이 5가지 방법으로 수요 예측의 기술을 마스터하세요

오늘날의 소비자들은 더 많은 것을 요구하고 더 나은 제품과 경험을 기대합니다. 만족하지 못하면 종종 다른 곳을 찾습니다. 25,000명의 글로벌 소비자 64%가 회사가 변화하는 요구 사항에 더욱 신속하게 대응하기를 원한다고 밝혔습니다.

전통적인 "만들고, 팔고, 반복하는" 접근 방식은 더 이상 고객의 기대에 부응하지 못합니다. 기업은 이제 고객이 무엇을 원하는지 알기도 전에 예상하고 경쟁자보다 앞서 그러한 욕구를 충족시켜야 합니다. 

하지만 기업은 고객이 무엇을 원하는지 정확히 어떻게 예측할 수 있을까요? 고객이 자신의 말을 듣고 이해받는다고 느끼도록 돕는 5가지 수요 예측 기법을 살펴보며 계속 읽어보세요.

차례
수요 예측이란 무엇이고 왜 중요한가요?
알아야 할 수요 예측의 3가지 유형
놀라움을 피하는 데 도움이 되는 5가지 수요 예측 기술
실시간 수요 예측은 공급망을 혁신할 것입니다

수요 예측이란 무엇이고 왜 중요한가요?

수요 예측은 기상학자와 비슷하지만, 기업은 햇빛이나 비를 예측하는 것이 아니라, 다가올 기간에 고객이 얼마나 많은 제품을 원할지 예측합니다. 다시 말해, 고객 수요 예측은 단순히 회사의 상품이나 서비스에 대한 미래 수요를 결정하는 추정 프로세스입니다.

이러한 예측은 추측의 결과가 아닙니다. 대신, 기업은 통계 및 계량경제학 도구와 같은 양적 방법과 시장 조사 또는 전문가 의견과 같은 질적 기술을 사용하여 수요 추세를 정확하게 예측합니다. 다음 섹션에서 이러한 방법을 더 자세히 살펴보겠습니다.

수요 예측은 공급망 관리의 중요한 구성 요소이며, 기업은 다양한 방법으로 이를 구현하여 엄청난 이점을 얻을 수 있습니다.

• 최적화 재고 관리: 미래 수요를 정확하게 예측함으로써 기업은 최적의 재고 수준을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 재고 부족을 피할 수 있으며, 이는 매출 손실과 고객 불만으로 이어질 수 있고, 불필요한 과잉 재고는 자본을 묶고 보관 문제를 일으킵니다.
• 비용 절감: 기업은 미래 수요를 정확하게 예측하고 생산 용량과 인력을 확대 또는 축소하여 리소스를 효율적으로 할당할 수 있습니다. 이를 통해 리소스 할당의 낭비를 줄이고 비용을 절감하며 수익성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 고객 만족도 향상: 고객 수요를 이해한다는 것은 적절한 제품을 필요한 시기에 필요한 곳에 공급함으로써 고객 요구를 충족하거나 능가하는 것을 의미합니다. 수요 예측을 통해 기업은 공급망을 고객 수요에 맞춰 조정할 수 있으며, 그 결과 고객 만족과 현명한 사업 결정이 이루어집니다.

알아야 할 수요 예측의 3가지 유형

수요 예측에는 다양한 도구와 기술이 포함됩니다. 그러나 이러한 도구와 기술을 살펴보기 전에 먼저 수요 분석 개념을 파악하는 것이 중요합니다. 잠깐 둘러볼 준비가 되셨나요? 수요 예측의 세 가지 주요 유형을 살펴보겠습니다.

정성적 예측

정성적 예측 방법은 일반적으로 과거 데이터를 사용할 수 없거나 기업이 신제품을 출시하거나 새로운 시장에 진입할 때 사용됩니다. 순수한 수학적 데이터보다는 업계 전문가의 지식과 경험, 이해 관계자 의견 및 기타 주관적인 요소에 의존합니다.

예를 들어, 스마트폰 회사가 새로운 휴대전화 모델을 출시할 계획이라고 가정해 보겠습니다. 그들은 포커스 그룹, 설문 조사 또는 인터뷰와 같은 정성적 예측 방법을 사용하여 소비자가 어떤 기능을 좋아할지, 얼마를 지불할 의향이 있는지, 그리고 회사가 얼마나 많은 제품을 판매할 것으로 예상할 수 있는지 파악할 수 있습니다. 정성적 예측의 단점은? 주관적이며 인지적 편향의 영향을 받을 수 있다는 것입니다.

