예측이란 무엇인가요?

비즈니스 예측은 제품 또는 서비스에 대한 고객 수요를 추정하거나, 판매를 계획하거나, 성장 및 확장을 추정하는 것을 목표로 합니다. 예산, 자본, 인적 자원 등의 할당을 용이하게 할 수 있습니다. 즉, 비즈니스 예측은 의사 결정 프로세스에 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.

예측은 종종 빅 데이터 분석 및 예측 분석과 관련이 있습니다. 오늘날 많은 예측 기술은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝 방법을 활용하여 예측을 보다 빠르고 정확하게 구축합니다. 경영 컨설팅 회사 McKinsey의 조사에 따르면 AI 기반 도구는 예측 오류를 최대 50%까지 줄일 수 있으며, 그 결과 재고 부족과 매출 손실이 최대 65%까지 감소할 수 있습니다.¹

예측은 예측일뿐으로 100% 정확하지 않은 경우가 많습니다. 예측의 기간도 중요합니다. 단기 예측이 장기 예측에 비해 더 정확할 수 있습니다. 또한 데이터를 집계하거나 기술을 결합하여 정확도를 높이는 것도 도움이 될 수 있습니다. 예측을 의사 결정의 궁극적인 결정 요인이 아니라 지침으로 삼도록 하세요.

예측 프로세스는 조직마다 다를 수 있지만, 일반적으로 다음 단계로 구성됩니다.

예측할 대상 정의: 기업은 예측하고자 하는 특정 비즈니스 사례 또는 메트릭을 식별하고 관련 가정과 적용 가능한 변수를 고려합니다.

데이터 수집: 이 단계에는 필요한 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 과거 데이터가 이미 존재하는 경우 가장 적합한 데이터 세트를 결정하는 것이 중요합니다.

예측 방법 선택: 비즈니스 사례나 메트릭뿐만 아니라 관련 변수, 가정 및 데이터 세트에 가장 적합한 예측 기법을 선택합니다.

예측 생성: 데이터는 선택한 방법을 사용하여 분석되며 이 분석을 기반으로 예측이 수립됩니다.

예측 검증: 예측을 확인하고 더 정확한 예측을 만들기 위해 최적화할 수 있는지 확인합니다.

예측 제시: 데이터 시각화를 사용하면 이해관계자가 의사 결정 과정에서 더 잘 이해하고 활용할 수 있도록 더욱 시각적인 형식으로 예측을 제시할 수 있습니다.

예측은 다양한 방법으로 수행할 수 있지만, 일반적으로 각 접근 방식은 정성적 예측과 정량적 예측이라는 두 가지 기본 기법 중 하나로 분류됩니다.

정성적 예측은 소비자 의견, 전문가 인사이트 및 고위 경영진의 견해와 같은 인간의 판단을 기반으로 합니다. 이 예측 방법은 정성적 정보를 정량적 데이터로 변환하는 체계적인 수단으로 평가 메커니즘을 적용합니다.

다음은 자주 사용되는 몇 가지 정성적 예측 접근 방식입니다.

델파이 방식은 여러 전문가를 초대하여 예측할 비즈니스 사례 또는 메트릭에 대한 관점을 묻는 일련의 설문지에 답변하도록 합니다. 응답은 익명으로 처리되므로 관점을 동등하게 고려할 수 있습니다. 이전 설문지의 답변은 다음 설문지를 작성하는 데 사용되며, 이 프로세스는 예측에 대한 합의에 도달할 때까지 계속됩니다.

기업은 시장 조사 회사의 도움을 받아 고객 설문 조사를 수행하고 제품이나 서비스에 대한 의견을 묻습니다. 설문 조사를 통해 수집된 데이터는 판매 예측과 제품 또는 서비스 개선 이니셔티브를 개발하는 데 사용됩니다.

정성적 예측에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 신제품이나 기술의 시장 수용률이나 시장 보급률을 평가할 때와 같이 데이터가 제한적일 때 사용할 수 있습니다.

• 기업과 기업이 제공하는 제품을 잘 알고 있는 전문가와 사람들의 정보를 통합하는 것으로, 정량적 데이터로는 포착하기 힘듭니다.

• 일회성 인시던트 또는 위기 또는 재해와 같은 이례적인 시나리오를 고려할 수 있습니다. 즉, 정성적 예측은 상황이 끊임없이 변화하는 상황에 적합할 수 있습니다.

그러나 이러한 유형의 예측에는 다음과 같은 단점도 있습니다.

• 인간의 판단에 의존하기 때문에 정성적 예측은 주관적일 수 있으며, 과도하게 강조되거나 간과된 요인과 가정으로 이어지는 편향을 포함할 수 있습니다.

• 정성적 정보는 때때로 가장 최근의 이벤트나 직접 체험한 경험만 고려할 수 있으므로 과거 데이터의 장기 추세나 패턴을 놓칠 수 있습니다.

정량적 예측은 수치 데이터를 기반으로 하며, 수학적 모델과 통계적 방법을 사용하여 예측에 도달합니다. 많은 정량적 예측 기법은 데이터 과학, AI 및 머신 러닝을 활용하여 프로세스를 구동합니다.

다음은 몇 가지 일반적인 정량적 예측 전략입니다.

이 정량적 방법은 시계열 형태로 모델링된 과거 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측합니다. 시계열은 연대순으로 표시된 일련의 데이터 포인트입니다.

시계열 예측 모델은 주기, 불규칙한 변동, 계절성 및 기타 변동의 영향을 받는 데이터에서 예측 가능한 추세를 드러낼 수 있도록 합니다.

시계열 분석은 시계열 예측과 함께 자주 언급됩니다. 시계열 분석은 시계열 데이터를 이해하여 인사이트를 얻는 것이지만, 시계열 예측은 분석을 넘어 미래 가치를 예측합니다.

