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이번 글에서는 AI 기반 수요 예측이 무엇인지, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 이점에 대해 알아보겠습니다.
부정확한 예측이 불러온 재고 리스크 사례
약 10년 전, 국내와 다른 언어권을 대상으로 5개의 브랜드 자사몰을 런칭하여 운영하던 시절의 일입니다. 당시 SCM팀의 김대리가 다급하게 찾아와 이렇게 말했습니다.
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이커머스를 운영해 본 경험이 있는 사람이라면 이런 상황이 낯설지 않을 것입니다. 고객의 선호도와 시장 트렌드에 발맞추기 위한 도전은 끊임없이 이어지는데, 이러한 도전은 결코 프로모션을 기획하는 부서만의 일은 아닙니다. 이커머스 환경은 매일 급변하며, 생산부터 유통, 운영, 주문, 재고 관리, 판매, 배송, 반품까지 모든 과정이 밀접하게 연관되어 있기 때문이죠. 위와 같은 사례처럼 수요 예측이 부정확하면 대규모 프로모션이 악성 재고로 이어져 기업에 큰 타격을 줄 수 있습니다.
수요 예측으로 불확실성 극복 및 미래 대비
이커머스 업계는 COVID-19 이전부터 다양한 채널, 드랍쉬핑, 새벽 배송, 분산된 풀필먼트 시스템 등의 중요성으로 인해 운영 비용과 복잡성이 동시에 증가해 왔습니다. 또한, 생산 리드 타임이 급격히 짧아지고, 최소한의 안전 재고가 요구되는 가운데, 트렌드에 민감한 소비자들을 만족시키기 위해 유연한 배송 옵션들이 경쟁적으로 출시되었습니다.
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AI 기반 수요 예측은 다양한 판매 데이터, 고객 정보, 재고, 트래픽 지표와 같은 시계열 데이터를 수집하여 상품과 카테고리의 매출과 재고를 예측하는 솔루션입니다. 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용해 과거 데이터를 분석하고 미래 수요를 예측함으로써 고객이 필요로 하는 데이터를 제공합니다. 실제 상황과 모델링을 통해 고객 행동을 파악하고, 여러 결과와 해결책을 실시간으로 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 수요를 하루 또는 시간 단위로 정밀하게 예측할 수 있습니다.
X2BEE AI 수요 예측 솔루션
이커머스의 초연결 시대에서 수요 예측의 진정한 가치는 실시간으로 이루어지는 동적인 정보 공유와 협력에서 찾아볼 수 있습니다.
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경영 현장에서는 탄력적인 의사 결정을 내리고 투자를 계획하기 위해서는 일정 수준의 비즈니스 확실성이 필요합니다. X2BEE AI 기반 수요 예측은 통합 데이터 분석, 판매 및 운영에 대한 가시성을 확보하고, 다양한 업무 협력을 이끌어내어 비즈니스 인사이트를 제공해드립니다.
