Mark Jackley | Content Strategist | 2023년 6월 27일
패션 소매유통업체의 성공은 적절한 시즌 스타일 상품을 적절한 판매 채널을 통해 제공할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 해당 목표를 달성하기 위해 소매유통업체는 몇 가지 모범 사례를 적용하여 복잡한 프로세스들을 간소화할 수 있는 상품구성 계획(또는 상품구색 계획, assortment planning)을 활용합니다. 모든 소매유통업체는 계획 수립을 지원하는 예산 및 관련 데이터를 활용하여 고객이 원하는 패션 상품구성을 갖출 수 있습니다.
상품구성 계획이란 패션 소매유통업체가 시즌별 스타일 구성을 계획하고, 이를 각 매장 및 기타 판매 채널에 할당하기 위한 수단입니다. 상품구성 계획의 최종 목표는 적절한 채널을 통해 적절한 스타일, 사이즈, 색상의 제품을 제공하는 것입니다. 보다 높은 차원의 계획인 소매유통 계획(retail planning)과도 연관되어 있는 상품구성 계획은 현지 시장 상황과 갑작스러운 수요 변화에 대응할 수 있는 전술적 수단입니다.
핵심 요점
상품구성 계획이란 복잡한 개념입니다. 그러나 더 큰 그림과 함께 보면, 특히 또다른 계획 활동인 상품 계획(merchandise planning)의 맥락을 통해 보면 보다 이해하기 쉬울 것입니다.
소매유통업체는 모든 채널을 통해 판매할 전체 시즌 상품 관련 예산 설정을 위해 상품 계획을 수립합니다. 상품 계획은 개별 제품이 아닌 제품 카테고리(예: 여성 상의) 단위로 수립됩니다.
하지만 패션 소매유통업체가 판매하는 것은 카테고리가 아닌 구체적인 제품 및 스타일입니다. 스마트한 소매유통업체는 바로 이 부분에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 그러한 업체들은 관련 예산 및 데이터 분석(주로 현재 및 과거 판매 정보) 결과를 기반으로 각 매장과 채널에 맞는 패션 상품구성을 계획합니다.
여성 상의 등의 상위 제품 카테고리에 가장 적합한 제품 스타일을 찾기 위해 도매 시장을 샅샅이 뒤지는 한 패션 체인을 예로 들어 보겠습니다. 버튼다운, 스쿱넥, 풀오버 등의 하위 스타일로 나누어지는 긴 소매 블라우스는 확실히 해당 업체가 원하는 제품 믹스에 들어있을 것입니다. 해당 업체는 시즌이 시작되기 직전 다양한 사이즈 및 색상의 블라우스 및 기타 제품들을 각 매장별 할당량에 맞춰 배송합니다. 당연하게도 실적이 좋은 매장일수록 보다 많은 제품을 공급받게 될 것입니다.
모든 패션 소매유통업체가 같은 프로세스를 따르는 것은 아니지만, 가장 성공적인 업체들은 상품구성 계획의 길잡이가 되어 줄 상품 계획 작성부터 시작합니다. 상품구성은 보다 높은 단계의 계획이 배송 트럭, 매장 진열대, 꽉 찬 쇼핑백에 이르는 현실로 구현화하기 위한 수단입니다.
상품구성 계획은 시즌이 시작되기 최소 6개월 전부터 수립하는 경우가 많습니다. 풍부한 데이터, 특히 과거 판매 거래 데이터를 참고하여 매장, 웹사이트, 카탈로그 등 모든 채널별 스타일 구색을 작성합니다. 시즌이 시작되면 시간 경과에 따른 채널 또는 매장별 실적, 공간적 제한, 지리적 위치 등의 요소를 고려하여 각 채널에 적합한 스타일을 할당합니다.
