New Balance, Five Below, ZAMP, 그리고 EchoStar: aim10x Americas 유통 세션 주요 하이라이트

수요 변동성과 소비자 선호 변화가 지속되는 가운데, 유통과 패션 업계는 끊임없이 변화하는 시장 환경에서 대응하고 있습니다. o9 Solutions가 주최한 aim10x Americas는 400명 이상의 업계 전문가가 참석한 대규모 행사로, 각 기업의 경영진과 솔루션 전문가들이 AI 기반 통합 계획을 통해 이러한 과제에 어떻게 대응하고 있는지 공유하는 자리였습니다.

EchoStar는 3억 달러 규모의 재고를 줄였고, Zamp S.A.는 약 3,000개 레스토랑 전반에서 수요 예측 정확도를 92% 수준으로 끌어올렸습니다. New Balance는 전 세계의 계획 체계를 단일 플랫폼으로 통합했습니다. 실시간 데모에서는 터치리스(Touchless) 자동 보충과 AI 기반 머천다이징을 통해 몇 주가 걸리던 분석을 즉시 실행 가능한 인사이트로 전환하는 모습을 강조했습니다.

주요 하이라이트는 다음과 같습니다.

무선 통신 유통망의 디지털 혁신

불과 1년 전, EchoStar는 심각한 재정 위기를 직면하고 있었습니다. 재고는 과잉 상태였고, 현금 유동성은 재고에 묶여 있었으며, 특히 Boost Mobile 무선 사업 부문은 급변하는 수요에 대응하는 데 큰 어려움을 겪고 있었습니다. 여기에 유료 TV 서비스인 DISH Network와 Sling TV, 위성 통신 서비스 Hughes가 포함된 포트폴리오 구조로 인해 복잡성이 한층 가중되었습니다.

EchoStar의 엔터프라이즈 공급망 담당 부사장 Geoffrey Fry는 이렇게 회상했습니다: “우리는 불과 1년 전 파산 직전에서 이제는 현금 유동성이 크게 개선된 상태에 있습니다. 하지만 유일한 해법은 일하는 방식을 근본적으로 바꾸는 것이었습니다.”

Gmail이 계획 도구였던 시절

당시 EchoStar가 사용하던 도구들은 수십억 달러 규모의 제품 자산을 관리하기에는 시대에 뒤떨어진 수준이었습니다. “우리는 스프레드시트와 Gmail로 시작했습니다. 네, Gmail이 실제로 우리의 계획 도구 중 하나였죠. 결과는 예상하시는 대로, 그리 잘 작동하지 않았습니다.”

린(Lean) 사고방식과 디지털 전환의 만남

Geoffrey는 당시의 위기를 변화의 촉매로 삼아 전환의 기회로 만들었습니다. 그는 린(Lean) 원칙을 적용해 비효율 재고를 제거하고, 고객 가치 중심으로 계획 체계를 재정립했습니다. 이 변화의 중심에는 o9의 수요 및 공급 계획 플랫폼과 Oracle ERP의 통합이 있었습니다. 특히 다단계 재고 최적화(MEIO, Multi-Echelon Inventory Optimization)를 통해 EchoStar는 공급업체에서 유통센터, 창고, 매장까지 전체 네트워크 수준에서 재고를 통합적으로 최적화할 수 있게 되었습니다.

게임을 바꾼 결과

지금까지 진행된 혁신의 성과는 매우 의미 있었습니다:

• “우리는 재고를 약 5억 달러 수준에서 2억 달러 수준으로 줄이며, 휴대전화 사업 부문에서 70%의 재고 감축을 달성했습니다. 반면 o9을 사용하지 않은 다른 부문에서는 오히려 재고가 증가했습니다.”
• “그 결과 사실상 적시(Just-in-time) 납품을 실현했고, 재고 회전율을 26회까지 끌어올렸으며, 현금 흐름도 극적으로 개선되었습니다.”
• “o9은 공급망의 상·하류를 모두 모델링할 수 있는 역량을 제공해, 스프레드시트로는 불가능했던 수준의 엔드투엔드 가시성을 확보하고 재고를 최적화할 수 있었습니다.”
• “특히 다단계 재고 최적화(MEIO)의 효과는 매우 컸습니다. 과거에는 국가 단위 유통센터(DC) 재고만 관리했지만, 이제는 공급망 전체를 하나의 체계로 시각화할 수 있게 되었습니다. 이로써, ‘공급망 탓’이라는 관행적 접근에서 벗어나 문제의 근본 원인을 정확히 진단할 수 있었습니다.”

