매출 패턴부터 파악하라: 2분 데이터 체크
가을이 되면 고객 행동이 달라집니다. 옷·음료·수업 예약이 주말과 평일, 비·맑음에 따라 급변하죠. 먼저 지난 2년 치 같은 기간(9~11월) 매출과 예약 데이터를 엑셀이나 구글 시트에 모으세요. 일별 합계와 요일 평균을 빠르게 계산하면 계절성 패턴(예: 금요일 저녁 급증, 첫눈 전주 매출 상승)이 보입니다. 이런 패턴을 모르면 과잉재고나 빈 슬롯이 발생합니다. 이건 피할 수 있는 실패입니다—바로 확인하세요.
간단한 예측 모델 만들기: 이동평균 3단계
구글 시트에서 이동평균을 활용하세요. 최근 3주(혹은 3일)의 같은 요일 평균을 구하면 다음 주 수요를 추정할 수 있습니다. 필요하면 날씨(기상청 무료 API)와 이벤트(지역 축제·대학 개강) 컬럼을 추가해 가중치를 줍니다. 예측치보다 재고를 10% 낮추거나 예약 슬롯을 15% 늘려 테스트해보세요. 저비용, 빠른 학습으로 민첩하게 조정합니다—실패하면 바로 수정하면 됩니다.
실전 대응: 재고·수업·예약을 즉시 조정하기
예측 결과를 바탕으로 우선 순위 품목을 3개 선정하세요(판매량 상위, 마진 높은, 보충이 쉬운 순). 재고는 '보유량 = 예측수요 + 안전재고(예측의 15%)'로 설정하고, 안전재고는 당일 판매 데이터를 보고 낮추거나 늘리세요. 수업·예약은 피크 시간대에 클래스 추가 또는 프로모션(예: 평일 저녁 20% 할인)을 걸어 재배치합니다. 무료 예약툴(구글 캘린더 + 예약폼)으로 슬롯을 탄력 운영해보세요.
💡 오늘 바로 실행하기
① 지난 2년 동일 기간 매출·예약 데이터를 구글 시트에 복사하기 ② 이동평균으로 다음 주 수요 추정(최근 3주 기준) ③ 우선 품목 3개 선정해 재고 정책 조정(예측+15%) ④ 피크 시간대에 예약 슬롯 1개 추가 또는 평일 프로모션 설정하기 ⑤ 당일 매출로 예측 오차 확인 후 수치 수정하기. 새롭게 시도해보자! 차별화하려면 작게 실험하고 빠르게 반복하세요.
