수요 예측이란 무엇인가요?

수요 예측 프로세스는 실시간으로 예측 정확도를 높이고, 조직이 재고 수준을 관리하며, 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 미래 지향적인 조직은 수요 예측 접근 방식에서 인공 지능(AI) 도구, 머신 러닝(ML), 예측 분석 및 자동화로 눈을 돌리고 있습니다.

이러한 새로운 기술을 사용하면 조직은 공급망 관리에 대해 능동적으로 사고하고 고객의 요구를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. AI 기반 분석, 영업 인텔리전스, AI 기반 재고 관리 등 조직의 다른 영역이 AI의 영향을 받으면서 예측에 대한 접근 방식이 변화하고 진화하고 있습니다.

최근 IBM 기업가치연구소(IBV) 보고서에서는 향후 몇 년간 공급망 운영에서 AI가 중요한 역할을 할 것이라고 강조합니다. 실제로 설문조사에 참여한 최고 공급망 책임자(CSCO) 중 64%가 생성형 AI가 공급망 워크플로를 완전히 혁신하고 있다고 답했습니다. 보고서는 또한 디지털 어시스턴트가 2026년까지 의사 결정의 양을 21% 증가시킬 것으로 예측합니다.

보고서는 "단순히 자재가 A 지점에서 B 지점으로 어떻게 이동하는지 설명하는 것만이 아닙니다. 모든 사업 결정의 공급망 비용을 측정하고, 그 비용을 처음부터 고려하는 것도 중요합니다."라고 밝혔습니다.

수요 예측을 통해 조직은 미래 수요를 예측하고 시간과 비용을 모두 절약할 수 있는 더 스마트한 의사 결정과 데이터 세트를 갖게 됩니다.

조직은 상세한 데이터 분석 및 패턴 감지를 통해 판매 예측 및 현금 흐름에 대한 정확한 예측을 수행하여 미래에 대한 정보에 입각한 의사 결정을 용이하게 할 수 있습니다. 수요 예측 접근 방식을 사용하면 기업 및 이해관계자가 일상 업무를 보다 효과적으로 제어하고 감독할 수 있습니다.

정확한 예측을 통해 데이터베이스, 과거 판매 데이터, 스프레드시트 등 다양한 데이터 소스에서 정보를 추출하여 적절한 재고 관리 단위(SKU)와 충분한 제품 재고를 확보할 수 있었습니다. 이러한 접근 방식을 사용하지 않으면 조직은 재고 과잉 또는 재고 부족이 발생할 위험이 있으며, 이로 인해 예약 주문이나 재고 부족으로 이어질 수 있습니다.

정확한 수요 예측은 고객 만족도를 높이고 보다 전략적인 사업 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

수요 예측은 다양한 방법으로 접근할 수 있습니다. 비즈니스가 선택하는 수요 예측 방법은 미래의 범위와 목표에 따라 달라집니다. 대부분의 방법은 정성적 접근과 정량적 접근 방식 두 가지 범주로 나뉩니다.

정성적 수요 예측의 목적은 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 측정하고 전문가의 의견을 얻는 것입니다. 직원, 이해관계자 및 고객으로부터 데이터를 설문조사하고 수집하여 조직 내에서 향후 의사 결정을 예측하는 데 도움을 줍니다.

• 델파이 방법: 전문가 패널이 독립적으로 질문에 답한 후 함께 모여 결과를 공유하는 방법입니다. 의견을 공유한 후 패널은 모든 전문가가 동의한 답변을 작성합니다. 이러한 정성적 방법은 합의에 도달할 때까지 여러 차례의 피드백 과정을 거쳐야 할 수 있습니다.
• 영업 인력 종합: 영업 사원은 고객 만족도와 잠재 고객이 무엇을 원하는지 파악할 수 있는 원천입니다. 이 방법에서는 영업팀에 설정된 시간 동안 판매할 것으로 예상되는 비율을 요청합니다. 이 방법은 널리 사용되고 있으며 일부 재고 관리 플랫폼에는 내장되어 있기도 합니다.
• 전문가 또는 내부자 지식: 과거 데이터와 정량적 지표는 수요를 정확하게 예측하지만, 현장 전문가가 제공하는 직관과 내부자 지식을 대체할 수는 없습니다. 이 방법의 목적은 패턴의 예외를 찾아내어 예측에 반영하는 것입니다.
• 설문조사: 설문조사는 고객층의 활동에 대해 알아볼 수 있는 좋은 방법입니다. 비즈니스에서 특정 제품의 갱신 여부가 궁금한 경우 가장 쉬운 방법은 고객에게 직접 문의하는 것입니다. 단독 설문조사로는 가장 효과적인 인사이트를 얻지 못할 수도 있지만, 시간이 지나면서 조직은 설문조사를 비교하고 패턴이나 상관관계를 찾을 수 있습니다.
• 포커스 그룹: 더 자세한 피드백을 원하는 조직은 인터뷰 또는 포커스 그룹으로 전환할 수 있습니다. 이 방법은 보다 사적인 접근 방식으로 특정 제품이나 서비스에 대한 집중적인 피드백과 세부 정보를 얻을 수 있는 기회입니다.

