의 경우 대게 실무부서가 주체가 되고 데이터는 그들의 선택을 돕는 역할을 한다. 직접적 전략수행직접적 전략수행은 자동화나 디지털화의 성능 및 성과만 뚜렷하면 실무에 도입하는 데 있어 (대체되는 인력의 반발을 제외하면) 비교적 수월하다. 데이터 담당자 입장에서도 본인의 업무에만 집중하면 되기 때문에 선호하는 방향이다. 간접적 전략수행반면 간접적 ..

데이터를 이용한 직접적인 전략수행은 디지털화를 통한 자동화와 머신러닝을 통한 최적화로 이뤄진다. 좁은 의미에서의 디지털 전환이 이 직접적인 전략수행에 해당한다. (간접적인 전략수행은 분석을 통한 전략수립 과정을 통해서 이뤄진다) | 자동화 자동화는 문서나 장부에 수기로 기록하던 것을 디지털화해서 관리나 운영 측면에서 효율화하고 거기서 나오는 데이터를 수집하는 변화를 말하기도 하고, 파일기반 데이터 관리, 즉 엑셀 같은 파일 중심으로 각자 데이터를 처리 및 관리하고 공유를 위해서 파일을 주고받는 수준을 코딩을 통해 자동화시키는 것을 포함할 수도 있다. 자동화 작업은 단순 반복작업으로 인한 인력낭비를 막고 인력을 보다 생산적인 업무에 사용하도록 하기 위해서 매우 중요한 작업이다. 실제 현장에서도 1주일 걸리..

디지털 전환은 강조한대로 단순하게 시스템이나 솔루션을 도입하여 자동화, 디지털화 하는 것이 아니다. 적어도 매우 좁은 의미에서의 정의다. 보다 넓은 의미에서 보면 디지털전환은 조직의 의사결정 프로세스의 변화이다. 그 변화를 위해서 빅데이터 시스템을 도입하는 것만으로는 역부족이다. 4가지 요소들이 골고루 일정수준까지 성장해야 한다. 그 4가지 요소는 빅데이터, 스몰데이터, 실무경험, 이론이다. 도표에서 보듯이 데이터 영역과 도메인 지식영역으로 나뉘어 있고, 각 영역은 일부의 주관적 의견인지 다수의 객관적 의견인지에 따라 구분되어 있다. 설문조사나 인터뷰를 통해서 나오는 스몰데이터, 실무자들의 경험, SWOT나 행동경제학 이론들처럼 비즈니스와 관련된 다양한 이론들까지 살펴보면 빅데이터를 제외한 나머지 세 요..

많은 데이터 관련 팀들이 의사결정 궤도 진입에 실패한다. 그 이유 중 가장 큰 이유는 기존 의사결정 궤도의 높이까지 데이터 활용 수준이 올라가지 못하기 때문이다. 기존 실무자들의 의사결정 궤도까지 올라가지 못한다는 의미를 얘기해 보자. (모델링은 예측이나 분류 등 성능이 기존의 방식보다 좋으면 되기 때문에 여기서는 다루지 않고 분석에 대해서 얘기하겠다.) 데이터와 무관하게, 비즈니스 프로세스 상에서 이뤄지는 의사결정 궤도의 시작은 '전략방향 수립'이다. 데이터가 없이도 나름의 방식으로 어떻게 문제를 해결할지 일정 수준의 논리와 확신을 가지고 방향을 선택한다. 여러 방식들이 있지만 대게는 자신들의 경험, 느낌, 습관을 바탕으로, 즉 휴리스틱 기반으로 그 확신을 가진다. 데이터 분석 결과가 실무자에게 그 확..

추천 별점 : ★★★★☆행동경제학 서적은 시중에 많이 없기도 하고, OO효과, OO이론 같이 편린적으로 설명해놓은 책들이 많다. 그렇게 정리해놓은 경우, 책을 다 읽어도 행동경제학 분야의 이론들 중에 지금 소개된 것이 어느 정도 소개한 것인지, 여기 없는 이론들은 어떤 것들이 있는지 궁금해지면서 왠지모를 불안감이 든다. 그런 면에서 비즈니스맨의 필수 교양 행동경제학은 흩어져 있는 이론들을 3가지 카테고리(인지의 버릇, 상황, 감정)으로 묶어놔서 체계적으로 정리된 느낌을 준다. 다만, 저자는 일본사람이고 번역서이다 보니 매끄럽지 못해서 신경써서 읽어야 하는 힘듦(?)이 있고, 이론 하나 당 2~5 페이지 정도로 간략하게 소개하는 형식이다보니 계속 집중해서 읽기가 생각보다 어렵다. 읽다가 쉬다가 읽다가 쉬다..

