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더 나은 프레젠테이션을 위한 두 가지 �ѫ��라인 활용법

Adam Park — Fri, 15 Sep 2023 00:08:24 +0000

여러분은 자신의 아이디어를 얼마나 잘 전달하세요? 훌륭한 아이디어일지 몰라도 전달 효과를 극대화하도록 구성하는 방법을 아시나요? 그래서 �ѫ��라인이 필요합니다. 그것도 두 가지씩이나. 생각을 돕는 �ѫ��라인과 발표를 돕는 �ѫ��라인. 지금 바로 확인하세요.

글쓴이: 게리 제나드()

멋진 프레젠테이션을 위해 생각을 잘 정리하시나요? �ѫ��라인을 이용해 보세요. 더 나은 연설과 발표를 위한 좋은 대안입니다. (Suits photo by Pixabay.)

효과적인 프레젠테이션 준비 방안

생각을 얼마나 잘 정리하세요? 이야기할 내용과 주제의 정리를 말하는 건 아닙니다. 여러분의 온전한 생각을 논리적으로 강력하게 정리하고 다른 사람들에게 강력하게 전달하는 바로 그 능력을 말씀드리는 거죠. 그게 효과적으로 스피치나 프레젠테이션을 준비하고 실행에 옮길 방안처럼 들리셨다면 네, 맞습니다.

오늘 말씀드리는 내용은 바로 �ѫ��라인입니다. 그것도 두 가지 �ѫ��라인이죠. 그 둘의 차이를 안다면 에 있어서 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

스토리텔링 성공을 위한 7가지 원칙 | 특집 기사

어린 시절 이야기를 좋아하던 우리는 어른이 되어서도 이야기에 대한 갈망이 여전합니다. 프레젠테이션과 비즈니스 회의에서 스토리텔링으로 성공하기 위한 7가지 원칙을 스탠포드 경영대학원 제이디 슈람(JD Schramm) 교수가 알려 드립니다.

생각 정리를 돕는 준비용 �ѫ��라인

발표자로서 이 과정이 믿을 수 있게 돌아가게 하기 위해 먼저 필요한 무기는 바로 준비용 �ѫ��라인(preparation outline)입니다. 이 문서는 학교에서 배운 것처럼 로마 숫자로 큰 제목을 쓰고 아라비아 숫자와 대문자로 작은 제목을, 소문자와 숫자로 더 작은 제목을 쓰는 등 일정한 형식을 따를 수도 있습니다. 아니면 편하신 대로 훨씬 간단한 자료가 될 수도 있죠. 핵심은 바로 잘 정리된 아이디어니까요.

자곤 없이 전문가처럼 말하는 7가지 방법 ��특집 기사

비즈니스에서 전문지식을 전달하고 복잡한 주제를 간단히 표현하기 위해 자곤(�Ჹ��ǲ�)을 자주 사용합니다. 쉽고 편리할 수 있는 반면 몇가지 함정이 있습니다. 언제 어떻게 자곤을 쓰는지 주의 깊게 살펴서 내외부 소통을 개선하고 청중과 보다 긴밀한 신뢰를 쌓으세요.

어느 스타일을 선호하건 간에 준비용 �ѫ��라인에서는 전달하고 싶은 주제에 관한 여러분의 생각을 표현하도록 완전한 문장으로 작성하시는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 생각을 정리하는 데 도움이 되죠. 완전한 문장이 필요한 이유는 여러분의 아이디어를 어떤 식으로든 가로막는 일이 없도록 전달하기 위해서죠. 을 배울 수 있을까요? 네, 물론이죠. ��지만 먼저 모든 생각을 글로 적어봐야 머릿속의 아이디어를 확실하게 정리할 수 있습니다. 안그러면 오늘은 정말 짜릿할 정도로 멋진 생각이 내일이면 사라지고 없을 테니까요.

