위 차트의 회색 점선은 매출액의 정점을 나타내었다. 이 기업은 2002년, 2004년에 매출액 정점을 기록하였고, 2010년에 또 한번의 정점을 기록할 가능성이 높다. 그 근거는 선행지표인 주가가 꺽이고 있기 때문이다. 이 기업은 2004년부터 2008년까지 약 5년의 성장통을 앓고 2009년부터 다시 한번 도약하고 있는 중이다. 성장통 기간의 매출액 변화율은 변동이 거의 없지만, 순이익은 변동이 큼을 알 수 있다. 주가 또한 매출액이 성장한 이후 크게 도약함을 확인할 수 있다.
디지털 시대의 핵심성과지표(KPI) 활용법
조직 운영에 핵심성과지표(Key Perfornace Indicators, KPIs)를 활용하지 않는 기업이 몇이나 될까? 공기업, 민간기업, 대기업, 스타트업 등 조직 유형이나 규모와 상관없이 성과관리를 위해 일반적으로 사용하고 있는 것이 KPI일 것이다. 하지만 이 중 KPI를 제대로 활용하고 있는 기업은 몇이나 될까?
간혹 KPI의 부작용과 비효과성을 지적하며 이를 페기해야 한다는 주장이 제기된다. 하지만 이러한 주장은 KPI 자체의 문제라기 보다는 이것의 오남용에서 기인된다. KPI란 말 그대로 조직의 성과를 나타내는 것(performance indicators) 중 핵심적인 것(key)을 추린 것으로, 계량화된 측정을 통해 조직의 운영적, 전략적 목표의 달성도를 추적, 평가하는데에 사용된다. 하지만 일부 조직에서는 전략 또는 성과에 대한 명확한 정의가 부재한 상황에서 KPI가 기계적으로 설정된다. 조직의 전략과 목표에 맞게 성과가 정의되었다 하더라도 조직원들이 조직 성과에 공헌할 수 있는 성과지표를 설정한다기 보다는 쉽게 계량화할 수 있는 것이나 평가에 유리한 지표를 설정하여 궁극적으로 개인의 목표 달성이 조직 성과와 연계되지 않는 상황이 발생하기도 한다. 이러한 상황이 지속되다보면 KPI는 애초의 도입 목적인 성과관리를 위한 수단이 아닌 고과평가를 위한 수단으로 전락해버리고 만다.
MIT Sloan management review와 구글이 실시한 글로벌 조사 에 따르면, KPI를 전혀 사용하지 않는 기업은 2%인 반면, 이를 인력과 프로세스 운영에 ‘많이’ 활용한다는 응답 또한 27%에 불과한 것으로 나타났다. KPI를 ‘중간 정도’, ‘어느 정도’, ‘아주 조금’ 활용한다는 응답도 각각 43%, 20%, 7%로 나타나 대부분의 기업들이 KPI를 사용하긴 하지만 활용도는 제각각인 것으로 밝혀졌다. 이러한 조사 결과에 대해 연구자들은 “기업에서 KPI가 변화 동인(drivers)으로서 특별한 위상이 없으며, KPI 활용에 대한 우수한 시행 사례가 없는 것”을 방증한다고 지적하였다.
이처럼 KPI에 대한 분명하고 효과적인 활용 지침이 없음에도 불구하고, 연구자들이 조직 목표와 KPI가 잘 연계된 기업들을 분석한 결과 몇 가지 공통점이 발견되었다고 한다. 이들 기업들은 과거의 성과뿐만 아니라 미래의 성장을 예측할 수 있는 지표들을 KPI에 포함하고, 머신러닝과 같은 데이터 기반 관리를 통해 실제로 성과와 연결되는 지표를 지속적으로 발굴하고, 정교화해 나간다고 한다. 또한 KPI를 결과 평가가 아닌 목표 달성을 위한 관리 도구로 적극적으로 활용한다.
[출처: MIT sloan management revew ]
단기적인 수익 측정을 너머 미래 성장 예측으로
KPI 관리의 선도기업들은 지행지표(lagging indicators) 측정에 머무르지 않고 선행지표(leading indicator) 측정에 더 큰 가치를 둔다. 투자수익률, 총수익 등의 결과 중심적인 지행지표는 과거의 성과를 측정하고, 이를 애초 설정했던 목표와 비교할 수 있게 해주지만 미래 성장에 대해서는 아무것도 말해주지 않는다. 반면 혁신, 고객 만족 등의 투입 중심적인 선행지표는 미래의 성장을 이끌어내는 것들을 측정함으로써 앞으로의 성과를 예측할 수 있도록 도와준다. 선행지표를 강조하는 기업 중 하나는 맥도날드이다. 맥도날드의 성장 계획에는 일곱 개의 동인이 포함되는데, 각 동인에는 두 개의 선행지표와 한 개의 지행지표로 구성된다고 한다. 각 지표에 대해 예를 들자면, ‘사람들에게 특별한 페스트푸드 체인’이라는 동인에 대한 선행지표는 ‘우리 아이들을 데려올 수 있어 행복한 장소라는 브랜드 이미지’이고, 지행지표는 ‘13세 이하 아동을 동반한 가족 단위의 방문객수 증가율’ 이다.
고객 경험 향상을 위한 통합적인 접근
기업들이 미래 예측 지표에 더 중점을 둔다는 것은 KPI에서 초점이 재무지표에서 고객 관련 지표로 이동할 수밖에 없음을 뜻한다. 왜냐하면 기업의 미래 성장은 그들이 고객에게 제공하는 가치에 의해 결정되기 때문이다. KPI 활용의 선도기업들은 고객에 대한 이해를 높이기 위해 보다 다각적으로 접근한다. 콜게이트 팔모라이브의 CMO인 무쿨 디오라스는 과거 성과에 대한 KPI에는 능숙하지만 이제는 고객이 자사 브랜드와 어떻게 상호작용하는지를 측정할 수 있는 KPI에 대해 고민해야 한다고 밝혔다. 그는 고객과 관련된 KPI에는 변화하는 고객 감정, 향후 고객의 기대, 미래에 고객들이 미디어에 참여하는 방식, 고객들이 참여하게 될 트렌트 또는 소통 방식, 고객과 브랜드를 강하게 연결시킬수 있는 방법 등을 설명할 수 있어야 한다고 강조하였다.
이들 기업은 고객 생애 가치와 같은 전통적인 지표의 중요성을 과소평가하지 않지만 고객 경험에 보다 집중한다. 이들은 고객이 제품을 처음 접하는 그 순간부터 구매, 제품 사용, 사후 서비스 등의 전 과정을 포괄하는 고객 경험을 향상시키기 위해 노력한다. 이들은 소비자를 자사 고객으로 유지하는 것이 아니라 자사 브랜드의 팬, 전도사로 전향시키는 것을 목표로 하며 이를 달성하기 위해 KPI를 활용한다.
머신러닝을 활용한 데이터 기반의 관리
선도기업들은 기업 목표 달성에 효과적인 KPI를 발굴하기 위해 머신러닝 기술에 투자를 아끼지 않는다. 1-8000 플라워닷컴의 CMO인 아밋 샤는 “AI에 대한 우리의 모든 노력은 고객과 우리 자신에 대해 학습하고, 궁긍적으로 우리가 기술을 어떻게 최대한 활용할 수 있는지에 대해서 배울 수 있게 해준다”고 말하며, “이는 비용 절감과는 큰 관련이 없다”고 덧붙였다. 다시 말하면, AI를 단순히 조직 내 비용 절감을 위해 활용한다기 보다는 조직 가치를 증진시킬 수 있는 수단으로써 사용한다는 것이다.
이들 기업들은 KPI를 머신러닝 알고리즘을 학습시키는데에 활용하고, 이를 통해 전략 목표와 보다 잘 연계되는 KPI를 도출해낸다. GE 헬스케어의 CMO인 글렌 토마스는 머신러닝이 보다 예측력 있는 KPI를 도출할 수 있게 해준다고 말한다. 그는 “예를 들어, 당신이 투자수익률을 최대화하기 위해서 마케팅 최적화를 고민하고 있을 때 내가 하는 것은 추론을 통해 어떤 성과 특성을 얻어내는지 보는 것입니다. 즉 측정해야 할 KPI를 설정하는 것이 아니라 데이터로부터 KPI를 추려내는 것입니다”라고 말했다.
머신러닝의 활용은 기업 경쟁력 확보를 위한 선택이 아닌 필수인 것으로 보인다. 아밋 샤는 현재 머신러닝에 투자하지 않는 기업들은 뒤쳐질 수밖에 없다고 말한다. HTML 코드, 앱은 쉽게 복제될 수 있지만 러신러닝에 의해 증폭된 학습 효과는 쉽게 따라잡을 수 없기 때문이다. “5년 후, 인공지능에 투자했던 기업들은 다른 사람들이 모방할 수 없는 학습을 얻게 될 것이라 생각합니다. 그것이 바로 지금 당장 투자한 만큼의 결과를 얻지 못해도 머신러닝에 지속적으로 투자하는 이유입니다”라고 말했다.
