시각적 AI가 소매 공급망을 최적화할 수 있는 세 가지 방법

방금 새 로봇 청소기를 구입했다고 상상해보십시오. 조사를 하고 사용 가능한 최상의 옵션을 구입한 후에는 새 기기를 집으로 가져오고 쉽게 바닥을 청소할 수 있기를 기다릴 수 없습니다. 놀랍게도 바닥을 진공 청소기로 청소할 뿐만 아니라 세탁도 하고 설거지도 하고 쓰레기도 버립니다.

완벽한 집 청소 로봇은 앞으로 몇 년이 걸릴 수 있지만 다양한 이점을 얻을 수 있는 단일 기술에 대한 아이디어는 이미 시각적 AI와 전자 상거래 및 소매.

비주얼 AI가 더욱 발전함에 따라 그 가치는 종종 그것이 창출하는 데 도움이 되는 판매 및 수익의 맥락에서 측정됩니다. 실제로 시각적 검색과 같은 시각적 AI 도구는 더 정확한 현장 검색 결과, 더 많은 구매량 및 더 큰 평균 주문 가치(AOV)를 포함하여 전자 상거래 사이트에 대한 많은 판매 관련 이점을 드러냈습니다. 그러나 시각적 AI에는 종종 활용되지 않는 또 다른 자산이 있습니다. 바로 데이터입니다. 많고 많은 데이터.

이 데이터는 운영 효율성의 핵심입니다. 그 안에는 쇼핑객에 대한 풍부한 정보가 있으며 효율성을 높이고 고객 동향을 더 잘 예측하고 판매를 늘리고 낭비를 제거함으로써 공급망을 최적화하고 운영을 혁신하는 데 사용할 수 있습니다.

공급망이 혼란, 예상치 못한 수요 변화, 지속 가능성 개선의 새로운 시급성에 직면함에 따라 시각적 AI는 공급망 최적화와 그에 따른 광범위한 비즈니스 이점을 가능하게 하는 데이터의 원천임이 그 어느 때보다도 입증되었습니다. . 세 가지 주요 이점을 살펴보겠습니다.

크리스탈 클리어 뷰

Visual AI는 전자 상거래 산업에 도움이 되어 브랜드와 소매업체가 전례 없는 전환율과 고객 참여를 달성할 수 있도록 합니다. 그 이유 중 하나는 쇼핑객의 개인 취향, 스타일 및 목표에 가장 잘 맞는 제품을 보다 효과적으로 매칭할 수 있는 기술의 능력 때문입니다.

쇼핑객이 실제로 가장 원하고 가장 좋아하는 제품을 이해하고 화면상의 후속 작업(예:장바구니에 담기, 최근에 본 항목 또는 위시리스트에 추가)을 분석하면 청중이 무엇을 찾고 있는지 명확하게 파악할 수 있습니다. 그리고 그들이 아닌 것.

이 데이터를 공급망 및 재고 관리 시스템에 통합하면 제공할 제품 및 스타일과 유지 관리할 재고량에 대해 보다 전략적이고 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.

표준 재고 관리 시스템과 비교하여 시각적 AI는 어떤 유형의 제품, 스타일 및 트렌드가 쇼핑객의 관심을 끌고 있는지에 대해 훨씬 더 미묘한 시각을 제공합니다. 이렇게 하면 데이터에서 가장 많이 팔릴 것으로 보이는 품목으로 인벤토리를 비축하여 수익을 높일 수 있습니다.

기존 재고 관리 시스템은 여전히 ​​수동 또는 제한된 제품 태그 지정 모델에 의존하지만 시각적 AI는 세부 사항 및 시각적 특성에 따라 항목을 자동으로 분석하고 태그를 지정합니다. 이를 통해 재고 관리 시스템은 수요를 예측하고 구매할 상품의 양을 계산할 때 더 넓은 범위의 요소(기존 시스템에서는 잘못 해석하거나 놓치는 요소)를 고려할 수 있습니다.

예를 들어, 기존 재고 관리 시스템은 꽃 무늬 프린트가 있는 상의에 대한 수요가 판매 증가의 원인이 될 수 있지만, 시각적 AI는 실제로 전면 버튼이 잠긴 상의가 실제로 급증을 주도하고 있으며 그 중 많은 부분이 재고에 있음을 알려줍니다. 꽃무늬가 생기기도 한다.

어떤 제품 속성이 판매에 영향을 미치는지 정확하게 이해함으로써 어떤 상품을 언제, 얼마나 주문해야 하는지에 대해 보다 현명하고 전략적인 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 특정 직물, 재단, 패턴 및 스타일이 나타나기 시작하는 즉시 트렌드를 쉽게 파악할 수 있어 경쟁에서 한 발 앞서 나갈 수 있습니다.

