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분석 성과 관리의 부상

- Thomas H. Davenport (Babson College IT/경영학 석좌교수)

개요

심각한 경기 침체로 많은 기업들이 고통을 호소하고 있으며, 은행, 자동차, 항공사를 비롯한 여러 산업 분야의 기업들이 전례 없는 손실 규모를 보고하고 있다. 물론 유가에서부터 신용 공황(credit panic), 소비자 수요 감소 등에 이르기까지, CEO들에게 변명거리가 전혀 없는 것은 아니다. 그러나 적어도 이 같은 리스크 요인들을 어느 정도 예상은 했어야 하는 것은 아닐까? 또, 비즈니스 성공에 결정적 영향을 미치는 요인들을 면밀히 측정, 모니터, 예측해서 재앙 수준의 경기 침체 위기를 피하거나 적어도 완화할 수는 없었을까?

이 시점에서 우리는 미래의 재무 성과를 정확하게 예측할 경우 어떤 이점을 얻을 수 있는지 생각해볼 필요가 있다. 특정 요인이 다른 요인보다 비즈니스에 훨씬 큰 영향을 미쳤다는 확실한 증거를 확보할 수 있다면? 조직이 성과 요인과 변수를 제대로 모니터하고 있다는 것에-즉, 특정 요인과 변수가 조직의 재정적 성공에 결정적으로 기여한다는 사실을-확신을 가질 수 있다면? 또, 조직의 전략이 실제로 효과가 있다는-또는 없다는-것을 보여주는 실질적 데이터와 분석 기법을 보유하고 있다면 어떨까? 성과를 파악•예측하기 위한 정량적 접근방식의 일종인 분석 성과 관리(analytical performance management) 가 바로 상기와 같은 다양한 이점들을 제공하며, 많은 기업들에게 이는 성취 가능한 현실로 다가오고 있다. 분석 성과 관리 접근법은 아직 널리 채택되고 있지는 않지만 매우 다양한 이점을 제공하기 때문에 피할 수 없는 대세로 자리 잡을 것으로 예상되며, 실제로 이 방식을 채택한 여러 조직들은 한결같이 긍정적인 결과를 달성하고 있다.

성과 관리는 “재무 및 비재무 영역 양쪽의 척도와 지표를 사용하여 조직의 성과를 측정, 모니터, 개선하는 일”이다. 최근 들어서 비즈니스 인텔리전스 시스템-거래 정보 시스템에서 추출한 성과 척도가 적용된-덕분에 성과 관리가 힘을 받게 되었지만, 이것을 결코 새로운 현상으로 볼 수는 없다. 성과 관리-때때로 “기업(enterprise 또는 corporate) 성과 관리”라고 불리는-는 발전을 거듭하고 있는 분야로, 이를 지원하는 학계(특히 “경영 회계”)와 이를 종합적으로 응용할 수 있도록 설계된 일군의 정보 시스템, 그리고 현장에 종사하는 수많은 지지자들이 존재한다.

분석 성과 관리라는 기법은 “성과 관리 요인들 사이의 양적(quantitative) 관계를 체계적으로 탐구하는 작업”으로, 기업들이 어떤 비재무적 성과 변수가 재무 성과와 연관되어 있는지-단지 추론에 그치는 것이 아니라-파악할 수 있게 해준다. 또, 성과 관리에 분석적 접근방식을 적용하는 것도 그다지 어려운 일이 아니다. 문제는, 이 기법을 채택할 경우 경쟁력 우위를 선점하는 기회를 얻을 수 있음에도 불구하고 이를 제대로 도입해서 활용하는 기업은 많지 않다는 사실이다.

이 리서치 보고서에서는 이론과 실천(theory and in practice)의 양 측면에서 분석 성과 관리의 개념을 다루어 보고자 한다. 특정 수준의 분석 성과 관리 기법을 채택한 16개 기업에서 인터뷰를 실시했으며, 2,500명의 관리자들을 대상으로 한 글로벌 온라인 설문조사(비임의 표본)를 바탕으로 설문조사가 이루어졌다. 참고로, 기업 인터뷰는 분석 성과 관리의 주요 프랙티스에 대한 통찰을 제공하며, 설문조사는 개념과 장애 요인에 대한 견해를 총체적으로 조망할 수 있도록 구성되었다.

성과 관리 프랙티스에 대한 개관

성과 관리와 비즈니스 인텔리전스 툴을 활용하면 매우 광범위한 작업을 수행할 수 있다. 가령, 이 시스템을 통해 수행할 수 있는 가장 일반적인 작업으로는 표준 정보 리포팅을- 보통의 빈도로 발생하는-들 수 있겠다. 또, 일반적인 성과 관리 시스템의 경우 각 분기/지역 별로 영업 실적을 보고할 수 있고, 보다 정교한 리포팅 단계로 올라가면 관리자는 맞춤형 보고서를 지정하고 수신하거나, 고급 데이터를 심층 분석해서 트렌드, 패턴, 특이 사항 등을 파악할 수도 있다. 가장 정교한 표준 보고 방식이라면 아마도 보고가 이루어진 정보가 정해진 매개변수의 범위를 벗어날 경우 경고를 내보내는 것일 것이다. 하지만 경고라 하더라도 이미 발생한 성과를 뒤돌아보는 데 주로 초점이 맞추어져 있다.

관리자들을 대상으로 한 글로벌 온라인 설문조사에 따르면(그림 1), 대부분의 조직이 일정 수준의 성과 관리를 수행하고 있었고, 성과 관리 접근방식을 이용하지 않는다고 답한 응답자는 7%에 불과했다. 이번 설문조사를 통해서 우리는 기업 전반에 걸쳐 성과 관리 기법을 통합하는 일이 결코 쉽지 않다는 사실을 알 수 있었다. 조직 전반에 걸쳐 성과 관리를 통합했다고 답한 응답자는 37%에 불과한 반면, 그보다 많은 56%의 응답자는 성과 관리를 수행하고 있기는 하지만 조직에서 부분적으로 도입해서 사용하거나 여전히 통합이 되지 않은 방식으로 운영되고 있다고 답했다. 이 말은 결국 기업들이 어떤 요인을 측정하고 어떤 방식으로 측정할 것인지에 대한 합의를 도출하는 데 곤란을 겪을 수 있다는 것을 의미한다.


그림 1
질문: 성과 관리에 대한 귀 조직의 현 주소는?

