수요 변동성: 수요 변동에 대비하는 방법

지난 몇 년 동안 우리에게 배운 것이 있다면 소비자 수요가 급격하게 그리고 빠르게 변동할 수 있다는 것입니다.

수요의 급격한 기복으로 인해 끊임없이 변화하는 소비자 트렌드에 적응할 수 있을 만큼 공급망 관리 전략을 빠르게 전환하는 것은 어렵습니다.

그렇기 때문에 수요 변동성으로 알려진 이러한 엄청난 변화가 매우 어려운 것입니다.

그러나 중요한 재고 메트릭을 모니터링하는 올바른 소프트웨어를 사용하면 수요 변동성에 대해 보다 능동적으로 대처할 수 있습니다.

갑작스러운 수요 급증(또는 하락)에 대비할 수 있습니다. 또한 수요를 충족하는 데 사용할 수 있는 적절한 양의 재고로 재고 최적화를 개선할 수 있습니다.

결과? 더 많은 수익 과 경쟁에서 우위를 점하십시오.

수요 변동성이란 무엇입니까?

수요 변동성의 정의는 갑자기 또는 예기치 않게 발생하는 제품 수요의 변동을 의미합니다.

수요 변동성에는 많은 원인이 있지만 변화하는 소비자 기대가 가장 큰 원인입니다. 오늘날 고객은 소매업체가 저렴한 비용으로 다양한 제품 선택권을 제공하기를 원합니다. 그리고 그들은 원할 때 해당 제품을 사용할 수 있기를 기대합니다.

Forbes.com에 게시된 Forrester 연구원에 따르면 쇼핑객은 계속해서 돈을 쓰지만 2023년에는 더 까다로울 것입니다. 즉, 고객은 구매 경험에서 최대한의 가치를 짜내고 싶어합니다.

또한 제품 가격, 선택 및 가용성 측면에서 무한한 옵션을 제공하므로 제조업체나 소매업체가 아닌 소비자가 운전석에 앉을 수 있습니다.

고객은 이제 구매 습관에 따라 제조 일정을 지시하는 사람입니다. 그리고 이러한 기대치를 충족하려면 항상 올바른 SKU를 보유하고 있어야 합니다.

완벽한 예는 COVID-19 전염병 초기에 악명 높은 화장지 부족입니다.

수백만 명의 사람들이 갑자기 공포에 질려 화장지를 대량으로 구입하면서 제조업체가 예측을 조정하고 더 많은 재고를 생산하는 데 어려움을 겪으면서 선반은 비어 있었습니다.

요컨대, 더 큰 고객 영향력(및 제어)은 수요 변동성의 원동력입니다. 고객은 자신의 선호도를 변경할 수 있습니다. 즉, 귀하의 제품을 더 많이 또는 더 적게 구매하여 궁극적으로 이행을 위해 예측할 수 없는 상황을 만듭니다.

수요 변동성의 원인은 무엇입니까?

우리가 지적했듯이, 쇼핑객 선호도와 트렌드의 변화는 오늘날 수요 변동성의 주요 요인입니다. 그러나 항상 그런 것은 아니며 수요 변화의 유일한 동인도 아닙니다.

전통적으로 공급망 프로세스는 제품이 공급망을 통해 생산에서 소매업체로 이동하는 푸시 중심 전략을 사용했습니다. 이 접근 방식을 통해 생산은 수요 예측을 기반으로 하고 소매업체는 고객이 주문하기 전에 제품을 받습니다.

오늘날 전자상거래 공급망은 서서히 끌어오기 중심(또는 수요 중심)이 되고 있습니다. 풀 구동 공급망에서 생산 및 유통은 실제 고객 수요에 따라 이루어집니다. 즉, 소매업체는 고객 수요를 충족하기 위해 필요한 만큼만 재고를 주문합니다.

그러나 여기에 문제가 있습니다. 두 전략 모두 완벽하지 않습니다.