무선 통신 유통망, 완전히 새로워지다

EchoStar는 o9을 핵심 계획 체계로 정착시켜, 공급망 운영 방식을 새롭게 재구성했습니다. 그 결과, 유통센터는 이제 크로스도크(cross-dock) 기능을 수행하며, 재고 회전율은 세계 최고 수준으로 향상되었고, 데이터 기반의 의사결정이 조직 전반의 표준으로 자리 잡았습니다.

더 큰 교훈: 현금이 왕이다

Geoffrey는 이번 혁신의 교훈을, 기술을 넘어 경영 전반의 관점으로 확장했습니다. “현금은 어떤 사업에서든 핵심입니다. 성장 중이든, 높은 수익성을 유지하고 있든, 혹은 파산 직전이든 상관없습니다. 재고는 곧 현금의 원천입니다. 린 원칙을 적용하고, 고객 가치에 집중하며, 공급망 전체를 통합적으로 관리하고, 파트너의 관점을 이해하며, 올바른 도구를 활용함으로써 우리는 수억 달러 규모의 재고를 줄이는 동시에 고객 서비스 수준을 한층 높일 수 있었습니다.”

Zamp S.A.: QSR (Quick-Service Restaurant) 성장을 위한 엔드투엔드 계획 혁신

브라질 최대 외식 프랜차이즈 운영사 Zamp S.A.는 버거킹, 파파이스, 스타벅스, 써브웨이 등 약 3,000개 매장을 2만 명의 인력으로 운영하고 있습니다. 공급망 담당 Director Luciano Tótola는 규모의 복잡성을 이렇게 설명합니다. “3,000개의 매장을 운영하는 것은 3,000개의 공장을 운영하는 것과 같습니다. 공장이 자재 문제로 멈출 때 생기는 혼란은, 매장에서 빵이나 쇠고기가 없어 멈출 때의 상황과 다르지 않습니다.”

단절된 사후 대응 중심 계획에서의 탈피

기존의 계획 프로세스는 부문 간 단절로 인해 사후 대응적이었고, 과잉 재고·불필요한 운송·팀 과부하를 초래했습니다. 이러한 악순환을 끊기 위해 Zamp는 브라질 QSR 및 패스트 캐주얼 업계 최초로 o9과 협력하여 엔드투엔드 AI 기반 계획 플랫폼을 도입했습니다.

레스토랑 운영에 맞춘 AI 기반 계획 체계

도입 범위에는 수요 계획, 공급 계획, 재고 보충을 비롯해 AI 기반 예측과 현실 제약 반영, 매장별 일 단위(SKU 레벨) 예측, 생산 변동을 고려한 ‘Leakage Factor’ 적용, 그리고 트럭 적재율(Truckload) 최적화를 통한 물류비 절감이 포함되었습니다.

Luciano Tótola는 Zamp의 변화 속도를 이렇게 설명했습니다. “우리는 프로세스를 먼저 개선한 뒤 자동화할 여유조차 없었습니다. 두 과정을 동시에 추진해야 했습니다. o9의 레퍼런스 모델을 활용해 빠르게 도입하면서도 베스트 프랙티스를 내재화할 수 있었습니다.”

