의사 결정 과정
우리는 매일 수천가지의 의사 결정을 내리지만 대부분은 – 오늘 커피에 설탕을 넣을까? – 등의 영향이 제한적인 작은 결정들입니다. 그러나 일부는 상당히 큰 결정들이며, 중소 FMCG 제조사에게 잘못된 선택은 심각한 영향을 줄 수 있습니다.
우리의 의사 결정은 몇 가지 요인에 의해 영향을 받습니다. 전략적 비즈니스 의사 결정에 관해서 우리는 자주 딜레마에 빠질 수 있습니다. 성장 기회를 찾고 결정하는 것이 그 중 하나일 수 있습니다.
성장 기회가 “숨어있을 수 있는” 세 가지 큰 버킷을 살펴 보겠습니다.
1) 영감의 영역
의심의 여지없이 영감은 중요합니다. 영감은 미래의 성공을 위한 씨앗이며, “독창적인” 사고를 가능하게 하는 연료입니다. 이외에도 영감은 우리의 웰빙에도 영향을 미칩니다.
그러나 언제 어디서 영감이 떠오를지 모르며, 영감이 떠오르기를 강요할 수 없습니다. 하지만 영감에 도움이 되는 환경을 조성할 수 있습니다 .
새로운 “인풋”에 자신을 노출시키고, 읽고, 듣고, 다른 사람들이 어떻게 일을 성취했는지 또는 어떻게 실패했는지를 살펴보십시오! 현실에 가까운 토픽이야말로 영감이 떠오를 수 있는 가장 빠른 방법인 것처럼 보이지만, 영감은 오히려 전혀 엉뚱한 곳에서 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 버블랩이 3D 플라스틱 벽지에서 발명되었다는 것을 알고 계셨습니까?
귀사는 영감에 의지할 수 있습니까? 아닙니다. 그러나 영감이 떠오를 수 있는 여지를 만들어야합니다.
2) 공통 현실의 영역
이 섹션은 개인이 직접적인 영향을 거의 미치지 않는 공통의 셋팅 또는 현실을 나타냅니다. 이는 메가 트렌드 또는 법적 프레임워크, 심지어 정치 및 경제 발전 등을 포함합니다.
우리 모두는 공통의 현실에서 움직입니다. 규칙과 규정은 경기장을 평평하게 합니다. 그것들은 전략과 접근 방식에 충실하고, 확실히 영향을 미칩니다. 시장과 경쟁은 이러한 환경에서 발전합니다.
그러나 이러한 현실의 한 가지 강력한 공통점은 거의 빠르게 변하지 않으며, 더 큰 변화는 대개 오래 걸린다는 것입니다.
이러한 상황에서 발생하는 기회가 있지만 타이밍은 예측할 수 없습니다. 예를 들어, 비건주의와 채식주의는 기원전 1000년 이전으로 거슬러 올라갈 수 있지만 2010 년대 중반 이후에서야 FMCG 내 주류의 토픽으로 떠오르기 시작했으며, 가장 빠르게 성장하는 카테고리 중 하나가 되었습니다.
성장을 위해 공통의 현실에 의지할 수 있습니까? 느린 변화 속도로 인해 새로운 기회가 자주 발생하지 않습니다. 타이밍이 맞아야 하고, 투자가 균형을 이루어야 합니다.
3) 직접 적용의 영역
아이디어를 현실화하기로 결정하는 것 (또는 하지 않기로 결정하는 것)에는 항상 가격표가 붙어 있습니다. 균형을 맞추어야 할 것은 아이디어에 투자하기로 결정할 때의 선행 비용 대 기회 비용입니다. 경쟁자가 대신 그것을 현실화하는 것을 보고 잠재적으로 훌륭한 아이디어에 반대하기로 결정한다면… 그것은 받아들이기 어려울 것입니다.
올바른 결정을 내리려면 검토 프로세스가 데이터 기반으로 이루어지고, 데이터, 분석 및 인사이트의 순서를 따르는지 확인해야합니다. 이 논리적 흐름은 당신이 직접적으로 그리고 자신감을 가지고 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 핵심은 자신감입니다.
그렇다면 직접 응용 프로그램에 의지할 수 있습니까? 그것은 당신이 가지고 있는 자신감의 수준에 달려 있습니다. 데이터와 분석이 견고하다면 확실한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 그러나 데이터나 방법론에 의문을 제기하면 결정에 대해 계속 의심이 들 수 있으며, 이로 인해 의사 결정 시간이 길어지거나 결국 “느낌”에 의존한 결정을 할 수 있습니다. 이는 아서 C. 닐슨 (Arthur C. Nielsen)이 “빛의 대가는 어둠의 비용보다 적다”고 말한 딜레마입니다.
성장을 위한 아이디어는 세 가지 버킷 모두에서 나올 수 있지만, 결국 중요한 것은 그것을 추구할지 여부에 대해 자신 있게 의사 결정을 내리는 것입니다. 귀사의 결정은 시장에서 일어나는 일을 반영해야하며, 이는 사용된 데이터에 대한 확신이 필요하다는 것을 의미합니다. 그러나 데이터만으로는 결코 해답이 될 수 없습니다.
데이터를 기반으로 한 분석도 정확해야하므로 분석에 사용된 방법론에 대한 확신이 있어야합니다. 그래야만 진정한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 과거에는 신뢰할 수 있는 데이터, 분석 개념 및 전문가 해석을 얻는 것이 너무 비쌌기 때문에 대기업에서 거의 독점적으로 사용되었습니다. 또는 절충안이 필요했습니다. 분석을 위해 품질이 낮은 데이터 또는 덜 전문적인 리소스를 받아야했습니다.
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