재고를 예측하는 방법

핵심 내용

• 재고 예측에 대한 소개
• 적절한 재고 예측 방법 선택하기
• 재고 예측 방법(상세 설명)
• 오토스토어™ 도입
• 데이터 무결성을 보장하는 방법
• 새로운 데이터 및 시장 동향 예측

재고 예측이란?

재고 예측은 재고 과잉 또는 재고 품절 없이 예상되는 고객 수요를 충족하기 위해 특정 기간 동안 유지해야 하는 최적의 재고량을 예측하는 프로세스입니다. 재고 예측 프로세스에는 과거의 판매 데이터, 시장 동향, 계절에 따른 변동, 현재 재고 수준을 분석하여 미래의 제품 수요를 예측하는 것이 포함됩니다. 이를 통해 기업은 미리 계획을 수립하여 고객의 수요를 충족할 수 있는 충분한 제품을 확보할 수 있습니다.

재고 예측과 재고 보충의 차이점

재고 예측의 개념을 완전히 이해하려면, 재고 예측과 관련된 재고 보충을 함께 살펴보면서 두 용어를 구분해보는 것이 좋습니다.

재고 예측: 재고 예측은 과거의 판매 데이터, 추세 및 외부 요인을 기반으로 미래에 필요한 재고의 수량과 시기를 결정하는 프로세스입니다. 재고 예측의 목표는 고객 수요를 예측하여 재고 과잉 또는 재고 품절을 방지하는 가운데 고객 수요를 충족할 수 있는 최적의 재고 수준을 유지하는 것입니다.

재고 보충: 반면에 재고 보충 프로세스에는 재고 수준을 보충하기 위해 실제로 재고를 주문하거나 생산하는 과정이 포함됩니다. 재고 보충은 재고 예측 및 기존 재고 수준에 근거하여 이루어지며, 리드 타임과 재주문 시점을 고려하는 가운데 예상되는 고객 수요를 충족하는 데 필요한 재고 수준을 유지하는 것을 목표로 합니다.

요약하면, 재고 예측은 미래의 수요를 예측하는 것이고, 재고 보충은 더 많은 제품을 주문하거나 제조하여 이러한 수요를 충족하는 것입니다.

재고 예측이 중요한 이유

재고 예측은 비즈니스의 운영 및 재무 건전성에 중추적인 역할을 합니다. 재고 예측이 중요한 이유는 다음과 같습니다.

• 비용 최적화: 재고 과잉 및 자원 낭비를 방지하여 보유 비용을 절감합니다.
• ‍고객 만족: 고객이 필요할 때 제품을 바로 구입할 수 있도록 보장하여 서비스 품질을 개선합니다.
• ‍효율성: 구매 및 생산 계획을 간소화하여 운영 효율성을 높여줍니다.
• 위험 관리: 재고 부족 및 매출 감소의 위험을 완화하여 수익원을 확보합니다.

지금까지 재고 예측의 개념, 재고 보충과의 차이점, 그리고 재고 예측이 중요한 이유를 살펴보았습니다. 이제 아래에서 재고 예측의 다양한 방법과 유형, 그리고 적절한 재고 예측 방법을 선택하는 팁에 대해 알아보겠습니다.

재고 예측의 5가지 유형 및 방법

재고 예측은 여러 가지 유형과 방법으로 분류할 수 있으며, 각 유형과 방법에는 미래의 재고 수요를 예측하는 고유한 접근 방식이 있습니다. 대표적인 예는 다음과 같습니다.

1. 정량적 방법

정량적 예측은 과거의 데이터와 수학적 모델을 사용하여 미래에 필요한 재고를 예측합니다. 데이터 기반의 정량적 예측 방식은 과거의 패턴이 계속될 것이라는 가정하에 이루어집니다.

정량적 방법의 예는 다음과 같습니다.

시계열 분석: 과거의 판매 데이터를 살펴보면서 시간 경과에 따른 패턴이나 추세를 파악한 다음, 이러한 추세가 미래에도 이어질 것이라고 추정합니다.

인과 모델(causal model): 회귀 분석과 같은 인과 모델은 매출과 하나 이상의 독립 변수(예: 경제 지표, 마케팅 노력) 간의 상관관계를 파악하여 미래의 수요를 예측합니다.

2. 정성적 방법

정성적 예측은 수치 데이터보다는 전문가의 판단에 의존합니다. 데이터가 제한적이거나 신제품을 예측할 때 자주 사용됩니다.

정성적 방법의 예는 다음과 같습니다.

