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논리적 사고(logical Thinking) 비판적 사고(critical Thinking) 연역적 사고 귀납적 사고 구조적 사고 함수적 사고 어브덕션 사고 MESE 사고 인과루프 사고 가설적 사고 디자인 씽킹 전략적 사고 옵션 사고 DAIT사고 프로세스 사고 포지티프 사고 프레임워크 사고 명제 가설 팩트 설계 디시전메이킹 검증 인과관계 거시->미시 우선순위

컨설턴트는 어떤 가치를 창출하는 사람들인가

벌써 컨설팅 업계에서 종사한지도 6년 차가 다되어 갑니다. 저는 Accneture, EY Parthenon, Kearney 등 회사를 거쳤는데요. 6년 차가 되어서야 컨설턴트가 이런 측면에서는 돈을 주고 쓸만큼 가치가 있을 수 있겠구나라는 생각이 들어서, 컨설턴트에 가치에 대해 언급해보고자 합니다. 저 뿐만 아니라 많은 컨설턴트들이 이런 생각을 할 겁니다. 　

전문직도 아니고 기술직처럼 기술에 특화된 직업도 아니고, 도대체 뭐하는 직업이지. 차라리 이 시간에 전문지식이나 기술을 쌓는게 나을거같은데... 이직하고 싶다

저도 6년간 위와 같은 생각을 하면서 컨설턴트로써 살아왔는데, 최근 그것에 대한 답을 드라마보다가 찾았습니다. 손예진과 현진 주연의 사랑의 불시착은 많은 분들이 아실겁니다.(손예진을 먼저 언급한 이유는 제가 손예진을 좋아하기 때문입니다) 꽤나 뒤쪽 에피소드로 기억하는데, 주인공인 윤세리가 첫째 오빠에게 "장학재단 운영해보지 않을래?"라는 제안을 하게 되고, 첫째 오빠는 그 제안을 받아들이게 되는 신이 있습니다. 만약, 비 컨설턴트인 사람에게 돈은 내가 얼마든지 줄테니까 장학재단 하나 만들어봐 혹은 돈은 내가 얼마든지 줄테니까 회사하나 차려봐라는 제안을 한다면, 그러한 프로젝트를 성공적으로 수행해낼 수 있을까요? 아마 힘들 겁니다. 왜냐하면, 돈이 얼마든지 펀딩이 된다고 하더라도, 어디서 시작해서, 일을 어떻게 진행시킬지, 누구한테 연락해서 도움을 청해야할지 등등 무수히 많은 문제해결과 스케쥴 관리에 익숙해져 있지 않기 때문일겁니다. 　

컨설턴트의 가치는 어떤 일이든(개인의 일이든, 기업의 일이든, 국가의 일이든, 특수 조직의 일이든) 그것을 처음부터 끝까지 설계하고 핸들링해서 원하는 요건을 만족시킬 수 있는 능력에 있습니다.

말은 간단합니다. 하지만, 어떤 일이든 능숙하게 핸들링해서 성공까지 가져가려면 다양한 사고과정에 익숙해져 있어야하고, 스케쥴 관리능력, 커뮤니케이션 능력, 리스크에 대한 민감한 감도 등의 능력이 필요합니다. 이때 컨설턴트로써 필요한 사고과정이 바로 아래와 같은 것들입니다.

사고법이란

아래 제시된 컨설턴트에게 요구되는 사고능력은 문제해결의 과정에서 필요한 사고법들입니다. 문제해결은 크게 요건정의-설계-실행-검증의 단계로 이루어지며, 각 단계에서 다른 사고법이 요구됩니다. 문제해결에 대한 내용은 다음의 링크에서 확인하길 바랍니다.
　
각 사고법은 what - why - how의 관점에서 검증되어야할 필요가 있습니다.
1. 먼저 이 사고법이 무엇인지?
2. 왜 이러한 사고법이 유용한지?
3. 이 사고 법은 어떻게 활용하는지?
에 대해 자문하면 스스로의 이해를 도울 수 있습니다.

핵심 기초 사고

핵심기초사고는 특정한 케이스에서 활용되는 사고가 아닌, 모든 사고의 베이스가 되는 사고법입니다. 따라서, 가장 중요합니다.

논리적 사고

논리적 사고(Logical Thinking)이란 결론과 근거의 관계를 명확히 하는 것(인과관계)으로, 객관적이고 합리적으로 생각하기 위한 사고법입니다. 쉽게「○○이니까 XX다」라는 여러사고의 가장 기초가 되는 사고법입니다.

비판적 사고

논리의 바름과 그릇을 의심해 보는 것으로 사고의 정확도를 높이는 사고법입니다.
　
비판적 사고는 결론과 근거의 타당성에 대해 고려하는 것입니다. 결론과 근거에 대한 전제를 타당하지 않게 설정하거나 해석이 다르면 그 주장은 쓸모 없어 지겠죠. 또한, 문제설정 자체가 틀린 경우 어떠한 논리적 사고를 설정해도 의미가 없습니다.
　
비판적사고는 이러한 논리적사고와 가설적 사고를 보완하는 기능을 합니다. 전제는 올바른지, 주장과 전제의 연결은 올바른지, 결론과 근거의 연결은 올바른지, 객관적이고 비판적인 시선으로 검증합니다. 여기서 비판이란 주장에 단순히 태글을 거는 행위가 아니고 주장을 검증하는 건전한 활동입니다.

가설이란 아직 증명되지 않은 논재로 아무리 천재여도 모든 경우의 수를 고려할 수 없는 한, 가설의 예외와 마주하게 됩니다. 예외가 존재한다는 것은 그 가설이 100% 옳지 않음을 의미하며 가설의 개선 Room을 의미하기도 합니다. 가설을 세우고 증명한 후, 비판적 사고를 통해 가설이 옳지 않은 경우의 수를 제안하면, 가설은 그러한 반례를 커버하기 위한 더욱 좋은 가설로 발전하게 됩니다.

연역적 사고

none

귀납적 사고

none

어브덕션 사고

none

MESE 사고

none

비즈니스 사고・분석 사고

인과루프 사고

인과루프 사고는 논리적 사고의 확장된 형태입니다. 논리적 사고는 원인-결과의 관계를 명확히 하는 것을 의미합니다. 인과관계 사고는 논리적 사고를 기반으로 나아가서 인관관계 망 을 전체적으로 파악하는 사고입니다.

인과관계를 생각할 때는, 보통 단편적인 인과관계만을 고려하기 쉽습니다. 이것이 속히 말하는머리 좋다는 사람과 범인의 차이이죠. 전체적인 인과관계는 복수개의 단편적 인과관계의 연결로 이루어져 있습니다. 어떠한 인과간계든지 간에전체적인 인과관계의 망을 머리 속에 그려놓고단편적인 인과관계는 전체적인 인과관계 망 속에서 겨우 한 부분에 속하지 않음을 인지할 필요가 있습니다.

확률적 사고

인과루프 사고에서 보았던 nested 된 원인과 결과는 100% 확실치 않으며, 일정한 확률을 갖습니다. 확률적 사고의 가장 큰 장점은 확실치 않은 것에 확신하지 않고 일말의 가능성도 존중할 수 있다는 것입니다.

확률적 사고의 예를 들어보기 위해 먼저 가설적 사고를 통해 가설적 결론을 설정해봅시다. 20~30대의 빚투현상은 주식시장의 하락을 가져온다라는 가설을 세웠습니다. 이제 남은 것은 20~30대의 빚투현상이라는 원인과 주식시장의 하락이라는 결과 사이의 세부적인 인과관계 가설을 설정하고 그 확률을 생각해보면 됩니다. 결론이 정해진 것 하나만으로 사고 어프로치가 명확해집니다. 가설을 설정하면, 최종 결론에 다다르기 위해서 어떠한 논점을 고려해야하는지 큰 그림이 잡힙니다.

20~30대의 빚투현상
(100%)-> 채권의무 발생
(40%)-> 1~2년 내에 의무 상환 금액 증가
(40%)-> 주식 처분을 통한 상환 금액 마련
(100%)-> 주식 시장의 유동성 하락
(100%)-> 주가 하락

위에서는 채권의무 발생-> 1~2년 내에 의무 상환 금액 증가-> 주식 처분을 통한 상환 금액 마련-> 주식 시장의 유동성 하락 이라는 논점을 마련하여, 20~30대의 빚투현상은 주식시장의 하락을 가져온다라는 가설의 타당성을 고려해보았습니다. 하지만 1~2년 내에 의무 상환 금액 증가와 주식 처분을 통한 상환 금액 마련이라는 가설은 신용대출의 상환기간은 3~5년정도가 아닐까?, 주식처분을 통한 상환 금액을 마련하는게 아니라, 주식에 있는 돈은 가만히 두고 그동안 벌었던 월급이나 또 다른 대출을 통해서 상환하지는 않을까? 라는 반론의 제기를 통해 확률을 매겨볼 수 있고 그에 따라 가설을 더 합리적인 방향으로 수정할 수 있습니다. 가설의 수정을 계속적으로 반복하면, 인과관계의 확률이 높은 최종 가설을 마련할 수 있습니다.

프로세스 사고

프로세스 사고는 0부터 1에 이르기 까지의 모든 단계를 하나하나 따져 보는 사고입니다. 시간적 순서가 존재하는 태스크에 있어서 프로세스 사고는 매우 매우 유용합니다. 시계열은 인과관계의 근거가 되기 때문에, 프로세스 사고의 구체화는 인과관계의 구체화와도 연결될 수 있습니다. 실전에서 프로세스 사고는 인과관계를 판별할 때, 일의 순서를 잡아나 갈 때, 밸류체인과 같이 전체적인 흐름을 파악할 때 등 그 사용법이 폭넓고 유용합니다. 　

• 프로세스를 더 이상 세분화할 수 없을 만큼 세분화, 구체화되어서 지금 당장 실행한다고 했을때 누설없이 내가 생각한대로 움직일 수 있을 때만 의미가 있습니다. 내가 위의 프로세스대로 진행하면 의문점 없이 프로세스를 진행할 수 있을지를 머리 속으로 시뮬레이션 해보면, 충분히 세분화, 구체화되었는지 검증할 수 있습니다.
• 예를 들어, 재료 다듬기 - 삶기 라는 프로세스는 좋지 않습니다. 재료를 다듬는 시뮬레이션을 해봅시자. 먼저 재료라는건 뭔가? 무엇을 다듬을 것인가? 정해지지 않았습니다. 재료가 정해졌다면, 재료를 몇 개나 다듬을 것인가? 어떻게 다듬을 것인가? 껍질만 벗긴째 통째로 사용할 것인가, 썰 것인가? 또, 일반칼을 사용한 것인가 채칼을 이용할 것인가? 삶을 때는 소금을 넣어서 삶을 것인가 맹물에 삶을 것인가? 또 몇 분이나 삶을 것인가? 삶고난 후에는 찬물에 넣을 것인가 그대로 식힐 것인가? 위의 전 프로세스를 언제까지 끝내면 좋을 것인가? 이러한 의문점이 모두 해결된 후에야 프로세스적 사고를 통한 프로세스가 완성됐다고 볼 수 있습니다. 옆집에서 당근 2개 빌리기 - 집앞 천리마 마트에서 오이 1개 사기 - 서랍에서 야채칼 꺼내기 - 당근과 오이를 0.5센치정도로 어슷썰기 - 다썬 야채는 빈 접시에 담아두기 - 냄비꺼내기 - 물을 500ml 넣기 - 물을 끓이기 - 끓는 냄비물에 소금 넣기 - 썰어놓은 야채 중 오이는 그대로 두고 당근만 5분 대치기라는 프로세스로 구체화할 수 있습니다.
• 동시적 프로세스는 아래와 같은 그림처럼 머릿속에 그려볼 수 있습니다.

소화기 발주받음 - 재고부에 전화 - 창고에서 꺼내기 - 제품 테스트 - 운송부에 소화기 전달 - 발송 ---  일반소비자 A에게 도착
                                                                                             └----  대학교 B에 도착
                                                                                             └----  소방서 C에 도착

• 한 스택홀더가 복수번 등장하는 경우, Sequence 를 이용하면 편리합니다.

구조적 사고

구조화란 한번에 정복하기 힘든 문제가 있을때, 이를 세부적인 부분까지 나누어서 분할한 뒤 각각의 문제를 해결하여 전체적인 문제해결을 도모하는 것입니다. (각개격파하기!)
　
역시나 정의로만 보면 무슨 소리인지 모르겠습니다. 예를 통해 보도록 하겠습니다. 다음과 같은 발생형 문제를 생각해보겠습니다. 스타벅스의 1일매출을 15퍼센트 늘이기 위해서는? 이라는 과제가 있습니다. 자, 어떤 해결방법들을 생각해낼 수 있을까요? 읽기를 멈추고 생각해보세요.
　
막막합니다 역시..곧바로 머리속에 드는 생각은 '호객을 열심히 한다' '신메뉴를 개발한다' 커피 값을 올린다' 정도가 되겠네요. WHAT트리나 WHY트리와 같은 분석도구 없이는 직관적인 해결방법에 의존하게 됩니다. 하지만 직관적인 해결방법은 생각의 누출이 많고 논리성을 보장하기 어렵습니다.
　
그럼 어떻게 접근해야할까요?
　
먼저 스타벅스의 1일 매출을 구조화 해보겠습니다.

스타벅스 1일 매출 = 구매자수 * 1인당 평균 구매액
= [판매형태에 따라서 구조화] (테이크아웃하는 구매자수 * 1인당 평균 구매액) + (점포내 구매자수 * 1인당 평균 구매액)
= [점포내 구매자수를 더 세분하게 구조화] (테이크아웃하는 구매자수 * 1인당 평균 구매액) + (업소내의 좌석개수 * 시간당 가동율 * 시간당 회전율) * 1인당 평균 구매액

- 테이크 아웃하는 1인당 평균 구매액을 늘이기 위해 : 테이크아웃하는 고객에 대해서 할인 행사를 시행해 더 많이 사가게 하도록 유도한다.
- 업소내의 좌석개수를 늘이기 위해 : 카페내의 빈공간을 효율적으로 사용하고 stand-bar나 카운터석을 늘인다(고객의 만족도가 하락하기 때문에 이후의 검증 과정에서 폐기될 해결방책이긴 하겠지만..)
- 시간당 회전율을 높이기 위해 : 고풍스럽지만 딱딱한 의자를 준비하여 오래 앉아 있지 못하게 한다.
- 1인당 평균 구매액을 늘이기 위해 : 커피 뿐만 아니라 베이커리나 셀러드나 샌드위치와 같은 간단한 식사류를 준비하여 함께 구매하도록 유도한다.

　
자, 그럼 이번에는 아까보다 생각하기가 훨신 수월해졌다는걸 느낄 수 있겠죠? 문제를 막연히 하나의 큰 덩어리로 보는 것이 아니라 조그만한 덩어리로 쪼개고 보면, 비교적 덜 부담스러운 조그만한 덩어리들에 대해서 각각의 해결책을 마련할 수 있는 생각을 할 수 있게 되기 때문입니다.
　
또한 각 구조화에서는 MESE가 적용되어 있기 때문에, 생각의 누출이 없고 논리성을 보장할 수 있습니다.

구조화의 종류

여러 포스트에서 손이 닳도록 설명했기 때문에, 이번에는 인덱스만 소개합니다. 세부내용은 다음 링크에서 확인

1. 사칙연산을 통한 구조화(=함수적 사고)
2. 축을 통한 구조화
3. MESE프레임워크를 통한 구조화
4. 프로세스 분석을 통한 구조화

함수적 사고(사칙연산을 통한 구조화)

함수적 사고는 구조화 사고 중 사칙연산을 통한 구조화를 따로 빼낸 것입니다. 구조화의 하나로써가 아닌, 새로운 이름 까지 붙인 이유는 그만큼 중요도가 높은 사고법이기 때문입니다. 함수적 사고는 함수가 의미하는 바와 같이, 어떤 종속변수에 영향을 미치는 독립변수들을 구조화하고, 독립변수(파라미터)의 변화에 따른 종속변수의 변화를 고려해보는 것입니다. 함수적 사고의 가장 큰 장점은 정성적인 변수를 정량적으로 판단할 수 있는 가설을 세울 수 있는 점 입니다.
　
예를 들어, 어떤 시장이 명품소비가 가장 활발할지를 생각해볼까요?
명품소비를 독립 변수로 두고, 이에 영향을 미치는 종속변수를 생각해봅시다.

# 명품소비의 함수화
가설1: 전 사회적으로 과시욕이 큰 사람이 많을 수록 명품소비는 증가할 것이다.
가설2: 보상심리에 의해 경제력보다는 성장속도가 빠를 수록 명품소비는 증가할 것이다.

명품소비 = 과시욕 계수 * 경제 성장속도

# 과시욕 계수의 함수화
가설1: 과시할 대상이 많으면 과시욕은 증가할 것이다.
가설2: 물질적 과시에 대한 사회적 인정이 높을수록 과시욕은 증가할 것이다.

과시욕 = 과시대상 인구 * 사회적으로 물질적 과시에 대한 관대한 문화
∴명품소비 = (과시대상 인구 * 사회적으로 물질적 과시에 대한 관대한 문화) * 경제 성장속도

가설적 사고

아직 증명되지 않은 원인이나 결과에 대해 옳다고 가정한 후 그것이 정말 옳은지는 나중에 증명하는 사고법
https://valuefactory.tistory.com/855

전략적 사고

전략적 사고란 목적을 달성하기 위한 방법을 거시적으로 생각하는 것입니다. 무엇을 거시적으로 생각해야하는 걸까요? 대표적으로는 환경과 환경에 속한 플레이어, 시간이 있습니다.

환경과 환경에 속한 플레이어를 거시적으로 보기

본격적인 문제해결의 설계에 들어가기 전 가장 먼저 게임의 전체적인 판을 조망하면서, 판 안에서 서로 영향을 주고 받는 모든 변수를 되도록 빠짐없이 고려하는 것입니다. (거시적 변수의 이해부터 미시적 변수의 이해까지)
　
판의 구성요소로는 환경 플레이어: 조직과 개인 플레이어간에 주고 받는 정보,돈,물건,인력이 있습니다.
　
문제해결에는 다양한 변수들이 관여합니다. 예를 들어, 기업의 매출이라는 문제해결에는 어떠한 변수들이 관련되어 있는지 살펴볼까요? 구체적인 예를 위해, A라는 자동차 회사의 매출을 생각해 보겠습니다.
　
A회사의 매출을 구조화하면, 아래와 같습니다

A회사의 매출 = 신규고객매출 + 기존고객매출
1. 신규고객매출 = 신규고객 * 단가
= (전체인구 * A사 자동차미소유율 * A사 자동차구매율 * 구매대수) * 단가

2. 기존고객매출 = 기존고객 중 재구매 고객수 * 단가
= (전체인구 * A사 자동차소유율)/내용년수 * A사 자동차재구매율 * 구매대수) * 단가

　
이때 미시적인 관점으로 A사 자동차구매율 A사 자동차재구매율에 영향을 미치는 변수를 생각하면, 'A사 제품은 차량 종류' 'B사 자동차' 'A사의 마케팅'와 같은 것을 직관적으로 생각해 낼 수 있겠네요. 하지만 이게 전부일까요?
　
다음의 기업문제 해결에 있어서 가장 기본이 되는 5C-exension을 봅시다.(기존 5C는 company, clinet, competition, channel, cost이지만 그외의 요소들을 개인적으로 확장했습니다.) 　

직관적으로 언급했던, 'A사 제품은 차량 종류' 'B사 자동차' 'A사의 마케팅'과 같은 요소는 경쟁요소에 의한 변수와, 고객요소에 의한 변수밖에 다루지 않고 있습니다. 매우 미시적인 관점의 분석입니다. 하지만, 5C-exension과 같은, 거시적인 판을 사전에 이해하고 있었다면, A사 자동차구매율 A사 자동차재구매율에 영향을 미치는 변수를 아래와 같이 더욱 폭넓게 생각하고, 각 변수에 따른 가설들을 세울 수 있었을 것입니다.

1. International external env FACTORs

2. Domestic external env FACTORs

3. Alternative FACTORs

4. Complementary FACTORs

5. Competitor FACTORs
   - 경쟁 기업의 차별화

6. Client FACTORs
   - 가격전략
   - 유통채널
   - UX
   - 성장전략(CLMMT)
   - 차별화
   - 회사 이미지, 고객 충성도

7. Suplier FACTORs
   - 교섭력

8. Company FACTORs
   - 밸류체인
   - 7S

이는 기업의 문제해결 뿐만 아니라 모든 문제를 해결할 때도 마찬가지 입니다. 예를 들어, 해외로 취직을 할지 말지에 관한 개인의 문제를 해결할 때도 전체적인 판을 거시적으로 파악하고 문제해결에 대한 설계 페이즈에 들어가는 것이 합당합니다.

　
해외로 취직을 할지 말지를 결정하는데, 단순히 일적인 요소 여자친구만을 고려하면 생각치 못한 리스크와 마주할 가능성이 있습니다. 국내 외부 환경과 국외 외부 환경이 자신의 결정에 어떠한 영향을 미치는 변수일지도 함께 고려해야 리스크 미리 인지하고 대응책을 준비할 수 있습니다.

시간축을 거시적으로 보기

고객사와 변호사 그리고 전략컨설턴트 3그룹이 함께 들어간 프로젝트가 있습니다. 조인트 벤처를 해산하는 건인데, 가장 먼저 논의하는 것은 termination에 대한 scheme을 정하는 것입니다. JVA나 각 국의 상법, 형사법을 들춰보며, 어떤 스킴으로 해산은 하는 것이 서로에게 이득이 될지 여러모로 논의합니다. 계약의 성립이나 해지의 단계는 변호사들이 가장 활약하는 단계이기도 합니다. 전략 컨설턴트들은 각 스킴의 재무적 시뮬레이션 시행하고 법적 근거를 뒷바침할 시장, 기업 관련 조사들을 시행하죠.