상품구성 계획상 가을 구색에 3계절용 재킷이 포함된 경우를 예로 들어 보겠습니다. 노스 캐롤라이나보다 미네소타에서 가을이 일찍 시작되므로, 북쪽에 위치한 매장들은 더 일찍, 더 많은 재킷을 배송받게 됩니다. 데이터상으로 미네소타주 세인트폴에 있는 매장이 플리스 재킷을 판매하는 데 어려움을 겪고 있다면 상품구성 계획시 해당 매장에는 제한된 색상 및 사이즈의, 한두 가지 스타일의 재킷만을 할당할 수 있습니다. 마켓 트렌드상으로 플리스 재킷의 강력한 잠재력을 확인했더라도, 실제 결정을 좌우하는 것은 현장의 수요입니다. 특정 플리스 제품의 판매량이 낮다면 계획자는 재입고 주문을 취소할 수도 있습니다.
이와 같은 요소들은 상품구성 계획의 전술적 성격을 잘 나타내 줍니다. 프리시즌 계획은 축구팀이 성공적 시즌을 보내기 위해 준비하는 것과 같습니다. 시즌이 시작되면 본격적인 게임이 펼쳐집니다. 소매유통업체는 현재 수요, 일일 판매량, 재고량 변동을 모니터링하고 필요한 조정을 수행합니다. 시즌별 상품구성 계획의 큰 방향이 변경되는 일은 없지만, 대부분의 소매유통업체는 검은색 청바지가 불티나게 팔리는 경우 추가 수량을 주문하는 것과 같이 유연하게 계획을 수정해 나갑니다.
상품구성 계획은 각 매장에 진열될 정확한 제품 구성을 결정하는 중요한 계획입니다. 상품구성 계획을 통해 매장 공간을 최대한 활용하고, 매장별 강점을 살리고, 고객의 취향 및 구매 습관을 충족하고, 판매를 촉진시킬 수 있습니다. 획일적인 접근 방식은 대부분의 소매유통업체에게 적합하지 않은 방식입니다. 매장마다 그 규모, 판매 잠재력, 고객 구성이 모두 다르기 때문입니다. 각 매장에 적합한 스타일의 제품들을 적절한 수량으로 제공할수록 매장별 판매량이 증가하고, 재고 계획 및 관리가 수월해지고, 매장 진열대가 어수선해지거나 비어 있는 상황을 방지할 수 있게 됩니다. 상품구성 계획이 중요한 근본적인 이유는 잘 수립하고 실행한 상품구성 계획이 매출, 현금 흐름, 수익성 증가와 직결되기 때문입니다.
본 주제는 상품구성 계획 자체에 포함된 요소, 그리고 계획 단계에서 사용하는 도구 및 방법이라는 2가지 부분으로 나누어 설명할 필요가 있습니다.
먼저 모든 상품구성 계획의 최종안에 포함되는 핵심 요소들부터 알아보겠습니다.
다음으로는 유용한 계획 도구 및 방법을 살펴보겠습니다.
상품구성 계획 모델의 형태는 다양합니다. 하지만 각 패션 소매유통업체들이 독자적인 계획을 수립하는 과정에서 채택하는 초기 모델은 대체로 다음과 같은 모델 중 하나인 경우가 많습니다.
전략적 차원에서, 소매유통업체는 최고의 시즌별 패션 스타일을 제공함으로써 재무 목표를 달성하기 위해 상품구성 계획을 활용합니다.
전술적 차원에서 소매유통업체는 소규모 매장의 매출 잠재력 및 공간적 제약에 부합하는 스타일 구색을 갖춤으로써 매출을 향상시키는 것을 비롯한 일반적 도전 과제들을 해결하기 위해 상품구성 계획을 활용합니다.
상품구성 계획은 상황과 무관한 지속적 노력을 요하는 분야이지만, 다음과 같은 특정한 시나리오와 관련하여 특히 중요한 역할을 수행합니다.
상품구성 계획은 각 제품 카테고리별 예산을 설정하기 위한 상위 계획인 상품 계획(merchandise plan)을 검토하는 것에서부터 시작됩니다. 상품 계획을 활용하여 모든 매장 및 채널의 패션 상품구성에 어떤 시즌별 제품 스타일을 포함시킬지에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.