앞서 언급한 미래 예측, 고객 중심, 머신러닝의 활용 이외에도 선도기업들은 원활한 KPI의 공유 및 최적화에 힘쓴다는 공통점이 있다. 이러한 기업들의 임원, 사업부 관리자들은 동료 임원, 관리자들과 KPI 데이터를 자주 공유하여 부서간 협력을 높인다. 또한 기업의 가장 핵심적인 전략 목표에 집중하기 위해 적은 수의 핵심지표만 관리한다. 한 금융기관의 CEO는 많이 도출된 KPI는 지표 설정이 잘못되었다는 증거라고 말했다. 그는 “만약 모든 KPI가 중요하다면, 그 중 중요한 것은 아무것도 없다는 뜻입니다”라고 지적하였다.
팬데믹 그 후의 성장, 마케팅 예산 최적화를 위한 분석 전략 101
지난 십 년 동안, 마케팅 지출 이니셔티브의 ROI를 성공적으로 측정한 기업은 거의 없었다. 또한 조직 전체의 마케팅 지표가없는 전략 지출을 일관되게 측정하고 최적화한 기업은 더욱 드물었다. 가트너(Gartner)의 최근 연구 조사에 따르면, 2020년 마케팅 결정 중 마케팅 분석 기술이 영향을 미친 것은 전체의 54%에 불과했다. 데이터를 바탕으로 일관된 지출 결정을 가능하게 하는 장기적 조직 역량을 수립한 기업의 수가 늘어나기는 했지만, 대다수는 이 목표를 우선순위로 다루지 않고 있기 때문이다.
이는 귀중한 기회를 놓치는 것이며, 그 문제는 점점 더 심각해지고 있다.
2020년 경기 불안으로 인해 많은 기업들이 마케팅 지출을 줄였지만, 세계 경제가 회복하기 시작하면서 마케팅 예산은 다시 증가하기 시작했다. 한편, 팬데믹 초기 소비자 행동 양식의 변화로 인해 e-커머스 매출이 새로운 고점을 기록했는데 이는 기존의 예측 역량에 부담을 주었고 동시에 더욱 강력한 디지털 마케팅 노력의 필요성이 주목 받게 됐다. 이런 환경에서, 많은 마케터들은 지출 조정의 영향을 평가하는 데 어려움을 겪었다. 그 예시로, 새롭게 등장한 개인정보 관련 규정들과 웹 브라우저 및 모바일 OS정책들로 인해 마케터가 온라인 데이터를 확보하는 능력이 약화되었음을 들 수 있다. 즉, 과거보다 소비자 선호도와 행동은 이해하기 어려워졌다.
이러한 변화들이 비즈니스 맥락을 완전히 전환했기에 이제 예산 배분 결정에는 더욱 빠르고 종합적인 능력이 요구된다. 다행히, 최근 AI와 컴퓨팅 역량의 발전으로 마케터들의 분석 역량과 이 역량을 조직 전체로 확장하는 능력은 더욱 강화되고 있다. 하지만 효과적인 마케팅 지출은 단순히 적절한 기술을 갖추는 문제가 아니다. 조직 전체의 혁신적인 변화가 반드시 동반되어야 한다. 마케팅 이니셔티브의 수익을 성공적으로 측정하는 기업에게는 지속 가능한 경쟁 우위를 비롯해 상당한 보상이 뒤따른다. 효과적인 인적 프로세스와 데이터 중심 역량을 결합하면 마케팅 지출 대비 EBITDA 이익으로 측정되는 마케팅 효율성이 10~25%포인트 상승한다. 즉, 적절한 조치를 취하는 기업은 수익을 증대하고 마케팅 문화를 강화할 수 있을 것이다.
기존 접근법의 한계
과거의 동향과 이전 경험에 의존해 결정을 내리는 데 익숙했던 마케터들에게 팬데믹, 소비자 행태의 진화, 개인 정보 보호 규제 및 정책의 변화는 상황을 완전히 백지로 돌려놓는 것이었다. 마케터들의 기존 접근법은 애초에도 최적의 방법은 아니었지만 이제는 완전히 쓸모없어졌다.
현재 상황에 맞는 탄력적이고 총체적인 ROMI(return on marketing investment, 마케팅 투자 수익률) 분석 역량을 구축하는 데 성공한 기업은 거의 없다. MMA Global의 연구 조사에 따르면 마케터 중 40%만이 공식적인 측정 솔루션이 있다. 지출 결정을 최적화하는 데 어느 정도 성공한 마케터조차도 보통은 변화하는 환경에 신속하게 대응하는 민첩성은 부족하다. 최신 측정 프로세스를 도입하는데 주요 장애물들은 데이터 무결성(MMA Global에 따르면 마케터의 89%가 언급), 조직의 지지(마케터의 69% 언급) 등이 있다. 불확실성을 헤쳐 나가기 위해서는 민첩한 프로세스, 실시간 데이터 접근성, 최신 기술 역량을 갖춰야 한다.
최근까지만 해도, 온라인에서 데이터를 수집하고 이를 매출에 연결하는 것이 상대적으로 수월해 디지털 캠페인을 실행하고 계획하는 것이 비디지털 캠페인을 운영하는 것보다 더 간단했다. 하지만, 새롭게 도입되는 개인정보 관련 규제로 인해 사용자 습관을 추적하고 사용자 데이터를 온라인에서 수집하는 것이 더 어려워지면서, 디지털에 정통한 기업들마저도 경로를 수정해야 하는 급박한 필요성에 직면하게 됐다.
해결해야 할 과제들은 무수히 많다. 그중 하나는 POS(point-of-sale)와 트레이드 마케팅 활동의 영향을 측정하는 것이다. 대부분의 트레이드 마케터들이 디지털 마케터들과는 달리 정확한 유사 비교에 사용될 만큼 충분히 세분화된 균질의 데이터를 확보하지 못하기 때문이다. 또 다른 이슈는 장기적으로 지속되는 브랜드 자산의 생성을 위해 설계된 캠페인의 전체 영향을 측정하는 것의 어려움이다. 다양한 마케팅 활동, 이벤트 혹은 상징적인 인물을 후원하거나 지지하는 것과 관련한 노출과 그로 인한 구매 행동의 변화를 정량화하는 것은 쉬운 일이 아니다. 마지막으로, 옴니채널 경험의 부상으로 인해 브랜드 인지도에서부터 고객 충성도에 이르기까지 모든 마케팅 퍼넬(funnel) 단계와 고객 여정을 설명하는 전체적인 모델링과 측정 역량의 필요성이 더욱 커졌다.
많은 기업들이 이런 과제를 어느 정도는 해결했지만, 확장 가능하고 일관되게 해결한 기업들은 극소수에 불과하다. 어떤 기업들은 로컬 업체와 함께 다른 시장에서 모방할 수 없는 이니셔티브를 추진했다. 또 어떤 기업들은 고유한 비즈니스 상황과 의사 결정 프로세스에 적합하게 여러 가지 솔루션을 맞춤 개발했고, 그 결과 측정 방법론은 광범위해지고 KPI는 일관성을 잃었다. 이처럼 채널 및 지역에 따른 일관성의 부족은 단절되거나 혹은 상호 적대적인 마케팅 실적 평가로 이어져 브랜드, 채널, 소비자 접점 간 효과적인 예산 분배의 절충점을 찾는 것에 방해가 된다. 예를 들어, 디지털 마케터는 게시물의 공유 및 클릭의 단기적 영향을 추적하고, 브랜드 마케터는 설문조사를 통해 인지도와 고려 사항에 집중하며, 트레이드 마케터는 매장 매출의 마지막 3피트 활동에 주력하는 조직을 쉽게 상상해 볼 수 있다.
근본적 요소
공통된 마케팅 언어와 효과적인 분석 역량은 강력하고 지속적인 ROMI 프로그램의 구성 요소이다. 하지만 이런 프로그램의 잠재력을 최대한 실현하고 우수한 마케팅 문화를 조성하기 위해서는 최고 경영진에서 시작해 전체 조직으로 퍼져나가는 신중하게 계획된 변화 관리 노력이 필요하다. 현재 그리고 앞으로도 경쟁력을 유지하기 위해, 기업들은 세 가지 핵심 요인에 대해 초석을 다져야 한다. 공통된 언어, 적절한 분석 역량, 변화 관리 노력이 그것이다.
[1] 공통된 언어
프랑스에서 한 건의 큰 이벤트와 미국 전역에서 작은 규모의 세 건의 이벤트 중 어느 것에 마케팅 예산을 지출하는 것이 더 합리적인가? TV 예산, 소셜 미디어 전환 캠페인, 브라질 매장 내 디스플레이 지출 중 어느 것을 증가해야 하나? ‘트래픽’이 모든 팀에서 같은 것을 의미하는가?
모든 사람이 같은 내용을 이해하도록 하는 것은 회사의 마케팅 수익을 정확히 측정하는 데 있어 매우 중요하지만, 종종 간과되는 첫 번째 단계이다. 이 단계가 없다면, 마케팅 효과를 측정하기 위한 이니셔티브는 하루아침에 혼돈의 바벨탑이 될 것이다. 전사적 차원의 마케팅 분류 체계를 정립하면 세분화된 데이터 중심 관점뿐 아니라 광범위한 전략 측면에서도 모든 차원과 시장의 마케팅, 재무, 영업 팀이 같은 내용을 공유할 수 있다.
