출판사 서평
박태환의 금메달을 예측하다!
-승자의 예측, 패자의 예측
2008년 베이징올림픽을 앞두고 온 국민이 박태환 선수의 금메달 가능성에 촉각을 곤두세우고 있었다. 이때 저자가 ‘작업’에 들어갔다. 박 선수가 과연 금메달을 딸 수 있을지, 어떻게 해야 그 가능성을 더 높일 수 있을지를 분석, 예측하는 작업이었다. 100번의 모형 수정을 거쳐 나온 결과는 ‘박태환 선수가 400m에서 금메달을 딸 가능성이 높다’는 것이었다. 상대적으로 200m에서는 승산이 없는 것으로 나왔다. 저자는 그 결과를 노민상 감독에게 설명하고, ‘400m에 ...
박태환의 금메달을 예측하다!
-승자의 예측, 패자의 예측
2008년 베이징올림픽을 앞두고 온 국민이 박태환 선수의 금메달 가능성에 촉각을 곤두세우고 있었다. 이때 저자가 ‘작업’에 들어갔다. 박 선수가 과연 금메달을 딸 수 있을지, 어떻게 해야 그 가능성을 더 높일 수 있을지를 분석, 예측하는 작업이었다. 100번의 모형 수정을 거쳐 나온 결과는 ‘박태환 선수가 400m에서 금메달을 딸 가능성이 높다’는 것이었다. 상대적으로 200m에서는 승산이 없는 것으로 나왔다. 저자는 그 결과를 노민상 감독에게 설명하고, ‘400m에 집중하고, 200m는 기록 갱신에 목표를 둘 것’을 조언했다. 3개월 후 박태환 선수는 400m 결승전에서 금메달을 목에 걸었고, 200m에서는 기대하지 않았던 은메달을 수확했다. 예측 결과를 전략적으로 적용한 훈련의 쾌거였다.
저자는 이 밖에도 국민타자 이승엽 선수가 일본에서 치게 될 홈런 수, 2006년 독일월드컵에서 우리나라 대표팀이 거두게 될 성적 등을 예측하여 사회적 관심을 불러일으켰고, 피자·위스키·핸드폰·세탁기·냉장고·아파트·보험·전력의 수요예측과 매장 위치 문제, 프로모션 전략이 판매에 미치는 영향력 등을 분석하여 관련 업계 종사자들을 놀라게 만들었다. 우주왕복선 챌린저호의 폭발, 지구온난화의 ‘불편한 진실’, 로또 사업에 얽힌 의혹 등과 관련한 잘못된 예측의 원인과 결과도 조목조목 짚어냈다.
예측은 틀릴 수밖에 없다?
-최고의 예측, 최악의 예측
예측에 관심 없는 사람은 별로 없을 것이다. 당장 오늘의 날씨가 어떻게 될까 궁금하고, 내가 산 주식이 언제 오를까 알고 싶어진다. 비즈니스맨이라면 예상 매출에 신경을 쓰지 않을 수 없고, 스포츠맨이라면 승리하는 전략에 고심하게 된다. 공공사업을 추진하는 공무원들도 예산의 효과적 집행을 위해 예측의 도움을 절대적으로 필요로 한다. 하지만 예측에는 ‘의심’도 따른다. “예측, 그거 정확한 거야?”, “정말 딱 들어맞어?” 하며 ‘예측은 틀릴 수 있다’고 생각한다. 잘못된 예측 때문에 낭패를 본 경우가 적지 않기 때문이다. 심지어 해당 분야의 전문가들조차 ‘과학적 분석에 의한 예측’에 대해 곱지 않은 시선을 보내는 경우가 적지 않다. 모두가 예측에 대한 ‘오해’에서 비롯된 결과다.
이 책 [[예측의 힘]]은 예측을 둘러싼 각종 오해와 소문의 진실을 보여주고, 최고의 예측과 최악의 예측을 낳게 되는 메커니즘을 설명한다. 예측 문제를 해결하기 위해 어떤 데이터를 수집해야 하며, 정확한 예측을 위해 어떤 변수를 선택해야 하는가를 조명한다. 또한 예측 결과를 통해 우리가 무엇을 할 수 있는가를 제시한다. 한마디로 예측을 위한, 예측에 의한, 예측의 힘을 알기 쉽게 정리한 책이다.
미래는 미래의 눈으로 보라!
-적게 틀리는 예측 방법 & 결과 활용법
