비즈니스 결과 는 99 % 통계 적 으로 결정 된다 업무 에 도움 이 되 는 통계학 의 가르침 닛케이 비즈니스 사이토 구 온 타 제 1 회 데이트 도 영업 활동 도 성공 확률 은 알 수 있 다 2013 . 5 . 13 . 직장 인 사이 에서 통계학 붐 이 일 고 있 다 . 어려운 듯 한 학문 이 붐 이 일 고 있 는 것 은 과거 에 도 종종 일어났 다 . 심리학 , 철학 , 행동 경제학 등 의 책 이 서점 의 서가 에서 자리 를 차지 하 던 시대 가 있 었 다 . 시대 의 분위기 나 비즈니스 성공 사례 의 화제 등 이 맞아떨어져 보통 은 거의 관심 을 갖 지 않 는 아카 데 믹 한 세계 가 각광 을 받 는다 . 거기 에 무엇 인가 답 이나 힌트 를 찾 으려고 하 는 사람 이 느 는 것 이 다 . 지금 일어나 고 있 는 통계학 붐 은 최근 1 ~ 2 년 의 키워드 인 ‘ 빅 데이터 ’ ‘ 데이터 사이언스 ’ 의 배경 이 되 는 학문 으로서 , 그 기초 지식 을 알 고 싶 다고 생각 하 는 직장인 이 늘 었 다는 것 이 겠 다 . 붐 을 가속 한 것 이 금년 1 월 에 발매 된 『 통계학 이 최강 의 학문 이 다 』( 니시우치 히로무 저 , 다이아몬드 사 ) 라는 책 의 히트 다 . 이렇게 말 하 는 나 도 통계학 에 관한 책 을 마침 출판 했 다 . 그 이름 이 『 업무 에 도움 이 되 는 통계학 의 가르침 』( 닛케이 BP ) 이 다 . 이 책 은 2012 년 7 월 에 출판 한 『 계산력 을 단련 하 다 』( PHP 비즈니스 신서 ) 에서 확률 과 통계 를 간단 하 게 해설 한 것 이 집필 의 계기 가 되 었 다 . 결과 가 요구 되 는 직장인 의 관심사 인 ‘ 어떻 게 하 면 성과 를 늘릴 수 있 는가 ’ 라는 의문 에 대해 내 나름 의 해석 으로 ‘ 통계학 의 가르침 ’ 을 얘기 한 것 이 다 . 나 는 외자 계열 석유 회사 의 영업 에서부터 시작 해 미국 시카고 대학 경영 대학원 에서 MBA 를 취득 하 고 컨설팅 세계 에 들어갔 다 . 그 경험 을 발판 으로 영업 과 마케팅 현장 에서 매일 매일 의 결과 를 좇 고 잇 는 사람 들 을 염두 에 두 고 통계학 의 계몽 서로 서 써내려 갔 다 . 이 칼럼 에서 는 『 업무 에 도움 이 되 는 통계학 의 가르침 』 의 일부 를 소개 한다 . 첫 번 째 인 이번 회 는 정규 분포 와 편차 라는 통계학 의 기초 를 복습 하 면서 업적 을 내 기 위한 통계 적 인 사고방식 을 제안 하 고자 한다 . 세상 은 정규 분포 로 되 어 있 다 도표 1 - 1 . 정규분포 세계 는 불가사의 하 게 되 어 있 고 , 세상 의 많 은 일 이 도표 1 과 같 은 정규 분포 로 된다 . 시험 성적 , 신장 과 체중 , 주가 의 오르내림 , 자연 현상 의 발생 정도 등 이 이 와 같 은 분포 로 분산 된다 . 과장 하 면 우주 의 사물 과 현상 은 정규 분포 로 되 도록 만들 어 져 있 다는 것 이 다 . 이것 을 역 으로 이용해 정규분포 로 신변 의 일 을 이해 하 면 재미있 고 , 험난 하 고 그리고 구원 이 있 는 인간 사회 의 모습 이 보여 온다 . 그렇게 하 면 과도 한 기대 나 불 필요 한 비관론 으로 일희일비 하 지 않 고 비즈니스 의 가능 성 을 냉정 하 게 판단 할 수 있 다 . 7 할 의 사람 은 좋 아 하 지 도 싫 어 하 지 도 않 는다 여기 서 잠깐 편차 값 을 상기 해 주 기 바란다 . 정규 분포 를 전제 로 결정 하 는 것 이 편차 값 이 다 . 