숫자가 싫어서

p.34

간단한 트레이닝을 해볼까요. 연 매출 100억 원이라는 가상의 출판사를 예로 들어봅시다. 100억 원을 대략 인구 5천만 명으로 '@변환'하면 1인당 연간 구매액은 200원이라는 결과가 나옵니다. 200원으로는 책을 살 수 없을 테니 여기서는 책의 평균 단가에서 역산하는 방법을 써봅시다. 만약 그 출판사에서 발행하는 책의 평균 단가가 만원이라고 하면 국민 50명 중 1명이 그 출판사의 책을 연간 1권 구매한다는 결론이 나옵니다. 

 

옷과 같은 일용품이 아닌 상품을 50명 중 1명이 구매한다면 상당한 영향력을 가지고 있는 셈인데요. 사실 매출이 100억 원을 넘는 곳은 극히 일부의 유명 출판사뿐입니다. 실제로는 훨씬 작은 규모의 출판사들이 무수히 존재하는 것이 이 업계의 특징이죠. 연 매출 10억 원의 출판사라면 500명 중 1명이 그곳에서 만든 책을 산다는 계산이 성립할 것입니다. 

 

p.37

가맹점 기반의 소매점이 각 점포의 퍼포먼스를 판단할 때, 매출 자체를 단순 비교하는 것은 별로 의미가 없습니다. 점포의 크기부터가 제각각이니까요. 

 

이럴 때 1평 기준으로 매출을 '@변환'하면 "A점은 매출 자체는 높지만 효율은 그다지 높지 않다", "B점은 매출 자체는 중간 정도지만 평당 효율이 아주 높다" 등, 각 점포의 실적과 특징이 드러납니다.

 

p.47

숫자로 말하기를 위해 꼭 추천하고 싶은 것이 자신이 속한 업계 규모를 '@변환' 해보는 일입니다. 기획재정부가 공표한 통계 자료를 보면 각 업계의 매출 스케일을 알 수 있습니다. 이를 '@변환'해서 규모를 파악하면 자사의 전략 및 목표가 보일 것입니다. 이를 바탕으로 '우리 업계는 아직 1조 원 규모지만, 앞으로 10명 중 한 명이 이 기술을 사용하는 시대가 오면 지금의 두 배로 성장할 가능성이 있다'는 등의 예측을 통해 미래의 전략을 논할 수 있게 될 것입니다. 

 

p.54-55

한편 '@변환'을 응용한 '줌 아웃'을 통해 새로운 발견을 하는 경우도 있습니다. 앞서 언급한 사례에서 자동차를 소유하는 데 연간 600만 원 정도의 비용이 든다고 계산했었는데요. 한국의 경우 개인 소유의 자동차는 약 1,900만 대입니다. 1대당 연간 600만 원의 보유 비용이 발생한다고 가정하면 총액은 114조 원, 114조 원은 상당히 임팩트 있는 숫자입니다. 한국 사람들이 자동차를 소유하는 것만으로 연간 114조 원의 거대한 비즈니스가 성립되고 있다는 말이죠.

 

'만약 이 114조 원의 일부가 MaaS 등의 서비스로 대체된다면?' 유럽 및 미국의 일부 도시에서 시험해보기 시작한 '이동 수단 셰어링'은 이런 발상이 기점이 된 것입니다. MaaS의 경우, 전용 애플리케이션으로 필요한 교통수단을 에약하고 결제할 수가 있습니다. 구글로 목적지를 찾아 경로를 확인한 다음 그 자리에서 예약부터 결제까지 마무리하는 흐름이죠. 앞서 설명했듯 월정액 모델도 있습니다.

 

예를 들어, 월 30만 원으로 지하철, 버스, 택시 등을 무제한으로 탈 수 있게 되어 한국 인구의 3분의 1인 1,600만 명이 이 서비스를 이용하게 된다면 MaaS 업게는 연간 약 58조 원 규모의 산업이 됩니다. 자가용에 지불하는 114조 원의 절반을 새로운 이동 비즈니스에 분배함으로써 완전히 다른 형태의 미래가 펼쳐지는 것이죠.

 

p.89

표준편차를 간단히 설명하면 '정규분포의 어느 부분에 해당하는지를 계산하기 위해 사용되는 수치'입니다.