시계열 수요 예측

시계열 수요 예측은 미래 고객 요구를 예측하는 정량적 예측 접근 방식입니다. 이 데이터 기반 방법은 과거 데이터를 고려하여 미래 수요를 추정합니다. 

여기에는 과거 판매 데이터를 평가하여 패턴, 성장 추세 또는 미래 수요에 영향을 미칠 수 있는 연중 다른 시기에 연결된 변경 사항을 식별하는 것이 포함됩니다. 다음과 같은 통계적 방법을 사용합니다. 선형 회귀 그리고 이동 평균 이러한 수요 예측을 구축합니다.

이러한 기술 중에서 선형 회귀는 그래프의 점 그룹을 통과하는 가장 좋은 직선을 그리는 것과 같습니다. 이 선은 데이터의 기본 추세에 대한 가장 좋은 추측이므로 미래 시나리오를 예측하는 데 도움이 됩니다. 과거 매출 선이 위쪽으로 추세하는 것을 본다면 미래 매출도 증가할 가능성이 있다는 유용한 지표입니다.

수동적 수요 예측

수동적 수요 예측은 과거 판매 데이터를 사용하여 미래 수요를 예측하는 또 다른 정량적 방법입니다. 그러나 시계열 수요 예측과 달리 수동적 수요 예측은 더 단순한 것으로 간주됩니다. 일반적으로 엄격하게 계절적이거나 꾸준히 증가하는 매출을 가진 기업(매년 매출에서 동일한 패턴을 보이는 기업)에 이상적입니다.

판매하는 작은 매장을 생각해 보자 크리스마스 장식들. 시계처럼, 그들의 매출은 매년 100월과 110월에 급등하고 나머지 기간은 조용합니다. 이 매장은 지난 120월과 XNUMX월 매출을 보고 올해 무엇을 기대해야 할지 잘 파악하여 수동적 수요 예측을 사용할 수 있습니다. 단순한 예를 들어, 작년 XNUMX월에 크리스마스 트리 장식품 XNUMX개를 판매했고 사업이 꾸준히 성장하고 있다면 올해는 약 XNUMX개 또는 XNUMX개를 판매할 것으로 예상할 수 있습니다.

놀라움을 피하는 데 도움이 되는 5가지 수요 예측 기술

다양한 유형의 수요 예측에 대한 지식을 무장한 이제 상위 5가지 예측 기술을 심층적으로 탐색하고 그 핵심 작동 방식을 이해할 때입니다.

델파이 방식

델파이 방법은 전문가 그룹의 집단적 지혜를 활용하는 반복적 정성적 프로세스입니다. 이 반복적 접근 방식은 다양한 지식이 있는 개인의 의견과 권장 사항을 정제하여 제품이나 서비스의 미래 수요에 대한 정확한 예측을 생성하는 데 중점을 둡니다. 이 반복적 프로세스의 세부 내용은 다음과 같습니다.

1. 전문가 선택: 업계 전문가, 시장 분석가 또는 광범위한 시장 지식을 갖춘 조직 내부 경험이 풍부한 구성원을 포함하여 비즈니스 분야의 다양한 전문가 그룹을 구성하세요.
2. 질문하기: 진행자는 전문가에게 설문 조사를 제출합니다. 설문 조사에는 "향후 2년 동안 우리 제품 수요에 영향을 미치는 요인은 무엇입니까?"와 같이 비즈니스의 미래 수요와 관련된 질문이 포함됩니다.
3. 의견 수집: 설문조사 응답은 각 전문가로부터 독립적으로 수집되므로 다른 사람의 의견을 방해하지 않으면서 생각을 자유롭게 표현할 수 있습니다.
4. 피드백 공유: 진행자는 응답에서 전달된 주요 아이디어와 의견에 대한 개요를 정리하고 이 요약을 그룹에 다시 배포하여 전문가들이 동료들의 일반적인 추세와 관점을 살펴볼 수 있도록 합니다.
5. 의견 재평가: 이러한 새로운 정보를 토대로 전문가들은 자신의 기존 답변을 재평가하고 다른 참가자로부터 얻은 통찰력을 토대로 답변을 수정합니다.
6. 과정을 반복합니다: 합의에 도달하기 위해 질문하고, 피드백을 공유하고, 의견을 수정하는 과정을 반복하며, 전문가의 예측이 일치할 때까지 이 과정을 반복합니다.