• 델파이 기법(Delphi method): 전문가 패널이 설문지를 통해 재고 수준에 대한 의견을 여러 차례 제시하고 중간중간 피드백을 제공하는 구조화된 커뮤니케이션 기법입니다.
• 시장 조사: 잠재 고객이 향후 제품을 구매할 의향이 있는지에 대한 정보를 수집하는 방법입니다.

3. 트렌드 분석

트렌드 분석은 시간 경과에 따른 데이터 패턴을 파악하는 정량적 방법입니다. 트렌드 분석은 재고 수준이 일반적으로 어떤 방향으로 변하는지 나타내는 추세선을 설정하여 미래의 수요를 예측하는 데 중점을 둡니다.

4. 그래픽 기법

그래픽 기법은 꺾은선형 차트(line chart)나 막대 그래프(bar graph)와 같은 시각적 도구를 사용하여 과거의 데이터를 표현하고 재고 수준의 추세, 패턴, 계절적 변화를 시각적으로 파악합니다. 그래픽 기법을 활용하면 재고 관련 트렌드를 시각적으로 파악하여 미래의 수요를 직관적으로 예측할 수 있습니다.

5. 계절적 요인 분석

계절적 요인 분석은 주별, 월별, 분기별 등 특정 간격으로 발생하는 재고 수준의 규칙적이고 예측 가능한 패턴 또는 변동을 식별합니다. 계절적 요인을 분석하면 계절별 수요 급증 또는 감소에 대비하여 재고 수준을 적절히 조정할 수 있습니다.

이러한 재고 예측 방법은 각각 장점과 적용 분야가 있으며, 기업에서는 보다 정확한 재고 예측을 위해 여러 기법을 조합하여 사용하는 경우가 많습니다. 어떤 방법을 선택할지는 재고의 특성, 데이터의 가용성, 시장 및 업계 상황에 따라 달라집니다.

적절한 재고 예측 방법 선택하기

가장 효과적인 재고 예측 방법을 선택하려면 비즈니스 및 업계의 고유한 특성과 수요를 이해하는 것이 중요합니다. 업계의 유형과 특성에 따라 시간 경과에 따른 추세를 살펴보거나, 간단한 수학 모델을 사용하거나, 또는 첨단 컴퓨터 프로그램을 사용하여 재고를 예측하는 것이 좋을 수도 있습니다. 각각의 방법에는 고유한 이점이 있으므로 비즈니스와 업계의 관점에서 살펴보겠습니다:

• 소매업(리테일): 계절별 판매 패턴이 존재하는 유통업체의 경우, 성수기에 재고를 관리하기 위해 계절적 요인을 분석하는 데 우선순위를 두어야 합니다. 연중 안정적인 매출을 올리는 유통업체의 경우, 트렌드 분석을 통해 재고 수준을 일정하게 유지할 수 있습니다.

• 이커머스: 다양한 SKU를 보유한 이커머스 비즈니스의 경우, 시계열 분석과 같은 정량적 방법을 사용하여 제품 전반의 다양한 수요를 관리해야 합니다. 그래픽 기법을 사용하면 회전율이 높은 품목의 추세를 빠르게 파악할 수 있습니다.

• 제조: 리드 타임이 긴 제품을 제조하는 경우, 인과 모델은 원자재 가용성 또는 경제 상황과 같은 다양한 요인이 재고 요구사항에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 스타트업/신제품 출시: 신제품을 출시하거나 시장에 처음 진입하는 스타트업인 경우, 참고할 만한 과거 데이터가 없는 상황에서 시장 조사나 델파이 기법과 같은 정성적 방법을 통해 수요를 예측할 수 있습니다.

• 서비스 산업: 접객서비스 또는 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 같이 물리적 재고는 중요하지 않지만 공급이나 자원에 대한 수요 예측이 중요한 서비스 지향 산업의 경우, 시장 분석이나 전문가 의견을 통한 정성적 분석이 재고 관련 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 계절의 영향을 많이 받는 사업(예: 휴가 용품, 원예 용품): 계절의 영향을 많이 받는 비즈니스의 경우, 수요 급증에 대비하여 재고 수준을 조정하려면 계절적 요인을 분석하는 것이 매우 중요합니다.

• 첨단 기술 및 회전율이 높은 일용소비재(FMCG): 빠르게 변화하는 시장에 속한 기업은 정량적, 정성적 방법을 모두 사용해야 합니다. 빠르게 진화하는 첨단 기술 또는 회전율이 높은 일용소비재(FMCG) 시장에 속한 경우, 데이터 기반 예측과 시장 분석을 조합하여 앞서 나가야 합니다.

