MBB 컨설턴트 출신에게 배우는: ‘리서치·전략 엑셀·전략 PPT’ 한 번에 끝내기 Feat. 비즈니스 AI

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높은 연봉, 선망의 직군으로 불리는 컨설턴트.

그중 세계 3대 컨설팅펌으로 MBB(McKinsey·BCG·Bain) 가 인정 받는 이유는 명확 합니다.

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그 능력은, 오직 1개의 일관된 과정을 통해 나옵니다.

반대로 말하면, 여러분이 이런

어려움을 느끼는 이유도

리서치 따로, 모델 따로, 슬라이드 따로 배워
일관된 메시지가 약했기 때문입니다.

강의 특징 요약

커리큘럼

컨설턴트가 실제 프로젝트에서 답을 만드는 과정을 그대로 담아,

문제 정의 → 리서치 → 엑셀 증명 → 보고/설득을 한 번에 연결해 훈련하고,
AI로 그 과정의 속도와 신뢰도를 높입니다.

잠깐!

이 강의는 단순하게 스킬만 배우는 강의가 아닙니다.

베인 컨설턴트가 가장 중요하게 여기는 3가지 기준 으로
리서치–모델–슬라이드 전 과정을 한 번에 만드는 방식을 배우는 강의입니다.

학습 완료 후에는 컨설턴트처럼

Research

일반 기업에서는 외부 리포트 수치를 인용하는 데서 끝나지만, 컨설턴트는 한 걸음 더 들어갑니다.
“왜 그 숫자인가?”를 드라이버로 쪼개 끝까지 증명해야 하기 때문입니다.

검색과 인용에서 끝나는 게 아니라 ‘증명’하는 리서치.
컨설턴트의 진짜 모델링과 설득으로 이어지는 { 문제구조화 & 리서치 w.AI } 를 배워보세요

STEP 01 Answer First 기반 설계 어디서부터 시작할지 막막하다면, ‘문제 구조화’부터 잡습니다

핵심 질문 구조화(MECE)

문제를 목표·범위·성공기준으로 정의하고, 리서치에서 무엇을 확인할지 핵심 질문을 분해합니다.

가설 수립(Answer First)

분해한 질문을 바탕으로 가장 가능성 높은 결론(가설)을 먼저 세우고, 이후 모든 작업의 기준점으로 삼습니다.

검증 질문 도출 & 리서치 플랜 설계

가설을 검증할 핵심 지표·필요 데이터·산출물 형태를 정의하고, 어디서/어떻게 확보할지 계획합니다.

STEP 02 80/20 기반 우선순위 조사할 대상이 정해졌다면, 리서치를 ‘시스템’으로 설계합니다

데이터 소스 맵 구성(질문-출처 매칭표 만들기)

통계·리포트·공시(DART)·기업자료·뉴스·논문 등 질문별 최적의 근거원을 매핑해 누락과 중복을 줄입니다.

레퍼런스 스택 구축 + 검증 우선순위 설정

자주 쓰는 신뢰 소스를 리스트업하고, 중요도×불확실도 기준으로 먼저 검증할 항목부터 정리해 시간을 단축합니다.

STEP 03 Zero Defect 기준 품질관리 ★설계한 방식에 AI를 얹어, 더 빠르고 ‘제로 디펙트’에 가깝게 완성합니다 ★

AI 도구 역할 분담(단계별 적용)

근거 후보 탐색, 출처 링크 수집, 긴 문서 요약, 핵심 수치 추출, 비교표 작성 등 단계별로 AI를 배치해 속도와 정확도를 높입니다.

Key Facts 1페이지 표준화(출처·정의·단위 포함) 

수치–정의–단위–기간–지역–출처–해석을 한 표로 정리하고, 단위/모수/최신성/출처 신뢰도를 체크해 결과물의 신뢰도를 확보합니다.

Excel Modeling

이 강의의 엑셀 모델링은 모든 숫자를 ‘가정/실수/외부데이터’로 라벨링해 한눈에 관리하는 것부터 시작합니다.
그래서 전제가 바뀌어도 해당 입력값만 교체하면 즉시 결과가 업데이트되고, “왜 이 숫자죠?”에도 셀 단위로 답할 수 있게 됩니다.

리서치 근거를 ‘숫자로 검증·설득’하는 컨설턴트 모델링을 익혀보세요.

STEP 01 엑셀 켜기 전에 무슨 질문에 답할 모델인지 정하는, Excel 모델 제작 준비(설계)

시장 정의(Model Scope 정의)

모델이 답해야 할 범위를 먼저 고정합니다. 레벨(제품/채널/지역 등)과 기간(월/분기/연), 포함/제외 기준을 명확히 해 불필요한 계산과 해석 혼선을 줄입니다.

Output-first로 결과 화면 설계 

좋은 모델은 계산이 아니라 질문에서 시작합니다. 의사결정자가 보고 싶어 하는 KPI/비교 구조/차트 형태를 먼저 정의하고, 그 출력이 나오도록 역산해 모델을 설계합니다.

Driver Tree 구성으로 ‘설명 가능한’ 계산 구조 만들기

결과를 바꾸는 핵심 변수를 Driver 단위로 분해합니다. “왜 5% 성장인가?” 같은 질문에 답할 수 있도록, 결과가 어떤 드라이버들의 곱/합으로 만들어지는지 구조화합니다.

Assumption Map을 정리하고 ‘믿을 수 있는 숫자’만 쓰기 

모든 입력값을 한 표에서 관리합니다. 각 숫자에 유형 + 정의/단위/기간 + 출처 링크 + 근거 메모를 붙여, 전제 변경·검증 요청이 들어와도 빠르게 교체하고 대응합니다.

엑셀 시트 구조 만들기(Inputs / Calcs / Outputs 모델 구조화)

모델은 “보기 쉬움 = 고치기 쉬움”입니다. 입력·계산·결과를 분리하고 명명 규칙/참조 규칙을 통일해, 누가 봐도 구조를 이해하고 협업/리뷰가 가능하도록 만듭니다.

STEP 02 설계한 구조대로 모델을 만들고 의사결정 포인트까지 뽑아내는, Excel 모델 제작

실제 엑셀 모델 제작하기

실제로 컨설턴트들이 엑셀 모델을 제작하는 방식 그대로, 추적 가능한 숫자와 변화에 맞춰 유연한 구조의 모델을 제작합니다.

시나리오 & 민감도 분석으로 ‘결정 포인트’까지 연결하기  

Base/Up/Down 시나리오를 빠르게 비교하고, 민감도 분석으로 결과에 가장 큰 영향을 주는 변수를 찾습니다. 모델을 “계산표”가 아니라 의사결정 도구로 완성합니다.

AI 활용

ㅣ 모델 초안 검증을 위한 AI 활용(목업 숫자)

모델 뼈대와 수식은 사람이 먼저 만들고, AI로 목업 숫자를 임시로 채워 빠르게 돌려보며 구조·단위·로직을 검증하고 필요한 데이터 우선순위를 잡습니다.

강사의 한마디
현직 컨설턴트들은 엑셀 모델링의 제 1원칙이 높은 신뢰도(검증 가능성)이기 때문에, 모델의 핵심 로직에는 AI를 쓰지 않습니다
다만 모델 초안을 만드는 단계에서는, 모델이 제대로 돌아가는지 빠르게 검증하기 위해 AI를 목업 숫자(임시값) 생성에만 제한적으로 활용합니다.
이를 통해 모델 구조 및 오류를 조기에 검증하며, AI는 모델을 빨리 굴려 구조를 검증하는 도구로 사용합니다.