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파아란 영혼



포레스트리서치 Kate Leggett의 'Trends 2015: The Future Of Customer Service' 리포트 소개 자료를 한 번 정리해보았다. 고객 서비스 뿐만 아니라 비즈니스 전반적으로 영향을 미칠 수 있는 요소라는 생각이 든다. 특히 IoT, 인공지능, 분석, 예측 등은 고객들의 새로운 디지털 채널에 대한 거부감이 사라지고 있다는 것과 함께 깊이 고민해볼 부분이라 여겨진다. 원래 포레스트리서치의 리포트 가격은 꽤 높긴 하지만, 해당 비즈니스를 수행하고 있는 기업이라면 어쩔 수 없이 구입하게 된다. 아래는 소개 자료를 읽고 간단하게 포스팅해 보았다. 




Trend 1. 

Customers Embrace Emerging Channels To Reduce Friction.(고객들은 마찰을 줄일 수 있는 새로운 채널을 받아들인다) 


기존의, 전화 중심의 고객센터 대신 웹사이트를 통한 셀프 서비스를 이용하고 있다. 바로 전화부터 하는 대신 웹에서 찾는 것이다. 이와 함께 모바일 채널이나 다양한 새롭게 등장하는 커뮤니케이션 채널을 이용하는 것에 대해 거부감이 줄고 있는 것이다. 



Trend 2. 

Companies Will Explore Proactive Engagement.(기업들은 고객을 향한 사전 예측된 개입을 연구할 것이다)


Proactive engagements anticipate the what, when, where, and how for customers, and prioritize information and functionality to speed customer time-to-completion. (사전예측된 개입들은 고객을 위해 무엇을, 언제, 어디서, 어떻게, 그리고 정보와 기능을 우선순위화하여 고객들의 완료시간(구매완료)을 촉진시킨다) 



Trend 3. 

Insights From Connected Devices Will Trigger Preemptive Service. (연결된 기기들로부터 나오는 통찰들은 선점 서비스를 촉발시킬 것이다)


IoT(사물인터넷, Internet of Things)는 현실이 될 것이다. Connected Devices가 현재는 폰, TV 정도인데, 자동차, 세탁기, 주택, 건물 등등 거의 모든 사물들이 Connected될 것이고 각종 센서들은 해당 기기/사물로부터 각종 정보들을 받아 분석하여 사람이 알아차리기 전에 '지금 X를 교체하세요'(Preemptive Service)고 할 것이다. 



Trend 4. 

Knowledge Will Evolve From Dialog To Cognitive Engagement. (지식은 문답 방식에서 인지적 참여로 진전될 것이다)


They will start to explore cognitive engagement solutions - interactive computing systems that use artificial intelligence to collect information, automatically build models of understanding and inference, and communicate in natural ways. 구글에서 cognitive engagement solution을 검색하면 IBM Watson이 맨 위에 올라온다. 즉 인공지능을 이용하여 정보를 모으고 자동적으로 기업 활동에 필요한 다양한 정보를 모아 분석, 제공하게 될 것이다. 



Trend 5. 

Predictive Analytics Will Power Offers, Decisions, And Connections. (예측 분석은 제안들, 결정들, 그리고 연결들을 활성화시킬 것이다)


고객에 대한 많은 정보를 바탕으로 고객의 다음 행동을 예측하여 제안하고 결정내리게 할 수 있을 것이다. 또한 이러한 예측 분석은 사람과 사람을 연결하게 될 것이다. 



Trend 6. 

The Customer Service Technology Ecosystem Will Consolidate. (고객 서비스 기술 생태계는 통합될 것이다) 


고객 서비스와 관련된 다양한 기술들이 하나로 융합될 것이라는 ... 







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생산성 정보를 손에 넣기 위해서 사용되는 가장 최근의 도구는 벤치마킹 기법이다. 이 기법은 자신의 성과를 동종 산업에서 올린 최대의 성과와 비교하거나, 나아가 전체 산업을 대상으로 기업의 특정 부문에서 올린 최대의 성과와 비교하는 것을 말한다. 

벤치마킹 기법은 다음 두 가지 가정을 전제로 이루어진다. 첫째, 어느 조직이 최대의 성과를 올리기 위해 실행한 것은 다른 조직 역시 할 수 있다는 가정이다. 둘째, 적어도 최대의 성과를 올린 조직에 필적할 만큼 경쟁력을 유지할 수 있다는 가정이다. 