근년 들어 기업 성과 관리에서 이룩한 가장 큰 진보로는 비재무 성과 척도와 전통적인 재무 지표에 대한 리포팅 부문을 들 수 있다. 고객 만족/충성도, 직원 몰입도/만족도, 주요 비즈니스 프로세스의 성과 등의 분야와 브랜드 자산이나 기술 혁신 능력과 같은 무형적 영역을 다루는 비재무 척도가 재무 성과 파악과 예측 수단으로 각광을 받고 있다. 과거 재무 성과를 근거로 한 리포팅은 기껏해야 “임시 수습책” 정보밖에 되지 않으므로, 기업들은 전략적 이니셔티브의 성과를 평가하고 미래 재무 문제의 조기 경고 또는 성공의 조기 지표를 제공할 수 있는 잠재성을 지닌 척도를 개발하기 위해 애쓰고 있다. 하지만 조직들은 비재무 척도의 활용에 관한 한 여전히 초기 단계에 머물러 있는 상태다. 리서처들은 오랫동안 비재무 척도의 리포팅에 대한 중요성을 역설해 왔지만 실제로 이를 요구하는 외부 기관은 찾아보기 힘들고, 일부 표준 기구들은 리포팅을 의무화해야 할지 여부에 대한 논란을 거듭하고 있다.

하지만, “균형성과표(balanced scorecard)”가 개발되어 비교적 광범위하게 보급됨에 따라 비재무 척도와 재무 척도간의 관계가 크게 개선되었다. 반도체 회사인 Analog Devices의 관리자들이 개발하고 Robert Kaplan 교수와 컨설턴트인 David Norton이 공들여 체계화한 이 방법은 개념상으로는 단순해 보이지만 구현하기는 결코 간단치가 않았다. 균형성과의 개념은 비재무 및 재무 척도에 동등한 가중치를 부여하고 이들을 나란히 또는 같은 페이지에 표시할 것을 제안한다. 이처럼 “균형 잡힌” 프레젠테이션은 확실히 관리자들로 하여금 비재무 및 재무 성과의 트렌드를 손쉽게 파악하고 일부 재무 성과 촉진 요인을-적어도 개략적으로나마-관찰할 수 있도록 해주었다.

하지만 균형성과표도 성과를 분석적으로 파악하기에는 충분치가 않다. 즉, Kaplan과 Norton이 주장한 것처럼, 다차원적 데이터를 성과표에 단순히 표시하는 것만으로는 비재무 및 재무 변수들 간의 관계를 파악하는 데 역부족이었다. 이 문제를 해결하기 위해 Kaplan과 Norton은 인과 관계를 논리적인 방식으로 예시하는 “전략 맵”을 사용할 것을 제안했다.6 전략 맵은 조직의 전략을 시각적으로 제시할 뿐 아니라 균형 성과 항목들이 어떻게 서로 연결되는 지를 보여준다. 따라서 이 방법은 전략을 성과 관리에 연결시키는 수단이자 어떤 요인들이 재무 성과를 촉진하는지 알아보기 위한 가설로 아주 적합하다.

관리자들을 대상으로 한 글로벌 온라인 설문조사에서(그림 2), 조직들이 현재 이러한 성과 관리 방식을 어느 정도로 활용하고 있는지 질문해 보았다. 설문에 참여한 경영 간부들의 답변 내용이 아래에 나와 있으니 참고하기 바란다. 단, 본 백서에 언급된 모든 분석에서 제외된 비영리 기관 관리자와 경영 컨설턴트들은 여기에 포함되지 않았다.


그림 2
질문: 다음 중 귀 조직이 성과 관리에 사용하고 있는 방법은?

이 결과를 통해서, 우리는 Kaplan과 Norton이 다년간 주창해 온 전략 맵과 단일 조직 성과표가 여전히 드물게 사용되고 있다는 것을 알 수 있다. 물론 전략 맵은 비재무 및 재무 성과 요인들 간의 관계를 파악하기 위한 궁극적 툴이 아니며, 또 그런 용도로 설계되지도 않았다. Kaplan과 Norton은 조직의 “관리 시스템”에 대한 리뷰에서 시스템의 최종 단계는 “전략을 테스트하고 채택하는” 것이 되어야 한다고 주장하고 있다. 이들은 또 이렇게 얘기한다. “다수의 유사한 운영 단위를 가지고 있는 기업들은 전략적 분석 기법을 사용해서 전략 성과 수치들 간의 상관관계를 추정할 수 있다. 이 같은 분석은 가령 종업원의 숙련도, IT 지원 시스템, 고객 충성도, 재무 성과 등에 대한 투자들 간의 연관성을 검증하고 계량화하는 데 사용된다.” 이러한 유형의 분석을 필자는 “분석 성과 관리”라고 부른다.

이러한 자극 요인과 다양한 잠재적 이점에도 불구하고, 분석 성과 관리 기법이 실제로 활용되는 예는 거의 찾아보기 힘들다. 비교적 소수의 기업만이 통계 분석을 사용하여 비재무 및 재무 성과 변수들의 상관관계를 파악하고 있는 실정이다. 설문조사에서(그림 3), 3분의 1이 조금 넘는(36%) 관리자들이 재무 및 비재무 성과 지표들 간의 양적 관계를 분석한다고 답했는데, 기업들과의 인터뷰는 이것이 조사 응답자들의 자유로운 해석이 반영되었음을 시사해주고 있다. 같은 수의 응답자가 지표들 간의 관계를 전혀 분석하지 않는다고 답했으며, 전략 맵의 경우처럼 지표들 간의 논리적 관계를 분석한다고 얘기한 응답자의 비율은 조금 더 낮았다(28%)


그림 3
질문: 귀 조직은 재무 및 비재무 성과 지표들 간의 관계를 어떻게 평가하고 있는가?
분석 성과 관리라는 성배(聖杯)

분석 성과 관리에 힘을 실어주는 개념이 있는데, 그것은 바로 기업들이 인과적(cause-and-effect) 성과 관계의 통계 모델을 생성하리라는 것이다. 다시 말해, 이들은 다양한 비재무 변수들을 하나 이상의 재무 변수에 연결시키는 상관관계 또는 회귀 모델을 생성한다. 이상적인 상황에서라면 이들은 재무 성과에 일정한 영향을 미치는 모든 변수를 고려하거나 통제할 것이고, 여기에는 고객 관계, 직원 태도/행태, 혁신 수준, 브랜드의 자산 가치 등의 영역이 포함된다. 전사적 레벨에서 각 성과 동인의 상대적 기여도를 기술하는 하나의 포괄적 등식이 성립되어, “다른 성과 동인이 불변인 경우 고객 만족도가 1포인트 상승하면 수익이 2억 달러 증가한다”는 식의 진술이 가능해진다.

