📜 콘텐츠 목차
이 글에서는 아래와 같은 콘텐츠를 다룹니다.
왜 우리는 아직도 수요를 예측하지 못할까?
기업들은 어떻게 예측 문제를 해결하고 있을까?
수요예측, 누가 어떻게 해야 하는가?
실행 가능한 예측을 위해 필요한 세 가지
수요예측 체계를 어떻게 세울지 고민 중이라면, 이 글에서 다양한 기업 사례와 실행 가능한 접근법을 얻을 수 있습니다.
1. 왜 우리는 아직도 수요를 예측하지 못할까?
재고는 넘치고, 고객은 없고, 마케팅은 타이밍을 놓친다? 데이터는 많은데 왜 수요는 여전히 틀리는 걸까요? 우리는 지금, 예측하기 어려운 시대에 살고 있습니다. COVID, 기후 이변, 공급망 충격 등 외부 변수는 수요 패턴을 점점 더 불확실하게 만듭니다. 전통적인 방식으로는 따라갈 수 없습니다. 예측 없이 운영을 계속하면 어떤 일이 생길까요?
1.과잉 재고와 재고 부족 동시 발생
과잉 재고: 수요를 과대평가하여 불필요하게 많은 재고를 쌓는 경우입니다. 이는 창고 보관료, 보험료, 관리 인건비 등 재고 유지 비용을 증가시키고, 기업의 현금 흐름을 악화시킵니다. 또한, 제품의 진부화 위험을 높여 결국 폐기 비용까지 발생시킬 수 있습니다.
재고 부족(품절): 수요를 과소평가하여 충분한 재고를 확보하지 못하는 경우입니다. 이는 판매 기회를 상실시켜 직접적인 매출 감소로 이어지고, 고객 불만을 야기하여 장기적으로 고객 이탈 및 브랜드 이미지 손상을 초래합니다. 또한, 긴급 생산이나 긴급 배송을 위한 추가 비용이 발생할 수 있습니다.
2.인력과 자재 배치의 비효율성
인력: 수요 예측이 정확하지 않으면, 필요한 시점에 적절한 인력을 배치하기 어렵습니다. 이는 유휴 인력 발생으로 인한 인건비 낭비 또는 수요 급증 시 인력 부족으로 인한 초과 근무 및 생산 차질로 이어질 수 있습니다. 비효율적인 자원 할당으로 인해 인건비가 최대 20%까지 증가할 수 있다고 합니다.
자재: 생산에 필요한 자재를 적시에 확보하지 못하거나, 불필요하게 많이 구매하는 문제가 발생합니다. 이는 생산 중단, 납기 지연은 물론, 과잉 자재 구매로 인한 재정적 부담을 가중 시킵니다.
3.막대한 운영 비용 낭비
종합적으로, 수요 예측 오류는 기업의 평균 10~25%에 달하는 운영비를 낭비시킨다고 합니다. 이는 앞서 언급된 재고 유지 비용(재고 가치의 20~30%), 긴급 비용, 비효율적인 인력/자재 운영 등 다양한 요소들이 복합적으로 작용한 결과입니다.
실제로 소매업체만 하더라도 재고 부족 및 과잉 재고로 인해 연간 1조 7,500억 달러에 달하는 손실을 입는 것으로 추정됩니다.
더 큰 문제는, 이런 오류가 부서 단위를 넘어 조직 전체의 리듬을 무너뜨린다는 점입니다. 그래서 수요예측은 이제 단순한 운영 기능, 효율성을 넘어 조직 전략의 중심으로 다뤄져야 합니다. 기업의 재무 건전성과 장기적인 성장 전략에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다.
2. 기업들은 어떻게 예측 문제를 해결하고 있을까?
🍞 [사례 1] 뚜레쥬르 – ‘동네별 빵 수요’도 AI로
기존 프랜차이즈 베이커리 시스템은 통합 발주 방식이 일반적이었습니다. 이로 인해 특정 매장에선 자주 품절이 발생하고, 반대로 다른 매장에선 재고가 남아 폐기가 발생하는 문제가 빈번했습니다. CJ푸드빌은 CJ그룹 AI실이 협업하여 매장별 소비 패턴, 시간대, 이벤트, 날씨 등의 데이터를 학습한 맞춤형 수요예측 모델을 개발했습니다.
이 모델은 매일 각 매장에 최적화된 생산·배송 계획을 제안함으로써, 폐기율을 줄이고 매출을 높이는 데 기여하고 있습니다. 특히 본사가 아니라 매장에서 직접 데이터에 기반해 의사결정을 할 수 있게 된 점이 조직 차원의 실행력을 높였다고 합니다.
