국내외 여러 조사 결과를 보면, 세일즈 리더의 절반 이상(55%)이 자신의 매출 예측에 충분한 확신을 갖지 못한다고 답합니다. 그 이유는 전통적으로 사용해온 엑셀 기반의 예측 방식이 구조적으로 정확성과 신뢰성에서 한계를 보이기 때문입니다. 반면, ERP에 쌓인 통합 데이터를 바탕으로 예측을 진행한 기업들은 기존 방식과 비교해 예측 정확도가 64%에서 88%까지 크게 높아졌다는 연구 결과도 있습니다.
특히 눈여겨볼 부분은 수익성입니다. ERP 기반의 예측 분석을 도입한 기업들은 그렇지 않은 기업에 비해 연평균 8~10% 더 빠르게 수익성이 개선되는 경향을 보입니다. 실제 중소기업을 대상으로 한 실증 연구에서도, ERP 도입이 재무와 운영, 그리고 의사결정의 품질을 전반적으로 높여주는 것으로 나타났습니다. 이처럼 ERP는 예산 편성이나 매출 예측과 같은 관리 업무의 수준을 한 단계 끌어올리는 기반이 되고 있습니다.
그런데 현실에서는 많은 중소기업 재무팀이 여전히 엑셀에 의존하고 있습니다. 각 부서에서 올라온 데이터를 일일이 손으로 모으고, 과거의 데이터를 바탕으로 예측 결과를 내며, 변동 요인이 생길 때마다 수작업으로 반영하고 있죠. 이런 환경에서는 데이터 자체의 품질이 안정적이지 않아서, 좀 더 정교한 예측 기법을 적용하는 것도 쉽지 않습니다.
이 글에서는 엑셀에 기대어 수동으로 작업하던 방식에서 벗어나, ERP를 활용한 데이터 통합 방식으로 전환함으로써 매출 예측 정확도를 실질적으로 높일 수 있는 방법을 알아보겠습니다.
엑셀 매출 예측의 근본적 한계
원인 1. 부서 간 데이터 분산
회계팀의 실적, 영업팀의 수주 현황, 구매팀의 발주 내역이 각각 다른 엑셀 파일에 따로 저장되고 있습니다. 단순히 파일이 분산된 게 문제가 아니라, 각 팀이 데이터를 바라보는 기준도 제각각입니다. 회계팀은 세금계산서 발행일을 기준으로, 영업팀은 계약 체결 시점으로, 구매팀은 발주서가 작성된 날짜로 정리하다 보니 기준이 통일되지 않습니다. 결국 데이터의 신뢰도가 떨어지고, 예측의 정확성도 낮아집니다.
더 근본적인 문제는 이렇게 분산된 데이터를 가지고는 고도화된 예측 기법을 활용하기 어렵다는 점입니다. 엑셀에서는 아무리 해도 과거 평균이나 단순 추세선 정도만 그릴 수 있습니다. 중소기업처럼 인력과 시간이 부족한 곳일수록, 예측 솔루션을 도입하기 전에 우선 ERP를 기반으로 한 '데이터 인프라'를 제대로 갖추는 것이 훨씬 중요합니다.
원인 2. 실시간 정보 반영의 지연
재무팀이 매출 예측을 할 때는 이미 데이터와 실제 상황 사이에 시차가 벌어집니다. 예를 들어 회계팀의 실적 자료는 이미 마감한 지난달 데이터고, 영업팀이 가진 수주 전망은 아직 확정되지 않은 미래의 정보입니다. 주요 거래처의 주문 취소나 새 프로젝트 진행 상황 같은 중요한 변화는 보통 영업팀 주간 회의나 월간 보고를 거쳐야만 재무 담당자가 알 수 있습니다. 그만큼 2주에서 한 달 정도의 정보 시차가 생기는 셈입니다.
시차만 줄여도 예측이 훨씬 정확해집니다. ERP를 기반으로 실시간 데이터를 확인하면 수주 등록, 출고 처리, 계약 변경 같은 일이 발생하는 즉시 예측 모델이 바로바로 업데이트되어, 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.
원인 3. 시나리오 분석 및 리스크 관리 한계
경영진이 기대하는 것은 하나의 예측값이 아니라 "이 정도면 낙관, 보통, 비관적"이라는 식의 다양한 시나리오입니다. 예를 들어 "좋을 때는 3억5천, 평균은 3억, 나쁠 땐 2억5천" 같은 범위를 보여줄 수 있어야 하죠. 하지만 엑셀로는 거래처별 변동성을 일일이 따져 계산하고, 프로젝트별 위험까지 수동으로 반영해야 하니 현실적으로 시나리오 분석을 하기가 너무 어렵습니다. 그래서 실제로는 "전년 대비 10% 증가 예상"처럼 단순한 예측으로 끝나는 경우가 많습니다.
그러나 ERP는 거래처별·프로젝트별 데이터를 한데 모아놓기 때문에, 변동성 분석이나 시나리오별 시뮬레이션이 가능합니다. 재무 담당자가 할 수 있는 진짜 가치는 '정확히 맞는 예측'이 아니라, '어떤 위험이 있는지 미리 파악하고 여러 시나리오를 경영진에게 제시하는 것'에 있습니다.
파로스로 매출 예측 정확도 높이는 3가지 방법
방법 1. 부서간 데이터 실시간 통합
엑셀로 업무를 처리할 때는 매월 말 회계팀 결산이 끝나야만 실적 데이터를 받을 수 있습니다. 일반적으로 재무팀이 매출 예측을 하기 위해서는 영업팀 수주 현황과 구매팀의 발주 내역을 별도로 요청해야 하죠. 이렇게 각 부서로부터 엑셀 파일을 받은 뒤 거래처명을 통일하고, 중복 데이터를 정리한 뒤, 금액 단위를 맞추는 데도 오랜 시간이 걸립니다.
