주관적 예측 기법 (얼마나 팔릴까?)

마케팅 예측 분석

유대인 속담에 '인간은 계획하고 신은 웃는다'라는 말이 있습니다. 불확실성은 발생할 수밖에 없습니다. 경영자는 미래가 불확실할 때도 결정을 내려야 합니다. 완벽한 정보가 모일 때까지 기다리면 기회를 잃기 때문입니다. 

데이터 분석의 주요 목적은 과거에 일어난 현상을 설명하고 그것으로부터 배우는 것입니다. 또 다른 목적은 미래에 어떻게 될지 예측하고 모델링하는 것입니다. (참조 기술분석 vs예측분석) 

점점 더 많은 기업들이 데이터에 근거하여 확률을 토대로 면밀히 계산하여 선택을 내리는 객관적인 기법을 사용하는 추세입니다. 데이터가 부족하거나 여건상 주관적인 예측기법들을 사용할 수 있습니다. 

기술 혁신의 아이콘인 스티브 잡스는 주관적인 결정을 자주 내렸던 걸로 알려져 있습니다. 스티브 잡스와 같이 일했던 사람들의 증언에 따르면, 아무리 많은 데이터를 근거로 설득해도 스티브 잡스는 자신의 직감에 따라 결정을 내리는 일이 더 많았다고 합니다. 

주관적 예측 기법을 예를 들어 소개합니다.

소규모 화장품 회사를 운영하고 있습니다. 이번에 새로운 제품을 개발하였습니다. 얼마나 생산할지 계산해야 합니다. 생산을 위한 원재료를 얼마나 매입해야 하는지 추가적인 결정이 뒤따릅니다. 소비자의 수요보다 적게 생산하면 잠재적 이익이 훼손되고, 수요보다 많이 생산하면 손실이 발생합니다. 어떻게 수요를 예측할 수 있을까요?

1) 판매자 합성 분석 (composites)
판매원들에게 얼마나 팔릴지 물어보는 것입니다. 판매원은 소비자들과 직접 소통하고 소비자들이 원하는 것을 잘 파악하는 전문가입니다. 화장품을 유통시키는 소매점의 판매원과 영업사원들의 예측을 집계하면 통찰을 얻을 수 있습니다.

2) 고객  서베이(survey)

연구자가 많은 사람들을 대상으로 설문조사에 의하여 자료를 수집하는 방법입니다. 서베이법에는 대인면접, 전화면접, 우편서베이, 온라인서베이가 있습니다. 서베이는 자료수집이 쉽고, 객관적으로 해석할 수 있는 가능성이 있고, 사람들의 마음속 의도를 직접 물어볼 수 있는 것이 장점입니다. 그러나 설문지 개발이 어렵고, 응답률이 낮은 것이 단점입니다. 사례에서는 화장품을 살 의향이 있는지 고객에게 직접 물어보는 설문조사를 시행할 수 있습니다.

3) 중역진 의견법(Jury of executive opinion)

여러 명의 전문가에게 의견을 묻고 종합하는 방법입니다. 여기서 전문가는 전문 지식이 있는 화장품 회사의 중역을 말하며, 관련 학자(예: 교수)나 산업 분석가등으로 확대할 수도 있습니다. 이 접근법은 상대적으로 빠르고 비용이 적게 들기 때문에 널리 사용됩니다.

4) 델파이 기법(the Delphi method)

델파이 기법은 전문가들의 개별의견을 모으고 중재하고 다시 의견을 내도록 합니다. 이 절차를 반복하여 전문가들의 합의를 이끌어 냅니다. 일반적으로 전문가들이 직접 한자리에 모이지 않고 우편이나 이메일로 의견을 냅니다. 중역진 의견법과 차이점은 전문가들이 스스로 합의점을 도출할 때까지 반복 시행한다는 점입니다.

요약

얼마나 팔릴까? 얼마나 주문해야 할까? 얼마나 생산해야 될까? 와 같은 질문에 답하기 위해서는 예측해야합니다. 예측은 데이터를 기반으로 모델링하는 객관적 방법과 상대적으로 주관적인 방법이 있습니다. 주관적 예측 기법으로는 판매자 합성 분석, 고객 서베이, 중역진 의견법, 델파이 기법이 있습니다. 주관적 예측 기법들은 과거의 데이터가 존재하지 않을 때 특히 쓸모가 있습니다.