기준점 이 되 는 평균값 이 편차 값 50 으로 , 표준편차 1 만큼 ( σ ) 평균값 보다 상위 에 위치 한 경우 는 10 포인트 를 더 해 편차 값 60 으로 계산 된다 . 편차 값 70 은 평균 보다 표준편차 2 ( 2 σ ) 만큼 중앙 에서 떨어져 있 다 . 도표 1 - 2 . ‘ 좋 아 한다 ’ 와 ‘ 싫 어 한다 ’ 의 분포 정규분포 에서 는 편차 값 40 ~ 60 의 범위 , 즉 표준편차 ± 1 의 범위 내 에 전체 의 68 % 가 포함 되 어 있 다 . 사람 의 감정 을 정규 분포 로 바꾸 어 표현 하 면 도표 2 와 같이 될지 도 모르 겠 다 . ‘ 좋 아 하 는 편 ’ 과 ‘ 싫 어 하 는 편 ’ 으로 전체 의 7 할 이 망라 되 는 것 이 다 . 보다 강한 의견 을 가진 ‘ 좋 아 한다 ’ 가 16 %, 그 역인 ‘ 싫 어 한다 ’ 가 16 % 가 된다 . 이런 숫자 는 자신 이 속한 조직 이나 , 지금 까지 의 경험 을 대조 해 보 면 상당히 이해 된다 . 이렇 다는 것 은 아무리 노력 해도 , 아무 잘못 이 없 어도 상대 한 사람 의 16 % 에게 는 부정 적 인 인상 을 갖 게 된다는 것 이 다 . 이것 이 이 세상 의 법칙 인 것 이 다 . 역도 또한 그러 하 며 , 이쪽 이 의식 하 지 않 아도 16 % 의 사람 은 이유 없이 좋 아 지 거나 한다 . 슈퍼 꽃미남 이 라도 , 귀여운 여자 라도 모든 사람 이 좋 아 하 지 는 않 으며 , 이유 없이 싫 어 지 는 수 도 있 다 . 생리 적 으로 맞 지 않 거나 전 에 싫 어 했 던 사람 을 닮 았 다는 경우 이쪽 에서 는 콘트롤 할 수 없 는 것 이 다 . 영업 업무 를 하 고 있 으면 상대방 이 괜히 싫 은 경우 도 많 은데 , 무심히 일어난 일 도 통계 적 인 법칙 에 따르 고 있 다고 생각 한다면 부정 적 인 기분 을 질질 끌 지 않 고 끝낼 수 있 다 . 처음 부터 그런 것 이 라고 단정 하 고 사람 을 대하 면 좋 다 . 사람 을 대하 는 데 100 % 확률 은 없 다 . 이것 을 알 아 두 는 것 만 으로 도 기분 이 좀 좋 아 진다 . 남녀 의 만남 이 길 게 계속 될 확률 ? 위 와 같 은 이야기 를 더욱 확장 하 면 비즈니스 의 결과 에 통계 와 확률 의 사고방식 을 적용 할 수 있 다 . 이해 를 높이 기 위해 먼저 비즈니스 의 세계 를 떠나 부드러운 화제 로 시작 해 보 자 . 첫 데이트 후 오래 교제 가 계속 될 것 인지 아닌지 의 확률 을 생각 해 보 자 . 첫 데이트 후 두 번 째 만나 는 것 은 결국 상대 가 자기 를 좋아하 게 되 지 않 으면 무리 다 . 그것 은 편차 값 으로 해서 60 이상 , 확률 3 할 정도 가 현실 적 이 다 . 왜 30 % 인가 ? 먼저 데이트 약속 이 잡힌 시점 에서 는 적어도 ‘ 좋 아 하 는 편 ’ 이나 ‘ 좋 아 한다 ’ 는 것 이 다 . 즉 , 정규 분포 의 우측 반 , 편차 값 50 이상 이 라고 생각 할 수 있 다 . 그리고 두 번 째 도 만난다는 것 은 첫 번 째 데이트 에서 자기 가 마음 에 들 었 다는 증거 다 . 그것 을 편차 값 60 이상 의 경우 라고 한다면 전체 의 16 % 이 다 . 모집단 은 우측 ( 일단 한 번 만난 사람 ) 만 이 므로 그 중 의 32 % 에 해당 하 고 , 대략 3 할 이 라는 계산 이 다 . 두 번 째 데이트 에서 고백 이 성공 하 는 것 도 마찬가지 확률 일 것 이 다 . 