비용 최적화란 무엇인가요?

비용 최적화는 CFO가 단기 목표를 달성하거나 비즈니스 상황에 대응하기 위해 전반적으로 비용을 줄이는 기존 비용 절감 방식의 대안입니다.

Gartner의 한 기사¹에서는 비용 절감 방식의 여러 문제를 설명합니다. 첫해에 비용 절감 목표를 달성하는 기업은 절반에 미치지 못합니다. 3년 동안 비용 절감을 유지하는 기업은 11%에 불과합니다. 비용 절감 이후 원하는 혁신 속도를 유지할 수 있다고 답한 기업은 9%뿐입니다.

비용 최적화에는 기업이 속한 산업과 해당 기업의 구체적인 목표에 맞춘 전략이 필요합니다. 예를 들어 클라우드 컴퓨팅 및 IT 분야에서는 기업이 온디맨드 서버 액세스에서 예약 인스턴스로 전환해 일정 기간 사용을 약정하는 대신 더 낮은 요금을 적용받을 수 있습니다. 공급망 물류에서는 비용 최적화를 위해 제품 공급업체 수를 통합해 단가를 낮출 수 있습니다.

비용 최적화는 그 특성상 비효율성을 찾기 위한 하향식 지시형 전략과는 잘 맞지 않습니다. 그럼에도 조직이 비용 절감을 추진할 때 고려할 수 있는 몇 가지 전반적인 모범 사례는 존재합니다. 이러한 모범 사례에는 모든 수준에서 비용 배분에 대한 투명성과 인식을 확보하는 것, 각 비즈니스 영역에서 비용 절감에 수반되는 절충 사항에 집중하는 것 및 가장 비용이 큰 영역의 절감을 우선시하는 것이 포함됩니다.

비용 최적화의 중요성과 효과를 이해하려면 먼저 기존 비용 절감 방식과의 차이점 및 장점을 이해해야 합니다. 비용 최적화는 비생산적인 지출을 최소화해 투자 수익률을 극대화하기 위한 목표 지향적이고 전략적인 노력인 반면 비용 절감은 전반적인 일괄 삭감에 가깝습니다.

분기 매출 목표를 달성하지 못한 기업의 사례를 생각해 보겠습니다. 기존 비용 절감 방식에서는 이사회가 CFO에게 일정 금액의 비용을 줄이라고 지시할 것입니다. 그러면 CFO는 예를 들어 전체 인력의 10%를 감축하고 채용을 동결할 수 있습니다.

이 CFO는 기술적으로는 비용 절감 목표를 달성했지만 사기 저하, 기술 공백 및 인력 부족과 같은 해고와 채용 동결의 2차적 영향을 고려하지 못했습니다. 이러한 2차적 영향은 이후 추가 비용으로 이어질 수 있습니다. 기업은 직원을 다시 채용하고 재교육해야 할 수 있습니다. 또한 팀이 과도한 업무 부담을 안고 진정한 경쟁 우위 영역에서 충분히 활용되지 못하면서 혁신 기회를 놓칠 수도 있습니다.

반면 비용 최적화 전략을 사용하는 CFO는 파레토 분석을 활용해 조직 인건비의 대부분을 발생시키는 팀을 식별할 수 있습니다. 그 후 CFO는 해당 팀의 업무가 그 비용을 정당화할 만큼 충분한 가치를 창출하고 있는지 판단할 수 있습니다.

이사회의 요구 사항을 충족하기 위해 필요한 절감 수준에 따라 CFO는 특정 역할을 제거하거나 조기 퇴직 인센티브를 제공하거나 비용이 많이 드는 부문의 보너스 및 임금 인상을 동결할 수 있습니다. 이와 같이 보다 목표 지향적인 접근 방식은 조직 전반에 걸친 일괄적인 비용 삭감으로 인한 부정적인 2차 효과를 방지하는 데 도움을 줍니다.