상품 계획에 기반한 상품구성 계획 수립은 데이터를 바탕으로 시작됩니다. 세분화되고 상세한 정보들이 담긴 포괄적이고 정확한 데이터는 성공적인 계획 수립을 담보하는 핵심 요소입니다. 지난 몇 년 간 잘 팔린 제품은 무엇이었을까요? '드레스가 잘 팔렸었다' 정도의 데이터로 만족해서는 안 됩니다. 그것은 셔츠 드레스였나요? 또는 시프트 드레스였나요? 개중 가장 인기있는 사이즈와 색상은 무엇이었나요? 어느 매장에서 해당 드레스를 가장 많이 팔았나요? 지난 몇 년 간의 시즌별 판매 데이터를 참고함으로써 이번 시즌에 판매될 가능성이 높은 패션 상품에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
다음은 상품구성 계획을 적용하여 원하는 결과를 달성한 패션 소매유통업체들의 사례입니다.
Mr Price는 남아프리카공화국의 여성, 남성, 아동용 패션 소매유통업체로서, 코로나19 팬데믹 기간 동안 시즌 중간 조정에 상품구성 계획을 활용했습니다. 몇 달 동안 문을 닫았던 매장들이 다시 문을 열었을 당시 신중한 쇼핑객들은 사람들이 붐비는 대형 쇼핑몰보다 지역 매장을 선호했습니다. 소규모 매장의 수요가 증가하는 것을 파악한 Mr Price는 소규모 매장에 이전보다 더 많은 제품을 할당하고 대형 쇼핑몰 매장에 할당하는 수량은 줄이기로 전략을 변경했습니다. 이를 통해 Mr Price는 매출을 회복하고, 미판매 재고를 줄이고, 수익을 유지할 수 있었습니다.
Ulta Beauty는 화장품, 향수, 헤어케어 제품, 스킨케어 제품 등을 판매하는 전국적 체인업체로서, 1,300개 이상의 매장에 상품을 진열하는 데 상품구성 계획을 활용하고 있습니다. Ulta Beauty는 보다 신중하게 계획된 상품구성을 통해 적절한 수량의 제품 재고를 확보하고 상품 진열 현황을 개선했습니다. 또한 상품구성 계획은 수백 개의 공급업체들의 주문을 조정하는 데에도 기여하였습니다.
Forever 21은 여성용 패스트패션 소매유통업체로서, 상품구성 계획을 통해 잘 팔릴 만한 스타일이 무엇일지 집중적으로 분석합니다. 수백 개 매장으로부터 수집한 데이터를 분석하여 색상, 사이즈, 원단, 심지어 네크라인 등의 세세한 부분까지도 직접 계획합니다.
다음은 소매유통업체가 경쟁업체와 차별화되는 강력한 상품구성으로 패션 시즌을 맞이하는 데 기여할 9가지 팁입니다.
상품 계획(merchandise plan)은 시즌별 제품 관련 예산을 설정하기 위한 상위 계획입니다. 관련 예산 한도를 파악하여 상품구성 계획에 어떤 제품 스타일을 포함시킬지 결정하는 데 활용할 수 있습니다.
상품구성을 계획하는 소매유통업체는 최소 2~3년 전의 계절별 판매량을 분석합니다. 과거 데이터를 통해 어떤 스타일이 잘 팔렸고 어떤 스타일은 안 팔렸는지, 잘 팔린 스타일은 어떤 유형의 고객이 구매했는지, 어떤 매장 또는 전자상거래 사이트에서 가장 많은 판매량을 기록했는지 등을 확인해야 합니다.
고객 세그먼트 및 인구 통계를 파악함으로써 어떤 고객을 대상으로, 어디에서, 어떤 스타일을 제공할지 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다.
