비즈니스 메트릭스

1장 메트릭스와 경영



기업의 성과를 높이기 위해 계량적인 척도에 의존하는 것이 비인간적으로 느껴질 수도 있다. 하지만 실제로는 그렇지 않다. 적절히 활용할 경우 메트릭스는 명료성을 담보해 준다. 경영자로 하여금 올바른 선택을 할 수 있도록 도움을 준다. 메트릭스는 기업을 옥죄는 것이 아니다. 직원들이 원활하게 업무를 수행할 수 있도록 하기 위해서 반드시 마련해야 할 선행조건이 있다. 즉, 업무 내용을 명확히 설명해야 하며 또 업무 진척 정도를 모니터 할 수 있어야 한다. 만일 이를 제대로 갖추어 놓지 않으면 원활한 업무 수행은 기대하기 어렵다. 명료함이야말로 비용을 낮추고 효율성을 증대시키는 핵심 요소이다. 그러나 대다수 기업들이 전략 목표 및 운영 목표를 명확히 설정해 놓지 못하고 있다. 이것은 매우 안타까운 일이다.



적절한 메트릭스를 사용하면 필요한 명확성을 확보할 수 있다. 적절한 메트릭스를 통해 효율성을 높일 수 있으며 가치 창출을 산정하고 이에 대한 적절한 보상을 해줄 수 있다. 또한 경영자는 올바를 결정을 내리게 된다. 이러한 훌륭한 메트릭스는 거저 얻어지는 것이 아니다. 최고의 기업이 되기 위해서는 무엇이 필요한지 정확히 분석하고 이를 이해해야 한다. 메트릭스란 경영관리의 현주소를 명확히 비춰주는 거울이다.



닷컴 시대에는 성공의 척도를 회원 숫자로 삼는 기업들이 양산되었다. 매출이나 이익보다도 웹사이트 접속 건수를 더 중요하게 생각했다. 접속 건수를 척도로 삼자 기업의 가치는 천정부지로 치솟았다. 하지만 거품이 꺼지면서 기업 가치는 온데간데없이 사라졌다. 그들은 신기루에 불과한 척도를 사용했던 것이다. 가치는 매출과 수익에서 생겨나는 것이지 웹사이트 방문 횟수에서 생겨나는 것이 아니다. 만일 경영자가 보수를 정하는 방법을 수립하지 못하고 있는 상황이라면 과연 어떻게 적절한 성과 메트릭스를 세워 직원들에게 적절한 급여를 지급할 수 있겠는가? 만일 가치를 이끌어내는 동인이 무엇이고 또 그 동인을 어떻게 측정해야 할지 알지 못한다면 어떻게 가치 창출을 기대할 수 있겠는가? 만일 여러 메트릭스를 서로 상충되지 않게 하는 방법을 모른다면 어떻게 서로 협력하며 일하기를 기대할 수 있겠는가?



진척 정도를 평가하고 전략을 수정하기 위해서는 측정 방법이 마련되어야 한다는 점을 기업들은 잘 인식하고 있다. "측정할 수 없다면 결코 관리할 수 없다."라든지 "측정할 수 있는 것만을 얻을 수 있다."란 말은 공허한 구호가 아니다. 잠시 반짝했다가 사라지는 여타의 경영기법과는 달리 측정 관련 경영 기법은 유행에 따라 부침을 겪지 않고 있다. 측정을 경영관리에 활용하는 예는 흔히 볼 수 있다. 그 기본 철학은 단순하다. 즉, 제대로 측정하지 못하면 엉뚱한 곳에 노력을 쏟게 되거나 아니면, 아예 노력을 집중하지 못하게 된다는 생각이다. 투명성과 주주가치의 획득, 그리고 효율적 관리를 담보하기 위해서는 가치 창출을 객관적으로 수량화해주고 또 유기적 경영을 가능케 해주는 측정 방식이 필요하다.



