# 출처 : http://blog.naver.com/esterik.do  초보CEO 이야기
실무에 도움이 될 수 있는 부분이지만, 워낙 배울게 많고 접근이 어려운데 요점만 간단히 쉽게 적어주신 내용이라 퍼 왔습니다.



조직 내부의 사업계획을 위해서도 외부적인 자금조달 활동에서도 현재의 매출분석과 미래의 예측에는 타당한 근거와 인과 관계를 설명할 수 있는 분석이 필요합니다.

물론 이 부분에 대해 저보다 더 잘 설명하실 수 있는 마케팅 엔지니어들이 많이 계시겠지만, 관련된 업무에 종사하시는 최고경영자, 마케터, 투심위원 중에 관련된 접근에 어려움을 겪는 분들이 많은 것 같아, 간단한 지식이나마 적고자 합니다.

1. 매출예측의 근거
현재까지의 매출 데이터가 있다면 신뢰도를 90% 수준은 접근 시킬 수 있는 예측 데이터를 만들 수 있습니다. 그러나 어떠한 회귀분석법을 쓸 것이냐는 것은 매출의 현재까지의 과정과 패턴을 제대로 이해하고 있지 않고서는 쉽지 않은 일입니다.

그 중 가장 많이 사용하면서도 문제가 되는 선형분석에 대해 말씀 드리면 주기적인 발주와 판매, 또는 수급의 난항으로 일어나는 품절 상황, 계절에 따른 성수와 비수기를 제대로 반영할 수 없는 전형적인 모델입니다.(소규모의 소매업체에는 적절할 수 있습니다.) 되도록이면 많은 예외상황을 반영할 수 있는 다항식을 토대로 출시에서 단종까지 'S'형태의 제품 성장곡선과 일치시켜 나가는 것이 제대로된 매출 분석이 될 수 있습니다.

또 한 가지는 골이 깊은 월별 데이터로 소스를 가져가는 것보다 일정 패턴을 완만하게 찾아낼 수 있는 이동평균을 산출하여 매출곡선을 다듬어주는 작업이 필수적으로 수반되어야 할 것입니다.

2. BASS Marketing 알고리즘에 의한 매출 예상
가장 신뢰도가 높다고 판단할 수 있는 모형이지만, 많이들 간과하시는 것이 있어 몇 자 적습니다.
우선 Bass Mareting 알고리즘은 철저한 시장 분석이 없이는 도입할 수 없는 시스템입니다. 시장규모의 예측 등을 충분히 하여야 하며, 특히 중요한 것은 소자본의 벤처기업과 중소기업은 이 시스템 자체가 어울리지 않습니다. 중견기업 이상 대기업의 경우에 오히려 예측결과가 정확하게 들어 맞기 때문입니다.

이유인즉 Bass Marketing 알고리즘의 Variable Factor인 모방계수와 혁신계수에 대한 부분이 언급되어야 하는데요. 이 부분 최근에 거의 상수인 것처럼 여러가지 상품에 대한 값들이 발표되지만 거기에 속하지 않는 제품을 개발하는 벤처기업 등은 기존의 값들을 대강 끌어다 쓰는 것도 오차를 크게 만드는 이유가 되지요.

그리고 가장 중요한 이유, 모방심리, 상품혁신성 이 두 가지는 기실 홍보와 광고의 힘에 의해 요동 칠 수 있는 것입니다. 소자본의 벤처기업은 이러한 현실적인 문제로 결코 Bass Markeing 알고리즘을 적용할 수 없습니다.

모델 자체의 신뢰도는 인류 역사상 최고의 모델이라 할 수 있겠지만, 그 모델에 적용할 수 있는 변수들이 워낙 많고 충분한 시장 조사와 제품의 대중성을 확보해야 한다는 이유로 틈새시장을 노리거나 새로운 패러다임을 단순히 기술력만으로 제품화하는 벤처기업인 경우에는 적합한 모델이 아니라고 할 수 있습니다.

3. 매출예측에 대한 이해
간혹 이러한 어려운 과정을 거친 보고서를 내 놓더라도 기관이나 투자가로부터 외면당하는 경우가 있을 것입니다. 그때 새로운 매출예측을 하려고 다시 데이터를 만들지 마십시오. 제대로된 시스템을 갖춘 기관이나 자본은 이러한 구조에 대한 이해를 충분히 하고 있습니다. 데이터를 손질해서 투자자의 입맛을 맞춘다는 것은 오히려 부메랑이 되어 다시 나에게 해를 끼치는 일이 됩니다. 차라리 새로운 기관이나 투자자를 만나는 게 낫고, 데이터 자체를 보지 않는 다른 이유를 찾는 것이 좋을 것입니다. ^_^