상당한 시간이 걸리는 이 과정을 마무리했다면 한 걸음 물러나 살펴보세요. 제대로 만들어 논리적으로도 탄탄한 일관된 내용의 스피치를 발견하게 되실 겁니다. 다음으로 자연스레 이어지지 못하는 아이디어가 있다면 그 격차를 확인하고 수정하실 수 있습니다.

멋진 이야기, 어떻게 하는 걸까? ��특집 기사

세스 고딘(Seth Godin)의 블로그에 올린 옛글이 문득 와닿아서 옮겨 봤습니다. 멋진 이야기는 어떤 점이 특별한지, 어떻게 이야기 해야 듣는 이의 신뢰를 얻고 우리의 이야기에 귀 기울이게 하는지, 우리 시대의 마케팅 멘토로부터 직접 들어보시죠.

전달 능력을 높이는 발표용 �ѫ��라인

다음으로는 이렇게 정성스레 구성한 준비용 �ѫ��라인으로부터 자신을 자유롭게 하는 것이 중요합니다. 발표하는 순간에 파급효과를 극대화하기 위해 필요한 일입니다. 그래야 리더십을 을 알 수 있거든요.

그래서 필요한 항목이 발표용 �ѫ��라인(speaking outline)입니다. 간단히 말해서 생각 정리를 돕는 준비용 �ѫ��라인에 있는 완전한 문장을 실제로 발표에서 사용할 파급력 높은 단어와 어구로 바꾸는 일이죠. 이 과정이 필요한 이유는 간단합니다. 우리는 문장으로 글을 쓰지만 아이디어와 감정으로 말합니다. 작성된 문서를 읽는 느낌 대신에 여러분의 발표는 이제 미리 생각을 잘 정리한 대화를 제일 중요한 소리로 전달합니다. 다시 말해 여러분의 목소리를 이용해 을 알게 되었음을 의미합니다. .

추가로 얻게 되는 효과도 있습니다. 스크립트를 확인하려고 내려다 봤을 때 긴 문서 대신 키워드와 어구만 보인다면 이제 뭘 봐야 할까요? 네, 바로 청중입니다. 그렇게 되면 청중은 발표자가 진정한 지식을 바탕으로 자신들에게 직접 이야기하는 발표자를 마주하게 되죠. 말하고 싶은 내용을 표현하기 위해 수시로 노트나 원고를 내려다 보는 발표자는 어떤가요? 그건 여러분이 아니라 다른 사람들 얘기가 되게 하세요.

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게리 제나드(Gary Genard)는 연극 배우이자 저자, 퍼블릭 스피치 및 발표 부담 덜어주기 전문가입니다. 자신이 설립한 회사 제나드메소드(The Genard Method)는 전 세계 과 을 제공합니다. 지난 2022년에는 9년 연속으로 세계 30대 커뮤니케이션 전문가 중 글로벌 구루의 한 사람으로 선정되었습니다. 아마존 베스트셀러 의 저자이며, 두 번째 저서 는 2019년 “전 시대를 통틀어 최고의 자신감 올리기 100대 서적 중 하나”에 올랐습니다. 비디오 컨퍼런스 발표를 위한 핸드북 은 온라인 미팅에서 버추얼 프레젠스를 위한 전략과 도구를 제시합니다. 최근 출간한 서적은 바로 입니다.��

원문: , The Genard Method

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데이븐포트 교수, 빅데이터와 직관의 역할

Adam Park — Tue, 09 Aug 2022 03:32:51 +0000

직관과 데이터 위주의 �ѫ��을 적절히 조합하는 역량을 키우는 것이 이러한 움직임에서 성공하는 궁극적인 열쇠라고 할 수 있습니다. 직관만을 고수하거나 �ѫ��만을 최우선으로 하는 접근법으로는 약속의 땅에 닿을 수 없기 때문입니다.