잘못된 성과 측정의 원인은 무엇인가? 그 이유는 다음과 같다. 가치창출을 낳는 요인에 대한 이해가 충분하지 못하다. 지나치게 많은 종류의 측정치를 사용하기 때문에 경영자의 주의가 산만해진다. 목표와 합치되지 않는 측정을 사용한다. 즉, 본래 원하는 목표와 상충되는 측정을 사용하기 때문에 경영자들이 실질적 가치창출을 하는데 어려움을 겪는다. 실질적 노력을 기울이지 않으면서도 요구 사항을 충족시킬 수 있는 소위 '립 서비스' 측정이 사용되고 있다. 왜 기업들은 이러한 문제점을 인식하지 못하는 것일까? 그 이유는 비즈니스 세계가 단순하지 않기 때문이다. 성공과 실패를 가르는 요인이 무엇인지 파악하기 위해서는 보다 면밀한 조사와 분석이 필요하다. 좋든 싫든 성공의 길은 매우 복잡하기 때문이다. 바로 그 점에 대한 인식이 이 책의 집필 배경이다. 어떻게 하면 기업이 올바른 측정을 담보할 수 있는가를 다룰 것이다.



여러 조사 결과들을 종합해 볼 때, 명확한 전략적 비전만으로는 충분하지 못하다. 전략을 제대로 이행할 수 있어야 한다. 그렇게 하기 위해서는 구체적 행위가 전략적 목표에 미치는 영향에 대해 깊은 이해가 있어야 한다. 이는 메트릭스로 해결할 수 있는 문제이다. 그러나 기업이 메트릭스의 필요성을 인식하고 있다고 해서 반드시 메트릭스를 올바르게 활용하고 있는 것은 아니다. 흔히 볼 수 있는 문제점은 재무 관련 메트릭스에만 지나치게 치중하는 것이다. 재무 관련 메트릭스는 이미 과거에 결정된 것을 보여줄 따름이다. 미래의 가치 창출에 주목하지 않는다. 게다가 재무 관련 메트릭스는 단기적 성과에만 집착하게 하여 결국 장기적 성과 획득에 장애를 줄 우려가 있다. 재무 관련 메트릭스가 유용하기는 하지만 미래 예측에 도움을 주는 메트릭스도 필요하다. 과거의 수익률에 집착하기보다는 앞으로 수익을 가져오게 할 요건이 무엇인지 집중적으로 살필 필요가 있다. 기업이 필요로 하는 것은 그 기업에 맞는 메트릭스다. 각 기업에 가장 적합한 고유의 메트릭스가 있기 마련이다.



대다수 기업들이 메트릭스를 도입해 사용하고 있다. 그런데 많은 기업들이 내놓고 있는 인센티브는 오히려 회사에 해가 되는 행동을 조장하며 최적의 실적을 내는 데에 장애요인으로 작용하고 있다. 어느 은행이 균형성과기록표를 도입했다. 그리고 여러 동인들 사이의 인과관계를 파악하지도 않은 채 본점에서 일방적으로 메트릭스를 설정해 사용을 강제했다. 그 결과, 수많은 업무에 대한 측정치를 처리하느라 지점장은 서류더미에 파묻히게 되었다. 또 균형성과기록표의 운영이 지나치게 복잡했기 때문에 결과를 신속하게 직원들에게 제공하기 어려웠다. 결국 도입하고 나서 3년 만에 균형성과기록표 제도를 폐지했고 모든 직원들은 이를 크게 반겼다. 이 예로부터 알 수 있는 점은 단순히 메트릭스를 도입하는 것 자체가 중요하지 않다는 사실이다. 중요한 것은 적절한 메트릭스를 마련하는 일이다. 적합하지 않은 메트릭스는 무익한 것에 그치지 않고 오히려 해를 줄 수 있다.



