Blog on the shore

오랜만에 컨설팅과 관련된 글을 올린다. internet/innovation이 대부분 기사나 누군가가 쓴 내용에 대한 코멘트 위주의 2차 가공물인데 반해 컨설팅/finance쪽은 이안의 순수 창작물이기 때문에 글 쓰는 고통(? 혹은 노력)이 몇 배 클 수밖에 없어서 아무래도 업데이트가 자주 되지 못한다.

각설하고, 이번에는 좀 더 business case에 가까운 컨설팅 인터뷰 사례를 들어보겠다. 컨설턴트가 되면 실제로 아래와 같은 작업을 해야 할 때가 있다. 일반 기업들의 문제해결을 위해서 쓰이는 경우는 없겠지만 만약 어떤 투자펀드(private equity)가 어떤 산업 혹은 기업에 투자를 할 것인가 말것인가에 대해 컨설팅 회사의 의견을 듣는 경우가 있기 때문이다. 이런 경우를 due diligence 프로젝트라고 하는데 단기간(보통 3-4주)에 상당히 compact한 output을 내놓아야 하기 때문에 컨설턴트들이 대부분 꺼리는 프로젝트다. (왜냐? 라이프스타일이 매우 안좋으므로..^^;) 물론 그럼에도 불구하고 최소 한번쯤은 경험해보고 싶어하는 프로젝트이기도 하다. 이안도 딱 한번 경험해봤다.

가게에 가서 물건을 소비하고 신용카드를 내면 가게 주인이 어떤 기계에 쓱 긇고 나서 전표용지가 띠리릭 하고 나오는 것을 본 적이 있을 것이다. 그 기계를 신용카드 조회기라고 하고 그러한 기업들을 VAN(Value Added Network) 업체라고들 부른다. 이 업체들은 대개 한건당 100원이던가 50원이던가 정도의 수수료를 받는다. 즉 한번 신용카드를 긁을때마다 신용카드 회사들이 조회를 해주는 대가로 VAN업체들에게 이 금액을 주는 것이다 (가게 주인들이 주는 것은 아니다) 대신 신용카드 회사들은 가게 상인들로부터 수수료(3%쯤 하던가?)를 받고 있기 때문에 VAN업체들에게 돈을 줄 수 있는 것이다.

하여간 어떤 투자펀드가 VAN업체에 투자를 할 것인가 말것인가를 고민하고 있다고 하자. 투자 펀드는 그 속성상 보통 5년 정도의 투자 후에는 IPO를 하던 M&A를 하던 제 3자에게 그들의 지분만을 팔던 exit을 하기 때문에 향후 5년간의 cash flow가 어떻게 될 것인지에 대해 예상을 하고 5년 후 exit value가 얼마가 될지를 예상한다. 따라서 해당기업에 대한 분석에 앞서 해당 산업의 향후 outlook이 어찌 될것인지도 매우 중요한 의사결정 요소라 하겠다. 왜냐하면 타겟 회사가 속한 산업 자체의 outlook이 좋아야 5년후에 exit을 할 가능성이 얼마나 큰지 결정이 되기 때문이다. 만약 당신의 인터뷰 question이 VAN시장 규모가 어떻게 될 것일까?를 물어본다고 하자.

그렇다면 시장규모 예상을 하려면 어떻게 해야할까? VAN업체가 신용카드 조회 건수 당 매출이 발생함을 상기하자. 그렇다면 매출의 driver는 '신용카드를 사용하는 건 수'가 되겠다. 그렇다면 건수는 어떻게 파악할 것인가? 이러저러한 방법이 있겠지만 전체 신용카드 사용액을 신용카드당 평균 사용액으로 나누면 건수가 나올 수 있을 것이다. 그냥 건수에 대한 예상을 바로 안하고 이렇게 나눠서 하는 이유는 무엇일까? 즉 최근 몇년간 사용건수는 몇건이었고 몇%로 성장하고 있으니 앞으로는 대략 몇%씩 성장할 것으로 예상할 수 있을텐데 왜 그렇게 안하고 두가지 driver로 나누냐는 질문 말이다. 그 이유는 너무나 간단하다. 그렇게 단순하게 하는 건 고등학생도 할 수 있는 일이기 때문이다. 돈 몇백억 몇천억을 왔다갔다 하는 판에 그렇게 간단하게 예상하려고 하겠는가? ^^;; 현상을 움직이는 동인을 찾아내어 그 동인에 대한 예상을 통해 현상을 예상하는 것이 결국은 좀 더 신뢰가 간다고 할 수 있겠다..

