리테일 수요 계획

Retail Demand Forecasting으로 예측 정확도 극대화하기

Oracle의 수요 예측 엔진인 Oracle Retail Demand Forecasting은 Retail Inventory Planning Optimization Cloud Service에 통합되었으며, 계획, 구매, 재고 이동, 판매 관련 결정을 추진하기 위한 분석적 인사이트를 제공하는 Oracle Retail AI Foundation(PDF)을 함께 제공합니다. 리테일 업체는 이같은 기능들을 활용하여 수익을 증대시키고, 변화하는 소매 환경에서의 유연성을 유지할 수 있습니다.

수요에 기반한 결과 조정으로 예측 정확도 향상

모든 수요를 확인 가능한 단일 뷰를 제공하는 Retail Demand Forecasting은 공급망 계획을 위한 최적의 전략 추진, 리테일 공급망의 재고 생산성 향상, 운영 비용 절감, 참여로부터 판매, 이행에 이르는 전 과정에서의 고객 만족도 향상 등 리테일 프로세스 전반에 걸쳐 추가적인 가치를 제공합니다.

Oracle은 Retail Demand Forecasting을 통해 전 세계 수백 곳의 리테일 업체들로부터 수집한 15년 이상의 예측 경험을 한데 모아 전체 제품 수명 주기에 대한 예측 정확도를 극대화시켜주는 포괄적인 솔루션을 구축하였습니다. Retail Demand Forecasting에 다양한 기능을 추가하고 Retail Inventory Planning Optimization Cloud Service로 업그레이드했습니다.

고객의 쇼핑 방식과 자사의 고유한 상품 구색을 이해하여 매출 증대시키기

의사 결정 트리를 통한 고객 인사이트 확보

Oracle Retail Customer Decision Trees and Demand Transference를 활용하여 거래 단위의 데이터에 기반한 고객 의사 결정 트리를 생성할 수 있습니다. 이러한 의사 결정 트리는 고객 세그먼트 및 지역에 따라 달라집니다. 이를 통해 대상 고객이 가장 중요시하는 제품과 제품 속성을 이해할 수 있습니다. 이러한 세부 정보로 무장하면 자사의 제품 구성을 효과적으로 분석하고, 품목 유형별 중복을 식별하고, 고객이 원하는 핵심 품목이 재고에서 제외되는 것을 방지할 수 있습니다.

고객 구매 및 전환 패턴 파악

Oracle Retail Customer Decision Trees and Demand Transference는 고객의 구매 이력을 마이닝하여 쇼핑 및 전환 패턴을 식별합니다. 이를 통해 고객의 구매를 유도하는 속성, 고객이 구매를 하지 않고 이탈하는 시점, 고객이 제품을 전환할 의향이 있는 시점 등을 파악할 수 있습니다. 리테일 업체는 이와 같은 주요 인사이트를 참고하여 더 나은 제품 구성, 가격 책정, 프로모션 결정 등을 수행할 수 있습니다.

국가별 영향 및 제조업체 편향성 식별/제거

리테일 업체별 거래 단위 데이터를 활용하면 고객 의사 결정 트리 생성 과정에서 고객 정보에 대한 정확한 뷰를 제공하여 외부 고객 의사 결정 트리에 내포될 수 있는 편견을 제거할 수 있습니다. Oracle Retail Customer Decision Trees and Demand Transference를 사용하면 자체적으로 생성한 고객 의사 결정 트리와 외부에서 제공한 의사 결정 트리를 비교할 수 있습니다. 이후 제품 구성 프로세스 내에서 의사 결정 트리의 사용을 확인 및 승인하기 위한 조정을 수행할 수 있습니다.

리테일 데이터 활용을 지원하는 Oracle Retail Data Store

Oracle Retail Data Store는 리테일 업체의 혁신, 데이터 관리, Oracle Retail 클라우드 서비스의 기능 확장을 지원하는 저렴한 로코드 환경입니다.

Oracle Retail Data Store는 지속적으로 변화하는 리테일 환경을 지원하기 위한 고도의 확장성 및 개인화 기능을 제공합니다. 판매, 재고, 가격, 프로모션, 고객, 주문, 수요, 주문 이행, 품목, 공급업체, 소비자, 채널 등에 대한 모든 데이터를 통합하여 각 리테일 업체의 고유한 비즈니스 프로세스와 여정을 지원합니다.

Retail Data Store에는 이 모든 데이터를 활용할 수 있는 강력한 도구들이 포함되어 있습니다.

• Oracle Retail Home
• Oracle Analytics
• Oracle APEX
• Oracle REST Data Services

Oracle Retail AI Foundation

핵심 리테일 AI 및 ML을 활용하여 상품구성, 제안, 재고 배치, 예측, 계획, 구매, 가격 등에 대한 의사결정을 수행할 수 있습니다.

예측 엔진

계획 담당자의 자동화 및 정확성 향상에 기여하는 스마트한 출발점을 제공합니다.

고객 세분화

속성, 행동, 거래 내역을 기반으로 고객을 그룹화하여 제안, 가격 정책, 분류를 조정할 수 있습니다.

고급 클러스터링(PDF)

기존 방식인 수량, 면적, 지역을 기준으로, 또는 ML로 분석한 판매 패턴의 유사성을 기준으로 매장을 클러스터링할 수 있습니다.

프로파일 사이언스

재고 부족을 고려하여 사이즈에 대한 실제 수요를 파악함으로써 구매에 가장 적합한 사이즈 비율을 결정할 수 있습니다.

속성 추출 및 비닝

자유 형식 설명으로부터 품목별 속성을 추출하여 짧은 형식, 철자 오류 및 기타 불일치를 수정하고 수요 전환, 고객 의사결정 트리, 고급 클러스터링 등에 적용합니다.

호감도 분석(PDF)

자사의 재무 계획 프로세스 내에서 가장 효과적인 프로모션 전략을 수립하기 위해 다양한 품목이 서로 상호작용하는 방식을 결정할 수 있습니다.

혁신 워크벤치

데이터 과학 팀과 협력하여 오픈 소스를 활용한 자체 AI 및 ML 모델을 생성할 수 있습니다.