Assortment Planning: 적절한 ‘제품 믹스’의 구성

브랜드와 리테일 업체들은 일반적으로 넓이(다양한 제품 카테고리 수)와 깊이(카테고리 내의 다양한 제품)로 제품의 범위를 정의합니다. 얼마나 많은 매장에서 제품을 취급할 것이며, 각 매장이 가지는 공간적 제약이 무엇인가, 지역별/ 매장 유형별로 적절한 재고량 등 여러 요소들 또한 고려해봐야 합니다.

지역별 차이는 어떨까요? 각각 다른 지역의 매장은 문화적, 소비자 성향에 따라 각각 다른 제품을 필요로 합니다. 연령, 소득 수준, 라이프스타일에 따라 선택하는 제품과 구매 방식(온/오프라인, 온라인 주문 후 매장 수령)도 다르게 나타납니다.

오늘날 리테일 분야의 이러한 시나리오는 기획자와 MD가 다음의 요소들을 고려해야 한다는 것을 의미합니다.

• 소비자 선호도
• 지역별 차이
• 다양한 채널
• 시즌의 전환

MD들은 다음 사항들을 충족시켜 주는 Assortment를 기획해야 합니다.

• 기업의 목표에 부합하는 제품 믹스
• 높은 재고율과 이에 따른 관리 비용의 감소
• 제품 할인을 통한 재고 정리 감소
• 지속적으로 변화하는 소비자의 구매 패턴을 이해하고 기획

Planning 솔루션에 투자한다는 것은 모든 정보를 한 곳에 저장하여 전체 프로세스를 단순화한다는 것을 의미합니다. 본문을 통해 기획자, MD, Buyer들이 직면한 문제들과 데이터 솔루션을 통해 Assortment Planning의 어려움을 극복할 수 있는 방법에 대해 간략하게 설명하고자 합니다.

Assortment 기획자들은 ‘고객이 누구인가’에 대한 의문을 가지고, 주요 쇼핑 장소와 고객이 원하는 상품에 대한 정보를 통해 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 위해서는 여러 소비자 성향과 구매 채널을 분석할 필요가 있습니다. 모든 고객들의 수요, 원하는 제품 유형, 구매 장소 등이 제각기 다르기 때문입니다.

시즈널 상품은 Assortment Planning에 있어 특히 주의를 기울여야 하는 부분입니다. 많은 기업들은 전통적으로 봄/가을 시즌 라인을 출시하던 방식에서 벗어나 라이프스타일, 지역별 명절/기념일을 바탕으로 한 출시 방향으로 전환하고 있습니다 . 예를 들어, 여름 휴가철을 앞두고 수영복을 출시한다던지, 축제기간이나 명절에 관련 제품을 출시할 수도 있습니다. 과거의 데이터를 참고하면 이러한 전략을 이해하는 데 도움이 되며, 특히 재고 이동에 실패했거나 재고량이 부족했던 제품을 식별할 수 있습니다.

상품 기획자들은 고객 구매 패턴과 구매자 통찰력 분석을 통해 매장별/카테고리별로 더 나은 실적을 위한 Assortment 구성을 위한 데이터를 제공받을 수 있습니다. 고객 경험에 대한 정보를 확보하면 단순히 원해서가 아닌, 논리적이고 예측 가능한 실질적인 정보를 기반으로 한 Assortment 전략을 만들 수 있습니다.

소비자들의 니즈를 제대로 예측하지 못하면 브랜드의 평판과 수익에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 잘못된 품목이 너무 많으면 추가 재고와 같은 바람직하지 않은 결과가 발생하여 관리 비용이 많이 듭니다. 기업들은 이후 초과 재고를 정리하기 위해 대폭 할인된 가격에 제품을 판매해야 합니다. 이는 제품 마진을 감소시키고 브랜드 평판을 훼손하며, 때론 일부 고객들이 대규모 세일이 시작될 때까지 기다려 제품을 구매하게 만들기도 합니다. 반대로 인기 제품의 재고량이 충분하지 않을 경우 큰 수익을 올릴 기회를 놓칠 수 있으며, 잦은 제품의 품절 사태은 고객들에게 실망을 안겨줄 수도 있습니다.