앞서 살펴본 것처럼, 재고 예측 방법을 선택할 때는 업계 동향, 고객 행동, 시장 내 입지 등 구체적인 비즈니스 상황을 고려해야 합니다. 비즈니스가 발전함에 따라 접근 방식을 조정하는 것도 재고 효율성을 유지하는 데 중요합니다.

비즈니스 요구사항에 맞는 방법을 선택했다면, 이제 재고를 최대한 정확하게 예측하는 방법을 살펴볼 차례입니다.

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재고 예측 방법

재고를 효과적으로 예측하려면 데이터 분석, 최신 산업 동향, 전략적 계획이 결합된 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 아래에서 간단한 예시를 통해 일반적으로 사용되는 공식과 도구를 비롯한 단계별 가이드와 프로세스를 설명하겠습니다.

재고 예측을 위한 단계별 가이드

1. 과거의 판매 데이터 수집

재고를 정확하게 예측하려면 먼저 신뢰할 수 있는 판매 데이터가 필요합니다. 지난 몇 년간의 판매 기록을 수집하여 패턴과 추세를 파악하세요. 이러한 과거 데이터는 예측 작업의 기초가 됩니다.

2. 트렌드 및 계절적 요인 분석

판매 데이터를 확보했다면, 다음 단계로는 계절에 따른 변동이나 지속적인 판매 증가 또는 감소와 같은 뚜렷한 추세가 있는지 면밀히 살펴봐야 합니다. 이러한 패턴을 이해하는 것은 미래의 재고 수요를 예측하는 데 매우 중요합니다.

3. 시장 및 외부 요인 고려

판매 데이터 외에도 시장 동향, 경제 상황, 예정된 행사와 같은 외부 요인이 수요에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 산업 동향을 예측 모델에 반영하면 예측 모델의 정확도가 향상됩니다.

4. 예측 방법 선택하기

데이터 분석과 비즈니스의 특성에 따라 가장 적합한 예측 방법을 선택하세요. 앞서 언급했듯이, 재고의 복잡성과 판매 예측 가능성에 따라 단순한 정량적 모델부터 보다 정교한 정성적 모델에 이르는 다양한 방법을 선택할 수 있습니다.

5. 예측 모델 적용하기

예측 방법을 정했다면 이를 귀사의 데이터에 적용하여 재고 예측 결과를 생성하세요. 여기에는 수작업으로 계산하거나, 스프레드시트 수식을 사용하거나, 전문 소프트웨어를 활용하는 방법이 포함될 수 있습니다.

6. 검토 및 조정

예측 작업은 한 번만에 끝나지 않습니다. 예측된 매출과 실제 수치를 정기적으로 비교하여 차이를 파악하세요. 이러한 분석 정보를 통해 예측 모델을 개선하여 향후 정확도를 높이세요.

예측 공식

예측 작업에 사용할 수 있는 공식의 대표적인 예는 다음과 같습니다.

단순 이동 평균(SMA)

단순 이동 평균(SMA) 공식은 특정 기간 동안의 평균 매출을 계산하는 것으로, 추세를 파악하기 위해 변동하는 데이터를 평활화합니다. 이 공식은 안정적이고 예측 가능한 판매 패턴을 가진 비즈니스에 특히 유용합니다.

예시:

한 매장에서 4개월 동안 월별 매출(미화 기준)을 기록한다고 가정해 보겠습니다.

• 1월: $200
• 2월: $240
• 3월: $180
• 4월: $300

4월에 3개월간의 SMA를 계산하려는 경우, SMA는 가장 최근 3개월을 보기 때문에 2월, 3월, 4월 판매량의 평균값을 계산하면 됩니다.

따라서 4월의 3개월간 SMA는 240달러입니다. 이렇게 하면 판매 데이터가 평활화되어 월별 변동이 없는 추세가 표시됩니다.

지수 평활법(ES)

지수 평활법(ES, Exponential Smoothing)은 최근의 판매 데이터를 고려하여 예측을 조정하며, 이전 데이터보다 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여합니다. 지수 평활법은 판매 추세 변화에 빠르게 적응하는 데 효과적입니다.

예시:

동일한 월별 매출 데이터를 사용하지만 ES를 적용하는 경우, 이해를 돕기 위해 평활화 계수(α)를 0.5로 선택한다고 가정해 보겠습니다. 이 계수는 가장 최근의 판매 데이터에 얼마나 많은 가중치를 부여할지를 결정합니다.

첫 번째 예측(2월부터 시작하며, 1월을 기준으로 가정)의 공식은 다음과 같습니다.

현재가 시작점이므로, 2월의 예측 데이터는 1월 한 달간의 매출 기록밖에 없습니다. 3월로 넘어가겠습니다.

