68. 사업성 분석의 목적과 유의사항
성공적인 소프트웨어 신상품 개발가이드
신상품의 사업성 분석은 신상품 개발 투자에 대한 수익성을 분석하는 활동으로 ‘투자 타당성 분석’, ‘경제성 분석’, ‘수익성 분석’등 다양한 이름으로 불린다. 상품을 판매하기 전에는 매출 추정이 어렵고 상품관리자의 판단오류가 발생하기 쉽기 때문에 경영층은 확신을 위한 근거 데이터나 논리를 요구한다. 이번 섹션에서는 사업성 분석의 목적, 사업성 분석시 유의사항, 공헌이익을 활용한 사업성 시뮬레이션, 매출추정 기법과 경제성 분석 모델을 설명한다.
1) 신상품 개발시 사업성을 분석하는 이유
신상품 개발시 사업성을 분석하는 이유는 아래의 세 가지 이다.
- 신상품 개발 또는 출시 결정
신상품은 돈을 벌기 위해 하는 것이기에 수익성 확보가 힘들다면 신상품 개발 또는 출시를 재고해야 한다. 보통 상품 개발 전에 기획심의를 하고, 개발 후에 출시심의를 하는데 사업성분석 결과를 검토하여 후속 단계 이행을 중단하거나 연기할 수 있다. 보통 재무 및 관리부서에서 꼼꼼한 평가기준을 활용하여 신상품의 사업성을 검증한다.
- 신상품개발 우선순위 결정
신상품개발 투자 결정은 전체 과제를 대상으로 투자할 과제들을 결정하는 방식과, 개별과제에 대한 투자를 승인하는 방식이 있다. 혹은 연간으로 투자할 전체 과제를 결정하고, 각 과제 착수 시 투자 여부를 최종 확정하는 방식을 적용할 수도 있다. 제한된 예산으로 최대한의 수익을 달성하기 위한 포트폴리오 관리를 위해서도 사업성 분석이 필요하다.
- 신상품개발 성과관리
사업성 분석은 신상품 출시 이후 목표 수익 대비 실적 수익을 평가하는 수단으로 활용할 수 있다. 신상품의 유형과 상품수명주기가 다르기 때문에 사업성과 목표 달성도를 기준으로 성과관리를 하는 것이 타당하다.
2) 사업성 분석 시 유의사항
사업성 분석결과 기업이 요구하는 허들을 넘지 못하면 신상품 개발을 착수할 수 없기 때문에 상품관리자는 여러 가지 유혹에 빠지기 쉽다. 사업성 분석 시 유의사항은 다음과 같다.
- 매출 과대추정에 유의한다.
아래 그림과 같이 사업성 분석의 구성요소는 매출(가격, 판매량)과 원가(직접비, 간접비)로 구성된다. 구성요소 중에서 신뢰도가 가장 낮은 데이터는 판매량이다. 판매량은 불확실성이 높은 반면 나머지 데이터는 의사결정후엔 불확실성이 낮다. 가격을 높이거나 원가를 줄이기 위해서는 많은 증빙 데이터와 논리가 필요하지만 판매량은 목표시장 점유율 또는 년간 성장률을 약간만 조정하면 원하는(?)수치를 얻을 수 있다.
사업성 분석의 구성요소와 신뢰도상품관리자는 상품에 대한 확신이 있어야 하고, 경우에 따라 낙관적인 추정을 할 수도 있다. 그러나 도가 지나치면 큰 환상에 빠져 조직을 위험에 빠뜨릴 수 있다. 따라서 매출에 대한 상품관리자의 확신에 대한 근거가 필요하다. 왜 시장 점유율이 a%이며 연간 성장률이 b% 인지 데이터로 입증할 수 있어야 한다. 입증할 데이터가 없다면 환상일 가능성이 있다. 직감은 영감을 주고 중요하지만 데이터를 통해 검증해야 한다. 왜냐 하면 데이터에 근거한 결정이 주관적인 의견과 판단보다 정확한 경우가 많기 때문이다.