희소성은 명품 브랜드에서 매력적일 수 있지만, 재고 부족이 빈번하게 발생한다면 브랜드 추진력과 고객 충성도에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

수량 문제를 해결하기 위해 Planning 툴은 기획자들이 데이터를 바탕으로 적절한 제품 믹스, 적절한 개발 수량과 판매 채널을 통한 최대 수익을 창출할 수 있는 결정을 할 수 있도록 지원합니다. 정확한 Planning 기능을 통해 제품의 실적을 제대로 이해하고 과거 데이터를 바탕으로 효과적인 Assortment Planning가 가능하게 합니다.

통합된 데이터가 부족하면 추측을 해야 하는 전략을 택할 수 밖에 없습니다. 시간과 자원을 들여 유능한 직원들을 고용하고 교육한 후, 엑셀 문서 데이터 정리 작업을 시킨다는 것은 엄청난 인적 자원의 낭비가 아닐 수 없습니다. 복잡한 작업을 관리할 수 있는 적합한 툴이 없으면 정확한 계획과 분석 작업에 쏟을 수 있는 시간이 부족해 집니다. 제품에 대한 과거 데이터와 제품 실적에 대한 가시성이 부족하고, 계획 프로세스를 자동화하는 능력이 없다면 Assortment 결정을 내리는 데 어려움을 겪을 수 밖에 없습니다.

다양한 컬렉션에 걸친 수천 여 개의 SKU와 그에 대한 정보들을 수동으로 관리하면 데이터의 과부하가 발생합니다. 여러 곳에 분산되어 있는 수많은 엑셀 문서에 저장된 정보는 접근이 어렵거나, 이를 기획 단계에 적용하는 데 많은 시간이 소모되는 치명적인 문제가 될 수 있습니다. 또한 엎친 데 덮친 격으로 빠르고 끊임없이 변화하는 패션/소비재 업계의 변화에도 적응하지 못한다면 Assortment Planning는 실패로 이어지고 많은 비용의 손실이 발생할 수도 있습니다.

제품 포트폴리오를 수작업으로 개발하는 것은 많은 시간과 비용이 소모되며, 많은 오류가 발생할 수 있습니다. 의사 결정을 위해 정확한 데이터를 활용하여야 하며, AI의 활용으로 계획 프로세스의 상당 부분을 자동화하면, 이전 판매 시즌을 참고로 한 인기제품과 수량에 대해 폭넓은 이해를 할 수 있습니다.

제품 포트폴리오를 시각적으로 개발하는 것 또한 중요합니다. 시각적인 기획으로 전체적인 컬렉션, 질감, 제품, 누락된 항목 등을 효율적으로 식별할 수 있습니다.

오늘날 직원들은 데이터를 활용한 기획과 시각적인 결정이 가능해야 합니다. 이는 엔드투엔드(End-to-End) Planning 솔루션을 선정할 때 주의 깊게 살펴 봐야할 요소입니다.

데이터를 유용하고 사용 가능하도록 하려면 기획의 효율성이 높아야 합니다.  기업들의 경쟁력 유지를 위해서는 다양한 기술적인 툴들이 필요합니다. PLM은 기업들이 운영의 효율성을 크게 향상시켜, 적시에 예산에 맞는 제품을 출시할 수 있도록 지원합니다. 그러나 기획자, MD, Buyer들이 적기적소에 적절한 수량의 Assortment를 구성해 내지 못한다면, 과잉 생산이나 과도한 할인으로 인해 제품 개발 단계에서 이룬 수익을 빠르게 잃을 수 있습니다.

Centric Planning은 비즈니스 목표와 부합된 견고한 Assortment 전략을 추진할 수 있도록 지원하는 기본적인 툴입니다. 심층 분석, 시각적 데이터 등의 정보를 통해 정확하고 고도로 최적화된 Assortment Planning, 정확한 재고량, 재고 관리 등을 개발할 수 있도록 합니다. 수작업으로 제품 포트폴리오를 최적화한다는 것은 불가능한 일입니다. 기업들이 추측을 바탕으로 한 기획과 과잉 제조, 과도한 할인 방식에서 탈피하기 위해서는 옴니채널 시대를 위해 구축된 강력한 AI 기반의 Centric Planning과 같은 솔루션에 대한 투자가 꼭 필요합니다.