시장 조사

시장 조사 타겟 소비자의 선호도, 필요, 행동에 대한 귀중한 데이터를 수집, 분석, 해석하는 체계적인 프로세스입니다. 정성적 수요 예측 기술로서, 포커스 그룹 토론과 설문 조사를 활용하여 소비자 선호도를 이해하고 제품이나 서비스에 대한 미래 수요를 예측합니다.

맛있는 초콜릿 바를 판매하는 브랜드의 시나리오를 생각해 보겠습니다. 그들은 전통적인 밀크 초콜릿 바 판매가 꾸준히 감소하는 것을 알아챘습니다. 당황하는 대신, 그들은 최고의 탐정 기술을 사용하여 정성적인 시장 조사를 수행했습니다.

이 브랜드는 다양한 연령대, 배경, 지리적 위치의 초콜릿 애호가들과 가상 포커스 그룹 토론을 조직했습니다. 그들은 초콜릿 선호도에 대해 물었습니다. 밀크 초콜릿을 좋아하시나요? 아니면 다크 초콜릿이나 화이트 초콜릿을 더 좋아하시나요? 단일 원산지 초콜릿을 찾으시나요? 초콜릿 바에 견과류, 과일 또는 기타 재료를 더 선호하시나요?

그들은 또한 소셜 미디어 페이지를 통해 더 많은 청중에게 온라인 설문 조사를 보내 왜 전환하는지에 대한 자세한 내용을 수집했습니다. 그들은 건강을 더 의식하는가? 비건인가? 아니면 단순히 인스타그램 트렌드를 따르는 것인가?

결과가 나온 후, 그들은 비건 초콜릿에 대한 수요가 증가하고 있으며, 소비자들은 대체 유제품이 없는 간식을 찾고 있다는 것을 발견했습니다. 그들은 또한 고객들이 창의성을 갈구한다는 것을 발견했습니다. 흥미로운 재료와 예상치 못한 풍미 프로필을 간절히 원합니다.

이러한 통찰력을 바탕으로 이 브랜드는 바다소금과 캐러멜이 흥미진진하게 섞인 비건 친화적 다크 초콜릿 바를 출시했습니다. 이는 변덕에 따른 무작위 결정이 아닙니다. 전략적이고 계산적이며 쇼핑객의 선호도에 따라 결정된 것입니다. 철저한 시장 조사 덕분입니다.

순진한 예측 모델

Naïve 예측 모델은 가장 최근 기간의 실제 수요를 사용하여 후속 예측을 결정하는 간단한 정량적 방법입니다. 이 모델은 역사가 종종 반복된다는 원칙에 따라 작동하며, 과거 데이터가 미래 수요를 정확하게 예측할 수 있음을 나타냅니다. 복잡한 계산이나 심층적인 통계적 통찰력이 필요하지 않기 때문에 적절하게 'naïve'라고 불립니다.

사업주가 친환경 재사용 가능 물병을 전문으로 하는 전자상거래 매장을 운영한다고 가정해 보겠습니다. 이 병들은 환경 친화적인 특성으로 인해 상당한 인기를 얻었으며, 몇 달 동안 꾸준한 수요를 보였습니다.

순진한 예측 모델을 활용하여 매장 주인은 가장 최근 달의 매출(예: 물병 500개)에 의존하여 다음 달의 수요를 예측합니다. 재사용 가능한 물병에 대한 수요는 계절적 변화나 시장 추세에 영향을 받지 않고 비교적 안정적으로 유지되므로 순진한 모델의 단순성은 다음 달의 예상 매출을 정확하게 예측합니다.

확률적 모델

확률적 모델은 수학적 공식과 통계적 측정에 크게 의존하는 고급 통계적 예측 도구입니다. 이는 미래가 불확실할 때 사용됩니다. '확률적'은 사건이 발생할 가능성을 나타내는 수학적 용어인 '확률'에서 유래했습니다.

확률적 모델에서 기업은 과거 판매 데이터와 수학 공식을 사용하여 가능한 미래 수요를 예측합니다. 무슨 뜻일까요? 간단히 말해서, 여름철에 썬햇의 과거 판매 실적을 보는 것과 같습니다. 매년 6월, 7월, 8월에 높은 판매 실적이 발생한다면 확률적 모델은 이러한 패턴을 기반으로 향후 몇 년 동안 이러한 달에 높은 판매 실적을 예측합니다.

"푸아송 분포"와 "베이지안 확률 모델"은 인기 있는 확률 모델입니다.