이와 동시에, 숙련된 컨설턴트는 거시적으로 시간축을 관찰 합니다. 현재는 모든 플레이어가 스킴에 대한 논의에 바짝 집중하고 있어서 다른 쪽으로는 시선조차 돌리지 않을 때도, 숙련된 컨설턴트는 이후에 다가올 예상되는 과제들에 대해 미리 숙지하고 전략을 시행하죠. 미리 전략을 시행하는 것은 이후 협상 테이블에서 유리한 카드를 더 많이 내놓을 수 있는 가능성을 매우 높여줍니다. 바로 이런 것이 컨설턴트가 비싼 돈 받으면서 창출해야하는 가치입니다.
　
M&A와 같이 시간축에 따라 어느정도 해야할 일이 정해진 업무와 같은 경우는 (상황에 따라 매우 세부적인 액션이 조금씩 다르기는 하겠지만) 거시적인 시간축을 조망하기 그나마 용이합니다.
　
하지만 상대의 액션에 따라 앞으로 나의 액션이 시시각각 변하는 상황에서는 가설적 사고가 전략적 사고에서도 매우 중요하게 작용합니다.

논점을 거시적으로 보기

당장 눈앞에 있는 구조화된 논점 뿐만 아니라 상위 논점까지 시야를 확장해, Top-Down으로 보는 것을 의미합니다.

최근 프로젝트에서 다음과 같은 경험을 한 적이 있습니다. 프로젝트는 향후 탄소중립 트렌드로 인한 대외환경 변화 때문에, 안정적인 신재생에너지 공급을 위한 벤치마킹 전략 안건이었습니다. 좁은 시각에서 주어진 프로젝트만을 바라본다면, 가장 상위 레벨의 구조에 "신재생에너지 공급"이 위치하겠지만, 그 상위 레벨에 다른 논점이 있다는 걸 알아채고 상위 레벨로 시야를 확장하고자 한다면, 더 넓은 배경을 이해할 수 있습니다.

기업의 최종 목적은 이윤창출이고, 이윤창출이야 말로 기업의 모든 이슈의 가장 상단 레벨에 존재하고 있는 논점입니다. "안정적인 신재생에너지 공급"을 고민하는 위와 같은 프로젝트에서도 이윤창출을 가장 상단에 넣고 논점을 구조화해나갈 수 있습니다. 이윤창출 > 안정적인 원재료 공급 > 에너지 공급 > 에너지의 구성 중 재생에너지 > 근데 재생에너지 괜찮나? 안정적 공급 가능한가? > 안정적인 재생에너지 공급 으로 문제 인식이 흘러갔을 가능성이 높습니다.

제로베이스 사고: 지금 생각이 너무 복잡하게 얽혀있어, 우리 처음부터 요점만 다시 생각해보자!

제로베이스 사고에 방해가 되는 것은 ‘기존 관념’이다. 그 중에서도 가장 방해가 되는 것은 자기 자신이다. 자기 스스로 좁은 틀을 설정해 부정으로 치우쳐서는 안된다.
　
논리학의 가상세계에서는 전체의 집합이 명확히 정의되어 있다면, 그 중의 구성요소로서 ‘Not Out Factor(이것이 안되면, 무엇을 해도 절대로 안 되는 요소)’를 무엇인가 하나 찾아내서 사물을 부정하는 것이 비교적 용이하다.
　
일상생활이나 비즈니스에서 자의적으로 사고 틀을 설정하거나 대상을 한정했기 때문에, 상대에게 “어쨌든 안 되겠군요.”라고 말한 적이 있을 것이다. 즉, Not Out Factor와 비슷한 것을 지적한 셈이다. 그러면서도 “뭔가 이상하다”, “뭔가 빠져나갈 수 있을 것 같다”라고 느끼면서 “정말 안되는 것일까?”라고 의심을 품은 채 포기한 경험이 있을 것이다. 즉, 자신의 좁은 시야 내에서 때때로 부정적 요소가 크게 보이기 때문에 결국 전체도 부정적으로 바라본 경험은 누구에게나 흔히 있는 일이다.
　
특히 비즈니스 현장에서는 여러 가지가 복잡하게 얽혀 있기 때문에 처음부터 전체의 모습이 간단하게 보이지 않거나 정의가 불가능한 경우도 많다. 이때가 바로 제로베이스 사고로 생각할 것인가, 혹은 기존 관념에 집착할 것인가의 분기점이 된다.

해결이 어렵다고 처음부터 기존 관념에서 벗어나지 못하고 작은 틀 속에서 한정적으로 사고하기 때문에, 틀 밖에 있는 해결책을 보지 못하거나 최악의 경우에는 틀 속의 부정적 요소를 매우 사소한 것까지 열거하면서 시작하게 된다.
　
한편, “어쩌면 틀 밖에 해결 가능성이 있지 않을까?”라고 생각하는 제로베이스 사고에서는 자신의 좁은 테두리를 넘어서 생각하고자 하기 때문에 해결책을 찾아낼 가능성이 높다. 종래의 틀 이외에 가능성에 도전하는, 전향적이라는 의미에서 제로베이스 사고는 적극적 정신과 상통한다.
　
혹시 지금 비즈니스에서 무엇인가 해결해야 할 과제를 가지고 있다면 ‘이 과제를 해결하기 위한 구체적인 대안이 있다’는 전제 아래 제로베이스에서부터 생각해 보면 어떨까? 물론 처음에는 에너지를 많이 투입해야 하기 때문에 힘들 것이다. 그러나 제로베이스 사고를 실천하지 않으면 비즈니스에서 성공할 수 없다.
　
마치 경제학에서 핵심을 바라보기 위해 만물을 추상화하는 것과 같다. 명확한 통찰을 얻기 위해서, 고려해야할 변수 이외의 것은 고려하지 않는 것이다. 노동시장에서 노동 효율성과 비정규정책 사이의 관계를 증명하기 위해, 그 외의 요소, 노동조합 사회문화적 특성 등은 고려하지 않는다. 제로 베이스에서 고려해야할 변수만 고려한다.

디자인 사고

none

옵션 사고

none

DAIT사고

DEFINE ARCH IMPLEMENT TEST 로, 요건정의 - 설계 - 실행 - 검증의 사고법

포지티브사고

메리트와 디메리트를 구분하는 사고

프레임워크 사고

none

컨설턴트에게 요구되는 사고력 일람

• 학습의 기본원리는 자신이 무엇을 이해하지 못했는지 구체적으로 인지하고 탐구하여 알게 되게 하는 것: 무지의 지
• 아래 공부법의 기본 원리는 가볍운 시작으로 전 범위의 루틴을 즐겁게 돌게하여 새로운 지식의 학습에 대한 벽을 허무는 것
• 아래의 독해법은 전공서적, 시험용 서적 등 시험을 목적으로한 학습이 필요로하는 독해법이다. 보통의 소설, 교양서적은 조건독해법을 따른다.
• 독해의 기본 디폴트 마인드는 한 번에 이해하겠다는 오만한 자세를 버리는 것이다. 최소 복수번 읽는 것이 당연하다는 겸손한 자세로 독해에 임한다.

연반추 독해법(전공서적, 시험용 서적 등 시험을 목적으로한 학습)

연반추 Soft Review 원리 란 부드럽게 반복해서 읽어나가는 것을 말한다. 학습자료를 스트레스 없이 편하게 복습하는 것으로 반복학습의 효율을 높이는 학습 원리이다.

1단계 : 3회 독파

• 1회 독파에서는 모르는 단어나, 모르는 내용을 표시하며 편하게 읽어나간다. 1회 독파에서는 전체 내용에서 무엇이 중요한 것인지 제대로 판단할 수 없기 때문에 중요단어 를 판단할 생각을 하지 않는다. 　
• 2-3회 독파에서는 중요단어 를 밑줄 긋기하며 편하게 책을 읽는다. 　
• 책 내용이 이해되지 않아도 그냥 가벼운 마음으로 물 흐르듯 읽는다. (읽다가 이해 되지 않는다고 뒤돌아 가지 않는다) 　
• 위의 방법으로 세 번 읽는다. 가장 중요한 주의 사항 : 이해하려 하지 마라

2단계 : 2회 독파

• 배경지식이 부족해 이해가 불가능한 개념들을 가볍게 찾아본다. (개념들을 완전히 이해하려고 하지마라. 개념들의 이해를 천천히 완전하게 해나간다)
• 핵심어중의 핵심어를 표시해나가면 읽는다.
• 이단계에서 왠만한 교양서적은 정리가 된다.

3단계

• 연필로 밑줄 그은 글과 표시한 핵심어를 중심으로 5차례 빠르게 속독한다. 　
• 이렇게 책 한권을 10회 독파하는 속도는 기존 공부법 3회 독파 속도보다 빠르다 　
• 재래식 공부법으로 3차례 독파조차 의지력 강한 소수만이 수행할수 있지만 이 학습법으론 쉽게 연반추할 수 있다.

조건 독해법(소설, 교양서적 등의 일상에서 글을 읽을 때 필요로 하는 독해법)

• 소설, 교양서적은 90%가 읽기 쉬운 부분이라면 10%정도는 한 번에 이해가 되지 않는 정도의 구성으로 이루어져 있다.
• 90%의 이해하기 쉬운 부분은 문장 전체를 덩어리로 읽어가며 훑듯이 빨리 읽는다. 예를 들어, '나는 사과를 좋아해' 라는 정도의 이해하기 쉬운 문장이 이어질 때, 그 부분을 한 글자 한 글자 읽어가며 음미할 필요는 없다는 것이다. 오히려 독해력이 감소한다.실제로 지각심리학에서 시각패턴 지각 중 독서능력을 연구하는 과학자들에 따르면, 유능한 독서가와 무능한 독서가는 눈동자 움직임에서도 실제로 차이가 나타난다고 한다. 극단적인 예로, 서구의 실독증(alexia) 환자들은 단어의 개개 알파벳 하나하나를 응시하면서 책을 읽는다. 반면 책을 빠르고 정확하게 읽는 사람들의 눈동자는 더 효율적으로 움직여서, 보다 넓게 자주 도약하면서 한번에 넓게 읽는 경향이 있다.
• 훑듯이 읽다보면 한 번에 머리에 들어오지 않는 문장이 등장한다. 10% 정도의 한 번에 흡수할 수 없는 문장이다. 이런 부분은 속도를 줄여 천천히 이해하며 읽는다. 프로그래밍의 if 조건절 처럼, 한 번에 머리에 들어오지 않는 문장이 발견될 때만 속도를 줄여 읽는 방식 때문에 조건 독해법이라 불린다.
• 속도를 줄여 천천히 읽어도 이해가 되지 않는다면, 과감히 넘기고 2회 독파한다.

속독의 단점 : #나의 독해속도는 느리지 않다 #속독은 누락이 많다

속독가들이 한번 본 책을 나중에 다시 보면 중간중간 빼먹었던, 혹은 기억이 나지 않는 소소한 부분이 있음을 알게 된다. 전체적인 의미를 파악하고 넘어가거나 넘겨버리기 때문에 실제로 기억해둘 필요를 못느끼거나 읽지를 않고 넘어가는 부분이 생기는 경우가 있기 때문에 발생하는 문제점. 물론 속독을 하면서 오자까지 잡아내는 괴물도 있지만 예외로 칠 정도로 적은 경우다.
　
또한 소설이 아닌 전문 서적을 읽을 때는 크게 도움이 되지 않는다. 전문서적은 책을 단순히 읽는 것뿐 아니라 그 원리를 이해하고 나아가 적용, 연계까지 할 수 있어야 그 책을 읽었다고 할 수 있다. 스토리텔링 위주의 가벼운 문학에는 도움이 되겠지만 그 이상의 도서를 읽을 때는 도움이 안 된다는 것. 특히 대학교 전공서적, 학술논문, 헌법판례, 반박과 재반박이 왔다갔다하는 지극히 논쟁적인 주제를 다룬 글, 심오한 철학적 개념을 다룬 글, 충분한 배경지식이 요구되는 글 등, 고도의 지적 활동이 요구되는 독서에는 이미 읽는 속도라는 것이 사실상 별 의미가 없어진다. 심지어 인문학의 경우 세계 최고의 석학들도 기껏해야 한 구절 내지는 한 페이지 붙들고 몇 시간씩 끙끙대는 경우가 흔하다. 속독학원들에서 흔히 광고하는 내용이 대부분 꼬마아이가 큼지막한 글씨의 동화책을 파라라라락 넘기는 모습인 것도, 전문 서적에 적용하기는 무리가 있는 방법이기 때문이다. 물론 읽는 속도가 빠르다면 고도의 지적활동이 요구되는 독서에서도 어느 정도 도움이 되기는 할 것이다. 앞에서 언급했듯이 속독이 가능한 사람들은 책의 내용과 문장을 이해하는 속도가 빠른 편이기 때문.
　
그 외에도 내용에 대해 고찰하거나 사색하는 과정이 필요한 책의 경우에도 속독이 딱히 유용하다고 보기 힘들다. 이 때문에 책을 세세하게 읽고 머리속으로 장면을 그려보거나 고찰하기를 좋아하는 사람들은 속독하는 이들을 두고 낭만이 없다, 사색은 언제 하냐, 그게 무슨 책 읽는 거냐 등의 이유로 싫어하기도 한다.
　
수험생에게는 양날의 검이다. 인터넷 광고나 속독사이트 리뷰게시판을 보면 마치 속독(의미단위 읽기)이 마법의 묘약처럼 묘사되곤 한다. 하지만 실제로 체험해보면 효과가 있는 사람은 거의 없으며, 책을 많이 읽은 사람은 필요가 없을 수 도 있다.
　
속독이 효과적이라는 주장은 심리학자가 편찬한 '유혹하는 심리학(Scott Lilienfeld 외 3인, 타임북스, 2010)'에서 대표적인 대중심리학의 주장으로 뽑힌 바 있다. 또한 속독(skimming)이 특정 기술으로서의 의미가 없다는 연구 결과도 있다. 특정한 사람들이 텍스트를 다른 사람들보다 훨씬 빨리 읽어내는 것은 단순히 그 사람들이 교육 등의 외부 효과에 의해 특정한 텍스트에 다른 사람들보다 훨씬 더 익숙하며, 집중력과 이해 능력, 그리고 동체 시력이 좀 더 좋기 때문에 일어나는 결과이지 특별한 기술을 쓰고 있는 것이 아니라는 결론이 그것이다. 따라서 책 한 번 제대로 읽어보겠다고 무작정 속독학원 같은 곳에 등록하는 것은 될 수 있으면 자제하도록 하자.

페르미추론

문제해결 어프로치에 있어서,인수분해하는 과정에서 사용되는어프로치

전략펌에서 페르미추론을 면접에서 보는 이유

미시(구조화), 가설사고(로지컬씽킹)를 판단하기 위함이다.

# 구조화의 예
스타벅스 매출 = 객수 * 객단가
= (업소내의 자리수 * 시간당 가동율 * 시간당 회전율) * 객단가

시간당 가동율, 회전율, 객단가를 요일, 시간축으로 구조화

           |             평일             |              주말
--------------------------------------------------------------------------------
6-9시      |     30석*0.2*1*500엔         |       30석*0.3*2/3*600엔
--------------------------------------------------------------------------------
9시-12시   |     30석*0.3*1*500엔         |       30석*0.5*2/3*600엔 
--------------------------------------------------------------------------------
12시-15시  |     30석*0.5*1*500엔         |       30석*0.7*2/3*600엔
-------------------------------------------------------------------------------- 
15-18시    |     30석*0.5*1*500엔         |       30석*0.9*2/3*600엔
-------------------------------------------------------------------------------- 
18시-21시  |     30석*0.6*1*500엔         |       30석*0.9*2/3*600엔
-------------------------------------------------------------------------------- 
21시-24시  |     30석*0.2*1*500엔         |       30석*0.3*2/3*600엔
--------------------------------------------------------------------------------

# 가설사고의 예
주말에 가동율이 높고 회전율이 낮다는 가설의 근거는?
주말에는 시간이 많다 -> 카페를 더 많이 방문한다.
주말에는 시간이 많다 -> 카페에서 더 오래 앉아 있는다.

시간이 많으면 꼭 카페에 가는가? 다른 활동을 더 할 가능성은 없는가? 논리적 비약이 아닌가?

주말에는 시간이 많다 -> 집에 있는 시간이 길어진다 -> 답답하다 -> 외출을 한다 
-> 날씨가 더워서 야외 활동보다는 실내활동을 선호한다 + 돈이 쓰고 싶지 않다 -> 카페를 방문한다

페르미추론의 어프로치의 유형

페르미추론의 5스텝

1. 전체확인

과제는 구체적으로 제시되지 않는 경우가 많다. 특히 실제 업무상의 과제는 더욱 그렇다. 때문에 그 과제에서의 키워드를 명확히하고, 목표를 가능한한 수치화하는 전처리 작업이 필요하다.이러한 전처리 작업을 확실히 하지 않으면 이후 문제에 어프로치 함에 있어 문제가 발생한다. 　

1년간 일본에서 팔리는 볼빅량은?

Q : 볼빅은 어떤 볼빅을 말하는거지? 500미리 말하는거야 1000미리 말하는거야?
Q : 양이라는건 물통의 갯수를 말하는거야 아니면 ml를 말하는거야?

등 각 용어를 명확히 하지 않으면, 문제해결의 방향이 정해지지 않는다.

2. 구조화

①사칙연산을 통한 구조화

사칙연산을 통한 구조화란 목적변수에 영향을 미치는 종속변수들을 사칙계산으로 나누어 구조화 하는 것이다.

A.계산식의 방향설정

・미시일때는 공급측면에서, 거시일때는 수요측면에서

예를들어 맥도날드 한 점포의 일년 수익을 묻는 문제에선 비교적 미시적인 시장이므로 공급측면에서 어프로치하고 1년에 팔리는 도요타 자동차의 대스는 이라는 문제에선 비교적 거시적인 시장이므로 수요측면에서 어프로치한다. 실제 케이스 면접이나 실전에서는 여러가지 어프로치로 추론할 수 있음을 보이는 것이 중요하다.

B. 사칙연산을 통한 구조화 : 비즈니스는 +-÷×를 통해 충분히 분해될 수 있다!

예1. 스타벅스의 하루 매출은?

매출 = 스타벅스 구매자수 * 1인당 평균 구매액
= [수요자 관점에서] (해당 스타벅스 점포의 주변의 유동인구 * 유동인구중 스타벅스 선택율) * 1인당 평균 구매액
= [공급자의 관점에서] (업소내의 자리수 * 시간당 가동율 * 시간당 회전율) * 1인당 평균 구매액

예2. 기업의 성장률은?

성장률 = a*경쟁상황변수 + b*고객매출변수 + c*시장외부변수 + d*대체시장영향력변수

사칙연산을 통한 구조화시 주의점

• 시장규모 예측의 가장 베이직은 volume X price. volume은 수요장 입장에서 분석하느냐, 공급자 입장에서 분석하느냐에 따라 다른 식으로 표현할 수 있음에 주의하자.
  　
  일반적으로 재화나 서비스의 전체시장 규모를 예측하는 문제가 케이스 면접에서 가장 빈번히 발생하는 주제다. 전체 시장 규모의 수식은 마크로 경제이므로 수요자 입장에서 접근하면 용이하다. 판매량 X 판매가격 = (전체국민 X 선택률 X 1인당 평균 구매갯수) X 판매가격 이다. 하지만, volume은 수요자 입장에서 분석하느냐, 공급자 입장에서 분석하느냐에 따라 달라(주로 마크로경제는 수요자 입장에서, 미크로경제는 공급자 입장에서)달라질 수 있음을 인지하고 실제 면접상황에서 당황하지 않길 바란다.
  　
  가령 영화관 시장 전체의 시장규모와 어떤 1점포의 영화관의 1년간 수익을 예측하는 페르미 추론은 다음과 같다. 　

영화관 전체의 시장규모(마크로 경제이므로 수요자 입장에서 분석)
= 판매량(volume) X 판매가격(price)
= (전체국민 X 1년에 1번 이상 영화관을 가는 사람의 비율 X 1인당 1년간 평균 영화시청 횟수) X 1장당 평균 판매가격
   -> 이때 1년에 1번 이상 영화관을 가는 사람 비율과 1인당 1년 평균 영화시청 횟수는 국민을 어떠한 segment로 나누냐에 따라 달라짐(나이대와 성별로 나눌것)

A영화관 1년 수익예측(미크로 경제이므로 공급자 입장에서 분석)
= A영화관 한달 수익 X 12
= (A영화관 일주일 수익 X 한달 평균 주(週)의 갯수) X 12
= (일주일판매량(volume) X 판매가격(price)) X 한달 평균 주(週)의 갯수) X 12
= (스크린 갯수 X 스크린당 1주일에 상영하는 평균 영화수 X (스크린당 좌석 갯수 X 좌석의 평균 만석률) ) X 판매가격 X 한달 평균 주(週)의 갯수) X 12
   -> 좌석의 평균 만석률은 요일에 따른 segment로 달라짐

• 단위의 일치(절대값인지 상대값인지 주의)

한달간 볼빅 구매자수**(인수)** = 전체인구수 \* 한달간 1인당 물구매율 \* 물구매자중 볼빅 선택율

• 기간의 일치

**한달간** 볼빅 구매자수**(인수)**\= 전체인구수 \* **한달간** 1인당 물구매율 \* 물구매자중 볼빅 선택율

• 합의 관계인지 곱의 관계인지

일본인구 = 여성인구 + 남성인구
세븐일레븐에서 하루 밀크티 판매수 = 전체편의점 이용자수 * 밀크티 선택율

②축을 통한 구조화

축을 통한 구조화란 어프로치 설정에 의해 결정된 각 요소들을의미가 있는 축을 기준으로 나누는 작업이다.
이때,의미가 있는 축을 설정하는 기준이란 인수분해시 나누어진 요소들에게 영향을 줄 수 있는 축이다.
　
예를 들어, 사칙연산으로 구조화된 다음과 같은 식에서 부산에어의 1년 매출 = (seat수 * 혼잡율 * 일주일 중 운항횟수) * 52주 * 객단가 seat수, 혼잡율, 운항횟수, 객단가의 변수는 모든 운항에 대해 동일하지 않으며, 이는 시간축 국내/국제선 축 에 의해 유의미하게 다른 값을 가진다.