이러한 모델의 이점을 한 번 상상해 보라. 기업 간부들은 어떤 비재무 요인들이 실제로 성과를 이끌어내는지 알기 때문에, 그 요인들에 대한 측정이 이루어지고 성과표와 보고서에 기재될 것이다. 조직들은 더 이상 어떤 척도가 친숙하다고 해서, 또는 표준 균형성과의 형식을 따라야 한다는 이유로 척도를 수집하고 보고하지는 않을 것이다. 적어도 전략 맵과 측정 가능 변수들을 통해 명확하게 처리가 가능한 비즈니스 전략은 테스트가 가능할 것이고, 기업들은 주요 척도의 완성도에 대해 주요 단위들(units)을 비교할 수 있을 것이다. 또한 성과에 실질적인 영향을 미치는 척도들에 초점을 맞출 수 있다면 관리자의 업무는 훨씬 수월해질 것임에 틀림 없다.

설명적(explanatory)•정량적 성과 모델을 고려해볼 때, 기업들은 비재무 변수의 증가나 감소가 재무 성과에 미치는 영향을 예측할 수 있을 것으로 사료된다. 결과적으로, 월스트리트 분석가 같은 외부 조직들은 이와 유사한 예측을 할 수 있을 것이라는 말이다(이는 기업 평가에 긍정적일 수도 또는 부정적일 수도 있다). 끝으로, Kaplan과 Norton은 기업들이 그들의 주요 전략이 실제로 원하는 결과를 산출하고 있는지 여부를 판단할 수 있다고 덧붙인다.

이런 여러 가지 이점에도 불구하고, 현실 세계에서 분석적으로 성과를 관리하려는 대부분의 노력은 “성배(聖杯)”가 되기에는 아직 턱없이 부족했다. 하지만, 또 다르게 생각해보면 이러한 노력들이 분석 성과 관리가 실제로 가능하다는 것을 보여주기에는 충분했던 것도 같다. 다음 절에서는 성과 관리의 현 실태에 대해 알아보도록 하자.

분석 성과 관리의 현재 관행

지난 10여 년간 기업들은 비재무 및 재무 성과 변수들 간의 양적 관계를 탐구해 왔다. 이에 우리는 새롭게 부상하는 베스트 프랙티스를 파악하기 위해 어떤 형태로든 분석 성과 관리를 도입해서 사용하고 있는 16개의 기업들을 인터뷰했다.

2변수 분석

이 분석의 초기 단계에서는, 관계 분석 시 하나의 비재무 성과 요인을 단일한 재무 성과 척도에 관련시키는 2개의 변수만이 사용되었다. 이와 유사한 분석 예가 아래에 나와 있다.

  • Hilton Hotels - 5년간 호텔 42곳의 데이터를 분석한 끝에 고객 유지율(“Hilton을 다시 찾겠다”고 답한 고객)이 5% 향상되면 다음해에 연 수익이 1.1% 증가한다는 사실을 밝혀냈다(Marriott 역시 자체 데이터를 통해 유사한 결과가 나왔다).
  • Harrah’s Entertainment - 고객 오락(즉, 게임) 예산에 대한 점유율이 1% 늘어날 때마다 자사의 주가가 1.10 달러 증가한다는 사실을 밝혀냈다.
  • Best Buy - 특정 매장의 직원 몰입도(employee engagement)가 10분의 1 포인트(5포인트 만점) 증가할 때마다 스토어의 영업 이익이 100,000 달러 증가한다는 사실을 발견했다.
  • Victoria’s Secret - 평균 전환률(매장을 방문해서 실제로 제품을 구매하는 고객의 퍼센티지)이 1% 올라갈 때마다 매출액이 3,500만 달러 이상 증가하고 영업 이익이 1,500만 달러 이상 증가한다는 사실을 밝혀냈다.

상기 예들의 경우, 단지 2변수 관계가 적용되었고 그 밖의 인과 요인들이 모델에 포함되지도 않고 통제(control)되지도 않았으므로 결국 허위 관계로 판명될 가능성이 있다. 하지만, 이 같은 보고서는 분명히 영향력을 지니고 있으므로 기업들은 재무 성과가 개선될 것이라는 확신을 가지고 독립 변수를 증가시키는 데 주력할 가능성이 있다.

대조 표준을 가지는 2변수 분석

분석 성과 관리 분야를 리드하는 기업들은 이제 다중 변수를 사용해서 재무 성과를 설명•예측하기 시작했다. 모델에는 몇 가지 유형의 변수가 대조 표준(controls)으로 포함될 수 있지만, 기업들 대부분은 여전히 특정한 2변수 가설에 몰두하고 있다. 일례로, Toronto Dominion Bank는 가계영업점의 고객 서비스와 재무 성과 간의 상관 관계를 조사했고, 하버드 경영 대학원의 Dennis Campbell 교수는 일련의 사례 연구를 통해 은행의 노력 성과를 문서로 기록했다. 은행은 분석 작업에서 여타의 변수들-가령, 지점이 소재한 지역의 고객 평균 소득-을 대조하는 한편 서비스-수익성 관계에 주로 초점을 맞춘다. 또, 은행은 분석 작업을 통해 잠재적 행동을 밝혀내는 데 유용한 경영상의 통찰을 이끌어냈다. 예를 들어, 지점들 간의 고객 서비스 격차의 비중이 지점간 수익성 편차의 19%를 차지한다는 사실이 드러났고, 이에 따라 은행은 서비스 목표를 충족시키는 지점 직원들에게 보상을 지급하기 시작했다. 하지만, 은행은 이러한 서비스 개선 시도가 분포(distribution)의 중간 부분에서만 수익에 영향을 미칠 뿐, 서비스 레벨이 특히 낮거나 높은 지점은 서비스 인센티브가 적합하지 않다는 사실을 밝혀냈다. 따라서, 현재 Toronto Dominion 은행은 서비스 레벨을 광범위하게 측정하되, 이를 지점의 수익성에 통계적으로 연관시키지는 않고 있다.

