관세 불확실성 시대, 리테일/소비재 기업의 데이터 활용 전략 5가지

리테일/소비재(CPG) 산업은 현재 격동적인 경제 환경 속에 놓여 있습니다. 특히 예측 불가능한 관세 인상은 기업의 잠재적인 비용 상승으로 직결되는 중요한 변수입니다. 이러한 비용 상승은 가성비를 중시하고 비용에 민감해진 소비자들의 행동 변화를 더욱 부추깁니다. 이에 따라 소비자들은 더 낮은 가격을 찾고 더 많은 비용을 지불하지 않게 되며, 기업들은 비용 절감 압박을 받는 동시에 관세라는 난관에 직면하게 됩니다. 비용과 관세의 지속적인 변동성에 따라 끊임없는 관리와 분석은 필수적이며, 이를 위해 데이터 투명성의 중요성이 커지고 있습니다. 통합된 데이터 파운데이션은 AI의 역량을 활용하여 기업이 예상되는 소비자 행동부터 과거 판매 데이터에 기반한 예측 분석, 최신 관세 정보에 이르기까지 더 빠르고 정확한 인사이트를 확보할 수 있도록 지원합니다. 

이 블로그에서는 이러한 변동성을 이해하는 데 데이터가 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다. 이를 통해 기업은 관세가 비용에 미치는 실제 및 잠재적 영향을 이해하고, 소비자 반응을 예측하며, 전반적인 비즈니스 영향을 평가하고, 다양한 대응책을 평가할 수 있습니다.

불확실성을 파악하는 열쇠 - 데이터

관세와 같은 불확실성이 닥치면, 스마트한 기업들은 앞으로 나아갈 길을 찾기 위해 데이터 분석을 활용합니다. Snowflake AI 데이터 클라우드를 활용하면 선도적인 기업들은 불확실한 상황을 정확히 파악하고 다음 단계를 계획할 수 있습니다. 이를 통해 단순한 대응을 넘어 예측을 기반으로 한 선제적 대응이 가능해집니다.

1. 비용 세분화하기: 제조업체와 소비재 기업의 경우, 적용되는 관세는 제품마다 다릅니다. 기업은 자재명세서(BOM)를 면밀히 분석해야만 어떤 구성 요소가 얼마나 영향을 받는지 정확하게 파악할 수 있습니다. Snowflake는 ERP 시스템의 데이터와 Snowflake Marketplace의 관세 정보를 결합할 수 있도록 하여 기업이 제품 라인 전반에 걸쳐 모든 생산 단계에서 새로운 비용 구조를 더 명확하게 파악할 수 있도록 돕습니다.

2. 가격 변동에 대한 고객의 반응 이해하기: 관세로 인해 가격 인상을 고려해야 할 때, 기업은 소비자들이 어떻게 반응할지 파악해야 합니다. 소비자가 가격 인상을 수용할 것인지, 또는 다른 대체재를 찾을 것인지, 아니면 구매를 아예 포기할지 여부를 말이죠. 과거 판매, 가격 및 프로모션 데이터를 Snowflake에 통합하면, 정교한 머신러닝 모델을 활용해 다양한 제품, 세그먼트 또는 지역에서 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 소비자에게 비용을 부담시키는 것이 더 현명한지 아니면 내부적으로 처리하는 것이 더 나은지를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

3. 정교한 시뮬레이션을 통해 마진 보호하기: 재무 팀은 제품, 고객 및 지역 전반에 걸쳐 관세가 순이익에 어떤 영향을 미칠지를 이해해야 합니다. Snowflake에서 수백만 건의 데이터를 기반으로 복잡한 마진 시뮬레이션을 실행하여 비용, 매출 및 가격 데이터를 결합하면 영향을 예측할 수 있습니다. 이와 같은 인사이트는 가격 전략, 유지 또는 중단할 제품부터 공급업체 및 고객과의 협상 접근 방식에 이르기까지 중요한 결정을 지원합니다.

4. 신규 공급업체를 효과적으로 찾고 평가하기: 관세에 대한 최선의 대응은 더 유리한 무역 조건을 가진 국가에서 새로운 공급업체를 찾는 것이지만, 이는 결코 간단하지 않습니다. 비용, 품질, 생산 능력 및 위험 요소 등 다양한 기준에 따라 잠재적인 파트너를 평가해야 하기 때문입니다. Snowflake는 기업들이 조달 데이터를 공급업체 정보 및 물류 데이터와 결합할 수 있도록 하여, 다양한 지리적 위치에서 데이터 기반 소싱 시뮬레이션을 실행할 수 있게 합니다. 

5. 제조 위치 재고하기: 관세로 인해 기업들은 제품의 제조 위치를 재검토하곤 합니다. 예를 들어, 생산 위치를 최종 시장에 더 가깝게 이동하는 것은 세금을 피하고 배송에 드는 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. Snowflake는 인력 비용, 부동산 가격 및 세금 인센티브와 같은 외부 데이터와 내부 운영 정보를 결합하여 잠재적인 이점과 단점을 파악하고 전체적인 그림을 이해하는 데 도움을 줍니다. 

데모: Snowflake의 차별화 전략

무역 정책이 하룻밤 사이에 바뀔 수 있는 세상 속에서, Snowflake의 AI 데이터 클라우드는 기업들이 민첩하게 움직일 수 있는 견고한 기반을 제공합니다. 리테일/소비재 기업들은 데이터 사일로를 해소하고 파트너와의 안전한 협업을 실현함으로써 무역 중단에 자신 있고 빠르게 대응할 수 있습니다.

여러분의 비즈니스가 관세 압박을 견디는 데 Snowflake가 어떻게 도움이 되는지 살펴보고 싶다면, 데모를 통해 다음과 같은 내용을 자세히 확인하세요. 

• 특정 제품 및 공급업체에 대한 세분화된 관세 영향 평가
• 데이터 업데이트마다 갱신되는 AI 기반의 실시간 예측 및 권장 사항
• 지능형 비서를 통한 데이터 인사이트 액세스