예측은 미래를 예측하는 것이 아닙니다. 그것은 일정과 측정된 완충 장치를 가지고 공급업체에게 언제 돈을 보낼지 결정하는 것 — 훨씬 쉬운 문제입니다.
최고의 달 중 세 번째 주에 이메일이 도착합니다: "안녕하세요 — 세이지 색상의 20온스 제품을 주문하려고 하는데 품절이라고 나옵니다. 언제 재입고되나요?" 확인해 보세요. 세이지 색상뿐만이 아닙니다. 가장 잘 팔리는 제품은 여섯 가지 색상 중 네 가지가 품절되었고, 공급업체의 리드 타임은 35일이며, 두 주 전에 주문했어야 할 구매 주문서는 여전히 초안 상태입니다. 한편, 차고 구석에는 1월에 확실해 보였던 색상 조합이 3월 이후로 전혀 팔리지 않고 있습니다.
이런 경험, 겪어보셨을 겁니다. 지난번에는 재고 예측을 제대로 하겠다고 다짐했지만 — 그때 찾았던 이커머스 재고 예측 자료들은 수요 감지 알고리즘, 머신러닝, 확률 모델에 대해 이야기했습니다. 당신은 SKU 40개를 가지고 스프레드시트를 사용합니다. 그래서 탭을 닫고 직감으로 주문하는 것으로 돌아갔습니다.
이 글이 기반하는 재구성: 계속해서 재고가 부족한 이유는 알고리즘 부족 때문이 아닙니다. 그것은 숫자가 말해줄 때가 아니라, 당신이 *인지*할 때 재주문이 발생하기 때문입니다. 이를 해결하려면 이미 가지고 있는 다섯 가지 입력값과 종이로 계산할 수 있는 산술만 있으면 됩니다.
직감으로 주문하게 만드는 거짓말
대부분의 DTC 운영자를 망설이게 하는 믿음: "진정한 예측에는 데이터 과학이 필요하며, 어쨌든 내 수요는 너무 예측 불가능합니다."
두 가지 모두 틀렸습니다. 데이터 과학 버전의 예측은 수만 개의 SKU를 가진 비즈니스에 존재하며, 1%의 정확도 향상이 수백만 달러의 가치가 있습니다. SKU 40개 또는 400개에서는 정교한 모델과 단순한 모델이 거의 동일한 구매 주문을 생성합니다 — 당신의 규모에서는 당신을 괴롭히는 오류는 모델링 오류가 아닙니다. 그것은 프로세스 오류입니다: 이번 달에 판매 속도를 아무도 보지 않았고, 지난번에 공급업체가 2주 지연되었다는 것을 아무도 기록하지 않았습니다.
그리고 "너무 예측 불가능하다"는 것은 예측의 목적을 오해하는 것입니다. 당신은 3월에 정확히 187개를 판매할 것이라고 예측하려는 것이 아닙니다. 당신은 하나의 운영 질문에 답하고 있습니다: 언제, 얼마나 많이 재주문해야 다음 선적이 도착할 때까지 품절되지 않고, 불필요한 재고로 현금이 묶이지 않을까요? 그 질문은 예측 불가능성에 대한 완충 장치가 계산의 일부이기 때문에 많은 예측 불가능성을 허용합니다.
이커머스 재고 예측에 실제로 필요한 다섯 가지 입력값
작업 중인 DTC 예측에 포함되는 모든 것은 SKU당 다섯 개의 숫자로 구성됩니다. 이 모든 숫자는 판매 보고서와 최근 몇 개의 구매 주문에서 얻을 수 있습니다.
1. SKU별 후행 판매 속도. 후행 기간(빠른 판매 품목은 30일, 느린 품목은 90일) 동안 평균 판매된 단위 수입니다. 이렇게 하면 단 한 번의 좋은 주가 평균을 왜곡하는 것을 방지할 수 있습니다. 이것이 예측의 핵심이며, SKU별로 계산해야 하며 제품별로 계산해서는 안 됩니다. "텀블러가 하루에 12개 팔린다"는 것은 Sage가 6개, Mustard가 1개를 팔 경우 쓸모없는 정보입니다.
