〈파이낸셜타임즈〉 이달의 비즈니스 북
포드, 아디다스, 레고, 샤넬 등 세계적인 기업의 컨설팅을 담당해온 레드 어소시에이츠의 핵심 전략인 ‘센스메이킹’을 담고 있는 책이다. 저자는 비즈니스 전략에서 느낌, 사실, 경험, 관찰을 종합해 패턴을 발견하고 현실과 연결하는 능력인 센스메이킹의 필요성과 그 적용 방안을 설명한다. 더불어 인문학적인 접근으로 기업의 문제를 해결한 다양한 사례를 소개한다.

 

인공지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅…
압도적 기술의 시대에 필요한 단 하나의 비즈니스 전략, 센스메이킹
*****〈하버드 비즈니스 리뷰〉추천 도서 *****
*****〈파이낸셜타임즈〉선정 “이달의 비즈니스 북”*****
자연과학은 우리가 사는 세계를 설명하는 유용한 수단이다. 하지만 인간은 과학만으로 충분히 설명할 수 없다. 유명 물리학자인 닐 디그래스 타이슨이 말한 것처럼 “과학에서 인간의 행동이 방정식에 포함되면 상황이 비선형적으로 변한다. 물리학은 쉽지만 사회학이 어려운 이유가 거기에 있다.” 그럼에도 사물 인터넷...
인공지능, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅…
압도적 기술의 시대에 필요한 단 하나의 비즈니스 전략, 센스메이킹
*****〈하버드 비즈니스 리뷰〉추천 도서 *****
*****〈파이낸셜타임즈〉선정 “이달의 비즈니스 북”*****
자연과학은 우리가 사는 세계를 설명하는 유용한 수단이다. 하지만 인간은 과학만으로 충분히 설명할 수 없다. 유명 물리학자인 닐 디그래스 타이슨이 말한 것처럼 “과학에서 인간의 행동이 방정식에 포함되면 상황이 비선형적으로 변한다. 물리학은 쉽지만 사회학이 어려운 이유가 거기에 있다.” 그럼에도 사물 인터넷, 기계학습 등 매일같이 접하는 4차산업혁명 이슈 속에서 수치와 모형이 모든 문제에서 완벽한 해결책을 제시해줄 것이라는 믿음은 날로 커져가고 있다. 급변하는 시장 환경에서 살아남기 위해 기업들이 ‘더 많은 데이터를 더 빨리 처리하는 것’에만 골몰하면서 한동안 비즈니스 전략에서 인간의 역할은 축소된 것처럼 보였다. 하지만 데이터 상에서는 완벽한 모형으로 보였던 서브프라임 모기지론이 실패하면서 전 세계에 금융 위기를 초래했던 리먼 브라더스의 사례처럼 인간 행동이 반영되는 비즈니스에서 수치와 모형에만 의존해서는 정확한 해답을 찾아낼 수 없다.
결국 비즈니스는 인간의 행동에 대한 베팅이다. 즉 어떤 제품이 팔릴 가능성이 가장 높은지, 어떤 직원이 성공할 가능성이 가장 높은지, 고객이 어느 정도 가격이면 만족하고 기꺼이 돈을 지급할지 판단해야 한다. 이런 베팅을 잘하는 기업들이 시장에서 성공한다. 그 유일한 방법은 사람을 더 잘 이해하는 것이다. 회사든 개인이든 비즈니스에 관련되어 있다면 이 베팅에서 성공하고 싶어 할 것이다. 《센스메이킹, 이것은 빅데이터가 알려주지 않는 전략이다》(위즈덤하우스刊)는 데이터 이면에 숨어 있는 인간 행동에 대해 ‘관점’을 갖고, 통찰력을 발휘하게 해주는 ‘센스메이킹’이 무엇인지, 또 센스메이킹을 갖기 위해서 어떻게 해야 하는지 그 방법을 알려주는 책이다. 이 책은 먼저 하이데거, 아리스토텔레스의 철학 이론을 토대로 센스메이킹의 개념을 설명하고, 각 분야의 전문가들의 업무 사례를 통해 구체적인 적용 방안을 제시한다. 데이터의 틈을 파고드는 날카로운 감각이자 데이터의 흐름을 꿰뚫는 관점을 가져다주는 탁월한 능력인 ‘센스메이킹’은 압도적 기술의 시대에 비즈니스에서 살아남기 위한 생존전략이자 데이터가 놓치고 있는 숨겨진 기회까지도 포착할 수 있는 승부수로 작용한다.