대조 표준을 가지는 2변수 관계의 또 다른 예로 뉴잉글랜드의 편의점 체인인 Store 24를 들 수 있다. 이 회사 관리자들은 균형 성과와 전략 맵 모두를 채택하고 성과표의 각 주요 변수에 대한 척도를 수집했다. 경영진은 또한 주요 성과 변수들 간의 관계를 분명하게 제시하는 전략을 채택했는데, 이는 유익하고 재미있는 서비스 경험을 제공하면 고객이 매장에서 더 많은 상품을 구매한다는 믿음에 바탕을 두고 있다. “Ban Boredom” 전략이라고 불리는 이 방법은 매장에서 점원이 고객과의 대화를 유도할 수 있게 해주는 흥미로운 주제(가령, 흥행 영화)를 디스플레이하는 것이다. 이 체인은 또한 각 매장이 엔터테인먼트 전략을 얼마나 잘 구현했으며 고객들이 매장의 서비스에 어떻게 반응했는가에 대한 척도와, 매장 직원들의 숙련도에 대한 척도를 수집했다. 회사 관리자들이 직접 고객 서비스 변수와 매장 성과 간의 관계를 탐구한 것은 아니었지만, 대신 대학 연구자 집단이 데이터를 분석했다. 분석 결과에 따르면 Store 24의 전략은 그다지 효과가 없는 것으로 나타났다. 오히려 매장이 엔터테인먼트 전략을 구현했을 가능성이 클수록 수익성은 낮았던 것이다. 분석 작업을 통해 결과에 영향을 미칠 수 있는 주요 변수들-가령, 매장이 소재한 지역의 인구통계 및 소득 수준-을 대조한 결과, 매장 직원의 스킬 레벨이 높을 때 전략 효과가 큰 것으로 나타났다. 하지만, 전반적인 스킬은 전략을 무용화시키기에 충분할 만큼 낮은 수준이었다. 결국 Store 24 경영진은 2년만에 이 전략을 포기했고, 리서처들이 1년치의 데이터만 제대로 분석했더라도 전략의 무용성(ineffective)을 조기에 확인할 수 있었다는 사실이 밝혀졌다.

3변수 관계

Store 24와 Toronto Dominion의 모델은 주로 대조 표준과의 2변수 관계에 초점을 맞춘 반면, 3변수 관계에 초점을 맞추는 기업들도 있었다. 특히 1990년대에 소매/서비스 업체가 채택하고 Sears가 정량적으로-그리고 심도 깊게-탐구했던 “서비스-수익 체인(service-profit chain)” 가설은 직원의 만족도와 몰입도가 고객의 만족도와 충성도를 촉진하고, 이는 다시 재무 성과의 개선으로 이어진다는 점을 강조하고 있다. 이 가설은 한 때 관리 모델로서 널리 채택되었지만12 통계 모델에서는 자주 테스트되지는 않았다.

하지만 Sears는 소매업체들이 극적인 경기 회복을 경험했던 1993~1997년 기간에 이른바 “직원-고객-수익 체인” 모델을 광범위하게 테스트한 바 있다. 이 회사의 노력은 분석 성과 관리의 짧은 역사에서도 불구하고 가장 광범위하게 전개되었고, 이를 통해 비재무 및 재무 성과 변수들 간의 통계적 관계를 전개하는 일이 가장 손쉬운 작업이라는 점이 입증되었다. 프로젝트 리더들에 따르면, 모델과 척도를 중심으로 관리 조율 문화를 정착시키고 일선 서비스 직원을 대상으로 모델과 그 의미에 대해 교육하는 일이 더 어려웠다고 토로한다. 분석 성과 관리 기법의 경우 Sears에 적지 않은 이점을 안겨주었음에도 현재는 사용되고 있지 않다(Sears Holdings의 현 소유주인 Eddie Lampert는 정량적 테스트 접근방식의 신봉자이자 헤비 유저로 이름 높다).

몇몇 다른 기업들도 분석 성과 관리를 실험해 보았지만, 위에 언급한 것처럼 널리 구현되고 있는 기법은 몇 안 되는 것으로 보인다. 예를 들어, 한 대형 커피 소매업체는 직원, 고객, 그리고 재무 성과 지표 간의 이른바 “링크(linkage)”를 탐구하기 시작했고, 인도의 전문 서비스 업체인 Infosys는 균형 성과표 접근방식을 광범위하게 사용하고 다양한 성과 척도의 중요성에 주관적 가중치를 부여하는 “계층 분석(analytic hierarchy)” 방법을 사용하고 있다. Infosys는 또한 주된 성장 요인과 수익성 성과 척도를 파악하기 위해 16 분기의 데이터를 사용하여 1회에 걸쳐 통계 분석을 수행했다. 이 회사의 전략/계획 분석가들은 분석 기법이 주요 척도를 파악하는 데 유용하기는 하지만 아직은 지속적인 프로세스로 자리잡지 못했음을 인정했다.

다변량 분석 성과 관리를 통해 최상의 사례를 남긴 기업들이 이를 지속적으로 사용하지 않고 있다는 사실은 이 기법이-상당한 성과 개선이 이루어지는 경우에조차-일시적인 에피소드로 그칠 수 있음을 시사한다. Sears는 서비스 주도에 의한 회생의 필요성 때문에 분석 성과 관리 접근방식을 채택했던 경우다. 1992년에 최악의 상황(30억 달러 손실)까지 몰렸던 Sears는 1999년에는 Fortune 지에 의해 “일반 상품 소매업 부문 최고의 혁신 기업”으로 선정될 정도로 흑자 전환에 성공했다. 또, Store 24는 다른 편의점 체인에 인수되었는데, 아마도 이 때문에 지속적으로 분석 문화가 이루어지지 못했을 것이다. 한편, Toronto Dominion은 Canada Trust에 합병된 후, 조직 내에 고객 서비스의 재정적 가치에 대해 다양한 관점이 생겨난 후에 이니셔티브에 착수했다. 이 회사는 고객 서비스(2000년 합병 이후 매년 개선)와 재무 성과(TD Canada Trust는 20분기에 걸쳐 전년 대비 두 자릿수 수익 신장 달성) 양 분야에서 괄목할 만한 목표를 다수 달성했다. 하지만, 이 조직들은 새로운 비즈니스 상황에 직면하고 새로운 관리자를 맞으면서 “우선순위 마찰”을 초래하는 결과를 빚게 된다. 이들은 여전히 척도와 성과에 강한 관심을 보이고 있지만, 현재로서는 재무 성과의 제 요인을 통계적으로 분석할 필요성은 느끼지 못하고 있다.