2. 계절성 승수. 각 월별 판매량을 평균 월 판매량으로 나눕니다. 11월은 1.8, 2월은 0.7이 될 수 있습니다. 이 승수를 재고가 실제로 판매될 기간에 적용합니다. 주문하는 기간이 아니라, 10월에 주문하여 11월에 입고되는 재고는 11월의 수치를 적용합니다.
3. 공급업체 리드 타임 및 그 변동성. 견적서에 있는 숫자가 아닙니다. 최근 몇 개의 주문에서 PO를 보낸 시점부터 판매 가능한 재고가 될 때까지 실제 소요 일수입니다. 32일, 29일, 41일, 35일. 평균값은 재주문 시점을 결정하고, 편차(41일)는 안전 재고를 결정합니다.
4. MOQ 및 주문 제약 조건. 최소 주문 수량, 묶음 단위, 가격 할인 등은 재주문 시점을 변경하지 않지만, 현금 흐름에 매우 중요한 '얼마나 많이' 주문할지에 대한 하한선을 설정합니다.
5. 계획된 프로모션. 세일은 의도적으로 예약하는 수요입니다. 작년 블랙 프라이데이 번들이 평소보다 3배의 판매 속도를 기록했다면, 해당 급증분은 명시적인 항목으로 예측에 포함되며, 이후 후행 판매 속도에서는 제외됩니다(아래 별도 섹션에서 다룰 함정).
이것이 전체 목록입니다. 중요한 것은 수학적 능력이 아니라, 매번 추측하는 대신 이 다섯 가지 숫자를 최신 상태로 유지하는 것입니다.
재주문 시점 계산법, 단계별 설명
가상의 동그란 숫자를 사용하여 산술 계산을 해보겠습니다. Sage에서 가장 많이 팔리는 텀블러입니다.
- 지난 90일간 판매 속도: 하루 6개
- 최근 30일간 가장 바빴던 기간: 하루 8개
- 공급업체 리드 타임: 평균 30일, 최악 40일
- MOQ: 500개
1단계: 리드 타임 수요. 다음 선적을 기다리는 동안 재고가 충분해야 합니다. 하루 6개 x 30일 = 180개. 아무것도 변동하지 않는 세상이라면 이것이 최소 재주문 시점입니다.
2단계: 안전 재고. 그 세상은 현실이 아니므로 버퍼를 추가합니다. 간단하고 합리적인 공식: 최악의 리드 타임 동안의 최악의 수요 빼기 평균 경우.
(하루 8개 x 40일) - (하루 6개 x 30일) = 320 - 180 = 안전 재고 140개
3단계: 재주문 시점. 180 + 140 = 320개. Sage의 현재 보유 및 주문 중인 수량이 320개로 떨어지면 PO를 보냅니다. 적다고 느껴질 때가 아니라 320개일 때입니다.
안전 재고에 대한 두 가지, 계산에서 가장 오해받는 숫자입니다. 첫째, 무엇을 헤지하는지 정확히 하세요: 평균이 당신을 속이는 두 가지 방법 — 수요가 추세 평균보다 더 뜨겁게 달리거나 공급업체가 예상보다 느리게 달리거나. 이것은 모호한 "만일을 대비한" 패딩이 아닙니다. 그것은 당신의 SKU의 수요 스프레드와 당신의 공급업체의 실적에 의해 크기가 정해지며, 이것이 입력 #3에서 견적이 아닌 기록을 요청한 이유입니다.
둘째, 안전 재고는 계명이 아니라 다이얼입니다. 공식은 보수적입니다. 즉, 나쁜 수요와 나쁜 리드 타임이 동시에 발생한다고 가정합니다. 느린 판매 상품의 경우 또는 현금이 부족할 때, 재고를 줄이고 더 많은 품절 위험을 감수할 수 있습니다. 요점은 그것이 사고가 아니라 숫자로 이루어진 결정이 된다는 것입니다. 고객 이메일에서 발견되는 사고가 아니라.