밀어붙이는 공급망은 브랜드를 과잉 재고로 남겨두고(Adidas가 Yeezy 상품을 하역할 수 없는 것과 같이) 마진을 크게 망칠 수 있습니다. 한편, 수요가 점점 더 불안정해짐에 따라 끌어오기 기반 전략은 논쟁하기가 더 어렵습니다.

풀 기반 공급망 내 변동성에 대한 많은 이유가 있지만 가장 큰 원인 중 두 가지는 앞서 언급한 바와 같이 변화하는 고객 기대치와 팬데믹의 지속적인 영향입니다.

변화하는 고객 기대치

오늘날의 고객은 가능한 한 가장 저렴한 비용으로 다양한 제품을 선택하기를 원하며, 지금 그것을 원합니다. 그러나 고객의 요구가 항상 오늘날처럼 "요구"되지는 않았습니다.

과거의 고객은 현대 쇼핑객만큼 편리함과 주문형 제품 재고 가용성을 강조하지 않았습니다.

불행하게도 끌어당김 방식의 공급망은 끊임없이 변화하는 기대치를 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다. 결국 고객은 대부분의 공급망이 적응할 수 있는 것보다 더 빨리 마음을 바꿉니다.

공급망이 수요 변동성을 따라잡지 못하면 어떻게 될까요? 배송 및 이행에 많은 백로그가 표시되기 시작할 것입니다.

그렇기 때문에 처음부터 수요 변동성에 적응하는 강력한 공급망 전략을 채택하는 것이 매우 중요합니다.

전염병의 영향

간단히 말해서, 소매업체는 지난 몇 년 동안 심각한 채찍 부상을 입었습니다.

공장 부족과 폐쇄된 공장(대부분 팬데믹으로 인한)으로 인해 푸시 기반 소매업체는 신속하게 풀 기반 접근 방식으로 전환해야 했습니다(또는 그 반대의 경우도 마찬가지).

2020년 봉쇄가 전면 시행되었을 때 청소 용품과 소독제를 판매하는 회사는 소비자 수요가 높아 진열대에 재고를 보관할 수 없었습니다.

반대로 필수품이 아닌 제품을 판매하는 회사는 제품에 대한 수요가 급감함에 따라 판매되지 않은 재고가 엄청나게 남았습니다.

탄력적인 공급망을 구축한 기업들조차 재고 부족과 공급망 병목 현상이 심화되는 것을 목격했습니다. 한편, 공급망 팀은 엄청난 노동력 부족 속에서 제조를 강화하려고 노력했습니다.

많은 사람들이 팬데믹으로 인해 고객이 재고 부족과 부족에 대해 더 관대하게 만들었다고 주장하지만 요점은 혼란이 여전히 브랜드를 괴롭히고 있다는 것입니다.

그렇다면 소매업체(및 유통업체)는 이에 대해 무엇을 할 수 있습니까? 브랜드가 얼마나 많은 수요 변동에 취약한지 측정하는 것부터 시작하십시오.

수요 변동성을 측정할 수 있습니까?

수요 변동성을 측정 할 수는 있지만 쉽지 않거나 항상 100% 정확하지는 않습니다.

수요 변동성을 이해하려면 사용 가능한 내부 데이터 이상이 필요합니다. 또한 다음과 같은 다양한 외부 요인을 살펴봐야 합니다.

• 시장 변화 및 글로벌 이벤트
• 소비자 태도(트렌드)
• 대안의 가용성

이러한 각 이벤트는 수요 변동성에 어느 정도 영향을 미치므로 수요가 실제로 무엇을 하는지 이해하려면 이벤트를 검토해야 합니다.

예를 들어, 작년에 인플레이션은 40년 만에 최고치를 기록했습니다. 이를 바탕으로 다음을 고려해야 합니다.