# 매출을 구성하는 주요 축의 종류
age sex time area sku channel EL E/N busi natl

축을 통한 구조화시 주의점

• 구조화가 끝난 뒤 구체적인 수치를 산정할 때, 그 수치가 타당한 가설인지 인식한다
  부산에어의 1년 매출 = (seat수 * 혼잡율 * 일주일 중 운항횟수) * 52주 * 객단가 의 식으로 분해후, 혼잡율을 계산한다.

국내 | 250석 * 0.5 * 100회 * 10만원
국제 | 500석 * 0.6 * 30회 * 40만원 

위에서는 모든 국내선 비행기의 혼잡율은 평균 50%다 라는 가설을 세웠는데, 가설의 근거는 무엇인지인지 판단할 수 있어야 한다. 복수의 축을 통해 세부적으로 구조화를 거쳐 가설의 가능성을 산정할 수 있도록 한다.(시간적 우선순위, 동시발생 조건, 외생변수의 통제의 관점에서 인과관계의 타당성 검증이 가능하다)

• ★자신의 감각치를 통해서 가설을 세울시, 자신이 속한 특수한 상황에 유의한다
  구조화가 끝난 뒤, 수치를 가정할 때 자신의 감각치를 통해 수치에 대한 가설을 세우는 것은 매우 흔한 일이다.
  　
  가령, A씨는 20-40대가 한달에 랍스타를 네번 먹는다고 가정했다. 이는 '나는 일주일에 한번은 먹으니까 20-40대는 한달에 네번 먹겠네' 라는 근거에서 나왔다. 하지만, 개인의 감각치라는 것은 그 개인이 속한 특수한 상황에서만 발생할 수 있는 것이다.
  　
  한 달에 랍스타를 네 번 먹는 것은 A씨가 갖고 있는 유복한 경제적 상황, 랍스타에 대한 개인적인 성향이 만들어낸 상황인 것이다. 따라서, 그러한 특수성을 고려해 좀 더 세부적으로 구조화 한 뒤 가설에 대한 근거를 세우는 것이 더 정확한 인과관계를 만들어 낸다. 20-40대를 경제도에 따라 상중하, 또 각각의 상중하를 랍스타를 좋아한다/안좋아한다 로 구조화 한 뒤 개인의 감각치를 적용하면 그나마 얼추 정확한 근거가 될 수 있다.

• 복수의 축을 통해 구조화를 세밀하게 할 수록 가설의 논리적 비약이 줄어든다.(보스턴 면접에서 느낀 점)

例1：부산에어의 매출은?

항공사의 1년 매출 = 객수 * 객단가
=[공급자 관점에서] (각노선의 자릿수 * 혼잡율 * 일주일 중 운항횟수) * 52주 * 객단가

국내/국제선이라는 구조화의 축은 노선 seat수, 혼잡율, 운항횟수, 요금에 영향을 미치는 축이 이라고 
가설을 세웠다. 어느 정도 타당성이 보인다.

국내 | 250석 * 0.5 * 100회 * 10만원
국제 | 500석 * 0.6 * 30회 * 40만원 

다음과 같은 반론을 예상할 수 있다.
- 모든 국내선은 혼잡율이 50%인가? 모든 국제선은 혼잡율이 60%인가? 이는 가설의 가능성은 몇% 인가?

혼잡율과 요금은 시간축에 따라 재구조화될 수 있다.

                                국제                          국내
평일 |  6-12시     | 500석 * 0.3 * 2회 * 29만원      250석 * 0.5 * 15회 * 9만원   
     |  12시-18시  | 500석 * 0.6 * 10회* 32만원      250석 * 0.7 * 20회 * 10만원   
     |  18시-24시  | 500석 * 0.6 * 3회 * 30만원      250석 * 0.7 * 15회 * 11만원   

주말 |  6-12시     | 500석 * 0.9 * 2회 * 36만원      250석 * 0.8 * 15회 * 15만원   
     |  12시-18시  | 500석 * 0.6 * 10회* 31만원      250석 * 0.6 * 20회 * 13만원   
     |  18시-24시  | 500석 * 0.3 * 3회 * 29만원      250석 * 0.4 * 15회 * 7만원

위와 같은 세부적인 구조화를 통해, 가설의 정확도를 높일 수 있다.

③MESE프레임워크를 통한 구조화

위에서 언급한대로 비즈니스 사이드는 구조화가 축의 설정에 따라 달라지므로 축설정이 중요하다. 그런데 문제는 대상에 대한 배경지식이 존재하지 않는 이상 어떤 의미있는 축을 선정할지 자체가 굉장히 까다롭다는 것이다. 이를 돕기 위한 것이 프레임워크이다. 일반적으로 사용되는 의미있는 축을 그때그때 대입해 사용할 수 있다.
　
프레임워크는 이미 MESE화 되어 있으므로 문제의 구조화에 있어 큰 도움이 됩니다. ppt자료를 만들때 레퍼런스가 있고 없고의 차이를 크게 경험해봤을 것이다. 레퍼런스는 요건에 따라 완벽하지는 않지만 사고에 큰 도움이 된다. 축의 프레임워크는 이러한 레퍼런스와 같다. 혹은 개발 경험이 있으신 분들은 외부 라이브러리를 사용하는 것이 얼마나 편리한지 알 것이다. 프레임워크는 외부 라이브러리를 사용하는 것과 같다. 보장된 로직을 사용함으로써 나의 부담을 줄이는 것이다.

긍정적/부정적
내부/외부
온/오프
개인/환경
물리적/정신적
의식적/무의식적
공급/수요
사람/물건/돈/정보
연령/성별
사회인/학생
시각/청각/미각/촉각/후각
개인/법인
신규/기존
프로덕트/서비스
가상/실제
사적/공적
질/양
4p(product, price,place,promotion)
AIDMA
3C

④프로세스 분석을 통한 구조화

매출은 객수*단가 = 인구*선택률*1인당구매개수*단가와 같이 구조화 될 수 있다. 웹어플리케이션은 레이어 라는 축으로 구조화하면 DB, 서버, 클라이언트 로 구조화 될 수 있다. 그렇다면 다음으로 승진이라는 개념은 어떻게 구조화할 수 있을까?
　
좀 막막하다. 승진이라는 개념은 한 시점에 발생하는 STOCK개념이 아니라 시간적 흐름에 의해 발생하는 FLOW개념이다보니 이를 STOCK 요소로 분해하려는 시도에서 머리가 말을 듣지 않는 것이다.
　
승진은 FLOW이기 때문에, 그 요소를 분해함에 있어서도 시간적 흐름에 따라 분해하면 된다. 이를 고객 여정 분석(customer journey analysis)라고 한다. 즉, 고객 여정 분석에 따르면 승진이라는 flow는 퍼포먼스 - 인사평가 - 인사권한자 승인 - 인사적용의 흐름으로 구성된다.
　
다른예로는, 엘리베이터의 사용을 편리하게 하기 위해서는, 웹사이트의 이용을 편리하게 하기 위해서는, 보조금 제도의 리스크 시이레를 구조화하면 과 같은 flow의 과제를 분석할 시 프로세스 분석은 유효하게 사용된다.
　
시간적 FLOW와 STOCK의 구분이 어렵다면, 구조화의 대상이 동사이면 FLOW, 명사이면 STOCK이라고 생각보기.

* 고객의 웹사이트 여정분석
①브라우저를 켠다
②할일을 한다
③광고에 노출된다
④광고를 클릭한다
⑤클라이언트의 웹사이트에 접속한다
⑥사이트를 둘러본다
⑦마음에 드는 것을 발견한다
⑧타사와 가격을 비교한다
⑨구매를 결정한다
⑩쇼핑카트에 담는다
⑪결제한다
⑫구매완료
⑬배송을 기다린다
⑭배송완료

* 해외 공장에서 생산한 소화기의 시이레 여정분석
①배에 실는다
②배로 나른다
③항구에 도착한다
④검사한다
⑤배에서 짐을 내린다
⑥차나 기차에 짐을 실는다
⑦창고까지 운송한다
⑧창고에 도착한다
⑨운송수단에서 창고로 짐을 옮긴다
⑩재고를 체크한다

* 고객의 엘리베이터 이용의 여정분석
①엘리베이터가 어딨는지 찾는다
②엘리베이터 앞까지 간다
③엘리베이터를 기다린다
④사람들이 타고내릴 때까지 기다린다
⑤엘리베이터에 탄다
⑥목적지 층을 누른다
⑦기다린다(중간중간에 사람들이 들락날락한다)
⑧내린다
⑨목적지까지 간다

알아두면 편리한 기초 수 지식

인구/세대/법인 관련

• 일본 인구 : 1억2천만

• 도쿄 인구/ 수도권 인구 : 1500만/2300만

• 일본 도시 인구/시골인구 : 6천만/6천만

• 일본 세대간 인구 비율(つぼピラミッド) : 2:3:3:2 ➡ 1억2천만을 2:3:3:2하면 2400만:3600만:3600만:2400만

• 일본 가구수 비율 : 1인가구 30%, 2인가구 25%, 3인가구 20%, 4인가구 15%, 그외 10%

• 일본 평균 세대당 인원수 : 3명 ➡1억2천만/3 = 4000만 세대

• 일본 기업 대/중/소 기업수 : 1만개/55만개/325만개(0.3%, 15%, 그외)

면적 관련

• 일본 면적 :38만 km2
  • 이중 1/4평지, 3/4 산지
  • 산지중 2/3 사람 사는 땅, 1/3사람 안사는 땅

매출, 코스트 관련(검증으로 많이 사용됨)

페르미 추론 후 검증 방법으로 많이 사용된다. 비교될 만한 업계를 제시하는 것도 좋고, 업계의 리딩 컴패니의 매출을 기억해두었다가 그에 3~4배 정도로 추산하는 것도 좋은 방법이다. (폴라가 매출2300억이니까 화장품 시장 약 1.5조)

보통 한 업계 전체의 규모는 두자리兆円, 업계 중 세부 업계의 규모는 한자리兆円
예를 들어 식품업계 전체는 29조엔, 빵업계 1조엔, 편의점도시락업계 1조엔, 맥주업계 3조엔

업계별

• 화장품 업계 : 2.3조
• 과자업계 : 1.3조
• 은행업계 : 27조
• 항공업계 : 3.6조
• 철도업계 : 16조
• 영화업계 : 7000억
• 어페럴업계 : 6조
• 패스트푸드 : 1.1조(맥도날드 2700억)
• 호텔업계 : 1.4조
• 백화점 : 5.4조
• 맥주업계 : 3조
• 빵업계 : 1조
• 완구 : 5.7조(wii 닌텐도 같은거까지)
• 피트니스업계 : 4000억
• 석유업계 : 22조
• 전력업계 : 21조
• 화학업계 : 32조
• 신문업계 : 1.5조
• 자동차업계 : 70조
• 백화점업계 : 5.4조
• 가전업계 : 50조
• 스포츠업계 : 1.1조
• 홈센터 : 2.8조
• 게임업계 : 5.5조

회사별

• 시셰이도 : 1조
• pola 売上 : 2300억
• 好きや売上 : 6000억
• 三菱UFJFG銀行 : 6.7조
• 三井住友FG銀行 : 5.7조
• ANA：２조(쉐어 약 50퍼)
• JAL : 1.5조(쉐어 약 30퍼 초)
• みずほFG銀行 : 4조
• 산토리 : 3조억
• 아사이그룹 : 2조억
• 기린그룹 : 2조억
• 맥도날드 : 2700억
• 도토루카페 : 800억
• JXTGホールディングス(석유회사) : 10조
• 요시노야 : 2000억
• 東京電力HD : 6조
• 関西電力 : 3조
• 読売グループ本社 : 5800억
• 日本経済新聞社 : 3500억
• トヨタ自動車 : 30조
• 日産自動車 : 11.5조
• 三越伊勢丹HD : 1.1조
• 高島屋 : 9000억
• ソニー : 8.6조
• パナソニック : 8조
• アシックス 아식스 : 4000억
• 미즈노 : 1700억
• 三菱ケミカルHD : 4조
• 住友化学 : 2.3조
• 소니게임즈 : 2.2조
• 닌텐도 : 1.2조

그외

• 도쿄 평방미터당 임대료 : 2~3만
• 好きや : 영업이익률 2~3퍼센트
• 제조업 이익률 : 4~5퍼센트
• joyfit 이익률 : 20퍼센트
• 도쿄 역수 : 720개 (인구대비 * 가중치를 통해 타지역 역수계산 가능)
  • 도쿄 면적 : 가로 80 * 세로40 * 3/4(가장 왼쪽 산지제외) = 2400 (실제 2100)
  • 15분당 하나의 역이 있다고 가정하면, 성인의 걸음속도 4km 이므로 1 * 1 * 3.14 이고 이를 2400에서 나누면 약 750개

페르미추론 포인트 몇 가지

• 내구재의 경우 신규 기존, 기존일 시 내용년수
• 매출은 맨 처음 사업별로 구분 ex)ANA의 매출 = 항공사업매출+호텔사업매출+렌트카사업매출
• 헬스장, 통신사와 같은 업종은 이탈률이 주요 변수
• 개인 법인
• 매출 계산시 객수 처럼 인수가 기준인지, 옷벌수 처럼 제품의 갯수가 기준인지 ex)크리닝샵 매출, 트랙터 회사 매출