이 방법은 가장 최근 시점(2월)에 더 많은 가중치를 부여하고 그 이전 데이터에는 더 적은 가중치를 부여하며, 새로운 데이터가 들어올 때마다 동적으로 조정합니다.

선형 회귀

앞서 설명한 방식보다 조금 더 복잡한 '선형 회귀(linear regression)' 방식은 매출과 하나 이상의 독립 변수(마케팅 지출 또는 경제 지표 등) 간의 관계를 분석하여 미래의 매출을 예측합니다.

예시:

한 기업이 마케팅 지출을 기반으로 미래의 매출을 예측하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 수개월 동안 기록된 데이터는 다음과 같습니다(미화 1,000달러 기준):

• 마케팅 지출: 1, 2, 3, 4, 5
• 매출: 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5

선형 회귀를 사용하여, 마케팅 지출을 기반으로 매출을 가장 잘 예측하는 선을 찾으려고 합니다. 이러한 선에 대한 방정식은 y = mx = b이며, 여기서 y는 매출, x는 마케팅 지출, m은 선의 기울기(마케팅 지출이 매출에 미치는 영향), b는 y절편(마케팅을 하지 않은 기본 매출)입니다.

목표는 예상 매출과 실제 매출의 차이를 최소화하는 m과 b의 값을 찾는 것입니다. 이해를 돕기 위해, 일차 방정식의 결과가 다음과 같다고 가정해 보겠습니다.

즉, 마케팅 지출이 1,000달러 증가할 때마다 매출은 1,000달러 증가하며, 여기에 500달러의 기본 매출이 추가됩니다.

위에서 소개한 각 방법은 각기 다른 상황에 적합합니다. 판매 추세가 안정적인 경우에는 SMA, 빠르게 변화하는 추세에는 ES, 변수 간의 관계를 파악할 때는 선형 회귀 분석을 활용할 수 있습니다.

예측 도구

기업의 예측을 지원하는 다양한 도구와 소프트웨어가 존재하며, 각기 다른 요구와 복잡성에 맞게 사용할 수 있습니다. 보다 정확한 미래 예측에 도움이 되는 주요 도구를 살펴보겠습니다.

• 스프레드시트: Excel과 Google Sheets는 기본적인 예측 모델을 구현하는 데 유용한 다목적 도구로, 소규모 기업 또는 예측을 처음 시작하는 사용자에게 적합합니다.

• 전용 예측 소프트웨어: 고급 플랫폼은 심층 분석을 위한 정교한 기능을 제공하며, 복잡한 비즈니스 모델과 다양한 변수를 수용할 수 있습니다.

• 재고 관리 시스템: 재고 관리 시스템에는 재고 관리의 특성에 맞는 예측 기능이 포함되어 있는 경우가 많으며, 판매 데이터를 통합하여 실시간 분석 정보를 얻을 수 있습니다.

리테일 업계의 계절적 요인 예측 예시

리테일 업계의 계절적 요인에 대한 또 다른 예를 살펴보겠습니다.

상황: 한 장난감 가게에서 가장 최근의 성수기 판매 데이터 3건을 검토한 결과, 매년 12월 매출이 전년 대비 약 20% 증가하는 추세를 발견했습니다. 이러한 성장은 연말 마케팅 캠페인이 효과를 발휘함과 동시에 고객 기반이 증가하였기 때문입니다.

계산 방법: 다가오는 연말연시 수요를 예측하기 위해, 매장에서 작년 12월 판매 데이터를 기반으로 전년 대비 평균 성장률을 계산합니다. 여기서는 연평균 성장률(CAGR) 공식을 사용하며, 여기서 n은 연도 수입니다. 이 공식을 적용하여 20%의 성장률이 일관되게 나타나고 있음을 확인합니다.

조치: 이러한 분석 결과를 바탕으로, 이 매장은 다가오는 연말연시를 위해 가장 잘 팔리는 장난감 카테고리 전반에서 재고 주문량을 20% 늘리기로 결정합니다. 또한 사전 구매자를 확보하기 위해 연말연시 마케팅 캠페인을 전년보다 2주 일찍 시작할 계획입니다.

자동으로 재고를 예측하는 방법

재고 예측을 자동화하면 수작업을 최소화하면서 미래의 재고 수요를 정확하게 예측할 수 있어 비즈니스의 판도를 바꿀 수 있습니다. 자동화를 사용하여 재고 예측 프로세스를 간소화하는 방법은 다음과 같습니다.