수요 예측에 대한 정량적 접근 방식이 전체 과정의 핵심입니다. 일반적으로 이러한 방법에는 과거 판매 데이터를 기반으로 한 기본적인 예측이 포함되며, 정교한 모델은 AI 기반 예측 분석을 사용합니다.

• 이동 평균: 이 방법은 후행 기간 동안 숫자의 평균을 계산합니다. 예를 들어, 7일 이동 평균 매출은 지난 7일 동안의 평균 매출을 의미합니다. 후진적인 접근 방식처럼 보이지만, 가독성 있는 패턴과 접근 가능한 추세선을 형성하는 데 도움이 됩니다.
• 통계: 통계적 방법을 사용하는 방법은 추세 예측과 회귀 분석을 사용하는 것입니다. 추세 예측은 과거(과거 데이터 세트)를 살펴보고 미래 수요를 예측합니다. 회귀 분석은 이메일 캠페인이나 전환율과 같은 특정 변수 간의 관계를 분석합니다.
  
• 계절별 평균: 요일, 월별 시간(휴일), 기상 조건 등 다양한 요인이 수요에 영향을 미칩니다. 수영복 판매는 여름철, 특히 7월에 증가합니다. 그런 다음 10월이나 11월에 급락합니다. 전체적인 관점을 얻기 위해서는 이러한 알려진 요인들을 다른 추세 분석과 결합하는 것이 중요합니다.
• 계량 경제학 모델링: 이 모델은 경제적 요인과 데이터를 고려합니다. 이 모델은 통계 및 수학적 모델을 사용하여 경제 이론의 이론적 표현을 만듭니다. 일반적으로 사용되는 기법으로는 회귀 분석, 시계열 분석, 구조 방정식 모델링 등이 있습니다.
• 기압: 이 예측 방법은 선행, 후행 및 우연의 세 가지 유형의 지표를 사용합니다. 선행 지표는 미래를 예측하기 위한 시도입니다. 후행 분석은 과거를 분석하여 매출 감소 또는 급증과 같이 더 면밀하게 추적해야 할 부분을 찾아냅니다. 우연 지표는 조직의 현재 상태를 측정하기 위해 실시간 데이터 포인트를 살펴보는 것입니다.

조직에서 사용할 수 있는 수요 예측 전략은 다양합니다. 각각은 수요 예측 전략의 규모와 범위에 따라 다양한 접근 방식, 모델 및 공식을 다룹니다.

단기적 접근 방식에 대한 정의는 조직이 "단기"를 정의하는 방식에 따라 다릅니다. 그러나 일반적인 기간은 다음 분기부터 1년까지입니다. 조직에서 타겟팅하려는 특정 일련의 날짜가 있을 수도 있습니다.

장기 수요 예측은 수년 단위로 측정되며 예측이 이루어지는 기간의 특성으로 인해 정확도가 떨어집니다.

조직은 예측자와 얼마나 광범위하게 협력하든 10년 또는 5년 후의 미래에 대해 가정하는 데 어려움을 겪습니다. 그러나 예측 데이터는 여전히 유용하며 다양한 '가정' 시나리오를 고려하려는 조직에 지침을 제공할 수 있습니다.

