수익 예측 알아보기

회사의 수익 예측은 비즈니스 전반에 걸친 재무 및 운영 계획의 기초를 제공합니다. 올해 필요한 생산 능력은 어느 정도일까요? 해당 목표를 달성하기 위한 새로운 자본 투자가 필요할까요? 광고 및 수요 창출 활동에는 얼마나 지출해야 할까요? 얼마나 많은 영업 사원이 필요하고, 어느 정도의 할당량을 부과해야 할까요? 수익 예측이 우리 회사의 주가 및 자본 조달 능력에는 어떤 영향을 미칠까요? 정확한 수익 예측을 위해서는 기업의 제품 및 실행 능력은 물론, 물적 투입물 또는 노동력, 시장 경쟁, 거시 경제 등의 제약 조건에 대해서도 깊이 이해해야 합니다. 수익 예측은 단순히 목표 수치를 정하는 것 이상의 의미를 갖는 과정입니다. 예측 프로세스는 자사의 비즈니스 상태를 평가하고, 기회 및 위험을 평가하고, 성공을 위한 최선의 전략을 세우는 데 기여하는 과정이 되어야 합니다.

수익 예측이란 무엇인가요?

수익 예측(revenue forecasting)은 회사가 월별, 분기별, 연간 등의 특정 기간 동안 제품 또는 서비스를 판매하여 얼마나 많은 수익을 올릴지 예측하는 프로세스입니다. 비즈니스 현황 및 과거 실적, 기업 외부적 요인 등을 두루 살펴보고 합리적인 가정을 수행함으로써 미래의 총 매출을 예측할 수 있습니다.

수익 예측은 매출 목표, 마케팅 노력, 수익 운영팀에서 실행하는 다른 활동을 개별적으로 평가하는 것이 아닌 기업의 비즈니스 전체를 평가합니다. 또한 기업의 경쟁 환경, 기업의 생산 및 인력 관련 역량, 경제 동향 등을 함께 고려합니다. 수익 예측은 기업의 예산을 책정할 때 가장 먼저 고려해야 하는 중요한 가정 중 하나입니다. 수익 예측은 비용 및 투자에 대한 추정치와 결합되어 수익 및 현금 흐름 예측을 생성합니다. 수익 예측은 기업이 광고를 얼마나 구매할지, 얼마나 많은 인력을 고용할지 등의 수많은 데이터 기반 의사 결정을 내리는 과정에서 사용하는 정량적 분석 방식입니다.

핵심 요점

• 수익 예측은 기업이 제품 및 서비스를 판매하여 얼마나 많은 수익을 올릴 수 있을지를 예측하는 작업입니다. 과거 추세, 시장 상황, 비즈니스 전략을 기반으로 예측을 수행합니다.
• 효과적인 수익 예측의 효과는 매우 큽니다. 투자와 지출, 회사에 대한 투자자의 인식, 심지어 인재 유치 능력에 대한 회사의 의사 결정에 영향을 미치기 때문입니다.
• 분석가는 수익 예측을 수행하는 과정에서 실적 및 재무와 관련된 기업 데이터를 수집하고, 시장경쟁 및 거시경제적 요인을 고려한 뒤, 자사의 비즈니스에 가장 적합한 재무 모델링 및 예측 방법을 적용합니다.

수익 예측 알아보기

수익 예측은 기업의 특정 기간(일반적으로 월, 분기 또는 연도) 동안의 매출을 예측하기 위한 시도입니다. 수익 예측은 과거 실적, 경제 및 경쟁 상황, 그리고 예측 기간 동안 적용될 제품, 판매 및 마케팅 전략 등을 비롯한 기업의 비즈니스 계획 등을 고려하여 수행됩니다. 수익 예측에 대한 하향식 접근 방식은 먼저 이같은 전략적 요소 및 과거 데이터를 분석하는 것부터 시작되고, 구체적인 예측을 수행할 책임을 지는 운영 부서가 남은 예측 과정을 수행합니다.