1단계: 재고 관리 시스템 도입

귀사의 판매 채널과 통합되어 트렌드 분석 및 수요 예측 기능을 제공하는 시스템을 선택하세요. 이러한 시스템은 판매 데이터를 자동으로 수집 및 분석하여 재고 예측을 위한 강력한 기반을 제공해야 합니다.

2단계: 머신 러닝 활용

첨단 재고 시스템은 머신 러닝을 사용하여 예측 정확도를 개선합니다. 이러한 시스템은 판매 패턴을 지속적으로 학습하며, 시간의 경과에 따라 예측을 조정하여 신뢰도를 개선합니다.

3단계: 외부 데이터 통합

시장 동향이나 계절적 영향과 같은 외부 요인을 예측 모델에 통합하면 예측의 정확도를 크게 높일 수 있습니다. 이러한 통합이 가능한 시스템을 선택하면 잠재 수요를 종합적으로 파악할 수 있습니다.

4단계: 재주문 자동화

예측 결과를 활용하려면 예상되는 수요에 따라 재고를 자동으로 재주문하도록 설정해야 합니다. 이렇게 하면 예상되는 수요에 맞춰 주문을 자동으로 조정하여 최적의 재고 수준을 유지할 수 있습니다.

5단계: 정기적인 검토 및 조정

아무리 뛰어난 자동화 시스템도 관리가 필요합니다. 예측 결과와 실제 매출을 정기적으로 비교하여 시스템의 정확도를 정밀하게 조정해야 하며, 불일치 사항 또는 예상치 못한 시장 변화를 고려해야 합니다.

신제품 예측

신제품을 출시하는 데에는 여러 가지 어려움이 따르는데, 특히 과거의 판매 데이터 없이 수요를 예측하는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 하지만 전략적인 접근 방식을 사용하면 필요한 재고량을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

팁 1: 시장 조사

철저한 시장 조사를 통해 신제품에 대한 잠재적인 고객의 관심을 파악하세요. 설문조사, 포커스 그룹, 시장 내 유사 제품에 대한 분석을 통해 고객의 수요를 미리 살펴볼 수 있습니다.

팁 2: 유사 제품 분석

신제품과 유사한 제품의 판매 데이터를 살펴보세요. 특히 영업 대상 고객이 같거나 유사한 니즈를 충족하는 경우에는 유사 제품을 분석하는 것이 더욱 중요합니다. 이러한 데이터는 신제품에 대한 수요를 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

팁 3: 사전 주문(pre-order)

사전 주문을 접수받으면 고객의 관심을 직접 파악하고 초기 수요를 가시적으로 측정할 수 있습니다. 사전 주문 전략은 초기에 판매 동력을 구축하는 데도 도움이 됩니다.

팁 4: 시범 출시

본격적인 출시 전에 특정 시장이나 채널에서 제한적으로 출시하는 것을 고려하세요. 이를 통해 실제 수요를 테스트하고, 본격적으로 출시하기 전에 재고 수준을 조정할 수 있습니다.

팁 5: 반복적 접근 방식

시장 조사 결과에 기반하여 일단 보수적인 재고 수준으로 시작한 후, 판매 데이터가 들어오기 시작하면 이에 맞춰 재고를 조정하세요. 이러한 유연한 접근 방식을 사용하면 재고가 과도하게 쌓일 위험 없이 실제 수요에 대응할 수 있습니다.

계절 상품 취급

계절 상품은 연중 특정 기간에 수요가 최고조에 달하기 때문에 정교한 재고 예측 방법이 필요합니다. 재고를 효과적으로 예측하면 수요가 감소하는 시기에 잉여 재고를 최소화하고 성수기에 매출을 극대화할 수 있습니다.

과거의 판매 데이터

이전 시즌의 판매 데이터를 분석하여 수요 패턴을 파악하세요. 경제 상황이나 마케팅 활동 등 수요 분석에 영향을 줄 수 있는 모든 요인을 고려하여 조정하세요.

트렌드 분석

단순히 데이터에 그치지 말고 업계 트렌드와 광범위한 시장 분석까지 함께 살펴보세요. 이를 통해 계절 상품에 대한 수요에 영향을 미칠 수 있는 소비자 행동의 변화를 예측할 수 있습니다.

계절별 지수

계절별 지수를 개발하여 연중 수요의 변동폭을 정량화하세요. 여기에는 알려진 수요의 최고점과 최저점을 고려하여 연중 특정 시기를 기준으로 예측을 조정하는 것이 포함됩니다.

리드 타임 조정

계절 상품을 생산하고 배송하는 데 필요한 리드 타임을 고려하세요. 성수기가 시작되기 전에 미리 계획을 세워 수요가 증가하기 시작할 때 충분한 재고를 확보하세요.