잘 알려진 IT회사들을 포함해서 여러 회사들의 얘기를 들어보면 데이터 품질관리뿐 아니라 지표를 통일시키고 문서화하는 거버넌스 작업이 아직 원활하게 갖춰지지 않은 곳이 의외로 많다. 데이터 분석이나 모델링을 위해서 본격적으로 활용하려다 보니 이제 신경 써서 개선해 나가는 중인 경우가 많다. 그러니 본인 회사의 데이터 품질이나 거버넌스가 제대로 갖춰져있지 않았다고 해서 너무 비하하지는 않아도 될 듯하다. 다들 기존에 시스템을 운영하고 관리하기 바빴던 시대를 지나 거기서 나오는 데이터를 활용하는 시대로 전환되는 과도기 과정에 있는 듯하다. 그래서 거버넌스가 체계적으로 관리되어 있지 않은 이유를 들여다봐도 비슷하다. 당장은 해당 시스템이나 서비스 운영을 문제없이 돌아가도록 하는데 초점이 맞춰져 있었어서 해당 부..

앞선 과정들을 거쳐서 제품/서비스가 기획됐다면, 이제 정말 시장에 수요가 있는지 검증하는 중요한 과정이 남았다. 회사나 부서마다 다르겠지만 보통 일 년에 3~4개 정도의 프로젝트, 많으면 10개가 넘는 프로젝트를 진행한다. 그 프로젝트는 새로운 제품/서비스의 도입이나 기존 제품/서비스의 개선을 위한 것인데 일 년간의 이 프로젝트들의 실패는 곧 실적하락으로 이어진다. 개선하거나 새로운 가치를 만드는데 실패했기 때문이다. 자본이 어느 정도 준비된 회사는 좀 덜하겠지만, 한 달 한 달이 도전인 스타트업의 경우 프로젝트의 실패가 곧 폐업으로 이어지기 때문에 하나의 프로젝트의 성공이 매우 절실히 느낄 수 있다. 그래서 생각한 방향으로 실제 리소스가 투입돼서 진행되기 전에 시장반응을 확인하는 과정이 매우 중요하다...

브랜드를 만든다는 것은 제품이나 서비스의 컨셉을 만든다 또는 스토리를 입힌다고 표현할 수 있다. 브랜딩을 하는 과정은 브랜드 컨셉을 기획하는 과정 그리고 그 컨셉을 구체적으로 어떻게 커뮤니케이션할 것인지 디자인하는 과정으로 이뤄진다. 실제 브랜딩 업체들도 인터뷰와 조사, 그리고 필요할 경우 데이터 분석까지 실시한 뒤 이를 바탕으로 브랜딩을 진행한다. 데이터를 수집해서 분석하고 이를 활용하는 방법은 정답이 없지만, 여기서는 CEPP 정의 기반 브랜드 컨셉을 도출하는 과정에 대해서 이야기하고자 한다. 저자가 생각하는 데이터 분석이라는 작업의 최종 결과물은 CEPP (고객, 환경, 제품/서비스, 문제)에 대한 정의다. 속이 아픈 사람을 의학기술로 고치는 사람이 '내과의사'고, 여성의 질병을 의학기술로 고치는 ..

사용자를 이해하는 방식은 여러 가지다. 그리고 각 방법들은 장단점이 있어서 어떤 방법이 더 좋고 나쁘고의 차이보다 케이스별, 활용하는 사람별로 알맞은 방법이 있고, 결국 해봐야 아는 셈이다.이번에 얘기할 조사방법은 참여관찰법이다. 참여관찰법은 문화인류학에서 주로 사용되는 조사방법으로 연구자가 연구 대상 집단의 일상생활 속으로 직접 들어가 그들의 행동, 언어, 상호작용 등을 관찰하고 기록하는 방법이다. 씩데이터라는 용어는 노키아 실패를 예견한 트리시아 왕 박사가 처음 사용했다. 트리시아 왕은 빅데이터를 제대로 활용하기 위해 인문학적 이해가 필요하다고 역설했고, 이것이 ‘씩데이터’ 개념이다. 씩데이터는 인류학자 클리포드 기어츠의 ‘thick description(두터운 묘사)’에서 따왔다. 기어츠는 어떤 사..