- 피터 드러커, ‘The Information Executives Truly Need’, HBR, Jan-Feb, 1995



피터 드러커의 논문을 읽으면서 벤치마킹 분석의 기본을 다시 되새긴다. 요즘은 너무 흔해져서 너도나도 벤치마킹을 하는데, 벤치마킹 제대로 하면 어마어마한 효과를 볼 수 있다는 사실은 모른 채, 그냥 피상적으로 진행하는 경우를 너무 많이 봤다. 


실은 내가 지금 몸 담고 있는 회사도 마찬가지다. 벤치마킹한 포인트 그대로 적용할 수 있는가, 그리고 그것을 개발, 구현할 수 있는 역량을 가지고 있는가는 무시한 채 그냥 진행하고 ... 나중에는 벤치마킹한 곳보다 못한 아웃풋을 내기 일쑤다. 이건 다른 회사도 별반 다르지 않을 것이다. 


업계 선도자가 되지는 못할 망정 제대로 분석해서 적용할 수 있는 역량부터 확보하는 것이 중요할 텐데, 이 시대는 기본적 역량을 요구하기 보다는 트렌드만 너무 강요하는 건 아닌가 하는 생각도 든다. 


 

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종종 받는 질문 중에 이런 게 있다.

"도대체 페이스북은 내 정보를 어떻게 알고 '알 수도 있는 사람'(친구 추천) 부분에 예상하지 못했던 사람을 추천하고 있는가?"

실은 나도 난감하다. 정보통신(IT)에서 일한 지 벌써 십 년이 넘었지만, 전공은 문학에, 실제로는 서양 미술사를 더 깊게 공부했고, 아트 비즈니스에서 오래 몸 담은 나에게 그런 걸 물어보다니.

그건 그렇고 대강은 어떤 식으로 하는지 알겠지만, 글쎄, 보다 정확히 말하자면, 얕게라도 알고 있는 것을 적절한 단어로 풀어 설명하지 못했다고 할까. 그런데 오늘 아침에 어느 기사를 읽으면서 아, 이 단어!라고 무릎을 쳤다.




페이스북을 처음 시작했을 때, 나도 신기했다. 내가 제공한 정보는 일부에 지나지 않는데, 그 일부를 통해 많은 것들을 추측하고 추정해서 비교적 정확한 범위 안의 친구를 추천하고 있으니 말이다.


구글은 우리가 생각을 할 수 있도록 도와주며 페이스북은 우리에게 친구를 찾아주고 판도라(Panodra)는 우리의 개인화된 사운드트랙을 재생한다. 이 서비스들이 우리의 필요와 수요를 예측하는데 사용하는 컴퓨터 알고리즘(Algorithm)이 우리를 꼭두각시로 만드는지 아니면 천재로 만드는지는 단정짓기 어렵다. 하지만 이 알고리즘은 우리의 취향, 구매 습관, 디지털 라이프(Digital Life)에 대한 결정에 지대한 영향을 끼친다.
- Tom Spring, '웹을 지배하는 알고리즘의 비밀(PC World)' 중에서


Tom Spring의 표현대로 컴퓨터 알고리즘(이 단어를 떠올리지 못했으니)을 통해서이다. 간단하게 설명해서 우리가 페이스북을 가입할 때, 제공하는 정보들을 기초로 하며 무한히 증식하는 정보 확장을 통해 최적의 결과를 보여줄 수 있도록(계산되도록) 페이스북의 친구 추천 기능이 설계된 것이다. 즉 모든 개인화된 서비스는 기초 데이타를 바탕으로, 인터넷에 널린 정보들을 다 모아 최적의, 개인화된 결과를 보여준다. 반대로 이야기하자면, 우리가 페이스북과 같은 서비스 회사에 아무런 정보를 주지 않고 인터넷에 자신의 개인 정보를 노출시키지 않은 상태라면, 개인화된 서비스는 불가능해진다는 것이다.