시즌 종료 후 분석

매 시즌이 끝날 때마다 예측 정확도와 재고 관리 성과를 검토하세요. 예측 수요와 실제 수요 사이의 불일치를 파악하여 다음 시즌에 대한 접근 방식을 개선하세요.

신제품과 계절 상품에 대해 예측하는 것은 복잡하고 까다로운 노력이 필요하며, 기업은 데이터에 기반한 분석 정보와 시장에 대한 직관적 판단 사이의 균형을 맞춰야 합니다. 이러한 전략을 채택하면 신제품 출시 및 계절별 수요 변동 관리의 불확실성을 극복하고 최적의 재고 수준을 유지하면서 고객의 요구를 충족할 수 있습니다.

재고 예측의 어려움

재고를 예측하는 것은 매우 어려운 일이며, 아무리 효율적인 시스템을 사용하더라도 혼란을 겪을 수 있습니다. 고객 수요의 변동성이 가장 큰 장애물이며, 소비자 선호도와 시장 트렌드는 창고에서 대응 가능한 속도보다 더 빠르게 변하는 경우가 많습니다. 게다가 공급업체의 지연이나 예상치 못한 전 세계적인 사태로 인해 재고 부족 또는 재고 과잉이 발생하는 등 공급망 중단의 위험이 항상 도사리고 있기 때문에 이러한 불확실성은 더욱 심화됩니다.

계절적 요인까지 고려해야 하는 경우 재고 예측이 더욱 복잡해지며, 성수기와 비성수기의 흐름을 파악하기 위해 정확한 계획을 수립해야 합니다. 계절적 요인을 정확하게 예측하지 못하면 성수기에 재고가 부족하거나 비수기에 재고가 과다하게 쌓일 위험이 있습니다. 게다가 물류창고에서 재고 예측에 활용하는 데이터의 품질에 따라 문제가 더 복잡해질 수 있습니다. 부정확한 판매 데이터는 잘못된 재고 결정으로 이어질 수 있으며, 신제품 또는 신사업에 대한 과거 데이터가 없는 경우 정보에 기반한 예측이 거의 불가능합니다.

과거의 판매 데이터가 없는 상황에서 신제품을 출시하거나 노후 제품의 성능 저하를 관리하는 경우, 수명주기에 따른 고유한 문제점도 해결해야 합니다. 물류창고에서는 재고 과잉 또는 재고 부족을 방지하기 위해 신제품 도입과 노후 상품의 단계적 폐기 사이에서 신중하게 균형을 맞춰야 합니다. 또한 보관 용량 제한 등 물류창고 내에 물리적 제약이 존재하는 경우, 예상되는 수요 변화에 대응하여 재고 수준을 조정하는 기능이 제한될 수 있습니다. 예산, 인력, 기술 등 운영상 한계에 마주한 경우, 이러한 예측 문제에 민첩하게 적응하기가 더욱 어렵습니다.

이러한 문제를 해결하려면 앞서 언급했듯이 첨단 예측 도구, 유연한 운영 전략, 시장 상황에 대한 깊은 이해를 결합한 다각적인 접근 방식이 필요합니다.

이와 더불어 데이터 품질 문제를 해결하는 것도 중요합니다. 이에 대해서는 아래에서 살펴보겠습니다.

재고 예측의 데이터 품질 문제 해결하기

아무리 정교한 재고 예측 시스템을 사용하더라도 데이터 품질 문제를 해결하지 못하면 정확성을 보장할 수 없습니다. 부정확하거나, 불완전하거나, 신뢰할 수 없는 판매 데이터는 잘못된 재고 결정으로 이어져 예측 정확도와 운영 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 다음과 같은 전략을 도입하면 재고 예측 시 데이터 품질을 개선하고 데이터 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

데이터 거버넌스 정책 수립

고품질의 데이터를 유지하려면 데이터 거버넌스 정책을 수립하는 것이 중요합니다. 이러한 정책은 일관성과 정확성을 보장하기 위해 데이터 수집, 저장, 유지관리에 대한 기준을 정의해야 합니다. 데이터 거버넌스 정책에는 부정확한 데이터를 즉시 식별하고 시정할 수 있도록 정기적인 감사 및 검증 과정이 포함되어야 합니다.

데이터 정리 도구 활용

데이터 정리 도구는 데이터 오류 감지 및 수정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 데이터 정리 도구는 이상값, 누락된 값 또는 불일치를 식별하여 예측에 사용되는 데이터가 가능한 한 정확하도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 데이터 정리 도구를 정기적으로 사용하면 재고 예측의 신뢰도를 크게 높일 수 있습니다.

