프로세스 마이닝을 이용한 프로세스 성과 측정
이번 컬럼은 도서 [경영자와 실무자를 위한 프로세스 마이닝]의 ‘프로세스 마이닝을 이용한 프로세스 성과 측정’ 부분을 요약한 것임을 밝힙니다.
모든 조직은 다양한 방식으로 성과를 추적합니다. 거의 실시간으로 어떤 일이 발생하고 있는지 추적할 수 있는 분석시스템을 갖춘 곳도 있고, 매주 또는 매달 쌓인 데이터로 추적, 분석을 실행하는 곳도 있습니다.
그러나 어느 쪽이든 제때에 시장과 프로세스에 관한 정보를 얻고 이용할 수 있는 조직이 우수한 성과를 자랑하므로, 많은 기업들이 더욱 새롭고 정교한 성과모니터링 시스템을 개발하기 위하여 투자하고 있습니다.
내부 지표와 외부 지표
지표란, 어떤 것을 측정하고 평가하기 위한 기준을 의미합니다.
이러한 지표는 대상 프로세스의 성과 측정에 활용되는 데이터의 출처에 따라 내부 지표와 외부 지표로 구분됩니다.
한 예로, 핸드폰 생산 및 판매를 대상 프로세스라고 가정한다면 이 경우 설문조사 등을 통해 파악된 ‘고객 만족도’가 외부 지표가 될 수 있습니다. 이러한 외부 지표는 특정 프로세스 또는 가치 사슬이 달성한 성과 파악에 도움을 줄 수 있습니다. 이에 반해 핸드폰 생산 중 발생한 프로세스 지표들은 내부 지표로 볼 수 있는데, 내부 지표는 프로세스가 어떻게 작동하고 있는가에 대해 알려줄 수 있으나 이 프로세스가 이해관계자들(고객, 주주 등)을 만족시키고 있는지는 알려주지 않습니다.
일반적으로 외부 지표를 측정하는 것보다 내부 지표를 측정하는 것이 더 쉬우나, 조직의 성과를 효과적으로 판단하기 위해서는 먼저 외부 지표에 초점을 두고 외부 지표 달성과 함께 내부 지표 개선에 신경을 써야 합니다.
예를 들어, 어떤 기업에서 20%의 원가절감을 달성한 부서에 보너스를 지급하기로 공표했습니다. 그러나 원가는 절감되었지만 결함 많은 제품들이 출시되었고 서비스 품질이 저하되어 고객의 불만이 급등하였습니다. 해당기업은 재빨리 원가절감을 멈추고 고객 만족 측정 프로그램을 도입하였고, 이 프로그램이 정착된 이후 고객만족을 유지하면서 원가절감 운동을 재개하였습니다.
선행 지표와 후행 지표
선행 지표는 우리가 바라는 성과와 인과적으로 연결된 상황들을 보고하는 지표입니다. 그러므로 선행 지표는 어떠한 조치를 제안할 수 있는 것을 측정합니다. 이에 반해, 후행 지표는 바뀔 수 없는 상황들을 보고합니다.
예를 들어, 빔 프로젝터 제조업체의 판매 관리자가 매 분기마다 15%의 판매 증가라는 목표를 수립했다고 가정하는 경우, 이 관리자는 매 분기 말까지 기다린 후에야 얼마나 많은 빔 프로젝터가 판매되었는지 확인할 수 있습니다. 그러나 이러한 후행 지표로는 목표 달성 여부를 판단할 수 있지만 달성된 결과 자체를 바꿀 수는 없습니다.
해당 관리자는 빔 프로젝터 판매 데이터를 추적하여 가망 고객의 약 10%가 잠재 고객이 되고, 영업직원들은 50% 잠재 고객에 대해 방문 약속을 잡으며 그 중 약 20%가 빔 프로젝터를 구매한다는 사실을 알게 되었습니다.