한편 알고리즘은 광고주들과 정부 기관들이 행동 데이터와 컴퓨터 공식을 결합하여 우리가 다음 번에 무엇을 할지 또는 구매할지 예측하고 조작하는 세계에 우리를 가둬둔다. 
더욱 발전된 알고리즘을 추구하는 기술적 추세는 소비자들이 정보나 제품을 찾는 상황에 국한되지 않는다. 사기업들과 정부 기관 또는 알고리즘의 힘을 이용해 재고관리 등의 효율성을 높이는 한편 사이버 범죄자들의 행동을 관찰하고 다음 행동을 예측하기도 한다. 
알고리즘 괴짜들에게 인터넷은 행동을 유형화하고 예측하는 데이터로 이루어진 꿈과 환상의 세계이다. 
- Tom Spring, '웹을 지배하는 알고리즘의 비밀(PC World)' 중에서


Tom Spring의 '웹을 지배하는 알고리즘의 비밀'은 페이스북, 구글 등이 제공하는 개인화 서비스에 대한 기초적인 기술적인 이해를 도울 수 있는 좋은 기사다. 이러한 방식은 이미 Big Data 분석 기술에 대해 언급한 바 있다. IGM Business Review 2011년 봄호 특집이 Big Data에 대한 것이었으며, 최근 여기저기서 Big Data 분석과 비즈니스에 대한 영향, 시사점에 대한 기사와 세미나를 열고 있다. ( 2011/06/21 - [책들의 우주/비즈] - 읽을 만한 경영 잡지, IGM Business Review )

또한 니콜라스 카의 '생각하지 않는 사람들'은 여러 인터넷 서비스들이 제공하는 '개인화된 서비스'가 향후 치명적인 결과를 낳을 것이라고 지적하는 책이기도 하다.


생각하지 않는 사람들
니콜라스 카 저/ 최지향


이미 우리의 너무 많은 정보가 인터넷의 바다로 흘러들어갔으니 ... 이제서라도 인터넷의 개인화된 서비스에 만족하지 말고 디지털이 아닌 아날로그적 방식을 되살리는 노력이 필요하지 않을까. 그리고 '개인 정보 보호' 문제는 시간이 갈수록 더욱 첨예해지는 정책적/법적/비즈니스적 문제가 될 것이다. 니콜라스 카는 더욱 근본적인 지점을 건드리고 있다는 점에서 '생각하지 않는 사람들'은 반드시 읽어야 하는 책이다.


사족처럼 덧붙이자면,

1) 날로 발전하는 웹 상의 컴퓨터 알고리즘으로 우리는 생각하지 않아도 되는 편리함을 얻기 위해 웹 서비스에서 요구하는 개인정보를 있는 그대로 입력할 것이다. 그리고 여기저기 이벤트에 응모할 것이고 게시판에 다양한 내용의 글들을 올리게 될 것이다. 그리고 많은 기업들이 인터넷 여기저기 흩어져 있는 누군가의 정보를 수집하여 하나의 체계화된 정보로 만들어 고객의 생각 패턴이나 행동 패턴을 추정하여 하나의 서비스로 제공할 것이다. (네티즌 수사대가 사소한 몇 가지 정보로 개인을 찾는 일을 웹 서비스 회사의 시스템이 대신하게 된다고 할까) 

2) 이와 반대로 인터넷 여기저기 있는 개인 정보를 수집하고 가공하는 것에 대한 법적인 규제가 더욱 강화될 것이다. 수집은 기계적인 과정이라고 하더라도 그것을 가공하고 보여주는 행위(웹 서비스의 형태로 포장되겠지만)는 규제 대상이 될 가능성은 매우 높다. 아직 국내에서는 이러한 움직임이 미약한 것이 사실이나, 조만간 본격적으로 논의될 것이다. 

3) 아주 극적인 형태로, '인터넷 러다이트 운동'이 생기지 않을까. 스마트폰을 버리고 인터넷을 버리고 ... (갑자기 영화 터미네이터 생각이 나는 건 왜일까..) 


막상 적고 보니, 꽤 심각한 이야기가 되어버렸다. 실은 매우 심각한 이야기다. 인터넷 서비스의 발달이 가지는 보이지 않는 면이라고 할까. 여기에 대해서도 깊은 고민과 연구가 필요한 시점이다. 



