현대 소매업에서 데이터는 의사 결정의 원동력이며, 소매업체에게 운영을 개선하고, 고객 기대치를 충족하고, 성과를 최적화하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.소매업에서 가장 중요한 데이터 응용 분야 중 하나는 재고 최적화와 수요 예측입니다.오늘날 소매업체는 데이터를 사용하여 과잉 재고 없이 고객 수요를 충족할 수 있으므로 급변하는 시장에서 비즈니스 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
이 기사에서는 재고 최적화 및 수요 예측에서의 역할을 중심으로 현대 데이터 수집 기술이 소매업을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다.
- 소매업 데이터: 오늘날의 소매 환경에서 데이터는 재고 관리에서 고객 만족에 이르기까지 모든 것을 주도하는 정보에 입각한 의사 결정에 필수적입니다.
- 인벤토리 최적화: 소매업체는 실시간 데이터를 통해 재고 과잉과 재고 부족을 방지하여 현금 흐름을 개선하고 폐기물을 줄일 수 있습니다.
- 수요 예측: AI 및 ML 모델을 사용하면 과거 데이터, 추세 및 소비자 행동을 분석하여 장단기 수요를 예측할 수 있습니다.
- 주요 기술: IoT 디바이스, RFID 태그, 클라우드 플랫폼, 스마트 센서는 공급망 전반에서 추적을 자동화하고 가시성을 개선합니다.
- 휴먼 인 더 루프: HITL 시스템은 AI 효율성과 인간의 감독을 결합하여 오류를 수정하여 데이터의 신뢰성과 실행 가능성을 유지합니다.
- 행동 인사이트: 소매업체는 POS 시스템, 소셜 미디어 및 모바일 앱의 데이터를 통해 현재 고객 선호도에 맞게 제품을 제공할 수 있습니다.
- 소매업의 당면 과제: 단편화된 시스템, 낮은 데이터 품질 및 확장성 문제는 성능을 저해하므로 이러한 문제를 해결하는 것이 데이터 성공에 매우 중요합니다.
- 규정 준수: GDPR 및 CCPA와 같은 법률에 따라 소매업체는 소비자 신뢰를 구축하기 위해 데이터 보안 및 투명성을 우선시해야 합니다.
소매업에서 데이터의 중요성 증가
소매업은 직감과 경험에 기반한 전통적인 재고 관리 관행에서 데이터 기반 의사 결정으로 전환하면서 수년에 걸쳐 크게 발전했습니다.이제 데이터는 공급망 관리부터 제품 분류에 이르기까지 소매 운영의 모든 측면에 정보를 제공합니다.고객 행동이 계속 변화하고 공급망이 더욱 복잡해짐에 따라 직관에 의존하는 것에서 정밀 분석으로의 전환은 매우 중요합니다.
“데이터 기반 인사이트는 더 이상 사치가 아니라 현대 소매 환경에서 필수입니다.예측 분석을 활용하는 소매업체는 수요를 사전에 충족하고 비용이 많이 드는 재고 부족과 재고 과잉을 방지할 수 있습니다.” - 사라 필즈 박사, 리테일 데이터 전문가
소매 데이터 수집을 가능하게 하는 주요 기술
몇 가지 주요 기술이 소매 데이터 수집에 중요한 역할을 하여 재고 최적화 및 수요 예측을 가능하게 합니다.가장 영향력 있는 몇 가지 기술을 살펴보겠습니다.
AI 및 머신 러닝
인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML) 수요 예측 및 재고 관리를 강화하기 위해 소매 운영에 통합되고 있습니다.이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 분석하여 미래 수요를 예측하여 보다 정확한 재고 보충을 가능하게 합니다.예측 모델은 계절성, 지역 선호도, 새로운 트렌드를 기반으로 재고 수준을 조정하여 구매 결정을 내리고 낭비를 줄일 수 있습니다.
클라우드 데이터 플랫폼
데이터 양이 증가함에 따라 소매업체는 클라우드 기반 플랫폼을 통해 여러 위치에서 실시간으로 재고 데이터를 저장하고 액세스할 수 있습니다.이 중앙 집중식 스토리지는 운영을 간소화하여 관리자가 어디에 있든 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
IoT 및 스마트 센서
IoT (사물 인터넷) 장치 및 스마트 센서 재고에 대한 실시간 업데이트를 제공하여 소매 데이터 수집을 혁신하고 있습니다.RFID 태그와 같은 기술을 사용하면 공급망 전체에서 제품을 추적할 수 있습니다.또한 선반 센서는 재고 수준이 낮을 때 즉시 경고를 제공하여 판매 손실로 이어질 수 있는 재고 부족을 방지합니다.
휴먼 인 더 루프 (HITL) 개선 사항
자동화는 데이터 수집에서 중요한 역할을 하지만 데이터 품질을 보장하기 위해서는 사람의 감독이 필수적입니다.HITL 시스템을 사용하면 AI 예측이 잘못되거나 데이터가 모호할 때 수동으로 수정할 수 있습니다.소매업체는 인간의 판단을 AI와 결합함으로써 정확성과 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
데이터 수집으로 재고를 최적화하는 방법
효과적 데이터 수집 실시간 재고 업데이트를 통해 소매업체는 재고 과잉과 재고 부족을 모두 방지할 수 있습니다.방법은 다음과 같습니다.