고객수	대상이 되는 총인구 * 대상의 서비스 선택율 ・도쿄역에서 편의점 이용자수 = 도쿄역 유동인구 * 편의점 선택률 ・일본 방문 관광객수 = 여행가능한 총 해외 인구수 * 일본 선택률
특정 기간 간 고객수	대상이 되는 총인구 * 대상의 서비스 선택율 * 기간내재선택률 ・1년간 도쿄역에서 편의점 이용자수=도쿄역 유동인구 * 편의점 선택률 * 1일당 편의점 재사용률(여기선 1을 가정) * 365일 ・1년간 일본 방문 관광객수=여행가능한 총 해외 인구수 * 일본 선택률 * 1년간 일본 재방문율
특정 기간 간 우리아게(매출) *순수입=매출-비용 이기때문에 매출은 비용을 고려하지 않는다.	(고객수) * 고객 1인당 평균 매출 = (대상이 되는 총인구 * 대상의 서비스 선택율) * 고객 1인당 평균 매출 ・1년간 도쿄역 편의점의 우리아게 = (도쿄역 유동인구 * 편의점 선택률) * 고객1인당 평균 매출 ・맥도날드 우리아게 = (고객수) * (고객 1인당 평균 매출)      ➡고객수=eatIn+takeOut+delivery : 이를 평일/주말, 아침/낮/밤 6개의 시간순으로 더 세분화하여      ➡고객수={(eatIn평일 아침+eatIn평일 낮+eatIn평일 저녁+eatIn주말 아침+eatIn주말 낮+eatIn주말 저녁)+                    (takeOut평일 아침+takeOut평일 낮+takeOut평일 저녁+takeOut주말 아침+takeOut주말 낮+takeOut주말 저녁)+                    (delivery 평일 아침+delivery 평일 낮+delivery 평일 저녁+delivery 주말 아침+delivery 주말 낮+delivery 주말 저녁)      ➡고객1인당 평균 매출 = 상품단가 * 구입수
도쿄역에서 편의점 이용자수	도쿄역 하루 유동인구 * 편의점 선택률 =(한차량당 탑승 승객 인수 * 하루 평균 만차율 * 1회운행시 차량 갯수 * 도쿄역 하차률 * 1시간당 운행횟수 * 도쿄역 로선갯수) * 하루 운행시간(12시간) * 편의점 선택률
일본 방문 관광객수(마크로매상추정)	여행가능한 총 해외 인구수 * 일본 선택률 = (각 대륙 여행가능 인구수) *
일본에 있는 솜인형 갯수(소유어프로치)	일본 인구 * 솜인형 보유율 * 솜인형 보유인 중 1인당 인형 개수  ➡나이축과 남녀 축으로 인구를 나누어 모델화 (일본전체인구, 츠보 인구피라미드 이용)
일본에 있는 피어싱의 갯수(소유어프로치)	일본 인구 * 피어싱 보유율 * 피어싱 보유인 중 1인당 피어싱 개수  ➡나이축과 남녀 축으로 인구를 나누어 모델화 (일본전체인구, 츠보 인구피라미드 이용)
일본에 있는 자동차의 갯수(소유어프로치)	세대수 * 자동차 보유율 * 고양이 보유자중 1인당 보유중인 자동차 대수  ➡세대주 나이와 시골/도시부를 축으로 인구를 나누어 모델화 (세대수=일본전체인구/평균세대수,  츠보 인구피라미드 이용)
일본에 있는 고양이의 마릿수(소유어프로치)	일본 세대수* 고양이 보유율 * 고양이 보유자중 1인당 보유중인 고양이 마릿수  ➡세대수별 비율과 시골/도시부를 축으로 인구를 나누어 모델화 (세대수=일본전체인구/평균세대수,  츠보 인구피라미드 이용)
일본에 있는 쓰레기통 갯수(존재어프로치)	세대 소유 쓰레기통 + 법인소유 쓰레기통(학교  = 세대 소유 쓰레기통 + 회사 쓰레기통 + 학교 쓰레기통
일본에 있는 우체통의 갯수(존재어프로치)	일본 전체 면적 / 우체통 하나당 적용범위  ➡일본 면적 :38만 km2 -이중 1/4평지, 3/4 산지 -산지중 2/3 사람 사는 땅, 1/3사람 안사는 땅  ➡우체통 하나당 적용범위는 성인 남성이 걷는 속도 4km에서 몇분만에 우체통 하나가 나오느냐로 계산, 예를 들어 30분 걸어서 한개가 나온다고 하면 4km * 1/2시간 = 2km이므로 반경 2km 당 한개씩 있다는 계산. 따라서, 2km*2km*3.14 = 12.56km2 당 1개가 존재
일본에 있는 편의점의 갯수 (존재어프로치)	일본 전체 면적 / 편의점 하나당 적용범위  ➡일본 면적 :38만 km2 -이중 1/4평지, 3/4 산지       -산지중 2/3 사람 사는 땅, 1/3사람 안사는 땅       -평지를 다시 1/3씩 대 중 소 도시로 나누고, 산지 중 사람 사는 땅을 1/3씩 대 중 소 도시로 나눔
일본에 있는 스타벅스의 갯수(존재어프로치)	우체통이나 편의점처럼 면적베이스로 고루 분포하는 것은 면적베이스로 계산하면 되지만, 스타벅스, 백화점과 같은 점포는 단순히 면적베이스로 계산하는 것보다 駅갯수 베이스로 계산하면 용이하다.   도시의 역수 * 역당 스타벅스 개수 + 도시가 아닌 곳의 역수 * 역당 스타벅스 개수  ➡도시의 역수는 도쿄/도쿄이의의 도시를 축으로 나누어 모델화 = (도쿄의 역수 * 1/2) + (도쿄이외의 역수 * 1/3) + (도시가 아닌 곳의 역수 * 1/5)  ➡도쿄의 인구 1500만, 도쿄의 역수 650720개. 수도권의 인구 2000만 그외도시 인구 (6000만-3500만)이기 때문에 인구비와 가중치를 곱하여 역수를 계산  ➡도쿄 면적 : 가로 80 * 세로40 * 3/4(가장 왼쪽 산지제외) = 2400 (실제 2100)  ➡15분당 하나의 역이 있다고 가정하면, 성인의 걸음속도 4km 이므로 1 * 1 * 3.14 이고 이를 2400에서 나누면 약 750개  ➡2.5개 역당 1개의 스타벅스가 있다고 가정하면 약 300개의 스타벅스가 도쿄에 존재 ※우체통의 갯수, 편의점 갯수, 스타벅스의 갯수 등 장소의 갯수를 구할 때 전국에 고르게 퍼져있는 것이라면 면적을 통해서 계산하면 편하지만, 인구에 편중되어 펴져있는 경우라면 단순 면적을 통해서 구하면 왜곡이 많이 발생하므로 도쿄인구를 기준으로 관계식을 세우면 편리하다.
소방서의 갯수	日本全体大きさ＊消防署一個当たり面積 ➡（山地＋平野）＊消防署一個当たり面積 ➡平野と山地の消防署一個当たり面積は異なる 가령, 도쿄의 소방서의 갯수를 130개(역수 650/5) 라고 하면,  수도권인구:수도권소방서갯수 = 도쿄인구(1500만):도쿄소방서갯수(130개) 와 같은 관계식으로 풀면, 인구가 어느 정도 반영된 장소의 갯수가 도출되게 되므로 왜곡이 적다. 소방서는 인구에 비례하지 않고 사람이 살지 않는 곳에도 존재한다.
카라오케 우리아게(미크로매상어프로치)	손님수 * 손님 1인당 사용액 = (손님수 = 카라오케 방수 * 가동율 * 회전율 * 1방당 손님수) * 손님 1인당 사용액  ➡ 평일/주말과 시간대를 축으로 나누어 모델화
1년간 츄잉껌 판매액(마크로매상추정)	전체인구 * 껌 구매율 * 한달동안 소비하는 껌의 개수(10장들이 1개) * 껌 1개당 가격 * 12(개월)
A영화관 1달 수익예측	(스크린당 자리수 * 혼잡율) * 하루 스크린당 상영수 * 스크린수 *365일 * 객단가
도쿄역 유동인구수	((한차량 정원수 * 混雑率 * 한 전차의 전체차량 수) * 시간당열차대수 * 운용시간 * 선개수 * 환승률)
회사의 갯수 ★	생산가능인구 / 회사당 평균인수 1. 생산가능인구 : 20~60세까지라고 하면 6000만 그중 실제 일하지 않는 비율을 10퍼센트라고하면 실제 노동인구 : 5400만 2. 회사당 평균인수 : 100개의 회사중 90개가 10명 10개가 100명 이라고하면, (10*90)+(100*9) / 100 = 19= 약 20 or 10*0.9 + 100*0.09 = 20(후자는 가중평균 계산법) 3. 5400만/30 = 270만
일본 면적	일본 영토를 직사각형이라고 가정. 1. 세로 구하기 홋카이도에서 도쿄까지 비행기타고 약 1.5h소요. 비행기 평균 속도는 600km. 따라서, 홋카이도에서 도쿄까지가 직사각형 세로길이의 반이라고 하면, 약 900km. 따라서 총 세로길이는 1800km. 2. 가로구하기 세로길이의 약 1/3이므로 300km 3. 넓이구하기 세로 1800 * 가로 300 = 540000km2에서 바다인 부분도 존재하므로 그중 약 2/3하면 360000km2
편의점 커피 우리아게	全人口*1週間当たりコーヒ選択率*コンビニコーヒ選択率*1週間当たり消費本数*1本当たり値段
택시 우리아게	営業時間*稼働率*回転率*時間別平均価格
유튜브 우리아게	送信された広告数*単価 =（国民全体視聴時間）/広告間隔*単価 =（全体国民*YT視聴率*平均視聴時間）/広告間隔*単価
칼로리 축척량	肥満=カロリーIn－カロリーOut     ・カロリ-In　=　摂取カロリー＊カロリー吸収率     =　（食事回数＊一回当たり量＊量当たりカロリー）＊カロリー吸収率     ・カロリ-Out　=　基本代謝＋基本代謝外     　=　基本代謝＋（通常運動＋特別運動）
고층건물 건축비용	設計などは全部終わり、建設の段階を仮定 工事費＝土地＋(1階当たり工事費*階数)*高層による加重値 ＝土地＋((人件費＋原材料費＋機械レンタル費)*階数)*高層による加重値
도쿄 오피스 수요	東京会社数*オフィス所有率*1会社当たり所有数 =（東京生産可能人口/会社当たり平均人数)*オフィス所有率*1会社当たり所有数
치요다구의 택시수 ★	택시수요 / 1대당 택시공급 치요다구는 낮시간에 유동인구가 최대 이므로 영업시간 내를 상정 1. 택시수요 = (치요다구 인구*택시선택율) - 치요다구 인구 : 치요다구전체면적 / 특정공간면적당인구밀도 -> 치요다구 전체면적 : 성인이 30분 걷는 넓이 = 2*2*3.14 = 약12km2 -> 10m *10m 당 10명이 있다고하면, 0.0001km2당 10명 -> 치요다구 인구 : (12/0.0001) *10 = 120,000 *10= 1,200,000명(거의 정확) - 택시 수요 = 치요다구 인구 * 택시 선택률 = 1,200,000명 * 0.01 = 12000 2. 1대당 택시 공급= (영업시간(12시간)*가동율*회전율)* = 0.6 * 3 * 12 = 약22명 택시수 = 택시수요 / 1대당 택시공급=12000/22=약545대
일본 편의점 갯수	도쿄편의점 갯수 + 도쿄외 도시 + 그외 1. 도쿄 편의점 갯수 - 대략 5분걸어서 1개 나오므로 1/12 * 4 = 1/3 - 1/3*1/3*3.14 ≒1/3km2당 1개 - 도쿄면적 2400km2 이므로 도쿄 편의 점갯수 7200개 2. 도쿄외 도시 7200 * 3 * 0.9 = 18900개 ≒ 19000개 3. 그외 7200 * 4 * 0.8 = 19600개 ≒ 20000개 따라서 약 47000개
부동산 갯수	부동산 수요 / 부동산 1개당 공급 1. 부동산 수요 - 세대별로 생각해서 일본에 약 4000만세대 - 세대수 * 1년간 부동산 선택률 1인가구 ｜1200만 ｜0.1 2인가구 ｜1200만 ｜0.05 3인가구 ｜ 800만 ｜ 0.02 4인가구 ｜ 800만 ｜ 0.01 120+60+40+8 = 228만 2. 부동산 공급 = 부동산 1개당 1년 맡는 부동산 계약수 한달 평균 4건이라고 하면 1년에 48건 3. 228만 / 50건 = 45600점포(실제10만개라는데 ;)
도쿄 인구	도쿄 23구 인구 + 23구외 인구 1. 도쿄 23구 인구 = 면적 * 인구비 도쿄 23구는 전체 2400km2중 약 1/4로 생각해서 600km2 100m * 100m에 약 100명이 산다고 하면 0.01km2:100명 = 600km2:6,000,000명 2. 도쿄 23구외 인구 = 면적 * 인구비 도쿄 23구 외 면적은 전체 1800km2 100m * 100m에 약 50명이 산다고 하면 0.01km2:50명 = 1800km2:9,000,000명 따라서, 1500만명
山手線のつり革の数(ADL)	야마노테선 손잡이수 = 열차의 갯수 * 열차당 손잡이 갯수 1. 열차당 손잡이 갯수 한 차당 손잡이 갯수 * 열차수 ①한 차당 손잡이 갯수 열차내의 자리 앞에 손잡이가 있으므로, 자릿수 만큼의 손잡이 + 그 사이사이에 있는 손잡이 수(그림으로 나타내면 편함) ->(4+6+6+4+3+3+3+3+3)*2 = 70 ② 열차수 = 11량 따라서, 열차당 손잡이 갯수=70*11=770개 2.야마노테선 열차의 갯수 열차가 5분에 한 대 온다고 가정하고, 각 역마다 5분 정도의 거리가 떨어져 있으므로, 각 역당 한대의 열차가 지나고 있다고 생각하면 됨. 야마노테센의 역의 갯수는 시부야~이케부크로까지 8개 이므로 8개*4 = 약 32개역 따라서, 32개의 열차가 동시에 달리고 있고, 하나의 열차는 한번의 일주후 한 타임만큼 쉰다고하면 64개의 열차가 존재함을 추정할수 있음 따라서, 야마노테선 손잡이수 = 열차의 갯수 * 열차당 손잡이 갯수 = 64개 * 770개
도시의 구성요소★	1. 시민 2. 활동 - 게데스 : 생산, 생활, 위락 - 르 꼬르뷔제(CIAM) : 주거, 근로, 여가, 교통 3. 토지와 시설    - 자연물    - 인공물       - 건축시설 : 주거·상업·공업·공공 시설       - 교통시설 : 도로, 철도, 항만, 공항 등       - 공간시설 : 공원, 녹지, 오픈스페이스 등
일본에 있는 크리닝점의 갯수는	클리닝점의 갯수 = 전체수요 / 1점포당 공급 1. 전체수요 세대수 * 1달간 선택률 * 1달간 1인당 맡기는 옷의 갯수 1인가구 ｜1000만 ｜ 0.3｜ 2 2인가구 ｜1000만 ｜ 0.4｜ 3 3인가구 ｜1000만 ｜ 0.4｜ 4 4인가구 ｜1000만 ｜ 0.4｜ 4 약 5000만벌 2. 1달간 1점포당 공급 (영업시간 * 가동률 * 회전률) * 30일 9시간 * 0.7 * 10벌 * 30일 = 1890벌 5000만벌/1890벌 =  26455점포(실제 중개업자 제외 29000점포)
스키장 매출은? ★	스키장 매출 = 티켓 + 장비 렌탈비 1. 티켓 = 고객수 * 고객단가 ①고객수 = 전체 스키장 면적 / 1인당 면적 전체 스키장 면적은 2킬로 짜리 슬로프가 2개 있는 중형 스키장이라고 했을 때, 세로 2000m * 가로 * 50m = 100000m2 <1인당 면적>은 주말 평일에 따라 다르므로 주말｜10m*10m 당 1명이= 100m2/1인 평일｜평일은 주말의 4배정도 널널 = 400m2/1인  <고객수> 주말 | 100000m2/100m2 = 1000명 평일 | 100000m2/400m2 = 250명 일주일 총 고객수 = 250명*5일 + 1000명*2일 = 3250명 대략 스키장은 4개월 정도 영업하므로 16주를 곱하면 4개월(한 시즌)당 총고객수 = 3250명 * 16주 = 52000명 ②고객단가 1인당 5000엔 티켓 = 고객수 * 고객단가 = 52000명 * 5000엔 = 260百万 2. 장비 렌탈비 = 장비렌탈고객수 * 1인당 가격 ①장비렌탈고객수= 총고객수 * 장비렌탈 선택률 52000명 * 0.7 = 36400명 ②1인당가격 1인당 5000엔 장비 렌탈비 = 장비렌탈고객수 * 1인당 가격 = 36400명*5000엔 = 182百万 스키장 매출 = 티켓 + 장비 렌탈비 = 260百万 + 182百万 = 442百万 = 4.42億円
일본에 있는 결혼식장 수는?	결혼식장 수 = 전체수요 / 1개당 공급가능 건수 1. 전체수요 = (타겟인구 * 미혼일 확률 * 연애중일 확률 * 성혼률 * 결혼식장 예매율)/2 초혼, 이성끼리의 결혼만 존재, 결혼 적령기인 20-40세를 전제 커플이므로 2로 나눔 20-30세 |  (15百万 * 0.7 * 0.6 * 0.1 * 0.7)/2 30-40세 |  (15百万 * 0.3 * 0.4 * 0.3 * 0.7)/2 전체수요 =  약41.25万커플 2. 1개당 공급가능 건수 = 영업시간 * 가동률 * 회전률 * 웨식홀수 가동률과 회전률은 요일에 따라 상이하므로 평일 | 9시간 * 0.2 * 1/3 *  1 * 5일 주말 | 9시간 * 0.9 * 1/3 *  1 * 2일 1주일당 약 7건의 결혼식 따라서 7건 * 52주 = 약 360건 3. 결혼식장 수 = 전체수요 / 1개당 공급가능 건수 = 약41.25万万커플/360건 =약1140곳(실제약2800곳)
미끄럼틀 수는?	미끄럼틀 수 = 학교에 있는 미끄럼틀수 + 공원에 있는 미끄럼틀 수 1. 학교에 있는 미끄럼틀 수 = 전체 학교수 * 미끄럼틀 소지율 * 1학교당 미끄럼틀 갯수 ①전체학교수 = 전체학생수 / 학교 1개당 평균 학생수 전체 학생수 = 1세당 평균 인구 150만 * 16년(초중고대) = 2400만명 학교 1개당 평균 학생수 = 600명(초) + 300명(중) + 300명(고) + 400명(대)  / 4 = 400명 따라서, 학교수 약 6만개 ②미끄럼틀 소지율 0.7 학교에 있는 미끄럼틀 수 = 전체 학교수 * 미끄럼틀 소지율* 1학교당 미끄럼틀 갯수 = 6만개 * 0.7 * 1 = 4.2만개 2. 공원에 있는 미끄럼틀 수 = 도쿄 + 도쿄외 도시 + 그외 ①도쿄에 있는 미끄럼틀 수 = 도쿄 전체 공원수 * 미끄럼틀 소지율 * 1공원당 미끄럼틀 갯수 1구당 공원이 100개의 공원을 가지고 있다고하면, 도쿄는 23구+30시 약 53개의 구와 시로 이루어져 있으므로 5300개의 공원 도쿄에 있는 미끄럼틀 수 = 도쿄 전체 공원수 * 미끄럼틀 소지율 * 1공원당 미끄럼틀 갯수 = 5300개 * 0.6 * 1 = 3200개 ②도쿄외 도시 = 도쿄의 미끄럼틀 수 * 인구비 * 가중치 1500만의 인구를 가진 도쿄에서 5300개의 미끄럼틀을 가지고 있으므로 그외의 도시인 4500만의 인구에서는 3200개*3 = 9600개 ③그외 1500만의 인구를 가진 도쿄에서 5300개의 미끄럼틀을 가지고 있으므로 그외의 도시인 6000만의 인구에서는 3200개*4 = 12800개 공원에 있는 미끄럼틀 수 = 도쿄 + 도쿄외 도시 + 그외 = 3200개 + 9600개 + 12800개 = 25600개 미끄럼틀 수 = 학교에 있는 미끄럼틀수 + 공원에 있는 미끄럼틀 수 = 25600개 + 42000개 = 67600개
집주변의 홈센터 매출 추정(주차장으로 손님수 추정)	치바현의 홈센터 매출 추정 = (영업시간 * 시간당 주차장가동률 * 회전률) * 주차공간수 * 고객단가 주차장 200개 있다고 했을 때, 주말과 평일 가동률이 상이하므로 평일 |  12시간 * 0.1 * 1 * 200개 * 10000엔 주말 |  12시간 * 0.7 * 1 * 200개 * 10000엔 평일 |  240만엔 * 5일 주말 |  1680만엔 * 2일 ------------------------- 일주일간 매출 = 45百万 일년간 매출 = 2250百万 = 2.25億円
스포츠짐의 매출 추정(기구로 손님수 추정)	스포츠짐의 매출 = 회원수 * 회원당단가 1. 회원수(공급측면에서) = 영업시간 * 기구당 가동률 * 회전률 기구가 보통 15개 있다고 했을 때, 시간별로 평일/주말별로 가동률이 상이하므로 평일 6-9시   |  3시간 * 0.3 * 2 * 15개 9-12시 |  3시간 * 0.3 * 2 * 15개 12-15시|  3시간 * 0.3 * 2 * 15개 15-18시|  3시간 * 0.3 * 2 * 15개 18-21시|  3시간 * 0.6 * 2 * 15개 21-24시|  3시간 * 0.6 * 2 * 15개 24-3시  |   3-6시   |  3시간 * 0.1 * 2 * 15개 ------------------------------------                                    225명 * 5일 = 1125명 주말  6-9시   |  3시간 * 0.3 * 2 * 15개 9-12시 |  3시간 * 0.3 * 2 * 15개 12-15시|  3시간 * 0.5 * 2 * 15개 15-18시|  3시간 * 0.5 * 2 * 15개 18-21시|  3시간 * 0.6 * 2 * 15개 21-24시|  3시간 * 0.6 * 2 * 15개 24-3시  |   3-6시   |  3시간 * 0.3 * 2 * 15개 ------------------------------------                                    225명 * 2일 = 450명 일주일간 총 다녀간 인원 = 1575명 이중 중복해서 온 회원이 존재하므로, 각 세그먼트의 회원수를 중복해서 온 횟수로 나누어주면 1주일에 1번온 회원수 : 1575*0.2/1 = 약315명 1주일에 2번온 회원수 : 1575*0.25/2 = 약196명 1주일에 3번온 회원수 : 1575*0.25/3 = 약130명 1주일에 4번온 회원수 : 1575*0.15/4 = 약60명 1주일에 5번온 회원수 : 1575*0.05/5 = 약16명 1주일에 6번온 회원수 : 1575*0.05/6 = 약13명 1주일에 7번온 회원수 : 1575*0.05/7 = 약11명 ---------------------------------------- 일주일 간 회원수 : 740명(실제 조이핏 : 전체 우리아게 / 점포수 / 12개월 / 10000엔 한 결과 약 470정도 나옴. 도쿄는 사람많으니까 1.5~2배정도 찍을지도..)
일본내 팀즈 사용자수(IQVIA)	1日Teams使用人口＝Teamsユーザー人数＊ログリン率 =事務職労働者数＊Teams使用率＊ログリン率 1．事務職労働者数＝全体労働者数＊事務職比率 　-全体労働者数＝生産可能人口＊労働比率 　-20-60代までの人数を6000万にする 　-約10％は実際労働しないと仮定 　全体労働者数は6000万＊0.9＝5400万 　-事務職比率：0.6 　 　-事務職労働者数＝5400万＊0.6＝3240万 2．Teams使用率：中小大別有意味に違うので 事務職労働者数の内、9割が中小企業、1割が大企業であると仮定すると 中小企業|  3240万人＊0.9＊0.1＝約324万人 大企業　|  3240万人＊0.1＊0.6＝約194万人 3．ログリン率：休暇とかの理由でログインしない比率が1割だとすると (324万人+194万人)*0.9 = 約466万人 下はApprochが間違ってるらしい。。。 1日Teams使用人口＝Teamsユーザー人数＊Teams使用率 =Teams契約会社数＊1社あたり人数＊Teams使用率 ①Teams契約会社数 全体事務職会社数＊契約比率 -全体事務職会社数 ＝全体会社数*事務系会社比率  ＝(実際労働人口/会社１当たり人数)*事務系会社比率  　-実際労働人口：20~60代まで20年単位で30百万であるとすると、6000万 　-その中で実際労働しない比率を1割だとすると、実際労働人口は5400万 　-会社１当たり人数：10人ある会社が9割、100人ある会社が1割だとすると加重平均で10*0.9 +100*0.1 = 約20名 　-全体会社数＝実際労働人口/会社１当たり人数＝ 5400万/20名＝270万社 　-全体事務職会社数＝全体会社数*事務系会社比率 　=270万*0.6＝約160万社 契約比率は会社の規模によるので162万の会社を中小/大企業で軸を分けると 中小企業144万＊0.2 ： 28.8万社  大企業16万*0.6：9.6万社(➡大企業の0.6もチームズ契約？) ② Teams契約会社数＊会社当たり人数＊Teams使用率 Teams使用の中小企業人数：28.8万*10名＝108万 Teams使用の大企業人数：9.6万*100名＝360万 ➡468万 Teams使用率は0.8（仕事してないひと除いた比率） 468万*0.8 =  374.4万
일본 내 티비의 갯수	티비의 갯수 = 개인소유 + 법인소유 1. 개인소유: 세대별소유 2. 법인소유 ①회사소유 ②학교소유 ③정부기관소유 도쿄 정부기관 구시별 100개
도쿄내 도료표지판 갯수	*정의 도료 표지판이란, 신호등이나 도보자 표시판을 제외한 자동차용 표지판이라고 정의 *계산 도쿄내 도료표진판 개수 = 도쿄의 도로 전체길이 * 표지판 한개당 커버하는 길이 1. 도쿄 도로 전체길이=23구 도로 길이 + 23구 외 도로 길이 ①23구 도로 길이 도쿄23구 내에 가로로 20개 세로로 20개 길이 있다고하면, 가로 길이 30km*20개 + 20km*20개 = 1000km ②23구 외 도로 길이 23구 외에 가로로 10개 세로로 10개 길이 있다고하면, (가로 길이 30km*5개 + 세로길이 20km*5개)*3 = 750km 2. 표지판 한개당 커버하는 길이 23구와 23구 외 별로 다르다고 하면 23구     |  100m 당 2개 23구 외 |  200m 당 2개 따라서, 표지판의 갯수는 23구     |  (1000km/0.1) *2 = 20000개 23구 외 |  (750km/0.2)*2 = 15000개 합 : 30000개 *검증 검증법을 모르겠네
디즈니랜드의 매출	*정의 도쿄디즈니 랜드의 1년 매출 *계산 디즈니랜드 매출 = 티켓매출 + 음식매출 + 굿즈매출 1. 티켓매출 = 객수 * 티켓가격 ①객수 = 지하철로 온 수 + 자차로 온수 + 버스로 온수 (1) 지하철로 온 객수 = 지하철 정원*혼잡률*차량갯수*시간당 전차수*영업시간*라인수 혼잡률은 평일, 주말 시간별로 다르므로                       평일                               주말 6시-12시    ｜  100명*0.4*8량*6대*6시간 ｜  100명*0.6*8량*6대*6시간                     ➡11520명                        ➡17280명 12시-18시  ｜  100명*0.6*8량*6대*6시간 ｜  100명*1*8량*6대*6시간                     ➡17280명                        ➡28800명 18시-24시  ｜  100명*0.3*8량*6대*6시간 ｜  100명*0.5*8량*6대*6시간                     ➡8640명                          ➡14400명 ----------------------------------------------------------------------------------- 합계 : (37440명 * 5일 + 60480명 * 2일)*50주        = (308000명)*50주 = 15,400,000명 (2) 자차로 온 객수 = (주차장 영업시간 * 가동률 * 회전률) * 주차장갯수 * 차 한개당 평균 승객수 *검색해보니 주차장 18000개있음 가동률은 평일과 주말별로 다르므로                      평일                               주말 9시-15시    ｜  6시간*0.2*1/8*18000대*3명 ｜  6시간*0.6*1/8*18000대*3명                     ➡9600명                            ➡24300명 15시-21시  ｜  6시간*0.3*1/8*18000대*3명 ｜  6시간*0.8*1/8*18000대*3명                     ➡12150명                           ➡32400명 ----------------------------------------------------------------------------------- 합계 : (21250명 * 5일 + 56700명 * 2일)*50주         = (218650명)*50주 = 약11,000,000명 (3)버스로 온 객수 = 버스대수 * 버스당 승객수 버스대수= 영업시간 / 버스 간격 영업시간 12시간 / 1/6(10분에 1대) = 72대 버스당 승객수= 정원 * 혼잡률 혼잡률은 평일과 주말별로 다르므로 평일 | 100명 * 0.4 * 72대 *5일= 14400명 주말 | 100명 * 0.8 * 72대 *2일= 11520명 ------------------------------------------------------------------------------------ 합계 : (2880명 * 5일 + 5760명 * 2일) * 50주        = 25920명 * 50주 = 1,500,000명 객수 = 지하철로 온 수 + 자차로 온수 + 버스로 온수 = 15,400,000명 + 11,000,000명 + 1,500,000명 = 28,000,000명 (실제 거의 유사https://graph-stock.com/graph/tdl-and-tds-annual-attendance-2019/) 티켓매출 = 객수 * 티켓가격 = 28,000,000명 * 6500엔 = 1820억엔 2. 음식매출= 객수 * 단가 = 방문자수 * 선택률 * 1인당 횟수 * 단가 28,000,000명 * 0.7 * 1.5 * 2000엔 = 약 600억엔 3 굿즈매출 = 객수 * 단가 = 방문자수 * 선택률 * 1인당 횟수 * 단가 28,000,000명 * 0.7 * 1 * 4000엔 = 약 800억엔 디즈니랜드 매출 = 티켓매출 + 음식매출 + 굿즈매출  = 1820억엔 + 600억엔 + 800억엔 = 3220억엔 *검증
전국에 있는 TV의 갯수, TV 연간 판매량	#정의 TV갯수란 사이즈와는 상관없음 #설계/실장 전국에 있는 TV갯수 = 개인 + 법인 1. 개인TV갯수 = 세대수 * 소유율 * 소유대수 1인가구   |  1000만 * 0.3 * 1 2인가구   |  1000만 * 0.5 * 1 3인가구   |  1000만 * 0.6 * 1 4인가구↑|  1000만 * 0.9 * 1.2 ===================== 1000만(0.3+0.5+0.6+1.08) = 1000만(2.48) = 約2500만대 2. 법인TV갯수 = 학교 + 회사 + 정부시설 ①학교의 TV갯수 = 학교수 * 학교당 TV갯수 - 학교수 = 전체학생수 / 학교당 학생수 - 전체학생수 16*150만 = 2400만 - 학교당 평균 학생수 = 약 400명 - 학교수 = 전체학생수 / 학교당 학생수 = 6만개 - 학교당 TV갯수 = 학교당 20대 - 학교의 TV갯수 = 학교수 * 학교당 TV갯수 = 6만개 *  20대 = 120만대 ②회사의 TV갯수 = 회사수 * 회사당 TV갯수 - 회사수 = 전체노동인구 / 회사당 인수 - 전체노동인구 = 생산가능인구 * 0.9 = 6000만 * 0.9 = 5400만 - 회사당 인수 = 10*0.9 + 100*0.1 = 약20명 - 회사수 = 전체노동인구 / 회사당 인수 = 270만개 - 회사당 TV갯수    - 중소기업 : 회사당 2대    - 대기업 : 회사당 20대 - 회사의 TV갯수    - 중소기업 243만개 * 2대 = 283만대    - 대기업 27만개 * 20대 = 540만대    - 합 = 823만대 ③정부시설 TV갯수 = 정부시설 갯수 * 정부시설당 TV갯수 - 정부시설 갯수 = 도쿄 정부시설 갯수 + 도쿄외 도시 정부시설갯수 + 그외 - 도쿄 정부시설 갯수 = 구역수 * 구역당 100개    = (23구 + 30개시) * 100개 = 5300개 - 정부시설 갯수 = 도쿄 정부시설 갯수 + 도쿄외 도시 정부시설갯수 + 그외    = 5300개 + 5300개*3*0.9 + 5300개*4*0.8    = 5300개 +14310개 + 16960개 = 약 27000개 - 정부시설 TV갯수 = 정부시설 갯수 * 정부시설당 TV갯수    - 중소 : 27000개 * 0.8 * 20대 = 42만대    - 대 : 27000개 * 0.2 * 100대 = 54만대    - 합 =96만대 TV총 갯수 : 2500만대 + 120만대 + 823만대 + 96만대  = 3,539만대 TV연간 판매량 = TV의 내용기간이 7년 정도라고하면 3539/7 = 505만대 #검증 - 2019년 상반기 TV출하량 205만대 이므로1년 410만대 - 1대당 평균 10만엔이라고 하면, 41000000만엔 = 4100억엔 - 카메라 시장이 약 2.6조
日本にあるトイレ数	#정의 #설계/실장 일본의 화장실수 = 개인화장실 + 법인 화장실 1. 개인화장실 2. 법인화장실 = 학교 + 회사 + 정부기관 + 공원 #검증
1年出国者数	#정의 - 출국자는 일본인으로 한함 #설계/실장 1년간 출국자 수 = 총인구 * 출국률 * 1인당 출국 횟수 0-20  ｜30百万 ｜ 0.05｜ 1 20-40 ｜30百万 ｜ 0.2 ｜ 1.5 40-60 ｜30百万 ｜ 0.2 ｜ 1.5 60-80 ｜30百万 ｜ 0.05｜ 1 ===================== 21百万 #검증 공급측면에서 검증?    - 나리타 국제선수 하루 600대(https://www.naa.jp/jp/airport/pdf/unyou/y_20200326.pdf)    - 하네다 국제선수 하루 50대    - 전국 국제공항수 25개 - 대형비행기 : 10열 * 50행 = 500석   중형비행기 : 6열 * 40행 = 240석   소형비행기 : 6열 * 20행 = 120석 (https://www.ana.co.jp/ja/jp/domestic/departure/inflight/seatmap/detail/73p.html)
1年韓国への出国者数	#정의 #설계/실장 1. 수요측면 = 총출국자수 * 한국선택률 * 한국선택횟수 2. 공급측면 = 하루 한국발 비행기수 * 비행기당 시트수 * 가동률 * 일본인 비율 * 365일 #검증 - 총 출국자수가 약 2000만이니까 이중에서 약 15%~20%면 대충 맞겠다 - 327万1700人(https://www.travelvoice.jp/20200409-145724#:~:text=%E5%90%84%E5%9B%BD%E3%81%AE%E7%B5%B1%E8%A8%88%E6%A9%9F%E9%96%A2%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B,%E3%81%AE107%E4%B8%878800%E4%BA%BA%E3%80%82)
日本にある洗濯機数	#정의 #설계/실장 세탁기수 = 개인 + 법인(코인란드리) 1. 개인 세탁기수 = 세대수 * 소유율 * 소유대수 2. 법인(코인런드리) = 도쿄코인란드리 + 도쿄외 도시 + 그외 #검증
日本にある大学の数は	#정의 -大学数というのは4年制大学+専門学校なのか？：Yes #설계/실장 大学数＝4年大学数+専門大学数 1．4年大学数＝4年大学人数÷1か所当たり人数 ①4年大学人数=ターゲット人数＊4年大学進学率 -ターゲット人数＝150万＊4年＝600万 -4年大学進学率＝0.6(4년제 진학률이 꽤 높다) -4年大学人数=ターゲット人数＊大学進学率＊4年大学進学率 　=600万＊0.6＝360万 ②1か所当たり人数＝1年当たり1000人＊4年 大学数＝4年大学数+専門大学数＝360万÷4000人＝900か所 2．専門学校＝専門学校人数÷1か所当たり人数 ①専門学校人数＝ターゲット人数＊進学率＊専門学校人数進学率 -ターゲット人数＝150万＊4年＝600万 -専門学校進学率＝0.2 -専門学校人数=ターゲット人数＊大学進学率＊4年大学進学率 　=600万＊0.2＝120万 ②1か所当たり人数＝1年当たり200人＊2年 大学数＝4年大学数+専門大学数＝120万÷400人＝3000か所 #검증
日本経済新聞の購読枚数	#정의 - 구독수이므로 편의점과 같은 곳에서 일발적으로 팔리는 것은 치지 않는다. #설계/실장 니케이 구독자매수 = 개인구독매수 + 법인구독매수 1. 개인구독매수 = 세대수 * 구독률 * 구독매수 2. 법인구독매수 = 회사 + 학교 + 정부기관 ①회사 구독매수 = 회사수 * 구독률 * 구독매수  ②학교 구독매수 = 학교수 * 구독률 * 구독매수  ③정부 기관 구독매수 = 정부기관수 * 구독률 * 구독매수 #검증
日本にいる弁護士の人数は	#定義 -なし #設計・実装 - 弁護士数＝弁護士需要÷1人当たり供給 1．弁護士重要＝個人需要+法人需要 ①個人需要＝人口＊年間利用率＊年間利用数 0-20   ｜30百万｜ 0｜ 0 20-40 ｜30百万｜ 0.01｜ 1 40-60｜30百万｜ 0.02｜ 1 60-80｜30百万｜ 0.01｜ 1 ==================== 合計120万 ②法人需要＝会社需要 会社需要＝会社数＊月間利用率(裁判を行う可能性)＊月間利用数＊12月 - 会社数＝労働人口÷1社あたり人数＝5400万÷20名＝270万 - 中小企業需要＝243万＊0.05＊１＝12万 - 大企業需要＝27万＊0.3＊１＝8万 - （20万）*12月＝240万 弁護士重要＝個人需要+法人需要＝120万+240万＝360万 2．1人当たり供給 1人当たり1っカ月5件*12カ月＝約60件 弁護士数＝弁護士需要÷1人当たり供給＝6万 #検証 - 実際裁判数は350万件 - 弁護士数は4万
年間ケニアへ行く日本人の人数は	#定義 -直行でも経由でもケニアに行く飛行機の乗る日本人の数 #設計・実装 ケニアに行く日本人の数 　　　＝Seat数＊混雑率＊日本人の比率＊1日ケニア行き便数＊365日 -Seat数＝10列＊50行＝500人 -混雑率＝0.6 -日本人の比率＝0.1 -1日ケニア行き便数＝1台 -Seat数＊混雑率＊日本人の比率＊1日ケニア行き便数＊365日 　=500Seats * 0.7 * 0.1 * 1 * 365 = 12775人 #検証 -混雑率と日本人の比率正しいのか？
池袋駅前コンビニの売上は	# 定義 - 池袋駅前コンビニ # 設計 売上＝客数＊客単価 = 営業時間＊時間当たり稼働率＊時間当たり回転率＊利用カウンタ数＊客単価 稼働率・利用カウンタ数は時間により影響があるので、時間でセグメント化 3時間単位で分ける 6-9    | 3時間*0.6*60回*3個*700円 ------------------------------------------------------------------------------ 9-12  | 3時間*0.3*60回*2個*500円 ------------------------------------------------------------------------------ 12-15 | 3時間*0.7*60回*3個*700円 ------------------------------------------------------------------------------ 15-18 | 3時間*0.5*60回*2個*500円 ------------------------------------------------------------------------------ 18-21 | 3時間*0.7*60回*3個*700円 ------------------------------------------------------------------------------ 21-24 | 3時間*0.4*60回*2個*500円 ------------------------------------------------------------------------------ 24-3  | 3時間*0.2*60回*1個*500円 ------------------------------------------------------------------------------ 3-6   | 3時間*0.1*60回*1個*500円 ------------------------------------------------------------------------------ 約100万円 # 検証 1．スタバの一日売上が約60万円ぐらいなので、回転率や営業時間を考えると大体合っている気がする 2．そのほか「売上＊コスト率＝コスト　➡コスト/コスト率＝売上」 　- 小売りの利益率が5~10%間なので、コスト率は90~95% - コストは人件費・賃貸とかで計算し、逆算で売上推定
ANAの売上は？	#定義 - ANAの航空事業による売上に限る #設計・実装 - ANA売上＝客数*単価 ＝（全体人口＊飛行機利用率＊利用回数＊ANA選択率）＊単価 1. 客数 = 全体人口＊飛行機利用率＊利用回数＊ANA選択率 飛行機利用率は国内外・歳別に違うのでセグメント化すると                国内　　　　　　　　国外 0-20   ｜ 30百万*0.1*1.5*0.5　｜ 30百万*0.05*1*0.5 20-40 ｜ 30百万*0.2*2*0.5　  ｜ 30百万*0.2*1.5*0.5 40-60 ｜ 30百万*0.2*2*0.5　  ｜ 30百万*0.2*1.5*0.5 60-80 ｜ 30百万*0.1*1.5*0.5　｜ 30百万*0.05*1*0.5 -----------------------------------------------------------  合計     17百万                  ｜  11百万 2. 単価 国内国外、距離による違うと思うので ①国内客単価 : 距離別単価と割合を加重平均すると 近距離 : 2万*0.6 長距離 : 3万*0.4 ------------------ 2.4万 ①国外客単価 : 距離別単価と割合を加重平均すると 近距離 : 5万*0.6 長距離 : 10万*0.4 ------------------ 7万 売上＝17百万＊2.4万＋11百万＊7万＝4080億＊7700億＝11780億 #検証 - JALがマーケットシェア35％ぐらいで1.5兆円なので、少ない ‐ 利用率と利用回数の値が少なかった
식기세척기 시장규모	#定義 - 일본의 1년 식기세척기 시장규모 계산 - 가정용 식기세척기만 고려 #設計・実装 1년 식기세척기 구매량 = 기존그룹의 식기세척기 구매량 + 신규그룹의 식기세척기 구매량 ①기존그룹의 식기세척기 구매량 = 기존 식기세척기 보유대수 / 내용년수 * 변경율 - 기존 식기 세척기 보유대수 = 전체세대 * 식기세척기 보유율 * 보유대수 - 가설 : 식기세척기 보유율은 세대수/ 경제계층에 따라 유의미하게 다르다.                        경제도하　　       경제도중          경제도상 1인세대      ｜ 3百万*0.01*1 ｜ 5百万*0.03*1  |  2百万*0.02*1  2인세대      ｜ 3百万*0.01*1 ｜ 5百万*0.05*1  |  2百万*0.07*1 3인세대      ｜ 3百万*0.01*1 ｜ 5百万*0.07*1  |  2百万*0.09*1 4인이상세대｜ 3百万*0.01*1 ｜ 5百万*0.1*1    |  2百万*0.2*1 기존 식기 세척기 보유대수: 153万台 - 기존그룹의 식기세척기 구매량 = 기존 식기세척기 보유대수 / 내용년수 * 변경율 = 153万台/5년 * 0.9 = 27만대 ②신규그룹의 식기세척기 구매량 = 전체세대 * 식기세척기 비보유율 * 식기세척기 구매율 * 구매대수                        경제도하　　       경제도중          경제도상 1인세대      ｜ 3百万*0.99*0.01*1｜5百万*0.97*0.03*1  |  2百万*0.98*0.02*1  2인세대      ｜3百万*0.99*0.01*1 ｜5百万*0.95*0.07*1  |  2百万*0.93*0.07*1 3인세대      ｜3百万*0.99*0.01*1 ｜5百万*0.93*0.07*1  | 2百万*0.91*0.09*1 4인이상세대｜3百万*0.99*0.01*1 ｜5百万*0.9*0.1*1     |  2百万*0.8*0.2*1 신규그룹의 식기세척기 구매량: 193만대 1년 식기세척기 구매량 = 27만대 + 193만대 = 220만대 #検証 -
일본에 있는 음식점의 갯수는	#定義 -  #設計・実装 -  #検証 -
통신사의 매출은?	#定義 - 통신사의 사업은 통신업만 있는 걸로 간주한다. #設計・実装 - 통신매출 = 사용용량 * 용량당 단가 = 객수*1인당 사용용량 * 용량단가 = 기존회원수(1-이탈율)*1인당 사용용량 * 용량단가 = (전체인구*핸드폰사용률*통신사선택률)(1-이탈율)*1인당 사용용량*용량단가 -> 통신사, 헬스장과 같은 경우는 이탈율이 매출 추정에 중요한 변수가 된다. #検証 -
농업용 트랙터의 수요는?	#定義 -  #設計・実装 - 농업용트랙터 판매수요 = 기존 + 신규 1.기존 = (농가수 * 농가당 트랙터 보유 대수)/내용년수 * 대당단가 = ((전체인구*농업인구율/1농가당 평균인수)*트랙터사용율*농가당 트랙터 보유대수))/내용년수)*대당단가 2.신규 = (전체인구*농업인구율/1농가당 평균인수)*트랙터비사용율*트랙터구매율*트랙터보유대수*대당단가 #検証 -
	#定義 -  #設計・実装 -  #検証 -
	#定義 -  #設計・実装 -  #検証 -
	#定義 -  #設計・実装 -  #検証 -
	#定義 -  #設計・実装 -  #検証 -