그렇다면 실질 비즈니스 동인이 무엇인지 어떻게 알 수 있을까? 직관이나 기존의 신념으로는 충분하지 못하다. 가치 동인을 잘못 파악하면 조직 전체는 잘못된 방향을 향해 나아가게 된다. 경영자들의 주관적 판단에 근거해서는 곤란하다. 이기주의가 스며들 위험이 있을 뿐만 아니라 타성에 젖어 있어 제대로 판단하지 못할 소지가 있으며 또 조직 내에서 자신의 위치가 갖는 진정한 의미를 알지 못하고 있는 경우가 있기 때문에 이들의 주관적 판단에 의지하는 일은 바람직하지 못하다. 그 대신, 사실에 입각한 방식을 따라야 한다. 사실과 데이터를 바탕으로 가치창출 요인에 대한 이해를 도모해야 한다. 데이터 분석에 의지했을 때에만 실적 및 성장 요소에 대한 우리의 판단이 사실에 기초한 것임을 확신할 수 있다. 이러한 기본적 이해가 담보되고 나면 조직 및 구성원들에게 가장 적합한 비즈니스 메트릭스를 마련해낼 수 있게 된다.



경영자들에게는 의사결정의 지침을 제공해주는 기본적 장치가 필요하다. 지금부터 '합리적' 의사결정이란 말은 잘 짜여진 바람직한 의사결정을 지칭하는 말로 사용한다. 학계의 연구 결과에 따르면 보다 합리적인 의사결정 과정을 마련해 놓고 있는 기업이 높은 성과를 올리는 경향이 강하다고 한다. 따라서 합리적 의사결정을 담보하려는 노력은 충분한 보상을 받는다. 이제 적합한 메트릭스의 유용성에 대해 어느 정도 수긍하게 되었을 것이다. 하지만 새로운 메트릭스 도입은 예비단계에 불과하다. 메트릭스 도입과 함께 곧 저항에 부딪히게 된다. 반대의 근거는 과거의 사례이다. 과거에 이미 신통치 않은 메트릭스를 사용했던 경험을 지니고 있기 때문이다. 가장 흔하게 접하는 반대 주장은 메트릭스가 제대로 작동하는 경우가 드물다는 말이다. 메트릭스를 허술하게 마련하였기 때문에 소기의 성과를 얻지 못했음에도 이를 근거로 모든 메트릭스를 불신하고 있다. 이는 분명히 잘못된 생각이다.





2장 적합한 비즈니스 메트릭스의 원리



가치망은 유용한 측정치를 얻기 위해 적용하는 기본 틀을 가리킨다. 가치망의 첫째 사항은 무엇을 비즈니스 산출물로 삼아 측정해야 할지 살펴보는 것이다. 어느 회사가 PC를 생산한다고 하자. PC생산은 현재의 가치를 창출한다. 그러나 역량 배양과 전략 설정을 통해 회사는 미래의 가치 또한 창출하고 있다. 그리고 시장은 기업의 미래 가치에 상당한 비중을 둔다. 시장 가치가 현재의 산출량과 미래의 잠재적 산출량 모두에 의존하고 있음을 이들 수치는 잘 보여주고 있다. 이러한 두 가지 형태의 산출물을 구별하는 것이 중요하며 또 이 둘 모두에 대해 충분한 주의를 기울이는 일도 중요하다. 따라서 현재의 사업운영뿐만 아니라 미래를 위한 위치 설정과 잠재력 강화에도 신경을 써야 한다. 그에 대한 전략을 설정해야 하며 현재 가치와 미래 가치를 측정해야 한다.