통용되는 주요 변수

분석 성과 관리를 탐구하는 기업들이 가장 널리 사용하는 변수가 바로 고객 관계 지향 변수들로, 설문조사에서 재무 성과 달성 동인의 중요성 측면에서 여러 비재무 척도들 중 가장 높은 등급을 받았다(그림 4). 고객 태도와 행태에는 고객 만족(그림 5에서 보는 것처럼, 설문조사 응답자들로부터 가장 높은 등급을 받음), 고객 충성도(“지갑 점유율(share of wallet)” 분석, 고객 생애 가치 또는 기타 척도로 표현) 또는 최근에 각광 받고 있는 “순 추천고객(net promoter)” 척도 등이 포함될 수 있다. 어느 기업은 사업부 차원에서 순 추천고객 지수(net promoter score)와 재무 성과 간의 상관관계를 파악하려고 했으나 심층 연구를 통해 초기의 상관관계가 와해되는 것을 발견했다. 이 같은 고객 지향 변수들의 경우, 충성도 프로그램이나 고객 인터셉트/설문조사를 통해 가장 일반적으로 평가가 이루어진다.


그림 4
질문: 귀하는 재무 성과를 달성하는 데 있어서 다음 지표들이 얼마나 중요하다고 생각하십니까? 1~5 등급으로 평가하고, 귀 조직이 사용하는 척도를 선택하십시오(있을 경우).

그림 5
질문: 귀 조직에서 측정 기준으로 삼고 있는 항목을 표시하십시오.

다른 일반 비재무 변수에는 직원 만족도/몰입도를 포함한 직원 태도와 이따금씩 인적 자본 관리가 포함된다. 직원 태도에 대한 평가는 보통 정기 설문조사를 통해 이루어진다. 그리고 이 두 가지 유형의 데이터는 직원 몰입도의 경우 Gallup, 고객 인터셉트의 경우 Service Management Institute 같은 외부 기업에 아웃소싱하는 경우가 많다. 인적 자본 관리에는 직원 태도뿐 아니라 학습 지향 변수를 비롯한 복잡한 유형의 변수 세트가 포함되는데, 예를 들어 American Standard는 인적 자본에 관한 다양한 척도와 영업 사무소의 수익 신장 및 제조 공장의 사고율 감소와의 연관성을 규명하기 위한 작업을 진행한 바 있다.

다른 비재무 변수는 재무 성과와 상호 연관성이 있는 경우가 상대적으로 드물다. 우리가 인터뷰한 어떤 기업은 수익 전반에 대한 예측 인자로서 혁신 척도(특정한 한계 수준을 넘어서는 새로운 제품과 서비스의 수익을 퍼센티지로 표현)를 실험했고, 또 어떤 기술 서비스 업체는 케이스를 마무리하는 데 소요되는 평균 시간이 매출 총이익의 유력한 예측 인자가 된다는 사실을 발견했다. 한 정유업체는 정유소 가동시간이 수익과 밀접한 상관관계를 가진다는 것을, 그리고 어느 전문 서비스 업체는 거시경제 및 고객 재정 지표가 자체적인 재무 성과의 유력한 예측 인자가 된다는 사실을 발견하기도 했다.

대학 연구원들이 재무 성과에 대한 다양한 비재무 예측 인자를 다룬 적이 있으나, 우리가 알고 있는 한 이러한 변수를 체계적인 분석 성과 관리 방식에 사용한 기업은 아직 전무하다. 여기에는 마케팅 및 마케팅 생산성, 브랜드 자산, 정보 기술 능력, 기술 혁신 등이 포함된다.

탐구할 변수와 관계가 조직의 전략에 따라 선택되어야 하는 것은 분명해 보이며, 위에서 예시한 Store 24의 사례처럼 분석 성과 관리 모델은 전략에서 가정된 주요 비즈니스 관계의 테스트로 간주되어야 한다. 이렇게 전략적 관계를 테스트한 후에는, 비록 전략적으로 간주되지는 않았지만 어떤 식으로든 성과와 관련성이 있는 변수들의 중요성을 테스트할 필요가 있다.

분석 단위

분석 성과 관리의 목표는 해석과 행동이 가능한 분석과 결과를 산출하는 것이다. 관련성 있는 모든 비재무 성과 동인을 하나로 통합하는 기업 모델의 개념은 분석 성과 관리 분야에서 상당히 매력적인 가능성을 제시해주지만, 이를 대규모의 복잡한 조직에 적용하기란 결코 쉬운 일이 아니다. 분석 성과 관리의 얼리 어답터들을 대상으로 한 인터뷰를 통해 기업 레벨 분석의 몇 가지 문제점이 지적되었다. 첫째로, 요인의 수가 지나치게 많아서 해석이 용이하지 않고, 둘째로, 취합(aggregation) 레벨이 높아질수록 변수들 간의 관계가 약해진다는 점이다. 예를 들어, 고객과 직접 접촉하지 않고 몰입도(또는 몰입도의 결어)가 재정적 결과에 영향을 미치지 않는 직원을 포함시킬 경우 직원 만족도와 재무 성과 간에 존재하는 모든 관계는-완전히 소멸되지는 않더라도-약화될 것이다.

분석적 성과 모델을 이해하고 구현하는 일은 비재무 성과 척도와 결합이 가능한 분명하면서도 상대적으로 범위가 좁은 재무 성과 단위가 존재할 때 가장 수월하다. 소매 체인의 경우, 관련 단위는 매장 또는 지역 매장 그룹이 될 것이고(예: Sears와 Store 24), 은행의 경우에는 지점들이 자연스럽게 지역적 분석 단위를 구성할 것이다(예: Toronto Dominion). 또, 제조 회사의 경우에는 관련 단위는 영업 사무소가 될 것이다(예: American Standard).

회사가 이러한 고유의 단위적 특성을 가지고 있지 않은 경우에는 유사한 특성을 지니는 직원, 고객, 제품 유형으로 구성된 사업부에 대해 분석 성과 관리를 수행하는 것이 합당할 것이다. 그렇지 않으면 너무나 많은 이질적 요인들이 혼재되어 결과 해석에 어려움이 따르게 된다. 가령, Cisco Systems의 고객 서비스 척도를 취급하는 관리자들은 통신 장비 부서의 기업 고객 척도를 Linksys 소비자 부서의 척도와 결합하는 것이 적절치 않다는 사실을 알게 되었다.

