시장 압박 속 CPG 운영을 재설계하는 선도 브랜드의 전략

시장 압박 속 CPG 운영 혁신이 생존을 좌우한다

Sponsored by SAP. 소비재(CPG) 산업은 마진 압박, 통상 정책 역풍, 가격 인상 기반 성장의 한계가 겹치는 ‘CPG 스퀴즈’로 근본적 전환에 직면했다. 가격 인상에 의존하던 기업은 운영·전략·포지셔닝을 다시 설계해야 하며, 경쟁을 위해서는 해마다 5%+ 생산성 향상이 요구된다. 출장·채용 동결 같은 전통적 비용 절감만으로는 충분치 않다. 조직을 바꾸기 전에 디지털로 활성화할 프로세스를 선별하고, 수작업·효율·자동화 가능성을 정면에서 점검하는 정교한 접근이 필요하다. 무엇보다 분절 솔루션을 넘어 전 기능을 동시에 아우르는 통합 플랫폼이 CPG 운영 성과를 가르는 핵심으로 부상했다.

데이터 중심 의사결정의 병목을 푸는 길

현대의 CPG 운영은 데이터로 움직이지만, 데이터 전략의 질은 제각각이다. 기업은 내부 운영을 깊이 들여다보는 동시에 외부 시장 역학과 소비자 행동을 이해해야 한다. 과거에는 운영 데이터를 추출하며 비즈니스 맥락을 잃고, 소매·소비자 데이터와 함께 분석하려면 막대한 비용으로 그 맥락을 재구성해야 했다. 그 사이 시장은 변하고 프로모션 창은 닫히며 기회는 사라진다. 이 분석 지연이 곧 경쟁력 약화로 이어진다. 이러한 병목을 풀기 위해 SAP 비즈니스 데이터 클라우드는 온전한 비즈니스 맥락을 가진 내부 SAP 운영 데이터와 외부 데이터를 함께 불러와 결합한다. 소매점 POS, 소비자 인사이트, 내부 거래 데이터를 기존의 ‘추출-재구성’ 없이 엮어 분석-의사결정-실행 속도를 근본적으로 높인다. 특히 프로모션 기획과 수익관리에서 효과가 크며, 기업은 수주일 걸리던 준비 과정을 생략하고 시나리오를 돌려 결과를 모델링하며 전략을 근실시간으로 조정할 수 있다. 이로써 CPG 운영 전반의 의사결정 리드타임이 단축된다.

프로모션 전략: 초고위험 환경에서의 민첩성

수요 급증을 실시간으로 감지하고 대응

슈퍼볼 같은 대형 이벤트는 CPG 운영의 취약성을 적나라하게 보여준다. 수요는 급격·지역적·단기적으로 치솟고, 인사이트 지연이나 실행 단절을 용납하지 않는다. 성공의 열쇠는 감각적 머천다이징이 아니라, 창이 열려 있을 때 수요를 빠르게 감지하고 결과를 모델링해 가격·재고·실행을 정렬하는 능력이다. 어떤 제품을, 어느 할인율로, 매장별로 어디에, 지역별 기호 차이는 어떻게 반영할지 등 복잡 변수를 매장 단위까지 세분해 분석해야 한다. SAP의 수익 성장 관리(RGM)는 프로모션 상승분을 산출·모델링하고 실행 가능한 결정을 도출하도록 돕는다. 지역 기호, 경쟁 구도, 과거 실적을 반영해 각 프로모션 결정을 최적화하며, 이를 통해 CPG 운영의 현장 적합성을 높인다.

기획과 실행을 잇는 통합

분석만 훌륭해도 재고 가용성, 매대 유지, 물리적 머천다이징이 받치지 못하면 의미가 없다. 프로모션 기획 시스템과 공급망·재무 계획, ERP의 긴밀한 통합이 필수인 이유다. 이렇게 해야 전략-조달-물류-매장 실행이 한 궤도로 움직이며, CPG 운영의 병목을 제거할 수 있다.