그럼 먼저 전체 신용카드 사용액부터 구해보자. 신용카드 사용액을 drive하는 것은 무엇일까? 개인별로 신용카드를 쓰는 frequency driver가 다를 수 있겠으나 거시적으로 보면 GDP, 소비량, 소비액 중 신용카드 사용비율을 들 수 있겠다. 식으로 나타내면 GDP*(소비액/GDP)*(신용카드사용액/소비액)이고, 말로 풀어쓰면 소득이 얼마나 늘어나서 소비가 얼마나 증가하며 그 소비 중 신용카드를 통한 소비가 얼마나 될 것인가를 예상하는 것이다. 앞으로 5년간 GDP성장에 대한 예상치, 소비증가율에 대한 예상치, 신용카드 사용비율에 대한 예상치를 구해서 reality를 체크하는 것이 해야 할 일이 되겠다. 이렇게 구한 숫자를 cross check 하는 것도 중요한데 하나의 방법으로는 신용카드가 사용되는 industry를 몇개 군으로 나눠서 그 산업군별로 bottom up방식으로 신용카드 사용액을 예상하여 합산해볼 때 앞서 구한 숫자와 어느 정도 range가 겹치는지를 보는 것도 cross check 방식으로 의미있다 하겠다.

그 다음엔 신용카드 사용당 평균 사용액을 구해보자. 이것도 그냥 historical data를 보고 앞으로를 간단히 예측할수도 있겠지만 한번 더 생각해보면 할부와 일시불로 나눠서 생각해볼 수 있을 것이다. 할부사용금액의 트렌드와 일시불 트렌드가 딱 일치하면 상관없겠지만 두개가 트렌드가 다르다면 향후 예상에도 영향을 미칠 것이기 때문이다. 이 단계에서 할 일은 할부와 일시불로 나눠서 자료를 구해보고 큰 변화가 있는 쪽이 있다면 어떤 background가 있었는지를 알아보는 것이 되겠다. (예를 들어 무이자할부가 늘어나면서 할부가 늘어났다든지 하는 경우 앞으로도 할부를 통한 구매가 늘어날 것이라고 예상할 수 있을 것이다)

이렇게 두가지 driver인 신용카드 사용액과 사용당 평균 사용액을 향후 5년간 예상을 하면 신용카드 사용건수에 대한 예상이 결과적으로 도출될 수 있고 여기에 건당 수수료에 대한 가정을 곱하면 전체 신용카드 조회 시장 규모가 파악될 수 있을 것이다.

간만에 머리 굴려 글을 썼더니 머리가 지끈지끈하다..^^;;

지난 Introductory에서 케이스인터뷰에 대해 기초적인 감을 잡았다는 가정하에 오늘은 실제 모 전략컨설팅 회사 인터뷰에서 나온 적이 있는 오래된 고전 문제 한개를 풀어보자. 워낙 오래된 문제고 나름 유명한 문제기에 여기서 풀어보는 것에 대해 누군가 시비를 걸지 않을 것으로 기대한다..^^;;

문제 : 전화기에 달린 숫자 0 버튼이 우리나라에서 하루에 몇 번 눌려질까?

반응1 : 뭐야? 뭐 이런 문제를 내? 뭐, 내가 전화를 하루에 3통쯤 거는데 그중에 네다섯번 누를거 같고 서울인구 천만이니까 4-5천만번쯤 되겠네. 이것도 문제냐?

반응2 : 흠..전화기가 유선전화만 말하는건가, 핸폰만 말하는걸까? 답을 내려면 복잡할 거 같긴 한데 나름 재미있겠군..어디 보자..질문을 좀 해야겠는데?

반응3 : 오호! 전형적인 guestimation 문제로군, 그렇다면 저번에 풀어본 문제와 동일한 패턴으로 풀면 되겠다. 아싸~

반응 1은 안타깝게도 아직 갈 길이 먼 반응이다. 반응 3은 일명 닳고 닳은 반응으로서 1차 인터뷰는 통과할 가능성이 많으나 2차 부터는 상당히 가능성이 낮을 것으로 생각되는 반응이다. 가장 바람직한 반응은 반응 2라고 할 수 있으니 반응 2에서 출발해보자. (물론 풀이를 하다보면 반응 3과 비슷한 접근이 이루어 질 수 있으나 반응 3 중에 일부는 일명 달달 외운 경우가 있어서 그런 경우는 인터뷰어의 눈에도 보이게 된다는 점이 다르다)

이안의 풀이방법만이 정답은 아니고 하나의 모범사례일 뿐이라는 것을 염두에 두고 아래 풀이방식에 대해 접근하기를 바란다.