• 고객의 반응은 어떻습니까?
• 가격을 올렸습니까?
• 만약 그렇다면, 당신이 할 때 무슨 일이 있었습니까?
• 그렇지 않은 경우 인플레이션과 함께 수요가 증가하는 것을 보았습니까? 감소하다? 그대로 있어?

이러한 썰물과 흐름을 분석하면 수요가 급증한 곳, 얼마나 빨리, 몇 퍼센트, 심지어 무엇이 변화를 주도했는지 알 수 있습니다.

즉, 외부 요인을 측정하는 것은 매우 복잡할 수 있으며 종종 약한 상관관계(인과관계 대비)를 생성합니다.

그렇기 때문에 대부분의 경우 수요 변동성을 애초에 미리 파악하는 것이 좋기 때문에 지속적으로 그 영향을 분석하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

수요 변동성을 어떻게 예측합니까?

수요 변동성을 완전히 예측할 수는 없지만 변동성을 예측하기 위해 몇 가지 조치를 취할 수 있습니다.

대부분의 브랜드는 수요 변동성을 추정하기 위해 변동 계수 또는 시나리오 재고 계획의 일부 형태를 사용합니다.

변동 계수

우선, 공식이 시장의 예측 가능성을 평가하기 때문에 변동 계수(CV)를 사용하여 수요의 변동성을 측정할 수 있습니다.

간단히 말해서 CV는 수요를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 알려줍니다.

변동 계수의 공식은 다음과 같습니다.

CV = (표준 편차 ÷ 평균)

표준 편차는 평균과 관련하여 데이터가 얼마나 분산되어 있는지 측정합니다. 낮은 표준 편차는 데이터가 평균 주위에 모여 있는 경우입니다.

대조적으로 높은 표준 편차는 데이터가 더 분산되어 있는 경우입니다.

복잡하게 들리나요? 살펴보겠습니다. 두 개의 티셔츠 브랜드가 주간 판매를 기준으로 변동성을 측정하려고 한다고 가정해 보겠습니다.

• Awesome T-Shirt Co: 평균 주간 매출 = $4,000, 표준 편차 = $1,500
• Mom and Pop T-Shirts Inc.: 평균 주간 매출 = $8,000, 표준 편차 = $2,000

이제 각 회사의 숫자를 변동 계수 공식에 연결해 보겠습니다.

• Awesome Co.의 CV: $1,500 ÷ $4,000 = 0.375(또는 37.5)
• 엄마와 아빠의 이력서: $2,000 ÷ $8,000 = 0.25(또는 25)

맘앤팝 티셔츠는 CV가 낮기 때문에 Awesome T-Shirt Co보다 브랜드의 주간 매출 변동성이 낮습니다. 따라서 Mom and Pop은 Awesome T-Shirt Co보다 주간 매출을 더 정확하게 예측할 수 있습니다.

CV가 높을수록 수요 예측의 신뢰성이 떨어집니다.

시나리오 플래닝

수요 변동성을 예측하는 데 도움이 되는 또 다른 옵션은 시나리오 계획입니다. 본질적으로 시나리오 계획에는 불확실성을 처리하기 위해 어느 정도의 창의성과 장기적인 사고가 필요합니다.

실제로 이것은 미래에 비즈니스에 발생할 수 있는 다양한 잠재적 결과와 현실을 식별하는 곳입니다. 그런 다음 다양한 응답을 고려하고 가능한 여러 결과에 대한 계획을 세울 수 있습니다.

예를 들어 농부들은 시나리오를 사용하여 날씨에 따라 수확이 좋을지 나쁠지를 예측합니다. 채소를 재배하지 않더라도 이 접근법을 적용할 수 있습니다.

다양한 위험과 기회를 시각화함으로써 비즈니스는 의사 결정에 보다 능동적으로 대응할 수 있습니다(이벤트 발생 시 대응하는 것보다).

즉, 일어날 수 있는 일에 대한 인식을 구축함으로써 다가올 문제의 경고 신호를 파악하고 그에 따라 대응할 수 있습니다.