이러한 수요 예측 접근 방식은 거시적 관점과 미시적 관점 모두에서 외부 요인을 살펴봅니다. 이러한 외부 요인은 경제 상황, 경쟁사 또는 변화하는 소비자 트렌드일 수 있습니다.

조직은 상거래를 방해할 수 있는 외부 요인을 고려하고, 어떤 제품을 확장할지 파악하고, 잠재적인 부족을 예측해야 합니다.

내부 요인도 외부 요인만큼이나 중요합니다. 내부 수요 예측은 조직의 내부 역량이 예측된 비즈니스 성장에 부응할 수 있도록 하기 위해 필요합니다. 이 유형의 수요 예측은 조직의 데이터를 사용하여 수요를 예측합니다. 내부 데이터는 판매 내역, 재고 수준, 용량 및 내부 운영에 초점을 맞춘 기타 데이터 포인트가 될 수 있습니다.

향후 2년 내에 고객 수요가 두 배로 증가할 것으로 예상되는 경우, 비즈니스 운영은 그 수요를 충족해야 합니다. 따라서 내부 수요 예측에서는 재고, 인력, 예산 등을 검토하여 비즈니스가 수요를 충족할 수 있는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 운영을 순조롭게 진행하기 위해 조직은 직원을 고려하고 미래의 기대에 부응할 수 있는 내부 역량을 확보해야 합니다.

최소한의 침습적 접근 방식을 원하는 조직은 수동적 수요 예측을 고려해야 합니다. 이는 조직 내부의 과거 데이터를 활용하여 자동화된 예측 프로세스입니다.

이 접근 방식은 안정적인 매출과 성장세를 보이는 조직에 가장 적합합니다. 이 수요 예측 모델의 수동적 방향은 조직이 시간이 지나도 크게 변하지 않을 것이라는 가정을 기반으로 예측합니다. 이러한 특성으로 인해 파괴적인 시장에 있거나 빠르게 성장하는 비즈니스에는 적합하지 않은 접근 방식입니다.

이 접근 방식은 스타트업과 같이 빠른 확장이 예상되는 빠르게 성장하는 비즈니스에 적합합니다. 능동적 수요 예측은 미래의 제품 수요를 측정하고 예측하기 위한 사전 예방적 접근 방식을 취합니다. 여기에는 마케팅 캠페인 및 시장 연구와 같은 내부 비즈니스 활동이 통합됩니다.

이 접근 방식은 경제 전망 및 현재 시장의 동향과 같은 외부 요인도 고려합니다.

수요 예측은 AI 및 머신 러닝(ML) 방법을 통해 진화하고 있습니다. 특히, AI 수요 예측은 제품 또는 서비스에 대한 미래 수요를 추정하기 위해 인공 지능을 사용하는 것입니다.

이러한 고급 분석은 과거 데이터를 분석하고 예측자에게 실행 가능한 인사이트를 제공하여 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이 새로운 방법은 방대한 데이터 세트를 처리하고 시장 상황에 실시간으로 적응할 수 있어 예측에 혁신을 불러일으키고 있습니다.

AI 수요 예측은 수동적 예측으로 간주되지만, 수동적 예측과 능동적 예측 방법의 특징을 모두 갖춘 하이브리드 방식이라는 주장이 제기될 수 있습니다.

수요 예측에는 정해진 한 가지 방법만 있는 것이 아닙니다. 이는 모두 조직이 처한 상황과 달성하고자 하는 목표에 따라 달라집니다. 고려해야 할 방법은 많지만, 대부분의 수요 예측 팀에 적용할 수 있는 몇 가지 일관된 기능이 있습니다.

1. 예측 목표 설정: 조직이 예측하려는 대상과 그 이유를 정의합니다. 예측이 어떻게 사용되고 아웃풋이 어떻게 표시되는지 구체적으로 파악합니다.
2. 필요한 정보 결정: 수요 예측 프로세스를 실행하는 데 필요한 데이터 요소를 식별하고 예측 목표를 달성하는 데 가장 유용한 데이터를 좁힙니다.
3. 데이터 수집 계획 실행: 승인된 시스템 및 이해관계자로부터 데이터를 수집합니다. 완전성을 검증하고, 이상 징후를 해결하고, 모든 변환을 문서화하여 일관되고 신뢰할 수 있는 입력을 보장합니다.
4. 예측 방법 적용: 깨끗한 고품질 데이터를 사용하여 선택한 예측 방법을 실행합니다. 여러 기술을 테스트하고, 조직의 성능을 비교하고, 조직의 요구 사항에 가장 적합한 방법을 선택합니다.
   