또한 개별 부서별 수익 추정치를 반영하는 상향식 접근 방식으로 전사적 예측을 수행할 수도 있습니다. 예를 들어, 최고수익책임자 및 산하 부서는 새로운 시장 기회를 포착할 수 있다고 판단되는 매출 증대 또는 마케팅 활동을 제안함으로써 전사적 수익 예측에 영향을 미칠 수 있습니다. 제품 개발 부서는 새로운 기능이나 제품을 시장에 출시함으로써 전사적 수익 예측에 영향을 미칠 수 있습니다. 수익 예측 결과는 기업의 재무팀 및 운영팀의 예산 책정 및 예측 계획 작업에 반영됩니다.

수익 예측이 중요한 이유는 무엇인가요?

수익 예측은 기업이 자사의 미래를 바라보는 방식 및 비즈니스 의사 결정에 영향을 미칩니다. 수익 예측 과정에서 수립하는 가정은 그 자체가 기업이 장단기 목표를 형성하여 미래를 준비하는 데 있어 중요한 역할을 수행합니다. 향후 몇 달 또는 몇 년 간의 미래 수익 전망은 신규 채용, 마케팅 캠페인, 시설 및 장비, 연구 및 제품 개발에 대한 예산의 규모에 영향을 줍니다. 재무팀은 수익 예측 결과를 바탕으로 그에 해당하는 매출 목표를 달성하는 데 필요한 손익계산서의 모든 비용적 요소를 예측하여 어떤 수익과 현금 흐름이 창출될지 추정합니다.

예를 들어 수익 성장치를 5%로 예측한 기업의 재무팀은 과거 데이터 및 현재 경쟁 시장에 적용된 예측 전략을 기반으로 해당 수익을 달성하기 위해서는 광고 수익을 8%, 영업 직원을 5% 늘려야 한다고 추정할 수 있습니다. 수익이 증가하면 규모의 경제를 더 잘 달성할 수 있으므로 매출원가가 수익의 30%에서 28.5%로 떨어질 것이라고도 계산할 수 있습니다. 현재 고용 중인 재무 담당자들만으로도 더 높은 매출에서 발생하는 미지급금과 미수금을 처리할 수 있을까요? 재고 및 대급 지급 관련 유동성을 충당할 수 있는 운전 자본을 확보하고 있나요? 요점은 수익 예측이 기업 전체에 영향을 준다는 것입니다.

상장 기업의 수익 예측 결과는 금융업계와 공유되는 경우가 많습니다. 금융업계의 애널리스트들은 투자 여부를 결정하기 위해 기업의 성장률을 면밀히 관찰합니다. 애널리스트는 기업의 수익 예측을 자체 모델에 반영하고, 기업의 예측 결과가 자체적인 분석 결과와 어긋날 경우 투자자에게 매도를 권유할 수 있습니다. 잘못된 수익 예측을 자주 수행하는 기업일수록 더욱 그렇습니다. 차입, 사모펀드 또는 벤처 투자 유치, 사업의 일부 또는 전부를 매각하려는 민간 기업도 수익 예측을 공개합니다. 수익 예측은 비즈니스가 얼마나 탄탄한지에 대한 핵심 질문을 구성하는 필수 요소 중 하나입니다 이 기업은 더 많은 돈을 투자할 만한 가치가 있는 기회를 제공하나요?

수익을 예측하는 방법

기업은 자사 비즈니스의 현재 상태, 과거 실적, 외부 요인을 검토하여 미래 수익을 정확하게 예측할 수 있습니다. 예측 결과는 기업이 데이터 기반 전략을 개발하고 비즈니스를 개선하기 위한 의사 결정을 수행하는 과정에 사용될 수 있습니다. 수익 예측에 필요한 준비 및 절차가 존재합니다. 다음은 기업의 수익 예측에 대한 단계별 설명입니다.

8가지 수익 예측 방법

모든 예측 방법에는 장단점이 있으며 각자 비즈니스와 관련된 다양한 변수를 사용합니다. 각 기업에 가장 적합한 예측 방법은 현재의 수익 성장 패턴에 기반하여 선택할 수 있습니다. 예측 방법은 크게 정성적 방법과 정량적 방법이라는 두 부류로 구분할 수 있습니다.

