기업의 AI 활용 사례 4가지 (eBook 다운로드)

뷰티, 패션 등 유행에 민감한 상품은 시장의 실시간 트렌드를 이해하는 것이 중요합니다. 간단히 검색량, 해시태그를 추적하는 것 외에도, ‘영향력 있는 방송에서 유독 반응이 좋았던 장면’, ’산업의 트렌드를 주도하는 인플루언서는 누구인지’ 등 실질적으로 비즈니스에 영향을 주는 트렌드를 실시간으로 파악합니다.

특정 제품의 판매량과 관심도, 소셜 미디어에서의 언급량, 트래픽이 폭증한 콘텐츠 등 유관 데이터에서 의미 있는 인사이트를 도출해 상품 기획과 마케팅 전략에 적용하도록 지원합니다.

적용 효과

• 시장의 트렌드를 주도하는 요인이 무엇인지 파악합니다. (특정 방송, 특정 사이트의 랭킹, 특정 인플루언서의 콘텐츠 등)
• 커뮤니티와 댓글을 스크래핑하여 화제 되는 인플루언서, 제품, 콘텐츠를 파악합니다.
• 유튜브, 틱톡, 인스타그램의 영상 콘텐츠와 메타 데이터를 자동 수집하고 분석합니다.
• 데이터에 근거하여 주력할 마케팅 채널을 선정할 수 있습니다.

패션 산업 내 적용 사례

• 바이럴 효과가 큰 유튜브 계정과 콘텐츠 양식을 파악하는 데 AI를 활용합니다.
• 스크랩핑 및 NLP 모델을 통해 ‘직장인 패션’, ‘직장인 출근룩’ 키워드로 가장 잘 노출되는 유튜브 계정과 콘텐츠 양식을 파악합니다. 인사이트를 활용해 제품 홍보를 위한 시딩 대상을 선정하고, 콘텐츠 가이드를 제공하여 바이럴 마케팅의 효과를 극대화합니다.

건강기능식품 산업 내 적용 사례

• 국내 및 해외 커뮤니티에서의 바이럴 언급량을 분석하는 데 AI를 활용합니다.
• 해외 직구/공구를 자주 하는 사람들이 모여있는 커뮤니티에서 제품 언급량을 실시간 파악합니다. 언급량이 급증하는 제품과 트렌드를 파악하여, 총판권 선점 및 국내로의 수입 진행 여부를 의사결정 하는 데 반영합니다.

단순한 재고 보충을 넘어서, 수익성과 비용을 모두 고려하여 전략적으로 상품을 발주하는 것 (리오더)은 기업의 영업이익 최대화에 있어 중요합니다.

AI를 활용하면 핵심 변수를 복합적으로 고려할 수 있기에 리오더 수량과 시기를 더 정확하게 결정할 수 있습니다. 과거 판매 데이터를 기반으로 수요를 예측하고, 재고 수준을 최적화하며, 제품별 마진율을 분석해 최적의 발주 결정을 내립니다. 제품의 재고 부족과 과잉을 방지하면서도 영업이익을 극대화합니다.

적용 효과

• 제품별 마진율에 따라 다른 리오더 전략을 구축할 수 있습니다. 영업이익에 크게 기여하는 제품은 재고량을 특히 보수적으로 관리하여 판매 기회를 최대화합니다.
• 재고 회전율과 경제적 주문량(EOQ) 기반으로 재고 유지 비용을 절감합니다.
• 제품 생산 리드타임을 고려하여 최적의 발주 시점 및 수량을 계산합니다.
• 실시간으로 재고량과 판매 속도를 모니터링하여 추세 변화에 신속히 대응합니다.

화장품 산업 내 적용 사례

• 시즌/ 무시즌 제품별 리오더를 최적화하는 데 AI를 활용합니다.
• 뷰티 브랜드는 계절성과 트렌드 변동이 큰 산업입니다. 시즌 별로 제품을 기획하고 판매하기에 판매 기회를 잃지 않으면서 이월 재고를 최소화하는 것이 중요합니다. 시즌 기획 상품과 스테디 셀러 상품을 구분하여 각기 다른 리오더 전략을 적용합니다.

패션 산업 내 적용 사례

• 제품별 마진을 고려하여 리오더를 최적화하는 데 AI를 활용합니다.
• 영업이익을 최대화하기 위해 제품별 마진 데이터를 리오더 시스템에 반영합니다. 마진이 큰 제품은 판매 기회를 잃을 시, 영업이익 목표 달성에 큰 타격을 줄 수 있기 때문에 보수적으로 재고량을 관리합니다. 반면, 마진이 비교적 낮은 제품은 재고 유지 비용 절감에 초점을 맞춰 리오더 수량을 결정합니다.

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