만약 영업직원들이 이번 분기에 100번의 고객 방문을 계획하고 있다면 관리자는 대략 20번의 판매가 이루어질 것임을 예측할 수 있습니다. 그러므로 고객 방문 회수(m3)는 선행지표가 되고 판매 회수(m4)는 후행 지표가 됩니다. 이 사례에서 가장 좋은 방안은 선행 지표인 가망 고객의 수(m1)를 추적하는 것이며, 계산해보면 100명의 가망 고객에 대해 대략 1건의 판매(=100×0.1×0.5×0.2)가 이루어짐을 알 수 있습니다.
이와 같이 선행 지표를 추적, 관리함으로써 기업의 목표 달성에 크게 기여할 수 있습니다.
측정 정체
위와 같이 지표들을 추가하고 추적, 관리하는 것은 기업의 목표 달성에 도움이 되지만, 여러 조직들에서 BSC와 같은 새로운 전사 접근법을 도입하면서 계속해서 많은 지표들이 추가되었고 그 결과 서로 관계가 없으며 측정과 관리가 어려운 지표 집합들이 만들어졌습니다. 이로 인해 ‘측정 정체 현상’이 발생하게 되었는데, ‘측정 정체’란 어떤 지표의 값을 긍정적인 방향으로 개선하면 다른 지표들의 값이 부정적인 방향으로 움직여 경영자들이 이러지도 저러지도 못하는 어려운 상태에 처하는 것을 말합니다.
또한 선정된 지표들이 잘못된 상관 관계에 있는 경우 잘못된 결과가 도출되며, 잘못 측정된 수치에 기반한 의사결정은 매우 위험한 결과를 초래하므로 좋은 지표를 찾아 측정을 진행해야 합니다.
좋은 지표의 속성
좋은 지표는 다음과 같은 속성을 지녀야 하며, 조직, 프로세스, 개인이 만들어내는 가장 중요한 산출물의 핵심 특성을 반영해야 합니다.
● 타당성(validity): 측정하고자 하는 어떤 개념이나 속성을 얼마나 정확하게 측정 하였는가를 의미합니다. 그러므로 타당성이 높은
지표는 측정하고자 하는 개념이나 속성을 정확하게 측정하고 있음을 의미합니다.
● 재현성(reproducibility): 측정 과정이 어떤 때라도 반복될 수 있고 동일한 결과를 가져올 수 있음을 의미합니다.
● 안정성(stability): 측정된 값이 단지 측정하고자 하는 실제 속성과 상관관계가 있음을 의미합니다.
● 분석 가능성(analyzability): 측정된 두 개의 값을 비교할 수 있는 정도를 의미합니다.
프로세스 마이닝을 통한 지표 관리
프로세스 마이닝은 정보 시스템에 저장된 업무 수행에 관한 실제 기록을 이용하므로, 데이터를 추출하면 어느때라도 프로세스 분석을 반복할 수 있으며 이로 인해 지표들의 재현성(reproducibility)이 향상될 수 있습니다.
또한 방대한 업무 수행기록에서 도출된 지표들은 프로세스 수행에 관한 객관적이고 완전한 정보를 제공하며 이로써 지표들의 타당성이 높아질 수 있습니다.
프로세스 마이닝 지표들의 예
기존 컬럼에서 소개한 바와 같이, 프로세스 마이닝 분석을 위한 기본 속성은 케이스 아이디, 액티비티, 타임 스탬프이며 이로부터 관련 지표들을 쉽게 도출할 수 있습니다.
지난 컬럼 참고: http://blog.naver.com/prodiscovery/221058539389
위의 표에 나열된 지표들은 주로 분석 대상 프로세스의 내부 지표이면서 선행 지표임을 알 수 있습니다. 그러므로 프로세스 관리자는 이러한 지표들을 추적 및 관리하여 목표 달성에 기여할 수 있는 시정조치(corrective action)를 위한 정보를 제공받을 수 있습니다.