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by 김스튜 Feb 18. 2022

[SCM] 수요 예측(계획)과 재고 관리

소비재 기업의 수요예측 프로세스와 중요성

1. 수요 예측(계획)은 왜 중요할까?


회사를 옮기고 처음 들어간 팀의 팀장님이 늘 하시던 말씀이 있었다. 

"재고는 잠재적 매출이다"

이것은 참 와닿는 말인데, 재고가 없으면 필연적으로 매출 손실로 이어지고, 이는 결국 매출에 대한 정확한 수요를 예측하고 그에 맞는 적절한 재고를 준비해두어야 함을 의미한다. 



이커머스 플랫폼인 현재 재직회사에서는, 일반적으로 플랫폼에 입점해 있는 기업들에게 충분한 재고의 공격적 투자, 즉, 공격적인 재고 수준을 강조한다. 노출 경쟁이 심각한 이커머스 상에서 결국 알고리즘에 따라 자연적인 노출이 되는 수준이 되기까지는 공격적인 광고투자가 필요한데, 공격적인 재고보충이 되어 있지 않으면 사실상 공격적인 광고 단계로 넘어갈 수조차 없기 때문이다.

하지만 브랜드나 제조사 입장에서는 재고수준의 정도는 비용이자 현금흐름의 문제이다. 재고자산 보유비율을 늘린다는 건 결국 현금비율을 줄인다는 것이며, 이는 구매한 재고자산이 현금화되지 않으면 오히려 잘 판매되는 재고를 사거나 마케팅을 하는 등 재투자를 할 수 없기 때문이다. 또한 재고보관비용과 판매가 되지 않는 악성재고의 처리비용의 리스크까지 얽혀 있다.

매출에 포커스하느냐 비용에 포커스하느냐에 따라 브랜드사 내에서도 재고수준을 어느정도로 유지할지가 의견이 분분하고는 하다. 매출에 포커스하는, 즉 KPI가 매출에 있는 영업의 경우에는 충분한 재고수준을 원하고, 재고관리와 재고비용에 그 중요성을 함께 가져가는 SCM에서는 더욱 타이트한 재고수준을 원한다.



결국 기업의 목표는 준비한 재고를 예측한 시간 내에 전부 판매를 하면서 매출손실도 일으키지 않는 것이다. 즉 수요예측과 실제수요를 일치시키는, 이 이상적인 문장에 가까워 질수록 재고관리가 성공적일 것이다. 

결국 적정한 재고 수준 유지에 있어서, 수요예측과 수요계획은 굉장히 중요하다.



2. 수요 계획과 재고관리는 일반적으로 어떻게 할까?



1) 간단한 재고 보충 공식


우리 플랫폼에서는 AI가 대략적인 재고 보충수량을 자체적으로 프로젝션하여 입점기업들에게 추천해주는 시스템이 있으나, 참고용으로 현재 내가 플랫폼 입점을 한 기업들에게 제공해주는 간단한 재고보충공식은 아래와 같다. 


(적정 재고 주수 + 공급 리드타임) * 주별 평균 판매량 * 미래 성장 가중치 - 현재 재고 수량 = 현 재고보충 필요수량


이는 내가 우리 플랫폼에 맞추어 간단하게 재고예측을 할 수 있게 만든 공식이지만, 소비재를 취급하는 개인-중소업체에서도 충분히 활용할 수 있다.

매출을 주단위로 트랙킹한다는 가정 하에, 기간을 주별로 잡았다. 

적정 재고 주수는 보유하는 재고의 타겟 주 수라고 보면 된다. 즉, 예를 들어 나는 3개월간 판매할 재고를 보유하고 있는 것이 적정하다고 생각한다면, 12주를 적정 재고주수로 잡으면 된다. 

공급리드타임의 경우에는 재고가 실제 판매 가능한 상태가 되기까지의 리드타임을 말한다. 예를 들어, 브랜드사가 제품을 구매하여 배송하는 형태인 경우, 제품을 주문하고, 생산되고, 배송되어 판매가 가능한 상태까지의 기간이 총 2주라면, 2주가 된다. 

주별 평균 판매량은 말 그대로 예측하고자 하는 제품의 주별 평균 판매량이다. 

여기까지를 정리하면 결국, 현재 보충해야하는 재고의 주 수(적정재고주수+공급리드타임) * 주별 평균 판매량이므로, 현재 필요한 재고의 총수량이 나온다고 할 수 있다.

다만, 주별판매량이 결국 히스토리 기반의 수량이기 때문에, 현재의 성장트렌드나 뒤에 있는 프로모션 혹은 시즌등을 반영하지 못한다. 따라서 필요한 것이 미래 성장 가중치이다. 예를 들어, 내 제품의 판매량이 어느정도 성장이 예측된다면, 20%정도를 더 잡아, 1.2를 곱해주거나 하는 식이다. 그럼 진정으로 업체가 필요한 총 수량이 도출된다.

여기서 현재 재고 보유수량을 빼면 보충이 필요한 수량이 나온다.

실제 숫자로 예시를 들면, 현재고 보유 수량이 100개이고, 주별 평균 판매량이 10개, 적정 재고주수가 12주, 공급리드타임이 3주이며, 성장 가중치를 2로 잡으면, (12+3)*10*2-100이므로 보충 필요수량은 200개가 된다.



