이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간에 제품 소싱 팀에서 발주 기획을 보조하며 처음으로 데이터 기반 접근을 경험했습니다. 당시 팀은 경험칙에 의존해 발주량을 정하고 있었고, 재고 편차가 잦아 저도 문제를 느꼈습니다. 저는 지난 12개월 판매 이력과 카테고리별 평균 회전율을 정리해 분석 시트를 만들었고, 회전율 하위 20% 품목을 추려 발주 우선순위 조정을 제안했습니다. 팀장님이 그 중 절반 이상을 반영해 주셨고, 다음 분기 재고 부담이 눈에 띄게 줄었다는 피드백을 받았습니다. 완벽한 시스템은 아니었지만, 숫자로 근거를 만들면 내부 설득 속도가 달라진다는 것을 몸으로 배웠습니다. 지금도 소싱 제안을 드릴 때는 직관보다 데이터 흔적을 먼저 찾는 방식을 유지하고 있습니다.
데이터 기반 소싱에서 제가 또렷이 잡은 것은 경험칙 대신 판매 이력으로 발주 우선순위를 가른 결입니다. 인턴 때 팀이 감으로 발주량을 정해 재고 편차가 잦았습니다. 그래서 저는 지난 12개월 판매 이력과 카테고리별 회전율을 정리해, 회전이 느린 하위 품목을 추려 발주를 줄이자고 제안했습니다. 막연히 '데이터를 본다'가 아니라, 회전율이라는 기준으로 품목을 갈라 우선순위를 다시 짠 것입니다. 빠르게 도는 품목과 묶여 있던 느린 품목을 분리하니 발주 판단이 명확해졌습니다. 소싱 전략은 직관이 아니라, 판매 이력과 회전율로 품목을 갈라 우선순위를 짜는 결이라고 생각합니다.
데이터 기반 소싱 제안이 효과 있었는지를 저는 재고 부담 변화로 확인했습니다. 회전 느린 품목의 발주를 줄이자고 제안했고, 팀장님이 절반 이상 반영한 뒤 다음 분기 재고 부담이 눈에 띄게 줄었다는 피드백을 받았습니다. 막연히 '개선됐다'가 아니라, 재고가 실제로 줄었다는 결과로 확인한 것입니다. 만약 재고가 그대로였다면 제 분석이 틀린 것이었을 겁니다. 그래서 제안 전후의 재고 수준을 비교했습니다. 숫자로 근거를 만드니 내부 설득 속도도 달랐습니다. 데이터 기반 소싱은 분석으로 끝나는 것이 아니라, 재고 부담 변화라는 결과로 검증해 닫는 것이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 와이즐리컴퍼니 구매·SCM 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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