주문량 예측과 풀필먼트

주문량 예측과 풀필먼트

이커머스의 폭발적인 성장 배경에는 스마트폰 보급률 향상에 따른 통신의 발전, 입지 제약을 최소화한 가격 경쟁력, 핵심 수요층을 대상으로 정밀해진 마케팅 등 다양한 요인이 있습니다. 그러나 이러한 요인보다 더 큰 영향을 미친 것은 물류의 발전, 특히 배송 속도의 향상입니다. 

스마트폰 보급률 증가 속도의 감소, 이커머스 시장의 성숙기 진입, 소비자 취향과 구매 성향의 세분화에 따른 마케팅 트렌드 변화 등 기존 요인의 영향력이 감소하는 현 시점에도, 주문부터 상품 수령까지 소요되는 예상 시간(리드타임)과 예상 시간 내 도착률은 고객 구매 결정에 가장 큰 영향을 미치고 있습니다. 그 결과, 물류서비스의 안정성과 높은 품질은 이커머스 성장을 위한 필수 요소로 자리잡았으며, 기존에 비용 절감 측면에서만 고려되던 풀필먼트 또한 기업의 핵심 역량으로 부상해 많은 투자와 지속적인 연구가 진행되고 있습니다. 이를 기반으로 전 세계 이커머스 업계에서 주문-배송 간 리드타임이 빠르게 단축되고 있으며, 국내를 넘어 전 세계를 대상으로 하는 직구 및 역직구 환경에서도 1주일 이내 배송을 보장하는 업체들이 등장할 정도로 풀필먼트의 처리 및 배송 속도는 국경과 공간의 제약을 넘어서고 있습니다. 그렇다면 이러한 물류 리드타임 단축은 어떠한 방식으로 이루어졌을까요?

이는 크게 물리적 관점과 시스템 관점의 기술로 나뉩니다. 먼저 물리적 관점은 협력사 네트워크 구축을 통한 전략적 거점 확보, 공동물류 등 협업 모델과 이종 산업 간 협력 확대를 통해 고객과 가장 근접한 지역에서 배송을 시작함으로써 물리적 시간을 단축하고, 최적화된 배송 루트와 운송 수단 조합을 통해 소요 시간을 지속적으로 감소시키는 과정입니다. 그러나 이러한 물리적 네트워크 구축과 운영에는 상당한 비용이 발생하며, 재고 분산에 따른 관리 문제도 수반됩니다. 따라서 이러한 물리적 솔루션과 동시에 주문량을 예측하여 적절한 처리 능력을 각 센터에 분배하고 재고의 적정 수량과 인력, 가동 시간을 계산하는 기술, 그리고 더 나아가 타겟 고객에게 집중적인 광고를 통해 구매를 촉진하여 예정에 맞는 구매 수요를 만들어내는 시스템 관점의 접근이 주목받고 있습니다.

이러한 시스템 관점의 접근과 프로세스 개선에서 가장 중요한것은 바로 '주문의 예측'입니다. 주문의 발생 시점과 구성의 예측 정확도는 주문 처리를 위한 인력과 공간 등 리소스는 물론, 출고 프로세스의 준비에 영향을 미치며, 이는 가동률과 생산성을 최적화할 수 있는 주문의 처리 순서와 재고의 배치까지 영향을 미치므로 주문처리의 단위당 투입 시간과 비용에 영향을 주기 때문입니다. 특히, 물량의 변동에 따라 인원과 공간을 탄력적으로 운영하기 어려운 물류의 특성상, 주문의 예상치와 주문 구성의 효율화는 주문의 급등에 따른 대응과 고객서비스의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 서두에 언급했듯, 배송의 '속도'가 아닌 '정확성'이 실제 고객에게 더 많은 영향을 주기 때문에 이러한 주문의 예측성과 가시성은 물류 뿐 아니라 기업의 판매전략과 고객 유지에도 큰 영향을 미친다 할 수 있습니다.

주문량 예측. 어떻게 진행할까?

