시장 조사 분석 및 수요 예측 기법

 

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✅ 시장 조사 분석 및 수요 예측 기법

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🔹 1. 시장 조사 분석 (Market Research Analysis)

시장 조사 분석은 기업이 시장 구조, 소비자 행동, 경쟁 환경 등을 정확히 이해하여 전략적 의사결정의 근거를 마련하는 핵심 과정입니다.
디지털화와 데이터 자동화로 인해 정량·정성 분석의 융합적 접근이 강조되고 있습니다.

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✅ 1-1. 1차 자료 수집 (Primary Data Collection)

방법 설명 최신 활용 도구

설문조사	소비자의 인식, 선호, 구매의사 파악	Google Forms, Typeform, 오픈서베이, Kakao 오피니언
심층 인터뷰	고객 또는 전문가와의 1:1 대화	Zoom 인터뷰, AI 요약 기능 도입
포커스 그룹	소규모 집단 토론	Miro, Notion Live Session, 오프라인 테스트
관찰 조사	소비자 행동의 비언어적 정보 수집	CCTV, 히트맵 분석, 사용자 행동 녹화(UX 분석)

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✅ 1-2. 2차 자료 수집 (Secondary Data Collection)

방법 설명 출처 예시

데스크 리서치	기존 산업 보고서, 뉴스, 정부 통계 활용	KOSIS, 산업연구원, Statista, KMAPS, COMPAS
DB 분석	내부 CRM/ERP 또는 외부 플랫폼 데이터 활용	Google Analytics, Naver 데이터랩, BigKinds, SimilarWeb

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✅ 1-3. 정성적 분석 기법 (Qualitative)

기법 설명

SWOT 분석	시장/자사 강점·약점·기회·위협 구조 분석
포터의 5 Forces	진입장벽, 대체재, 경쟁강도 등 시장의 경쟁 요인 분석
JTBD 분석	소비자가 원하는 ‘일(Job)’을 기준으로 제품/서비스의 실질적 가치를 분석

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✅ 1-4. 정량적 분석 기법 (Quantitative)

기법 설명

통계 분석	회귀분석, 상관관계, ANOVA 등 통계 기반 관계 해석
클러스터 분석	소비자 또는 시장을 특성별로 군집화해 세분화 마케팅 수행
컨조인트 분석	제품의 속성(가격, 디자인 등)에 대한 고객의 선호도 정량화

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🔹 2. 수요 예측 기법 (Demand Forecasting Techniques)

수요 예측은 기업이 재고, 생산, 공급망, 마케팅 전략을 조율하는 데 필요한 미래 수요 정보를 제공하는 프로세스입니다.
2025년 현재는 AI 기반 예측이 기존 기법과 결합하여 정확도와 유연성을 높이고 있습니다.

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✅ 2-1. 시계열 분석 (Time Series Forecasting)

기법 설명 사용 상황

이동 평균법	과거 수요 평균으로 예측	계절성 적고 단기 안정 수요
지수 평활법	최근 데이터에 더 큰 가중치 부여	중단기 예측에 적합
ARIMA	자기 회귀 + 이동평균 통합 모델	트렌드 + 계절성 모두 반영 가능

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✅ 2-2. 인과 기반 분석 (Causal Models)

기법 설명

회귀분석	독립 변수(광고, 가격 등)와 수요 간 상관 관계 분석
경제계량모형	GDP, 금리, 소비자신뢰지수 등 외부경제 변수 반영

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✅ 2-3. 정성 기반 예측 (Qualitative Forecasting)

기법 설명 사용 사례

델파이 기법	전문가 의견 반복 수렴 후 평균화	혁신상품, 고불확실 산업
시장조사 기반 예측	설문 및 인터뷰 기반 수요 추정	브랜드 리뉴얼, 광고 사전검증 등

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✅ 2-4. 시뮬레이션 기반 예측

기법 설명

몬테카를로 시뮬레이션	다양한 변수 조합을 반복 실행해 수요의 분포와 확률 추정
시나리오 분석	낙관/기본/비관 3가지 이상 시나리오에 따른 수요 예측 결과 비교

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✅ 2-5. AI 및 머신러닝 기반 수요예측

기술 설명

랜덤 포레스트, SVM	분류·회귀 기반 예측 모델
LSTM (장단기 메모리 네트워크)	복잡한 시계열 데이터를 활용한 예측
딥러닝 기반 다변량 예측	트렌드, 계절성, 외부 변수 등을 함께 고려한 정확도 높은 예측
AutoML 플랫폼 활용	비전문가도 수요예측 모델 자동 설계 (ex. Google Vertex AI Forecasting)

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✅ 결론 및 활용 팁

• 시장조사 분석은 "지금의 시장", **수요예측은 "미래 시장"**을 보는 도구입니다.
• 이 둘은 반드시 연계하여 해석해야 전략적 의사결정에 성공할 수 있습니다.
• 기술과 도구는 계속 발전하고 있으므로, 분석가는 데이터 해석력 + 도구 적응력을 갖추는 것이 중요합니다.