 

p.94-95

'모두'란 과연 무엇을 가리키는 것일까? 그리고 어떻게 하면 극단적 의견을 가진 저항 세력을 배제하고, 개혁을 진행할 수 있을까? 정규분포의 개념으로 '모두란 누구인가'에 관해 이야기할 때, 정중앙의 68%의 사람이 같은 생각을 가지고 있다면 이는 '모두'라고 말해도 틀림이 없을 것입니다.

 

반면, 양극에 있는 2% 사람의 의견은 당연히 '모두'라 할 수 없겠죠. 16%의 의견이 모여도 '모두'라 칭하기에는 무리가 있습니다. 참고로 회사에서 무언가 새로운 일을 추진하고자 할 경우, 초반의 반응은 '중립 68%, 지지 16%, 반대 16%'의 양상을 띠는 경우가 많습니다. 그 안에는 극단적인 지지와 반대가 각각 2% 정도씩 존재할 테고요.

 

어떠한가요? 실제로 조직 내의 의견 분포에 이런 경향이 있는 것 같지 않나요? 비록, 실제 수치와 차이가 있더라도 이렇게 가정하는 것에는 여러 장점이 있습니다. 일부 목소리 큰 사람의 극단적 의견을 '늘 2% 정도는 이런 사람이 있지'라고 생각하면서 쉽게 흘려보낼 수 있죠. 또한, 대부분의 사람들 즉, 전체의 68%가 좀처럼 의견을 표명하지 않음을 알게 되면 애매한 태도를 취하는 사람들에게 짜증을 내기보다 어떻게 하면 이들을 움직일 수 있는지 고민하게 되지 않을까요?

 

일부의 의견에 일일이 과잉 반응하다 보면 사람들을 움직일 수 없습니다. 정규분포나 편차치를 입체적으로 파악해야 이성적인 판단이 가능해지죠. 물론, 모든 숫자가 정규분포의 포물선을 그리는 것은 아닙니다. 

 

p.102~104

실은 신상품이 시장에 진입할 때도 이런 움직임을 보이는 경우가 많습니다. 

 

초반의 움직임은 느리지만 서서히 침투해 페이스가 빨라지다 어느 시점이 되면 폭발적으로 팔리기 시작하는 것이죠. 이런 특성을 아는가, 모르는가에 따라 마케팅의 성패가 갈린다는 사실은 말할 필요도 없습니다. 

 

'6개월 동안 60만 건을 팔아야 하는데, 첫 달 판매량이 5만에 그쳤던' 사례의 경우, 정말로 상품 자체의 매력이 부족해서 판매율이 저조한 것일 수도 있습니다.

 

그러나 한편으로는 '붐이 일기 직전의 고요함'일 뿐, 곧이어 폭발적인 인기를 얻게 될 가능성을 숨기고 있는지도 모르죠. S곡선의 원리를 이해한다면 "아직은 소위 말하는 '편차치 35' 지점이니까, 조금 더 참고 기다려봐야 합니다"라는 설득을 통해, 눈앞의 성과에만 치중하는 이들의 의견에 맞설 수 있을 것입니다.

 

참고로 S곡선은 개인에게도 적용됩니다. 예를 들어, 특정 능력을 높이고자 할 때 그 숙련도는 S곡선을 그리며 상승하기 쉽죠. 무언가를 배울 때, 초반에는 효과도 잘 나지 않고 힘든 점이 많을 것입니다. 하지만 인내하며 트레이닝을 거듭하면 어느 순간부터 S곡선이 상승세를 보이기 시작합니다. 그러면 배운 것들이 온몸에 흡수되는 감각과 함께 학습 효과가 단숨에 상승하죠. 배움이 즐거워지는 시기입니다.

 

다만, 그 후에는 다시 곡선이 완만해지면서 투자한 시간과 효과가 비례하지 않아 초조함을 느끼는 시기가 찾아옵니다. 분명 시간을 들였는데 결과가 나오지 않는 느낌. 이 또한 많은 사람들이 경험해본 감정이겠죠.

 

학습 효과가 S곡선을 그린다는 사실을 알고 있으면 당장 성과가 나오지 않는다고 그만두거나 더 이상 진전이 없다고 필요 이상의 좌절을 맛볼 일은 없을 것입니다.