수요예측법의 개념 알아보기

5분만에 이해하는 수요예측법 (1/2)

안녕하세요, 뷰저블입니다. 오늘은 기업에 꼭 필요한 ‘수요예측법’에 대해 알아보려고 합니다. 수요예측법은 어떤 것이며, 왜 필요한 것일까요? 이번 글에서 그 답을 알려드리고, 수요예측법에 대한 개념을 빠르게 훑어볼게요. 



Q. 수요예측은 왜 해야할까요?


기업의 제품과 서비스에 대한 수요의 양과 시기를 예측하여 인적자원부터 설비, 기계 등에 대한 양과 시기를 예측하기 위해서 필요합니다. 마케터라면 신상품 계획을 수립하거나 캠페인을 집행하는 데에 참고자료가 될 수 있고 재무부서에서는 비용을 어떻게 통제할 것인지 혹은 내년도 예산 수립을 어떻게 의사결정할 것인지 등에 큰 영향을 미칩니다.


Q. 수요예측을 하기 위해서는 어떤 방법들이 있을까요?


정성적인 방법으로는 시장조사나 델파이법 등이 있으며 계량적인 방법으로는 이동평균법, 지수평활법 등의 시계열 자료를 이용하여 예측하는 시계열 예측법, 특정 원인에 의해 수요가 영향을 받는다고 판단하여 원인과 결과 간의 관계를 찾아 예측하는 인과형 예측기법이 있습니다. 인과형 예측기법은 대표 예로 회귀분석법이 있습니다.



다음은 수요예측법 중에서 보편적이고 유용한 3가지 대표 분석법에 대해서 알려드리도록 하겠습니다. 이동평균법, 지수평활법, 회귀분석의 개념을 소개해드릴게요.



1) 이동평균법


과거 몇 기간 실제치를 평균으로 구해 다음 기간의 예측치로 사용하는 방법론입니다.


이동평균법의 계산 수식 이미지입니다.

이동평균법에서는 평균에 사용할 과거 기수(N값)를 올바르게 정하는 것이 가장 중요합니다. N값이 커지면 예측치가 우연에 의해 변화될 폭이 줄어 안정적인 값이 되지만 수요 변화에 빠르게 대응하지 못한다는 단점이 있습니다. 반대로 N값이 너무 작으면 시장 변화에 민감하게 반응하는 반면 우연 요인을 상쇄시키기 어렵습니다.



2) 지수평활법


현재에서 멀어지는 과거로 갈수록 점점 더 작은 가중치가 부여되도록 하는 일종의 가중이동평균법으로, 평활상수라 불리는 알파값을 활용하여 가중치를 조정합니다.


지수평활법의 계산 수식 이미지입니다.

지수평활법 데이터를 분석할 때는 평활상수인 알파값을 결정하는 것이 중요합니다. α가 커지면 예측치가 수요 변화에 빠르게 반응하지만 α가 작아지면 수요 변화에 느리게 반응합니다. 대개 0.1에서 0.3 사이의 값으로 결정됩니다.

오늘날 가장 많이 활용되는 단기 예측법 중의 하나이며 기업에서는 주로 재고관리나 생산관리 등에 활용합니다. 사용이 간편하다는 가장 큰 장점이 있고 이 외에도 최신 변동을 민감하게 반영할 수 있습니다. 나아가 데이터를 많이 보유할 필요가 없어 예측해야할 대상이 많을 때 굉장히 큰 이변이 될 수 있습니다.



3) 회귀분석


독립변수와 종속변수 간의 선형관계, 즉 직선의 비례관계가 있다고 가정하고 선형관계를 식으로 나타낸 것을 의미합니다.

종속변수는 수요와 결과가 있고 독립변수는 수요를 유발시키는 변수나 원인이 있습니다. 결과가 될 변수는 하나지만 원인이 되는 ‘변수의 개수’에 따라 단일회귀분석, 다중회귀분석이라고 나눠부릅니다.

수식에서 말하는 a와 b를 회귀계수라 부르는데 두 계수의 값이 결정되면 독립변수 X와 종속변수 예측치인 Y간의 관계가 정확하게 나타납니다.


회귀분석의 계산 수식 이미지입니다.


뷰저블로 수요 예측을 쉽게 할 수 있는 방법이 있답니다!


사용자의 인터랙션(클릭, 무브와 같은 탐색)을 시계열 흐름으로 분석하는 Path-Plot
사용자의 인터랙션(클릭, 무브와 같은 탐색)을 시계열 흐름으로 분석하는 Path-Plot

바로 Path-Plot을 통해, ‘대표적인 이동 흐름’을 시계열에 따라 추출하여 고객의 흐름을 데이터에 기반하여 이해할 수 있습니다.

우측 이미지는 Path-Plot을 통해 전환하는 사용자의 행태를 분석하고, 유입경로까지 설정하여, 이 시계열 흐름에 대한 인과관계를 찾는 과정을 나타냅니다.

다음 글에서 이에 대한 과정을 좀 더 자세히 알아보고, 인과관계를 찾는 것만으로 그치지 않고 UX 를 개선하는 방법까지 소개하겠습니다.




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