소매업체와 공급업체가 수요 예측에서 정렬에 어려움을 겪는 이유

소매업체와 공급업체가 같은 데이터를 같은 방식으로 같은 시간에 공유하지 않는다면, 어떻게 정확한 수요 예측을 내놓을 수 있을까요?

코로나19는 2020년 내내 소비재 공급망을 괴롭힌 많은 문제의 정당한 비난 대상입니다. 하지만 화장지, 생수 및 기타 필수품 부족은 구매자와 공급자 간의 수요 데이터 전략 불일치로 인해 더욱 악화되었습니다. 이는 소프트웨어 엔지니어링 회사 CI&T의 최근 보고서 결론입니다.

'소매업체-공급업체 관계는 확실한 수요 예측에 가장 도움이 되는 방식으로 배치되어 있지 않습니다,'라고 보고서는 다소 정중하게 말합니다. 하지만 그 결과는 심각하며, 수요를 정확히 예측하지 못해 소매 공급망에 수많은 문제가 발생합니다.

양측은 심지어 문제의 본질에 대해서도 동의하지 못합니다. 공급업체는 수요 예측에서 1순위 과제가 데이터 가시성과 접근이라고 말합니다. 소매업체는 데이터 플랫폼 확장이 과제라고 말합니다. '전략적으로 그들이 수요 예측에 대해 생각하는 방식이 정말 다릅니다,'라고 CI&T의 소매 산업 리드이자 보고서 공동 저자인 멜리사 민코우(Melissa Minkow)는 말합니다.

단절은 두 명목상 파트너의 예측 기본 접근 방식에서 시작됩니다. 대다수 공급업체는 관련 데이터를 지역별로 분해할 가능성이 높은 반면, 소매업체는 이커머스 및 매장 내 판매와 같은 채널별로 분해합니다.

또한, 대부분의 공급업체는 주어진 달의 판매 데이터를 전년 동기와 비교하여 다음 달 판매를 예측하는 반면, 소매업체는 수치를 이전 달과 비교합니다. 두 방법은 다음 30일 동안 얼마나 많은 제품을 제조, 보관, 진열할지에 대해 완전히 다른 결론을 도출할 수 있습니다.

양 당사자는 수요 예측 공식화에 가장 큰 가치가 있다고 생각하는 정보 유형에 동의합니다: 성별, 연령, 가구 규모 같은 상세 소비자 데이터. 하지만 그들은 그 정보를 실시간으로 교환하는 데 성공하지 못하는 것 같습니다.

민감하고 독점적인 데이터 공유에 대한 끈질긴 주저함이 있는데, '이는 그들이 협력하는 것을 어렵게 만듭니다,'라고 민코우는 말합니다. 투명성 부족은 그들이 데이터를 해석하는 발산적 접근 방식에 적어도 부분적으로 책임이 있습니다.

코로나19 같은 혼란이 소비재 공급망의 안정을 위협하는 시기에, 핵심 데이터를 단일 렌즈로 보는 것이 그 어느 때보다 시급합니다. 하지만 소매업체와 공급업체는 그 목표에 미치지 못하는 것 같습니다. '지난 15개월 동안 많은 안일함이 있었습니다,'라고 민코우는 말합니다. '양측 모두 패를 가슴 가까이에 붙이고 전체 게임을 하고 있습니다. 다가오는 연휴로 인해 향후 6개월간 더 나빠질 뿐입니다.'

확실히 오늘날 공급망을 괴롭히는 많은 문제는 소매업체와 공급업체 모두의 통제를 벗어납니다. 하지만 양측은 데이터 분석과 수요 예측에 대한 접근 방식을 조화시킴으로써 외부 위기의 영향을 완화하기 위해 더 많은 것을 할 수 있습니다. 불확실한 시기에 회복탄력성이 핵심입니다. '공유될 수 있는 데이터에 많은 여지가 있습니다,'라고 민코우는 말합니다.

CI&T 보고서는 고립되지 않은 수요 예측 생성을 위한 새로운 프레임워크를 촉구합니다. 현재 민코우에 따르면, '그들은 서로의 수요 예측을 보려고조차 하지 않습니다. 만약 보았다면 서로에게서 배울 수 있는 지점을 볼 수 있을 것입니다.'

소셜 미디어 시대에 소매 공급망에 그 어느 때보다 더 많은 데이터가 이용 가능합니다. 그건 축복이자 저주입니다. 적절히 분석되고 공유되면, 정보는 고객 니즈를 정확히 파악하고 제품을 그에 맞게 조정하는 데 사용될 수 있습니다. 하지만 그 방대한 양은 그것을 이해하고 파트너 간 흐름을 조정할 능력이 없는 제공업체를 압도할 위험이 있습니다.

민코우는 소매업체와 공급업체가 이용 가능한 데이터를 완전히 활용하지 않고 있다고 말합니다. 소비자 수준 인텔리전스 외에도, 이커머스와 매장 구매 모두에 대한 판매 또는 바스켓 데이터, 계절 트렌드, 날씨 패턴, 휴일, 경쟁사 가격 전략을 활용해야 합니다.

CI&T는 소매업체가 데이터 공유 관계를 소유한 다음, '우버 예측(uber-forecasting)' 시스템에서 각 공급업체가 특권이 있어야 할 맞춤형 데이터 유형을 결정할 것을 제안합니다. '우리는 소매업체 손에 더 많은 힘을 실어주겠지만, 공급업체가 퍼스트 무버가 되는 것에도 열려 있습니다,'라고 민코우는 말합니다. '아이디어는 모든 데이터 세트가 존재하는 중간에 있는 것입니다. 그러면 당신이 적합하다고 보는 대로 관계를 조정할 수 있습니다.'

수요 예측 목적으로 소매업체와 공급업체 간의 중요한 관계를 조정하지 못하는 것은 모든 당사자에게 비용이 많이 들지만, 특히 공급망 끝단에 있는 이들에게 그렇습니다. '최적화된 데이터 공유 전략이 없다면, 소비자가 지게 될 것입니다,'라고 민코우는 말합니다. '소비자가 지면, 모두가 집니다.'