 





 

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  • 빨간도롱뇽 2011.07.31 14:42 신고

    저도 고민 많이 한 문제인데, 제 혼자 얻어낼 수 있는 답은 하나로 모이더라고요. 나와는 아무 관계 없는 사람이지만 페이스북 안에서의 사람들의 연결망 지도에 봐서는 링크가 존재하지만 아직 페이스북에 반영되지 않은 것으로 추정되는 잠재 링크를 분석해 낼 수 있을거에요. 그럼 그 사람을 추천친구로 띄우겠죠. 하지만 분명한 건 그 알고리즘이 어떤 데이터를 어떻게 분석해서 나온 건 지는 미스테리네요. 알고리즘을 설계하기 위해 고려해야 할 사회공학적인 요소들은 너무 전문적이고 실제 그건 제대로 작동하고 있는 상황인 점에서 공상과학적인 현실이 닥쳐와 있음을 느끼네요. 데이터를 단순히 고정된 데이터로 다루는 것이 아니라 연결된 맥락을 추출함으로써 예측의 지표로 삼는 학문은 역사가 생각 보다 긴 편이에요. data mining 같은 경우는 컴퓨터공학 보다는 경영/마케팅 쪽에서 더 활발히 연구되는 걸로 알고 있고요. 그런데 이런 매커니즘이 일반화 되면 취향의 골방에 가두어지는 효과가 우려되죠. 그 취향의 사람이 선호할 가능성이 높은 것들을 소비재와 함께 제공해서 취향을 몰아가는 것도 불가능한 일은 아닐거고요. 특히나 처음 취향이 형성되는 어린이나 청소년의 경우 이런 마케팅의 대상이 되지 않을 자유를 보장해야 할런지도 모르겠네요. 오늘은 늘 미래의 첫 번째 하루인 만큼, 공상과학영화의 주인공처럼 격하게 마주치지 않으면 안되는 것이 현실인 것 같아 생각만 해도 고단해요.

    • 데이터를 연결된 맥락으로 본다는 건 ... 마치 뭐랄까. 유동적인 형태여서 그물로 잡아낼 수 없었던 것들을 그물이 아니라 유동적인 형태를 그대로 담아 옮겨 분석하는.. 그래서 결국에는 유동적인 형태는 더 이상 움직이지 않고,변화하지 않고, 그 생명력을 잃어버리고 박제화된 삶으로 귀결되는 ... 결국 우리 일상이 그렇게 되겠지. 생각만해도 끔찍해지는군. 다양한 분야의 학자들이 모여서 지속가능한 지구가 아니라 지속가능한 일상을 연구해야 되지 않을까 싶어. 지구 뿐만 아니라 우리의 일상적 삶, 일상 속의 영혼마저도 위협받고 있지 않나 싶을 정도니까.


이제 내년이면 내 나이도 마흔이니, 중년의 시작이다. 여러 번의 도전, 그리고 실패, 새로운 영역을 향한 모험으로, 다들 평온한 직장 생활로 보내는 30대를 질풍노도와 같이 보내고 이제 그간의 경험을 바탕으로 뭔가 기여해야 될 시간이라 여기지만, 생각만큼 쉬운 일이 아니었다. 경험했다고 모든 것을 알 수 있는 것도 아니고 알고 있다고 해서 그것을 실천할 수 있는 것도 아니다. 나이가 든다는 것은 무엇을 알고 있는가에 방점이 찍히는 것이 아니라, 주어진 환경과 그 제약 조건 속에서 무엇을 할 수 있는가에 방점이 찍히기 때문이다. 그리고 때로는 내가 무엇을 모르고 있었구나 하는 생각만 늘고 이것도 내가 못하는 거구나 하는 자괴감만 늘 가능성이 높다. 그러다 보니, 어떻게든 시간을 쪼개 회사 업무에, 그리고 앞으로의 내 인생에 도움이 되는 글이라면 빠짐없이 읽으려고 노력하지만, 그것도 쉽지 않으니…



그런데 얼마 전에 읽은 이 잡지, ‘IGM Business Review’, 생각했던 것 이상으로 내용이 좋다. 계간으로 발행되는 이 잡지는 IGM 세계경영연구원에서 발간한 것으로, 잡지 치고 다소 비싼 가격(권 당 25,000원)에 비슷한 잡지(동아비즈니스리뷰)를 이미 정기 구독하여 읽는 것이 있어, 서점에서 잠시 뒤져볼 뿐, 구입하여 읽지 않고 있었다. 그러다가 이번에 한 권 사서 읽었고, 이렇게 리뷰까지 올리게 된 것이다.

