이번 주에 낚싯대는 몇 개가 팔릴까?

간단 소개

SSG.COM의 수요예측팀은 롱테일 상품의 간헐적 수요 예측 문제 해결을 위해 다양한 통계적, 머신러닝 기법을 전략적으로 활용하고 있다.

AI Summary

롱테일 상품과 간헐적 수요
- 롱테일 상품은 판매 빈도가 낮지만 전체 매출에서 중요한 비중을 차지하며, 데이터 부족 및 불규칙한 수요 패턴으로 예측이 어렵다.
- 간헐적 수요는 ADI와 CV² 지표를 사용하여 분류되며, 롱테일 상품과 반드시 연관되지는 않는다.
간헐적 수요 예측의 어려움과 해결책
- 데이터 부족은 머신러닝 모델의 성능을 저하시키고, 외삽으로 인한 예측 오류를 발생시킨다.
- Croston method, SBA, TSB 등의 기법은 간헐적 수요 예측에 특화되어 있으며, 이동평균과 같은 Smoothing 기법도 활용될 수 있다.
SSG.COM의 수요예측 전략
- SSG.COM은 상품의 수요 패턴과 중요도에 따라 머신러닝 모델과 Smoothing 기법을 혼합하여 사용한다.
- 하위 상품군에는 결품 방지를 위해 Smoothing 기법을 적용하고, 상위 상품군에는 머신러닝 모델을 적용하여 예측 정확도와 사업적 요구사항을 동시에 충족시키고자 한다.