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인센티브 설계의 6가지 원칙

Cointelegraph

2022/07/26 13:23

따르다

원본: https://www.sahilbloom.com/newsletter/the-6-principles-of-incentive-design

영감만큼 강력하고 어디에나 있는 힘은 세상에 거의 없습니다. 일상적인 상호 작용 및 의사 결정에서 더 넓은 조직 및 사회에 이르기까지 모든 것을 관리합니다.

Charlie Mungerzhong은 다음과 같이 잘 말했습니다.

"나에게 동기를 부여하면 효과를 줄 것입니다."

인센티브에는 독특한 이중성이 있는 것 같습니다.

잘 설계된 인센티브는 훌륭한 결과를 가져올 수 있습니다.
잘못 설계된 인센티브는 끔찍한 결과를 초래할 수 있습니다.

놀랍게도 그 중요성에도 불구하고 인센티브는 학교, 비즈니스 프로그램 또는 조직에서 거의 연구되지 않습니다.

따라서 인간은 여전히 적절한 인센티브를 만드는 데 놀라울 정도로 서투릅니다. 우리는 조작을 유도하고 의도하지 않은 결과에 대한 문을 여는 시스템을 만들어 왔습니다. 너무 자주 우리는 잘못 설계된 진영에 빠지고 답과 빠른 수정을 위해 애쓰고 있습니다.

오늘 기사에서는 인센티브 설계의 몇 가지 일반적인 함정을 다루고 원하는 결과를 생성하는 사려 깊은 인센티브를 구축하기 위한 핵심 원칙 세트를 제안합니다.

인센티브 프로필

동기 부여의 기본 정의부터 시작하겠습니다. 인센티브는 개인이 특정 방식으로 행동하도록 동기를 부여하고 영감을 주거나 추진하는 모든 것입니다.

두 가지 형태가 있습니다.

본질적인: 본질적인 - 이기심이나 욕망에 의해 만들어집니다.
외인성: 외인성 - 외부 요인에 의해 발생하며 일반적으로 보상(긍정적인 인센티브) 또는 처벌(부정적인 인센티브).

여기와 트위터에 쓰는 글의 대부분은 내재적 동기(우리의 동기, 욕망, 추구)와 느슨하게 관련되어 있습니다.

하지만 오늘은 특별히 외적 동기에 초점을 맞추겠습니다.

단순화된 일반 모델에서 외적 동기에는 두 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다.

메트릭: 개인 또는 그룹을 측정하는 기준입니다. 메트릭은 정량적(KPI, 지표) 또는 정성적일 수 있습니다.

대상: 보상 또는 페널티를 시작하는 작업 수준입니다. 목표는 구체적(KPI가 X 수준에 도달하면 보상을 받음) 또는 일반(상사가 업무에 만족하면 보상을 받음)이 될 수 있습니다.

그러나 문제가 있습니다. 친숙하게 느껴져야 하는 이 간단한 인센티브 모델은 종종 나쁜 결과와 의도하지 않은 결과를 초래합니다.

오늘 기사의 "범인": Goodhart의 법칙.

굿하트의 법칙

Goodhart의 법칙은 간단합니다.

척도가 목표가 되면 더 이상 좋은 척도가 아닙니다. 성능 측정이 주어진 목표가 되면 인간은 관련된 결과를 고려하지 않고 이를 위해 최적화하는 경향이 있습니다.

Goodhart의 법칙은 영국 통화 정책에 관한 1975년 기사에서 개념을 언급한 영국 경제학자 Charles Goodhart의 이름을 따서 명명되었습니다.

"통제 목적으로 스트레스를 받자마자 관측된 통계적 규칙성이 무너지는 경향이 있습니다."

그러나이 개념은 인류학자인 Marilyn Strathern에 의해 대중화되었습니다. 1997년 논문에서 그녀는 이 아이디어를 일반화하여 Goodhart의 법칙이라고 불렀습니다.

"어떤 척도가 목표가 되면 더 이상 좋은 척도가 아닙니다."

그것은 지나치게 단순한 인센티브 계획의 실패를 설명하는(정확하게 예측하는) 현상인 실질적인 관심을 끄는 심적 모델이 되었습니다.

몇 가지 예를 살펴보고 이를 사용하여 인센티브가 잘못된 경우에 대한 프레임워크를 만들어 보겠습니다.

인도 코브라와 소비에트 손톱

인도에는 코브라가 너무 많습니다.