정성적 예측 방법은 영업팀, 채널 파트너, 외부 분석가, 경영진 등의 전문가의 의견에 기반합니다. 정량적 예측 방법은 데이터를 사용하고, 데이터에 기반한 미래 가치 추정을 수행합니다. 실무에서는 두 가지 방식을 혼합하여 사용할 가능성이 높습니다.

다음은 일반적으로 사용되는 정량적 예측 방법입니다.

1. 직선적 예측(Straight-line forecast). 이 방법은 기업의 과거 성장률이 미래에도 계속될 것이라고 가정하고 가장 최근 연도의 수익과 기업의 현재 성장률을 곱합니다. 즉, 내년의 예상 수익을 알고 싶다면 지난 2년 동안의 수익 자료를 바탕으로 계산할 수 있습니다. 2년 전에 1,000만 달러, 작년에 1,050만 달러를 벌었다면 성장률은 5%입니다. 다음 해 수익은 1,050만 달러에 1.05를 곱한 1,025만 달러로 예측할 수 있습니다. 이 접근 방식은 너무 단순하므로 주된 예측 방법으로 활용하기에는 무리가 있습니다. 역사적으로 일관된 성장세를 보인 기업의 예상 매출을 대략적으로 추정하고, 미래의 성장 범위와 동인을 고려하기 위한 출발점으로 사용하는 것이 가장 좋습니다.
2. 시계열 분석(Time series analysis). 이 방법은 일정 간격의 과거 데이터 포인트를 기반으로 미래의 성과를 예측합니다. 많은 시계열 예측 방법이 존재하므로 재무팀은 계절성 및 추세 변동성과 같은 요소를 고려하여 해당하는 산업 및 사용 사례에 가장 적합한 방법을 찾아야 합니다. 아래는 시계열 예측 방법 중 하나인 가중 이동 평균 예측법입니다.
3. 가중 이동 평균 예측법(Weighted moving average forecast). 이 시계열 예측 방법은 데이터 포인트의 가중 평균을 사용하여 미래의 데이터 포인트들을 순서대로 예측합니다. 월별 수익 결과를 모니터링하고 단기 예측을 조정하는 데 유용한 방법입니다. 예를 들어 1월, 2월, 3월, 4월의 수익을 기반으로 5월의 수익을 예측할 수 있습니다. 가중 이동 평균 공식은 다음과 같습니다.
   
   

   (1월 수익 × 10%) + (2월 수익 × 15%) + (3월 수익 × 25%) + (4월 수익 × 50%) = 5월 수익

   
   이는 가까운 미래를 단기간 동안 예측하는 데 가장 적합한 방법입니다. 또한 계절적 요인이 없는 비즈니스에 더 효과적입니다.
4. 선형 회귀법(Linear regression). 수익과 독립 변수 간의 관계를 사용하여 예측을 도출하는 방법입니다. 수익을 창출하는 특정 요인을 사용하여 미래 수익을 예측하는 수학적 모델입니다. 또는 역으로 특정 요인이 수익을 얼마나 증가시킬 수 있는지 평가하는 과정에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 광고 지출이 수익을 견인할 수 있다고 판단한 기업은 자사의 수익과 광고 지출에 대한 과거 데이터를 수집합니다. 수집한 요소에 간단한 선형 회귀 모델을 적용하여 관계를 파악합니다. 파악한 결과를 수익 예측으로 전환하기 위해 내년에 예상되는 광고비 지출을 모델에 입력하여 수익을 추정합니다. 물론 현실에서는 수익을 견인하는 다른 요인들도 많이 존재하므로, 해당 요인들을 두루 고려한 더 복잡한 회귀 모델을 구축할 수도 있습니다.
   
   

   다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 정성적 예측 방법입니다.

