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SWOT 분석은 무엇인가요?

    목차

 SWOT 분석의 정의

 SWOT 분석은 자신의 강점(Strengths), 약점(Weaknesses), 기회(Opportunities), 위협(Threats)을 평가하는 도구입니다. 마치 스마트폰 없이 살던 시절의 나침반처럼, 이는 개인이나 기업이 자신의 상황을 파악하는 데 도움을 줍니다. 여기서 '강점'과 '약점'은 내부적인 요소를, '기회'와 '위협'은 외부적인 요소를 나타냅니다.

SWOT 분석의 활용

 SWOT 분석은 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. 마치 주말 계획을 세우기 위해 장단점을 고려하는 것처럼, 기업과 프로젝트 관리자들은 이 분석을 통해 전략을 수립하고, 어떤 기회를 포착하거나 위협을 피할 수 있는지 판단합니다. 즉, 이는 사업계의 '프로젝트 결정 메이커' 역할을 합니다.

SWOT을 통해 얻을 수 있는 교훈

 이 분석을 통해 얻을 수 있는 교훈은 자기 자신과 자신의 환경을 냉정하게 바라볼 수 있다는 것입니다. 마치 거울 앞에서 아침에 얼굴을 살펴보듯이, 강점을 활용하고 약점을 개선하며, 주변 기회를 잡고 위협으로부터 스스로를 보호하는 방법을 배웁니다. 이는 일상생활에서 '오늘 뭐 입지?'라고 고민하며 날씨 앱을 확인하는 것과 비슷합니다.

SWOT 분석에 대한 결론

 SWOT 분석은 전략적 계획을 세울 때 필수적인 도구입니다. 그러나 이 분석이 만병통치약은 아닙니다. 마치 완벽한 커피를 만들기 위해 최고의 원두를 사용하는 것처럼, 정확한 데이터와 객관적인 시각이 필요합니다. 유연하게 상황에 맞춰 분석을 갱신해야 하며, 이는 마치 우리가 매일 아침 일어나 날씨를 확인하고 그에 맞게 옷을 선택하는 것과 같습니다.

 

SWOT 분석은 비즈니스뿐만 아니라 일상생활에서도 우리가 자신과 환경을 이해하고 전략적으로 대응하는 데 도움을 줍니다. 자신의 장단점을 아는 것, 그리고 그에 맞는 전략을 세우는 것이 중요합니다.

 

 


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흑백 논리의 오류란?

 흑백 논리의 오류란?   흑백 논리의 오류는 A와 A가 아닌처럼 2분법적인 판단을 내리는 비형식적 오류를 의미합니다. 흑백 논리의 오류로 인해서 극단적 구도가 발생합니다. 흑백 논리의 오류의 특징 흑백 논리의 오류는 이분법적으로 나누는 오류입니다 흑백 논리는 주로 도덕과 비도덕, 강자와 약자와 같은 극단적 이분법으로 오류를 발생시킵니다. 흑백 논리가 타당할 때에는 명확한 이분법을 사용할 수 있는 때 뿐입니다. 흑백 논리의 오류는 논리적 모순이 발견되었거나 불리해질때 발생하곤 합니다. 흑백 논리의 오류의 예시  "그 단체에서 하는 행동은 모두 옳아. 그 단체를 비판하는 사람은 모두 비도덕적인 사람들이야." 위 예시는 대표적인 흑백 논리의 예시입니다. 인간이든 단체든 사람이 구성하는 대부분의 요소는 단순하게 선과 악의 이분법적인 구도로 나눌 수 없습니다. 인간이나 단체는 입체적인 존재입니다. 즉, 양 극단만 존재하는 것이 아닌 다양하게 존재하는 것입니다. 도형으로 생각해보자면 인간은 단순한 사각형이 아닌 육면체와 같은 입체적인 존재라고 볼 수 있습니다. 입체적인 존재이기에 단순히 그 사람이 한 사건에 대해서 지지 또는 반대의 입장을 표명한다고 그 사람을 도덕적, 비도덕적이라고 판단하기 어렵습니다. 흑백 논리의 오류 세 줄 요약   -흑백 논리의 오류는 이분법적으로 판단하는 비형식적 오류입니다. -흑백 논리의 오류는 논리적 모순이 발생했을 때나 궁지에 몰렸을때 자주 범하는 오류입니다. -흑백 논리의 오류는 양 극단만 남깁니다.

기저율 무시란?

