EUROPEAN HOUSEHOLD ONLINE PENETRATION Online penetration of European

EUROPEAN HOUSEHOLD ONLINE PENETRATION% Online penetration of European homes is expected to exceed 30% by 2002 이 Slide는 계량적인 표현에 있어 가장 기본적인 것으로 시간의 흐름에 따른 매출, 비용, 손익 등 계량적 수치의 추세를 한 눈에 보기 위한 것입 니다. 32. 1 가로축 하단에 년도를 표기하고 바 위에는 구체적인 수치를 표기합니 다. 물론 좌측 또는 우측 상단에 단위를 표기하여야 합니다 25. 5 19. 3 13. 3 8. 9 5. 9 3. 8 1. 5 Online households, m 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 1. 5 3. 8 5. 9 8. 9 13. 3 22. 4 29. 7 37. 5 Note: Estimates of online penetration vary widely by source Source: Goldman Sachs, ‘Internet Portals in Europe’, March 1999 based on data from Jupiter 5

U. S. CONSUMER E-COMMERCE EXPENDITURE, 1997– 2001 E U. S. consumer ecommerce is forecast to grow at 54% annually $b 이 Slide는 앞 장에 제시된 바 차트에 CAGR(Compound Annual Growth Rates, 연평균 누적 성장률)을 표시한 것 입니다. 독자의 이해를 돕기 위해서 바 위 부분에 또는 본 Ghost와 같이 우측에 CAGR= XX%라는 표시를 하는 것이 일반적입니다 17. 2 12. 2 4. 7 5. 6 2. 4 1997 1998 1999 E 2000 E 2001 E Note: Estimates of ecommerce expenditure vary widely by source Source: Goldman Sachs ‘Internet Portals in Europe’ March 1999 based on Datamonitor figures 6 CAGR 1998– 2001 E 54%

U. S. WWW USERS AND PURCHASERS, 1997– 2002 E e. Stats estimates that there will be more than 50 million online purchasers by 2001 m Users 이 Slide는 앞 장에 제시된 바 차트를 여러 개 겹쳐서 표시하고 색을 의 도적으로 다르게 함으로써 명확하게 비교되도록 한 이미지 입니다. 색 을 다르게 하면 반드시 인덱스를 표시해주어야 합니다. Purchasers 95. 1 앞 장과 마찬가지로 각 바 위에 값을 적고 서로 다른 CAGR를 표시하 는 것이 일반적입니다 78 71 63. 7 62 54 51 44 36 34 17 7 1997 Source: 1998 1999 E 2000 E e. Stats ‘e. Commerce: Retail Shopping Report’ January 1999 7 2001 E 2002 E

PROPORTION OF ‘HIGH TECH’ HOUSEHOLDS IN U. S. % of U. S. households 이 Slide는 “가로” 방향의 바 그래프로, 년도별 상대적 “비교”에 초점을 두고 표현한 것 입니다. 같은 바 그래프라도 성장이나 감소에 초점을 둔 경우에는 “세로”로 표현하는 것이 일반적입니 다. 물론 그래프의 제목, 단위, 연도 표시, CAGR을 빠뜨리지 않고 표시합니다 PC penetration % of U. S. households Access online services* % of U. S. households ( ) =e. Stats estimates U. S. Households m 1991 24 2. 0 94. 3 1992 27. 8 2. 1 95. 7 3. 7 96. 4 29. 6 1993 1994 32. 6 1995 34. 0 1996 4. 5 1997 44. 2 1998 e 46. 0 (42. 0) (46. 0) 48. 6 (50. 0) 2000 e 49. 0 (52. 0) 2001 e 49. 1 CAGR, % (6. 6) (14. 5) 23. 4 Latest research from Cyberdialogue shows this number has already passed 50% (24. 2) 28. 0 31. 2 34. 9 (27. 6) (31. 4) 98. 8 Latest research shows this number has already passed 32% 40. 4 (42. 7) 30. 7 *Includes WWW, AOL, Prodigy and other online services with Internet access Source: Veronis Suhler; e. Stats; Cyberdialogue; Industry Standard; Mc. Kinsey analysis 11 99. 9 100. 9 102. 0 103. 1 104. 2 37. 9 (34. 4) 50. 4 6. 6 97. 7 15. 6 (40. 0) 1999 e 2002 e 9. 8 (38. 5) 39. 0 97. 1 Latest estimates put this number at 54% 105. 3