5. 경영진에게 질문하기. 최고 경영진으로 구성된 패널을 활용할 수도 있고, 소규모 기업의 경우 창업자 한 명으로 구성된 패널을 활용할 수도 있습니다. 매우 간단한 방법이지만, 경영진은 업계에서 가장 강력한 전문 지식을 보유하고 있는 경우도 있습니다. 또한 새로운 제품을 출시하는 상황이거나 스타트업 기업인 경우 관련 데이터가 많지 않을 수도 있습니다. 알 수 없는 숫자를 바탕으로 예측을 수행하기 위해 과도한 비용을 지출하는 기업은 없습니다.
6. 판매자에게 질문하기. 영업 인력에게 매출 잠재력을 물어보는 것과 같은 상향식 예측 방법이 이에 포함됩니다. 리셀러나 기타 채널 파트너로부터 데이터를 얻을 수도 있습니다. 이들의 의견은 최고 경영진에게 질문하기와 같이 긍정적인 경향이 짙은 하향식 예측 방법의 좋은 보완재가 되어 줍니다.
7. 외부 전문가에게 질문하기. 업계 분석가 및 컨설턴트, 무역 협회, 학계 연구원, 기타 해당 시장에 관심이 많은 사람들의 의견을 구하는 방법입니다. 예를 들어, 자동차 제조업체는 사내 전문가 및 다양한 외부 전문가의 관점을 함께 반영하여 특정 시장에서 사람들이 얼마나 많은 자동차를 구매할지 예측하고 그 결과를 자체 수익 예측에 반영할 수 있습니다.
8. 고객에게 질문하기. 구매자 의향에 대한 설문조사는 B2B 산업 가치 사슬과 같이 잠재적 구매자 풀이 한정되어 있는 분야에서 유용할 수 있습니다. 소비재의 경우, 광범위한 소비자 신뢰도 조사를 통해 소비자의 전반적인 지출 의향을 파악하고, 그 결과를 식품, 여행, 내구재, 주택 개량 등 각 기업이 해당하는 분야에 적용할 수 있습니다.

매출 예측시 피해야 하는 6가지 실수

기업의 수익 예측 정확도는 입력 데이터의 품질과 범위, 내부 정보(제품 출시 및 마케팅 활동 등)에 대한 가시성, 외부 동인에 대한 민감도 및 해당 동인의 변동성 등의 다양한 요인에 따라 달라집니다. 다음은 수익을 예측할 때 흔히 저지르는 몇 가지 실수 및 해당 실수를 방지하는 방법입니다.

1. 과거가 계속될 것으로 기대하기. 일직선 예측 또는 과거 데이터에 지나치게 의존하여 미래의 성장 추세를 예측하는 방법은 경쟁사의 약진이나 거시경제적 변화와 같은 외부적 요인, 제품 또는 인력에 대한 과소 투자와 같은 내부적 제약 등을 과소평가하게 될 수 있습니다.
2. 제한적이거나 상충되는 데이터를 사용하기. 포괄적 예측을 수행하기 위해서는 완전하고 신뢰할 수 있는 내부 데이터가 필요합니다. 총 수익뿐만 아니라 지역, 제품, 판매 채널별로 해당 수익원의 데이터를 드릴다운하는 것이 좋습니다. 그러나 이러한 드릴다운으로 인해 데이터 요소가 상충되거나 누락되면 예측이 훨씬 더 어려워집니다. 또한 리테일 업체가 연말연시 매출이 반영되지 않는 단기적 예측에 연간 데이터를 포함하거나, 제조업체가 관련 규정이 변경된 기간의 데이터를 기준으로 수요를 예측하는 등 계절성 또는 비정상적인 상황이 반영된 데이터로 인해 예측 결과가 왜곡될 수도 있습니다.
3. 변화하는 외부 조건을 과소평가하기. 기업은 자사의 전략과 계획을 신뢰하므로 그 긍정적인 측면에 집중합니다. 그러나 예측 담당자는 경쟁, 규제, 파괴적 기술, 경제 등의 외부적 요인 및 위험을 적절히 고려하여 장밋빛 전망을 중화해야 합니다. 최상의 경우, 최악의 경우, 가장 가능성이 높은 경우의 예측을 각각 수행하는 것이 가장 좋습니다.
4. 변수의 영향을 과소평가하기. 수익 예측은 기업의 채용, 조달, 확장 등 주요 의사 결정에 두루 영향을 미칩니다. 재무 예측 담당자는 본인의 예측 결과가 반영될 모든 의사 결정을 고려하여 해당하는 관계자들이 변동성에 대비할 수 있는 적절한 컨텍스트를 함께 제공해야 합니다. 민감도 분석을 수행하여 다양한 변수가 총 수익에 미치는 영향을 파악하고 시나리오 모델링을 실행하여 수익 변동성의 영향을 고려합니다. 1개월과 같이 짧은 기간에 대한 예측은 매우 정확할 수 있지만 1년과 같이 긴 기간에 대한 예측은 더 많은 컨텍스트를 고려하고, 가능한 결과의 범위에 대해 더 많은 주의를 기울여야 합니다.
5. 지나치게 복잡한 예측 모델 만들기. 예측 모델에 너무 많은 변수를 연결하면 수많은 문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 상관관계가 서로 지나치네 높은 변수들을 사용하면 한 가지 요인에 지나치게 중점을 두게 될 수도 있습니다. 만약 아이스크림 기업이 아이스크림 판매량 예측을 위해 온도, 월, 강설량, 워터파크 참석자 수 등의 가중치를 적용하면 결국 날씨가 더울수록 더 많은 아이스크림이 판매된다는 당연한 사실을 다른 변수들을 통해 재확인하는 결과에 그치게 될 것입니다. 마찬가지로, 너무 복잡해서 유지 관리가 어렵고 경영진, 영업사원, 투자자 등 이해관계자에게 설명하기 어려운 모델을 구축하게 될 수도 있습니다.
6. 머신러닝 모델 과적합 발생시키기. 과적합은 과거 데이터 집합을 너무 정확하게 해석하여 미래 예측에 도움이 되지 않는 모델을 구축하는 경우 발생하는 현상입니다. 머신러닝 모델의 과적합은 샘플 데이터가 충분하지 않아 모델이 모든 이상값을 설명하려고 시도하는 경우 발생할 가능성이 높습니다.