유통 실행: 프로모션 성패를 가르는 마지막 1마일

매대 공백을 막는 재고 가시성

고속 프로모션 기간에는 정밀 수요예측, 전략적 재고 배치, 흠결 없는 배송 실행이 필요하다. 과자는음료처럼 DSD(점포 직접 배송) 모델이 흔한 카테고리는 더 복잡하다. 매대가 비면 소비자는 경쟁 제품으로 이동하거나 구매를 포기한다. 이를 막으려면 다층 공급망의 실시간 가시성과, 신속히 행동으로 옮길 운영 역량이 필요하다. SAP 익스텐디드 웨어하우스 매니지먼트(EWM)는 재고 상태를 세분 추적하는 가시성을 제공하고, SAP의 라스트 마일 유통 솔루션 등 DSD 특화 애플리케이션과 결합해 운전 경로·배송 일정·매장 내 실행을 최적화한다.

현장 판매 실행의 피드백 루프

SAP 세일즈 클라우드의 리테일 이그제큐션 도구는 필드 팀이 매장을 점검·감사하고 실제 진열 상태를 보고하게 해 본사에 구매 순간의 명확한 가시성을 제공한다. 이 폐쇄 루프는 계획과 실행 간 괴리를 줄여 프로모션 성과를 방어한다.

AI가 여는 다음 단계의 CPG 운영

계획·창고·반품의 전 과정에 적용

AI는 실험을 넘어 실무로 이동했다. 창고에서는 작업 스케줄 최적화, 예측 정확도 향상, 반품 프로세스 간소화가 가능하다. 공급망 계획에서는 제품 흐름에 영향을 주는 다변수를 반영한 수요 시나리오를 생성한다. SAP는 IBP(통합 비즈니스 계획)에 대화형 AI ‘Joule’을 통합해, 복잡한 화면 탐색 없이 자연어로 질문하고 실시간 데이터 기반 응답을 받도록 함으로써 의사결정 마찰을 줄이고 중요 계획 사이클의 속도를 높였다.

수익관리와 재고·납기 예측의 고도화

가격·프로모션·포지셔닝이 수천 매장·SKU에서 상호작용하는 복잡성은 인간의 수작업 분석을 넘어선다. 머신러닝은 패턴을 식별하고 결정을 대규모·고속으로 최적화한다. RGM에 내장되는 AI 역량은 프로모션 기획을 더 정교하고 효율적으로 만든다. 또한 지능형 재고 관리는 납기 예측과 분배 의사결정용 실시간 분석을 제공하고, 판매 주문 이행 모니터링은 리스크를 조기 예측해 선제 조치를 가능케 한다. 화력 높은 프로모션 창구에서 제품 가용성과 신뢰할 수 있는 배송을 보장하는 데 직결되는 역량이다. 가장 큰 가치는 ‘보이는’ 기능보다 핵심 운영 프로세스 곳곳에 지능을 스며들게 하는 데서 나온다. 수십 개 워크플로의 미세한 개선이 누적되며 CPG 운영의 구조적 경쟁우위를 만든다.

결론: 일시적이 아닌 구조적 변화에 대응하라

CPG 스퀴즈는 지나갈 일시적 현상이 아니다. 마진 압박과 가격 권한 약화는 구조적 변화의 반영이며, 통상 정책과 소비자 행동은 계속 변한다. 승자는 제품력만이 아니라 가장 효율적이고 민첩한 운영을 구축한 기업일 것이다. 지금이 데이터·플랫폼·AI로 CPG 운영을 재설계할 시점이다.

필자 및 스폰서 고지

글: Jon Dano, SAP 소비재 산업 자문. 본 기사는 VentureBeat의 스폰서드 콘텐츠로, 후원 혹은 제휴 관계에 따라 제작되었습니다. 문의: sales@venturebeat.com