수요 예측: AI의 마법

미래를 알 수 있다면 얼마나 좋을까요? 특히 비즈니스에서는요. “내일 이 상품이 몇 개 팔릴까?“를 정확히 알면, 완벽하게 준비할 수 있거든요.

AI는 미래를 완벽하게 알 수는 없지만, 과거 데이터를 분석해서 합리적인 예측을 할 수 있어요. 그리고 그 예측의 정확도가 생각보다 높다고 봐요.

수요 예측이 왜 중요한가?

당신이 온라인 가게 사장이라고 해 봐요.

시나리오 1: 수요 예측이 없다면

• “상품 100개를 주문할까? 아니면 50개? 아니면 200개?”
• 맞추기 어려워요
• 100개를 주문했는데 500개가 팔리면? 고객이 돌아가요
• 100개를 주문했는데 10개만 팔리면? 돈이 낭비돼요

시나리오 2: 수요 예측이 있다면

• AI: “과거 데이터를 보니 이번 주에 110개가 팔릴 것 같아. 120개를 준비하는 게 좋을 것 같아”
• 정확하게 준비할 수 있어요
• 고객 만족도 높아요
• 비용도 절감돼요

이게 차이거든요.

수요 예측의 방법들:

1. 시간 기반 분석 (Time Series Analysis)

가장 기본적인 방법이에요.

원리:

• 과거 판매 데이터를 시간 순서대로 정렬
• 패턴을 찾기
• 미래 예측

예시:

• 월요일: 100개 판매
• 화요일: 120개 판매
• 수요일: 150개 판매
• 목요일: 180개 판매
• 금요일: 200개 판매
• 토요일: 250개 판매
• 일요일: 100개 판매

패턴: 주말로 갈수록 판매가 증가해요. 그럼 다음 주 토요일에 250개를 준비하면 돼요.

2. 계절 조정 (Seasonal Adjustment)

계절에 따라 판매가 달라져요.

예시:

• 여름: 아이스크림, 에어컨 잘 팔려
• 겨울: 히터, 따뜻한 옷 잘 팔려
• 봄/가을: 상대적으로 적게 팔려

AI가 이걸 인식해서:

• 6월에는 지난해 6월 데이터를 더 비중 있게 봐
• “이번 여름도 비슷할 거야” 예측

3. 추세 분석 (Trend Analysis)

장기적인 추세를 봐요.

예시:

• 작년: 월평균 1000개 판매
• 올해: 월평균 1200개 판매
• 비율: 20% 성장

내년 예측:

• “2024년에 1440개 팔릴 거야” (20% 추가 성장)

4. 외부 변수 포함 (External Variables)

날씨, 특별 이벤트, 마케팅 등도 고려해요.

예시: 날씨:

• 비 오는 날: 우산 판매 5배 증가
• 더운 날: 음료수 판매 3배 증가

이벤트:

• 명절: 선물용품 10배 증가
• 세일: 해당 상품 5배 증가

마케팅:

• TV 광고 후: 해당 상품 판매 2배 증가
• 인플루언서 협찬: 해당 상품 판매 3배 증가

5. 머신러닝 (Machine Learning)

가장 최신의 방법이에요. AI가:

• 모든 위의 요소들을 동시에 고려
• 복잡한 패턴을 찾음
• 스스로 학습해서 점점 정확해짐

예: 신경망 (Neural Networks)

• 과거 100일의 판매 데이터 입력
• 날씨, 요일, 특별 이벤트 입력
• AI가 패턴을 찾음
• “내일은 250개 팔릴 거야” 예측

한국의 사례:

쿠팡의 수요 예측:

쿠팡은 정말 많은 데이터를 가지고 있어요:

• 매분 수십만 건의 주문
• 반품 데이터
• 고객 검색 데이터
• 날씨 정보
• 소셜 미디어 트렌드

이 모든 데이터를 AI가 분석해서:

• “내일 이 상품이 몇 개 팔릴까?”
• “어느 지역에서 인기가 있을까?”
• “어느 지역의 창고에 배치할까?”

결과: 로켓배송이 가능해졌어요.

CJ대한통운의 예측:

CJ는 B2B 고객이 많아요. 예를 들어:

• 편의점 CU: 매일 아침 특정 상품들을 주문해
• 그 패턴을 AI가 학습해요
• 고객이 주문하기 전에 미리 준비해요

결과: “한 번에 배송” 서비스가 가능해요.

일반 온라인 쇼핑몰의 경우:

작은 쇼핑몰도 AI를 활용할 수 있어요:

1단계: 데이터 수집

• 최소 3개월의 판매 데이터 필요
• 날씨, 요일, 특별 이벤트 기록

2단계: 분석

• 간단한 스프레드시트로도 가능 (Excel)
• 또는 Python, R 같은 프로그래밍 언어 사용
• 또는 AI 플랫폼 (Google Analytics, Amazon Forecast)

3단계: 예측

• “다음 주 예상 판매: 150개”
• “다음 달 예상 판매: 600개”

4단계: 행동

• 그에 맞춰 상품 준비
• 공급자에게 발주
• 마케팅 준비

예측의 정확도:

당신: “AI가 항상 맞춰요?” AI: “아니야. 예측은 항상 오류를 가져요.”

왜일까요?

• 예상치 못한 이벤트 (팬데믹, 사회 이슈)
• 고객의 감정적 결정
• 경쟁사의 활동
• 경제 상황의 변화

하지만 좋은 소식이 있어요:

• 데이터가 많을수록 정확해져요
• 지속적으로 학습해요
• 80~90% 정도의 정확도는 충분히 가능해요

역사 속의 수요 예측 실패:

흥미로운 사례들:

2020년 코로나: 모든 예측이 틀렸어요.

• 온라인 쇼핑은 폭증
• 오프라인은 붕괴
• 특정 상품 (마스크, 손소독제)은 품절

예측 모델들이 학습하지 못한 상황이었거든요.

결과: 재고 관리에 엄청난 혼란

2023년 초콜릿 가격: 쿠팡과 GS25 같은 곳들이 초콜릿을 너무 많이 사 들였어요. 바뀐 이유? 예측 오류.

결과: 초콜릿이 팔리지 않아서 가격을 깎음

미래의 수요 예측:

1. 더 정교한 AI 더 복잡한 패턴을 인식할 거야.

2. 실시간 예측 매일이 아니라 매시간, 매분 예측.

3. 개인화 예측 각 고객의 선호도를 개별적으로 예측.

4. 외부 데이터 통합 경제 지표, 트렌드, SNS, 뉴스 등 모두 포함.

5. 시뮬레이션 “만약 이런 일이 생기면?” 여러 시나리오 준비.

당신이 배워야 할 것:

만약 당신이 물류나 비즈니스 분야로 진로를 생각한다면:

• 데이터 분석 기초 학습 (Excel, Python)
• 통계학 기초
• 머신러닝 기초
• 비즈니스 이해

이 네 가지가 합쳐지면, 당신은 무서운 사람이 돼요. 왜냐하면 당신이 미래를 볼 수 있으니까요. 아니, 정확하게는 과거에서 배워서 미래를 준비할 수 있으니까요.