영국인들은 코브라 머리를 코브라를 없애기 위한 정화 수단으로 보고 사람들에게 코브라 머리를 제공하도록 권장합니다.

결과? 지역 주민들은 현상금을 위해 코브라를 사육하면서 시스템을 게임합니다. 코브라 수를 줄이기 위해 고안된 인센티브는 실제로 그것을 증가시켰습니다.

소련은 군사 산업 단지에 연료를 공급하기 위해 더 많은 못을 생산해야 했습니다.

첫째, 소비에트 지도부는 생산된 못의 수에 따라 인센티브를 제정했습니다. 결과? 이 공장들은 수천 개의 작은 못을 생산했습니다.

다음으로 경영진은 생산된 못의 무게에 따라 인센티브를 조정했습니다. 결과? 공장에서 큰 못을 몇 개 생산했습니다.

두 경우 모두 손톱은 쓸모가 없습니다.

아마존 "임대 해고"

Amazon은 직원 이직률이 장기적인 비즈니스 성공의 원동력이라고 생각합니다.

Jeff Bezos는 초기부터 조직의 인재 수준을 지속적으로 향상시키기 위해 하위 10% 직원을 제거하는 문화를 만들었습니다.

건전한 직원 이직률을 대규모로 유도하기 위해 관리자의 연간 이직률 목표를 설정합니다.

결과? "고용" 관행에 관한 수많은 기사가 나타났습니다. 관리자는 이직 목표를 달성하기 위해 해고할 직원을 고용했다고 합니다.

Wells Fargo 계좌 개설

Wells Fargo의 고위 경영진은 신규 계좌 개설을 비즈니스 성장을 추적하는 쉬운 방법으로 보고 있습니다.

신규 계좌 개설을 유도하기 위해 후배 직원들의 계좌 개설 목표를 설정했습니다. 직원은 보너스를 받기 위해 이러한 목표를 초과해야 합니다(또는 놓칠 경우 불이익을 받을 수 있음).

결과? 직원들은 목표를 달성하기 위해 수백만 개의 가짜 계정을 개설했으며 Wells Fargo는 명백한 사기로 수십억 달러의 벌금을 물었습니다.

인센티브 구성

이러한 예를 배경으로 인센티브가 잘못되는 부분을 이해하기 위한 간단한 프레임워크 개발을 시작할 수 있습니다.

잘못 설계된 인센티브는 일반적으로 다음 세 가지 특성 중 하나 이상을 나타냅니다.

맥나마라 오류
좁은
화장대 > 품질

맥나마라 오류

McNamara Fallacy는 1961년부터 1968년까지 미국 국방장관이었던 Robert McNamara의 이름을 따서 명명되었습니다.

관찰 가능한 정량적 지표를 기반으로 결정을 내리고 다른 모든 지표를 무시하는 경향입니다. 이를 통해 측정하기 쉬운 것과 실제로 중요한 것(예: 원하는 결과를 표현하는 것)을 측정하는 데 집중할 수 있습니다.

코브라 머리, 손톱 수 또는 무게, 직원 이직률 및 신규 계좌 개설은 모두 정량화하기 쉽지만 더 큰 그림은 완전히 무시합니다. 네 가지 인센티브 프로그램 모두 McNamara 오류의 희생자입니다.

좁은

좁은 초점 문제는 객관적인 범위 지정 문제입니다.

프로그램의 원하는 결과에 대해 너무 편협하게 생각하면 나무 대신 숲을 놓치는 인센티브를 만들 가능성이 더 큽니다.

Wells Fargo의 경우 원하는 결과는 은행에서 더 많은 계좌를 개설하는 것이 아닙니다. 원하는 결과를 만족하고 좋은 서비스를 제공하는 고객 수의 증가로 정의하는 것이 더 적절합니다.

경험 법칙: 의심스러운 경우 축소합니다.

화장대 > 품질

상사나 대중에게 깊은 인상을 주기 위해 코브라 헤드나 신규 계좌 개설과 같은 허영 지표에 의존하는 것은 인센티브 설계에서 재앙을 초래하는 비결입니다.

계정의 팔로워 수에 따라 소셜 미디어 관리자에게 인센티브를 제공한다고 상상해 보십시오. 그 사람은 이러한 목표를 달성하기 위해 추종자를 사기 시작할 수 있습니다.