비용 최적화의 핵심 요소에는 비용에 대한 가시성 향상, 비용 비중에 따른 우선순위 설정, 2차 효과와 절충 사항에 대한 인식 유지 및 유연하고 장기적인 비용 구조 비전 수립이 포함됩니다.

조직 내부의 비용 구조를 철저히 이해하는 것은 최적화에 대해 정보에 기반한 의사 결정을 내리기 위한 첫 단계입니다.

재무제표에서 제품, 서비스 또는 직원 옆에 표시된 숫자가 항상 실제 비용을 반영하는 것은 아닙니다. 활동 기준 원가 계산(자세한 내용은 "비용 최적화 툴" 참조)과 같은 방식은 조직이 제품 생산이나 직원 서비스 확보에 필요한 재무 투입 요소를 더 잘 이해하도록 도울 수 있습니다. 이러한 방식은 현재 비용 기준에서 제품과 서비스가 얼마나 수익성이 있는지에 대한 더 나은 가시성을 조직에 제공합니다.

이와 같은 포괄적인 가시성은 기업이 불필요한 비용뿐 아니라 가치도 식별할 수 있도록 지원합니다. 개별적으로만 보면 특정 제품은 거의 수익성이 없을 수 있습니다. 하지만 전체 맥락에서 보면 해당 제품은 고객이 다른 제품을 구매하도록 유도하는 미끼 상품 역할을 할 수 있습니다. 또한 높은 수익률을 가진 제품을 보완하는 제품일 수도 있습니다(예: 프린터용 잉크 카트리지). 이러한 2차 수준의 분석과 가시성이 없다면 비용 절감 중심의 의사 결정은 단순히 수익성이 낮은 제품의 생산 중단으로 이어질 수 있습니다.

기업이 비용 구조에 대한 실질적인 가시성을 확보하면 비용이 가장 큰 영역을 우선적으로 최적화할 수 있습니다.

첫 단계는 일반적으로 비용을 전통적인 범주로 분류하는 것입니다.

• 고정 선행 비용 예: 임대료.
  
  
• 재료 및 수수료와 같은 가변 비용 .
  
  
• 재량형 또는 확장 가능한 비용 예: 출장비 또는 교육 예산. 

이 과정은 종종 어떠한 가치도 창출하지 못하는 비용을 드러내며 이러한 비용이 가장 먼저 절감 대상이 됩니다.

조직은 일반적으로 가장 큰 효과를 내면서 가장 적은 노력이 필요한 비용 절감 기회를 우선시합니다. 그 이후에는 공급업체 통합이나 신기술 교육처럼 일정 수준의 투자 또는 노력이 필요한 최적화 이니셔티브를 기업에 얼마나 빠르게 가치를 제공할 수 있는지를 기준으로 우선순위화합니다.

비용 최적화 프로세스의 모든 단계에는 절충 사항이 따릅니다. 공급업체를 통합하면 비용은 절감되지만 공급망은 더 취약해질 수 있습니다. 온디맨드 서버 액세스에서 예약 인스턴스로 전환하면 클라우드 액세스의 유연성이 줄어들며 트래픽 수요가 서버 용량을 초과할 경우 큰 비용 초과 위험이 발생할 수 있습니다. 이러한 절충 사항을 고려하는 것이 진정한 비용 최적화와 단순한 비용 절감의 차이를 만드는 경우가 많습니다.

비용 최적화는 일회성 프로젝트라기보다 지속적으로 수행되는 비즈니스 운영 방식에 가깝습니다. 조직은 최적화 선택이 장기적인 비즈니스 목표와 일치하는지 지속적으로 확인하며 불필요한 지출을 방지하기 위해 정기적인 지출 검토 및 감사를 수행합니다.

목표와 산업에 따라 비용 최적화 툴에는 파레토 분석과 같은 일반 전략과 전사적 자원 관리(ERP) 플랫폼과 같은 소프트웨어가 함께 포함될 수 있습니다.

