데이터 분석이 미래의 구매 부서에 미칠 영향: 2025년의 구매

Empowered by analytics: Procurement in 2025

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EY는 향후 10년 내 구매 부서에 가장 파괴적인 규모의 혁신을 동반할 동인 중 하나로 ‘데이터 분석’을 꼽았습니다. 미래의 구매부서는 의사결정에 최신 데이터 분석 툴을 적극 활용할 것으로 전망됩니다. 데이터 분석이 강력해질수록 비즈니스 관련 의사결정시 구매부서의 영향력이 더욱 증가할 것입니다. 또한 선도 기업들이 데이터 분석 기술을 다른 업무에도 적용하면서 구매부서 리더에 대한 조직의 요구가 늘어날 것으로 기대됩니다. 즉, 미래의 구매 리더들은 데이터 분석 능력을 갖추고, 비즈니스 전략을 기획하고, 경영에 적극적으로 참여해야 할 것입니다. 구매 관련 경력을 갖춘 경영진 포지션도 확대될 것으로 예상됩니다.

본 보고서에서는 미래의 구매부서가 5가지 영역에서 향후 어떻게 변화하고 진화할 것인지 분석합니다.

1. 최신 기술
디지털 기술은 향후 10년간 구매부서의 데이터 분석과 활용을 개선시킬 것입니다. 구매비용 분석, 전자 구매, 계약 관리, 공급업체 관리 등 많은 구매 업무가 클라우드 기반의 애플리케이션을 통해 처리될 것으로 예상되며, 실시간 분석도 가능할 것입니다. 또한 AI(인공지능)를 통해 방대한 과거 데이터에 기반을 둔 자동화된 의사 결정을 내리는 예측 분석에도 활용될 것입니다. 사물인터넷을 통해 고객들의 실시간 피드백 수집뿐만 아니라 방대한 양의 물품 이동 추적도 가능해질 것입니다. 사람의 개입이 필요없는 자동화된 결제 시스템과 가상 카드 등 새로운 결제 수단이 구매자와 공급자 간의 관계를 향상시킬 것입니다.

2. 의사 결정
앞으로 구매부서의 의사 결정은 데이터에 의해 혁신될 것입니다. 효과적인 데이터 분석은 공급 체인 관리를 혁신하고, 최적 구매 시기 결정, 고객의 수요에 맞는 재고 관리, 비용 절감, 미래 리스크 예측 등에 도움이 될 것입니다. 하지만 빅데이터 관련 전략을 갖춘 조직이 28%, 페타바이트(1PB = 1,024TB) 규모의 데이터베이스를 갖춘 기업은 15%에 불과하며, 대개 IT 리더들이 빅데이터 업무를 담당하고 있는 실정입니다. EY의 경험으로 볼 때, IT리더보다는 해당 비즈니스 리더가 데이터 분석 프로젝트를 담당하는 것이 더 적합할 것으로 판단됩니다.

조직의 경영 전략과 관련된 구매부서의 참여와 기여도가 증가하면 재무관점의 분석에 대한 역할도 늘어날 것으로 예상됩니다. 또한 선도적인 구매 부서들은 데이터 분석 활용시 자본, 환율 시장 등 다양한 거시경제 지표를 분석에 활용하고 있고, 이러한 다양한 분석을 통해 협력업체들이 자신들의 비즈니스에 미치는 영향을 파악하고 있습니다.

3. 통합
최신 데이터 분석 기술을 통해 전체 공급체인에 대한 통찰을 높일 수 있습니다. 이를 통해 공급업체와 고객을 위한 더 효과적인 의사 결정을 내리고, 공급업체와 고객 간의 연계를 통한 장기적 이익 창출에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 데이터 분석을 조직의 오퍼레이션에 성공적으로 통합시킨 기업들은 재고 관리 최적화, 맞춤화된 구매 옵션 제공, 공급 체인 혁신 등의 효과를 거둘 수 있습니다. 또한 고객을 보다 심층적으로 이해할 수 있기 때문에, 고객의 우선순위에 맞도록 공급업체를 결정하는데 도움을 줄 것입니다.

과거에는 구매 부서에 대한 경영진의 기대는 가격 경쟁력이 있는 높은 품질의 공급업체를 찾고 관리하는 것이었습니다. 그러나 데이터 분석의 발전에 힘입어 구매의 기능이 더욱 강력해지면서 CEO들은 구매 영역의 선도적이고 전략적인 역할을 기대하게 될 것입니다.

구매부서는 R&D 부서, 엔지니어링, 재무 등 다양한 부서의 업무를 혁신적으로 지원할 수 있으며, 실제로 구매에 기반을 둔 많은 비즈니스 모델이 성공을 거두고 있습니다. 예를 들어, 아마존과 코스트코는 복잡한 공급 네트워크를 효과적으로 관리함으로써 리테일 업계에서 성공적으로 혁신을 이루어냈습니다. 구매를 통해 전략을 수정하고, 최고 구매 책임자(CPO)가 변화를 주도하게 했습니다. 또한 자동차 제조업체 포드(Ford)의 구매부서도 낮은 가격을 찾아 협상하는 기존의 구매 부서 역할에서 벗어나, 공급업체와의 협업을 통해 혁신을 도모하는데 주력해 상당한 비용을 절감했습니다.

4. 리스크 관리
최신 데이터 분석 기법은 구매부서의 예측 능력을 향상시켜 리스크 모델링의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 또한 데이터 분석이 진화하면서 점점 더 많은 리스크 동향을 실시간으로 모니터링 할 수 있을 것입니다. 과거, 현재, 미래에 대한 통찰이 개선되면서 구매부서는 데이터 기반의 사실과 증거에 기반해 의사결정을 내리고, 리스크 관리 비용도 크게 절감할 수 있을 것입니다. 또한 예측 분석은 다량의 데이터 분석을 촉진해 구매부서가 최적의 공급업체를 파악하는데 도움을 줄 수 있습니다. 더불어 구매부서의 니즈에 최적화된 공급업체와의 우호적 계약을 수립하고 유지함으로써 궁극적으로 리스크를 줄이는 효과를 거둘 수 있게 될 것입니다.

5. 인재
미래 구매부서의 변화된 모습에 맞는 새로운 인재도 필요할 것입니다. 데이터 분석 역량, 카테고리 관련 전문 역량, 혁신과 협업 능력, 협상 능력을 갖춘 전문 인재에 대한 수요가 늘어날 것으로 예상됩니다. 통계, 물리학, 사회 과학, 재무 리스크 분야의 전문가에 대한 채용이 늘어날 것입니다. 또한 다양한 문화적 배경에 대한 이해, 지속가능성과 윤리적 책임을 갖춰야 할 것으로 보입니다.

보다 자세한 내용은 원본 보고서 데이터 분석이 미래의 구매 부서에 미칠 영향: 2025년의 구매 (pdf, 1.17mb) 에서 살펴보시기 바랍니다.

 

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