발생하는 추세

우리는 COVID-19 대유행이 시작되면서 브랜드와 소매업체가 실시간으로 회복하는 데 도움이 되는 도구가 없는 경우 예상치 못한 외부 요인으로 인해 큰 피해를 입을 수 있음을 배웠습니다. 판매할 특정 제품을 이해하기 위해 더 깊은 통찰력을 갖는 것뿐만 아니라 해당 데이터에 즉시 액세스할 수 있어야 합니다.

일상 생활에서 거의 24시간 연중무휴로 집에 머무는 것으로의 하룻밤 전환으로 인해 갑자기 모든 범주의 패션 및 액세서리가 적어도 일시적으로 쓸모없게 되었습니다. 겉옷, 핸드백, 휴가 용품에 대한 수요가 허공에 증발하는 것처럼 보이면서 브랜드와 소매업체는 아무도 원하지 않는 상품으로 가득 찬 창고를 갖게 되었습니다. 동시에 많은 기업이 라운지웨어, 가정용 운동 장비 및 마스크에 대한 급증하는 수요를 따라가지 못했습니다. 대유행은 유사하게 가정 장식 및 DIY 품목에 대한 폭발적인 수요를 보았고, 브랜드는 올바른 제품을 올바른 수량으로 비축하기 위해 분주하게 움직였습니다.

전통적인 AI 시스템조차도 소비자 행동의 급격한 변화에 대응하지 못했습니다. 기업이 소비자의 새로운 요구를 충족하기 위해 전략을 전환해야 할 때 기존 AI로 구동되는 재고 관리 시스템은 수동 개입 없이는 소비자 행동을 인식하거나 이해할 수 없었습니다.

시각적 AI 데이터를 재고 관리 및 계획 시스템에 통합하면 변화하는 추세를 추적하여 예상치 못한 상황에 대처하는 데 필요한 민첩성을 얻을 수 있습니다. Visual AI는 실시간으로 사용자의 화면상의 행동을 분석하고 쇼핑객이 가장 많이 반응하는 시각적 세부 정보를 기반으로 통찰력을 지속적으로 업데이트할 수 있습니다. 재고 관리에 보다 세분화되고 유동적인 접근 방식을 적용하면 외부 요인에 더 빠르고 효과적으로 대응할 수 있습니다.

환경에 미치는 영향

재고 물류에 대한 보다 정확하고 데이터 중심적인 접근 방식을 사용하면 낭비를 더 쉽게 제거하고 재고 관리 및 창고 잉여와 관련된 간접비를 크게 줄일 수 있습니다.

더 스마트한 재고 관리를 통해 폐기물을 줄이는 또 다른 중요한 이점은 회사가 환경에 미치는 영향을 줄이는 것입니다. 패션 산업의 환경적 영향은 필수 자원의 소비에서 온실 가스 배출에 이르기까지 잘 알려져 있습니다. 직물 및 의류 제조의 직접적인 영향 외에도 화물, 운송 및 창고 보관을 포함한 공급망도 지구에 피해를 줍니다. McKinsey에 따르면 소비재 기업이 환경에 미치는 영향의 90%는 공급망에서 발생합니다.

소비자 중심 데이터를 기반으로 하는 공급망 및 재고 관리 시스템을 구축하면 기업이 인기가 없고 수익성이 낮은 품목의 생산, 배송 및 보관을 줄여 글로벌 발자국을 줄이는 데 도움이 됩니다.

지속 가능한 관행을 채택하는 회사는 또한 더 나은 성과를 낼 준비가 되어 있습니다. 점점 더 소비자들은 자신이 애용하는 브랜드와 소매업체가 환경에 미치는 영향에 대해 더 투명하고 지속 가능성을 달성하기 위해 더 큰 조치를 취하기를 원합니다. McKinsey에 따르면 소비자의 88%는 소매업체가 오염을 줄이기 위한 조치를 취해야 한다고 생각하는 반면 63%는 브랜드의 지속 가능성 홍보가 중요한 구매 요소라고 말합니다.

통합 접근 방식

가상 로봇 진공 청소기의 가장 좋은 점은 예상보다 훨씬 더 많은 것을 얻을 수 있다는 것입니다. Visual AI는 제품 검색, 태그 지정 및 추천을 위한 귀중한 도구입니다. 그러나 생성하는 데이터는 훨씬 더 많은 잠재적 이점을 제공합니다.

공급망, 소싱 및 재고 관리를 포함한 소매 운영 효율성의 핵심 요소는 최적화에 적합합니다. Visual AI에서 파생된 데이터에는 쇼핑객이 실제로 사고 싶어하는 것에 대한 가장 친밀하고 통찰력 있는 정보가 포함되어 있습니다. 즉, 실시간으로 제공할 제품과 건너뛸 제품을 정확히 알 수 있습니다.

소매 운영에 비주얼 AI 데이터를 적용하는 것은 비주얼 AI 기술이 경쟁에서 앞서가는 얼리 어답터를 추진하는 또 다른 방법입니다. 더 간결하고 지능적인 내부 프로세스를 통해 성공할 수 있습니다.

Idan Pinto는 Syte의 공동 창립자이자 최고 운영 책임자입니다.