별개의 마케팅 질문들에 대해 적절한 답을 찾으려면 시장, 브랜드, 접점에 대해 측정 방법론이 표준화돼야 한다. 마케팅 지출 분석을 위한 공정한 경쟁의 장을 마련하는 기업은 제품 카테고리, 소비자, 경쟁과 같은 상황적 요인의 영향을 더 잘 가늠할 수 있을 것이다. (보기 1 참조)
예산 배분 결정에 대해 공통의 전략 관점과 공동의 비즈니스 논리를 수립하는 것이 하나의 좋은 출발점이 될 수 있다. 이는 과거의 실적, 경쟁업체 현황, 신규 고객 유치 잠재력, 접점 및 채널 역학(오프라인 대비 온라인, 기존 미디어 대비 신규 미디어 포맷 등)과 같은 중요한 비즈니스 고려 사항을 기반으로 한다. 여정의 초기에 핵심 목표와 결과물을 일치시키면, 참여율과 직원 지지도를 개선할 수 있어 여정 후반에 반대나 일관되지 않은 이니셔티브가 도출되는 결과 등을 피할 수 있다.
거기에서부터, ROI, 매출 증대, 혹은 브랜드 구축에 집중하는 공통의 최적화 지표와 KPI를 정의하면 서로 다른 팀들이 같은 방향으로 나아가면서 정의하기 어려운 목적을 향해 조화를 이루며 협력하는 데 도움이 될 것이다. 예를 들어, 마케터는 비즈니스 가치 상승 기여분을 측정하기 위한 현금흐름표로서 재무 지표를 개념화해야 한다. 마찬가지로, 보다 종합적인 마케팅 대차대조표를 구축하면 장기적으로 이익을 창출하는 투자를 설명하고 궁극적으로 정당화하는 데 도움이 될 것이다.
일단 재무와 마케팅이 KPI 정의와 추적 방법론을 통일시키면, 카테고리 순 감정(net sentiment), 상대적 순 추천 지수(net promoter scores), 매체 점유율과 같은 최적화 지표를 수립할 수 있다.
[2] 적절한 분석 역량
마케팅과 트레이드 지출의 효과를 결정하는 데 있어, 대부분의 기존 분석역량과 이를 제공하는 일부 서드파티 조직의 역량은 미흡한 수준이다. 기업의 ROMI 노력에 단계적 변화를 제공하려면 자동화되고, 총체적이며, 투명하고, 확장 가능하면서 일관되고, 결정 지향적인 마케팅 지출모델을 수립해야 한다. 또한 마케팅 지출모델의 수립을 위해 새로운 분석역량이 도입되어야 한다. (보기 2 참조) 이 특징들을 차례대로 살펴보자.
자동화 | 많은 기업에서 마케팅 지출 모델을 구축하는 것은 매번 데이터를 일일이 수집하고 처음부터 다시 정제해야 하는 시간 소모가 큰 과정이다. 이 기업들은 필수적인 마케팅 자원과 판매 촉진 관리 툴에 투자하지 않았기 때문에, 고품질의 최신 데이터를 확보하는 것이 어려울 수 있다. 정제 과정 역시 따분하고 지루할 수 있다. 특히 마케터들이 주간 지출과 과거 트레이드 마케팅 캠페인 실행과 관련한 정확한 데이터를 요구하는 경우에 더욱 그렇다. 예를 들어, 특정 캠페인의 비용 관련 데이터는 쉽게 찾을 수 있어도, 그 정확한 실행 일자를 아는 것은 어려울 수 있다.
그뿐만 아니라 모델링은 그 자체로 느리고 때로 변덕스러운 과정이다. 전통적인 접근법은 여러 모델을 돌리고 그중 가장 적합한 것으로 보이는 것을 선택하는 방식인데, 이는 편향될 가능성이 있는 미심쩍은 접근법이다. 게다가, 이 모델을 어떤 식으로든 변경하려면 프로세스를 처음부터 다시 시작해야 할 수 있다. 이 과정을 반복할 때마다 복잡성은 더욱 가중된다.
이 이슈를 극복하기 위해, 적절한 수준으로 세분화된 다양한 캠페인의 지출과 실행 지표를 자동으로 추적하고 취합하는 장기적 역량을 자체 개발하거나 외부 업체와 긴밀히 협력해 역량을 확보해야 한다. 여기에는 매출, 물량, 가격, 지출, 마케팅 활동에 대한 데이터를 훨씬 더 체계적이고 통일된 방식으로 관리하는 것도 포함된다. 조직은 또한 미래 데이터를 수집하고 이것이 기존의 정립된 체계와 일관되게 취합하며 정확히 분류되도록 하는 자동화 프로세스를 수립해야 한다. 기업은 일단 데이터를 확보하면, 필요한 수작업 단계를 줄여주는 확률적 프로그래밍과 같은 모델링 기법을 사용해야 한다. 일례로 구글(Google)과 우버(Uber)는 마케팅 노력의 영향을 측정하는 데 있어 베이즈(Bayesian) 접근법의 위력을 여실히 증명했다.
전체적 | 마케팅팀은 한 지역, 사업 부문, 퍼넬 단계 혹은 채널의 미디어 이니셔티브의 영향을 측정하는 것을 넘어서야 한다. 영향의 차이를 파악하고 필수적인 예산 배분의 절충점을 결정하는 효과적인 모델은 마케팅 투자의 최소 80%에서 100%에 대해 시장 전반의 모든 소비자 접점을 설명할 수 있어야 한다. 예를 들어, 일부 브랜드는 유료 매체(paid media)를 통해 매출 효과를 쉽게 측정할 수도 있다. 하지만 특별 포장, 행사, 프로모션의 영향은 어떻게 측정할 것인가? 혹은 쿠폰, 할인, 상품 진열이나 현장 방문 영업, 재고 가용성, 경쟁업체의 움직임은 어떻게 측정할 것인가?
총체적 ROMI 해법은 모든 브랜드, 접점, 채널, 고객들에 대해 인사이트를 제공한다. 마케팅 이니셔티브의 단기 효과를 설명해 주는 동시에 브랜드 인지도와 성장에 미치는 영향을 평가할 뿐 아니라 다양한 접점들이 소비자 여정에서 어떤 역할을 하는지 명확히 해 준다. 경쟁력을 유지하기 위해, 마케터들은 제품 자기 잠식, 혹은 좀 더 긍정적으로 표현하면, 후광 효과로 이어질 잠재력을 측정하는 툴도 필요하다.
투명성 | 마케팅 분석 기술 제공업체들은 그들만이 이해할 수 있는 독점적인 블랙박스 모델을 통해 경쟁 우위를 확보한다. 일부 마케터들은 모델 자체보다는 제공업체에 대한 신뢰를 바탕으로 그 모델을 따른다. 또 어떤 마케터들은 그들이 이해할 수 없는 제삼자에게서 얻은 정보에 따라 전략 혹은 지출 결정을 내리는 것을 거부할 수도 있다. 배분 모델은 이해되기에 앞서 투명해야 한다. 믿을 수 있어야 직원들이 기꺼이 승인할 것이다. 예를 들어, 사용자들이 주어진 지표가 예산 배분 권고안에 어떤 영향을 미치는지 볼 수 있다면, 그에 따라 투입 내용 변경을 주장할 수 있을 것이다. 따라서 기업들은 사용자의 의견 개입을 유도하는 투명하고 수정 가능한 모델을 만드는 것을 목표로 해야 한다.
확률적 프로그래밍 기법이 이런 면에서 다시 한번 유용하다. 베이즈 모델을 활용하면 조직은 데이터와 인간의 직관을 일관되고, 엄격하며, 투명하게 조합할 수 있다. 이 모델을 무기로, 마케터들은 자신의 생각(예를 들어, 다른 브랜드 대비 특정 브랜드 프로모션 지출의 효율성 등) 중 어떤 것이 실제 데이터에 의해 뒷받침되는지 판단하고 주어진 배분 결정과 관련한 리스크 수준을 보다 정확히 가늠할 수 있다. 이는 마케터들이 종종 겪게 되는 데이터가 부족한 상황에서 특히 중요하다. 마케터들은 입력 데이터 수가 너무 적어 지표가없는 전략 제한 받는 경우가 많은데 이는 생각보다 훨씬 더 적은 수이다. 예를 들어, 어떤 마케팅 채널에 대해 3년간의 소비자 데이터에 접근할 수 있다고 하면 꽤 많은 정보가 있는 것처럼 보이지만, 이 회사가 만약 데이터 평가를 주 1회 실시한다면, 그 결과물인 데이터는 고작 156포인트에 불과하다.
부족한 데이터를 기반으로 모델을 움직일 경우, 문제는 모델이 언제 실패하느냐가 아니라 어디에서 이미 실패한 것인가이다. 확률적 프로그래밍 모델은 이 문제에 주목해 기업들이 믿을 수 없는 권고안을 지표가없는 전략 무턱대고 따르는 대신 보호책을 더욱 쉽게 설정할 수 있게 해 준다.
