생산 예측: 고객 수요를 더 잘 충족시키는 방법

생산 예측은 DTC(Direct-to-Consumer) 브랜드의 성공에 필수적입니다.

효과적인 생산 예측은 재고 관리를 간소화하고 생산 계획을 단순화하는 동시에 고객 만족도를 향상시킵니다.

생산 예측의 중요성에 대해 자세히 알아보고 브랜드가 선택할 수 있는 모든 다양한 예측 방법에 대해 알아보십시오.

생산 예측이란 무엇입니까?

생산 예측은 소매 제품에 대한 미래 수요와 해당 제품을 제조하는 데 필요한 자원을 추정하는 프로세스입니다.

일반적으로 이러한 자원에는 육체 노동, 돈, 기계 및 원자재가 포함됩니다.

생산 예측은 제품 기반 브랜드가 최적의 재고 수준을 유지하는 데 도움이 됩니다. 그렇게 하면 고객을 만족시키고 전반적인 수익성을 높일 수 있습니다.

정확히 어떻게? 올바르게 수행되면 생산 예측을 통해 미래 수요를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 그렇게 하면 재고 부족 또는 과잉 공급을 방지하기 위해 수요를 충족하는 데 필요한 구매 주문(PO)을 제출하는 데 자신감을 가질 수 있습니다.

적절한 예측은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 공급망의 모든 단계에서 효율성 향상
• 품절 사태 및 이에 따른 매출 손실 방지
• 브랜드 비용을 절약하는 최적의 주문 수량 달성
• 일관된 제품 선택으로 고객 만족
• 현금 흐름을 일관되고 상향 추세로 유지

이러한 각 이점은 회사의 성공에 중요한 역할을 합니다. 하지만 가장 큰 장점은? 생산 예측은 전자 상거래 공급망 전체의 불확실성에 대해 브랜드를 훨씬 더 탄력적으로 만듭니다.

생산 예측이 그 어느 때보다 중요합니다.

오늘날 생산 예측은 그 어느 때보다 중요합니다. 특히 현재 공급망 문제와 증가하는 고객 기대치를 고려할 때 그렇습니다.

2022년 이유식 부족을 예로 들어 보겠습니다. 대부분의 공식은 몇 달 동안 널리 사용할 수 없었습니다. 하지만 그렇다고 해서 이러한 품절된 제품에 대한 수요가 없었던 것은 아닙니다.

미국 식품의약국(FDA) 승인 4차 분유인 바이하트(ByHeart)의 출시로 공급 부족 현상이 거의 해소될 것으로 기대된다. 정확한 예측을 통해 영향을 받는 소매업체는 긴 리드 타임 및 초과 재고와 같은 공급 부족으로 인한 파급력 있는 공급망 문제를 우회할 수 있습니다.

그러나 이렇게 하려면 소매업체의 예측에서 판매한 유아용 조제분유 외에 충족할 수 없는 수요를 고려해야 합니다.

이러한 국가적 부족은 COVID-19 대유행 이후 이상치가 아닙니다. 많은 산업이 유사한 공급망 문제에 직면해 있습니다(화장지가 없었을 때를 기억하십니까?).

다행히도 적절한 생산 예측은 브랜드가 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있으며(안전 재고를 과잉 공급하지 않고) 브랜드가 미래의 혼란에 대해 보다 탄력적으로 대처할 수 있도록 합니다.

생산 예측의 3가지 주요 유형

생산 예측의 3가지 주요 유형은 정성적 예측, 인과적 모델링 및 시계열 분석입니다.

정성적 예측

정성적 예측은 예를 들어 새로운 브랜드나 제품을 출시할 때와 같이 과거 데이터가 부족하거나 존재하지 않을 때 사용됩니다.

이 데이터가 없으면 생산 관리자는 최선의 판단을 내려야 합니다. 또는 설문 조사, 설문 조사 및 기타 유사한 방법을 통해 얻은 고객 및 사내 영업 팀의 정성적 데이터에 의존할 수 있습니다.