최악의 상황이 발생하면 시나리오 계획은 여러 결과를 제시하고 피해를 억제하기 위해 취할 수 있는 즉각적인 조치를 나열합니다. 즉, 제품이 입소문을 타고 하룻밤 사이에 수요가 300% 급증하는 경우와 같은 최상의 시나리오에 대해 이러한 계획을 세울 수도 있습니다.

매우 간단하게 들릴 수 있지만 시나리오 계획은 장기적으로 비즈니스를 안내하는 가장 좋은 방법 중 하나일 것입니다.

강력한 수요 계획 소프트웨어(예: Cogsy)를 사용하면 시나리오 계획을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 기계 학습을 사용하여 "what-if" 시나리오를 생성합니다.

즉, 재고 수준 또는 생산 일정의 변경이 전자상거래 KPI, 현금 흐름 및 수요 충족 능력에 어떤 영향을 미치는지 모델링할 수 있습니다.

이러한 소프트웨어를 사용하면 모든 유형의 상황에 더 잘 대비할 수 있으므로 당황하거나 번거로움 없이 변화하는 조건(및 수요 변동성)에 빠르게 적응할 수 있습니다.

고려해야 할 수요 변동성 전략

수요 변동성을 줄이는 가장 좋은 방법 중 일부는 정확한 수요 예측, 확장 가능한 계획, "what-if" 시나리오 및 다양한 공급망입니다.

수요 예측

이상적인 세상에서는 고객 수요에 대응하기 위해 애쓰는 대신 항상 고객 수요를 정확하게 예측할 것입니다. 그러나 끊임없이 변화하는 공급망 문제와 예측할 수 없는 시장을 다룰 때 정확한 예측은 어렵습니다(경계선 불가능?).

다행스럽게도 ShipBob의 이행 플랫폼을 Cogsy와 통합하면 수요 예측이 훨씬 쉬워집니다. 이러한 플랫폼이 함께 작동하면 수요 패턴을 분석하고 데이터에서 상관 관계를 알아낼 수 있습니다(대부분의 수요 계획자가 놓칠 수 있음).

ShipBob 및 Cogsy는 실시간 및 과거 데이터를 활용하여 수요 예측을 알립니다. 이러한 방식으로 과거 수요 추세(및 이전 예측)를 반복하여 향후 변동이 심한 이벤트에 더 잘 대비할 수 있습니다.

“Food Huggers가 The Today Show에 출연한 후 2021년 1월에 다시 입소문이 났습니다. 주문량이 폭발했습니다! 첫 주에만 이전 주간 평균 대비 786% 증가했습니다. 빡빡하고 빡빡한 위기였습니다. 하지만 ShipBob 덕분에 미친 수요를 문제 없이 따라잡을 수 있었고 주문의 97.3%를 제시간에 이행할 수 있었습니다!

초기 급증으로 주문이 지속적으로 증가한 이후에도 ShipBob은 1월 한 달 동안 98.2%의 OTIF 비율을 유지했습니다(주문의 98.2%가 정시 및 전체 배송됨을 의미). 전월 대비 매출 성장"

Food Huggers 운영 이사 Juliana Brasil

수요 계획이 100% 정확하지는 않지만 ShipBob 및 Cogsy와 함께 작업하면 예측을 최대한 완벽에 가깝게 얻을 수 있습니다.

더 나아가 Cogsy는 새로운 정보를 사용할 수 있게 되면 수요 예측을 자동으로 업데이트합니다. 이러한 실시간 업데이트는 예측이 항상 최신 세부 정보를 기반으로 하기 때문에 재고 정확도 수치를 훨씬 더 향상시킵니다.

그리고 Cogsy는 마케팅 이벤트, 신제품 출시 및 구독을 수요 예측에 반영할 수도 있습니다. 더 잘 준비하는 것이 어떻습니까?