하지만 놀랍게도, 설문조사에서 응답자들에게 재무 및 비재무 지표들 간의 관계를 어떤 레벨에서 분석했는지 물었을 때 가장 적게 거론된 분석 단위는 지역 시설이었다(그림 6). 이 레벨에서 7%만이 관계 분석을 시도했고, 기업 레벨에서는 28%가, 사업부 또는 부/국 레벨에서는 63%가 분석을 시도한 것으로 나타났다. 하지만 이 조직 중 상당수는 통계적이 아닌 지역적으로 관계를 분석할 가능성이 있으므로, 위에 거론한 문제가 발생하지 않을 수도 있다.


그림 6
질문: 귀하는 어떤 레벨에서 재무 및 비재무 성과 지표들 간의 관계를 분석하고 있는가?
데이터 유형

분석 성과 관리를 지원할 수 있는 데이터의 유형에는 두 종류가 있다. 이상적인 유형은 바로 시계열 데이터인데, 여기에는 상당한 기간 동안의 모든 관련 성과 척도에 관한 데이터를 수집하는-때로는 수년에 걸쳐 분기 대비 측정이 요구되는-작업이 수반된다. 시계열 데이터는 특정 변수가 재무 성과에 미치는 영향에 지체 효과(lag effect)가 있는지 여부를 확인할 수 있게 해준다. Sears는 지체 효과 분석을 통해 다음과 같은 효과를 볼 수 있었다.

우리는 선행 지표(“쇼핑하고 일하기 좋은 곳”)가 후행 지표(“투자하기 좋은 곳”)의 동인으로 작용한다는 사실을 입증할 수 있었고, 동시에 이 요인들이 일정 기간 내에 그리고 다양한 기간에 걸쳐 어떻게 서로 연관 지어지는지 탐구할 수 있었다. 또, 2분기 지체 분석(lag analysis)은 고객이 우리의 변화를 인식하게 되고 측정 가능한 재정적 결과를 달성할 수 있게 되기까지는 어느 정도의 시간이 걸린다는 것을 보여주었다.

시계열 데이터의 대안으로 횡단면(cross-sectional) 데이터의 활용을 생각해볼 수 있다. 앞 절에서 설명한 것처럼, 여기서도 일련의 단위들-매장, 지점 등-에 걸친 성과 데이터가 수반되어야 하는데, 통계 모델은 이를 통해 지역 단위들의 성과에 걸친 편차를 설명해주는 변수를 파악할 수 있을 것이다. 위에서 언급한 것처럼, 분석 성과 관리를 채택한 대부분의 조직들은 횡단면 데이터를 사용했고, 이는 지역 단위들이 재무 및 비재무 성과 변수를 동일한 방식으로 측정할 것을 요구한다.

적용 기술

분석 성과 관리의 얼리 어답터들 대부분은 분석 기술을 얼마간 임시변통으로 활용했다. 이 말은 이들은 아직 성과 보고서나 성과표의 데이터를 분석하는 데 있어서 제도화되고 지속적인 접근방식을 보유하지 못하고 있다는 것을 의미한다. 따라서, 분석 성과 관리 시스템에서 일반적인 리포팅 작업이나 성과표 작성에 분석 능력을 접목시키는 일은 그다지 중요하지 않았다.

하지만, 분석 성과 관리 접근방식을 지속적으로 시행하고자 하는 조직들은 리포팅과 통계 분석을 통합 방식으로 수행할 수 있게 해주는 기술을 사용하는 것이 중요할 것이다. 그리고 이 능력을 활동기준 원가계산(activity-based costing)과 같은 다른 성과 관리 방식과 통합하는 것도 유용할 수 있다(본 백서 말미의 해당 주제에 관한 사이드바 참조). 이는 일종의 데이터 웨어하우스나 데이터 마트에서 액세스할 수 있는 정제되고 통합된 데이터를 포함한 비즈니스 인텔리전스의 통상적 필수조건에 추가로 포함되어야 할 것이다.

분석 성과 관리의 단계 모델

기업의 업무 활동을 기준으로 할 때, 분석 성과 관리에 관한 활동 진행단계가 명확하게 구분된다. 그림 7은 분석 성과와 관련된 5단계 활동 모델을 나타낸 것인데, 여기에는 성과 관리가 거의 이루어지지 않는 상태에서부터(요구되는 재무 성과 보고서를 제출할 수 없는 상태)에서 가장 정교한 활동(분석 성과 관리를 의사결정과 행동에 통합)에 이르는 모든 범위가 망라되어 있다.


그림 7 분석 성과 관리의 단계 모델

그림 8은 다음 단계로 이동하기 위한 주요 활동의 목록을 나타내는데, 1단계를 마스터하려면 적시에 정확한 재무 보고서를 제출하기만 하면 된다. 하지만 재무제표를 재작성하거나 제출이 지연되는 수많은 사례들을 보듯이, 모든 기업이 이러한 능력을 갖추고 있는 것은 아니다.(예컨대 General Accounting Office의 연구에 따르면, 1997~2002년 기간에 미국 기업들은 919건의 재무제표를 재작성한 바 있다). 하지만 대부분의 공기업은 무난하게 1단계를 마스터할 수 있다.


그림 8
단계 이동에 따른 요구사항들

2단계는 비재무 척도를 개발하고 일반 성과표에서 이를 재무 척도와 통합할 것을 요구한다. 많은 기업이 “균형 성과표”를 개발하고 있으나, 이를 위해서는 리포팅과 관리에 어떤 척도가 가장 중요한지 결정한 다음 정기적으로 척도를 수집하기 위해 전사적으로 일련의 비재무 성과 척도에 합의할 필요가 있다. 장기간에 걸쳐 성과표에 대한 척도를 보고서로 작성했으면-Store 24의 사례는 1년치의 데이터로도 부분적 성과를 달성할 수 있음을 보여준다-추가적 분석과 정량적 접근법을 진행시킬 수 있는 데이터가 확보된 것이다. 기업 대다수가 이 단계에 놓여 있으므로, 이들은 데이터 분석을 빌딩 블록을 이미 보유하고 있는 셈이다.