“데이터는 완벽하다. 하지만 인간을 설명하는 데는 적합하지 않다.”
빅데이터가 놓치고 있는 고객을 만들고 기회를 포착하는 힘
한때 포드를 대표했던 고급 자동차 브랜드 링컨은 시장점유율이 5.5퍼센트까지 떨어지면서 임원들의 골칫거리로 전락했다. 링컨을 되살리기 위해 포드는 시장점유율과 고객층에 관한 자료는 물론, 인체공학 같은 신체와 관련된 여러 유용한 통계에 이르기까지 모든 데이터를 수집했다. 하지만 거기에 링컨을 부활시킬 해결책은 없었다. 데이터 속에는 현실 속 고객이 자동차를 ‘왜’ 소비하는지에 대한 관점이 결여되어 있었기 때문이다. 레드 어소시에이츠는 포드 사와 협력하여 링컨이 포섭해야 할 새로운 고객들의 운전 경험을 탐구하는 프로젝트를 실행했다. 그 결과 그들의 새로운 고객들은 자동차를 호화스러운 경험을 누릴 수 있는 공간으로 소비한다는 것을 알아챌 수 있었다. 포드 사는 즉시 차 내부에서 그들의 경험을 극대화 시킬 수 있는 방안을 모색했고, 2015년 6년 만에 최고 매출액을 기록할 수 있었다. 단순히 빅데이터를 모으는 것이 더 좋은 성과, 더 효율적인 해결책을 의미하는 것은 아니다. 우리에게 가장 필요한 것은 데이터를 해석하고 현실에 적용하는 인간의 ‘관점’이다.
지금처럼 기술이 주는 약속에 매료된 적이 없었다!
또한 이처럼 전 세계가 긴밀하게 연결된 적도 없었다!
격변하는 비즈니스 상황에서 승부수가 되는 다섯 가지 센스메이킹 전략
책은 전 세계 범위로 넓어진 시장 상황에 적응하고, 기회를 포착하는 데 필요한 다섯 가지 센스메이킹 원칙을 구체적인 사례를 통해서 설명한다. 1992년 조지 소로스는 영국과 독일의 통화전쟁에서 파운드 투매를 선택해 이후 10년간 누구도 넘어서지 못한 최고의 수익을 올렸다. 조지 소로스에게 “영란은행을 파산시킨 남자”라는 별명을 붙인 이 투자는 자신의 경험, 신문 기사, 사람들의 반응, 대화 내용 등 정량화 할 수 없는 내러티브 데이터에 기반한 것이었다. 이는 “피상적 데이터가 아니라 심층적 데이터가 필요하다”는 센스메이킹의 원칙을 잘 설명해주는 사례다. 이 밖에도 보틀 상품에 중국인의 차 문화를 도입해 현지화에 성공한 코카콜라의 전략은 “동물원에서 벗어나 초원으로 나가라”는 원칙을, 건축가 비야케 잉겔스가 스위스의 시계 브랜드 오데마 피게의 전시관 디자인을 결정짓는 과정은 “제조가 아니라 창조한다”는 원칙을 설명해준다.
기술은 우리에게 무한한 정보에 접근할 혜택을 주었다. 하지만 누구나 쉽게 정보를 손에 넣을 수 있게 된 현재 상황에서 단순히 데이터를 모으는 것만으로는 아무런 결과도 얻을 수 없다. 책에서 제시하는 사례를 통해 센스메이킹의 다섯 가지 원칙을 파악해보자. 문화 · 언어 · 역사에 대한 깊은 이해를 토대로 데이터를 해석하고 결론을 도출해내는 능력인 센스메이킹은 격변하는 비즈니스 시장에서 승자로 살아남는 최강의 무기가 되어줄 것이다.
비즈니스, 기술, 정보를 다루는 분야에 문화적 편견이 존재한다. 이 편견에 흔들리지 않기 위해서는 엄격한 분석이 필요하다. 이 책은 이 어려운 문제를 쉽게 설명한다.
•프랭크 로즈Frank Rose, 〈월 스트리트 저널Wall Street Journal〉

