이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간 중 재고 회전율과 재고 일수(DSI)를 주로 추적했습니다. 당시 일부 품목에서 재고 일수가 90일을 넘는 경우가 있었는데, 발주 주기와 리드 타임을 함께 매핑해보니 수요 예측치가 실제 소진 속도보다 2배 이상 높게 잡혀 있던 것이 원인이었습니다. 발주 기준을 월 단위에서 2주 단위로 바꾸고 안전재고 수준을 다시 설정했습니다. 한 분기 뒤, 해당 품목의 재고 일수가 55일 수준으로 내려갔습니다. 처음에는 단순히 숫자가 높다는 것만 알았는데, 실제로 어떤 지표가 발주 의사결정과 연결되는지를 직접 추적해보면서 많이 배웠습니다.
지표는 보는 것보다 왜 그 숫자가 나왔는지 원인을 파악하는 과정이 더 중요하다고 느꼈습니다.
재고 최적화 경험 중 효과적이었던 접근은 ABC 분석으로 품목별 관리 비중을 차별화한 것입니다. 모든 품목을 동일하게 관리하면 중요도가 낮은 품목에 과도한 자원이 투입되는 경우가 생깁니다. 사용한 지표는 매출 기여도와 출고 빈도였는데, 전체 품목 중 A등급(상위 20%)이 매출의 약 75%를 차지하는 패턴을 확인했습니다. 이 결과를 바탕으로 A등급 품목은 발주 주기를 짧게 하고 재고 수준을 더 자주 점검하는 방식으로 조정했고, C등급 품목은 발주 배치를 키워 처리 빈도를 줄였습니다. 분석 결과로는 전체 재고 일수(DSI)가 줄어들면서도 A등급 품목의 품절 발생이 오히려 감소했습니다. 조정 방법으로는 등급별로 다른 발주 트리거 기준을 설정하는 방식이 가장 효과적이었습니다.
재고 최적화는 전체를 균일하게 관리하는 것이 아니라, 중요도에 따라 자원을 집중하는 것에서 효율이 생깁니다.
재고 최적화에서 단순히 재고 일수를 줄이는 것만큼 중요한 것은 얼마나 줄여도 안전한가를 판단하는 것입니다. 그 기준이 안전재고입니다. 지표로는 수요 표준편차와 리드 타임 변동성을 함께 분석했는데, 수요가 불안정한 품목일수록 안전재고를 높게 설정해야 품절 리스크를 줄일 수 있습니다. 분석 경험으로는 과거 3개월 일별 출고 데이터를 기반으로 품목별 수요 변동계수(CV)를 계산했고, CV가 높은 품목에서 발주 리드 타임을 고려한 최소 안전재고 수준을 산출했습니다. 이 값을 현재 재고 정책과 비교했더니 일부 품목은 안전재고가 과소 설정돼 있었고, 다른 품목은 과대 설정돼 불필요한 자본이 묶여 있었습니다. 조정 방법으로는 과소는 올리고 과대는 낮추는 방향으로 발주 정책을 재설정했습니다.
재고 최적화는 줄이는 것이 아니라 적정 수준을 찾는 것이라는 점이 이 경험에서 가장 중요한 교훈이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 구매·SCM 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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