기준선 예측

수요예측(BF) 모듈

기준 치수 수요예측(BF: Baseline Forecast)
개요 과거 판매 실적과 판매량에 영향을 미치는 다양한 외부 및 내부 데이터 소스의 조합을 사용하여 미래 수요를 예측합니다. 고급 통계 방법 또는 기계 학습 기술을 활용하여 미래 수요 추세를 정확하게 예측하고 판매 전략을 최적화합니다.
특징 판매량, 이익률 등 다양한 제품 특성을 고려하여 수요예측 대상 품목과 의도적인 매출 성장을 위해 집중해야 할 품목을 파악하는 가이드라인을 제공합니다.

당사는 여러 통계 방법을 활용하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 접근 방식을 제공합니다. 이러한 방법에는 다음이 포함됩니다.

  1. 일련의 입력 및 출력 데이터를 활용하여 훈련을 통해 패턴과 추세를 학습하는 머신 러닝.
  2. 입력 데이터와 출력 데이터 간의 상관 관계를 이해하고 특정 데이터 세트에 적용할 최상의 알고리즘을 선택합니다.
  3. 학습 데이터에서 학습한 패턴을 사용하여 새 입력 데이터에 대한 예측을 생성합니다.
  4. 시간이 지남에 따라 예측 정확도를 개선하기 위해 새로운 데이터 세트로 모델을 지속적으로 업데이트하고 개선합니다.
사용자 영업사원, 판매거점 영업사장, 전사적 영업기획관리부서(Global SCM부 등)는 모두 조직 내에서 매출 성장을 견인하고 전사적 매출 목표를 달성하는 데 핵심적인 역할을 하는 핵심 역할입니다.

영업 담당자는 고객과의 직접적인 상호 작용, 새로운 판매 기회 식별 및 거래 성사를 담당합니다. 판매 거점 판매 회사 관리자는 판매 담당자 팀을 관리하고 판매 목표를 달성할 책임이 있습니다.

Global SCM부 등 전사 영업기획관리부는 전사 차원의 영업전략 수립 및 실행, 타 부서 및 사업부와의 조율, 실적 및 결과 모니터링, 영업계획 조정 등을 담당하고 있습니다. 회사의 목표를 달성하기 위해. 또한 이 부서는 효과적인 판매 전략을 개발하기 위해 판매 담당자 및 판매 기지 판매 회사 관리자와 긴밀히 협력하여 미래 수요를 예측하고 새로운 판매 기회를 식별하는 데 중요한 역할을 합니다.
계획 주기 판매 계획은 일반적으로 월간 또는 주간 주기를 사용하여 설정됩니다.

월별 판매 계획 주기에는 다음 달의 판매 목표 설정, 해당 목표 달성을 위한 전략 수립, 한 달 내내 진행 상황 모니터링이 포함됩니다. 월말에 영업팀은 실적을 검토하고 다음 달 전략을 조정합니다. 이 주기는 매월 반복되어 영업 팀이 시장 변화 또는 기타 외부 요인에 대응하여 전략을 조정할 수 있도록 합니다.

주간 판매 계획 주기는 비슷한 방식으로 작동하지만 기간이 더 짧습니다. 이 경우 영업팀은 다음 주에 대한 목표를 설정하고 해당 목표를 달성하기 위한 전략을 만든 다음 일주일 내내 진행 상황을 모니터링합니다. 주말에 영업팀은 실적을 검토하고 다음 주 전략을 조정했습니다. 이 주기는 매주 반복되어 영업 팀이 시장 변화 또는 기타 외부 요인에 대응하여 전략을 조정할 수 있는 더 자주 기회를 제공합니다.

이 두 주기는 판매 계획이 어떻게 구성될 수 있는지에 대한 예이며, 어느 것이 더 적합한지 결정하는 것은 비즈니스 및 산업의 특성에 따라 다릅니다.
이익 수요예측 결과가 신뢰할 수 있고 정확하다고 판단되는 상품이나 품목에 대해서는 수요예측과 직접 연계하여 판매계획을 자동화할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 예상 수요를 사용하여 생산 일정, 주문 수량 및 재고 수준을 자동으로 생성할 수 있으므로 보다 효율적이고 능률적인 판매 프로세스가 가능합니다. 또한 예상 수요를 판매 계획과 연결함으로써 조직은 고객 수요의 변화를 더 잘 예측하고 그에 따라 판매 전략을 조정할 수 있습니다.

이러한 자동화는 다양한 소스의 데이터를 통합하고 수요 예측을 기반으로 자동화된 판매 계획을 생성할 수 있는 전사적 자원 관리(ERP) 시스템 및 재고 관리 시스템과 같은 고급 기술의 구현을 통해 달성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 조직이 시간을 절약하고 비용을 절감하며 판매 운영의 전반적인 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 판매 계획의 자동화를 통해 회사는 수동 데이터 입력 및 계산이 아닌 데이터 분석 및 해석에 더 집중할 수 있으므로 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이 접근 방식은 인적 오류의 위험을 최소화하고 예측 수요의 정확성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.