허영 지표는 거의 품질 지표가 아닙니다.

인센티브 설계 원칙

Fragmented Incentive Framework를 기반으로 사려 깊은 인센티브 설계 원칙을 수립합시다.

사려 깊은 인센티브를 개발할 때 고려해야 할 6가지 원칙:

표적
색인
역 측정
스테이크 및 효과
게임에 참여
명확하고 매끄러운

각각의 원리를 살펴보자.

표적

인센티브의 궁극적인 목표에 대해 깊이 생각하는 것이 중요합니다.

성공은 어떤 모습입니까? 최종 원하는 결과는 무엇입니까?

피상적인 목표가 아니라 더 깊이 들어가야 합니다. 현명한 인센티브 설계는 목표에 대한 깊은 생각 없이는 불가능합니다.

계속 진행하기 전에 여기에서 시작해야 합니다.

색인

성공을 추적하기 위해 측정할 메트릭을 설정합니다.

McNamara 오류를 피하는 것이 중요합니다. 실제로 의미 있는 것보다 측정하기 쉬운 것을 기반으로 메트릭을 선택하지 마십시오.

특정 KPI를 추적하기 쉽다고 해서 그것이 척도로 사용하기에 적합한 KPI라는 의미는 아닙니다.

자신에게 물어보십시오. 비즈니스나 조직에 대해 알고 싶은 모든 것을 알려주는 하나의 메트릭을 추적하고 측정할 수 있다면 그것은 무엇일까요?

실행 가능성에 관계없이 메트릭을 결정하기 위한 위시리스트입니다. 여기에서 가능한 것으로 이동하십시오.

역 측정

아마도 핵심 지표보다 더 중요한 것은 의도하지 않은 결과를 추적하기 위해 측정한 "카운터 지표"를 구축하는 것입니다.

나는 조직과 성장이라는 주제에 대해 특별한 생각과 글을 쓴 Julie Zhou(그녀는 반계량학이라고 부름)에 의해 이 아이디어를 처음 접했습니다.

카운터 메트릭은 인센티브가 하나의 문제를 해결하지만 다른 문제를 야기하는지 여부를 고려하도록 합니다.

아마존의 경우 코호트별 신입 사원의 평균 재직 기간이 효과적인 대응 표준이 될 수 있습니다. 직원 이직 인센티브 계획 시작부터 이 숫자가 급격히 떨어지는 것을 보면 뭔가 잘못되었음을 알 수 있습니다.

카운터 표시기는 전투에서 이겼지만 전쟁에서 진 경우 알려줍니다.

스테이크 및 효과

모든 결정과 마찬가지로 이해 관계를 고려하고 이해하는 것이 중요합니다.

고위험 = 비용이 많이 드는 실패, 되돌리기 어려움
낮은 위험 = 값싼 실패, 되돌리기 쉬움

고위험 절차를 다루는 경우 2차 효과에 대한 엄격한 분석을 수행해야 합니다.

그에 따라 표시기와 카운터 표시기를 반복합니다.

게임에 참여

주인-대리인 문제를 피하려면 인센티브 설계자가 참여해야 합니다.

크리에이터가 고통이 아닌 재미에 참여하는 경우 인센티브를 허용해서는 안 됩니다.

게임에 참여하면 결과가 향상됩니다.

명확하고 매끄러운

인센티브는 다음과 같은 경우에만 유효합니다.

발사 선명도.
새로운 정보에 적응하는 능력과 의지.

요점: 모든 구성원이 보다 이해하기 쉬운 경기장을 만들고 계획 지속 편향을 피하십시오.

생각을 끝내다

인센티브는 적절하게 설계되었을 때 현대 리더의 툴킷에서 가장 강력한 도구입니다.

인센티브 실패를 방지하려면 다음 사항에 유의하십시오.

맥나마라 오류(McNamara Fallacy): 측정할 수 없는 것이 중요하지 않다는 잘못된 가정. 측정하기 쉬운 것과 정말 중요한 것을 측정하는 데 집중하게 됩니다.
좁은 초점: 프로그램의 의도된 결과에 대해 너무 좁게 생각하면 나무를 보고 숲을 놓치는 인센티브가 생깁니다.
허영 > 품질: 상사나 대중에게 깊은 인상을 주는 허영 지표에 의존하십시오.

사려 깊은 인센티브를 만들려면 인센티브 설계의 6가지 원칙에 집중하세요.