앞선 글에서는 재고 엑셀을 ChatGPT에 넣고 과잉재고와 품절 위험 상품을 찾아봤다.
현재고와 판매속도를 비교하고, 재고일수를 계산하고, 입고 예정일까지 고려하면 생각보다 꽤 많은 것을 찾아낼 수 있었다.
그런데 여기까지 분석하고 나니 자연스럽게 다음 질문이 생겼다.
“그래서 도대체 몇 개를 발주해야 하는데?”
재고가 부족하다는 것을 찾는 것과 실제 발주량을 결정하는 것은 전혀 다른 문제다.
적게 주문하면 품절이 발생하고, 너무 많이 주문하면 재고가 쌓인다.
특히 판매량이 매일 달라지는 상품이라면 적정 발주량을 계산하는 일이 생각보다 쉽지 않다.
그래서 이번에는 ChatGPT에 발주와 재고가 담긴 엑셀을 넣고 적정 발주량까지 계산할 수 있는지 확인해봤다.
발주는 단순히 부족한 만큼 채우는 일이 아니다
처음에는 발주라는 업무가 단순해 보일 수도 있다.
적정재고가 100개인데 현재 40개가 남아 있다면 60개를 주문하면 되는 것처럼 보인다.
하지만 실제로는 그렇지 않다.
오늘 40개가 남아 있어도 하루에 5개씩 판매되는 상품이라면 급하게 주문할 필요가 없을 수 있다.
반대로 현재고가 100개라도 하루에 80개씩 판매되는 상품이라면 이야기가 달라진다.
게다가 오늘 주문한 상품이 오늘 들어오는 것도 아니다.
상품마다 리드타임이 다르고 공급업체의 휴무일도 있다.
결국 발주량을 계산하려면 여러 데이터를 함께 봐야 한다.

먼저 최근 판매속도를 계산해봤다
가장 먼저 요청한 것은 평균 판매량이었다.
“상품별 최근 7일, 14일, 30일 일평균 판매량을 계산해줘.”
왜 기간을 세 가지로 나눴을까?
최근 7일 판매량만 보면 최근 트렌드를 빠르게 확인할 수 있지만 일시적인 행사나 특정 요일의 영향을 크게 받을 수 있다.
반대로 30일 평균은 안정적이지만 최근 판매량이 갑자기 증가하거나 감소한 상품의 변화를 늦게 반영한다.
그래서 여러 기간을 함께 비교하는 것이 유용했다.
예를 들어 30일 평균 판매량은 하루 20개인데 최근 7일 평균이 35개라면 판매속도가 빨라지고 있다는 신호로 볼 수 있다.
이런 상품은 과거 평균만 기준으로 발주하면 예상보다 빨리 품절될 가능성이 있다.
현재고와 입고예정량을 함께 넣었다
다음으로 현재고를 반영했다.
여기에 이미 발주해서 들어올 예정인 상품이 있다면 입고예정량도 포함해야 한다.
예를 들어 현재고가 50개이고 내일 100개가 들어올 예정이라면 실제로 새롭게 필요한 수량은 달라진다.
그래서 이렇게 질문했다.
“현재고와 입고예정량을 반영하고 최근 평균 판매량을 기준으로 필요한 발주량을 계산해줘.”
이렇게 하면 단순히 현재고만 보고 부족 여부를 판단하는 것보다 훨씬 현실적인 결과를 얻을 수 있다.
안전재고를 넣어봤다
다음은 안전재고다.
예상 판매량만큼만 정확하게 재고를 가지고 있는 것은 현실적으로 위험하다.
갑자기 주문이 늘어날 수도 있고 공급업체 입고가 지연될 수도 있기 때문이다.
그래서 일정 기간의 판매량을 안전재고로 두는 방식을 적용해봤다.
예를 들어,
“평균 2일 판매량을 안전재고로 유지하는 조건으로 발주량을 다시 계산해줘.”
라고 요청할 수 있다.
이렇게 하면 단순히 재고가 0이 되지 않도록 발주하는 것이 아니라 일정 수준의 여유재고까지 확보하는 방식으로 계산할 수 있다.
리드타임을 넣으니 조금 더 발주다운 계산이 됐다
여기서 중요한 것이 하나 더 있다.
바로 리드타임이다.
오늘 주문해서 내일 받는 상품과 주문 후 4일 뒤에 받는 상품을 같은 기준으로 관리할 수는 없다.
그래서 상품 또는 공급업체별 리드타임 데이터가 있다면 함께 반영하는 것이 좋다.
“공급업체별 리드타임을 반영해서 입고 전까지 필요한 재고와 안전재고를 계산하고 적정 발주량을 제안해줘.”
여기까지 오면 계산 구조가 꽤 그럴듯해진다.
최근 판매속도와 현재고를 보고, 이미 들어올 상품을 빼고, 다음 입고까지 필요한 수량과 안전재고를 더하는 방식이다.
요일별 판매량도 무시할 수 없었다
온라인 유통이나 식품처럼 요일에 따라 주문량 차이가 큰 업종에서는 단순 일평균만 사용하면 오차가 커질 수 있다.