RELATIVE ADOPTION OF ELECTRONIC DEVICES It has taken just 4 years for WWW access to reach 10 m U. S. households. This is twice as fast as VCR or cellular phone adoption 이 Slide는 “가로” 방향의 바 그래프로, 연도별 비교가 아닌 “항목별” 비교를 목적으로 합니다. 이 때 강조하고 싶은 항목에만 일반적으로 색을 넣어서 주의를 끌도록 합니다. 물론 바 끝에 값 을 표시하는 것이나 단위를 표시하는 것은 마찬가지나, 이 경우에는 CAGR이 불필요합니다 Telephone 38 Cable TV 25 22 Fax Machine Cellular Phone 9 VCR 9 PC WWW Source: 7 4 Piper Jaffray; Commerce. Net/Nielsen; Mc. Kinsey analysis 12

REASONS FOR GOING ONLINE 이 Slide는 “가로” 방향의 바 그래프로, 연도별 비교가 아닌 “항목별” 비교를 목적으로 합니다. 이 경우 %가 될 수도 있으며, 서로 성격이 다른 항목들을 배열하게 되는 경우에는 의도적으로 박스로 구분 지어 확연히 표가 나게 합니다 Activity % stating a reason Access web Research source Marketfacts Send/receive email Obtain info about hobby or personal interest Obtain general news Obtain info for business /work GVU e. Stats Nielsen Obtain info for travel Obtain info for school Intelliquest Check weather forecast Look for medical/personal info Participate in chat rooms or forums Source: Intelliquest, Q 1 1998 Find/SVP Cyber Dialogue Source: e. Stats 13 % citing gathering news/ info as a reason % citing email as a reason

EDUCATIONAL ATTAINMENT OF WEB USERS 이 Slide는 100%를 구성하는 항목별 구성의 연도별 변화를 표현하면서, 이중 주의를 끌고자 하는 항목에 대해 색을 넣어 표현함으로써 직관적으로 이해되도록 하고, 이 부분에 대한 다른 조사결과 등을 비교해 볼 수 있도록 수치를 우측에서 제시하도록 합니다 % Education attainment level of web users, 1995 -98* Source comparison: % of net users who are College graduates (or higher) Nielsen (9/97) Some postgraduate or higher 20 Business Week Poll (4/97) 33 30 College degree 30 31 Some college High school degree Less than high school 21 12 4 15 4 Cyber Dialogue (1998) 43 Internet. Trak/Roper (1998) 44 Intelliquest (1997) 46 GVU (1998 WW) 50 Media Metrix (1998) Relevant Knowledge (1998) Narrowline (1998) 50 51 52 e. Stats 56 Jupiter Communications 57 September April 19982 1 1995 1 Survey size is 6, 600 2 Survey size is 12, 600 Source: GVU Survey; e. Stats (www. e. Marketer. com) ‘Net User Demographics’ 15 40 41

GENDER OF WEB USERS% 이 Slide는 100%를 구성하는 항목의 구성비 변화를 표현하면서, 주의를 끌고자 하는 항목에 대해 색을 넣어 표현함으로써 직관적으로 이해되도록 하고, 이 부분에 대한 상세 항목별 구체 적인 수치를 우측에서 제시하도록 합니다. 예상 수치 까지 제시하려는 경우 축 이름에 해당하 는 년도 표기 뒤에 예상(E, Expectation)임을 표시합니다. Increase in women online, 1995 -98** Women 32 39 Women as % total net users at year end 48 48 39 49 50 51 42 33 24 Men 68 September 1995 Source: 61 April 1998 (GVU Survey) 52 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 (E) (E) March 1999 (cyberdialogue) 16 (e. Stats)

