최근 기업 간 경쟁이 점점 치열해지고 있다. 제품 수명 주기는 짧아지고, 경쟁 제품의 수는 증가하고 있다. 기업들은 한정된 투입 자원으로 최대한의 수익을 올리기 위한 전략 수립에 모든 노력을 기울이고 있다. 기업들은 비효율성 및 낭비의 원인을 찾아 자원운영의 효율화를 도모하고 있으며, 불확실성을 제거하기 위해 노력하고 있다.
이에 따라 수요 예측에 관심을 갖는 기업들이 많다. 과거에는 수요 예측이 어려웠기 때문에 불확실성에 대한 적절한 대비책 마련이 최선의 방법으로 여겨졌다. 하지만 최근에는 수요예측의 불확실성을 최소화해 불필요한 대책 수립에 따른 자원 낭비를 막으려는 노력이 이어지고 있다.
특히 최근 들어서는 수요예측 기법 자체의 정교함을 추구하기보다 수요를 원하는 방향으로 유도하려고 노력하는 기업들이 늘어나고 있다. 제품 구매 빈도가 잦은 고객들을 위한 특별 프로모션을 진행하고, 제품 구매 의사가 낮은 고객들에게는 가격할인 혜택을 제공함으로써 수요를 원하는 방향으로 발생시키고 있다.
한진해운의 NIS와 대한항공의 RMS는 수요를 원하는 방향으로 유도하기 위해 도입된 대표적인 IT 시스템들이다. 한진해운은 1998년 저원가 전략을 추구하는 중국 업체들에 맞서 차별화된 서비스를 제공하기 위해 통합적 정보관리 시스템(NIS·New Information System)을 활용하고 있다. NIS는 재무, 기획, 영업 지원, 고객 지원, 법무, 물류, 비용 관리, 운항 관리, 장비 관리 등 해운에 관한 모든 업무를 지원하는 시스템이다. 고객별 맞춤 서비스를 가능케 해 고객 만족도 및 재구매 의사를 향상시키고 있다.
대한항공은 2002년부터 초과 예약 업무를 원활히 하기 위해 RMS(Revenue Management System)를 활용하고 있다. 기존 대한항공이 사용하던 시스템에서는 항공편/구간/예약 좌석에 따른 차별적 초과예약 관리가 어려웠으며, 이에 따라 수익 측면에서의 비효율성이 증가되고 있었다. 대한항공은 선진 항공사를 모방해 2002년 1월 1일 초과예약 및 할인 운임 운영을 원활하게 하는 RMS 시스템을 도입했고, 이를 적극 활용함으로써 수요 측면에서의 불확실성 감소 효과를 보고 있다.
이러한 IT 시스템의 도입이 단지 고객별 맞춤형 서비스 제공만을 위한 것은 아니었지만 한진 해운과 대한항공은 이를 통해 고객 관련 데이터를 체계적으로 수집/분석할 수 있었고, 이를 활용한 적절한 프로모션 및 가격 전략을 구사했다. 뿐만 아니라 각 고객에게 최적화된 프로모션을 제공함으로써 투입자원의 낭비를 최소화하고, 고객별 구매가능 최대 가격을 제시함으로써 기업 수익을 극대화할 수 있었다.
이러한 사례들은 기업이 수요 불확실성을 최소화하고 기업 역량을 집중하기 위해 필수적으로 요구되는 창조적 수요 관리의 개념을 잘 나타내고 있다. 본 글에서는 최근 새로운 기업 경쟁의 패러다임으로 부각된 창조적 수요 관리의 개념 및 출현 배경을 살펴보고, 다양한 활용 사례들을 살펴본다. 또 창조적 수요 관리를 위해 필수적인 고객관계관리(CRM·Customer Relationship Management)의 운영 현황과 이를 더욱 발전시킨 Demand and Revenue Management(DRM)의 개념 및 실행 이슈들에 대해서도 소개한다.
수요 예측의 한계: 불확실성의 존재
많은 기업들이 발전된 IT기술을 활용하고, 다양한 수요 예측 방법을 동시에 활용해 수요 예측의 정확도를 높이고 있다. 하지만 향후 어떠한 수요 예측 방법이 추가로 개발되든지, 혹은 많은 수요 예측 방법을 결합하든지 간에 수요 예측은 예측일 뿐이다. 많은 학자들이 주장하듯 어떠한 수요 예측 방법을 사용하더라도 수요 예측을 실시할 때 명심해야 할 첫 번째 법칙은 ‘수요 예측은 항상 틀린다’는 것이다.
그렇다면 수요 예측은 왜 항상 틀릴 수밖에 없을까? 100% 적중하는 수요 예측 기법의 개발은 불가능한 것일까? 이에 대한 대답은 불확실성 이론으로부터 찾을 수 있다. 인간은 향후 발생할 일에 대해 과거 발생 빈도에 근거한 확률 분포만을 얻을 수 있을 뿐, 그 일이 어느 시점에 발생할지 정확히 예측하는 것은 불가능하다. 마찬가지로 기업이 고객들에게 최상의 제품을 제공하더라도 그 제품을 구매할 확률이 향상될 뿐, 인간 속성에 내재한 불확실성 때문에 100% 확실한 구매를 이끌어낼 수는 없다. 따라서 어느 시점에서나 100% 정확한 수요 예측은 불가능하며, 대신 실제 발생한 수요에 최대한 근접한 수요를 예측할 수 있도록 노력할 수밖에 없다.