기술만으로는 충분치 않다. 고객을 깊이 이해하는 것이야말로 사람들의 생활을 개선하는 열쇠다. 이 책은 어떻게 고객 경험을 제품에 도입하는지 체계적이고도 심도 있게 설명한다.
•마크 필즈Mark Fields, 포드 모터 컴퍼니 회장 겸 CEO

저자는 앞으로 문제에 대응하기 위해서는 인문학적 도구가 필요하다는 사실을 명확한 사례와 심층적 데이터로 보여준다. 기업에서 일하는 사람이라면 꼭 읽어야 할 책이다.
•사이먼 크리츨리Simon Critchley, 뉴 스쿨The New School 한스 조나스Hans Jonas 철학 교수

오늘날 시장에서 승리하기 위해서는 고객을 인간적인 측면에서 깊이 이해해야 한다. 따라 서 기업들은 빅데이터뿐 아니라 인간 행동 이면의 심층적 데이터에도 통달해야 한다. 이 책은 그 과정을 보여주는 이정표이다.
•프랜시스코 드수자Francisco D'Souza, 코그니전트Cognizant CEO

이 책은 인간의 지성이 지닌 문제 해결 능력을 강력하게 변호한다. 기업들이 양적 분석에 사로잡힌 지금, 반드시 이 책에 담긴 조언들을 따라야 한다.
•제프리 폭스Jeffrey Fox, 베스트셀러 《레인메이커How to Become a Rainmaker》의 저자

저자는 지금 세계와 문제를 이해하는 데 인문학적 지식이 필수라는 것을 강력하게 증명한 다. 사람들에게 인문학이 필요한 이유를 알려주는 실로 중요한 책이다.
•새뮤엘 모인Samuel Moyn, 하버드 대학교 교수

 

인문학적 사고를 통해 습득한 문화적 지식을 폄하하는 태도는 우리의 미래에 커다란 위험을 초래한다. 하드 데이터와 자연과학적 방법론에만 초점을 맞출 때, 인간의 행동을 수많은 쿼크나 위젯처럼 정량화할 때, 모든 단순화시킬 수 없는 형태의 지식을 받아들이는 능력이 둔화된다. (중략) 내가 만나는 최고위 리더들은 대 체로 고립된 세계관을 갖고 있다. 그들은 고객과 유권자들의 인간적 측면들을 보지 못한 채, 실제 삶을 반영한 수치와 모형을 놓치고 만 다. 그들의 하루는 작은 단위로 쪼개지고 나눠진다. 그래서 그들은 난잡한 현실 세계의 데이터 속에서 헤맬 시간이 없다고 생각한다. 대신 그들은 실질적으로 직면한 문제를 이해하지도 않은 채 결론을 내리고 상황을 종식하려 한다.
_13쪽

빅데이터는 인과관계가 아니라 상관관계를 중시한다. 그래서 통 계적으로 유의미한 관계를 구축할 수 있지만, 왜 그런지는 설명하지 못한다. 또한 데이터 세트가 갈수록 커지면 통계적으로 유의미한 상관관계를 오도할 위험도 커진다. 즉, 아주 큰 짚단에 많은 바늘이 있는 것처럼 보일 수 있다. 빅데이터는 아무런 설명 없이 정보를 제 공한다. 경제학자이자 저널리스트인 팀 하포드가 2014년 〈파이낸셜타임즈〉에 기고한 글에는 이런 내용이 있다. “빅데이터는 통계학자와 과학자들이 수 세기 동안 매달려온 문제를 해결하지 못 한다. 통찰의 문제, 일어나는 일에 대한 추론의 문제, 체제를 더 나은 쪽으로 바꾸기 위해 개입하는 방법에 대한 문제 말이다.”
_69쪽

우리는 개인이 아니라 사람을 둘러싼 사회적 구조에 관심이 있었다. 그래서 대상자의 인맥에 속한 모든 사람에 대한 민족지적 조사 를 했다. 과연 그들의 현실은 어떻게 구성될까? 우리는 아내나 남편, 친구, 동료, 직원, 상사와 대화를 나눴다. 또한 대상자와 함께 은행에 갔고, 온라인 뱅킹을 하는 동안 옆에 같이 앉아 있었다. 그리고 함께 고객사에 전화를 걸었으며, 모든 내용을 녹음했다. 각 대상자에 대한 센스메이킹은 언제나 같은 목표를 추구했다. 바로 “그들처럼 산다는 것은 어떤 느낌인지, 그들은 어떻게 세상을 경험하는지” 이해하는 것이었다.
_167쪽

사실 포드는 가장 유능한 엔지니어가 아니었으며, 유능한 경영자도 아니었다. 그가 초기에 세운 여러 ‘말 없는 마차’ 제조 회사는 투자자들에게 제때 성과를 보여주지 못하는 바람에 망해버렸다. (중략) 그는 새로운 미국에서는 위로 올라가고 밖으로 나가는 것이 삶의 근본적 요소가 될 것이며, 차가 필수적 역할을 할 것을 알았다. 포드는 자신의 이상을 실현하기 위해 훨씬 적은 비용으로 차를 조립할 수 있는 시스템을 찾아야 했다. 그는 엘리엇처럼 다른 사람들이 보지 못한 것을 봤다. 도살장에서 일꾼들이 작업라인에 서서 돼 지를 부위별로 자르는 모습을 본 순간, 그에게 번개 같은 통찰이 떠올랐다. 바로 같은 방식으로 차를 만들 수 있겠다고 생각했다. 그러 면 하나씩 조립하는 것보다 훨씬 저렴하고 빠르게 차를 만들 수 있었다.
_198쪽