확장 가능한 계획

수요 변동성을 관리하는 또 다른 방법은 확장 가능한 계획을 구현하는 것입니다. 이러한 유연한 프로세스를 통해 팀은 수요 변동성으로 인한 주문량 증가에 대처하는 것과 같이 생산량을 쉽게 증가(또는 "확장")할 수 있습니다.

간단히 말해서 확장 가능한 계획을 통해 필요에 따라 생산 및 이행을 늘리거나 줄일 수 있습니다. 적절한 확장성을 통해 물류를 조정하고 예상 수량에 따라 간접비를 제어할 수 있습니다.

또한 확장 가능한 계획은 공급망 내의 모든 종류의 스트레스 요인(배송 지연 및 원자재 부족)을 견딜 수 있습니다. 유연한 요금제를 사용하면 새로운 정보를 발견할 때마다 피벗하고 조정할 수 있는 더 많은 공간이 있습니다.

그렇다면 자신의 브랜드에 대해 확장 가능한 계획을 어떻게 사용합니까? 하드웨어 인프라에 얽매이지 않는 클라우드 기능과 통합 디지털 시스템을 활용하십시오.

디지털 시스템의 장점은 브랜드에 따라 무한대로 확장할 수 있다는 것입니다. 현지 판매는 국제 수익으로 전환될 수 있으며 불안정한 수요는 주요 성장의 시작이 될 수 있습니다.

"만약"을 생각하라

"가상" 사고는 시나리오 계획(위에서 언급한 내용)의 확장입니다. 가상 환경에서 계획할 때 알 수 없는 상황에 대비할 수 있습니다.

즉, 추가적인 공급망 중단 없이 보충 및 생산 일정에 대한 변경 사항의 잠재적 영향을 테스트할 수 있습니다. 재고 수준 또는 제조 프로세스의 변경이 KPI에 미치는 영향을 모델링한 다음 손상을 최소화하는 방법을 알아낼 수 있습니다.

실제로 하려는 것은 가능한 모든 시나리오를 고려하여 수요 변동성이 발생하기 전에 앞서 나갈 수 있도록 하는 것입니다. Cogsy도 이 모든 것을 도울 수 있습니다.

Cogsy는 "what-if" 시나리오를 실행하여 최상의 경우, 최악의 경우 및 가장 가능성이 높은 재고 관리 전략을 식별하도록 지원합니다. 이렇게 하면 수요를 충족하고 수익 목표를 달성하는 데 방해가 되는 비용이 많이 드는 실수(품절 및 재고 부족 등)를 피할 수 있습니다.

공급망 다각화

소수의 공급업체와만 관계를 유지하는 것이 때때로 귀하에게 이익이 될 수 있습니다(예: 각 공급업체와 더 많은 거래를 통해 더 나은 요율 확보).

그러나 소수의 벤더와의 문제로 인해 제품 부족 및 품절을 경험할 때 문제가 될 수도 있습니다. 이 상황에서 소수의 공급자가 필요한 제품을 가지고 있지 않으면 운이 좋지 않습니다.

또한 생산 능력이 제한된 공급업체는 고객 수요가 급증할 경우 추가 생산을 수용할 수 있는 대역폭이 없을 수 있습니다.

그러나 공급망을 다양화하면 제조 및 생산이 더 많은 공급업체에 분산됩니다. 즉, 증가하는 수요를 더 쉽게 충족할 수 있습니다.

같은 맥락에서 브랜드가 해외 공급업체와 협력하는 경우 대신 현지 공급업체와 제휴를 시도하십시오.

국내 공급업체와 협력하면 리드 타임을 자동으로 몇 주 단축할 수 있습니다(해외에서 배송할 때와 비교). 이렇게 하면 고객이 주문을 영원히 기다리게 하여 불안정한 수요가 악화되지 않습니다.

공급업체를 변경하는 경우 전환을 수행할 수 있는 충분한 안전 재고가 있는지 확인하십시오.