고객 설문조사를 통해 브랜드 만족도를 평가하거나 새 릴리스에 대한 관심을 측정하는 통찰력과 같은 정적 판매 데이터에서 액세스할 수 없는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

영업 팀에 대한 설문 조사를 통해 새 제품이 얼마나 잘 팔릴지 예측할 수도 있습니다. 이러한 방식으로 이 수요를 적절하게 충족하는 생산 예측을 생성할 수 있습니다.

정성적 정보를 수집한 후에는 완제품 및 원자재에 대한 정량적 추정치로 전환할 수 있습니다. 이것은 비록 초기에 주관적인 의견과 판단에 기초했지만 정성적 예측을 상대적으로 정확하게 만듭니다.

인과관계 모델링

인과 관계 모델링은 브랜드가 소매 시장 내에서 미래의 이벤트를 예측하려고 시도하는 경우입니다.

이러한 예측은 재고 가용성 및 소비자 선호도와 같이 종종 제품 이동 및 시장 동향에 영향을 미치는 변수를 고려합니다.

인과관계 모델링의 이면에 있는 아이디어는 이러한 변수가 실제 수요와 주문 이행 능력에 미치는 영향을 결정하는 것입니다.

예를 들어, 재고 가용성이 부족하면 소매 주문 처리가 지연됩니까? 아니면 특정 제품이 소셜 미디어에서 입소문을 타고 수요가 급증할 것입니까?

일반적으로 말해서 인과관계 모델링은 경쟁업체와 비교하여 귀사의 위치를 ​​포함하여 현재 시장을 평가하는 것으로 시작됩니다.

거기에서 시장이 움직일 수 있는 방향에 영향을 줄 수 있는 모든 변수를 식별해야 합니다. 다시 말하지만 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 구매자 행동 및 선호도
• 공급망의 흐름
• 제품과 재료를 쉽게 구할 수 있는지 여부

더 큰 시장에서 어떤 일이 일어날지 잘 알고 나면 이러한 변수를 예측 추정에 적용할 수 있습니다.

종종 인과 관계 모델링은 파이프라인 고려 사항, 시장 조사 정보 및 시계열 분석 결과를 살펴봅니다.

시계열 분석

시계열 분석은 타임스탬프 데이터를 기반으로 예측하는 전략입니다. 보다 구체적으로 말하면 가맹점은 이 데이터를 무작위로 기록하지 않고 지정된 기간 내 일정한 간격으로 수집합니다.

그런 다음 귀하의 팀은 이 데이터를 분석할 책임이 있으며, 이를 통해 비즈니스 매출이 3분기에 정체된 이유와 같이 다양한 재고 결과 뒤에 숨겨진 "이유"를 밝힐 수 있습니다.

시계열 분석은 또한 변수가 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 알 수 있습니다. 예를 들어, 몇 주, 몇 달, 분기 또는 몇 년 동안의 판매 기간 동안 변수 데이터가 어떻게 변동하는지 알 수 있습니다.

그러나 시계열 분석에는 광범위한 데이터 요소가 필요합니다.

데이터가 너무 적으면 분석에 구멍이 생겨 부정확하거나 신뢰할 수 없는 재고 예측이 발생할 수 있습니다. 반면에 광범위한 데이터 세트를 통해 판매 동향을 파악하고 수요의 계절적 변동과 같은 이상치를 제거할 수 있습니다.

최고의 예측 방법을 사용하여 생산량을 예측하는 방법

생산 예측은 소매업체를 위한 획일적인 프로세스와는 거리가 멉니다.

대신 브랜드가 필요, 기능, 제품 유형 및 사용 가능한 데이터에 따라 선택할 수 있는 여러 예측 방법이 있습니다.

예를 들어, 첫 번째 제품을 출시하는 회사는 의심할 여지 없이 몇 년 동안 사업을 해 온 회사와 다른 예측 방법이 필요합니다.

마찬가지로 계절적 요인으로 인해 수요가 변동하는 브랜드는 1년 내내 일관된 판매량을 보이는 브랜드와 다르게 예측합니다.

