주요 기업들은 지난 몇년 동안 기능, 가격, 원가 사이의 최적의 조합을 찾아 상품을 개발하는 가치디자인(Design-to-Value;DtV) 프로그램을 사용하여 제조업체 비용의 최대 50 %를 차지하는 부품 및 원자재 비용을 효과적으로 관리하였다.
그러나 최근 빅데이터를 기반으로 손쉽게 고객의 데이터를 확보할 수 있게 되어서 디지털분석을 활용한 가치 분석 (Analytics-to-Value; AtV)을 기반한 제품 및 포트폴리오 최적화 활용이 늘어나고 있다. 다양한 디지털기술 및 분석도구를 활용해 제품 비용 과 포트폴리오 최적화의 효율성을 증대시킬 수 있다. 가치분석은 4가지 분야에 활용 되고 있다.
1. 고객 가치와 제품 디자인(Customer value and product design): 제품 최적화는 고객의 요구에 대한 확실한 이해 부터 시작된다. 이를 위해 기업은 고객가치 추가 요소 와 비용 절감 사이의 균형을 정량화하기 위한 데이터 확보가 전제 되어야 한다.
2. 포트폴리오 및 모듈성(Portfolio and modularity): 기업은 제품 포트폴리오를 최적화 하여 마진을 늘리고 모듈, 플랫폼 및 표준화를 사용하여 내부 복잡성을 줄일 수 있다.
3. 기술 사양 및 솔루션 엔지니어링(Technical specs and solution engineering): 과도한 기술 사양이 제품 비용을 좌우하는 경우가 많기 때문에 경쟁사 제품을 벤치마킹하는 등의 최적화 작업을 통해 개발 비용을 효율적으로 관리할 수 있다.
4. 구성품 및 공급(Components and supply): 제품 및 서비스 구성 요소, 그리고 신뢰할 수 있고 탄력적 인 공급 업체로부터 최상의 비용 지점을 식별하고 확보하려면 구성 요소 자체 와 해당 원자재의 가격 변화를 지속적으로 모니터링 해야한다. 회사의 공급 업체는 구성 요소 비용을 최적화하는 데 똑같이 집중해야 한다.
출처:McKinsey
