잘 제거하는 사람이 선택도 잘한다

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지난 번 선택할 수 있는 대안이 많아서 고민일 때 '37퍼센트의 규칙'을 적용해 보라는 글을 쓴 적이 있습니다. 37퍼센트에 해당하는 대안만을 살펴보고 가장 좋은 것을 선택하면, 전체 대안을 다 살펴보고 선택한 것과 거의 비슷한 수준의 '좋은 선택'을 할 수 있다는 내용이었죠.

이번에는 좀더 다른 방식의 선택법을 소개하겠습니다. 만일 여러분이 전세집을 구하려고 복덕방에 갔는데 가짓수가 많아서 어느 집을 선택해야 할지 고민이라면, '속성별 제거법'을 써보기 바랍니다. 

속성별 제거법은 행동경제학의 선구자인 아모스 트버스키가 이름을 붙인 의사결정 방법입니다. 이 방법은 37퍼센트의 규칙과 동일한 목적(가짓수가 많은 대안에서 하나를 선택할 때)을 가지고 있지만, 조금 다릅니다.

속성별 제거법은 가짓수도 많을 뿐더러 고려해야 할 '속성'도 많아서 고민일 때 유용합니다. 속성이란, 쉽게 말해 대안을 선택하는 기준을 말합니다. 예를 들어 전세집을 구할 때의 기준은 전세보증금 수준, 평수, 직장과의 거리 등 여러 가지가 있는데, 그것들이 바로 속성입니다.

전세집을 구해 본 경험이 있으면 알겠지만, 선택할 수 있는 집의 가짓수보다는 고려해야 할 속성이 많아서 고민인 경우가 많습니다. 이때 속성별 제거법이 유용하게 쓰입니다. 또한 가짓수가 원체 많아서 37퍼센트만 골라내도 그 수가 엄청 날 때는 속성별 제거법이 더 낫습니다.

속성별 제거법은 이렇게 적용하면 됩니다. 먼저 여러 속성 중에서 가장 중요한 속성과 그 속성의 허용 범위를 정합니다. 예를 들어 전세집을 구하는 데에 고려해야 할 속성 중 가장 중요한 것이 '전세보증금'이라고 결정하고, 전세보증금이 1억원에서 1억 2천만원 사이여야 한다는 허용 범위를 정하면 됩니다. 그런 다음, 이 기준에 부합되지 않는 대안들을 제거해 나가면 되죠.

속성별 제거법

1. 가장 중요한 속성을 결정한다

2. 그 속성의 허용 범위를 결정한다

3. 이 기준에 부합하지 않는 대안을 제거한다

이렇게 해도 여전히 선택 가능한 대안들이 많을 때는 두 번째, 세 번째 등의 속성을 결정하여 대안들을 제거하는 과정을 반복합니다. 그렇게 하여 손가락으로 꼽을 정도의 대안만 남겨서 최종적인 의사결정을 내리면 됩니다.

속성별 제거법은 가장 중요한 속성을 토대로 수많은 가짓수를 '쳐내는' 단순화 전략입니다. 제품을 고를 때나 집을 구매할 때 무수히 많은 대안 때문에 정작 아무런 의사결정을 내릴 수 없을 때 속성별 제거법을 사용하면, 쉽고 빠르게 최적의 대안을 선택할 수 있습니다.

따지고 보면 속성별 제거법은 그다지 특별한 의사결정법은 아닙니다. 누구나 다 알만한 기법이죠. 하지만 실제 의사결정 상황에 처했을 때 이 방법을 쓰는 사람은 그리 많지 않습니다. 아는 것과 활용하는 것은 다른 모양입니다.

잘 제거할 줄 아는 사람이 선택도 잘 합니다. 의사결정에 꼭 참고하기 바랍니다. 

(*참고도서 : '넛지')

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