수요예측 정확도(MAPE) 분석기

MAPE = (1/n) x sum(|예측 - 실적| / |실적|) x 100%. 평균 절대 백분율 오차로, 수요예측의 정확도를 측정하는 가장 널리 쓰이는 지표입니다. 값이 낮을수록 정확합니다. 10% 미만이면 우수, 10~20%는 양호, 20~30%는 개선 필요, 30% 이상은 불량으로 평가합니다. 다만 실적이 0에 가까운 저회전 SKU에서 분모가 작아 값이 과장될 수 있습니다.

WMAPE = sum(|예측 - 실적|) / sum(|실적|) x 100%. 가중 MAPE로, 절대 오차의 합을 실적 합으로 나눕니다. 실적 규모가 큰 SKU의 오차를 더 크게 반영하기 때문에 재고 과부족 금액 영향 파악에 유리합니다. 저회전 SKU의 MAPE 왜곡 문제를 완화하므로 MAPE와 함께 보고하는 것이 권장됩니다.

Bias = (1/n) x sum((예측 - 실적) / 실적) x 100%. 양수이면 예측이 실적보다 지속적으로 높은 과대예측(Over-forecast), 음수이면 과소예측(Under-forecast)을 의미합니다. 과대예측은 재고 과잉, 과소예측은 품절·기회 손실로 이어집니다. Bias가 0에 가까워도 MAPE가 크다면 오차가 랜덤하게 크다는 의미입니다.

TS = CUSUM(예측 - 실적) / MAD. 누적 예측 오차(CUSUM)를 평균 절대 편차(MAD)로 나눈 값입니다. |TS| > 4이면 예측이 체계적으로 한쪽으로 치우쳐 있다는 경고 신호입니다. TS가 +4 초과이면 과대예측 편향 지속, -4 미만이면 과소예측 편향 지속으로 예측 모델 파라미터 재조정이 필요합니다.

Excel이나 ERP에서 기간·SKU·예측·실적 열을 선택해 복사(Ctrl+C)한 뒤 입력 창에 바로 붙여넣기(Ctrl+V)하세요. 탭 구분 자동 인식. SKU 열이 없어도 기간·예측·실적 세 열만 있으면 됩니다. 첫 줄은 반드시 헤더여야 하며, 헤더에 "예측"(또는 forecast/pred)과 "실적"(또는 actual/real)이 포함되어야 파싱됩니다.

SKU별 정확도 순위에서 MAPE가 높은 품목을 확인한 뒤 원인을 분석합니다. 주요 원인: 계절성/프로모션 미반영, 외부 요인(경쟁 신제품, 공급망 이슈) 누락, 예측 주기가 너무 길어 최신 정보가 반영되지 않음, 해당 SKU의 실적 변동성 자체가 큰 불규칙 수요. 불규칙 수요 품목은 통계 예측보다 판매 담당자의 정성적 조정이 효과적인 경우가 많습니다.

영업 예측 도구는 미래 매출을 예측(사전 분석)하는 도구입니다. 본 도구는 이미 지난 기간의 예측치와 실적치를 비교해 예측 모델의 정확도를 평가(사후 검증)합니다. 두 도구를 사이클로 운용하세요: 예측 생성 → 실적 수집 → 본 도구로 정확도 평가 → 예측 모델 개선 → 재예측.

월간 S&OP 회의에서 전월 MAPE·Bias를 보고해 예측 프로세스 책임자가 개선 계획을 제시하도록 합니다. 품목 분류(ABC/XYZ)와 결합해 A-X(고판매·저변동)는 통계 예측, C-Z(저판매·고변동)는 주문 기반 운영으로 전략을 달리합니다. MAPE 목표를 KPI에 포함해 지속적 개선 동기를 부여하세요.