[책] How to Measure Anything 2부 – 정보가치 측정하기
정보의 가치 측정하기
- 정보의 가치를 측정할 수 있다면 그 정보를 얻기 위해 필요한 측정의 가치를 평가할 수 있습니다
- 정보가 사업 경영에 있어서 가치를 갖는 것은 다음 세가지 이유 때문입니다.
- 정보는 경제적 결과를 가져올 의사 결정의 불확실성을 줄여줍니다.
- 정보는 경제적 결과를 가져올 다른 행위에 영향을 미칩니다.
- 정보 때로 그 자체로 시장에서 가치를 가집니다.
잘못될 가능성과 그 경우의 손실: 기회 손실에 대한 기대
- 새로운 광고에 과감한 투자를 하려고 할 때, 광고가 성공하면 여러분은 $40 million 의 수익을 얻게 되고, 실패하면 $5 million (광고 비용)의 손실을 입게 될 것입니다. 그리고 여러분의 확률 보정된 전문가가 광고 실패 확률이 40% 정도 될 것을 예측했다고 합시다.
- 광고를 했을 때 기회 손실: $5M (광고 비용)
- 광고를 하지 않았을 때의 기회 손실: $40M (광고로 인, 수익)
- 광고를 했을 때 기회 손실 기대값: $5M x 40% = $2M
- 광고를 하지 않았을 때의 기회 손실: $40M x 60% = $24M
- 기회 손실 기대값(Expected Opportunity Loss, E0L)은 여러분의 의사 결정에 대한 부정적인 결과의 가능성에 대해 불확실성이 존재하기 때문에 언제나 존재하게 됩니다. 만약 여러분이 이 불확실성을 줄일 수 있다면, 기회 손실 기대값도 줄어들 것입니다. 사업 경영의 의사 결정에 있어서 이것이 바로 측정이 필요한 이유입니다.
- 여러분이 불확실성을 완전히 제거할 수 있다면 기회 손실 기대값은 0이 될 것입니다. 따라서 이 경우 완전 정보 가치 기대값(Expected Value of Perfect Information, EVPI)은 여러분의 선택의 기회 손실 기대값과 같아질 것입니다. → 비현실적인 부분으로 실제로 모든 정보를 인지할 수는 없기 때문에 EVPI 대신 표본 정보 가치 기대값(Expected Value of Sample Information, EVSI)를 사용합니다.
– 의사 결정자가 얼마나 위험에 민감한지에 상관없이 손실 금액과 손실의 가능성을 단순하게 곱했기 때문입니다. 이는 간단하게 정보의 가치를 계산하는 좋은 시작점입니다. - 측정 이전과 이후 기회 손실 기대값의 차이는 “정보 가치 기대값(Expected Value of Information, EVI)”이라고 부릅니다.
- 광고를 통한 매출의 변화를 예측하는 예제의 경우 우리는 불확실성을 없애기 보다는 줄이는 것을 고려하는 것이 현실적이기 때문에 측정의 최대 가치뿐만 아니라 (오류를 어느 정도 포함하는) 실제 측정의 가치를 알아야 할 것입니다.
범위값에 대한 정보의 가치 (엑셀 다운로드)
- 앞에서 살펴본 광고 예제에서, 광고의 결과를 단순하게 성공 아니면 실패가 아니라, 보다 현실적으로 어떤 가능한 값의 범위로 생각해 볼 수 있습니다.
- 한 개의 매출이 발생했을 때 25의 이윤이 남는다고 하면, 5백만불 광고의 손익분기를 맞추기
위해서는 적어도 20만개의 매출이 필요합니다. 20만개보다 적은 매출은 광고가 순 손실을
가져왔다는 것을 의미하며, 단위수가 적어지면 적어질수록 우리가 입을 손실은 커지게 될 것입니다. - 이 때 EVPI는 다음 다섯 단계를 통해서 계산할 수 있습니다.
- 1. 분포를 수백 혹은 수천 개의 작은 조각으로 쪼갭니다.
- 2. 각각의 조각의 중간값에 대해 기회 손실을 계산합니다.
- 3. 각각의 조각에 대해 확률을 계산합니다.
- 4. 각각의 조각에 대해 계산된 기회 손실과 확률을 곱합니다.
- 5. 앞의 단계에서 구한 기회 손실과 확률의 곱을 모든 조각에 대해 더합니다.