이번 봄호의 특집은 ‘죽어있는 데이터를 돈으로 바꿔라’이다. 최근 이슈가 되는 Big Data에 대한 최근 동향과 경영 시사점에 대한 글들이다. 비즈니스 Data에 대한 중요성은 IT의 발달과 함께 끊임없이 이야기되어 온 것이다. 1990년대까지만 하더라도 Data 수집에 포커스가 맞추어졌다. 2000년대 들어서도 Data 수집에 중심을 둔 CRM으로 진화하였지만, Data 수집의 중요성이 강조되었다. 하지만 이제 Data 수집에 대해 그 누구도 흥분하여 말하지 않는다. 이제는 기업 내의 수집된 Data는 넘쳐나기 때문이다. 도리어 수집된 Data를 어떻게 분석하고 가치 있는 정보로 만들고, 이를 실제 경영과 비즈니스 현장에 어떻게 반영하고 실행할 것인가가 더 중요해지고 있기 때문이다.

그리고 여기에서 이야기하는 Data는 일반적인 수준의 기업 비즈니스 Data를 벗어나, 도대체 어떻게 해볼 수 없는 거대한 데이터를 의미한다.

기존 자연언어 분석과 문법에 의한 번역은 비슷한 어족끼리는 그럭저럭 괜찮았지만, 한국어와 영어처럼 상이한 언어의 번역에서는 부자연스러운 경우가 많았다. 이를 해결하기 위해 1990년대 초 IBM은 아예 인간이 번역한 문서를 통계적으로 비교해 의미가 비슷한 문장과 어구를 대응해 번역 결과를 내는 방법을 시도한다. IBM은 여기에 영어와 프랑스어로 함께 작성되는 캐나다 의회의 공문 수백만 장을 이용해 이 서비스를 시도했다. 그러나 수백만 장으로는 유의한 번역이 불가능했다. 반면 2000년대 들어 구글은 유럽연합(EU)에서 유럽 20여 개 언어로 함께 작성되는 공문과 각종 번역 작품에서 추출한 수십억 건의 문서를 활용해 이를 다시 시도했다. 그 결과 오늘날과 같이 성공적인 번역 서비스가 탄생할 수 있었다. 이처럼 빅 데이터에 따라 전혀 새로운 서비스가 가능해지기도 한다.
- 채승병(삼성경제연구소 수석연구원), 지금 기업이 ‘빅 데이터’를 챙겨야 하는 5가지 이유, 24쪽



구글의 번역 서비스 탄생 배경에는 ‘빅 데이터’가 존재하고 있었다. 이런 빅 데이터에 대한 접근, 분석, 활용이 중요해지고 있는 것이다. 그리고 이러한 Data 분석과 활용에 기반한 경영을 분석 경영Business Analytics이라고 한다.

분석 경영 프로세스 3단계
  1. 데이터 수집과 분석
  2. 데이터의 정보화
  3. 실행 및 검증과 개선
- 김지유(IGM 주임연구원), 괜히 카지노 1위가 아니다 - 하라스의 데이터 경영, 28쪽



분석 경영에서 중요한 것은 Data의 수집과 분석이다. 분석 경영을 하기 위해 기업 내에 수집된 Data를 분석해보면, 의외로 필요없는 Data가 많다는 사실을 알게 된다. 실은 구체적으로 어떤 Data가 어떻게 필요한지에 대한 정의 없이 무차별적으로 수집된 Data가 많기 때문이다. 이렇게 수집된 Data들이다 보니, 두 번째 단계인 Data의 정보화까지도 나가지 못하기 일쑤다. 따라서 많은 Data가 아니더라도 작지만 구체적인 Data 수집, 즉 목적을 가지고 Data 수집이 우선 되어야 한다. 그리고 이 Data를 가지고 분석하여 경영 시사점이 있는 정보로 가공하여야 하며, 이를 바탕으로 비즈니스에 도입하고 실행해야 할 것이다.

분석 경영 전문가인 토머스 데이븐포터(국내에는 ‘관심의 경제학’이라는 저서로 잘 알려져 있지만, 실은 분석 경영에 대한 주저, ‘Competing on Analytics’, ‘Analytics at work’를 가지고 있다)의 “리더가 직접 챙겨야 할 분석 경영 5계명”는 새겨 들을만 하다.