상품 계획에 부합하고, 결과적으로 재무상의 목표 달성에도 기여하는 상품구성 계획 모델을 사용해야 합니다. 광범위한 계획 모델은 더 많은 제품 스타일을, 심층적인 계획 모델은 더 많은 사이즈 및 색상을 제공하는 데 적합합니다.
규모, 판매량 또는 기업별로 중시하는 다른 속성을 기준으로 매장들을 클러스터 단위로 그룹화합니다. 모든 매장별 상품구성 계획을 수립하는 대신 소수의 클러스터에 대한 계획만을 수립하는 편이 낫습니다.
대부분의 패션 소매유통업체들은 스테디셀러와 새롭게 떠오를 가능성이 있는 스타일 사이에서 상품구성의 균형을 잡습니다. 예를 들어 여성용 브이넥 스웨터를 꾸준히 판매해 온 업체에서는 재미있는 색상 또는 패턴의 롤넥 스웨터를 상품구성에 추가해 볼 수 있습니다.
쇼핑객들은 현지의 장인과 제조업체를 지원하고 싶어합니다. 따라서 많은 패션 소매유통업체는 인근에서 제작된 의류과 액세서리를 추가하여 상품구성을 완성합니다.
계절별 상품구성을 보완해 주는 제품을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 신학기 시즌에 아동용 운동화를 판매하는 소매유통업체는 함께 진열할 트레이닝복 재고를 추가적으로 확보해 둘 수 있습니다. 과거의 POS 데이터를 통해 고객들이 동일한 거래에서 함께 구매한 제품들을 파악 가능합니다.
거부하기 어려운 스타일로 상품구성 계획을 완성할 수 있습니다. 예를 들어 엔드캡이나 계산대 근처에 저렴한 귀걸이를 진열하면 추가적인 매출 향상 효과가 발생합니다.
Oracle Retail 플래닝 애플리케이션은 패션 소매유통업체의 상품구성 계획, 상품구성 전략 개선, 시즌 트렌드 예측을 한층 간단하게 만들어 줍니다. 시각적 워크플로를 활용하여 로컬 마켓과 마이크로사이트용 상품구성을 정의 및 실행하고, 트래픽 전환을 개선하여 매출/마진을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 해당 애플리케이션 제품군을 사용하면 판매 내역, 일회성 구매, 소매유통 매장 전반에 걸친 고객의 스타일 및 색상 선호도 등의 데이터를 상품구성 계획에 간단히 반영할 수 있습니다. 소매유통업체는 Oracle이 제공하는 정교한 로직을 활용하여 빠르고 효과적으로 상품구성 계획을 수립하고, 매장 및 온라인 트래픽 증대를 위한 혁신 과제에 더욱 집중할 수 있습니다. 표준화된 상품구성 계획 프로세스와 중앙화된 데이터를 통해 재고 관리를 개선하고, 투자 효용을 극대화할 수 있습니다.
상품구성 계획이 중요한 이유는 무엇인가요?
상품구성 계획은 패션 소매유통업체가 적절한 제품을, 적절한 채널을 통해, 적시에 제공하는 데 기여하는 중요한 계획입니다.
상품구성 계획의 2가지 핵심 요소는 무엇인가요?
특정 제품 카테고리 내의 다양성과 각 제품별 변형(스타일, 사이즈, 색상)은 상품구성 계획의 핵심 요소입니다. 일부 전문가들은 클래식한 스타일과 트렌디한 스타일 간의 균형을 잡는 것 또한 중요하다고 생각합니다.
소매유통업체는 어떻게 상품구성 계획을 수립하나요?
소매유통업체는 상품 계획, 재무 목표, 예산을 검토하고, 그 외에도 방대한 양의 데이터를 분석하여 상품구성 계획 수립 과정에서의 의사 결정에 반영합니다.
AI 및 머신러닝 기능이 내장된 Oracle의 솔루션이 패션 소매유통업체가 효율적인 쇼핑 경험을 제공하는 데 어떤 도움을 줄 수 있는지 확인해 보세요.>