우선, 귀사는 지표 집착에 취약한가요? 다음 핵심 질문들을 스스로에게 던져보세요:
- 직원들이 실제 목표 달성보다는 실적 지표에서 좋은 모습을 보이는 방법에 대해 논의하는가?
- 추적 지표는 개선되었지만, 고객 불만 증가, 재작업 증가, 안전 사고 증가 또는 바람직하지 못한 직원 이직률 증가와 같은 대시보드 외부 결과는 악화되었습니까?
- 결과가 기대에 미치지 못할 때 "하지만 우리는 타겟을 달성했잖아요"라는 말을 자주 들으시나요?
- 스코어보드에서 이기는 팀이 최고의 결과를 내는 팀으로 인식되지는 않나요?
지표 설정은 1년 성과관리의 첫 단추를 꿰는 과정입니다. 그만큼 중요할텐데요. AI를 트레이닝하는 과정에서 얻은 인사이트를 지표 관리에 적용하는 네 가지 방법을 간략히 소개합니다.
(1) 조기 종료: 지표를 반복하지 않고, 변경합니다
순이익률에서 주당잉여현금흐름으로 KPI를 변경한 아마존의 경우가 대표적입니다. 이익만 쫒게되지 다른 부분에 악영향을 줬던 겁니다. MS의 경우 시장 변화를 반영하지 못하는 연간 목표 대신, 분기별로 사업 평가를 통해 보다 유연하게 지표를 리뷰하고 있습니다. 또한, 타겟을 최대치에서 최소치로 설정하는 것도 '조기 종료' 기능을 합니다. 가령, 고객사 당 8개 추가라는 목표보다, 고객 클레임을 발생 후 24시간 안에 해결하는 비율을 80%로 최소 목표를 설정하는 것입니다.
(2) 노이즈 주입: 제어된 무작위성을 통해 견고성 구축
관성의 법칙을 깨는 의외성을 제공합니다. 쇼핑센터의 경우 미스터리 쇼퍼를 투입하기도 하고, 무작위 감사 프로그램을 도입하기도 합니다. 검문소의 경우 검색 요원을 무작위 순환 배치할 수도 있습니다.
(3) 역량 정렬: 조직 역량에 맞춰 지표 복잡성을 조정합니다.
조직의 생명 주기에 따라 갖추고 있는 역량의 수준은 차이가 납니다. 따라서 초기 단계에는 좀 더 포괄적이고 깊이가 얇은 지표를 설정하는 것이 바람직합니다. 위험도 대비를 위해 관련 지표를 과도하게 어렵게 설정하면 오히려 조직에 큰 부담이 되기도 합니다.
(4) 정규화: 단순성 인센티브를 통해 균형을 유지합니다.
최적화가 실제 목표와 일치하도록 제약 조건을 설정하는 것입니다. 이러한 제약 조건은 극단적인 행동을 억제하면서도 진정한 개선을 보상하는 균형 잡힌 인센티브 구조를 만들 때 가장 효과적입니다.
이러한 솔루션을 적용함으로써 조직은 측정의 이점을 유지하면서 지표에 집착하는 함정을 피할 수 있습니다. 각 전략은 굿하트의 법칙 문제의 서로 다른 측면을 다루며, 부정행위를 조장하지 않으면서 성과를 향상시키는 지능형 조직 지표 프레임워크를 구축합니다.