저자는 “예측이 100% 정확히 맞을 확률은 제로(zero)”라고 말한다. 그럼에도 불구하고 예측을 해야만 하는 이유는 ‘덜 틀리기’ 위한 것이다. 예측이 잘못되었을 경우 발생할 수 있는 손실을 최소화하기 위해 예측을 한다는 말이다. 따라서 예측을 조금이라도 아는 사람은 “왜 예측하느냐?”가 아니라 “예측이 잘못되면 어떤 손실이 발생하느냐?”고 질문한다.
적게 틀리는 예측을 하려면, 즉 예측의 정확도를 높이려면 무엇보다 ‘미래를 미래의 눈으로 봐야’ 한다. 미래는 결코 현재와 같을 수 없다. 과거의 데이터나 수식에 의존하지 말고, 발품을 직접 팔아 매 순간 일어나는 주변의 일들을 세심히 관찰하고, 의미를 파악하고, 다른 것과 비교하고 연결할 수 있는 눈을 길러야 한다. 정교한 데이터도 필수적이다. 충분한 데이터와 함께 이를 설명해줄 내용이 있어야 한다. 어느 조직에나 있게 마련인 ‘감 좋은 사람’의 도움도 필요하다. 그는 주요 사실의 인과관계를 경험적으로 알고 있는 사람으로, 좋은 예측모형을 만드는 데 중추적 역할을 한다.
예측 결과를 얼마나, 어떻게 활용하는가도 중요한 문제가 아닐 수 없다. 이는 상식과 정보의 수준을 넘어서 고도의 판단을 요구하는 경영의 영역이다. 이 책에는 개인과 기업, 국가의 의사결정을 도와주는 ‘전략적 수요예측’ 방법과 함께 데이터 정리 방법, 예측의 도구들이 상세히 소개되어 있다.
모든 경쟁력은 예측에서 나온다!
-인생, 직업, 비즈니스의 승자를 만드는 예측의 힘
1990년대 초, LG그룹이 에어컨 사업의 계속 추진 여부를 놓고 심각한 고민에 빠진 적이 있었다. 에어컨 보급률이 5% 미만인 상황에서 기후 탓으로 재고가 쌓이는 등의 악재가 나타났기 때문이다. 당시 KAIST 예측연구실은 LG의 수요예측 의뢰를 받아 프로젝트를 수행하게 되었고, 배스 확산모형을 통해 장기적으로 수요가 늘어날 것이라는 예측 결과를 내놓았다. 만약 예측이 잘못되어 사업을 접었다면, 지금 세계 1위인 LG휘센은 더 이상 대한민국에서 보지 못했을지도 모른다.
‘미래는 예측하는 자의 것’이다. 예측이 승자를 만든다. 예측이 가능해지면 인생과 비즈니스상의 문제들을 효과적으로 해결할 수 있다. 때로는 경쟁의 룰을 바꾸는 데 결정적 단서를 제공하기도 한다. 이 책은 이처럼 흥미롭고 유익한 예측의 세계를 생생하게 보여준다.
최고의 전문가들이 추천하는 예측서
사람들에게 어렵게만 느껴지는 예측이라는 분야를 쉽게 이해할 수 있게 해주는 책이다. 다양하고 생생한 사례들이 돋보이는 최초의 ‘토종’ 예측 전문서다.
-전덕빈(카이스트 경영대학 교수, 예측연구실)
팔릴 만큼만 생산하기란 얼마나 어려운가. 마케팅을 경영학의 꽃이라 부르지만, 그 꽃을 피우기 위한 수요예측은 너무나 힘들고 어려운 과정이다. 학문적인 접근뿐만 아니라 기업의 생생한 수요예측 사례와 경험을 풀어 쓴 이 책을 기업의 마케팅 담당자, 취업을 준비하는 학생, 미래를 준비하는 청소년에게 강력히 권한다.
-이유재(서울대 경영학과 교수, 전 한국마케팅학회·한국소비자학회 회장)
요즘처럼 급변하는 경영 환경에서는 효과적인 전략 수립뿐만 아니라 체계적이고 과학적인 예측이 무엇보다 중요하다. 새로운 기회 창출과 리스크 관리, 경쟁 전략의 완성 등 모든 비즈니스 경쟁력이 예측에서 나오기 때문이다. 경영의 미래를 알고 싶은 비즈니스맨과 예측의 세계가 궁금한 당신을 위한 책이다.
-문휘창(서울대학교 국제대학원장)
사람들에게 어렵게만 느껴지는 예측이라는 분야를 쉽게 이해할 수 있게 해주는 책이다. 다양하고 생생한 사례들이 돋보이는 최초의 ‘토종’ 예측 전문서다.
-전덕빈(카이스트 경영대학 교수, 예측연구실)