- 정밀한 데이터가 정확한 데이터는 아니다.
상품기획 초기단계에는 여러 가지 불확실한 정보가 많아 추정의 오차한계도 크다. 초기엔 정확한 숫자에 매달리지 않고 0의 개수에 집중한다. 엑셀에서 계산한 매출액 ’25,342,623,000원’와 같이 천 원 단위로 매출액을 보고하는 것은 상품관리자의 자질을 의심하게 만든다. 조직의 문화에 따라 다르겠지만 위의 경우 250억 또는 253억원으로 보고해도 충분하다. 매출의 유효숫자는 상품개발 단계를 진행할수록 증가한다. 왜냐하면 상품개발 단계를 진행할수록 불확실성이 낮아지기 때문이다.
- 사업성 분석의 가정을 명확히 한다.
상품관리자가 사업성 분석을 하면서 복잡한 모델, 수식, 표에 함몰되어 정작 중요한 가정을 명확히 하지 않거나 잘못하는 경우가 있다. 사업성 분석의 가정이 중요한 이유는 이해관계자들이 가정의 타당성을 확인해야 하고, 사업성 분석을 다시 하는 경우 활용해야 하기 때문이다.
- 존재하지 않는 시장에 대한 추정값은 신뢰도가 낮다.
존재하지 않는 시장규모는 특히 추정이 어렵고 오차한계도 크다. 예를 들어 1970년대 말 AT&T가 멕킨지에 무선전화기에 대한 시장규모 추정을 요청했는데 2000년도까지 전 세계에서 90만대 판매 예측했다. 결과는 2007년도에 18시간마다 90만대 판매했다. < 파과적 혁신 실행메뉴얼, 2011>
이러한 이유는 비교할 만한 상품이 없기에 시장을 형성하고 성장하는 속도에 대한 추정이 어렵기 때문이다. 기존 고객의 VOC가 신상품의 혁신을 저 평가하는 것도 데이터 신뢰성을 낮추는 요인이 된다.
존재하지 않는 시장은 정확한 추정을 위해 데이터를 수집하고 분석하는 노력 대신 빨리 시장에 출시하여 시장의 반응을 보는 것이 효과적이다.
- 절대가치에 가까운 상품들은 단기간의 추정에 집중한다.
인플루언서 및 일반 고객(O)의 의견이 상품구매에 큰 영향을 미치는 상품 (절대가치에 가까운 상품)들은 장기간의 매출이나 시장규모 예측이 어렵다. 왜냐 하면 시장 조사 시점에서는 개인(P)에 대한 의견만 조사하여 O에 대한 의견을 조사하지 못하기 때문이다.
3) 공헌이익(한계이익)을 활용하여 사업성을 시뮬레이션 하는 방법
사업성 분석에서는 시뮬레이션이 중요하다. 가격을 변경할 수 도 있고, 예상 판매량을 바꿀 수도 있기 때문이다. 아래 그림과 같이 가격을 16.25$에서 16$로 낮출 때 판매량이 300,000개에서 320,000개로 증가한다면 총원가와 이익은 어떻게 변할까? 아래 그림의 정보만으로는 변경된 총원가를 계산할 수 없다..
판매량 변경으로 인한 총원가를 계산하기 위해서는 원가를 고정비와 변동비로 구분해야 한다. 아래 그림과 같이 단위 변동비(상품1개 추가 판매 시 증가하는 원가)가 3$이고, 고정비가 3,000,000$라고 하면 가격이 16$이고 판매량이 320,000개 일 때 총원가와 이익을 계산할 수 있다.
고정비는 기 투자된 매몰원가이기 때문에 상품 1개를 추가판매 시 발생하는 공헌이익(가격 – 변동비)이 사업성 분석에 중요하다.
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