데이트 에서 의 태도 를 보 면서 상대 는 당신 이 만날 가치 가 있 는지 를 생각 한다 . 거기 서 예스 라는 답 을 얻 기 위해서 는 편차 값 60 정도 의 좋 아 하 는 정도 가 필요 하 게 된다 . 기쁘 게 도 교제 가 시작 되 는 것 이 다 . 세 번 째 데이트 부터 는 사귀 고 있 는 남녀 끼리 의 관계 가 시작 된다 . 여기 부터 잘 될 확률 은 역시 100 % 는 아니 다 . 상대 에 대한 정보 가 아직 부족 하 고 , 예측 할 수 없 는 사태 로 험악 하 게 될 수 도 있 다 . 길 게 계속 할지 어떨지는 동전 의 양면 과 같 다 . 이상 세 단계 의 성공 확률 을 합산 해 보 면 교제 가 길 게 지속 될 확률 이 계산 된다 . 첫 데이트 에 성공 해서 다시 만날 확률 ( 30 %) X 두 번 째 데이트 에서 고백 이 성공 할 확률 ( 30 %) X 교제 하 고 있 는 남녀 관계 가 잘 될 확률 ( 50 %) = 4 . 5 % 마음 에 든 상대 에게 데이트 를 신청 하 고 , 그 사람 과 길 게 사귀 게 될 확률 은 5 % 정도 이 다 . 무언가 납득 할 만 한 점 이 있 다 . 영업 활동 의 표준 확률 모델 위 의 데이트 확률 계산 과 마찬가지 발상 으로 영업 활동 모델 을 생각 해 본다 . 간단 한 확률 계산 으로 바꿔 판매 활동 을 고찰 해 보 자 . 영업 활동 을 ‘ 방문 ’ ‘ 제안 ’ ‘ 마감 ’ 의 세 단계 로 나눈다 . 상담 이 성립 하 기 위해서 는 세 단계 를 차례차례 해결 할 필요 가 있 다 . 모두 해결 할 확률 은 세 단계 의 돌파 율 을 합산 한 숫자 가 된다 . 영업 과 판매 에서 는 이 돌파 율 을 ‘ 감모율 ’ 이라고 정의 한다 . 마케팅 에서 는 변환 율 ( conversion rate ) 라고 부른다 . 기업 을 방문 한다고 해도 꼭 결정 권 을 가진 담당자 와 만날 수 있 는 것 은 아니 다 . 제안 내용 이 상대 의 마음 을 움직일 가능 성 은 몇 할 정도 일까 ? 상담 이 최종 단계 에 들어가 도 조건 이 맞 지 않 으면 마감 될 수 없 다 . 세 단계 의 변환 율 이 각각 50 % 라고 한다면 상담 성공 률 은 몇 % 가 될까 ? 도표 1 - 3 . 영업 활동 의 표준 확률 모델 방문 성공 률 ( 50 %) x 제안 성 공률 ( 50 %) x 마감 성 공률 ( 50 %)= 상담 성 공률 12 . 5 % 약 13 % 이 다 ( 도표 1 - 3 ) . 100 회 를 방문 해도 성공 할 수 있 는 것 은 13 회 . 나머지 87 회 의 상담 은 실패 다 . 각 단계 를 해결 할 수 있 는 확률 이 50 % 라면 최종 적 인 성공 률 은 더욱 높 을 것 으로 느껴진다 . 그러나 현실 은 험하 다 . 루트 세일즈 나 법인 영업 의 성공 률 은 대충 이런 수준 이 아닐까 ? 그러면 이 험난 한 현실 을 극복 하 고 성공 을 손 에 넣 기 위해서 는 어떻게 하 면 좋 을까 ? 다음 회 는 그 얘기 를 해 보 자 . http : / / business . nikkeibp . co . jp / article / opinion / 20130501 / 247462 / ? leaf _ bn 「 ビジネス の 結果 は 99 ％ 統計 的 に 決 まる 」 仕 事 に 役 立 つ 統計 学 の 教 え 斎 藤 広 達 第 1 回 　 デート も 営 業 活動 も 成功 確 率 は 分 かります 　 2013 年 5 月 13 日 （ 月 ） ビジネスパーソン の 間 で 「 統計 学 」 が ブーム になっています 。 