데이터를 분류하는 법 MECE

논리적인 비즈니스 사고법

신상품의 개발 전략을 수립할 때 기존의 상품과 비교를 통해서 경쟁력과 차별성을 확인하는데

효과적인 데이터를 분류 기법 중 하나로 MECE를 점검합니다.

MECE란 (Mutual Exclusive Collectively Exhaustive)의 약자로 '각각의 요인들이 서로 겹치지 않으면서 전체적으로 봤을 때 누락이 없는 것'을 말합니다.

맥킨지 컴퍼니의 바바라 민토(Barbara Minto)가 개발한 개념으로 정보를 그룹핑하고 배열할 때 이중 계산되지 않는 MECE의 원칙으로 업무를 하다 보면 생각을 구조화하고 논리적인 시사점을 도출하는데 도움이 됩니다.

사람을 '나이'에 따라 분류하면 어떤 사람이 20살이면서 21살인 경우는 없기 때문에 겹침이 없이 분류가 가능합니다. 그러나, '직업'에 따라 구분하게 되면 겸업을 하는 사람도 있기 때문에 MECE가 아닙니다. 각각의 퍼즐이 겹치지 않으면서 합쳤을 때 하나의 판을 이루는 직소 퍼즐(jigsaw puzzle)이 대표적인 MECE의 사례입니다.

직소퍼즐 - MECE의 예시

데이터를 MECE 하게 분류함으로써 분석을 통한 시사점을 도출할 때 중복으로 인한 불필요한 혼동을 예방하고, 검토 누락으로 인한 기회의 상실을 예방하는 장점이 있습니다.

아래는 비즈니스 분석도구로 다양하게 쓰이고 있는 MECE의 대표적인 사례입니다.  

1. SWOT 분석

   분석할 대상의 강점(Strength), 약점(Weakness),  

   기회(Opportunity), 위협(Threat)을 파악하여

   다양한 전략을 세울 수 있습니다.

2. 3C 분석

   상품의 지속적인 차별 우위를 확보하기 위한 환경 분석

  도구로 고객(Customers), 경쟁사(Competitors),

  자사(Company)의 세 가지 요소를 검토하여

  자사 상품 만의 차별점인 USP(Unique Selling Point)의

  비교 우위를 파악할 수 있습니다.

3. 4P 전략

   제품(Product), 가격(Price), 판매 촉진(Promotion),

  유통 경로 (Place)의 마케팅 전략으로

  '제품'의 차별화 USP를 찾아내고, 고객이 구매 가능한

  '가격'을 설정하고, '판매 촉진'정책과 함께 자사의

  '유통 경로'에 상품을 공급합니다.