확장 가능성 및 일관성 | ROMI 이니셔티브에 관련된 사람이라면 누구나 모든 접점과 시장의 전체 포트폴리오에 미치는 마케팅 영향을 일관되게 추적하고 싶어 한다. 균질한 데이터의 부족은 이 목표 달성에 방해가 된다. 하지만 로컬 측정 툴에 의존하는 기업에는 데이터가 존재하다 해도 비교는 여전히 어려운 과제이다. 한 가지 해결책은 역량을 내재화하거나 방법론적으로 일관되게 전체 조직을 담당할 능력이 있는 업체와 밀접하게 지표가없는 전략 협력해 일 년 동안 모델을 여러 번 수정하고 개선하는 것이다. 이를 실천하면 비용 효율성을 강화하고 진정한 데이터 중심 의사 결정을 실현하는 등 상당한 혜택을 얻을 수 있다. 다시 한번, 확률적 프로그래밍 모델은 확장 가능성에서도 대체 모델링 기법을 능가할 수 있음을 입증한 것이다.
결정 지향적 | 외부 업체와 협력해 ROMI를 측정하는 마케터들은 실적을 단순히 설명하는 것에 그치는 경우가 종종 있다. 그들의 기업이 트위터(Twitter)에서 실적이 더 좋았다거나 한 캠페인이 다른 캠페인보다 더 많은 관심을 받았다는 사실을 알게 되는 것 뿐이다. 이런 분석 내용은 대책으로 이어지는 경우가 드물다. 또, 절충점을 찾고 포트폴리오 단계에서 예산 배분 변경의 영향을 수치화하는 것에 거의 도움이 되지 않는다. 마케터들은 구체적인 목표(물량, 매출, 수익 증대 등)와 비즈니스 한계점(가용한 전체 예산 등)의 관점에서 예산 배분을 최적화하는 방법에 대한 명확성이 필요하다.
결정 지향 모델과 사용자 인터페이스를 이용하면 마케터들은 ‘홍보 지출에서 이 브랜드의 TV 예산을 다른 브랜드의 디지털 예산으로 재배분하면 어떤 이득을 얻을 수 있는가?’와 같은 가정형 질문에 답할 수 있다. 이 정보를 갖고, 마케터들은 가장 이상적인 예산 할당 시나리오를 실행해 방치될 뻔한 자금을 재배분할 수 있다. 이 모델은 또한 지출 결정의 영향을 확인한 팀들의 신뢰를 얻어 도입 확대로 이어진다. 수학적 최적화의 발전 덕분에 기업들은 이 필수적인 시나리오 계획 기능을 포함해 엔드투엔드 ROMI 역량을 구축할 수 있다. 모델을 내부적으로 보유하건(일관성 확보에는 더 적당한 방식) 외부적으로 보유하건 간에, 이 모델은 고도로 맞춤형이고, 목적에 적합하며, 기업 내부적으로 쉽게 배치할 수 있어야 한다. 마케터가 서드파티의 편견이나 의견 제한 없이 현명한 배분 결정을 스스로 내릴 수 있다면 지속적인 성공 가능성이 가장 클 것이다.
이 원칙을 바탕으로 분석 기술 역량을 구축하면 단순히 효과를 측정하는 이상으로 마케팅 조직에 도움이 될 수 있다. 이를 기반으로 하면, 마케터들은 고객 평생 가치나 고객 획득 가치의 평가와 모델링과 같은 새로운 역량을 키울 때 한계 비용을 줄일 수도 있다.
[3] 변화 관리 노력
BCG 경험에 따르면 기업의 마케팅팀이 영향을 측정하고 예산을 배분하는 방법을 재구성하는 일반적인 변혁에는 소위 10-20-70 노력이 필요하다. 모델에 10%, 데이터 및 기술에 20%, 변화 관리 자체에 70% 노력을 기울이는 것이다. 많은 ROMI 이니셔티브가 모델과 기술에만 전적으로 집중하기 때문에 잠재력을 완전히 발휘하지 못한다. 하지만 데이터 중심 의사 결정의 정착을 위해서는 글로벌 및 로컬 차원에서 새로운 운영 모델과 신중히 조율한 변화 접근법이 필요하며, 새로운 팀 구조가 필요한 경우도 많다.
조직은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 사용자 경험 전문가, 그 외 새로운 솔루션을 설계하고 유지하는 사람들로 구성된 중앙화된 다기능 팀을 마련해야 한다. (보기 3 참조) 어떤 경우에는, 이 자리를 채우기 위해 새로운 인재를 채용해야 한다. 모든 시장에 대해 프로세스를 통일하고 도입률 확대 지원을 담당하는 전문 기술 센터를 조직해야 한다. 마지막으로, 신규 시장에서 솔루션을 출시하기 위해 임시 배포 팀을 구성해야 할 것이다.
세 가지 핵심 원칙
대부분의 변혁이 그렇듯, 이런 형태의 변화 노력에도 다양한 과정과 비즈니스의 여러 부분이 연관된다. 구체적인 니즈는 기업별로 다양하지만, 성공적인 여정에 필수적인 세 가지 공통된 원칙은 다음과 같다.
[1] 최고 경영진의 전폭적인 지지 확보
조직 전반에 걸처 더욱 스마트한 마케팅 역량을 구축하기 위해서는 최고 경영진의 합의와 강력한 참여가 필수이다. 고위 임원진들은 동일한 비즈니스 목표에 집중하고 있을 것이라고 가정하기 쉽다. 하지만 실제로 이들의 목표는 시장 점유율 확대, 브랜드 정체성 강화, 매출 증대 등 서로 다른 경우가 대부분이며 이는 별개의 전략이 필요하므로 지출 우선순위에 대한 아이디어가 상충하는 경우가 발생한다. 광범위한 마케팅 목표에 대해 고위 임원진들의 의견을 통일하는 것은 이 여정에서 조직의 진전을 측정하는 필수 요소이다.
변화 여정에서의 성공은 추진력 강화를 명시적으로 공공연하게 약속하는 것에 달려있기도 하다. 기술적 어려움, 직급이 낮은 결정권자들의 논쟁, 기타 조직 문제들은 조직이 마케팅 역량 강화를 위해 재구성하려고 할 때 흔하게 나타나는 걸림돌이다. 이런 상황에서 성공의 열쇠는 매일매일의 의사 결정에 얽매이거나 조심성이 지나쳐 영향력을 행사할 수 없게 되는 것을 지양하는 것이다. 고위 임원진들은 결정을 신속하게 내리고 사소한 내용보다는 큰 그림에 집중해야 한다.
조직에 영감을 주는 것 또한 이 과정에서 매우 중요하다. 경영진의 후원은 여러 팀과 시장을 하나로 통합하고 조직 전체적인 지지를 이끌어 내는 데 필수적이다. 또한 많은 예상 배분 결정이 시장이나 브랜드 수준에서 일어난다고 해도, 가장 큰 영향은 다양한 브랜드 혹은 포트폴리오를 망라하는 접근법을 통해 얻을 수 있다. 최고 마케팅 책임자와 최고 영업 책임자의 하향식 전략적 견해는 브랜드 혹은 채널 차원에서 필수적인 지출 절충점을 결정하고 승인 과정을 간소화하는 데 있어 더없이 중요하다.
[2] 소규모로 시작해 즉각적 성과(quick win) 창출
광범위한 변화 노력을 위한 추진력을 키우고 유지하기 위한 최선의 방법은 애자일한 마인드를 바탕으로 솔루션 구축을 위한 가치 중심적 접근법을 이용해 빠르게 움직이는 것이다. 새로운 스마트 마케팅 배분 프로그램을 추진하는 것의 목표는 멋지고 세련된 제품을 출시하는 것이 아니라 새로운 역량에 대한 사업성을 입증하는 것이어야 한다. 기업들은 소수의 관련 시장에 배포할 수 있는 MVP(minimum viable product: 최소기능제품) 개발 노력에서 시작해야 한다. MVP의 실행 가능성을 보장하고 필요에 따라 미세조정 하기 위해, 상품팀은 가용한 데이터를 평가하고, 데이터 모델을 검토하고, 데이터 관리를 정의하고, 모델과 시나리오 기반 툴을 개발하고, 예산 영향을 평가하고, 운영 모델에서 필요한 변화를 문서화해야 한다.
MVP를 배포하고 이를 이용해 예산 배분을 결정한 후, 상품 팀은 MVP 실적을 과거의 접근법과 이전 배분 결정의 결과와 비교해야 한다. 그 프로세스와 기술 플랫폼이 다양한 시장을 취급할 수 있을 만큼 충분히 확장할 수 있으면, MVP의 역량을 로컬 및 글로벌 팀에 선보임으로써 지지를 이끌어내고 다른 시장도 이 이니셔티브에 동참하도록 독려할 수 있다.
