[일간 애자일#714](6/16) OKR은 그래서 실패한다 등

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OKR은 그래서 실패한다

Q. OKR 도입을 여러 번 시도했지만 잘 안됐습니다. 처음에는 정리되는 느낌이 들어 좋았는데, 시간이 흐를수록 OKR 자체가 숙제처럼 느껴지더군요. 해야 할 필요성도 잘 모르겠습니다. 직원들도 목표나 핵심결과 설정을 많이 어려워하고, OKR을 문서 잔업처럼 여기고 있습니다. OKR 도입이 왜 이렇게 어려운 걸까요? 제 주변에 다른 대표님들도 OKR 도입에 어려움을 겪는 분들이 많던데, 이게 정말 실무에 도움이 되는 게 맞기는 한 걸까요?

S. 실무에 도움이 된다는 차원으로 생각할 문제는 아닙니다. 목표 관리는 기업을 경영하는 것 그 자체에 가깝기 때문입니다.

존 도어(John Doerr)가 확립한 OKR의 전신은 인텔의 창립자 앤디 그로브(Andy Grove)가 1968년에 만든 IMBO(Intel MBO)였습니다. IMBO의 오리지널은 MBO였고, MBO는 경영학의 아버지 피터 드러커가 남긴 다음의 명언으로부터 탄생했습니다.

기업을 경영한다는 것은 “목표에 의한 경영을 한다(management by objectives)”는 것을 의미한다.
– 피터 드러커, 1954년에 발간한 경영의 실재(The Practice of Management)에서

MBO는 목표에 의한 경영(Management by objectives)의 앞글자를 딴 약어입니다. 혹자는 MBO와 OKR이 다르다고 하는데 아닙니다. IMBO가 인텔의 MBO라면, OKR은 구글의 MBO입니다. IMBO와 OKR 모두 피터 드러커의 MBO, 즉 목표에 의한 경영을 실천하기 위한 일종의 프레임워크(Framework)입니다. 평범한 사람들이 비범한 일을 해내기 위해 모인 것이 회사입니다. 평범한 사람들이 비범한 일을 해내려면 하나의 목표에 집중할 수 있어야 합니다. 목표 관리는 다양한 생각을 가진 다수의 사람들이 하나의 목표에 집중할 수 있게 해줍니다.

피터 드러커는 경영이 자동으로 될리는 없기 때문에 그에 상응한 노력과 특별한 수단이 필요하다고 말했습니다. 회사는 (여러 사람들이 모였을 때 발생하는 계층 사이의 단절, 여러 사람의 업무의 차이에서 오는 비전과의 괴리, 경영자 자신의 전문 분야에 의한 인지 편향 때문에,) 목표를 관리하지 않으면 목표를 상실하고 사업이 좌초되기 쉽습니다. OKR은 경영이 자동으로 될 리가 없기 때문에 회사가 꼭 노력을 기울여 실행해야 하는 특별한 수단인 것입니다.

OKR(Objective Key Results)은 크게 두 가지, 정성적인(Qualitative) 목표(Objective)와 정량적인(Quantitative) 핵심 결과(Key Results)로 구성됩니다. OKR에서 가장 빈번하게 발생하는 실패는 정량적인 핵심 결과와 관련이 깊습니다. 구체적으로는 데이터로 일하는 능력이 없는 회사가 OKR을 도입하면, 핵심 결과를 측정할 수 없고 OKR에도 실패합니다.

예를 들어 ‘도시에서 가장 사랑받는 가게가 되기’라는 목표가 있다면, 데이터화 능력이 없는 가게는 각자 개인의 편향을 기반으로 한 ‘촉’으로 핵심 결과를 정합니다. 핵심 결과가 잘 안 되는 것 같으면 분기가 지나서 열심히 회의를 해본 후에 또다시 어림짐작으로 핵심 결과를 정합니다. 이런 식으로 매번 핵심 결과가 새로워질 뿐 직원들은 어떤 성취감도 못 느끼고, 가게도 성장은커녕 일하는 데에 혼란만 가중됩니다. 이게 반복되다 보면 OKR의 필요성에 의문이 생기면서 쓸데없는 문서 잔업으로 느끼게 됩니다.

반면, 데이터화 능력이 있는 가게는 관리 회계가 잘 되어있습니다. 프로젝트 · 과업 · 메뉴 등의 단위로 수익률이 측정됩니다. 메뉴별로 주 고객이 어떤 세그먼트에 속하고, 메뉴의 생애주기가 어떤 상태에 있고, 타깃 · 품질 · 가격 중 특정 요소에 변화를 주면 생애주기를 연장할 수 있는지 여부를 데이터로 판단할 수 있습니다. 루틴의 여부와 무관하게 프로젝트나 과업별 소요시간이 측정됩니다. 어떤 일의 소요시간과 비용이 얼마나 드는지, 인하우스와 아웃소싱중 어떻게 처리하는 게 효과적인지 데이터 기반으로 판단할 수 있습니다.

원문: https://bit.ly/3zuJWfx


데이터 과학자의 생각법

원래는 지난 면접들을 통해서 ‘얘네들이 아직은 데이터 문제를 해결하는 프로세스 또는 프랙티스가 약하구나’라는 발견에 기반해서 ‘데이터 문제 해결하기’라는 글을 적으려 했었다. 그런데 이미 달고나 초기에 ‘데이터 문제 해결 프로세스’라는 글을 적었다는 깨달았다. 그럼에도 생각은 늘 상황에 따라서 바뀌는 거라서 지난 인터뷰에서 느낀 감정과 생각으로– 1~2주를 쉰 후에 — 같지만 다른 글을 적어야겠다고 마음먹었는데, 지난밤에 우연히 봤던 글을 함께 공유하면 좋을 것 같아서 짧게 적는다. 인터뷰에서 느꼈던 감정은 큰 부분이 결국 생각하는 방법에 관한 거였다. 요즘 데이터 과학이나 ML 개발자를 하겠다는 친구들의 스킬은 분명 내가 그네들의 나이 때 가졌던 것보다 월등하다는 걸 알고 있다. 그럼에도 아직은 경험과 실력이 부족하다고 느끼는 것은 문제와 해결책을 바라보는 눈, 즉 생각하는 방식의 미숙함이라 본다.

