[Analysis] 메트릭스 분석(Matrix Analysis): 1. BCG 분석을 통한 이해

[Analysis] 메트릭스 분석(Matrix Analysis): 2. 간단한 예를 활용한 이해


포트폴리오분석은
(Portfolio Analysis) 제한된 자원을 효율적으로 투여하기 위해 자사의 상황(고객, 사업부, 제품, 브랜드 ) 분석하고 분석결과를 토대로 집중해야 부분에 자원을 투여하기 위해서 진행하는 분석이다. BCG 메트릭스도 자사 사업부의 현재 상황을 통해 결국 어느 부분을 집중적으로 투자할지, 어느 부분을 제거할지 결정하기 위한 포트폴리오 분석이다.

포트폴리오 분석을 진행하기 위해 가장 중요한 것은 축으로 작용하는 2개의 속성의 설정이다. BCG 경우는 사업부가 속한 시장의 성장율과 시장점유율의 2개의 축을 통해 분석을 진행하고 있지만 자사의 현재 상황에 가장 적합한 2개의 속성을 결정할 필요가 있다.

 

예를 들어 자사의 서비스조직을 분석대상으로 한다면 1개의 축은 올해 고객만족도, 1축은 전년 대비 고객만족도의 차이(GAP) 정도로 설정할 있다. 경우 다음과 같은 4개의 차원이 도출된다.

 

1) 우선개선대상영역: 올해 고객만족도도 낮고, 전년 대비 만족도도 하락한 조직

2) 열위-상승영역: 올해 고객만족도도는 낮지만, 전년 대비 만족도는 상승한 조직

3) 우위-하락영역: 올해 고객만족도는 높지만, 전년 대비 만족도는 하락한 조직

4) 유지영역: 올해 고객만족도도 높고, 전년 대비 만족도도 상승한 조직

(영역에 대한 naming 성격에 맞게 자유롭게 있다. , 해당 차원의 성격을 가장 드러내는 naming 좋다)

 

경우 먼저 우선개선영역에 속한 서비스조직을 우선적으로 관리할 필요가 있다고 있다. 이처럼 자사의 사업부, 조직, 제품, 브랜드들의 상황을 분석해 그에 맞게 자원을 효율적으로 집행하기 위한 분석이 포트폴리오 분석이다.

 

메트릭스 분석 대표적인 것이 IPA(Importance-Performance Analysis)이다. 개념상으로는 포트폴리오 분석과 동일하지만 분석대상이 포트폴리오 분석에 비해서는 다소 작고(브랜드나 제품) 2개의 축이 중요도(importance), 성과(performance) 구성되어 있다는 점이 차이점이라고 있다.

2개의 축인 중요도와 성과는 다양한 개념으로 치환될 있다.

 

중요도: 분석대상의 중요도는 투자비용, 자사의 향후 사업방향 우선 순위 중요도를 나타내는 다른 개념의 데이터를 사용할 있다.

성과: 성과는 고객의 만족도, 당해년도 매출, 인지도, 브랜드 파워 등과 같이 성과를 나타내는 개념의 데이터를 사용할 있다.

 

예를 들어 자사의 A라는 제품을 IPA 분석한다고 중요도는 소비자가 생각하는 해당제품을 구성하는 속성들의 중요도로, 성과는 속성에 대한 A제품의 소비자만족도라고 규정할 있다. A라는 제품의 속성이 가격, 브랜드, 디자인, 기능가 주요 속성이라고 하면 각각 속성의 중요도, 만족도(성과) 데이터를 통해서 IPA 분석하면 된다. 경우 다음과 같은 4개의 차원이 도출된다.

 

1) 중점개선영역: 중요도는 높지만 만족도는 낮은 속성

2) 지속관심영역: 중요도도 높고 만족도도 높은 속성

3) 개선대상영역: 중요도도 낮고 만족도도 낮은 속성

4) 현상유지영역: 중요도는 낮지만 만족도는 높은 속성

 

우선적으로 중점개선영역에 위치한 속성에 대한 관리가 필요하다는 의사결정을 하게 된다.

 

이상이 메트릭스분석의 가장 대표적인 포트폴리오, IPA 분석이다. 이름은 다르지만 결국에는 2가지 분석은 같은 분석이라고 있다. 이처럼 자사에 적합한 분석대상과 2개의 축을 결정해 분석을 다양하게 진행할 있다. 마지막으로 가지 고민할 부분을 이야기 하며 마치고자 한다.

 

1) 어떤 변수() 선택할지 고민이 필요하다. 기준이 되는 2개의 축을 무엇으로 선택하느냐에 따라서 중요한 insight 발견할 수도 있고 그렇지 못할 수도 있다.