전략 컨설팅 프로젝트를 시작할 때 컨설턴트들은 고객사의 business definition부터 시작을 한다. 즉 고객사가 영위하는 사업이 도대체 어디서부터 어디까지인지, 그러한 사업영역간에 고객이나 비용구조 등을 공유하는 것인지 아니면 따로따로의 사업인지, 각 사업영역의 직간접적인 경쟁사는 누구인지 등에 대해 정의를 내리고 나서 개별 모듈로 진행을 해 나가는 경우가 많은 것이다.

따라서 이 문제의 경우에도 '문제 자체'에 대한 정의를 하는 것이 출발선상이 될 수 있겠다. 전화기는 크게 유선전화와 무선전화로 구분해 볼 수 있을 것이다. 인터뷰어에게 두개의 종류가 있을텐데 일단 두 종류의 전화기의 대수를 파악한 후 각 전화기당 0을 몇번 누르는지를 예상하여 두 숫자를 곱해서 최종 숫자를 구하겠다고 framework을 제시할 수 있다면 좋은 첫인상을 남길 것 같다.

논의를 무선전화로 한정해보자. 이러한 인터뷰의 핵심은 숫자 그 자체보다 그 숫자를 추론해 나가기까지의 thought process를 보려는 것임을 잊지말자. 즉, 저번에 신문기사에서 보니 휴대폰 보유대수가 5천만대를 넘었다고 하더라, 따라서 휴대폰 대수를 5천만대로 가정한다..고 하면 낙제점인 것이다. 휴대폰의 대수를 추정하기 위해서는 다양한 접근방법이 있을 수 있겠다. 예를 들면 휴대폰 사용자층을 의미있는 연령대/지역대로 나눠서 연령대별 평균 보유대수를 통해 추정해보는 방법도 있겠고, 전국의 휴대폰 판매 채널 (대리점, 인터넷 등등)의 수 추정과 각 채널당 판매대수 추정을 하는 방법도 있겠다. 어떤 방법을 선택하던 중간에 길을 잃지 않고 논리적으로 끝까지 갈 수 있다면 상관 없을 것이다. 다만 연령대/지역대별 접근방식이 좀 더 안전/정확하지 않을까 하는 생각이다.

휴대폰을 보유할만한 80대까지의 연령을 나름의 공통분모를 가진 연령대로 끊어본다면 내 생각엔 1. 유치원 이하까지, 2. 유치원~초등학생, 3. 중고등학생, 4. 대학/대학원생 및 30대, 5. 40대와 50대, 6. 60대, 7. 70대 이상의 7가지 세그먼트가 아닐까 싶다.

다음 단계로 우리나라 인구를 계산의 편의상 오천만명으로 가정한 후 분류한 세그먼트별로 인구분포를 예측해보자. 유치원 이하면 1-5세까지이므로 인구의 5% 정도가 될 것이다. (백살까지의 인구를 각 연령별로 1%라고 해도 5%인데 최근의 저출산경향이 있으나 80세 이상도 많지는 않으므로) 유치원~초등학생은 6세~13세이므로 약 7%정도가 될 것이다. 중고등학생은 14세~19세이므로 5%, 대학~30대는 20~39세이나 많은 수가 몰려있을 것으로 예상되므로 약 30%, 40~50대도 약 30%, 60대 10%, 70대 이상 약 15%로 잡아보자. 정규분포 등을 이용하여 좀 더 sophisticated되게 할 수도 있겠으나 인터뷰당 시간이 20분~40분임을 감안하면 이 정도도 충분하다.