가치를 창출하고 있는지, 또 설정한 전략대로 일을 추진하고 있는지 확인하기 위해서는 산출물을 측정하는 것만으로는 충분하지 못하며 과거 및 미래의 산출물 동인을 또한 측정해야 한다. 산출물 동인이란 산출물을 이끌어내는 요소 가운데 경영자가 영향을 미칠 수 있는 것들을 의미한다. 예컨대, 임금 수준은 현재의 수익에 영향을 주며 연구개발 비용은 미래의 가치에 영향을 준다. 현재의 가치와 미래의 가치가 구별되기 때문에 현재의 가치를 이끌어내는 인자와 미래의 가치를 이끌어내는 인자를 구별하는 일 역시 중요하다. 양자의 차이를 분명히 하기 위해 현재의 가치를 창출해내는 데에 도움을 주는 경우라면 '가치 동인'으로 부르고 또 미래의 가치를 창출하는 데에 도움을 줄 때에는 '가치 형성 인자'로 부른다. 이 둘이 배타적 용어인 것은 아니다. 가치 동인이면서도 동시에 미래 가치 형성에 도움을 주는 경우도 있으며 반대로 가치 형성 인자가 현재의 가치를 높이는 데에 도움을 주기도 한다.

적합한 비즈니스 메트릭스의 두드러진 특성이 현재 가치와 미래 가치의 차이, 그리고 가치 동인과 가치 형성 인자의 차이를 명확히 구분하게 해주는 점임은 이미 보았다. 하지만 적합한 비즈니스 메트릭스를 어떻게 구성해내야 할지는 쉽게 답할 수 있는 문제가 아니다. 주요한 가치 동인과 가치 형성 인자가 무엇인지 파악하고 가치에 미치는 이들 인자의 영향에 대해 이해하기 위해서는 사실에 기초한 면밀한 분석이 동원되어야 한다. 만능의 동인이란 존재하지 않는다. 따라서 어떤 경우라도 가치 동인과 가치 형성 인자를 파악해낼 수 있는 다목적 분석기법이 필요하다.



* 변동 - 변동은 가치 동인의 보고이다. 예를 들어, 은행의 온라인 고객과 오프라인 고객 사이에 수익의 변동이 있다면 이들 두 집단 사이의 차이점을 조사하면서 수익 차이의 요인을 발견하게 될 수도 있다. 변동을 낳는 원인을 이해하면 가치 동인이 무엇이지 파악할 수 있게 된다.

* 연계 - 여러 상이한 사실들을 비교하여 동인과 산출물 사이의 연관성을 찾는 원리를 설명해주고 있다. 이들 사이의 연관성을 분석하는 작업은 실적 동인을 두드러지게 해주며 또 동시에 동인들 각각의 상대적 중요성을 일목요연하게 밝혀준다.

* 선호 성향 - 소매업에서는 수많은 소비자를 대상으로 하고 있다. 이상적인 방법은 소비자 모두를 개별적으로 파악하고 상대하는 것이지만 이는 현실적으로 불가능하다. 방법은 어느 정도 비슷한 사람들을 그룹으로 묶는 것이다. 이렇게 하면 한 그룹에 속하는 소비자의 고유한 특성을 파악할 수 있게 된다. 그리고 각각의 그룹에 맞추어 상품과 마케팅을 개발해 낼 수 있으며 그에 따라 보다 가까이 소비자에게 다가갈 수 있다.

* 동적 특성 - 미래는 단순히 현재의 연속된 진행이라고 생각하기 쉽다. 그러나 이는 상황의 동적 특성을 고려하지 않고 있기 때문이다. 엄청난 변화가 순식간에 일어나는 일이 가능하다. 따라서 어떤 사태가 일어날 가능성이 있는지 이해할 필요가 있다.



가치망 및 부수 요소(현재 가치 및 미래 가치, 가치 동인, 가치 형성 인자)와 더불어 분석의 기본 원리를 파악하고 나면 이제 비즈니스 메트릭스를 만들 준비는 갖추어진 셈이다. 비즈니스를 이해하고 메트릭스를 만들어내는 일은 기술이며 동시에 과학이다. 과학이라고 강조하는 이유는 첨단의 이론에 바탕을 두고 있지만 많은 경영자들이 이에 대한 이해가 부족하기 때문이다. 하지만 기술의 측면 역시 마찬가지로 중요하다. 회사와 해당 산업에 대한 이해가 있어야 하고 직원들과 고객이 무엇을 원하며 어떻게 행동하는지 알아야 한다. 그리고 어떤 경쟁업체를 예의주시해야 하고 어떤 추세에 초점을 맞춰야 할지 알아야 한다. 메트릭스의 개발은 탁상공론으로는 이루어지지 않는다. 메트릭스의 개발은 모든 경영자들의 경험과 참여가 필요한 역동적 작업이다. 자신에게 필요한 것이 무엇인지 알고 있다면 이미 승리의 절반 가량은 확보한 셈이다.