“ShipBob의 소프트웨어는 우리가 다음에 성장해야 할 곳을 더 잘 이해하는 데 도움이 되었습니다. 처음에는 각 지역에서 얼마나 팔고 있는지 쉽게 계산하기 어려웠습니다. ShipBob의 이상적인 유통 알고리즘을 통해 우리는 고객이 어디에 기반을 두고 있는지 뿐만 아니라 수요를 가장 잘 충족시키기 위해 재고를 어디에 할당해야 하는지 알 수 있었습니다.”

나탈리아 라라, Oxford Healthspan의 CMO

ShipBob과 Cogsy가 수요 예측을 지원하는 방법

신뢰할 수 없는 공급망과 예측할 수 없는 수요는 현대 소매업의 현실입니다. 오늘날 전자상거래 브랜드는 공급망 운영을 개선하고 고객 기대치를 충족하며 현금 흐름을 유지하려고 노력하면서 많은 불확실성 속에서 운영되고 있습니다.

그러나 이것이 바로 ShipBob과 Cogsy가 힘을 합친 이유입니다. 자신 있게 수요 예측을 처리하고 미래 성장을 실현하는 데 필요한 명확성을 제공하도록 돕습니다.

ShipBob 및 Cogsy와의 통합으로 DTC(Direct-to-Consumer) 브랜드는 실시간 지표에 액세스할 수 있으므로 재고 수준을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 지표는 연중무휴로 업데이트됩니다. 이를 통해 정확한 정확도로 생산 및 수요를 예측할 수 있습니다.

특히 ShipBob의 이행 플랫폼은 주요 공급망 메트릭을 자동으로 추적하므로 지루한 스프레드시트 작업을 모두 버릴 수 있습니다.

거기에서 Cogsy는 이 데이터를 이해하고 이러한 숫자가 말하려는 내용을 식별할 수 있도록 도와줍니다. Cogsy는 정적 데이터를 예측 및 생산에 대한 정보를 제공하는 강력하고 실행 가능한 통찰력으로 전환합니다.

ShipBob과 Cogsy는 함께 강력한 정보 소스를 생성하므로 모든 인벤토리 KPI를 면밀히 주시하고 이러한 통찰력을 활용하여 예측 정확도를 개선하고 수요 변동성을 극복하는 방법을 정확히 알 수 있습니다.

ShipBob + Cogsy 통합에 대해 자세히 알아보거나 자세한 내용은 ShipBob 팀에 문의하십시오. Cogsy에 대한 자세한 내용은 해당 웹 사이트를 방문하십시오.

수요 변동성 FAQ

다음은 수요 변동성에 대한 가장 일반적인 질문에 대한 답변입니다.

수요 변동성이란 무엇입니까?

수요 가변성은 발생할 것으로 기대하는 것과 소비자 수요에서 실제로 발생하는 것 사이의 차이입니다. 간단히 말해서 수요 변동성은 고객 수요가 예측 예측과 일치하지 않는 정도를 측정합니다.

변동성을 측정하는 좋은 방법은 무엇입니까?

변동 계수(CV)는 수요를 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 알려주기 때문에 변동성의 좋은 척도입니다. 변동 계수가 높을수록 수요 예측의 정확도(신뢰성)가 떨어집니다. 일반적으로 20-30 사이의 CV는 예측에 허용되는 반면 30을 초과하는 CV는 허용되지 않는 것으로 간주됩니다.

수요 변동성을 어떻게 줄일 수 있습니까?

수요 변동성을 줄이는 가장 좋은 방법 중 일부는 정확한 수요 예측, 확장 가능한 계획, 가상 시나리오 및 다양한 공급망입니다. 뿐만 아니라 운영 소프트웨어를 사용하여 수요 예측을 지원하고 정적 데이터를 강력하고 실행 가능한 통찰력(생산 정보 제공)으로 변환할 수 있습니다.