그럼 일단 인구가 나왔다. 그런데 굳이 의미있는 연령층으로 분류한 것은 휴대폰 보유율이 다를 것으로 기대했기 때문에 나눈것이니 다른 보유율을 적용해서 휴대폰 대수를 구해보자. 1. 유치원 이하는 럭셔리베이비 0.1% 정도 보유하지 않을까하는 가정으로 250만명*0.1%=2,500대, 2. 유치~초딩은 요즘 만만치 않은 보유율을 보임을 감안하여 20%로 가정시 350만명*20%=70만대, 3. 중고딩은 반이상 약 70%정도 가지고 있을 것으로 예상하여 250만명*70%=175만대, 4. 대학/대학원/30대는 최소 한대 이상, 많으면 세대씩도 보유하니 120% 적용하여 1,500만명*120%는 1,800만대, 5. 4-50대도 90%가량은 보유할 것으로 예상하여 1,500만명*90%는 1,350만대, 6. 60대는 30% 정도 보유예상하여 500만명*10%=50만대, 7. 70대 이상은 10%정도 보유예상하여 750만명*10%=75만대..총합은 약 3,500만대 정도 되겠다. (이 글을 읽는 분 중 휴대폰 종사자들이 정확한 수치를 아신다면 댓글 부탁 ^^; 그러나 거듭 말하지만 중요한건 thought process! ㅎㅎ)

그렇다면 무선 전화대수는 구했으니 한 통화당 전화번호에서 0이 눌러지는 횟수를 구해보자. 핸드폰(무선)에서 전화번호를 누르는 경우는 1)핸드폰>핸드폰 2)핸드폰>지역전화 3)핸드폰>국제전화 등이 있겠다. 물론 nate등의 데이터 이용과 문자 이용을 하는 경우도 요즘은 많겠지만 일단 제외해보자. 사람마다 차이가 있겠으나 세가지 비율이 50%, 49%, 1%쯤 되지 않을까라고 가정하여 1%는 무시하고 그냥 50:50으로 보자. 핸>핸의 경우 단축다이얼이 있으나 이 역시 잠시 무시하면 01x-abcd-efgh 가 될 것이다. 핸폰으로 걸면 무조건 맨앞의 0이 한번 붙는 것이다. x에는 우리나라 국번중 최근에 010이 생겼고, 011,016,017,018 총 5개가 있으니 확율이 20%라고 보자.(실제로는 010 점유율이 더 되겠지만) a에는 0이 나올 확율은 0%, bcdefgh는 0이 나올 확율이 각 10%(0에서 9까지 10개 자리중 하나), 따라서 핸폰에서 핸폰으로 한통화 걸때 0이 눌러질 평균횟수는 100%+20%+10%*8=200% 즉 두번이 되겠다. 지역전화는 0x-abc-defg 일텐데 마찬가지로 구하면 1.6번이 되겠다. 따라서 둘을 합치면 3.6번이 되겠고 확율이 반반이니 50%씩을 곱해서 1.8번이라고 보면 되겠다.

연령 구분으로 다시 돌아가보자. 1. 유치원 이하는 2,500대 보유하나 실제 전화거는 횟수는 하루 1번이하일 것이기에 0을 누르는 예상횟수는 1*1.8*2,500=4,500번 되겠고, 2. 유치~초등은 70만대인데 엄마아빠한테 한통씩 정도 한다고 가정하면 2*1.8*70만대=252만번, 3. 중고딩은 175만대 보유하는데 통화횟수는 문자를 많이 쓰므로 2통으로 가정하면 2*1.8*175만대=630만번, 4. 1,800만대에 평균통화 4통으로 가정시 4*1.8*1,800만대= 약 1.3억번, 5. 1,350만대가 평균 3통 가정시 3*1.8*1,350만대=7,300만번, 6. 50만대가 평균 1통 가정시 1*1.8*50만대=90만번, 7. 75만대가 평균 1통 가정 시 1*1.8*75만대=135만번.. 헥헥..실제 컨설팅 인터뷰에서는 인터뷰어에 따라 다르지만 이렇게 계산 다 하게끔 놔두진 않는다. 한두개 세그먼트 하는 것을 보여주면 그만하라고 한다. ^^;;

여기까지 읽고 나서의 예상 반응..
반응1 : 뭐야? 수학회사냐? 도대체 저런 인터뷰로 어떻게 사람을 구별하지? 그럼 컨설턴트들은 다 수학과 출신이나 공대 출신이겠네?
반응2 : 흠..그렇다면 처음에 어떤 구분으로 분류하여 문제를 쪼개어 나갈지가 상당히 중요하겠군..숫자야 어차피 가정이고 다양한 시나리오 중 하나로 처리하면 될테니 앞단에서 쪼개나가는 방식을 잘 만들어서 인터뷰어랑 확인해 봐야겠군..