🍅 [사례 2] Church Brothers Farms – 농산물도 예측 가능한 자산으로
미국의 대형 농산물 유통기업인 Church Brothers Farms는 과거 날씨나 수확량의 영향을 크게 받는 변동성 높은 사업 구조로 인해 예측에 어려움을 겪고 있었습니다. 이에 AI 기반 수요예측 플랫폼을 도입하여, 과거 주문 패턴, 고객군별 구매 이력, 유통 경로 정보를 종합적으로 분석하고 있습니다. 그 결과 단기 예측 정확도를 40%까지 향상시키고, 공급과잉으로 인한 식품 폐기와 물류 낭비를 크게 줄일 수 있었습니다.
이러한 성과는 전통적인 산업에서도 데이터 기반 의사결정 체계가 경쟁력을 만들 수 있음을 보여주는 사례입니다. 특히, 예측 결과가 현장 농산물 수확 일정, 트럭 배차, 고객사 제안 전략까지도 반영되고 있어, 농업의 산업화·지능화 방향성을 시사합니다.
🧠 [사례 3] 휴리테크(Heuritech) – 감성 트렌드까지 읽는 소셜 기반 예측
프랑스의 AI 스타트업 휴리테크는 전통적인 수요예측에서 다루기 어려운 ‘비정형 감성 데이터’를 활용해 주목받고 있습니다. 휴리테크는 SNS, 패션 커뮤니티, 인플루언서 콘텐츠를 분석하여, 소비자의 감정, 선호 키워드, 색상 트렌드를 실시간으로 추적하고 예측합니다.
예를 들어, 특정 컬러나 디자인이 급부상하면, 이를 조기에 포착해 브랜드들이 제품 기획과 마케팅 전략에 반영할 수 있도록 도와줍니다. 이 방식은 정형화된 POS 데이터만으로는 놓치기 쉬운 ‘무형의 수요 시그널’을 가시화해주는 역할을 합니다. 현재 루이비통, 디올, 프라다, 아디다스, 뉴발란스 등 브랜드가 이 AI 트렌드 예측을 활용 중이라고 합니다.
📦 [사례 4] 아마존 – 고객이 ‘언제, 어디서, 무엇을’ 원하는지를 예측하는 AI
아마존은 수요예측을 단순히 “얼마나 팔릴까”가 아닌, “고객이 원하는 시점과 장소에 제품이 도달할 수 있도록 하는 것”으로 정의하고 있습니다. 이를 위해 아마존은 자사 물류 시스템 전반에 연결된 AI 기반 예측 엔진을 활용해, 제품별 구매 확률을 시간대·지역 단위로 정밀하게 예측하고 있습니다.
예를 들어, 고객이 아직 클릭하지 않은 제품이라도 AI는 해당 고객의 구매 가능성을 파악하고, 가까운 물류 거점에 사전 배치합니다. 이러한 예측 기반 재고 배치 전략은 배송 시간 단축은 물론, 재고 회전율과 고객 만족도를 동시에 높이고 있습니다. 아마존은 이를 ‘Anticipatory Shipping(예측 배송)’이라고 부르며, 수요예측이 곧 전사 운영 전략과 연결되어야 한다는 사례로 주목 받고 있습니다.
24년 7월 아마존은 ARCA(Amazon Device Accessory)라는 새로운 AI 예측 기술을 배포했습니다. 이 기술은 기기 액세서리(예: 태블릿 케이스)의 수요를 예측할 때, 해당 액세서리의 주 기기(예: 태블릿 본체)가 얼마나 함께 팔리는지, 즉 '부착률(Attach Rate)' 패턴을 학습합니다. 나아가 주 기기의 예측 오차까지 보정하여 액세서리 수요 예측의 정확도를 극대화하죠. 이러한 AI 예측은 배송 시간 단축은 물론, 재고 회전율과 고객 만족도를 동시에 높이고 있습니다. 아마존은 이를 통해 수요 예측이 곧 전사 운영 전략과 긴밀하게 연결되어야 한다는 점을 명확히 보여줍니다.
3. 수요예측, 누가 어떻게 해야 하는가?
수요예측, 데이터팀만의 일이 아닙니다. 마케팅, 영업, 생산 등 예측이 필요한 모든 부서가 관여하고, 각자의 데이터를 연결해 실질적인 의사결정으로 이어져야 합니다. 그렇다면, 조직은 수요예측을 어떻게 실행해야 할까요?