이러한 이유로 예측 방법을 선택하거나 미래 수요를 예측하기 전에 항상 브랜드의 요구 사항을 정의해야 합니다.

다음은 가장 일반적인 예측 방법 중 일부입니다.

델파이 방식

델파이 방법은 일종의 정성적 예측입니다. 델파이 모델을 사용하여 소매업체는 재고 전문가에게 문의하여 생산 예측을 알립니다. 이러한 의견은 각 전문가에게 보내는 여러 차례의 설문지를 통해 수집됩니다.

모든 주기가 끝나면 제3자 진행자가 답변을 수집하고 요약 보고서를 생성하고 이 보고서를 모든 참가자에게 배포합니다.

거기에서 전문가들은 보고서를 읽고 서로의 답변에 동의하거나 동의하지 않습니다(예측 프로세스에 대한 추가 제안 가능).

델파이 방식은 전체 그룹이 합의에 도달할 때까지 완성되지 않습니다.

이 전략은 시간이 다소 소요되지만 소매업체는 지식이 풍부한 여러 사람들로부터 통찰력을 얻을 수 있으며 직접 토론을 포함하지 않기 때문에 전문가는 전 세계 어디에서나 찾을 수 있습니다.

즉, 설문지는 같은 시간 내에 작성해야 하므로 델파이 방법을 선택하는 경우 이를 염두에 두십시오.

역사적 유추법

역사적 유추 방법은 유사한 제품의 과거 판매가 새로운 SKU의 예상 판매를 예측하는 데 도움이 되는 예측에 대한 정량적 접근 방식입니다. 핵심은 유사한 인벤토리 항목의 도입 및 성장에 대한 비교 분석입니다.

역사적 유추에 의한 예측은 두 개의 서로 다른 제품이 고객 판매 및 수요에 관한 동일한 기준 행동을 따르기에 충분한 공통점이 있다고 가정합니다.

소매업체는 제품 수명 주기와 과거 재고의 수요를 분석하여 동일하거나 유사한 제품 범주의 새 품목도 해당 궤적을 따를 것이라고 가정합니다.

예를 들어 브랜드에서 새로운 크기, 색상 또는 풍미의 제품을 출시한다고 가정해 보겠습니다. 과거 유추 방법을 사용하여 "원본" 제품의 과거 판매 데이터를 사용하여 생산 추정치를 안내할 수 있습니다.

역사적 유추 방법으로 제품 자기잠식의 위험을 인지하는 것도 중요합니다. 자기잠식(Cannibalization)은 새 제품이 기존 제품을 대체할 때 발생합니다. 즉, 최신 릴리스가 이전 항목의 판매에 영향을 미치고 잠재적으로 현금 흐름에 해를 끼칠 수 있습니다.

완전히 새로운 카테고리를 도입하지 않는 한 새로운 제품은 기존 품목에 어느 정도 영향을 미칠 것입니다. 이는 새 SKU 및 이전 재고에 대한 생산 예측을 생성할 때 고려해야 할 사항입니다.

이동 평균법

이동 평균 방법은 "롤링 평균" 또는 "실행 평균"이라고도 합니다.

선호하는 용어에 관계없이 이 방법은 전체 데이터 세트에서 일련의 평균을 생성하여 데이터 포인트 범위를 분석합니다. DTC 브랜드의 경우 이 데이터 세트는 과거 정보에서 가져오며 추정에 영향을 줄 수 있는 구매 패턴을 식별하는 데 사용됩니다.

이동 평균은 일반적으로 단기 추세와 장기 수요를 예측하는 데 사용되는 통계적 예측 방법입니다. 단기 변동(예: 계절성)을 완화하고 장기 판매 주기를 강조하기 위해 시계열 데이터와 함께 자주 사용됩니다.

이 전략은 타임스탬프가 지정된 데이터 집합에서 평균을 찾은 다음 해당 평균을 제품에 대한 향후 수요에 적용합니다.