월요일과 토요일 판매량이 크게 다른데 평균값 하나로 계산하는 것은 한계가 있기 때문이다.
그래서 이런 질문도 해볼 수 있다.
“최근 8주간 요일별 평균 판매량을 계산하고 다음 입고일까지의 요일별 예상 판매량을 반영해서 발주량을 계산해줘.”
이 방식은 단순 평균보다 한 단계 더 현실적이다.
특히 주말이나 특정 요일에 주문량이 몰리는 상품이라면 차이가 꽤 크게 나타날 수 있다.
공급업체 휴무일까지 고려하면 더 복잡해진다
실제 현장에서는 여기서 또 하나의 변수가 등장한다.
공급업체가 매일 납품하는 것은 아니기 때문이다.
특정 요일만 입고되는 상품도 있고 일요일이나 공휴일에는 입고가 불가능한 경우도 있다.
예를 들어 금요일에 발주해서 다음 입고가 월요일이라면 주말 판매량까지 버틸 재고가 필요하다.
따라서 이런 조건도 알려줘야 한다.
“일요일에는 입고가 불가능하다고 가정하고 다음 입고일까지 품절되지 않도록 발주량을 계산해줘.”
AI가 모든 현장 상황을 알아서 이해하는 것은 아니다.
하지만 조건을 정확하게 알려주면 그 조건을 기준으로 계산을 반복하는 데에는 상당히 유용하다.
발주가 필요 없는 상품도 찾아달라고 해봤다
적정 발주량을 계산하는 것만큼 중요한 것이 있다.
발주하지 않아도 되는 상품을 찾는 것이다.
판매량이 감소하고 있는데 재고가 충분한 상품까지 습관적으로 발주하면 과잉재고가 발생한다.
그래서 반대로 질문했다.
“현재고와 입고예정량을 고려했을 때 추가 발주가 필요하지 않은 상품을 찾아줘.”
또는 조금 더 강하게,
“최근 판매량이 감소하고 있고 재고일수가 10일 이상인 상품 중 발주를 중단하거나 축소해야 할 상품을 찾아줘.”
라고 요청할 수도 있다.
이런 분석은 특히 품목이 많은 경우 도움이 된다.

그렇다면 AI가 알려준 수량대로 발주하면 될까?
여기서 가장 중요한 질문이다.
내 생각에는 아직은 아니다.
발주에는 엑셀에 들어 있지 않은 변수가 너무 많다.
갑자기 예정된 프로모션이 있을 수도 있고, 날씨 때문에 특정 상품 판매량이 크게 변할 수도 있다.
명절이나 연휴도 있고 공급업체의 생산 문제도 있다.
가격 인상 전에 미리 물량을 확보해야 하는 경우도 있다.
반대로 유통기한이 짧은 상품이라면 계산상 필요한 수량보다 적게 주문하는 것이 더 나을 수도 있다.
ChatGPT는 데이터에 있는 내용을 기반으로 계산한다.
데이터에 없는 현장 상황까지 알아서 판단해주는 것은 아니다.
그래도 발주 업무에는 꽤 쓸 만했다
그렇다고 활용 가치가 낮다는 의미는 아니다.
오히려 반대다.
수백 개 상품의 판매량과 현재고를 일일이 확인하면서 발주량을 계산하는 작업을 AI가 먼저 해준다면 담당자는 그 결과에서 이상한 상품만 다시 확인하면 된다.
예를 들어 500개 상품 중 AI가
- 발주 필요 120개
- 발주 보류 330개
- 긴급 확인 20개
- 데이터 이상 30개
처럼 구분해준다면 사람이 확인해야 할 범위가 크게 줄어든다.
결국 AI가 발주를 대신하는 것이 아니라 발주 담당자가 판단해야 할 상품을 먼저 골라주는 역할을 하는 것이다.
엑셀 분석의 끝은 결국 ‘의사결정’이었다
처음 ChatGPT에 엑셀을 넣었을 때는 단순히 데이터를 얼마나 잘 읽는지가 궁금했다.
그런데 매출을 분석하고 재고 위험을 찾고 발주량까지 계산하다 보니 조금 다른 생각이 들었다.
엑셀 분석의 목적은 결국 숫자를 예쁘게 정리하는 것이 아니다.
그 숫자를 보고 무엇을 할 것인지 결정하는 것이다.
재고가 부족하다는 것을 발견했다면 발주해야 하고, 재고가 너무 많다면 발주를 줄이거나 판매를 늘려야 한다.
ChatGPT는 그 판단 과정에서 필요한 숫자를 빠르게 정리해주는 도구로 꽤 유용했다.
다만 마지막 결정까지 맡겨서는 안 된다.
그래서 지금이라면 ChatGPT에 이렇게 요청할 것 같다.
“발주량을 결정해줘”가 아니라
“내가 오늘 발주하기 전에 반드시 확인해야 할 상품부터 찾아줘.”
그 차이가 생각보다 중요하다.
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