3단계는 “전략 맵”에서 성과표 요소들 간의 논리적 관계를 가설화할 것을 요구한다. 전략 맵은 사명, 비전, 고객 가치 제안 및 주요 비재무 성과 요인들의 형태로 조직의 비즈니스 전략을 상술한 것이다. 관계가 단지 가정된 상태이므로 이 단계는 그다지 까다롭지는 않지만, 고위 경영진이 전략과 비즈니스 동인을 논의하는 것이 필요하다. 그림 2의 설문조사 데이터를 보면 알 수 있듯이 14%의 응답자가 이 분석 레벨에 도달해 있다.

4단계에서는 앞 단계의 성과 척도, 누적 데이터, 그리고 가설화된 관계를 바탕으로 주요 비재무 및 재무 성과 변수들 간의 연계(linkage)에 대한 통계 모델을 생성한다. 이는 하나의 단계로 취급되지만, 당연히 오랜 시간에 걸친 실험과 반복 작업이 수반되어야 한다. 이 단계의 궁극적인 목표는 통계적으로 견실하고, 재정적 성과를 촉진하는 주된 요인과 그러한 요인의 상대적 가중치를 명확히 파악, 경영진이 해석하고 행동할 수 있는 분석 성과 관리 모델을 구축하는 것이다. 설문조사에서는 성과 척도들 간의 관계를 분석하는 조직 중 36% 가량이 정량적 방식을 채택하고 있는 것으로 나타났지만, 우리의 인터뷰와 그간의 경험에 의하면 이 레벨에 도달한 기업의 수는 그보다 훨씬 적은 것으로 추정된다. Store 24, Hilton, Marriott, Best Buy, Infosys, Harrah’s 등 위에 언급한 기업들은 모두 일정 기간 동안 4단계에 도달한 상태로 간주할 수 있다.

분석 모델이 진정 가치를 발하려면 실질적인 행동으로 이어질 수 있어야 한다. 5단계의 기업들은 관리자와 직원을 대상으로 모델 관계에 대해 교육하고 모델의 결과와 함의를 의사결정과 행동에 적용한다. 간단히 말해서, 이들은 실제로 성과를 개선하기 위해서 분석 성과 관리 기법을 사용하는 것이다. 예를 들어, 모델을 통해 직원 몰입도가 성과를 촉진하는 것으로 드러나는 경우 관리자는 조직 전반에 걸쳐 몰입도를 높은 수준으로 유지하기 위한 조치를 취하게 된다. 또, 고객 만족이 주된 요인이라면 관리자는 고객 만족의 중요성에 대한 직원의 인식을 촉구하고 그에 대한 인센티브를 부여한다. 성과 관리 분석의 결과는 관리자들이 리소스를 최적화하고 실질적 중요성을 지닌 비즈니스 측면에 주의를 집중할 수 있도록 해준다. 물론 이 레벨에 도달하는 기업은 소수에 불과하지만 일단 도달하면 매우 긍정적인 성과를 달성할 수 있다. 1990년대 중반에 5단계에 도달한 Sears는 직원들에게 기업 성과 동인에 대한 교육을 실시하고 모델의 결과를 토대로 평가와 보상을 했다. Toronto Dominion Bank 역시 5단계에 도달 할 즈음 지점들의 고객 만족과 재무 성과를 연계하는 모델의 결과를 근거로 직원에게 보상을 지급하기 시작했다.

하지만 회사가 5단계에 도달한 후라도 특정한 척도/모델과 관련하여 오랫동안 그 상태를 유지하지 못할 수도 있다. 즉, 비즈니스 환경이 변함에 따라 비즈니스 성과 동인도 함께 변할 것이므로, 기업들은 올바른 성과 척도를 확보한 다음 이를 토대로 올바른 성과표, 전략 맵, 분석적 성과 모델을 구축하기 위해 주기적으로 2단계-때로는 심지어 1단계-로 되돌아갈 필요가 있는 것이다. 분석 성과 관리는 1회성으로 그치는 여정이라기보다는 지속적인 개선과 변화가 요구되는 프로세스라고 할 수 있다.

분석 성과 관리를 가로막는 주요 장벽

더 많은 조직들이 분석 성과 관리를 도입하려 하지만 이를 가로막는 몇 가지 요인이 있다. 대다수 조직의 경우 자기들도 분석 성과 관리가 가능하다는 것을 인식하지 못하는 것 자체가 하나의 장애 요소로 작용하고 있으며, 또 어떤 기업들에게는 이러한 접근방식의 어려움을 극복할 만한 비즈니스 컨텍스트를 갖지 못하는 것이 장애 요인으로 작용한다. 설문조사 데이터(그림 9)에 따르면, 분석 성과 관리를 가로막는 여러 요인들이 존재하고 있음을 알 수 있다.


그림 9
질문: 귀 조직의 분석적•정량적 성과 관리 도입을 가로막는 주된 장벽은 무엇입니까(해당 항목을 모두 표시하십시오)?

척도와 데이터는 대다수의 조직들이 겪고 있는 문제로, 설문조사에 인용된 여러 질문들은 그러한 문제들을 다루는 데 주로 초점이 맞추어져 있다. 조직 전반에 걸쳐 주요 척도에 대한 합의가 부족하다는 것이 또 다른 장벽이다. 일례로, 우리가 인터뷰한 어떤 엔터테인먼트 업체는 비재무 성과 척도가 조직의 사업부마다 큰 차이를 보였으며, 더욱이 공감대를 이끌어내는 일에는 아무도 책임을 지지 않는다고 말했다. 어떤 척도가 중요한지에 대한 합의가 있는 경우라도 이를 수집하는 작업에 상당한 노력과 비용이 들 수 있다. 또, 데이터 품질도 설문조사에서 장애 요소로 가장 자주 언급된 문제였다. 인터뷰에 응한 어떤 조직들은 데이터 빈도(data frequency)를 문제점으로 지적했고, 어떤 소매업체는 직원 몰입도와 만족도에 대한 측정을 충분히 자주 실시할 수 없다고 토로했다. 사실, 그러한 데이터를 분기별로 수집하는 조직체는 소수에 불과한 것이 현실이다. 어떤 전자제품 소매업체는 직원 몰입도에 대한 조사 빈도를 연 1회에서 2회로 늘렸다고 답했다.

