인사이트리포트

기업의 한계를 극복하고 사업 영역 확장을 위한 전략

Part 1. 들어가며: 서비스 산업의 오래된 고민

서비스업은 1, 2, 3차 산업 중 가장 큰 산업이다. 전세계 GDP 기준 서비스업의 비중은 60%를 넘는다. 세상에서 가장 많은 사람, 가장 많은 직업, 가장 많은 회사가 있는 산업이다. 선진국으로 갈수록 더욱 뚜렷해지는데요. 미국 GDP 중 서비스업의 비중은 80%에^주1 육박한다.

미국의 산업별 GDP 규모는 은행, 보험, 증권과 같은 금융서비스가 약 20%로 가장 크다. 컨설팅, 법률, 회계와 같은 전문서비스(Professional Service)가 약 14%로 그 다음이며 이후 공공서비스가 약 11%, 제조업이 약 10%, 교육 및 의료, 복지(Social Assistance) 서비스가 약 8% 이다.

이렇게 막대한 규모의 서비스업에는 오래된 고민이 있다. 서비스는 ‘품질 차이가 크다’, ‘수출이 어렵다’, ‘인력은 항상 모자란다’ 등의 고민이다. 이는 보이지 않고 만질 수도 없는 무형성(Intangibility), 생산과 소비가 동시에 일어나는 비분리성(Inseparability)과 같은 제품과 달리 서비스만이 갖는 서비스의 근본적 특성에 기인한 것이다.

전문서비스업을 예로 들어 보면, 기업 입장에서의 고민은

• (고객을 이해, 설득시키는데 까지) 영업 Lead Time이 길다.
• 서비스 제공비용 (소요시간, 투입인력 등)의 변동성이 크다.
• 품질의 일관성을 유지하는 방법이 마땅치 않다.
• 성공적인 서비스 조차 다음을 보장하지 못한다. (반복 재현이 어렵다.)
• 비즈니스 규모의 확장이 어렵다. (Million Seller 같은 것은 없다.)

등이 있다. 또 반대로 고객 입장에서의 불만은

• 구매결정이 어렵다. (이해가 어렵고 업체간 비교도 힘들다.)
• (정해진 가격이 없기에) 적절한 가격이 얼마인지 잘 모르겠다.
• 납기도, 품질도 예상과 달라지는 경우가 많다. (지연, 오류 등)
• 문제가 있어도 돈은 지불해야 하며 반품도 안된다. (결과를 바라보는 상대성)
• (공급이 한정되므로) 구매시기와 수량을 협의, 조율해야 한다.

라는 것들이 있다. 보이지 않기에 이해하기 어렵고, 미리 만들어진 것이 아니기에 결과를 예측하기 힘든, 서비스의 근본적 특성에 기인한 문제들이며 그만큼 해결하기 또한 쉽지 않다.

다양한 노력, 그리고 제품화

물론 서비스 업계는 이런 문제점을 해결하기 위해 다양한 노력을 한다. 인력을 관리하고 (ex. WFM ^주2), 정보 시스템을 도입하고 (ex. PMS, ITSM), 최종 품질을 관리하고 (ex. SLM, SQM) 고객경험을 분석하는 (ex. CXM, NPS) 등 많은 노력을 기울이고 있다.

이러한 노력은 결국 서비스를 – 정확히 얘기하자면 서비스 구성요소를 – 구체화하고, 체계화하고, 표준화하는 노력들이다. 구체화란 하나하나 따지고 드러내는 것이고, 체계화란 드러난 실체를 효율, 효과적으로 재정립 하는 것이며, 표준화란 재정립된 그것이 매번 동일하게 지켜지도록 하는 것이다.

건강검진 서비스를 예로 들면, 그 구성요소인 검진센터를 설계하고, 직원 유니폼과 고객응대 수준을 통일시키고, 검진 프로세스를 정해 이를 지키며, 검진항목과 제공될 검진결과의 형태, 검진비용을 미리 정해두고 관리하는 것이다.

이렇게 구체화, 체계화, 표준화가 서비스 구성요소 여기 저기에서 전반적으로 일어날 때, 서비스는 서비스가 가진 근본적 특성에 기인한 한계점들을 극복하고 점차 제품의 특성을 닮아가게 된다. 그래서 이를 서비스의 제품화 (Productization) 라고 한다.

금융, 통신은 상당한 제품화가 이루진 서비스이다. 제품처럼 정해진 가격에 동일한 품질로 많은 고객에게 동시에 제공되고 있다. 이것이 가능한 이유는 이들이 장비와 시설이라는 인프라에 기반한 서비스이기 때문이다. 인프라 구성요소의 비중이 절대적인 서비스이다.

반면 주된 구성요소가 사람인 경우, 전문서비스와 같이 사람의 지식이나 노동력을 기반으로 하는 서비스는 제품화된 즉, 품질, 시간, 비용의 일관성을 가지고 대량으로 공급되는 경우가 많지 않다. 사람을 구체화, 체계화, 표준화하는 것은 매우 어려운 일이기 때문이다.

기술을 통한 제품화

그럼에도 불구하고 사람을 기반으로 하는 서비스 또한 구체화, 체계화, 표준화, 나아가 제품화의 노력을 기울이고 있다. 언제나 그랬듯, 세상의 많은 문제에 해결방법을 제공해온 기술을, 특히 최신의 디지털 기술을 활용하는 방법으로 이다.