그러나 이러한 예측의 중요성에도 불구하고 이커머스에서 주문 예측은 매장을 중심으로 판매되는 공산품과는 비교할 수 없을만큼 많은 변수와 차이를 가지고 있습니다. 가령 식품의 경우, 오프라인 매장에서는 수십년간 장수한 상품들을 쉽게 찾을 수 있는 반면, 온라인에서는 거의 분기 혹은 반기 단위로 구매의 트렌드가 빠르게 변하며 제품의 수명주기가 매우 빠르게 변화합니다. 또한 경쟁사들이 계속해서 새로운 제품과 새로운 방식의 마케팅을 진행하는 특성상, 선두 제품군 또한 안정적인 수요를 확보하기 어렵고 주문의 변동성이 매우 높습니다. 이러한 이유로 누적된 데이터의 확보가 어렵고, 높은 변수로 인해 신뢰성이 낮은 경우가 일반적입니다.

따라서 이러한 배경을 조합한다면 수요의 정확한 예측을 진행하는것은 불가능에 가깝습니다. 그러나 이러한 제약조건에도 불구하고 주문의 예측 논의의 실행이 필요한 이유는 이를 통해 풀필먼트의 효율적 자원 활용과 물량 대응 전략을 수립할 수 있기 때문입니다. 실제 성공적인 물류 서비스를 구축한 기업들은 단순히 예측의 정확도만을 추구하는 것이 아니라, 예측과 실제 주문량 간의 차이에 탄력적으로 대응할 수 있는 시스템을 구축하는 데 집중하고 있으며 부서 간 실시간 정보 공유, 탄력적 리소스 관리, 고객 커뮤니케이션 강화와 같은 요소들이 물류의 운영 프로세스에 포함되어 있습니다.

가령, 마케팅에서 특정 프로모션을 계획할 경우 이전 비슷한 마케팅에서 발생한 주문의 특성(주문 구성, 시간별 주문 인입, 객단가)을 공유하고 이를 기반으로 이번 프로모션의 물동량 예측과 목표치를 공유합니다. 이를 기반으로 제조, SCM에서는 현재 재고와 원활한 입출고를 위한 적정 생산 및 재고 투입 시점을 계산하고 주문 일자별 출고 계획을 물류에 전달할 수 있습니다. 그리고 이를 기반으로 물류에서는 이러한 출고계획에 맞춰 필요 인원 및 공간을 분석하고 프로세스 기획을 진행할 수 있으며 경우에 따라 다른 물류센터에서 출고를 병행하는 방식으로 Capa와 출고일정의 밸런스를 조정할 수 있습니다.

물론 가장 앞서 설정된 목표한 물동량이 정확히 일치하지 않을 확률이 더 높기때문에 이 모든 계획과 전략이 동작하지 않을 수 있습니다. 하지만 이러한 과정을 통해 목표와 실제 가용 자원의 차이 분석을 통해 목표치 혹은 출고 스케줄을 조정하여 고객에게 배송 일정에 대한 안내를 더욱 정확히 진행할 수 있으며 운영의 이원화 등 대안을 조기에 마련할 수 있습니다. 또한, 목표치에 미치지 못하는 판매량이 발생할 경우, 부진재고의 처리와 유휴인력의 운영 방안에 대한 협의, 장기보관재고의 이관 일정 계획을 사전에 수립하여 할인판매, 상시 판매가 조정, 재고 보관 등 프로모션 후속 조치에 대한 계획까지 사전에 수립하여 물류 운영의 효율성을 높일 수 있습니다.

미래의 기술발전에도 불구하고, 치열한 경쟁으로 인해 이커머스 비즈니스에서 주문량 예측의 정확성을 높이는것은 한계가 있을 것입니다. 따라서, 정확성보다 중요한것은 예측과 실제 주문량 간의 차이에 탄력적으로 대응할 수 있는 시스템 구축과 고객에게 정확한 배송 정보를 제공하고 물류 운영의 효율성을 극대화할 수 있는 부서 간 협업과 정보 공유체계입니다. 물류 뿐 아니라 판매와 마케팅 등 모든 부서에서 이에 대한 이해와 협업이 이뤄질 때, 물류의 서비스와 비용의 경쟁력은 더욱 높아질 것이며 판매의 우위를 점할 수 있을 것으로 전망합니다.