WEB USERS, BY LOCATION OF ACCESS, 1998 Home web users represent a larger proportion of total web users in the U. S. than in Western Europe 이 Slide는 주로 동일 항목의 그룹 간 비중을 표시하고 전체에서 뺄 부분을 표시하여 의미 있는 나머지 수치를 가장 오른쪽에 표시합니다. 서로 다른 항목이나 그룹간 비교를 위해 두 개의 독립된 그래프로 표시합니다. 아래에는 항목을 적고 바 안에 해당 수치를 기입해줍니다. 그래프 위나 아래 부분에 단위를 표 시해 줍니다. U. S. Western Europe 19 74 30 100 29 100 37 56 School/ Users accessin public g users from >1 location IDC ‘Web Usage and Commerce Home users 27 Work users Source: Consumer survey, volume 1, 1998 Total web users Home users 42 Work users School/ Users Total accessin public web g from >1 users location in Western Europe 1997 -2002 ‘December 1998 report’; Jupiter/NFO 18

PROJECTED WEB ADVERTISING DOLLARS e. Stats forecasts that by 1999 U. S. advertising dollars online will represent only a third of the total 이 Slide는 가로 축의 시간 순으로 구성비의 변화를 보여줍니다. 바 위에는 전체 값을 적고 바 안에는 각각의 비중을 백분율로 표시합니다. 물론 바 위의 값들이 100%라는 부분을 표시하여 야 합니다. 왼 편에는 색이 없는 부분과 있는 부분이 각각 무엇을 얘기하는 지 표시하여 줍니다. INDICATIVE 가능하면 그래프의 하단에 자료의 출처를 명시하여 줍니다. 100% = Non U. S. 44 27 73 1995 Source: 281 38 62 1996 1, 070 39 61 1997 3, 100 6, 700 11, 100 16, 900 67 66 62 65 33 34 38 35 1999 2000 2001 2002 52 48 1998 e. Stats (www. e. Marketer. comm) ‘Advertising Revenues’ 20 22, 600

THE GLOBAL ONLINE POPULATION, 1997– 2005 Datamonitor/IDC forecast 170 m individuals with online access in 1999, of which 99 m will be outside the U. S. m 이 Slide는 시간 순으로 전체 크기의 변화를 보여주며 바 위에는 전체 값을 적어 주고 바 안의 나눠진 부분에는 해당 백분율을 표시합니다. 독자의 구분을 쉽게 하기 위해 색을 넣어 구분하 고 적당한 곳에 각각의 색이 무엇을 의미하는 지 표시하여 줍니다. U. S. 가로축의 시간대별로 전체 크기의 변화와 비중의 변화를 표현할 때 주로 사용됩니다. Rest of world Europe 301 251 118 206 170 128 62 46 31 14 1995 2 2 38 23 1996 76 15 7 22 8 39 1997 85 64 53 78 88 38 80 59 71 1998 1999 E 2000 E …. 88 2002 E …. Note: Online refers to having access rather than actively using online services Source: Goldman Sachs ‘Internet Portals in Europe’, March 1999; Datamonitor/IDC 21 95 2005 E

B 2 B and B 2 C e-commerce growth 이 Slide는 좌측 그래프에는 시간대 별 크기의 변화를 표시하고(CAGR도 표시), 우측에는 시간 대별 전체 크기의 구성비를 나타내어 크기와 그 구성비를 비교할 수 있도록 하였습니다. 바 위 에는 전체 값을 표시하고 바 안에는 해당 백분율 수치를 표시합니다. 물론 중요한 부분은 색을 넣어 강조합니다. CAGR 1998 -2003 95% B 2 B AND B 2 C ECOMMERCE 1, 600 B 2 B and B 2 C share of e-commerce % 1, 43 1, 400 9 1, 200 Business to consumer 1, 000 122 284 16 15 12 9 8 84 85 88 91 92 92 1998 1999 2000 2001 2002 2003 100% = 51 551 919 1, 43 9 8 919 800 600 Business to business 551 400 284 200 51 122 03 20 02 20 01 20 00 20 99 19 19 98 0 Note: Estimates of ecommerce revenues vary widely by source Source: Forrester 22