전체 플로우

요건정의➡설계➡실장➡검증

요건정의 : 문제 인식, 문제 정의, 목표 구체화, 문제의 유형설정

요건정의에서는 문제의 스코프를 명확히 정하고, 수치화하여 구체적인 목표를 수립하는 단계입니다. 가령, 이익을 2배 올리고 싶다는 문제에서는 기간은 1년간인지, 2년간인지, 이익을 2배 상승시킴에 있어서 매출과 코스트의 비중은 제시되었는지 등을 파악하여, 매출을 2.5배 상승시키고 코스트는 1.5배만 상승시켜 이익을 2배로 만든다 라는 구체적인 목표를 수립할 수 있게 됩니다.

일단 Input, Input, Input..!: 모든 어프로치의 첫 발

SVE리더 파트너인 시노하라상과 히가시상에게 새로운 문제에 대한 어프로치를 어떻게 할 것인지에 대해 질문 했을 때, 그들이 가장 먼저 언급했던 것이 Input 이었습니다. 최근 잡 인터뷰에서 그들이 원하는 질문에 대한 답을 PT로 발표할 것을 요구했는데, 이것을 하나의 프로젝트라는 관점에서 보면, 역시나 Input이 무엇보다 중요하다는 경험을 하게 되었습니다.
　
(거의 대부분이 open research가 되겠지만) 오픈 리서치 이든, 레포트를 찾아 보든, 전문가에게 면담을 요청하든, 해당 요건에 대해서 먼저 Input이 없으면 그 요건을 제대로 이해하는 것 조차 불가능합니다.
　
따라서, 해당 요건에 대한 목표를 명확히 할 수 있고, 요건을 만족시키는 설계가 머리 속에 그려질 정도로 충분한 Input을 먼저 수집하는 것이 좋습니다.
　
Input을 획득하기 위한 리서치방법으로는 다음의 포스트를 참고하길 바랍니다.

문제 인식, 문제의 정의, 목표의 구체화

문제란 목표와 현상의 GAP이므로, 목표와 현상을 명확히 해야 문제가 무엇인지 인식할 수 있습니다.

1. 목표의 구체화(목표 = 요건)
   목표가 없으면 문제가 존재할 수 없습니다. 목표를 명확히 하는 요령 중 하나는 주어진 과제를 목적형으로 바꾸어 보는 것입니다. 특히 실전에서는 다듬어지지 않은 워딩이 등장하여 문제를 해결하는데에 혼란을 줄때가 많습니다. 때문에 목적을 명확히 한 후 목적을 띈 워딩으로 수정하면 문제의 정의에 도움이 됩니다. 가령, 헤드쿼터를 어느 지역에 세울지 에 대한 문제는 목표가 분명하지 않습니다. 이를 시장에 대한 접근성이 좋고, 인프라가 건실한 곳에 해드쿼터를 세우기 위해서는 어느지역이 좋을지 라는 명확한 워딩으로 고치면 이후 문제해결 어프로치에 큰 도움이 됩니다.목표가 어긋나면, 목표를 중심으로 세워둔 설계도 모두 변경해야 하므로, 문제해결에 있어서 목표설정이 가장 중요한 단계임을 반드시 인식해주세요.
2. 목표에서 등장하는 각 정의 들을 더욱 명확히 할 필요가 있습니다. 위의 예에서는, 시장에 대한 접근성이 좋다는 건 어떤 기준인지 어떤 의미인지, 또한 인프라가 건실하다는건 어떤 의미인지 어떤 기준인지 명확히 해야만 구체적인 목표를 세울 수가 있고, 일이 진행되는데 어긋남이 없습니다.
3. 현재 상태 파악 　
4. 목표의 상위 배경(목적)을 고려하기
   why 트리(이후 현상분석에서 등장하는 키워드)를 통해 목표의 상위 배경인 목적을 고려해봅니다. 목적을 고려해 봄으로써 사고의 깊이를 깊게 이끌어갈 수 있고, 근본적인 요건을 고려할 수 있으므로 어긋난 해결책을 초기 단계에서 배제하기 쉬워집니다.
   　
   기존 상품의 새로운 상품 라인 개발이라는 목표의 목적을 생각해봅니다. 클라이언트와의 미팅결과, 새로운 상품 라인 개발의 목적은 시장에서의 자사 영향력 강화입니다. 하지만, 시장에서의 자사 영향력을 강화시키기 위해서는 새로운 상품라인의 개발이 아닌 다른 방법이 더 효율적일 수 있습니다.가령 인수합병처럼요. 이처럼, 클라이언트가 제시하는 목표를 명확히 하기 이전에 목적을 파악함으로써 목표 자체가 타당한 것인지 판단하고 올바른 방향을 제시할 수 있게 됩니다.

문제의 유형설정

앞으로 마주치는 모든 문제는 다음 세 가지 중의 하나에 속하게 됩니다.

1. 발생형 문제
2. 탐생형 문제
3. 설정형 문제

제시된 문제가 어떤 유형의 문제인지에 따라 문제해결을 위한 어프로치가 달라집니다.

1. (optional)탐색형 문제를 발생형 문제로 바꾸어 생각해보기
   생각을 편하게 할 수 있는 하나의 팁정도로 생각해두세요.「영어를 말할 수 있기 위해서는」이라는 문제는 「영어를 말할 수 없는 이유는」이라고 생각해 보는 것처럼, 어프로치하기 힘든 탐색형 문제를 오프로치하기 쉬운 발생형 문제로 바꾸어 생각해보는 것입니다. 하지만, 발생형 문제의 어프로치는 탐색형 문제의 어프로치보다 생각의 범위가 좁기 때문에 생각의 누출이 발생할 수 있다는 점에 매우 유의하여야 합니다.

설계

설계에서는 요건정의에서 설정한 구체적인 목표를 달성하기 위해 어떠한 어프로치로 문제해결까지 나아갈 것인지 정하는 단계입니다. 아래의 현상분석은 목표를 여러 가지 방면으로 모델화해 어프로치에 대한 힌트를 얻는 방법입니다. 　

