[서평] 센스메이킹, 크리스티안 마두스베로그

 

 

센스메이킹

센스메이킹은 빅터이터 만능주의자들을과 정반대의 입장을 취한다. 빅데이터가 알려주지 못하는 인간의 세밀한 부분에 주목한다. 오로지 참을성있는 관찰을 통해서만 얻을 수 있는 인간에 대한 심도 있는 통찰을 얻는 법, 센스메이킹이다.

 

결국 얼마나 많은 데이터를 확보했는지, 얼마나 많은 방식으로 시장을 구분했는지는 중요치 않다. 인간의 행동에 대한 관심을 갖지 못하면 우리의 통찰은 아무런 힘을 발휘하지 못한다.

T. 결국 모든 것은 사람이 만들고 사람이 소비하고 사람이 사용하고 사람을 위한 것이다. 아무리 기술이 이싿한들 사람에 대한 깊은 통찰은 사람만이 할 수 있는 고유한 능력이다. 공학도들이 책을 읽고 세상에 대해 공부해야 하는 이유이다. 인문학을 공부해야 하는 이유이다. 그래서 나는 독서를 하고 세상공부를 한다.

 

중국건축을 공부하든,  멕시코역사를 이해하든, 철학을 공부하든 나는 이런 문화적 체험이 모든 집단의 ㅅ사람들을 이해하기 위한 필수적인 훈련장이라 생각한다. 인문학은 우리에게 다른 세계를 상상하는 법을 가르친다.

T. 나와 다름을 쉽게 인정할 수 있으며 타인을 깊이 공감할 줄 아는 감수성을 지니고 싶다. 그때 비로소 그 개인과 사회집단을 바꾸고 선한 영향력을 끼치는데 출발점에 설 수 있을 것이다.

 

센스메이킹의 다섯가지 원칙

1. 개인이 아니라 문화를 살핀다.

2. 피상적 데이터가 아니라 심층적 데이터가 필요하다.

3. 동물원이 아니라 초원으로 나간다.

4. 제조가 아니라 창조한다.

5. GPS가 아니라 북극성을 따라간다.

 

 

 

chapter2 완벽한 데이터가 놓치고 있는 것

- 빅데이터는 인간에 대해 일정한 진실을 말해 줄 수 있지만, 개인에 대한 귀중한 진실은 거의 말해주지 않는다.

- 실리콘벨리 등 데이터 목적론자들은 수치가 저절로 진실을 말해줄거라고 믿는다. 데이터가 많을수록 소비자를 위한 더 나은 결과를 가져온다고 믿는다.

T. 물론 빅데이터가 경영적,산업적 측면에서는 일종의 답을 찾는 굉장한 도구라고 생각한다. 빅데이터의 한계점은 무엇인가? 인간 자체에 대한 심도깊은 이해에 대한 통찰을 줄 수 없다는 점인 것 같다. 그럼에도 불구하고 데이터를 거시적 관점에서 세상을 더 올바르게 바라볼 수 있게 만다는 도구임은 확실하다고 생각한다.

 

- 우리가 아무리 엄청난 연산력을 활용한들, 세심하고 참을성있는 관찰에 도움을 받아 문제를 붙잡고 고민하며 씨름하는 일를 대신할 수는 없다.

 

 

chapter3 현실을 지배하는 구조를 파헤쳐줄 이정표 ㅣ 개인이 아니라 문화를 살핀다.

- 인간의 행동을 이해하려면 맥락을 먼저 이해해야 한다.

- 맥락을 통해 의미를 습득할 수 있다.

- 통찰을 얻고 싶다면 맥락속으로 파고들어서 세계에 완전히 몰입해야 한다. 그러기 위해서 피상적데이터가 심층적 데이터와 맺은 관계를 더 긴밀히 살펴야 한다.

 

 

chapter4 데이터의 틈을 파고드는 감각 ㅣ 피상적 데이터가 아니라 심층적 데이터가 필요하다.

- 저자가 말하는 심승적 데이터는 경험, 신문기사, 사람들의 반응에 대한 이야기, 대화내용 등을 말한다.

- 이것이 지닌 문화적 맥락을 살피는 것이 핵심이다.

- 피상적 데이터와 맥락적 의미가 결여된 '수치'를 선호하는 우리의 편향된 사고는 문화적 통찰을 얻는데에 방해가 된다.

T. 저자는 계속적으로 빅데이터(피상적 데이터, 객관적 지식만을 사용하는)를 이용하여 도출한 결과가 실재적인 문화적 맥락을 파악하는데 큰 걸림돌이 되며, 문화적 맥락과 심층적 데이터를 통해 진실에 다다를 수 있다고 주장한다. 즉 빅데이터는 인문학적 통찰 없이는 한계가 분명하며 인문학적 통찰이 수반되어야지만 세계를 이해할 수 있다고 말한다.

 

 

투자자들에게 타고난 재능은 광활한 데이터, 인상, 사실, 경험, 의견의 바다에서
패턴들을 이어 하나의 통합적 통찰을 얻는 것이다.
그러기 위해서, 무엇이 무엇과 맞는지 무엇이 무엇과 이어지는지,
무엇이 무엇에서 나오는지에 대한 날카로운 감각과
데이터와의 직접적이고 감각적인 접촉이 필요하다.
-역사학자 이사야 벌린Isaiah Berlin-

 

- 감, 요령, 경험은 체계화하거나 설명할 수 없다.

- 그렇다면 심층적 데이터에 어떻게 접근할 것인가?