難 しそうな 学 問 が ブーム になることは 、 過去 にも 度 々 起 きてきました 。 心理 学 、 哲 学 、 行動 経 済 学 などの 本 が 書店 の 棚 で 幅 を 利 かせた 時代 があります 。 その 時代 の 空 気 や ビジネス の 成功 事例 の 話題 などが 絡 み 合 って 、 普 段 はあまり 関 心 を 持 たれない アカデミック な 世界 が 脚光 を 浴 びる 。 そこに 何 らかの 答 えや ヒント を 探 そうとする 人 が 増 えるのです 。 今 起 きている 統計 学 ブーム は 、 この 1 ～ ２ 年 の キーワード である 「 ビッグデータ 」 「 データサイエンス 」 の 背景 にある 学 問 として 、 その 基礎 知識 を 知 っておきたいと 考 える ビジネスパーソン が 増 えたということでしょう 。 ブーム を 加速 したのが 、 今年 1 月 に 発 売 された 『 統計 学 が 最 強 の 学 問 である 』（ 西 内 啓 著 、 ダイヤモンド 社 ） という 本 の ヒット です 。 かくいう 私 も 、 統計 学 に 関 する 本 をちょうど 出 したところです 。 その 名 も 『 仕 事 に 役 立 つ 統計 学 の 教 え 』（ 日 経 BP 社 ）。 この 本 は 、 2012 年 ７ 月 に 上梓 した 『「 計算 力 」 を 鍛 える 』（ PHP ビジネス 新書 ） で 、 確 率 や 統計 を カンタン に 解 説 したのが 執筆 の キッカケ になりました 。 結果 を 求 められる ビジネスパーソン の 関 心事 である 「 どうしたら 成果 を 伸 ばせるのか 」 という 疑問 に 対 して 、 私 なりの 解 釈 で 「 統計 学 の 教 え 」 を 説 いたものです 。 私 は 、 外資 系 石油 会 社 の 営 業 から スタート して 、 米 シカゴ 大 学 経 営 大 学 院 で MBA を 取得 して 、 コンサルティング の 世界 に 入 りました 。 その 経 験 を 踏 まえて 、 営 業 や マーケティング の 現場 で 日 々 結果 を 追 い 続 けている 人 を 念頭 に 、 統計 学 の 啓蒙 書 として 書 き 下 ろしました 。 この コラム では 、『 仕 事 に 役 立 つ 統計 学 の 教 え 』 の 一部 を 紹介 します 。 1 回 目 の 今回 は 、 正規 分布 や 偏差 値 といった 統計 学 の 初 歩 をおさらいしながら 、 結果 を 出 すための 統計 的 な 考 え 方 を 提案 したいと 思 います 。 世 の 中 は 正規 分布 でできている 世界 は 不 思議 にできていて 、 世 の 中 の 多 くの 物 事 が 、 図 表 1 のような 正規 分布 になります 。 テスト の 成 績 、 身長 や 体 重 、 株 価 の 上下 、 自然 現象 の 発 生 度 合 いなどが 、 このような 分布 で 分散 します 。 大 げさに 言 うと 、 宇宙 の 事象 は 正規 分布 になるように 創 られているのです 。 これを 逆手 に 取 って 正規 分布 で 身 の 回 りのことを 理解 すると 、 面 白 く 、 厳 しく 、 そして 救 いのある 人間 社 会 の 姿 が 見 えてきます 。 そうすると 、 過 剰 な 期待 や 、 不 必要 な 悲 観 論 で 一喜一憂 せず 、 ビジネス の 可能 性 を 冷 静 に 感 じられます 。 図 表 1 - 1 ： 正規 分布 ７ 割 の 人 は 、 好 きでも 嫌 いでもない ここでちょっと 偏差 値 を 思 い 出 してください 。 正規 分布 を 前提 に 決 まるのが 偏差 値 です 。 