최신 공급망을 위한 수요 예측

사일로는 정확한 수요 계획과 예측의 적입니다. 공급망 계획이 정확성과 효율성을 극대화하려면 비즈니스의 다양한 영역이 실시간으로 연결되어야 하고 데이터와 통찰력에 지속적으로 기여해야 합니다. 데이터가 많으면 많을수록 수요 예측 전문가는 다음과 같은 요인에 대한 대응력을 기를 수 있습니다.

 

계절성 및 자재 예측

 

자외선 차단제, 크리스마스트리 등은 매우 뚜렷하게 계절의 영향을 받는 제품입니다. 그러나 계절성은 한 해 동안 고객 행동을 변화시키는 모든 것에 적용될 수 있습니다. 예를 들어 예상치 못한 기상 이변이나 평소와 달리 여름철에도 사람들이 집에 머물 수밖에 없는 팬데믹 같은 상황이 그것입니다.

 

수요 예측에 영향을 미치는 경쟁

 

2020년대에 들어서 기업들은 경쟁적이고 복잡한 시장 환경에 처해 있습니다. 고객 기대는 빠르게 변화하고 있으며 고객은 제품 수명주기 단축, 배송 기간 단축, 보다 개인화된 서비스 등을 요구합니다. 팬데믹으로 인한 온라인 쇼핑 급증으로 고객 브랜드 충성도가 낮아졌고 이 또한 경쟁 심화에 일조하고 있습니다.

 

상품 유형 및 수요 추정

 

수요 예측은 동일 제품 카테고리 내에서도 제품마다 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어 검은색 티셔츠에 대한 수요가 변해서 갑자기 흰색 티셔츠 수요를 앞지르기 시작할 수 있습니다. 이때 중요한 것은 무엇이 변했는지가 아니라 왜 변했는지를 파악하는 것입니다. 평생 고객 가치, 평균 주문 금액, 제품 구매 조합 역시 매우 다양할 수 있고 갑자기 변경되는 경우도 있습니다.

 

수요 예측 툴을 사용할 때 이러한 추세와 그 원인을 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 품목을 맞춤화, 홍보 또는 번들링하여 순환 매출을 증진하고 하나의 SKU가 다른 SKU에 영향을 미치거나 또 다른 SKU에 대한 수요를 촉진하는 방법을 보다 잘 파악하는 방법을 알게 됩니다.

 

지역

 

기존에는 소수의 지역 창고와 유통 센터로 광범위한 지역을 관리하는 기업이 많았습니다. 그러나 대부분 아마존 효과의 영향으로 고객은 이제 당일 또는 익일 배송을 기대하게 되었습니다. 이에 기업은 전국적으로 풀필먼트 센터를 갖추고 새로운 수요에 필요한 근접성을 달성해야 합니다. 이것은 비단 B2C에 국한된 과제가 아닙니다. B2B 기업 역시 납품 속도 압박에 직면하고 있습니다.

 

이러한 현상으로 기존 수요 예측 프로세스에 대변동이 일어나게 되었습니다. 과거에는 공급망 계획자가 재고 수준에만 신경을 써야 했다면 지금은 수백 개에 이르는 소규모 유통 센터의 정확한 버퍼와 재고 수준을 수립해야 합니다. 물론 이로 인한 리스크와 잠재적 손실은 늘어날 수밖에 없습니다. 아울러 수요 계획 전문 인력은 그 어느 때보다 클라우드로 연결된 공급망 솔루션에 의존하여 정보에 입각한 실시간 데이터를 제공하게 됨으로써 광범위한 지역에 분산된 소규모 재고를 매우 정확하게 파악할 수 있습니다.