[3] 페이스 유지
일단 MVP가 파일럿 시장에서 성과를 보이고 그 가치를 증명하기 시작하면, 기업들은 조직 전체에 지속적인 변화를 이끌어내기 위한 광범위한 변혁 노력을 가속할 수 있다. 상품 배포 팀은 마케터들이 새로운 솔루션 활용을 위해 해야 할 일을 알 수 있도록 전체 배분 사이클 동안 마케터의 코칭과 스킬 향상에 집중해야 한다. 현장 마케팅 전문가들은 모델을 새로 고치고 새로운 데이터를 새로운 주기에 반영하기 전에 툴이 어떻게 작용하는지 학습하고 예산 프로세스에 이를 사용해 볼 수 있다. 일단 첫 번째 사이클이 완료되면, 배포 팀은 새로운 시장으로 진출할 수 있다. 동시에, IT팀은 MVP가 검증한 설계를 기반으로 장기 인프라, 데이터 피드, 지배 구조 모델을 수립해 이 솔루션을 향후에도 계속 유지해 나갈 수 있다.
향후 전망
현재 마케터들은 중대한 기로에 서 있다. 마케팅 노력의 영향을 측정하고 이를 기초로 까다로운 예산 집행 결정을 내렸던 팀들은 마치 그들 밑의 마룻바닥이 무너진 것 같은 느낌일 것이다. 그리고 많은 면에서 끊임없이 진화하는 소비자 습관, 새로운 시장 역학, 팽배한 불확실성으로 인해, 실제로 그렇게 기초가 무너진 셈이기도 하다.
장기적으로 경쟁 우위를 창출하고 유지하기 위해서는 끊임없이 변화하고 계속되는 불안정성에 적응할 수 있도록 유연하지만 종합적인 마케팅 예산 배분법이 필요할 것이다. 이를 위해 지금부터 노력을 시작하는 기업은 지속 가능한 성장을 실현할 수 있는 더욱 강력한 모습으로 팬데믹에서 벗어날 수 있을 것이다.
바이너리 옵션 ATR 지표 전략
바이너리 옵션을 성공적으로 거래하려면 거래자는 차트를 분석하고 시장을 이해해야 합니다. 하지만 쉽지 않고 계속되는 가격 변동은 이 과정을 더욱 복잡하게 만듭니다.
하지만 강력한 소프트웨어와 ATR과 같은 유용한 지표, 하나는 더 나은 시장 이해를 개발할 수 있습니다. ATR과 같은 지표는 거래자가 자산 가격을 정확하게 예측하는 데 도움이 됩니다.
이 표시기는 거래자가 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 시장 변동성. 즉, 거래자가 시장에서 주어진 시간 프레임에 얼마나 많은 자산이 움직이는지 알 수 있습니다.
그러나 ATR이 바이너리 옵션 거래에 어떻게 도움이 될까요? 그 한계는 무엇입니까? 그리고 데이 트레이딩에 어떻게 도움이 될까요? 이 가이드에서 이러한 질문에 대한 답변과 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다.
ATR 지표는 무엇입니까?
Average True Indicator라고도 하는 ATR 지표는 자산의 가격 움직임에 대한 아이디어를 제공하는 기술 도구입니다. 과거 시장 움직임을 기반으로 변동성을 계산합니다.
이것은 거래자가 자산 가격이 어떻게 변할지 알 수 있도록 도와줍니다. 또한 ATR을 통해 거래자는 거래 시장.
자산이 과거에 얼마나 이동했는지 알아보기 위해 ATR은 가격에 대해 위아래로 움직입니다.
거래자는 ATR의 가치를 결정할 수 있습니다. 일련의 실제 범위를 계산하여. 거래자는 이전 종가에서 현재 고가를, 현재 저가에서 현재 고가를, 이전 종가에서 현재 저가를 빼서 다양한 현재 범위에 대해 알아볼 수 있습니다.
다른 범위의 값이 결정되면 거래자는 ATR을 쉽게 계산할 수 있습니다. 원하는 만큼 ATR 계산을 반복할 수 있습니다.
ATR 지표는 거래에 어떻게 도움이 됩니까?
Average True Indicator는 바이너리 옵션 거래에서 중요한 역할을 합니다. 움직임의 범위를 예측. ATR 지표의 도움 없이 거래자는 가격 움직임을 정확하게 추측할 수 없습니다.
거래자가 시장 움직임의 거리를 분석하는 데 사용하는 다른 바이너리 옵션 지표와 달리 ATR은 움직임의 범위를 지표가없는 전략 지표가없는 전략 알려줍니다.
ATR이 옵션 거래에 어떻게 도움이 되는지 더 잘 이해할 수 있도록 몇 가지 다른 유형의 바이너리 옵션이 있습니다.
IQ Option - 고수익 거래
IQ Option - 고수익 거래
- $10 최소 보증금
- 무료 데모 계정
- 최대 94%의 높은 수익
- 플랫폼은 사용하기 쉽습니다.
- 연중무휴 지원
원터치 옵션
원터치 옵션에는 목표 가격이 있습니다. 여기서 거래자는 시장이 목표 가격에 도달할지 여부, 즉 목표 가격에 도달할지 여부를 예측해야 합니다.
목표 가격에 도달하면 거래자는 엄청난 지불금을 받게 됩니다. 이 지불금은 거래자가 높은/낮은 옵션으로 얻을 수 있는 것보다 높습니다.
ATR을 사용하여 거래자는 이동 범위를 추측하고 고/저 예측을 터치 예측으로 변환할 수 있습니다. 즉, 더 나은 지불금을 받을 수 있습니다.
래더 옵션
원터치 옵션 외에도 트레이더는 래더 옵션으로 거래할 때 ATR 도구를 사용할 수도 있습니다. 이 바이너리 옵션 유형은 높음/낮음 옵션과 유사하게 작동하지만 약간의 변형이 있습니다.
래더 옵션에는 현재 시장 가격이 있습니다. ATR의 도움으로 자산의 가치가 시장 가격에 영향을 미칠지 여부를 이해할 수 있습니다. 그렇다면 1500%의 지불금을 기대할 수 있습니다.
경계 옵션
경계 옵션에는 가격 채널 현재 시장 가격 주변. 이 바이너리 옵션 유형의 경우 거래자는 시장 가격이 주어진 가격 채널을 벗어날 때를 분석해야 합니다.
따라서 ATR을 사용하여 자산 가격이 가격 채널을 떠날지 여부를 추측할 수 있습니다.
ATR은 거래자가 거래 예측을 개선하는 데 사용할 수 있는 최고의 지표 중 하나입니다. 그리고 더 나은 예측으로 더 나은 지불금을 지표가없는 전략 얻을 수 있습니다.
ATR 지표를 이용한 데이 트레이딩
ATR 도구는 60초 또는 5분 거래. 시장이 열리자 마자 ATR이 더 높게 움직이기 때문입니다. 예를 들어, 시장이 오전 11시에 열리면 지표는 한동안 상승할 것입니다.
이것은 ATR이 시장의 변동성에 대해 알려주고 시장이 열릴 때 가장 변동성이 높기 때문에 발생합니다. 몇 분 동안 상승한 후 지표는 하락하기 시작하고 그 시간 동안 시장이 크게 변동하지 않기 때문에 많은 정보를 제공하지 않습니다.
ATR이 하락하면 자산 가격이 얼마나 움직이는지 알 수 있습니다.
ATR 후행 손절매
후행 손절매는 자산 가격이 예상대로 움직이지 않을 경우 시장을 빠져나가는 방법입니다. 또한 가격 움직임이 올바른 방향이면 트레이더가 출구 지점으로 이동하는 데 도움이 됩니다.
ATR 지표는 큰 손실을 피하기 위해 시장에서 후행 손절매를 배치할 수 있는 위치를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 후행 손절매를 배치하기에 적합한 지점을 결정하려면 다음을 수행할 수 있습니다. ATR 판독값을 2로 곱합니다.
주식을 판매하는 경우 ATR 수준의 두 배인 진입 가격 위에 손절매를 넣을 수 있습니다. 그러나 주식을 사는 경우 ATR 수준의 두 배인 진입 가격 아래에 손절매를 넣으십시오.
또한 자산 가격이 호의적으로 움직이는 경우 진입 가격보다 낮게 설정하여 ATR을 두 배로 늘릴 수 있습니다.
ATR 표시기의 한계
다른 거래 지표와 마찬가지로 ATR에도 특정 제한 사항이 있습니다. 여기 두 가지가 있습니다.
시장 환경 변화
ATR의 도움으로 자산의 이전 가격 추세를 알 수 있지만 미래는 예측한 것과 다를 수 있습니다. 이는 최종 거래가 시장을 둔화시킬 수 있고 중요한 뉴스 플래시가 시장 변동성을 교란할 수 있기 때문에 발생할 수 있습니다.
범위가 방향과 같지 않음
ATR은 이동 범위에 대해서만 알려줍니다. 그러나 움직임의 범위는 시장이 너무 많이 움직였는지 아닌지에 대한 명확한 아이디어를 제공하지 않습니다.
이 두 가지 한계를 극복하기 위해서는 ATR 지표를 적극적으로 확인해야 합니다. 한계를 극복하는 것도 좋은 거래 예측을 하는 데 도움이 됩니다.
