서비스생산성 측정 방법론

측정이 곧 성과… 무형의 서비스 측정에 도전하라

93호 (2011년 11월 Issue 2)




들어가며

경제 구조가 복잡하고 경쟁이 치열해지는 오늘날 기업 환경에서 생산성은 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요인이다. 기업의 운영 상태를 측정하고 평가하며 개선하는 게 매우 중요한 과제다. 최근 경제의 고도화에 따라 1차에서 2차 산업(제조업), 3차 산업(서비스업)으로 노동인구 및 경제인구의 비중이 옮겨가면서 서비스업 성장이 두드러지고 있다. 따라서 서비스 생산성 측정은 기업의 성장을 위한 중요한 활동으로 부상하고 있다. 특히 경제의 서비스화가 심화되는 서비스 경제에서 서비스 산업의 생산성 향상 문제는 서비스 산업 자체만의 문제가 아니다. 서비스와 제조 부문과의 상호의존적 관계와 중요성이 높아져 전체 산업으로의 파급효과가 커지고 있다.

서비스 산업의 국제비교 결과에 따르면 현재 국내 서비스 산업의 생산성 수준은 선진국보다 낮다. 생산성 증가율도 지지부진하다. 물론 최근 생산성이 높고 지식집약적인 서비스의 비중이 빠르게 확대되는 추세가 나타나고 있긴 하지만 선진국과 비교하면 지식집약적인 서비스의 생산성과 제조업-서비스 산업 간 산업연관도가 여전히 낮다는 평가다.

이를 극복하기 위해서는 효과적인 서비스 생산성 측정 방법을 개발하고 이를 통해 서비스 생산성을 향상시킬 필요가 있다. 서비스에는 여러 가지 무형적인 요소가 투입된다. 이런 복잡성 때문에 서비스 생산성을 측정하는 데 어려움이 따른다. 제조업에서 사용되는 생산성 측정모델을 갖고 서비스 생산성을 분석한다면 잘못된 결론을 내릴 수도 있다. 이 글에서는 서비스 생산성의 개념을 살펴보고 이를 고려한 서비스 생산성 측정 방법론을 제시하고자 한다.


서비스 생산성이란?

서비스란 그 자체로 욕구 만족의 대상이 되며 본질적으로 확인 가능한 무형적인 행위다. 제품 또는 다른 서비스와 반드시 결부될 필요는 없다. 서비스를 생산하기 위해 유형재 사용이 반드시 필요하지 않고 유형재가 사용되더라도 그 유형재의 소유권 이전을 수반하지 않는다. 따라서 서비스는 일반적으로고객의 편익과 만족을 위해서 서비스 제공자 자신 내지 다른 서비스 자원을 이용하는 과정·노력·행동의 수행이라고 정의할 수 있다(Stanton, 1994).1

서비스가 가지는 특징은 크게 네 가지로 나타낼 수 있는데 첫째, 서비스는 실체를 알 수 없는 무형성(intangibility)의 특징을 가진다. 둘째, 서비스는 제조업의 제품과 달리 생산과 소비가 동시에 일어나는 동시성(simultaneity)을 가진다. 셋째, 서비스는 일반적으로 서비스를 제공하는 주체, 장소, 시간에 따라 가치가 달라지는 이질성(heterogeneity)을 갖고 있기 때문에 소비자의 주관에 따라 판단이 이뤄져 표준화가 어렵다. 넷째, 서비스는 재고로 보관할 수 없으며 생산과 동시에 사라진다(Kotler, 1991).2  이와 같은 특징으로 인해 서비스는 생산성의 측정이 쉽지 않으며 생산성의 문제를 접근하는 데 있어서도 제품과는 상이한 서비스의 특징을 수용하는 전략적 접근이 필요하다


서비스 기업의 생산성 향상이 중요한 이유는 첫째, 원가절감이다. 원가를 줄이면 높은 수익성을 확보할 수 있다. 둘째, 서비스 생산성 향상 노력을 통해 고객에게 미치는 부정적인 영향을 피하거나 최소화할 수 있다.

서비스 생산성은 다양하게 정의된다. 이유재(2004)3 는 서비스 생산성에 대한 개념적 정의로 서비스에 대한 투입물이라 정의했고 Berman(2006)4 은 서비스 산출물을 생산하기 위해 사용되는 인적·물적 자원을 포함하는 모든 자원의 투입에 대한 서비스의 질적 측면이 포함된 산출의 비율로 정의했다. 서비스 생산성은 측정이 쉽지 않지만 서비스 분야의 중요성이 커지면서 이에 대한 관심도 높아지고 있다. Murdick(1990)5 은 서비스 산업에서의 생산성은 투입 대비 산출의 비율보다는 아래의 식(1)과 같이 정의돼야 한다고 제시했다.

생산성 = (단위당 산출물 x 품질수준) / 단위당 투입물 - (1)

여기서 품질수준은 0에서 1까지 변화한다. 만약 0.5의 품질수준을 가졌다면 이는 소비자에게 절반 수준의 생산성으로 평가받는다는 것을 의미한다.