비즈니스 성과: 낭비 절감과 매출 증대

그는 o9 플랫폼 도입을 통해 얻은 주요 비즈니스 성과를 다음과 같이 설명했습니다

• “수요 예측 정확도가 20% 향상되어 현재 92% 수준을 유지하고 있습니다.”
• “매장 단위 예측 정확도는 12% 개선되어 70%에 도달했습니다”.
• “폐기 및 노후화로 인한 손실이 약 60% 감소했습니다.”
• “레스토랑 매니저의 발주 소요 시간이 30% 줄었습니다.”
• "재고는 13%, 운송비는 20% 감소했으며, 출하 빈도도 함께 낮아졌습니다."
• "무엇보다 매장 내 품절이 32% 감소했습니다. 매출이 증가하고, 운영 효율이 개선되었으며, 매장 직원들은 고객 응대에 더 집중할 수 있게 되었습니다."

변화의 핵심은 ‘문화’

Luciano는 이번 전환이 단순한 기술적 변화가 아니라 조직 문화의 변화였다고 강조합니다. “이제 논의가 훨씬 건설적으로 이루어지고, 협업도 더 강화되었습니다. 우리의 공급망은 이제 회사 전반에서 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 기여하는 핵심 기능이 되었습니다.”

뉴발란스(New Balance): 계획을 통해 리테일을 재정의하다

뉴발란스에 성장은 동시에 축복이자 도전이었습니다. 독립적으로 운영되는 글로벌 신발·의류 브랜드 뉴발란스는 지난 10년간 폭발적인 성장을 이어오며, 세계적 유명 운동선수들과의 계약을 통해 50개국 이상으로 사업을 확장했습니다.

그러나 그 성장의 이면에는 분산되고 노후화된 계획 시스템이라는 근본적인 문제가 있었습니다. “지난 5~10년 동안 우리는 정말 특별한 도전에 직면했습니다. 바로 지속적인 성장을 멈출 수 없다는 점이었습니다.” 글로벌 계획 COE 담당 Director Xavier Vargas는 이렇게 말했습니다 “하지만 성장은 수익성을 동반할 때만 진정한 성공입니다. 시스템과 프로세스의 복잡성이 커지면서 이를 달성하는 것은 점점 더 어려워졌습니다.”

과도한 도구, 복잡성의 덫

제품 라인별 관리 방식이 제각각이었습니다. 어떤 팀은 Excel로, 다른 팀은 내부 시스템을 활용해 계획을 수립했고, 데이터 정의조차 일관되지 않았습니다. 핵심 지식이 소수의 전문가에게 집중되어 있었고, 동시에 회사의 기존 ERP 시스템은 단계적으로 폐기되고 있었습니다. Xavier는 이렇게 설명했습니다. “엔드투엔드 계획 체계는 지나치게 복잡했습니다. 이런 상태로는 수익성 있는 성장을 지속하기 어려웠습니다.”

과감한 도전: ERP·PLM·계획 시스템의 동시 구축

뉴발란스가 선택한 해법은 과감하면서도 전례 없는 도전이었습니다. 바로 신규 ERP, PLM, 그리고 계획 시스템을 동시에 구축하는 방식이었습니다. “우리는 금요일 밤 시스템 전환(blackout)을 거쳐, 월요일 아침 모든 직원이 동일한 시스템에서 업무를 시작했습니다. 그리고 단 한 번의 문제도 발생하지 않았습니다.” 이 전환의 핵심에는 o9의 통합 플랫폼이 있었으며, 이를 통해 수요·재고·공급 계획을 하나로 통합하고, 통합 비즈니스 계획(IBP)으로 나아가는 기반을 마련했습니다. 또한 통계 기반 예측, 고도화된 사이즈 커브 관리, 지능형 배분 및 보충, 시나리오 기반 RCCP 기능이 하나의 통합 시스템 안에서 유기적으로 운영되고 있습니다.