또 어떤 조직은 분석 스킬의 부족이 문제로 작용하기도 한다. 실제로 인터뷰에 응한 몇몇 조직은 척도와 관련 통계 기법을 모두 이해하고 있는 사내 직원이 전무하다고 답했다. 그렇지만 방법은 있다. Sears와 Toronto Dominion은 외부 분석 컨설턴트를 고용했으며, Store 24는 대학 기관에게 프로젝트를 위탁했다. 어떤 기업이라도 외부의 도움을 받는 것이 문제를 풀어가는 데 비교적 수월할 것이다.

하지만, 분석 작업을 수행할 수 있고 관련 부서와 두루 협력 관계를 맺고 있는 인력을 찾기란 그리 쉬운 일은 아니다. 분석 성과 관리를 막 시작한 어떤 소매업체는 인적 자원부에 행동/조직 심리학 팀을 보유하고 있었다. 성과 관리 변수 분석에 고객 만족이 포함되어야 하지만, 고객 관계와 직원 태도에 관한 부분을 담당하는 직원 중에는 이에 관한 분석 스킬을 갖춘 이는 없었다.

우리는 인터뷰에 응한 어떤 기업에서도 비재무 성과 척도와 그것이 재무 성과에 대해 지니는 연관성을 다룰 수 있는 그룹을 발견하지 못했다. 일반적으로 사람들은 회계나 재무 조직에는 이러한 기능을 가진 그룹이 존재할 것이라고 생각하겠지만, 사실은 대대수의 기업들이 이 같은 장치를 마련해 놓지 못하고 있는 실정이다. 하지만 미래에는 기업 재무 조직에서 이 모든 문제를 처리하는 새로운 직책이 만들어지지 않을까 예상해 본다.

요약 및 결론

분석 성과 관리는 분명히 실현 가능한 기술이며, 이를 도입하는 소수의 조직들은 엄청난 잠재적 이점을 누리게 된다. 또한 이 방법은 정량적 분석의 관점에서 볼 때도 구현이 그다지 어렵지 않으며, 주요 전략 안건을 승인하거나 거부할 수 있는 잠재적 여지도 제공한다.

이 기법이 아직 널리 보급되어 있지는 않지만, 많은 기업들-우리 측 설문조사에서는 40% 이상-이 성과 관리 측면에서 “분명히 더 분석적인 방향으로 나아가고 있다”고 긍정적인 답을 내놓았고(그림 10), 또 다른 28%는 앞으로 더 분석 지향적으로 되고 싶다고 답했다. 물론 본 설문조사의 응답자들-아마도 성과 관리 문제에 특히 관심을 가진 사람들-은 보통의 관리자들보다 새로운 성과 관리 방식을 구현하는 데 적극적인 태도를 취할 가능성이 더 높다. 하지만 이번 조사 결과로 미루어볼 때, 보다 효과적인 툴을 확보하고, 도입 효과에 대한 인식이 널리 확산되고, 방법론 및 접근법에 대한 이해가 증진된다면 앞으로는 훨씬 더 많은 조직들이 분석 성과 관리 기법을 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.


그림 10
질문: 다음 중 분석 성과 관리 기법의 활용과 관련하여 귀 조직의 현 상태에 가장 부합하는 것은? 여기서 분석이란 통계와 같은 정량적 정보를 사용하여 결론을 도출하는 것을 의미함.

기술 채택률을 높이려면 오랜 기간과 지역 단위(local units)에 걸쳐 데이터를 수집하기 위한 새로운 전략이 필요할 수 있다. 또한 고위 경영진이 현재와는 다른 방식으로 성과 관리에 대한 이슈를 취급할 필요가 있다. 어떤 경우에든, 데이터 수집은 분석 성과 관리에서 가장 시간 소모가 많은 부분이므로 조직들은 지금 바로 데이터 수집과 분석에 착수하는 것이 좋다. 동시에, 기업들은 성과 데이터를 분석•해석할 수 있는 스킬을 개발하고 임시변통의 또는 영구적 능력을 갖추는 일에 착수해야 한다. 사실상, 분석 성과 관리를 전개하기 위해서는 비즈니스 성과 동인을 보다 효과적으로 파악하려는 강한 의지와 그 목표를 향해 리소스를 과감히 투입하는 일이 필요할 뿐이다.

분석 성과 관리를 채택하는 이유가 명백해야 하고 또 동기부여는 클수록 좋다. 기업들은 어떤 척도가 정말로 중요한지 잘 알고 있고 재무 성과를 파악•예측할 수 있는 여지가 있음에도 불구하고 수익 문제로만-특히 손실을 수반하는 경우-계속 갈팡질팡하고 있을 여유가 없다. 여하튼 이 같은 툴을 활용하지 않는 한 기업 성과 관리 자체는 과학이라기보다 기예에 더 가까울 것이다. 그리고 그것이 과학으로 거듭날 때에 비로서 기업들은 재무 성과를 제대로 관리할 수 있게 될 것이다.

성과 관리에 과학적인 방법을 도입하는 일 역시 1회성 행사에 그치지 않아야 한다. 분석 성과 관리를 시도한 기업들은 획기적인 개선이 필요했기 때문에 그렇게 한 것이다. 그렇지만 아이러니컬하게도, 일단 개선이 이루어진 후에-아마도 필요한 것은 다 배웠다고 생각했기에-이것을 정규 업무 활동에 포함시킨 기업은 많지 않다. 시장과 경제가 끊임없이 변화하는 현실 세계에서는 어떤 것도 당연시 여겨서는 안 된다. 규칙과 전통은 매일같이 새로운 것으로 대체되고 있고, 어제의 교훈도 오늘은 아무 의미가 없을 수 있다. 여러분의 비즈니스를 촉진하는 것이 무엇인지 아는 유일한 방법은-1회성에 그치는 것이 아니라 지속적으로-분석하고 입증하는 것뿐이다. 그렇지 않으면 Store 24의 경우처럼, 전략이 효과가 없다는 것을 깨달았을 때는 이미 너무 늦었거나 막대한 비용이 지출된 상태일 수 있다.

대부분의 글로벌 경제가 침체기를 겪고 있는 가운데 분석 성과 관리에 도움을 청하는 조직들이 다시 늘어나게 될 것이다. 더욱이 이 기법의 효과가 이미 입증되었고 구현도 가능한 상태다. 그런데 굳이 망설일 이유가 무엇인가?


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