Causal Forecasting: 원인 기반 수요예측의 이해

Causal Forecasting: 원인 기반 수요예측의 이해

Causal Forecasting, 또는 원인 기반 수요예측은 수요예측의 핵심 기법 중 하나로, 종속변수와 독립변수 간의 관계를 분석하여 미래의 수요를 예측하는 방법입니다. 이 기법은 특정 원인이 수요에 미치는 영향을 이해하고 이를 바탕으로 정확한 수요 예측을 목표로 합니다. 아래에서는 Causal Forecasting의 개념, 주요 요소, 그리고 이를 활용한 수요예측 방법을 자세히 설명하겠습니다.

 

Causal Forecasting의 개념

Causal Forecasting은 수요예측에서 종속변수와 독립변수 간의 인과관계를 기반으로 예측 값을 산출하는 기법입니다.

• 종속변수 (Effect): 예측하고자 하는 수요의 대상입니다. 예를 들어, 특정 제품의 월별 판매량이 될 수 있습니다.
• 독립변수 (Cause): 수요에 영향을 미치는 요소로, 외부 요인 또는 내부 요인일 수 있습니다. 예를 들어, 가격 변동, 광고 캠페인, 계절적 변화 등이 이에 해당합니다.

이 기법은 원인(독립변수)이 결과(종속변수)에 미치는 영향을 분석하여 미래의 수요를 예측합니다.

사진: Unsplash 의 Campaign Creators

Causal Forecasting의 과정

1. 변수 식별: 수요에 영향을 미치는 독립변수와 예측할 종속변수를 식별합니다. 이를 통해 어떤 요인이 수요에 영향을 미치는지 이해합니다.
2. 데이터 수집: 독립변수와 종속변수에 대한 과거 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 시간에 따른 변동성을 반영해야 하며, 분석의 정확성을 높이기 위해 충분한 기간 동안 수집하는 것이 좋습니다.
3. 모델 구축: 수집된 데이터를 바탕으로 인과관계를 분석하고, 이를 수학적 모델로 구축합니다. 예를 들어, 회귀 분석(Regression Analysis)을 통해 독립변수와 종속변수 간의 관계를 명확히 하고, 이를 바탕으로 예측 모델을 개발합니다.
4. 예측 및 검증: 모델을 사용하여 미래의 수요를 예측하고, 예측 결과를 실제 결과와 비교하여 모델의 정확성을 검증합니다. 필요에 따라 모델을 조정하거나 개선합니다.
5. 활용 및 모니터링: 최종 모델을 활용하여 수요를 예측하고, 예측 결과를 바탕으로 생산, 재고 관리, 마케팅 전략 등을 조정합니다. 모델의 성능을 주기적으로 모니터링하고, 새로운 데이터를 통해 업데이트합니다.

 

Causal Forecasting의 장점

1. 정확한 예측: 인과관계를 바탕으로 수요를 예측하기 때문에, 단순한 추세 분석보다 더 정확한 예측이 가능합니다.
2. 문제 해결: 수요에 영향을 미치는 원인을 식별하고 분석함으로써, 문제 발생 시 원인을 정확히 파악하고 대응할 수 있습니다.
3. 의사결정 지원: 예측 결과를 바탕으로 효과적인 의사결정을 내릴 수 있으며, 전략적 계획 수립에 도움을 줍니다.

 

Causal Forecasting의 한계

1. 데이터 의존성: 정확한 예측을 위해서는 높은 품질의 데이터가 필요합니다. 데이터의 품질이나 양이 부족할 경우, 예측 정확도가 떨어질 수 있습니다.
2. 모델 복잡성: 인과관계를 분석하고 모델을 구축하는 과정이 복잡할 수 있으며, 전문가의 분석과 해석이 필요합니다.
3. 변수의 변동성: 독립변수의 변동이 클 경우, 예측의 정확성이 떨어질 수 있으며, 모델을 지속적으로 업데이트하고 조정해야 합니다.

 

Causal Forecasting은 수요예측의 효과성을 높이기 위한 강력한 기법으로, 원인과 결과 간의 인과관계를 명확히 분석하여 정확한 예측을 제공합니다. 이 기법을 활용하면 수요를 보다 정밀하게 예측하고, 이를 바탕으로 효율적인 전략과 의사결정을 지원할 수 있습니다. 그러나 데이터의 품질, 모델의 복잡성 등을 고려하여 신중하게 적용해야 합니다.