基準 点 となる 平均 値 が 偏差 値 50 で 、 標準 偏差 １ つ 分 （ σ ） だけ 平均 値 より 上位 に 位置 している 場 合 は 10 ポイント を 足 して 偏差 値 60 という 計算 になります 。 偏差 値 70 は 、 平均 より 標準 偏差 ２ つ 分 （ ２ σ ） だけ 中央 から 乖離 しています 。 正規 分布 では 、 偏差 値 40 ～ 60 の 範 囲 、 つまり 標準 偏差 プラス・マイナス １ つの 範 囲 内 に 、 全 体 の 68 ％ が 含 まれます 。 これを 人 の 気 持 ちに 翻 訳 すると 、 図 表 ２ のようになるかもしれません 。「 どちらかと 言 えば 好 き 」 と 「 どちらかと 言 えば 嫌 い 」 で 、 全 体 の ７ 割 が カバー されるのです 。 より 強 い 意見 を 持 つ 「 好 き 」 が 16 ％ で 、 その 逆 の 「 嫌 い 」 が 16 ％ になります 。 こうした 数 字 は 、 自分 が 属 する 組織 や 、 これまでの 経 験 と 照 らし 合 わせると 、 とても 腑 に 落 ちます 。 図 表 1 - 2 ：「 好 き 」 と 「 嫌 い 」 の 分布 ということは 、 どんなに 努力 しても 、 何 の 落 ち 度 がなくても 、 出 会 った 人 の 16 ％ には ネガティブ な 印象 を 持 たれてしまう 。 きっと 、 これがこの 世 の 中 の 掟 なのでしょう 。 逆 もまたしかりで 、 こちらが 意識 しなくても 16 ％ の 人 には 、 何 となく 好 かれたりします 。 超 イケメン でも 、 可愛 い 女子 でも 、 すべての 人 に 好 かれるわけではないし 、 理由 もなく 嫌 われることもあります 。 生理 的 に 無理 とか 、 昔 嫌 いだった 人 に 似 ているといった ケース は 、 こちらでは コントロール できないのです 。 営 業 の 仕 事 をしていると 嫌 な 目 に 遭 うことも 多 いのですが 、 何 気 ない 出 来 事 も 統計 的 な 法則 に 従 っているだけと 思 えば 、 ネガティブ な 気 持 ちを 引 きずらずに 済 みます 。 最初 からそういうものと 割 り 切 って 、 対 人 コミュニケーション をすればよいのです 。 対 人 には 100 ％ の 確 率 なし 。 これを 知 っておくだけで 、 気 持 ちが 少 し 楽 になります 。 男女 のつきあいが 長 続 きする 確 率 は ？ 以上 のような 話 をさらに 広 げると 、 ビジネス の 結果 に 統計 ・ 確 率 の 考 え 方 を 当 てはめていくことができます 。 理解 を 深 めるために 、 まずは ビジネス の 世界 を 離 れて 、 柔 らかい 話題 から 始 めましょう 。 初 デート 後 に 長 くつきあい 続 くかどうかの 確 率 を 考 えます 。 最初 に デート した 後 、 ２ 回 目 に 会 えるのは 、 やはり 相 手 が 自分 を 好 きになってくれないと 無理 です 。 それは 偏差 値 にして 60 以上 、 確 率 ３ 割 ぐらいが 現 実 的 です 。 なぜ 30 ％ なのか 。 まず 、 デート の 約束 が 取 れた 時 点 で 、 少 なくとも 「 どちらかといえば 好 き 」 「 好 き 」 だということです 。 つまり 、 正規 分布 の 右側 半分 、 偏差 値 50 以上 だと 考 えられます 。 そして 2 回 目 も 会 えるのは 、 1 回 目 の デート で 自分 のことを 気 に 入 ってくれた 証 拠 。 それは 偏差 値 60 以上 の 場 合 だとすると 、 全 体 の 16 ％ です 。 母 集 団 は 右側 だけですので 、 その 中 の 32 ％。 およそ ３ 割 という 計算 です 。 2 回 目 の デート での 告白 が 成功 するのも 同 じような 確 率 でしょう 。 