역시나 반응2가 바람직하겠다. ^^;; 위에서 보여준 사례는 지나치게 analytical하게 간 문제이긴 하지만 아주 고전적인 사례라 하겠다. 인터뷰어에 따라 이렇게 anal한 것보다 쪼개는 방식의 창의성에 대해 후한 점수를 주는 경우도 있고, 실제 케이스가 그런 창의성이 발휘될 수 있는 경우도 있으니 꼭 공대나 수학과가 유리하다고 할 순 없겠다..

다음 시간엔 조금 soft한 사례를 들어서 balance를 맞춰볼 것이다

해마다 3월과 9월이 되면 컨설팅 회사 지원을 하는 주변 후배/친구/지인들에게서 모의 인터뷰를 해달라는 요청을 받곤 한다. 지금까지 대략 20여명 정도의 인터뷰를 도와주었는데, 도와준 모든 사람들이 입사를 하진 못했지만 다들 어찌됐든 모의 인터뷰가 도움이 되었다고들 했다. 그래서 기왕이면 보다 많은 사람들에게 간접적으로나마 컨설팅 인터뷰 스킬을 제공하고자 하는 것이 이 시리즈를 쓰는 일차적인 목표이고, 이차적으로는 논리적 사고방식의 기초를 쌓고자 하는 사람들에게 조금이나마 도움이 되는 것을 목표로 한다. (즉 주 독자층은 취업을 준비하는 대학/대학원생과 직장생활을 시작한지 오래 되시지 않은 분들이다. 그 이상은 이안의 내공이 딸려서 커버할 수가 없다 ^^;;)

컨설턴트는 결국 문제해결을 해야하는 사람들이고 문제해결은 결국 논리적인 분석력을 기초로 창의성을 더해야 하는 작업이다. 따라서 컨설턴트, 특히 주니어 컨설턴트에게 무엇보다 요구되는 능력이 바로 논리적 사고력/분석력이다.

그렇다면 논리적 사고란 구체적으로 무엇을 의미하는 것일까? 사실 일상에서 직면하는 많은 상황들이 논리적 사고와 연관될 수 있을 것이나 필자가 생각하기에는 크게 두가지로 대별될 수 있을 것 같다. 하나는 어떤 '문제'에 직면했을 때 그 문제가 '왜' 발생한 것인가에 대해 원인 분석을 하고 해결책을 제시하는 과정이고, 다른 하나는 어떤 의사결정을 내리기 위해서나 미래의 현상을 예측하기 위해 대답해야 할 올바른 질문들을 던지고 이에 대한 해답을 찾아가는 과정이다.

이 글을 쓰는데 도움이 되고자 시중에 나와있는 컨설팅 관련 서적들과 논리적 사고력에 관한 책들을 읽어보니 대부분 문제해결방식에 대해서 초점을 맞추고 있었다. 어찌보면 자연스러운 것이 컨설턴트가 하는 일의 상당 부분이 문제해결이기 때문에 거기에 초점을 맞추고 있는 것 같다. 하지만 컨설팅 프로젝트 중에도 후자에 속하는 프로젝트들이 존재하고 일상 생활 및 비즈니스 상황에서 후자와 같은 상황을 많이 접하게 되므로 이 역시 중요하다 할 수 있겠다.

간단한 사례를 하나 들어보자. 이안의 친구 중에는 치즈케익을 만들어서 G마켓에서 판매를 하는 녀석이 있다. 그 친구가 어느날 이안에게 묻기를, 열심히 치즈케익 만들어서 팔긴 하는데 월말에 통장잔고를 보면 별로 남는게 없으니 어찌 된것이냐고 물어보았다고 가정하자. 이 친구의 상황을 논리적 사고를 통해 해결해 준다면 어떻게 하면 될까?

