재고 예측이라고 하면 복잡한 모델을 떠올리기 쉽습니다. 그런데 실무에서 가장 잘 맞는 것은 대개 단순한 규칙입니다.
그리고 복잡한 모델은 왜 그 숫자가 나왔는지를 설명하지 못해서 결국 안 쓰게 됩니다.
#최근 몇 달의 평균에서 시작한다
가장 단순한 출발점은 최근 3개월 평균 판매량입니다. 이것만으로도 감보다 훨씬 낫습니다.
여기에 입고까지 걸리는 기간을 곱하면 필요 수량이 나옵니다. 「월 100개, 입고 2개월 → 200개」요.
그리고 안전 재고를 더합니다. 품절이 더 비싼 품목이면 크게, 재고 부담이 크면 작게.
이 세 줄짜리 계산이 대부분의 품목에서 쓸 만합니다. 여기서 시작해 안 맞는 품목만 따로 봅니다.
처음부터 모든 품목에 정교한 규칙을 만들려 하면 만들다가 끝납니다.
#시즌과 이벤트를 평균에서 뺀다
행사 기간의 판매량을 평균에 넣으면 평상시를 과대평가합니다.
그래서 행사·시즌 판매는 따로 떼어 계산합니다. 평상시 평균과 행사 증가분을 나누는 식입니다.
그러면 「이 품목은 평소 월 80개, 행사 때 +200개」처럼 구조가 보입니다.
이 분리를 안 하면 행사 다음 달에 재고가 남습니다. 가장 흔한 실패입니다.
#품목을 세 등급으로 나눈다
모든 품목을 똑같이 관리하면 시간이 안 됩니다. 그래서 등급을 나눕니다.
상위 소수가 매출 대부분인 경우가 보통이고, 그 품목만 제대로 봐도 효과의 대부분이 나옵니다.
상위는 주 단위로, 중위는 월 단위로, 하위는 떨어지면 주문하는 정도로 두면 충분합니다.
등급은 분기마다 다시 매깁니다. 잘 팔리던 것이 내려가고 새 것이 올라옵니다.
한 번 매긴 등급을 1년 쓰면, 이미 안 팔리는 품목을 계속 주 단위로 보게 됩니다.
#입고 기간을 실제 값으로 쓴다
계산에서 가장 자주 틀리는 값이 입고 기간입니다. 공장이 말한 납기를 그대로 쓰면 어긋납니다.
그래서 실제 걸린 기간을 기록해 평균을 씁니다. 발주일과 입고일만 적으면 됩니다.
그리고 성수기에는 더 길다는 것을 반영합니다. 평균 하나로 1년을 쓰면 연말에 품절이 납니다.
이 기록이 반년만 쌓여도 예측 정확도가 눈에 띄게 올라갑니다.
#틀렸을 때 숫자를 고친다
예측은 반드시 틀립니다. 중요한 건 틀린 뒤에 숫자를 고치는가입니다.
그래서 매달 예측과 실제를 나란히 적습니다. 그리고 차이가 큰 품목만 따로 봅니다.
차이의 방향이 일정하면(계속 모자라거나 계속 남거나) 계수를 조정합니다.
방향이 들쭉날쭉하면 그건 조정할 게 아니라 원래 예측이 어려운 품목입니다. 안전 재고로 대응합니다.
#신상품은 예측하지 않는다
판매 이력이 없는 상품은 예측할 근거가 없습니다. 그런데 가장 많이 예측하려 합니다.
그래서 신상품은 작게 들여와 데이터를 만드는 쪽이 맞습니다. 2~3개월 팔아 보고 그때 본격 발주합니다.
비슷한 기존 상품의 초기 판매를 참고할 수는 있습니다. 다만 참고이지 근거는 아닙니다.
초기 물량을 크게 잡는 것은 예측이 아니라 베팅이고, 그렇게 인식하고 하면 됩니다.
#품절 비용과 재고 비용을 비교한다
안전 재고를 얼마로 할지는 결국 어느 쪽이 더 비싼가의 문제입니다.
품절 비용은 놓친 마진에 순위 하락과 재방문 감소까지 더해집니다. 생각보다 큽니다.
재고 비용은 자금 묶임, 보관비, 그리고 안 팔릴 위험입니다.
품목마다 답이 다르므로, 한 번은 계산해 보고 품목군별로 기준을 정해 두는 편이 좋습니다.
한 번 정하면 그다음부터는 품목이 늘어도 같은 기준을 쓰면 됩니다.
#예측의 목적은 맞히는 것이 아니다
정확히 맞히는 것은 불가능합니다. 목적은 크게 틀리지 않는 것과 틀렸을 때 빨리 아는 것입니다.
그래서 좋은 예측 체계의 특징은 정확도가 아니라 이상이 빨리 보이는 구조입니다.
발주점을 넘었는데 주문이 안 나갔다, 재고가 예상보다 빨리 준다 — 이런 게 자동으로 눈에 띄어야 합니다.
그 구조가 있으면 예측이 좀 틀려도 대응이 됩니다. 없으면 정확한 예측도 소용없습니다.
그래서 모델을 정교하게 만드는 것보다 발주점 알림 하나를 붙이는 쪽이 효과가 큽니다.
이어서 읽기 → 시즌이 있는 품목은 다르게 본다
