컨설팅은 상당 부분에서 예전의 컨설팅과 모습과 방식이 많이 다르다. 여전히 고객사의 전략을 만들고 보충하는 근거, 그리고 전략에 맞는 로드맵과 실행을 돕는 기관으로써의 역할은 변함이 없다. 그러나 예전과 같이 “이렇게 하세요” “저렇게 하세요”는 통하지 않는다. 컨설팅펌에서 경력을 쌓고 Corporate으로 넘어가 고객사의 전략기획실에서 근무하는 사람들이 이제는 고객들이다.

컨설팅 Bullshit을 아는 사람들이 테이블 건너편으로 넘어갔으니, 예전에는 내가 대체 무슨 말을 하는 지도 잘 몰라도 장황하게만 설명하면 대충 넘어가는 식이었으나 이제는 언더핀 (underpin)하는 심층적 분석이 요구된다.

이해관계자를 인터뷰하고, 시장을 직접 조사하고, superficial한 경쟁사 조사를 하는 것만으로는 이제 완전한 분석이 될 수 없다. 컴퓨팅 파워를 이용한 고도의 분석이 (advanced analytics) 필요하고 고객이 그 분석을 100% 이해할 수 있게 하는 스토리텔링과 시각화가 필요하다.

전략과 분석(analytics)는 이제 떨어질 수 없는 관계가 되었다.

대학생으로써, 컨설팅회사에 관심이 있다면 지금부터 무엇을 준비해가야 할까.

Business Acumen (비즈니스 감각)

다양한 산업의 전반적인 이해도를 갖추어야 한다. 어느 업계던 최소한의 산업 지식은 갖도록 하자. Function도 마찬가지다. 세일즈&마케팅, 공급망사슬관리, 재무회계, IT, 인사, 운영 등 건실한 회사가 갖추고 있는 기능을 모두 아우를수 있는 이해도가 필요하다. 물론 자기만의 특화된 산업과 분야를 가지고 있는 것도 좋지만, 그러면서도 동시에 다른 산업에 대해서도 심층적인 토론이 가능할 정도로의 공부는 필수다. 이 부분은 컨설팅 회사에 입사한 뒤에도 적용되는 부분이며, 컨설팅펌을 나가서도 적용된다.

추천 공부 루트:

해외 비즈니스 언론사를 읽자. 월스트리트저널, 파이낸셜타임스, 더 이코노미스트 정도가 가장 많이 읽히는 언론이 아닐까 싶다. 그외 관심 분야는 항상 레이더를 켜두고 기사를 찾아다니는 노력이 필요하다. 산업이 아니라 기능(function)에 대해 더 깊고 원론적인 이해가 필요하다면 개론 서적을 읽는 것도 추천한다. 논문을 읽는 것도 좋은 공부다. SSRN (Social Science Research Network)는 무료로 경제학, 회계학, 조직학 논문을 볼 수 있는 데이터베이스다. Google Scholar를 모르는 사람을 없을테니 이건 패스.

최근에 재밌는 논문을 SSRN을 통해 알게 되어 읽고 있다. 고객과의 계약관계가 없는 비즈니스에 고객 수에 대한 밸류에이션을 연구한 논문인데, 흥미로운 연구다.  첫 논문으로 읽어볼 만하니 여기 링크 걸어둠. 

Game Theory (게임이론)

전략 컨설팅의 가장 원론적인 이론이 아닐까 싶다. 게임이론은 수학적으로 특정 ‘게임’에서 나와 다른 참가자들의 행동을 모델링하고 예측하는 이론이다. 비즈니스에서는 반드시 이기고 지는 것은 없다. 상황에 맞는 옳은 어떤 게임 (대게의 경우 시장을 가르킬 때가 많음)을 하느냐가 중요하다. 누군가는 이기고 누군가는 져야만 하는 제로섬 게임도 있지만 대게의 경우는 주식시장에서나 볼 수 있다. 비즈니스 세계에서는 남들이 실패하지 않더라도 성공할 수 있다. 똑같이 게임을 잘 하더라도 잘못된 게임을 한다면 처참히 실패할 수 있다.

게임이론을 아예 모르는 사람이라면, 흥미를 갖기 위해 영화 <뷰티풀 마인드>를 보기를 권한다. 내용적으로도 너무 좋은 영화인데다가 게임이론을 심층적으로 연구한 학자인 존 내쉬 (John Nash)의 이야기다. 경영학이나 경제학을 전공한 학생이라면 알겠지만, 유명한 경제학 용어인 ‘Nash Equilibrium’의 그 Nash다.

컨설팅이 아니더라도 게임이론은 꽤 흥미로운 학문이다. 심도 있게 공부하다보면 어느 특정 상황을 이해할 때 논리적이고 구조적으로 이해하는 데 도움이 될 것이다.

Business Intelligence & Data Analytics (비즈니스 인텔리전스, 데이터 분석)

누가 컨설팅은 파워포인트 하나면 충분하다고 했던가. 2018년의 경영 컨설팅은 파워포인트보다 엑셀을 더 만진다. 가장 기본적으로는 엑셀을 갖고 차팅 (charting = 보기 좋게 시트를 정리하는 작업)으로 시작해 빠른 업무를 위한 함수 활용 및 응용력이 요구된다. 10여개 열만 가지고 일을 할 때는 함수를 입력하는 것이 더 번거로울 수 있겠지만, 100열만 넘어가도 일일히 손으로 할 수가 없다. Vlookup, IF/THEN, COUNTIF등의 함수를 활용할 수 있어야 한다. 더 나아가서는 CSV파일을 활용한 Pivot Table (피봇테이블)을 사용할 수 있어야 한다.