기업이 비용 최적화를 위해 선택하는 지표는 해당 기업의 목표와 속한 산업에 따라 달라집니다. 그럼에도 비용 구조를 개선하려는 모든 기업이 추적할 수 있는 몇 가지 기본적인 범주는 존재합니다.

매출 대비 비용 비율은 수익 대비 지출을 측정하는 단순한 지표이며 개별 비용이 얼마나 효과적인지를 판단하는 데 활용할 수 있습니다.

예를 들어 어떤 기업이 첫해에는 100달러의 수익을 올릴 때마다 50달러를 지출했고 다음 해에는 100달러당 60달러를 지출했다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 비용 비율은 각각 50%와 60%가 됩니다. 이러한 증가는 비용 최적화가 필요하다는 경고 신호일 수 있습니다.

노동 생산성은 노동에 투입된 투자 대비 얼마만큼의 성과를 창출하는지를 나타내는 지표입니다. 비즈니스 모델에 따라 노동 생산성은 직원 1인당 매출, 노동 시간당 생산 단위 수 또는 기타 다양한 노동 관련 지표로 측정될 수 있습니다. 노동은 비용의 가장 큰 원인 중 하나인 경우가 많기 때문에 노동 생산성은 비용 최적화를 위한 핵심 기준 지표가 될 수 있습니다.

매출 대비 IT 지출 비율은 산업마다 다릅니다. 제조업과 같이 비교적 기술 의존도가 낮은 산업에서는 일반적으로 매출의 1~3% 수준인 반면 금융업에서는 10% 수준까지도 일반적으로 허용될 수 있습니다. 시간에 따른 IT 지출 추적은 리소스가 효율적으로 배분되고 있는지를 판단하는 좋은 지표입니다.

비용 최적화 운영 방식은 클라우드 컴퓨팅 및 IT, 제조, 헬스케어, 공급망 및 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 같은 산업 및 분야에 따라 달라질 수 있습니다.

광범위하게 보면 IT 비용 최적화는 운영을 충분히 지원하면서도 불필요한 지출과 과도한 리소스 할당을 식별하고 제거하기 위해 모든 IT 지출을 정기적으로 평가하는 프로세스입니다. IT 비용 최적화 프레임워크는 운영 효율성을 유지하고 더 광범위한 비즈니스 목표를 달성하면서 하드웨어, 소프트웨어 앱, 클라우드 컴퓨팅, 공급업체 계약 및 데이터 스토리지와 같은 조직의 IT 지출을 단계별로 분석하는 접근 방식을 제공합니다.

클라우드 비용 최적화 운영 방식은 특히 클라우드 인프라에 중점을 둡니다. 클라우드 비용 최적화는 다음을 위해 전략, 기법, 모범 사례 및 툴을 결합합니다.

• 클라우드 지출 절감 지원.
  
  
• 클라우드 환경에서 워크로드를 실행하기 위한 가장 비용 효율적인 가격 모델 탐색(예: 사용되지 않는 서버 공간의 스팟 인스턴스 프로비저닝).
  
  
• 비즈니스 가치 극대화.

재무와 DevOps를 결합한 용어인 FinOps는 조직이 하이브리드 및 멀티클라우드 워크로드에서 비즈니스 가치를 극대화하도록 지원하는 클라우드 재무 관리 운영 방식입니다. FinOps는 모든 이해관계자에게 클라우드 비용 최적화 모범 사례를 조언하는 전담 FinOps 팀의 중앙 집중식 통제 아래 조달을 관리합니다. 이를 통해 조직이 클라우드 환경에서 효율적으로 대규모 운영을 수행할 수 있도록 하는 공통 언어가 형성됩니다.

