[최규완의 Hotel Revenue Management] 의사결정분석과 수익경영

2019.09.18 09:20:29


이번 호는 의사결정분석을 다루고자 한다. 필자가 설명하고자는 의사결정분석 또는 의사결정이론은 불확실한 상황에서 여러 가지 대안들을 비교해 최선의 실행대안을 선택하는 것이다. 여기서 중요한 키워드는 불확실성과 대안 그리고 정보다. 즉 의사결정분석은 불확실성하에서 정보를 가지고 여러 대안 중 하나를 선택하는 문제에 관한 분석이다. 세계적인 기업인 맥도널드는 1980년대 후반부터 다양한 의사결정분석기법(DA : Decision Analysis)을 활용해 오고 있다. 예를 들면, 신메뉴를 개발할 때에는 메뉴의 시장적응성과 규모 그리고 경쟁사 대비 시장점유율을 예측하는데 있어 다양한 상황적 요인이 발생할 확률을 고려했다. 그러한 확률적 최적값을 예측에 사용했으며, 이에 따른 식재조달, 인력배치 등을 실행했다. 단순해 보이는 이야기지만 이 과정에서는 많은 의사결정들이 존재한다. 이러한 각각의 의사결정 단위에서의 의사결정을 수학적으로 표현하고 고민하는 일은 쉬운 일이 아니다. 즉 불확실한 상황에서 여러 가지 행동대안을 비교, 검토해 최선의 행동방법을 분석해야 한다. 이러한 경우 유용한 도구가 의사결정분석기법이다. 이번 호에서는 가장 간단한 의사결정론의 한 부분을 소개하고자 한다.


의사결정분석 구조
예를 들어 호텔 1층에 비어있는 20평 매장에 어떤 제품을 호캉스 기간 중에서 팔 것인가를 고민하고 있는 세일즈담당자를 생각해보자. 세일즈담당자는 다가올 여름철 날씨가 얼마나 더울지, 아니면 선선한 날이 많을지 모른다. 무더운 날이 지속되면 아이스크림이 많이 팔릴 것이고 선선한 날이 많으면 적게 팔릴 것이다. 이에 따른 위험부담을 날씨에 맡기고 있는 경우다. 이 담당자는 제품 포토폴리오 차원에서 추가로 주스류와 커피류의 제품을 동시에 고려하고 있다. 이번 여름철이 만약 매우 무더울 것이라면 아이스크림을 선택할 것이고 그렇지 않다면 다른 제품을 선택할 것이다. 의사결정이론은 이러한 상황에서 어떤 제품을 선택할지를 결정하는데 도움을 줄 수 있다.


의사결정 문제에서는 결정대안(행동대안)에 의해서 얻어지는 손실과 이득을 미래의 사건전개 상황 또는 미래의 상태에서 분석한다. 따라서 어떤 주어진 문제를 의사결정분석방법으로 접근하려면 문제를 아래의 4가지의 구조로 파악해야 한다.


① 추구하는 목표설정(Objectives, Goal)
‌의사결정자가 추가하는 것으로서 미래의 바람직한 결과를 목표로 설정한다.


② 의사결정 대안제시(Decision Alternatives)
의사결정자가 선택할 수 있는 대안 또는 전략을 나열한다.


③ 미래의 상황전개 구분(State of the Future)
미래에 전개될 것으로 예상되는 상태를 구분해 나열한다.


④ 의사결정 이득표(Payoff Table) 작성

‌특정한 의사결정 대안을 선택했을 때 미래의 상황에 따라 얻어지는 결과를 이익, 손실, 수익, 원가, 효용으로 표현해 테이블 형태로 적는다(이득이 음수이면 손실을 나타내는 것으로 사용).


호텔 F&B 관련 일을 하면서 많은 질문들은 이러한 4가지 구조적 이해를 하면 쉽게 상황을 정리할 수 있다. 먼저 자주 듣는 질문을 살펴보면 다음과 같다.


Q. 현재 메뉴를 그대로 유지해야 하는가?
Q. 현재 메뉴의 가격을 올릴 것인가?
Q. 투숙고객들에게 어떻게 하면 F&B 업장의 이용도를 높일 것인가?
Q. 업장의 메뉴 포트폴리오를 어떻게 할 것인가?


단순하면서 복잡한 의사결정의 문제를 좀 더 구조적으로 접근하는 것이 의사결정분석의 장점이다.



의사결정분석의 방법론 소개
1) 사전정보를 이용한 의사결정

사전정보를 이용해 의사결정을 해야 할 경우 각 대안의 기대가치(EV : Expected Value)를 계산해 가장 큰 기대가치를 갖는 대안을 선택하거나, 각 대안의 기대기회손실(EOL : Expected Opportunity Loss)을 계산해 가장 작을 기대기회손실을 갖는 대안을 선택하게 된다.



기대(Expectation)는 통계학적 용어다. 기대는 확률적 내용을 담고 있고 기하학적으로는 무게중심과 관련이 있다. 우리가 살아가는 삶이 언제나 미래를 정확히 예측하는 일과 부딪치기 때문에 우리는 미래의 상황을 표현할 때 등장하는 확률(Probability)의 개념을 이해해야 한다. 그러나 확률은 수학에서도 가장 어려운 분야다. 그래도 확률이론에서 언급되는 기대(Expectation)란 용어정도는 어느 정도 이해하는 것이 좋을 듯싶다. 기대는 확률적 상황들과 확률적 상황에서 발생하는 여러 가지 결과들을 곱해 구한다. 이는 어떤 행동으로부터 얻게 되는 가장 그럴듯한 확률적 평균값이다. 내년도 경제성장률이 4%라고 예측한다면, 내년도 경제성장률이 4%가 되는 것이 아니라 가장 그럴 것 같은 숫자 하나 4%를 선택한 것이다. 다음의 예제를 통해 사전정보를 이용한 의사결정문제와 기대(Expectation)를 이해해보자.


