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오더 관리 가이드

오더 관리는 여러 채널에서 오더를 추적, 조율 및 처리하여 정확성, 효율성 및 원활한 고객 경험을 보장합니다.

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오더 관리 시스템이란?

오더 관리에는 오더 접수 및 재고 확인부터 배송, 배송 및 반품에 이르기까지 오더 라이프사이클의 모든 단계가 포함됩니다. 오더 관리 시스템(OMS)은 이 프로세스를 용이하게 하는 기술 및 일련의 절차입니다.

최신 OMS는 영업, 재고, 상거래, 매장 운영, 유통 센터, 마켓플레이스, 3PL(제3자 물류) 업체, 회계, 마케팅, 고객 서비스 등 다양한 부서 및 시스템과 통합되어 오더가 정확하고 효율적으로 처리되도록 보장합니다. 대기업의 경우 효과적인 오더 관리의 중요성이 특히 높습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

  1. 고객 기대: 오늘날의 고객은 빠르고 정확하며 투명한 제품 가용성 및 오더 처리를 요구합니다. 지연이나 오류는 고객 불만족과 충성도 저하로 이어질 수 있습니다.
  2. 운영 효율성: 오더 워크플로를 자동화하고 최적화하면 인건비, 재고 운반 및 배송 비용을 절감하고, 인적 오류를 최소화하며, 주기 시간을 개선할 수 있습니다.
  3. 확장성: 비즈니스가 성장함에 따라 더 많은 주문량과 더 복잡한 주문 처리 네트워크를 처리할 수 있는 능력이 경쟁 우위가 됩니다.
  4. 옴니채널 복잡성:  마켓플레이스를 비롯한 여러 채널을 통해 판매하는 기업은 중앙 집중식 가시성과 조정이 필요합니다.
  5. 규정 준수:  정확한 기록 보관 및 추적 기능은 업계 표준 및 규정 준수를 지원합니다.

오더 관리 시스템은 어떻게 작동하나요?

오더 관리를 이해하려면 오더 라이프사이클을 자세히 살펴볼 필요가 있습니다. 구체적인 단계는 업종과 비즈니스 모델에 따라 다를 수 있지만, 핵심 단계는 다음과 같습니다.

  1. 오더 접수:  고객은 온라인 플랫폼, 매장 내 시스템, 모바일 앱 또는 전화를 통해 오더를 합니다. OMS는 오더 세부 사항을 캡처하고 유효성을 검사합니다.
  2. 오더 처리:  시스템은 재고 수준을 확인하고, 가격 및 할인 규칙을 적용하고, 결제를 확인합니다. 품목의 재고가 없는 경우 시스템에서 백오더를 시작하거나 대안을 제안할 수 있습니다.
  3. 오더 이행:  오더는 적절한 웨어하우스, 유통 센터, 매장, 마켓플레이스 또는 3PL 회사로 라우팅됩니다. 피킹, 포장 및 배송은 사전 정의된 물류 워크플로에 따라 실행됩니다
  4. 출하 및 납품:  오더가 발송되고 실시간으로 추적되어 고객에게 전달됩니다. 고객에게 계속 정보를 제공하기 위해 알림이 전송되는 경우가 많습니다.
  5. 반품 및 판매 후 지원:  우수한 OMS는 반품, 환불, 고객 서비스 문의도 관리하여 장기적인 고객 관계를 강화하는 데 도움이 됩니다.

오더 관리 시스템의 유형

오더 관리 시스템은 다양한 유형이 있으며, 각 시스템은 다양한 비즈니스 요구 사항, 운영 복잡성, 기술적 정교함 수준을 충족하도록 설계되었습니다. 오더 관리 시스템의 예는 다음과 같습니다.

조직의 규모, 복잡성, 채널 전략, 성장 목표에 따라 적합한 오더 관리 시스템은 달라질 수 있습니다.

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SAP Order Management Services 실제 사례
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SAP ERP 데이터에 연결된 SAP Order Management Services를 통해 지속가능한 성장과 경쟁 우위를 위한 기반을 마련하는 방법을 알아보세요.

오더 관리 시스템의 이점

견고한 OMS는 판매 채널과 오더 처리 위치 전반에서 전체 오더 라이프사이클을 간소화하고 자동화합니다. OMS에 투자하면 다음과 같은 즉각적이고 장기적인 이점을 얻을 수 있습니다.

전반적으로 OMS는 기업이 운영 비용을 절감하고 재고 문제를 방지하며 보다 빠르고 안정적인 고객 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

오더 관리의 과제

오더 관리에 장애물이 없는 것은 아닙니다. 특히 체계적이지 않고 오래된 시스템에서는 복잡한 프로세스가 될 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 해결 과제는 다음과 같습니다.

이러한 과제를 해결하려면 부서 간 협업, 프로세스 조정 및 올바른 기술이 필요합니다.

올바른 오더 관리 시스템을 선택하는 방법

오더 관리에 장애물이 없는 것은 아닙니다. 특히 체계적이지 않고 오래된 시스템에서는 복잡한 프로세스가 될 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 해결 과제는 다음과 같습니다.