서비스 생산성 측정방법

필자는 Gronroos Ojasalo(2004)6 가 제안한 <그림 1>의 서비스 생산성 모형을 중심으로 서비스 생산성 측정방법을 제시하고자 한다.

Gronroos Ojasalo(2004)는 내부효율, 외부효율, 그리고 능력효율을 반영한 서비스 생산성 모형을 제안하고 있다. 여기서는 이 모형의 내부효율과 외부효율을 중심으로 서비스 생산성 측정방법을 제시하고자 한다. 능력효율을 제외한 이유는 능력효율의 수요는 결국 외부적인 영향보다 고객이 체감하는 품질에 주로 영향을 받으며 투입에 대한 산출을 통해 측정된 생산성은 결과적으로 능력효율이 반영된 결과로 생각할 수 있기 때문이다

 



서비스 생산성 측정방법으로는 자료포괄분석(DEA·Data Envelopment Analysis)이 주로 사용되고 있다. DEA Charnes, Cooper, Rhodes7 에 의해 개발된 후 이미 다양한 업종의 생산성 측정방법으로 사용돼왔다. BCC모형(연구자인 Banker, Charnes, 그리고 Cooper의 이름을 따 BCC라 함)8 가산형 모형 등으로 다양한 변형이 시도되고 있다. 더 나아가 가중치 변수의 변동구간을 제한하는 모형, 계층구조를 다루는 모형 등으로 확장되고 있다. 특히 선험적 가중치를 이용하는 평가 방법과 달리 가중치의 부여가 필요 없는 모델인 DEA는 생산성의 측정과 분석을 위한 객관성을 가진 모형이라 할 수 있다.  여기서는 DEA를 통한 서비스 생산성 측정방법과 Gronroos Ojasalo(2004)가 제시한 서비스생산성 모형을 참고해 투입·산출 변수에 관한 기본 개념을 <그림 2>와 같이 제시하고자 한다.


투입·산출 변수에 관한 기본 개념을 제시하기 위해 투입변수를 내부효율로 정의하고 산출변수를 외부효율로 정의해 분류했다. 내부효율은 비용측면의 검토를 중심으로 서비스 제공자의 투입과 고객의 투입으로 분류한다. 서비스 제공자의 투입으로는 노동, 자본, 기타 투입 관련 변수를 고려한다. 고객의 투입으로 고객의 참여에 따른 인력, 비용 등을 포함하고 있다. 외부효율과 관련한 변수는 수익의 측정에 중점을 두고 정량적 측정과 정성적 측정으로 분류했다. 정성적 측정은 고객이 인지하는 품질 관련 변수를, 정량적 측정은 서비스 결과에 관한 변수를 포함한다.

서비스 생산성 측정을 보다 정확하게 하기 위해서는 <그림 2>에서 제시한 기본 개념을 중심으로 서로 다른 서비스 업종과 서비스 생산성 측정 목적에 따른 변수를 선정하고 정의해야 한다. , 서로 다른 서비스의 특징을 고려해 투입·산출 변수를 선정해야 한다는 뜻이다. 이를 위해 슈메너(Schmenner)9 서비스 프로세스 매트릭스를 이용해 업종별로 전략적인 목적을 반영한 투입·산출 변수의 선정을 살펴보고자 한다.

슈메너는 서비스 전달 시스템에서 중요한 영향을 미치는 두 가지 차원인 노동집약도의 정도와 고객과의 상호작용과 고객화의 정도에 따라 서비스를 <그림 3>과 같이 서비스 공장, 서비스 숍, 대량 서비스, 전문서비스로 분류했다. 노동집약도는 노동비용 대 자본비용의 비율로 정의할 수 있다. 항공사와 같은 자본집약적인 서비스들은 노동집약도가 낮은 것으로 분류할 수 있다. 반면 법률자문업과 같은 전문서비스는 노동비용이 자본비용보다 높기 때문에 노동집약도가 높은 것으로 분류된다. 고객과의 상호작용과 고객화의 정도는 서비스가 고객에게 개인적으로 영향을 주는 능력을 설명하는 마케팅 변수다. 서비스가 고객화보다는 표준화돼 있는 항공사는 고객과 서비스 공급자 간의 상호작용이 낮다. 반면 법률자문업과 같은 전문서비스의 경우는 고객과의 상호작용과 고객화의 정도가 높은 서비스로 볼 수 있다.

서비스 프로세스 매트릭스에 의해 분류된 서비스 종류에 따라 중점을 두고 정의해야 할 투입·산출 변수는 다르게 나타날 것이다.


예를 들어, ‘서비스 공장유형의 업종의 경우 자본집약적이면서 고객과의 상호작용이 낮은 업종이다. 따라서 자본 관련 시설의 효율적 운영관리 및 공급과 수요를 맞추는 전략이 필요하다. 예컨대, ‘서비스 공장에 위치한 항공서비스의 경우 기기관리와 신규기기의 도입, 성수기의 수요조절 등이 중요하다. 그러므로 서비스 생산성 측정에 있어서 자본의 증가, 감소, 시설의 효율적 운영에 관한 변수를 비중 있게 다뤄야 한다.