데이터가 수요 예측을 향상시키는 방법
효과적인 수요 예측은 데이터 수집이 매우 중요한 또 다른 영역입니다.소매업체는 고객 수요를 정확하게 예측함으로써 구매 결정을 개선하고 초과 재고를 줄일 수 있습니다.
단기 예측과 장기 예측
소매업체는 단기 수요 변동 (주간 또는 월간) 과 장기 계절 또는 연간 추세를 구분해야 합니다.AI 기반 예측 분석은 단기적인 통찰력을 제공할 수 있으며, 과거 판매 데이터와 광범위한 시장 동향은 장기 예측에 도움이 될 수 있습니다.
변화하는 소비자 트렌드에 적응하기
소비자 행동이 계속 진화함에 따라 예측 방법도 진화해야 합니다.소매업체는 소셜 미디어 트렌드, 웹 사이트 및 모바일 앱의 실시간 데이터, 시장 변화를 활용하여 변화하는 선호도와 트렌드에 빠르게 적응하여 인기 없는 제품의 과잉 재고 위험을 최소화할 수 있습니다.
소매업 데이터 수집의 어려움
데이터 기반 의사 결정의 많은 이점에도 불구하고 소매업체는 몇 가지 문제에 직면합니다. 데이터 수집의 어려움:
데이터 사일로
많은 소매업체들이 사일로화된 데이터로 어려움을 겪고 있습니다.재고 데이터는 창고에, 일부는 온라인에, 일부는 실제 매장에 있는 등 다양한 시스템에 저장될 수 있습니다.종합적인 의사 결정을 위해서는 이 모든 데이터를 하나의 중앙 집중식 플랫폼에 통합하는 것이 필수적입니다.
데이터 품질 문제
데이터 무결성은 매우 중요합니다.소매업체는 수집한 데이터가 완전하고 정확하며 최신 상태인지 확인해야 합니다.오류가 있거나 불완전한 데이터 잘못된 수요 예측 및 잘못된 재고 관리로 이어질 수 있습니다.
확장성
소매업이 성장함에 따라 이들이 수집하는 데이터의 양도 증가하고 있습니다.늘어나는 SKU (재고 관리 단위) 를 관리하고 거래량을 늘리면 기존 데이터 시스템에 부담을 줄 수 있습니다.소매업체는 대규모 데이터 세트를 관리하기 위해 확장 가능한 솔루션에 투자해야 합니다.
개인정보 보호 및 규정 준수
데이터 프라이버시에 대한 우려가 커지면서 소매업체는 데이터 수집 관행이 다음과 같은 규정을 준수하는지 확인해야 합니다. 일반 데이터 보호 규정 (GDPR) 유럽에서는 CCPA와 캘리포니아의 CCPA에서요.고객 데이터를 보호하고 그 사용에 대해 투명하게 공개하는 것은 신뢰를 구축하고 규정을 준수하는 데 필수적입니다.
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스마트하고 확장 가능한 데이터 수집 시스템에 투자하는 소매업체는 오늘날의 고객 우선 소매 환경에서 앞서갈 준비가 더 잘 되어 있습니다.실시간 재고 추적부터 더 정확한 수요 예측에 이르기까지 고품질 데이터를 통해 팀은 더 빠른 결정을 내리고, 낭비를 줄이고, 수익성을 극대화할 수 있습니다.그러나 이러한 기술의 영향은 사용 중인 데이터의 정확성, 일관성 및 무결성에 크게 좌우됩니다.
이것이 바로 사피엔이 차이를 만드는 지점입니다.당사의 휴먼 인 더 루프 (Human-in-the-Loop) 데이터 수집 서비스는 소매 운영을 지원하여 데이터를 정제하고 완전하며 실행 가능한 상태로 유지하도록 특별히 설계되었습니다.재고 최적화, 수요 예측, 고객 행동에 대한 심층적인 인사이트 확보 등 무엇을 원하든 Sapien은 확신을 갖고 앞으로 나아가는 데 필요한 데이터 기반을 제공합니다.
자주 묻는 질문
소규모 소매업체가 데이터 기반 재고 시스템의 이점을 누릴 수 있을까요?
예. 소규모 소매업체도 저렴한 데이터 도구 및 플랫폼을 사용하여 재고를 추적하고 추세를 분석하고 정보에 입각한 결정을 내려 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있습니다.
재고 최적화 성공을 측정하는 데 가장 적합한 KPI는 무엇입니까?
일반적인 KPI에는 재고 회전율, 품절률, 재고 보유 비용, 재고 투자 총이익 (GMROII) 이 포함됩니다.
데이터 수집은 공급망 장애에 어떻게 도움이 되나요?
실시간 가시성과 예측 분석을 제공함으로써 소매업체는 데이터 수집을 통해 병목 현상을 조기에 식별하고 주요 장애가 발생하기 전에 공급망 경로를 변경할 수 있습니다.