통장에 결국 돈이 얼마 안 남은 이유는 돈이 많이 안들어와서거나 돈은 많이 입금되었는데 그만큼 출금이 많아서이거나 일것이다. (좀 더 고급스럽게 표현하자면 매출 혹은 비용의 문제일 것이다) 이 두가지 경우 중에 먼저 통장에 입금이 많이 안되어서라고 가정해보자. 그럼 왜 입금이 많이 되지 않은 것일까? 치즈케익이 많이 안팔려서일까 아니면 팔리긴 많이 팔렸는데 결제 과정 등에서 실제로 입금이 많이 안된 것일까? 약간의 오차가 있긴 하나 결제와 입금은 거의 차이가 없다고 가정하자. 그렇다면 왜 많이 안 팔린 것일까? 손님이 많이 방문을 안해서일까? 아니면 방문은 많이 했는데 방문한 사람 중에 치즈케익을 구매한 사람이 적어서일까? 이를 알아보기 위해 G마켓으로부터 정보를 받아 분석해보니 방문한 사람은 상당수가 치즈케익을 샀는데 방문한 사람 자체의 수가 다른 셀러들보다 현격히 떨어진다는 것을 발견했다면 문제 해결의 실마리를 찾은 셈이다. 즉 매출을 높이기 위해서 내 친구는 앞으로 보다 많은 수의 고객이 방문을 하게끔하는 활동에 투자를 해야 한다는 결론을 내릴 수 있게 된 것이다. (비용 구조에 문제가 있는 경우에 대해서도 각자 한번씩 꼭 생각/연습해보시길)

아주 간단한 사례였지만 논리적 사고방식에 익숙해질 수 있는 좋은 문제인듯 하다. 실제로 대학을 졸업하고 컨설팅 회사에 지원을 하게 되면 위와 아주 유사한 문제를 질문받게 될 것이다.

또 하나의 사례를 들어보자. 이안은 재미삼아 주식에 투자를 좀 하고 있다. 그런데 투자를 하면서 깨달은 점은 개별 회사의 사업전망도 중요하지만 전체 주식시장의 전망이 오히려 더 중요하다는 점이었다. 그래서 종종 증권사들이 한국 주식시장 전체에 대해 예측하는 보고서를 구해서 참고를 하곤 하는데 최근에 골드만삭스에서 발간한 보고서의 논리가 상당히 와닿았던 기억이 있다. 이 보고서의 내용도 결국은 한국 주식시장이 어떻게 될 것인가라는 전망을 통해 투자자들의 의사결정을 돕고자 하는 목적을 가진 보고서이다보니 논리적인 근거를 기초로 하고 있다.

골드만삭스의 결론은 올해 한국 주식시장은 오른다였고 그 이유를 다음과 같이 제시한다. 첫째 2006년의 경제성장율이 작년도의 4.5%보다 높은 5.3%로 예상되며 가계의 부채지수가 낮아지는 등 거시경제여건이 호전되고 있으며, 둘째 한국기업들의 PER평균이 8.3배로서 아시아의 다른 국가에 비교해서도 가장 낮아서 전반적으로 상승을 할 여력이 충분하며, 셋째 한국기업의 ROE평균이 최근 20년 중 가장 높은 수치를 달성하는 등 미시경제요건이 호전되고 있고, 넷째로 펀드 수탁액이 지속적으로 증가하여 수급조건 역시 좋기 때문이라고 설명했다. 이러한 이유들로 인해 코리아디스카운트가 상당 부분 해소되어 주식시장이 향후 3-4년 내에 두배가 될 것이라고 전망을 했다. 물론 이 3-4년이라는 수치, 두배라는 수치를 만들어 내기 위해서도 각종 데이터를 분석해서 도출한 것은 말할 필요도 없겠다.

꼭 이 레포트가 아니더라도 주식시장을 전망하는 애널리스트 리포트는 그 결과가 맞고 안맞고를 떠나서 결론을 내리기 위해 타당하다고 생각되는 로직들과 결론과의 관계를 잘 보여주는 자료들이므로 논리적 사고력 증진에 상당히 도움이 된다고 할 수 있겠다.

이상 두가지 사례를 통해 간단하나마 논리적 사고가 어떤 것인지에 대해 감을 잡아보았다. 이러한 감을 가지고 보면 일상생활에서 접하는 많은 '상황'들을 논리적 사고 해결과 접목시켜 볼 수 있을 것이다. 공부는 열심히 하는데 학점이 안나온다? 집 계약을 했는데 비싸게 한 것 같다? 안그러려고 하는데 매일 아침 지각을 한다? 내가 사놓은 주식이 어찌될지 궁금하다? 이런 모든 경우에 대해서 위와 같은 방식으로 한번 분석해보시면 어떠실지...^^;;