서비스 숍유형의 경우 자본집약적이면서 고객과의 상호작용과 고객화가 높다. 이로 인해 시설에 대한 투자, 시설운영의 효율성, 고객관계관리를 위한 직원 교육과 만족도가 중요하다. 그리고 산출로서 고객이 이용하는 시설과 서비스에 대한 고객만족의 측정을 통한 고객만족관리가 중요하기 때문에 관련 요소들을 고려한 투입·산출 변수 선정이 필요하다.

대량 서비스유형의 산업의 경우 노동집약적이며 고객과의 상호작용과 고객화 정도가 낮다. ‘대량 서비스에 속한 업종의 서비스 생산성 측정을 위한 투입·산출 변수로는 동일한 서비스 제공을 위한 직원에 대한 교육, 내부고객의 만족, 서비스 제품의 수, 지리적 위치와 지점의 수 등이 중요하며 이들의 생산성을 고려한 투입·산출 변수 선정이 필요하다.

전문 서비스유형의 산업은 노동집약도가 높고 상호작용 및 고객화 수준도 높다. 이들 산업은 직원에 대한 전문가 교육을 통한 서비스 질 향상을 위한 투자, 고객관계관리, 고객의 만족도에 대한 측정과 관련된 투입·산출 변수의 선정이 필요하다.

서비스 생산성 측정을 위한 투입변수를 선정할 때서비스 공장서비스 숍유형의 업종은 자본에 대한 생산성 관리가 중요하므로 자본 관련 변수를 보다 비중 있게 다룬 투입변수를 선정해야 한다. ‘대량 서비스전문 서비스에 속한 업종은 노동에 대한 생산성 관리가 중요하다. 따라서 노동 관련 변수를 보다 비중 있게 다룬 투입변수를 선정하는 게 좋다.

산출변수를 선정할 때 서비스결과 관련 변수는 서비스 제공의 성과와 직접적으로 연결되는 변수이기 때문에서비스 공장’ ‘서비스 숍’ ‘대량 서비스’ ‘전문 서비스에 모두 중요하다. 품질 관련 변수의 선정과 생산성 측정은 상대적으로 고객과의 상호작용과 고객화의 정도가 높은서비스 숍전문 서비스에 속한 업종에서 보다 중요한 요소가 된다.

한 가지 유의할 것은 DEA는 선정된 DEA 모형의 타당성을 통계적으로 검증하지 않는다는 점이다. 잘못된 의사결정단위(DMU·Decision Making Unit)와 투입·산출 변수의 선정으로 잘못된 결과를 도출할 수 있다는 점에 주의해야 한다. DMU DEA의 기본 단위로 의사결정의 기본이 되는 집단(예를 들어, 영업점이나 특정 부서 등)을 말한다. 잘못된 결과를 방지하기 위해서는 다음을 유의해야 한다.

첫째, 선정된 변수에 의해 결과가 달라질 수 있으므로 정확한 투입·산출 변수가 선정돼야 한다. 동시에 외부적인 요인에 의해 DMU의 산출 값이 변하지 않는 DMU를 선정하는 게 중요하다. 둘째, DMU들의 투입·산출 요소는 동일해야 한다. 셋째, DMU의 수는 충분한 자유도를 가질 만큼 커야 한다. 일반적으로 DMU의 수는 투입요소와 산출요소 수의 합의 3배 이상 되는 게 좋다. 넷째, DEA에서 사용되는 모든 자료의 관찰 값은 양수의 값을 가져야 한다. 이상의 유의점을 고려해 투입·산출변수를 선정하면 보다 정확한 서비스 생산성 측정이 이뤄질 수 있을 것이다.


나오며

서비스 생산성 측정방안을 제시하고자 서비스 생산성의 개념을 살펴봤다. 그리고 Gronroos Ojasalo(2004)가 제안한 서비스 생산성 모형을 중심으로 서비스 생산성 측정방안을 제시했다.

서비스 생산성 측정방안으로 제시된 주요 내용은 첫째, 서비스 생산성 측정방법으로서 DEA를 제안했다. 이는 DEA가 관련 문헌에서 가장 많이 사용될 뿐 아니라 투입요소에 대한 산출물의 관점에서 피평가단위인 DMU들에 대한 종합적인 생산성 측정이 가능하기 때문이다. 또 측정단위에 선험적 가중치를 부여하지 않아도 객관적인 생산성 측정과 분석이 가능하다는 장점이 있기 때문이다. 둘째, 슈메너의서비스 프로세스 매트릭스를 적용해 투입산출 변수 선정을 위한 지침과 유의사항을 제시했다. 이는 기업이 자신의 전략적 목표에 맞는 투입·산출 변수를 보다 잘 선정할 수 있게 해줄 것이다.


박광태 고려대 경영대 교수 ktpark@korea.ac.kr


필자는 서울대 산업공학과에서 학사와 석사 학위를, 미국 버클리대에서 생산관리로 박사 학위를 받았다. 현재 고려대 경영대학 교수로 재직 중이며 한국생산성학회 회장을 지냈고 한국서비스경영학회 부회장, 서비스사이언스학회 부회장을 맡고 있다.
 

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