이러한 과제를 해결하려면 부서 간 협업, 프로세스 조정 및 올바른 기술이 필요합니다.

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행복해 하는 고객의 얼굴
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SAP Order Management Services가 기업의 프로세스 및 영업 최적화에 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

올바른 오더 관리 시스템을 선택하는 방법

특히 복잡한 운영, 옴니채널 수요, 글로벌 공급망을 동기화하여 효율성과 성장을 도모해야 하는 대기업의 경우 OMS를 선택하는 것은 매우 중요한 의사결정입니다. 올바른 OMS는 워크플로를 개선하고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 잘못된 OMS는 운영 병목 현상을 일으키고 확장성을 제한하며 고객 불신을 조장할 수 있습니다.

비즈니스 의사결정권자는 OMS를 구매할 때 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.

1. 비즈니스 목표 정의

성장 목표 및 고객 경험 목표와 같은 회사의 목표를 이해합니다.

2. 오더 라이프사이클 매핑

캡처부터 오더 처리, 판매 후 서비스까지 비즈니스에서 오더가 어떻게 흘러가는지 문서화하여 부족한 부분을 파악하세요.

3. 핵심 기능의 우선순위 지정

다음과 같은 핵심 기능을 기준으로 OMS를 평가하세요.

4. 통합 기능 보장

우수한 OMS는 조직의 ERP, 웨어하우스 관리 시스템, 고객 관계 관리 소프트웨어, POS 시스템 및 기타 필수 플랫폼과 쉽게 통합될 수 있어야 합니다.

5. 올바른 배포 모델 선택

비즈니스의 요구사항, 규정, 민첩성에 따라 어떤 유형의 OMS가 가장 적합한지 결정합니다.

6. 보안, 규정 준수 및 신뢰성 평가

고객 데이터와 결제 정보가 관련되어 있으므로 OMS가 엔터프라이즈급 표준을 충족하는지 확인합니다.

7. 공급업체 평가

원활한 OMS 롤아웃을 위해 기술과 파트너를 모두 고려합니다(좋은 리뷰가 있고 지원을 제공하는지).

8. 총소유비용 계산

수수료, 구현 비용, 지속적인 업그레이드 등을 고려합니다.

9. 시스템 테스트

전체 롤아웃을 수행하기 전에 통제된 환경에서 시스템을 테스트하여 리스크를 줄이세요.

10. 적절한 이해관계자 참여

OMS를 선택할 때 여러 부서의 주요 관계자를 참여시켜 부서 간 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

오더 관리 사용 사례

SAP 솔루션으로 오더 관리를 개선한 기업의 사례는 다음과 같습니다.

오더 관리 솔루션 살펴보기

오늘날의 경쟁이 치열한 시장에서 보조를 맞추고 앞서 나가려면 최신 통합 오더 관리 솔루션에 투자하는 것이 필수적입니다. 오더 라이프사이클을 중앙 집중화하고 자동화함으로써 기업은 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 규모에 맞게 원활한 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

올바른 OMS는 지속 가능한 성장과 경쟁 우위를 위한 기반을 제공할 수 있습니다. SAP ERP 데이터에 연결된 SAP Order Management Services를 통해 조직이 이러한 솔루션을 더욱 안정적이고 효율적으로, 그리고 낮은 총소유비용으로 사용할 수 있는 방법을 알아보세요.

FAQ

분산 오더 관리 시스템이란?
분산 오더 관리 시스템은 복잡한 공급망 전반에서 오더를 관리하고 이행하도록 설계된 고급 유형의 OMS입니다. 중앙 집중식으로 운영되는 기존 OMS 플랫폼과 달리 분산형 OMS는 웨어하우스, 매장, 공급업체 및 타사 물류 공급업체 등 여러 위치에서 재고, 오더 처리 및 배송을 지능적으로 조정하여 최적의 오더 처리를 보장합니다.
오더 관리가 중요한 이유?
오더 관리는 기업의 효율적인 제품 배송, 고객 지원, 수익성 있는 운영 능력에 직접적인 영향을 미치기 때문에 중요합니다. 복잡한 공급망과 여러 판매 채널을 보유한 대기업의 경우, 효과적인 오더 관리는 백오피스 프로세스가 아닌 전략적 역량입니다. 효과적인 오더 관리는 조직이 고객 만족도를 높이고, 부서 전반의 효율성을 개선하며, 실행 가능한 인사이트를 제공하고, 매출과 수익성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
오더 관리에서 AI는 어떻게 사용되나요?
OMS에서 AI는 프로세스를 간소화하고 정확성을 높이며 고객 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘이 과거 판매 데이터, 계절적 추세, 외부 요인을 분석하여 미래 수요를 예측하는 수요 예측이 이 분야에서 AI의 주요 용도 중 하나입니다. 이 서비스는 기업이 최적의 재고 수준을 유지하고 품절 및 과잉 재고를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 AI는 재고를 실시간으로 모니터링하고 보충 전략을 추천하여 재고 보유 비용을 최소화하고 제품 가용성을 개선함으로써 재고 최적화에 중요한 역할을 합니다.
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