엑셀까지만 해도 되었으면 인생이 얼마나 편했을까. 미안하지만 빅데이터 시대가 도래하면서 자연스럽게 취급하는 데이터의 양도 커졌다. 관계형 데이터베이스에서 직접 데이터를 추출해 분석해야 하는 수준에 이르렀다. RDBMS의 언어인 SQL은 엑셀만큼이나 필수다. 가장 기본적인 쿼리를 짤 수 있어야 하고, Join 까지도 막힘없이 쓸 수 있는 수준이 되어야 한다.

추천 공부 루트:

엑셀이나 SQL은 그래도 비교적 쉬운 데이터 분석 툴이므로 따로 돈을 들여서 공부할 필요가 보이지는 않는다. 대학에서 이미 엑셀/SQL은 많이 가르치고 있기 때문에, 수업만 열심히 공부해도 어느정도 할 수 있게 될 것이다. 비전공자 (non 경영/경제)의 경우 유튜브 강좌나 Datacamp.com에 개설된 무료 엑셀, SQL강좌를 수강하는 것을 추천한다.

Data Science

다행히(?) 아직 데이터 과학은 전략 컨설팅에서 쉽게 쓰이는 분야 (discipline)은 아니다. 그러나 머지 않아 컨설팅펌들은 신입 컨설턴트들에게 기본적인 데이터 분석 모델링 스킬을 요구하게 될 것이다. 언어나 프로그램은 무엇을 쓰든지 상관 없지만, 정말 중요한 것은 Statistical problem solving (통계학을 활용한 문제해결) 능력이다. 그러기 위해선 수학적 알고리즘을 만들 수 있어야 한다.

머신러닝과 AI, NLP와 같은 스택은 최소한 전략 컨설팅의 perspective에서는 조금 다소 먼 얘기다. 그러므로 ‘앞서간다’는 느낌으로 공부하는 것이 중요하다. 다시 말해 앞서 설명했던 SQL, Excel을 활용한 모델링 공부를 먼저 하지 않으면 데이터 과학을 공부하는 것은 의미가 없다.

데이터 과학에서 많이 쓰이는 툴은 R, Python, SPSS, SAS 정도가 있다. 최근에 많은 회사들은 코딩이 필요없는 Drag & Drop 방식의 대시보드형 툴을 사용하고 있기는 하다. 그러나 그럼에도 통계학을 활용한 문제해결을 공부하고 기본적으로 1-2개의 언어를 공부하기 시작해야 하는 이유는 결국 활용력/응용력이 가장 중요하기 때문이다. 숟가락에 밥을 얹어줘도 먹지 못하면 소용이 없다.

추천 공부 루트: 역시 Datacamp.com 을 추천. Coursera도 괜찮은 것 같다.

Data Visualization

데이터를 분석해도 보기좋게 못 만들면 소용이 없다. 데이터 시각화를 R로 멋지게 그려낼 수도 있겠지만, 배울 건 많고 시간은 부족한 prospective 컨설턴트들은 우선은 Tableau, Alteryx, MS Power BI를 공부해도록 하자. 셋다 매우 유용한 툴인데, 하나 정도만 배우면 나머지는 감각적으로 익힐 수 있다. 기본적으로 Drag & Drop 방식이라 코딩지식이 없어도 잘 사용할 수 있다.

추천 공부 루트: 각 소프트웨어 사이트에서 개설된 온라인 무료 강좌를 추천.

PowerPoint

컨설팅에서 쓰이는 파워포인트는 대게의 경우 다른 분야에서 쓰이는 파워포인트와 많이 다르다. 나중에 따로 컨설팅 파워포인트 만들기 업데이트를 해볼까 한다. Stay tuned!

추천 공부 루트: 좀 보니까 한국 대학에는 컨설팅 학회 같은 것이 잘 되어 있더라. 거기서 주는 ‘파워포인트 만들기’를 공부해도 어느정도는 공부가 될 것 같다. 나중에 나도 이 부분에 대해 글을 쓰려고 한다.

컨설팅 회사에 입사하고 싶은데, 대학 전공을 뭐로 해야할 지 모르겠다면?

사실 무슨 전공이든 아무래도 좋다. 전공보다는 학교 이름이 더 중요시되는 사회인지라 (인정하고 싶지는 않지만). 그러나 실질적인 도움을 주는 전공이 있다면 다음과 같을 것이다.

  • 경영학: 특히 금융, 회계, 경영정보학이 도움이 많이 된다.
  • 경제학
  • 수학, 통계학
  • 공학: 컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학, 기계 공학 등 – 로지컬 스트럭쳐링과 코딩을 전반적으로 배울 수 있으므로

인문계 (영문, 국문, 정치과학 등)도 컨설팅회사에서 언제든 환영한다. Given, you have a mathematical mindset with a strong business acumen and you can speak/read/write business English. 자신이 인문계더라도 낙심하지 말고 하루라도 빨리 비즈니스 감각과 수학적 사고방식을 (통계학, 게임이론 등) 공부하자.