2) 소비재 회사의 수요 계획(Demand Planning)



실제 소비재 회사에서의 수요계획으로 들어가면, 사실 수요 예측 메커니즘 자체는 크게 다르지 않으나, 좀 더 복잡해진다. 위의 보충공식은 특정 순간의 스냅샷으로서 현재 보충해야 할 재고를 잡아내는데 있었다면, 실제 소비재 회사의 수요 계획은 보다 장기간의 계획을 바탕으로 월별 혹은 특정 기간별 단기간 미팅을 통해 조정된다. 

말 그대로 "수요 계획"의 영역이 되는 것이다.


그도 그럴 것이 사실상 재고계획자체가 영업-마케팅-SCM 사실상 뒷단의 Finance의 현금흐름까지 모든 부분에 걸쳐 일맥상통하여 움직이는 연매출계획에서부터 시작하기 때문이다. 앞서 말한 "재고는 잠재적 매출이다"라는 말처럼, 결국 연매출계획에는 그에 맞는 연수요계획, 즉 재고보충플랜이 있을 수 밖에 없다.  수요 계획(Demand Planning)은 결국 매출계획(Sales Planning)과 함께 움직인다. 


이전에 있었던 소비재 회사를 예로 들면, 연 매출 계획을 세우고, 이를 통해 월별 매출 계획이 나오면, 이에 맞는 연수요 계획, 그리고 월별 채널별/제품별 예상 매출 수량을 영업팀이 인풋하고, 이를 베이스로 마케팅, SCM이 추가적으로 인풋하여 완성하였으며, 이 기본적인 내용을 토대로 매월마다 Demand Planning 미팅에서 SCM과 마케팅 그리고 영업이 함께 만나 보통 이후 3개월-4개월간의 매출과 수요 예측을 통해 재고 보충 수량을 결정했다. 

기본적인 수요 예측은 매출 히스토리를 기반으로 한다는 점에서는 비슷하지만, 이에 더해 채널의 성장성이나, 해당 채널 신제품 출시 계획, 그리고 월별 제품별 프로모션 계획이나 채널별 프로모션의 계획에 따른 추가 수요 등이 큰 영향을 준다. 

예를 들어, 특정 제품 A가 신제품 B로 7월에 교체된다고 하면, 5월부터 서서히 A의 수량을 줄이고 B의 수량을 늘려나가는 식이라던가, A에 대한 프로모션이 있는 달에는 A의 수량을 추가적으로 인풋한다던가 하는 식이다.

일반적으로 예측해둔 수요에 비해, SCM측에서는 추가 수요에 대비하여 20-30%정도의 버퍼를 두고 물건을 가져온다. 이러한 수요예측을 할 때에는 히스토리에 대해 제품별로까지 프로모션 할인율별 수요 탄력성 효과를 계산한다거나 하는, 뭐 엄청난 사이언스를 적용하지는 않았다. 사실상 실제 수요 자체는 영업이 대략적인 감을 가지고 있기도 하고, 업체와 어느정도 협의도 하기 때문에 대략적으로도 맞기 때문이다. 따라서 보통 매출 히스토리를  기반으로 넣어두고, 각 담당자가 굵직한 이벤트들에 대해 수요를 추가하는 식이었다. 


사실 당시 거의 사회 초년생이었던 나에게는 공격적인 사람들이 많지 않았지만, 이 미팅은 각 팀간의 KPI가 상충하는 부분이 있을 수 있어서 꽤 어그레시브하게 진행되는 경우가 많았다. 

영업의 입장에서의 가장 큰 딜레마는 수량을 크게 잡으면 해당월의 매출타겟도 크게 변할 수 있었다는 점이다. 연 매출 타겟이 정해지지만, 특정 채널의 성장이 너무 빠르다면 더 높게 조정하는 경우도 다수 있기 떄문이다. 그렇다고 낮게 잡자니, 매출 손실도 두렵고, 마케팅에서는 그렇게 적게 가져갈거면 이 제품 그 채널에서 단종시키는게 낫지 않냐라는 협박아닌 협박도 들어온다. 마케팅은 수요예측이 내가 기획한 캠페인이나 프로모션, 혹은 신제품에 대한 매출 효과를 윗선에 보여주는 것과 마찬가지기 때문에, 보통 높게 잡으려는 경향이 있고, SCM은 앞서 말한대로 일반적으로 재고관리, Overstock에 대한 KPI가 있어, 타이트하게 가져가려 한다. SCM은 특히 악성재고를 소진할 때는 천사같이 밀어주지만 잘 나가는 재고를 수요예측치보다 더 받을 수 있는지 물어보러가면 저승사자로 변하곤 했다. 물론 담당자마다 천차만별이었지만.


공급망관리 관련 책을 읽다가 기억들을 기록하기 위해 썼는데, 기회가 된다면 제조 및 생산 공정관련하여 추가적으로 공부를 해보고 싶다. 이후 수요예측과 재고관리에 대한 더욱 깊은 내용이 있다면 추가하도록 하겠다.   

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