Collaborative Planning, Forecasting, & Replenishment : 공동계획, 예측과 보충전략
서로 유기적으로 연결된 거래업체들이 공동으로 고객서비스를 향상하고 업자들간에 유통총공급망(SCM)의 전반적인 효율성을 극대화시키는 포괄적인 접근방식이다.
서로 유기적으로 연결된 거래업체들이 공동으로 고객서비스를 향상하고 업자들간에 유통총공급망(SCM)의 전반적인 효율성을 극대화시키는 포괄적인 접근방식이다.
- 1996년 VICS (Voluntary Interindustry Commerce Standards)산하 Dynamic Information Sharing subcommittee of Merchants Group에서 CPFR이라는 이름으로 창립하였다. CPFR위원회는 공동 예측을 위한 프로세스와 시스템을 디자인하고 프로토타입을 설정, 파일럿 사업을 진행하며 CPFR전략 확산을 지원하기 수행하기 위해 아래 4가지 목표를 진행한다.
1. 판매예측과 주문예측을 위한 프로세스 모델을 규정하고 지원한다.
2. 공동예측 프로세스를 위한 어플리케이션, 데이터와 커뮤니케이션을 구성하고 디자인한다.
3. 공동예측을 위한 어플리케이션을 점검하고 구축할 수 있도록 지원한다.
4. 자사예측과 보충시스템, 공동 어플리케이션을 통합한다.
1996년 Wal-mart와 Lucent, Sara Lee 간에 예측업무에서 협업시스템을 위한 모델을 발표한 이후 Pilot에서 현실 적용력, 기술 적용력과 정보공유를 향상시키기 위한 업무사례와 지침서를 계속 발표하고 있다.
- 유통업체의 예상 효과
총공급망 통합과 개선으로 결품이 감소되고 판촉효과가 증가하여 소비자 마케팅 효과가 증대된다.
전체 공급망 역량에 따른 수용배치와 주문 예측, 계획개선, 입고사전 통지와 이행율 문제가 해결되며 회전시간이 감소된다.
공동예측으로 인한 예측 에러가 감소되며 예측을 위한 장기 계획이 가능하게 된다.
파트너 확대, 파트너 관계와 협업수준 향상으로 안정적인 판매기반을 확보하여 결품감소와 다양한 구색으로 소비자를 만족시킬 수 있게 된다.
세일즈 마케팅과 수입, 이윤 및 마진을 촉진하는 유통총공급간의 연계가 가능하다. - 제조업체의 예상 효과
고객만족과 서비스 향상으로 인한 ROI(투자수익률)의 증대가 이루어진다.
판매상품에 대한 원가절감과 판매, 일반,관리비용 절감과 회전율 증가, 재고감축, 현금흐름 개선 효과로 가격이 인하되면서 동시에 재고가 감축되어 점포단계에서 소비자 서비스가 향상된다. 아울러 판매향상이 가능하게 된다.
계획 및 실행, 재정과 여타 운영시스템간의 통합을 가능하게 한다.
여기서 유통업체는 최종 소비자 개개인을 상대로 판매를 하고 POS데이터를 사용하여 소비자 구매행동을 분석한다. 또한 여러 제조업체와 상품을 다루며 점포를 기반으로 한 마케팅 계획을 수립한다. 그리고 소비자 구매행동에 대한 샘플 조사를 한다. 이를 기반으로 파트너 업체와 상호 데이터 교환으로 수요 계획 능력을 개선시킬 수 있다.
그 최종 결과는 판매시점에서 소비자 수요에 대한 공동 예측이다. 이 예측을 기초로 유통업체와 제조업체는 상품과 관련된 내부 업무 전반에 대해 계획을 수립한다. 이에 비해 제조업체는 전체 market의 다양한 경로에 대한 발주 데이터와 market sample데이터를 사용하여 브랜드, 상품군 단위에서 주나 월별, 그리고 지역별 판매를 예측한다. 또한 상품정보, 광고, 소비자 리서치 정보 등 다양한 마케팅 정보를 갖고 유통업체를 지원한다.
Joint Management Inventory Approach. JMI방식에 의한 상품 보충체계는 협업 시스템으로서 인터넷에서의 정보 공유를 포함하여 비독점적인 방식의 정보 공유 수단을 사용하고 유통업체와 제조업체 간에 업무 프로세스의 통합 정도에서 큰 차이를 갖는다. 결국 폭 넓은 정보를 동적으로 공유하여 계획에서 예측까지 전체 진행을 파트너가 공동 대응할 수 있다. 예를 들어 점포 단위에서의 단품판매 예측을 제조업체와 유통업체가 공동으로 수행하여 사전 합의된 오차한도를 넘지 않을 경우 자동 발주가 이루어진다. 이러한 과정을 통해서 예측 정밀도와 예측 방식이 고도화된다.
- 제조업체
기존자사 시스템의 영업, 회계, 주문, 재고예측시스템 등에 구축된 자사 데이터와 마켓 샘플데이터, 파트너 업체의 POS데이터, 진열데이터,재고 데이터, 주문데이터, 요인데이터 등을 함께 사용하여 상품분석, 지역과 상권분석, 소비자 구매 행동분석을 기반으로 경로별 재고분석 발주분석 데이터를 구축한다. 여기에 카테고리 매니지먼트를 위한 진열분석, 판촉분석, 예측과 요인관리를 하게 된다. - 유통업체
점포단위의 POS 데이터를 기반으로 단품분석, 내점고객분석, 상권분석, 진열분석 데이터를 구축한다. 여기에 머천다이징 강화와 상품보충력 강화를 위한 진열제안모델 개발, 재고분석, 판매예측을 수행하게 된다. 다시 말해서 유통업체는 CPFR 파트너에 대해 예측 정확도 대비 실주문, DC 서비스율과 재고, 점포단위 재고 서비스율과 재고, 제도업체 납품이행율 대비 실주문, 제조업체 납품이행율 대비 ASN, 배송시간 이행, 운송효율성(활용성), SKU단위의 선적 다양성, 이윤/비용 삭감 정도에 대한 객관적 평가가 가능해야 한다. 이를 위해서는 POS분석 솔루션, 재고분석 솔루션, 발주분석 솔루션, 카테고리 매니지먼트 솔루션, 예측 솔루션을 통합 DB 시스템으로 운영할 수 있어야 한다. - 지원기능 소개
POS 분석시스템 점포 단위의 단품관리 체계를 확립하고 재고분석 시스템으로 점포 일일 매입을 확정할 수 있게 된다. 발주분석 시스템 판매에 영향을 미치는 요인을 관리하여 지수화시켜 장단기 변동 상황을 분석하여 대응할 수 있는 체계를 마련할 수 있다. 카테고리 매니지먼트 SKU별 판매실적에 대응하는 진열배정과 관리체계를 갖춘 다음 점포 특성에 따라 판매확대를 위한 그룹핑, 조닝, 페이싱 모델을 구축한다. 예측시스템 점포단위, SKU단위의 예측모델을 개발하여 발전시킬 수 있다.
