소매업체와 공급업체가 함께 주문형 예측을 할 수 없는 이유는 무엇입니까?

소매업체와 공급업체가 같은 데이터를 같은 방식으로 동시에 공유하지 않는 경우 어떻게 정확한 수요 예측을 해야 합니까?

COVID-19는 2020년 내내 소비재 공급망을 괴롭힌 많은 문제에 대한 책임이 있습니다. 그러나 화장지, 생수 및 기타 필수품의 부족은 공급업체와 구매자 간의 수요 데이터 전략의 불일치로 인해 더욱 악화되었습니다. 소프트웨어 엔지니어링 회사인 CI&T가 최근 발표한 보고서의 결론입니다.

보고서는 “소매업체와 공급업체의 관계가 확실한 수요 예측에 가장 도움이 되는 방식으로 정렬되어 있지 않습니다.”라고 다소 정중하게 설명합니다. 그러나 그 결과는 심각하여 소매 공급망에 수요를 정확하게 예측하지 못하여 발생하는 많은 문제를 안고 있습니다.

양측은 문제의 본질에 대해서도 동의할 수 없다. 공급업체는 수요 예측에서 가장 큰 문제는 가시성과 데이터 액세스라고 말합니다. 소매업체는 이것이 데이터 플랫폼을 확장하고 있다고 말합니다. 보고서의 공동 저자이자 CI&T의 소매 업계 책임자인 Melissa Minkow는 "전략적으로 수요 예측에 대해 생각하는 방식이 완전히 다릅니다."라고 말합니다.

단절은 두 명목 파트너 세트의 예측에 대한 기본 접근 방식에서 시작됩니다. 대부분의 공급업체는 관련 데이터를 지역별로 분류할 가능성이 높다고 말하지만 소매업체는 전자상거래 및 매장 내 판매와 같은 채널별로 분류합니다.

또한 대부분의 공급업체는 특정 월의 판매 데이터를 전년 동기와 비교하여 다음 달의 판매를 예측하고 소매업체는 전월의 판매 데이터와 비교합니다. 두 가지 방법은 앞으로 30일 동안 얼마나 많은 제품을 만들고, 저장하고, 진열해야 하는지에 대해 매우 다른 결론을 도출할 수 있습니다.

당사자들은 수요 예측을 공식화할 때 가장 중요하다고 생각하는 정보 유형, 즉 성별, 연령 및 가구 규모와 같은 상세한 소비자 데이터에 동의합니다. 하지만 실시간으로 정보를 교환할 수는 없는 것 같습니다.

Minkow는 민감하고 독점적인 데이터를 공유하는 것을 주저하고 있습니다. "이는 함께 작업하기가 어렵다는 것을 의미합니다."라고 Minkow는 말합니다. 이러한 투명성의 결여는 데이터를 해석하기 위해 취해진 다양한 접근 방식에 적어도 부분적으로 책임이 있습니다.

COVID-19와 같은 혼란이 소비재 공급망의 안정성을 위협하는 시대에 단일 렌즈를 통해 주요 데이터를 보는 것이 그 어느 때보다 시급합니다. 그러나 소매업체와 공급업체는 그 목표에 미치지 못하는 것으로 보입니다. Minkow는 지난 15개월 동안 "많은 안주감이 있었습니다"라고 말합니다. “양측 모두 조끼에 매우 가깝게 경기를 진행하고 있습니다. 그리고 휴가가 다가오는 6개월 동안 상황은 더욱 악화될 것입니다.”

확실히 오늘날 공급망을 괴롭히는 많은 문제는 소매업체와 공급업체 모두의 통제 범위를 벗어납니다. 그러나 양측은 데이터 분석과 수요 예측에 대한 접근 방식을 조화시켜 외부 위기의 영향을 완화하기 위해 더 많은 일을 할 수 있습니다. 불확실한 시대에는 회복력이 중요합니다. Minkow는 "데이터를 공유할 수 있는 여지가 많습니다."라고 말합니다.

CI&T 보고서는 수요 예측을 생성하기 위한 새로운 프레임워크를 촉구합니다. 이 프레임워크는 단독으로 개발하지 않는 것입니다. 현재 Minkow는 "서로의 수요 예측을 보는 데 신경을 쓰지도 않습니다. 그렇게 한다면 서로에게서 배울 수 있는 부분을 알게 될 것입니다.”

소셜 미디어 시대에 소매 공급망에서 사용할 수 있는 데이터는 그 어느 때보다 많습니다. 그것은 축복이자 저주입니다. 적절하게 분석되고 공유된 정보는 고객의 요구를 정확히 파악하고 그에 따라 제품을 맞춤화하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 엄청난 양으로 인해 이를 이해하고 파트너 간의 흐름을 조정할 능력이 부족한 제공업체를 압도할 수 있습니다.

Minkow는 소매업체와 공급업체가 사용 가능한 데이터를 최대한 활용하지 않고 있다고 말합니다. 소비자 수준의 인텔리전스 외에도 전자상거래 및 매장 내 구매, 계절적 추세, 날씨 패턴, 휴일 및 경쟁업체의 가격 전략 모두에 대한 판매 또는 장바구니 데이터를 활용해야 합니다.

CI&T는 소매업체가 데이터 공유 관계를 소유한 다음 각 공급업체가 "uber-forecasting" 시스템에서 어떤 유형의 맞춤형 데이터를 알아야 하는지 결정할 것을 제안합니다. Minkow는 "우리는 소매업체의 손에 더 많은 권한을 부여할 것이지만 공급업체가 먼저 움직이는 사람에게도 열려 있습니다."라고 말합니다. “아이디어는 모든 데이터 세트가 존재하는 중간에 있는 것입니다. 그런 다음 적절하다고 생각되는 대로 관계를 조정할 수 있습니다.”

수요 예측을 위해 소매업체와 공급업체 간의 중요한 관계를 조정하지 못하면 모든 당사자, 특히 공급망 끝에 있는 당사자에게 비용이 많이 듭니다. Minkow는 "최적화된 데이터 공유 전략이 없으면 소비자가 손해를 보게 됩니다. "소비자가 잃으면 모두가 집니다."