제대로된 이유 찾기,
정확한 위치에 피벗 꽂기,
사용자 친화적 관점에서 접근하기,
이 세 가지 방법론을 익힌다면 문제의 근원을 정확하게 꿰뚤어보게 될 것이다.
▣ 코브라 이펙트와 WHY 질문
'코브라 이펙트'란, 문제를 해결하기 위해 시행한 정책들이 오히려 사태를 악화하거나 예기치 않은 역효과를 초래하는 것을 뜻하는 말로, 코브라 역설 이라고도 한다. 19세기 영국이 인도를 지배할 당시 코브라로 인한 인명 피해를 줄이고자 코브라를 포획하면 보상금을 지급하기로 했다. 처음에는 효과를 보는 듯했으나, 시간이 지난 후 보상금을 노리고 집에서 코브라를 사육해 개체 수가 급증하는 일이 발생했다. 결국 보상금 제도는 폐지되고 사육하던 코브라를 야산에 버려 다시금 인명 피해가 늘어났다.
코브라 이펙트하다고 할 만한 현상들은 오늘날 조직관리를 위한 전술에서도 종종 드러난다. 대표적인 예가 성과관리 지표인 KPI(핵심성과지표)다. KPI는 굉장히 효율적인 도구지만, 잘못 설정하면 직원들에게 스트레스만 가중시키고 성과는 달성하지 못하는 결과를 낳을 수있다. 이러한 부작용을 막으려면 KPI 액션플랜을 짤 때 '이 일을 왜 하는가', '이 일은 어떤 문제를 해결하기 위한 것인가'라는 질문을 놓쳐서는 안 된다. 이러한 질문을 'WHY 질문'이라고 표현한다.
애플의 혁신가였던 스티브 잡스는 탁월한 설득력을 지닌 프렌젠터이기도 하다.
그의 프리젠테이션이 남달랐던 것은 언제나 WHY에서 출발했다는 데에 있다. 그는 '무엇을 만들었는지', '어떻게 만들었는지'에서 시작하지 않았다. '왜 이 제품을 만들었는가'에서 시작했다. 그는 '왜 이 제품을 만들었는가'가 바로 사람들이 그 제품을 사는 이유가 된다고 믿었기 때문이다.
WHY 질문은 목표를 향해 올바로 나아가기 위한 나침반이 되어준다. 그리고 '이 문제를 왜 해결해야 하는지' 정확하게 알고 잊지 않게 해준다. 새로운 사람을 만났을 때 WHY 질문은 겉으로 드러난 이력이나 조건에 함몰되지 않고 진정한 힘과 역량을 확인할 수 있게 해준다. 그리고 고객에게 전해져야 할 핵심가치를 더욱 명료하게 만들어준다.
▣ 제대로 된 이유를 찾아라
아프리카의 심각한 물 부족 현상은 어제 오늘의 일이 아니다. 이런 이유로 개발된 기구가 있는데, 바로 '플레이 펌프'라는 놀이기구다. 이 기구는 아이들이 돌리면서 놀 때마다 지하수에서 물을 끌어올릴 수 있도록 고안된 장치다. 그런데 시간이 지날수록 문제점이 드러났다.
가장 큰 문제는 생각보다 힘이 많이 들고 이전 핸드 펌프에 비해 비효율적인 것이였다. 핸드 펌프는 28초에 20리터를 끌어올리는데, 프레이 펌프는 3분 7초에 20리터를 끌러올린다. 마을 주민이 필요한 물을 얻으려면 24시간 쉬지 않고 돌려야 했는데, 결국 성인 여성들이 강제 동원되는 웃지 못할 사태까지 벌어졌다.
왜 이런 일이 발생한 걸까? 답은 간단하다. WHY 질문을 제대로 던지지 못했기 때문이다. 드러나는 현상만 파악했을 뿐 문제의 근원적인 이유를 제대로 파악하지 못한 것이다. 아프리카는 물이 부족한 것이 아니라 사람이 마실 수 있는 깨끗한 물이 없다는 것이다. 즉, 지하수를 끌어올리지 않아도 깨끗하게 정수할 수 있으면 충분하다. 그 뒤 고안된 것이 휴대용 정수 빨대인 '라이프 스트로우'다. 필터를 교환하지 않아도 될 뿐 아니라 오염된 물에 사는 미생물과 기생충 대부분을 걸러낼 수 있다. 이 문제를 통해 WHY 질문으로 제대로 된 이유를 찾는 것이 얼마나 중요한지 알 수 있다.
WHY 질문을 할 때 우리가 자주 범하는 오류 중 하나는 상관관계에 있는 요소들을 인과관계로 묶어버려서 진짜 원인을 놓쳐버리는 것이다. 가령, 아이가 게임하는 시간이 부쩍 늘었고 성적이 떨어지면, 부모들은 이 둘을 인과관계로 묶어 게임하느라 공부를 하지 않아서 성적이 떨어졌다고 생각하는 것이다. 하지만 게임과 학교 성적은 상관관계에 있을 가능성이 있다. 성적이 떨어진 근본적인 이유가 초등학교에서 중학교로 올라가며 갑자기 어려운 개념이 많이 등장하는 바람에 공부에 흥미를 잃다보니, 그래서 게임하는 시간이 늘었을 수도 있다.
WHY 질문을 던질 때 겉으로 드러난 현상만 흝어보면 문제의 근원적인 이유를 파악할 수 없다.
몇 번이고 의심하고 다시 생각하면서 집요하게 문제를 파고드는 사고력과 인내심이 필요하다.
그래야 수많은 정보와 데이터에서 핵심적인 인사이트를 도출해내고 이를 정확하게 해결할 수 있다.