시스템 전환에서 성과 창출로

Xavier Vargas는 이번 전환 이후 팀이 체감하고 있는 변화를 이렇게 설명했습니다:

• “신제품 출시 관리와 정확한 사이즈 커브 적용 역량은 신발 업계에서 진정한 게임 체인저가 되었습니다.”
• “과거에는 제약 기반 RCCP 계획을 실행하는 데 일주일이 걸렸지만, 이제는 무제약 계획과 동일한 속도로 완료됩니다.”
• “예전에는 데이터를 검증하는 데 일주일이 걸렸지만, 이제는 첫날부터 신뢰할 수 있는 데이터가 확보되어 바로 트레이드오프(trade-off) 논의에 집중할 수 있습니다.”
• “On Time, In Full (정시에 완전한 물량) 제품 공급 역량이 매달 꾸준히 개선되고 있습니다.”

단기 대응이 아닌, 장기적 지속을 위한 계획

Xavier에게 이번 전환은 속도와 정확성을 넘어 사람과 조직 문화의 변화를 의미했습니다. “이 모든 변화는 사람이 중심이 되어야만 가능합니다. 마라톤을 준비하듯 장기적인 시각으로 계획해야 합니다. 변화는 끊임없이 일어납니다. 완벽할 수는 없지만, 기대치를 어떻게 관리하고, 구성원들을 여정에 동참시킬 것인지가 더 중요합니다.”

터치리스 의사결정으로 유통 현장을 혁신하다: DC(물류 센터)에서 매장 진열대까지

매일 반복되는 유통 재고 보충의 긴급 대응이 예측(Foresight) 기반으로 전환된다면 어떨까요? 이 질문에서 출발한 것이 바로 aim10x Americas의 한 라이브 데모였습니다. 이 세션에서 o9은 자사 플랫폼과 최신 Agentic AI 기술을 통해, 의사결정 방식을 어떻게 근본적으로 혁신하고 있는지 시연했습니다.

재고 보충의 딜레마

o9 Solutions 솔루션 컨설팅 디렉터 Michael Crowe는 많은 패션 및 옴니채널 리테일 기업들이 공통으로 직면한 핵심 과제를 이렇게 소개했습니다: 중앙 물류센터(DC)에서 매장으로 적정 재고를 배분하는 동시에 도매 채널과의 균형을 유지하는 일은 매우 큰 도전입니다.

계획 담당자들은 매일 다음과 같은 질문을 던집니다. 오늘 승인해야 할 발주 건수는 몇 건인가? 그중 어떤 주문이 가장 중요한가? 어느 매장에는 재고가 과잉으로 쌓이고, 어디는 품절이 발생하고 있는가? 그리고 지속적인 프로모션이나 가격 인하에 의존하지 않고 어떻게 매출을 높일 수 있을지 고민합니다.

더 스마트하게 시작하는 계획 담당자의 한 주

데모는 계획 담당자가 새로운 한 주를 시작하는 순간부터 이야기를 풀어갔습니다. 이제 그는 더 이상 수많은 스프레드시트를 찾아보지 않습니다. 대신, 이메일을 받거나 산책 중 들을 수 있는 팟캐스트 형태의 오디오 브리핑으로 한 주의 핵심 이슈를 전달받습니다. 여기에는 문제 영역, 근본 원인, 그리고 실행 권장 사항이 명확하게 정리되어 있습니다.

플랫폼 내부에서는 익숙한 KPI 대시보드를 통해서 공급 지원 가능성(Supportability), 손실 매출 (Lost Sales), 발주 승인(Order Approvals) 등이 표시됩니다. 하지만 그 위에는 생성형 AI 기반 요약이 추가되어, 복잡한 차트를 명확한 인사이트로 전환합니다. 이 시스템은 특히 다음과 같은 사실을 강조했습니다: 재고 확보를 위한 발주의 95%가 이미 ‘터치리스(Touchless)’ 상태로 사전 정의된 규칙에 따라 자동 승인되고 있었습니다. 나머지 예외 케이스의 경우에만 검토가 필요한 상태였습니다.