Oracle 솔루션을 활용한 수익 예측 및 향상

기업의 재무 및 과거 데이터를 수집하고 활용하여 미래 수익을 예측하면 데이터에 기반한 예측을 통한 비즈니스 강화 및 확장에 기여할 수 있습니다. Oracle Fusion Cloud Enterprise Resource Planning(ERP) 및 Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management(EPM)는 최적의 수익 예측 프로세스를 구축할 수 있는 데이터 및 분석 도구를 제공합니다. 재무팀은 Oracle의 플랫폼을 활용하여 자사의 재무 상태 및 수익 창출 요인을 파악할 수 있는 데이터를 확보함으로써 예측 정확도를 높이고 위험 관리를 개선할 수 있습니다. 경영진은 전사적 데이터를 바탕으로 재무 및 운영에 대한 신뢰할 수 있는 뷰를 제공함으로써 강력한 예측 기반을 마련해 주는 대시보드를 활용할 수 있습니다.

수익 예측 FAQ

수익 예측은 비즈니스 의사 결정에 어떤 영향을 미치나요?
수익 예측은 예산 책정 프로세스의 핵심이고, 기업이 자사의 비즈니스를 얼마나 낙관적으로 생각하고 있는지에 대한 기조를 제공합니다. 정확한 수익 예측을 수행 가능한 기업의 최고수익책임자는 마케팅과 영업 분야에 더 공격적으로 투자할 수 있고, CFO는 인력 또는 제조 생산성 강화를 위해 더 확신을 가지고 투자할 수 있습니다.

정확한 수익 예측의 이점은 무엇인가요?
기업은 정확한 수익 예측을 통해 보다 정확한 정보에 기반한 비즈니스 비용 지출 결정을 수행하고, 올바른 장기 목표를 설정하고, 잠재 투자자들의 신뢰를 얻을 수 있습니다.

수익을 예측하는 방법은 무엇인가요?
기업의 과거 실적 및 재무에 대한 정확한 데이터를 수집하고, 성장률에 영향을 미칠 수 있는 외부 및 내부 요인을 파악한 뒤, 미래 수익을 예측하는 데 가장 적합한 예측 방법을 선택하여 수익을 예측할 수 있습니다.