데이터 통합 솔루션 도입

데이터가 여러 시스템과 플랫폼에 분산되어 있는 경우, 정보가 서로 불일치하는 경우가 많습니다. 데이터 통합 솔루션은 여러 소스의 데이터를 통합하여 정확한 예측에 필수적인 통합된 화면을 제공할 수 있습니다. 이러한 솔루션은 예측 프로세스에서 관련된 모든 데이터를 고려하도록 보장함으로써 중요한 데이터를 간과할 위험을 줄여줍니다.

데이터 품질 인사이트를 위한 고급 분석 기능 활용

고급 분석 및 머신러닝 알고리즘은 데이터 문제를 나타낼 수 있는 패턴을 식별하여 데이터 품질 문제에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 기술은 데이터 품질이 예측 정확도에 미치는 영향을 이해하고 개선이 필요한 영역의 우선순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

교육 및 인식 제고

데이터 수집 및 분석 담당자를 대상으로 데이터 품질의 중요성에 대해 교육하는 것은 매우 중요합니다. 데이터 품질이 예측 작업 및 전반적인 비즈니스 성과에 미치는 영향을 집중적으로 교육함으로써 담당자가 데이터 관리의 모범 사례를 준수하도록 장려해야 합니다.

부서 간 협업 장려

영업, 운영, 재무 등 다양한 부서 간 협업을 통해 데이터 품질을 개선할 수 있습니다. 각 부서마다 서로 다른 관점을 제공하고 데이터 수집 및 분석 프로세스에 고유한 인사이트를 제공함으로써 보다 종합적인 재고 예측 방식을 보장할 수 있습니다.

지속적인 개선

마지막으로, 일회성 작업이 아니라 지속적인 프로세스를 통해 데이터 품질을 관리하는 것이 필수적입니다. 지속적인 모니터링을 통해 데이터 관리 방식을 조정하고 개선하면 데이터 품질 변화에 민첩하게 대응할 수 있습니다. 지속적인 개선을 위해 노력하면 데이터 품질 문제가 재고 예측에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.

이러한 어려움을 극복하고 재고 예측 기능을 활용하는 또 다른 방법은 세계에서 가장 빠른 자동창고 시스템(AS/RS)인 오토스토어 시스템에 투자하는 것입니다. 오토스토어가 어떻게 B2B 유통의 판도를 바꿀 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.  

오토스토어를 통한 재고 예측 개선: B2B 유통의 게임 체인저

B2B 유통을 성공으로 이끄려면 효과적인 재고 예측이 중요하며, 이를 통해 기업은 공급과 수요의 적절한 균형을 유지할 수 있습니다. 치열한 경쟁 환경 속에서 오토스토어는 최첨단 기술과 자동화를 통해 재고 관리 및 예측의 기준을 새롭게 정의하는 혁신적인 기업으로 주목받고 있습니다.

오토스토어 소개

오토스토어는 그리드, 빈, 로봇, 포트(워크스테이션), 컨트롤러 등 5가지 하드웨어 구성요소로 구성된 큐브형 자동창고입니다. 또한 복잡한 온라인 주문 풀필먼트를 관리하기 위한 큐빗 풀필먼트 플랫폼(QubIt Fulfillment Platform™)과 기존의 시스템 로그 데이터 수집 및 분석 방식을 자동화하는 클라우드 기반 플랫폼인 유니파이 애널리틱스(Unify Analytics™)라는 두 가지 소프트웨어 옵션을 함께 제공하고 있습니다.

전반적으로 오토스토어 시스템은 공간 절약(기존 보관 면적 75% 절감), 속도, 효율성, 안정성, 유연성 등 다양한 이점을 제공합니다. 오토스토어는 재고 관리 소프트웨어와 통합할 수 있기 때문에 기업은 베스트셀러 품목을 식별하고 계절별 수요 변동을 매우 정확하게 효율적으로 파악할 수 있습니다.

신속한 처리로 리드 타임 해결

재고 예측의 고질적인 문제 중 하나는 주문과 배송 사이의 지연, 즉 리드 타임이 미치는 영향입니다. 일반적으로 리드 타임이 길어지면 기업은 향후 수요를 예측해야 하는데, 여기에는 불확실성과 재고 과잉 또는 재고 품절의 위험이 존재합니다. 오토스토어는 빠른 처리 시간으로 이 문제를 직접 해결하여 리드 타임을 획기적으로 단축함으로써 기업이 최적의 재고 수준을 더 효과적으로 유지할 수 있도록 지원합니다. 오토스토어의 민첩한 피킹 프로세스는 기업이 시장 변화에 신속하게 대응하고 재고 과잉 또는 재고 부족을 방지하는 데 크게 도움이 됩니다.