ATR 지표는 거래자가 시장 변동성을 파악하는 데 사용할 수 있는 훌륭한 도구입니다. ATR을 사용하여 거래자는 자산 가격의 현실적인 도달 범위를 계산하고 시장 분위기를 이해할 수 있습니다.
그러나 ATR 지표에는 거래자가 피할 수 없는 특정 제한 사항도 있습니다. 그러나 시장을 주시하면 이러한 한계를 확실히 극복할 수 있습니다.
대체로 ATR은 바이너리 옵션을 거래하고 막대한 수익성을 얻을 수 있는 훌륭한 도구입니다. 또한, 내 다른 거래 전략.
저자 소개
코멘트 쓰기 중단하다
다음에 읽을 내용
거래자를 위한 최고의 바이너리 브로커:
거래자를 위한 최고의 바이너리 브로커:
- 국제 클라이언트 수락
- 최소 예금 $10
- $10,000 데모
- 전문 플랫폼
- 최대 95%의 고수익
- 빠른 인출
(위험 경고: 거래에는 위험이 따릅니다)
© 2022 Binaryoptions.com by International Capital Reviews PTE. 주식회사 판권 소유. 이용약관.
투자는 투기입니다. 투자할 때 자본이 위험합니다. 이 웹사이트는 설명된 거래 또는 투자가 금지된 관할 지역에서 사용하도록 의도되지 않았으며 법이 허용하는 방식으로 사람만 사용해야 합니다. 귀하의 투자는 귀하의 국가 또는 거주 국가에서 투자자 보호 대상이 아닐 수 있습니다. 따라서 자신의 실사를 수행하십시오. 이 웹사이트는 무료로 제공되지만 이 웹사이트에서 제공하는 회사로부터 수수료를 받을 수 있습니다.
금융 상품 거래는 귀하의 국가에서 제공되지 않거나 전문 거래자만 사용할 수 있습니다. 브로커에 가입하기 전에 먼저 규제 기관에 확인하십시오. 일부 중개인 또는 거래 플랫폼은 규제되지 않으며 귀하의 국가에서 서비스를 제공할 수 없습니다.
웹사이트를 계속 이용하려면 먼저 귀하의 동의가 필요합니다. Binaryoptions.com은 이 사이트에 링크되거나 링크된 외부 인터넷 사이트의 내용에 대해 책임을 지지 않습니다.
이 자료는 EEA 국가(유럽 연합)의 시청자를 대상으로 하지 않습니다. 바이너리 옵션은 소매 EEA 거래자에게 판촉되거나 판매되지 않습니다.
바이너리 옵션 거래에는 고위험 거래가 포함됩니다. 일부 국가에서는 사용이 허용되지 않거나 전문 거래자만 사용할 수 있습니다. 규제 기관에 확인하십시오. 자세한 내용은 우리의 완전한 위험 경고. 확실하지 않은 경우 이 웹사이트를 떠나. 당사는 당사 웹사이트에서 쿠키 및 기타 기술을 사용합니다. 그 중 일부는 필수적이며 다른 일부는 이 웹사이트와 귀하의 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 개인 데이터(예: IP 주소)가 처리될 수 있습니다(예: 개인화된 광고 및 콘텐츠 또는 광고 및 콘텐츠 측정).
Binaryoptions.com은 이 사이트에 링크되거나 링크된 외부 인터넷 사이트의 내용에 대해 책임을 지지 않습니다.
이 자료는 EEA 국가(유럽 연합)의 시청자를 대상으로 하지 않습니다. 바이너리 옵션은 소매 EEA 거래자에게 판촉되거나 판매되지 않습니다.
바이너리 옵션 거래에는 고위험 지표가없는 전략 거래가 포함됩니다. 일부 국가에서는 사용이 허용되지 않거나 전문 거래자만 사용할 수 있습니다. 규제 기관에 확인하십시오. 자세한 내용은 우리의 완전한 위험 경고. 확실하지 않은 경우 이 웹사이트를 떠나. 당사는 당사 웹사이트에서 쿠키 및 기타 기술을 사용합니다. 그 중 일부는 필수적이며 다른 일부는 이 웹사이트와 귀하의 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 개인 데이터(예: IP 주소)가 처리될 수 있습니다(예: 개인화된 광고 및 콘텐츠 또는 광고 및 콘텐츠 측정). 여기에서 사용된 모든 쿠키에 대한 개요를 찾을 수 있습니다. 전체 카테고리에 동의하거나 추가 정보를 표시하고 특정 쿠키를 선택할 수 있습니다.
필수 쿠키는 기본적인 기능을 가능하게 하며 웹사이트의 정상적인 기능을 위해 필요합니다.
| 이름 | 볼랩스 쿠키 |
|---|---|
| 공급자 | 이 웹사이트의 소유자 , 날인 |
| 목적 | Borlabs 쿠키의 쿠키 상자에서 선택한 방문자 기본 설정을 저장합니다. |
| 쿠키 이름 | 볼랩스 쿠키 |
| 쿠키 만료 | 일년 |
비디오 플랫폼 및 소셜 미디어 플랫폼의 콘텐츠는 기본적으로 차단됩니다. 외부 미디어 쿠키가 허용되면 해당 콘텐츠에 액세스하는 데 더 이상 수동 동의가 필요하지 않습니다.
지표가없는 전략
주식 가치 평가 - 매출액 관련 지표를 중심으로 Sales, PSR, PSG .
본문 폰트 사이즈 조절
이글루스 블로그 컨텐츠
주식 가치 평가 Valuation
오늘 글의 주제는 필자의 종목평가 모델인 " TGR모델 " 중 매출액과 관련된 지표에 대한 설명이다. 필자는 주식가치를 평가함에 있어 매출액과 현금보유고, 순이익을 3대 축으로 한 기업의 성장을 중심으로 기업가치를 평가한다고 지난 종목평가 글에서 이미 지표가없는 전략 언급하였다.
매출액은 "기업의 성장"에 가장 근본적인 요소이다. 국가경제에서 국내총생산 GDP의 성장과 같은 개념으로 이해해도 된다. 매출액의 증가가 없는 순이익의 증가는 단기적인 이벤트에 불과하다. 거래소 상장기업을 살펴보면 매출액은 정체하거나 감소하였지만 순이익이 증가하는 기업이 간혹 보인다. 이러한 기업들은 판매및 일반관리비를 일시적으로 줄이거나(구조조정 등), 회계적 눈가림인 경우가 대부분이다. 매출의 성장과 함께 순이익이 같이 성장하는 기업이 정상적인 성장기업이라는 생각이다.
매출액과 순이익 주식가격의 시간과의 상관관계에 대하여 간략히 설명하고 넘어가자.
주식시장이 경기의 지표가없는 전략 선행지표인 것은 모두가 알고 있는 사실이다. 기업의 주가 또한 기업제품들의 생로병사(성장과 후퇴)의 선행지표로 움직이는 경향이 높다.
일반적 성장기업의 매출액과 주가의 관계 1
위 차트는 갑돌이가 운영하는 IT관련(네비게이션 제조)기업이 코스닥 시장에 상장해서 처음 몇 년간 움직이는 매출액과 순이익 기업주가를 그려본 것이다. 코스닥 시장 상장 이전과 이후, 매출액과 순이익이 크게 오르고 있는 중이다. 주식가격도 장외시장에서 부터 올라가고 있다. 코스닥 상장 이후 매출액과 순이익의 성장이 유지되거나 증가하면, 지표가없는 전략 주식가격이 매출액과 순이익의 성장보다 더 빨리 올라간다. 이 때 애널리스트들이 이 기업의 성장동인인 매출액과 순이익의 미래 수치를 부풀려주곤 한다. 이 기업은 신규기업이기 때문에 제품 포트폴리오가 다양하지가 않다. 주로 네비게이션 단말기와 그 서비스에 치중되어 있다.
어느날, 주식가격이 하락하기 시작한다. 이상하다. 기업의 매출액과 순이익은 여전히 좋은데.
일반적 성장기업의 매출액과 주가의 관계 2
아하. 주가가 상당히 하락한 이후 순이익이 전년도에 비하여 크게 떨어진 것이 공시되었다. 이어 매출액도 약간 하락하고 있다. 약 1~2년 정도 순이익이 하락하자. 주가는 공모가까지 떨어졌다.
갑돌이의 기업은 경쟁사들이 늘어남에 따라 경쟁사들의 제품가격 인하등 공격적 마케팅에 노출되어 매출액과 순이익이 하락하였다. 특히 순이익은 제품가격 인하로 맞불작전을 펼치고 마케팅 비용을 많이 소비하여 크게 떨어졌다. 제품 포트폴리오를 다양화하기 위하여 심혈을 기울이나, 당장 조치할 수 있는 부분은 아니다. 이와 함께 주식가격도 바닥을 헤매고 있다.