본격적 설계에 들어가기 전 가장 먼저 게임의 전체적인 판을 이해하기(전략적 사고): 거시적 변수의 이해부터 미시적 변수의 이해까지

문제해결에는 다양한 변수들이 관여합니다. 예를 들어, 기업의 매출이라는 문제해결에는 어떠한 변수들이 관련되어 있는지 살펴볼까요? 구체적인 예를 위해, A라는 자동차 회사의 매출을 생각해 보겠습니다.
　
A회사의 매출을 구조화하면, 아래와 같습니다

A회사의 매출 = 신규고객매출 + 기존고객매출
1. 신규고객매출 = 신규고객 * 단가
= (전체인구 * A사 자동차미소유율 * A사 자동차구매율 * 구매대수) * 단가

2. 기존고객매출 = 기존고객 중 재구매 고객수 * 단가
= (전체인구 * A사 자동차소유율)/내용년수 * A사 자동차재구매율 * 구매대수) * 단가

　
이때 미시적인 관점으로 A사 자동차구매율 A사 자동차재구매율에 영향을 미치는 변수를 생각하면, 'A사 제품은 차량 종류' 'B사 자동차' 'A사의 마케팅'와 같은 것을 직관적으로 생각해 낼 수 있겠네요. 하지만 이게 전부일까요?
　
다음의 기업문제 해결에 있어서 가장 기본이 되는 5C-extension을 봅시다.(기존 5C는 company, clinet, competition, channel, cost이지만 그외의 요소들을 개인적으로 확장했습니다.) 　

직관적으로 언급했던, 'A사 제품은 차량 종류' 'B사 자동차' 'A사의 마케팅'과 같은 요소는 경쟁요소에 의한 변수와, 고객요소에 의한 변수밖에 다루지 않고 있습니다. 매우 미시적인 관점의 분석입니다. 하지만, 5C-extension과 같은, 거시적인 판을 사전에 이해하고 있었다면, A사 자동차구매율 A사 자동차재구매율에 영향을 미치는 변수를 아래와 같이 더욱 폭넓게 생각하고, 각 변수에 따른 가설들을 세울 수 있었을 것입니다. 거시적인 틀을 파악하고 거시적인 시야에서 점점 미시적인 시야로 옮겨가는 사고를 전략전 사고라고 합니다.

1. International external env FACTORs

2. Domestic external env FACTORs

3. Alternative FACTORs

4. Complementary FACTORs

5. Competitor FACTORs
   - 경쟁 기업의 차별화

6. Client FACTORs
   - 가격전략
   - 유통채널
   - UX
   - 성장전략(CLMMT)
   - 차별화
   - 회사 이미지, 고객 충성도

7. Suplier FACTORs
   - 교섭력

8. Company FACTORs
   - 밸류체인
   - 7S

이는 기업의 문제해결 뿐만 아니라 어떤 문제에 대해 어프로치할 때도 마찬가지 입니다. 예를 들어, 해외로 취직을 할지 말지에 관한 개인의 문제를 해결할 때도 전체적인 판을 거시적으로 파악하고 문제해결에 대한 설계 페이즈에 들어가는 것이 합당합니다.

해외로 취직을 할지 말지를 결정하는데, 단순히 일적인 요소 여자친구만을 고려하면 생각치 못한 리스크와 마주할 가능성이 있습니다. 국내 외부 환경과 국외 외부 환경이 자신의 결정에 어떠한 영향을 미치는 변수일지도 함께 고려해야 리스크 미리 인지하고 대응책을 준비할 수 있습니다.

설계 단계에서 INPUT을 활용하기

어떤 문제든 문제를 해결하기 위해 도움이 될만한 INPUT이 존재합니다. 아무것도 없이 문제를 해결하라는 태스크는 잘 없습니다. 참고할만한 자료들을 몇 개 주고 시작하죠. 설계를 한 뒤에는 설계의 각 페이즈에서 설계대로 문제를 해결하기 위해서는 어떠한 자료들이 필요한지가늠할 수 있게 되는데요. 설계대로 문제를 해결하기 위해서 INPUT이 어떻게 활용할 수 있을지 고려해야 합니다. 멀쩡히 주어진 기회(자료)들을 그냥 버리고 가기에 너무 아까우니까요.
　
반대로 INPUT이 반드시 문제해결에 필요한 정보라는 전제가 있다면, INPUT에 맞추어 설계를 해 나가는 것도 하나의 방법입니다.

問題：CMOのM&Aコストはいくらで適正なのか？

# 定義
- 適正というのはどのぐらいの数値を意味するのか？
- EVがほしいのか、EBITDA*7~10倍がほしいのか？

# アプローチ
-Inputデータ
　- 製薬会社のCMO利用率：30％
　- 対象企業のシェア：20％
　- 対象企業のEBIT率：17％
　- CMO業界のEV/EBITDA Multiple：4.2

-設計
　-EVを求める
　-EV＝ターゲット企業のEBITDA * CMO市場のEV/EBITDA Multiple
 　　➡INPUT活用可能

①EBITDA＝EBIT（営業利益）-償却額

현상분석

현상분석이 반드시 필요한건 아니다

현상분석이란 문제에 대한 해결 방법을 마련하기 전에 과제를 여러각도로 분석하여 논리적인 문제해결 방안을 이끌어 내도록 돕는 방법입니다. 본 포스트에서는 과제를 why, what, 5W1H로 분석할 것입니다.
　
문제해결 방안에는 대표적으로 직관적 문제해결 계획적 문제해결 분석적 문제해결이 존재합니다. 참고이번 포스트에서 설명하는 문제해결이란 일반적으로 분석적 문제해결을 가르킵니다. 하지만, 분석적 문제해결이 항상 옳은 옵션은 아닙니다. 경험을 통한 직관적인 문제해결로 일일이 분석하지 않아도 해결방안을 마련할 수 있는 케이스도 존재하기 때문입니다. 예를 들어 aws ec2서버를 만들어달라는 과제를 받습니다. aws에 능숙한 사람이라면 굳이 과제를 현상분석하지 않아도 다음과 같은 해결책이 머리속에 자리잡을 것입니다.

 음, aws ec2 서버는 뭐 많이 세워봤어.
 1. 일단 aws에서 프로젝트 아이디로 로그인해서
 2. ec2 콘솔을 켜야지
 3. 인스턴스를 세울 때, 이미지 파일을 사용할까 스냅샷을 사용할까 처음부터 세울까? 이 부분은 확인해봐야겠네
 4. 인스턴스 스펙은 어떻게하지? 어느정도 크기의 cpn mem volume으로 세우라는 걸까?
 5. 네트워크는? 어떤 vpn 어떤 subnet에 세워야할까? 시큐리티 팀과 상의 해봐야겠어.

aws ec2서버를 세우는 과제에 생각보다 꽤나 많은 생각들이 필요하긴 하군요. 여하튼 aws에 익숙해져 있는 사람이라면 위와 같은 해결방안을 굳이 세세하게 현상분석하지 않아도 경험을 통해 직관적으로 알 수 있게 됩니다. 이것이 직관적 문제해결 입니다.
　
하지만 aws ec2서버를 처음 접해보는 사람은 어떨까요? 누구하나 알려주는 사람도 없다면 그 사람에게 이것은 꽤나 복잡한 과제일 것입니다. aws가 무엇인지, ec2가 무엇인지, 그것을 구성하는 것은 무엇인지, 왜 그렇게 해야하는지 등 꼼꼼한 현상분석과 가설설정, 검증, 자료조사 뒤에야 문제 해결방안을 마련할 수 있겠죠. 이것은 분석적 문제해결입니다.
　
결론은 문제 해결을 위해 반드시 분석적 문제해결만을 사용할 필요는 없다는 것입니다. 과제에 대해 충분한 경험과 배경지식의 Pool이 있다면 직관적 문제해결도 시간과 비용을 절약할 수 있는 훌륭한 문제해결법이라는 것입니다. 하지만 직관적 문제해결을 시행할 때 주의해야 할 점은 문제해결이란 상황에 변할 수 있는 리스크가 존재하기 때문에, 직관적 경험을 근거로 세운 플랜에 대해서는 정말 타당한 인과관계인지 검증을 해야한다는 점입니다!

경영전략에는 현상분석과 해결책을 하나로 묶은 시스템이 있다?

경영전략에서 많이 사용하는 현상분석과 그에 따른 어프로치(설계)를 제시하는 시스템이 존재합니다. 이를 IB케이스 시스템이라고 합니다. 경영전략에서 자주 등장하는 아래의 토픽에 따라, IB케이스 시스템에서는 각 토픽에 어떤 식으로 어프로치를 하여 문제를 해결할 것인지 제시하고 있습니다. 구체적인 내용은 「戦略コンサルティング・ファームの面接試験：CASE IN POINT」 이라는 책을 참고해주세요.

- 시규시장참입
- 업계분석
- M&A분석
   - M&A적정 가격 설정(EV/EBITDA, EBITDA* 7~10배)
   - M&A 타당성 분석(=장래 성장률 분석)
- 신제품발매
- 가격전략
- 성장전략
- 기업/신규사업 타당성 분석
- 경쟁기업에 대한 대응책
- 매출 증가
- 코스트 삭감
- 이익 증가
- 턴어라운드
- 수요공급 균형전략

WHAT트리(feat.구조화, Segment화)

WHAT트리는 그냥 생각하기에는 막막한 탐색형, 설정형 문제를 해결하는데 도움이 됩니다. 한번에 생각하기 어려운 문제를 의미있는 기준에 의해 나누어 생각할 수 있기 때문입니다.
　
WHAT트리가 탐색형, 설정형 문제를 해결하는데 가장 유용한 도구이기는 하지만, 어떠한 문제든 WHY트리, WHAT트리를 모두 구성해보는 것이 생각의 누출을 막기때문에 훨씬 유리하다는 걸 기억해주세요.

WHAT트리의 핵심: 구조화

WHAT 트리는 구조화를 통해서 작성할 수 있습니다. 구조화란 한번에 정복하기 힘든 문제가 있을때, 이를 세부적인 부분까지 나누어서 분할한 뒤 각각의 문제를 해결하여 전체적인 문제해결을 도모하는 것입니다. (각개격파하기!)
　
역시나 정의로만 보면 무슨 소리인지 모르겠습니다. 예를 통해 보도록 하겠습니다. 다음과 같은 발생형 문제를 생각해보겠습니다. 스타벅스의 1일매출을 15퍼센트 늘이기 위해서는? 이라는 과제가 있습니다. 자, 어떤 해결방법들을 생각해낼 수 있을까요? 읽기를 멈추고 생각해보세요.
　
막막합니다 역시..곧바로 머리속에 드는 생각은 '호객을 열심히 한다' '신메뉴를 개발한다' '커피 값을 올린다' 정도가 되겠네요. WHAT트리나 WHY트리와 같은 분석도구 없이는 직관적인 해결방법에 의존하게 됩니다. 하지만 직관적인 해결방법은 생각의 누출이 많고 논리성을 보장하기 어렵습니다.
　
그럼 어떻게 접근해야할까요?
　
먼저 스타벅스의 1일 매출을 구조화 해보겠습니다.

스타벅스 1일 매출 = 구매자수 * 1인당 평균 구매액
= [판매형태에 따라서 구조화] (테이크아웃하는 구매자수 * 1인당 평균 구매액) + (점포내 구매자수 * 1인당 평균 구매액)
= [점포내 구매자수를 더 세분하게 구조화] (테이크아웃하는 구매자수 * 1인당 평균 구매액) + (업소내의 좌석개수 * 시간당 가동율 * 시간당 회전율) * 1인당 평균 구매액

- 테이크 아웃하는 1인당 평균 구매액을 늘이기 위해 : 테이크아웃하는 고객에 대해서 할인 행사를 시행해 더 많이 사가게 하도록 유도한다.
- 업소내의 좌석개수를 늘이기 위해 : 카페내의 빈공간을 효율적으로 사용하고 stand-bar나 카운터석을 늘인다(고객의 만족도가 하락하기 때문에 이후의 검증 과정에서 폐기될 해결방책이긴 하겠지만..)
- 시간당 회전율을 높이기 위해 : 고풍스럽지만 딱딱한 의자를 준비하여 오래 앉아 있지 못하게 한다.
- 1인당 평균 구매액을 늘이기 위해 : 커피 뿐만 아니라 베이커리나 셀러드나 샌드위치와 같은 간단한 식사류를 준비하여 함께 구매하도록 유도한다.

　
자, 그럼 이번에는 아까보다 생각하기가 훨신 수월해졌다는걸 느낄 수 있겠죠? 문제를 막연히 하나의 큰 덩어리로 보는 것이 아니라 조그만한 덩어리로 쪼개고 보면, 비교적 덜 부담스러운 조그만한 덩어리들에 대해서 각각의 해결책에 어프로치 할 수 있게 됩니다. 또한 각 구조화에서는 MESE가 적용되어 있기 때문에, 생각의 누출이 없고 논리성을 보장할 수 있습니다.
　
구조화에는 다음의 네 가지 방법이 존재합니다. 이를 통해 상황별로 유연하게 대상을 구조화할 수 있습니다.

1. 사칙연산을 통한 구조화
2. 축을 통한 구조화
3. MESE프레임워크를 통한 구조화
4. 프로세스 분석을 통한 구조화

1. 사칙연산을 통한 구조화

수식으로 구조화를 시행했을 때 구조화가 수월합니다. 수식으로 표현했을 때는 변수 간의 +-÷× 관계를 명확히 파악할 수 있습니다. 또한, 하나의 변수를 더 세분화된 하위 변수로 나누기 쉬워집니다.

-스타벅스의 갯수(존재어프로치) = 도시의 역수 * 역당 스타벅스 개수 + 도시가 아닌 곳의 역수 * 역당 스타벅스 개수

-도쿄역 유동인구수 = 열차이용객수 * 환승률 = ((한차량 정원수 * 가동률 * 한 전차의 전체차량 수) * 시간당열차대수 * 운용시간 * 선개수 * 환승률) 

-칼로리 축척량 =   肥満=カロリーIn－カロリーOut
    ・カロリ-In　=　摂取カロリー＊カロリー吸収率
          =（食事回数＊一回当たり量＊量当たりカロリー）＊カロリー吸収率
    ・カロリ-Out　=　基本代謝＋基本代謝外
    　   =　基本代謝＋（通常運動＋特別運動）

-고층건물 건설비 = 工事費＝土地＋(1階当たり工事費*階数)*高層による加重値＝土地＋((人件費＋原材料費＋機械レンタル費)*階数)*高層による加重値

2. 축을 통한 구조화

시스템의 경우 구성요소를 물리적/논리적 기준으로 명확하게 구분할 수 있지만, 비즈니스의 경우 어떤 축으로 구조화 하느냐에 따라 구성요소가 달라집니다. 　

# 소비자 구조화
age sex time area sku channel EL E/N busi natl

# 시장 구조화
valueChain sku client-type

프로그래밍의 예: 네트워크의 구성-> ec2, elb, subnet, vpc...  
비즈니스의 예: 회사의 구성-> 
   (부서를 기준으로) 인사부, 법무부, 개발부, 영업부.. 
   (자본을 기준으로) 부채, 누적 자본...

따라서, 의미 있는 축(기준) 을 선정하여야 합니다. 가령, 맥도날드 점포의 일일 매출 확대라는 과제가 있을 때 이를 해결하기 위한 현상분석으로 점포의 매출을 WHAT트리(구조화작업)로 분해합니다. 매출은 객수 * 객단가으로 나뉠 수 있습니다. 이때 객수를 시간대, 나이대, 성별이라는 축으로 나누는 것은 의미가 있지만 구매자가 입은 옷색깔, 구매자의 안경 착용여부 라는 축으로 나누는 것은 의미가 없습니다.
　
그렇다면 축설정은 어떻게 하면 의미가 있는 것일까요? 축설정이 의미가 있기 위해서는, 축설정과 문제의 목표가 타당한 인과관계인가를 증명해야 합니다. 위의 맥도날드 매출 확대의 예에서 시간대나 나이대가 의미있는 축이 될 수 있는 이유는 시간대 나이대라는 축에 의해 매출에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 하지만 구매자의 안경 착용여부가 매출과 관련이 있다는 인과관계는 납득하기 어렵습니다.
　
또한 복수개의 축설정을 통해 정확도가 높은 구조화를 이루어 낼 수 있습니다. 위의 예에서와 같이, 고객을 시간대라는 하나의 축으로만 나누는 것보다 시간대와 나이대라는 복수의 축으로 나눌 경우 더 정확도가 높은 결과물을 얻어낼 수 있습니다.

3. MESE프레임워크를 통한 구조화

위에서 언급한대로 비즈니스 사이드는 구조화가 축의 설정에 따라 달라지므로 축설정이 중요합니다. 그런데 문제는 대상에 대한 배경지식이 존재하지 않는 이상 어떤 의미있는 축을 선정할지 자체가 굉장히 까다롭습니다. 이를 돕기 위한 것이 MESE 프레임워크입니다. 일반적으로 사용되는 의미있는 축을 그때그때 대입해 사용할 수 있게됩니다.
　
프레임워크는 이미 MESE화 되어 있으므로 문제의 구조화에 있어 큰 도움이 됩니다. ppt자료를 만들때 레퍼런스가 있고 없고의 차이를 크게 경험해봤을 것입니다. 레퍼런스는 요건에 따라 완벽하지는 않지만 사고에 큰 도움이 됩니다. 축의 프레임워크는 이러한 레퍼런스와 같습니다. 혹은 개발 경험이 있으신 분들은 외부 라이브러리를 사용하는 것이 얼마나 편리한지 아실 것입니다. 프레임워크는 외부 라이브러리를 사용하는 것과 같습니다. 보장된 로직을 사용함으로써 나의 부담을 줄이는 것이죠.

긍정적/부정적
내부/외부
온/오프
개인/환경
물리적/정신적
의식적/무의식적
공급/수요
사람/물건/돈/정보
연령/성별
사회인/학생
시각/청각/미각/촉각/후각
개인/법인
신규/기존
프로덕트/서비스
가상/실제
사적/공적
질/양
4p(product, price,place,promotion)
AIDMA
3C

예) 개인의 수입을 구조화면?
└── Stock  
        └── 有形資産売却  
        └── 無形資産売却  
└── Flow  
        └── 支出  
                └── 変動費  
                └── 固定費  
        └── 収入  
                └── 他力  
                        └── 金借りる  
                        └── 金もらう  
                └── 自力  
                        └── 仕事する  
                                └── 仕事もらう  
                                └── 仕事作る  
                        └── 仕事しない：株式・FXなど

예) 정체에 영향을 미치는 변수를 구조화하면?
일시적
    └── 하드웨어
                    └── 눈,비 등 기상
                    └── 교통사고
                    └── 도로공사
    └── 소프트웨어
                    └── 팬텀정체현상

비일시적
    └── 하드웨어
                     └── 도로상태
                     └── 도로수(병목현상)
    └── 소프트웨어
                      └── 교통체계(신호체계, 차선이용 제한등)

4. 프로세스 분석을 통한 구조화

매출은 객수*단가 = 인구*선택률*1인당구매개수*단가와 같이 구조화 될 수 있습니다. 웹어플리케이션은 레이어 라는 축으로 구조화하면 DB, 서버, 클라이언트 로 구조화 될 수 있습니다. 그렇다면 다음으로 승진이라는 개념은 어떻게 구조화할 수 있을까요?
　
좀 막막합니다. 승진이라는 개념은 한 시점에 발생하는 STOCK개념이 아니라 시간적 흐름에 의해 발생하는 FLOW개념이다보니 이를 STOCK 요소로 분해하려는 시도에서 머리가 말을 듣지 않는 것입니다.
　
승진은 FLOW이기 때문에, 그 요소를 분해함에 있어서도 시간적 흐름에 따라 분해하면 됩니다. 이를 고객 여정 분석(customer journey analysis)라고 합니다. 즉, 고객 여정 분석에 따르면 승진이라는 flow는 퍼포먼스 - 인사평가 - 인사권한자 승인 - 인사적용의 흐름으로 구성됩니다.
　
다른예로는, 엘리베이터의 사용을 편리하게 하기 위해서는, 웹사이트의 이용을 편리하게 하기 위해서는, 보조금 제도의 리스크 시이레를 구조화하면 과 같은 flow의 과제를 분석할 시 프로세스 분석은 유효하게 사용됩니다.
　
시간적 FLOW와 STOCK의 구분이 어렵다면, 구조화의 대상이 동사이면 FLOW, 명사이면 STOCK이라고 생각해보세요.

* 고객의 웹사이트 여정분석
①브라우저를 켠다
②할일을 한다
③광고에 노출된다
④광고를 클릭한다
⑤클라이언트의 웹사이트에 접속한다
⑥사이트를 둘러본다
⑦마음에 드는 것을 발견한다
⑧타사와 가격을 비교한다
⑨구매를 결정한다
⑩쇼핑카트에 담는다
⑪결제한다
⑫구매완료
⑬배송을 기다린다
⑭배송완료

* 해외 공장에서 생산한 소화기의 시이레 여정분석
①배에 실는다
②배로 나른다
③항구에 도착한다
④검사한다
⑤배에서 짐을 내린다
⑥차나 기차에 짐을 실는다
⑦창고까지 운송한다
⑧창고에 도착한다
⑨운송수단에서 창고로 짐을 옮긴다
⑩재고를 체크한다

* 고객의 엘리베이터 이용의 여정분석
①엘리베이터가 어딨는지 찾는다
②엘리베이터 앞까지 간다
③엘리베이터를 기다린다
④사람들이 타고내릴 때까지 기다린다
⑤엘리베이터에 탄다
⑥목적지 층을 누른다
⑦기다린다(중간중간에 사람들이 들락날락한다)
⑧내린다
⑨목적지까지 간다

구조화를 위한 팁

• MESE
  내용 생략 　
• 귀납적 축설정
  축의 설정에 어려움을 겪는 문제라면, 귀납적 인수분해를 사용할 수 있습니다. 귀납적 인수분해란, 축을 생각하기전 머리속에서 떠오르는 구성요소들을 먼저 생각해, 그 구성요소들의 분류에 따라 축을 역으로 설정해 나가는 것입니다. MESE를 만족하지 않는 축이 설정될 리스크가 존재하지만, 축을 설정하는 것보다 구성요소를 생각해내는 것이 비교적 쉬우므로 생각이 막혔을 때는 도움이 될 수 있습니다. 　
• 여러방면으로 축설정을 재실행 　

What트리와 시스템개발

개발을 해보신 분이 아니라면 이게 뜬금없이 왠 개발 이야기 인지 의아해하실 분이 있을 실 겁니다. 저는 IT컨설턴트이기 때문에, 컨설턴트적인 생각을 해야할 뿐만 아니라, 개발도 하고 있어요. 때문에 문제해결법을 생각할 때, 일반적인 전략/기획 문제해결법 뿐만아니라 그 방법이 소프트웨어 개발을 할 때도 확장성있게 사용할 수 있는 프레임워크인지 확인합니다. What트리는 시스템 개발을 할 때도 매우 유용하게 상용됩니다. 물론 트리의 생김새는 다르지만, 결국 본질은 같습니다.
　
개발을 해보신 경험이 있으신 분이라면, 네트워크 설계도나 시컨스 설계도를 보신분이 계실겁니다. 네트워크 설계도는 막연하게 느껴지는 '데이터 흐름'이라는 것을 데이터가 어떤 네트워크의 리소스를 통해 움직이는 지를 보여주는 그림입니다. 이는 네트워크라는 키워드를 (예를 들어) api gateway, ec2, rds, kinesis 등의 리소스로 인수분해하여 나타낸 것이므로, 생김새는 what트리와 다를지 모르지만 인수분해라는 시점에서 그 본질은 같습니다.