1990년대 말에 미 해군사관학교는 천측항법 과정을 폐지하고, GPS나 인공위성 기술을 기반으로 한 훈련으로 대체했다. 그러다가 해킹의 위협이 제기되면서 이 결정을 뒤집었다. 그들은 2015년에 간부들에게 별을 보고 항해하는 데 필요한 지식을 갖추도록 하겠다고 발표했다. 천측항법의 전문가인 프랭크 (중략) “항해하려면 얻을 수 있는 모든 정보를 활용해야 합니다”라고 말했다. 그래야만 GPS나 인공위성을 맹목적으로 따르지 않고 모든 형태의 데이터에 대한 해석을 조합할 수 있었다. 천측항법은 오늘날의 조직과 기업들을 이끄는 리더십에 대한 적절한 비유를 제공한다. 단지 한 종류의 데이터에 반응하지 않고 모든 데이터를 파악하는 것이 리더의 역할이다. 즉, 기술적 원천과 인적 원천을 비롯한 복수의 원천에서 나온 사실들을 해석하고 그에 따라 전략을 개발해야 한다.
_246쪽

 

[머리글] 물리학은 쉽고 사회학은 어려운 까닭
[서론] 인간적 요소가 결함이 된 시대
Chapter 01센스메이킹, 데이터로부터 의미를 추출하다
우리는 현실에 대한 감을 잃었다
센스메이킹이란 무엇인가
개인이 아니라 문화를 살핀다
피상적 데이터가 아닌 심층적 데이터가 필요하다
동물원이 아니라 초원으로 나간다
제조가 아니라 창조한다
GPS가 아니라 북극성을 따라간다
Chapter 02 완벽한 데이터가 놓치고 있는 것
실리콘 밸리의 위험한 낙관
과거와의 단절만이 혁신은 아니다
이유에는 관심 없는 빅데이터
‘마찰 없는 기술’의 위험성
Chapter 03 현실을 지배하는 구조를 파헤쳐줄 이정표
: 개인이 아니라 문화를 살핀다
곤경에 빠진 리더들
현실 속 고객은 무엇을 경험하는가
의미의 사슬을 포착한다
맥락을 통해 의미를 습득한다
숙달의 경지에 오르는 5단계
Chapter 04 데이터의 틈을 파고드는 감각
: 피상적 데이터가 아니라 심층적 데이터가 필요하다
승부수를 던진 사람들
어떻게 어떤 것을 안다고 확신할 수 있을까
시장의 분위기를 감지하는 감각과 지식의 결합
시장의 신호에 어떻게 반응할 것인가
최고의 능력과 혁신을 찾아내는 감각
맥락을 읽어내는 실용적 지혜
Chapter 05 현실을 관찰하는 최적의 장소
: 동물원이 아니라 초원으로 나간다
후설과 하이데거 그리고 칵테일 이야기
동물원에서 벗어나라
사람들은 나이 드는 것을 어떻게 인식할까
무엇을 어떻게 경험하는가
사람들은 요리를 어떻게 경험할까
우리에게 필요한 공감
실전 센스메이킹
Chapter 06 창조력을 키우는 사소한 경험들
: 제조가 아니라 창조한다
변화를 감지하는 재능: 엘리엇과 포드 이야기
창의적 통찰은 스스로 드러난다
디자인 사고는 해결책이 될 수 없다
오래된 사고방식을 멈출 때 벌어지는 일들
그들은 어떻게 창의적 사고에 이르렀을까
번뜩이는 순간, 딸깍!
Chapter 07 데이터의 흐름을 꿰뚫는 관점
: GPS가 아니라 북극성을 따라간다
사실을 해석하고 전략을 설계하는 사람들
인간적 신호를 포착하다
규칙의 행간을 읽다
적대적 세계를 어떻게 이해할 것인가
관점 있는 사람만이 목적지의 의미를 해석할 수 있다
기술로는 설명할 수 없는 것들
진정한 관심을 통해서 얻을 수 있는 관점
의미 있는 차이를 발견하는 법
Chapter 08 사람은 무엇을 위해 존재하는가
관심의 미래
필요한 버튼을 누르는 법
사람, 의미를 만들고 해석하다
출처