"효율적" 또는 "효율성"이 들어간 모든 제목은 주의를 끌게 합니다. 누가 돈, 시간, 자원을 절약하고 싶어하지 않겠습니까? 수년 전에 경제학을 공부한 사람으로서(당시에는 희소 자원의 배분에 대한 연구로 종종 설명되었습니다) 제한된 자원의 효율적인 사용은 이 학문에 내재되어 있습니다. 경제학은 또한 사회가 희소 자원을 얼마나 효과적으로 사용하는지에 대한 것입니다. 효율성과 효과는 실제로 같은 동전의 양면이기 때문에 서로 밀접하게 관련되어 있습니다.
그러나 우리가 달성할 수 있는 효율성에는 한계가 있습니다. 수익이 감소하는 지점에 도달하기 전까지는 그렇게 많이 줄일 수 없습니다. 그리고 이점은 어떨까요? 더 효과적인 솔루션을 추구하는 데는 (이론적으로) 한계가 없습니다. "항상 개선의 여지가 있다"는 속담이 이를 뒷받침합니다. 더 큰 효율성을 추구하는 것은 지속 가능한 가치를 창출하기 위한 점진적 혁신과 획기적인 혁신에 관한 것입니다. 효율성 과 효과성을 모두 추구하는 것이 중요합니다.
조직이 주로 효율성 향상이나 점진적 개선 및 사소한 프로세스 개선을 추구한다면, 파괴적 혁신가들은 당신의 제품 또는 심지어 당신의 조직을 쓸모없게 만들 수 있습니다. 작고 큰 방법으로 더 큰 효과를 달성하는 것은 끊임없이 변화하는 세상에서 개선을 계속하고 관련성을 유지하기 위한 헤지 전략입니다.
저품질 제품을 효율적으로 생산하거나 ROI가 부족한 고품질 제품을 효과적으로 생산할 수 있습니다. 또는 보다 일반적으로, 낮은 비용으로 잘못된 문제를 해결하거나 높은 비용으로 올바른 문제를 해결할 수 있습니다(자원 낭비):
This diagram shows the challenge in balancing the pursuit of both efficiency and effectiveness.이 다이어그램은 효율성과 효과성 두 가지를 모두 추구하는 데 있어서의 균형을 맞추는 데 따른 어려움을 보여줍니다.
효율성과 효과를 높이기 위한 노력을 어떻게 측정하시나요?
많은 사람들이 효율성에 더 집중하는 경향이 있는데, 아마도 측정하기 쉽기 때문일 것입니다. 상품 비용, 임금, 프로세스 소요 시간, 고객에게 청구할 금액 등과 같은 많은 변수는 알려져 있습니다. 일부 측정값은 1개월 거래에 대한 청구서를 보내는 등 1차 목적으로 수집됩니다. 그런 다음 이러한 측정값은 종종 이 데이터에서 잔여 가치를 실현하기 위한 2차 목적으로 사용되며, 예를 들어 자주 함께 구매되는 제품의 거래를 살펴보고(시장 바구니 분석) 수익을 늘릴 수 있는 번들을 홍보하기 위한 전략을 테스트하는 데 사용됩니다.
효과 측정은 더 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 세라믹 블록 제조업체에서 새 직장을 시작했다고 가정해 보겠습니다. 이 제조업체는 생산 라인에서 너무 많은 균열 블록이 나와서 돈을 잃고 있습니다. 엔지니어링 동료에게 생산 공정이 지금처럼 설정된 이유를 물으면 아무도 모른다는 것이 분명해집니다. 따라서 생산 공정을 이해하여 최적화하는 것의 중요성을 설명한 후, 설계된 실험이 이해와 최적화를 달성하는 가장 좋은 방법이라고 설명할 수 있습니다. 실험 설계(DOE)를 통해 생산 공정에서 변경할 수 있는 사항이 세라믹 블록의 품질에 유리하거나 불리하게 영향을 미치는 방식을 평가할 수 있습니다. 실험을 통해 품질에 영향을 미치는 요인 또는 요인 조합의 인과 관계를 확실히 확립한 다음 공정을 최적화할 수 있습니다. 더 중요한 것은 세라믹 블록의 냉각 속도를 늦추는 것과 같이 하나 이상의 요인을 변경하면 품질이 어떻게 향상되는지 알 수 있다는 것입니다.
효과를 측정하는 방법은 많지만, 맥락에 따라 다릅니다. 요점은 때때로 현상 유지에 도전하고 다르게 행동하는 것에 열려 있는 것입니다.
