AI를 활용한 예측 분석: 전자상거래 재고를 최적화하는 방법

인공지능이 제품 수요를 예측하고 창고를 효율적으로 관리하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요.

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저자 소개: Lorenzo Bortolotto, Alpenite

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예측 분석이란 무엇이고 전자상거래에 왜 중요한가요?

예측 분석은 데이터 마이닝, 통계 및 인공 지능 기술을 사용하는 것입니다. 과거 데이터와 현재 데이터를 분석하다 그리고 고객, 시장 및 프로세스의 미래 행동을 예측합니다.전자상거래 사업의 경우 예측 분석은 재고 관리를 최적화하는 데 귀중한 도구가 될 수 있습니다. 수요를 충족시키기 위해 재고할 제품의 수량과 종류를 결정.

최적의 재고 보관 및 조달 비용을 최소화하고 재고 부족 및 과잉 재고를 방지합니다., 그리고 매출과 이익을 극대화합니다.

재고 관리를 위한 예측 분석의 작동 방식

예측 분석은 과거와 현재 데이터에서 학습하여 볼륨, 계절성, 세분화, 가격 민감도 및 프로모션과 같은 수요의 다양한 측면에 대한 예측을 생성하는 머신 러닝 알고리즘에 의존합니다. 이러한 예측은 판매 가능성, 구매 비용, 이익 마진, 배송 시간, 유통기한 등과 같은 요인을 기반으로 각 제품에 대한 최적 재고 수준을 계산하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 예측 분석은 다음을 도울 수 있습니다. 가장 수익성이 높은 제품, 새로운 트렌드, 교차 판매 및 상향 판매 기회를 파악합니다., 그리고 가장 효과적인 가격 책정 및 마케팅 전략.

전자상거래를 위한 예측 분석의 장점

예측 분석은 전자 상거래에 다음을 포함한 수많은 이점을 가져다 줄 수 있습니다.

1. 재고 관리 비용 절감 낭비, 손실, 손상 및 노후화를 방지함으로써.
2. 매출과 이익 증가 적절한 시기에 적절한 가격에 적절한 제품을 제공함으로써.
3. 고객 만족도 향상 원하는 제품의 가용성과 신속한 배송을 보장하여 고객 충성도를 높입니다.
4. 신뢰할 수 있고 최신 데이터를 바탕으로 전략적 결정을 최적화합니다.

전자상거래에서 예측 분석 구현

전자상거래에 예측 분석을 구현하려면 다음이 필요합니다.

1. 가지고있다 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 통합할 수 있는 전자상거래 플랫폼 예를 들어 웹사이트, 소셜 미디어, 고객 피드백, 공급업체, 경쟁업체 등입니다.
2. 예측 분석 솔루션을 사용하세요 귀하의 요구 사항, 예산 및 전문성 수준에 맞는 솔루션입니다. 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 솔루션, 기성품 또는 맞춤형 솔루션 중에서 선택하세요.
3. 예측 분석을 위한 목표 및 측정항목 정의, 결과 및 성과를 모니터링합니다.
4. 예측 테스트 및 검증 실제 데이터와 고객 기대치를 비교하여
5. 예측에 따라 행동하다 재고 관리, 가격 책정, 마케팅 전략을 적용함으로써.

게다가 예측 분석 프로젝트에서 경험이 풍부한 파트너를 갖는 것은 종종 경쟁 우위가 됩니다. 파트너는 자격을 갖춘 개인화된 상담을 제공할 수 있습니다.문제 및 목표 정의부터 모든 프로젝트 단계에서 클라이언트를 지원합니다. 가장 적합한 솔루션 선택 구현 및 유지 관리를 통해 품질, 보안 및 효과를 보장합니다.

예측 분석에는 다음이 필요합니다. 지속적인 모델 검증 업데이트되고, 현실과 일치하며, 비즈니스 목표에 부합하도록 합니다. 전담팀은 모델 성능을 모니터링하고, 이상이나 편차를 감지하고, 필요한 조정을 통해 결과를 최적화할 수 있습니다.

마지막으로, 파트너는 교육, 지원 및 지식 전수를 통해 예측 분석 솔루션을 관리하고 사용하는 데 필요한 기술을 제공하여 고객이 시스템을 독립적으로 관리하여 비즈니스에서 예측 분석의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.

실제 사용 사례 예

이제 고품질 의류와 액세서리를 제공하는 멀티브랜드 온라인 플랫폼인 Modayola의 사용 사례를 소개해 보겠습니다.

모다욜라의 이점과 결과를 설명하기에 앞서, 모다욜라는 회사의 개인 정보를 보호하기 위해 사용된 가명이며, 예측 분석에 대한 투자에서 얻은 경쟁 우위를 보호하기 위해 비밀 유지 계약(NDA)이 체결되어 있다는 점을 알아두는 것이 중요합니다.

모다욜라는 다음과 같은 상황에 직면했다. 수천 개의 제품이 포함된 광범위하고 다양한 카탈로그를 관리하는 과제 다양한 공급업체로부터. 또한, 끊임없이 변화하고 이질적인 고객의 구매 선호도와 행동을 고려해야 했습니다.

이 과제를 해결하기 위해 Modayola는 알페나이트, 회사 내의 아르세날리아 그룹 전자상거래 부문에 적용된 AI를 전문으로 합니다. Alpenite의 Fashionista 아이디어는 전자상거래와 회사의 ERP가 통합된 예측 시스템을 만들고, 인공 지능을 활용하여 각 제품의 수요와 공급을 예측하는 것이었습니다. 다양한 공급업체의 구매 프로세스 간소화.

이 프로젝트는 여러 단계로 진행되었습니다.

1. 처음에 알페나이트는 프로세스를 연구하고 판매, 재고, 비용, 공급업체, 고객, 피드백, 마케팅 캠페인과 관련된 Modayola의 과거 및 현재 데이터를 수집하여 분석했습니다.
2. 다음으로, Alpenite는 기계 학습과 딥 러닝 기술을 사용하여 예측 모델을 구축하고 학습하여 Fashionista 사업의 다양한 측면에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 예측을 생성했습니다.
3. 마지막으로, Alpenite는 예측 모델을 Modayola의 ERP에 통합하여 의사 결정과 조치를 용이하게 하는 대화형 대시보드와 자동 알림을 만들었습니다.

예측 분석은 Modayola에 상당한 이점을 가져다주었습니다. 첫해 이후 온라인 매출은 약 20% 증가했고, 이익 마진은 10% 증가했습니다. 낭비와 과도한 재고를 줄이고, 공급업체와의 협업을 최적화하고, 고객 요구에 보다 정확하게 대응할 수 있었습니다.

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