이후 몇 년 간 신규제품 개발과 시장점유율 확대 등의 노력에 심혈을 기울이고 있다. 이러한 과정이 위 차트2에서 중간부분의 상황이다. 성장기업은 몇 년간의 성장이후 이러한 곤란한 과정을 통과의례처럼 거친다. 성장기업은 대기업에 비하여 경험이나 관리조직(인사, 재무 등)이 튼튼하지 못하기 때문에 성장통을 거칠 수 밖에 없다.
몇 년 간의 부단한 노력 이후 신규제품의 성공적 런칭과 한계 경쟁사들의 도퇴 이후 다시 성장하기 시작한다.
일반적 성장기업의 매출액과 주가의 관계 3
장기적으로 기업의 매출액, 순이익 성장과 주가의 관계를 그림으로 나타낸 것이 위 차트이다. 중간 중간에 성장통을 겪으나, 지표가없는 전략 지속적인 성장을 해 나가는 기업이 우리가 찾고자 하는 기업이다.
아래 차트는 국내 대표 성장기업을 예로 들었다.
위 기업은 국내 대표 인터넷 기업의 상장 이후의 매출액과 순이익, 주가를 나타낸 그림이다. 매출액과 순이익은 분기 자료이고 주가는 분기말 종가이다. 어떤 기업일까? 위 기업을 살펴보면 회색 화살표가 그어진 지점은 매출액이 정점을 친 시기를 나타낸다. 그 시기를 선행해서 주황색 주가가 정점을 기록하였고, 순이익은 매출액과 같이 하락하였다. 순이익은 2005년 4분기의 일시적 회계처리를 제외한다면 매출액과 흐름이 유사하다.
이 기업은 2002년 상장이후 2007년까지 약 6년간 꾸준한 성장을 하였다. 그러나 2008년 이후의 매출액 흐름을 보면 완연히 한계를 보이고 있다. 매출액이 성장하지 않고 감소하거나 정체상태에 있다. 현재 성장통을 앓고 있는 것이다. 한가지 기특한 점은 순이익은 꾸준히 유지되고 있다는 점이다. 이 기업은 시장을 거의 독과점 하는 기업임에 틀림없다. 매출액이 정체되고 있으나 순이익은 하락하고 있지 않기 때문이다.
위 차트의 회색 점선은 매출액의 정점을 나타내었다. 이 기업은 2002년, 2004년에 매출액 정점을 기록하였고, 2010년에 또 한번의 정점을 기록할 가능성이 높다. 그 근거는 선행지표인 주가가 꺽이고 있기 때문이다. 이 기업은 2004년부터 2008년까지 약 5년의 성장통을 앓고 2009년부터 다시 한번 도약하고 있는 중이다. 성장통 기간의 매출액 변화율은 변동이 거의 없지만, 순이익은 변동이 큼을 알 수 있다. 주가 또한 매출액이 성장한 이후 크게 도약함을 확인할 수 있다.
이 기업은 누구인가?
"엔씨소프트"이다.
PSR (Price / Sales Ratio, P/S Ratio) 주가 매출액 비율
PSR은 한 기업의 시가총액을 전년도의 매출액이나 혹은 최근 4분기의 매출액(필자가 사용하는 방법)으로 나누는 것을 의미한다. 주가를 주당매출액으로 나누는 것도 같은 의미이다. PSR은 해외주식시장간, 산업간, 업종간 가치평가를 하는데 다양하게 이용된다. 이 기법을 처음으로 생각해내고 실천한 이는 켄 피셔이다.
예) 갑돌이 회사의 2009년 1월 4일의 시가총액이 500억이다. 전년도 매출액은 2007년 3분기부터 2008년 3분기(이전 결산분기)까지의 분기별 매출액을 합산한 결과는 1000억 이다. 즉, 500억 / 1,000억은 0.5배이다.
PSR은 1.0배를 기본으로 한다. 시가총액과 매출액은 과대평가나 과소평가가 되지 않는한 1배가 기본이다. 그러나, 산업이나 업종에 따라 이 가치기준이 달라진다. 켄 피셔가 1980년대 초반 그의 책에서 언급한 기준은 성장주의 경우 0.75배 미만의 기업을 사는 것이 좋고, 가치주(주기형 대기업)의 경우에는 0.4배 미만의 기업을 매입하라고 조언했다. 가치주의 경우는 대부분 대형주가 많기 때문에 그 성장성이 낮게 평가되고 있기 때문에 이와 같은 의견을 제시하였다. 그러나, 그의 최근 책에서는 PSR의 기준을 정하는 환경이 변화했기 때문에 초기모델을 그대로 적용하는 것은 무리가 있다고 언급했다.
필자의 견해로는, 주식시장의 환경이 변한다는 의미는 강세장이나 하락장, 중립장의 여부에 있는 것이 아니라 기업의 사업내용이 변하기 때문이라고 생각한다. 사회의 진화와 더불어 기업들도 진화하기 때문이다. 농업사회에서 산업사회로 다시 정보사회로 진화하는 과정에서 기업의 사업내용도 상당부분 달라졌기 때문이다. 그래서 필자는 PSR을 산업별로 적용하는 구분을 세 가지로 나누어 보았다.
하나, 컨텐츠 Contents 기업군 : PSR 3.0배 이하 편입
: 정보,지식산업의 기업들로서 성장속도가 빠른 인터넷, 게임, 생명공학 분야 등이고 NHN이나 구글 등이 대표적이다.
둘, 테크니컬 Technical / 바이오로지컬 Biological 기업군 : PSR 0.8배 이하 편입
: 일반적인 IT기업, 제약기업 등.
셋, 주기형 Cyclical 기업군 : PSR 0.4배 이하 편입
: 경기에 민감한 대기업 주기형 기업들로서 성장속도가 느린 가치형 기업군. 정유, 화학, 철강 등
위 분류법의 문제점은 업종분류시에 주관적 판단이 섞일 수 있다. 또한 더 큰 문제점(다른 관점(벤자민 그레이엄,워렌 버펫)에서 보면 문제가 아님)은 새로운 성장산업 기업의 경우, 이러한 종목을 편입하기가 어렵다는 문제가 있다. 이것은 켄 피셔의 분류방법을 현재에 맞게 구체화하였는데도 지속 야기되는 문제였다. 즉, 성장산업의 경우 PSR이 편입기준내에 들어오는 기업이 거의 없었다.
위 두 가지 문제를 해결해주는 방법이 피터린치의 PEG(PER / Growth) 방법론이었다. 피터린치는 PER의 문제점(상대배수가 높은 경우가 많은 점)을 그 기업의 성장률과 비교하는 방법을 통해 해결하였다. 기업이 성장기업이면 당연히 PER는 높은 배수에 거래될 것이다. 그러나 그 기업의 순이익 성장률 역시 높을 것이다. PER를 순이익성장률과 나누는 방법으로 상대적 지수를 구하여 투자에 응용하였다.
PSG (PSR / Growth) : PSR과 매출액 연 성장률과의 비교지수
PSG는 PSR을 매출액 연성장률(3년~5년) 평균(기하평균:복리)으로 나눈 값을 의미한다. 매출액 연평균 성장률의 기간은 최근 3년~5년(업력이 짧은 기업은 3년)으로 하였고 평균은 기하평균을 사용하였다. 기업은 복리의 성격을 가지고 있으므로, 평균 역시 복리수익률인 기하평균을 사용하였다.
"TGR 종목평가 모델 방법론 설명"의 글에서 살펴본 종목 평가 Stock Rating 코너에서 이 지수를 이용하기 위하여 일정한 기준을 만들었다. PSG, PCG, PEG를 동일한 가중치를 두었기 때문에 한 가중변수마다 최고 33점을 부여하는 기준을 세웠다. 우선 "1"을 기준으로 하여 "0.5"이하는 1등급종목으로서 점수는 33점을 "0.5~1.0"은 22점을 "1.0~2.0"은 11점을 "2.0 초과"는 0점을 부과하였다.
위에서 예로 들었던 NHN과 엔씨소프트에 지표가없는 전략 PSR을 첨부한 차트를 살펴보자.
NHN의 매출액과 PSR (그림은 클릭)
- NHN의 PSR은 연두색 막대그래프로 표시하였다. 확연하게 PSR이 고점을 칠 때 매도할 시기가 보일 것이다.
엔씨소프트의 매출액과 PSR
- 엔씨소프트의 매출액과 PSR 그래프이다. 주가가 매출액에 비해서 급상승할 때, 동시에 PSR 수치가 고점일 때 매도전략이 가능하다. 그러나 주가도 PSR도 항상 신규고점을 갱신한다는 것도 명심하여야 할 것이다.
기본적인 PSG, PCG, PEG등의 평가가 되기 위해서는 기본적인 "TGR종목평가모델"의 경제적 해자Moat를 통과해야만 한다. 즉, 분기매출액, 시가총액, 부채비율, 매출액증가율 등의 일정기준을 통과한 기업에 한하여 점수평가를 하며 순위를 정한다.
ESG란 무엇이며, 왜 중요할까?
