이마트(E-MART)의 수요예측 방법

소개글

이마트(E-MART)의 수요예측 방법 에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론
　1. 선정이유
　2. 이마트는 어떤 기업인가
　3. E-MART 성서점 소개

Ⅱ. 본론
　1. E-Mart의 수요 예측 방법
　2. 이마트의 수요예측 요인
　3. 이마트-삼성전자, 제품수급 협업
　4. 수요예측에 실패한 사례
　5. E-Mart 수요예측 방법의 장점과 단점

Ⅲ. 결론
　1. 수요예측 부분에서의 개선 할 점
　2. E-MART가 나아갈 길

본문내용

제기된 점도 명품숍 철수의 또 다른 원인으로 고려된다.주부들이 주로 찾는 할인점에 과연 비싼 명품이 팔릴 리 없었던 것으로 이번 건은 할인점 업계에도 프리미엄 바람이 불고 있지만 과도한 프리미엄 전략은 할인점과 맞지 않는다는 점을 일깨워준 본보기가 되었다.
E-Mart 수요예측 방법의 장점과 단점
*장점
① 전년데이터를 기반으로 하기 때문에 수요에 실제치에 근접하게 도달 할 수 있으며, 수요관련 변수에도 민첩한 대응이 가능하다.
③ 하루를 주기로 하는 단기 예측으로 수요에 대한 정확성이 높기 때문에 후에 발생할 재고발생, 기회상실의 문제도 최소화 시킬 수 있다.
③ 전체 이마트의 점발주제실시로 인한 매장별 수요예측으로 본사에서 전체의사결정의 한계점을 보완하여 개별 매장의 특성을 살릴 수 있고 정보처리 단계가 줄어들어 일 처리 속도가 빨라진다.
단점
① 본사 중심의 중앙 집중화된 수요예측 방법은 다른 지역에 있는 매점들의 환경적·지리적·지역적인 특성과 고객들의 선호도·성향 등으로 관련된 특정 사항에 대한 정보와 상황파악이 그 지역에 있는 점포 보다 알기가 어려우므로 수요예측에 어려운 점이 있다.
② 이마트는 회사가 점점 비대해지면서 독립적인 성향이 강해지고 있다고 했는데, 하나의 연결체이지만 개별적인 독립체로 역할 하는 점에 대해 각 점포에서 자체적으로 예측하는 수요 방법을 구축하지 않고 있어 독립적이라고 보기 어렵다.
③ 대부분의 자료가 과거 데이터에 의존하고 있다고 했는데, 과거 자료는 확실하지 않으므로 다소 위험성이 존재한다.
III.결론
수요예측 부분에서의 개선 할 점
수요예측에 대한 통합적인 정보는 본사에서 관리하되, 세부적·부분적인 수요예측은 각 지역에 있는 점포들이 다양한 환경적인 요인들을 반영하여 관리하도록 함으로써 전체적인 시스템을 더 원활하게 돌아가도록 하며 각 점포에서 수요를 예측할 수 있도록 하여 좀 더 효율적인 수요예측을 하여야한다. 과거 자료에 의존하는 것이 나쁜 것은 아니지만 과거 자료로 인해 예측하는 비율을 낮게 잡고 다른 경쟁업체/시장상황/경기흐름/소비자들이 우선시하는 비중(ex, 비용) 등과 관련된 다양한 정보들을 종합하여 정보를 바탕으로 수요를 예측하도록 하여 좀 더 정확성을 기여할 수 있도록 해야 한다.
E-MART가 나아갈 길
이번 조사로 전반적인 이마트의 수요예측 시스템에 대해 알게 됨과 동시에 대형할인마트의 유통과정에 대해서도 어느 정도 틀을 잡을 수 있었다. 이마트는 하루를 주기로 전년 시스템을 기반으로 계량적 기법을 위주로 하여 정확한 수요예측과 최소한의 재고율을 목표로 기회상실과 불필요한 손실을 줄이고 있었다. 비록 정보노출에 대한 경계로 세세한 부분까지는 알지 못하였지만 대형할인마트 시장에서 1위를 할 수 있었던 시스템의 조직화와 정보기술에 대해서는 업계최고라 인정 할 수 있을 만큼 체계화 되어 있음을 느낄 수 있었다. 이마트는 이미 포화상태에 이른 우리나라의 할인매장 시장을 벗어나 중국에 진출하여 성공적 정착과 유통시장에서의 확고한 자리매김을 하고 있다. 시장이 확대되고 규모가 커짐에 따라 혁신적 시스템을 개발하고 지속적 경영혁신을 이어나간다면 세계적으로도 선두자리를 꿰찰 수 있을 것이다.