2016년 HBR^주3 보고서 “Which Industries Are the Most Digital and Why?”는 당시 디지털 기술을 누구보다 빠르게 차용한 산업은 IT 서비스, 미디어, 전문서비스 등 서비스의 주된 구성요소가 사람인 소위 ‘지식산업 (Knowledge Intensive Sector)’이라고 밝히고 있다.

또 Kellogg 경영대학원 Sawhney 교수의 2016년 HBR 기고문 “Putting Products into Services”에서는 전문서비스업에서의 디지털 기술에 의한 제품화 사례 몇 가지를 소개하고 있는데 아래에 그 중 한가지 사례를 요약한다.

“세계적인 법률회사 Littler는 2014년, 내부 임직원 고발에 의한 고객사의 법률적 문제를 당시 미국 기업들은 직장 내 차별문제가 회사에 대한 소송까지 이어져 큰 피해를 보는 일이 많았는데 Case Smart는 이러한 위험을 사전 모니터링 하며 사건 발생 시 전문 변호사에 의한 Case Management를 제공하는 서비스이다.

Case Smart는 Data Analytics 기술로 이전엔 불가능 했던 인사 문제를 조기에 감지해 냈으며, FTA (Flextime Attorneys)라는 인력운영 방식을 통해 기존의 비싼 T&M^주4 가격이 아닌 저렴한 고정가격으로 서비스를 제공했다.

이로 인해 고객사는 임직원 차별문제와 관련된 지출이 전체적으로 10%~35% 낮아지는 효과를 얻게 되었으며 Littler의 해당 서비스 매출은 Case Smart 출시 1년만에 2배로 성장할 수 있었다. ”

최근 우리는 디지털 기술이 적용된 서비스 제품화에 사례를 더 쉽게 찾아볼 수 있다. Deloitte와 같은 Accounting Firm은 NLP^주5 기술이 적용된 업무 SW를 통해 수천 페이지의 회계자료를 빠르게 분석하고 계산한다. Fiserv와 같은 금융 BPO 회사는 AI/ML 기술로 수십만 건의 보험금 청구 중에서 부정과 오류를 찾았다.

MailChip와 같은 마케팅 회사는 Generative AI 기술로 Instagram을 관리해 주고 Design Pickle과 같은 디자인 회사는 Gen AI와 전문 디자이너의 협업으로 기업이 필요로 하는 Logo, Banner와 같은 다양한 그래픽 이미지들을 빠르게 만들어준다.

Remark 과정은 전체 힙 크기가 크거나 참조 관계가 복잡할수록 긴 STW를 필요로 한다. 또한 힙의 빈 공간을 효율적으로 처리하지 못해 파편화가 생기고, 이로 인해 메모리 압박이 심해지면 compaction을 위한 Full GC가 빈번히 발생할 수 있다.

이러한 사례들은 ‘숙련된 전문가의 묵묵한 수작업’이라는 과정을 디지털 기술로 변경하거나 혹은 추가한 것이다. 디지털 기술로 변경, 추가해 가는 이러한 디지털화 과정(단순한 말로 전산화의 과정)은 서비스 구성요소를 구체화, 체계화, 표준화 되게 되며 궁극적으로 서비스를 제품화 되어가게 한다.

사람의 숙련된 경험과 암묵적 지식이 Analytics, AI와 같은 디지털 기술로 구체화, 체계화, 표준화될수록 서비스가 가진 품질과 원가, 시간 관점에서의 약점들은 보다 완전하게 하나 둘 해결되기 시작한다.

또한 제품화된 서비스는 진행과정과 예상결과를 복잡하게 설명할 필요 없이 정해진 결과(Output), 정해진 가격 그리고 고객혜택(Outcome) 중심으로 설명될 수 있어 고객의 이해가 빠르며 영업 L/T을 줄이고 더 많은 판매기회를 얻게 된다.

<<번 외의 이야기 : 핵심 구성요소를 표준화 하거나 디지털화 하지는 않았으나 공개된 가격의 구독모델로 마치 제품화된 서비스를 이용하듯 전문서비스를 구매할 수 있는 사례도 있다. Boldly에서는 경영자문, 프로젝트 매니저 등의 전문인력을 구독할 수 있고 Boss as a Service에서는 틈틈이 업무에 대해 잔소리를 해주는 Boss를 구독 서비스로 체험할 수 있다.

반면, 특정 업무 전체가 AI 기술로 디지털화되어서 제품화가 아닌 아예 소프트웨어 제품이 되어버리는 경우도 있다. Sales Lead를 찾아내고 우선수위화 해주는 LeadIQ, Drift가 있고 법률서비스로써 CaseText처럼 판례를 찾거나 Relativity처럼 증거를 확보하는 제품들도 있다.

주1) `22년 기준, Statista

주2) 각종 약어 : Workforce Management, Project Management System, IT Service Management, Service Level Management, Service Quality Management, Customer Experience Management, Net Promotion Score

주3) Harvard Business Review

주4) Time & Materials. 인력의 투입시간 및 투입재료에 의한 비용산출 방식

주5) Natural Language Processing. 사람의 말과 글을 읽고 이해하고 처리하는 AI 기술