그러나 이 방법이 어떻게 "움직이는" 것입니까? 필요에 따라 데이터 범위를 이동할 수 있다는 의미에서 움직이고 있습니다. 이렇게 하면 엄격한 데이터 세트나 정적 스프레드시트 모델에 의존하는 것보다 전략이 더 유연해집니다.

추세 예측 방법

추세 예측은 생산 예측을 추정하는 가장 간단한 방법입니다. 이 방법은 회사의 과거 판매 데이터를 사용하여 미래 생산을 예측합니다.

아이디어는 과거 추세와 수요 급증을 담당하는 요인이 거의 같은 속도로 계속될 것이라는 것입니다. 즉, 수요 예측이 역사적 패턴을 따를 것이라고 가정합니다.

이렇게 하면 이전 몇 개월, 몇 년 등의 모습을 예상할 수 있으므로 생산 일정을 빠르게 예측할 수 있습니다.

추세 예측은 이전 판매의 유형적이고 구체적인 데이터에 의존하는 정량적 예측 스타일입니다. 이 방법을 사용하려면 브랜드에 약 2년 분량의 데이터가 축적되어 분석할 준비가 되어 있어야 합니다.

회귀 모델 방법

판매 회귀 예측은 판매 프로세스 내의 특정 요소가 제품 성능에 미치는 영향과 이러한 요소가 시간 경과에 따른 판매 예측의 변화를 예측할 수 있는 방법을 이해하는 데 사용됩니다.

독립 변수와 종속 변수가 모두 회귀 모델 내에서 작동하지만 종속 변수(판매 실적)는 항상 동일하게 유지됩니다. 판매 실적은 총 수익에서 판매된 총 제품까지 무엇이든 확장할 수 있습니다.

대조적으로, 독립 변수는 판매 실적에 영향 을 미치는 조사 중인 요소입니다. 일반적인 독립 변수에는 마케팅 전략, 소셜 미디어 캠페인 또는 판매하는 마켓플레이스 수가 포함됩니다.

판매 회귀 예측을 통해 소매업체는 이전 판매 및 생산 실적을 기반으로 미래가 어떤 모습일지 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이 성과를 분석하면 미래의 요구 사항을 예측하는 데 도움이 되며 판매처를 확장하거나 마케팅에 더 많은 비용을 지출하는 등 변경해야 할 사항을 파악할 수 있습니다.

라이프 사이클 분석 방법

라이프 사이클 분석 방법은 제품의 라이프 사이클을 관찰하여 잠재적 성장을 예측합니다. 이 방법은 S-커브 분석을 기반으로 주어진 시간 프레임 내에서 제품의 성능을 나타냅니다. 구매 동향을 예측하고 소매 요구 사항을 정확히 파악하는 데 자주 사용됩니다.

제품의 수명 주기는 일반적으로 5단계로 나뉩니다.

1. 실험 및 개발
2. 시장 소개
3. 제품 매출 성장
4. 제품 성숙도 및 포화도
5. 제품의 시장 하락

이 주기의 여러 단계에서 제품 및 생산에 대한 수요가 급격히 증가하거나 감소하거나 꾸준히 감소할 수 있습니다. 이 썰물과 흐름을 분석하면 재고 보충, 재주문 등에 대한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이 방법을 사용하여 신제품에 대한 수요를 예측하시겠습니까? 추정의 정확성을 높이려면 유사한 항목의 출시를 검토하십시오.

일반적으로 수요는 느리게 시작되다가 판촉이 시작되고 제품이 더 많은 가시성을 확보함에 따라 가속화됩니다.

어려움은 제품 수명 주기가 얼마나 빨리 진행될 것인지 예측하는 데 있으므로 가능한 한 유사한 제품 목록을 참조하는 것이 좋습니다.

정확한 예측에는 정확한 데이터가 필요합니다

정확한 예측은 정확한 재고 데이터에서 시작됩니다. 기간.

다행히 Cogsy와 ShipBob은 재고 정확성에 대한 장애물을 제거하는 데 도움이 될 수 있으므로 명확하고 자신 있게 수요를 예측할 수 있습니다.

