이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대외활동에서 수요 예측 모델을 개선하는 팀 프로젝트에 참여한 경험이 있습니다. 기존 방식은 전년 동기 대비 단순 비율 적용이었는데, 계절 이벤트와 프로모션 일정을 변수로 추가하니 예측 오차가 줄어드는 걸 확인했습니다. 고도화 과정에서 가장 어려웠던 건 데이터 품질이었습니다. 입력 기준이 사람마다 달라 일부 데이터가 신뢰하기 어려운 상태였고, 이를 정제하는 데 전체 시간의 절반이 걸렸습니다. 그 경험으로 프로세스 고도화는 분석 모델보다 데이터 표준화가 먼저라는 걸 배웠습니다. 수요 변동이 클수록 예측보다 빠른 대응 체계—재고 버퍼, 대체 공급원 사전 확보—가 더 중요하다는 시각도 그때 생겼습니다.
학내 매점 운영을 돕는 활동에서 수요가 들쭉날쭉한 품목의 발주를 손본 적이 있습니다. 기존엔 담당자의 감으로 주문량을 정해, 어떤 주는 남고 어떤 주는 일찍 동나는 일이 반복됐습니다. 저는 먼저 지난 몇 달의 판매 기록을 요일과 행사 일정 기준으로 정리해, 수요가 몰리는 패턴을 눈에 보이게 만들었습니다. 그 패턴에 맞춰 요일별 기준 발주량을 다시 잡고, 행사 주에는 버퍼를 더하는 식으로 규칙을 바꿨습니다. 그 뒤 한 달간 품절 빈도가 눈에 띄게 줄고 폐기도 함께 줄었습니다. 어려웠던 건 기록의 기준이 그때그때 달라 신뢰하기 어려운 데이터가 섞여 있었다는 점이었습니다. 그래서 입력 기준부터 통일했습니다. 수요 변동이 클수록 정교한 예측보다 먼저 데이터를 믿을 수 있게 만드는 일이 앞선다고 그때 배웠습니다.
수요 변동이 큰 상황에서 제가 한 고민은 예측을 더 정교하게 하느냐, 아니면 빗나갔을 때 빠르게 대응하느냐였습니다. 팀 프로젝트에서 예측 모델을 다듬어 봤지만, 변동이 클수록 아무리 정교해도 한계가 있다는 걸 느꼈습니다. 그래서 저는 무게를 대응 체계 쪽으로 옮겼습니다. 재고에 일정 버퍼를 두고, 한 공급원이 막혀도 바로 돌릴 수 있는 대체 공급원을 미리 확보해 두는 식입니다. 예측이 틀려도 복구가 빠르면 타격이 줄어든다는 판단이었습니다. 측정해 보니 결품이 났을 때 정상화까지 걸리는 시간이 분명히 짧아졌습니다. 다만 버퍼와 대체 공급원은 비용을 늘리는 면도 있어, 어느 수준이 적정한지는 더 따져 봐야 한다고 봅니다. 변동이 클수록 맞히는 것보다 빨리 회복하는 구조가 중요하다고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 무신사 SCM·공급망 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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