デート での 立 ち 振 る 舞 いを 見 ながら 、 相 手 はあなたがつき 合 うに 値 するか 考 えます 。 そこで イエス という 答 えをもらうためには 、 偏差 値 60 ぐらいの 好 き 度 合 いが 必要 になるでしょう 。 めでたく 、 おつき 合 いが スタート します 。 3 度 目 の デート からは 、 つき 合 っている 者 同 士 での 関 係 が 始 まります 。 ここからうまくいく 確 率 は 、 やはり 100 ％ ではありません 。 お 互 いの 情報 がまだ 足 りないし 、 不 測 の 事態 で 険 悪 になることもあり 得 る 。 長 く 続 くかどうかは 、 コイン の 裏 表 のようなものです 。 以上 3 つの ステップ の 成功 確 率 を 掛 け 合 わせると 、 つきあいが 長 く 続 く 確 率 が 計算 できます 。 最初 の デート に 成功 してもう 一度会 える 確 率 （ 30 ％） × 2 回 目 の デート で 告白 が 成功 する 確 率 （ 30 ％） × つきあっている 者 同 士 の 関 係 がうまくいく 確 率 （ 50 ％） ＝ 4 . 5 ％ 気 に 入 った 相 手 に デート を 申 し 込 んで 、 その 人 と 長 くつき 合 うことになる 確 率 は ５ ％ ぐらい 。 なんだか 納得 感 があります 。 営 業 活動 の 標準 確 率 モデル この デート の 確 率 計算 と 同 じような 発 想 で 、 営 業 活動 の モデル を 考 えます 。 簡 単 な 確 率 計算 を 交 え 、 販 売 活動 を 考察 します 。 営 業 活動 を 、「 訪問 」 「 提案 」 「 クロージング 」 の ３ ステップ に 分解 します 。 商談 が 成 立 するには 、 3 つの ステップ を 順番 に クリア することが 必要 です 。 すべてを クリア できる 確 率 は 、 3 ステップ の 突破 率 を 掛 け 合 わせた 数 字 になります 。 営 業 や 販 売 では 、 この 突破 率 を 「 減耗 率 」 と 定義 します 。 マーケティング では 、 コンバージョン・レート （ conversion rate ） と 呼 びます 。 企業 を 訪問 しても 、 決定 権 を 持 つ 担 当 者 と 会 えるとは 限 りません 。 提案 内 容 が 相 手 の 心 に 響 く 可能 性 は 何 割 ぐらいでしょう ？　 商談 が 最終 ステップ に 進 んでも 、 条 件 が 合 わないと クロージング できません 。 3 つの ステップ の コンバージョン・レート がそれぞれ 50 ％ だとしたら 、 商談 成功 率 は 何 ％ になるでしょうか ？ 訪問 成功 率 （ 50 ％） × 提案 成功 率 （ 50 ％） × クロージング 成功 率 （ 50 ％）＝ 商談 成功 率 12 . 5 ％ なんと 約 13 ％ です （ 図 表 1 - 3 ）。 100 回 訪問 しても 成約 できるのは 13 回 。 残 りの 87 回 の 商談 は 失敗 です 。 図 表 1 - 3 ： 営 業 活動 の 標準 確 率 モデル 各 ステップ を クリア できる 確 率 が 50 ％ だと 、 最終 的 な 成約 率 はもっと 高 くなるように 感 じます 。 しかし 、 現 実 は 厳 しいのです 。 ルートセールス や 法人 営 業 の 成約 率 は 、 ざっとこんな 水準 ではないでしょうか 。 では 、 この 厳 しい 現 実 を 乗 り 越 えて 、 成功 を 手 に 入 れるには 、 どうすればいいのか 。 次回 はその 話 をしましょう 。 http : / / business . nikkeibp . co . jp / article / opinion / 20130501 / 247462 / ? leaf _ bn 공유 하 기 글 요소