2) 이상적인 norm(기준) 정할 필요가 있다. 차원을 결정하는 기준(norm) 단순한 평균, 또는 중간값(50 ) 아니다. 분석대상과 자사의 상황에 따라 얼마든지 조정해 적용할 있다. 따라서 어떠한 기준을 선택하는 것이 분석의 효과를 극대화시킬지 고민이 필요하다.

 

3) 2x2 분석이 전부는 아니다. 앞에서 설명한 분석은 모두 2x2 메트릭스 형태를 갖고 있다. 하지만 메트릭스 분석이 2x2 분석이 전부는 아니다. 경우에 따라서는 3x3, 2x3 분석도 가능하다. 이렇게 분석 좋은 시사점을 발견할 있다. GE 포트폴리오분석은 3X3 분석을 하고 있지 않은가? 하지만 3X3 이상이 경우 메트릭스 분석의 가장 장점 중의 하나인 직관성이 낮아지므로 3X3 이상은 많은 고민이 필요하다.

 

4) 메트릭스 분석의 궁극적인 목적은 결국 어느 부분에 집중해야 하는가에 대한 답이다. 분석에 대해 답은 대체적으로 결정이 되어 있다. 예를 들어 중요도도 높고, 만족도도 낮은 부분이 중점개선대상영역이다. 하지만 과연 이러한 접근법이 정답일까? 차라리 중요도가 높고 만족도가 높은 부분을 더욱 강화해 차별화 하는 것이 경쟁력이 있지 않을까?

메트릭스 분석의 정답만을 쫓기 보다는 자사의 상황, 특히 경쟁상황을 적절하게 믹스해서 분석하는 것이 좋은 결과를 얻을 있을 것이다.

 

분석 툴은 자신이 놓치기 쉬운 부분을 보완해주고 보지 못한 것을 보여주는데 더할 나위 없이 좋지만, 그에 대한 해석과 의사결정의 성공여부는 자신의 창의성에 달려 있다. 메트릭스 분석은 초등학교 학생들도 있는 분석이다. 분석의 결과를 해석하고 적합한 전술,전략을 결정하는 것이 (KEY)라고 있다.

Posted by honeybadger :

앞 선 포스팅에서 메트릭스 분석을 위해서 3가지가 필요하다고 했다.

1) 분석할 대상: 의사결정의 대상이라고 할 수 있다.
2) 축으로 결정할 2가지의 속성: 의사결정에 영향을 미치는 가장 중요한 변수라고 할 수 있다.
3) 각 축의 차원을 결정하는 기준점(norm): 이 기준에 의해서 차원이 바뀐다. 기준을 어떻게 설정하느냐에 따라 분석대상의 성격이 달라지기 때문에 중요하게 결정할 필요가 있다.

그럼 간단하게 분석을 진행해 보자. 예를 들어 자신의 배후자를 재력과 외모의 2가지를 통해 결정한다고 해보자. 이때 분석할 대상은 자신의 배후자 후보들이며 축으로 결정할 2가지의 속성은 재력과 외모가 된다. 차원을 결정하는 기준점은 중간수준(50점)이라고 결정하자.
자신의 결혼배후자 후보가 5명이고 그들의 외모와 재력 각각에 대해서 100점으로 점수를 부여한다. (자신의 주관적인 판단에 의해서 점수를 부여할 수도 있고;정성적 접근, 주변사람들에게 평가를 부탁해 그 결과를 사용할 수도 있다: 정량적 접근)

 

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7명의 결혼후보자들에 대해 외모와 재력 각 차원의 점수를 이와 같이 얻었다. 그렇다면 메트릭스에 해당 후보자들을 위치시킨다.

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해당 데이터를 통해서 후보자들을 위치시키면 이와 같다. 즉 7명 중 우선적으로 A,D,F 3명을 우선 후보자로 설정할 수 있다. A,D,F 중에서 다시 우선순위를 꼽는 것은 다소 어렵다. 그 이유는 이 분석에서 기본 가정은 재력과 외모가 동일하게 중요하다고 가정하기 때문이다. 그렇기 때문에 재력은 높고 외모가 낮은 후보자, 외모는 높지만 재력은 낮은 후보자가 2번째 타겟이 된다.

이상이 간략하지만 예를 들어(부적절한 지도 모르지만) 설명한 메트릭스 분석이다. 실제로 현실에서는 의사결정에 영향을 미치는 변수들이 2가지 이상인 경우가 많아 적합하지 않을지도 모른다. 하지만 가장 중요한 2가지 속성을 통해서 이와 같은 분석을 시행해 보면 평소에는 보이지 못하는 새로운 것을 발견할 수 있을 것이다. 더불어 직관적이라는 점이 바로 메트릭스 분석의 가장 큰 장점이다.

다음 포스팅에서는 메트릭스 분석 중 가장 대표적인 포트폴리오분석(Portfolio Analysis), IPA(Important Performance Analysis)를 다뤄보겠다.

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