더 많은 효과를 장려하는 방법
무엇보다도 사람에게 투자하세요. 사람들은 프로세스와 기술을 구현하고 궁극적으로 조직의 문화를 구성합니다. Simon Sinek은 "문화 = 가치 + 행동"이라고 표현했습니다. 사람들은 효과적인 데 필요한 것에 접근할 수 있을 때 소중하게 여겨진다고 느낍니다. 이러한 접근에는 기술 및 인프라 리소스와 컨퍼런스 및 워크숍에 참석하여 내부 및/또는 외부 교육을 통해 지속적으로 학습할 수 있는 기회가 포함됩니다. 또한 새로운 것을 시도하도록 장려하고 실패할 수 있음을 의미합니다. 학습을 축하하고 가치 있게 여기는 문화는 혁신을 장려합니다. 이러한 조직에서는 실패할 수 있는 허가를 받았기 때문에 새로운 것을 시도하는 데 두려움이 없습니다. 가장 중요한 것은 이러한 실패에서 배울 수 있기 때문입니다. 그의 책 "Never Stop Learning: Stay Relevant, Reinvent Yourself, and Thrive"에서 Bradley Staats는 "우리 모두는 집중, 속도, 빈도 , 유연성 의 네 가지 사고방식으로 학습에 접근해야 합니다."라고 썼습니다. 그는 호기심과 학습의 문화가 번성할 수 있도록 "결과가 아닌 프로세스에 집중하고 답변이 아닌 질문에 집중하세요."라고 조언합니다.
둘째, 데이터 수집에 있어서 전략적이어야 합니다. 자동으로 "생성"되는 데이터의 대부분은 거래적이거나 관찰적입니다. 이러한 데이터는 다음과 같은 질문에 답하기 위해 수집되지 않았습니다.
- 어떻게 하면 제품 출시 시간을 단축할 수 있을까?
- 어떻게 하면 우리 제품의 지속가능성을 높일 수 있을까?
- 제품 품질과 신뢰성을 어떻게 높일 수 있나요?
- 제품 보증은 어떻게 구성하는 것이 가장 좋을까요?
- 우리 고객들은 우리가 추가한 최신 제품 기능에 만족하는가?
"가장 시급한 질문에 답하기 위해 어떤 데이터가 필요한가?"라고 물어보세요. 무언가를 측정하는 데는 보통 비용이 들기 때문에 중요한 의사 결정에 가장 잘 정보를 제공할 수 있는 데이터를 얻기 위한 노력을 고려해야 합니다. 또한 다양한 배경과 관점을 가진 상하위 동료를 포함하여 영향을 받을 수 있는 이해 관계자의 의견을 수렴하는 것도 도움이 될 수 있습니다. 아무도 좋은 아이디어에 대한 고정 관념이 없기 때문입니다. 그들의 의견을 구하면 협업 환경이 더욱 촉진됩니다. 더 작은 규모로 "군중의 지혜"를 생각해 보세요.
셋째, 실험에 대한 접근 방식을 전략적으로 세우세요. 우리 중 많은 사람이 과학 입문 수업에서 과학적 방법(현상을 관찰하고 질문에 대한 답을 찾는 실험 과정)에 대해 배웠고, "공정한" 실험을 하려면 다른 모든 조건을 동일하게 유지하면서 한 번에 한 가지 요인만 변경할 수 있다고 배웠습니다. 이것은 잘못된 것입니다! 실험 설계는 데이터에서 배우고 인과 관계를 이해하는 가장 효율적인 방법입니다. 과학의 많은 부분이 여전히 가르쳐지는 방식이기 때문에 DOE는 여전히 널리 알려지지 않았습니다. 지난 수십 년 동안 실험 설계 방법의 혁신은 과학을 혁신하고 혁신을 가속화할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 저의 경제학 배경으로 돌아가서, 라틴어 구절 ceteris paribus ("다른 모든 것이 동일하다면")는 한 번에 한 가지 요인에 대한 사고방식을 강화합니다. 어떤 면에서 DOE가 자원을 보다 효율적이고 효과적으로 활용하여 경제 성장과 혁신 가속화에 크게 기여할 수 있다는 것은 아이러니합니다.
마지막으로, 장기적인 관점을 취하십시오. 특히 매일 다양한 형태로 쏟아지는 정보의 폭격 속에서 단기적인 사고자가 되기 쉽습니다. 장기적인 사고자가 되려면 더 많은 에너지와 계획이 필요하지만 보람이 더 클 수 있습니다. 예를 들어, 과거에 화학자들은 효과적이고 제조 비용이 저렴하다고 생각한 제품을 개발했을 수 있습니다. 나중에 소송이 제기되었고, 이러한 제품은 독성이 있는 것으로 밝혀졌으며, 책임이 발생했습니다. 친환경 화학의 성장으로 우리는 우리가 만드는 제품에 대해 훨씬 더 의도적일 수 있으며, 이를 통해 우리가 내리는 결정의 잠재적 결과를 고려할 수 있습니다. 장기 연구 및 개발에 투자하는 조직은 미래에 집중하고 지속적인 혁신을 중시한다는 것을 전달합니다.
효율성과 효과성 추구의 균형을 맞추려면 인적 자원에 투자하고, 데이터 수집과 새로운 것을 시도하는 접근 방식에 전략적으로 임하고, 장기적인 관점에서 이러한 것들을 수행하세요. 이 모든 것이 호기심과 혁신의 문화에 기여할 것입니다.