　
또한 조금 더 세부적인 소프트웨어의 흐름을 보자면 시컨스 설계도가 있겠군요. 설계자의 의도에 따라 굉장히 세부적으로 설계도를 그릴지(파일단위), 마이크로서비스 단위로 설계도를 그릴지 생각을 한후 데이터의 흐름을 기재하는 방법입니다. 이 또한, 데이터의 흐름이라는 추상적인 개념을 구체적인 리소스들, 파일들, 알고리즘들로 인수분해하여 생각하는 방법이기 때문에 what트리와 본질이 같습니다. 어플리케이션을 개발하는 프레임워크를 조금더 구체적으로 알고싶다면링크

　
What트리는 시스템을 구축할 때도 매우 도움이되는 방법입니다.

WHY트리

WHY트리는 원인분석이 요구되는 발생형 문제일 경우 유용하게 사용될 수 있습니다. WHY트리는 인과관계의 파악이 핵심입니다. 인과관계에 관해서는 별도의 포스트에서 구체적으로 다루고 있습니다. 다음의 링크에서 확인해주세요.

WHY트리를 위한 팁

• MESE
• 프레임워크 사용하기
• 원인을 구조화하기
• 거시적 요소부터 미시적인 요소까지
  기업의 선택률과 시장의 성장률에 영향을 미치는 변수는?
• 1. International external env FACTORs 2. Domestic external env FACTORs 3. Alternative FACTORs 4. Complementary FACTORs 5. Competitor FACTORs - 경쟁 기업의 차별화 6. Client FACTORs - 가격전략 - 유통채널 - UX - 성장전략(CLMMT) - 차별화 - 회사 이미지, 고객 충성도 7. Suplier FACTORs - 교섭력 8. Company FACTORs - 밸류체인 - 7S
• 몇 퍼센트 짜리 인과관계일까?
  각 인과관계의 타당성은 수치로써 그 관계가 표현됩니다. 위의 그림에 의하면 배송시스템문제 -> 배송지연문제 라는 인과관계로 표시되어 있지만, 정말 저러한 인과관계가 도출되는 것이 타당한지를 매 포인터 마다 고려해 보는 것입니다. 각 노드 간의 인과관계를 수치로 표현하여 구체화 할 수 있습니다. 수치는 물론 가설이지만, 수치를 통해 인과관계를 표현함으로써 논리적 비약을 방지할 수 있습니다.
• 예1. 바람이 불면 통장사가 잘된다?? 바람이 분다 -> 50% 모래먼지가 날린다 -> 1% 눈에 모래가 들어간다 -> 0.1% 실명하여 맹인이 된다 -> 5% 맹인이 샤미센을 연주한다 -> 100% 샤미센 수요가 증가한다 -> 100% 샤미센을 만들 고양이 가죽이 필요하다 ->100% 고양이가 줄어든다 -> 10% 쥐가 증가한다 -> 50% 쥐가 통을 갉아먹는다 -> 10% 통장사가 잘된다 0.5 * 0.05 * 0.001 * 0.05 * 1 * 1 * 1 * 0.1 * 0.5 * 0.1 = 약 10억분에 1확률 따라서, 바람이 불면 통장사가 잘된다라는 가설은 논리적 비약 예2. 기준금리가 올리가면 부동산 가격이 하락한다? 기준금리가 상승한다 -> 100% 시장금리가 상승한다 -> 100% 대출금리가 상승한다 -> 90% 대출받아 부동산을 구매하는 수요가 감소한다 -> 80% 부동산 수요가 하락한다 -> 100% 부동산 가격이 하락한다 1 * 1 * 0.9 * 0.8 * 1 = 0.72 따라서 기준금리가 상승하면 부동산 가격이 하락한다는 타당한 인과관계
• 핵심적인 원인이 보일때까지 계속 파고들기
  발생형 문제 해결의 핵심은 원인 분석입니다. 피상적인 원인 분석부터 시작하여 근본적인 원인 분석으로 이어나갑니다. 근본적인 원인의 분석은 원인에 대한 원인의 규명을 반복하여 접근합니다. 이렇게 나뉘어진 원인의 계층에서 각 층의 원인은 피상적이든 근본적이든 해결책 마련의 근거가 됩니다. 이때 원인 분석은 MESE의 의해서 종류가 나뉘어지면 좋지만(생각이 누출을 막기 위해), 이러한 구분보다 중요한 것은 근본적 원인을 밝혀내는 것이라는 방향성을 유지하는 것입니다.
• 인과관계가 충분히 세부적으로 step by step을 이루고 있는지 검증
  발생형 문제의 원인을 파악해 나갈 때, 인과관계의 粒度가 충분히 구체적인지 고려해야합니다. 예를 들어, 「꽃가루 알레르기 환자를 줄이기 위해서는」이라는 문제에서, 「꽃가루 -> 알레르기 발생」 이라는 인과관계는 중간의 세부적 인과관계가 생략되어 수많은 정보를 놓치고 있습니다. 이를 더욱 구체적인 인과관계로 분석하면 다음과 같습니다.어떠한가요? 이처럼 인과관계를 세부적으로 나타내면 그만큼 더욱 세부적인 원인을 분석할 수 있고, 세부적으로 발전한 원인에 대해 더 많은 해결책을 마련할 수 있게 됩니다. 「꽃가루 -> 알레르기 발생」이라는 생략된 인과관계에서는 그에 대한 해결책으로 꽃가루를 어떻게 줄일 것인지, 알레르기를 어떻게 줄일 것인지에 대한 해결책밖에 떠오를 수 없습니다. 하지만, 구체적인 인과관계의 분석으로, 꽃가루가 공기로 전달되지 않는 방법, 꽃가루가 함유된 공기를 흡입하지 않는 방법, 기관지에 쌓이지 않게하는 방법, 기관지에서 방위작용을 하게 하지 않는 방법 등 더 구체적인 해결책들이 제시될 수 있습니다.
• 꽃가루 발생 -> 꽃가루가 공기로 전달 -> 공기를 흡입 -> 기관지에 쌓임 -> 기관지에서의 방위작용 -> 기침,눈물 등의 알레르기 발생

BRAIN STORMING트리

문제 해결방안 마련

HOW트리

HOW트리를 위한 팁

• 인과관계의 타당성 검증
  인과관계의 타당성 검증이란, 로직 트리의 각 박스를 잇고 있는 화살표들이 정말 타당한지를 검증하는 것입니다. 아래 그림에서 예를 들어 볼까요. 유기농 제품의 판매량 증대 -> 영업 사원의 생산성재고 라는 인과관계가 정말 타당한지 검증하는 것입니다. 유기농 제품의 판매량을 증대시키기 위해서 영업 사원의 생산성을 재고하는게 정말 타당한 인과관계인가?라고 자문해 보는 것이죠.

검증 : Feasibility 검증

feasibility(실현가능성)은 두 가지의 축으로 나뉘어 질 수 있습니다.

1. Impact
2. Time
3. Cost
4. Risk(코스트, 수익률, 성장률, 회수기간 등)

과제추출

우선순위 설정

우선순위는 각 태스크가 가지고 있는 중요도, 리드타임에 따라 결정됩니다. 　

중요도

먼저 중요도를 볼까요? 중요도란 무엇에 의해 결정될까요? 중요도를 결정하는 기준은 무엇일가요? 저는 다음의 세 가지 기준에 따라 중요도를 결정합니다.

1. 해당 태스크가 얼마나 많은 다른 태스크에 영향을 미치는가?
2. 해당 태스크의 데드라인은 언제인가?

리드타임

어떤 태스크는 리드타임을 갖기도 합니다. 리드타임이란 태스크를 시행함에 있어서 외부의 요인에 따라 대기해야하는 시간을 의미합니다. 예를 들면, 물건을 주문하는 것이 있겠습니다. 물건을 주문하면 주문하는 것은 금새 끝나지만 배송까지 시간이 걸리게 됩니다. 만약, 주문받은 물건이 다음의 태스크의 필요 조건 이라면 리드타임을 제대로 계산하지 못해 의미없는 시간과 공수를 날려버리게 됩니다. 때문에 리드타임이 걸리는 물건 주문과 같은 경우는 리드 타임을 계산하여 미리미리 시행하여야 합니다.

실행

태스크의 실행할 시, 디테일한 부분의 작업을 하고 있다고 하더라고 애초의 태스크와 문제해결을 위한 설계라는 큰 그림을 잊으면 안됩니다. 세부적인 작업에 집중해 큰 그림을 잊고 작업을 진행하면, 설계의 목적과 부합하지 않는 작업으로 빠져버릴 가능성이 큽니다.

자료 참고

• https://www.slideshare.net/WoongseokYun/i-8875850
• https://blog.lgcns.com/1179

논리적 분석기법도구

우리는 일상이나 업무 중에 논리적으로 누군가를(고객, 경영층 등) 설득해야 하거나, 어떤 문제를 체계적인 방법으로 해결해야 하는 경우를 많이 접하게 됩니다. 하지만, 이러한 논리적 사고와 접근을 몇몇 전문가들의 전유물로 생각하기 쉬운데요.
　
사실 논리적 사고는 누구나 훈련을 통해서 확보할 수 있는 역량이며, 이 역량은 한 번 체득되면 업무뿐 아니라 다양한 영역에서 활용이 가능합니다. 사실, 필자의 경우도 훈련을 통해서 논리적 사고를 키운 대표적인 케이스입니다. 그러니, 여러분들도 어렵다고 생각하지 마시고 저의 글을 읽으시고 활용해 보시기를 권해 드립니다.
　
논리적 사고를 지원하는 도구 중 가장 대표적인 것이 바로 ‘맥킨지’식 사고의 핵심인 “로직 트리(Logic Tree)”입니다. 나뭇가지가 뻗어 나가는 것처럼 논리적으로 상세화(분류)를 하는 기법인데요. 먼저 아래 그림처럼 간단한 예시로 시작해 보겠습니다.
　
A 회사의 ‘스마트 워치’ 사업의 이익이 증가를 했는데요. 그 원인을 로직 트리를 통해 분석해 보면 아래와 같습니다. 　

l 로직 트리 사례

　
로직 트리를 이용하면 어떤 문제를 더 세부적으로 구체화할 수 있다는 것을 보실 수 있는데요. 이렇게 세부적으로 나누게 되면 더 정확한 판단이 가능해지고, 중복이나 누락을 최소화시켜 업무를 더 효율적으로 수행할 수 있게 도와줍니다.
　
사실 다른 사람들이 작성한 로직 트리를 보면, 작성하기 쉬울 것 같아 보이지만 실제로 해 보면 생각보다 어렵다는 것을 느낄 수 있는데요. 로직 트리를 좀 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 그 유형과 작성 시 주의사항에 대해 설명을 드리겠습니다. 　

로직트리의 유형

• What트리
  첫 번째는 문제 해결을 위한 구조화(Issue Tree)에 활용됩니다. 이 부분은 추후 설명드릴 “문제 해결 프로세스”에서도 설명을 드리겠지만, 문제 해결 프로세스 상에서 굉장히 중요합니다. 실무 현장에서 이 부분(문제의 구조화)에서 Management와 실무자들 간에 이슈에 대한 생각의 차이가 발생하여 제대로 된 솔루션을 제시하지 못하는 경우를 많이 보게 됩니다. 　
• Why트리
  두 번째 로직 트리 유형은 문제의 원인을 분석(파악) 할 때 활용됩니다. ‘Why Tree’로 불리기도 하는데요. 이때는 아래 그림처럼 Why(왜?)를 반복하면서 구체화해야 합니다. 그래야 정확한 근본 원인을 찾을 수 있게 됩니다. 　
• How트리
  마지막으로 세 번째는 해결책을 구체화할 때 사용합니다. 이때는 문제의 원인을 파악할 때와 달리 So How?(그래서 어떻게?)를 반복함으로써 원하는 결과물을 얻을 수 있게 됩니다. 그래서 ‘How Tree’로 불리기도 합니다.

로직트리 작성시 주의사항

로직 트리 작성할 때 주의해야 할 사항을 말씀드리겠습니다. 첫 번째는 ‘폭과 깊이’가 유사한 수준이어야 하고, 전개가 논리적이어야 합니다. 아래 그림과 같이 폭의 관점에서 누락이 발생하지 않아야 하며, 의미 있는 분석을 위해 어느 정도 ‘깊이’가 있어야 합니다. 항상 어떤 일이든지 시간과 같은 리소스의 제약이 있기 때문에 이를 감안하여 효과적으로 접근해야 합니다. 　

　
두 번째는 MECE(중복되지 않고, 각각의 합이 전체를 포함) 관점으로 작성되어야 합니다. 그러나, 실제로 로직 트리를 작성하다 보면 전체가 다 MECE를 만족하지는 않습니다. 그렇다 할지라도 1차 전개에서는 반드시 MECE를 만족시켜야 합니다.
　
세 번째로 주의해야 할 사항은 상호 반대되는 개념으로 양분하는 방식과 ‘이외’, ‘기타’를 잘 활용하면 MECE를 충족시키는 데 도움이 됩니다. 다만, ‘X 이외의 것’으로 전개하는 것은 굉장히 주의해야 합니다. 그래서, 가급적 권장하지 않습니다. 이유는 마지막 주의사항에서 함께 설명드리겠습니다.
　
마지막 주의사항은 구체화해 가는 가지들의 레벨을 맞추는 것이 중요하다는 것입니다. 만약, 너무 비중의 차이가 난다면 비중을 적어서 어떤 항목들이 중요한 항목인가를 표시하는 것이 좋겠습니다.

　
예를 들어, 아래 그림과 같이 ‘스마트 워치(Smart Watch)’ 제품에 대한 이익 증가 요인을 로직 트리로 분석한다고 가정했을 때, 원인 분석 과정에서 제품 원가를 두 개로 분리하고, 하나를 ‘인건비’, 그리고 다른 하나를 ‘인건비 외’로 분류할 경우, ‘인건비’ 비중이 상당해야 합니다.
　
그렇지 않고, 인건비 비중이 만약 10% 정도 밖에 안 될 경우에는 비중이 높은 중요한 90%의 원인을 놓치는 오류를 범하게 됩니다.
　
또한, 전개 도중에 어떤 항목은 여러 단계까지 심도 있게 전개가 되는데 다른 항목들은 1~2단계에서 막히는 경우가 발생하면 뭔가 문제가 있다고 봐야 합니다. 그래서, 이런 경우에는 작업을 중단하고 다른 각도에서 시도해야 합니다.
　
여기까지 설명이 되었으면 이제부터는 여러분들의 몫입니다. 다양한 주제(문제)들을 가지고 로직 트리를 통해 구체화하는 훈련을 반복적으로 수행해야 합니다.
　
이러한 반복적인 훈련은 여러분들이 문제 해결을 하고자 할 때 논리적 사고로 접근할 수 있도록 도와주는 역할도 하지만, 어느 순간 여러분 스스로가 꼭 문제 해결이 아닌 다른 여러 상황에서도 논리적 사고를 할 수 있게끔 변화시켜 주기도 합니다.

What 트리로 구성요소를 분해하라

　
WHAT 트리는 구조화를 통해서 작성할 수 있습니다. 구조화란 한번에 정복하기 힘든 문제가 있을때, 이를 세부적인 부분까지 나누어서 분할한 뒤 각각의 문제를 해결하여 전체적인 문제해결을 도모하는 것입니다. (각개격파하기!)
　
역시나 정의로만 보면 무슨 소리인지 모르겠습니다. 예를 통해 보도록 하겠습니다. 다음과 같은 발생형 문제를 생각해보겠습니다. 스타벅스의 1일매출을 15퍼센트 늘이기 위해서는? 이라는 과제가 있습니다. 자, 어떤 해결방법들을 생각해낼 수 있을까요? 읽기를 멈추고 생각해보세요.
　
막막합니다 역시..곧바로 머리속에 드는 생각은 '호객을 열심히 한다' '신메뉴를 개발한다' 커피 값을 올린다' 정도가 되겠네요. WHAT트리나 WHY트리와 같은 분석도구 없이는 직관적인 해결방법에 의존하게 됩니다. 하지만 직관적인 해결방법은 생각의 누출이 많고 논리성을 보장하기 어렵습니다.
　
그럼 어떻게 접근해야할까요?
　
먼저 스타벅스의 1일 매출을 구조화 해보겠습니다.

스타벅스 1일 매출 = 구매자수 * 1인당 평균 구매액
= [판매형태에 따라서 구조화] (테이크아웃하는 구매자수 * 1인당 평균 구매액) + (점포내 구매자수 * 1인당 평균 구매액)
= [점포내 구매자수를 더 세분하게 구조화] (테이크아웃하는 구매자수 * 1인당 평균 구매액) + (업소내의 좌석개수 * 시간당 가동율 * 시간당 회전율) * 1인당 평균 구매액

- 테이크 아웃하는 1인당 평균 구매액을 늘이기 위해 : 테이크아웃하는 고객에 대해서 할인 행사를 시행해 더 많이 사가게 하도록 유도한다.
- 업소내의 좌석개수를 늘이기 위해 : 카페내의 빈공간을 효율적으로 사용하고 stand-bar나 카운터석을 늘인다(고객의 만족도가 하락하기 때문에 이후의 검증 과정에서 폐기될 해결방책이긴 하겠지만..)
- 시간당 회전율을 높이기 위해 : 고풍스럽지만 딱딱한 의자를 준비하여 오래 앉아 있지 못하게 한다.
- 1인당 평균 구매액을 늘이기 위해 : 커피 뿐만 아니라 베이커리나 셀러드나 샌드위치와 같은 간단한 식사류를 준비하여 함께 구매하도록 유도한다.

　
자, 그럼 이번에는 아까보다 생각하기가 훨신 수월해졌다는걸 느낄 수 있겠죠? 문제를 막연히 하나의 큰 덩어리로 보는 것이 아니라 조그만한 덩어리로 쪼개고 보면, 비교적 덜 부담스러운 조그만한 덩어리들에 대해서 각각의 해결책을 마련할 수 있는 생각을 할 수 있게 되기 때문입니다.
　
또한 각 구조화에서는 MESE가 적용되어 있기 때문에, 생각의 누출이 없고 논리성을 보장할 수 있습니다.

1. 사칙연산을 통한 구조화

수식으로 구조화를 시행했을 때 구조화가 수월합니다. 수식으로 표현했을 때는 변수 간의 +-÷× 관계를 명확히 파악할 수 있습니다. 또한, 하나의 변수를 더 세분화된 하위 변수로 나누기 쉬워집니다.

-스타벅스의 갯수(존재어프로치) = 도시의 역수 * 역당 스타벅스 개수 + 도시가 아닌 곳의 역수 * 역당 스타벅스 개수

-도쿄역 유동인구수 = 열차이용객수 * 환승률 = ((한차량 정원수 * 가동률 * 한 전차의 전체차량 수) * 시간당열차대수 * 운용시간 * 선개수 * 환승률) 

-칼로리 축척량 =   肥満=カロリーIn－カロリーOut
    ・カロリ-In　=　摂取カロリー＊カロリー吸収率
          =（食事回数＊一回当たり量＊量当たりカロリー）＊カロリー吸収率
    ・カロリ-Out　=　基本代謝＋基本代謝外
    　   =　基本代謝＋（通常運動＋特別運動）

-고층건물 건설비 = 工事費＝土地＋(1階当たり工事費*階数)*高層による加重値＝土地＋((人件費＋原材料費＋機械レンタル費)*階数)*高層による加重値

2. 축을 통한 구조화

시스템의 경우 구성요소를 물리적/논리적 기준으로 명확하게 구분할 수 있지만, 비즈니스의 경우 어떤 축으로 구조화 하느냐에 따라 구성요소가 달라집니다. 　

# 소비자 구조화
age sex time area sku channel EL E/N busi natl

# 시장 구조화
valueChain sku client-type

프로그래밍의 예: 네트워크의 구성-> ec2, elb, subnet, vpc...  
비즈니스의 예: 회사의 구성-> 
   (부서를 기준으로) 인사부, 법무부, 개발부, 영업부.. 
   (자본을 기준으로) 부채, 누적 자본...