시계열 예측에는 다음과 같은 다양한 방법이 포함됩니다.

나이브(Naive)

나이브 방법은 이전 기간의 데이터 포인트를 다음 기간의 예측으로 사용합니다. 이 방법은 가장 간단한 시계열 예측 방법이며 종종 예비 벤치마크로 간주됩니다.

단순 이동 평균

단순 이동 평균 기법은 마지막 T 기간의 데이터 포인트의 평균을 계산합니다. 이 평균은 다음 기간에 대한 예측으로 사용됩니다.

가중 이동 평균

이 방법은 단순 이동 평균 기법을 기반으로 하지만, 마지막 T 기간의 각 데이터 포인트에 가중치가 적용됩니다.

지수 평활

지수 평활은 시계열 데이터에 지수 가중 평균을 적용하는 방식으로 작동합니다. 가중치는 데이터가 오래됨에 따라 기하급수적으로 감소하며, 최신 데이터일수록 가중치가 더 커집니다.

평활 계수(평활 인자 또는 평활 매개변수라고도 함)는 과거 및 현재 데이터에 할당된 가중치를 제어합니다. 그런 다음 이러한 가중치를 사용하여 가중 이동 평균을 계산하고 예측으로 사용합니다. 이 예측은 평활화된 시계열 버전이 되어 데이터에서 변동, 잡음, 이상치 및 무작위 변동을 제거합니다.

지수 평활은 일반적으로 대규모 데이터 세트를 필요로 하지 않으므로 단기 예측에 적합한 예측 방법입니다. 또한 현재 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 때문에 지수 평활은 새롭거나 변화하는 추세에 빠르게 적응할 수 있습니다.

계절 지수

계절 지수는 상품이나 서비스의 생산 또는 수요가 계절에 따라 달라지는 기업에 유용할 수 있습니다.

계절 지수를 계산하려면 특정 계절의 평균 수요를 모든 계절의 평균 수요로 나눕니다. 이러한 평균은 일반적으로 이동 평균 기법을 사용하여 계산되지만 해당 계절의 시계열 데이터만 사용하여 지수 평활을 적용할 수도 있습니다. 1보다 작은 계절 지수는 평균 수요보다 낮음을 의미하고, 1보다 큰 값은 평균 수요보다 높음을 나타냅니다.

다음 계절에 대한 예측을 추정하기 위해서는 해당 계절의 예상 수요에 해당 계절 지수를 곱합니다.

인과 모델은 데이터의 인과 관계를 수학적으로 표현한 것입니다. 이러한 예측 모델은 기간이 더 긴 예측에 적합할 수 있습니다.

회귀 모델

회귀 기반 모델은 예측 변수(forcast variable) 또는 종속 변수와 하나 이상의 예상 변수(predictor) 또는 독립 변수 간의 관계를 분석합니다. 회귀 모델의 예로는 예측 변수와 예상 변수(predictor variable) 간의 선형 관계를 나타내는 선형 회귀가 있습니다.

계량 경제학 모델

계량 경제학 모델은 회귀 모델과 유사하지만 금리 및 인플레이션과 같은 경제 변수와 시장 상황 및 자산 가격과 같은 경제적 관계에 중점을 둡니다.

정량적 예측은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 숫자와 수학을 기반으로 하기 때문에 보다 객관적인 예측을 할 수 있습니다. 

• 특정 시간대에 걸쳐 분석을 간소화할 수 있도록 하는 일관되고 복제 가능하며 구조화된 아웃풋을 제공합니다.

그러나 이러한 예측 접근 방식에도 몇 가지 함정이 있습니다.

• 전문가 인사이트, 내부자 정보 및 기타 정성적 데이터를 정량적 예측으로 통합하는 것은 어렵습니다.

• 신뢰할 수 있는 예측을 생성하려면 충분한 과거 데이터가 필요합니다.

AI 예측은 시계열 예측 및 회귀 모델과 같은 정량적 예측 방법에 AI 및 머신 러닝 알고리즘을 사용합니다. AI 예측은 방대한 양의 데이터를 처리하고 신속한 계산을 실행하며 복잡한 예측을 처리하고 상관관계를 신속하게 밝힐 수 있습니다.

다음은 AI 예측에 사용되는 몇 가지 일반적인 머신 러닝 모델과 기법입니다.

• 의사결정 트리
• 딥 러닝
• 앙상블 학습 - 여러 학습자를 결합하여 예측 성능을 향상
• KNN(k-최근접 이웃) 알고리즘
• 신경망

AI 예측을 사용할 때는 모델이 기업의 예측 목표와 일치하는지 평가하는 것이 중요합니다. 모델의 성능을 정기적으로 모니터링하여 새로운 데이터로 모델을 다시 학습시켜야 하는지 또는 성능을 최적화하기 위해 미세 조정해야 하는지를 결정합니다. 또한 모델이 설명 가능한지를 고려하여, 모든 이해관계자가 예측이 어떻게 이루어졌고 어떻게 그 예측을 해석하는지 이해할 수 있도록 합니다.

예측은 다음과 같이 다양한 비즈니스 영역에서 구현할 수 있습니다.

예측 소프트웨어는 서로 다른 소스의 데이터를 통합하고 여러 변수 간의 상호 작용을 분석하는 것과 같은 고급 기능을 제공합니다. 이를 통해 기업은 신뢰할 수 있는 예측을 개발하고 예측 모델 및 시뮬레이션을 효율적으로 업데이트하고 관리할 수 있습니다. 또한 다른 예측 도구에는 AI 기능이 내장되어 있어 워크플로를 자동화하고 정확도를 개선하며 프로세스 속도를 높일 수 있습니다.