1. 데이터에 왜곡이 없도록 하고 누구나 접근할 수 있도록 하라. (Accessible High Quality Data)
2. 중앙으로 통합되지 않은 데이터는 쓸모 없다는 것을 기억하라. (Enterprise Oritentation)
3. 리더의 분석적 역량을 먼저 높여라. (Analytical Leadership)
4. 막연하게 ‘분석 경영하자’ 구호는 No! 구체적인 과제 해결을 목표로 하라. (Think Big, start in the middle)
5. 최고의 분석가 군단을 만들어 최고로 대우하라 (Care of Analysts)
- 정문원(IGM 객원연구원), 리더가 챙겨야 할 분석 경영 5계명’, 34쪽 ~ 35쪽





‘청소 경영’이라는 기사도 눈길을 끈다.

“부자의 책상과 빈자의 책상을 보라. 부자의 책상엔 절대로 너저분한 서류 더미가 없다.” ? 브라이언 트레이스
- 최미림(선임연구원), 청소 경영<개인편>, 55쪽



청소나 정리정돈에는 젬병인 탓에 나는 늘 정리 정돈에 대한 글은, 사소한 글일지라도 관심을 가지고 있곤 한다. 최미림 연구원의 ‘청소경영’에서는 기업이나 조직에서 청소가 사소해 보이더라도 실은 매우 중요한 기업 문화의 기틀이 될 수 있음을 강조하고 있다. 몇몇 국내외 기업의 사례와 함께 일본 마츠시다 정경숙에서도 ‘청소’가 얼마나 중요한 일인가를 설명하고 있었다.(*)

그 외에도 많은 글들이 실려있으니, 기업 경영에 참여하고 있거나 중간 관리자급 이상의 직장인이라면, 이 잡지는 한 번쯤 읽어볼 만하다.

마지막으로 흥미로운 글 일부를 옮긴다. 애플에 대한 찬사가 이어지고 있는 가운데, 삼성과 애플을 비교하여 왜 애플과 삼성이 뛰어난가를 이야기하는 보기 드문 글이었다(‘왜 삼성은 애플이 될 수 없는가’라는 관점이 대부분인데 반해). 누군가를 따라 하는 것이 아니라 차별화된 전략. 이것이 미래를 장악하는 핵심임을 다시금 되새기게 된다.

최근에는 구글이나 마이크로소프트마저 애플의 뒤를 쫓고 있는 형국이다. 이런 상황에서 삼성이 선택할 수 있는 것은 철저한 2등 전략이다. 1등을 연구해 1등이 제시한 제품의 질적 표준을 준수하되 대신 차별화를 이루어야 한다는 점이다.
성공에는 절대적인 법칙이 없다. 애플이 잘 나간다고 그들의 사업 방식을 똑같이 쫓아갈 필요는 없다. 오히려 차별화가 중요하다. 애플이 가지지 못한 장점을 극대화하는 것이 좋다. 삼성은 자체적으로 부품을 생산하고 하드웨어 제조에 뛰어나 짧은 시간 안에 여러 제품을 양산하는 능력이 있다. 갤럭시탭을 통해 삼성은 그들의 능력을 유감없이 발휘하고 있다. 애플과 삼성의 추구하는 방향과 장점이 다른 만큼 혁신의 애플과 제조의 삼성이 시장에서 승자로 살아가게 될 것이다. 그리고 어설프게 애플을 흉내냈던 회사들은 애플과 삼성 사이에서 샌드위치로 전락할 수 밖에 없다.
- 김정남(IT칼럼리스트), 쫓는 삼성과 쫓기는 애플이 던져주는 교훈?, 167쪽




* 정리정돈에 대한 책으로, 이 기사에서도 언급하고 있는 스테파니 윈스턴의 ‘성공하는 CEO들의 일하는 방법’(http://intempus.tistory.com/768)을 추천한다. 정리정돈의 중요성은 이제 직장을 넘어 가정에까지 확장되고 있다. 이를 반영하듯 최근에는 ‘정리 컨설턴트’라는 신종 직업이 등장했다. 한 정리 컨설턴트의 블로그를 방문해보면, 청소가 얼마나 중요한 것인가를 실감할 수 있을 것이다.
정리정돈 컨설턴트 나영주 : http://blog.naver.com/soldi365
관련 기사: http://news.mk.co.kr/newsRead.php?year=2011&no=388985


IGM Business Review 2011.봄 - 10점
IGM Business Review 편집부 엮음/IGM세계경영연구원(월간지)






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