글쓴이: 톰 데이븐포트(Tom Davenport)

많은 사람이 지난 몇 년간 �ѫ��과 데이터 주도형 조직에서 직관의 역할이 있는지 제게 물어 왔습니다. 항상 직관이 힘을 발휘할 분야가 여전히 충분히 많다고 답을 드렸죠. 예컨대 가설은 여러분이 세상에 대해 보유한 데이터가 무슨 의미인지 밝히는 직관입니다. 물론 의 다른 점은 직관에서 그치지 않고 가설을 시험해보고 직관이 옳은지 배우게 된다는 점입니다.

가치와 복잡성을 기준으로 한 �ѫ��의 네 가지 유형

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모든 데이터에는 비즈니스를 폭발적으로 성장시킬 인사이트가 숨어 있습니다. 문제는 이러한 인사이트를 찾는 일입니다. 바로 이 부분에서 �ѫ��이 필요합니다.

�ѫ�� 초기에 직관이 중요해

�ѫ��중심 기업에서 직관을 발견할 수 있는 분야는 �ѫ�� 프로젝트를 수행할 사업영역을 선택할 때입니다. 이 가장 많이 필요한 분야를 결정하는 데 있어 집중적인 �ѫ�� 조사를 수행하는 기업은 거의 없습니다. 대상 분야의 선택은 보통 임원들의 직감에 의존합니다. 예컨대 사업에 �ѫ��을 활용 중인 시저스엔터테인먼트(Caesars Entertainment)의 경우 초기의 초점은 고객 충성도 및 서비스 �ѫ��이었습니다.

게리 러브맨(Gary Loveman) 회장은 시저스(당시 해라스)의 전국 카지노 전반에 걸쳐 고객 충성도가 낮다는 사실을 알고 있었다고 지적합니다. 또한 하버드경영대학원 재학 시절 고객 서비스 개선이 재무 실적 개선에 기여한다는 이론인 “서비스 수익 체인”에 관한 연구도 했습니다. 여러 산업에서 적용, 시험한 이론이지만 게임 회사에 적용된 적은 없었습니다. ��지만 충성도와 서비스의 가치에 관한 러브맨의 직관만으로도 이들 분야에 대한 수년 간의 �ѫ�� 프로젝트를 추진하기에 충분했습니다.

물론 가설과 마찬가지로 어느 분야에 �ѫ��을 적용할지에 관한 여러분의 직관이 실제로 타당한지 확인하는 일이 중요합니다. 러브맨은 시저스의 �ѫ�� 프로젝트 각각에 대한 투자효과(ROI)를 밝히도록 주장합니다. ��지만 �ѫ�� 전략의 초기 단계에서는 직관이 중요한 역할을 합니다. 간단히 말해 고도로 �ѫ��적인 회사에서는 직관의 역할이 더욱 제한적일 수 있지만 아예 사라지는 일은 거의 없습니다.

�鶹ԭ��와 Databricks, 데이터와 AI의 새로운 시대를 열다 ��특집 기사

�鶹ԭ��는 모든 �鶹ԭ�� 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터와 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표하고, Databricks와의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 �ѫ�� 역량을 강화할 방침입니다.

빅데이터가 있으니 직관은 소용없다?

��지만 는 어떤가요? 물론 �ѫ��에 쓸 대량의 데이터가 있다면 직관이 그다지 유용하지 않습니다. 빅데이터를 일찍 도입한 온라인 비즈니스 기업의 대표주자인 구글, 페이스북, 링크드인 등의 경우 사용자의 클릭스트림(clickstream) 데이터가 넘쳐나기 때문에 더 이상 직감은 필요 없습니다. 그렇죠?

실은 그렇지가 않다고 합니다. 신상품이나 서비스를 만들기 위한 주요 빅데이터 프로젝트는 종종 직관에 따르는 경우가 있습니다. 구글의 자율주행 차량의 경우 빅데이터 프로젝트라고 책임자들은 말합니다. 구글 펠로우 세바스티안 트룬(Sebastian Thrun) 스탠포드대학 교수가 이 프로젝트를 이끌고 있습니다.