팔릴 만큼만 생산하기란 얼마나 어려운가. 마케팅을 경영학의 꽃이라 부르지만, 그 꽃을 피우기 위한 수요예측은 너무나 힘들고 어려운 과정이다. 학문적인 접근뿐만 아니라 기업의 생생한 수요예측 사례와 경험을 풀어 쓴 이 책을 기업의 마케팅 담당자, 취업을 준비하는 학생, 미래를 준비하는 청소년에게 강력히 권한다.
-이유재(서울대 경영학과 교수, 전 한국마케팅학회·한국소비자학회 회장)

요즘처럼 급변하는 경영 환경에서는 효과적인 전략 수립뿐만 아니라 체계적이고 과학적인 예측이 무엇보다 중요하다. 새로운 기회 창출과 리스크 관리, 경쟁 전략의 완성 등 모든 비즈니스 경쟁력이 예측에서 나오기 때문이다. 경영의 미래를 알고 싶은 비즈니스맨과 예측의 세계가 궁금한 당신을 위한 책이다.
-문휘창(서울대학교 국제대학원장)

현장 직원들 대부분이 예측에 대해 부정적인 선입견을 가지고 있었다. ‘우리가 그 일만 평생을 해왔는데, 우리 업종이 얼마나 복잡하고 어려운데 감히 그것을 예측할 수 있느냐’는 식으로 생각하는 것 같았다. 그런데 결과가 공개되는 순간 직원들의 표정이 확 달라졌다. 자기네의 오랜 경험과 직감으로 예측한 것보다 훨씬 정확한 예측값이 나왔기 때문이다. 처음 달에는 5%가 틀려 정확도가 95%였고, 다음 달은 99%의 정확도를 나타냈다. p.31~32

필자는 해당 백화점의 수영복 매장 판매자료를 수식으로 분석한 결과 온도가 1도 오르면 수영복 매출이 20만 원 올라가고, 휴일에는 100만 원 정도 올라가며, 바겐세일을 하면 평소보다 70만 원 정도 더 매출이 올라간다는 사실을 발견할 수 있었다. p.60

필자는 회사원, 박사과정 학생, 벤처 기업인, 학생을 가르치는 교수 등 다양한 경험을 했다. 게다가 예측을 전문으로 활동을 해왔다. 그래서 그런지 필자에게 인생의 진로를 문의하는 사람들이 간혹 있다. 그럴 때마다 해주는 말이 있다. “미래는 미래의 눈으로 봐야 한다”는 것이다. p.82

정확한 예측을 위해서는 소비 실태를 이해해야 한다. 필자가 예측을 했던 건물처럼 몇 가지 변수로 예측이 가능한 경우와는 달리 국가 전체의 전력 수요량은 실제 소비자들이 어디에 어떻게 사용하는지를 파악해야만 예측의 정확도를 높일 수 있다. 저렴하다는 이유로 농가에서 전기장판을 무한정 켜놓고 있는 것은 아닌지, 가동하지도 않으면서 공장의 불을 켜놓은 상태로 놔두고 있는 것은 아닌지 제대로 살펴야 한다. 그렇지 않으면 또다시 예측을 벗어난 전력 사용으로 혼란을 맞을 수밖에 없다. p.100