외부 솔루션 전면 도입
클라우드 기반 SaaS 예측 툴이나 전사적 솔루션을 빠르게 적용할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 대부분 과거 데이터를 중심으로 설계되어 있으며, 현업의 업무 방식이나 조직 내부의 고유한 흐름을 반영하지 못해 실제 사용률이 낮아지는 경우가 많습니다.예: 예측 알고리즘은 정확하지만, 인력 배치나 재고 연동이 되지 않아 현장 실행이 어려운 경우
외부 컨설팅 + 내부 협업
전문성과 경험을 빠르게 흡수할 수 있고, 단기간에 기획·모델링이 가능하다는 장점이 있습니다. 그러나 예측 결과를 사용하는 부서가 별도로 존재하고, 운영이 컨설턴트 주도일 경우 실제 조직에 남는 역량이 적고, 반복 학습이 일어나지 않습니다.예: 컨설팅 이후 보고서는 남았지만, 이후엔 파일이 활용되지 않음
내부 주도 모델 개발
시행착오는 존재하지만 가장 지속 가능하고 조직 친화적인 방식입니다. 현업이 직접 데이터를 분석하고, 모델을 설계하며, 결과를 해석하고 조정하는 경험이 쌓이면 조직 내에 반복 가능한 예측 구조가 만들어집니다.예: 물류팀과 IT팀이 협력해 월별 수요패턴을 시각화하고, 실제 공급량 조정까지 연결한 경우
우리 조직의 '예측 근육'을 키우는 방법은?
각 조직의 상황과 목표에 따라 최적의 방법은 다릅니다. “누가 문제를 정의하고, 누가 결과를 실행하는가"가 중요합니다. 조직의 예측 역량을 내재화하고 현장에서 '실행 가능한 예측 체계'를 구축해야 기업의 자산이 됩니다.
4. 실행 가능한 예측을 위한 세 가지
수요예측은 기술의 문제보다는 실행의 문제가 클 수 있습니다. 아무리 정교한 모델을 갖췄다 해도, 예측이 현장과 연결되지 않으면 결국 “데이터만 멋있던 프로젝트”로 남게 됩니다. 그렇다면 실제로 비즈니스에 작동하는 수요예측은 어떻게 가능할까요? 아래 세 가지 조건을 갖춰야 예측이 ‘실행력’을 가질 수 있습니다.
1. 다양한 데이터를 연결하라
POS, ERP 같은 정형 데이터뿐 아니라 날씨, SNS, 검색 트렌드, 캠페인 일정 등 비정형 데이터를 함께 고려해야 예측이 현실과 가까워집니다.
2. 부서 간 협업을 체계화하라
수요예측은 SCM 부서만의 일이 아닙니다. 마케팅, 영업, 생산, 재무가 함께 데이터를 공유하고 예측 결과를 해석하며 움직여야 합니다.
3. 현업 인재가 예측을 직접 해보게 하라
외부에 의존한 모델은 시간이 지나면 무용지물이 되기 쉽습니다. 실제 데이터를 직접 정제하고 모델을 돌려보며 시행착오를 겪은 경험이야말로 예측 역량의 핵심입니다.
수요예측, 내부에서 직접 해봐야 진짜 문제를 해결할 수 있습니다.
이노핏파트너스는 단순히 툴이나 기술을 소개하는 교육을 넘어서, 조직이 직접 수요예측 모델을 설계하고 실행하는 프로젝트형 문제해결(PBS: Project Based Solving)을 제공합니다.
문제 정의부터 시작합니다. 단순히 모델을 배우는 것이 아니라, 우리 조직의 데이터를 통해 어떤 예측이 필요한지를 함께 정의합니다.
실제 데이터를 활용한 실습 중심: 가상의 샘플이 아닌, 현업의 실제 데이터를 바탕으로 모델링과 검증을 수행합니다.
협업 기반 학습 구조: 여러 부서가 함께 예측 데이터를 보고 해석하며 전략을 수립하는 과정을 체험합니다.
전문가 코칭 + 내부 확산까지 연결: 외부 코칭과 내부 Peer 학습을 병행하여 예측 역량이 조직 내부에 남도록 설계합니다.
예측은 알고리즘보다 사람이 만들고, 실행은 보고서보다 실행자가 주도해야 지속됩니다. 수요예측은 더 이상 데이터팀의 일이 아닙니다. 조직 전체가 함께 움직이는 실행 중심의 과제이며, 그 시작은 내부 인재가 직접 ‘해보는 것’입니다.
이제는 실행 가능한 예측, 즉 ‘현장에서 실제로 활용되는 예측’을 중심으로 재구성되어야 합니다. 정확한 예측은 단 한 번의 컨설팅이 아니라, 반복 가능한 학습과 실행 구조에서 나옵니다. 이제는 기술이 아닌 사람 중심의 예측 체계가 필요합니다.
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