SHEIN은 예측 대신 100개 단위 배치로 패션을 테스트했다

전통적인 의류 제조업은 의류가 매장에 도달하기 몇 달 전에 판매 예측을 바탕으로 대규모 생산을 확정한다. 바이어와 디자이너는 해당 시즌 고객이 어떤 색상, 컷, 스타일을 원할지 대규모로 추측하며, 업계 전체는 그 추측이 자주 틀리는 것을 불가피한 비용으로 받아들이고 막대한 재고 손실을 감수한다. 예측 기법이 정교해지면 오류율은 다소 줄어들지만, 실제 고객이 아무것도 구매하기 전에 예측에 자본을 투입한다는 근본적인 문제는 사라지지 않는다.

SHEIN의 '소단량 신속 반응(小单快返, 소량 주문·신속 보충)' 모델은 모든 신규 디자인을 예측이 아닌 실시간 시장 테스트로 취급한다. 공급업체는 최소 100~200개에 불과한 소량 주문을 받아들이도록 계약하고, 디자인은 그 작은 규모로 생산되어 사진 촬영 후 즉시 온라인 판매에 올라간다. 그리고 그 작은 실제 배치에서 나온 디지털 판매 데이터, 즉 예측도 아니고 포커스 그룹도 아닌 실제 구매가 며칠 안에 더 큰 규모로 재주문할지 아니면 중단할지를 결정한다.

SHEIN은 패션을 100개 단위 배치로 테스트했고, 예측에 베팅하는 대신 실제로 인기를 끈 상품만 재주문했다.

소량 배치는 실제 시장 테스트를 추측만큼 저렴하게 만들었다.

실제 구매 데이터는 어떤 예측보다도 강력한 신호였다.

같은 비용으로 더 많은 테스트를 하면서 더 많은 진짜 인기 상품을 찾아냈다.

빠른 재주문 주기는 재고 손실을 낮게 유지했다.

수요를 예측할 수 없을 때는, 하나의 예측에 베팅하는 대신 여러 번의 실제 시도를 저렴하게 실행할 수 있을 만큼 테스트를 축소하라.

SHEIN은 2022년 매출 약 230억 달러, 2023년 약 325억 달러로 추정되는 규모까지 성장했으며, 최전성기에는 매일 2,000~10,000개의 신규 상품을 등록했다. 이는 예측 기반 생산을 사용하는 전통 소매업체가 따라올 수 없는 스타일 테스트 물량의 속도였고, 그 모델의 효율성에 힘입어 기업 가치는 2019년 약 50억 달러에서 2022년 최대 1,000억 달러까지 상승했다.