진짜 중요한 예외에 집중하기

수동 승인 항목을 클릭하면 시스템이 특정 주문이 예외로 분류된 이유를 명확히 보여줍니다. 예를 들어, 저마진 상품이나 비정상적인 배송 경로를 포함한 주문은 사람의 판단이 필요한 항목으로 표시됩니다. 시스템은 각각의 선택에 따른 트레이드오프(trade-off)를 정량적으로 비교해 보여줍니다. 예를 들면, “비표준 주문을 승인하면 운송비는 증가하지만, 결과적으로 순이익이 2,800달러 개선된다”와 같은 방식으로 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

계획 담당자는 제품·매장별 클래스(Class), 제품 수명주기(Lifecycle), 마진(Margin), 임계값(Threshold) 등 다양한 기준에 따라 승인 규칙을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 신규이면서 고마진인 제품은 항상 계획 담당자의 검토가 필요하도록 지정할 수 있습니다. 이후 시스템은 공급 지원 가능성(Supportability)을 분석하여 지역별 성과 격차의 원인을 파악합니다. 예를 들어, 미국 동부 지역의 실적 저하가 뉴욕 패션위크로 인한 수요 급증이라는 점을 자동으로 포착합니다. 또한, 경쟁사 프로모션 등 외부 신호도 함께 분석하여, 계획 담당자가 이상 현상의 전체 맥락을 파악할 수 있도록 지원합니다.

문제 인식부터 해결까지, 하나의 워크플로우로

이 시스템은 단순히 문제를 식별하는 데 그치지 않습니다. 물류센터(DC) 간 재고 이동, 도매 채널에서 리테일로의 재고 재배분 등, 즉시 실행 가능한 솔루션을 제시합니다. 각 시나리오는 예측 기반 시뮬레이션으로 제시되어, 재고 변동 추이, 회복 시점, 그리고 비즈니스 전반의 파급효과를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 계획 담당자는 가장 적합한 옵션을 선택한 뒤, ‘한 번의 클릭’으로 종합 계획에 반영되며, 요약 리포트와 함께 의사결정이 자동으로 기록 및 실행됩니다.

누구나 활용할 수 있는 계획용 AI

마지막으로 Michael은 이번 데모의 핵심을 다음과 같이 정리했습니다. “이 도구를 사용하려면 박사학위가 필요할까요? 그렇지 않습니다. 일반 비즈니스 사용자도 자연어로 에이전트를 설정하고 쉽게 활용할 수 있습니다.”

그가 선보인 데모는 20분 남짓한 짧은 세션이었지만, 계획 담당자의 월요일 아침 브리핑부터 문제 해결까지의 전 과정을 생생하게 보여주었습니다. 이 데모를 통해 참가자들은 일상적인 의사결정이 자동화되고, 문제의 근본 원인이 명확히 설명되며, 각 선택의 트레이드오프가 수치로 정량화되는 과정을 일련의 프로세스 안에서 자연스럽게 경험할 수 있었습니다. Michael은 이렇게 덧붙였습니다. “이제 이러한 의사결정을 빠르게 실행할 수 있습니다. 계획 담당자들은 더 이상 ‘불 끄기(Firefighting)’에 쫓기지 않고, ‘미래를 내다보는(Foresight)’ 역할에 집중할 수 있습니다.”

차세대 통합 상품 기획 및 재고 계획으로 유통업의 성장을 가속화하다

“상품 기획자들이 스프레드시트와 작업에 매몰되지 않고, 실제 성장을 견인하는 의사결정에 집중할 수 있다면 어떨까요?” Rhiannon Toole은 이 질문으로 aim10x Americas 데모 세션을 시작했습니다. 이번 데모에서 Rhiannon은 Agentic AI가 상품 기획과 재고 계획 프로세스를 어떻게 혁신적으로 재정의하고 있는지를 보여주었습니다.

오늘날 계획 수립의 어려움

Rhiannon은 25FW 시즌 제품 기획을 담당하는 글로벌 상품기획자의 관점에서 이야기를 시작했습니다. 하지만 과정은 여전히 느리고 비효율적입니다. 지난 시즌의 성과를 검토하고, 재무 계획을 수립하며, 재고 구성부터, 구매 결정까지 일련의 과정이 모두 수작업 중심으로 단절되어 있기 때문입니다. 그녀는 이렇게 말했습니다. “지금의 유통 환경에서 계획을 세우는 일은 그 어느 때보다 어렵습니다.” 지속적인 공급망 불안, 빠르게 변하는 소비자 취향, 그리고 예측 불가능한 시장 변동성이 맞물려있기 때문입니다.