3장 적합한 비즈니스 메트릭스의 설계



적합한 비즈니스 메트릭스의 요건으로 우리가 원하는 것은 명확성, 객관성 그리고 팀워크의 촉진 등이다. 메트릭스를 마련할 때 이러한 요건을 염두에 두어야 한다. 그런데 메트릭스를 설계하면서 그 메트릭스가 좋은 메트릭스인지의 여부를 어떻게 알 수 있을까? 적합한 비즈니스 메트릭스의 설계방법을 이해하기 위해서는 투입물 메트릭스와 산출물 메트릭스를 서로 혼동하지 않는 것이 중요하다. 이들 메트릭스를 마련할 때 각각 상이한 원리와 과정을 따르기 때문이다. 가치망은 투입물과 산출물을 구별하게 해준다. 그리고 산출물은 현재 가치와 미래 가치의 두 타입으로 나뉘고, 투입물은 가치 동인과 가치 형성 인자로 나뉜다.



기업의 성공 여부를 어떻게 측정할 수 있을까? 창출하고자 하는 가치가 어떤 종류의 것인지 파악하지 않고서는 가치 창출을 측정할 수 없다. 상이한 비즈니스는 각기 상이한 가치를 창출한다. 예를 들어 패션 업체는 주로 브랜드로 가치를 창출하지만 실리콘 칩 생산업체는 효율적인 프로세스로 가치를 창출한다. 두 업체 모두 이윤을 목표로 하고 있지만 성공의 정도를 측정할 때 각기 측정 대상은 달라진다. 따라서 산출물 측정을 할 때 회사의 전략 목표와 포지션 설정을 반영할 수 있도록 해야 한다.

비즈니스 세계에서는 어떤 것을 우선해야 할지 명확히 알 수 없는 때가 많다. 핵심적인 것에 집중하지 못하고 모든 것을 다 잘 해내려 하는 경우가 있는가 하면 개념적 차원에서는 어디에 집중해야 할지 알고 있지만 이를 메트릭스로 명료하게 표명해내지는 못하는 경우도 있다. 그 결과, 메트릭스와 관련하여 두 가지 우려가 생기게 된다. 즉 첫째는 메트릭스가 지나치게 편협한 경우이고 둘째는 메트릭스가 지나치게 광범위한 경우이다.



메트릭스의 수가 지나치게 적거나 아니면 지나치게 많을 위험이 있을 때 어떻게 해야 적절한 수의 산출물 메트릭스를 얻어낼 수 있을까? 우선 최대한 과학적 접근을 취하는 것이 매우 중요하다. 산출물 메트릭스가 경영진 수준의 전략적 결정에 영향을 미칠 뿐만 아니라 제대로 된 가치 동인 및 가치 형성 인자 메트릭스를 개발하는 출발점이 되기 때문에 적절한 숫자의 산출물 메트릭스를 마련할 필요가 있다. 다음 지침을 이용해 산출물 메트릭스를 평가한다. 메트릭스는 회사가 의도하고 있는 전략을 반영하고 있는가? 동인 메트릭스가 아니라 산출물 메트릭스인가? 현재 가치와 미래 가치 모두를 포착하는가? 여러 개의 메트릭스가 동일한 것을 측정하고 있지는 않은가? 여러 개의 메트릭스가 하나로 통합 할 수 있는가? 메트릭스들 서로가 상충될 가능성은 없는가? 메트릭스에 가중치를 부여하고 있는가?



산출물 메트릭스는 전략 목표를 포착해내지만 전략 목표라는 것이 불명확할 때가 많다. 그리고 전략