중복없이 분류하는 사고방식, MECE, LISS

    MECE(미시라고 읽음, Mutually Exclusive Collectively Exhaustive), LISS(리스라고 읽음, Linearly Independent Spanning Set)란 중복없이 분류하는 사고방식을 뜻한다. 대표적인 예로, 트리 형태로 분류하는 로직트리가 있으며, 수많은 사례들이 존재한다. 예를 들어, 회사에 존재하는 분류 체계인 ~부, ~과 등도 MECE, LISS의 대표적인 사례이다.


    MECE는 중복없고 빠짐없이 분류했을 때를 뜻한다. 즉 모든 분류의 합이 전체가 되면 MECE로 분류를 한 것이고, 중복은 없지만 빠지는 것이 존재하면, LISS이다.



    위에서 설명한 것처럼 MECE분류가 당연히 LISS 분류보다 좋다라고 말할 수 있지만, 현실적으로 상당히 힘든 분류이다. 어떠한 조직을 분류하는 것은 쉬울 수 있지만 예를 들어 특정 시장을 MECE로 분류한다는 것은 거의 불가능에 가깝다.


    틈새시장등을 파악하는 용도로도 활용이 되는데, 전체 시장을 최대한 분류해서 현재 타겟팅이 되고 있지 않는 틈새가 어느 곳인지를 파악할 때도 용이하게 활용이 된다.


    그 외에도 대표적인 경영기법들은 7S, 5 Force, SWOT 분석등도 MECE/LISS 사고로 분류했다고 보면 이해가 쉬울 것이다.



    1. 중복없이 분류하는 사고방식, MECE/LISS의 개요

    가. MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)의 개념

    - 문제를 분석하기 위하여 서로 중복되지 않으면서 각각의 합이 전체가 되게 하는 분석적 사고

    나. LISS(Linearly Independent Spanning Set)의 개념

    - 상호 중복되지는 않고 각각의 합이 전체가 되지 않지만 각각의 부분집합이 내포하고 있는 중요한 의미를 명확히 해야 한다는 전략적 사고방법


    다. MECE와 LISS의 특징

    - 둘 다 동일 차원에서 개념상의 중복이 없는 것이 조건

    - MECE는 중복됨이 없고, 빼먹지 않고 분석을 원한 것 (퍼즐)

    - LISS는 중복됨이 없고, 핵심적인 중요 과제의 명확화가 특징



    2. MECE와 LISS의 개념도 및 활용한 프레임워크

    가. MECE와 LISS의 개념도

    source, http://www.slideshare.net/EducationWebs/ss


    나. MECE와 LISS를 활용한 프레임워크

    - 대부분의 Framework는 MECE 또는 LISS를 응용하여 구성한다

    - 마케팅 분야의 4P, 경영분석의 4C 기법, 프로세스 진척도 등이 대표적인 MECE 기법



    3. MECE와 LISS를 전개하는 방법

    가. MECE를 전개하는 방법

    - 누락되어 표적에서 벗어나고 있지는 않은가?

    - 중복에 의해 효율이 떨어지고 있지는 않은가? 

    - MECE로 파악한 후 마지막에 우선순위를 매기고 있는가?


    나. LISS를 전개하는 방법

    - 로직트리의 분해에서 가중치 3단계까지 전개 후 중요한 것을 다시 트리를 작성

    - 맡은 분야의 전문가가 되어야 하며, 논리력, 설득력, 문서작성능력, 프레젠테이션 능력 등이 필요



    4. MECE 문제해결 7단계

    1. 문제파악(Identification) : 문제의 핵심 파악, 문제해결 방안 정리
    2. 문제분해(Breakdown) : 7단계중 가장 핵심적인 단계, Issue Tree 사용
    3. 필요없는 문제제거(non-critical) : 효율성 위주로 문제 해결
    4. 가설(Hypothesis) : 기승전결의 가설을 세움
    5. 계획수립(Work Plan) : 기간, 목표, 범위, 산출물 등 계획수립
    6. 분석과 종합(Analysis and synthesis) : 가설을 검증하는 단계, 필요한 결과를 이끌어냄
    7. 메시지 전달(Communication) : 결정권자 입장에서 결과 보고

    5. MECE 와 LISS 적용시 고려사항

    - 문제인식 단계에서 논리적 분석방법으로 MECE 사용 (Logical Tree)

    - MECE에 철저하기 위해서는 먼저 전체집합을 명확히 하는 것이 중요

    - 전체집합도 명확하지 않고 MECE를 충족시키기 어려운 경우에는 LISS(Linearly Independent Spanning Set)개념을 활용



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