입지 선정 문제는 자영업을 하는 사람들뿐만 아니라 대기업의 경우에도 매우 중요한 이슈임에 틀림없다. 만족스러운 답을 얻기 위해서는 발품을 팔아 직접 확인하고, 잘되는 곳과 그렇지 않은 곳을 세밀하게 비교하고 분석해보아야 한다. 필자 같은 전문가도 수식만으로 답을 구하지 않는다. 그래서는 안 된다. 눈으로 보고 감으로 느끼는 과정이 얼마나 중요한지 잘 알기 때문이다. p.134

전략 개발을 어떻게 하는지, 어떤 전략에 따라 수요예측을 하는지, 수요예측 결과로 어떻게 의사결정을 하는지에 관해서는 명확히 정해진 바가 없다. 하지만 필자의 경험에 비추어볼 때 특별히 권장할 만한 방법은 있다. 시장의 경쟁환경 분석을 통해 시나리오를 포함한 기업의 전략을 도출하고 그에 따라 수요를 예측하는 전략적 수요예측 방법론이 그것이다. p.151~152

필자는 기업 현장에서 프로젝트를 수행하면서 종종 ‘통찰력 있는 사람’을 만나게 된다. 점쟁이는 아니지만 한마디로 ‘감이 좋은 사람’이다. 경험에 의하면 이런 사람이 어느 조직에나 꼭 존재한다. 그리고 예측에 결정적인 도움을 준다. p.160

기업에서 자료를 관리하는 직원들은 반문한다. “그렇게 많은 데이터를 어떻게 다 가지고 있을 수 있느냐? 하루만 지나도 하드디스크에 쌓이는 데이터가 얼마나 되는지 알기나 하냐”라고 말이다. 물론 그럴 수 있다. 고객에 대한 모든 자료를 처음부터 끝까지 다 가지고 있을 수는 없다. 하지만 통계를 조금만 알아도 이런 문제를 쉽게 해결할 수 있다. 임의추출(Random Sampling)한 고객에 대한 자료 1~2% 정도만 있어도 원하는 분석을 할 수 있다. p.181

목차
머리말 _미래는 미래의 눈으로 보라
1 그것은 예측한 대로 되었다 _예측의 힘
박태환, 올림픽 금메달을 딸 수 있을까?
이승엽은 일본에서 몇 개의 홈런을 칠 수 있을까?
정확도 99% 위스키 시장 예측
맞았?지만 틀린 월드컵 예측
놀이공원에서 입장객 수를 예측하는 까닭
2 도대체 무엇이 문제였을까? _예측의 성패를 좌우하는 변수들
그날은 챌린저호가 위험한 날이었다
지구온난화의 ‘불편한 진실’
‘대표인’이 결과를 좌우한다
장미란의 전성기는 몸무게에서 오는가, 기술에서 오는가?
무식한 죄, 로또 판매량 예측
3 얼마나 팔릴까? _신상품 개발 & 수요예측
최상의 상품 조합을 찾아라
신상품 수요는 바이러스가 퍼지는 것처럼
전자제품, 16주 후를 예측하라
아파트 분양률 예측은 불가능하다
보험, 예측의 정확도를 높여라
전력 수요예측
TV 모니터는 얼마나 더 커질까?
4 어디에나 베스트는 있다 _가격, 소비 행동, 장소 예측
통신요금, 내린다면 얼마나?
휘발유 가격, 로켓처럼 오르고 깃털처럼 내린다?
프로모션은 매출에 얼마나 기여할까?
제휴카드, 사람들은 어느 것을 더 많이 쓸까?
다시 찾고 싶은 한국을 만드는 아주 효과적인 방법
어디에 매장을 세우는 것이 좋을까?
5 미래는 현재에 있다 _완벽한 예측을 위하여
영업사원들은 왜 동반 퇴사했을까?
목표가 평등하면 위험한 일이 벌어진다
2156년 100m 올림픽 신기록은 여자가?
전략, 수요예측, 그리고 의사결정
‘감 좋은 사람’의 예측력
고사성어에 예측 방법이 있다?
예측에 필요한 데이터 & 정리 방법
아직도 궁금한 예측을 위하여
맺음말 _이 책은 얼마나 팔릴까?
예측의 도구들
참고문헌