빅데이터 및 AI 등 데이터 수집 및 분석에 대한 시장이 점차 확대되고 있으며, 이는 각 산업에서 다양한 전략으로 활용되고 있습니다. 그 중 데이터 활용을 통한 수요 예측 및 분석 모델 사례를 소개하려 합니다.
데이터 분석은 과거의 현상 및 사실을 통해서 앞으로 이와 유사한 형태의 결과가 나타날 것이라는 가정에서 출발합니다. 과거에 축적된 데이터를 통해 공급과 관련된 수요, 가격, 공급량 등과 같은 미래 현상을 예측하는 것입니다. 이러한 수요 예측은 재고 계획의 기초가 되어 생산 계획을 세우는 데에 아주 중요한 역할을 하겠죠.
물론 외부 요인이나 환경에 따라 실제 수요가 오차가 날 수 있지만 보다 정확한 수요 예측의 퍼센트가 높아질수록 전략적인 경영계획을 실현할 수 있답니다. 이러한 수요 예측이 적용된 사례도 함께 볼 수 있습니다. 빅데이터 수집, 가공, 분석을 통해 업무 프로세스를 개선하고 판매 수요 예측을 위한 인센티브 최적화 모델을 개발한 H사 사례입니다.
해당 사례에서는 최적의 예측 분석 모델 적용을 위해 다양한 시계열 모델 중 주요 검증치 비교로 최적 모델을 적용하였는데, 이를 기반으로 계절적 요인이나 현지 특수성 등을 고려하여 다양한 요소를 통합한 분석을 진행하였습니다.
또한, 인센티브 시뮬레이션을 위한 내/외부 데이터 분석 및 고객 맞춤형 인센티브 로직을 구축하여 최적화 모델을 위한 배경을 형성하였습니다.
그 결과 인센티브 시뮬레이션 로직이 지속적으로 관리되어 운영될 수 있도록 로직의 생성, 관리 체계를 형성하게 되었습니다. 이러한 로직을 기반으로 로직을 검증하고 평가기준 및 지표 활용한 검증으로 더욱 실효성을 높일 수 있습니다.