 

 

chapter5 현실을 관찰하는 최적의 장소 ㅣ 동물원이 아니라 초원으로 나간다.

- 경영학은 미국인이 1컵 2달러 이상인 프리미엄 커피를 하루에 얼마나 마시는지 말해줄 수 있다. 반면 현상학은 정말 좋은 커피는 어떤 경험으로 구성되는지를 이해하도록 도와준다.

- 경영학은 명품소비자들이 돈을 정확히 어떻게 쓰는지 밝힐 수 있다. 반면 현상학은 그때 그들이 추구하는 경험이 무엇인지 드러내준다.

- 나는 문화와 인간의 행동을 둘러싼 문제를 이해하려고 고민할때, 그 문제를 하나의 현상으로 재설정한다. 그리고 동물원 밖으로 나가 초원에서 삶을 관찰한다.

T. 여기저기 돌아다녀보고, 여려 좋류의 계층의 다양한 사람을 많이 만나봐야 하는 이유다. 세상에 대해 더 폭넓은 시야를 갖기 위해서이다. 서울역 노숙도 해보자. 한강가서 사람들에게 말도 걸어보자. 경찰서에도 가보고, 교도소에도 가보자. 통찰력과 공감력을 기르자.

 

- 매출이 감소하는 식료품 매장에서 센스메이킹을 활용한 예

>> 핵심은 구매횟수나 매장에 오는 사람들의 유형을 파악하고 관리하는 것이 아니다! << 식료품에서 요리에 대한 경험으로(의미의 사슬) 현상을 재설정하면 속한 맥락에 따라 결정이 이뤄지는 양상을 이해할 수 있다. 이때 비로소 식료품 매장은 고객집단이나 크기와 관계없이 구매객이 원하는 경험을 제공할 수 있다.

T. 맞다. 고객의 상황속에서 그들을 공감하고 관찰하는 것이 맥락을 꿰뚫는 단 하나의 유일한 열쇠이다.

ex) 저녁 5시가 되면 아이들이 배고파지고 그래서 빨리 저녁거리와 내일 아침거리를 사야하기 위한 다급함을 느끼는 고객들이 존재한다. 이들은 쉽게 돌아다닐 수 있어 어디에 무엇이 있는지 예측할 수 있으며 몸에 좋은 저녁거리를 바로 찾을 수 있는 매장은 원한다.

 

- 말할 필요도 없이 훌륭한 책, 음악, 미술, 이론에 더 많이 공감할수록 패턴인식에서 활용할 수 있는 원천이 늘어난다.

- 방대한 예술과 이론을 더 많이 파고들수록 문화 중심에 있는 수수께끼를 더 많이 풀 수 있다. 

T. 이게 바로 세상에 대해 더 많이 경험해야 하며 세상공부를 끊임없이 해야하며 무언가를 더욱 배우기에 힘써야 하는 이유이다. 그래서 난 독서를 한다. 최대한 다양한 사람도 만나려고 도전한다. 기회에 있으면 놓치지 않으려 한다. 그것이 내 평생의 자산되는 귀중한 기회가 될 수 있기 때문이다.

 

chapter6 인간은 실제로 어떻게 창의력을 경험할까?

- 우린 아이디어를 내부가 아닌 외부에서 찾아오는 현상으로 이해한다.(i 'got' an idea / it 'came' to me)

- 의지력으로써 얻는 것이 아닌 세계가 주는 선물과 같다. 물론 아이디어 창출 과정에는 노력이 수반된다.

- 세상과 제대로 소통하면 사물에 대한 통찰이 자신에게서 자연스럽게 나오게 된다.

- 몰입, 즉 다른세게에 뛰어들어서 얻는 공감이라는 요소

- 사례1 찰리 : 나는 충분히 오랫동안 읽고 대화하고 관찰하고 들은 후 휴식한다. 그리고 생각나는대로 적는다. 그저 나의 육감을 존중하며, 열린자세로 받아들이며 필요한 일을 해줄것이라고 믿을 뿐이다.

- 사례2 샬럿 : 달리기를 하면 머리가 비워진다. 어떤 문제를 풀때 그 주제에 깊이 빠져들며, 머리속을 비우면 모든것이 제자리에 끼워맞춰진다. 나는 달린다.

- 사례3 고객에 처지에서 생각하여 노력한다. 가령 "그들은 어떻게 반응할까?". 그들과 같은 아이디어와 생각에 정서적으로 반응한다. 또한 그들처럼 세상을 느낀다.

 

- 모두 수용성, 개방성, 세상에 동홛되는 경험을 공유한다. 또 그것들로부터 뽑아내는 의식적과정도 수반한다.

- 창의적 사고자는 모두 열린 태도를 유지한다. 수용적인 태도를 유지하는 일은 엄청나게 어렵다. 우리뇌는 질서, 패턴, 확실성으로 돌아가고 싶어하기 때문이다. 그러나 '무지'의 상태에서 오래 머물수록 더 많은 통찰을 얻는다.

 

chapter7 데이터의 흐름을 꿰뚫는 과정 ㅣ GPS가 아니라 북극성을 따라간다.

- 관심이 없으면 모든 것은 '정확할' 뿐 '진실'하지 않다. 관심은 우리가 대단히 복잡한 방식으로 대상과 교류하게 하며, 세계와 고류하는 새로운 방식을 보게 해준다.

- 컴퓨터는 관심을 기울이지 않는다. 그래서 관심이 핵심임을 결코 알지 못한다. 좋은 와인을 만드는데 도와 줄 수 있지만 오래도록 남들 훌륭한 와인을 만들지 못한다.