"맛있게 익었을 때 가장 팔기 어려운 게 과일이다." 이 말은 농산물 시장에 오래 있었던 사람이라면 누구나 한 번쯤 들어봤을 것이다. 며칠 늦으면 썩고, 며칠 빠르면 맛이 없다. 최근 델몬트의 파산 소식은 그래서 남의 일 같지 않게 들린다. 136년의 역사를 가진 세계적인 과일 브랜드가 무너진 이유 중 하나로 수요예측 실패가 지목되었기 때문이다.
델몬트, 전통의 브랜드가 무너진 이유
델몬트는 팬데믹 이후 급변하는 소비 트렌드와 물류비 상승 속에서 변화에 민첩하게 대응하지 못했다. 소비자들은 더 이상 대형마트에서 한 번에 많은 양을 사지 않고, 신선식품 구독이나 즉시배송을 선호하기 시작했다. 하지만 델몬트는 여전히 과거의 수요 패턴에 의존해 생산량을 결정했고, 그 결과는 창고에 쌓인 재고와 급속한 재무악화였다.
수요예측 실패 사례 1: Toys “R” Us
사실, 수요예측 실패로 무너진 기업은 델몬트뿐만이 아니다.
첫 번째 사례는 2001년 파산한 **토이저러스(Toys “R” Us)**다. 이 거대 장난감 유통업체는 온라인 쇼핑의 등장을 너무 늦게 받아들였다. 1990년대 후반 이미 온라인 쇼핑의 파도가 시작되고 있었지만, 오프라인 중심의 수요만을 고집하며 변화에 둔감했다. 예측은 과거 데이터를 기반으로 했고, 새로운 소비자 세대의 구매 행태를 반영하지 못했다. 결국 고객들은 아마존으로 눈을 돌렸고, 토이저러스는 시대의 흐름에서 밀려났다.
수요예측 실패 사례 2: JC Penney
두 번째는 2013년 파산한 **JC 페니(JC Penney)**다. 미국의 전통 백화점 체인이던 이 회사는 중산층을 타깃으로 한 판매 전략을 고수했다. 그러나 경기 침체와 함께 소비층이 무너지고, 온라인 쇼핑이 증가했음에도, 수요 변화에 대한 인식이 부족했다. 할인을 없애고 고정가 전략을 내세웠지만, 그 결정은 소비자 이탈을 부추겼다. 수요를 정확히 읽지 못한 가격정책은 회복불가능한 타격을 안겼다.
그렇다면, 어떻게 예측해야 하는가?
1. 실시간 데이터 분석
전통적인 연간 예측이나 월간 보고서로는 급변하는 시장을 따라갈 수 없다. POS 데이터, SNS 트렌드, 검색량 등 실시간 데이터를 수집하고 AI 기반 모델로 분석하여 예측 정확도를 높일 수 있다.
2. 공급망과 유통 채널의 연결
예측은 생산을 위한 수단이 아니라, 판매와 소비까지 고려한 통합 전략이어야 한다. 이를 위해서는 물류 데이터와 소비자 구매 데이터를 연결하는 시스템이 필요하다.
3. 민첩한 테스트와 피드백 루프
한 번에 대량 생산하는 대신, 소량으로 실험하고 반응을 확인한 뒤 점진적으로 확대하는 방식이 리스크를 줄인다. 특히 식품이나 음료처럼 유통기한이 짧은 제품일수록 이 전략은 더욱 유효하다.
수요예측은 생존 전략이다
수요예측은 단순한 숫자 맞추기가 아니다. 그것은 시장의 맥박을 읽고, 소비자의 심리를 이해하고, 변화의 파도 위에 올라서는 기술이다. 델몬트의 사례는 실패의 교훈이자, 동시에 예측이 얼마나 중요한 경영의 축인지 다시금 일깨워준다.