따라서, 의미 있는 축(기준) 을 선정하여야 합니다. 가령, 맥도날드 점포의 일일 매출 확대라는 과제가 있을 때 이를 해결하기 위한 현상분석으로 점포의 매출을 WHAT트리(구조화작업)로 분해합니다. 매출은 객수 * 객단가으로 나뉠 수 있습니다. 이때 객수를 시간대, 나이대, 성별이라는 축으로 나누는 것은 의미가 있지만 구매자가 입은 옷색깔, 구매자의 안경 착용여부 라는 축으로 나누는 것은 의미가 없습니다.
　
그렇다면 축설정은 어떻게 하면 의미가 있는 것일까요? 축설정이 의미가 있기 위해서는, 축설정과 문제의 목표가 타당한 인과관계인가를 증명해야 합니다. 위의 맥도날드 매출 확대의 예에서 시간대나 나이대가 의미있는 축이 될 수 있는 이유는 시간대 나이대라는 축에 의해 매출에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 하지만 구매자의 안경 착용여부가 매출과 관련이 있다는 인과관계는 납득하기 어렵습니다.
　
또한 복수개의 축설정을 통해 정확도가 높은 구조화를 이루어 낼 수 있습니다. 위의 예에서와 같이, 고객을 시간대라는 하나의 축으로만 나누는 것보다 시간대와 나이대라는 복수의 축으로 나눌 경우 더 정확도가 높은 결과물을 얻어낼 수 있습니다.

3. MESE프레임워크를 통한 구조화

위에서 언급한대로 비즈니스 사이드는 구조화가 축의 설정에 따라 달라지므로 축설정이 중요합니다. 그런데 문제는 대상에 대한 배경지식이 존재하지 않는 이상 어떤 의미있는 축을 선정할지 자체가 굉장히 까다롭다는 것입니다. 이를 돕기 위한 것이 프레임워크입니다. 일반적으로 사용되는 의미있는 축을 그때그때 대입해 사용할 수 있게됩니다.
　
프레임워크는 이미 MESE화 되어 있으므로 문제의 구조화에 있어 큰 도움이 됩니다. ppt자료를 만들때 레퍼런스가 있고 없고의 차이를 크게 경험해봤을 것입니다. 레퍼런스는 요건에 따라 완벽하지는 않지만 사고에 큰 도움이 됩니다. 축의 프레임워크는 이러한 레퍼런스와 같습니다. 혹은 개발 경험이 있으신 분들은 외부 라이브러리를 사용하는 것이 얼마나 편리한지 아실 것입니다. 프레임워크는 외부 라이브러리를 사용하는 것과 같습니다. 보장된 로직을 사용함으로써 나의 부담을 줄이는 것이죠.

긍정적/부정적
내부/외부
온/오프
개인/환경
물리적/정신적
의식적/무의식적
공급/수요
사람/물건/돈/정보
연령/성별
사회인/학생
시각/청각/미각/촉각/후각
개인/법인
신규/기존
프로덕트/서비스
가상/실제
사적/공적
질/양
4p(product, price,place,promotion)
AIDMA
3C

4. 프로세스 분석을 통한 구조화

매출은 객수*단가 = 인구*선택률*1인당구매개수*단가와 같이 구조화 될 수 있습니다. 웹어플리케이션은 레이어 라는 축으로 구조화하면 DB, 서버, 클라이언트 로 구조화 될 수 있습니다. 그렇다면 다음으로 승진이라는 개념은 어떻게 구조화할 수 있을까요?
　
좀 막막합니다. 승진이라는 개념은 한 시점에 발생하는 STOCK개념이 아니라 시간적 흐름에 의해 발생하는 FLOW개념이다보니 이를 STOCK 요소로 분해하려는 시도에서 머리가 말을 듣지 않는 것입니다.
　
승진은 FLOW이기 때문에, 그 요소를 분해함에 있어서도 시간적 흐름에 따라 분해하면 됩니다. 이를 고객 여정 분석(customer journey analysis)라고 합니다. 즉, 고객 여정 분석에 따르면 승진이라는 flow는 퍼포먼스 - 인사평가 - 인사권한자 승인 - 인사적용의 흐름으로 구성됩니다.
　
다른예로는, 엘리베이터의 사용을 편리하게 하기 위해서는, 웹사이트의 이용을 편리하게 하기 위해서는, 보조금 제도의 리스크 시이레를 구조화하면 과 같은 flow의 과제를 분석할 시 프로세스 분석은 유효하게 사용됩니다.
　
시간적 FLOW와 STOCK의 구분이 어렵다면, 구조화의 대상이 동사이면 FLOW, 명사이면 STOCK이라고 생각해보세요.

* 고객의 웹사이트 여정분석
①브라우저를 켠다
②할일을 한다
③광고에 노출된다
④광고를 클릭한다
⑤클라이언트의 웹사이트에 접속한다
⑥사이트를 둘러본다
⑦마음에 드는 것을 발견한다
⑧타사와 가격을 비교한다
⑨구매를 결정한다
⑩쇼핑카트에 담는다
⑪결제한다
⑫구매완료
⑬배송을 기다린다
⑭배송완료

* 해외 공장에서 생산한 소화기의 시이레 여정분석
①배에 실는다
②배로 나른다
③항구에 도착한다
④검사한다
⑤배에서 짐을 내린다
⑥차나 기차에 짐을 실는다
⑦창고까지 운송한다
⑧창고에 도착한다
⑨운송수단에서 창고로 짐을 옮긴다
⑩재고를 체크한다

* 고객의 엘리베이터 이용의 여정분석
①엘리베이터가 어딨는지 찾는다
②엘리베이터 앞까지 간다
③엘리베이터를 기다린다
④사람들이 타고내릴 때까지 기다린다
⑤엘리베이터에 탄다
⑥목적지 층을 누른다
⑦기다린다(중간중간에 사람들이 들락날락한다)
⑧내린다
⑨목적지까지 간다

What 트리의 키워드

• MECE
• 사칙계산으로 구조화
• 축으로 구조화

매출의 What 트리

이러한 What 트리는 위와 같이 매출 뿐만 아니라 사업가치 혹은 수익성 관련해서도 나타낼 수 있다.

Why 트리로 원인을 분석하라

그럼, 이제 한 단계 더나아가 원인분석형 로직트리를 살펴봅시다. 원인분석형은 하나의 문제에 대해 Why라는 질문을 던지면서 해당 문제를 분해해 나가는 것입니다. Why 트리는 어떤 결과에 대한 구체적인 원인을 파악할 수 있게 해줍니다. 이러한 Why 트리를 만들기 위해 Why를 5번 정도 해보는 5Why 습관이 필요합니다.
　
중요한 것은 5번의 Why가 아니라 어떤 결과에 대한 근본적인 원인이 맞는지를 생각해보는 습관입니다. 어떤 결과에 대한 원인은 다양하게 구성될 수 있지만, 정말 해당 결과에 대한 정확한 원인인지를 파악하는 것이 필요합니다.
　
예를 들어, 콜센터에 VOC(Voice of Customer, 고객불만사항)가 갑자기 증가했다고 생각해봅시다. 이에 대한 원인은 다양할 수 있다. 신규 출시된 제품의 문제일 수도 있고, 콜센터 직원의 서비스 품질이 떨어져서 그럴 수도 있습니다. 만약 신규 출시된 제품의 문제라고 할 경우, 우리는 Why를 통해 신규 출시된 제품이 왜 문제인지를 파악해야 됩니다. 그래서 배송의 문제라고 할 경우, Why룰 통해 왜 배송이 문제가 되는지를 파악해야 합니다. 배송기사가 부족해서 배송지연이 문제인지, 배송 중 제품 훼손이 문제인지, 잘못된 배송 제품이 문제인지 등을 파악해야 합니다.조금 더 들어가면, 배송지연이 일어나는 원인이 배송기사가 부족해서인지, 아니면 배송 시스템 자체가 문제인지 등을 파악하는 것이 필요합니다.

콜센터 VOC 증가 Why Tree

HOW트리로 과제를 도출하라

　
마지막으로 과제도출형은 하나의 과제에 대해 ‘So How’라는 질문을 던지면서 해당 과제를 분해해 나가는 것입니다.How 트리는 문제를 어떻게 해결할 것인가에 초점을 둡니다. 그렇기 때문에 다양한 과제를 도출하고 이를 MECE 관점에서 Grouping 하는 작업이 필요합니다. What 트리에서 이러한 과제도출에 대한 프레임이 설정되었다면, How 트리 또한 해당 프레임과 도출된 과제가 연계성을 갖는지를 파악하는 것이 필요합니
　
예를 들어 유기농 제품의 판매량 증대 방안을 마련한다고 생각해봅시다. 이를 위한 방안으로 영업사원의 생산성 제고, 유통채널 확대 방안이 있다고 생각해봅시다. 영업사원 생산성 제고를 위한 방안으로 영업사원 1인당 매출을 증대하던지, 영업사원 성과보상 강화가 있습니다. 영업사원 1인당 매출 증대를 위한 구체적인 How 트리를 만들면, 월 고객상담 건수 증대, 영업사원의 판매역량 증대, 월 신규고객 발굴 건수 증대 등이 있을 수 있습니다. 즉, 월 영업사원의 상담건수를 증대하여 실질적인 고객접촉 빈도를 높이고, 영업사원의 판매역량을 제고를 통해 상담에서 판매로의 성공률을 높이고, 기존 고객에서 벗어나기 위한 신규고객 발굴 건수를 높이는 것이 필요합니다.

유기농 제품의 판매량 증대 방안 How 트리

Why 트리와 HOW트리를 구성하는 방법

두개의 케이스중 왼쪽이 why so트리이고 오른쪽이 so how트리이다.

・Why 트리의 경우 각 노드의 결과가 무엇일지 원인이 무엇일지를 생각하며 그려나가면 되고, How 트리의 경우 어느 노드를 위해서 해야할 일이 무엇인지를 하위 노드에 그려나가면 된다.

・why so의 경우, 의도가 베재된 자연적인 원인과 결과를 해석하는데 적합하다.

・so how의 경우, 의도가 포함된 원인과 결과를 해석하는데 적합하다.

・문제의 원인을 찾을때는 why so가 적합하며, WBS를 만들어나가는데는 so how가 적합하다.

・가장 좋은 것은 하나의 사건에 대해, why so/so how를 각각 적용하면 다른 시각으로 사건을 볼 수 있다는 것이다.

• 문제와 과제의 구별이 어려웠는데, 위의 정의로 둘의 정의가 명확해졌다.

• 문제란 목표와 현재 상태의 GAP이다. 따라서, 문제를 인식하기 위해서는 목표와 현재상태를 인식할 수 있어야 한다.

  • 문제를 문제자체로 인식하지 못하는 이유는 목표나 현재상태를 인식하는 능력이 없거나 부족하기 때문이다.

  • 반대로 목표와 현재상태를 기민하게 인식할 수 있는 능력을 갖춘다면, 남들이 문제라고 인식하지 못하는 것을 문제로 인식해 미리 해결책을 마련할 수도 있다.

문제란 목표와 현재 상태의 GAP이다. 

목표와 현재 상태의 GAP이다. 

• (당연한 소리지만)발생형 문제, 탐색형 문제, 설정형 문제는 모두 목표와 현상의 갭에 의해 발생한다.

• 발생형 문제는 눈에 보이는 문제이기 때문에 가장 인식하기가 쉽고, 원인을 규명하면 해결책이 자연스레 마련되기 때문에 문제해결을 마련하기도 쉽다.

• 설정형 문제는 목표부터 설정하여야 하기때문에 가장 어려운 유형의 문제이다.

• 목표 : 흥미로운 것을 발견하는 것

• 현상 : 흥미로운 것을 발견하지 못하거나 아무것도 보지 못함

• 문제 : 목표와 현상의 갭

• 문제의 유형 : 발생형 문제

• 직관적 문제해결 : 불을 만지지 않는 인간의 본능처럼, 과거의 경험을 통해 직관적으로 수행하게 되는 문제해결

  • 장점 : 빠른 시간에 신속하게 문제해결을 할 수 있다. 비용이 적게 든다.

  • 단점 : 상황은 매번 다르게 변한다. 상황이 변한 상태에서 결과에 영향을 주는 여러가지 변수를 고려하지 못하므로 리스크가 큰 문제해결이다. 예를 들어, 불경기 때는 자국 화폐가치를 평가 절하한다는 무조건적이며 직관적 문제해결은 자국의 인플레가 심각한 상황에서는 수입물가가 상승하여 오히려 독이 될 수 있다.

• 계획적 문제해결 : 메뉴얼에 따라 해결하는 문제해결법

  • 장점 : 빠른 시간에 신속하게 문제해결을 할 수 있다. 비용이 적게 든다.

  • 단점 : 메뉴얼에 무조건적으로 의존하면, 변화하는 상황에 유연하게 대처가능한 해결책을 내놓지 못한다.

• 분석적 문제해결 : 되도록 많은 변수를 고려하여 문제를 분석하고 해결책을 마련하는 것

  • 장점 : 급격하게 변화하는 상황에서 여러가지 변수를 고려하여 원인을 분석하고 해결책을 생각하기 때문에, 가장 리스크가 적은 문제해결법이다. 시간은 많지만 신중하게 고려해야할 필요가 있을때 사용해야 한다.

  • 단점 : 시간과 비용이 많이 든다.

• 나는 여태까지 분석적 문제해결만을 해결책으로 삼아야 한다고 생각했는데, 이는 틀린 생각이었다. 위 세가지 문제해결법중 각 상황에 따라 문제해결의 유형을 선택해야 한다. 어느 문제해결법이 반드시 옳거나 틀릴 수는 없다. 사람이 눈앞에서 쓰러진 상황에서는 분석적 문제해결보다는 직관적 문제해결이 우선이다. 연필과 공책을 펴놓고 쓰러진 사람의 원인이나 해결책을 분석할 수 없다. 이때는 직관적으로 핸드폰을 열고 119를 누르는 것이 훨씬 현명한 판단이다. 반대로, 기업의 생사를 좌우하는 합병을 해야하는 선택에서, '선대 회장들은 합병을 무조건 하지않았지' 라는 근거부족한 직관적 문제해결법은 도움이 되지 않는다. 변화한 비즈니스 환경과 고객의 니즈에 맞추어 분석적으로 문제를 해결해야 한다.

• 위의 종합구조를 통해, 3P, SWOT, 7S 와 같은 프레임워크들이 언제 사용되는지, MESE, LOGIC 트리가 언제 사용되는지 알 수 있었다.

• 개인이 가지고있는 특정 영역에 대한 전문 지식은 문제해결과 원인 분석의 pool로써 효과적으로 사용된다. 이것이 각 영역의 전문가의 의견을 듣는 이유이기도 하다. IT에 관한 문제를 해결해야 하는데 금융 전문가들만 모여서는 문제해결이나 원인분석이 제대로 될리가 없다. 반대도 만찬가지다.

문제를 명확히 하기

문제를 구체적으로 정의하여 어떤 축으로 근거들을 만들어 나갈지 결정한다.

예:
해외 여행을 간다 -> 4월에 해외 여행을 간다 -> 4월에 친구와 해외여행을 간다 -> 4월에 친구와 약 20여개국을 4개월에 걸쳐 여행한다.

요건을 정의

요건이 없는 결정이 있고, 요건이 있는 결정이 있다.

요건은 충족해야할 최소한의 조건이다. 이는 내가 선택할 수 있는 옵션 중 최저 요건을 만족하지 못하는 무의미한 옵션을 걸러내게 해준다. 예를 들어, 어플 개발시 어떤 라이브러리를 사용할 것인지에 대한 가이드라인을 정해야 하는 상황을 예로 들자. 이러한 상황에서 요건을 만족하지 못하는 라이브러리는 장단점을 따져볼 스텝까지 생각할 필요도 없다. 이번에는 차를 구매하는 상황을 예로 들자. 요건은 4인용 차이며, 옵션은 포르쉐 마칸과 포르쉐 911이다. 이때, 포르쉐 911은 요건을 만족 하지 못하므로 옵션에서 제외한다.

요건이 없는 결정도 존재한다. 가령 여행지를 선정할 때가 그러하다. 여름 휴가를 오키나와로 갈지 홋카이도로 갈지 결정할때 별다른 요건이 없다면 각 옵션에 대한 장단점을 따져보고 결정해야한다.

내가 선택할 수 있는 옵션을 정리

근거를 마련한다.

• 객관적 근거에 의한 결정

  • 장점과 단점을 따져보기

    • 장단점을 따지는 방법 :
    1. 먼저 각 옵션이 객관적인 스펙, 성질을 조사한다. 이때는 주관을 최대한 배제하고 매우 객관적인 시각이 중요하다. 위의 예를 빌리자면, 포르쉐 911은 스포츠카, 빠른 제로백, 2인용 자리, 최대시속 300km, 수리비 비쌈 등의 객관적 성질을 가지고 있다.
    2. 같은 장점이나 단점도 자신이 처한 상황, 내가 가지고 있는 인풋(리소스)에 따라 장점이 단점이되기도 단점이 장점이되기도 한다. 자신의 상황에 비추어보아, 각 옵션이 가지고 있는 성질이 자신에게 어떤 의미에서 장점 혹은 단점이 될 수 있는지 따진다.

• 주관적 근거에 의한 결정

  • 내가 마음 가는대로 하기
    • 본질적인 것 외에 무의미해 지는 죽음의 상황을 가정 : 관뚜껑 닫힐 때 후회할까 안할까?
    • 경제적인 것으로 부터 자유로운 상황을 가정 : 나의 통장에 1000억이 있다면 할까 안할까?

근거를 검증하기

• impact, time, cost, rist의 4가지 측면으로 근거를 검증하여 옵션의 우선순위를 결정한다.

백업 플랜 세우기

결정에 따라 액션을 커밑하기

결정에 있어서 중요한 마음가짐

• 나의 선택이 번드시 장밋빛일 거라고 기대하지 않기
• 선택에 따른 책임은 나에게 있음을 철저히 의식하기
• 선택에 의한 결과는 매몰비용이기 때문에 후회하지 않기
• 열심히 한다면 리커버리가 가능!
• 결정을 내렸다면, 과감하고 빠르게 실천

글의 구조파악 하는 법

1. 글의 구조를 파악하는데 있어서 가장 중요한 마인드 ; 인과관계의 파악
   독해 뿐만 아니라 말하기, 듣기, 쓰기에 있어서도 가장 중요한 기본 생각은 내용 전체의 인과 관계를 파악해 나가는 것이다. 어떤 사건은 다른 사건의 원인이기도 하며 결과이기도 하다. 그 인과관계의 고리를 잘 이어나가는 것이 독해의 핵심이다.

사건1의 원인    →    사건1    →    사건1의 결과
(사건1의 결과 = )사건2의 원인    →    사건2    →    사건2의 결과
(사건2의 결과 = )사건3의 원인    →    사건3    →    사건3의 결과
(사건3의 결과 = )사건4의 원인    →    사건4    →    사건4의 결과

예,

마이너스 기준금리    →    마이너스 예금금리    →    은행 예금 감소
은행 예금 감소    →    은행 대출 감소    →     투자감소
투자감소    →    기업실적 악화    →    고용감소
고용감소    →    소비심리위축    →    소비감소

소비감소    →    기업도산    →    경제파탄

경제학적으로 정확한 인과 관계인지는 모르겠지만, 위와 같은 예에서 두 가지 중요한 사실을 알아 낼 수 있다.

하나, 어떤 사건은 다른 사건의 원인의 되기도하고 다른 사건에 의한 결과이기도 하다.
둘, 경제파탄이라는 최종결과의 최종원인은 마이너스 기준금리다. 인과관계의 최종목적은 지속적인 원인을 파해쳐 가장 핵심적인 원인을 알아내는 것이다.

2. 5W1H : Who When Where What How + Why(인과관계)
   위에서 언급한 바와 같이 인과관계는 사건의 핵심을 알아내고 사건의 의미를 파악해 볼 수 있다는 점에서 가장 강력한 무기이다. 하지만, Who When Where What How + Why(인과관계)에 의해 사건을 구체적으로 파악하는 것도 글의 정보를 캐치해내는 중요한 능력이다.

지문 유형별 구조 파악법

ⅰ. 소설

1. 등장인물 간의 갈등관계 파악 : 소설의 핵심은 등장인물. 등장인물 간의 갈등(사이가 나쁨)・비갈등(사이가 좋음)・등장인물의 자기갈등・자기 비갈등의 심리적 원인을 파악하는 것이 중요하다.
2. 갈등의 인과관계 파악 : 등장인물 간의 갈등・비갈등 관계가 어떠한 원인으로 발생하게 되었는지 파악한다.
3. 사건의 파악 : 인물간의 갈등・비갈등 관계는 정적이지 않다. 사건을 통해서 그러한 갈등・비갈등 관계가 끊임없이 변화한다. 어떠한 사건이 어떠한 의미를 가지고 인물간의 관계를 변화시켜는지 파악한다.

​

ⅱ. 신문

신문에서 중심이 되는 사건이 제목으로 나타난다. 글의 내용을 통해서, 중심 사건의 원인이 무엇인지, 또 그 사건으로 인해 어떠한 결과가 나타나는지 인과관계를 파악한다.

ⅲ. 논문, 인문학서 등

인과관계를 파악하는 것은 다른 유형과 마찬가지 이지만 두 가지 이유로 독해의 난이도가 가장 높은 유형이다.

1. 신문이나 잡지처럼 글이 짧지도 않고
2. 필자가 비교적 독자의 독해력을 높게 기대하고 글을 쓰기 때문에 글을 친절하게 정리해놓지 않기 때문이다. 즉, 복잡하게 얽힌 글에서 키워드를 파악하고 그 키워드 간의 인과관계를 파악하여 필자가 하고싶은 말과 잘 연결 시켜야 한다. 각 장의 큰 제목은 필자가 말하고자 하는 바를 찾는데 큰 도움이 된다.

• 이해가 어려운 문장의 확실한 이해를 증명하는 방법은, 어려운 문장을 자기만의 이해하기 쉬운 문장으로 바꾸어보는 것이다.
• 전공 서적 등의 한 번 읽어서 독해가 어려운 글은 연반추 독해를 통해 학습한다. 효과적으로 학습(독해)하는 감