- 데이터가 있어도 결정이 바뀌지 않는 가장 흔한 이유는 데이터가 결정 이후에 제시되기 때문입니다. 결정이 내려진 뒤 데이터는 결정을 확인하는 방향으로 해석됩니다.
- 심리학자 대니얼 카너먼의 연구에 따르면, 사람은 이미 내린 결정을 지지하는 정보를 더 쉽게 받아들이고 반박하는 정보는 예외로 처리하는 경향이 있습니다. 이 편향은 데이터가 있어도 결정을 바꾸지 못하는 구조적 원인입니다.
- 데이터가 결정을 바꾸려면 결정 직전, 선택지가 열려 있을 때 투입되어야 합니다. 언제 어떤 데이터가 어느 결정 앞에 놓이는지를 프로세스로 설계해야 합니다.
결정 전에 데이터를 보느냐, 결정 후에 보느냐
신제품 출시 여부를 논의하는 두 시간짜리 회의가 있었습니다. 임원들이 시장 전망을 이야기하고, 경쟁사 동향을 분석하고, 내부 개발 일정을 검토했습니다. 한 시간 반이 지나 방향이 정해졌습니다. 출시하기로 했습니다. 그때 담당 팀장이 시장 조사 데이터를 꺼냈습니다. 목표 고객군의 구매 의향이 예상보다 낮게 나온 자료였습니다. '참고용으로 보겠습니다'라는 말과 함께 회의가 끝났습니다.
이미 결정이 내려진 뒤에 들어온 데이터는 결정을 바꾸기 어렵습니다. 심리학자 대니얼 카너먼은 2011년 '빠르게 생각하고 느리게 생각하기'에서, 한 번 입장이 형성되면 그 입장을 지지하는 정보를 더 적극적으로 처리하고 반박하는 정보는 무시하거나 예외로 처리하는 경향을 설명했습니다. 결정이 내려진 회의실에서 낮은 구매 의향 데이터는 '홍보를 더 잘하면 된다'로 해석됩니다.
데이터가 있는데도 결정이 바뀌지 않는 것은 데이터 품질 문제가 아닌 경우가 많습니다. 데이터가 결정 이후에 들어오는 구조 문제입니다.
데이터가 결정을 바꾼 순간은 언제였습니까
경영 현장에서 데이터가 실제로 결정을 바꾼 사례를 보면, 한 가지 공통점이 있습니다. 결정 직전, 아직 선택지가 열려 있는 상태에서 데이터가 제시됐습니다.
주간 재고 현황 데이터가 화요일 발주 회의 전에 공유되면, 발주량이 달라집니다. 그러나 발주 결정 후에 재고 데이터를 보면 그것은 다음 주 회의 자료가 됩니다. 월간 고객 이탈 데이터가 마케팅 예산 배분 회의 전에 테이블에 올라오면, 유지 캠페인 예산이 늘어납니다. 배분이 끝난 뒤에 보면 다음 분기 검토 자료가 됩니다.
카너먼과 로벌로, 시보니가 HBR 2011년에 공동 집필한 '그 큰 결정을 내리기 전에'에서 정리한 것처럼, 좋은 의사결정 프로세스는 데이터를 어디서 쓸 것인지를 미리 정해 두는 것에서 시작합니다. 어떤 결정을 언제 내리는지, 그 직전에 어떤 데이터가 필요한지를 역방향으로 설계하는 것입니다.
데이터 투입 시점을 의사결정 프로세스에 명시해야 합니다
데이터가 결정을 바꾸게 만들려면 세 가지를 설계해야 합니다. 첫째, 어떤 결정을 언제 내리는지를 먼저 정합니다. 발주는 화요일, 예산 배분은 월초 두 번째 주, 인력 충원은 분기 첫 주 같은 방식입니다. 둘째, 그 결정 직전에 어떤 데이터가 있어야 하는지를 역산합니다. 화요일 발주 결정에 월요일 재고 현황 데이터가 필요하다면, 재고 집계는 월요일 오전에 완료되어야 합니다. 셋째, 데이터 생성 주기와 결정 주기를 맞춥니다. 결정은 매주 하는데 데이터는 월간으로 집계된다면, 데이터는 대부분 결정 이후에 도착합니다.
Ahn Partners 판단: 이 설계 과정에서 데이터 수집 자체가 불필요하다는 결론이 나오는 경우도 있습니다. 어떤 결정에도 쓰이지 않는 데이터는 집계 비용만 발생시킵니다. 데이터 투입 시점 설계는 동시에 불필요한 데이터 수집을 걷어내는 기회이기도 합니다.
한 문장으로 정리하면
데이터가 결정을 바꾸려면 결정이 내려지기 전에 회의실에 들어와야 합니다. 지금 쓰는 데이터가 어느 결정 앞에 놓이는지를 달력에 표시해 보면, 대부분의 데이터가 결정 이후에 있다는 것을 발견할 수 있습니다.
점검 목록
- 지금 수집하는 주요 데이터가 어느 회의 또는 결정 직전에 제시되는가
- 데이터 집계 주기와 결정 주기가 맞는가
- 지난 분기에 데이터를 보고 결정을 바꾼 사례가 있는가