지난밤에 KDnuggets에 ‘Five types of thinking for a high performing data scientist’라는 글이 올라왔다. KDnuggets를 정기 구독하는 건 아니지만 구글앱을 통해서 추천되는 걸 종종 보는데, 이 글이 마침 내가 최근 느낀 갈증을 다소 해결하는 듯해서 짧게 소개한다. 다시 자세히 곱씹으며 읽어봐야겠지만, 지난밤엔 급하게 대강 읽어서 정확히 이해한 것도 아니고 생각법들 사이에 다소 모순되는 것도 있는 것 같지만 큰 틀에선 괜찮게 정리된 듯하다. 아래의 각 생각법의 정의는 첨부된 유튜브 영상 도입부의 정의를 가져왔다. 정의 다음에 오는 첨언은 원문과 내용 또는 뉘앙스가 많이 다를 수 있다.

원문: https://bit.ly/3vvttEY


마케팅 리부트 : 제품 해킹하기

‘마케팅 리부트‘의 첫 번째 단계에서는 Product Hacking(제품의 리포지셔닝?)에 대해 이야기해보려 합니다. 여기에서 Product는 물리적으로 존재하는 제품일 수도, 서비스일 수도, 브랜드일 수도 있습니다.

앞서 ‘꼬뜨게랑’이나 ‘곰표’의 사례에서 살펴봤듯, 중요한 것은 이 ‘Product’가 디지털상 확산할 수 있도록 해야 한다는 것인데요, 이후 Digitize(또는 Digitalize)라 명명하겠습니다.

원문: https://bit.ly/3wprT8L


A/B 테스트가 데이터 마케팅의 전부는 아니다

마케팅 테크놀로지, 데이터 마케팅 조망하기(CRIS-MAS 프레임워크)

마케팅이라는 단어를 내뱉으면, 자연스럽게 따라오는 업계의 화두는 단연 데이터와 기술이다. 모두 데이터 기반의 마케팅이 현재와 미래의 마케팅 모습이라고 이야기하고 있다. 나 또한 나를 소개할 때 마케팅이라는 단어에 테크놀로지라는 단어를 붙여서 설명하곤 한다. 하지만 실제로 데이터 기반의 마케팅을 한다거나, 하고 싶다고 이야기하는 많은 이들을 보면 대부분 그 주제가 A/B 테스트이거나, (실무에 적용된 지 꽤 오래된) 타깃 고객 선정을 위한 니즈 스코어 모델링에 대한 이야기에 머물러있곤 하다.

데이터 기반의 마케팅이라고 했을 때 그 표현이 내포하는 개념의 범위는 매우 넓어서 어떠한 특정 기술, 특정 알고리즘만으로는 설명할 수 없다. 따라서 우리가 흔히 이야기하는 마케팅이라는 업무에 데이터와 기술이 어떻게 접목될 수 있고, 어떤 개념 안에서 각자가 발전해 나가야 하는지에 대한 이해가 매우 중요하다고 생각한다.

마케팅에 데이터와 기술이 접목된다, 되었다고 이야기할 때 크게 2가지 관점에서 그 내용이 분리될 수 있다. 하나는 고객의 입장에서 직접적으로 체험하게 되는 경험이 달라진다는 것이고 또 하나는 기업 또는 마케팅 업무 담당자의 입장에서 마케팅 성과가 극대화되고, 업무가 효율화된다는 것이다. 흔히 이야기되는 A/B 테스트이니, 머신러닝을 통한 타깃 고객 선정이니 하는 것들은 후자의 실례가 될 것이다. 또한 옥외 광고에 실시간 날씨, 지역 정보를 도입해 상황마다 다른 콘텐츠가 노출되도록 한다든지, AR이나 VR 등을 활용하여 마케팅을 한다든지 하는 것이 전자의 예가 될 수 있을 것 같다.

고객의 입장에서 직접적으로 체험하게 되는 경험이 새로워지는 것에 대한 기술은 별도의 글모음을 통해 이야기해나가고자 하며 우선 이 글이 시작되는 글타래에서는 후자, 즉 마케팅 업무 성과의 극대화와 업무 효율화(자동화) 관점에서의 기술적 프레임워크에 대해 이야기해 나가보고자 한다.

원문: https://bit.ly/3vvunkF


Should You Re-Estimate Unfinished Stories?

As well-intentioned as teams are, it’s really hard to finish absolutely everything by the end of a sprint. A team may have grabbed eight product backlog items (typically user stories), but only finish six or seven of them. The other items are often close to done, but this isn’t horseshoes so close doesn’t count.

But what about the estimates on those unfinished product backlog items? Should they be re-estimated? And should the team get partial credit for the work they did complete? Let’s consider each of these questions, starting with partial credit.

원문: https://bit.ly/3xpEzwp


글쓴이: 정의의소

Agile Coach, Organizational Change Coach @Samsung Electronics 팟캐스트 MC : 새꿈사 (새로운 조직문화를 꿈꾸는 사람들)

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