외식업 특화 SCM 분석 프로젝트

📉 정리되지 않은 판매 데이터

이 분석을 하기 위해서는 실제 메뉴별로 어떤 매장에서 몇 개가 팔렸는지 정확히 계산이 가능해야 합니다. 그러나 F&B 산업의 특성 상 메뉴 자체가 수정 및 변경이 계속 발생하며, 가맹점에서 자체적으로 메뉴를 만들거나 변경하기도 하므로 실제로는 담당자들조차 히스토리를 모르는 상황이 매우 잦았습니다.

📦 관리되지 않는 공급 데이터

SCM 분석을 위해서는 당연히 공급 데이터, 즉 가맹점에서 어떤 식자재를 어떻게 샀는지를 알아야 합니다. 그런데 실제 가맹점에서는 필수 식자재를 주문하지 않기도 하고, 필수가 아닌 식자재를 주문하기도 하며, 식자재 자체의 규격 역시 변동이 있습니다. 즉 식자재는 소모될 뿐 제대로 관리가 되지 않습니다.

📝 본사 차원의 전산 시스템 부재

대부분의 F&B 본사는 전산 시스템이 없거나, 있어도 매우 취약합니다. 따라서 메뉴와 레시피는 엑셀로 만들어져 카카오톡으로 전달되는 경우가 대부분이며, 레시피는 어차피 사람이 사용할 것을 전제로 하므로 강력하게 관리해야 할 필요를 느끼지 않습니다.

💎 A. 비정형 데이터의 자산화

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  표준 메뉴 사전 개발: 제일 먼저 착수한 것은 대체 이 브랜드의 ‘메뉴’가 무엇이냐는 점이었습니다. 실제 POS 시스템을 조사한 결과, 메뉴코드만 무려 1천개였습니다. 수 일에 걸쳐 각 주문 채널의 메뉴명을 전부 조사하고, 표준 메뉴 사전에 등록하여 동일한 메뉴를 배달/포장/홀 주문 등에 걸쳐 동일하게 인식할 수 있는 인프라를 세팅하였습니다.
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  표준 재료 사전 개발: 식자재의 경우 SKU에 대한 고려가 필요합니다. 예를 들면 소스나 고기와 같은 상품은 그램(g) 단위로 음식에 들어가지만, 계란과 같은 상품은 그램이 아니라 갯수를 사용해 레시피를 만들기 때문입니다. 이 부분 역시 고객과 차근차근 논의하여 우리와 고객이 모두 동의하는 형태의 재료 사전을 만들고, 식자재를 여기에 연동하여 계란 한 판을 샀으면 30개의 계란이 확보된 것으로 계산할 수 있는 배경을 만들었습니다.

🧮 B. BOM 기반 이론적 사용량 산출

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  표준 레시피 데이터 개발: 모든 메뉴를 식자재 단위로 분해했습니다. 예를 들어 '김치찌개 1인분'이 팔렸다면 이론적으로 '김치 200g, 돼지고기 50g'이 소모되어야 한다는 표준 레시피 데이터를 구축했습니다.
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  BOM 기반 식자재 요구량 역산: POS, 배달 앱 등에서 수집된 판매 데이터를 이 BOM 엔진에 통과시켜, **"특정 기간 동안 이론적으로 사용되었어야 할 식자재 총량"**을 역산해 냈습니다.

🔍 C. 실제 발주량과의 비교 분석

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  매입량 대비 판매량 비교 분석: "김치찌개를 100그릇 팔았는데 김치는 50그릇 분량만 발주했다?" 이는 단순한 오차가 아닌 명백한 데이터 모순이자 강력한 증거가 되었습니다.
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  임계치 기반 운영: 이론적 사용량과 실제 물류 센터 발주량을 비교하되, 조리 과정의 손실(Loss)이나 재고 이월을 고려한 임계치(Threshold) 모델을 적용했습니다.
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  No-Code 시각화 대시보드 제공: 엑셀 파일이 아닌 모든 매장, 모든 자재 별로 과거 6개월간의 추이를 쉽게 파악하고 분석할 수 있는 대시보드를 Retool 기반으로 개발하여 고객 담당자와 함께 고도화해 나갔습니다.

💰 고객 순수익 15% 증가

이 솔루션이 도입되면서 고객 담당자들은 식자재 운영의 실상을 알게 되었고, 첫 달에만 본사 순수익이 5% 증가하였으며 도입한 후 1년만에 순수익 **15%**가 추가로 증가될 수 있었습니다.

🛡️ 해지 방어 및 신규 고객사 유치

이와 같은 프로젝트는 많은 중견 외식업 본사들의 숙원사업으로, 이를 통해 해지 위기였던 고객 2사의 해지를 방어했고, 중견 고객사를 신규 3개 유치하며 창사 이래 동일 브랜드에 대한 Upselling에 성공했습니다.

📈 높은 마진율

이 서비스는 당연히 초반 구축 당시에는 많은 공수가 소진되지만, 한 번 구축하고 나서는 사실상 프로그램 위주로 운영되므로 적용 3개월 이후부터는 75% 이상의 높은 이익률을 기록했습니다.