[논리] 문제는 어떻게 해결하는가? - HOW TO 맥킨지 문제해결의 기술

 

들어가며

안녕하세요? 오늘은 <HOW TO 맥킨지 문제해결의 기술> 책을 가볍게 소개합니다. 

데이터 분석을 하다보면, 분석 자체보다는 '문제 정의 단계'와 '액션 제안'을 하는 것이 중요하다는 것을 알게 되는데요. 

이 책은 문제를 정의하고 논리적으로 사고할 수 있는 '로지컬 씽킹'을 쉽게 설명해주는 책입니다. 도산 위기에 놓인 일본의 화과자점을 배경으로 문제를 정의하고 해결하는 과정을 만화로 그려냈습니다. 일본식 낯간지러움(?)을 이겨내면 재밌게 읽을 수 있어요.

 

책의 내용

무엇이 문제인지가 가장 문제이다

책에서는 맥킨지의 문제 해결 과정을 4단계로 소개합니다. ( ① 문제 정의하기 ② 가설 세우고 분석하기 ③ 가설 검증하기 ④ 해결책 도출하기) 여기서 가장 강조하는 단계는 '문제 정의' 입니다. 올바른 문제 정의를 하지 않으면 근본적인 해결책이 나올 수 없기 때문입니다. 예를 들어 '회사 이익이 떨어진다'라는 것은 단순한 현상입니다. '이익이 떨어지는 원인'을 분해해봤을 때 근본적인 원인을 발굴할 수 있습니다. 

• 현상 : '화과자가 잘 팔리지 않는다'
• 원인 : 한땀한땀 생산하는 화과자 생산 방식이 국내 소비자의 니즈와 부합하지 않는다. 
  • 회사의 특성 : 장인이 한땀한땀 생산하는 특성이 있다. 
  • 경쟁사 : 경쟁사는 공장식으로 생산 속도가 빠르고 낮은 가격을 제공한다.
  • 고객 : 국내 소비자는 전통 화과자에 대한 인식이 낮고, 저렴한 가격에 공급받기를 원한다. 

 

프레임워크로 입체적으로 생각하기

어떻게 문제를 정의해야 할까요? 그리고 어떤 해결 방안을 내야 할까요? 상사나 경영진이 '그래서 문제가 뭘까?'라고 물어보면 머릿속이 하얘지는데요. 그 이유는 사고를 할수 있는 '틀'이 없기 때문입니다. 

 

이 틀을 제시하는 것이 바로 '프레임워크'입니다. 프레임워크는 일종의 틀이자 가이드라인인데요. '맛집 추천해 주세요'라는 질문은 살짝 모호하지만 '맛, 인기, 추천지수, 거리'를 바탕으로 맛집을 추천해달라고 하면 조금 더 구체적으로 말할 수 있습니다. 프레임워크는 상황을 나눠보고(Breakdown), 흐름으로 쪼개보고(Flow), 다른 것과 비교(Comparision)할 수 있게 틀을 제공해줍니다. 프레임워크를 조합해보면 더 입체적으로 문제를 정의하고 해결 방안을 낼 수 있습니다. 참고로 위에서는 3C라는 프레임워크로 회사, 경쟁사, 고객에 따라 문제를 분해한 것입니다. 

 

 

문제를 해결하는 데 도움이 되는 사고법

문제 정의나 해결 방안에 나왔던 프레임워크는 그래도 익숙한 면이 있었는데요. 이 책에서 나온 귀엽고 신선한(?) 사고법들도 있었습니다. 

 

① 제로발상

'당연히 이래야돼!'가 라는 생각에서 벗어나 "애초에"라고 생각해보는 것입니다. 우리가 애초에 이 비즈니스모델을 왜 만들었는지, 우리 비즈니스는 어떤 가치를 주고 싶었는지 원점에서 생각해보는 것인데요. 

 

예를 들어 화과자점을 원래 창립한 의도가 '장인이 만든 정성을 손님에게 드리고 싶은 마음'이었다고 한다면, 경쟁사를 따라 '저가 정책'으로 포지셔닝하는 것이 과연 맞을까요? 이때 애초에 우리가 하려고 하던 게 무엇인지 생각해보면 발상의 전환을 할 수 있습니다.

 

 

② 하늘, 비, 우산 사고법

이 생각 체계는 '사실'과 '해석', '행동'을 분리하는 데 도움을 줍니다.

• 하늘(사실) : 오늘 하늘이 예전과 다르게 구름이 많았다. 
• 비(해석) : 오늘 오후 안에 비가 올 것 같다. 
• 우산(행동) : 오늘 출근하기 전에 우산을 챙기기로 했다. 

이걸 적용해본다면 얽혀 있는 생각을 정리하는 데 도움이 될 거라고 생각습니다. 

• 하늘 : 가격 인상 이후 구독 수가 감소했다.
• 비 : 가격 인상이 유저들에게 부담이 되었나보다.
• 행동 : 가격이 인상된 만큼 서비스 기간을 늘려주면 도움이 될까?

 

③ PMA(Positive Mental Attitude)

주체적으로 움직여서 문제를 해결하는 태도입니다. 문제 해결을 상황에 맡기지 않고, 내가 해결하고자 하는 마음가짐을 갖는 것입니다.

• 나는 어떻게 하고 싶은가?
• 나는 여기서 무엇을 할 수 있을까?

 

적용해볼 점

• 문제를 입체적으로 정의해본다.
• 분류와 프레임워크를 적절히 사용한다.
• '문제'를 정확히 정의했는지 검토한다.
• 애초에 본질은 무엇이었는지 생각해본다. 
• 해결책은 문제에 대한 해결책인지 생각해본다. 

 

마치며

이전에 <로지컬 씽킹> 이라는 책을 읽으면서 머리의 한계를 느낀 적이 있었는데요! 이 책은 만화로 사례가 설명이 되어 있어서 정말 가볍게 훑어보기 좋았습니다. 그러면서도 챕터 별로 요약이 되어 있어, 만화에서 나왔던 개념을 한번에 정리할 수 있었어요. <로지컬 씽킹>의 애피타이저로 읽어보면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 

 

책을 보면서 데이터 분석도 비슷한 흐름이라는 생각이 들었습니다. 데이터 분석에서도 문제를 정의하는 과정이 중요하고, 다양한 가설을 생각해야하는데요. AARRR, RFM 세그멘테이션, 린 프로세스 같은 분석 프레임워크 이외에 더 넓고 다양한 프레임워크를 볼 수 있어서 좋았습니다. 

 

이외에도 다양한 프레임워크들이 있는데요! 비즈니스 모델 캔버스, BGC 매트릭스, PEST 와 같은 비즈니스 프레임워크들이나 더블 다이아몬드(Double Diamond), Crazy8과 같은 디자인 프레임워크들도 있습니다. 시간 날 때 이런 프레임워크들을 담아뒀다가 필요할 때 적절히 꺼내봐야겠습니다. 물론 문제의 본질에 충실하면서요!! 

 

감사합니다.