By GS칼텍스 매거진 On 2021/7/29
‘ESG, ESG’ 하는 이유
오늘날 경영계 중심을 차지하고 있는 키워드는 단연 ESG입니다. ESG를 빼놓곤 얘기가 되지 않습니다. 이유는 간단합니다. 경제 흐름을 쥐락펴락하는 주체들이 기업 경영의 기준으로 ESG를 요구하고 있기 때문입니다. 대표적으로 우리나라 정부는 기업에 ESG 의무 공시를 요구했습니다. 기한은 2025년까지입니다. 2025년부터 자산이 2조원 넘는 코스피 상장 기업은 친환경, 사회적 활동을 담은 ‘지속가능경영 보고서’를 공시해야 합니다. 2026년에는 의사결정 체계나 방식을 담은 ‘기업지배구조 보고서’를 공개해야 하죠.
우리나라만의 흐름은 아닙니다. 유럽연합(EU) 역시 기업에 환경, 인권 문제 등에 관한 활동을 의무적으로 보고하고 개선하도록 하는 입법을 추진하고 있습니다. 이는 유럽 소재뿐만 아니라 유럽 시장을 대상으로 하는 기업에까지 적용됩니다.
꼭 법만 얽혀 있는 것도 아닙니다. 애플이나 마이크로소프트 같은 글로벌 빅테크 기업들은 이미 탄소중립이나 100% 친환경을 추구하고 있습니다. 오늘날 글로벌 가치사슬(GVC)에서 낙오되지 않으려면 협력업체 및 이해관계 그룹도 이에 함께해야 하죠. 오늘날 경영계에서 ‘ESG, ESG’ 하는 이유입니다.
ESG가 뭐길래
그럼 ESG란 무엇일까요? 널리 알려졌듯 ESG는 환경(Environmental), 사회(Social), 지배구조(Governance)의 약자입니다. ‘환경’은 말 그대로 기업이 경영 과정에서 환경에 미치는 영향을 말합니다. 사용하는 자원이나 에너지, 발생시키는 쓰레기나 폐기물의 양 등이 이에 속하죠. 기후변화의 주범인 온실가스, 탄소 배출량은 물론 자원의 재활용이나 처리 건전성 또한 포함합니다.
‘사회’는 기업이 기업으로서 마땅한 사회적 책임을 잘 수행하는지에 대한 항목입니다. 주로 인권이나 지역사회 기여와 연결되죠. 노동자의 처우나 다양성 존중, 기업이 관계 맺은 지역사회나 기관 등에 대한 영향을 포괄합니다. 마지막으로 ‘지배구조’는 경영의 투명성이라 볼 수 있습니다. 의사결정 과정이나 기업구조, 인사 또는 경영 정책 등이 민주적으로 책임성 있게 운영되는지 판단하는 요소입니다.
여기까지 알면 ESG에 대한 이해는 절반에 그친다고 볼 수 있습니다. ‘쓰임’에 따라 ESG의 용례는 조금씩 달라지기 때문입니다. 물론 ESG는 기본적으로 위 세 요소를 원칙으로 지속가능성 및 기업가치 제고를 목표로 하는 ‘가치’입니다. 하지만 2025년까지 기한으로 언급한 의무공시의 경우 ESG는 기업에 있어 만족해야 할 ‘기준’이 되죠. 애플이나 마이크로소프트, 테슬라 등 글로벌 빅테크 기업에 있어 ESG는 경영 ‘전략’이고요.
ESG는 기업을 판단하는 ‘지표’가 되기도 합니다. 글 초입에서 함께 언급하지 않았지만 기업에 ESG가 화두인 이유는 법과 글로벌 체인망 외에도 있습니다. 바로 돈입니다. 오늘날 벤처 캐피탈 및 금융기관 등 세계 주요 자산운용사들은 투자 결정에 대한 지표로 ESG를 적극 반영하고 있습니다. 기업의 지속가능성을 주요 지표로 판단하겠다는 겁니다.
ESG에 몰리는 투자 자산은 몇 년 사이 폭발적으로 상승했습니다. 독일 도이체방크는 ESG 투자 자산 규모가 2030년까지 약 130조달러(한화 14경6,575조원)에 달할 것으로 예측합니다. ESG 기준을 만족하지 않는 기업은 투자 포트폴리오 검토에서 빠지기까지 합니다. 세계 최대 자산운용사 블랙록(BlackRock)은 ESG 종목을 지금의 2배로 늘리고 화석연료와 관련한 매출이 25%이상 발생한 기업에는 아예 투자하지 않겠다는 방침까지 밝힌 바 있죠.
팬데믹이 몰고 온 ESG 바람
어찌 보면 희한한 일입니다. 사실 ESG는 그간 기업가치 평가의 절대기준이었던 재무적 요소를 하나도 말해주지 않습니다. 기업가치 평가의 전통적 기준은 재무제표입니다. 매출이나 영업이익, 현금흐름 등 ‘실적’이죠. 그러나 이 트렌드가 바뀐 겁니다. 실적이 아무리 좋아도 환경영향, 사회적 책임, 지배구조의 건전성을 인정받지 못하면 기업가치는 제값을 인정받지 못하게 된 거죠. 재무적인 이익을 내기 위해서라도 환경과 같은 비재무적 요소를 함께 고려해야 하는 시대, ESG가 떠오른 오늘날입니다.
그러나 ‘ESG’는 최근 생긴 지표가없는 전략 용어가 아닙니다. 2006년 4월 유엔책임투자원칙(UNPRI)에서 처음 등장했습니다. 당시 UN 사무총장 코피 아난의 주도로 세계 주요 기업과 만든 투자 가이드라인 원칙이죠. 15년도 더 된 개념입니다. 왜 이제야 화두로 떠올랐을까요?
답은 코로나19가 촉발한 팬데믹과 오늘날 기후변화로 대표되는 심각한 환경파괴입니다.
오늘날 코로나19가 발병한 것은 우연도 아니고 특정 이해관계자만의 잘못 때문도 아닙니다. 학자들이 주목하는 것은 기후변화와의 상관성입니다. 코로나19는 동물에게서 인간으로 감염되는 인수공통 감염병입니다. 영국 케임브리지대 연구진에 의하면 코로나19의 최초 보균원으로 중국 남부 및 라오스, 미얀마 지역 박쥐가 지목됩니다. 그러나 문제는 박쥐가 아닙니다. 기후변화가 파괴한 생물종 다양성입니다.
그린피스를 비롯한 환경연구단체에 따르면 다양한 생물종 생태는 그 자체로 전염병에 대한 완충 역할을 수행합니다. 다양한 생물들 속에서 숙주 생물의 개체 수가 희석되기 때문이죠. 그러나 지금 지구는 20세기 100년 동안 500종 이상의 육지 척추동물이 사라졌다는 ‘여섯 번째 대멸종’을 겪고 있습니다. 환경파괴 및 기후변화로 많은 동물이 멸종하거나 터전에서 내몰렸죠. 그 결과 박쥐와 같은 바이러스 숙주 동물의 서식에 유리한 환경이 조성됐습니다. 터전이 줄어드니 사람과의 접촉 가능성도 늘었습니다. 지구 시스템의 훼손은 홍수나 산불 같은 대규모 재해도 늘렸고요.
기후변화의 심각성은 코로나 팬데믹이라는 물리적 실체로 우리 앞에 나타났습니다. 아직도 언제 끝날지 알 수 없는 세계적 재난 상황 속에서 환경 문제 및 사회의 지속가능성에 대한 경각심은 유례없는 공감대를 형성했죠. 영향력이 큰 기업의 사회적 책임은 공공성의 도마에까지 올랐습니다. ESG라는 비재무 지표가 시장경제라는 재무 영역을 장악하는 이유입니다.
앞으로 시장경제는 환경과 지속가능성 영향 아래
ESG와 유사한 개념 혹은 그 전신 격으로 CSR(Corporate Social Responsibility, 기업의 사회적 책무)이 거론되곤 했습니다. 재무 활동으로 벌어들인 재화를 사회에 환원하는 등 주로 ‘선한 이미지’를 브랜딩하는 데 쓰였죠. 일종의 홍보 전략 내지 비용이었던 셈입니다. 그러나 오늘날 ESG가 추구하는 영역은 더 넓고 직접적입니다. 사회적 영향력뿐 아니라 환경적 영향력을 기틀에 두고 당장의 홍보효과를 위한 ‘그린워싱'(위장환경주의)가 아닌지, 의사 결정 과정은 투명한지까지 검토하죠. 환경을 희생해 얻는 당장의 재무적 이익보다 이후 미래에 치를 어마어마한 환경 비용을 비로소 경영 기준에 반영합니다.
이는 오늘날 그리고 앞으로도 시장경제의 주축이 될 MZ세대의 소비 경향과도 맞물립니다. 이제 소비는 ‘미닝아웃'(Meaning Out)으로 불릴 만큼 단순히 재화나 서비스의 이용만이 아닌 가치 표현 수단으로 자리 잡고 있습니다. 환경은 그 중에서도 가장 대표적이고 또 대중적인 대상이죠. 정부, 기업, 자본, 그리고 소비자까지. 앞으로의 시장경제에서 ESG는 모든 주체에게 사랑 받는 가치이자 전략, 기준이자 지표가 될 가능성이 높습니다.
0 개 댓글