자료출처
이마트 홈페이지 http://emart.shinsegae.com/
http://kr.blog.yahoo.com/mksmnb/14401
http://www.e-today.co.kr/news/detail.html?ca_id=0405&idxno=95016
Q&A
1.
수요예측을 전년 데이터를 사용해서 올해 수요예측을 하는데,, 수요예측에는 과거자료보다 정확한 것이 없다고 생각하는데, 혹시 실질적으로 발생하는 과거자료의 단점이 있는지 ,,
- 돌발적인 부분이 있습니다. 작년에는 있었으나 올해는 없는 2006년 월드컵이나 작년은 없었으나 올해 있는 행사들, 이러한 단발성 국가 행사 같은 경우에는 전년 데이터에 변수로 작용할 수 있겠습니다. 또한 기후 같은 경우에도 작년에 비해 올해 겨울이 길다든지 하다면 과거자료와의 오차가 생길 수 있는 단점이 있습니다.
2.
추석이나 설날 같은 특별한 날에는 또 다른 예측 방법이 있을 것으로 예상되는데, 다른 예측방법을 사용하는 것??
- 큰 예를 들어 '경기'같은 경우, 특판 수요 예측(상품권, 세트 등)을 할 때 적용합니다. 왜냐면 대량구매고객의 경우, 기업체 고객이 많고 이 고객층의 경우 그 행사 시점의 경기에 따라 구매수준이 상이해지기 때문입니다.
3. 경영학과 이상준
과거자료라고 하면 작년 자료만 과거 자료가 아니라고 생각되는데, 자료에서는 작년의 자료를 참고한다고 들었습니다. 그럼 10년 전 자료 이런 것은 무시하나요 ?
- 10년 전이라고 함은 단순 데이터 그 이상의 의미를 가지지 않을 듯 싶습니다.약 1~3년 데이터까지만 적용됩니다.
4. 경영학과 박종서
수요예측을 퍼센테이지로 환산하면 어느 정도의 오차수치가 발생하는지.. ?
- 이마트는 현재 60000개의 제품을 판매하고 있습니다. 그중에 매니저들이 발주를 관리하는 상품은 3500개 정도 입니다. 매니저들은 삼천개가 넘는 상품들에 대해서 매일 발주를 해야 하는데, 발주를 하다보면 워낙 제품이 많기 때문에 모자라는 제품도 있고 제고가 넘치는 제품도 있습니다. 이마트에서도 상품 진열란에 매진이라고 표시가 되어있는 데가 있다는데 이것이 바로 예측을 실패해서 물건이 없어서 그렇습니다. 오차율은 많은 제품과 환경에 의해서 또는 매니저들의 실수(?) 같은 문제로 발생한다고 할 수 있는데 오차율은 정확히 답변을 할 수 없습니다. 제품이 남을 때 공산품 같은 경우는 제고로 남겨두면 되지만 신선식품은 떨이나 할인 행사로 당일에 모두 소모를 합니다.
5.
들어오는 제품을 보면 유통기한이 다른것이 많은 텐데요 , 예를 들어서 유통기한이 긴것이 있을 것이고, 데일리제품이 있을텐데 이것은 과거자료 만으로 예측이 힘들지 않는지 알고싶습니다.
- 각 수요예측은 각 카테고리별 상품군 세세하게 하나 하나 이루어지고, 그 전체를 모아 전반적인 수요예측이 이루어집니다. 유통기한이 긴 상품의 매출 개개로 예측되어지기에 문제가 되지 않습니다.

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