많은 조직은 IT, 재무 및 엔지니어링 부서 구성원으로 이루어진 교차 기능형 FinOps 팀을 구성해 클라우드 비용 최적화 전략과 구현에 접근합니다. 이 팀은 클라우드 지출에 대한 재무적 책임성을 강화하고 과도한 지출을 줄이며 비용 효율성을 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

제조업의 비용 최적화 전략은 높은 고정 비용, 노동과 생산량 간의 밀접한 연관성 및 장비 유지에 필요한 높은 간접비를 고려해야 합니다.

종합 설비 효율(OEE)은 제조 프로세스 또는 개별 장비의 효율성과 성능을 측정하는 데 사용되는 핵심 최적화 지표입니다. OEE는 장비의 가동 가능성, 성능 및 품질 요소를 함께 곱해 장비가 얼마나 효과적으로 사용되고 있으며 제품 생산 또는 서비스 제공 과정에서 얼마나 효율적으로 운영되는지에 대한 인사이트를 제공합니다.

원자재는 일반적으로 제조업체의 가장 큰 비용 항목이므로 핵심 최적화 대상이 됩니다. 노동 비용은 직원이 다양한 작업을 수행할 수 있도록 교차 교육을 실시하고 제조 프로세스를 표준화함으로써 최적화할 수 있습니다. 높은 간접비는 에너지 소비를 최적화함으로써 관리할 수 있습니다(예: 부하 이동 또는 열에너지 회수 및 재사용).

헬스케어 분야에서는 높은 전문성 수준, 교육 관련 규제 및 24시간 인력이 필요하다는 점 때문에 노동 비용이 특히 높습니다. 의약품 및 의료 장치 공급망 역시 규제가 매우 엄격하고 최적화가 쉽지 않으며 병원은 매우 높은 고정 비용 구조를 가지고 있습니다.

헬스케어 분야의 비용 최적화 전략에는 환자당 최적의 간호사 수 배치, 병원 소모품 표준화 및 고가 병원 장비 사용 빈도 추적이 포함됩니다. 이러한 지표는 이해관계자를 만족시키고 최고 수준의 환자 안전과 의료 서비스를 제공하기 위해 윤리적 요구 사항 및 업계 표준과 균형을 이루어야 합니다.

공급망 최적화는 공급 네트워크의 효율성과 성능을 극대화하기 위해 기술을 활용합니다.

공급망 최적화의 핵심 요소에는 다음이 포함됩니다.

• 실시간 재고 추적 및 데이터.
  
  
• 가격 맞춤 설정, 견적 발송, 주문 추적 및 반품 관리를 위한 주문 관리 시스템.
  
  
• 미래 수요를 예측하고 이에 따라 재고, 조달 및 워크로드를 조정할 수 있을 만큼 강력한 분석 기능.

공급망은 상호 의존성이 매우 높기 때문에 한 영역에서 절감된 비용이 예측할 수 없는 방식으로 다른 영역으로 전가되는 경우가 많습니다. 또한 관세나 연료 가격처럼 운송 및 물류 비용은 기업이 통제하기 어려운 경우가 많습니다. 기업은 오늘의 조건에 맞춰 비용을 최적화할 수 있지만 그러한 조건이 내일은 존재하지 않을 수 있으므로 유연성과 복원력이 매우 중요합니다.

SaaS 비즈니스에서 비용을 최적화하려면 각 고객 관계의 가치와 비용을 평가해야 하는 경우가 많습니다.

마케팅, 영업 및 교육을 고려하면 SaaS 고객 확보 비용은 높을 수 있습니다. 기업은 고객 확보 비용을 특정 기간 동안 확보한 전체 고객 수와 비교해 측정해야 하며 이 수치는 높을수록 좋습니다. SaaS 공급업체는 고객 구독의 생애 가치를 고객 확보 비용과 비교해 계산하며 일반적으로 3:1 비율 달성을 목표로 합니다.

클라우드 비용 최적화는 SaaS 공급업체에도 당연히 중요하며 이를 위해 FinOps 운영 방식, 자동화 및 오토스케일링에 대한 투자가 필요합니다.