몇 주 걸리던 인사이트를, 단 몇 초 만에 도출

대부분의 팀은 ‘무엇이 일어났는지(What happened)’는 설명할 수 있지만, ‘왜 일어났는지(Why it happened)’와 ‘앞으로 무엇을 해야 하는지(What to do next)’를 설명하는 데에는 어려움을 겪습니다. Rhiannon은 o9 Agentic AI가 몇 주 걸리던 분석을 단 몇 초 만에 완료하며 인사이트를 제공하는 모습을 시연했습니다. 예를 들어, 24FW 여성 아우터 카테고리에서는 다음 두 가지 핵심 신호가 포착되었습니다.

• 양모 코트: 과도한 투자로 판매 실적이 기대에 미치지 못함
• 지속 가능한 가디건: Z세대의 선호 증가로 강세를 보임

Rhiannon은 이렇게 덧붙였습니다. “이런 인사이트는 보통 며칠, 혹은 몇 주가 걸립니다. 하지만 에이전트는 이를 몇 초 만에 도출합니다.” 더 나아가, 에이전트는 내부 판매 데이터뿐 아니라 무역 전문지 기사, 웹 데이터 등 외부 신호를 연결해 ‘왜 그런 결과가 나왔는가?’를 설명합니다.

과거 분석(Hindsight)에서 미래 통찰(Foresight)로

이제 시스템은 단순한 과거 분석을 넘어, 미래를 내다보는 예측형 인사이트(Foresight) 단계로 전환됩니다. AI는 25FW 시즌 수요를 좌우할 주요 요인들, 즉 평균 판매가(ASP), 옵션 수, 매장 구성 변화 등을 중요도순으로 자동 식별했습니다. 예를 들어 여성용 가디건의 경우, ASP(평균 판매가)가 가장 강력한 수요 결정 요인으로 나타났으며 이는 상품 기획자가 어디에 집중해야 할지를 명확히 제시합니다. 이어 AI는 Base, Downside 그리고 Upside의 세 가지 시나리오를 자동 생성하고, 데이터 기반으로 가장 실행 가치가 높은 전략 경로를 추천했습니다.

인사이트에서 매장 단위 실행으로 전환

Rhiannon은 마지막으로, 인사이트가 실제 매장 운영 단계로 어떻게 연결되는지를 시연했습니다. o9 Auto-Assort를 통해 라인 빌드(Line Build), 범위 계획(Range Planning), 재고 배분(Allocation)이 자동화되고, 매장별로 현지화되었습니다. 시스템은 이전 분석 결과를 기반으로, 양모 제품군의 약세와 유기농 소재 제품의 강세를 다시 확인하고, 이를 매장 단위 재고 계획에 자동으로 반영했습니다.

"o9을 활용하면 업무 시간 배분 구조가 완전히 바뀝니다. 20%는 시스템 운영이나 반복 업무에, 80%는 실제 계획 수립 및 의사결정에 집중하게 되죠.”라고 그녀는 말했습니다.

더 스마트하고 신속하며 신뢰도 높은 의사결정

유통 계획 수립이 절대 단순해지진 않겠지만, 내장형 AI 에이전트는 그 균형을 바꾸고 있습니다. Rhiannon은 이렇게 마무리했습니다. “이 에이전트는 인사이트를 시스템 안에서 바로 실행으로 전환합니다. 그 결과 신속하게 미래를 대비한 계획을 수립할 수 있습니다.”

aim10x Americas에 참여한 기업들의 혁신 사례를 확인해 보세요.

• Acuity and Smurfit Westrock: Stories from aim10x Americas 제조 세션 하이라이트
• Keurig Dr Pepper, BISSELL, Molson Coors, and Shurtape: aim10x Americas 소비재 세션 하이라이트

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