4단계: 주문량 결정. 재주문 시점은 언제인지 알려주고, 주문 수량은 별도의 결정입니다. 명확한 시작 규칙: 목표 커버리지 기간을 주문하세요. 예를 들어, 예상 속도의 60~90일, 계절 조정 — 그런 다음 MOQ 또는 다음 케이스 팩으로 반올림하세요. Sage가 1.5배 시즌을 앞두고 있을 때: 6 × 1.5 × 60일 = 540개, 어쨌든 500개 MOQ를 초과합니다. 하루에 1개씩 판매되는 느린 판매 상품의 경우, 동일한 MOQ는 500일치 재고입니다. MOQ 협상, 변형 통합 또는 SKU 존재 여부 질문 시점입니다.
[이미지: 재주문 시점에 대한 간단한 다이어그램 — 320개 재고 임계값을 교차하는 하향 추세의 재고선, PO 발행, 재고가 140개 안전 대역에 접근할 때 도착]
이커머스 재고 예측이 예측 가능하게 실패하는 지점
수학은 쉬운 부분입니다. 이 세 가지 실패 모드는 실제 매장이 피해를 입는 곳입니다.
비대칭성: 품절과 과잉 재고는 비용이 같지 않습니다.
품절의 가시적인 비용은 공백 기간 동안의 판매 손실입니다. 숨겨진 비용은 더 나쁩니다. 일시 중지된 광고 캠페인(재시작 시 더 높은 CPA로 다시 학습해야 함), 재주문이 없어서 이탈한 구독자, 판매할 상품이 없었던 주에 방문한 첫 구매자, 그리고 리스팅이 비활성화되는 동안 하락하는 오가닉 순위. DTC 브랜드가 기반하는 상시 보충 가능한 상품의 경우, 3주간의 품절은 재입고 후에도 몇 달 동안 판매 속도를 억제할 수 있습니다.
과잉 재고 비용은 보유 비용입니다. 현금 잠김, 보관, 최종 할인. 고통스럽지만 점진적이며 일반적으로 회복 가능합니다. — 상품이 만료, 날짜 또는 유행에 뒤떨어지지 않는다면.
따라서 올바른 편향은 제품 유형에 따라 다릅니다. 상시 핵심 SKU의 경우, 과잉 재고 쪽으로 치우치세요. 넉넉한 안전 재고, 조기 재주문 — 품절이 비용이 많이 드는 꼬리이기 때문입니다. 계절성, 패션 또는 부패성 SKU의 경우, 이를 뒤집으세요. 판매되지 않은 재고는 현금을 묶어두는 것뿐만 아니라 청산으로 증발하므로, 완충재보다 적은 주문이 낫습니다. 두 제품 유형 모두에 대해 한 가지 편향을 적용하는 것은 매장이 동시에 승자에서는 벗어나고 패자에서는 파묻히는 방식입니다. 이 게시물 상단의 차고 시나리오입니다.
신규 SKU의 콜드 스타트 문제
새로운 SKU에는 후행 판매량이 없으므로 예측 엔진이 비어 있습니다. 잘못된 정확도로 속이지 마십시오. 이전에 출시한 가장 유사한 SKU의 출시 곡선을 빌려 정직한 예상치로 조정하고 — 이것이 실행 가능한 부분입니다 — 첫 번째 PO를 저렴하게 틀릴 수 있도록 규모를 정하십시오. 빠른 재주문 트리거가 있는 더 작은 첫 주문이 자신감 있는 컨테이너보다 낫습니다. 아직 예측하는 것이 아닙니다. 데이터를 구매하는 것입니다. 4~6주간의 실제 판매를 기준으로 두 번째 PO를 배치하는 것이 계획이지, 용기 부족이 아닙니다.
프로모션 왜곡 함정
2주간의 세일을 진행합니다. 효과가 있습니다 — 판매량 3배. 6주 후에도 해당 2주간의 판매량으로 인해 평균 판매량이 여전히 부풀려져 있고, 재주문 지점이 모두 너무 높으며, 할인으로 인해 만들어낸 수요를 기준으로 카탈로그 전체에 걸쳐 과다 주문할 예정입니다.
