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수요 예측을 할 때 가장 먼저 확인하는 데이터와 그 이유는 무엇인가요
숫자만 보다가 고객을 놓치는 사람처럼 보입니다
저는 운영을 숫자로 설명하되, 숫자가 실제 고객 경험으로 번역되도록 만드는 일을 하고 싶습니다.
이벤트는 예측 팀만의 일이 아니라, 영업과 물류가 함께 책임지는 운영입니다.
저는 먼저 두 팀이 같은 지표를 보게 만들었습니다.
2주차에는 핵심 지표의 정의와 데이터 흐름을 정리해, 팀이 같은 숫자를 보게 만들겠습니다.
저는 기준을 고객 리드타임과 신뢰로 잡아야 한다고 생각합니다.
저는 운영을 '감'이 아니라 '재현 가능한 방식'으로 만드는 사람입니다.

한국토요타자동차-면접] 자동차 수요, 공급관리(2026 인턴) 면접 기출, 1분 자기소개, 압박 질문 답변, 면접족보
저는 인턴기간 동안 "예측 정확도 "자체보다, 예측이 흔들리는 원인을 분해해 프로세스를 고치는 성과를 내겠습니다.
저는 예측 모델보다 예측 프로세스의 품질을 먼저 점검하는 편입니다.
당시 경쟁사의 가격 프로모션과 배송 리드타임이 실제 구매 전환을 결정하는 변수가 됐는데, 저는 내부 지표만 보고 확신해 버렸습니다.
딜러 주문이 "예상"인지" 확정 계약"인지 신호가 섞여 있는가.
주문 후취소율이 특정 모델이나 딜러에서 비정상적으로 높은가.
예를 들어, 인기 믹스는 배정우 선순위를 조정하고, 장기 리드타임 모델은 고객 커뮤니케이션 템플릿을 통일해 불만을 줄입니다.
계약고객, 대기고객, 전시/시승 운영).셋째, 커뮤니케이션 원칙을 세웁니다.
예를 들어 계약 대기 고객 우선, 장기 대기 고객 우선, 지역별 불만 리스크 우선 등 명확한 우선순위를 공개해야 혼선이 줄어듭니다.
저는 KPI를 하나만 고르라면 "고객 리드타임"을 중심에 두겠습니다.
재고 회전이나 비용도 중요하지만, 고객 리드타임이 흔들리면 결국 비용이 따라옵니다.
예측 정확도(모델/믹스 단위), 재고회전일수, 백오더 규모, 취소율, 딜러 재고 편차 같은 지표를 묶어봐야 합니다.
보수, 기준, 공격 .중요한 건 시나리오별로 운영의사결정이 달라져야 한다는 점입니다.
예를 들어 공격 시나리오면 배정과 선적 우선순위를 바꾸 고, 보수 시나리오면 재고리스크를 줄이는 방향으로 딜러 주문가이드를 조정해야 합니다.
저는 먼저 두 팀이 같은 지표를 보게 만들었습니다.
리드타임이 특정 기준을 넘기면 공급 우선, 기준안이면 재고 축소 우선으로 룰을 정했습니다.
저는 합의란 모두를 만족시키는 게 아니라, 모두가 납득할 기준을 정하는 일이라고 생각합니다.
저는 토요타식 방식의 핵심을 "현장에서 확인하고, 표준으로 묶고, 개선을 멈추지 않는 것"이라고 정의합니다.
그리고 한번 해결한 문제를 개인의 노하우로 숨기지 않고, 표준으로 만들어 조직자산으로 남기는 방식입니다.
그래서 흔들릴 때마다 같은 실수를 반복하지 않도록 표준과 개선이 필요합니다.
2주차에는 핵심 지표의 정의와 데이터 흐름을 정리해, 팀이 같은 숫자를 보게 만들겠습니다.
8주차에는 개선안을 적용해 효과를 측정하고, 딜러 및 유관부서와 커뮤니케이션 템플 릿을 정리하겠습니다.
12주차에는 최종적으로 "업무표준 패키지"를 남기겠습니다.
다만 저는 예측의 목적이 "정확한 숫자 맞히기"가 아니라 "틀렸을 때의 비용을 줄이는 것"이라고 봅니다.
예측이 100% 맞을 수 없으니, 틀렸을 때 덜 다치도록 시스템을 설계하는 게 핵심입니다.
예를 들어, 예측 오차가 큰 모델을 미리 표시해 의사결정회의에서 시나리오를 3개로 나누고, 각각의 운영행동을 정해두면 운의 영향을 줄일 수 있습니다.
저는 "운이 개입해도 흔들리지 않는 운영"을 만드는 쪽에 강점이 있습니다.
결과를 바꾸는 사람은 운이 아니라 습관을 바꾸는 사람입니다.
저는 숫자와 현장을 둘 중 하나로 고르는 사람이 아니라, 둘을 연결하는 사람입니다. 고객을 놓치는 건 숫자를 봐서가 아니라, 숫자를 해석하지 못해서입니다.
조직이 신뢰하는 인턴은 완벽한 인턴이 아니라, 투명한 인턴입니다.

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