푸아송 모델

푸아송 분포를 비를 예측하는 것으로 생각해보세요. 10일 중 30일은 비가 올 가능성이 있다는 것을 알 수 있지만, 그 특정 날짜가 언제인지 예측할 수는 없습니다. 이는 무작위입니다. 마찬가지로 푸아송 분포는 기업이 매일 매장이나 웹사이트에 방문할 가능성이 있는 고객 수를 추정하는 데 도움이 됩니다.

푸아송 분포를 사용하면 사업주는 평균적으로 하루에 약 100개의 모자를 판매한다는 것을 알 수 있습니다. 맑은 날에는 이 숫자가 증가하고 흐린 날에는 감소합니다. 푸아송 모델을 통해 매장은 다음을 알아낼 수 있습니다.

• 예를 들어 흐린 날에 모자 50개를 팔 수 있는 확률은 다음과 같습니다.
• 아니면 화창한 날에 150개의 모자를 공중에 던지는 것!

베이지안 모델

베이지안 확률 모델은 새로운 데이터가 들어오면 예측을 업데이트하는 것입니다. 의류 브랜드가 겨울 코트를 온라인에서 판매한다고 가정해 보겠습니다. 과거 데이터(사전 믿음)에 따르면 9월 겨울 코트 판매는 비교적 낮은 것으로 관찰되었습니다. 따라서 이 브랜드는 처음에는 이 패턴이 다가올 9월 시즌에도 계속될 것이라고 예측할 수 있습니다.

하지만 현재 9월 시즌에는 한 달 중반에 매출이 갑자기 급증하는 것을 보았습니다(새로운 증거). 이 데이터는 그들이 초기 예측을 업데이트하도록 촉구합니다. 한 가지 가능한 이유는 기온이 갑자기 떨어졌거나 올해는 이상하게 일찍 온 겨울일 수 있습니다.

이 새로운 데이터를 통해 이 브랜드는 베이지안 모델을 사용하여 예측을 조정하고 현재 시즌과 다가올 9월 시즌(사후 확률)에 수요가 증가할 것으로 예상합니다. 전자상거래 사업은 예상치 못한 수요에 대비하여 그에 따라 재고를 확보할 수 있습니다.

기계 학습 모델

머신 러닝 모델은 딥 러닝과 신경망을 활용하여 복잡한 관계를 식별합니다. 이러한 관계는 종종 너무 복잡하고 비선형적이어서 기존의 통계 도구로는 풀 수 없습니다. 인상적이죠? 

이를 관찰하는 패턴에서 끊임없이 학습하는 디지털 뇌로 시각화해 보세요. 이 맥락에서 패턴은 소비자 구매 습관입니다. 뇌가 반복과 관찰을 통해 기억을 강화하는 것처럼 머신 러닝 모델도 시간이 지남에 따라 이해를 적응시키고 개선합니다.

예를 들어 여성용 뷰티 케어 제품을 판매하는 기업을 생각해 보세요. 그들은 다음과 같은 도구를 활용할 수 있습니다. 알리바바의 AI 솔루션이 플랫폼은 시장 수요를 시뮬레이션하고 검토한 후 데이터 인텔리전스와 시계열 예측 알고리즘을 사용하여 데이터를 사전 처리합니다.

머신 러닝 모델은 고객의 구매 패턴을 분석하여 새로운 트렌드를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 매년 여름 자외선 차단제 수요가 급증하는 것을 알아차릴 수 있습니다. 또 다른 예로, 이 모델은 기업이 유명 메이크업 아티스트 인플루언서와 새로운 협업을 시작할 때마다 특별판 립스틱이 매우 인기가 있다는 것을 감지할 수 있습니다.

실시간 수요 예측은 공급망을 혁신할 것입니다

기업이 시장 조사나 설문 조사와 같은 정성적 방법을 사용하든, 기계 학습 모델과 같은 고급 정량적 방법을 사용하든(또는 두 가지를 결합하든), 수요 예측이 상당한 변화를 겪고 있다는 것은 분명합니다. 

주기적 예측에서 실시간 예측으로의 진화는 고객 행동에 대한 즉각적인 데이터의 가용성 증가에 의해 주도됩니다. 이러한 즉각성은 기업이 더 이상 데이터를 수집하고 예측을 하기 위해 몇 주 또는 몇 달을 기다릴 필요가 없다는 것을 의미합니다. 

그들은 빠르게 조정하여 더 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 기업은 수요 변화에 더 신속하게 대응할 수 있으며, 이는 더 효율적이고 대응력이 뛰어난 공급망을 만드는 데 도움이 됩니다. 고객과 그들의 행동을 이해하는 방법에 대한 더 많은 전략과 기술은 다음을 확인하세요. 블로그 센터!