5. 결과 분석 및 해석: 예측 아웃풋을 검토하고, 추세를 강조 표시하며, 과거 패턴과의 차이를 평가합니다. 분석 후 인사이트를 명확하고 실행 가능한 결과로 전환합니다.
6. 결과 모니터링 및 필요에 따라 수정: 지표를 통해 예측 정확도를 추적하고 변화하는 조건을 평가합니다. 필요에 따라 계획 과정을 조정하고 이익률 변경을 고려합니다. 가정을 업데이트하고 조직에서 설정한 매개변수를 수정하여 지속적인 개선을 보장합니다.

수요 예측은 조직에 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 전략적 이니셔티브를 통해 장기적인 비즈니스 가치를 높이고 공급망 운영을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

수요 예측은 미래의 리소스 수요에 대한 명확한 가시성을 제공하여 조직이 병목 현상이나 시장 변화에 대응하는 대신 선제적으로 운영을 확장할 수 있게 해줍니다. 수요 예측을 통해 공급망 팀은 생산 능력, 인력 수준, 기술 요구 사항을 자신 있게 조정할 수 있습니다. 조직은 고급 분석 및 기타 수요 예측 기술을 사용하여 과도한 확장으로 인한 낭비를 줄이고 소싱 부족으로 인한 지연을 방지할 수 있습니다.

체계적인 접근 방식을 통해 조직은 성장 주기 동안 일관된 성과를 유지하고 수요 급증에 대비할 수 있습니다. 팀은 적절한 예측 도구를 사용하여 시장 출시 시간을 단축하고 적시에 새로운 제품과 서비스를 전략적으로 제공할 수 있습니다.

수요 예측은 가정이 아닌 데이터에 예산을 배치하여 재무 계획을 강화할 수 있습니다. 또한 팀은 수익, 비용 및 현금 흐름을 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다.

재무 분야에서 수요 예측은 운영상의 필요에 맞는 자금 조달 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다. 정확한 수요 및 판매 예측은 저성장기에 과도하게 지출하거나 성장 전에 과소 투자할 위험을 줄입니다.

이 프로세스는 또한 증거를 통해 예측을 정당화할 수 있으므로 투자자, 대출 기관 및 이해관계자와의 논의를 강화할 수 있도록 지원합니다. 예산 정확도가 향상되면 조직은 역량 계획 및 재고 계획을 더 효과적으로 수립하고 예상치 못한 문제 발생 시 대비할 수 있습니다.

수요 예측을 통해 조직은 적시에 재고 관리를 유지하고 변동, 재고 부족 및 운반 비용을 줄일 수 있습니다. 수요 계획을 통해 운영 팀은 구매 및 생산 및 유통과 같은 영역의 활동을 조정하고 계절성과 리드 시계열을 고려할 수 있습니다.

수요 예측 프로세스는 전체 라이프사이클 전반에 걸쳐 공급망 탄력성을 개선하고 제품이 지연 없이 고객에게 도달할 수 있도록 합니다. 또한 이 접근 방식을 통해 새로운 시장 잠재력과 수요 변동성에 대한 가시성이 향상되어 안전 재고 계획을 더욱 스마트하게 계획하고 공급 조정을 강화할 수 있습니다.

전략적 재고 관리와 공급망 관리는 제품의 지속적인 공급을 보장함으로써 고객 만족도를 높입니다.

수요 예측을 통해 리더는 스프레드시트 이상의 실행 가능한 인사이트를 확보할 수 있으며, 선택 사항을 명확히 하고 불확실성을 줄일 수 있는 확실한 정보를 얻을 수 있습니다. 조직은 시나리오를 비교하고, 위험과 가격을 평가하고, 비즈니스 목표에 일치하는 옵션을 선택할 수 있습니다.

또한 추측이 아닌 실시간 및 과거 데이터를 사용하기 때문에 시장 트렌드에 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 의도적이고 상세한 시장 조사를 통해 명확한 예측이 가능하고 팀이 리소스를 정확하게 할당할 수 있습니다.