효과적 효율적 어떤 것이 중요한가
직장생활을 하면서 특히 관리자로 일을 할 때 가장 많이 듣는 말이 효과적 또는 효율적으로 직원들을 일을 시키라고 한다. 얼핏 들으면 그 말이 그 말 아닌가 라는 생각도 들겠지만 효과적인 일과 효율적인 일은 많은 차이가 있다. 효과적으로 일하는 것과 효율적으로 일하는 것 어떤 게 좋은지에 대한 이야기를 하기 전에 우리는 그 두 단어가 뜻하는 것을 알아야 한다.
사람들은 매번 효과와 효율 앞에 항상 고민한다.
당신은 효과적으로 일하는 걸 좋아하는가? 효율적으로 일하는 걸 좋아하는가? 두 단어의 의미는 효과는 목표에 대한 결과가 좋은 정도라면 효율은 투자대비에 따른 결과값이라고 생각하면 된다. 이 말을 들으면 얼핏 이해가 갈 것 같기도 하지만 이해가 안 갈 것이다.
그럼 쉽게 프로 스포츠팀로 말해보자. 어느 팀이 우승을 하려고 엄청난 금액으로 투자를 했고 그것이 보상이 되어 결국 우승을 했다면 이건 효과가 좋은 투자였다고 볼 수 있지만 효율적인 투자는 아니라는 것이다.
다시 바꿔서 어느 팀이 맨날 꼴찌였는데 투자비용이 없어 최소의 저가 선수들을 영입해서 중위권 성적을 얻었다면 이건 효율적인 투자를 했다고 보면 된다. 해외축구에서 이야기하자면 영국리그에 맨시티, 첼시 등이 효과적인 투자를 원하는 구단이라면 네덜란드 리그처럼 저렴한 선수들을 영입해 키워 판매하는 구단이 효율적으로 투자하는 구단이라고 보면 될 것 같다.
스포츠를 좋아하지 않는 사람들을 위해 다시 정리해보겠다. 비싸지만 여러가지 혜택과 사용이 편리하다는 점 AS가 편하다는 점을 기준으로 효과적인 기준으로 구매하는 것이 보통 삼성폰을 선택한다. 약간의 성능은 어느 정도 삼성과 비슷하지만 기능과 AS에서 떨어지는 샤오미처럼 즉 가성비를 선택하는 것이 효율성을 선택했다는 것이다.
어떤 방법으로 일하는게 좋을까?
효과적으로 일하는게일하는 게 좋을까? 효율적으로 일하는 게 좋을까요? 일단 기본적으로는 효과적으로 일하는 게 우선이다. 이유는 결과를 얻는 방향으로 일하는 게 기본적으로 맞는 방향이기 때문이다. 그러나 결국 이익을 얻는 행동을 위해서는 효과가 같다면 좀 더 큰 이익을 얻을 수 있는 효율을 선택해야 한다.
A라는 사람과 B라는 사람이 같은 시간에 20kg짜리 물건 100개를 옮기기로 했다. A는 100개를 1시간안에 한 명을 추가 고용을 통해 빠르게 옮겼고 B는 1시간 10분 안에 혼자 도구를 활용해서 옮겼다면 어떤 사람이 잘한 것일까? 당연히 A는 효과적으로 B는 효율적으로 일했다는 걸 우린 알 수 있다. 눈에 보이기에는 B가 더 잘한 듯 보이지만 비즈니스 입장에서는 뭐가 맞다고 할 수는 없다.
효과와 효율은 어떤때는 효율을 무시하고 효과적으로만 일해야 하는 경우도 있다. 당장 고객 요청에 의해서는 효율보다 효과를 높여서 신뢰를 얻어야 하는 경우도 있기 때문이다. 인터넷 쇼핑몰을 운영하는 사람들 중 일단 수익은 적지만 고객 유치라는 목표에 일명 저렴한 미끼상품을 통해 효과를 높이는 경우가 이경우라 볼 수 있을 것 같다.
의외성을 줄여야 효율성을 올릴 수 있다.
효율성을 올리기 위해서는 결국 의외성을 줄여야 한다. 의외성이 많아질수록 효과적으로 일을 선택하게 되는 일이 많아지기 때문이다. 예를 들어 쇼핑몰로 이야기하면 고객불만에 의해 반품, 갑작스러운 판매 하락에 따른 재고 증가 등이 있겠다. 결국 이런 것들이 갑자기 발생하여 증가하면 시간과 비용이 증가해서 효율성이 떨어질 수밖에 없다.
우리는 의외성을 줄이기 위해 데이터라는 것을 분석한다. 데이터분석은 위험성을 줄이기도 하고 시장의 방향을 예측해서 효율적인 일을 할 수 있게 한다. 최근 많은 회사에서 대기업처럼 데이터로 분석하려는 이유는 바로 의외성을 줄이고 효율성을 높이려고 하기 때문이다.
최근 온라인쪽 사업 분야는 이런 변수들의 예측을 하기 위해 다양한 빅데이터를 관리할 수 있는 툴들이 많이 개발되어왔다. 그리고 그걸 토대로 상당히 정확한 분석력을 보여주고 현장에 대입해서 성과를 얻고 있다. 결국 빅데이터의 역할은 효율적인 일을 할 수 있도록 돕니다.
온라인 쇼핑몰 분야를 보면 아이템 소싱 분석부터 키워드 분석까지 철저하게 데이터에 의존하다. 아이템 소싱을 위해 현재 검색 수, 클릭량, 상품수, 경쟁강도, 연령층, 성별까지 철저하게 데이터를 확보해 분석하고 있다. 결국 이런 데이터를 분석하는 사람과 분석하지 않은 사람의 성과는 다를 수밖에 없다.
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