[Use case] 패션 유통 산업의 디지털화: 초도 물량 배분 최적화 모델 적용 사례

 

 

패션 유통 산업도 타 산업 못지않게 디지털화를 위한 변화의 패러다임 속에 있다해도 과언이 아닙니다. 과거의 일차원적인 구매를 넘어 온/오프라인 경계를 넘나드는 다양한 접점에서 구매가 이뤄지고 있고, 정보 탐색부터 최종 구매까지 다변화된 패션 산업. 이러한 변화 속에서 어찌보면 데이터 기반의 유통 프로세스를 구축하는 것은 패션 산업의 디지털화에서 아주 기초적인 단계일지도 모릅니다.

 

패션 유통 산업은 브랜드 별, 품종  별 특성에 따라 시즌 별로 생산된 제품을 효율적으로 배분하고 판매될 수 있는 프로세스를 구축하는 것이 가장 중요한 이슈이기도 하죠. 매장 별 배분 프로세스는 [초도 배분 > 반응 배분 > 점간 이송]의 3 단계로 구성되어 있는데,  초도 배분에 따라 전체적인 매장 별 배분이 달라지게 됩니다. 유통 기업에서 초도 물량 배분은 매장 별로 상품을 얼마나 할당해서 배분할 것인가에 대한 내용으로 매장 재고 및 판매율과 밀접한 연관이 있습니다. 

 

 

  • Needs

 

초도 배분은 매장의 상품 판매 형태와 고객의 접근 및 구매에 영향을 주는 중요한 프로세스지만, 과거에는 명확한 기준없이 담당자의 경험과 관행에 의해 배분량이 결정되곤 하였습니다. 매장 배분율이나 등급 별 기준에 따라 초도 배분이 일괄적으로 이뤄짐에 따라 재고 이슈 및 개선에 대한 갈증이 있었습니다. 배분에 대한 명확한 기준이 없기에 물량 할당 시 담당자 판단에 의해 투입 매장 여부가 결정되기도 하고 수작업에 기반한 배분수행으로 업무 효율은 저하되고 배분에 대한 노하우가 개별 담당자에게만 축적되어 전사적 자원으로 활용되기가 힘든 현실이였기에 이에 대한 체계적인 프로세스가 필요했습니다.

 

 

  • Goal

패션 유통 산업 현장에서 필요 요구 사항은 아래와 같습니다.

 

◎ 매장 별 예산 및 SKU 별 생산량에 따른 계획

사이즈 별 배분

 

초도 물량 배분 모델 개발을 위해 매장 정보, 상품 별 판매/오더 정보 등의 데이터를 수집하였고, 매장 별 상품 배분을 위한 알고리즘을 통해 매장 배분 시뮬레이션을 진행하게 됩니다. 이에 지역 별, 매장 별 고객 성향 등에 따라 아이템 별 최적화 배분 모델을 개발하였고 최적화된 배분을 실시할 수 있습니다.

 

 

  • Solution

초도 배분 최적화 모델 개발을 통해 초도 배분 방식을 개선하여 지역 및 점포에 맞는 체계화된 물량을 공급하고 재고에 대한 이슈를 해결할 수 있었습니다. 의류 유통 산업에서 의류 판매 실적을 극대화하기 위해 브랜드, 품종 별 특성에 따라 시즌 별로 생산된 제품을 각 매장에 효율적으로 배분하는 모델을 개발하게 되었습니다. 효과적인 초도 물량 배분을 위한 수요 예측 및 최적화 모델 개발을 통한 매장 별 재고 로스 절감, 판매량 증가에 집중하였습니다. 이를 위해 각 매장 정보와 상품 별 판매/오더 정보 등의 데이터를 분석하게 되었습니다.

 

이를 위한 배분 방식의 표준화가 필요했고 각 브랜드 별 배분방식을 적용하여 초도 배분 프로세스 모델을 구축하였습니다. 먼저 매장 별 총 배분량을 결정하였습니다. 배분량 결정 기본 모형은 모형기반 예측을 통한 추정으로 매장 별 배분비중을 설정하고 배분 계획 수립 단계에서 사전 결정을 진행합니다. 배분율과 SKU 발주량을 통해 목표 배분량을 설정하는 것입니다. 이를 통해 목표 배분량을 기본으로 매장 별 배분을 진행할 수 있게 됩니다.

 

 

 

다음은 사이즈 별 배분에 대한 개선안입니다. 일반 사이즈의 경우 배분량 결정 기본 모형을 바탕으로 무작위 수와 확률로 시뮬레이션을 설계하고 복잡한 문제의 해를 근사적으로 구하여 분석하는 Monte Carlo Simulation Analysis 방법을 거친 지그재그 배분 모델 바탕으로 사이즈 별 배분량을 도출하게 됩니다.

반면 특수 사이즈의 경우 배분량 결정 기본 모형을 바탕으로 추정하되 제약 조건을 적용하여 도출하게 됩니다. 이 때 제약 조건은 취소 수량 이상 배정된 매장에 대해서만 배정하는 조건이고, 이를 기반으로 Multivatiate Regression Analysis 방법으로 사이즈 별 최적 배분을 실시하였습니다.

 

 

  • Benefit

 

기존방법과 최적화 모형에 의한 배분을 시뮬레이션한 결과를 비교해보면 모형에 기반한 배분이 상위/하위 매장에 고른 배분 수량 분포를 보였습니다. 지역 및 점포에 맞는 체계화된 물량 공급으로 매장 별 상품 판매의 사각지대를 해소할 수 있게 되었고, 또한 재고 관리 및 배분 프로세스에 대한 개선을 통해 매장 별 재고 로스 감소화 판매 증가에 기여할 수 있는 프로세스를 형성하였습니다.

그리고 담당자의 수기로 입력되던 기존 Assort box 배분이 모델 기반의 업무 수행으로 약 15%의 작업 효율성을 향상시켰고, 모델에 기반한 배분량을 추정하고 시스템을 통한 결정으로 전반적인 효율성이 개선된 점을 확인할 수 있었습니다.

 

이처럼 모형에 기반한 배분으로 효율적인 배분 관리를 실행한 결과 최종적으로 판매 증대에 기여할 수 있게 되었습니다.

이를 통해 패션 유통 산업의 디지털화를 위한 기초적인 환경을 구축할 수 있게 되었습니다.

  • 이동훈 2020.10.05 10:17 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    소비재 산업군이라면, 고민할만한 좋은 자료네요. 잘보고 갑니다!

  • 강하은 2020.10.15 23:09 댓글주소 수정/삭제 댓글쓰기

    유통기업에서 초도물량 배분은 정말 중요한데 그걸 과거와 달리 체게적인 프로세스를 거쳐 결정되어 진다니 배분 오차나 실패할 확률이 확실히 줄어들었을것 같아요 패션유통 산업에서 시즌별 생산제품을 효율적으로 배분하고 판매하려면 디지털화가 당연히 이루어져야 겠네요