수정은 기계적입니다. 판매 데이터에서 프로모션 기간을 태그하고 해당 기간을 제외하여 기준 판매량을 계산합니다. 프로모션은 입력 #5에서 설명한 대로 — 명시적이고 계획된 수요로 — 예측에 포함되며, 후행 평균을 통해 조용히 포함되지 않습니다. 함정은 반대로도 작용합니다. 품절 기간은 평균을 낮추어, 방금 과소 주문했음을 증명한 SKU에 대해 더 적게 주문하도록 지시합니다. 해당 기간도 제외하십시오. 빈 선반에서 나오는 판매량 0은 수요 데이터가 아닙니다.
스프레드시트 우선 — 그리고 스프레드시트가 한계에 부딪혔을 때
위의 모든 내용은 하나의 스프레드시트에서 실행됩니다. SKU당 한 행, 5가지 입력에 대한 열, 재주문 지점 및 주문 수량에 대한 공식, 그리고 판매량을 업데이트하고 임계값을 넘은 항목을 확인하는 주간 30분 검토입니다. 수백 개의 SKU와 완제품을 보유한 단일 채널 매장의 경우, 스프레드시트는 예산 절충안이 아니라 진정으로 올바른 도구입니다. 대부분의 소프트웨어 구현이 달성하지 못하는 것보다 더 많은 것을 그 안의 모든 숫자를 이해하게 될 것입니다.
스프레드시트는 인식 가능한 증상에서 정직함을 멈춥니다. 두 번째 판매 채널, 감소시킬 수 없는 번들 및 키트, 여러 창고 또는 3PL, 또는 주간 검토가 실제로 중단되는 SKU 수 — 오래된 예측은 서식이 있는 직감일 뿐입니다. 그때가 되면 실시간 판매 데이터를 읽는 재주문 로직이 필요하며, 보충 앱 등급 이상입니다. 우리는 운영 형태별로, 순위별이 아닌, Shopify 및 WooCommerce 최고의 재고 관리 소프트웨어에 대한 정직한 가이드에서 해당 환경을 매핑했습니다.
예측은 구매 일정 — 즉, 현금 일정입니다.
비즈니스의 나머지 부분과 연결되기 때문에 한 가지 더 재구성해 보겠습니다. 설정하는 모든 재주문 지점은 날짜가 대략적으로 표시된 미래의 지불입니다. 8월 중순에 320개 이상을 돌파하는 세이지는 8월 중순의 공급업체 지불입니다. 완료된 예측을 달력 아래로 읽으면 매장 가장 큰 반복 현금 유출의 일정입니다.
그것이 중요한 이유는 재고가 많은 매장은 수익성 부족으로 망하는 경우가 거의 없기 때문입니다. — 얇은 주에 큰 발주가 들어와 망합니다. 예측의 발주 날짜를 13주 현금 흐름 예측에 넣으면 "재주문해야 한다"가 "재주문 마감일인 목요일에 재주문 비용을 지불할 수 있다"로 바뀝니다. 그리고 주문 수학은 단위 경제만큼만 좋습니다. 상륙당 단위 비용이 불분명하면 주문 수량 결정도 불분명해집니다. — Shopify 판매자를 위한 매출 원가 가이드에서 해당 수치를 확실하게 얻는 방법을 다룹니다.
10가지 SKU로 시작하세요
이번 주에 400행 모델을 만들지 마세요. 가장 판매 속도가 빠른 상위 10개 SKU — 매출의 대부분, 품절 위험의 전부 — 를 가져와 해당 SKU에 대해서만 이 방법을 실행하세요. 후행 판매 속도를 가져오고, 마지막 몇 개의 발주에서 실제 리드 타임을 기록하고, 재주문 지점을 계산하고, 주간 30분 검토를 일정에 넣으세요. 이 게시물 상단의 텀블러 이메일은 더 나은 직감으로 방지되지 않습니다. 그것은 숫자 — 320 — 과 그것을 확인하는 습관으로 방지됩니다.
10개의 SKU, 5개의 입력, 1개의 공식. 이것이 DTC 규모의 재고 예측입니다. — 그리고 단위가 예약되면, 같은 규율의 돈 측면(매출 원가, 현금 타이밍, 선반과 일치하는 장부)은 전자 상거래 회계 종합 가이드에서 다룹니다.