트룬 교수는 필요한 모든 데이터와 지도, 인프라가 확보되기 한참 전부터 자율주행 차량이 가능하다는 직관이 있었습니다. 교통사고로 친구를 잃은 사건에 동기를 얻어 자신이 무슨 일을 하는 지조차 모르면서 스탠포드대학교에서 이 문제를 다룰 팀을 꾸렸다고 인터뷰에서 밝혔습니다.

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빅데이터는 우리가 매일 사용하는 컴퓨터, 모바일 기기, 기계 센서에서 흐르는 방대한 제타바이트급 데이터로 구성된 정보의 바다를 가리킵니다. 빅데이터는 조직이 의사결정을 내리고 프로세스와 정책을 향상하며 고객 중심 제품과 서비스, 경험을 구축하는 데 사용됩니다.

여러분이 알 수도 있는 사람

링크드인(LinkedIn)의 가장 성공한 데이터 상품 중 하나인 PYMK (People You May Know) 기능의 경우 예전 급우나 직장 동료가 무슨 일을 하고 있는지에 관해 사람들이 관심을 가질 지 모른다는 직관을 토대로 조너선 골드먼(Jonathan Goldman; 현재는 Intuit에서 근무 중)이 개발했습니다. 골드먼은 인터뷰에서 “사람들이 인맥을 넓히는 일을 도울 아이디어를 이리저리 궁리하던 중”이었다고 밝혔습니다. 이리저리 궁리하는 과정이야말로 직관적인 과정이라 할 수 있죠.

PYMK가 개발된 지 몇 년 후에 링크드인의 최고 데이터 과학자에 오른 피트 스코모록(Pete Skomorock)은 데이터 상품을 성공적으로 개발하려면 창의성과 직관이 핵심이라고 믿습니다. 이번 주 인터뷰를 통해 스코모록은 아직은 아이디어가 성공할지 증거가 충분치 않은 상황에서 데이터 과학자들의 직관을 믿고 후원할 용기가 있는 기업들이 성공하는 데이터 상품을 개발하는 주인공이라고 전했습니다.

모든 �ѫ��에 창의성과 직관이 중요해

전통적인 �ѫ��과 마찬가지로 결국에는 창의성을 데이터와 �ѫ��으로 시험해야 한다고 스코모록은 지적합니다. ��지만 실제로 아이디어가 성과를 낼 지는 몇 년이 지나서야 비로소 알게 될 수도 있다고 말합니다.

2026년 AI 트렌드 – 리더들을 위한 핵심 인사이트 ��특집 기사

에이전틱 AI의 느린 발전, AI 버블 붕괴, 기업 차원의 GenAI 활용 필요성, AI 관리 조직 구조 논쟁, AI 팩토리를 통한 가치 창출 가속화 등 MIT의 톰 데이븐포트와 랜디 빈이 제시하는 2026년 5대 AI 트렌드를 지금 바로 확인하세요.

따라서 빅데이터건 전통적인 �ѫ��이건 간에 직관은 중요한 역할을 합니다. 직관과 데이터 위주의 �ѫ��을 적절히 조합하는 역량을 키우는 것이 이러한 움직임에서 성공하는 궁극적인 열쇠라고 할 수 있습니다. 직관만을 고수하거나 �ѫ��만을 최우선으로 하는 접근법으로는 약속의 땅에 닿을 수 없기 때문입니다.

원문 출처 –

토마스 데이븐포트(Thomas H. Davenport) 교수는 MIT 디지털비즈니스센터 연구교수이자 뱁슨대학(Babson College) IT 경영학 교수로서, 국제�ѫ��연구소(International Institute for Analytics) 공동 창업자이며 딜로이트 애널리틱스(Deloitte Analytics)의 수석고문입니다. 베스트셀러 ��젶�자이자 를 공동 집필했습니다.

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