  기저율 무시의 정의 기저율 무시는 확률을 무시하고 통계와 반대되는 판단을 하는 인지 편향을 의미합니다. 기저율 무시는 기준비율 오류라고도 불립니다. 기저율 무시의 특징 기저율 무시로 인해서 통계적 수치를 무시하고 인상적인 주관적 경험을 기반으로 판단하게 됩니다.   기저율 무시는 자신의 고정관념에 기반하여 판단하게 만듭니다. 기저율 무시는 대표성 휴리스틱과도 연관이 있습니다. 쉽게 생각나는 정보를 통계보다 우선시하게 됩니다. 기저율 무시의 예시 경제신문을 매일 읽고 주식 시장을 매일 보는 사람이 있습니다.  이 사람은 어떤 직업일 가능성이 높을까요? 1.이 사람은 월스트리트의 증권사 애널리스트일 가능성이 높다. 2.이 사람은 학생일 가능성이 높다. 정답은 2번입니다. 경제 신문과 주식 시장이라는 묘사로 인해서 증권사 애널리스트라고 생각할 가능성이 높습니다. 하지만 확률 상으론 2번이 높습니다.    인구적 통계를 볼 필요도 없이 학생 vs 증권사 애널리스트의 확률만을 보더라도 답이 나옵니다. 학생의 수가 월스트리트 증권사 애널리스트의 수보다 몇만배는 더 많습니다. 즉, 경제 신문을 매일 보고 주식 시장을 매일 보는 사람들 중에서 무작위로 1명을 뽑을때 학생이 나올 확률이 높습니다. 아무리 학생들 중에서 경제 신문을 매일 보고 주식 시장을 매일 보는 사람이 적어서 0.01%라고 하더라도 증권사 애널리스트보다 그 수가 많습니다. 기저율 무시 세 줄 요약  -기저율 무시로 인해서 통계적 수치를 무시하고 인상적인 주관적 경험과 고정관념으로 현상을 판단하게 됩니다. -기저율 무시는 빠른 판단으로 인해 생긴 인지 편향입니다. -기저율 무시를 해결하기 위해서는 수학적 판단이 필요합니다.

결합 오류란?

결합 오류의 정의   결합 오류는 확률을 잘못 계산하여 생기는 인지 편향을 의미합니다. 객관적 확률이 아닌 주관적 확률로 판단하는 것입니다. 결합 오류는 연합 오류, 연결 오류라고도 불립니다. 결합 오류의 특징     결합 오류로 인해서 직관적 판단이 가능합니다. (다만 정확하지 않을 가능성이 높습니다.)    결합 오류로 인해서 이성적 사고 대신에 직관적 사고를 하기에 확률 계산에서 착오가 발생합니다.    결합 오류로 인해서 (사건의 확률) x (사건의 확률)이 (사건의 확률)보다 큰 값을 지닌다고 착각합니다.   결합 오류의 예시     결합 오류로 인해서 아래와 같은 실생활에서 비합리적 판단을 할 수 있습니다.   놀이기구를 기다리는 중 옆의 사람이 즐겁게 게임을 하고 있습니다.    그 사람은 아래 보기 중에서 어떤 사람에 해당할 가능성이 높나요?    1. 놀이기구를 좋아하면서 게임을 좋아하는 사람   2. 놀이기구를 좋아하면서 게임을 싫어하는 사람   3. 게임을 좋아하는 사람   직관적 판단으로는 대부분 1을 고를 수 있습니다. 놀이기구를 좋아하는 사람이 놀이동산에 와서 게임을 했을 것이라고 판단할 수 있습니다. 하지만 확률상으로 제일 가능성이 높은 것은 3입니다. 왜냐하면 각각의 확률을 분석해보자면 (임의로 놀이동산을 좋아함을 0.7[70%] 싫어함을 0.3[30%]로 가정하고, 게임을 좋아함을 0.9[90%]로 가정하겠습니다. 수치는 원하시는대로 바꿔주셔도 됩니다.)  1번은 0.7 * 0.9 = 0.63 [63%] 2번은 0.3 * 0.9 = 0.27 [27%] 3번은 0.9 = 0.9 [90%] 가 되게 됩니다. 즉, (확률1)과 (확률2)를 곱한 값은 절대로 (확률 2)를 넘을 수 없는 것입니다. (단, 확률1과 확률2는 1.0[100%]를 초과할 수 없습니다.) 따라서 위의 예시에서는 확률이 제일 높은 것은 3번이 됩니다. 결합 오류 세 줄 요약 -결합 오류로 인해서 확률을 잘못 계산하게 됩니다