정밀 예측을 위한 기술 활용

기업에서 오토스토어를 통합하면 예측 정확도를 크게 개선할 수 있습니다. 고밀도 스토리지 솔루션과 독보적인 자동화 기능을 갖춘 오토스토어는 기업이 재고 수요를 높은 정확도로 예측할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다. 오토스토어 시스템을 도입하면 수요 패턴 변화에 민첩하게 적응할 수 있으며, 사후 대응적 프로세스에서 벗어나 재고를 선제적으로 예측하는 데 큰 도움이 됩니다. 오토스토어에 탑재된 첨단 기술을 통해 실시간 데이터 분석이 가능하며, 이는 정보에 입각하여 재고 수준을 결정하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

상세한 분석 정보를 통한 제품 수명주기 탐색

재고를 정확하게 예측하려면 제품의 수명주기를 이해하는 것이 중요합니다. 판매 데이터는 신제품 출시부터 판매량이 정점에 이른 후 최종적으로 감소하기까지 고객 선호도와 시장 동향에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 오토스토어는 이러한 추세를 면밀히 모니터링하여 제품의 수명주기 동안 전략적 재고 결정을 내릴 수 있는 도구를 기업에 제공합니다. 오토스토어는 판매 실적을 세분화하여 제시함으로써 기업이 수요 변화를 예측하고 재고 계획을 실제 시장 수요에 맞게 조정하도록 지원합니다.

종합 솔루션, 오토스토어

오토스토어는 단순한 보관 솔루션이 아니라 재고 예측을 현대화하는 종합 솔루션입니다. 높은 보관 밀도와 확장성 덕분에 대기업과 중소기업 모두 오토스토어 솔루션의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 오토스토어는 기존 시스템과 호환되므로 운영 효율성과 수익성 향상을 위한 다용도 도구로 활용할 수 있습니다. 오토스토어는 큐브 스토리지 솔루션을 통해 재고를 보관, 출고, 관리하는 방식을 혁신함으로써 기업이 전례없는 높은 수준의 예측 정확도와 대응 능어는 단순한 보관 솔루션이 아니라 재고 예측을 현대화하는 종합 솔루션입니다. 높은 보관 밀도와 확장성 덕분에 대기업과 중소기업 모두 오토스토어 솔루션의 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 오토스토어는 기존 시스템과 호환되므로 운영 효율성과 수익성 향상을 위한 다용도 도구로 활용할 수 있습니다. 오토스토어는 큐브 스토리지 솔루션을 통해 재고를 보관, 출고, 관리하는 방식을 혁신함으로써 기업이 전례없는 높은 수준의 예측 정확도와 대응 능력을 달성할 수 있도록 지원합니다.

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FAQ

재고를 예측하는 공식은 무엇인가요?

재고를 예측하는 데 자주 사용되는 공식은 단순 이동 평균(SMA) 또는 지수 평활화(ES)입니다.

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SMA의 경우:

ES의 경우(여기서 α는 0과 1 사이의 평활화 상수입니다):

재고 예측을 위한 가장 좋은 방법은 무엇인가요?

가장 적합한 방법은 비즈니스의 특정 요구사항에 따라 다릅니다. 시계열 분석과 같은 정량적 방법은 이전의 판매 데이터가 존재하는 제품에 적합하며, 정성적 방법은 신제품을 출시하거나 시장 상황이 급변하는 경우에 더 적합합니다. 최상의 결과를 얻기 위해 여러 방법을 조합하는 경우가 많습니다.

Excel에서 재고를 어떻게 예측하나요?

Excel에서 재고를 예측하려면 SMA 또는 선형 회귀와 같은 공식을 사용할 수 있습니다. 최신 버전에서 제공되는 Excel의 예측 시트(Forecast Sheet) 기능은 몇 번만 클릭하면 과거의 데이터를 기반으로 예측 결과를 생성함으로써 재고 예측 작업을 자동화합니다. 판매 데이터를 선택하고 데이터 탭으로 이동한 다음 예측 시트(Forecast Sheet) 버튼을 클릭하여 예측 모델을 생성하기만 하면 됩니다.

재고를 예측하려면 무엇이 필요하나요?

재고를 예측하려면 과거의 판매 데이터, 현재 시장 동향에 대한 이해, 수요에 영향을 미칠 수 있는 미래의 사건에 대한 지식이 필요합니다. 또한 이러한 데이터를 분석하고 미래에 필요한 재고를 예측하려면 지수 평활화(ES) 또는 회귀 분석(regression analysis)과 같은 예측 모델이 필요합니다.