E-MAIL GROWTH IN U. S. The number of e-mail users in the U. S. , and the number of messages sent per day, is increasing rapidly. By 2001 Forrester predicts that half the U. S. population will use e-mail 이 Slide는 시간대 별로 두 항목의 크기 추세를 비교하여 보여줍니다. 그 선 위에는 해당 시간 의 실측 값을 적어줍니다. 그래프 왼 쪽에는 단위를, 그래프의 오른쪽 끝에는 각 선이 나타내는 항목과 CAGR을 표시합니다. 아래에는 자료의 근거를 적어줍니다. CAGR, 1994 -98 600 500 E-mail messages per day 68% E-mail users 55% 402 400 313 300 225 200 150 100 28 22 0 13 1994 Source: 53 1995 1996 75 55 40 1997 1998 Forrester Research 25 95 1999 115 2000 135 2001

AGE AND GENDER OF EUROPEAN WEB USERS In Europe, Internet usage is still dominated by males and younger age groups 이 Slide는 왼쪽 부분에 관점별 구성비를 표시하고, 중요한 부분에 색을 넣어 표시하며, 서로 다른 그룹간 비교도 할 수 있습니다. 오른 쪽 부분에는 원 그래프로 왼쪽과 다른 관점으로 분류하여 구성비를 표시합니다. 예를 들어 왼쪽이 성별에 의한 구분이라면 오른쪽은 연령 대 별 구분으로 표시합니다. Gender of web users Age of web users % Years Male Sweden Female 60 60+ 40 45– 59 Norway 61 39 Denmark 62 38 U. K. 65 35 69 31 German y 69 31 Source: 77 20 15– 24 36 France Italy 3 17 35– 44 24 23 25– 34 IDC European Internet Household survey, May 1998 29

텍스트 이 Slide는 프로세스의 각 단계별로 보다 자세한 내용을 표시하고자 할 때 사용됩니다. 화살표 더미 자체에는 관점이 나뉘어져 있지 않지만 아래에 단계별 설명을 자세히 하기위해 뽑아 낸 박스에 관점을 나누어 설명하고 있습니다. 프로세스의 마지막 단계가 첫 단계와 화살표로 연 결하여 조건부 회귀나 순환 프로세스를 표시하여 줍니다. External Environment Analysis • • Macroenvironment Analysis Industry structure and structural change Competitor analysis Customer analysis Internal capabilities analysis • • • Profitability analysis Market performance analysis Business system analysis Core competencies Benchmarking 34

Dynamic Integration of Marketing, Sales, and Service Processes 이 Slide는 세 Loop의 순차적인 연결을 보여줄 때 사용됩니다. 화살표 끝에 해당 활동 등을 명 사형으로 표시합니다. 각 Loop의 가운데에는 Loop의 제목을 기입하여 무엇에 관한 관계를 보 여주려 하는 지 표시합니다. 화살표 끝의 명사형에 가치 판단이 포함되지 않도록 하는 것이 일반적입니다. (예를 들어, “문맹성이 낮아짐”으로 표시하는 것이 아니고 “문맹성”이라는 명사형으로 표시하 는 것이 일반적입니다. ) Read and Write Customer Information Analyze Customer Relationships Customer Gateway Touch Customer Interactions Loop Relationship Strategy Loop Develop Sales & Service Strategies Apply Interaction Protocols Source : Deloitte Consulting 46 Value Innovation Loop Manage Value Offers

포지셔닝 이 Slide는 사업이나 전략의 향후 방향성 등을 표현할 때 사용됩니다. 두 개의 동인으로 이루어 진 축에 해당 부서 혹은 사업 등과 경쟁자 등을 올려 놓습니다. 그리고 향후 이루고자 싶은 모 습을 표시하고 색을 넣어 강조합니다. 오른쪽에는 목적 달성 등을 이루거나 정확한 분석을 위 해 필요한 핵심 질문이나 필요 요소 등을 정리합니다. Our superstore. com offering Competitor 4 • What are the key drivers Initial on-line model of differentiation? • How do the key Pattern of evolution Competitor 6 competitors play? • Where can your client be most distinctive? What are the key drivers of differentiation? Competitor 5 • How do the key competitors play? • Where can your client be most distinctive? Competitor 1 Potential Competitor • What are the key drivers of differentiation? • How do the key competitors play? Competitor 2 Competitor 3 • Where can your client be most distinctive? • What are the key drivers of differentiation? Driver 2 • How do the key competitors play? • Where can your client be most distinctive? 54

