리테일 수요 계획

Retail Demand Forecasting을 활용한 예측 정확도 극대화

Oracle의 수요 예측 엔진인 Oracle Retail Demand Forecasting은 Retail Inventory Planning Optimization Cloud Service에 통합되어 있습니다. 또한 Oracle Retail Demand Forecasting에는 계획, 구매, 재고 이동, 판매 의사결정을 지원하기 위한 분석적 인사이트를 제공하는 Oracle Retail AI Foundation(PDF)이 포함되어 있습니다. 리테일 업체는 이상의 다양한 기술을 활용해 리테일 환경의 변화 속에서도 수익을 증대시키고 유연성을 유지할 수 있습니다.

수요에 기반한 정확한 예측 수행

Retail Demand Forecasting은 수요 데이터에 대한 단일 뷰를 통해 계획 수립 과정에서의 최적의 전략 선택, 소매 공급망의 재고 생산성 향상, 운영 비용 절감, 참여, 판매, 주문 처리 과정에서의 고객 만족도 향상 등 리테일 프로세스 전반을 위한 더 많은 가치를 제공합니다.

Retail Demand Forecasting은 Oracle이 세계 각국에서 수백 개의 리테일 업체를 위한 서비스를 제공하며 15년 이상 축적해 온 예측 관련 경험을 바탕으로 전체 제품 수명 주기에 대한 예측 정확도를 극대화할 수 있도록 개발된 포괄적인 솔루션입니다. 나아가 Oracle은 Retail Demand Forecasting에 더 많은 기능을 추가해 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 자체적 방식으로 생성한 고객 의사 결정 트리와 외부에서 제공한 의사 결정 트리는 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 업체가 혁신을 추구하고, 데이터를 관리하고, 이용 중인 Oracle Retail 클라우드 서비스의 기능을 확장할 수 있도록 지원하는 저비용 로코드 환경입니다.

Oracle Retail Data Store는 뛰어난 확장성 및 자유로운 구성을 통해 끊임없이 변화하는 리테일 환경을 지원합니다. 판매, 재고, 가격, 프로모션, 고객, 주문, 수요, 주문 처리, 품목, 공급업체, 소비자, 채널 관련 데이터를 통합해 리테일 업체의 고유한 비즈니스 프로세스 및 여정을 지원합니다.

Retail Data Store에는 모든 리테일 데이터를 최대한으로 활용할 수 있는 강력한 도구들이 탑재되어 있습니다

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

Oracle Retail AI Foundation

코어 리테일 AI와 머신러닝을 활용해 상품구성, 오퍼, 재고 배치, 예측, 계획, 구매, 가격 책정 등과 관련된 의사결정을 수행할 수 있습니다.

예측 엔진

기획자에게 자동화 및 정확성 향상을 위한 지능적인 시작점을 제공합니다.

고객 세분화

속성, 행동, 거래 내역에 따라 고객을 그룹화해 오퍼, 가격, 상품구성을 맞춤화할 수 있습니다.

고급 클러스터링(PDF)

기존 방식을 따라 수량, 면적, 지역을 기준으로 매장을 클러스터링할 수도 있고, ML을 활용해 유사한 판매 패턴을 기준으로 매장을 클러스터링할 수도 있습니다.

프로파일 과학

품절 가능성을 고려하며 사이즈별 실제 수요를 파악해 구매를 위한 가장 적합한 크기 비율을 파악할 수 있습니다.

속성 추출 및 비닝

형식이 지정되지 않은 설명으로부터 품목별 속성을 추출해 짧은 형식, 철자 오류, 기타 불일치를 수정하고 수요 대출입, 고객 의사 결정 트리, 고급 클러스터링 등에 적용할 수 있습니다.

선호도 분석(PDF)

효과적인 프로모션 전략 수립을 위해 재무 계획 프로세스 내에서 각 항목이 상호 작용하는 방식을 파악할 수 있습니다.

혁신 워크벤치

데이터 과학 전문가들과 함께 오픈 소스를 활용해 독자적인 AI 및 ML 모델을 구축해 보세요.