하지만 파로스를 쓰면 상황이 완전히 달라집니다. 모든 부서가 한 시스템 안에서 일하니, 데이터가 실시간으로 모이고 통합됩니다. 예를 들어 회계팀이 매출 전표를 입력하면 그 내용이 바로 매입매출장에도 반영됩니다. 영업팀이 수주서를 등록하면 수주 대비 출고 처리 현황을 확인할 수 있고, 구매팀이 발주서를 작성하면 [발주 현황] 메뉴에서 발주 처리 경과 확인이 가능합니다. 재무 담당자는 '장부/결산 > 장부 > 매입매출장' 메뉴에서 각 부서 데이터를 한눈에 통합해서 볼 수 있습니다.
방법 2. 주간 모니터링으로 매출 예측 지속 보정
재무 담당자에게 정말 중요한 역량은 정확한 예측이 아니라, 변화가 생겼을 때 이를 빠르게 수정하는 능력입니다. 시장은 늘 우리가 세운 계획대로 흘러가지 않으니까요. 그래서 예상과 실제 결과 사이에 오차가 벌어질 기미가 보이면, 최대한 빨리 이를 알아차리고 경영진에게 먼저 알려주는 게 핵심입니다. 매월 초에 한 번 매출 예측만 해놓고, 월말까지 그냥 기다리기만 하면, 문제가 생겼을 때 이미 손쓸 시간이 없죠.
엑셀로 관리할 때는 주간 점검조차도 손이 많이 갑니다. 회계팀에서 최신 자료를 받아오고, 영업팀의 수주 내역을 따로 업데이트해서, 직접 계산해봐야만 흐름을 알 수 있습니다. 이 과정에 매번 1시간을 소요한다고 하면, 결국 한 달이면 4시간이나 소요됩니다. 번거롭다 보니 주마다 체크하지 않고 2주에 한 번으로 미루게 되고, 그러다 보면 중요한 이상 신호도 늦게 발견하게 됩니다.
하지만 파로스를 쓰면, 로그인만 해도 대시보드에서 주요 지표를 바로 볼 수 있습니다. 이번 달 누적 매출, 주요 거래처별 매출 현황, 전년 동기 대비 실적 변화까지 모두 실시간으로 확인할 수 있습니다. 월별 매입매출 그래프는 물론이고, 증빙별 매입매출 도표도 자동으로 업데이트되죠. 현황 파악에 1분도 채 걸리지 않습니다.
방법 3. 거래처별 변동성 분석으로 시나리오 수립
엑셀에서는 주로 전체 매출의 합계만 추적하기 때문에, "작년 분기 매출 9억, 올해 목표 10억"처럼 단일 숫자로 관리하는 경우가 많습니다. 하지만 실제로는 예를 들어 A거래처가 전체 매출의 40%를 차지하고 있다면, 이 거래처에 문제가 생길 경우 전체 매출 예측이 크게 흔들릴 수 있습니다. 거래처별 의존도나 매출 변동성을 엑셀로 분석하려면 피벗테이블을 여러 번 만들어야 하는 번거로움도 있죠.
반면 파로스의 메인 대시보드에는 '외상거래 TOP 5'가 자동으로 표시됩니다. 덕분에 매출 상위 5개 거래처와 외상매출금 규모를 바로 확인할 수 있습니다. 여기에서 핵심 거래처를 빠르게 파악한 뒤, '재고관리 > 보고서 > 이익현황조회' 메뉴로 들어가면 각 거래처별 월별 매출 금액과 매출 이익, 이익률까지 상세하게 확인할 수 있습니다.
매출 예측 정확도 향상의 시작
재무 담당자의 진짜 가치는 예측 결과의 정확도보다, 얼마나 투명하고 신뢰할 수 있는 과정을 갖추었는지에서 드러납니다. 경영진이 믿는 건 “3억을 예측했는데 실제로도 딱 3억이 나왔다”는 숫자 자체가 아니라, “왜 3억으로 잡았는지 근거가 분명하고, 변화가 생기면 즉시 알 수 있다”는 투명한 프로세스입니다.
파로스는 부서별 데이터를 실시간으로 통합하고 거래처별 변동성 분석의 근거도 제시해 줍니다. 또, 주간 모니터링 기능으로 재무 흐름을 꼼꼼히 점검할 수 있죠. 덕분에 담당자는 더 이상 데이터를 손수 모으는 데 시간을 뺏기지 않고, 그만큼을 시나리오 분석에 투자할 수 있습니다. 경영진에게도 단일 수치가 아니라, 예측 범위와 주요 변수까지 함께 보여줄 수 있죠.
예를 들어, 다음 경영 회의에서 “최근 추세로 보면 이 정도입니다”라고만 말하기보다, “주요 거래처인 A는 안정적이지만 B거래처는 프로젝트 변수로 달라질 수 있습니다. 그래서 기준 시나리오는 9.5억, 범위는 6.4억에서 10.6억쯤 될 것 같습니다. 각 수치는 주간 모니터링 결과에 따라 계속 보정할 수 있습니다”라고 설명한다면 어떨까요? 이런 설명이 바로 시니어 재무 담당자의 진짜 역량입니다.
이런 변화를 직접 경험해 보고 싶다면, 지금 바로 파로스를 무료로 체험해 보세요. 도입 후 예측 프로세스가 완전히 달라졌음을 느끼실 겁니다.