행사 운영안이 SCM (물동 관리)에 미치는 영향과 AI의 한계

최근 SCM(공급망 관리)에서는 AI 기반의 수요 예측 기술이 빠르게 도입되고 있다.

 

과거 판매 트렌드, 재고, 시즌성(계절 제품), 유통 채널 데이터를 기반으로 자동 예측이 가능하다는

점에서 매우 유용한 도구로 평가받고 있다. 
 

하지만 실무에서 경험한 현실은 조금 달랐다. 

 

같은 제품, 같은 시즌, 같은 수요 목표 그런데 왜 월 300대 판매 차이가 났을까? 

1. 사례 : 동일 제품, 행사 방식에 따른 상반된 결과

동일한 제품을 1~2월과 5월에 각각 세트 구성으로 프로모션을 운영했는데, 결과는 완전히 달랐다.

 

  - 1~2월 행사: 세트 무상 지원 형태로 운영하여 월 500~600대 판매

  - 5월 행사: 세트 구성에 추가 할인 혜택을 제공했지만, 실제 판매 월 300대에도 미치지 못함  

2. 원인분석 : 고객 체감, 혜택의 차이

 차이는 행사 운영 방식에서 발생했다.

고객이 체감하는 혜택의 명확성에서 무상 지원은 ‘공짜로 받는다’는 분명한 인식을 주었고,

이는 즉각적인 구매로 이어졌다.

반면, 추가 할인은 가격 메리트가 뚜렷하게 느껴지지 않으면 구매 유인이 약해졌다. 

 즉, 같은 제품, 같은 시즌, 동일한 물량 목표라도 어떤 방식으로 행사 운영안을 기획했는지에 따라 실적은

극명하게 달라질 수 있었다.

 

3. 실무자의 시선에서 본 SCM 예측 맹점

SCM에서 물동을 예측할 때 일반적으로 과거 판매 트렌드, 재고 수준, 시즌성 (계절제품), 유통 채널 반응 등을

참고하지만, 실적을 좌우하는 결정적 변수는 행사 운영안이었다.

세트 구성인지 단품인지, 무상 증정인지 할인 혜택인지, 경쟁사 동향과 시장 분위기 등은 정량화하기 어려운

요소들이며, 이는 실무자의 전략적 판단에 의존할 수밖에 없었다. 

 AI는 이러한 변수들을 모두 반영하기 어렵기 때문에, 현재로서는 보조적 역할에 머물 수밖에 없다.

예측 정확도를 높이기 위해서는 실무자의 경험적 판단과 AI 분석이 병행되어야 했다. 

 

4. SCM 예측에서 놓치기 쉬운 3가지 포인트

  - 동일한 제품이라도 세트 운영 방식(무상 지원 vs. 추가 할인)에 따라 고객 반응이 달랐다.

  - 행사 기획 방식은 물동 실적에 결정적인 영향을 미쳤다.

  - SCM 예측의 정확도를 높이기 위해서는 판매 데이터, 행사 전략, 시장 환경 등을 복합적으로 고려해야 했다.