질문은 기대가치기준에 의하면 어떤 메뉴를 선택하는 것이 최적대안일까? 또 다른 의사결정방법인 기대기회손실 기준에 의하면 어떤 제품을 선택할 것인가? 그 해답은 다음과 같다.




두 의사결정선택 기준 모두 커피를 제품으로 선택했다. 참고로 기대가치기준과 기대기회손실기준에 의해 선택되는 대안은 항상 같다. 위와 같은 정보 하에서는 커피를 파는 것이 가장 큰 수익을 가져다 줄 것이다.



2) 사전정보와 표본정보를 이용한 의사결정

(1) 완전정보의 기대가치

불확실성하에서 의사결정자들은 의사결정을 하기 전에 미래의 불확실성의 감소시킬 수 있는 정보를 필요로 한다. 이 때 의사결정자가 미래의 모든 불확실성을 없앨 수 있는 완전정보를 얻기 위해 지불할 수 있는 최대금액을 완전정보의 기대가치(EVPI : Expected Value of Perfect Information)라 한다.



여기서 완전정보란 말 그대로 의사결정대상이 되는 문제에 대해서 모든 것을 알 수 있는 정보다.




즉 더운 날씨로 예상하면 아이스크림을 선택할 것이고, 선선한 날씨로 예상하면 커피를 선택할 것이다.



③ 완전정보 기대가치(EVPI)(①-②)
₩72,000 - ₩54,000 = ₩18,000


완전정보 기대가치는 정보를 모르는 경우 기대기회손실과 완전한 정보를 아는 경우 기대기회손실 차이라고 할 수 있다. 다시 말해 우리가 완전정보를 앞으로 얻게 되는 이익(기회손실의 감소) 기대 값인 것이다. 결국 이는 우리가 불확실한 미래를 피하기 위해 날씨 정보회사에 제공할 수 있는 최대 지불가능 금액이다.


(2) 표본정보 기대가치(EVSI) = 불완전정보 기대가치
현실적으로 불확실성하에서 의사결정자가 이용할 수 있는 정보는 대부분 불완전한 정보다. 불완전한 정보는 모든 미래 불확실성을 없앨 수 없지만 어느 정도는 감소해 의사결정자 예측가능성을 높일 수 있다. 앞에서 언급했든 현실에서는 완전한 정보를 얻을수 없고 표본조사를 통해 부분적으로 얻을 수 있는 것이 대부분이다.


이러한 불완전 정보는 일반적으로 표본정보를 말하는데, 의사결정자가 이 추가적 정보를 얻기 위해 지급할 수 있는 최대금액을 표본정보 기대가치(EVSI : Expected Value of Sample Information)라 한다.



표본정보 기대가치(EVSI)는 이미 주어진 사전확률을 베이지안 정리(Bayesian theorem)를 이용해 사전확률로 수정한 후 구해야 한다. 베이지안 정리는 이미 알고 있는 사전확률과 주어진 조건부확률을 이용해 사후확률을 구하는 방법이다.





iii) 불완전(표본)정보하의 기대가치
   ₩72,904×0.31 + ₩58,260×0.69 = ₩62,799.64

③ 기존정보하의 기대가치 : ₩54,000
④ 표본정보의 기대가치(EVSI)(②-③)
    ₩62,799.64 - ₩54,000 = ₩8,799.64


표본정보의 기대가치는 표본조사의 기대성과에서 표본조사를 하지 않은 경우의 기대성과를 뺀 것으로 표현할 수 있다.


의사결정분석방법은 위에서 소개된 몇 개의 방법에 국한되지 않는다. 의사결정 종류만 보더라도 확실성하에서의 의사결정, 위험하의 의사결정, 불확실성하의 의사결정 그리고 상충하의 의사결정으로 분류된다. 우리는 가장 간단한 문제를 다뤘다. 이러한 문제를 수익경영과 관련해 언급하는 것은 수익경영의 문제는 불확실성의 의사결정과 관련이 많기 때문이다. 우리는 불확실성과 매일 싸움을 하면서 산다. 그리고 경쟁자와도 매일 싸움을 하면서 산다. 경영학에서 경영전략의 정의는 “경영환경에서 벌어지는 경쟁자와의 싸움에서 승리하는 것”이라고 할 수 있다. 이러한 치열한 싸움의 현장에서 승리하기 위해서 과연 경험만으로 가능할 것인가? 경쟁이 약한 상황에서는 ‘하면 된다’라는 신념과 경험만으로 가능할지 모른다. 그러나 현대는 정보화 사회다. 사전에 정보를 수집하고 이에 대한 분석을 통해 정확히 미래를 예측하는 것은 매우 중요한 호텔경영자의 능력 중에 하나다. 과연 우리는 이러한 능력을 갖추고 있는가, 아니 갖추려고 노력하는가, 아니면 오로지 ‘경험’만 축적하고 있는 것은 아닌가. 이제는 호텔경영에서도 지식과 경험이 모두 필요한 시대가 아닌가 싶다.



최규완
경희대학교 호텔관광대학 Hospitality
경영학부 교수/관광대학원 부원장
현재 국민연금기금운용위원회 위원이기도 한 최 교수는 삼성경제연구소(SERI) 금융증권실, 경제동향실, 경영전략T/F팀에서 연구와 기업컨설팅을 수행했고, Great Human Software Co. Ltd. COO, CFO를 역임했다. 관심분야는 Business Analytics, Revenue Management 등이다.