정확한 데이터 확보의 중요성

정확한 데이터가 DTC 브랜드의 생명선이라는 것은 비밀이 아닙니다. 결국 데이터에 부정확성이 많을수록 더 많은 문제에 직면할 수 있습니다.

정확한 데이터는 더 강력한 공급업체 관계를 지원하면서 재고 부족 및 과잉 재고를 방지할 수 있도록 합니다.

구매 주문이 지속적으로 부정확하거나 많은 편집이 필요할 때 공급업체가 좌절감을 느끼기 때문입니다. 결국, 이것은 결국 더 많은 작업과 골칫거리를 만듭니다.

한편 정확한 데이터는 실제로 정확한 재고 예측과 동의어입니다. 재고 기록이 신뢰할 수 있으면 생산 예측도 신뢰할 수 있습니다. 재고 기록이 더 좋을수록 공급업체와 주문 팀에 가해지는 작업이 줄어듭니다.

소매업체에서 정확한 데이터를 확보하는 것이 어려운 이유

정확한 데이터의 중요성을 인정한다고 해서 데이터 수집 및 보존과 관련된 문제가 완화되는 것은 아닙니다.

제품 및 판매 데이터의 무결성을 유지하는 것은 최신 DTC 브랜드에게 쉬운 일이 아닙니다. 특히 부정확한 재고 카운트가 가장 큰 원인 중 하나이기 때문입니다.

문서화되지 않은 재고 손실, 주문 처리 오류, 정리되지 않은 창고, 잘못 관리된 반품 등 다양한 요인으로 인해 부정확한 재고 계산이 발생할 수 있습니다.

이러한 요인 중 어느 것이든 정확도를 상쇄할 수 있지만 한 번에 여러 가지를 처리하면 문제가 더욱 복잡해집니다.

운 좋게도 올바른 프로세스와 기술을 구현하면 정확성과 용이성을 지원할 수 있습니다! — 소매 운영 전반에 걸쳐.

Cogsy와 ShipBob이 이러한 문제를 해결하는 방법

소매업체에서 Cogsy와 ShipBob을 함께 사용하면 다양한 전자상거래 문제, 특히 데이터 정확도와 관련된 수많은 문제를 해결할 수 있습니다.

Cogsy x ShipBob 통합으로 다음을 수행할 수 있습니다.

• 판매 내역, PO 및 제품 정보를 자동으로 동기화합니다.
• 인벤토리 추세에 대한 더 깊은 통찰력을 얻으십시오.
• 과거 판매 및 재고 추세를 기반으로 정확한 생산 예측을 생성합니다.
• 미래 수요를 충족시키기 위해 적절한 양의 재고로 PO를 쉽게 생성할 수 있습니다.

고급 소프트웨어 솔루션의 도움으로 생산 예측을 최적화할 준비가 되셨습니까? Cogsy 통합을 시작하고 자세히 알아보려면 ShipBob에 문의하십시오.

생산 예측 FAQ

다음은 생산 예측에 대한 일반적인 질문에 대한 답변입니다.

생산 예측이 왜 중요한가요?

특히 현재 공급망 문제와 증가하는 고객 기대치를 고려할 때 생산 예측이 그 어느 때보다 중요합니다.

신중한 생산 예측은 미래 수요에 대한 정확한 추정을 하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 자신 있게 PO를 제출하고 과잉 재고 없이 수요를 충족하는 데 필요한 것을 정확하게 주문할 수 있습니다.

가장 일반적인 예측 방법은 무엇입니까?

여러 요인을 기반으로 선택할 수 있는 몇 가지 예측 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법으로는 델파이법, 역사적 유추법, 이동평균법, 수명주기분석법, 추세추정법 등이 있다.

Cogsy와 ShipBob은 어떻게 생산 예측 노력을 가능하게 합니까?

ShipBob을 Cogsy와 통합하여 귀사의 브랜드는 재고 및 온라인 상점에 대한 실시간 데이터에 액세스할 수 있습니다. 실시간 재고 데이터 포인트는 24시간 업데이트되므로 더 정확하고 효율적으로 생산을 예측할 수 있습니다.