Progression to collaborative business models 이 Slide는 변화 방향이나 해당 항목의 범위를 비교하고자 할 때 주로 사용합니다. 메트릭스의 세로축과 가로축에는 보고자 하는 특성의 정도 등을 표시하고 메트릭스 내에 각 항목의 해당 특성 범위를 원이나 타원으로 표시합니다. 이 때 크기를 고려해 주어야 합니다. 각 항목이나 집 단의 특성 범위를 크기로 표시하고 구분을 위하여 색을 넣어 줍니다. dynamic customer-centric collaboration trading partner ecosystems trading partner collaboration collaborative product generation ecosystems relationship procurement hubs CRM/customer interaction SCM stable enterprise integration collaborative product design ERP/PDM # of participants low Source : HP high 58

GROWTH IN U. S. INTERNET USERS 이 Slide는 특정 현상을 설명하는 다양한 수치 정보 등을 크기 순으로 역 삼각형 더미 내에 위 치시켜 표현한 것입니다. 삼각형의 가장 넓은 면적에 가장 큰 수치를 적고 점차 면적이 작아질 수록 적은 수치를 표시하여 줍니다. 하단부에는 자료의 출처를 기입합니다. 예를 들어 이 경우에는 가장 상위부터 월간 신규 사용자 수, 주간 신규 사용자 수, 일간 신규 사 용자 수, … 등으로 표시하였습니다. 1. 6 m new users each month 365, 000 new users every week 52, 000 new users every day 2, 166 new users every hour 36 every minute One new user every 1. 7 seconds Note: Users are defined as individuals who have logged on 3 times in a month with surfing time of over an hour in that month Source: e. Stats (www. e. Marketer. com), 1998 e. Overview Report snapshot, released Q 3 1998 82

Ownership and governance model THREE LEADING STUDIES SHOWED NO CLEAR RELATIONSHIP BETWEEN OWNERSHIP AND PERFORMANCE 이 Slide는 동일 관점(가로축)에 대한 세 가지 Approach 결과 등을 보여주고자 할 때 사용됩니 다. 각 박스의 하단에는 조사자나 조사 방법에 대해 밝혀 결과의 근거를 밝혀 줍니다. Market Value(2) 1. 0 1. 6 0. 7 1. 2 Profitability 2. 0 5 25 Ownership concentration (1) Researchers: • Randall Morck • Andrei Schleifer • Robert Vishny 65 U Alberta Harvard U U Chicago Research approach: • Based on a cross-sectional sample of 371 Fortune 500 firms in US, 1987 Source : Boston. Consulting. Group 20 35 50 Ownership concentration (1) Researchers: • John Mc. Connell Purdue U • Henri Servaes U Chicago Researchers: • Harold Demsetz UCLA • Kenneth Lehn U Pittsburgh Research approach: • Based on 1, 173 firms in 1976 and 1, 093 firms in 1986 listed on NYSE or AMEX Research approach: • Based on 511 US companies in 1980 on different measures of ownership concentration 84

자사 분석 (Company Analysis) 기업 분석은 다양한 형태가 존재하며, 분석 목적에 따라 적합한 접근 방법을 선택할 필요가 있음 다양한 Ghost를 참고하시기 바랍니다. Economic Earnings 85 75 Op Expenses 25 15 EBIT 40 35 Interest 14 12 Tax 10 8 Net Income 16 15 EE Economic Returns Strategic Position Industry Analysis EE & ER Trends Market to Economic Book Capital Price Premium EE Adj Tax SVC NOPAT COGS CAP CHG 125 EBIT 150 Economic Book Capital Sales Market Value Income Statement M. Share Balance Sheet 1996 1995 Differentiation Position Returns vs. Growth ER • • Size Market Shares Growth Capacity MA Shareholder Value Created Capital Growth Cash Flow Statement CP Value Driver Analysis Forces at Work Du. Pont Analysis EE 92 93 94 95 ROI Value Map 96 Economic Cost Position Drivers of EE Change Ratio Analysis Co. A Co. B Co. C ROI 18% 9% 16% ROE 15% 6% 19% Value Total Shareholder Returns S&P Peer Group Business Units 86 Co. A Co. B 91 EE 95 EE

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